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How to Create a Mind: The Secret of Human Thought Revealed Paperback – Illustrated, August 27, 2013
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Ray Kurzweil is arguably today’s most influential—and often controversial—futurist. In How to Create a Mind, Kurzweil presents a provocative exploration of the most important project in human-machine civilization—reverse engineering the brain to understand precisely how it works and using that knowledge to create even more intelligent machines.
Kurzweil discusses how the brain functions, how the mind emerges from the brain, and the implications of vastly increasing the powers of our intelligence in addressing the world’s problems. He thoughtfully examines emotional and moral intelligence and the origins of consciousness and envisions the radical possibilities of our merging with the intelligent technology we are creating.
Certain to be one of the most widely discussed and debated science books of the year, How to Create a Mind is sure to take its place alongside Kurzweil’s previous classics which include Fantastic Voyage: Live Long Enough to Live Forever and The Age of Spiritual Machines.
- Print length352 pages
- LanguageEnglish
- PublisherPenguin Books
- Publication dateAugust 27, 2013
- Dimensions0.9 x 5.4 x 8.4 inches
- ISBN-109780143124047
- ISBN-13978-0143124047
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Editorial Reviews
Review
—The New York Times
“Kurzweil writes boldly and with a showman’s flair, expertly guiding the lay reader into deep thickets of neuroscience.”
—Kate Tuttle, Boston Globe
“This book is a breath of fresh air . . . . Kurzweil makes an argument for optimism.”
—Laura Spinney, New Scientist
“A fascinating exercise in futurology.”
—Kirkus Reviews
“It is rare to find a book that offers unique and inspiring content on every page. How to Create a Mind achieves that and more. Ray has a way of tackling seemingly overwhelming challenges with an army of reason, in the end convincing the reader that it is within our reach to create nonbiological intelligence that will soar past our own. This is a visionary work that is also accessible and entertaining.”
—Rafael Reif, president, MIT
“Kurzweil’s new book on the mind is magnificent, timely, and solidly argued! His best so far!”
—Marvin Minsky, MIT Toshiba Professor of Media Arts and Sciences; cofounder of the MIT Artificial Intelligence Lab; widely regarded as “the father of artificial intelligence”
“If you ever wondered about how your mind works, read this book. Kurzweil’s insights reveal key secrets underlying human thought and our ability to recreate it. This is an eloquent and thought-provoking work.”
—Dean Kamen, physicist; inventor of the first wearable insulin pump, the HomeChoice dialysis machine, and the IBOT mobility system; founder of FIRST; recipient of the National Medal of Technology
“One of the eminent AI pioneers, Ray Kurzweil, has created a new book to explain the true nature of intelligence, both biological and nonbiological. The book describes the human brain as a machine that can understand hierarchical concepts ranging from the form of a chair to the nature of humor. His important insights emphasize the key role of learning both in the brain and in AI. He provides a credible road map for achieving the goal of super-human intelligence, which will be necessary to solve the grand challenges of humanity.”
—Raj Reddy, founding director, Robotics Institute, Carnegie Mellon University; recipient of the Turing Award from the Association for Computing Machinery
“Ray Kurzweil pioneered artificial intelligence systems that could read print in any type style, synthesize speech and music, and understand speech. These were the forerunners of the present revolution in machine learning that is creating intelligent computers that can beat humans in chess, win on Jeopardy!, and drive cars. His new book is a clear and compelling overview of the progress, especially in learning, that is enabling this revolution in the technologies of intelligence. It also offers important insights into a future in which we will begin solving what I believe is the greatest problem in science and technology today: the problem of how the brain works and of how it generates intelligence.”
—Tomaso Poggio, Eugene McDermott Professor, MIT Department of Brain and Cognitive Sciences; director, MIT Center for Biological and Computational Learning; former chair, MIT McGovern Institute for Brain Research; one of the most cited neuroscientists in the world
“This book is a Rosetta stone for the mystery of human thought. Even more remarkably, it is a blueprint for creating artificial consciousness that is as persuasive and emotional as our own. Kurzweil deals with the subject of consciousness better than anyone from Blackmore to Dennett. His persuasive thought experiment is of Einstein quality: It forces recognition of the truth.”
