这两年关于人工智能，大数据等方面的书籍，文章很多，人工智能也是各种行业论坛中必选主题。关于人工智能，我们经常关心几个问题。人工智能是什么？人工智能将怎样影响未来的世界？人工智能会不会威胁到未来人类？这些问题，看完这篇内容后，至少会有一些更加深入的认识。

李开复老师也写过一本一样名字的著作，但是这两本书的角度是完全不一样的，本书作者是从脑科学的角度来理解人工智能，来阐述人工智能是如何阐述并且它的本质是什么？本书更偏重基础科学和理论的研究。所以本书比较难懂，需要大家集中精力花点时间来阅读本篇内容，但是我想这接下来的几十分钟，对你来说是非常值得的。

作者简介 ：

好了，介绍完本书的情况，让我们来认识本书两位作者。

第一位是：杰夫霍金斯，被受世界科技界推崇的领袖级人物，掌上电脑及手写输入系统发明人，杰夫·霍金斯1979年六月从康奈尔大学毕业。曾于英特尔公司就职。1986年，霍金斯毅然放弃手上的工作，进入加州大学柏克莱分校攻读生物物理学博士。Plam Computing、Handspring及红木神经科学研究院创始人，美国国家工程院成员。

第二位是：桑德拉•布莱克斯利，《纽约时报》著名科普专栏作者。

本书简介：

本书详细揭示未来主流大趋势人工智能，也就是我将要踏入的智能时代。智能手机，智能汽车，智能家居，智能城市……智能时代已经大踏步来临。深入人脑核心区域，探究人类智能原理。作者从脑科学的角度，从大脑的形成、演化、结构、工作原理等多个角度深入探讨了智能的由来和为什么人类的大脑可以产生智能。

回归硬件，用智能重塑所有既有的产业，已经成为公认的最有想象空间超级大势。随着可穿戴设备、手机、路由器等浅智能产品不断涌现，智能已经不再是营销的噱头以及极客们自娱自乐的玩具，它正越来越广泛的嵌入到每一个人的生活情境之中。先机决定一切，谷歌等科技巨鳄正疯狂加速在智能领域的布局，未来的世界注定是一个智能的世界。

本书分为3个主要部分：

1：人工智能和神经网络

2：大脑的结构和工作原理

3：人工智能的未来

第一部分：人工智能和神经网络

一个3岁的小孩能在1秒内快速识别出上面图片中的小猫和小狗，但是即便是如今最强大的计算机也非常困难；3岁小孩所掌握的语言能力也是当今最好的计算机所不能及的。什么是智能？它是否只存在于人脑中，而不是存在于计算机中？

目前大部分人工智能试图将计算机像人类大脑那样公司，具有人类大脑的神经网络，像人脑那样去思考和运算，但是到目前为止依然离我们想要的结果相差甚远。是否意味着，我们在错误的道路上越走越远？人脑和计算机的工作原理是否天然就存在着本质的差别？

作者1979年从康奈尔大学毕业，毕业后进入了英特尔公司工作，但是一开始的工作并不顺利，作者逐渐对人脑结构和人工智能非常感兴趣，并试图加入MIT人类智能实验室，但是被拒绝之后，作者开始着手自己研究，他一开始似乎意识到，计算机和人脑的工作原理完全不同，计算机有中央处理器，而人脑没有中心，是一个网状结构，计算机的运行是高度精确的，但是人脑是可以容忍错误的。它们之间存在着很多本质的运行原理的差别。尽管普遍的人工智能提出的理论是：计算机能模拟整个大脑，一台计算机可以模拟所有的神经元和它们之间的连接，一旦这个神经网络形成，那么计算机将真正具有智能。

但是作者却得出了相反的结论：人工智能领域的研究或许能产生很多有用的产品，但是他们不可能建造出真正意义上的智能机器。

在离开了英特尔后，作者加入了一家硅谷的初创公司，该公司发明了第一台笔记本电脑，在哪里作者发明了以自己命名的编程语言：GridTask，作者随后的职业生涯也发展顺利，但是他仍然摆脱不了对大脑和智能机器的好奇心和热情，因此依然决定离职全身心开始研究人工智能。

神经网络和人脑的差距

20世纪40年代，科学家首次提出“神经网络”的概念，50年代首次提出“人工智能”，在这几十年的时间里，人类致力于赋予机器智能，在这个过程中，我们发明了文字处理器、数据库、视频游戏、互联网、手机和逼真的电脑动画等等。但是真正的智能还是离我们遥遥无期。作者认为，要理解大脑，必须要回到大脑的研究中，尤其是大脑的智力的来源“新皮层”的研究。将智能与人类大脑结构内部完全理解。

