編者注：本文最初發表在 2008 年的《大眾科學》機器人特別報道中。作為 ScientificAmerican.com 的機器人深度報道的一部分，本文在網上釋出。
在本世紀初的某個時候，機器的智慧將超過人類。在四分之一世紀內，機器將展現人類智力、情感和技能的全部範圍，從音樂和其他創造才能到身體運動。他們會聲稱自己有感覺，並且與當今的虛擬人格不同，當他們告訴我們時，會非常令人信服。到 2020 年左右，一臺價值 1000 美元的計算機至少將與人腦的處理能力相匹配。到 2029 年，智慧軟體將在很大程度上被掌握，平均個人計算機將相當於 1000 個大腦。
一旦計算機達到與人類智力相當的水平，它們必然會超越它。例如，如果我學習法語，我無法輕易將這種學習下載給你。原因是，對於我們來說，學習涉及大腦細胞（神經元）之間以及被稱為神經遞質的生化物質濃度之間令人驚歎的複雜連線模式，這些神經遞質使衝動能夠從神經元傳遞到神經元。我們無法快速下載這些模式。但是快速下載將使我們的非生物創造物能夠立即與數十億其他機器分享它們所學到的知識。最終，非生物實體不僅會掌握它們自己的全部知識，還會掌握我們所有人的知識。
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隨著這種情況的發生，人類和機器之間將不再有明顯的區別。我們已經將計算機——神經植入物——直接放入人腦中，以對抗帕金森病和多發性硬化症引起的震顫。我們有恢復聽力的耳蝸植入物。美國正在開發一種視網膜植入物，旨在為
一些盲人提供至少一些視覺感知，基本上是透過替換大腦的某些視覺處理電路來實現的。埃默裡大學的一個科學家團隊在一個癱瘓的中風患者的大腦中植入了一個晶片，該晶片使他能夠使用他的腦力在計算機螢幕上移動游標。
在 2020 年代，神經植入物將改善我們的感官體驗、記憶和思維。到 2030 年，你將不再只是打電話給朋友，你將能夠在例如一個虛擬的莫三比克野生動物保護區中見面，這將顯得非常真實。你將能夠與任何人（真實的或模擬的），無論身體距離如何，進行任何型別的體驗——商業、社交、性。
生命和技術如何進化 為了深入瞭解我剛才所做的預測的型別，重要的是要認識到資訊科技正在呈指數級發展。指數過程開始緩慢，但最終其步伐會極其迅速地加快。（我對我的論點的更完整的記錄包含在我最近的書《奇點臨近》中。）
生物生命的進化和技術的進化都遵循相同的模式：它們需要很長時間才能開始，但是進步建立在彼此的基礎上，並且進步以越來越快的速度爆發。我們現在正在進入技術進化曲線的爆發部分。
考慮一下：地球形成花費了數十億年的時間。又花了 20 億年的時間才開始出現生命，並且幾乎用了同樣長的時間才使分子組織成大約 7 億年前的第一個多細胞植物和動物。隨著哺乳動物在大約 6500 萬年前繼承地球，進化的步伐加快了。隨著靈長類動物的出現，進化的進步以數百萬年為單位來衡量，導致大約 50 萬年前的智人出現。
技術的進化是進化過程的延續，這個進化過程首先產生了我們——技術創造物種。我們的祖先花了數萬年的時間才弄清楚磨快石頭的兩面可以製造出有用的工具。然後，在本千年早些時候，技術發生重大正規化轉變所需的時間已經縮短到數百年。
19 世紀期間，步伐繼續加快，在此期間，技術進步相當於之前 10 個世紀的進步。20 世紀前二十年的進步與整個 19 世紀的進步相當。如今，重大的技術變革只需要幾年時間；例如，全球資訊網已經是一種普遍的通訊和商業形式，它在 20 年前並不存在。十年前，幾乎沒有人使用搜索引擎。
計算技術也正在經歷同樣的指數級增長。在過去的幾十年裡，這種擴張的一個關鍵因素可以用摩爾定律來描述。英特爾的聯合創始人戈登·摩爾在 1960 年代中期指出，技術人員每 12 個月就會將積體電路上的電晶體密度增加一倍。這意味著計算機的容量和單位成本的速度都會定期加倍。在 1970 年代中期，摩爾將其對翻倍時間的觀察修訂為更準確的估計，約為 24 個月，而這一趨勢多年來一直持續。
經過數十年的專注服務，摩爾定律將在 2019 年左右完成其程序。屆時，電晶體的特徵將只有幾個原子的寬度。但是新的計算機架構將繼續推動計算的指數級增長。例如，已經設計出計算立方體，它將提供數千層的電路，而不僅僅像今天的計算機晶片那樣只有一層。其他有望使計算密度數量級增加的技術包括由碳原子製成的奈米管電路、光學計算、晶體計算和分子計算。
