《如何創造思維》作者雷·庫茲韋爾是21世紀最具洞察力的思想家和未來學家、“庫茲韋爾定律”創立者，美國發明家名人堂獲獎者、美國國家技術獎獲得者、奇點大學校長、谷歌公司工程總監雷·庫茲韋爾最新力作。 這是一部洞悉未來思維模式的顛覆之作。庫茲韋爾對於大腦和人工智慧的理解，將對我們生活的方方面面，地球上的各行各異，以及我們有關未來的構想產生巨大的影響。庫茲韋爾通過一系列推理告訴我們，我們有能力創造超越人 類智慧型的非生物智慧型。
基本介紹
- 書名：如何創造思維
- 作者： [美]雷·庫茲韋爾
- 譯者：盛楊燕
- 出版社：浙江人民出版社
- 出版時間：2013-11-28
作品信息,作者簡介,目錄,
作品信息
副標題: 人類思想所揭示出的奧秘
譯者: 盛楊燕
出版年: 2013-11-28
頁數: 300
定價: 62
裝幀: 平裝
ISBN: 9787213058646
作者簡介
(美國)雷·庫茲韋爾(Ray Kurzweil)，21世紀最偉大的預言家，奇點大學校長，谷歌公司工程總監。天才發明家，被譽為“愛迪生的合法繼承人”，獲得了美國國家技術獎、獎金高達50萬美元的Lemelson-MIT發明獎等眾多獎項，併入選美國發明家名人堂。創立了“庫茲韋爾定律”，指出“技術力量正以指數規律快速發展”。同時預測：2027年電腦將在智慧型上超過人腦，2045年“奇點”出現——“嚴格生物學意義上的”人類將不復存在。
目錄
各方讚譽
推薦序 解放思想
段永朝.跨界思想家財訊傳媒集團首席戰略官
前言 揭開人腦思維的奧秘
第1章 自然界的思想實驗
歷史上出現過很多著名的思想實驗，特別是關於自然界的思想實驗，愛因斯坦的“駕乘光束”實驗就是其一。研究大腦，也可以採用同樣的辦法。通過簡單的思想實驗，我們就能很好地理解人類智慧是怎么一回事兒。
思想實驗1：大峽谷和大洞穴的形成
思想實驗2：駕乘光束
大腦新皮質的統一模式
第2章 思考的思想實驗
大腦和計算機都能存儲和處理信息，但是，大腦和計算機之間的相似性可不只是看上去那么簡單。大腦的記憶是層級結構和連貫有序的。記憶奇妙地出現在你的腦海里，一定是某些事物觸發了它們。
思考，人腦不同於計算機
記憶是連貫有序的
聯想因觸發而生
記憶的結構是層級的
第3章 大腦新皮質模型
大腦新皮質分 6層，共包含 300億個神經元，它們又組成了 3億個模式識別器。這些模式識別器按層級關係組織，它們是思想的語言和思維模式識別理論的基礎。只有具備自聯想能力和特徵恆常性能力，大腦新皮質才能識別模式。思維模式分兩種：無目標思維和導向式思維，做夢就是無目標思維實例。
分層模式
模式結構
流向大腦新皮質模式識別器的數據本質
自聯想和恆常性
學習
思想的語言
夢的語言
推薦序 解放思想
段永朝.跨界思想家財訊傳媒集團首席戰略官
前言 揭開人腦思維的奧秘
第1章 自然界的思想實驗
歷史上出現過很多著名的思想實驗，特別是關於自然界的思想實驗，愛因斯坦的“駕乘光束”實驗就是其一。研究大腦，也可以採用同樣的辦法。通過簡單的思想實驗，我們就能很好地理解人類智慧是怎么一回事兒。
思想實驗1：大峽谷和大洞穴的形成
思想實驗2：駕乘光束
大腦新皮質的統一模式
第2章 思考的思想實驗
大腦和計算機都能存儲和處理信息，但是，大腦和計算機之間的相似性可不只是看上去那么簡單。大腦的記憶是層級結構和連貫有序的。記憶奇妙地出現在你的腦海里，一定是某些事物觸發了它們。
思考，人腦不同於計算機
記憶是連貫有序的
聯想因觸發而生
記憶的結構是層級的
