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    注釋

    前言

    1.我的母親是一個天才的藝術家,專攻水彩畫。我的父親是著名的音樂家,貝爾交響樂團的指揮,昆伯勒學院音樂系前主席和創始人。

    2.湯姆·斯威夫特系列小說發表于1954年,由Grosset&Dunlap出版社發行,它由很多作者以Victor Appleton的筆名完成,1971年不再更新。少年湯姆·斯威夫特和他的伙伴巴德·巴克雷奔走于宇宙各地,探索陌生的地方,并使用外星際的工具(如房子大小的宇宙飛船)、空間站、飛行實驗室、三輪飛機、電子水中呼吸機、水陸兩用直升機、對抗體(對抗體能夠排斥其他事物,例如在水下對抗體排斥水,并形成一個氣泡,男孩們可以在氣泡中生存)。

    湯姆·斯威夫特系列小說的前9本包括:《Tom Swift and His Flying Lab》(1954),《Tom Swift and His Jetmarine》(1954),《Tom Swift and His Rocket Ship》(1954),《Tom Swift and His Giant Robot》(1954),《Tom Swift and His Atomic Earth Blaster》(1954),《Tom Swift and His Outpost in Space》(1955),《Tom Swift and His Diving Seacopter》(1956),《Tom Swift in the Caves of Nuclear Fire》(1956),和《Tom Swift on the Phantom Satellite》(1956)。

    3.這款程序稱為Select。學生填寫一份有300個條目的調查問卷。計算機軟件中包含一個數據庫,其中有3000多個學校的200萬條信息。該軟件通過學校信息與學生興趣、背景、學術水平等信息的匹配,可以為學生挑選出6~15所適合的學校。我們為1萬名學生提供了服務,后來將該程序賣給了Harcourt Brace World出版公司。

    4.《Age of Intelligent Machines》由麻省理工學院出版社于1990年出版,被美國出版商協會評為最佳計算機圖書。該書探討了人工智能的發展,并預測了機器智能對于哲學、社會、經濟等諸多方面的影響。該書主要內容是對23篇關于人工智能文章的補充,這些文章的作者包括Sherry Turkle、Douglas Hofstadter、Marvin Minsky、Seymour Papert以及George Gilder。關于該書的全部內容參見:http://www.KurzweilAI.net/aim。

    5.性能的重要指標(如性價比、帶寬、容量)使用“乘”(每增加一段時間,指標都會乘以一個系數)的方式而非“加”的方式增長。

    6.Douglas R.Hofstadter《G?del;Escher,Bach:An Eternal Golden Braid》(New York:Basic Books,1979)。

    第1章 六大紀元

    1.根據Transtopia網站((http://transtopia.org/faq.html#1.11)的定義,"Singularitarian"開始是由Mark Plus定義的,是指那些“信奉奇點這個概念的人”。這個詞條另外的定義是“奇點活躍分子”或“奇點之友”,即努力實現奇點的人。(Mark Plus,1991,《Singularitarian Principles》,Eliezer Yudkowsky,2000)。這個定義并未達成廣泛共識,很多超人學家認為"Singularitarians"的本意是“信仰奇點這個概念的人”,而非奇點的“活躍分子”或“朋友”。

    Eliezer S.Yudkowsky,在《The Singularitarian Principles》,1.0.2版(2000年1月1日,發表于http://yudkowsky.net/sing/principles.ext.html)中,提出了另外一個定義:Singularitarian是指那些相信通過技術可以創造高于人類智能的人,他們將為奇點到來而努力工作。Singularitarian是未來奇點的朋友、支持者、守護者和代理人。

    我的觀點:Singularitarian能夠發展奇點,并認為奇點代表各個方面、各種范疇知識的建設性動力,例如,先進的民主融合了集權主義和原教旨主義者的信仰系統和意識形態,并創造不同類型的知識:音樂、美術、文學、科學和技術。我認為Singularitarian是那些理解變革(變革將于21世紀到來)并深入思考奇點內涵對于他們生活的影響的人。

    2.我們將在第2章論述計算能力以加倍的速度增長。雖然單位成本制造的晶體管數量以每兩年翻一倍的速度增長,晶體管的運行速度也越來越快,但是還有對于晶體管很多方面的創新與改進。總體上說,單位成本的計算能力也以每年翻倍的速度增長。特別是大量的計算(每秒鐘的計算,即cps)引入到計算機國際象棋領域,其在20世紀90年代得以每年翻番的速度增長。

    3.約翰·馮·諾依曼,由Stanislaw Ulam在"Tribute to John von Neumann",《Bulletin of the American Mathematical Society》中轉述。馮·諾依曼(1903—1957)出生于布達佩斯的猶太銀行世家,1930年到普林斯頓大學教授數學。1933年,他成為普林斯頓高等研究院最早的6名教授之一,并將畢生的經歷獻給了那里。馮諾依曼的研究興趣非常廣泛:他開創了量子力學這一全新的領域;與Oskar Morgenstern一同創作了《Theory of Games and Economic Behavior》一文,改革了經濟學的研究;在早期計算機的邏輯設計方面,他也做出了突出的貢獻,其中包括于20世紀30年代后期,他所創建的MANIAC(數學分析、數字積分機和計算機)。

    Oskar Morgenstern曾經在《Economic Journal》(1958年3月)中"John von Neumann,1903—1957"的訃告中這樣描述馮諾依曼:“馮諾依曼深刻地影響著與他熟識的人的思想……他那淵博的知識、迅速的反應、敏銳的直覺令人肅然起敬。他經常在別人尚未開始的時候就將問題解決了。他的思維如此獨特,以至于很多杰出的科學家都自問:他是否代表著人類思想發展的全新階段。”

    4.請見第2章的注釋20和21。

    5.該會議于2003年2月19日至21日在美國加州的蒙特利舉行。會議的主題涉及干細胞研究、生物技術、納米技術、克隆和轉基因食品。關于大會演講者推薦的書籍,請見如下網址:http://www.thefutureoflife.com/books.htm。

    6.20世紀80年代,互聯網的規模(以接入互聯網的節點數及服務器數衡量)以每年翻倍的速度增長,但1985年節點的數量只有幾萬個。1995年節點的數量達到了幾千萬。到2003年1月,網絡軟件聯盟(http://www.isc.org/ds/host-count-history.html)宣布全球共有1.72億個網絡主機(網站服務器)。這個數量只代表節點總數的一小部分。

    7.在最廣泛的層次上,“人擇原理”聲明:物理學的基本常數必須與人類的生存和諧統一,如果它們不符合人類的要求,我們就不能觀察到它們。實現這一原則的一種有效方法是研究該常數,例如研究引力常數、電磁連接常數。如果這些常數的值在較小的范圍內有所偏離,那么智能生命將不可能存在于我們的宇宙中。例如,如果電磁連接常數變大,那么電子與其他之間將沒有粘合力;如果該常數減小,那么電子將無法在軌道中運行。換句話說,如果常數在極小的范圍內發生了偏移,分子將不會形成。那時宇宙就好像是“人擇原理”的支持者,通過微調手段來促使智能生命的進化。(惡意批評者如Victor Stenger聲稱微調完全不起作用,他認為在很多方面都有補償機制為生命打開更寬廣的窗戶。)

    人擇原理在當代宇宙理論假定多重宇宙的背景下提出(見本章注釋8和9),每層宇宙都有自己的法制。只有在那些允許人類存在的宇宙中,人類才能生存。

    更多內容可以參考John Barrow和Frank Tipler著的《The Anthropic Cosmological Principle》(New York:Oxford University Press,1988),還有Steven Weinberg的"A Designer Univers?",可在以下網址找到:http://www.physlink.coml Education/essay_weinberg.cfm。

    8.根據一些宇宙學的理論,是由很多大爆炸創造了多重宇宙(并行的多元宇宙或“氣泡”)。不同的物理參數和力量應用于不同的氣泡中,一些(至少一個)氣泡支持以碳原子為基礎的生命。請見如下參考文獻:See Max Tegmark,"Parallel Universes,"《Scientific American》(2003年5月):41-53;Martin Rees,"Exploring Our Universe and Others,"《Scientific American》(1999年12月):78-83;Andrei Linde,"The Self-Reproducing Inflationary Universe,"《Scientific American》(1994年11月):48-55。

    9.“多世界”或多元宇宙理論可以解釋量子力學及其相關的問題,它們融合了人擇原理。Quentin Smith做了如下總結:

    量子力學的傳統或哥本哈根解釋具有一系列的困難:因為該理論不適用于封閉宇宙的廣義相對論的時空幾何中。宇宙的量子狀態可以描述為一個波形函數,該函數具有變化的時空振幅,宇宙狀態的概率可以由相應階段波形函數的方形振幅確定。為了使宇宙能夠從不同概率下多點重合向其中的一點過渡(這一點是確實存在的),可以引入一種測量裝置以瓦解波形函數并決定宇宙在那個時刻的狀態。但這是不可能的。因為在宇宙的外部什么都沒有,也沒有用于瓦解波形函數的裝置。

    一種可能的解決方案是發展對于量子力學的解釋。量子力學本身并不受外部對其觀察和測量(測量對于哥本哈根解釋非常重要)的影響。量子力學在封閉系統的內部可以明確地表達。

    這是Hugh Everett在1957年發表的論文"Relative State Formulation of Quantum Mechanics"中做的解釋。疊加中的每一點都由波形函數所表示,并且認為該點包含觀察者(或測量裝置)的一種狀態,以及被觀察的系統的一種狀態。這樣“通過連續的觀察(或交互),觀察者聲明很多不同狀態的‘分支’”。每個分支表示不同的測量結果和對象系統狀態中相應的特征狀態。在一系列的觀察后,所有的分支都同時存在于疊加之中。

    每個分支均獨立于其他分支,所以觀察者并不知道“爆破式”的過程。對于每個觀察者來說,世界看起來的樣子與世界實際看起來的樣子相同。

    如果把宇宙作為一個整體,這意味著宇宙被均勻地分割為很多不同的分支,跟著測量將在其不同方面發生的類似的交互。每個分支都被認為是分離的世界,每個世界將不斷被分割成未來世界。