我們可以很容易地透過繪製 20 世紀 49 臺著名的計算機器的速度（以每秒指令數表示）與 1000 美元（以不變美元表示）的關係來了解計算的進展 [請參閱對頁上的插圖]。該圖是對指數增長的研究：計算機單位成本的速度在 1910 年至 1950 年之間每三年翻一番，在 1950 年至 1966 年之間每兩年翻一番，現在每年翻一番。花了 90 年的時間才實現了第一臺能夠執行每秒一百萬條指令 (MIPS) 的價值 1000 美元的計算機。現在，我們每天為一臺價值 1000 美元的計算機增加一個額外的 MIPS。
為什麼回報會加速 為什麼我們看到生物生命、技術和計算領域都出現指數級進步？這是任何進化過程的基本屬性的結果，我將其稱為加速回報定律。隨著秩序呈指數級增長（這反映了進化的本質），重要事件之間的時間間隔會縮短。進步加快。回報——該過程的有價值的產品——以非線性速度加速。計算的價效比不斷增長是這種加速回報的一個重要例子。
對預測的一個常見批評是，它們依賴於對當前趨勢的無端推斷，而沒有考慮到可能改變這些趨勢的力量。但是，進化過程會加速，因為它建立在過去的成就之上，包括改進其自身進一步進化的手段。它繼續指數級增長所需的資源是它自身不斷增長的秩序以及進化過程發生的環境中的混亂，這為進一步多樣性提供了選擇。這兩種資源基本上是無限的。
加速回報定律表明，到 2020 年左右，一臺價值 1000 美元的個人計算機將具有人腦的處理能力——每秒 2000 萬億次計算。這些估計是基於已經成功模擬的大腦區域得出的。到 2055 年，價值 1000 美元的計算將等於地球上所有人腦的處理能力（當然，我可能錯了一兩年）。
程式設計智慧 這是對處理能力的預測，這是機器實現人類水平智慧的必要但不充分的條件。更重要的是智慧的軟體。
建立此軟體的一種方法是費力地程式設計複雜過程的規則。另一種方法是“複雜性理論”（也稱為混沌理論）計算，其中自組織演算法以類似於人類學習的方式逐漸學習資訊模式。一種這樣的方法，神經網路，是基於哺乳動物神經元的簡化數學模型。另一種稱為遺傳（或進化）演算法的方法是基於允許智慧解決方案在模擬的進化過程中逐漸發展。
然而，最終，我們將透過複製我們能得到的最好的智慧實體來學習程式設計智慧：人腦本身。我們將對人腦進行逆向工程，對我們來說幸運的是，它甚至沒有版權！
實現此目標最直接的方法是透過破壞性掃描：取一個在即將過期之前剛剛凍結的大腦，並一次檢查一個非常薄的切片，以揭示每個神經元、神經元之間的連線以及神經元之間每個間隙（這些間隙稱為突觸）的神經遞質濃度。一位被判刑的殺手已經允許掃描他的大腦和身體，並且可以在國家醫學圖書館的網站上訪問他的全部 150 億位元組 (www.nlm.nih.gov/research/visible/visible_gallery.html)。這些掃描的解析度還遠遠不夠滿足我們的目的，但這些資料至少使我們能夠開始考慮這些問題。
我們還有非侵入式掃描技術，包括高解析度磁共振成像 (MRI) 和其他技術。最近的掃描方法可以對活體大腦中的單個神經元間連線進行成像，並即時顯示它們的啟用情況。這些技術不斷提高的解析度和速度最終將使我們能夠解析神經元之間的連線。快速改進再次是加速回報定律的結果，因為大量的計算是高解析度成像的主要要素。
另一種方法是將微型機器人（或“奈米機器人”）傳送到血液中，並對其進行程式設計以探索每根毛細血管，監測大腦的連線和神經遞質濃度。
奇幻航程 儘管這種小型化的複雜機器人至少還需要幾十年才能出現，但它們探測我們身體最深處的能力將是深遠的。它們將彼此無線通訊，並將它們的發現報告給其他計算機。結果將是從內部進行的對大腦的非侵入式掃描。
此場景所需的大多數技術已經存在，儘管尚未達到所需的微觀尺寸。然而，將它們小型化到所需的小尺寸將反映加速回報定律的本質。例如，積體電路上的電晶體每 10 年在每個線性尺寸上縮小大約五倍。