—Martine Rothblatt, chairman and CEO, United Therapeutics; creator of Sirius XM Satellite Radio
“Kurzweil’s book is a shining example of his prodigious ability to synthesize ideas from disparate domains and explain them to readers in simple, elegant language. Just as Chanute’s Progress in Flying Machines ushered in the era of aviation over a century ago, this book is the harbinger of the coming revolution in artificial intelligence that will fulfill Kurzweil's own prophecies about it.”
—Dileep George, AI scientist; pioneer of hierarchical models of the neocortex; cofounder of Numenta and Vicarious Systems
“Ray Kurzweil’s understanding of the brain and artificial intelligence will dramatically impact every aspect of our lives, every industry on Earth, and how we think about our future. If you care about any of these, read this book!”
—Peter H. Diamandis, chairman and CEO, X PRIZE; executive chairman, Singularity University; author of the New York Times bestseller Abundance: The Future Is Better Than You Think
About the Author
Product details
- ASIN : 0143124048
- Publisher : Penguin Books; Illustrated edition (August 27, 2013)
- Language : English
- Paperback : 352 pages
- ISBN-10 : 9780143124047
- ISBN-13 : 978-0143124047
- Item Weight : 10.2 ounces
- Dimensions : 0.9 x 5.4 x 8.4 inches
- Best Sellers Rank: #287,372 in Books (See Top 100 in Books)
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About the author

Ray Kurzweil is one of the world’s leading inventors, thinkers, and futurists, with a thirty-year track record of accurate predictions. Called "the restless genius" by The Wall Street Journal and "the ultimate thinking machine" by Forbes magazine, he was selected as one of the top entrepreneurs by Inc. magazine, which described him as the "rightful heir to Thomas Edison." PBS selected him as one of the "sixteen revolutionaries who made America."
Ray was the principal inventor of the first CCD flat-bed scanner, the first omni-font optical character recognition, the first print-to-speech reading machine for the blind, the first text-to-speech synthesizer, the first music synthesizer capable of recreating the grand piano and other orchestral instruments, and the first commercially marketed large-vocabulary speech recognition.
Among Ray’s many honors, he received a Grammy Award for outstanding achievements in music technology; he is the recipient of the National Medal of Technology, was inducted into the National Inventors Hall of Fame, holds twenty-one honorary Doctorates, and honors from three U.S. presidents.
Ray has written five national best-selling books, including New York Times best sellers The Singularity Is Near (2005) and How To Create A Mind (2012). He is Co-Founder and Chancellor of Singularity University and a Director of Engineering at Google heading up a team developing machine intelligence and natural language understanding.
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Ray Kurzweil: How to Create a Mind; the Secret of Human Thought Revealed
Proposition: Anybody who reads, studies and reflects deeply on Ray Kurzweil's "How to Create a Mind: The Secret of Human Thought Revealed" will never think the same again. The person who opens the book and follows his argument closely cannot be the person who lays it down. He or she, even against their will, if honest will be in some intellectual turmoil because Kurzweil overturns many fundamentals of contemporary conventions on thinking. His title tells it all: He is determined to pursue the secrets of human brains and reproduce these through Artificial Intelligence.
Kurzweil's ideas are so revolutionary that a prior look at his credentials is useful . He wrote his first computer program aged fifteen and sold it for half million dollars. He was the inventor of the first music synthesizer capable of reproducing the grand piano and other orchestral instruments, the CCD flat-bed scanner, the first optical character recognition for all fonts, the first print-to-speech synthesizer and the first commercially marketed large-vocabulary speech recognition. A millionaire many times over, he has received the National Medal of Technology, the nation's highest honor in technology, from President Clinton in the White House in 2002. The Wall Street Journal called him the "restless genius," Forbes labeled him the "rightful heir to Thomas Edison" and PBS included him as one of the sixteen "revolutionaries who made America" in the past two centuries.