    上文出自Quentin Smith,"The Anthropic Principle and Many-Worlds Cosmologies",《Australasian Journal of Philosophy》63.3(1985年9月),可查閱http://www.qsmithwmu.com/the_anthropic_principle_and_many-worlds_cosmologies.htm。

    10.參見第4章關于人腦自組織原理和模式識別及操作原理的關系的完整論述。

    11.在“線性”圖(所有的圖形劃分都是相同的)中,不可能在有限的空間(如本書的一頁)內表達所有的數據(幾十億年)。而一幅對數圖可以通過繪制值的數量級,讓人們看到更大范圍的數據。

    12.Theodore Modis是墨西哥的Graduate School in Business Leadership in Monterrey的DUXX的教授,他試圖開發一種“準確的數學定義,以統治變化的進化和宇宙中的復雜度”。為了研究模式和這些變化的歷史,他對重要事件集合進行了數據分析,這些事件等同于重大變革。由于選擇性的偏差,他并不依賴于自己的事件清單,而是綜合了13種獨立的歷史上有關生物和科技的重要事件清單,清單來源如下:

    Carl Sagan,《The Dragons of Eden:Speculations on the Evolution of Human Intelligence》(New York:Ballantine Books,1989)。其他的數據由Modis提供。

    美國自然歷史博物館。其他的數據由Modis提供。

    《Encyclopaedia Britannica》中的“生命歷程中的重要事件”的數據集。

    Educational Resources in Astronomy and Planetary Science(ERAPS),Arizona大學,詳情參見http://ethel.as.arizona.edu/~collins/astro/subiects/evolve-26.html。

    Paul D.Boyer,生物學家,獲得了1997年諾貝爾獎,私人交流。其他的數據由Modis提供。

    J.D.Barrow和J.Silk,"The Structure of the Early Universe,"《Scientific American》242.4(1980年4月):118-28。

    J.Heidmann,《Cosmic Odyssey:Observatoir de Paris》,Simon Mitton(Cambridge,U.K.:Cambridge University Press,1989).

    J.W.Schopf,等,《Major Events in the History of Life》,symposium convened by the IGPP Center for the Study of Evolution and the Origin of Life,1991(Boston:Jones and Bartlett,1991)。

    Phillip Tobias,《Major Events in the History of Life》的第6章"Major Events in the History of Mankind"。

    David Nelson,"Lecture on Molecular Evolution I",http://drnelson.utmem.edu/evolution.html,以及"Lecture Notes for Evolution II",http://drnelson.utmem.edu/evolution2.html。

    G.Burenhult等,《The First Humans:Human Origins and History to 10000 BC》(San Francisco:HarperSanFrancisco,1993)。

    D.Johanson和B.Edgar,《From Lucy to Language》(New York:Simon&Schuster,1996)。R.Coren,《The Evolutionary Trajectory:The Growth of Information in the History and Future of Earth》,世界未來的進化研究(Amsterdam:Gordon and Breach,1998)。

    這些清單都是20世紀80年代或20世紀90年代完成的,包括了宇宙中發生的著名歷史事件,其中三項聚焦于人科動物進化的那段時期。一些較老的清單并不準確,但就事件本身而言,這些事件發生的相對位置是最有價值的。

    Modis融合了這些清單,并找到了重要事件簇,形成了他的“標準里程碑”。他通過整理清單中203項里程碑事件而形成了28個標準里程碑。Modis還單獨用Coren的清單去證實他的方法。詳細內容請見:T.Modis,"Forecasting the Growth of Complexity and Change,"《Technological Forecasting and Social Change》69.4(2002),http://ourworld.compuserve.com/homepages/tmodis/TedWEB.htm。

    13.Modis發現了由于清單所列事件數量的不同而引起的錯誤,以及由于不同清單中發生事件的時間不同所引發的錯誤(請見T.Modis,"The Limits of Complexity and Change,"《The Futurist》(2003年5月~6月),http://ourworld.compuserve.com/homepages/tmodis/Futurist.pdf)。所以它使用時間簇定義標準里程碑。一個里程碑代表一種平均標準偏差的錯誤假設。對于不是多個清單共有的事件,他“隨機地為其賦一個誤差值”。Modis也指出了其他源的錯誤——一些并不知道準確的信息的事件,或認為每個數據點同樣重要是不可能的——這些并沒有在標準誤差上反映。

    需要注意的是,Modis認為恐龍滅絕發生在距今5460萬年前是不準確的。實際時間還會更往后。

    14.典型的神經元重置時間在5ms的數量級,它每秒可以處理200條數字控制模擬事物。甚至可以解釋多種神經處理的非線性特征,其速度不到當代電路的百萬分之一,電路一次轉換不足1ns(請見第2章關于計算容量的分析)。

    15.洛杉磯自然實驗室的研究人員重新分析了放射性同位素的相對濃度,他們發現在過去的20億年間,世界上唯一已知的自然核反應(在西非的Oklo in Gabon)中精細結構常數的遞減和α粒子(光速與α成反比)。這可以解釋為以光速的小增長,雖然這種發現需要證明。請見:"Speed of Light May Have Changed Recently,"《New Scientist》,2004年6月30日,http://www.newscientist.comlnews/news.jsp?id=ns99996092.也可參見http://www.sciencedaily.com/releases/2005/05/050512120842.htm。

    16.史蒂芬·霍金在2004年7月21日的都柏林的科學會議上發表聲明,他在30年前關于黑洞的論斷是錯誤的。以前他說信息將被黑洞吞噬,并且永遠不會被取回。這與量子理論的觀點不符,量子理論認為信息永存。“科幻小說迷要感到失望了,如果信息是永存的,將不可能通過黑洞穿梭至其他宇宙中,”他說,如果你跳入黑洞,你擁有過的巨大能量將以損壞的形式重新回歸到我們的宇宙中,這種損壞的形式包含的信息有你原來的模樣(以一種難以識別的狀態)。“請見Dennis Overbye,”About Those Fearsome Black Holes?Never Mind,《New York Times》,2004年7月22日。

    17.黑洞表面是天體區域圍繞奇點的外部邊界或周長(黑洞中心的典型特征是無窮密度、無限壓力)。在黑洞表面內部,地心引力如此之大,以致光都無法逃離,量子效應使得黑洞表面輻射出射線。量子效應將引起粒子-反粒子對的形成,其中一個粒子將被吸入黑洞,而另一個粒子將作為輻射而噴射(稱為霍金輻射)。這就是為什么該區域稱為“黑洞”,該詞條由John Wheeler教授發明。黑洞最初由德國籍天體物理學家Kurt Schwarzschild于1916年在總結愛因斯坦廣義相對論的基礎上發現。黑洞存在于銀河系的中心,通過實驗的方法已經被觀測到。更多相關內容請見Kimberly Weaver,"The Galactic Odd Couple",http://www.scientifi-camerican.com,2003年6月10日;Jean-Pierre Lasota,"Unmasking Black Holes",《Scientific American》(1999年5月):41-47;史蒂芬·霍金,《A Brief History of Time:From the Big Bang to Black Holes》(New York:Bantam,1988)。

    18.Joel Smoller和Blake Temple,"Shock-Wave Cosmology Inside a Black Hole",《Proceedings of the National Academy of Sciences》100.20(2003年9月30日):11216-18。

    19.Vernor Vinge,"First Word",《Omni》(1983年1月):10。

    20.Ray Kurzweil,《The Age of Intelligent Machines》(Cambridge,Mass.:MIT Press,1989).

    21.Hans Moravec,《Mind Children:The Future of Robot and Human Intelligence》(Cambridge,Mass.:Harvard University Press,1988).

    22.Vernor Vinge,"The Coming Technological Singularity:How to Survive in the Post-Human Era",VISION-21 Symposium,sponsored by the NASA Lewis Research Center and the Ohio Aerospace Institute,March 1993.The text is available at http://www.KurzweiW.net/vingesing。

    23.Ray Kurzweil,《The Age of Spiritual Machines:When Computers Exceed Human Intelligence》(New York:Viking,1999)。

    24.Hans Moravec,《Robot:Mere Machine to Transcendent Mind》(New York:Oxford University Press,1999).

    25.Damien Broderick的兩部作品:《The Spike:Accelerating into the Unimaginable Future》(Sydney,Australia:Reed Books,1997)以及《The Spike:How Our Lives Are Being Transformed by Rapidly Advancing Technologies》(New York:Tor/Forge,2001)。

    26.這是John Smart的一篇概述,"What is the Sigularity",可以在以下網址找到:http://www.KurzweilAI.net/meme/frame.html?main=/articles/art0133.html。John Smart關于科技加速、奇點以及其他相關問題的文章請見以下網址:http://www.singularitywatch.com和http://www.Accelerating.org。John Smart負責召開"Accelerating Change"會議,該會議包括了以下相關主題“人工智能”,詳情請見:http://www.accelerating.org/ac2005/index.html。

    27.運行于人腦系統的大腦仿真將遠快于人類的生物大腦。雖然人腦得益于其大規模的并行處理方式(百萬億數量級的神經元內部連接和潛在的并發能力),但是連接的重置時間與當代電子設備相比極為緩慢。

    28.請見第2章的注釋20和21。

    29.請見本書附錄,那里用數學的方法分析信息技術的指數增長,該定律也可以不應用于計算的性價比趨勢。

    30.源于1950年發表的一篇論文《Mind:A Quarterly Review of Psychology and Philosophy》,計算機理論學家Alan Turig提出了著名的問題:“機器是否可以思考?如果計算機能夠思考,我們如何才能知道?”圖靈測試可以回答第二個問題。這個測試用如下的方式進行:專家委員會向遠方的回應者提出廣泛的問題,涉及愛情、時事、數學、哲學等,然后通過回應者的回答情況以判斷他是計算機還是人。圖靈測試是一種測量人類智能的方法,沒有通過該測試并不意味著智能較低。關于圖靈的這篇文章可以在以下網址找到:http://www.abelard.org/turpap/turpap.htm;還可參考《The Stanford Encyclopedia of Philosophy》,http://plato.stanford.edu/entries/turing-test,其中有關于該測試的進一步討論。

    還有一些欺騙的方法或算法可以讓機器通過圖靈測試,而方法本身并沒有全面地達到人類的智能水平。請見Ray Kurzweil的"A Wager on the Turing Test:Why I Think I Will Win",網址為http://www.KurzweilAI.net/turingwin。

