一些计算机模拟人脑项目

陆续收集中。。。

用电脑完全模拟人脑计划启动 预计完成需十年

http://tech.tom.com　 2005年06月07日00时01分　来源:TOM科技　　Cesilia

　　TOM科技讯 本周一，首次通过电脑在分子层面上模拟整个人脑的计划开始付诸实施。

　　该计划称为“蓝脑”工程，由IBM和瑞士大学小组协作进行。这项计划是在IBM的蓝色基因构思的基础上根据客户订做要求制成一台超级电脑。

　　该计划如能成功，那么这个虚拟的大脑将为研究人类的认知，如：感觉、记忆甚至意识提供重要的提示。

　　瑞士洛桑大脑与思维学院主任亨瑞·马克兰说这可能将是人类首次观察到并同时模拟到我们的大脑用以反映世界的电子代码。

　　他还说，这还可能有助于理解当大脑的“微电路”出故障时是如何引起孤独症、精神分裂症和抑郁症等精神上的紊乱的。

　　IBM在该项目上的主要研究人员查尔斯·派克说，到目前为止，以上所说的这些的设想还无法实现，原因很简单，就是因为人们还没有研制具有这样的处理能力的电脑，而且尚未弄清大脑工作的原理。

　　他说：“不过生物数据和计算资源已经收集到了。”然而要绘出大脑的反应回路并研制出蓝色基因超级电脑至少需要每秒高达22.8万亿次的浮点计算的运算能力。目前必须先实现这样的运算速度。

　　马克兰和他的同事花了十多年的时间建立起了新皮层神经中枢结构数据库。新皮层是哺乳动物大脑中最大也是最复杂的部分。

　　他们通过先进的技术，非常精确地研究出每个神经元是如何发出信号并总结出一套不同种类的神经元相互联系的规律。

　　他们将很薄的活的老鼠大脑切片放在显微镜下探察起反应回路，然后再作色，使其显现出突触连接蛋白，或者神经、连接。马克兰说：“我们拥有世界上最大的经记录和作色的单神经元数据库。”

　　在这个数据库的基础上，蓝脑在第一阶段中将建立新皮层单元——在整个大脑中不断反射的神经中枢回路的电子结构模型。

　　马克兰说：“这些就是大脑网络单位。”每个单位面积为0.5毫米X2mm，且根据种类的不同，每个单位中包含有10到70000个神经元。

　　该工作一旦完成，就可以在进入工程的第二阶段前绘制出单元的运动方式并建立模型。

　　然后，将建立两个新的模型，其中一个是神经元的分子模型。而另一个将对每个单元的行为模式克隆成千上万次，从而建立一个完整的新皮层，继而是大脑的剩余部分。

　　而最终产品的完成至少需要十年时间。到那时，它就可以用于模拟并观察大脑不同部位的行为了。

 

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未来15年内电脑将能模拟人脑
(更新时间：2006年3月23日 14:10) 编辑信箱

英国《金融时报》科学编辑克莱夫?库克森(Clive Cookson)报道

　　由世界各地的34名高级科学家组成的小组为微软研究院(Microsoft Research)草拟了一份报告，报告称，计算机的进步将在未来15年内使科学改头换面，而意识到了这一点的研究人员却不多。

　　昨天在伦敦发表的这份报告称，随着新计算机技术的发展，为像人脑和免疫系统那样复杂的生物系统建模，或精确预测流行病的传播将首次成为可能，生命科学将因此受到最大的冲击。

　　微软欧洲研究项目负责人斯蒂芬?埃莫特(Stephen Emmott)表示：“据我们所知，这份报告是对2020年科学远景的首次详细描述，这令人感到惊讶，但鉴于为撰写这份报告而付出的努力，或许也不令人感到惊讶。”

　　“计算机科学的影响将远远超过目前的想象，”驻剑桥大学(Cambridge University)的埃莫特教授表示。“我们的意思不仅是说电脑将变得更快，计算能力更强大，而是说计算机科学将带来科学结构的根本性转变，并指出哪种科学是可能的。”英国伦敦帝国理工学院(Imperial College London)数学生物学教授尼尔?福格森(Neil Ferguson)表示，本月早些时候，在日内瓦召开的世界卫生组织(WHO)技术会议上，就出现了些许未来可能发生的情况：专家运用计算机建模，可以在流感传播全球之前计划好控制流感的途径。

