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，機器將展現出全方位的人類智力、情感和技能，從音樂和其他創造才能到肢體運動。它們會聲稱自己有感情，而且與今天的虛擬人格不同，當它們這樣告訴我們時，會非常令人信服。到2020年左右，一臺價值1000美元的電腦至少能匹敵人腦的處理能力。到2029年，智慧軟體將在很大程度上被掌握，平均個人電腦將相當於1000個大腦。
一旦計算機達到與人類智慧相當的水平，它們必然會超越它。例如，如果我學會了法語，我無法輕易地將這種學習下載給你。原因是，對我們來說，學習涉及到大腦細胞（神經元）之間以及神經遞質（使衝動從一個神經元傳遞到另一個神經元的生化物質）濃度之間令人驚歎的複雜連線模式。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造物能夠立即與數十億臺其他機器分享它們所學到的東西。最終，非生物實體不僅將掌握它們自身知識的總和，也將掌握我們所有人的知識。
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——直接植入人體大腦，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，旨在為一些失明人士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迴路。埃默裡大學的一個科學家團隊在一個癱瘓的中風受害者的大腦中植入了一個晶片，使他能夠用他的腦力在電腦螢幕上移動游標。
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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，你將不再只是給朋友打電話，你將能夠在例如一個虛擬的莫三比克野生動物保護區相遇，這將顯得非常真實。你將能夠與任何人（無論真實或模擬），進行任何型別的體驗——商務、社交、性——無論物理距離有多遠。
[分隔符] 生命和技術如何進化
為了深入瞭解我剛才所做的預測，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。（我對這個論點的更完整論證包含在我最近出版的書《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：它們都需要很長時間才能啟動，但進步是相互積累的，進步以越來越快的速度爆發。我們現在正進入技術進化曲線的爆發部分。
想一想：地球花了數十億年才形成。又花了20億年生命才開始，幾乎又花了同樣長的時間分子才組織成大約7億年前的第一個多細胞植物和動物。隨著大約6500萬年前哺乳動物繼承地球，進化的步伐加快了。隨著靈長類動物的出現，進化進步以數百萬年為單位來衡量，最終在大約50萬年前產生了智人。
技術的進化一直是進化過程的延續，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才弄明白，將石頭的兩面都磨尖可以製造有用的工具。然後，在本千年早期，技術重大正規化轉變所需的時間已經縮短到數百年。
19世紀，這一步伐繼續加快，技術進步相當於之前10個世紀的總和。20世紀頭二十年的進步與整個19世紀的進步相當。今天，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，但僅僅在20年前還不存在。十年前，幾乎沒有人使用搜索引擎。
計算技術正在經歷同樣的指數增長。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20世紀60年代中期注意到，技術專家一直在每12個月將積體電路上的電晶體密度翻一番。這意味著計算機的容量和單位成本的速度都在定期翻一番。在20世紀70年代中期，摩爾將他對翻一番時間的觀察修正為更準確的估計，約為24個月，這一趨勢多年來一直持續。
經過數十年的忠誠服務，摩爾定律將在2019年左右結束其程序。到那時，電晶體的特徵尺寸將只有幾個原子寬。但是，新的計算機架構將繼續推動計算的指數級增長。例如，計算立方體已經在設計中，它將提供數千層電路，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提高几個數量級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。
我們可以很容易地看到計算的進步，方法是繪製20世紀49臺著名計算機器的每1000美元（以不變美元計算）的速度（以每秒指令數計）[參見對頁插圖]。該圖是對指數增長的研究：計算機的單位成本速度在1910年至1950年間每三年翻一番，在1950年至1966年間每兩年翻一番，現在是每年翻一番。花了90年時間才實現了第一臺價值1000美元的計算機，能夠每秒執行一百萬條指令（MIPS）。現在，我們每天都會為一臺價值1000美元的電腦增加額外的MIPS。
[分隔符] 為什麼回報會加速
為什麼我們看到指數級的進步發生在生物生命、技術和計算領域？這是任何進化過程的一個基本屬性的結果，我稱之為加速回報定律。隨著秩序呈指數級增長（這反映了進化的本質），顯著事件之間的時間間隔會縮短。進步加速。回報——該過程的寶貴產物——以非線性速度加速。計算價格效能的加速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外推，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。它繼續指數增長所需的資源是其自身不斷增長的秩序和進化過程發生的環境中的混亂，這為進一步多樣化提供了選擇。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美元的個人電腦將具有人腦的處理能力——每秒2000萬億次計算。這些估計是基於大腦中已經成功模擬的區域。到2055年，價值1000美元的計算能力將相當於地球上所有人腦的處理能力（當然，我可能會有一兩年的誤差）。
[分隔符] 程式設計智慧
這就是對處理能力的預測，這是機器實現人類水平智慧的必要條件，但不是充分條件。更重要的是智慧軟體。
建立這種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，其中自組織演算法逐漸學習資訊模式，其方式類似於人類學習。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。另一種方法，稱為遺傳（或進化）演算法，是基於允許智慧解決方案在模擬進化過程中逐漸發展。