    31.John H.Byrne,"Propagation of the Action Potential",《Neuroscience Online》,https://oac22.hsc.uth.tmc.edu/courses/nba/s1/i3-1.html,神經中行動潛能的傳播速度的范圍:100m/s(360km/h)到0.1m/s(0.36km/h)。

    可以參見Kenneth R.Koehler,"The Action Potential",http://www.rwc.uc.edu/koehler/biophys/4d.html,“哺乳動物運動神經的傳播速度是(10~120)m/s,而無髓感知神經的速度是(6~25)m/s(無髓神經在一條連續的直線上不會跳躍;膜透性增加允許高效地完成回路,但會減慢傳播的速度)”。

    32.2002年出版的《科學》雜志強調連環蛋白質在腦皮質擴張方面的重要作用。這種蛋白質負責形成大腦皮層表面的褶皺和凹槽;事實上正是這些褶皺增加了大腦的表面積,從而為更多的神經元提供空間。有的老鼠可以生產過多的這種蛋白質,所有它的大腦皮層更緊縮,褶皺也更多,相比該種蛋白質較少的老鼠來說,前者大腦皮層也有更大的表面積。原文出自:Anjen Chenn和Christopher Walsh,"Regulation of Cerebral Cortical Size by Control of Cell Cycle Exit in Neural Precursors",《Science》297(2002年7月):365-69。

    2003年,通過對比人類、黑猩猩和獼猴大腦皮質的基因表達,人們發現只有91種關于大腦組織和認知的基因是不同的。研究者發現90%的不同于上流調節相關(高級活動)。請見:

    M.Cacares等,"Elevated Gene Expression Levels Distinguish Human from Nonhuman Primate Brains",《Proceedings of the National Academy of Sciences》100.22(2003年10月28日):13030-35。

    盡管如此,University of California-Irvine College of Medicine的研究人員發現與腦體積相比,大腦中特定區域的灰質與智商的關聯更大,同時還發現只有6%的灰質與智商相關。這項研究還發現,因為這些與智商關聯的區域貫穿于整個大腦之中,而大腦中不可能有類似于大腦額葉等單一的“智能中心”。請見:"Human Intelligence Determined by Volume and Location of Gray Matter Tissue in Brain",University of California-Irvine新聞發布(2004年7月19日),http://today.uci.edu/news/release_detail.asp?key=1187。

    2004年的一項研究對比了人類神經系統的基因所表現的加速進化與其他靈長類生物,以及比較于所有靈長類生物與其他哺乳類生物的基因。Steve Dorus等,"Accelerated Evolution of Nervous System Genes in the Origin of《Homo sapiens》",《Cell》119(2004):1027-40,該論文描述了這一發現,該研究的領導者Bruce Lahn指出:“人類認知能力的進化并不是由于一些偶然的突變,而是源于數量巨大的突變,這些突變源于有利于復雜認知能力改善的自然選擇。”Catherine Gianaro,《University of Chicago Chronicle》24.7(2005年1月6日)。

    研究認為一種對于肌肉纖維基因MYH16的突變可以使人類擁有更大的大腦。這種突變使得原始人類的下頜縮小,所以人類并不像其他類人猿那樣擁有限制大腦尺寸的肌肉。Stedman等,"Myosin Gene Mutation Correlates with Anatomical Changes in the Human Lineage",《Nature》428(March 25,2004):415-18。

    33.Robert A.Freitas Jr.“在醫學納米技術中的探索性設計:一種機械人工紅細胞,”Artificial Cells,Blood Substitutes,and Immobil.Biotech.26(1998):411-30;http://www.foresight.org/Nanomedicine/Respirocytes.html;還可以參考Nanomedicine Art Gallery一文的圖像:(http://www.foresight.org/Nanomedicine/Gallery/Species/Respirocytes.html)可參考其獲獎動畫:(http://www.phleschbubble.com/album/beyondhuman/respirocyte01.htm)。

    34.Foglets是納米技術先驅Rutgers的J.Storrs Hall教授提出的概念。下面是他講話的一段:“納米技術是基于微小、自我復制機器人的概念。Utility Fog是對該思想的簡單擴充:假設微小的機器人(foglet)彼此相連,并按照我們的想法形成穩固的物體形狀,而不是通過一個原子一個原子地構建的呢?到那時,當我們厭倦了風格前衛的咖啡桌,那些構成桌子的機器人通過簡單的變換,我們就能得到典雅的、安妮女皇式的咖啡桌。”J.Storrs Hall的這篇"What I Want to Be When I Grow Up,Is a Cloud",《Extropy》,第3和第4部分,1994。2001年7月6日,發表于KurzweilAI.net,2001年7月6日,http://www.KurzweilAI.net/foglets.還可參見J.Storrs Hall,"Utility Fog:The Stuff That Dreams Are Made Of",《Nanotechnology:Molecular Speculations on Global Abundance》,B.C.Crandall等,(Cambridge,Mass.:MIT Press,1996),發表于2001年7月5日的KurzweilAI.net,網址是http://www.KurzweilAI.net/utilityfog。

    35.Sherry Turkle等,"Evocative Objects:Things We Think With",即將出版。

    36.請見第2章的圖"Exponential Growth of Computing"。該圖反映了直到21世紀末計算性價比的雙倍指數增長,那時價值1000美元的計算將提供1060cps。這將在第2章詳細論述,通過3種不同的分析方法得到的結論是,模仿人腦功能需要1015cps。一種更加保守的估計(假設需要模擬每一個突觸和樹突的非線性結構),對于人腦神經形態的模擬需要1019cps的計算能力。還有一個更保守的數字,我們需要1029cps的計算能力才能模擬1010個人的大腦。所以大約在2099年,1000美元能購買的1060cps計算能力將代表1031(10萬萬億)人的文明。

    37.18世紀早期動力織布機和其他紡織自動化機器的發明破壞了以家庭手工業為生的英國織工的生活,在此之前這種牢固的家庭經濟已經傳承了幾百年。經濟動力已經從家庭紡織發展到機器擁有者。根據傳說,一位年輕而愚鈍的男孩Ned Ludd破壞了兩個紡織廠的機器。自從那以后,只要工廠的設備被神秘破壞,任何有嫌疑的人會說,“又是Ned Ludd破壞的”。1812年,絕望的織工形成了一個秘密的組織——城市游擊隊。他們威脅恐嚇工廠主,很多工廠主都屈從了。當問及他們的領導是誰時,這些游擊隊員會回答:“當然是Ned Ludd司令。”雖然Ludd的追隨者起初通過暴力的方法破壞機器,但是后來還爆發了一系列的流血沖突。Tory政府無法容忍他們的行為,通過關押和絞刑示眾等方式打壓他們破壞機器和恐嚇工廠主的行為。雖然織工們無法進行持續可行的活動,當他們仍然是反對自動化和科技的有力象征。

    38.見本章注釋34。

    第2章 技術進化理論:加速回歸定律

    1.John Smart對于"Understanding Evolutionary Development:A Challenge for Futurists"一文的總結發表于World Futurist Society年會上。華盛頓,2004年8月3日。

    2.在Theodore Modis看來,進化中新紀元的標志性事件代表著復雜度的增加,詳見Theodore Modis的"Forecasting the Growth of Complexity and Change",《Technological Forecasting and Social Change》69.4(2002),網址為http://ourworld.compuserve.com/homepages/tmodis/Ted-WEB.htm。

    3.壓縮文件涉及數據傳輸(如互聯網上傳播的音樂和文本)和數據存儲兩方面內容。文件越小,其傳輸時間越短,存儲空間越小。信息論之父、數學家Claude Shannon在他的論文"A Mathematical Theory of Communication",《The Bell System Technical Journal》27(1948年7月~10月)中對數據壓縮進行了如下定義:數據壓縮是有可能的,因為數據中存在冗余,并且數據中的關鍵特征有融合在一起的可能性,例如音頻文件中的無聲狀態可以由一個表示無聲持續時間的值所代替,文本文件中的字母組合在壓縮文件中可以被編碼識別符所代替。

    如Shannon所解釋的,冗余可以通過無損壓縮的方式去除,這意味著壓縮不會使信息丟失。無損壓縮有一個限制,Shannon稱為熵速率(壓縮會增加數據的“熵”,其中實際的信息量反比于預先定義的數據結構)。數據壓縮將消除數據冗余,而無損壓縮在消除數據冗余的同時不會損失任何數據(這意味著原來精確的數據將被保留)。而有損壓縮可以用于圖形文件或流媒體的音頻、視頻文件,雖然它會導致信息的丟失,但通常情況下用戶是不會覺察到的。

    大多數的數據壓縮技術都會使用一種編碼,可將源文件中的基本單元(或符號)與編碼表映射。例如,文本文件中的所有空格都可以被一個單獨代碼和空格的數目所代替。壓縮算法通過建立這種映射關系,并使用編碼表建立一個新的文件。經過壓縮的文件將小于原始文件,并且易于傳輸和存儲。以下是關于無損壓縮的技術類別:

    ●游程壓縮,該算法使用一個代碼表示重復的符號,并用一個數值表示符號重復的次數(例如:Pack-Bits和PCX)。

    ●最小冗余編碼或簡單熵編碼,該編碼方式以概率為基礎,使用頻繁的符號的編碼長度最短(例如:霍夫曼編碼和算術編碼)。

    ●字典編碼器,該編碼器使用動態更新的符號字典來表示模式(例如:Lempel-Ziv、Lempel-Ziv-Welch和DEFLATE)。

    ●塊排序壓縮,該算法用重新組織字符的方法代替編碼表,而游程壓縮通常用于嚴重重復的字符串(例如:Burrows-Wheeler變換)。

    ●局部映射預測,該算法通過使用原文件中的字符集來預測文件中將會出現的下一個字符。

    4.Murray Gell-Mann,"What Is Complexity?",發表于《Complexity》,(New York:John Wiley and Sons,1995)。

    5.在不經壓縮的情況下,人類的遺傳代碼總量接近60億bit(大約1010)。理論上,一塊1kg重的石頭所包含的信息量為1027 bit,這是人類遺傳代碼的1017倍。請見第2章注釋57關于基因組壓縮的討論。