Truth in advertizing: No review of this length can possibly explore satisfactorily the mega complexities of Kurzweil's thought. Kurzweil explores the human mind, determining how it functions, and then relates this to the enormous advances in computer technology. He sets this out clearly in two comparative chapters, "The Biological Neocortex," and "The Biological Inspired Digital Neocortex.""The goal of the project is to understand precisely how the human brain works, and then to use these revealed methods to better understand ourselves, to fix the brain when needed, and--most relevant to the subject of this book--to create even more intelligent machines." Already in his previous best-selling book, "The Singularity is Near," he predicts with great confidence the not-too-distant point at which artificial intelligence will surpass human capabilities, and many computer scientists agree. Kurzweil wants to reverse-engineer the brain, and to do this he begins with an examination how the brain thinks, before then moving on to artificial intelligence and the world of computers.
Kurzweil offers a number of provocative "thoughts on thinking" in introducing his study of the brain. He describes how he has been `thinking about thinking' since the age of twelve and some of the insights this provided. For instance, most people can recite the alphabet, but fail when they try to do it backwards. To Kurzweil this demonstrates our memories are sequential. "They can be accessed only in the order that they are remembered." Next Kurzweil asks that we reconstruct our afternoon's walk, the people we saw. Few can in any detail, to which Kurzweil comments "...there are no images, videos, or sound recordings stored in our brain. Our memories are stored as sequences or patterns." And it is this "pattern recognition" that Kurzweil finds the true function of the brain.
Kurzweil argues that our memories are stored as sequences of patterns." He calls it his "pattern theory of mind." "Human being have only a weak ability to process logic, but a very deep core capability of recognizing patterns. He illustrates this by quoting chess master Gary Kasparov who attributes his genius to pattern identification. Kasparov apparently thinks like the rest of us one step at a time, has learned 100,000 board positions, that is, patterns. Kurzweil then describes how these patterns (he estimated 300 million are stored in the neo-cortex) are arranged in "hierarchies" in the brain
Although neuroscientists are by no means agreed on how the brain works, Kurzweil believes he has enough evidence to focus almost entirely on the neocortex, which he credits with being able to deal with patterns in hierarchical fashion. The human neocortex is the newest part of the brain, the outermost layer, thin, two-dimensional, about 2.5 milimeters thick. It is intricately folded over the top of the rest of the brain, and accounts for 80% of its weight. Kurzweil offers a standard accepted description of its various functions. The human brain has only weak ability to process logic, but a very deep core capability of recognizing patterns. Such is the centrality of the neocortex in Kurzweil's thinking that he calls other regions of the brain--the amygdale, thalamus, hippocampus and cerebellum--the "old brain" the pre-evolutionary brain, the "one we had before we were mammals," essential for only a few functions. But it was the neo cortex which exponentially accelerated the pace of human learning, from thousands of years to months--"or less" he adds.
Putting on his A-I hat, Kurzweil reviews his own accomplishments- culminating most recently in a program enabling the blind to read in all fonts--as they relate to his theories on thinking. Most computer engineers agree that a computer capable of emulating the technical function of the brain is not too far off. Kurzweil goes further: "Ultimately we will create an artificial neocortex that has the full range and flexibility of its human counterpart. There will be electronic circuits billions of times faster than our biological circuits." "Thinking" will migrate to electronic "clouds," with virtually unlimited capabilities. The system will make possible billions, or even trillions of pattern recognizers, the essence of thought--including the emotions of fear, sadness and pleasure. (Kurzweil doesn't indicate whether the machine will have tear ducts.)
Understandably, there has been some criticism of Kurzweil, most of all for his venture into admittedly bizarre transhumanism in predicting he will be able to talk to his long-deceased (40 years) father. It must be emphasized, however, that he doesn't expect to resurrect his father, merely to create electronic circuitry which can be programmed on all his known characteristics--DNA, RNA, personal qualities, quirks, moods, humor (or not). It's a natural spinoff from his conviction that AI will assume all the qualities of a human being, so that conceivably (with a lot of skepticism) Kurzweil might recreate a robot of his father's qualities. Challenging this facet of his thinking, however, does not basically undercut his other perceptions on thought. Kurzweil also takes some humorous criticism for his admittedly singular health regimen--taking 200 pills daily and having monthly blood transfusions. It remains to be seen who gets the last laugh.
