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雷 庫茲韋爾與奇點大學

庫茲韋爾是好的預言家

如果你想要知道科技是否會以足夠快的速度給全球帶來一個富足的時代，那么你需要知道如何去預測未來。當然，預測未來是一門古老的技藝。舉例來說，古羅馬人會雇用腸卜師來為他們占卜(腸卜師是指受過訓練的能夠通過查看被宰殺的綿羊的內臟來預測未來的人)。現在，在預測方面人類所做的已經比那時候好多了。實際上，就預測科技發展的趨勢而言，現在幾乎已經達到科學的程度了。在這方面，或許沒有人比雷庫茲韋爾(Ray Kurzweil)做得更好了。

庫茲韋爾出生于1948年，他并沒有一開始就想成為一名技術預言家，盡管他的童年跟大多數人的童年都不太一樣。在他5歲的時候，他想成為一名發明家，但又不想成為一個普普通通的發明家。他的父母親都是世俗派猶太人，都是為逃避希特勒的迫害而從奧地利來到紐約的。在成長歷程中，庫茲韋爾聽到了很多故事，不僅僅是有關納粹暴行的恐怖故事，還有其他的好故事。他的外祖父喜歡談論回到戰后歐洲的及時次旅行的故事，在那里他我外祖父獲得了一個絕好的機會來處理達 芬奇的原創作品——他外祖父總是用非常虔誠的語言來描述這次經歷。從這些傳奇故事當中，庫茲韋爾知道了人類的思想是具有無窮無盡的力量的。達 芬奇的思想是超越人類的局限性的創造力的象征。而希特勒的思想則顯示出了一種毀滅一切的力量。“因此從早年開始，”庫茲韋爾說，“我就把追求‘好思想’放在了一個非常重要的位置，它們體現出了我們人類價值中好的那部分。”

8歲的時候，庫茲韋爾得到了更進一步的證據，證明他的想法是對的。那一年，他發現了一些有關小湯姆 斯威夫特(Tom Swift Jr.)的故事書。這套系列故事書的情節大部分都是一樣的：斯威夫特發現了一種可怕的情況，它將威脅到整個世界的命運，于是他回到自己的地下實驗室進行冥思苦想。，他總能豁然開朗，找到一些非常出色的解決方法，并且因此成了一名英雄。這些故事的寓意非常明確：思想再加上科學技術，能夠解決世界上所有的難題。

從那以后，不斷努力，庫茲韋爾最終實現了他自己的目標。事實上，他創造了幾十個奇跡：世界上及時臺CCD平板掃描儀、世界上及時個文本–語音合成系統、世界上及時臺供盲人使用的閱讀機以及許許多多其他的東西。總之，他現在持有39項專利，另外還申請了63項專利申請權、12個榮譽博士學位；他還入選了美國發明家名人堂(是的，在俄亥俄州的阿克倫市確實有這樣一個名人堂)。庫茲韋爾還獲得了美國國家技術獎與久負盛名的由麻省理工學院頒發的總資金額為50萬美元的萊梅爾遜獎(Lemelson-MIT Prize)，萊梅爾遜獎是頒發給那些“把他們的想法轉變為發明與創新，從而改善人類所賴以生存的這個世界的人”的。

但是，雷 庫茲韋爾之所以如此出名的，并不僅僅是因為他完成了許多發明。或許，驅使他著手發明這些東西的原因才是他較大的貢獻。不過，這或許要多花點時間解釋一下。

摩爾定律，預知未來的一條曲線

早在20世紀50年代初，科學家們就開始猜測，技術變化的速度可能隱藏著某種模式，如果能夠揭開隱藏這種模式的面紗，那么人類就有可能預測未來。試圖預測未來的最早的官方行動之一，或許是1953年美國空軍所做的研究，他們追蹤了自萊特兄弟以來的飛行器的飛行速度加速提高的過程。美國空軍繪制了一幅“飛行速度提高圖”，并將它外推至未來，結果得出了這個在當時極其令人震驚的結論：去月球旅行應該很快就可以實現了。

對此，凱文 凱利在他的《科技想要什么》一書中進一步解釋：

重要的是你要記住，在1953年，世界上還根本不存在任何一種能夠實現這種未來旅行的技術。沒有人知道人類怎么才能以那么快的速度旅行并生存下來。當時，即使是最樂觀的、較大膽的夢想家也沒有預測到，人類能夠在眾所周知的“2000年”到來之前就登上月球。告訴他們能夠做到這一點的只有畫在那張紙上的那條曲線。但是那條曲線是對的。只不過在政治上看卻有點不。1957年，蘇聯率先發射了人類及時顆人造衛星，時間恰好與曲線上所顯示的時間相吻合。12年后美國向月球發射了一枚火箭。正如達米安 布羅德里克(Damien Broderick)所解釋的那樣，人類到達月球“的時間大大提前了，比像阿瑟 克拉克(Arthur C. Clarke)這樣的瘋狂的太空旅行愛好者所預測的時間還要早上1/3個世紀”。