    6.當然,人由數量巨大的粒子構成,如果考慮到所有粒子的屬性,其所包含的信息量與等重量的石頭差不多。就石頭而言,其信息量并不需要像人類那樣描述其狀態。另外人類與石頭相比需要更多的信息以描述其特征。

    7.請見第5章的注釋175關于基因算法的描述。

    8.人類、黑猩猩、大猩猩、紅毛猩猩是人科動物的科學分類(人總科)。在500萬~700萬年前,人類由巨猿演化而來。人科中的人類還包含已經滅絕的物種(如H.erectus)以及現代人(H.sapiens)。

    黑猩猩的手指比人類手指長,但沒有人類手指那么直,其大拇指較短,缺乏力量而且不便于移動。黑猩猩可以使用棍子抽打,但無法緊握棍子。它們無法用力捏住物體,因為它們的大拇指無法與其他手指重疊以達到緊握物體的目的。現代人類的拇指較長,其他手指能夠沿著中心軸旋轉,所以人的拇指尖端可以接觸到其他手指的尖端,該特性稱為完全相對性。人類特有的這些屬性使其能夠準確并且有力地握住物體。甚至人類的祖先(例如,科學家在埃塞俄比亞發現距今300萬年前的更新紀靈長動物,稱為露西)能夠以更快的速度和更好的準確性投擲石塊。從那以后,科學家們斷定人類的手在投擲和摔打等方面持續改進(同時還伴隨著人類其他器官的改進),這使得人類明顯優于其他相似大小和重量的動物。詳情請見:

    Richard Young的"Evolution of the Human Hand:The Role of Throwing and Clubbing",《Journal of Anatomy》202(2003):165-74和Frank Wilson,《The Hand:How Its Use Shapes the Brain,Language,and Human Culture》(New York:Pantheon,1998)。

    9.圣菲研究所是研究復雜性和緊急系統相關技術和概念的先驅。Stuart Kauffman是其中研究范式混沌和復雜性的一位主要研發人員。Kauffman在《At Home in the Universe:The Search for the Laws of Self-Organization and Complexity》(Oxford:Oxford University Press,1995)一文中闡述道:“秩序的力量在于混沌的邊緣。”

    在《Evolution of Complexity by Means of Natural Selection》(Princeton:Princeton University Press,1988)一書中,John Tyler Bonner提出了以下幾個問題:“受精卵是如何變為一個完美的成人?”“一個細菌如何經歷了數百萬年的時間進化為一只大象?”

    John Holland是圣菲研究所另一位主要的思想家,主要研究方向為復雜性的新興領域。他的《Hidden Order:How Adaptation Builds Complexity》(Reading,Mass.:Addison-Wesley,1996)一書收錄了1994年他在圣菲研究所發表的一系列研究報告。另見John H.Holland的《Emergence:From Chaos to Order》(Reading,Mass.:Addison-Wesley,1998)和Mitchell Waldrop的《Complexity:The Emerging Science at the Edge of Order and Chaos》(New York:Simon&Schuster,1992)。

    10.熱力學第二定律解釋了為什么不存在一個完美的動力機,它可以利用燃料燃燒產生的全部能量來工作:一些熱量不可避免地散發到環境中。自然中相同的原理認為熱量可以從熱的平底鍋向冷空氣中傳遞,而其逆過程無效。該定律還假定封閉(孤立)系統隨著時間的遷移將變得越來越無序,也就是說將從有序變為無序。例如,冰片中的分子只有有限的幾種排布方式。所以一杯冰片的熵值要小于一杯水的熵值。水與冰相比擁有更多的分子排布方式,更大的自由度帶來了更高的熵。多樣性是另外一種思考熵的方法。一種狀態所能實現的方法越多,其多樣性就越高。因此,一堆混亂的磚頭與整齊堆砌的磚頭相比,前者擁有更高的多樣性(和更高的熵值)。

    11.Max More明確地表達了如下觀點:先進的技術通過融合和雜交的方式使得加速進程變得更快。參見Max More的"Track 7 Tech Vectors to Take Advantage of Technological Acceleration",《ManyWorlds》,2003年8月1日。

    12.更多信息請另見如下參考資料:J.J.Emerson等的,"Extensive Gene Traffic on the Mammalian X Chromosome",《Science》303.5657(2004年1月23日):537-40,http://www3.uta.edu/faculty/betran/science2004.pdf,Nicholas Wade的"Y Chromosome Depends on Itself to Survive",《New York Times》,2003年6月19日,以及Bruce T.Lahn和David C.Page的"Four Evolutionary Strata on the Human X Chromosome",《Science》286.5441(1999年10月29日):964-67,網址為http://inside.wi.mit.edu/page/Site/Page%20PDFs/Lahn_and_Page_strata_1999.pdf。

    人們將女性的第二個X染色體關閉稱為X失活,而基因只能通過一個X染色體來表達。研究表明來自父親的X染色體會在一些細胞中關閉,而來自母親的染色體會在另外一些細胞中關閉。

    13.關于人類基因工程請見"Insights Learned from the Sequence",網址為http://www.ornl.gov/sci/techresources/Human_Genome/project/journals/insights.html。盡管人類基因組已經被測序,但大多數基因代碼不能為(蛋白質合成)指定遺傳密碼(成為垃圾DNA),所以研究者仍然在爭論人類DNA中的30億個堿基對包含多少基因。盡管人類基因工程認為基因的數量超過10萬對,但當前的研究表明基因的數量不到3萬對。請見How Many Genes Are in the Human Genome?“http://www.ornl.gov/sci/techresources/Human_Genome/faq/genenumber.shtml)和Elizabeth Pennisi,”A Low Number Wins the GeneSweep Pool,《Science》300.5625(2003年6月6日):1484。

    14.Niles Eldredge和后來的Stephen Jay Gould于1972年提出了該理論(N.Eldredge和S.J.Gould的"Punctuated Equilibria:An Alternative to Phyletic Gradualism",發表于《Models in Paleobiology》(San Francisco:Freeman,Cooper)。從那時起,該話題便引起了古生物學家和進化生物學家的爭論,盡管該理論逐漸地獲得了認可。根據該理論,物種在數百萬年的進化過程中是相對穩定的。停滯后緊接著伴隨著更迭的爆發,那將導致新物種的出現和舊物種的滅絕(Elisabeth Vrba稱其為“顛覆性脈沖”)。它將影響著整個生態系統和很多不相關的物種。Eldredge和Gould提出一種需要新視角的模式:“無視和停滯是最具束縛性的一種偏見(不可避免地被認為是進化的缺失),它被認為是非主題的。很奇怪將所有古生物中最普通的現象當做是顯著而極具吸引力的。”參見S.J.Gould和N.Eldredge的"Punctuated Equilibrium Comes of Age",《Nature》366(1993年11月18日):223-27。

    參見K.Sneppen等的"Evolution As a Self-Organized Critical Phenomenon",《Proceedings of the National Academy of Sciences》92.11(1995年5月23日):5209-13;Elisabeth S.Vrba的"Environment and Evolution:Alternative Causes of the Temporal Distribution of Evolutionary Events",《South African Journal of Science》81(1985):229-36。

    15.誠如我將在第6章所討論的,如果光速并非信息向遙遠宇宙傳輸的一個基本限制,那么智能和計算將持續地以指數的方式傳播,直到支撐計算向整個宇宙傳播的物質和能量達到飽和。

    16.生物進化持續地與人類相關聯,但是像癌癥和病毒等疾病通過進化對抗人類(癌細胞和病毒可以通過進化來對抗各種治療措施,如化學藥物和抗生素)。但是人類智能在與生物進化智能的斗爭中能夠以智取勝:在基礎層面上攻擊疾病,通過使用“雞尾酒”策略,以正交(獨立)的方法同時對抗疾病。

    17.Andrew Odlyzko的"Internet Pricing and the History of Communications",AT&T實驗室研究,2001年2月8日經過修訂,網址為http://www.dtc.umn.edu/~odlyzko/doc/history.communications1b.pdf.

    18.Cellular Tele Communications and Internet Association,Semi-Annual Wireless Industry Survey,June 2004,http://www.ctia.orglresearch_statistics/index.cfm/AID/l0030

    19.電線、電話、收音機、電視、手機:FCC,網址為www.fcc.gov/Bureaus/Common_Carrier/Notices/2000/fc00057a.xls。Home Computers and Internet use:Eric C.Newburger,U.S.Census Bureau,"Home Computers and Internet Use in the United States:August 2000"(September 2001),http://www.census.gov/prod/2001pubs/p23-207.pdf。也可以參考"The Millennium Notebook",《Newsweek》,1998年4月13日,第14頁。

    20.以當前新的通信技術來衡量,現在范式遷移的速率每9年翻一番(大規模使用新發明——被美國四分之一的人口使用——的時間將減半)。請見注釋21。

    21.圖2-5顯示了在過去的130年間,一項發明被25%的美國人口使用所需的時間。電話的普及用了35年的時間,收音機的普及用了31年的時間(減少了11%時間,或者說在兩項發明間隔的21年間以每年0.58%的速度遞減)。收音機與電視機這兩項發明的時間間隔每年的遞減速度為0.6%,電視機與PC這兩項發明的時間間隔每年的遞減速度為1.0%,PC與移動電話這兩項發明的時間間隔每年的遞減速度為2.6%,移動電話與互聯網這兩項發明的時間間隔每年的遞減速度為7.4%。從1897年發明收音機到廣泛普及用了31年的時間,而從1991年互聯網的發明到其廣泛普及僅用了7年的時間——在過去的94年里時間減少了77%,以平均每年1.6%的速度減少。由此可以推斷在20世紀的這100年里發明廣泛普及的時間減少了79%。當前的發明普及的遞減速度為每年7.4%,故以當前的速度來說,發明廣泛普及的時間減少79%所需的時間只需要20年。以此速度計算,范式遷移增倍(也就是說發明普及減半的時間)的時間只需要9年。在21世紀該速率將11次翻番,即該速度將達到當前的211倍,也就是2000年的2000倍。實際的增長速率將更快,因為當前的增長速率如20世紀那樣,仍然穩定地增長。

    22.數據來自1967年~1999年的Intel的數據,請見Gordon E.Moore的"Our Revolution",網址為http://www.siaonline.orgfdownloads/Moore.pdf。數據來自2000年~2016年International Technology Roadmap for Semiconductors(ITRS),該數據在2002年和2004年更新,網址為http://public.itrs.net/Files/2002Update/2002Update.pdf和http://www.itrs.net/Common/2004Update/2004_00_Overview.pdf。