20世纪80年代随着神经网络算法的进步，90年代核磁共振技术的出现，关于人脑和人工智能的研究向前迈进了一大步。神经网络和人脑工作原理类似，它没有中央处理器（CPU），分布式存储和计算，整个网络中的知识和记忆都分散在连接上的各个节点中。但神经网络依然存在3个致命缺陷。

1：大脑功能会考虑时间因素，大脑的处理是连续不断的。而且会根据实际情况进行不断调整。

2：大脑工作原理中，反馈连接非常重要，大脑接收信息后反馈的数量要比接收的多出10倍。而神经网络工作时，信息只会向一个方向传递。

3：大脑的物理结构是不断重复的层级结构，而基于计算机的神经网络却不是。

从直觉上看，一个智能系统的衡量标准显然是智能的行为。但作者认为正是这种直觉让我们没有看到正确的答案。就像哥白尼之前的天文学家错误地认为地球是固定不动，处于宇宙的中心一样荒谬。所以作者认为不能淹没在细节的海洋中，应该转换研究的角度去思考。

许多哲学家和心理学家认为，思维和大脑的关系就像是软件和硬件的关系，我们的思维可以存在于任何类似大脑的硬件中，就像很多软件是可以跨平台运行的一样，因此从这个角度，理解了大脑也并不能帮助我们理解思维。所以人工智能中，只在行为上跟人相同显然是不够的，我们需要在思维层面产生智能，即像人一样去思考。

人脑是如何产生智能的？

大脑和人工智能的神经网络有什么不同？让我们从一个故事开始，你相信可以用舌头看世界吗？有一位世界级运动员艾瑞克·维汉梅尔，在13岁时失明，但是他2002年的成功登顶了珠穆朗玛峰，成为了有史以来尝试并完成这一挑战的第一位盲人。他意志坚定，四处演讲分享与失明命运斗争的经历，在2003年，维汉梅尔又一次重新看到了世界，但并不是通过眼睛，而是安装在舌头上的一个显示视觉模式的装置，该装置和安装在他前额上面的一个摄像头连接起来，通过摄像头的像素点的不同传感到舌头上的压力来传递给大脑图像的视觉信息，而且大脑也真的学会和理解了这些信息，并形成了图像，在安装了这套装置后，他看到了一个球在地板上朝他滚过来，他可以和人玩剪刀石头布的游戏，可以走向走廊和开门等等正常人所能做的一些事情。他是如何做到的？接下来，让我们从大脑的结构开始讲起。

人类大脑外表非常均衡，被一层薄薄的、软软的、粉灰色的、上面布满了脊突和沟壑的新大脑皮层包裹着。我们的人类几乎所有的智力的能力，都来自于这片区域，包括感知、语言、想象力、数学、艺术、音乐等等一起与智力相关的能力。所有让我们再放大它深入看看到底里面结构是怎样的。

大脑皮层层级系统

在结构上，大脑新皮层由6层大约2毫米厚的皮层组成，可以想象就像六章扑克牌的卡片叠在一起那样，当然其他动物比如老鼠也有类似光滑的6层的大脑皮层，人类之所以聪明，是因为我们的大脑皮层更大，覆盖区域更广，如果把这6层皮层铺开，面积相当于一张大的晚餐餐布那么大，而老鼠的就只有一张邮票那么大；猴子的相当于一个商业信封的大小。而且这6个皮层之间是有高低的层级概念的，就像公司中的职位等级一样，它们的层级跟它们所处的位置无关，取决于它们之间的连接方式，而连接方式的不同是基因决定的。身体从外部会首先到达低级别区域，然后将信息从底层向高层传递，而高层区域用另外一种方式向下发送反馈信息，而且发现信息的反馈比正向的流动更多。各层级之间的工作任务也是不同的，例如视觉信息通过眼睛到达大脑的最低层级处理，对低级别视觉特征进行检测，比如辨别色彩和对比度等信息，随后信息传递到更高一层大脑区域，一些层级会处理比如红色和蓝色的反应，另外一些层次专门负责检测物体的运动，位于视觉皮层更高级别是一些表征你对各种物体的视觉记忆的区域等等。

大脑皮层内部结构

大脑皮层上分布着约300亿个神经元细胞，它们包含了你几乎所有的记忆、技能、知识等等一切。这300亿个神经元细胞绝大部分是锥形的，每个细胞上面有线状的分子结构，称之为轴突和树突，当一个神经元的轴突接触到另外一个神经元的树突时，就会形成一些连接，称之为突触。每个神经元有数千个突触与其他神经元相连接，一个神经元的神经冲动就是通过突触将信号（动作电位）传递给另外一个神经元。300亿个神经细胞排列非常紧凑，相互连接。

