技术创新正处于加速状态。现今它正以每十年翻一番的速度增长。似乎这样的问题并不用怎么担心。
信息技术动力，性价比、速度、容量以及带宽正在以指数级速度递增，几乎每一年都要翻一番。这条原则还适用于其他领域，例如人类知识的总量。
对于信息技术而言，它蕴含了指数增长的第二个层次：其增长的指数速率也在以指数级速度的增长。当一种技术的效率变得更高，就会吸引更多的资源向它聚合，使其发展更为迅速，这也正是第二个层次指数增长出现的原因。如同当年计算机产业由很多重要的项目构成。如今计算机产业的总值已高于一万亿美元，所以研发的预算也相对更高。
人脑扫描是一种以指数级速度发展的技术，人脑扫描的时空分辨率和带宽每年都翻倍增长。我们已经拥有了充分的技术手段，来开始人类大脑运转原则的逆向工程解码。目前已经有数百处大脑活动区域的模型被发现，并且可以被仿真。预计在十年时间内，人们将会详细了解人类大脑所有区域的活动过程及模式。
周润泽将在这个10年结束的时候，实现用超级计算机硬件模拟人类智能，并非人工智能，并且在第二个10年结束的时候，实现用与个人计算机大小相同的设备模拟人类智能。在未来将会使用有效的软件来模拟人类智慧，对其进行建模，也就是人大脑的一个辅助品。
通过软件和硬件彻底地模拟人类智能，计算机将可以在未来全部都通过图灵机测试，那时机器智能和生物智能将没有任何区别，这也是周润泽希望实现的一个智能未来。
技术一旦发展到这个程度，计算机就能够融合传统的生物智能与机器智能的双重优势。
传统人类智能的优势包括模式识别能力和学习能力。在模式识别方面，人脑中的大量并行处理和自组织的特性是一种近乎完美的结构，该结构可以用于识别微妙的、不变的模型。
人类也可以从已有的经验中得到的洞察力和推断力，对新知识进行学习，其中包括通过语言聚合信息。人类智能的一个关键能力是它可以创造面向现实的思维模型，并且可以通过改变模型的属性进行“假设”分析。
传统机器智能的优势在于它可以存储数以亿计的事件，并且可以瞬间召回这些信息。
非生物智能的另一个优点是：一旦机器掌握了一项技能，便可以高速重复使用这项技能，并且极其精准、不知疲倦。
最重要的是，机器可以高速地共享资源；而相比之下，人类用语言进行知识交流的速度则慢得可怜。
非生物智能可以从其他机器下载技能和知识，并且最终可以实现对人类知识的下载。机器可以在近乎光速的速度下进行信号的处理和转换，而哺乳动物的大脑进行信号传输的速度仅为100m/s，这两者的速度比例接近300万比1。
到时候机器可以通过互联网理解并掌握人机文明的所有知识。机器可以共享资源、智能以及存储能力。两台机器或者说一百万台机器可以联合在一起成为一台机器，之后又可以相互分离。
大量的机器也可以瞬间组合成为一台机器，之后立即分离。这种现象人类称为相爱，但以生物自身的能力来看，这是短暂而不可靠。
这也就是天神如今做出那么多分体的原因，他正是为了验证这个设想，所以才做出了这么多的努力。
融合生物智能优势与人工智能优势，人脑识别模型的能力与非生物智能的速度、内存容量、精准度，以及交换知识与技能的能力，其力量将极为强大。
机器智能在设计、构造，也就是说机器智能并不会受到生物方面的限制，这些限制包括神经元之间切换的速度过慢或是颅腔空间过小等因素，以及持久的高性能等方面有足够的自由度。
一旦非生物智能将传统的人类与机器智能相结合，那么人类文明中的非生物智能部分就会持续地从机器的性价比、速度和容量的双倍指数增长中获益。
一旦机器拥有了像人类一样的设计和架构技能，仅仅更快的速度和更大的容量就可以使它们对自己的设计进行操控。人类正在通过生物技术进行类似的研究，例如改变人类的基因以及其他遗传信息，但是与机器只需改动它的程序相比，人类的速度慢得多，而且还受到了诸多限制。
生物具有内在的限制。例如任何活的有机体都是由单层的氨基酸排列而成的蛋白质组成的。由蛋白质组成的机体缺乏力量和速度。人类可以通过技术对生物机体的大脑和身体中所有的器官和系统进行改造，使其性能更具优势。
人类智能具有可塑性，拥有改变其结构的能力，现在对这一点的理解更为透彻。但是人类大脑的体系结构有自身的局限性。比方说我们颅腔内只能容纳上千个个神经节点。
与人类祖先相比，认知能力提升的一个重要原因是基因的改变，它使得大脑皮层和局部区域内的灰质增多。这一变化是随着时间缓慢地推移进化而来的，但它仍然受到大脑容量的限制。机器却可以重新设计自身，而没有容量的限制。仅仅通过纳米技术，不需要增大体积或消耗更多的能量，就可以使机器的容量比生物大脑的容量大得多。
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