    23.ITRS生產DRAM的花費表示每一bit信息花費的數據。1971年~2000年的數據來自VLSI Research年,2001年~2002的數據來自ITRS的2002年更新的表7a,第172頁。2003年~2018年的數據來自ITRS的2004更新的表7a和7b,第20頁和第21頁。

    24.根據Intel和Dataquest的報告(2002年12月),參見Gordon E.Moore的"Our Revolution",網址為http://www.siaonline.org/downloads/Moore.pdf。

    25.Randall Goodall、D.Fandel和H.Huffet的"Long-Term Productivity Mechanisms of the Semiconductor Industry",Ninth International Symposium on Silicon Materials Science and Technology,2002年5月12日~17日,Philadelphia,由the Electrochemical Society(ECS)和International Sematech贊助。

    26.1976~1999的數據來自E.R.Berndt、E.R.Dulberger和N.J.Rappaport的Price and Quality of Desktop and Mobile Personal Computers:A Quarter Century of History,2000年7月17日,網址為http://www.nber.org/~confer/2000/si2000/berndt.pdf。2001~2016的數據來自ITRS的2002更新表4c:Performance and Package Chips:Frequency On-Chip Wiring Levels-Near-Term Years,第167頁。

    27.請見注釋26描述的時鐘速度(周期時間)和注釋24描述的晶體管代價。

    28.在微處理器方面Intel的晶體管:Microprocessor Quick Reference Guide,Intel Research,網址為http://www.intel.com/pressroom/kits/quickrefyr.htm。也可以參見Silicon Research Areas,Intel Research,http://www.intel.comlresearch/silicon/mooreslaw.htm。

    29.數據來源于Intel公司,請見:Gordon Moore的"No Exponential Is Forever……but We Can Delay 'Forever'",在International Solid State Circuits Conference(lSSCC)上發表,2003年2月10日,網址為ftp://download.intel.com/researchl silicon/Gordon_Moore_ISSCC_021003.pdf。

    30.Steve Cullen的"Semiconductor Industry Outlook",InStat/MDR,報告號:IN0401550SI,2004年4月,網址為http://www.instat.com/abstract.asp?id=68&SKU=IN0401550SI。

    31.來自World Semiconductor Trade Statistics,網址為http://wsts.www5.kcom.at。

    32.來自Bureau of Economic Analysis,U.S.Department of Commerce,網址為http://www.bea.gov/bea/dn/home/gdp.htm.

    33.請見本章注釋22~24和注釋26~30。

    34.來自International Technology Roadmap for Semiconductors,2002更新,International Sematech。

    35."25 Years of Computer History",網址為http://www.compros.com/timeline.html;Linley Gwennap的"Birth of a Chip",《BYTE》(1996年12月),網址為http://www.byte.com/art/9612/sec6/art2.htm;"The CDC 6000 Series Computer",網址為http://www.moorecad.com/standardpascal/cdc6400.html;"A Chronology of Computer History",網址為http://www.cyberstreet.comlhcs/museum/chron.htm;Mark Brader的"A Chronology of Digital Computing Machines(to 1952)",網址為http://www.davros.org/misc/chronology.html;Karl Kempf的"Electronic Computers Within the Ordnance Corps",1961年11月,網址為http://ftp.arl.mil/~mike/comphist/61ordnance/index.html;Ken Polsson的"Chronology of Personal Computers",網址為http://www.islandnet.com/~kpolsson/comphist;"The History of Computing at Los Alamos",網址為http://bang.lanl.gov/video/sunedu/computer/comphist.html(requires password);the Machine Room,網址為http://www.machineroom.org;Mind Machine Web Museum,網址為http://www.userwww.sfsu.edu/~hl/mmm.html;Hans Moravec,computer data,網址為http://www.frc.ri.cmu.edu/~hpm/book97/ch3/processor.list;"PC Magazine Online:Fifteen Years of PC Magazine",網址為http://www.pcmag.com/article2/0,1759,23390,00.asp;Stan Augarten,《Bit by Bit:An Illustrated History of Computers》(New York:Ticknor and Fields,1984);International Association of Electrical and Electronics Engineers(IEEE),《Annals of the History of the Computer》9.2(1987):150-53和16.3(1994):20;Hans Moravec的《Mind Children:The Future of Robot and Human Intelligence》(Cambridge,Mass.:Harvard University Press,1988);Rene Moreau的《The Computer Comes of Age》(Cambridge,Mass.:MIT Press,1984)。

    36.本章中的這幅圖標示為“對數圖”,但該圖從技術的角度來說是半對數圖,因為該圖形在時間軸上是線性的,而另一個軸上是對數的。但是為了方便起見,我將這些圖形稱為“對數圖”。

    37.參見附錄,該定律從數學的角度證明了計算能力(由單位花費每MIPS來衡量)為什么存在兩個層次上的指數增長(指數增長速率本身也在以指數速度增長)。

    38.Hans Moravec的"When Will Computer Hardware Match the Human Brain?"《Journal of Evolution and Technology》1(1998),網址為http://www.jetpress.org/volumel/Moravec.pdf。

    39.請見注釋35。

    40.人們用了90年的時間(1900年~1990年)才實現用1000美元創造1個MIPS的計算能力。現在每400天就可以使1000美元的MIPS數量翻番。因為當前的性價比是每1000美元2000 MIPS,所以現在我們以每天增加5 MIPS的速度改進性價比,或者說是以每5小時增加1個MIPS的速度。

    41."IBM Details Blue Gene Super Computer",《CNET News》,2003年3月8日,網址為http://news.com.com/2100-1008_3-1000421.html。

    42.請見Alfred North Whitehead的《An Introduction to Mathematics》(London:Williams and Norgate,1911),與此同時,他還與Bertrand Russell共同創作了三卷《Principia Mathematica》。

    43.該項目原計劃花費15年的時間,“人類基因組計劃比原計劃提前兩年半的時間,同時該項目的花費也比原計劃的27億美元低”。

    44.人類基因組計劃可參考:http://www.ornl.gov/sci/techresources/Human_Genome/project/privatesector.shtml;Stanford Genome Technology Center,http://sequence-www.stanford.edu/group/techdev/auto.html;National Human Genome Research Institute,http://www.genome.gov;Tabitha Powledge的"How Many Genomes Are Enough?"《Scientist》,2003年11月17日,http://www.biomedcentral.com/news/20031117/07。

    45.數據源自National Center for Biotechnology Information的"GenBank Statistics",2004年5月4日修訂,網址為http://www.ncbi.nlm.nih.gov/Genbank/genbankstats.html。

    46.British Columbia Cancer Agency和The American Centers for Disease Control只用了31天的時間便破譯了非典型性肺炎(SARS)的基因序列。兩個中心測序對比表明該病毒中的2萬9千個堿基對中只有10對不同。本項工作確認了SARS是一種冠狀病毒。CDC的主管Julie Gerberding博士將本次測序工作稱為“科學的成就已經遠遠超過歷史發展水平”。參見K.Philipkoski的"SARS Gene Sequence Unveiled",《Wired News》,2003年4月15日,網址為http://www.wired.com/news/medtech/0,1286,58481.00.html?tw=wn_story_related。

    而HIV的測序工作始于20世紀80年代,HIV1和HIV2測序工作分別于2003年和2002年完成,National Center for Biotechnology Information,網址為http://www.ncbi.nlm.nih.gov/genomes/framik.cgi?db=genome&gi=12171;HIV的序列數據庫由洛杉磯阿爾莫斯自然實驗室維護,網址為http://www.hiv.lanl.gov/content/hivdb/HTML/outline.htm。

    47.Mark Brader的"A Chronology of Digital Computing Machines(to 1952)",網址為http://www.davros.org/misc/chronology.html;Richard E.Matick的《Computer Storage Systems and Technology》(New York:John Wiley and Sons,1977);劍橋大學計算機實驗室,EDSAC99,網址為http://www.cl.cam.ac.uk/UoCCL/misc/EDSAC99/statistics.html;Mary Bellis的"Inventors of the Modern Computer:The History of the UNIVACcomputer-J.Presper Eckert and John Mauchly",網址為http://inventors.about.com/library/weekly/aa062398.htm;"Initial Date of Operation of Computing Systems in the USA(1950~1958)",源于1968 OECD data,網址為http://members.iinet.net.au/~dgreen/timeline.html;Douglas Jones的"Frequently Asked Questions about the DEC PDP-8computer",網址為ftp://rtfrn.mit.edu/pub/usenet/alt.sys.pdp8/PDP-8_Frequently_Asked_Questions_%28posted_every_other_month%29;《Programmed Data Processor-1 Handbook》,Digital Equipment Corporation(1960~1963),網址為http://www.dbit.com/greeng3/pdp1/pdp1.html#INTRODUCTION;John Walker的"Typical UNIVAC 1108 Prices:1968",網址為http://www.fourmilab.ch/documents/univac/config1108.html;Jack Harper的"LISP 1.5 for the Univac 1100 Mainframe",網址為http://www.frobenius.com/univac.htm;Wikipedia的"Data General Nova",網址為http://www.answers.com/topic/datageneralnova;Darren Brewer的"Chronology of Personal Computers 1972~1974",網址為http://uk.geocities.com/magoos_universe/comp1972.htm;www.pricewatch.com;網址為http://www.jcnews.com/parse.cgi?news/pricewatch/raw/pw-010702;網址為http://www.jcnews.com/parse.cgi?news/pricewatch/raw/pw-020624;網址為http://www.pricewatch.com(11/17/04);網址為http://sharkyextreme.com/guidesIWMPG/article.php/10706_2227191_2;《Byte advertisements》,1975年9月~1998年3月;《PCcomputing advertisements》,1977年3月~2000年4月。

    48.Seagate的"Products",網址為http://www.seagate.com/cda/products/discsales/index;《Byte advertisements》,1977~1998;《PCcomputing advertisements》,1999年3月;Editors of Time-Life Books的《Understanding Computers:Memory and Storage》(New York:Warner Books,1990);"Historical Notes about the Cost of Hard Drive Storage Space",網址為http://www.alts.net/ns1625/winchest.html;"IBM 305 RAMACcomputer with Disk Drive",網址為http://www.cedmagic.com/history/ibm-305-ramac.html;John C.McCallum的"Disk Drive Prices(1955-2004)",網址為http://www.jcmit.com/diskprice.htm。