我们的视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉是如何通过传递到我们大脑，然后如何直到我们的行为的呢？普通的脑科学，尤其是90年代以后利用核磁共振技术的发展，普遍的脑科学家都认为我们大脑每个部分有各自的功能。但1978年神经科学家蒙卡斯尔在其研究论文《大脑功能的组织原则》中提出了另外一个解释。大脑每个部分的功能并非固定不变的，相互之间是可以相互学习和替代的，而且不管是视觉、听觉还是触觉都信息，在大脑内部都遵循相同的处理模式。各区域大脑皮层的外表和结构上存在这高度的同质性。处理听觉输入的皮层区域与处理触觉的区域相似，同时控制肌肉的皮层区域也相似，同时这些不同的区域所发挥的作用也是相同的，大脑皮层似乎使用相同的计算方法来完成它的一切功能，类似遵循同一个算法来计算视觉、听觉和运动等信息，意味着之前用于处理听觉的大脑部分也可以用于处理视觉，它们之间具有高度的灵活性和可塑性，例如将刚出生的老鼠几块视觉皮层移植到负责触觉的区域，经过发育成熟后，这部分脑区就慢慢开始可以处理触觉信息。那为什么大脑能分别处理我们的视觉、听觉等信息呢？大脑主要是通过大脑各区域输入的信息来发展出专门的功能，类似一个管子，如果是用于传输自来水，就是自来水管，如果用于传输石油，那么就是输油管道一样。大脑皮层中的组织如同地区的政治地理一样，如果在早期设定一个完全不同的环境，就可能会导致与今天完全不同的地缘划分情况。

基因决定着大脑整个机构，包括区域之间相互连接的具体细节，但在这个系统中，具有高度的灵活性和可塑性，各个皮层区域共享一个强大的通用算法。作者同时指出所有的信息，包括声音、图像、触觉、味觉等信息都同时具有时间和空间两个属性，不同的信息会转化为轴突上的“空间-时间”模式进入你的大脑。我们大脑里面一片漆黑和寂静，无法直接感知外部世界，它所了解的方式只有轴突上的输入时间-空间模式流来感知世界和产生自我意识。而且所有的外部信息都会转化成为相同的模式通过大脑的通用算法进行处理，为此，美国生物医学工程教授保罗发明了一种在舌头上显示视觉模式的装置，盲人可以通过舌头上的感觉来转化成为视觉信息，这就是刚开始我们将的那个离奇的故事。

大脑是处理模式的机器，从本质上讲，模式才是大脑工作的实质，各个部分基于同一个算法，处理来自视觉、听觉还是触觉信息，大脑就类似一个黑盒子，所有的输入信息都只是一个个模式而已。可以想象如果我们能破译新皮层的算法并创立一种模式科学，我们就可以将其应用到任何想要使之拥有智能的系统上，这样我们可以让任何物体拥有智能，它们可以看，可以听也可以和人类一样产生感觉和自我意识。

对于大脑来说，所有的信息只是一个个模式而已，由此作者引发出了一个哲学问题。我们真实的世界真的是像我们看到和感觉的客观存在吗，并不是我们想象出来的吗？

关于记忆

普遍的人工智能科学家认为，只要计算机的计算能力足够强，就能造出跟人一样聪明的计算机。但是实际上，当前的计算机计算能力已经远远超出了人类的神经元。一个典型的神经元可以在5毫秒内输出电脉冲，同时自行复位，大约每秒可以做200次，而且神经元的传导也是非常缓慢的，在半秒内，进入大脑的信息只能穿过大约100个神经元的长度，作者称之为“一百步法则”，但是一台现代的硅芯片计算机可以在1秒内完成10万次的运算，计算机的计算能力要远快于人脑。但是显然人脑要比硅芯片计算机要聪明，这是为什么呢？答案很简单，因为大脑并不是以计算能力取胜，而是从记忆中提取答案。大脑只需要几步就可以从存储记忆中找到答案。

但是可能你会问，计算机也有存储设备，为什么计算机没有智能呢？不能像3岁小朋友一样快速识别出一本书或者一颗糖果呢？大脑皮层的记忆具有4个区别于计算机记忆的属性。

1：大脑皮层存储的是序列模式。

2：大脑皮层以自-联想的方式提取模式记忆。

3：大脑皮层以恒定的形式存储模式。

4：大脑皮层将模式存储在层级结构中。

这里我们先讲解其前面3个特性。

我们所有的记忆都存储在神经元之间的突触连接中，我们大脑存储了非常多的信息，而我们大部分日常使用的只是非常小的一部分，大部分记忆只是静静地存储在我们的大脑中。

序列模式是指大脑皮层存储的是一连串具有关联性的信息序列，大脑存储的记忆信息序列是有时间和空间顺序的。就像我们讲述一个故事一样，是循序渐进讲出来的。我们很容易记忆按顺序读出26个字母，但是如果让你反着读出来，可能就没那么容易了。我们很容易唱一首歌，但是很难反着唱一首歌。计算机存储并是按照字节方式存储在的，但并不是按照一个模式序列存储的。

