布鲁斯·帕克（Bruce Parker）：史蒂文斯理工学院海事系统研究中心客座教授；著有《海洋的力量》（The Power of the Sea）
孙辈给了我们第二次观察、赞叹初生婴儿的学习系统的机会。被一种无法满足的好奇心驱使，他们以某种方式理解着身边的未知环境，并不断将其纳入自己的认知之中。而每次，他们从这个世界的千丝万缕中拼凑出新知时所表露出的纯粹喜悦，则揭示了我们生而有之、代代传承的幽默感。
这个世界上将不会有任何人工数字机器能够完全重复人类婴儿这种怀着纯粹的喜悦探索世界的过程。甚至有可能，没有任何人工机器的智能潜力将达到人类初生婴儿的水平。在经历了35亿年自然选择驱动的演化中，自然界中只有一个发展出抽象、自我意识、分析思维的物种。我们真的相信我们可以绕过整个进化过程，并创造出水准不相上下的智能吗？
把我们与动物界其他成员区分开的，绝不仅仅是进化产生的好奇心和理解世界的欲望。它还涉及我们的社会化合作和交流倾向，正是这些倾向让我们开始分享并传承所学的知识，最终让科学技术成为可能。为了进化出类似这样具有好奇心、社会合作和交流能力的复杂大脑，我们需要经历多少次基因突变和多少次自然界的淘汰？
这一切真的可以在数字机器中实现吗？许多认为能实现这一愿望的人觉得机器越来越快的计算能力是其优势。强大的计算能力固然可以让这些机器作出迅速而精准的决策，但机器能在无数可能性中作出最佳决策的前提是：它们只需与大型数字化数据库及千万条“if-then”命令打交道。借助如此蛮力的技术，这些机器不仅能击败国际象棋世界冠军，还能在极端情况下自动驾驶喷气式飞机，基于证券市场的复杂变化快速买卖股票，以及实现无数其他功能。计算能力还能给机器带来以假乱真的模仿人类的动作、判断，甚至情绪的能力（其实顶多算高科技提线木偶），即便它们永远无法产生真正的分析思维。一部机器或许能对自己做的决策有所监督，但那绝对算不上获得了人类般的自知和自觉。
这至少还需要有合适的软件。但我们又该如何开发出这样一款软件，能与大自然花费35亿年才用遗传密码记录下的大脑蓝图比肩？我们甚至连自己大脑的运行方式都还没弄清楚。有些人可能要搬出蕴藏于大脑结构中的高效并行计算能力来反驳了，但很可惜，那只是对人类大脑工作方式的不恰当描述而已。计算机系统中的并行计算功能仅仅是让我们能够同时处理多件任务而已——不得不承认这带来了创新，但本质上依然只是提高了计算速度而已。我们究竟能否在某个时候反向设计出大脑？这里说的不是神经回路或神经网络意义上的大脑（关于这方面的研究人类正在大踏步地前进），而是一种全局层面的设计，让数字机器能够以类似人类的方式抽象化思考、自我感知。
鉴于这类巨大的分析突破还遥遥无期，我们仅存的唯一手段似乎是写出模拟整个进化历程的程序。借助现阶段人工机器的高速计算能力，也许我们不必花费35亿年就能完成这一目标。我们还可以创造出有繁殖能力的数字化个体（会自我繁殖的程序），并赋予它们突变的特性。但推动这些个体进化成为思维机器将是一项艰难得多的任务。为了实现该方案，我们还必须设法创造一个带有自然选择式驱动力（实践操作中也可以是人工选择）的机器环境，或者其他能够促成必要改变的激励。我们能否使机器“渴望”那些迫使其获得更高智能的东西？
智能领域未来出现的任何进步，都更可能源于人类对目前拥有的唯一思维度机器（也就是我们自己）所做的事情。
自从创造了“社群”（家庭、部落、城镇、都市和国家）的概念之后，智人一族受自然选择驱动的进化便停止了——正因为弱小的个体也得到了保护，所以适者生存的自然选择过程不再继续。那些携带缺陷、本应早夭的人类寿命得以延长至可以繁衍后代的年纪。然而，今天的人类已经到了有能力通过基因工程改变种族的临界点。我们将在某个时候尝试通过分离出对应更高智商和更强分析能力的基因来提升自己的智能。我们发现这类基因之后，即便要彻底搞清楚它们的工作机制也需要一定的时间，更何况是在数字程序中正确地模拟出来。代替自然选择的人工选择将改写我们的遗传组成。
我们的未来更可能是提升生物智能，而不是机器智能。未来是吉是凶，都悬此一线。例如，我们可能会挑选那些确信可以提高智力的基因（甚至创造新的基因），但对新的基因组合会产生何种影响一无所知。我们是否会在毫无觉察的情况下改变了人类最宝贵的那些品质？在我们为了追求更高智能而不遗余力的时候，我们写在基因里的同情能力和与生俱来的社会纽带是否会以某种方式被抹去？从长远来看，人类又将走向何方？好奇心、智力，以及因社会化的需要产生的同情与合作——这些让人类得以走到今天的品质，涉及了一套复杂的基因组合。这些基因能通过人工选择产生吗？我们会失去它们吗？这些担忧或许阻止不了某些科学家一意孤行地利用人工选择。假如人工选择成为现实，我们的子孙将来会如何？
