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同时也请问你，我们自己的大脑有多少个大脑细胞（神经元）。答案是1011这个级别，也就是一万亿。如果我们在一台计算机上用一万亿比特（这可能太过了）来准确地模拟一个生物神经元的功能，对于一个小行星大小的计算机，则相当于1017（17 = 40–11–12，也就是十万个万亿）个等价的人类大脑。
我建议你真正地研究一下这些数据。对于我来说，它们是很真实的数字。这些数字意味着，或早或迟，人类将能够制造拥有巨大计算能力的计算机，使人类大脑水平黯然失色。因此，在人类选择是否充分利用这样巨大的计算潜能之前，这些都只是个时间问题。
让我再来描述一下一个小行星大小的计算机是如何非凡，并且它可以做些什么。首先，它可以比我们的大脑“思考”快百万倍。我们脑壳里的神经元以每秒几百米的速度相互通信，一个计算机或一个人工智能机器里的电子通信速度将会比人脑快一百万倍，也就是接近每秒300 000公里的光速。
即使这些人工智能机器和人类的智慧级别一样，它们也能用几秒的时间来完成我们需要几年才能完成的事情。攻读一个博士学位将不需要4年的时间，人工智能机器只需要4×50×5×8×60×60/ 1 000 000 ＝ 30秒。但人工智能机器的能力不仅仅是相当于一个人类大脑，而是相当于几亿亿个人类大脑。所以，如果它完全发挥它的大脑思维能力，那么它只需要微微秒甚至更少的时间就可以完成我们用4年时间才能完成的事情（一个微微秒是百亿分之一秒）。
人工智能机器的思考是如此的迅速以至于人类的思维节奏对于它们来说就像人类试着和岩石来交流一样。过了几百万年，岩石改变了形状，这可以解释为传递了信息，但是人类没有这样的耐心（同样人类的寿命也不允许）来等待。
宇宙主义者提出了一个事实，那就是高级的人工智能机器将会对于人类冰山般缓慢的思维速度感到厌烦，并且会忽视我们。因为在我们说出一个单词的时间内，它们可以写出整部人类历史。
但是人工智能不必局限在人类智慧层次上。做出这样的一个声明不是一件困难的事情，那就是当我们发现让一个人脑相比另一个人脑有更聪明的神经生物结构和功能，我们应该能够推断人类智能水平的趋势。将来的某个时刻，我们应该能够通过观察普通人的大脑和爱因斯坦的大脑来发现和高智慧相关联的神经生理学上的特征。
我们可以用一个曲线图来描述，纵坐标表示IQ（智能），横坐标表示和高智商相关的神经生理特征（也就是说，一个大脑特定区域内每个神经元的联系数目），然后延展这个趋势。当我们明白更多的关于人类大脑是怎样工作并懂得是什么让人类比其他动物聪明的时候，我们就可以看到“智慧理论”的发展。我们可能会很清楚，那就是通过简单增加人工大脑制造的某一个参数，我们就能够使人工大脑控制的那些
机器人的智慧表现水平更高。
所以，小行星大小的人工智能机器不必局限于产生人类级别智能的结构。由于拥有更多的结构成分，人工智能机器不仅可以思考得更迅速，而且在质量上也可以用更优越的方式进行思考。
它们巨大的表面积，将允许它们可以附加巨大数目的外部传感器，包括使用所有的电磁波，从伽马射线到无线电波。它们可以穿越小行星带进入深层空间和其他小行星般的人工智能机器进行通信。
这种使用纳米科技规则的小行星大小的人工智能机器可能是人类科技想象的逻辑极限（除非我们可以发明出称作“femtotech”费米科技的技术，我会在后面讨论）。
在小行星大小的人工智能机器制造之前，早期的版本肯定会更小，更多的是在人类这个级别上的。但即使在这样小的级别上，当我们讨论一个原子存储一个比特的时候，制造这样的计算机仍有很多技术困难。
纳米科技：分子级工程