美國空軍給出了這個研究結論之后大約10年，一個名為戈登 摩爾(Gordon Moore)的人總結出了一個規律，這個規律很快就成了所有預測技術發展趨勢的規律中最著名的一個。在1965年的時候，英特爾公司還未成立，仍然效力于仙童半導體公司(Fairchild Semiconductor)的摩爾撰寫了一篇題為《讓集成電路填滿更多的組件》(Cramming More Components onto Integrated Circuits)的論文。正是在這篇論文中，摩爾指出，自從1958年發明了集成電路之后，在一個電腦芯片上的集成電路元件數量每年都增加了一倍。他預測，這種趨勢還將會“至少再持續10年”，他是對的。這種趨勢確實又持續了10年，不過之后并沒有停止，又再持續了10年，然后還有更多的10年……總之，在50年之后，摩爾給出的這個預測的性仍然沒有問題，到如今已經變成了著名的“摩爾定律”。現在，人們都在用摩爾定律預測半導體工業的發展趨勢，來為這個行業制定未來的規劃。

摩爾定律指出，每隔18個月，在一個集成電路芯片上的晶體管數目就會增加一倍，這實際上意味著，每過18個月，以同樣的價格可以買到運行速度是原來兩倍的電腦。在1975年間，摩爾對摩爾定律進行了修正，把時間修正為每兩年增加一倍。但是，不管怎樣，他所描述的這種增長模式仍然是指數型的。

正如前面已經提到過的，說到底，指數型增長只不過是簡單地不斷翻番而已：1變成2、2變成4、4變成8……但是，由于大部分指數型增長曲線都是從遠小于1的地方開始的，所以早期的增長幾乎讓我們察覺不到。如果你去看一張圖表，數字從0.000 1翻倍到0.000 2、從0.000 2翻倍到0.000 4、從0.000 4翻倍到0.000 8，那么在圖上的這些點看起來幾乎就等于是零。實際上，按照這個速度，13次翻倍之后，數字仍然是小于1的。在大多數人看來，這條曲線看起來像是一根水平線。但是，再翻倍7次之后，數字就會猛然增加到了100。這就是爆炸性的增長，幾乎就在一夜之間，“從一塊石頭變成了一座大山”，指數型增長的力量就是如此的強大。但是人類的大腦是局部性的、線性的，這就是為什么指數型增長速度會如此令人震驚的原因。

為了說清楚這種指數型增長在技術領域究竟是如何展開的，不妨讓我們來看看一臺名為“奧斯本”的便攜式電腦的故事吧。“奧斯本”電腦公開于1982年，是當時世界上最尖端的電腦。這個“壞小子”大約13千克，價格為2 500多美元。與之相比，2007年的及時臺iPhone，重量只有它的1/100，成本只有它的1/10，而運行速度是它的150倍，內存容量則是它的100 000倍。即使撇開它的軟件應用程序與無線連接功能不講，你只是簡單地按“單位重量單位計算能力的美元價格”來測算兩者之間的差距，iPhone都經驗豐富于早期的任何一臺個人電腦，從性價比上來看，iPhone是“奧斯本”便攜式電腦的150 000倍。

計算機在計算能力、運行速度、存儲容量等方面的驚人提高，再加上價格的下降、尺寸的縮小，構成了一種指數型的變化。直到20世紀80年代初的時候，科學家們還在懷疑，這種指數型發展模式是不是真能成立。當時，不論是從晶體管的大小來看，還是從其他信息技術的發展來看，這種趨勢都還不明朗。

而這就是我們要回過頭來講講庫茲韋爾的故事的原因了。在20世紀80年代，庫茲韋爾意識到，任何在今天的科學技術基礎上實現的發明創造，等到真正把它推上市場的那24小時，就肯定已經過時了。因此，要想獲得真正的成功，他至少需要預測3~5年后的技術，并且在此基礎上設計他的產品。因此庫茲韋爾以一個初學者的角色開始研究技術發展趨勢。他描繪了自己總結的指數型增長曲線，試圖搞清楚摩爾定律是否真的具有普遍意義。

