人工智能预测人类寿命-库茨韦尔：人工智能将给人类的经济文化变革

关于预测未来，《奇点临近》即便不是最有想象力的一本，也是最贴近现实的一本，这本书写于2005年，一上市就成为亚马逊当年最佳科学图书之一，就连比尔盖茨也是这本书的忠实读者。

“奇点”是什么呢？

数学和物理学对其有着不同的定义，但是很明显，本书的概念选用的是物理学中“大爆炸”的起始点这一定义。

作者认为当技术进步以指数级增长发展时，人工智能变得越来越强大。关键的节点就是2029年左右人工智能将通过图灵测试，2045年出现强人工智能，这也就是技术发展的“奇点”。在强人工智能出现之后，将给人类的经济、文化、社会结构带来巨大的变革。

为什么作者从这个角度去预见未来呢，这就要从作者的背景谈起，雷蒙德·库兹韦尔(Ray/Raymond Kurzweil)生于1948年，是美国发明家、思想家、未来学家和“超级预测者”。他的研究领域包括光学字符识别、文本语音合成、语音识别技术和电子键盘仪器。著作涉及人工智能、超人类主义、技术奇点和未来主义等方面的内容。库茨韦尔还曾经担任谷歌工程总监，带领一支四十多人的团队，开发关于机器智能和自然语言理解方面的工具。

早在1990年，他曾预测“1998年，计算机将打败象棋冠军”，1997年，IBM的深蓝(Deep Blue)打败了加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)。

1999年，他预测十年后，人们将能通过语言对计算机下指令。

2005年，他预测，到2010年代，智能算法将能够提供实时的语言翻译，外语能被实时翻译成你的母语，并以字幕的形式呈现在你的眼镜上。

人类进化的六个纪元

在2005年的《奇点临近》一书中，作者进一步根据生物进化和技术发展的两个方面，把整个进化的历史分为六个纪元，也就是六个阶段。每个纪元的进化都是利用上一个纪元的进化成果。而奇点会随着第五纪元的到来而开始，并且在第六纪元从地球拓展到整个宇宙。

第一纪元：物理与化学。这个纪元是指宇宙大爆炸之后的数十万年里，浩渺的宇宙间分散着还没有形成任何物质的电子，中子，质子，经过几百万年的演变，它们结合在一起，就形成了原子，也就是化学元素。然后化学元素开始形成物质。

第二纪元：生物与DNA。在几十亿年前，由化学元素形成的物质慢慢变得更加复杂，就形成了可以自我复制的，最初级的生物，而这些初级生物再不断的进化，最终拥有了一套可以遗传自身信息的密码，也就是DNA。

第三纪元：大脑。以DNA为导向的进化产生了可以感知信息的生物，一些早期动物的大脑具有了识别能力，因此人类的大脑也最终通过进化具有了思维能力。

第四纪元：技术。人类靠着自身的思维能力，在这个纪元从简单的机械化开始，通过技术，最终发展出成熟的自动化设备，这也是我们现在所处的纪元。

第五纪元：人机文明。这个纪元就是奇点的开始了，由于人类技术的飞速发展，比如基因技术，纳米技术，机器人技术，都表现出了更大的容量，更快的速度，更强的知识分享能力，机器人可以与人类智能实现融合，达到人工智能。

第六纪元：宇宙觉醒。在这个纪元，人类向宇宙其他部分注入人类的智能，宇宙也因此充满了人类的智慧，变得更加高效，智能，这就是宇宙和奇点的最终结果。

目前我们正处于第四纪元向第五纪元的过渡时期，从现实社会来看，技术的进步趋势依然没有停滞，人工智能概念在经历了几起几落后，目前又重新站上了资本的风口，并且与社会生产结合的更加紧密了。

人工智能面临的硬件瓶颈

人工智能的进步终究是一个硬件和软件结合，共同提升运算效率的过程。从算力来看，摩尔定律在台式机硬件领域的发展中已经因为市场需求的下降而难以为继，移动芯片发展速度目前虽然尚能继续遵循，但是算力瓶颈迟早都将面临，但是本书的预测依然是建立在算力持续增长的基础上的。

面对奇点到来前计算效率提升的需求，Google试图做出一款专用的机器学习算法芯片，于是TPU（Tensor Processing Unit）便诞生了。TPU的灵感来源于Google开源深度学习框架TensorFlow，简单来说，CPU是基于完全通用的诉求，实现的通用处理架构，GPU则主要基于图像处理的诉求，降低了一部分通用性，并针对核心逻辑做了一定的优化，是一款准通用的处理架构，以牺牲通用性为代价，在特定场合拥有比CPU快得多的处理效率。而TPU，则针对更明确的目标和处理逻辑，进行更直接的硬件优化，以彻底牺牲通用性为代价，获得在特定场合的极端效率。

