比喻地说

技术企业家雷•库兹韦尔(raykurzweil)最近与Lotus创始人米奇•卡普尔(mitchkapor)打赌,一台计算机将在2029年前通过图灵测试。英国计算机科学先驱艾伦·图灵(Alan Turing)在1950年说,如果人类审问者通过短信盲目交流,无法区分人类和计算机的反应,那么计算机就可以被视为具有人类智能。

库兹韦尔坚持认为,到2029年,我们将使用纳米尺度的大脑扫描技术,完整地绘制和了解大脑的工作原理,然后在计算机中对其进行逆向工程。

但是Kapor说Kurzweil提出了一个可疑的假设,即大脑实际上像一台计算机一样工作,尽管这是一台非常复杂的计算机。卡普尔认为,我们不应该把大脑的“远距离外推”当作计算机隐喻。他说,对生物隐喻的过度依赖已经毁掉了许多人工智能。

事实上,自从安泰保险1954年安装第一台“电子大脑”(一台IBM650)以来,我们就一直使用生物学的概念作为计算隐喻。这样的比喻可以让外行对发生的事情有个浅显的了解。但是计算机科学家和应用程序开发人员永远不会依赖他们来指导他们的工作,是吗?

事实证明,研究人员正越来越多地这样做。新墨西哥大学的计算机科学家stephanieforrest正在建立一个系统,通过模仿人类的免疫系统来检测黑客入侵。计算机安全中的一个关键挑战是确定计算机或网络中的正常行为和潜在有害行为,特别是当威胁定期变化时。

福雷斯特的系统会自动“发现”什么是正常的,什么是不正常的,就像我们的免疫系统已经学会的那样。她的软件基本上是自我维护的,不需要专家更新。洛斯阿拉莫斯国家实验室的一位计算机科学家在9.11事件后被任命为反恐研究工作组,他告诉我,这种技术对国土安全有很大的希望。

现在想想蚂蚁。模拟蚂蚁行为的系统不依赖于复杂的、集中的逻辑,而是使用许多小型的、自治的软件代理。每个代理都按照最简单的规则行事,就像蚂蚁一样,这些代理一起可以解决从整体上看非常复杂的问题。目前,基于蚂蚁行为的软件已被广泛应用于工厂调度、车辆路由和电信交换等优化领域。

同时,其他研究人员正在开发基于“进化计算”的系统来解决工厂调度和优化问题。这些系统反复使用许多试验方案,在每一代试验中,从最有希望的父母那里培育出越来越好的方案。解决方案实际上是在每一代人中选择“最合适的”的过程中演变的。

这些受生物学启发的算法不仅仅是博士论文的内容。研究人员真正研究了免疫系统、蚂蚁、进化和其他生物现象,并在此基础上发明了有用的新计算技术。

如果你是一个软件的创造者,或者甚至是它的使用者,你最好去寻找非传统的来源,生物的或者其他的,来获得灵感。你可能会认为计算机周期成本的下降使得解决问题的方法在几年前理论上是可行的。

太阳微系统公司(Sun Microsystems)的计算机科学家理查德•加布里埃尔(Richard Gabriel)说,他90%的研究都是在互联网上进行的,而且互联网已经可以通过图灵测试了“这是一个非常聪明的事情,”他说我刚在谷歌上输入了一句话,“我怎么换轮胎?”我在第一页就得到了答案。”

即使是Kapor也不得不承认,互联网的工作原理与大脑非常相似。它由数百万个松散连接的节点(神经元)组成,它们之间的关系(突触)不断变化。没有人训练过互联网来回答诸如如何更换轮胎之类的问题,也没有人拥有庞大的规则数据库。与大脑一样,互联网即使在大量节点或链接中断的情况下也能继续工作。

我猜库兹韦尔会赢的。如果他这样做了,那将是因为人们从生物学中寻找想法——不是为了表面的类比,而是为了真正的指导。

加里H.安瑟斯是《计算机世界》的总编辑。联系他的电话gary_anthes@computerworld.com。