    49.James DeRose的《The Wireless Data Handbook》(St.Johnsbury,Vt.:Quantrum,1996);First Mile Wireless,網址為http://www.firstmilewireless.coml;J.B.Miles的"Wireless LANs,"《Government Computer News》18.28(1999年4月30日),http://www.gcn.com/vo118_no28/guide/514-1.html;《Wireless Week》(1997年4月14日),網址為http://www.wirelessweek.com/toc/4%2F14%2F1997;Office of Technology Assessment的"Wireless Technologies and the National Information Infrastructure",1995年9月,網址為http://infoventures.com/emf/federal/ota/ota95-tc.html;Signal Lake的"Broadband Wireless Network Economics Update",2003年1月14日,網址為http://www.signallake.com/publications/broadbandupdate.pdf;BridgeWave Communications communication,網址為http://www.bridgewave.com/050604.htm。

    50,Internet Software Consortium(http://www.isc.org),ISC Domain Survey:Number of Internet Hosts,網址為http://www.isc.org/ds/host-count-history.html。

    51.如上。

    52.每年的12月,美國都市在互聯網的主干網絡上測試當年的平均流量。A.M.Odlyzko的"Internet Traffic Growth:Sources and Implications",《Optical Transmission Systems and Equipment for WDM NetworkingⅡ》,B.B.Dingel、W.Weiershausen、A.K.Dutta和K.-I.Sato等編輯,《Proc.SPIE》(The International Society for Optical Engineering)5247(2003):1-15,網址為http://www.dtc.umn.edu/~odlyzko/doc/oft.internet.growth.pdf;數據來源于2003~2004與A.M.Odlyzko的電子郵件溝通。

    53.Dave Kristula的"The History of the Internet"(發表于1997年3月,2001年8月更新),網址為http://www.davesite.com/webstation/nethistory.shtml;Robert Zakon的"Hobbes' Internet Timeline v8.0",網址為http://www.zakon.org/robert/internet/timeline;《Converge Network Digest》,2002年12月5日,網址為http://www.convergedigest.com/Daily/daily.asp?vn=v9n229&fecha=December%2005,%202002;V.Cerf的"Cerfs Up",2004,網址為http://global.mci.com/de/resources/cerfs_up/。

    54.H.C.Nathanson等的"The Resonant Gate Transistor",《IEEE Transactions on Electron Devices》14.3(1967年3月):117-33;Larry J.Hornbeck的"128 x 128 Deformable Mirror Device",《IEEE Transactions on Electron Devices》30.5(1983年4月):539-43;J.Storrs Hall的"Nano Computers and Reversible Logic",《Nanotechnology》5(July 1994):157-67;V.V.Aristov等的"A New Approach to Fabrication of Nanostructures",《Nanotechnology》6(1995年4月):35-39;C.Montemagno等的"Constructing Biological Motor Powered Nanomechanical Devices",《Nanotechnology》10(1999):225-31,網址為http://www.foresight.org/Conferences/MNT6/Papers/Montemagno/;Celeste Biever的"Tiny 'Elevator' Most Complex Nanomachine Yet",《New-Scientist.com News Service》,2004年3月18日,網址為http://www.newscientist.com/article.ns?id=dn4794。

    55.ETC Group的"From Genomes to Atoms:The Big Down",第39頁,網址為http://www.etcgroup.org/documents/TheBigDown.pdf。

    56.同上。

    57.雖然難以準確地確定基因所蘊含的內容,但是重復的堿基對數量顯然遠小于未經壓縮的數量總和。下面提供了兩種預測基因中壓縮信息的方法,這兩種方面均表明3000萬~1億字節的這一范圍是很高的。

    1)就未壓縮的數據而言,人類基因代碼中包含了30億個DNA梯階,每個可用兩bit信息編碼(因為每個DNA堿基對有四種可能性)。這樣算來,人類基因組共含有8億字節未經壓縮的信息。不能編碼的DNA稱為“垃圾DNA”,但現在已經可以清晰地認定它們在基因表達中扮演了重要角色。但是其編碼效率很低,存在大量的冗余(例如"ALU"序列重復出現了很多次),壓縮算法可以充分地利用這一特點而進行壓縮。

    由于基因數據庫中已經存儲著大量的數據,所以基因數據壓縮引起了大家的廣泛興趣。近來的研究表明,應用標準的壓縮算法可以去除基因數據中90%的冗余信息(例如應用bitperfect算法),參見Hisahiko Sato等的"DNA Data Compression in the Post Genome Era",《Genome Informatics》12(2001):512-14,網址為http://www.jsbi.org/journal/GIW01/GIW01P130.pdf。

    這樣我們就能夠無損地將人類的基因信息壓縮至8000萬字節(這意味著我們能夠完美地重新構建8億字節未經壓縮的基因組)。

    現在來考慮那些不用于蛋白質編碼的98%的基因組。即便使用標準的壓縮算法(使用字典的方法減少基因的冗余),不能編碼的DNA經壓縮后,其數據量將變得很低,這意味著我們可以使用一種算法通過較少的信息而達到相同的功能。由于我們正處于逆向工程基因組的早期階段,所以不能堅定地認為在保證各項功能的同時減少基因中的數據量。所以我們現在使用3000萬~1億這一范圍來表示基因組中信息的數據量。這一范圍的上界表示只使用壓縮算法而不是為簡化算法。

    只有部分(盡管是大部分)信息用于構建大腦的設計。

    2)另一個合理推斷如下,盡管人類基因包含30億堿基,但只有很小的一部分用于編碼蛋白質。現在估計大概有2萬6千個基因用于編碼蛋白質。如果我們假設那些基因平均有3千個堿基對是有效數據,那么它們將等價于7800百萬堿基。存儲一個DNA堿基需要2bit,這意味著需要2000萬字節空間存儲所有的信息(7800萬除以4)。在一個基因的蛋白質編碼序列中,3個DNA堿基對中每個密碼子翻譯為一個氨基酸。所以共有43(64)種可能的密碼子代碼,每個均有3個DNA堿基對構成。但是其中只有20個使用了終止密碼子(無效氨基酸)。剩余的密碼子與21個有效密碼子等效。而64中有效的組合需要6bit的存儲空間,存儲21種可能性需要4.4(log212)bit的信息,這樣便節約了1.6bit的信息(約為27%),這樣存儲信息總量降為1500萬字節。同時一些基于重復序列的標準壓縮算法在這也是可用的,盡管用于蛋白質編碼的DNA與垃圾DNA相比,其壓縮量較小,但是數據總量仍能下降至1200萬字節。但是我們需要加上可以控制基因表達的非編碼DNA。雖然這部分DNA是由基因組構成的,但它的信息量較少,且擁有大量的信息冗余,估計同樣需要1200萬字節存儲用于蛋白質編碼的DNA,所以我們總共大約需要2400萬字節存儲表達人類基因。從這個視角來看,3千萬~1億字節的數據量的估計是比較高的。

    58.浮點數可以精確地表示連續的值。一個浮點數由兩個比特序列構成。“指數”序列表示2的冪值,“基數”序列表示分數。增加基數序列中比特的數量,我們便可以增加準確性。

    59.Stephen Wolfram的《A New Kind of Science》(Champaign,Ⅲ.:Wolfram Media,2002)。

    60.關于數字物理理論的早期工作也是由Frederick W.Kantor發表的,《Information Mechanics》(New York:John Wiley and Sons,1977)。Kantor的論文可以從以下鏈接找到:http://w3.execnet.com/kantor/pm00.htm(l997);http://w3.execnet.com/kantor/1b2p.htm(l989)和http://w3.execnet.com/kantor/ipoim.htm(l982).http://www.kx.com/listbox/k/msg05621.html.

    61.Konrad Zuse的"Rechnender Raum",《Elektronische Datenverarbeitung》,1967。Konrad Zuse的由細胞組成的基于自動化的宇宙在2年后發表,《Rechnender Raum,Schriften zur Datenverarbeitung》(Braunschweig,Germany:Friedrich Vieweg&Sohn,1969)。英文翻譯版:《Calculating Space》,MIT Technical Translation AZT-70-164-GEMIT,1970年2月。MIT Project MAC,Cambridge,MA 02139.PDF。

    62.Edward Fredkin引自Robert Wright的"Did the Universe Just Happen?"《Atlantic Monthly》,1988年4月,網址為http://digitalphysics.org/Publications/Wri88a/html。

    63.同上。

    64.Fredkin的很多結果源于他對計算模型的研究,這些模型明確地表達了物理學的基本原則。參見Edward Fredkin和Tommaso Toffoli的經典文章:"Conservative Logic",《International Journal of Theoretical Physics》21.3-4(l982):219-53,網址為http://www.digitalphilosophy.org/download_documents/ConservativeLogic.pdf。與Fredkin的文章相似的內容還可以在Norman Margolus中找到,如"Physics and Computation,"Ph.D.thesis,MIT/LCS/TR-415,MIT Laboratory for Computer Science,1988。

    65.在我于1990年創作的《The Age of Intelligent Machines》一書中,我討論了Norbert Wiener和Ed Fredkin關于信息作為構建物理和其他現實層面內容的基礎。

    通過計算變換的方式表達所有的物理現象的復雜度被認為是一個巨大的挑戰,但是Fredkin持續地投入努力。在過去的10年間Wolfram在該領域做出了巨大的努力,但是交流僅限于物理界同樣對該主題感興趣的同仁。Wofram闡述了他的目標“并不是一個特殊的終極物理模型”,而是他對“物理的注釋”(本質上說是一個極為重要的挑戰),Wolfram描述“這樣一個模型將會有他所相信的特征”(《A New Kind of Science》,網址為http://www.wolframscience.com/nksonline/page-1043c-text)。