大脑记忆的第二个特征是自-联想，是指模式与自己相关联，可以根据不完整或者被扭曲的输入信息，提取出全部完整模式的系统，类似于模糊搜索。就像我们看到一个熟人的脸，我们就可以自动其联想到他的全部一样。大脑可以根据片面的信息自动补齐其他信息。

大脑记忆的第三个特征是恒定表征，这个是什么意思呢，计算机程序的一套精准运行的机制，其中哪怕一点点逻辑问题都会导致整个系统的故障，但是人类大脑系统有更强的容错机制。比如我们手上拿着一本书，当你移动这本书，或者改变照明、调整坐姿等等都会改变我们视觉对这本书的输入模式，而且是完全不重复的，尽管这些视觉信息随时在便，不管在改变照明还是调整坐姿，我们都依然很容易地准确地认识这本书。那么大脑是如何做到的呢？这就是大脑的“恒定表征”的特性。

智能理论的新框架

当家里来了客人或者桌子上放置了一个新的水杯，我们很容易发现。这是因为我们大脑利用记忆不断地对我们所看到、所听到和所感觉的一切事物进行预测。很多人应该有这样的体验，当我们下楼梯的时候，一不小心踩空了，如果不小心就会摔跤，这也是因为，我们在下意识下楼梯的时候，我们大脑在下一步踏下之前，预测下一阶楼梯的高度和位置等。

大脑以一种方式对我们生活的世界的每一处不断地进行预测，就像我们开车的时候，大脑会不自觉的预测前面的道路情况和来往车辆的行经方向等。预测能力不仅是我们大脑的功能之一，更是智能的基础。人类几乎一切行为都跟预测相关，根据蒙卡斯尔的理论，之所以人类大脑比其他动物大脑更聪明，正是因为它可以对更抽象的模式和更长的时间模式序列做出预测。我们能预测别人下一句话要表达什么，我们能预测前面的车辆接下来要往哪个方向行驶。而且作者认为科学本书就是一种预测训练。

作者认为，智能是以对世界中模式的记忆和预测能力来衡量的，这些模式包括语言、数学、物理和物理属性以及社会环境。我们大脑从接收外界的信息形成记忆，结合曾经的情况和正在发生的事情来进行预测。在商业社会，预测也同样重要，我们预测用户喜欢什么样的产品和服务，并对此进行产品的设计和研发。

几千万年前，大脑皮层首先出现在哺乳动物脑中，几百万年前，人类的大脑皮层面积开始迅速扩大，使得人类比其他哺乳动物更加聪明，因为其他爬行动物一开始并不具有大脑皮层。刚开始的大脑皮层只是帮助我们更有效的利用现有行为，比如调节血压、饥饿感、情绪以及运动等，而不是创造出新的行为，也就是说，刚开始的大脑皮层并不能具有创造力或者说智能。

那么，如何理解大脑皮层，为什么记忆和预测是解开智能之谜的钥匙呢？一开始，人类的大脑（现在的旧脑）复杂人类的日常行为的反应，在出现大脑新皮层后，大脑的新皮层慢慢地开始存储记忆，并利用自-联想等方式帮助我们填补信息进行反应，具有了存储和预测的功能，逐渐地大脑的皮层开始接管了之前旧脑对行为的控制，随着大脑皮层进化得越来越大，它能记忆存储的信息越来越多，有更多的记忆，而且皮层的神经元越来越多，意味着能作出更多的预测，人类逐渐跟另外一些哺乳动物区分开来，具有了更高级的智能，由此早就了人类独特的智能行为能力。

比如烹饪食物、开飞机、该摩天大楼等高级智能是如何进化而来的呢？作者给了两种答案，一种是人类大脑的算法极其灵活，只需要人类独有的重新调整，就可以创造出新的复杂行为；第二种解释是行为和预测是同一件事情的两面，尽管大脑皮层能够预见未来，但它只有在对所执行的行为有所了解时，才能作出准确的感觉预测，也就是是，人类的创造其实是基于经验。

接下来，让我们看看，人类为什么具有复杂行为的智能，人类大脑体积是黑猩猩的3倍，但我们的大脑比海豚要小，所以大脑并不是越大越好，决定智能程度的是其新皮层的厚度和大小（海豚大脑皮层只有3层），以及它们之间的连接。我们大脑皮层与身体的肌肉之间存在着更多的连接，而且其他哺乳动物则没有我们这样多的连接，很大程度上还是依靠旧脑指导行为，我们可以称之为动物本能。而人类的独特之处在于，人的大脑皮层在产生和控制行为方面起着主导和超前的作用。