然而，最終，我們將透過複製我們能找到的最好的智慧實體來學習程式設計智慧：人腦本身。我們將逆向工程人腦，幸運的是，它甚至沒有版權！
實現這一目標最直接的方法是破壞性掃描：取一個在即將死亡之前剛剛冷凍的大腦，一次檢查一個非常薄的切片，以揭示每個神經元、神經元間連線和神經元之間每個間隙（這些間隙稱為突觸）的神經遞質濃度。一位被判死刑的殺手已經允許掃描他的大腦和身體，並且可以在美國國家醫學圖書館的網站上訪問他的全部150億位元組資訊 (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思考這些問題。
我們也有非侵入性掃描技術，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，並顯示它們即時放電。這些技術不斷提高的解析度和速度最終將使我們能夠分辨神經元之間的連線。快速改進再次是加速回報定律的結果，因為大規模計算是更高解析度成像的主要因素。
另一種方法是將微型機器人（或“奈米機器人”）送入血液中，並對它們進行程式設計，以探索每條毛細血管，監測大腦的連線和神經遞質濃度。
[分隔符] 奇妙的航程
雖然如此精密的微型機器人至少還需要幾十年才能問世，但它們在探測我們身體最深處的用途將是深遠的。它們將彼此進行無線通訊，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性掃描。
這種場景所需的大多數技術已經存在，儘管沒有達到所需微型尺寸。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的尺寸每10年線上性尺寸上縮小大約五倍。
這些嵌入式奈米機器人的功能將不僅限於監測等被動角色。最終，可以構建它們以直接與我們大腦中的神經元迴路通訊，從而增強或擴充套件我們的心智慧力。我們已經擁有電子裝置，可以透過檢測神經元的活動並觸發附近神經元放電或抑制它們放電來與神經元通訊。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），沒有必要看到每個連線，因為每個區域內都有大量的冗餘。我們已經應用了來自這個逆向工程過程早期階段的見解。例如，在語音識別中，我們已經解碼並複製了大腦早期的聲音處理階段。
可能比這種掃描大腦以理解它的方法更有趣的是掃描大腦以進行下載的目的。我們將繪製所有神經元、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在數字-模擬計算機上重建。
要做到這一點，我們需要了解區域性大腦過程，並且進展正在進行中。西奧多·W·伯傑和他在南加州大學的同事已經構建了精確匹配大量神經元簇處理特性的積體電路。卡弗·A·米德和他在加州理工學院的同事已經構建了各種模擬哺乳動物神經迴路的數字-模擬特性的積體電路。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。
開發完整的人腦地圖並不像聽起來那麼令人生畏。人類基因組計劃在最初提出時似乎是不切實際的。按照20年前可能掃描基因程式碼的速度，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，我們將能夠建立完整、詳細的人腦計算相關特徵圖，並在先進的神經計算機中重建這些設計。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叢集組成的身體，以及人形機器人。
[分隔符] 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“心智檔案”恢復到合適的計算介質中。從這種操作中出現的實體會有意識嗎？這個存在對其他人來說似乎具有非常相似的個性、歷史和記憶。對於某些人來說，這足以定義意識。對於另一些人，例如物理學家兼作家詹姆斯·特菲爾來說，沒有邏輯重建可以達到人類意識，儘管特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，是自我意識的，擁有自由意志？我們如何區分有意識的過程和只是看起來有意識的過程？如果當實體說“我很孤獨，請陪陪我”時非常令人信服，這是否就解決了問題？
如果你問機器中的“人”，它會極力聲稱自己是原來的那個人。如果我們掃描，比如說，我，並將該資訊恢復到神經計算機中，那麼出現的人會認為他是我（並且一直是我）（或者至少他會那樣行動）。他會說：“我在紐約皇后區長大，在麻省理工學院上了大學，留在波士頓地區，在那裡走進掃描器，然後在這裡的機器中醒來。嘿，這項技術真的有效。”
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。
新實體能夠體驗精神體驗嗎？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，它肯定會聲稱擁有一個人聲稱擁有的全方位的情感和精神體驗。
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。新實體看起來會是有意識的，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，我們將接受他們的說法。如果我們不這樣做，他們會生氣的。
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：神經植入物增強了一百萬倍的人腦與基於人腦逆向工程的非生物智慧（隨後得到增強和擴充套件）之間有什麼區別？
進化的引擎利用了前一個時期（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為干預的情況下創造自己的下一代。
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。人類已經戰勝了進化。我們創造智慧實體的速度比創造我們的進化過程所花費的時間要少得多。人類智慧——進化的產物——已經超越了進化本身。因此，我們現在在計算機中創造的智慧很快將超過其創造者的智慧。
[分隔符] 作者
雷·庫茲韋爾是 Kurzweil Technologies, Inc. 的執行長。他領導團隊製造了第一臺印刷文字語音朗讀機、第一套全字型（“任何”字型）光學字元識別系統、第一個文字到語音合成器、第一個能夠重現大鋼琴的音樂合成器以及第一個商業化的大詞彙量語音識別系統。