事實證明，摩爾定律是真的具有普遍性的。

谷歌人腦

庫茲韋爾發現，遵循指數型增長模式的技術有數十種，例如，美國電話網的擴展、一年內互聯網通信數據的流量、單位價格磁性存儲介質的存儲容量，這些都以指數型速度在增長。此外，不僅僅是這些信息類技術的增長速度是指數型的，世界上的其他一些與此無關的技術也在以指數型的速度增長。就拿計算機的處理速度來說吧，在剛剛過去的那個世紀里，它的指數型增長速度一保持不變。盡管在此期間，也出現了幾次不和諧的世界性的戰爭、世界性的經濟蕭條，以及其他一系列問題。

庫茲韋爾的及時本書《智能機器的時代》(The Age of Intelligent Machines)于1988年出版，他在書中利用指數型增長曲線圖對未來做了些不大不小的預測。現在，某些發明家和知識分子總是在對未知事項進行各種各樣的預測，但是事實證明，只有庫茲韋爾的預測才有令人難以置信的性，例如，他曾經預言蘇聯會解體；計算機能夠戰勝世界象棋冠軍；人工智能技術的興起和發展；在戰爭中使用電腦化的武器；自動駕駛的汽車；而其中最著名的或許是預測到了萬維網的出現。緊接著，他在1999年又出版了另一本書，名為《靈魂機器的時代》。在這本書中，庫茲韋爾把他的預測藍圖進一步指向未來，分別就2009年、2019年、2029年和2099年提出了一系列預測。由于他的大部分預測都是針對相當遙遠的未來的，它們到底是否，在好長一段時間內，我們都將無從得知。但是，在他為2009年所做的108項預測當中，有89項已經成真了，還有13項也十分接近現實。在未來主義文學的歷史上，庫茲韋爾的預言的性是無與倫比的。

在他出版于2005年的著作《奇點臨近》(The Singularity Is Near)中，庫茲韋爾與一個10人研究小組花了將近10年的時間描繪出了數十種指數型技術的未來發展趨勢，同時，他們還試圖搞清楚這種發展速度將會對人類產生怎樣的影響。結果是令人驚愕的，也是頗具爭議的。不過，為了解釋清楚為什么會這樣，還得先讓我們回過頭來再討論一下未來的計算能力。

今天一臺普通的低端電腦的運算速度大概是每秒1011次，或者說，每秒1 000億次。而科學家們則估計，把爺爺與奶奶的聲音辨別出來或者把馬蹄聲與雨滴聲分辨出來的模式識別要求大腦大致以每秒1016次，即每秒1億億次的速度進行計算。如果用這些數據作為基準，利用摩爾定律進行預測，那么，一臺普通的價值1 000美元的筆記本電腦在不到15年的時間里就可以達到人類大腦的計算水平。如果再向前“快進”23年，到那個時候，一臺價值1 000美元的電腦在一秒鐘內應該可以完成100億億億(1026)次計算，這相當于我們整個人類的所有大腦的計算能力的總和。

不過，這種技術的發展還有一個值得爭議的部分：更快速的電腦出現后，將幫助我們發展出更先進的技術，于是人類將會開始把這些技術嵌入到我們自己的身體內。例如，利用神經義肢技術來增強認知；利用納米機器人來修復病痛后的殘軀；利用仿生心臟以避免衰老。在史蒂文 列維(Steven Levy)寫的《走進谷歌》一書中，谷歌的聯合創始人拉里 佩奇用相似的語言描述了搜索引擎的未來：“它(谷歌)將會被植入人的大腦。當你想到一些你不太了解的東西時，你就能夠自動地獲取這方面的信息。”庫茲韋爾非常歡迎這個即將到來的可能性。但是其他人則對這種改變感到很不安，他們認為，如果那個時刻真的到來，那么我們將不再是“我們”了，而開始變成“他們”了。盡管我們在這里說這個東西可能有點跑題了。

在這里需要強調的是，重要的是，這些令人難以置信的指數型增長的技術其實是無處不在的，而且它們所擁有的驚人的潛力能夠為改善全世界民眾的生活水平做出巨大的貢獻。當然，那種長遠的可能性，比如說，在大腦當中植入一個人工智能構件，聽起來還是一種很奇妙的事情(至少對我來說是這樣的)，但是，從近期來看，如果利用人工智能機器來診斷疾病，讓它們幫助照看我們的孩子，或者監督能源智能電網，又會如何呢？這種可能性是很大的。但是，到底有多少大呢？

