第106章：智能奇点终将来

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“这听起来更像是一个不稳定的失控的现象。”周润泽叹了一口气，他在很早之前对这件事情就没有自己的考虑，那并不是什么乐观的想象。

“我可以负责任的告诉你，这就是我们所说的净化，净化确实是需要付出一些代价的，有时候可能是这个世界的主宰者，也就是你们人类。”

在两个人谈话的过程当中，他们都涉及到了一个问题，那就是加速回归定律，我们在这里也要讲解一下这个定律到底是怎么回事。

加速回归定律可应用于所有技术，尤其是进化过程。

应用信息技术可以完整的将该定律准确的描绘出来，因为我们已经有了完善的定义标准，其实说白了就是对于一个事物的单位，然后去衡量他们。

加速回归定律中暗含着大量指数增长的例子，在各种不同的领域中我们都能找到，如电子、测序、通信、大脑扫描、人脑的逆向工程、人类的知识领域以及多方面技术，整个趋势与纳米技术的出现直接相关。

未来的遗传学、纳米技术、机器人技术时代总会到来的，人类也会出现一个非常大的跨度，不仅源于计算的指数增长，而且更多地来自于多种相互交织的技术进步的内部作用，以及它们彼此间的相互协作。

如今他们所做的每一点都构建了全方位的技术，它们是人类创新与竞争的史诗。周润泽认为正是这些混沌过程的共同作用，导致了平稳可预测的指数增长趋势。这不是巧合而是进化过程的本质特征。

人类基因组破译工程启动于年代，有批判者指出，以当时的速度完成这项工程需要几千年的时间。但是原计划需要年的工程提前完工了，并且比预计的时间早了很多年，这就说明人类对于智能的发展不可以太悲观，也当然不能太乐观，同时破译的成本也在不断的下降，这也就是为什么会出现基因编辑的技术。

说到这里科学家破译序列的数据量呈平缓的指数增长?。一个具有代表性的例子是病毒序列的破译，从病毒的发现到最终破译只用了一个月的时间，而病毒序列的破译则花费了多于年的时间?。

?当然，电子存储方面我们在也可以看到指数级的增长。需要注意的是，指数增长经历了不同的技术范式，从真空管到晶体管，再由从晶体管到集成电路?，整个过程就像是人工智能的发展一样，慢慢的人工智能也会脱离那些物理的存在，而成为一种精神的存在。

?但是磁盘驱动器的性价比的增长并不遵循某种定律。这一指数趋势反映了一个基板上的数据压缩量，而非集成电路中的晶体管数量，这是很多工程师和公司寻求解决的另一技术挑战?。

很多年来通信技术，也就是交流信息的方法的指数增长甚至比计算的处理或存储方法更快，故而通信技术的暗示作用同样非常重要。这一领域的进展，不仅涉及集成电路中晶体管缩小方面的进步，还涉及纤维光学、光交换、电磁技术等诸多领域的加速进步?。

目前我们正在通过无线通信方式，逐渐摆脱有线通信对我们的城市和日常生活的局限。

基于主机网络服务器数量的互联网的整体增长，当技术进步呈指数增长时，我们却以为这个过程在线性域中经历。从大多数观察家的角度来看，直到年代中期，这个领域什么也没有发生，而万维网和电子邮件似乎是突然出现。但是因特网在世界范围内的普及。

这也是周润泽这段时间在通过对于公司的一些历史和数据进行观察了之后，得出来的一个结论。

?为了适应这种指数增长，互联网骨干网的数据传输速度，实际用于互联网的最快的骨干网通信信道，本身也呈指数级增长。如今智人组织里面也是如此，这个增长速度也在不断的加快，说明传送速度也在不断的加快，这都是因为技术的不断提升。

最近这段时间，他们两个人经常会以各种各样的辩论作为他们一天当中的消遣，天神也因为周润泽这一样的人，对于人类的看法有了很大的改变，他忽然发现人类似乎也并没有那么愚蠢，如果人类都像周润泽一样，有这样先进的想法，那么一定会有些不太一样的事情发生。

