近些年，当人们谈论人工智能时，总热衷于讨论算法的优化、模型的迭代、算力的多少。人们不断地在追求模型的深度、数据的规模和芯片的算力。海量参数的复杂网络仿佛就是人工智能的发展方向。然而，这就是真的智能吗？
科技界的一代传奇人物、计算机科学家与神经科学家杰夫·霍金斯在《千脑智能》中揭示了一种关于大脑和智能的理论——千脑智能理论，这将彻 底改变我们对大脑和人工智能的未来的理解。
就像人类蕞终不是通过模仿鸟类，而是通过理解空气动力学而发明了飞行一样，在我们改进机器和深度学习的同时，我们需要首先了解大脑是如何工作的。
杰夫·霍金斯和他的团队发现，大脑使用类似地图的结构来建立一个世界的模型——不仅仅是一个模型，而是成千上万个我们所知道的一切的模型，也就是千脑智能理论。这一发现为创造机器智能提供了清晰的路线图。
霍金斯多年深耕于大脑研究的领域，终于在这本书中给出了答案。

杰夫·霍金斯，科技界一代传奇，美国著名发明家、计算机科学家和神经科学家，于2003年当选美国国家工程院院士。Palm掌上电脑创始人，Numenta公司创始人。多年来深耕对大脑的探索，致力于解释大脑是如何工作的。他认为只有把人类智能弄明白，才能制造出像人类大脑一样工作的机器智能，著有《千脑智能》《新机器智能》。

推荐序一 探索大脑理论的孤胆英雄
推荐序二 从大脑中探索智能的起源
推荐序三 智能的起源
中文版序 人工智能与大脑
第一部分 千脑智能理论——对大脑的全新理解
第1章 新旧大脑的争斗
新皮质与旧脑
关于新皮质的3个发现
第2章 新皮质的智能算法
智能的多样性基于一种基本的算法
负责感知与智能的皮质柱
第3章 大脑中的世界模型
通过运动学习世界的预测模型
神经元工作的两个基本原则
第4章 大脑新皮质的3个发现
第一个发现：新皮质学习世界的预测模型
第二个发现：预测发生在神经元内部
第三个发现：新皮质的关键是参考系
第5章 大脑中的地图
为世界建立参考系
旧脑中的地图
新脑中的地图
大脑地图的使用方式
新皮质中的地图模型
新皮质的方向感
第6章 大脑中的参考系
大脑使用参考系管理所有知识
大脑的两个视觉通路
皮质柱如何为无法感知到的事物建模
找出有用的参考系
好的参考系是成为专家的关键
第7章 千脑智能理论
现有的新皮质理论
参考系下的新皮质理论
大脑中的知识存储在哪
大脑中的“投票”机制
稳定的感知
大脑的注意力
千脑智能理论中的层次结构
第二部分 人工智能的未来
第8章 并不智能的人工智能
实现通用人工智能的两条路
将大脑视作人工智能模型
从专用到通用人工智能的解决方案
智能的判断标准
第9章 当机器拥有意识
意识的核心
感受质的来源是意识之谜
关于意识的神经科学
有意识的机器
第10章 机器智能的未来
设计智能机器
可复制的机器智能
机器智能未知的未来应用
第11章 机器智能存在的风险
智能爆炸的威胁
目标失调的威胁
智能机器并不会威胁人类的生存
第三部分 人类智能的未来
第12章 大脑的错误信念
我们生活在虚拟世界中吗
错误的模型
病毒式传播的错误世界模型
语言与错误信念的传播
第13章 人类智能存在的风险
旧脑带来的风险
错误信念带来的风险
我们面临的生存威胁
第14章 脑机融合的畅想
为什么我们感觉被困在身体里
上传你的大脑
第15章 保存人类遗产的3种可能
漂流瓶之信
长明灯
第16章 阻止人类灭绝的3种方法
方法1：成为星际物种
选择我们的未来
方法2：修改自身基因
方法3：离开达尔文轨道
有目标和方向的未来
后记 人类最重要的科学探索
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致谢