    在《The Age of Intelligent Machines》一書中,我討論過“現實的終極本質是模擬還是數字的問題”,并指出“隨著我們對于自然過程和智能過程探究的深入,我們將會發現這一過程的本質通常是模擬信息和數字信息交替的過程”。為了說明該問題,我將討論聲音。在我們的大腦中,音樂可以用耳蝸中數字化的錄制神經元來表示不同的頻段。在空氣和線路中,它又是一種模擬現象。聲音在壓縮的磁盤中以數字的形式表達,并通過數字電路解碼。但是數字電路由帶有閾值的晶體管組成,它們又是模擬的揚聲器。作為揚聲器,晶體管可以操作獨立的電子,所以它們又可以被數字化地計算,在更深的層次上,電子從屬于模擬的量子場。在更深層次上,Fredkin和Wolfram為這些聯系方程提供了理論化的數字(計算的)基礎。

    值得注意的是,一些人在建立物理的數字化理論方面取得了成功,我們將通過實現計算和細胞自動機的鏈接的方法來檢驗更深層的機制。也許那些使宇宙正常運行的細胞自動機是更基礎的模擬現象,例如晶體管從屬于一個閾值,使其完成數字化的操作。這樣為物理建立數字化的基礎將不會引起哲學上的爭論,如現實的終極形態是數字的還是模擬的。盡管如此,建立一個可行的計算模型仍然是一個非凡的成就。

    那么這種事情發生的可能性有多大?我們可以輕易地建立一種已存在的證據以表明物理的數字化模型是可行的,因此連續方程經常被表達為離散值和離散變換的準確程度。畢竟這是計算的基礎性原理。但是連續方程具有根本的復雜性,它將違反愛因斯坦關于事物的聲明“盡可能簡單,而不是簡單一些”。現實的問題是,我們能否通過使用細胞自動機算法,以更精深的方法來表達基礎關系。測試物理學的一種新理論在于是否有能力驗證它的預測。需要至少有一種非常重要的方法來驗證,這對于以細胞自動機為基礎的理論極為重要,因為可預測性的降低是細胞自動機的一個基礎性的特征。

    Wolfram將宇宙描述為一個巨大的網絡節點。這些節點并不存在于“空間”中,而是存在于我們能夠感知的另外一種空間,該空間是由貫穿網絡節點的現象遷移創造的。人可以輕易地通過想象構建為任意所需粒度建立三維網絡的方法,以構建用于表達“樸素”物理現象的網絡。像“粒子”和“波”這樣可以穿越空間的現象被“細胞滑翔”所表示,這是每個計算周期網絡中的先進模式。“生活”(基于細胞自動機)游戲的愛好者將識別普通的滑翔機現象和多樣性的模式,該模式可以平穩地穿越細胞自動機網絡。光速是天文計算機的時鐘速度,因為滑翔使得每個計算周期推進一個細胞。

    愛因斯坦的廣義相對論將重力描述為空間本身的擾動,好像我們所處的三維世界是無法看到的四維空間的一種彎曲,它明確地代表著一種模式。我們可以想象四維網絡代表著明顯的空間彎曲,同樣它也代表著三維空間的彎曲。網絡在一些區域是密集的,這代表了時空彎曲的等價物。

    細胞自動機的概念解釋熵(無序度)的增加是有效的(熵的概念蘊含于熱力學第二定律中)。我們假設構建宇宙的細胞自動機規則是第四個規則(見正文)——另外宇宙事實上是一個沒有活力的地方。Wolfram主要的觀察結果是第四類細胞自動機的快速生產具有很顯然的隨機性(盡管它具有確定的過程),我們可以通過布朗運動觀察到這種隨機性,并且其蘊涵于第二定律中。

    狹義相對論更難理解。牛頓模型可以與細胞網絡簡單對應。但是牛頓模型不適用于狹義相對論。在牛頓世界中,如果一輛火車以80km/h的速度行駛,在并行的軌道上你駕駛的汽車以60km/h的速度行駛,那么火車將以20km/h遠離你。但是在狹義相對論的世界中,如果你以3/4的光速離開地球,對于你來說,光似乎仍以全光速遠離你。根據這種看似矛盾的觀點,對于兩個觀察者來說,物體的尺寸和運行的主觀時間都依賴于相對速度。這樣空間與節點的明確對應將更加復雜。本質上每個觀察者都需要它自己的網絡。但在狹義相對論中,我們可以從本質上應用相同的變換:從“牛頓”網絡到牛頓空間。但是很明顯,在狹義相對論中應用這種方法已經無法達到更加簡化的結果。

    細胞節點所代表的現實有利于理解量子力學中的一些現象。它可以解釋量子現象中明顯的隨機性。例如粒子-反粒子對的突然的隨機出現。我們可以在第四類細胞自動機中發現相同類型的隨機。盡管是預先確定的,但是第四類細胞自動機是無法預測的(不同于運行細胞自動機),也是隨機的。

    這并不是一種新的觀點。它等價于量子力學公式中的“隱藏變量”,這說明了存在一些變量我們是不能訪問的,而這些變量控制了我們所觀測到的隨機行為。量子力學中隱藏變量的概念與量子力學公式相矛盾。這一概念并不被量子物理學家所接受,因為這需要使用一種特殊的方法并進行大量的假設才能將其論證清楚。但這并不能作為反對這一概念的論據。宇宙的存在本身就需要通過一種非常精確的方式提出很多假設。但是我們正處在這個宇宙中。

    一個重要的問題是如何驗證隱藏變量理論?如果基于細胞自動機類似的過程,隱藏的變量將是確定的,但也是不可預知的。我們需要找到一些其他方法來揭示這些隱藏變量。

    Wolfram的宇宙網絡概念提供了一個潛在的觀點以說明量子糾纏和波動函數衰竭現象。其中波動函數衰竭可以追溯粒子模糊不清的屬性(如位置),可以從細胞網絡的角度來解釋現象與觀察者之間的交互。作為觀察者,我們生存于網絡之中。我們從細胞力學中得知兩個交互的實體之間不能發生改變,這便是波動函數衰竭的基礎。

    Wolfram寫道:“如果宇宙是一個網絡,即便從空間上來說粒子之間距離很遠,但彼此仍然被連接在一起。”這解釋了近來關于非區域性行為的實驗,非區域性行為涉及兩個彼此相距很遠的“量子糾纏”粒子。愛因斯坦稱之為“超距作用”并否認了這個概念,但是近來的實驗表明了這個概念的正確性。

    一些現象更適于用細胞自動機網絡來解釋。一些建議看起來是很有說服力的,但是Wolfram已經清晰地陳述了,事實上若將物理轉變為連續的細胞自動機的系統是難以完成的。

    Wolfram在哲學方面拓展了他的討論,他“解釋”了以自由的現象作為決策是明確的,但又是無法預測的。如果不通過實際的操作過程,將沒有辦法預測細胞過程的結果,由于沒有模擬器能夠比宇宙本身運行得更快,所以也就沒有辦法預測人類的決策。所以即便我們的決策預先確定,但是仍然無法事先預知結果。盡管如此,這仍沒有充分地闡明這個概念。就可預測性降低而言,這一觀察可以作為大多數物理過程的結果——例如塵埃落地。因此該觀點等價于人類關于隨機落下的塵埃的自由意愿。當Wolfram聲明人腦中處理過程“計算等價”于其他的過程(如流體動蕩)時,他的這一觀點便形成了。

    自然界中的一些現象(例如云、海岸線)以重復簡單過程為特征,如細胞自動機和分形,但是智能的模式(如人腦)需要進化過程(或者逆向工程這一過程的結果)。智能是一種啟發式進化的結果,在我看來,世界上最強大的力量終將超越自然的力量。

    總之,Wolfram宏偉的論述向人們描述了一幅極具吸引力而又被高估的不完整的畫面。Wolfram加入了一個成長中的社區,該社區用于保存信息的模式,而非物質和能量,并認為信息是構建現實的基礎。Wolfram增加了以下知識,即信息模式如何創造我們所經歷的世界。我希望與Wolfram及其同事共同工作一段時間,使得我們能夠為世界構建一個更穩固、更具普適性的視角。

    第四類細胞自動機的低預測性構成了一些生物系統復雜性的基礎,同時代表了一種重要的生物范式(該范式可通過技術模擬)。它無法解釋生物,但卻仍然可以解釋所有物理現象。如果Wolfram或其他人能夠成功地以細胞自動機操作及其模式為方法來表達物理世界,那么Wolfram的這本書將實至名歸。無論如何,我堅信本書是有關本體論的非常重要的一本書。

    66.規則110聲明在如下提案件中細胞的顏色是白色的:1)該細胞先前的顏色是白色并且鄰居細胞是全黑或全白的;2)該細胞先前的顏色是白色并且其鄰居細胞一個是白色的一個是黑色的;其他情況下,細胞的顏色都是黑色的。

    67.Wolfram,《New Kind of Science》,第4頁,網址為http://www.wolframscience.com/nksonline/page-4-text。

    68.請注意,量子力學的一些解釋隱含地說明了世界并不基于明確的規則,并且對于內在的量子范疇的每一次交互都存在著一種內在的量子隨機性。

    69.如注釋57所論述的,未經壓縮的人類基因組共含有60億bit的信息(數量級為1010bit),而經過壓縮的基因組共含有3000萬~1億字節的信息。當然其中的一些設計信息被應用于其他習慣。假設將所有的1億字節信息用于設計大腦,那么保守地估計,染色體中用于設計人腦的信息量高達109bit。我們將討論對于“個體神經連接層次上的人類記憶”的估計,其中包括成人大腦中“連接模式和神經質濃縮”的1018bit的信息。該數值是染色體中用于描述大腦設計所需信息的1億倍(109)。這逐漸發生于大腦在與環境交互式時的自我組織。

    70.參見《The Age of Spiritual Machines:When Computers Exceed Human Intelligence》(New York:Viking,1999),第30~33頁,該書的"Disdisorder"和"The Law of Increasing Entropy Versus the Growth of Order"內容中有詳細討論。

    71.通用計算機可以接受來自其他計算的輸入,并模擬其他計算。模擬的速度會比較慢。

    72.C.Geoffrey Woods的"Crossing the Midline",Science 304.5676(2004年6月4日):1455-56;Stephen Matthews的"Early Programming of the Hypothalamo-Pituitary-Adrenal Axis",Trends in Endocrinology and Metabolism 13.9(2002年11月1日):373-80;Justin Crowley和Lawrence Katz的"Early Development of Ocular Dominance Columns",Science 290.5495(2000年11月17日):1321-24;Anna Penn等的"Competition in the Retinogenicu1ate Patterning Driven by Spontaneous Activity",Science 279.5359(1998年3月27日):2108-12。

