事实上，即使我们模拟出大脑，可能也会像模仿鸟类扇动翅膀来造飞机一样 。 机器的设计最好采用一种全新的、面向机器的方法，而不是完全模仿生物 。
如何模拟进化？人们想出了“遗传算法”：对一个计算机系统反复执行表现-评估过程（就像生物通过生存来“表现”，并通过它们是否能够繁殖来“评估”一样） 。 一组计算机尝试执行任务，最成功的计算机得以培育后代：把各自程序的一半合并到一台新计算机中 。 相对不那么成功的将被淘汰 。 经过多次迭代，这种自然选择过程将产生越来越好的计算机 。 若是创造一个自动化的评估和繁殖周期，进化过程就可以自己运行起来了 。
进化论的缺点是，动不动就花上10亿年的时间，而我们希望在几十年内做到这一点 。 好在我们与进化论相比有更多优势 。
第一，进化没有先见之明，它会随机产生很多无用的突变；而我们会控制这一过程，设计有针对性的小故障来实施自然选择 。
第二，进化没有任何特定目的，包括智力 。 有时一个环境甚至可能会淘汰更高的智力（因为它太费粮）；而我们可以将这一进化过程导向智力的提升 。
第三，为了选择智力，进化必须在很多其他方面进行创新来促进智力的发展，比如改变细胞的产能方式；当我们能够消除这些额外的负担（诸如用电来供能）时，我们无疑将会比进化要快得多 。
但这究竟是不是一种可行的策略？目前还不清楚 。
3）把整个问题抛给电脑
科学家们真的走投无路了，于是把这个问题编成程序，让机器自己解决 。 这可能是最有希望成功的方法 。
这个方法的思路是：建立一台这样的计算机，它的两项主要技能是研究人工智能和编码改变自己，使它不仅可以学习，而且可以改进自己的体系结构 。 我们将教计算机成为计算机科学家，他们的主要任务就是让自己变得更聪明，这样它们就可以自力更生，自己发展自己 。
所有这些都可能很快发生 。
硬件的发展和软件的创新正同时进行着，可能很快，通用人工智能就会出乎意料地出现在我们身上 。 原因有二：
1）指数增长是剧烈的，看起来蜗牛般的发展速度可能会快速上涨 。 下面的动图很好地说明了这一概念：
图注：计算机还有多久能拥有与人脑一样的能力？密歇根湖的容量（以盎司为单位）与人脑的容量（以每秒钟的计算能力为单位）差不多一样大，计算能力每18个月就翻一番，以这个速度，你在很长一段时间中几乎看不到什么进步——然后一下子达标了 。
2）软件的发展似乎是缓慢的，但是一个契机就能立即改变进步的速度（就像当人类认为宇宙是地心的时候，很多东西都难以解释，但是突然间，日心说让一切变得容易多了） 。 对于能自我改进的计算机，可能我们看来，把速度提高1000倍是很难的事情，但实际上可能系统微调一下就可以了 。 继而计算机会快速发展成人类级别的智能 。
五、通用人工智能到超级人工智能之路
在某时某刻，我们会实现通用人工智能：电脑会有人类的智慧，人类和电脑平等地生活在一起 。
事实上，这个很可能不存在 。
如果计算能力和智力与人类相当的通用人工智能出现了的话，它与人类相比会有显著优势 。 比如：
硬件方面：
速度 。 大脑的神经元在200Hz左右就达到极限了，今天的微处理器工作在2GHz，比我们快一千万倍 。 大脑的内部通讯的速度大约是120米/秒，与计算机的光速毫无可比性 。
大小与存储 。 大脑被限制在我们的头颅的形状下，无论如何也长不大；120米/秒的内部通讯速度也使得脑结构之间的交流得很慢 。 而计算机可以扩展到任何物理尺寸，允许更多硬件一起工作，不管是运行内存还是永久存储都比人类大多了 。
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