《奇点临近》作者Ray Kurzweil的新书，不少人是因为他当年的一本书开启了互联网的创业生涯，成就了伟大的事业。近期作者的这本书不由得让我也买来看看关于未来会是如何的。可能是我没读太透的缘故，关于人机融合、纳米制造我其实没那么乐观，我会觉得是作者低估了生物这一侧的难度。照例做些摘要。
小脑的能力并不是某种极其复杂的结构的结果，它主要由小而简单的模块组成。神经科学家发现，小脑由成千上万个以前馈结构排列的小型处理单元组成。这对AI领域的研究提供了有用的见解。尽管小脑从古到今都是大脑中不可或缺的组成部分，但随着我们更灵活的新皮质在现代社会中占据主导地位，人类对小脑的依赖越来越少。
小脑居然是GPU的原型，是人类在智能化上的重要一步。今天的冲动易怒，一定程度上也是由此导致的吧，这么看其实这些人可能是新皮质发育的不够了。
Craig Hogan提到，上夸克与下夸克的质量差只要发生百分之几的微笑变化，生命就可能不会出现。如果质量差更大，我们可能会处于一个质子世界，一个只存在氢原子的平行宇宙。如果质量差更小，就是一个有原子核但没有电子的中子世界，化学反应就不可能发生。假设引力稍弱一些，就不会有超新星，而超新星正是构成生命的重元素的来源。相反引力稍强一点，恒星的寿命就会非常短暂，不足以支持复杂的生命形式。大爆炸发生后一秒钟，密度参数与目前值的偏差超过1/10^13，生命也将不会形成。参数更大一点，物质便会在恒星形成前坍缩，如果更小一点，宇宙膨胀就会太快，也无法形成恒星。
陌生的知识有多了好多，这么看下来，宇宙的来源真不会是偶然，必然是经过精心设计的。
我的观点有时被误读为“技术变革本身就是指数型的，加速回报定律适用于所有形式的创新，”但其实不是的。加速回报定律描述的是：某些类型的技术创造了加速创新的反馈循环。广义上讲，这些技术使我们能够更好的掌握信息：手机、存储、操纵和传输信息，从而使创新本身变得更加容易。摩尔定律只是这一更深刻、更根本的过程的一种表现形式。同时，有些快速变化的例子并不属于加速回报定律的范畴，比如交通运输技术的发展速度。其背后的更深层次的原因就是，交通运输技术没有创造反馈循环，发动机没有用于制造更高的发动机，因此提升速度的额外成本超过了进一步创新获得的收益。
这是很重要的一个观点，技术的加速回报定律只适用于部分领域，计算机信息技术是典型，生物技术一定程度上也是，但不全是。其他更多领域就完全不是了。寻找这种加速回报的领域意义很大。
就业本身不是目的，而是达到目的的手段。工作的一个目标是满足生活的物质需求，工作的另一个目标是赋予生活的目的和意义。
培养对人生意义的寻找是更为重要的培育目标。
一旦我们拥有先进的纳米制造技术，任何物理物体（包括分子装配机本身）的边际成本仅为每斤几美分，基本上只是原子原材料的成本。因此，产品的真正价值将体现在他们所包含的信息上。从本质上说，是投入其中的所有创新，从创意到控制其制造过程的软件代码。这种情况已经发生在可以数字化的商品上。随着AI对人类生物学方面的理解能力不断提高，纳米机器人将能够在问题被医生检测到之前，就在细胞层面率先出手。
纳米制造的未来很好，也很具有想象力，遥远的未来有可能实现。值得憧憬。