宇宙的终极答案会是42吗？

作者：Stephen Wolfram

翻译：彭颖

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本文为《人工智能与文明的未来》一文的下半部分，点此阅读上半部分。

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在数学方面，例如1910年怀特海(Whitehead) 和罗素(Russell)的《数学原理》，至少这是努力的最重要成果。之前曾有弗雷格(Frege)和皮亚诺( Peano) ，只是他们的成果更低调一些，他们努力尝试将数学在一个精确系统中形式化。他们做对和做错的那些事都挺有意思。最终，他们错在想法上，他们认为自己应该形式化。他们觉得应当将数学证明的过程形式化，事实证明大多数人并不关心这个。

你问现代化的图灵测试是什么，现代类似于图灵测试的是什么。这是一个有趣的问题。能够有对话机器人，这是图灵的想法。到现在仍然是个问题。这个问题尚未解决，它终将得以解决。唯一的问题是如果解决了，要将它应用到何处？

很长一段时间，我一直在问我们为什么要关心这类事情，因为我觉得首先就会用于客户服务。虽然这样的应用很了不起，在最喜欢的生活方式单子上，它可排不到前列。客户服务恰恰是这些你会进行互动、会发生对话的地方。

我意识到一点，图灵的时代和我们的时代之间存在一个巨大的差别，就是我们与计算机进行通信的方法。还有一个巨大的差异，他那时设想的对话是这样的：你向机器说了一些事情，或者你打一些字过去，它会打一些字给你。而如今，它给你显示的是一个屏幕。几年前我很好奇的情况是，去电影院你可以从一个人那里买电影票，也可以向一台机器买电影票。

我这样的人总是喜欢用最新的科技玩意，只要这些东西出现在电影院，我只会使用机器。很长一段时间里，并没有其他人用机器。之后在城市的电影院，你开始发现用机器的人越来越多。现在大多数人都用机器了。

与计算机交易和与人交易有何不同？主要的答案就是机器上有可视化显示。它可能会问你一件事，你只要按一个按钮，你可以马上看到，你可以用你的眼睛来了解一些事，用你的视觉系统来做解释。这是一点不同。

例如，对Wolfram Alpha，如果你问它点什么，当它运用内部的Siri，若有一句简短的回答，Siri会简短地回答你。但大多数人需要的是直观显示更多的报告，某种信息图表。这东西挺有趣，因为它是非人类的沟通形式，结果却比传统的人际交流更丰富。

如果我们都是快得不可思议的完美画家，我们可以一边谈论一边绘制这些信息图表，并说这些就是我说的内容。但事实上，大多数人际交流中，我们只用纯粹的语言，而电脑与人的交流中，我们有视觉传达这个带宽更高的通道，这一点很重要。

传统的图灵测试是有点滑稽，因为许多最强大的应用都消失了，因为我们有了这个额外的交流通道。例如，下面是我们现在正努力追求的，就是可以对编写程序进行交流的机器人。你说，“我想编写这个程序，我想这样做。”它会说：“我写了这个程序，这是它可以做的。这是你想要的吗？”等等等等。这是一个可以应答来往的机器人。还有其他种类的机器人，比如辅导机器人，它了解一些化学之类的东西。这里有一个有趣的麻烦，因为你必须要有人类的模型。如果你想解释，这时候应该说什么才是正确的？好吧，人究竟哪里不明白？你必须要有人类的模型，才能知道他们有何困惑，如此这般。

我很难理解的是，当你实现了图灵测试的那些人工智能，却没有正确的动机。作为一个玩具，我们可以做一个小机器人陪人聊天。这将是下一步的事情。我们可以看到经过此轮的深度学习，尤其是重现的神经网络，已经有了可以很好运用人类语言和人类写作的模型。要输入比如“你今天感觉怎么样？”这并不难，它知道大部分时候如果有人问这个，你要做这样的回应。

例如，我想弄清楚是否可以自动回复我的电子邮件。我知道答案是否定的。如果我能用机器回复我的大部分邮件，对我来说这将是一个很好的图灵测试。这是一个严峻的考验。电子邮件的一些方面，比如，“我不关心这个，扔进垃圾邮件文件夹”—— 这相对容易。但是，如果有人对你说“关于我们某个产品设计的矛盾，我们要怎么做？” ——要能说“你赞成这种东西吗？”—— 要能够多少带着点信心回答这些实在很难。