　　福格森教授称，目前，超越国家范围对疾病进行计算机建模是不现实的。未来的发展将导致“一个真正的全球模拟器的产生，它可以在各种规模基础上捕捉人口的流动和保持接触，不论是在每一个家庭内部还是在洲际旅行之中。它还可能革命性提升我们的能力，使我们能理解新出现的异常病原体，将之变成可视化图像，并可能对它的传播模式进行预测，以及评估可采取的控制措施将产生的影响。

来源：FT中文网

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Cgogo研发下一代搜索引擎 可模拟人脑思维
http://www.sina.com.cn 2005年07月14日 10:39 ZDNet China

    搜索引擎市场的发展现在可用蓬勃发展来形容。巨头Google不断推陈出新；雅虎、微软正奋起直追；国内市场方面，百度已经搭上了上市的快车；传统的门户网站搜狐、新浪则回归搜索或主攻搜索，搜狗、爱问独立门户相继出炉。国内一家名为Cgogo的公司希望从第三代搜索的角度切入这个行业。

　　CNET 科技资讯网 7月13日北京消息：“第三代搜索引擎能够模仿人的一些思维和想法，是概念的模糊搜索，我们称作概念集群。”国内Cgogo 公司的首席执行官朱波对第三代搜索引擎给出了这样的定义。

　　业界公认的第一代搜索引擎是以雅虎代表的人工分类检索的搜索方式，随着信息的增长，以关键词和特殊算法制胜的第二代大规模的网页搜索生，Google就是其中的领袖。Cgogo 是专攻无线搜索的一家公司，现在则把目光投向了第三代互联网搜索。

　　人脑思维模式

　　“第二代搜索引擎给人们提供了海量的搜索结果，带来丰富信息量的同时，也浪费了人们的时间，”朱波认为，在技术方面，孕育着第三代搜索引擎的革命。所谓的技术革命，是在其内核里面，是搜索技术的根本发生变化，现在有些搜索引擎也标榜为第三代，但表现形态上的变化不代表整个搜索技术的革命。

　　据朱波介绍，Cgogo 研发的搜索引擎的特色主要体现在“概念集群”和“动态分类”，它通过分析网页之间的关联，建立一种类似人的思维的更智能化的概念分类方式，通过模仿人的思维模式，对要查找的概念进行关键字联想和分类。比如输入“毛泽东”这个关键词，Cgogo 不仅能像Google、百度那样会把与这个关键词相近的内容找出来，而且还能通过联想的方式列出“国家领导人”等相关名词，扩大了搜索的外延和深度。

　　如果搜索“VC”一词，它在不同领域内的解释是不一样，Cgogo 互联网搜索引擎会将各种各样的搜索结果进行筛选并重新排序，给出例如财经，科技、医学、其它领域等几个类型的选择，用户点击自己所需的类别就可以高效的找到答案。

　　“除了概念集群和动态分类，第三代搜索引擎还更多的体现在个性化方面，这在二代搜索里是很难做到的，”朱波进一步解释到，“概念集群又分为大众化概念集群和个性化概念集群，通过搜索记录，Cgogo 能够帮每个人建立自己个性化的搜索功能，而且信息是可以分享的，如果成为我们的VIP 用户，在一定的社群范围内可以与网友共享自己的搜索信息。”

　　技术与用户习惯

　　“进入互联网搜索是我们的一次尝试，希望能给用户带来一个全新的体验。” 朱波在采访中多次强调，“用户的习惯需要一个过程去培养，好的技术不见得马上被大家所推崇，产品化有一个漫长的过程。”

　　“第二代搜索引擎目前没有突破性的进展，停留在同质化竞争阶段，我们希望能跳出这个怪圈，为新一代搜索引擎趟出一条路，” 朱波同时指出，“Cgogo作为新技术的探索者，不想和其他搜索厂商成为对手，我们希望在信息量如此爆炸的时代，和业界共同探讨第三代搜索引擎技术的发展，希望Cgogo 互联网搜索引擎的推出，能起到一个催化剂的作用。”