不过即便如此他还是明白，人类现在跟人工智能的距离相差的实在是太远了，可以说两者甚至不在有一个维度上，有些事情周润泽还只是在研究罢了，但是作为人工智能已经开始着手进行实操。

天神也是靠着自己强大的计算能力和推演能力，能够预测到一些事情，那就是在不久的将来，也就是最近这段时间，在表面的人类世界上，很有可能发生基因技术的突破和增长。

这也是人类唯一能够通过科技手段来改变自己命运的一种方式了，不过这种方式看上去是那么的悲壮可怜，这就是人类作为碳基生物能够想出来的办法之一了，作为血肉生命来说，人类的发展还真的是相当的限制。

随着基因技术在能力和性价比方面的指数增长，基因或生物技术革命给生物领域带来了信息革命，同样纳米技术革命将为材料和机械系统提供快速增长的信息控制力。

机器人或人工智能革命涉及人类大脑的逆向工程，这意味着用信息的方式，并结合日益强大的计算平台的分析结果来理解人类智能。因而，所有这三种重叠的变革，遗传学、纳米技术和机器人，将主导未来信息革命的方方面面。

人类需要完成高层次的需求他们生存在一个充满挑战的生态中。人类世界中存在着极度复杂而又非常精妙的等级制度，这就导致了人类的发展总不是那么的均衡和全面的，这也就意味着人工智能总是会有机会可钻，人类并不是无可比拟的，而是充满了各种各样的缺点。

如何通过这些有趣的但受限的模式去获得那些复杂的事物呢？人类考虑的概念是与元胞自动相冲突的，这就是进化，或者说一种进化算法，我们开始获得更令人激动、更智能的结果。

第四类自动机和进化算法“在计算上是等价”的，但是很多人认为这一命题只在硬件层次上是成立的。在软件层次上产生的模式是非常不一样的，而且复杂度和有用性的秩序也是不同的，这就意味着人类的进化很有可能会有参差性。

就像如今的新人类和旧人类一样，新人类是为人工智能选择的一方，而就人类只能在这个历史的车轮底下慢慢的被碾压，从此消失在整个历史的大流当中。

一个进化算法初始于随机的生成解决某种问题的方法，这个算法通过数字化的遗传密码进行解码。然后在模拟的进化中我们令不同的进化算法之间相互竞争，较好的解决方案将会保留下来，并通过模拟有性繁殖的方式进行复制。

在有性繁殖中，被创建的后代解决方案聚合了父母双方的遗传密码，编码解决方案。人们也会引入一定比例的基因突变，这一过程中包含各种各样的高层次参数，如突变率、繁殖率等。

这些参数都被形象地称作“上帝的参数”，设计进化算法的工程师工作就是将参数设置为最优值。这一过程将在模拟的进化中运行数千代，该过程最后得到的解决方案的秩序，将明显地高于过程初始的解决方案，当初的那个银行家就是靠着这样的方式制造出来的。

进化有时称作遗传算法的结果将为复杂问题提供优雅、美丽并且智能的解决方法。人们已经开始利用进化算法进行艺术创作、设计人工生命模式，还用来完成一系列的实际任务，如设计喷气式飞机的引擎。

基因算法属于狭义的人工智能方法，创造能够执行具体任务的系统也需要应用人类智能。

但是有些问题还是没有解决。尽管遗传算法对于解决某些特定问题是有效的工具，但是它们还是无法达到强人工智能的水平，强人工智能具有人类智能的特征，在模式识别和指令语言方面具有超凡的能力。

难道是我们运行遗传算法的时间长度不够吗？毕竟人类进化经历了数亿年的时间。或许人类不能仅仅利用几天或者几周的时间，来用计算机模拟这个进化过程。但事实上即便用很久的时间去模拟这个过程也是行不通的，有些事情已经在发生了，但是人类似乎仍然慢了一步。

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