要认识到一点，人们必须从电子邮件联系的那个人那里学习这些问题的答案。我可能超前了一点，因为我一直在收集自己25年来的数据。我搜集了自己25年的每封邮件，20年来按下的每个键，以及许多类似的东西。我应该能培养一个分身，一个人工智能机，可以做我能做的那些事，或许比我做得更好，比大多数人更容易。

如果这个世界人工智能可以为我们弄清很多事情，人们担心的场景就是人工智能会接管世界。对这种情景我的想法是，从某种意义上说，首先将发生更多好玩的事情。很快人工智就能知道你打算做什么，你想要做什么的，它很擅长做到那些。

就像车载GPS，我们告诉它自己想要去的目标。我不知道自己到底在哪里，只是跟着我的GPS走。我有过一个很早期的GPS，总是说着“这样开，这样开，这样开，” 我的孩子们总是觉得它很好玩，我们就这么开到了波士顿湾的这些码头上，我只是一路跟着GPS走。

更可能会发生的是，会有一台人工智能机了解我们的历史，并且知道这份菜单上你可能会想点这道菜，或者当你和这个人说话，你应该跟他们谈这个。我看过你的兴趣，我也知道一些他们的兴趣，这些是你们的共同兴趣，这些都是你可以跟他们谈论的很棒的主题。人工智能机会越来越多的建议我们应该做什么，我估计大多数时候人们只会听从机器告诉他们做的事。它的建议可能会比他们自己想出来的更好。

对我来说，人工智能接管的情景，人类的懒惰——这不是懒惰，这是听取良策。人工智能告诉你该怎么做。它比你自己想出来的要好。就按人工智能说的做吧。

至于技术，还存在一种复杂的相互作用。对于技术，你可以用来做可怕的事情，也可以做好事。人将永远是人，总有些人会尝试用技术做坏事，也有些人会尝试用技术做善事。

2

今天关于技术我喜欢的一点就是，它为许多不同的人带来了平等化。曾有一段时间，我的电脑是认识的人里最好的，我对此引以为傲。现在，我的电脑几乎和任何人的一样，我知道。大家拥有相同的智能手机，当今七十亿人中相当一部分也可以使用几乎相同的技术。世界还不完全是平的，但它已经比较平了。我们在很多其他技术领域也将看到同样类型的东西——医疗技术和其他各类领域。我不知道这是出于运气，还是理应如此，但一个人生产的某种技术会得到非常广泛的使用。不可能说国王的技术就会与其他人的技术不同。这一点至关重要。

我们制作的东西用来出售，人们在世界各地使用它，有时我们甚至想过要发表那些指数，来显示Mathematica 软件的使用频率，以及Wolfram Alpha如何被世界各地不同国家使用，因为你可以从中获知很多。你能知道各种事。有些国家技术非常先进，也有些国家没那么发达。

五百年前，了不起的前沿技能是识字。如今，这就是做某类的程序。今天的程序将于不久后过时。比如，当我在70年代第一次使用计算机，人们会说，“如果你是一个称职的程序员，你必须使用汇编语言。”现在我经常会问这些计算机专业的毕业生，“你有没有学习汇编语言的？”他们说，“学过，我上过汇编语言的一节课。”

为什么人们不学习汇编语言的？因为电脑比人类更善于写汇编语言，而只有很小的一部分人需要知道如何具体将语言编译成汇编语言。目前程序员大军做的很多事同样是平淡无奇的。也就是些能更简洁地描述目标之类的东西，将其转为某种巨型的Java代码或JavaScript代码或是其他东西。实在没有很好的理由来让人类写所有那些东西。

这就是我这样的人尝试做的——对此自动执行，所以我们可以自动化编程的过程，所以最重要的就从人想做什么变成了如何让你的机器尽可能自动地完成任务。眼下让我感兴趣的一点，就是它带来的平等化。过去，如果你想为某个真正重要的事情好好写一段代码或程序，这是一个大量的工作。你必须相当软件工程了解，你必须投入好个月时间，你要雇用那些对此了解的程序员，或者你得自己学习。这是一个很大的投资。