第3章 大腦新皮質模型
大腦新皮質分 6層，共包含 300億個神經元，它們又組成了 3億個模式識別器。這些模式識別器按層級關係組織，它們是思想的語言和思維模式識別理論的基礎。只有具備自聯想能力和特徵恆常性能力，大腦新皮質才能識別模式。思維模式分兩種：無目標思維和導向式思維，做夢就是無目標思維實例。
分層模式
模式結構
流向大腦新皮質模式識別器的數據本質
自聯想和恆常性
學習
思想的語言
夢的語言
模型的根源
第4章 人類的大腦新皮質
儘管進化帶來的改變並不總是朝著更高的智力水平前進，但是，智力仍是一個重要的進化分支。大腦新皮質的分層學習能力如此重要，以至於它在進化過程中體積越來越大，並最終成為大腦的主體。大腦運轉時，並不以神經元為基礎，而是神經元集合。
智力，一個重要的進化分支
新皮質的分層學習能力
積木式神經元集合
視覺皮質與通用算法
第5章 舊腦
雖然大腦新皮質已成為大腦的主體，但我們的舊腦並未消失，仍在幫助我們尋求滿足和躲避危險。丘腦的突出作用是與新皮質持續聯絡，海馬體存儲最新記憶，而小腦則負責人體動作的協調。
感覺傳導路
丘腦
海馬體
小腦
快樂與恐懼
第6章 卓越的能力
人類的卓越能力，主要歸功於大腦腦島中的紡錘體細胞。大腦新皮質某些區域的最佳化，使其更善於處理聯合模式，這就是天分的由來。跨領域合作和非生物大腦新皮質的雲端存儲，將讓我們更富有創造力。從進化觀點看，愛情的存在就緣於大腦新皮質的需求。
天分
創造力
愛情
第7章 仿生數碼新皮質
我們現在已能模擬包含 160萬個視覺神經元的人腦視覺新皮質，模擬完整人類大腦的目標，預計 2023年就可實現。“矢量量化”方法既能高效利用計算機資源，又能保留重要的語言識別特徵。“隱馬爾可夫模型”讓語音識別系統能同時完成識別和學習兩項任務。
第4章 人類的大腦新皮質
儘管進化帶來的改變並不總是朝著更高的智力水平前進，但是，智力仍是一個重要的進化分支。大腦新皮質的分層學習能力如此重要，以至於它在進化過程中體積越來越大，並最終成為大腦的主體。大腦運轉時，並不以神經元為基礎，而是神經元集合。
智力，一個重要的進化分支
新皮質的分層學習能力
積木式神經元集合
視覺皮質與通用算法
第5章 舊腦
雖然大腦新皮質已成為大腦的主體，但我們的舊腦並未消失，仍在幫助我們尋求滿足和躲避危險。丘腦的突出作用是與新皮質持續聯絡，海馬體存儲最新記憶，而小腦則負責人體動作的協調。
感覺傳導路
丘腦
海馬體
小腦
快樂與恐懼
第6章 卓越的能力
人類的卓越能力，主要歸功於大腦腦島中的紡錘體細胞。大腦新皮質某些區域的最佳化，使其更善於處理聯合模式，這就是天分的由來。跨領域合作和非生物大腦新皮質的雲端存儲，將讓我們更富有創造力。從進化觀點看，愛情的存在就緣於大腦新皮質的需求。
天分
創造力
愛情
第7章 仿生數碼新皮質
我們現在已能模擬包含 160萬個視覺神經元的人腦視覺新皮質，模擬完整人類大腦的目標，預計 2023年就可實現。“矢量量化”方法既能高效利用計算機資源，又能保留重要的語言識別特徵。“隱馬爾可夫模型”讓語音識別系統能同時完成識別和學習兩項任務。
腦模擬
神經網路
矢量量化
用隱馬爾可夫模型解讀你的思維
進化（遺傳）算法
列表處理語言LISP
分層儲存系統
人工智慧的前沿：登上能力層級頂端
創造思維的策略
第8章 計算機思維的4大基礎
儘管人腦的思維模式極為精巧，我們仍可通過軟體對人腦進行模擬。要想做到這一點，計算機必須要具備準確的溝通、記憶和計算能力，具有計算的通用性和馮 ·諾依曼結構，並且能夠按大腦核心算法進行創造性思維。
