要不被人工智能取代，人脑中植入芯片是最直接的方案
电子发烧友早八点讯：人工智能的时代已经到来，机器智慧的发展已经有超越人类的趋势。减缓机器智慧的发展，是一个解决方法，但看起来像开倒车。所以，要不被人工智能取代，加速人类智慧的发展是最直接的方案。
如何加快呢？有一种方法就是在人脑中植入芯片——但不是让芯片控制人脑，而是让人脑控制芯片，从而获得更强的计算和处理能力。目前在医疗领域，已经成功应用到这项技术。未来，很可能所有人都需要在大脑里植入芯片。
《连线》近日撰文介绍了这一现象，作者SteveLevy向一位这个行业的创业者问了一列相关的问题。
以下是《连线》的文章：
一直以来，通过在人脑中植入微芯片提升智力，都是科幻题材电影、小说中的常见桥段。现在，人脑-计算机接口，突然之间成为科技圈儿的热门话题。
今年春季，埃隆·马斯克（ElonMusk）成立了一家名为Neuralink的公司，目标是在人脑中植入芯片。在其F8开发者大会上，Facebook播放了一段视频，一名肌萎缩侧索硬化症患者在利用大脑打字。
但是，涉足这一领域更早的是布莱恩·约翰逊（BryanJohnson）。他2013年将旗下Braintree以8亿美元的价格出售给Paypal，大赚了一笔。去年，他拿出1亿美元创办了Kernel，目标是探索如何开发，并在帕金森和老年痴呆症患者大脑中植入芯片，对他们的神经网络重新编程，帮助他们恢复部分失去的能力。
但是，帮助受到损伤的大脑康复，对于Kernel来说只是个起点。约翰逊期待有一天，健康人的大脑可以得到强化。他已经成为再造人类大脑方面最雄辩的布道者之一。不消说，他的努力招致许多质疑。以下是对约翰逊的采访实录。
Levy：什么原因使得你想在大脑中植入芯片？
Bryan：人类最新的灵感前沿就在大脑里。我们目前通过认知机制来认识这个世界，但解锁大脑的更多功能后，我们能发现更多领域的“珠穆朗玛峰”。
Levy：你因大脑处理能力不够而感觉受到限制？
Bryan：是的，在目前的配置下我感觉受到很大限制，其中包括处理信息、记忆信息、使用信息和考虑信息的能力，甚至是想象力——对不熟悉的事物冥思苦想的能力，我现在只能想象自己熟悉的事物。
Levy：这些担忧不能通过人与机器协作得到解决吗？这样不用改变我们的大脑。
Bryan：你回答我两个问题：未来50或100年后，人类会成为什么样？这对人类意味着什么？
Levy：我不知道这两个问题的答案，可能是我的脑袋太小了。
Bryan：人类目前是地球上的主宰，因为我们有最高级的智慧。因此我们可以决定自己吃什么、养什么样的宠物，决定让哪些物种灭绝、保留哪些物种，可以决定让哪些物种绝育、让哪些物种繁衍后代。我们目前正在开发一种新形式的智能——人工智能，无论是否有意识，它都具备强大的能力。要想在未来数十年不被淘汰，人类别无选择，只有开发我们的大脑，干预我们的认知进化。如果想象一下未来30、40、50年后我们仍然能感受到快乐的世界，不能读取和重写神经代码的情形是不存在的。
Levy：目前我们尚不具备那样的能力。是什么让你认为，未来数十年内我们将获得这些能力？
Bryan：在对基因测序前我们对基因了解多少呢？在登月前我们对月球又有多少了解呢？
Levy：对上述两者的了解可能多于人脑。
Bryan：但我们知道吗？
Levy：认真地说，什么使你认为我们能“开启”大脑，使我们具有超人那样的智力？
Bryan：对于我们能否成功，我没有可以量化的信心，这是我能给出的最诚实的回答。社会学认为，大脑异常复杂。但我们之前缺乏对它进行研究的工具，因此我们不知道。在未来5、10年，我们可能在基础研究方面取得突破。
Levy：你之前曾表示，改变我们的大脑，以完成一些宣扬正能量的事情，这可能对人类有益，例如不打仗——改造我们的大脑能减少战争吗？
Bryan：一切都有可能，我希望减少战争是一种可能。
Levy：通过修改大脑改变我们的情感，我感觉这非常糟糕。你看过《黑镜》这部电视剧吗？
