信息技术的发展，都遵循库兹韦尔定律，与思维相关的技术也不例外。随着人类基因组计划的实施，生物医学已成为一项信息技术，并呈指数型发展。在互联网上，每秒比特的传递量每16个月就翻一番。磁共振成像技术，也以指数级速度稳定发展，目前的空间分辨率已接近100微米。
尽管在某些方面，人类应保持高等生物的姿态，但这一点与自然规律并不冲突：虽然动物很早就被人类全面超越了，自然还是赋予了它们某些超过人类的本领。蚂蚁和蜜蜂群体社会组织能力过人，鸟儿能翱翔蓝天，鱼儿能畅游水底，马儿能奔腾大地，狗儿能自我牺牲，这不都是动物身上、大自然母亲恩准下的过人之处吗？
很久以前，整个地球上只有动物和植物。用我们最优秀的哲学家的话来说就是，那时的地球仅仅是个外壳逐渐冷却的圆滚滚的火球。如果这种状态下的地球上有人类存在，他会以为这是另外一个世界，而他才不会关心这世界是怎样的呢。如果同时他对所有的自然科学一无所知，他难道会宣称生物可能拥有意识这东西，这东西也可能从眼前这片混沌中进化而来？他难道会承认地球有任何发展意识的可能性？然而物转星移，意识还是产生了。那么，有没有可能存在新的渠道发掘意识，即使我们现在还没有找到任何线索呢？
当我们回顾生命经过的多个阶段，回顾已经进化了的人类意识，就会发现，认为地球再无发展可能，认为动物生命即是万物之终结的观点是毫无根据的狂言。曾经，火是万物之终结，可是，曾经的曾经，石头和水也是。
虽然现在机器尚无意识可言，但谁能保证以后机器也没有意识呢？软体动物也没有多少意识。回顾机器在过去几百年所取得的卓越进步，人们会惊觉动植物王国的进化速度是如此之慢。高组织机器与其说是昨天的产物，不如说是5分钟前的产物，一切都今非昔比了。为了论证这一观点，我们假设有意识的生物已经存在了2000万年：看看机器在过去1000年中实现了怎样的跨越！世界还会有下一个2000万年么？如果有的话，这些机器究竟会变成什么样子？
塞缪尔·马特勒
我的核心论点，也就是我所称的库兹韦尔定律，是信息科技中的基本理论，它遵循可预见和指数规律，反对传统的认为“你无法预知未来”的观念。虽然仍有许多事情都是未知数，例如哪个项目、公司或者技术指标会在市场流行，中东何时能迎来和平，但事实证明，基础性价比及信息承载量却确确实实可以预见。更让人吃惊的是，这些变化并不受战争或和平、繁荣或萧条等因素的干扰。
进化创造大脑的主要原因是为了预见未来。几千年前，当我们的一个祖先穿梭于热带雨林之时，她可能会注意到有一只动物正朝着她行走的路线靠近。她知道如果她继续走这条路，他们就会碰上。想到这一点，她决定朝另一个方向走，她的远见保住了她的性命。
但是这种固有的对未来的预言是线性的而非指数性的，线性预测这种特质源于大脑皮质中的线性组织。这使我们想到，大脑皮质在不断地预言——下面我们要看到什么词语，我们在拐角处想见到谁，等等。大脑皮质的每个部分都由线性组织构成，这说明我们不会自然而然地进行指数性的思考。小脑也会使用线性预测，如果我们要接一个飞过来的球，小脑帮助我们进行线性预测，我们就知道在视线范围内，球会落到何处，我们戴着手套的手应去哪里接球。
前面我已指出，线性和指数型的增长之间有很大的区别（线性的40是40，但是算成指数就是10亿）。这样就不难理解，为什么一开始我根据库兹韦尔定律作出预言时，旁观者都是一副骇然的态度。我们必须训练自己指数型地思考，因为对信息技术而言，这才是正确的思考方式。