基礎1：準確的溝通、記憶和計算能力
基礎2：計算的通用性
基礎3：馮·諾依曼結構
基礎4：按大腦核心算法進行創造性思考
第9章 思維的思想實驗3
意識來源於複雜物理系統的“湧現特性”（emergent property），“感受性”（qualia）是其突出特徵。成功模擬人腦的計算機也是有意識的。思維就是有意識大腦所進行的活動。非生物學意義上的“人”將於 2029年出現。將非生物系統引入人腦，不會改變我們的身份，但卻產生了另外一個“我”。把我們的大部分思想儲存在雲端，人類就能實現“永生”。
誰是有意識的
你必須有信仰
我們能夠意識到什麼呢
東方是東方，西方是西方自由
意志身份
第10章 有關思維的庫茲韋爾定律
信息技術的發展，都遵循著庫茲韋爾定律，與思維相關的技術也不例外。隨著人類基因組計畫的實施，生物醫學已成為一項信息技術，並呈指數型發展。在網際網路上，每秒比特的傳遞量每 16個月就翻一番。磁共振成像技術，也以指數級速度穩定發展，目前的空間解析度已接近 100微米。
生物醫學
信息傳輸
大腦研究
第11章 反對的聲音
庫茲韋爾定律及其在人類智慧型提高方面的套用，也招致了不少批評。保羅 · 艾倫對“指數發展”說完全持否定態度。羅傑斯 · 彭羅斯認為，計算機無法像人腦那樣進行量子計算。約翰 · 賽爾說，計算機即便能夠通過圖靈測試，它也不知道自己在做些什麼。
“奇點遙遠”論
“量子計算能力缺失”論
“無意識”論
後記 擁抱“奇點”
注釋
譯者後記
神經網路
矢量量化
用隱馬爾可夫模型解讀你的思維
進化（遺傳）算法
列表處理語言LISP
分層儲存系統
人工智慧的前沿：登上能力層級頂端
創造思維的策略
第8章 計算機思維的4大基礎
儘管人腦的思維模式極為精巧，我們仍可通過軟體對人腦進行模擬。要想做到這一點，計算機必須要具備準確的溝通、記憶和計算能力，具有計算的通用性和馮 ·諾依曼結構，並且能夠按大腦核心算法進行創造性思維。
基礎1：準確的溝通、記憶和計算能力
基礎2：計算的通用性
基礎3：馮·諾依曼結構
基礎4：按大腦核心算法進行創造性思考
第9章 思維的思想實驗3
意識來源於複雜物理系統的“湧現特性”（emergent property），“感受性”（qualia）是其突出特徵。成功模擬人腦的計算機也是有意識的。思維就是有意識大腦所進行的活動。非生物學意義上的“人”將於 2029年出現。將非生物系統引入人腦，不會改變我們的身份，但卻產生了另外一個“我”。把我們的大部分思想儲存在雲端，人類就能實現“永生”。
誰是有意識的
你必須有信仰
我們能夠意識到什麼呢
東方是東方，西方是西方自由
意志身份
第10章 有關思維的庫茲韋爾定律
信息技術的發展，都遵循著庫茲韋爾定律，與思維相關的技術也不例外。隨著人類基因組計畫的實施，生物醫學已成為一項信息技術，並呈指數型發展。在網際網路上，每秒比特的傳遞量每 16個月就翻一番。磁共振成像技術，也以指數級速度穩定發展，目前的空間解析度已接近 100微米。
生物醫學
信息傳輸
大腦研究
第11章 反對的聲音
庫茲韋爾定律及其在人類智慧型提高方面的套用，也招致了不少批評。保羅 · 艾倫對“指數發展”說完全持否定態度。羅傑斯 · 彭羅斯認為，計算機無法像人腦那樣進行量子計算。約翰 · 賽爾說，計算機即便能夠通過圖靈測試，它也不知道自己在做些什麼。
“奇點遙遠”論
“量子計算能力缺失”論
“無意識”論
後記 擁抱“奇點”
注釋
譯者後記