那么，让我们来回顾一下人类是如何超越其他动物成为地球上最聪明的物种的。大自然进化出了一些动物，比如爬行动物，它们拥有复杂的感官和复杂但有限的行动模式，之后，大自然发现，通过给一些动物增加一个记忆系统（大脑新皮层），并输入感觉信息流，这些动物可以记住过去的经验，以便在未来类似的情况下，过去的记忆就会被唤醒，能对事情产生预测能力，我们的智能和理解就出现了，预测便是理解的本质，理解一件事情，意味着我们能对它作出预测。

人类的大脑皮层非常之大，有着庞大的记忆存储，它能够不断地预测你将要看到、听到、感觉到的东西，而大多数都是无意识完成的，这些预测就是我的思想，当它们与感觉输入结合之后，就形成了我们的知觉，作者将这样的模式或者说智能模式称之为“记忆-预测框架”。

大脑皮层是如何工作的

前面一部分内容，我们阐述了人类大脑的智能是如何产生的，大脑皮层拥有巨大的存储空间；我们的记忆以模式序列的方式存储，同时在检索的时候还必须根据新旧模式之间的相似性来检索模式，这里我们称之为自-联想记忆；同时记忆在大脑各个区域中以恒定的行为存储，这样才能将我们的存储的信息应用到未来相似的新情景中。接下来这部分的内容，我们将继续解开大脑的工作模式。

大脑的智能是通过记忆-预测框架实现的。要了解大脑是如何根据记忆来进行预测的。我们首先要理解它的多层设计。大脑皮层是一大片组织，其中包括很多功能区域，比如负责处理视觉、听觉和味觉等各种感觉的特别区域，这些区域通过大量的神经轴突和纤维连接在一起，相互传递信息。在视觉识别中，识别物体从低到高的四个层级分别是：V1、V2、V4和IT。我们的眼睛在不停地快速移动，大约每秒3次来收集视觉信息，通过肌肉纤维的电信号传递给V1，在V1中，每个细胞只会对视网膜的一小块区域的视角输入产品反应，也就是，每个神经元细胞只会识别视觉区域中非常有限的区域的信息。然后每个V1区域的神经元细胞将信息不断地向上传递，聚合，到IT区域时，我们会发现他们所感受视野覆盖更大的区域。从视网膜到IT区的4个不同层次看，细胞从快速变化、空间相关、能识别微小特征的细胞，逐渐变成稳定激活、与空间无关、能识别完整物体的细胞。这种层层递进，视野不断开阔的结构有点类似我们的公司组织架构，出于底层的每一个员工就类似一个神经元，他们所作的事情仅仅是他们本职工作，而他们上级会收到不同部门的员工信息，从而对公司的业务发展和市场前景有更进一步的认识，直到公司的高层管理者，他们就有全局观，能完整看到公司的业务情况和前景。

和视觉处理过程一样，听觉、触觉和其他感觉的信息处理过程也是类似的层层递进，从快速变化到缓慢变化，从空间相关到空间无关的过程。在底层的听觉区域，不同的细胞会识别同一个文字的不同口音的发音，但是高层级的大脑皮层就不会关心不同的口语，它会只识别具体的每一个单词，不管是何种口音或者语调。但是我们需要输入连续一段时间的信息才可以做到，但从一个瞬间的信息是无法做出判断的。这也是前面讲到的大脑处理都具有时间和空间两个基本属性。同时，在大脑皮层越高的层级，岁时间变化就越少。可以理解从最高的层级，能从俯视角度来看待整个完整的事物。

我们看到了各个区域独立工作的原理，大脑皮层包括几十个皮层区域以各种方式相互连接，大部分的大脑皮层都包含联合区域，就是连接相互重叠的区域，一个联合区域会汇聚几十个底层区域的信息。那么这些联合区域是如何工作的呢？

在联合区域的概念下，我们不应该将V1/V2/V4看成一个独立的区域，而是每个区域都包含多个子区域。在大脑皮层的所有区域中，处理视觉的V1区域具有最大的面积，其次是V2，如果将V1区域再细分成为多个小区域，同样，V2也会有多个小区域，但是处于顶层的IT区域司一个独立的区域，这也解释了为什么IT区的细胞对于整个视觉世界有鸟瞰的视野。

从联合区域的角度，较高层的联合区域会从多个感觉区域，包括视觉、听觉、触觉等整合信息。和单独的视觉处理过程一样，一个V2的子区域不需要知道它正在处理的来自多个V1子区域的信息，一个联合区域不需要制度它正在处理来自视觉和听觉的输入信息。它们所做的事情就是接收信息、反馈信息，并向上传递信息。一个大脑皮层区域的工作取决于它们之间的连接关系，也就是信息的传递和反馈链路关系，并记住这些关联的序列，并利用这些记忆来预测输入信息将会发生什么。大脑皮层就像一间大的生产车间，每个流水线公司就像一个神经元细胞，他们只处理传递过来的任务，并根据传递过来的任务或者信息预测接下来他们怎么做。大脑的每个区域都进行着类似的加工过程，在大脑的新皮层每个层次的不同区域中，都能形成恒定表征，而且大脑的信息是自下而上和自上而下双向传递的，这就是大脑通用的皮层算法。