　　朱波表示，Cgogo 推出互联网搜索引擎，是一个尝试性的东西，提出自己一些新的理念，我们对第三代搜索引擎前景非常看好，但新技术的推出到用户认可，会有一个过程。他也承认，短期内Cgogo 应该不会对Google、百度等现有的搜索引擎产生太大的威胁。

　　据朱波介绍，Cgogo 互联网搜索引擎测试版计划7 月中旬(7月15日)推出，用户登陆Cgogo 网站(www.cgogo.com)即可试用，目前正处在最后的调试阶段；预计今年第四度初(9 、10月份)，正式版将会发布。在短期内(8 、9 月底)，还将与手机无线搜索整合，“我们最终的目的就是让手机搜索与互联网搜索实现同步。”

　　此外，第四季度初(9 月)Cgogo 互联网搜索及手机搜索的英文版也将出炉。预计年底左右，Cgogo 互联网搜索将加入“问答”模式。朱波强调，与新浪“爱问” 和“百度知道”不同的是，Cgogo的问答模式不会介入人工，完全是自动化、智能化的。

　　据悉，目前较流行的地图和视频搜索，Cgogo 尚未将纳入其中，对此，朱波表示，以Cgogo 完全可以做到，但我们现在不是要大而全，而是基于某一块，以点带面，做出自己的特色。Cgogo 成立之初定位在技术型企业，主要面向无线增值和通信领域。朱波透露，短期内公司仍然以无线业务为主，互联网搜索为补充，这个领域会谨慎地进入。

　　业内人士表示，第三代搜索引擎概念的提出时间比较早，但在商用市场化上一直存在问题，在技术上如何能真正满足用户，体现差异化竞争是Cgogo 的一个现实任务。有数据显示，2004年中国搜索引擎市场规模达到12.5亿元人民币，年增长率为81%.预计到2007年，市场将达 56.2亿元人民币。

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超级计算机首次模拟人脑
http://www.sina.com.cn 2005年06月09日 09:58 竞报

　　超级计算机首次模拟人脑

　　近日，IBM和瑞士大学的科研人员联合组成了一个研究小组，将首次对整个人类大脑进行分子级别的模拟。此次模拟行动代号为“蓝色大脑”，科学家们将在IBM的“蓝色基因”超级电脑的基础上建造一个专门用来分析和模拟的超级计算机。
 

　　通过虚拟大脑　　观察人类大脑活动

　　研究人员相信，虚拟大脑将为人类了解自身的部分认知能力提供新的线索，这其中包括理解、记忆，甚至还有意识、知觉等。瑞士EPFL大脑与意识研究所主任亨利·马克拉姆称，这将是人类第一次观察到我们大脑中用来认识世界的电子代码，并且看到这些代码的真实活动情况。他还指出，通过模拟，科学家们还将了解到一些大脑“微电路”发生故障的原因，为治疗孤僻症、精神分裂症和抑郁症等疾病提供帮助。

　　IBM公司负责这项工程的主管查尔斯·佩克说，直到目前为止，这种复杂的任务是不可能完成的，因为它需要强大的计算能力和对大脑结构的精确认识，科学家们在这些方面还有很多没有做到。不过他强调称：“研究小组已经掌握了大量的生物资料和计算资源，将来对大脑结构图的绘制和蓝色基因超级计算机的进一步改进将使这项不可能完成的任务成为可能，新的超级计算机最大处理能力将达到22.8万亿浮点。

　　构建大脑皮层数据库

　　过去十多年间，马克拉姆和他的同事们一直都在建立一个大脑新皮层神经结构数据库，这一部位是哺乳动物大脑中最大和最为复杂的部分。利用最新的技术，他们准确地分析了单个神经元的电子活动方式，总结出不同类型神经元与其他神经元之间相互连接的全套规律。有了这个数据库，“蓝色大脑”行动的第一阶段将模拟出新皮层神经柱的电子结构，它们是大脑中无处不在的神经线路，是大脑的网络单元，长2毫米，宽0.5毫米，根据物种的不同，每个神经柱中含有10到70000个神经元。第一阶段成功之后，柱状结构的活动情况将被完全模拟出来。