这些都带来了对于“纳米科技”的需要，和我之前所说的“费米科技”不同。“纳米科技”是“纳米级科技”（nanometer scale technology）的缩写，也就是分子级工程。纳米科技在纳米级上制造东西，这是十亿分之一米的尺寸，大概和分子的尺寸差不多。“费米科技”是“费米级别科技”（femtometer scale technology）的缩写。一费米是千万亿分之一米，大概是原子核内的一个质子或一个中子的大小。费米科技将会是原子核甚至是夸克（Quarks）级别的工程。夸克是组成质子、中子和其他粒子的“基本粒子”。
第一个思考制造纳米级东西的人在20世纪50年代提出了他的想法。在20世纪90年代，他的想法被接受，并且每个月都在进步。核心的想法是，原子可以被放置在特定的位置来制造分子级别的机器，也就是说，微型分子级
机器人选择原子并且把它们放置在合适的位置来制造分子级机构。
当人们开始想象利用分子级机器来制造事物的时候，这个领域听起来非常像科幻小说，然而可能性还是存在的。许多科学家相信，以现在这个领域的研究发展速度来看，这个领域在2020年将非常成熟了，这也基本上是根据摩尔定律一个原子存储一个比特的时间来预测的。
想象一下拥有成熟的纳米科技所能制造出来的奇异事物。想象一下把微小机器人送入人类血管中，它们被程序控制来探查癌症细胞。它们可以在体内到处旅行，发现癌症细胞，杀死它们，然后超过一定时间后自我毁灭并且清除于体外。一个类似的故事就是“不朽”机器人，它们可以修复衰老的细胞，并且让它们恢复到像小孩一样的状态。定期服用这样适当剂量的“青春源泉”机器人，人们会长生不老。
体内的每一个细胞都含有直接或间接地让细胞死亡的DNA程序。这个DNA程序是一种分子结构，是可以被一个分子级机器人、一个纳米设备重新编程的。因此，纳米科技让人类看到了永生的前景。如果那些发生了，我们将需要一个新的政治来决定谁来永生、谁死去和谁复制。
使纳米科技很受青睐的另一个想法就是，当人一死亡就将其头或身体冷冻，基于的假设就是在一个世纪后，修复对死亡脑的伤害，让他复活，在技术上是可能的。纳米机器，从理论上来说，可以进入死亡的组织中并且修复它们。
已经有数百人支付了让他们身体或脑袋无限制冷冻的费用。他们建立了一个基金，用利息来支付冷冻他们身体的机器和材料的费用。
分子级机器人（纳米级别机器人，或“nanots”）可以自我复制。它们可以自我复制并且以指数级增长，1，2，4，8，16，32，64，等等。经过大约20次这样的倍增，数字会变为几百万。如果能够发现一种方法让这些纳米机器人合作来制造人类级别的产品的话，那么传统的经济将会有革命性的变化。制造大量的纳米机器人将几乎不需要任何费用，然后它们可以去制造产品。产品的价格将基本上等同于原材料的价格。商品将变得令人惊讶的便宜，实际上几乎没有任何生产花费。
设计首例能够自我复制，能够和其他同类合作制造特定产品的纳米机器人的费用，将可以摊销到地球上所有同类纳米机器人设计的许多商品上，因此将几乎没有什么花费。整个经济缺乏的概念将要被重新考虑。经济学作为一个专业将会有革命性的变化。
建筑材料将会变得更结实，因为当今的材料仍然含有损害其坚固程度的裂缝和缺陷等。纳米科技将以原子级的精确性来组装这些材料，而没有缺陷、裂缝、瑕疵，因此它们会变得更结实。这可能意味着，只要我们愿意，就可以建造几公里高的建筑物。这些建筑的结构骨架将会足够结实以承担强风带来的拉扯力。像
钻石般坚固的惊人材料将会被制造出来。
我是这样看待这些事物的，我发现当我们谈论纳米科技是怎样制造人类级别的产品时，这里至少有两大主要的可被想象的情景。一个就是当无数个自我复制的纳米机器人被制造出来后，它们会组合起来制造新的产品。