至此，我们了解了本书的一种重要结论：我们我们之所以能够思考、运动和预测未来，是因为大脑皮层建立了一个关于世界的模型，大脑皮层在各个层级中都存储了这个世界层级结构模型，你的大脑皮层的嵌套结构反映了这个世界的嵌套结构。这种嵌套结构和每层都具有的恒定表征是大脑统一算法很重要的特征。

在你的客厅，看着一个窗口，即使这时你的眼睛只不过正在注视着窗户的一个“插销”而已。大脑皮层的高层区域正维持着关于你家的表征，而较低区域则维护着房间的表征，再低的则维护着窗户的表征。那么如何理解序列？比如我们走路和开车的时候，这一连串动作，我们都是无意识完成的。而这一连串的动作可以理解成为一个序列已经存储在我们大脑的某个区域，当我们开始或者走路是，会激活这部分脑区中的序列记忆。在大脑皮层的各区域中，自下而上的分类和自上而下的序列不断交互和变化，贯穿始终。这是学习的本质。

大脑皮层的设计和学习方法和我们现实世界的层级关系非常类似，我们每个人所了解和感受到的世界是很小的一部分，每个群体和民族有自己的文化认同和群体意识，我们所看到和感觉到的世界有自己相对稳定的认知，和大脑各区域具有恒定表征类似。而每个组织甚至国家，他们在更大的范围里了解整个世界的全貌。不仅是我们世界的组成方式有层级结构，在自然界也同样普遍存在着这样的层级关系，树木构成森林、石头和泥土构成小山等都是这样的层级结构。

信息在大脑皮层体系上下流动的过程中，记忆和用名字表征序列的方式可能会让你联想起军事指挥的等级结构。最高将领说：“部队转移到佛罗里达州过冬。”这个简单的高层指令在沿着等级结构向下传达的过程中逐步展开成更详细的指令。将军的部下会将命令分解为若干步骤，例如准备离开、向佛罗里达州转移，以及准备到达。而其中每个步骤又会进一步分解，让下级执行。在最底层，成千上万的士兵执行成千上万的行动指令，最终完成了部队转移。每一层的执行情况都会形成报告，汇报给上级。在向上逐层汇报的过程中，报告不断汇总精简，直到最高层将领收到的每日简报称：“向佛罗里达州转移行动一切顺利。”将军不会得到行动的任何细节。

大脑的学习也是会循序渐进，当大脑高层区域对某一序列模型识别之后，这边会形成我们的记忆表征并逐级下移，然后高级区域如IT区域就会空闲下来，去学习识别其他的序列模型。比如某方面专家就因为储备了大量的记忆表征，所以能非常快速识别出问题或者找到某个问题的解决方案。

在大脑皮层下发，有三个与皮层交互的组织：基底核、小脑和海马体。它们都先于脑皮层被进化出来，基底核是原始的运动系统，小脑是负责学习时间间精确的时间关系，而海马体则存储与特定事件与地点有关的记忆。海马体也是形成新记忆的一个关键组织，如果失去了左右两个海马体的人短期内看起来正常的，但是实际上无法记住新的东西。作者一开始并没有对这三个组织进行大量研究，因为作者认为这三个组织功能很大程度上已经被大脑皮层替代。但后来作者研究发现，海马体占据了大脑皮层的金字塔顶端，它擅长快速记忆所看到的任何模式，并能快速识别出是否是新事物。

自此，我们对大脑整个工作原理进行了大概的讲解，大脑是一个庞大而复杂的多层记忆系统，它拥有多层结构，数十亿个神经元和数万亿个突触，我们的生命、信念、语言等都能被记忆在数万亿个微小的突触中。

意识与创造力

除了人类其他动物是否拥有智能？作者给出的答案是肯定的，所有的动物都有旧脑，也都有大脑皮层，只是结构比较简单，人类通过多次的大脑皮层次结构、恒定表征以及类比预测，我们拥有了比其他动物更高的智能水平，但是其他动物也具有智能，只是程度不同而已。人类可以学习更加复杂的世界模型和做出更加复杂的预测 ，但是其他动物比人猫和狗则不能。人类智能和其他动物的第二个不同点是，我们拥有语言能力。通过语言，我们可以将记忆传递到其他人大脑中，通过语言，我们可以学习到并没有看到的事情。语言的形成需要大型的大脑皮层，这样才能处理句法和语义结构等，语言还促进了运动皮层和肌肉系统的发展，我们能发出更加清晰准确的声音，做出更加细致的手势。