译者后记

探索大脑理论的孤胆英
雄
黄铁军
北京智源人工智能研究
院院长，北京大学教授
杰夫·霍金斯是我佩服的
极少数人之一。这里我之
所以用“人”，而没有用学者
（他确实醉心于研究）、
院士（他是美国工程院院
士）或企业家（他是掌上
电脑先驱企业 Palm 创始人
）等称呼，是因为很难有
一个称呼可以概括他。如
果一定要有一个称呼，我
想说他是一位智能时代的
孤胆英雄。
点燃霍金斯学者梦想的
是基因双螺旋结构的发现
者弗朗西斯·克里克。克里
克于1977年移居美国，开
始探索大脑和意识这个更
难的问题，1979 年 9 月在
《科学美国人》（Scientific
American） 杂志上发表科
普文章《思考大脑》
（Thinking About the Brain
），指出“脑科学研究明显
缺乏的是一个普适的思想
框架来解释这些研究结果”
。那一年，霍金斯刚从康
奈尔大学电子工程专业毕
业，进入英特尔公司工作
，被克里克的文章深深吸
引。从此，寻找大脑运行
背后的理论框架，就成了
这名电子工程师的人生目
标。
可是，英特尔公司虽然
是“电脑”企业的领头羊，却
没有研究“大脑”的部门，于
是霍金斯转向信息领域最
有可能研究这个问题的顶
级学府麻省理工学院，申
请人工智能实验室的博士
研究生。招生面试组问他
想做什么，他回答说，希
望“以大脑理论为基础创造
智能机器”，然而得到的答
复却是：大脑只是一台混
乱的计算机，研究它没有
任何意义。于是他又转向
了美国西海岸更加开放的
加州大学伯克利分校，
1986年1月被神经科学博士
研究生项目录取。这次他
的研究课题有所收敛——研
究新皮质如何进行预测，
当时的系主任弗兰克·韦伯
林（Frank Werblin）组织的
教授组积极肯定了这个课
题的重要性，但霍金斯不
确 定如何开展工作，也找
不到研究这个方向的导师
。
作为博士生导师，我想
说这样的学生特别难得。
绝大多数博士生更习惯导
师指定研究方向甚至论文
题目，而不是追求自己发
自内心热爱的研究方向。
即使有霍金斯这种博士生
，如果发现缺乏导师，往
往也会知难而退，转向“更
保险的”研究课题，发表几
篇论文，顺利毕业。因此
，很多学校的博士生获得
学位的比例很高，但原始
创新率很低。
霍金斯没有知难而退，
而是在图书馆泡了两年，
读了过去 50 年神经科学领
域最重要的数百篇论文，
以及心理学家、语言学家
、数学家和哲学家对大脑
和智能的看法。虽然没找
到答案，但人类对这个问
题的认知水平他已经了然
于胸。霍金斯认为这就是
一流教育，我完全同意，
这才是每名博士研究生的
必修课：不是导师告诉你
做什么，而是求教于追寻
这一问题的所有先贤，经
过了这一关，你就已经和
他们站到一起了。
霍金斯经过了这一关，
清楚地知道几年的博士研
究实现不了自己的梦想，
于是决定从长计议。他返
回工业界，并开启了掌上
电脑的传奇，成立的 Palm
公司取得了巨大成功。如
果他醉心商业，把掌上电
脑的成功扩展到手机，苹
果手机成功的历史可能会
被他改写。但霍金斯志不
在此，他心心念念的还是
大脑。2002 年，他用创业
积累的资金成立了红木神
经科学研究所（Redwood
Neuroscience Institute），
专注新皮质理论研究，聘
任了 10 位全职科学家，吸
引了 100 多名访问学者。
但是，顶级神经科学家
都知道大脑是个巨大的神
秘丛林，他们更愿意聚焦
于力所能及的新发现，而
不是霍金斯追求的大脑理
论。因此，霍金斯决定把
红木神经科学研究所捐给
加州大学伯克利分校，并
创立了研究公司 Numenta
，自己带领团队专注于大