现在，很多事物的自动化带来的一大成就就是，那种情况已经不复存在。一条单行的代码，甚至有时是发的一条推特之类，都能做出点有趣和有用的事情。这意味着，它打开了一片新的广阔天地，让那些以前没法让电脑为他们做事的人，也可以让电脑干活了。

现在会发生什么？在告诉计算机如何为他们干活时，目前孩子们和高级的专业人士处于同一个级别。如何才能将组合思维和编程尽可能广泛地教给世界上的人呢？

我希望看到的一点就是，世界上每个国家都有大量的孩子学习以知识为基础的程序设计新技能，他们写出的代码可以像那些在最发达、教育程度最高的地方的人们一样复杂有效。这是指日可待的。

3

现在任何人都已经可以学习进行知识为基础的编程，更重要的是，学会计算思维。现在编程的实际过程很容易。困难的是用计算的方式进行构想，并以某种计算方式来思考我们如何将这个活动概念化。

你如何教计算思维？例如，在数学中，关于如何教数学思维，历史有一千多年之久。为了我们的某个计划，我曾问起过微积分教材。书里总是有14章，如果我没有记错的话。我问他们这同样的14章有多久了。据说最早积分书是科林·麦克劳林(Colin Maclaurin)于1727年写的，其中一些结构都是一样。许多例子也是相同的。它已经发展了很长一段时间，也非常精确地知道——如何教人类数学。

有几点要做。首先，如果你正在写Wolfram语言代码，我最终负责这一语言工作的设计和结构。在DNA代码和生物的例子里，没法去找谁说你设计了这个,你该负责。它已经发展了相当长的时间。就像人类的自然语言一样，要知道它将会做什么有一定难度。当你有了一种设计语言，它应该做设计者认为它应做的事。这并不是说，对生命系统进行编程不是很有用，这不仅是因为我们就是生命系统，也因为生命系统是我们所知唯一成功的分子计算的例子。将来可能某个时候，我们会成功地设计事物，就像设计当今的计算机语言一样可以成功地设计出是一个类似生命体。但我们还没达到这一点。我们必须利用自己拥有的分子计算机，这是我们自己和我们的生物体。

至于如何进行这种编程，这是个非常有趣的问题。如果你看看纳米技术的历程，也有过我们如何实现纳米技术这种想法。答案是：我们吸取当今对于大型技术的理解，然后让它变得非常小。我们说，“我们怎样做一个原子尺度上的CPU芯片？”也许我们机械上能做到，但从根本上说，我们使用的架构与大家熟悉和喜爱的普通CPU芯片是相同的。

那不是唯一可行的方法。看看简单的程序以及它们所做的事情，我做的很多东西都说明你可以用甚至非常简陋的元件，只要用了正确的编译程序，就可以有效地让他们做非常有趣的事情。

我期盼已久的正是这些项目之一，进行分子级计算，但我不认为周边技术达到了这种程度，人们可能还得花费十年来构建[它]。我希望很快会有一天，我这样的人不需要建立所有的周边技术，可以来做分子计算的东西。

至于如何做到这一点，我猜想，我们已经有的这些足以制造一个通用的计算机组件。你可能只是不知道如何使用这些组件进行编程，但通过搜索无数的可能程序，可以开始建立构件，然后得以创建编译程序。令人惊讶的是，即使简陋的东西也能够做复杂的事情，而编译程序并不像人们想象的那么可怕。

有人可能会想，现在有这种极小的图灵机，就是一个具有双态三色的最简单的通用图灵机。它有一个小规则，你可以用英文来写，可能是一个句子的长度。但你可以拍下它的照片，它小而简单。你可能会问，“我怎么把程序编进那台图灵机？”

我还没有这样做，但我认为人们会遇到一层讨厌而杂乱的机器代码，而在此之上它就变得非常简单了。讨厌而杂乱的机器代码层会降低一点效率，也许万分之一，或许更多。但和处理大规模的东西相比，处理分子规模时这万分之一就微不足道了。

我自己的预测和想法就是，只要搜寻计算宇宙，并试图找到那些有趣的程序，发现那些有趣的构建成分，这可能是个好办法。更为传统的工程方法是尝试通过纯粹的思维弄清我们如何建造东西——我的猜测，这会是一条更艰难的道路。

