第七卷 大腦之謎 第一章 人工智能＆自然智慧
用人工智能挑戰自然智慧的關鍵因素是機器是否有意識。
無意識的物體，如石頭或啤酒、罐頭，是沒有欲望的，而且隻有當你真正想要占據世界的時候你才會嚐試著去做出努力。
因此任何強勁的機器都要有意識。
在這裏，凱文和伊格爾有了分歧。
凱文認為製造機器人的全部目的是讓機器人做那些我們不願做的不愉快和危險的任務。
而對伊格爾來說，他的目的是建立腦樣係統，用來幫助我們理解自然腦是如何工作的，並解開大腦是如何產生主觀經驗這個最後的謎。
一、人類機器：機械論非生物裝置是否可以有意識，這個問題至今仍是全新的。
17世紀法國哲學家麥特裏大膽地提出人類隻是一部機器，正如他的一個追隨者說的，“大腦產生想法如同肝髒分泌膽汁”。
大約在同時期，雷內·迪斯卡特斯繪製了大腦如何像機械設備一樣工作的示意圖；他的理論沒有包括靈魂現象，靈魂是當時的一種宗教思想，認為它是遊離於卑微的軀體思考之外的。
直到20世紀40年代後期，當可編程電子計算機普遍應用以後，思想者先驅開始嚴肅而詳細地比較機器和人腦的區別。
由神經病學家轉行成為數學家的沃倫·麥卡洛克苦思冥想，如果仿效人腦眾多的神經元建造一個有許多真空管的計算機，那麼可能要帝國大廈才能容納它，要用尼加拉瀑布來啟動它，並用尼亞加拉河來使之冷卻。
麥卡洛克為腦細胞和計算機節點之間的相似性所著迷。
他著手建造“理想神經元”的合成電路--神經元或活躍或安靜，或開或關，和計算機啟動有同樣的邏輯原理。
大約在同時期，數學家維納提出了控製論的概念。
這是一個令人興奮和新鮮的概念，名字取自希臘語“控製”或更確切地說是“駕駛”的意思。
維納想設計一套可同樣應用於機器或人腦的原則，以此來揭示每個係統是如何工作的。
但是，在計算機開發運用早期，問題在於指令必須從遠離主機和內存儲器的外部傳遞過來。
然而，真正的大腦並不是這樣工作的；正如我們在前麵看到的那樣，我們的大腦並不是信息的被動接收者。
二、微妙發問：圖靈試驗但紐曼，一位來自普林斯頓大學的數學家，設計了一種方法，其指令程序真正來自計算機內部。
這個進步使機器科學更接近人腦科學。
最終甚至可以設計一種能“學習”的係統，不單單通過簡單的說明而且通過經驗來達到期望的結果。
推測當人腦突然變得很容易理解時，這種設備也總有一天會變得和人腦一樣複雜、有意識。
英國數學家和計算機先驅艾蘭·圖靈設計了一種測驗，以其作為明確機器是否有意識的最終方法。
在圖靈的試驗中，詢問器在不知道誰是誰的前提下，同時向機器人和人發問。
目的是想從兩者的回答中區分他們。
越是拐彎抹角和微妙的問題，越是能在一些緩慢的、反射樣的、程序化的反應中發現兩者的區別，並發現人腦敏捷和富有創造力的特點。
迄今為止，沒有一台機器能通過圖靈試驗。
比賽的內容局限，試驗很簡單，但即使是這樣，沒有一台機器可以讓測試者認為回答問題的是生物的大腦。
但是，奇怪的是，相反的情況出現了：有一個人失敗了，沒有通過測試，給人留下他是一台機器的印象!但是，即使機器通過了圖靈試驗，我仍不認為機器是有意識的。
圖靈試驗純粹是基於被測者的回答，我們知道意識可以不依賴外部行為而發生。
想象一下某人在沉思：目的是增加人的意識，所有外部的行為征象都微不足道，就像家人睡眠的時候。
的確，夢是意識的形式，當大腦不受外部刺激的影響，並因此變得騷亂時，再次說明，沒有傳遞到外麵的外向反應。
再者，計算機越來越使人相信它們能和人進行人類式的對話，雖然它們的反應還不說明它們是有意識的。
和擊鍵者對話的個人計算機，以及更邪門的如果遭人忽視便會死去的計算機寵物，便是計算機魅力的強有力證明。
但是沒人聲稱這些聰明的機器是真正有意識的。
三、直覺或常識：非運算法則數學家羅傑·彭羅斯注意到另一個重要的差別。
計算機的功能依賴於一步步稱為運算法則的指令。
運算法則是支持完成某項任務的邏輯性程序；比如，許多人在學校裏學習程序，或運算法則，將華氏換算成攝氏。
但我們知道人腦並不是以數字和機械的方式工作的。
彭羅斯提到計算機像棋手“深思”。
“深思”下棋時遇到除國王外隻剩下兵的情況時，兵被安置在不能逾越的防線裏，因此，人類選手如果要不輸棋的話，隻需將皇帝移到兵的後麵。
是的，這不是贏的手段，也不是一個有趣的遊戲，但關鍵是不能讓另一方贏。
然而，“深思”小心翼翼地根據已經設定好的程序下棋，因此輸了遊戲。
計算機缺乏直覺，隻能通過漫無目的地浪費時間來避免失敗。
彭羅斯的觀點是我們會用更多不固定的方法來解決問題。
正如物理學家玻爾曾經警告一位學生道，“你不在思考，你隻是變得很有邏輯”。
這些非運算法則的過程，即我們所稱的直覺或常識，很難和腦部的真正物理事件相聯係。
但我們能不能認為我們頭腦裏的神經元最終可以在細胞或分子水平縮減成運算法則?這是美國生理學家史蒂文·平克的觀點，他認為思考和感覺是一係列的目標和亞目標，隻要我們將大腦的複雜加工過程分解成最基本的步驟，它們最終能被計算機化。
這隻是說明它們的複雜性，他爭辯道，說明心理過程最終不是有規則可循的。
讓我們看看史蒂文·平克是否正確，並研究一下生物大腦的基本過程如何用非生物係統來構建。
四、電傳遞：矽片神經元一個很好的切入點是大腦的結構基礎--神經元。
生理學家羅德尼·道格拉斯和凱文·馬丁創建了一個在功能上與真品非常相似的人工裝置--他們構建了一個矽片神經元。
當道格拉斯和馬丁刺激他們的發明體時，它會像真的神經元產生動作電位那樣出現短暫的電壓變化。
如果進行更多的刺激，這些人為動作電位的產生頻率便會增加，就像在自然環境下發生的那樣。