库兹韦尔定律中的一个经典例子，就是性价比的平稳双重指数型增长。110年来，这种增长一直保持平稳，期间经历了两次世界大战，大萧条，美苏冷战，苏联解体，新中国成立，近期的金融危机，以及所有其他19世纪后期、20世纪和21世纪初发生的重大事件。有人用“摩尔定律”解释这种现象，这种观念是错误的。摩尔定律认为每隔两年你能将两倍多的元件置于同一个集成电路上，它们体积减小所以运转更快，而这其实只是众多范式中的一个。实际上，这是第五个，而不是第一个将指数增长带入性价比的范式。
计算的指数增长开始于19世纪90年代的美国人口普查（首次实现自动化），此次普查用到了电子机械运算的第一个范例，这比戈登·摩尔的出生都要早几十年。在《奇点临近》一书中，我提供了一张统计到2002年的表格，在本书中我将其更新到2009年（见图10—5）。这种平稳可预见的发展轨迹仍在继续，尽管最近经济不景气。
根据我们现有的数据，以及计算的广泛应用及其在彻底改革我们关心事物中的重要地位，计算可说是库兹韦尔定律最重要的应用。但这样的应用远远不止一个。一旦一种技术成为信息技术，它就得服从库兹韦尔定律。
生物医学
生物医学将成为采用此定律转型的最为重要的新型产业。早先，医药学取得进展依赖于偶然发现，所以那些进展是线性的，而非指数型的。即便如此，这种进展仍有诸多益处：人类预期寿命从1000年前的23岁，增加到200年前的37岁，再到今天的将近80岁。随着生命软件——基因组的汇集，药物与人体生物学已成为一项信息技术。从1990年项目开始直至今日，人类基因组计划本身呈完美的指数型增长，基因数据量在翻倍，每碱基对每年的成本预算也减少了一半（见图10—1和图10—2）。
图10—1 人体基因排序的费用
图10—2 世界每年排序的基因数据
现在我们能够在电脑上设计出生物医药的干预措施，并在生物模拟器上测试它们的反应。同时，生物模拟器的规模和精确度每年也在成倍上升。我们能够更新自己过时的程序：RNA干扰能够使基因失去活力，新型的基因疗法能把新的基因添加到个体身上，这里的个体并不仅限于新生儿，也包括成熟的个体。基因科技的进步也影响了大脑反向工程项目，其中的一个重要方面就是理解基因如何控制大脑运作，例如建立新的联系来反映新添的皮质信息。从基因组测序到基因组合成的发展过程中，其他很多现象可以证明生物与信息科技的结合。
信息传输
另一项信息技术也经历了平稳的指数型发展，那就是我们与他人沟通和传递人类知识库中海量信息的能力。有很多方法解释这个现象，其中，库伯定律（Cooper's Law）认为，指定无线电频谱中无线通信的总比特容量每30个月翻一番。从1897年吉列尔莫·马可尼（Guglielmo Marconi）用无线电报传递莫尔斯电码，到今天4G通信技术的应用，这个定律都被认为是正确的。根据库伯定律，一个多世纪以来，在指定无线电频谱中传递的信息量每两年半就翻一番。再如，互联网上每秒比特的传递量每16个月就翻一番（见图10一3和图10—4）。
我之所以对预测未来科技的某些方面感兴趣，是因为30年前我意识到一个发明家（这是我5岁时从事的职业）成功的关键就是时机。大多数发明和发明家的失败，不是因为他们的装置不起作用，而是因为时机不对，他们要么太早，所有的条件还未成熟，要么太晚，错失机会之窗。
图10—3 世界互联网国际（国对国）专用宽带
图10—4 互联网主干网宽带最高流量
30多年前，我还是一名工程师，开始收集不同领域科技发挥功效的数据。开始做这些的时候，我并不指望一切都是清晰明朗的，但是，我还是希望能得到些指导，这样我就可以作出更有根据的猜想。我的目标至今依然是规划好时间，对技术进行探索，这样，当我完成我的项目时，这些探索会对世界科技的进步提供帮助。至于我的项目，我认为它会跟我当初开始研究时世界上已有的科技大不一样。