这并不意味着它做不到，而我估计人们将能做到一些了不起的事情，只要说这些是组成部分，我们很好地表述它们，让我们来寻找用这些东西能够做出的可能程序。有人可能会说，“我们可以得到这些分子的结合，我们会做各种有趣的事情。它会做出这个大东西，它会做到这个，它将能做那个。”但是我们关注的是什么？然后又回到了那个老问题，关于将人类的目的与系统中的可用资源联系。

4

如果许多人都知道如何编写代码，世界是什么样子？编码是一种表达方式，就像英语写作的一种表现形式。对我来说，一些简单的代码段都相当诗意。他们以一种非常简洁的方式表达想法。这里也是美之所在，如同自然语言的表达。

总之，我们看到有这种表达自己的方式。你可以用自然语言表达自己，可以通过画画表达自己，你可以用代码表达自己。代码的一个特点是它可以立即执行。这不是说你写的东西必须有人来阅读，而阅读者的大脑必须单独吸取写作者的想法。　　

如果你看看世界历史上知识如何传播，知识传播的一种形式，本质上是遗传学。也就是说，有某个有机体，其后代与它有相同的特点，这就是零级层级。

而一级层次是随着类似生理识别这些知识的传播发生。当一个新的小生物出生后，它有某种神经网络。它的神经网络中有一些随机连接。但随着小家伙走向这个世界各处，它开始认识不同类型的对象，并获取知识。在整个动物王国中，小生物一直在学习生理识别。这就是认识新层次。

还有一个知识层次是人类这一物种的重大成就，这就是自然语言。能够获取知识并对其抽象表示，我们得以用一种无形的方式进行沟通。可以说，是大脑与大脑的沟通。个体大脑不必对原材料重新学习。知识可以抽象地获取并顺利传达给另一个大脑。可以说，自然语言是我们的物种在人类历史上最重要的发明。在许多方面，正是它带来了我们的文明和许多其他事情，所以这至关重要。

我们还到达了另一个层次，很可能哪天它会拥有一个更有趣的名字。主要有了以知识为基础的编程，我们有了表示世界知识的方式。它是世界的实际代表。这不只是数学或计算机语言。它代表了世界实实在在的东西，而且它用了一种精确的符号的方式。它的特点在于，不仅可以让大脑理解，可以与其他大脑或电脑交流，还可以立即执行。

我敢肯定，这是件大事，我敢肯定，正如在自然语言给我们的文明带来某些问题一样，知识为基础的编程也会带给我们问题。一个糟糕的结果是，它会给我们带来人工智能的文明。那将令人类失望。我们不希望发生这一幕，因为那时候可能是人工智能在做伟大的工作——它们相互沟通，它们来做各种事情，而我们几乎被冷落在一旁，因为没有中间语言，没法与我们的大脑互动。

现在我特别感兴趣的一个问题是知识传播的第四层次问题。它将导致怎样的大变化？这就好比说你是穴居人奥格什么的，你刚意识到语言开始出现，你可以由此想象出文明吗？现在我们应该怎么想象？

这又涉及到那个问题，如果大多数人会写代码，世界是什么样子？显然许多琐碎的小事会改变：合同将用代码来写，餐厅的菜单可能会被写成代码。 “这就是这道菜的做法？好吧，我想改下这条和那条”等等。这将改变类似的简单事情。

更深刻的改变也很可能发生。识字的兴起带给我们例如官僚机构之类的东西，这东西过去也存在，但不论好坏，它的发展速度大大加快了。它让我们的政府系统更为深入。如果大多数人懂代码，一切会是什么样？编码世界如何影响到文化世界？

我最近一直思考的一件事是高中教育。你怎么在高中层次教编程、编码和计算思维？可能性之一是你开设一门课，将其加入大家今天所学的众多课程之中。

更有趣的另一种可能性是，你只是重新考虑现有的所有领域。如果我们有了计算思维，它会如何影响我们学习历史？如何影响我们学习语言、社会研究，或者其他？答案是，它影响很大。

想象一下，你正在写文章。如今，典型的孩子作文材料通常是：读点东西——这是原材料——然后写点相关的。这种情况下孩子们不太容易产生新的知识。但在计算世界里，情况不同了。这对孩子来说非常简单，如果他们懂些编写代码，去看看美丽的数字化历史数据，然后找出点新的东西。接着，你可以写写你的发现，这样文章就写出来了。