脑理论研究。2010 年，他
提出了一种皮质柱预测模
型，开发了相应的开源软
件 HTM，并应用于股票市
场异常检测等领域。
我怀着对霍金斯传奇经
历的仰慕，于 2016 年 1
月访问了 Numenta。访问
之前，我的研究团队把
HTM 用于模糊运动目标的
检测，验证了模型的独特
价值。霍金斯很高兴地看
了我的演示，我也顺道指
出了他的《新机器智能》
（On Intelligence）A 一书
中的几处小错误，谈了我
对大脑和智能之间关系的
看法。也正是在那一年，
霍金斯有了新发现，就是
《千脑智能》（A
Thousand Brains）中的“新
皮质中的地图状参考系”。
这里就不剧透这个新发
现了。如果成功的话，这
个新发现对脑科学的意义
，就像进化论对生命科学
的意义一样重大。我期望
这个新学说能够成功，至
少作为大脑原理的一部分
与世长存，让这位追逐梦
想 40余年的孤胆英雄稍感
慰藉。
然而，作为一名痴迷大
脑的同好，我的看法与霍
金斯并不相同。我认为未
来 20 年，更重要的任务是
实现人类大脑的精细解析
、建模和仿真，进而制造
出媲美甚至超越人类大脑
的超级大脑，之后才算正
式踏上揭示大脑奥秘的征
程。简言之，霍金斯主要
是从功能模拟的角度探索
大脑原理（虽然他比很多
类脑专家更关心大脑的结
构），是基于自顶向下的
方法论，类似生命科学中
的进化论；我强调的是从

科技界一代传奇杰夫·霍金斯关于大脑与智能的新理论，开启创造真正机器智能的路线图，彻底改变我们对大脑和人工智能未来的理解。比尔·盖茨年度书单推荐，《金融时报》年度最佳书籍。
比尔盖茨，北京智源人工智能研究院院长黄铁军，Numenta公司前员工、汤恩科技创始人崔彧玮，进化生物学家理查德·道金斯，北京智源人工智能研究院理事长张宏江，清华大学计算机系教授唐杰，北京大学心理与认知科学学院教授吴思，清华大学脑与智能实验室首席研究员刘嘉，清华大学计算机科学与技术系副教授刘知远，中国科学院自动化所研究员余山，易宝支付总裁余晨，斯坦福大学脑科学家、神经科学家大卫·伊格曼等联袂推荐。北京智源人工智能研究院学者倾情翻译。

人类最重要的科学探索
让我感到高兴的是，我
的愿景从未停歇。我想象
着浩瀚的宇宙中存在数千
亿个星系，每个星系包含
数千亿颗恒星，在每颗恒
星周围有种类繁多的行星
。我想象数万亿个大小不
一的物体在浩瀚的宇宙中
缓慢地相互环绕运行，持
续数十亿年。令我感到惊
讶的是，现在，宇宙中唯
一知道这些的物体，唯一
知道宇宙存在的物体，是
我们的大脑。如果不是因
为大脑，没有人会知道任
何东西的存在。这印证了
我在本书开头提到的问题
。如果没有关于某个事物
的知识，我们能说这个事
物就一定存在吗？我们的
大脑扮演着这样一个独特
的角色，这很令人着迷。
当然，宇宙中的其他地方
可能也存在智能生物，这
使我们更有兴趣去思考。
思考宇宙和智能的独特
性是我想研究大脑的原因
之一。除此之外，还有很
多其他原因。例如，了解
大脑的工作原理对医学和
心理健康的发展有着积极
的影响。破解大脑的奥秘
将带来真正的机器智能，
这就像计算机一样，将使
社会的各个方面受益。机
器智能也将提供更好的方
法来教育我们的孩子。但
最终，它又回到了人类独
特的智能。人类是最聪明
的物种。如果想了解我们
是谁，就必须了解大脑是
如何创造智能的。在我看
来，对大脑进行逆向工程
和了解智能是人类将要进
行的最重要的科学探索。
我在刚开始这项探索时
，对新皮质的功能了解很
有限。我和其他神经科学
家有一些关于大脑学习世
界模型的概念，但我们的
概念都很模糊。我们不知
道这样的模型是什么样子