这样巨大的任务是怎样协调的呢？我们可以想象一下，一个拥有大量基础设施的分子级别城市。我们可以试想每一个纳米机器都是在传送带上做着自己的事情，比如在这个地方组装一些原子，把结果顺着传送带送到其他纳米机器那里去执行不同的任务。这就是在这个纳米级上的亨利·福特公司。
当无数个这样的纳米机器同时做同样的事情时（正如计算机专家所说的并行），制造人类级别的设备将成为可能。分子模块可以用原子来制造，并且可以作为元件用来制造更大些的宏模块，然后这些宏模块再构成更大的宏模块……直到人类级别的产品被制造出来。为了进行这样的建筑系统工作，大量的分子级基础结构需要被证明是现实的或不现实的。
人工胚胎形成学
我个人比较倾向于基于大自然几十亿年来制造自身生命形式的纳米科技，也就是“胚胎学方法”。在胚胎形成过程中，一开始是一个受精卵，然后持续分裂直到某些细胞（决定于在胚胎上的位置）开始分化。细胞间的环境向细胞发送化学信号，用来打开或关闭DNA中的某些部分，导致不同的蛋白质被合成，执行不同的任务。然后这些不同的蛋白质改变分化细胞的状态。最终，大量的分化细胞产生了一个有生命的三维生物。
进化形成了一个生长机制，它使用一个线性的一维的化学命令编码串（通常称为DNA）并且翻译成三维的有生命的机能生物。研究这个纳米级别工程的奇迹被称为“胚胎形成学”或者“进化”。这种指示分化细胞怎样在发展过程中的适宜时间打开或关闭某些基因的机器处于分子级别。一个生物细胞可以被看成一个分子级的城市，拥有百万个分子级的居民来组成一个功能结构。
我非常高兴看到一个我称之为“人工胚胎形成学”的新学科的形成，它致力于模仿自然界的胚胎形成过程，从一个单受精卵细胞来培育
恐龙或昆虫。科学家和工程师们将需要比21世纪初知道得更细致，了解自然是怎样做到这一点的。但是，当分子生物学家开始或多或少地发现所有的关于某个特定单细胞细菌的知识后，他们中的很多人开始改变专业来研究多细胞生物是怎样形成的。现在胚胎形成学是一个很热门的研究领域，所以我们完全有理由相信，在未来几十年内将会有一系列的新发现。
最终，我希望看到我所谓的“胚胎形成制造”（embryofacture，embryological manufacture的缩写形式）的产生，也就是利用人工胚胎形成学技术来从纳米级别制造人类级别的产品。我们不需要使用前面提到的复杂的纳米基础结构，而是需要复杂的计时控制系统来决定，当被细胞内或细胞间的特定分子信号刺激后，DNA（或者是人类设计的等价物）中的某些基因将被打开或关闭。
自上而下地设计这样复杂的控制系统将可能超越人类科学家的能力，所以一个更可行的方法就是使用“进
化工程学”（evolutionary engineering）方法。一个基于分子的生长指令的人工“DNA”序列和最终的三维产物（有生命或者没有）的映射因其复杂性不可预测，所以剩下唯一可能的方法就是自然界“胚胎形成制造”其生物的称为进化的方法。
进化工程学
胚胎形成制造的一个进化工程解决方法可能是这样工作的：一开始产生亿万个随机的分子级“人工DNA”串，每一个都可以被转译为块状的三维分子结构。然后预先设计好的分子级纳米机器人进入块状物内，测量其想得到的微产品的形状和功能的相似程度。那些得到更高分值的块状物将会使其相应的人工DNA生存下来并且在下一代有更多的复制品（孩子）。
根据达尔文理论，那些功能上差些的块状物会死亡，因此产生了一种“适者生存”的策略。子DNA然后会微小“变异”（也就是在某方面改变人工DNA中的化学指令）。偶尔地，一个变异的子DNA会产生比其父辈“更适应”（表现上更好）的块状物。通过很多次循环后，一个能够生长出合适形状和功能的块状物所相应的合适的人工DNA就产生了，结果是一个能够表现出某种有用功能的分子产品。
自我装配