這些嵌入式奈米機器人的能力將不僅限於被動監測等角色。最終，它們可以被構建為直接與我們大腦中的神經迴路進行通訊，從而增強或擴充套件我們的心理能力。我們已經擁有可以與神經元通訊的電子裝置，透過檢測它們的活動來觸發附近神經元的放電或抑制它們的放電。嵌入式奈米機器人將能夠重新程式設計神經連線，以提供虛擬現實體驗，並增強我們的模式識別和其他認知能力。
為了解碼和理解大腦的資訊處理方法（順便說一句，它結合了數字和模擬方法），不必看到每一個連線，因為每個區域內都存在大量的冗餘。我們已經在應用這個逆向工程過程早期階段的見解。例如，在語音識別方面，我們已經解碼並複製了大腦早期處理聲音的階段。
或許比這種掃描大腦來理解它的方法更有趣的是，掃描大腦的目的是為了下載它。我們將繪製出所有神經元、突觸和神經遞質濃度的位置、相互連線和內容。然後，包括大腦記憶在內的整個組織將被重新建立在數字-模擬計算機上。
為了做到這一點，我們需要了解區域性大腦過程，並且已經取得了進展。南加州大學的西奧多·W·伯傑和他的同事們已經構建了與大量神經元簇的處理特性精確匹配的積體電路。加州理工學院的卡弗·A·米德和他的同事們構建了各種模擬哺乳動物神經迴路數字-模擬特性的積體電路。還有大腦視覺處理區域以及小腦（負責技能形成的區域）的模擬。
繪製人類大腦的完整地圖並不像聽起來那麼令人生畏。“人類基因組計劃”最初提出時似乎是不切實際的。按照20年前掃描基因密碼的速度，完成基因組需要數千年。但是，根據加速回報定律，DNA測序能力每年翻一番，該專案於2003年按時完成。
到本世紀的第三個十年，我們將能夠建立人類大腦計算相關特徵的完整、詳細地圖，並在先進的神經計算機中重新建立這些設計。我們還將為我們的機器提供各種各樣的身體，從虛擬現實中的虛擬身體到由奈米機器人群組成的身體，以及人形機器人。
它會有意識嗎？這些可能性引發了一系列有趣的問題。假設我們掃描某人的大腦，並將由此產生的“思維檔案”恢復到合適的計算介質中。從這種操作中產生的實體會有意識嗎？這個實體在其他人看來將具有非常相似的性格、歷史和記憶。對一些人來說，這足以定義意識。對於另一些人，例如物理學家和作家詹姆斯·特雷菲爾，沒有邏輯上的重構可以達到人類的意識，儘管特雷菲爾承認計算機可能會以某種新的方式變得有意識。
我們在什麼時候認為一個實體是有意識的、有自我意識的、有自由意志的？我們如何區分一個有意識的過程和一個只是表現得像有意識的過程？如果這個實體在說“我感到孤獨，請陪伴我”時非常令人信服，這是否可以解決問題？
如果你問機器中的“人”，它會極力聲稱自己是原先的那個人。如果我們掃描，比如說，我，並將該資訊恢復到一臺神經計算機中，那麼出現的那個人會認為他是（並且一直是）我（或者至少他會那樣表現）。他會說：“我在紐約皇后區長大，在麻省理工學院上大學，留在波士頓地區，在那裡走進掃描器，然後在機器裡醒來。嘿，這項技術真的管用。”
但是等等，這真的是我嗎？首先，老雷（那是我）仍然存在於我基於碳細胞的大腦中。
新的實體是否能夠體驗精神體驗？因為它的腦部處理過程實際上是相同的，所以它的行為將與它所基於的人的行為相當。因此，它肯定會聲稱自己擁有一個人所聲稱的全部情感和精神體驗。
沒有客觀的測試可以絕對地確定意識。我們無法客觀地衡量主觀體驗（這與“客觀”和“主觀”概念的本質有關）。我們只能衡量它的相關性，例如行為。新的實體看起來會有意識，而它們是否真的有意識不會影響它們的行為。正如我們今天爭論諸如動物等非人類實體的意識一樣，我們肯定會爭論非生物智慧實體的潛在意識。從實際的角度來看，我們將接受它們的說法。如果我們不這樣做，它們會生氣。
在本世紀結束之前，加速回報定律告訴我們，地球上創造技術的物種——我們——將與我們自己的技術融合。當這種情況發生時，我們可能會問：透過神經植入物增強了一百萬倍的人腦，與基於人類大腦逆向工程，隨後被增強和擴充套件的非生物智慧之間有什麼區別？
進化的引擎利用其一個時期（人類）的創新來創造下一個時期（智慧機器）。隨後的里程碑將是機器在沒有人類干預的情況下創造自己的下一代。
一個進化過程會加速，因為它建立在自身進一步進化的手段之上。人類已經超越了進化。我們創造智慧實體所用的時間遠遠少於創造我們的進化過程所用的時間。人類智慧——進化的產物——已經超越了它。同樣，我們現在在計算機中創造的智慧很快也將超過其創造者的智慧。