，也不知道神经元是如何
创造它的。大量的实验数
据将我们淹没，如果没有
一个理论框架，就很难理
解这些数据。
从那时起，世界各地的
神经科学家已经取得了重
大进展。本书重点介绍了
我的团队所获得的研究发
现。其中大部分发现都是
令人惊讶的，比如发现新
皮质包含的不是一个世界
模型，而是大约15万个感
觉-运动模型系统，又比如
发现新皮质所做的一切都
以参考系为基础。
在本书的第一部分中，
我描述了有关新皮质如何
工作以及如何学习世界模
型的新理论。我们称之为“
千脑智能理论”。希望我的
阐述很清楚，且具有足够
的说服力。我曾犹豫是否
应该在这一部分结束这本
书。要理解新皮质的框架
，一本书的内容当然已经
足够宏大了。然而，对大
脑的理解自然会引发其他
重要的问题，所以我选择
了继续写下去。
在本书的第二部分中，
我指出如今的人工智能并
不智能。真正的智能需要
机器像新皮质那样学习世
界模型。我还说明了为什
么机器智能并不像许多人
认为的那样会是一种生存
风险。机器智能将是我们
能创造的最有益的技术之
一。机器智能像其他技术
一样，也会有一些人滥用
它。比起人工智能本身，
我更担心这个问题。就其
本身而言，机器智能并不
代表生存风险，而且我相
信，其好处将远远大于坏
处。
最后，在本书的第三部
分中，我从智能和大脑理
论的视角来观察人类的状
况。正如你可能觉察到的
那样，我对未来感到担忧
。我非常关注人类社会的
福利，甚至人类这个物种
的长期生存。我的目标之
一是使人们认识到，旧脑
结合错误的信念会导致真
正的生存风险，这种风险
远大于人们预测的人工智
能可能会带来的威胁。我
讨论了可能减少我们面临
的风险的不同方法。其中
有几种方法需要我们创造
智能机器。
我写的这本书分享了我
和同事们对智能和大脑的
认识。但除了分享这些信
息之外，我希望能激励你
们当中的一些人就此采取
行动。如果你还年轻或正
在考虑换工作，可以考虑
进入神经科学和机器智能
领域。没有哪个学科会比
这更有趣，更有挑战性，
更重要了。然而，我必须
提醒你：如果你想要探索
我在本书中写到的想法，
将会面临非常大的困难。
神经科学和机器学习都是
具有巨大惯性的大领域。
我敢肯定，我在本书中描
述的理论将对这两个研究
领域发挥核心作用，但这
可能需要很多年才能实现
。在此期间，你必须坚定
决心、足智多谋。
我还有一个要求，它适
用于每个人。我希望有一
天，地球上的每个人都能
了解自己的大脑是如何工
作的。对我来说，这是一
种期望，就像说：“哦，你
有一个大脑？这是你需要
了解的东西。”每个人都应
该知道的事情并不多。在
这个清单中，我将加入这
些信息：大脑是如何由新
的部分和旧的部分组成的
；新皮质如何学习世界的
模型，而旧脑生成情绪和
更原始的行为；旧脑是如
何操控我们以明知不应该
的方式行事的；我们所有
人为何都很容易受到错误
信念的影响，以及一些信
念会像病毒一样蔓延。
我认为每个人都应该了
解这些事情，就像每个人
都知道地球围绕太阳运转
、DNA分子编码基因以及恐
龙在地球上生活了数百万
年但现在已经灭绝一样。
这很重要。我们面临的许
多问题，从战争到气候变
化，都是由错误的信念，
或旧脑的自私欲望，或两
者共同造成的。如果每个
人都能理解自己大脑中的
想法，我相信我们的冲突
会更少，我们对

杰夫·霍金斯是我佩服的
极少数人之一，他是一位
智能时代的孤胆英雄。霍
金斯主要是从功能模拟的
角度探索大脑原理（虽然
他比很多类脑专家更关心
大脑的结构），是基于自
顶向下的方法论，类似生
命科学中的进化论；我强
调的是从结构仿真出发构
造大脑，再重现大脑功能