这是知识型编程的成就——它不再是干巴巴的。原因是它将世界知识融进了您用来编写代码的语言。眼下，人们教的有的领域是纯数学。至少基础数学已进入各个领域;它还没有太深入到人文学科，但它是我们对事情思考方式的一部分，至少基础数学如此。

同样，在这些时候，计算是我们思考事情的应有基本方式的一部分。有关计算了不起的是，如果我们以计算方式思考事情，然后事情就可以立即执行。情况就变成，当我们有了计算的想法，我们知道点如何编写代码的机制，非常简单的机制，再结合这一想法，一旦我们用计算方式表示出来，那么我们就可以让机器去干活了。一个孩子可以让一台机器工作，方式和那些高级研究员所做的别无二致。

正如我之前所言，这是个大问题。人工智能本身没有目标。目标是由人类构建的。通过所做的那些大量科研，我意识到智力和计算是一回事。计算遍及宇宙，无论是汹涌的液体带来的一些形态复杂的流动，无论是天体力学中小行星之间的某种相互作用，还是在大脑之中。

它是否有一个目的？它的目标是什么？对于任何这些系统，你都可以问这个问题。天气有它的目标吗？气候又是否有目标？不幸的是，这是自亚里士多德以来人们一直在提的问题之一。这是亚里士多德的终极原因的问题。现在答案可以解开一点了。我们今天所看到的很多东西，显然是人类为了某种目的而做，因为人类工程学的历史故事有很多。安提凯希拉装置（Antikythera Device）——当人们看到从公元前1世纪至公元后1世纪之间沉船遗骸中挖掘出来的这堆垃圾——它是有目的而做成吗？当它沉下来，断成两截，所有那些齿轮全露在了外面，我们马上就知道它是有目的的。这不只是一堆烂泥，因为它是人类工程学历史的一部分。

鉴于这样的历史，很容易认出物体中负载的人类目的。这有点类似“它是否有生命”这个问题。在地球上，很容易回答这个问题。它有核糖核酸吗？它有细胞膜吗？这些都来自地球上生命的历史。

记得当我还是个孩子的时候，第一个火星登陆器着陆了。火星上是否有生命？是每一个季节会生长的绿色东西吗，草木或什么别的？我记得自己很好奇会进行什么样的测试。从今天来看，测试非常好玩。当时采用的基本测试就是舀起一块火星土壤，喂它糖，看它会不会吞下去。这是个顶级的考验。我不认为有谁会相信生命体必须是个吃糖的东西。这个问题，生命的抽象定义是什么？这很难回答。

回到如何识别目的那个问题。一个例子是从太空远望地球。能看出地球表面的那些东西是有目的吗？能看出地球上有文明存在吗？

大概十五年前我做了这个实验，我问宇航员们看到地球上的什么东西能显示这个星球上有智慧存在。我得到的第一个答案就是，在犹他州的大盐湖有一条直线。原来是一条堤道，分隔藻类颜色不同的两个区域。这是一条非常戏剧化的直线。后来，我想知道由灯光形成的最长的直线在哪。在澳大利亚有一条长而直的道路。在俄罗斯有一条铁路，我想是在西伯利亚，它很长，火车停站时的灯都会亮起。所以，你可以看到一些直线之类的。

另一个很好的例子是，新西兰有一座大致正圆形的埃里伯斯火山（Mount Erebus）。我在做这项研究时，网络还并不很普遍，所以你不能简单地查一下它的属性。我们当时想获取地图之类的东西，所以我们联系了新西兰地质勘探局。他们说，“如果你是在写教科书，请不要说埃里伯斯火山是个圆形的火山。圆形并非来自火山，圆形来自火山周围建立的国家公园。”有迹象表明，国家公园内有绵羊之类放牧吃草，但外面没有，或者情况反过来，而这正是圆形的来源。这是人类带来的几何形状的又一实例。

从太空观察，很难找到地球上清楚体现明显目的的例子。另一个问题来了，对于地外生命来说是个很大的问题，就是如果我们要认出太空中的外星人，我们怎么知道自己得到的信号是有目的？ 1968年，脉冲星被发现。每隔几毫秒或几秒钟，你就听到这周期性的颤动般的声音。当时，第一个问题是，这是一座灯塔吗？因为为何要做这样一个周期性的东西？它必须是有目的的。结果事实证明这只是一个中子星在旋转。