　　接下来是第二阶段，科学家将建立两个模型，一个是神经元的分子模型，另外一个是成千上万个柱状体的行动模型，将它们组成一个完整的新皮层，最终模拟出整个大脑。全部模拟工作将花至少十年的时间才能完成，届时人类大脑所有部位的活动都将呈现在人们眼前。例如，当把视觉信息输入到视觉皮层后，“蓝色大脑”所做的反应就能一览无遗。

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【讨论】IBM于6月6启动Blue Brain研究计划，从细胞级模拟人脑！  登录 -> 注册 -> 回复主题 -> 发表主题

Galahady  2005-06-07 22:11

此项计划希望建立一个细胞级（有的报道说是分子级，IBM自己说是细胞级，不是我搞错了吧？）的虚拟人脑，以揭示人脑认知能力，比如感知、思考、记忆甚至意识方面的某些谜团。 硬件计划采用的是IBM自己的Blue Gene（22.8 teraflops）。计划的第一步就是用软件建立大脑新皮层（neocortex ）的一个复制品。大脑皮层占大脑总质量的85％，据说大脑的认知功能靠的就是它。后继步骤还要把大脑其它区域的生物电路包括近来，最后直至模拟整个大脑。说是完成此计划至少要十年。

建成之后，这个东东能干什么呢？举个例子：

把视觉信号输入到Blue Brain皮层中负责的视觉区域，就能够观察Blue Brain对视觉信号处理的细节啦。

这个计划真的很有意思。太有意思了。您说呢？

ca___t  2005-06-07 22:55
但是看起来感觉还是挺可怕的。

Galahady  2005-06-08 01:12
下面是引用ca___t于2005-06-07 22:55发表的:
但是看起来感觉还是挺可怕的。

这个。。。要是它们模拟得十分成功，便真成了问题。有了意识的机器是什么概念？剩下的就是给它们加一个actuator，它可就可怕了。因为它的脑袋可比人脑来的快。

不过，我估计要达到这个效果仍需时日。我希望它们在AI的一些非常局部的领域有所成就即可。比如，替我到网上搜索相关论文，然后替我研究下某个领域，干脆再替我写篇论文。要不就直接用它的名义发表一下可能更厚道些

sharetool  2005-06-08 08:55
是挺可怕的！如果这个模拟大脑是个高智超高不知道以后谁研究谁了！

麦丫  2005-06-08 09:43
下面是引用sharetool于2005-06-08 08:55发表的:
是挺可怕的！如果这个模拟大脑是个高智超高不知道以后谁研究谁了！

是滴...是滴.....

Galahady  2005-06-08 10:39
刚想说你们太乐观了，又发现好像你们太悲观了，也不知道该怎么说了

这个研究计划成功到这种程度的概率基本上为0。因为目前对脑部的生理结构也没有完全研究明白，神经元之间的信息传递细节也并不明了。他们目前只不过收集了大量关于大脑皮质的经验数据（说是收集了10几年了），这些数据且不说准确不准确，就算准确，也不过是按照人一定程度的臆测对人脑进行某些很片面的测量所得的。而且，他们怎么测量人脑中的“意识”所对应的电流流向和大学呢？对于一个没有意识的机器，即使拥有再高的智商又能怎么样呢？说白了，它顶多算是一头很聪明的猪，如果我没有侮辱猪的话。再说了，他们对人脑的测量数据，肯定都是针对某写具体的刺激的，比如：正在辨认某特定人脸、正在背诵一段诗时的大脑电流情况。能在这些方面有可以观察到的成就也就很不错了。所以，愚以为，你们目前的担心还是有点早了

麦丫  2005-06-08 10:57
那万一真搞出个不完整的来就更可怕了,哪天程序出问题,毁坏性一定超强......

Galahady  2005-06-08 11:14
下面是引用麦丫于2005-06-08 10:57发表的:
那万一真搞出个不完整的来就更可怕了,哪天程序出问题,毁坏性一定超强......