请仔细想想，最近这些年，我们的世界发生了怎样的变化？而这些变化又以怎样的速度席卷全球？几年前，人们还不知道如何使用社交网络（例如，Facebook成立于2004年，到2012年3月底，它每月有9.01亿活跃用户）、维基百科、博客，以及Twitter。20世纪90年代，大部分人都不用搜索引擎和移动电话。但现在我们无法想象没有这些东西的世界会是什么模样。看起来那似乎是一个很古远的年代，但其实，那就是世界不久前的模样。不久后的将来，世界还会发生更剧烈的变化。
在研究过程中，我得出一个惊人的发现：如果一门技术属于信息技术，那么它的性价比及生产力（单位时间、成本或其他资源）的基本考核，都会惊人地跟指数轨迹相契合。
这些轨迹甚至超越了它们引以为基础的具体范式（如摩尔定律）。但是当一种范式进入死角的时候（比如20世纪50年代，工程师们已经将真空管的体积降到最小，并将其成本减到最少），一种新范式就会应运而生，另一个S形的进展曲线就开始发挥作用。
接着，新范式的S形曲线中的指数部分继续对这门信息技术考核的指数进行更新。因此，20世纪50年代的真空管让位于20世纪60年代出现的三极管，然后，三极管又给60年代末期出现的集成电路和摩尔定律让路，代替与被代替一直这样延续着。同样，摩尔定律又被三维运算所取代，这样的例子早些时候就已经存在了。信息技术之所以能够如此不间断地超越各种范式的局限而不断前进，是因为计算、记忆或传递信息所需的资源非常少。
也许我们会发出疑问，不考虑范式的话，我们计算和传递信息的能力是否会受一些限制？基于我们当前对计算物理性的理解，答案是肯定的，确实有限制，但这些限制并没有完全束缚我们的能力。因此，在分子计算的基础上，我们的智力以万亿倍的趋势增长。据我推算，在20世纪末，我们会最终达到极限。
要注意的一点是，并不是所有的指数现象都属于库兹韦尔定律。很多观察家误解了库兹韦尔定律，他们引用那些并不属于信息范畴的指数趋势：例如，他们解释说，男人的剃须刀从单面变成双面，再变成四面，他们的疑问是，为什么没有八面的剃须刀？可是，剃须刀并不是（至少还没成为）一门信息技术。
在《奇点临近》一书中，我提供了一个理论测试，包括一个关于为什么库兹韦尔定律预测性强的数学解释。本质上说，我们会采用最新的技术去创造下一个新技术。从指数型的角度说，技术是依赖于它自身的，而这一点在涉及信息技术的时候尤其明显。我们采用1990年的计算机和其他工具创造出了1991年流行的计算机；2012年，我们使用最新的信息工具制造出2013年和2014年使用的机器。概括地说，库兹韦尔定律和指数增长适用于任何有信息模式参与的程序。因此，我们在生物进化过程中看到加速度，同样也在技术发展领域看到加速度（比生物领域快得多），加速度本身其实是生物进化的副产物。
现在，我手头上有25年前基于库兹韦尔定律的预测的公开记录，开头的那些预测来自我的《智能机器时代》一书，那本书写于20世纪80年代。书中精准预测的例子包括：20世纪90年代中后期，全球范围内出现巨大的网络通信潮流，全世界的人们都被连接到一起，知识信息也开始在全球流动；从分散式通信网络中衍生出民主化浪潮，正是这一浪潮让苏联走向解体；1998年，世界国际象棋冠军被超级电脑打败……这样的例子还有很多。
由于库兹韦尔定律可应用于计算，所以在《心灵机器时代》中，我经常说到它。在这本书中，我给出了一个世纪的数据，这些数据代表了直至1998年，计算的价值和性能呈双倍增长的过程。以下有更新至2009年的数据（见图10—5至图10—12）。