这个问题一再出现：有什么能证明目的？早在20世纪初，马可尼和特斯拉都听到了来自地球很远之外的电波传输。马可尼曾在大西洋中乘坐游艇，在那里他听到了有点像鲸鱼歌声的这些奇怪声音，但声音会来自电波。特斯拉更甚，“这是火星人发信号给我们。”人们要如何分辨？

事实上，这是电离层的一些模式。这些都是流体力学现象——只是物理而已。这是“天气有自己的主意”的例子之一。你怎么知道这东西是否具有智慧、目的以及其他那些，或者它只是电离层的磁流体？

可能适用的一个标准是，如果你能找出一个目的，它是否以最简方案实现了这一目的？也就是说，如果你看到一个东西，比如说，那你吃饭用的叉子，但它带有非常复杂的装饰。那么，它的目的就是一把叉子。但它还有所有这些装饰，这与其目的无关。装饰品本身可能也出于一个目的—— 让人们对那叉子或其他东西产生不同的情绪反应

但以最简方案实现目的这个问题，是否意味着它就是为特定目的制造的？当你看到一个事物，通常对于发生的事有不同的解释。一种是机械解释。球滚下山坡，因为在下一刻，引力会做到这个、这个和那个。或者，球滚下山是因为它满足最少作用原理，并以球体来优化这个特别目的。

对一件事通常有两种解释：机械解释论和目的论。哪个解释会获胜，哪种是万事的正确解释？一种可能的标准是，如果这个东西以最简方式实现了一个目的，它就是为那个目的制造的。

问题是，基本上所有的现有技术都通不过那个测试。我们可以想象技术那样运行，但我们所建的大部分东西都深受技术史浸染，根本不是实现目的的最简化方式。看看一个CPU芯片，它不可能就是CPU芯片功能实现的最简方式，但它反映了整个工程技术历史的影响。

怎么确定事情是否有目的这个问题很难。例如对于地外生命的问题，这点非常重要。有一个很好的思维实验，想象如果外星人能随心所欲排列星星。他们将如何来排列以表明是有意为之？他们会不会把星星排成一条直线？或许不会，因为我们可以设想出各种可能做到这点的物理过程。他们不会排成等边三角形，因为这是一个特别简单的物理过程。他们会不会摆出“购买可乐”的标志？他们会不会做出某种外星艺术品？毫无疑问，我们会认为外星人的艺术作品带有智慧目的。

这是一个重要的问题，因为当我们看到来自星系的电波噪声，它与手机CDMA的传输非常相似。两者没有根本的不同。这些传输使用伪噪声序列，碰巧有一定的重复性。但它们被认作为噪音，并且它们设定为噪声是出于不干扰其他渠道等目的。

这是一个有趣的事情，我们怎么辨别根本目的是什么？当我们提出这样一个问题，事情会变得更加麻烦，如果我们观察脉冲星生成的素数序列，我们会问是什么产生这些？你需要整个文明发展，发现素数，制造计算机、无线电发射机，才能做到这一点吗？或者有另一种解释，这只是一些物理过程产生的素数？物理过程中可能有各种奇怪的情况发生。

我曾制作过一个可以产生素数的小元胞自动机。如果你把它拆开它，可以看到它如何工作。它里面有一个小东西在弹跳，产生素数的序列。但是，这并不需要整个文明和生物的历史来做到这一点。

这事有点棘手。当你观察事物，它是否为了目的创建？你怎么知道它是否有一个目的？我不认为目的性有种抽象感。我不认为有抽象的意义。换句话说，最终结果就是你不得不提到这个奇怪的问题，宇宙有目的吗？那么在某种程度上你涉及到了神学。并不存在一种抽象的目的。存在对于一种目的的抽象概念，这话没有任何意义。也就是说，目的是来自于历史的东西。

5

关于计算，关于我们的世界，有件事可能是真的，而那将令人失望，也许是我们经历这所有的历史、生物学和文明等等，最终得到了答案是42或者什么别的。可以这么说，就这么结束了。我们得到了答案。你经过了所有这四十亿年来的各类进化，然后你得到了一个42。