The public has already had something of an introduction to what Kurzweil is projecting in the performance of IBM's computer, universally recognized as "Watson," on the television show Jeopardy in soundly trouncing the best human players ever on the show. In February 2011 (eons ago in digital terms) Watson correctly answered correctly virtually every question, including those including puns, similes and metaphors.Two such questions were: (a) Wanted for a twelve-year crime spree of eating King Hothgar's warriors: officer Beowulf has been assigned the case garment worn by a child, perhaps aboard an operatic ship, and (b) In act three of an 1846 Verdi opera, this Scourge of God is stabbed to death by his love, Odabella. (Watson is not infallible, Watson's performance is beyond belief--and right in the AI direction Kurzweil is projecting. It (or is it "he? she?)) runs on 90 IBM 750 servers with 15 terabytes of RAM and 2,800 processors operating in parallel. It's preloaded with dozens of encyclopedias, news articles, internet connections. It contains all of Wikipedia. This data base is humongous, far beyond the capability of the human brain. Watson scans two million pages in three seconds. Kurzweil bristles at criticism that Watson only works through statistical probabilities rather than "true" understanding. So do humans, he retorts. "One could just as easily dismiss the distributed neurotransmitter concentrations and redundant connection patterns i n the human cortex as `statistical information.'" By 2020, says Kurzweil, "we'll have at least in a routine personal computer type computer (power) about equal to the human brain." "...at today's rate of change," he adds, "we will achieve an amount of progress equivalent to that of the whole 20th century in 14 years."
Regardless of how one judges the multiple facets of Kurzweil's theories, he clearly established two indisputable facts shaping our lives. Research, from neuroscience to psychiatry to physical monitoring through such techniques as MRI imaging, is providing new insights into the biological mind at exponential speeds. Parallel to this, understanding of the digital world is progressing even more rapidly, with the "singularity" point-- where biological brain and the digital world connect--not . And, yes, what if things take a bad turn and the computers get out of hand and turn on their masters, as with "Hal" in "2000: Space Odyssey" who goes berserk and turns on his creators. Ray Kurzweil makes an unassailable case that it's time to begin thinking more profoundly about thinking.far away. Indeed, for most persons the distinction between "I" and "my IPhone" is blurring--the computer virtually a `brain extender' of our selves. Kurzweil describes how when Google shut down he thought "part of my brain was going on strike." It makes clear, "how thoroughly we have already outsourced parts of our thinking to the cloud of computing." Clearly it's time to begin to think through the ramifications of this, everything from robotics to the cyber world
Among these seemingly inexorably rising curves have been the spatial and temporal resolution of the tools we use to image and understand the structure of the brain. So rapid has been the progress that most of the detailed understanding of the brain dates from the last decade, and new discoveries are arriving at such a rate that the author had to make substantial revisions to the manuscript of this book upon several occasions after it was already submitted for publication.
The focus here is primarily upon the neocortex, a part of the brain which exists only in mammals and is identified with “higher level thinking”: learning from experience, logic, planning, and, in humans, language and abstract reasoning. The older brain, which mammals share with other species, is discussed in chapter 5, but in mammals it is difficult to separate entirely from the neocortex, because the latter has “infiltrated” the old brain, wiring itself into its sensory and action components, allowing the neocortex to process information and override responses which are automatic in creatures such as reptiles.