    73.圖靈機有7個命令:1)讀取磁帶,2)向左移動磁帶,3)向右移動磁帶,4)在磁帶上寫0,5)在磁帶上寫1,6)跳轉到另外的命令,7)停止。

    74.書中最令人印象深刻的分析是,Wolfram認為只有兩種狀態5種可能顏色的圖靈機是一種通用的圖靈機。而40年來我們認為通用圖靈機遠比上述的復雜。另一個讓人印象深刻的是Wolfram證明了110規則可以通過合適的軟件用于通用計算。當然,如果沒有合適的軟件,那么通用計算是無法執行任務的。

    75.“非”門將兩個輸入變為一個輸出。只有當輸入A和B都是非時,輸入才為真。

    76.請見The Age of Intelligent Machines的"A nor B:The Basis of Intelligence?"(Cambridge,Mass.:MIT Press,1990),網址為http://www.KurzweilAl.net/meme/frame.html?m=12。

    77.United Nations Economic and Social Commission for Asia and the Pacific,"Regional Road Map Towards an Information Society in Asia and the Pacific,"ST/ESCAP/2283,http://www.unescap.org/publications/detail.asp?id=771;Economic and Social Commission for Western Asia,"Regional Profile of the Information Society in Western Asia,"October 8,2003,http://www.escwa.org.lb/information/publications/ictd/docs/ictd-03-11-e.pdf;John Enger,"Asia in the Global Information Economy:The Rise of Region-States,The Role of Tele Communications,"International Conference on Satellite and Cable Television in Chinese and Asian Regions,communication Arts Research Institute,Fu Ien Catholic University,June 4-6,1996.

    78.參見"The 3 by 5 Initiative",Fact Sheet 274,2003年12月,網址為http://www.who.int/mediacentre/factsheets/2003/fs274/en/print.html。

    79.1998年的風險投資(101億美元)中,76%用于技術投資。(PricewaterhouseCoopers news release,"Venture Capital Investments Rise 24 Percent and Set Record at $ 14.7 Billion,PricewaterhouseCoopers Finds,"February 16,1999),1999年風險投資(320億美元)的90%用于技術公司(PricewaterhouseCoopers news release,"Venture Funding Explosion Continues:Annual and Quarterly Investment Records Smashed,According to PricewaterhouseCoopers Money Tree National Survey,"February 14,2000)。在高科技衰退的那段時間,風險投資有所下降,但是在2003年的第二季度,僅軟件公司便獲得了近10億美元的投資。1974年美國制造行業的42家公司總共獲得2640萬美元的風險投資(相當于1992年8100萬美元)。參見Samuel Kortum和Josh Lerner的"Assessing the Contribution of Venture Capital to Innovation" RAND Journal of Economics 31.4(2000年冬季):674-92,網址為http://econ.bu.edu/kortum/rje_Winter00_Kortum.pdf。如Paul Gompers和Josh Lerner所述,“風險投資從20世紀70年代開始迅速增加”Gompers和Lerner的The Venture Capital Cycle,(Cambridge,Mass.:MIT Press,1999)。請見Paul Gompers的"Venture Capital",Handbook of Corporate Finance:Empirical Corporate Finance,網址為http://mba.tuck.dartmouth.edu/pages/faculty/espen.eckbo/PDFs/Handbookpdf/CH11-VentureCapital.pdf。

    80.關于“新經濟”技術源于對“舊經濟”工業改造的說明請見Jonathan Rauch的"The New Old Economy:Oil,computers,and the Reinvention of the Earth",Atlantic Monthly,2001年1月3日。

    81.U.S.Department of Commerce,Bureau of Economic Analysis(http://www.bea.doc.gov),請見以下網站,Table 1.1.6:http://www.bea.doc.gov/bealdn/nipaweb/SelectTable.asp?Selected=N。

    82.U.S.Department of Commerce,Bureau of Economic Analysis,http://www.bea.doc.gov.

    1920-1999 data from:Population Estimates Program,Population Division,U.S.Census Bureau,"Historical National Population Estimates:July 1,1900 to July I,1999,"http://www.census.gov/popest/archivesl1990s/popdockest.txt;2000-2004 data from http://www.census.gov/popest/states/tables/NST-EST2004-01.pdf.

    83."The Global Economy:From Recovery to Expansion,"Results from Global Economic Prospects 2005:Trade,Regionalism and Prosperity(World Bank,2004),http://globaloutlook.worldbank.org/globaloutlook/outside/globalgrowth.aspx;"World Bank:2004 Economic Growth Lifts Millions from Poverty,"Voice of America News,http://www.voanews.com/english/2004-11-17-voa41.cfrn.

    84.Mark Bils and Peter Klenow,"The Acceleration in Variety Growth,"American Economic Review 91.2(May 2001):274-80,http://www.klenow.com/Acceleration.pdf.

    85.請見注釋84、86和87。

    86.U.S.Department of Labor,Bureau of Labor Statistics,2004年6月3日的新聞報道。可以從以下連接獲得該報道:http://www.bls.gov/bls/productivity.htm。

    87.Bureau of Labor Statistics,Major Sector Multifactor Productivity Index,Manufacturing Sector:Output per Hour All Persons(1996=100),http://data.bls.gov/PDQ/outside.jsp?survey=mp(Requires JavaScript:select"Manufacturing,""Output Per Hour All Persons,"and starting year 1949),or http://data.bls.gov/cgibin/srgate(use series "MPU300001,""AllYears,"and Format 2).

    88.George M.Scalise,Semiconductor Industry Association,in"Luncheon Address:The Industry Perspective on Semiconductors,"2004 Productivity and Cyclicality in Semiconductors:Trends,Implications,and Questions-Report of a Symposium(2004)(National Academies Press,2004),p.40,http://www.nap.edu/openbook/0309092744/html/index.html.

    89.數據來自Kurzweil Applied Intelligence,現在是ScanSoft(formerly Kurzweil Computer Products)的子公司。

    90.eMarketer,"E-Business in 2003:How the Internet Is Transforming Companies,Industries,and the Economya Review in Numbers,"February 2003;"US B2C E-Commerce to Top $90 Billion in 2003,"April 30,2003,http://www.emarketer.com/Article.aspx?1002207;and "Worldwide B2B E-Commerce to Surpass $1 Trillion By Years End,"March 19,2003,http://www.emarketer.com/Article.aspx?1002125.

    91.IT經濟分享能力的增倍時間為23年。U.S.Department of Commerce,Economics and Statistics Administration,"The Emerging Digital Economy",表2,網址為http://www.technology.gov/digeconomy/emerging.htm。

    92.美國教育支出增倍時間23年。National Center for Education Statistics,Digest of Education Statistics,2002,網址為http://nces.ed.gov/pubs2003/digest02/tables/dt030.asp。

    93.The United Nations預測2000年全球資本市場總額為37萬億美元。United Nations,"Global Finance Profile",《Report of the High-Level Panel of Financing for Development》,2001年6月,網址為http://www.un.org/reports/financing/profile.htm。

    如果我們能夠感知未來的增長速率將以每年2%的速率增加(與當前的預期相比),考慮到每年的折扣率(與當前對比)為6%,考慮到當前價值的增加源于僅僅20年來以復利和折扣來計算未來的增長,那么其價值將變為原來的3倍。隨后的內容指出,這種分析并沒有考慮折扣率的增加,該折扣率源于對未來增長的一種感知。

    第3章 達到人腦的計算能力

    1.Gordon E.Moore,"Cramming More Components onto Integrated Circuits,"Electronics 38.8(April 19,1965):114-17,ftp://download.intel.com/research/silicon/moorespaper.pdf.

    2.摩爾在1965年發表文章預測組件的數量每年會翻一番,在1975年,它將這一數字修訂為每兩年翻一番。然而,由于組件越小的運行速度越快(因為電子運行距離變小),性價比每兩年不止是翻兩番,所以整體的價格與功效比(每個晶體管周期的花費)每13個月下降一半。

    3.Paolo Gargini quoted in Ann Steffora Mutschler,"Moores Law Here to Stay,"Electronics Weekly.com,July 14,2004,http://www.electronicsweekly.co.uk/articles/article.asp?liArticle ID=36829.See also Tom Krazit,"Intel Prepares for Next 20 Years of Chip Making,"Computer-world,October 25,2004,http://www.computer world.com/hardwaretopics/hardware/story/0,10801,96917,00.html.

    4.Michael Kanellos,"High-rise' Chips Sneak on Market,"CNET News.com,July 13,2004,http://zdnet.com.com/2100-1103-5267738.html.

    5.Benjamin Fulford,"Chipmakers Are Running Out of Room:The Answer Might Lie in 3-D,"Forbes.com,July 22,2002,http://www.forbes.com/forbes/2002/0722/173_print.html.

    6.NTT新聞稿,"Three-Dimensional Nanofabrication Using Electron Beam Lithography",2004年2月2日,網址為http://www.ntt.co.jp/news/news04e/0402/040202.html。

    7.László Forró和Christian Schonenberger,"Carbon Nanotubes,Materials for the Future",Europhysics News 32.3(200l),http://www.europhysicsnews.com/full/09/article3/article3.html。還可見http://www.research.ibm.com/nanoscience/nanotubes,該網頁將展示納米管的全貌。

    8.Michael Bernstein,美國化學會通信稿,"High-Speed Nanotube Transistors Could Lead to Better Cell Phones,Faster Computers",2004年4月27日,網址為http://www.eurekalert.org/pub_releases/2004-04/acs-nt042704.php。

    9.我估計一個基于納米管、支持電路和連接需要大約10納米的立方體(晶體管將是其一小部分)或103立方納米,這是個保守估計,因為單壁納米管的直徑僅僅是1納米,1英尺=2.54cm=2.54×107ns,這樣,1立方英尺=2.543×1021=1.6×1022立方納米。所以,1英尺的立方體可以提供1.6×1019個晶體管。由于每一個計算機需要大約107個晶體管(它們比可以在人類神經元連接間進行計算的裝置更加復雜),我們可以支持1012(1萬億)次的平行計算。基于納米晶體管的計算機每秒進行10

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