那样的情况不会发生，因为有计算不可化约这个概念，来自哥德尔的通用计算定理。你可以通过计算过程，事情往往都会经过这个过程，而这一进程没有捷径可走。换句话说，你不能说自己是在浪费时间。大部分的科学都是在大自然的计算中找捷径。

例如，如果我们在研究天体力学，我们说要来预测从现在起一百万年后行星将在哪里。那么，我们可以只是遵循公式，遵循每一个步骤，看看一步步会发生什么。然而科学预测伟大的一点在于我们能够走捷径，从我们现在的情况跳到结果，略去了计算。我们能够比宇宙更聪明，可以无需经过所有的步骤而直接想到终点。这一直是预测与科学的故事。

这对科学而言是坏消息，但它是我们的好消息，能让生活有意义，可以这么说，没法只是说，没关系，我们一切都可以走捷径，有了一台足够聪明的机器和足够聪明的数学计算，我们可以总是直接跳到终点，而无需经过所有的过程。我们必须经过这些步骤，不能简化。从某种意义上说，这就是历史为什么很重要。如果我们可以到达终点，而无需经过那些步骤，在某种意义上，历史会变得毫无意义。

这一事实对科学是坏事，因为我们不能做出这些预测，但这些细节无法略去，对文明史的意义之类是好事。从某种意义上说，当一个人意识到所有东西都可以有诸如智能等属性，他会发现，我们之所以是特别的，就在于所有关于我们这些细节，而不会是一些大的特点。

我们是智慧的，而世界上其他东西都不是，我认为这不可能。我们和云、和细胞自动机之间不会有一些大的抽象的差异。这不是一种抽象的差异。我们不能说，看，这个大脑一样的神经网络就是与这个元胞自动机有质的不同。相反，区别是具体的，这种大脑一样的东西产生于漫长的文明历史等等，而这种细胞自动机是由我的电脑在过去的一微秒刚刚创建的。

抽象人工智能的问题与外星智能生命的问题很像。就是识别什么时候事物是有目的，什么时候事物是智慧的。同样，我认为这些问题都还没有答案。当然，科学中的大事之一就是为什么我们没有发现任何外星人？我们怎么可能是独一无二的？也许这是一个愚蠢的问题，因为可能智慧体已遍布宇宙，那么我们必须问它和我们离得多近。它有核糖核酸吗？它是否创造了民主或其他的概念？

我们还想到很多其他属性，我们开始试着具体一点，又想到很多，说：“嗯，它将是智能化的。人工智能将是智慧的，如果它可以做这些那些，等等。如果它能找到素数，如果它可以生产这样那样和其他东西。”还有很多其他的方法来获得这些结果。智慧和单纯的计算之间的没有明确的界线，这一事实的结果就是如此。

可以这么说，这是哥白尼故事的另一半。我们曾经认为地球是宇宙的中心。现在，至少我们认为自己是特殊的，因为我们有智慧，别的东西没有。恐怕坏消息是，这并不是区别。顺便说一句，思考人类生存条件的未来，缺乏区别是个相当严重的问题。

这是我很好奇的场景之一。比方说，某个时候，人的意识很容易可上传为虚拟化的数字形式，很快我们有一盒一万亿的灵魂。有一万亿个灵魂装在一个盒子里，都是虚拟化的。我们看看这个盒子。但愿盒子里会有很好的分子计算，也许在某种意义上它会从生物学中产生，也许不是，但各种分子会作用，电子也会作用。这个盒子做着各种复杂的事情。

然后我们看到了盒子旁边的那块岩石。岩石内部也有各种复杂的情况正在进行，各类电子的种种作用。我们说，“岩石和装着灵魂万亿的盒子有什么区别？”答案会是这个万亿灵魂的盒子有悠久的历史。其中发生的具体细节都来自于文明的历史，人们在看2015年拍的影片或者其他任何事情。而岩石来自于它的地质历史，但它不是我们文明的特定历史。

意识到智力和纯粹的计算之间没有这样的区别，这个问题会让你想象文明的未来最终变成了一个装着万亿灵魂的盒子，那么这种情况的目的何在？从我们目前来看，比如说在那种情况下，就好像每个灵魂都几乎一直在玩电子游戏。那一切的终点又会是什么？