，是基于自底向上的方法
论，类似生命科学中的从
基因组出发合成生命。自
顶向下和自底向上论者从
来都争执不休，但最终会
走到一起，就像进化论和
基因组结合才能揭示生命
的奥秘一样。希望同样拥
有梦想的你我和霍金斯一
起努力，创造超级大脑，
揭示大脑的奥秘，共同见
证那个伟大的会师时刻。
——黄铁军 北京智源人
工智能研究院院长，北京
大学教授
千脑智能理论是一个还
在 不断生长和发展的智能
理论，我相信未来它会包
容和解释更多的实验结 果
，同时为智能机器的研究
提供新的思路和方法。
——崔彧玮 神经科学博
士
Numenta 公司前员工，
汤恩科技创始人
这是一本关于大脑如何
工作的书，其中的思想会
令大脑振奋不已。
——理查德·道金斯 进
化生物学家
直至16世纪，宇宙模型
还是由地球，以及围绕它
运行的太阳、行星和恒星
组成。然而，这一模型尽
管能解释一些天文现象，
却总有无法避免的偏差——
金星出现在晚早，不像预
期穿越苍穹；木星在夜空
移动，却忽又折返……对旧
模型的修补无法消弭所有
偏差，直到地球和行星以
椭圆轨道绕太阳运行的日
心模型提出。
今天的AI尚未如我们期
待那般智慧，与探寻深度
学习极限的多数同行有别
，霍金斯选择了另一条孤
独求索的道路，也许是该
有更多人加入他的行列，
从修补偏差，转向发展新
理论了——我们需要“AI日
心说”。
——张宏江 北京智源人
工智能研究院理事长
《千脑智能》和《新机
器智能》两本书是大师级
学者杰夫·霍金斯教授深入
浅出地探究人脑工作原理
以及机器如何实现脑认知
的著作。对于脑的推理能
力和机器是否可能存在意
识，这两本书都进行了深
入的解读，对于未来的人
类和机器世界的共存方式
进行了有意思的思考。译
者翻译清楚、简洁，意思
也很准确，这是两本很值
得读的书。
——唐杰 清华大学计
算机系教授
美国计算机协会会士，
国际电气与电子工程师协
会会士
《千脑智能》和《新机
器智能》是著名的脑科学“
狂人”、曾经的优秀企业家
杰夫·霍金斯写的两本关于
大脑智能的书。作者基于
自己对脑科学知识的梳理
，对大脑工作原理的基本
框架提出了大胆的假设，
也比较了当前人工智能与
生物智能的不足。
这两本书特别适合非脑
科学专业但同时又对大脑
智能充满好奇的读者阅读
，大家可以从中获取关于
大脑结构的一些基本知识
，并和作者一起对大脑工
作的奥秘这个可能最具挑
战性的科学问题，展开深
入而有趣的思考。
——吴思 北京大学心理
与认知科学学院教授
1992年，霍金斯应邀到
英特尔演讲。他提出未来
计算的技术将被小到足以
放入口袋的计算机所主导
。当时，数码音乐与摄影
、WiFi与蓝牙等还没有诞生
，包括英特尔的创始人在
内，没有人相信他的预测
。但是，他是对的——手机
已经成为我们生活的全部
。2003年，霍金斯应邀在
TED上进行演讲。他提出了
大脑智能的第一性原理：
由新皮质中成百上千根皮
质柱所构建的世界模型。
当时，深度学习尚未登上
舞台中央，而脑科学还挣
扎在对单个神经元的记录
中，于是，他的猜想再次
被人们忽略。但是，霍金
斯可能是对的，而我们现
在有了验证他猜想的一切
工具。更重要的是，如果
他是对的，那么通用人工
智能也许就不再那么触不
可及。
——刘嘉 清华大学基础
科学讲席教授、脑与智能
实验室首席研究员
我曾经是《新机器智能
》（On Intelligence）2013
年中文版译者之一，在认
真翻译每句话的过程中，
对杰夫·霍金斯雄辩的大脑
智能理论深感震撼。近十
年过去了，我们经历了深
度学习浪潮，人工智能成
为显学，这时重温他书中
的理论，仍能强烈感受到
