逃逸的人工智能。一旦强人工智能实现，它可以很轻易地获得提高，其能力也会增倍，因为这是机器能力的根本特质。
随着强人工智能的到来，很快便会产生许多强人工智能，后者又开始自身的设计、理解和改进自身，从而很快演变成更多的能力，以及更加智能化的人工智能，这个充分过程会无限循环下去。每个周期不仅会创建一个更智能化的人工智能，而且比上一次循环花费更少的周期，这是科技发展（或任何进化过程）的本质。
前提是一旦实现强人工智能，它会立即成为迅速增长的超级智能，从而失去控制。
天神个人的看法略有不同，失控的人工智能在逻辑上是有效的，他需要考虑时机问题。一台机器达到了人类智力的水平并不会马上产生一个失控的现象。
这需要考虑到人类的智力水平是有限的。现在就有这样的例子——约有60亿个例子。
考虑这样一个场景，人类从一个购物中心带来由100人组成的一个小组。这个小组由理智的、受过良好教育的人构成。
然而如果这个小组被授予改善人类智慧的任务，进展就不会很大，即使他们也拥有人类智慧的模板。制造一个简单的计算机对他们来说可能也很辛苦。加速他们的思考能力和扩张这100个人的记忆容量也不会立即解决这个问题。
前面的内容已经指出，机器将会匹配并迅速超越各个领域顶级的人类技能。
因此，人类换成100名科学家和工程师。这是一组在技术上具有良好教育背景的人，他们将有能力改善设计。
如果一台机器的能力等效于100，最终1000或100万个受过技术培训的人的能力，每项操作的速度远远快于自然人，那么一个迅速加快的智能将最终实现。
一旦人家成功地建立了一台机器，并且其能通过图灵测试，随后将是一个统一的时代，在这个时代里，非生物智能将迅速增长。奇点预期的非凡扩展，人类的智慧数十亿计的翻番。
有愚蠢的谣言说人工智能已经失败，但人工智能在周围是无处无时无刻存在的。人们恰恰没有发觉，在汽车系统里调整燃油喷射系统的参数就是人工智能。
当下飞机的时候人工智能调度系统会为你开门。当你用一个微软软件的时候，都有人工智能系统试图解决你所做的事情，比如写信，它做得相当好。当看一个由计算机制作角色的电影时，作为一个群体的行为，它们都没有人工智能。当玩视频游戏时，你的对手就是人工智能系统。
天神在互联网当中，仍然能碰到有人声称人工智能在百年后已经枯竭，但这种论点相当于坚持认为互联网将在22世纪初灭亡。
互联网技术表现在带宽和价格方面：节点，服务器数量，以及电子商务的交易量在度过了低谷和萧条时期后，进入了平稳加速的繁荣期。人工智能也曾经是这样。
范式迁移，从铁路、人工智能、网络、电信到现在可能是纳米技术，中的技术成熟曲线通常开始于不切实际的期望，由于对促进因素缺乏了解而造成的的时期。虽然这一新的模式利用率成倍增加，但是早期增长缓慢，直到达到指数增长曲线拐点。
革命性变革的普遍预期是准确的，它们却是不同步的。当前景并非一帆风顺时，就进入了幻觉期。不过指数增长继续有增无减，多年后一个更加成熟、更切合实际的转变一定会发生。
天神看到19世纪铁路的迅速发展，随后便是普遍的破产，在他收集的历史文件中，发现了有一些早期没有兑付的铁路债券。
人类仍然受到几年前电子商务与电信业萧条的影响，这也导致了燃油经济的衰退，从那时起人类正走向复苏。
人工智能经历了一个相似的过早并过于乐观的时期，紧随其后的就是通用问题求解程序，这个程序找到了曾经难倒像罗素等数学家的定理的证明，早期的程序都来源于麻省理工学院人工智能实验室，这些程序可以解决大学生级别的学术能力测试问题，比如相似性和经历问题。
人工智能暴露问题出现在20世纪70年代，20世纪80年代是人工智能的萧条期，那时的人工智能无法转化为利润，那个年代也称为“人工智能的冬季”。
许多观察家仍然认为人工智能冬季是这个故事的结束，并且人工智能领域也无法创造任何东西。
然而，今天成千上万人工智能的应用都已经深深植根于每一个工业基础设施中。这些应用大部分是10~15年前的研究项目。
那些提问“人工智能到底会带来什么？”的人使我想起了在雨林中的旅客的疑问：“应该住在这里的许多物种去了哪里？”当数百种动植物在一个区域蓬勃繁衍时，它们已经与当地的生态紧密结合在一起了。
人类都顺利地进入了“狭义人工智能”时代，这个概念指的是人工智能正在扮演一个有用而又特定的功能，一旦需要人类智力发挥，人工智能就可以发挥到人的水平或者做得更好。
通常狭义的人工智能系统大大超过了人类的智力速度，能够提供管理和考虑成千上万个人同时进行工作。
这些时间框架相对于快速发展的互联网和电信的阶段周期（以年来衡量，而不是几十年）来说，人工智能的技术周期，数十年的热情成长，十年的幻灭，十五年在利用上的扎实推进，看上去有些漫长，但有两个因素必须考虑。
首先，由于互联网和电信周期相对较近，它们更受范式转型加速的影响，因此最近通过的周期要大大快于40年前开始的周期；其次人工智能革命将是人类文明要经历的最为深刻的变革，所以它要比那些成熟而又不太复杂的技术经历更长的时间。
理解了现象的技术本质，设计系统集中于该现象，并将它不断放大。例如科学家发现了曲面的一个微妙的性质，称为波努利原理。
气体例如空气在曲面上要比在平面上运行快得多。因此，空气压力在曲面上要比在平面上的低。通过了解、聚焦、放大这些奇妙发现的启示，人类在工程中创建了当前所有的飞行技术。一旦我们理解了智能的原理，我们也有相同的机会聚焦、集中并放大其能力。
人家可以发现理解、建模和模拟人类大脑的每个方面都在加速：包括大脑扫描的性价比和时间与空间分辨率；大脑机能的可用数据与知识的总量；大脑不同区域的模型与模拟的混合度。
人家已经有了一套从人工智能的研究中获取的强有力的工具，这个研究也经过了几十年发展的精炼与完善。大脑逆向工程通过全新包装、生物启示和自我组织等技术可以极大地提高这个工具包。
人类最终将能够运用工程能力来集中和放大人工智能，其智能化程度将是以百万亿倍超越现在人类的神经元连接。智能将从属于加速回归定律，该定律说明了现在每年信息技术的能力都在加倍。
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