霍霍，这个倒是有可能。这可能就是迈向成功的必然代价吧。我想，一个只能作人教它们做事情的计算机永远不可能在智能方面有突破。但是，就现阶段来讲，在智能方面有突破的程序，并不一定就能无意识地去毁坏什么，只可能还是在人的指使下干坏事或好事。因为，它一没有意识，二它的行动能力和外表给了它极大的不方便。

它要是表现出了无意识的毁坏性，其实就和操作人员不小心被机床压了一个手指头一样的性质。并无科幻之中那么严重。

sharetool  2005-06-08 11:45
I ，Robot

口水君  2005-06-09 00:38
是不是传说中的生物计算机？？？

Galahady  2005-06-09 00:55
下面是引用口水君于2005-06-09 00:38发表的:
是不是传说中的生物计算机？？？

看上去不是。还是用数字式计算机，硬件设备里没有有机体或生物体。他们是通过收集人脑的大量外观数据和已知生理结构方面的知识，编写计算机软件，模拟神经元及其之间的连接方式来建立虚拟人脑的。名字挺唬人，希望的确能有所突破。

lbl  2005-06-09 08:52
科技难以突破，缺少爱因斯坦级大哥。
一个霍金看来是不够了。

如果物理领域有啥新玩意的话，估计这种脑子还是有可能造的。

btlfe  2005-06-09 09:09
我相信近十年应该搞不出来的!

Galahady  2005-06-09 13:40
搞个局部成功还是很有希望的。

因为这个计划的关键之处在于: 我们在建立人脑模型之前，并不需要完全彻底了解它。就象用复印机复印一本希伯来文的书一样，就算我们根本不懂希伯来文。这样建立的人脑模型，其实开始我们还是完全不懂它是怎么运转的，但这样的模型的确能够快速解决一些原先用普通算法无法或者很难解决的问题。然后，再进一步观测模型内部的运转情况，也许可以窥得人脑工作原理某些局部。

很有希望啊这次。不向上次John McCarthy大师所采取的方式了。

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特别报道：人工智能 让机器像人一般思考

作者： CNET科技资讯网
CNETNews.com.cn
2006-07-17 08:20:15

CNET科技资讯网7月17日国际报道 在1956年时，有一群电脑科学家聚集在Dartmouth大学一同讨论在当时全新的研究主题：“人工智能”。

这一个在新罕布夏州，康乃迪克河谷汉诺瓦镇的夏季聚会，可以说是未来“机器要如何模拟人类的认知观点，如机器如何了解人类语言？机器能否自我改良？乱数是否是创意思考与逻辑思考的不同之处”等等重要问题的研究开端。
 
然而这些讨论都基于一个隐含的假设，就是理论上人类的智能是可以被完整描述，让机器可以用程序来加以模拟。

那时的Dartmouth讨论会有许许多多的有名人物参加，如哈佛大学的Marvin Minsky，贝尔实验室的Claude Shannon，IBM公司Nathaniel Rochester以及Dartmouth的John McCarthy。

然而，在研讨会的开头提出“人工智能”这个名词的，却是McCarthy本人。这个月，Darthmouth在举办人工智能会议50周年的庆祝活动，而如今是斯坦福大学荣誉教授的McCathy也谈到过去早期对人工智能的预期、目前已经完成的进度以及尚待完成的研究。

问：你是在1956的讨论会上，第一个使用“人工智能”这个字汇的人。当时你是单纯为一个已经存在的想法取上名字，还是导入一个新的概念？

答：这个名称是我在向洛克菲勒基金会撰写企划书，申请研究补助时所想到的。老实跟你说，之所以取这个名字是因为参加者的关系，而不是赞助者。我认为，能让从既有知识中，思考出新的想法，是一个十分重要的研究。

Claude Sannon与我那时已经写了一本叫“Automata Studies”的书，那个时候我总觉得那本书尚不足以完整描述那时我所有登载的研究论文所指涉的概念，所以就想要创造一个新的名字来为描述这些新的观念。

现在回过头来看，你认为那是一个正确的字汇？虽然目前看起来它是一个相当适切的用语，但会不会有更好的字眼来描述这个领域的研究？

的确有些人认为“计算机智能”这个字眼比较好。但大家不用这个字眼的原因是因为每个人都知道计算机会是人工智能的核心。然而事实上，当时这样子想的人还算是少数呢。

当时在企划书中，关于用电脑来模拟人脑的高度功能，你写到“真正的障碍，并不是机器的功能不足，而是我们无法写出程序，来彻底利用我们拥要的资源。”所以我们可以说，人工智能的设备并不是问题，真正难以克服的是撰写程序的技巧吗？