，他对智能本质的深刻见
解，很多还是现在神经网
络模型没有触及的。看到
霍金斯的新著《千脑智能
》和《新机器智能》被一
起引进国内，相信可以为
人工智能发展碰撞出新的
火花。特别值得一提的是
，霍金斯先生知行合一，
他对人类智能本质的兴趣
，不仅停留在理论建构上
，还亲力亲为创立公司进
行探索实践。人类正是因
为有像霍金斯这样的孜孜
探索者，才产生了绚烂的
文明与科技。虽不能至，
心向往之，特别希望这两
本书也能激励更多我国有
志之士，投身对人类智能
本质的探索与实践中。
——刘知远 清华大学计
算机科学与技术系副教授
2007年，作为美国神经
科学学会年会的演讲嘉宾
，他激情澎湃地解释了为
什么研究大脑对于设计人
工智能系统是如此重要，
以及他自己对大脑工作原
理的深刻理解。作为台下
数千名听众中的一员，霍
金斯的演讲在我心

你大脑中的细胞正在阅读这些文字。想想都很神奇，细胞很简单，单个细胞不能阅读，也不能思考，很多事情都不能做。然而，如果我们把足够多的细胞放在一起组成一个大脑，它就不仅能看书，还能写书。这些组成大脑的细胞能设计建筑、发明技术、破译宇宙的奥秘。一个由简单细胞组成的大脑是如何创造智能的？这是一个非常有趣的问题，并且依然是个未解之谜。
人们认为，了解大脑的工作原理是人类面临的重大挑战之一。这一探索已经催生了数十项国家和国际倡议，如欧洲的“人脑计划”(HumanBrain Project）和“国际脑计划”(International Brain Initiative)。实际上，世界各国数以万计的神经科学家在几十个专业领域开展的研究，都在试图了解大脑。虽然神经科学家对不同动物的大脑进行了研究并提出了不同的问题，但神经科学的最终目标是了解人脑是如何产生人类智能的。你可能会对我的说法感到惊讶：人类的大脑仍然是个谜吗？人们每年都会公布与大脑有关的新发现，出版与大脑有关的新书籍，人工智能等相关领域的研究人员也声称他们创造的人工智能正在接近老鼠或猫的智能。由此很容易得出结论，科学家已经充分了解了大脑的工作原理。但如果你去问神经科学家，几乎所有人都会承认，人类对大脑的探索仍然处于黑暗之中。我们虽然已经掌握了大量关于大脑的知识和事实，但我们对大脑的工作原理了解甚少。
1979年，因研究DNA而闻名的弗朗西斯·克里克写了一篇关于脑科学现状的文章《思考大脑》。他描述了科学家收集到的关于大脑的大量事实，然而他总结道：“尽管有关大脑的细节知识在不断积累，但大脑究竟是如何工作的仍然相当神秘。”他接着说：“脑科学研究明显缺乏的是一个可以解释这些研究结果的普适的思想框架。”
克里克注意到，科学家几十年来一直在收集关于大脑的数据，他们知道大量的事实，但没有人弄清楚如何将这些事实组合成有意义的东西。大脑就像一张巨大的拼图，有成千上万的碎片。这些碎片就在我们面前，但我们无法理解它们。没有人知道解决方案应该是什么样子的。克里克认为，大脑是个谜，不是因为我们没有收集到足够的数据，而是因为我们不知道如何排列已经拥有的这些“碎片”。在克里克写下这篇文章后的40多年里，大脑研究领域有了许多重要的发现，其中有几项我将在后面讲到，但总的来说，克里克的观点仍然是正确的。智能是如何从你大脑中的细胞里产生的，仍然是一个难解之谜。尽管每年都有越来越多的解谜碎片被收集起来，我们有时却感觉自己离了解大脑越来越远了，而不是越来越近了。
我在年轻时读到克里克的文章，受到了很大的鼓舞。我觉得我们可以在有生之年揭开大脑的奥秘，从那时起，我就一直在想方设法实现这个目标。
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