最近，我写了一个预测的总结，总共146页，这些总结都来自我写的书，《智能机器时代》、《心灵机器时代》及《奇点临近》。《心灵机器时代》一书涵盖上百个特定时期的预测（2009年，2019年，2029年和2099年）。例如，在写于1990年的《心灵机器时代》中，我对2009年作了147项预测。这其中，有115项（占78%）在2009年年底得到证实，特别是那些关于信息技术生产力、价值、性能的基本考核的预测，都逐一被证明是正确的。另外12项（8%）预测是“基本正确”的。所以，共有127项（86%）预测是正确或基本正确的。（因为是对一个既定的10年而作的预测，所以一个针对2009年的预测如果能在2010年或2011年实现，那么它也算“基本正确”。）另外17项（12%）则是部分正确，剩下的3项（2%）预测是错的。
图10—5 不同的计算工具每秒（不间断的）每1000美元的计算量
图10—6 不同的巨型计算机每秒钟的浮点计算量
图10—7 不同的英特尔处理器中每个芯片中三极管的数量
图10—8 动态随机存储芯片每1美元比特数
图10—9 随机存储芯片每1美元比特数
图10—10 以美元计的三极管平均价格
图10—11 每年随机存储器传送数据总比特数
图10—12 磁存储中每1美元（连续2000美元）比特数
实际上，显示为“错误”的预测不是全部都错了。例如，我判断我们有自动驾驶汽车这个预测是错误的，但谷歌已经展示了自动驾驶汽车，甚至在2010年10月，4辆无人驾驶电动面包车成功完成13000千米从意大利去中国的路测。此领域的专家目前预测这些技术将在这个10年内进入消费市场。
大脑研究
在理解和再创造人类大脑研究方法的项目上，迅猛发展的计算和通信技术都发挥了重要作用。这不是一个单一的项目，而是由各式各样的项目组成的整体，包括从单个神经元到整个新皮质的大脑构造详细模型，连接体的映射（大脑中的神经连接），脑区模拟及其他。这些项目的规模一直都在成倍增长，书中提出的许多证据最近才可以利用，例如，第4章提到过2012年韦登研究显示了新皮质中非常有秩序的、“简单”的（引用研究者的话）网格型连接。韦登研究组研究人员表示，他们的浏览器（和图像）只有在最新的高分辨率成像技术下才能显现。
脑扫描术在时空、分辨率上以指数型速度改进（见图10—13至图10—17）。人们正在寻求的脑扫描方式类型各异，从用于人体的完全非侵害方式到用于动物的更具侵害性和破坏性的方式。
磁共振成像（MRI），一种具有高时间分辨率的非侵害成像技术正在以指数型速度稳定发展，目前空间分辨率已经接近100微米（百万分之一米）。
以指数型速度发展的还有有害性成像，它用于收集动物大脑里的连接（所有神经元连接的映射）。目前，最大分辨率已接近4毫微米，足够观察单个连接。
图10—13 脑成像维恩研究图示
图10—14 脑成像工具
图10—15 以微米计的磁共振成像空间分辨率
图10—16 破坏性脑成像技术的空间分辨率
图10—17 动物大脑中非破坏性成像技术的空间分辨率
人工智能技术，例如自然语言理解系统，并非为模仿大脑功能的理论原则而专门设计，而是为了达到最大效率。鉴于此，很明显，最后胜出的技术符合我在本书中列出的原则：有自我组织能力的层级识别器，它们有着固定的自我关联模式，能够对冗余和起伏作出预测。正如沃森所展示的那样，这些系统的规模也呈指数型增长。
理解大脑的一个基本目的是拓宽我们的技术工具箱，从而创造一个智能系统。尽管很多人工智能研究人员对此并未充分重视，但是我们在大脑开发原则上得出的新知已经深深地影响了他们。了解大脑能帮助我们逆转形形色色的脑功能障碍，当然，反向设计大脑这个项目还有另外一个重要目标：理解我们是谁。
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