Bryan：我看过，它是我们对新兴科技一直以来的情感体验。当大多数人遇到这种情况时，他们本能的反应是相同的：“这很恐怖，我感到不安，我希望保持原来的自己。”随着人们对这一创意更有兴趣，他们会热衷于它，考虑起作用的其他因素。我们为什么会对现状感到神圣？我们为什么会认为自己是神圣的标准，要做出改变需要重大理由？人类难道不是在通过沉思等方式来不断地改变自我？我们不是天生对自己不满意吗？
Levy：这些都是由内部发生的变化。我认为，你的计划的可怕之处在于，它不
是个别个体的想法：“我想重新对大脑编程”，而是它可能强加给人们。
Bryan：我承认，大脑不同于比如手机。但是，所有这些都是我们一直在遵守的相同进化过程的梯度，它与我们对新兴科技的看法相同。这些问题的答案是，我喜欢生活在一个愉快的世界中，在这个世界中。我们是安全的，能创造性地发展，我们感到人生是有意义的。
Levy：但是，如果一些人通过强化大脑提升了智力，没有这么做的人是否会处于劣势？他们在教育、就业，甚至在闲聊中都将缺乏竞争力。因此，人对此没有选择，是这样的吗？
Bryan：对于部分人在私立学校接受教育，其他人则在市中心的公立学校接受教育，你怎么看？
Levy：我没有感觉到有什么大的不同。
Bryan：这种情况已经存在。人们莫名其妙地认为强化认知能力是新生事物，实际上它不是。我们只是有了不同的表现形式而已。私立学校是强化认知能力的一种形式。人们总是在竭尽所能地提升自己的幸福感。如果我们在大脑中增添技术，这只是对人们现有活动的延续。现在，我的希望是，开发出能使数十亿人受益的技术。不过其关键在于，这不是一个新问题。
Levy：你感觉这是不可避免的？
Bryan：这一点不用怀疑。
布莱恩·约翰逊
Levy：能推测一下你何时会在大脑中植入计算机芯片吗？
Bryan：这取决于技术类型，以及监管机构是否批准相关技术，而不是我患有某种疾病。因此你的问题就转化为：如果我有健康的大脑，我何时会在其中植入芯片？我给出的答案是9-10年。
Levy：你认为100年后人们将不再看目前出版的图书了吗？原因是它们太小儿科了？
Bryan：绝对是这样的。
Levy：我认为，你在谈论的是人类发展中的一个关键点：由生物进化阶段发展到更有效率的人工进化阶段，将改变“人”的定义。
Bryan：我们目前处于自主进化阶段——在遗传学、生物学、神经学和生理学方面都是如此。我在等待监管机构的批准。
Levy：监管机构在考虑这一问题吗？
Bryan：我已经与监管机构秘密会谈了两次，监管机构的兴趣大于大多数人的想象。声明：电子发烧友网转载作品均尽可能注明出处，该作品所有人的一切权利均不因本站转载而转移。作者如不同意转载，即请通知本站予以删除或改正。转载的作品可能在标题或内容上或许有所改动。
人工智能芯片与深度学习能力
所谓“智能”就是可以替代人，是替代人脑的部分功能。机械化是用机械来代替人工劳动，智能化是用以人工智能为核心的技术来代替人工劳动。智能产品有智能家居、智能酒店、智能工厂等。2016年3月人工智能AI战胜了韩国围棋世界冠军，围棋阿尔法狗（AlphaGo）的主要工作原理是“深度学习”。当前，人工智能芯片有两个研究方向，深度学习（支持人工神经网络)和类脑（支持脉冲神经网络）。深度学习起源于上个世纪九十年代，被发现芯片中的小电流开关组合会产生某种东西可以模拟人脑的神经网络，深度学习是在电子硬件上发展的机器学习系统，可以模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。类脑计算是在软件上的发展，模拟生物脉冲神经网络的结构和信息加工过程。今年浙江大学研制成功了我国首台类脑芯片的类脑计算机，支持1.2亿脉冲神经元。同时研制了达尔文类脑操作系统，支撑类脑计算机的运行与应用。
