更彻底的“剽窃”是一种叫做“全脑模拟”的策略：将真实的大脑切成薄片 ， 逐层扫描 ， 用软件重建一个精确的三维模型 ， 然后在一个功能强大的计算机上实现该模型 。 于是我们就有了一台计算机 ， 它能处理大脑所能处理的一切 ， 只需要学习和收集信息 。 如果工程师们做得足够好 ， 就能精确地模拟真实的大脑 。 整个大脑结构一旦上传成功 ， 个性和记忆都会完好无损 。 如果大脑生前属于小明 ， 那么电脑现在会像小明一样醒来 。 这将是一个强大的人类级人工智能 ， 我们接下来可以尝试把小明变成一个超级人工智能 ， 他想必会非常兴奋吧 。
我们离实现全脑模拟还有多远？人们已经模拟出了一个1毫米长的扁虫大脑 。 它只有302个神经元 ， 而人类的大脑有1000亿个 。 如果这些数字让你失去信心的话 ， 别忘了指数级进步的力量 ， 现在我们已经征服了小虫子的大脑 ， 可能很快就能造出一只蚂蚁的大脑 ， 然后是一只老鼠的大脑 ， 到时候 ， 这一切看起来就没那么遥远了 。
2）按我们想要的方式 ， 再来一次进化
如果聪明孩子的答案抄也抄不完 ， 我们可以试着模仿他的学习方式 。 如果大脑太难模拟 ， 我们可以模拟进化 。
事实上 ， 即使我们模拟出大脑 ， 可能也会像模仿鸟类扇动翅膀来造飞机一样 。 机器的设计最好采用一种全新的、面向机器的方法 ， 而不是完全模仿生物 。
如何模拟进化？人们想出了“遗传算法”：对一个计算机系统反复执行表现-评估过程（就像生物通过生存来“表现” ， 并通过它们是否能够繁殖来“评估”一样） 。 一组计算机尝试执行任务 ， 最成功的计算机得以培育后代：把各自程序的一半合并到一台新计算机中 。 相对不那么成功的将被淘汰 。 经过多次迭代 ， 这种自然选择过程将产生越来越好的计算机 。 若是创造一个自动化的评估和繁殖周期 ， 进化过程就可以自己运行起来了 。
进化论的缺点是 ， 动不动就花上10亿年的时间 ， 而我们希望在几十年内做到这一点 。 好在我们与进化论相比有更多优势 。
第一 ， 进化没有先见之明 ， 它会随机产生很多无用的突变；而我们会控制这一过程 ， 设计有针对性的小故障来实施自然选择 。
第二 ， 进化没有任何特定目的 ， 包括智力 。 有时一个环境甚至可能会淘汰更高的智力（因为它太费粮）；而我们可以将这一进化过程导向智力的提升 。
第三 ， 为了选择智力 ， 进化必须在很多其他方面进行创新来促进智力的发展 ， 比如改变细胞的产能方式；当我们能够消除这些额外的负担（诸如用电来供能）时 ， 我们无疑将会比进化要快得多 。
但这究竟是不是一种可行的策略？目前还不清楚 。
3）把整个问题抛给电脑
科学家们真的走投无路了 ， 于是把这个问题编成程序 ， 让机器自己解决 。 这可能是最有希望成功的方法 。
这个方法的思路是：建立一台这样的计算机 ， 它的两项主要技能是研究人工智能和编码改变自己 ， 使它不仅可以学习 ， 而且可以改进自己的体系结构 。 我们将教计算机成为计算机科学家 ， 他们的主要任务就是让自己变得更聪明 ， 这样它们就可以自力更生 ， 自己发展自己 。
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