在2007年的時候，我意識到，如果人類想從戰略的高度著手利用指數型增長的技術來改善全球生活水平，那么，僅僅知道哪些領域會出現指數型的技術進步是不夠的。我們還需要知道，在哪些領域它們會產生疊加效應？它們是如何共同發揮協同作用的？對此，需要有一個的、宏觀的把握。但是，在2007年的時候，人類還無法做到這一點。世界上沒有任何一個大學能夠提供一套關于指數型增長的技術的完整課程。或許是時候建立一種全新類型的大學了，它們既能夠適應未來的急速變化的科技環境，又直接專注于解決世界性的巨大挑戰。

奇點大學

早期大學的任務是致力于傳授宗教教義。世界上最早的一所大學是公元5世紀時在印度創辦的一所佛教大學。這種做法一直持續到了中世紀，那時，歐洲的許多所頂尖的大學都由天主教教會負責管理。后來，雖然人們的信仰基礎很可能已經發生了某種變化，但是大學教學的核心方法卻一直沒有改變。實際上，基于事實的學習才是王道。這種強調死記硬背的學習方法一直持續了1 000多年。直到進入19世紀之后，當大學的教學目標開始從強調通過重復背誦記憶知識轉為鼓勵創造性思維的時候，這種狀況才有所改變。除了一些細節上的小小差異之外，我們今天的大學也是如此。

但是，今天的學術機構究竟在多大程度上適用于解決我們前面強調過的這些世界性的巨大挑戰呢？今天的研究生教育是極端專業化的。一篇典型的博士論文所關注的主題非常的晦澀難懂，以至于很少有人能夠做到，只看到它的標題就知道它所研究的東西是什么。盡管這種極端的狹隘性對專業化是非常重要的(因為正如里德利所指出的，專業化具有極大的好處)，但是它也導致了這樣一個結果：即使是世界上好的大學，也很少能夠培養出綜合性的、有宏大視野的思想家。

當我還在麻省理工學院學習分子遺傳學的時候，我經常不由自主地想象著，如果我向我的曾曾曾祖父解釋我的研究，他會給出一個怎樣的反應？以下便是我的想象：

“爺爺，”我開始說了，“你看到那兒的灰塵了嗎？”

“你是一名土壤專家嗎？”他可能會問。

“不是，但是在泥土里，存在著一種微生物，名為細菌。”

“哦，你是那方面的專家啊！”

“不是，”我回答道，“在細菌里有一種叫做DNA 的東西存在。”

“那你是一個DNA 的專家了？”

“不是，在DNA 里面存在一些叫做基因的片段(不過，我在這兩方面都不是專家)，而基因序列開始的那一段是一種叫做啟動子序列的東西……”

“嗯，哼，啊哈……”

“好了，我是那方面的專家！”

世界已經不需要更多的極端專業化的研究型大學了。事實上，已經有太多的專業化研究機構了，它們分布于像麻省理工學院、斯坦福大學、加州理工學院等大學內部，它們在培養極端專業的人才方面做得非常出色，這些極端專業的人士在他們自己專注研究的小小的領域內都是頂尖高手。現在，我們更需要的是一個這樣的地方，在那兒人們可以聽到一些最宏觀的、較大膽的想法，討論指數型增長的可能性，并回應阿基米德的那句名言：“給我一根足夠長的杠桿，再給我一個能夠站立的地方，我將撬起整個地球。”

在2008的時候，我把這個想法向前推進了一步，與雷 庫茲韋爾一起創辦了奇點大學。下一個加入奇點大學的是我們的一個老朋友西蒙“彼得”沃登，他是一個擁有天文學博士學位的退休空軍將軍，掌管著位于加利福尼亞州山景城的美國國家航空航天局艾姆斯研究中心。美國國家航空航天局艾姆斯研究中心是美國家航空航天局的思想庫，它的研究領域正好與奇點大學感興趣的東西吻合。沃登也敏銳地洞察到了兩者之間的關聯性。因此很快地，我們就選定了我們這所新大學的位置。

經過深思熟慮之后，我們挑選出了8個指數型增長的領域，以此為標準來設置奇點大學的核心課程，它們分別是：生物技術和生物信息學、計算系統、網絡和傳感器、人工智能、機器人科學、數字化制造、醫學、納米材料和納米技術。每一種技術都有可能會影響數十億人、解決巨大的挑戰、重塑諸多行業。當然更重要的是，這8大領域的技術進步將會幫助我們實現我們的富足目標，因此在下一章中，我們將依次詳細探討這8大領域的每個組成部分。我們的目標是，讓讀者在更深的層面上理解這些指數型增長的技術進步對于提高全球生活水平的重要作用，同時，我們還想將一些畢生致力于研究這些技術的重要人物介紹給讀者。那么，我們將從哪里開始呢？可能再也沒有一個人的人生能夠比克雷格文特爾更多姿多彩了。就讓我們從他開始吧。