作者将智能划分为3个时期。每个时期都用到了记忆和预测。

第一个时期，是物质使用DNA作为记忆媒介。这些个体无法在生命中进行学习和适应，它们只能通过DNA向后代传递这个世界的记忆。

第二个时期，是物质开始能够修改神经系统，并快速形成记忆。这些物种能学习这个世界的结构，并在生命中不断调整行为来适应世界。这个时期大脑皮层出现。

第三个时期，是最后一个时期，也就是人类的智能出现，开始于语言的出现以及大型皮层的扩展。我们可以学习更加复杂的结构模型和做出更加复杂的预测。并通过语言将记忆传递给其他人，并将我们的认知传播到整个世界。

什么是创造力

在讨论人工智能的时候，很多人认为机器和人最大的区别就是机器无法进行创造，不具有创造力，因为机器擅长逻辑运算，但是并不擅长跳跃式的思维，也就是创造性思维。真的是这样吗？

作者认为，创造力并不是大脑某一特殊部分产生的，它是每个大脑皮层区域的内生属性，它是预测的必要组成部分，换句话说就是，创造其实也是预测能力的一部分。

想象你在一家陌生的餐馆就餐，你想洗一下手。即使你没有进过这座建筑，你的大脑仍然会预测这家餐馆有洗手间可以洗手。你的大脑是怎么知道的呢？那是因为你去过的其他餐馆都有洗手间，所以大脑通过类比认为这家也有。而且，你还知道到哪儿去找，要找什么标志。你预测会看到一扇门或者标志，上面有标出男性或女性的符号。你预测卫生间会在餐厅的背后，要么在吧台旁边，要么在大厅对面，但一般不会在就餐区。因此，虽然你从没来过这家餐馆，但你通过类比其他餐厅，你就能找到洗手间。你不会随便乱走。你会寻找预期的模式，从而让你能快速找到洗手间。这种行为就是创新行为，它通过类比过去而预测未来。虽然我们一般不会认为这是创新，但它实际上就是。

所以类比预测就是我们创造力，当记忆-预测系统在较高的抽象层发挥作用时，但系统作出不同寻常的预测时，当系统使用不同寻常的类比时，它就产生了创新，而这种创造力是我们大脑与生俱来的能力，每个人都毫无疑问地拥有创造力。就像乔布斯所说的那样，创造力只不过是不同事物之间的关联而已。

每个人都有创造力，这是大脑的内生属性决定的，但是每个人的创造力大小是有区别的。这与先天属性和后天培养都有关系。在后天培养中，每个人的经历不同，他们大脑皮层所建立的世界模型和记忆也有所不同，所以也会作出不同的类比和预测。有的人之所以在社会环境、语言使用、数学或者外交能力方面更具创造力，是因为他们所受到的成长环境的影响。

另外，在先天属性方面，这是由我们的基因决定的，每个人的大脑皮层的大小不同或者他们之间的连接程度也不同。爱因斯坦是我们公认的天才，在他的大脑神经元研究中发现，他的大脑比大部分人的大脑宽15%，他的大脑神经元平均拥有更多的支持细胞，又称为神经胶质细胞。还发现他大脑顶叶中有不同于常人的回间沟通模式，这种差异让他具有更好的数学能力和空间推理能力。

现在我们知道了，任何人的大脑都具有创新能力，只是程度不同而已，那么如何才能提升创新能力呢？作者指出，我们需要培养自己大脑的类比能力，当面对问题时，我们需要长时间地思考，并且拓展我们的思维，让大脑畅想。给大脑足够的时间和空间来继续类比训练。类比的训练是让你的大脑从不同的方法来看待同一个问题，从而使你有可能从经历中找到最类似的类比。比如你遇到一个问题暂时无法解决，可以做一些其他的事情，然后重新回来换一个思考方式，如果尝试足够多次后，你一定会产生新的想法。

大脑是一个建立模型并作出创新性预测的器官，它的模型有时候是对的，有时候却是错的。就像古希腊天文学家亚里士多德、托勒密等建立了一个看似很完美的“地心说”的天文模型，但实际上后来证明是错误的。

什么是意识

很多人对意识充满了好奇，大多数人也认为意识是游离于大脑之外的神秘的东西，在西方世界，人们通常将僵尸比作成为没有意识的人肉机器。但作者认为，意识并不是什么神奇的东西，有大脑皮层就会有意识，而且作者将意识分为两大类：

第一种是类似于自我意识，也就是我们日常说的“意识”。比如我从你身边走过，你会有意识。也就是觉知，这种意识类似于陈述性记忆。我们知道所有的记忆都存储在神经元之间连接的突触中。