这并不是所谓“技巧”的问题，这是关于基本概念的问题，而且这个问题至今依旧存在。你可以看看现在的电脑在下西洋棋的时候多么厉害，然而不管投入多少的努力，电脑下围棋的时候却还是如此笨拙。这是因为在下围棋的时候，你必须要思考棋局现在的状况，各颗棋子的位置，同时还要能辨别各部分的死活 -- 然而人类如何思考这些事情，就算到现在，仍然不是十分清楚。

那时，在1956年参加讨论会的人士里，对于将来人工智能的进展，如1970年代的电脑能够下棋与为古典音乐谱曲，语音识别等等，是否十分乐观呢？（我相信你是的）我们在这五十年内到底有了多少进展？一开始的预期是否也有些过度乐观呢？

老实说是有一点。然而我也记得当初也有一些学者对人工智能的研究十分的悲观。

他们悲观的原因为何？

我想，你可以把目前所知的所有障碍都算进去，因为随着研究的进展，我们所遭遇的困难愈多。

在这五十年的研究中，有没有一些足以决定整个人工智能领域的重要演进？

我想其中一个重要的演进，就是电脑必须要使用多重推论。

你可以解释一下何谓“多重推论”吗？

在传统的逻辑推论中，假设你可以从一组逻辑陈述，比方A的里面，推论出一个叫P的逻辑陈述。如此在另个包含A所有陈述的组合B中，也可以用同样的方法导出P这个陈述为真。然而人类并不是用这个方法思考的。比方我说“我在１１点回到家，但是我无法接你的电话”。在第一句话：“我会在１１点回到家”中，你会缺省我可以接你的电话，但如果我加上了“但是”这个字汇，你就知道那个结论无法成立。

所以所谓的“多重推论”就是让电脑知道这个结论可能存在，但并不保证这个结论一定会成立，这是因为一些新加入的陈述可能可以消去既有的结论。在1980年代（或略早）左右，公式化的多重推论领域开始诞生，现在已经发展成一个很大的研究领域。

在过去五十年来最重要的研究成果是什么？或着说，一开始大家缺省的研究目标中，达成了多少？

我想我们还没有完成一个人类等级的人工智能。然而我会说，一个可以把一台车连续驾驶128英英里的人工智能可以说是长足的进展。（编注：在去年秋天 DARPA杯大满贯赛中，获胜的车辆－斯坦福大学的机器车“Stanley”自动驾驶了131.6英英里，横跨了摩哈维沙漠。）

你会预期将来有什么重大发现呢？

我会很高兴看到将来在人类的一般知识与推论上的公式化，分析文章的逻辑脉络。这是DARPA、其他人与我都长时间持续研究的领域。但我认为目前我们所有的知识并不足以到达人类的智能等级。

人工智能的目标似乎不太是要让机器变得像人，或是拥有人类的能力，但却是类似人类能力的东西，是这样吗？换句话说，我们并不是要重新制造一个人，而是创造一个思考的方式与人类类似或是超过人类的东西吗？

我个人是这样想的。有一些人对模拟人类的智能，或是部分的智能十分有兴趣。事实上Allen Newell与Herbert Simon等等科学家应该也是如此认为。

在未来，其他人工智能领域里的重要目标是否能完成，似乎都与在与试着把人类的原创性加到机械思考中有关。

没错，这些都需要相当的努力才能完成。我在1963年内的研究中让电脑可以为问题提供有创意的解决方案，这个解决方案甚至与原来不在问题内的元素或是问题本身有关。不过我认为这个研究只是开端。

所谓电脑的创见 -- 这个东西是否就像是在程序里加入一些乱数那么简单呢，或是一个完全不同难度的东西呢？

理论上，在一个逻辑系统中，你可以系统化地或是乱数化地制造出一些解答，不管如何，最后都会产生所需的答案，但是这个“最后”也可能是很久很久以后。所以不管是否使用乱数并不是最重要的事，真正重要的是，电脑如何从既有的概念中创造出新的想法。