1997年，“深蓝”电脑战胜了世界国际象棋冠军。“深蓝”电脑有256块CPU用来计算，这些处理器每秒可以分析2亿种可能性。“深蓝”存有100年来所有国际象棋特级大师的开局和残局下法，设计者用这些特征去建立数学模型，“深蓝”就能根据这些它学习到的模型，做出计算和判断，这是传统的机器的学习方式。所以传统的机器学习的问题就在于现实中的事情是千变万化的，有无穷无尽的数量。深蓝电脑的计算能力是有限的，国际象棋只有64个格子可以被满足。阿尔法狗的核心是神经网络，完全不同于“深蓝”，是把过去所有这些下棋的棋谱，让阿尔法狗自己去学习这里面的规律。深度学习是一种机器学习，又有别于传统的机器学习，就是深度学习的神经网络有自学的功能。
华为2019年推出的算力最强的人工智能芯片“昇腾910”，每秒训练的图片数量达到1802张。深度学习框架MindSpore搭建神经网络可以用来训练、推理。阿里巴巴的1个“含光800”人工智能芯片的算力相当于10个GPU（图形处理器），受益于深度学习和神经网络等技术上的突破，阿里巴巴和华为推出的人工智能芯片是中国本土半导体产业的领先者。
我们看看人工智能芯片的制造过程，在美国的一家芯片制造厂里，芯片的制造过程大致如下：先有一张被设计好的CPU、GPU的非常复杂的集成电路图，然后在比手术室干净100万倍的制造车间完成数以百计的制造步骤。每25个晶片被封装在一个气密的密封的容器里，利用光刻技术把电路图刻在晶片上，蚀刻和没有蚀刻的，在每格晶面上形成千亿个小电流开关结构。接下来是晶体在高温下掺杂，原子被注入晶结构中流入到固定位置，再加入铜作为互联线，掺杂原子被铜连接起来，形成了导电的集成电路。研磨掉多余的铜，沟槽就变成了互联铜网的绝缘体，由铜布线而成的微芯片就完成了。当然在每一个制造的阶段都需要用电子显微镜去监测。而这一切都是在不超过大拇指甲盖的空间内完成的。
目前工业经济正在向数字化经济转型。工业时代是机械化、电气化和自动化。信息时代是数字化、网络化和智能化。工业经济，是用人的思想来构建经济学理论，再来解释经济学现象。经济学科学就是要建立确定的数学模型，在这些模型里人必须被假设为精于计算的，没有感情的精密机器。具有完备的信息和无懈可击的计算能力的经济人，可以高效的利用资本和技术实现产品的最大化利益。然而这样一个没感情的完全理性判断的人，往往会忘记了家人的生日。经济人在追求个人利益最大化的同时，也带来了诸多的社会利益。信息时代的特点是庞大的数据和人工智能取代了工业时代的资本和技术来创造价值。经济人无论是对数据和信息的掌握，还是对计算分析都已无能为力。数学模型作为一个重要的纽带把自然界和人类社会以抽象的形式连接起来。工业互联网把制造企业与IT企业融合在了一起，生产企业经过精准的市场调研，对公司产品进行数学建模，销售部门对销售数据建模，数据通过数学模型在网络和平台上能发挥出多大的价值，才是其产品的价值。
人工智能的背后都有许多数学模型，模型在解决实际问题时会有偏差，不断地用新的数据多次修正建模，达到与实际相符。阿尔法狗的核心是神经网络，把基于过去所有这些下棋的棋谱的模型，让阿尔法狗自己去学习这里面的规律。“原始硅打造的生物——让达尔文主义迷失在电子试验室”。一件有趣的事情，我们可以反思一下，人工智能的深度学习是人工神经网络，是非常复杂的精密机器，具有自主学习的能力。那我们自己的大脑，就是更加的精密，当我们在学习一项技能时，人脑会自动总结其内在的规律，只要时间足够长，大脑不断地训练一项技能的新的数据，就会将单项技能磨练得日臻完善。有人说，中国不缺聪明的人，只缺笨人。谁能笨到只是专注地做一件事，让大脑自己不断地去总结其内在规律，通常7年，大脑就会把这项技能运行得非常好。有人喜欢种地，也有人喜欢当木匠，幸福就是猫吃鱼，狗吃肉，奥特曼爱打小怪兽。请坚持你的兴趣7年时间。还是留一点遐想吧，就像电影《奇机少年》描述了一个少年在打电话时被手枪击中，芯片被植入了他的大脑，然后他就可以控制一切的电器了。