第二种是感受，就是与知觉相关联的情感，相对独立于感知输入。不同的感知输入会让我们产生不同的感受，比如我们看到红色会感觉兴奋，看到黄色会感觉温暖。

但是作者认为，不管意识如何定义，记忆-预测框架模型都在其中起着非常重要的作用。

智能的未来

20世纪50年代，有人预测2000年人类会在地下室拥有原子反应堆，在月球上度假。人类大脑通过类比作出预测，但是作者指出要预测若干年后的未来技术是不可能的。不过我们可以做更加宽泛的预测，未来的智能机器将改变我们生活的方方面面，这一点几乎是可以肯定的。

那么未来的智能机器是什么样的呢？是跟我们电影和小说中说描述的那样跟人类几乎一样吗？还是像现在电脑一样是一个黑色或者白色的大箱子？机器智能到底对我们未来的生活产生什么终极影响？如何实现人工智能？

作者认为在未来很长一段时间，机器还不能实现让人类一样的智能，主要有几个方面的原因。

第一：智能机器可以拥有像人类一样的大脑皮层，但要像人类一样生活，只是拥有大脑皮层是远远不够的。它需要加入人类的情感系统和经历，具备人类的精神。

第二：机器人的成本巨大，而且并没有我们想象的那样实用，它们虽然拥有智能，但是需要与人交流和帮助人类从事活动是非常困难的。

如何实现？

作者认为，首先需要一组感官提取来自这个世界的模式。比如必须有眼睛和耳朵等等。

其次，还应该将这些感官和层次记忆系统连接起来。

然后，记忆系统还采用与大脑皮层相同的工作原理。

之后，我们就可以像教小孩那样训练记忆系统。通过反复的训练，智能机器将慢慢建立更多的世界的模型，它可以根据过去的经验作出类比，对未来的事情作出预测，对新的问题提出解决方案，由此产生了智能。

从物理上讲，没有理由一定要机器长的像人类那样。智能机器可以内置于飞机和汽车，或者类似放到书桌上的电脑。与人类不同的是，智能机器的大脑可以和身体躯干分开，它的存储系统可以远离感官系统。重要的是，智能的衡量标准是层次记忆的预测能力，而不是人类行为的相似程度。

但是在人类创造智能机器中会遇到很多问题。

第一个问题就是规模问题。大脑皮层用32万亿个突触，这样的存储量相当于我们需要大约80个硬盘才能大脑皮层的存储量。好的方面是，按照现在的技术水平，至少在实验室可以轻松拥有这样的存储的设备。

第二个问题是连通性的问题。真正的大脑拥有大量的皮层下白质。它们的作用是实现大脑皮层不同区域之间的互联。一个细胞可能与数千个其他细胞相连接，如果采用传统的芯片工艺，几乎不可能实现这样的互联程度。

但是随着技术的发展，规模问题和连通性问题终将得到解决。

对于智能机器是否会像电影里面那样，它们会产生意识，威胁甚至控制人类，作者认为这些都不会发生，至少它们不会有个人野心，不会渴望财富、社会认可或者情感上的满足等，它们也不会有食欲、癖好和情绪障碍。所以智能机器不会想任何类似人类那样的情感。机器会拥有非常强大的智能，但是要像人类一样行动、思维和与人相处还需要很长时间。

作者对未来机器智能持乐观态度，作者指出未来在4个方面，智能机器将超出我们人类的自身能力。

第一：速度

神经元的速度是毫秒级别，而硅芯片的速度可以达到纳秒级别，可以想象机器大脑可以比人脑的思考速度快100万倍，它们解决科学问题的速度也比人类快100万倍，在10秒内在一个问题上所想到的东西，你需要花一个月。而且机器从不感到疲劳。

第二：规模

在未来智能机器的存储规模将会大大超过人类，人类大脑的重量只有体重的2%，但是消耗了氧气的20%，而且人类大脑的容量在未来几十年的进化中不会有明显进步，但是计算机拥有无限的增长空间。

第三：可复制性

每个新的大脑都需要从头开始成长和训练，这需要花费人类几十年的时间，但是智能机器可以不需要经过漫长的学习过程，从存储介质上无限复制，轻松转移内容。

第四：感官系统

人类只有少数几个感官系统，但是智能机器可以增加其他比如夜视镜、雷达、或者哈勃望远镜等超越人类的感官系统。可以利用大量分布式的传感系统，智能机器可以从更大的范围上感官世界，比如感知全球的各地的天气状况，交通等变化。

好了，本书的内容就解读完了，内容十分丰富且有趣，相信你读完之后，对人工智能有了初步了解，而且对什么是智能，以及如何实现人工智能有了更深入的了解。