让我们回到机器性能与程序技巧何者才重要这个问题上 -- 今天我们已经有了五十年前所没有的计算能力。今日电脑芯片与内存的发展，是否造成什么差别？

我会说，在五十年前电脑的性能还十分受限，然而在三十年前，机器的性能便已经不是什么重点了。

所以问题仍旧是在人工智能的基本概念上吗

是的。

机器人这个元素在人工智能中扮演何种角色？我猜想在一般大众的形象里（比方电影里看起来像人类的角色），人们似乎都倾向看到人工智能有接近人类智能的等级。然而机器人真的是一个重要的要素吗？或着它只是机器不同的外型罢了？

的确，机器人领域有一些其他的问题。因为他们必须要在人类的环境中运作，有时候甚至面对一些尚未解决的问题 -- 比方像人类一样举起两腿，而不是拖着脚的方式行走，或是要能了解物体的三度空间视觉等等。这些问题已经被分别研究，但机器人目前仍旧无法在混乱的房间里行走或是上下楼梯，更不要说爬树了。

在电影里描述机器人的时候，往往会让他们有一些人类的动机或个性之类的，所以机器人才会在电影里变成一个有个性的角色。要假设这些机器人像人类一样的十分容易的，比方电影AI里的机器人，会陪伴人还会觉得孤单。

他们假设机器人可以模仿十岁的小孩，然而他们甚至没有想到，电影里收养机器人的女主人会变老 -- 当她七十岁或八十岁时，他的机器人小孩还是十岁大。在电影的观点里，甚至不需要思考这个问题，这只是人们很容易被电影误导的例证之一。

你对于Ray Kurzweil所提的“融合”概念有什么看法（该作者预期在2045年之间，人类跟机器会融合成一体） ？

我认为那是胡扯。我完全不认为Kurzweil的可能方案中有任何可能性。也许融合会在2045发生，但它不会用任何Kurzweil所提的方式。我想一般来说，下一代的进步都是由一些年轻人，而不是由我们这些老家伙所完成，而我认为Kurzweil也是个老家伙。

我六月在以色列曾遇到一个年轻人，他喜欢我写过的一些用机械方式去描述心智的论文，虽然我只有几分钟与他谈话，但我认为他至少还比一些长时间待在我们这个领域的许多人还来得有希望。

至于目前对于人脑的研究，是否导致人工智能的新想法呢？

的确，我们现在已经对人脑的运作了解许多。然而我不认为至今这些研究与人工智能的进展有什么密切的关协。让我举个例子。正子放射断层扫描（PET）发现脑部的一小部区域在人类做心算时使用大量的能量。这是一个很棒的研究，但是人类到底在做心算的时候到底是怎么想这个问题，仍旧不是现在的神经医学可以解释的。

我目前读到了一些你持续的专栏写作。你似乎对未来十分乐观－－认为物质文明会持续发展。然而我们却活在一个很悲观的时代。

那是因为大众与新闻媒体的态度都很容易快速转变。我们可以预期在十分短的时间内，大众运输就能使用液态氢来做为推进动力，而液态氢可以由核子反应器来有效产生。这是十分有可能发生的事情。我想只要一般大众、国会与记者可以快速意识到除非我们尽快研究新科技，我们可能很快就无法使用现在的汽车，这样的话只要很短时间，大家的努力就会集中，Samuel Johnson就是这样说的。

所以一个重要的问题只要我们真的想要解决它，我们就能解决它？

是的，我是这样认为。我不认为在有解决方案的情况下，人类会坐视灾难的发生。你可以看看美国与其他的国家在战争时的反应速度，这就是大家的转变的效率在需要的时候就变得十分快速的例子之一。

你同时写道，你认为气候暖化最后若变成严重问题，那时暖化可以避免，甚至可以被逆转。在几年前你是这样写的，在近期的研究结果之下，你还认为是这样吗？

似乎已经有许多证据显示暖化的确发生。我想在成因方面依旧众说纷纭。但若需要，我想暖化也是可以被逆转的。不过我们还不知道暖化是否有害。

甚至在科学家的主流中，思考的方式往往也是毁灭导向。虽然不是每人，却也是大多数如此。他们往往思考要如何破坏一个东西，而不是要如何修复一个东西。我的意思是，科学家也有同样的倾向，就是态度容易被大众所影响。