然而，进化出单个的组成部分是不够的。这些组成部分需要在形状上互补，以便于它们可以“自我装配”，也就是像七巧板块那样组成一个更大的功能整体。这样的方式会形成病毒。DNA（基因）的一些部分为病毒成分的建造编码。当它们一建成，它们相互组合形成一个完整的病毒。
所以组成部分需要有如锁和钥匙般的互补。它们需要有自我装配的能力，简单地通过相互碰撞（就在分子级别中经常发生的混乱和高速运动）来实现。
当涉及制造小行星般大小的人工智能机器或者人类大小的人工智能机器，这种自我装配的概念将非常重要。一个人类大小的人工智能机器（或者一个人类大小的任何事物）拥有万亿万亿个分子。制造人类大小的人工智能机器将需要人工智能机器的所有原子，所有的万亿万亿个原子，以原子般的精确放置在适当的位置。我相信，这样的人工智能机器将通过胚胎形成过程来制造。它将必须通过胚胎形成制造自己。那么这样的人工智能机器是怎样从一开始制造和设计的呢？
第一台（非常原始的）人工智能机器将需要进
化工程师（如我这样的人）制造出来。也许他们应该被称为“胚胎制造者”或者“胚胎形成工程师”。首先，进化的三维分子结构可以一块一块地装配成更大的三维结构。然后，可以制造更加复杂的人工智能机器来执行自我进化（可能在它们的体内），并且以电子速度做出思考。
当然，人类不可能完全了解这些进化的“达尔文人工智能”是怎样发展的。它们的智慧结构和功能将是如此的复杂并且改变是如此迅速，以至于让人类完全理解它们是不现实的。
这样的人类无知性对于地球主义者来说，将被证明是强大的意识刺激因素，他们认为就是人工智能制造的自身特征（也就是达尔文自我装配的胚胎形成制造学）让人工智能机器的行为本质上是不可预计的，并且因此会对人类造成潜在的威胁。这一点将在第5章介绍地球主义的案例中详述。
综合所有的技术
现在让我试着在这里总结一下。这个章节的要点在于介绍那些使人工智能制造成为可能的技术。
到现在为止，这个章节提出的就是，人工智能机器包含1040个原子或比特的信息，无热量的、可逆的、三维的计算机电路，比人类思考至少快百万倍（并且可能快得多）。它将在其表面附加大量的感应器，拥有巨大的存储能力；还有应用纳米科技的分子级工程，如“不朽”机器人，批量复制的纳米机器人给经济带来的影响；人工胚胎形成学、进化工程学、自我装配等。但是远不止这些。
量子计算的人工智能
这些人工智能机器将使用分子和原子大小的组成部分，所以这些部分将受量子力学原理的支配。最近，随着理论物理学家和实验物理学家相互竞争来创造新的“量子计算”方法并且把这些想法实现于真正的硬件上，“量子计算”这个崭新的领域开始流行起来。
对于向普通大众介绍量子计算，我一直很迟疑。这违反直觉并难以掌握。如果随后的这些段落对您来说读起来冗长费解的话，那么就跳到下一章。在某种意义上来说，没有人真正理解量子理论。因为它看起来就像一堆数学处方然后给出问题的完美数字答案，但看起来在概念上却完全不直观。
原子以其奇特的方式运作，和人类所习惯的我们这个级别上的事物非常不同。量子力学是真正奇怪的和抽象的。它是这样的一堆数学物理，当原子级别系统和人类级别测量仪器相互作用时，它给出了特定的测量结果的随机性。在经典物理学中，物理系统的状态是清楚的，也就是说，它有特定的状态值，例如在某个时刻的速度是V，它的位置是X，它的动能是K，等等。在量子力学中，事物更抽象。
如果进行某种测量的话，量子系统的状态是由一些数字的抽象数学总和表示的，每一个数字都是和一个测量结果联系在一起的。这个总和与状态的线性加权被称为“重叠”，并且是量子力学的核心概念。如果您不理解这些请不要烦躁。理解本部分并不是必需的。
正是这个重叠才是量子计算的伟大特征。重叠随着时间发展，在某种意义上可以同时进行多次运算，而传统