TPU可以单独使用，也可以通过超快的专用网络连接在一起人工智能预测人类寿命，共同构建成 multi-petaflop（几千万亿次每秒） 的机器学习超级计算机，称之为“TPU pods”。可以为机器学习领域的研究专家提供了更好的支持工具，也为解决紧迫的算力瓶颈和摩尔定律放缓等问题提供了新的思路。

目前TPU已经发展到第三代，同时还发展处了衍生产品TPU Pod，可以配置超过1000颗TPU。目前的第三代TPU Pod可实现每秒超过100千万亿次浮点运算。

而谷歌TPU的诞生，也让越来越多的公司前赴后继地尝试设计GPU之外的专用AI芯片，以进一步实现更高效的性能。从CPU到GPU，再到如今ASIC和FPGA相继入局，云端AI芯片市场的百花齐放，与谷歌TPU的努力息息相关。但是随着云端AI芯片的不断发展，大数据持续爆发，以及摩尔定律逐渐放缓，算力也再次来到了新的瓶颈。届时人工智能预测人类寿命，技术先导者会通过先进制程再次撕开云端AI芯片的新技术领域，还是依靠研发创新架构来实现算力的飞跃，不管走向哪条路都需直面众多挑战。

人工智能面临的算法瓶颈

然而算力的增长，并不必然意味着人工智能变得更加聪明了，当下，最常被提起的名词就是机器学习、深度学习和神经网络，之间依次是包含的关系，即机器学习包含深度学习，深度学习包含神经网络。其中，四层以上的神经网络就可以称之为深度学习，而深度学习是一种典型的机器学习。

上世纪五十年代，神经网络这一算法结构出现，当时，它的正式名称应叫做感知机，但已经包含了输入层、隐含层和输出层这一经典的通用结构，并且随着隐含层层数的加深，对事情的描述就愈加精准。

但是，神经网络是一种以输入为导向的算法，所以优质的结果一定取决于接近“无穷”量级的数据。因而，在2000年互联网革命没有爆发之前，它一直都处在无人问津的阶段。

互联网时代积累的大量数据和算力提升，极大地释放了深度学习算法（深层的神经网络）的潜力，因而也让人工智能时代全面爆发，产业应用得以蓬勃发展。然而，随着产业应用的成熟，以及大家对真正“智能”的渴求，让算力和深度学习算法本身的局限性，显露无疑。

现有的人工智能依然是做不到具有理解和推理能力，其主要原因是缺乏常识。美国在1984 年就搞了这样一个常识库的工程，但是直到现在还没完全做出来。可见，要走向真正的有理解力的人工智能，还很漫长。

而更加困难的，就是将感性和知识的世界统一起来。深度学习之所以能够极大的促进人工智能的发展，技术上的关键在于人们能够将获取的标量数据转变为向量，从而用到机器上。但迄今为止，将行为（特征向量）和数据（符号向量）结合起来使用始终是科研的难点，而这就限制了机器变得更智能。

对第五纪元能否到来的预测

接下来的时代里，人工智能技术的发展并不会那么乐观，尤其是新的算法体系提出前的这个过渡期，然而时间距离2029年和2045年也越来越近了。未来的人工智能到底会发展到什么程度呢？我们依然十分好奇。

因此我们试图采用周易玄学，对人工智能能否在2029年通过图灵测试这个问题进行预测。取卦过程省略，最终得到了本卦为遁卦，互卦为姤卦，变卦为同人卦的一组卦象。

本卦为遁卦，我们可以理解为当前人工智能的发展热潮正处于又一个盛极而衰的转折节点，尚未进入的资本，应该静待变革发生，保存实力，而不是现在大举入场，说明当前的硬件和算法层面的瓶颈在短期内是难以突破的，这个时间应该至少在30个月以上，也就是持续到2022年底。

而中间所处的姤卦则更为不利，预示着无论硬件和算法的发展都将陷入僵局了，前面我们说过硬件的发展目前仍然处于高速发展的阶段，那么在这个阶段中，硬件发展也将进入一个瓶颈期了。这个周期将长达60个月，也就是五年。

而作为结果来看，同人卦为吉卦，预示着上下皆合，硬件和算法的同步突破瓶颈，将最终带来好的结果，那么这个时间要多久呢，92个月，也就是在大约2035年左右，我们应该就可以看到人工智能通过当时的图灵测试了，比起书中的预测也就大约晚六年左右。

而最后天火同人这个卦其实很有意思，预示着太阳和火焰给人带来了光明，这个卦是否预示着人工智能，能够为人类社会带来颠覆性改变，去消灭这个社会中阳光照不到的地方呢？

这样的未来还很值得期待啊。

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