Not long ago, it was thought that the brain was a soup of neurons connected in an intricately tangled manner, whose function could not be understood without comprehending the quadrillion connections in the neocortex alone, each with its own weight to promote or inhibit the firing of a neuron. Now, however, it appears, based upon improved technology for observing the structure and operation of the brain, that the fundamental unit in the brain is not the neuron, but a module of around 100 neurons which acts as a pattern recogniser. The internal structure of these modules seems to be wired up from directions from the genome, but the weights of the interconnections within the module are adjusted as the module is trained based upon the inputs presented to it. The individual pattern recognition modules are wired both to pass information on matches to higher level modules, and predictions back down to lower level recognisers. For example, if you've seen the letters “appl” and the next and final letter of the word is a smudge, you'll have no trouble figuring out what the word is. (I'm not suggesting the brain works literally like this, just using this as an example to illustrate hierarchical pattern recognition.)
Another important discovery is that the architecture of these pattern recogniser modules is pretty much the same regardless of where they appear in the neocortex, or what function they perform. In a normal brain, there are distinct portions of the neocortex associated with functions such as speech, vision, complex motion sequencing, etc., and yet the physical structure of these regions is nearly identical: only the weights of the connections within the modules and the dyamically-adapted wiring among them differs. This explains how patients recovering from brain damage can re-purpose one part of the neocortex to take over (within limits) for the portion lost.
Further, the neocortex is not the rat's nest of random connections we recently thought it to be, but is instead hierarchically structured with a topologically three dimensional “bus” of pre-wired interconnections which can be used to make long-distance links between regions.
Now, where this begins to get very interesting is when we contemplate building machines with the capabilities of the human brain. While emulating something at the level of neurons might seem impossibly daunting, if you instead assume the building block of the neocortex is on the order of 300 million more or less identical pattern recognisers wired together at a high level in a regular hierarchical manner, this is something we might be able to think about doing, especially since the brain works almost entirely in parallel, and one thing we've gotten really good at in the last half century is making lots and lots of tiny identical things. The implication of this is that as we continue to delve deeper into the structure of the brain and computing power continues to grow exponentially, there will come a point in the foreseeable future where emulating an entire human neocortex becomes feasible. This will permit building a machine with human-level intelligence without translating the mechanisms of the brain into those comparable to conventional computer programming. The author predicts “this will first take place in 2029 and become routine in the 2030s.”
Assuming the present exponential growth curves continue (and I see no technological reason to believe they will not), the 2020s are going to be a very interesting decade. Just as few people imagined five years ago that self-driving cars were possible, while today most major auto manufacturers have projects underway to bring them to market in the near future, in the 2020s we will see the emergence of computational power which is sufficient to “brute force” many problems which were previously considered intractable. Just as search engines and free encyclopedias have augmented our biological minds, allowing us to answer questions which, a decade ago, would have taken days in the library if we even bothered at all, the 300 million pattern recognisers in our biological brains are on the threshold of having access to billions more in the cloud, trained by interactions with billions of humans and, perhaps eventually, many more artificial intelligences. I am not talking here about implanting direct data links into the brain or uploading human brains to other computational substrates although both of these may happen in time. Instead, imagine just being able to ask a question in natural language and get an answer to it based upon a deep understanding of all of human knowledge. If you think this is crazy, reflect upon how exponential growth works or imagine travelling back in time and giving a demo of Google or Wolfram Alpha to yourself in 1990.
Ray Kurzweil, after pioneering inventions in music synthesis, optical character recognition, text to speech conversion, and speech recognition, is now a director of engineering at Google.
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Der Algorithmus des Denkens
In der ersten Hälfte des Buches gibt Kurzweil einen zusammenfassenden Überblick über den gegenwärtigen Stand der Hirnforschung. Die grundlegenden Funktionseinheiten des Gehirns sind die Nervenzellen (Neuronen). Sowohl ihre biochemische Funktion als auch die daraus resultierende Funktion der Informationsverarbeitung sind weitestgehend erforscht und es gibt gute Simulationsmodelle dafür. Da als Grundlage dieser Modelle die klassische Physik und die sich daraus ableitende Biochemie ausreichend ist und sich diese Teile der Naturwissenschaften vollständig algorithmisch beschreiben lassen, ist damit zwangsläufig auch die Funktion der Neuronen vollständig algorithmisch beschreibbar. Das häufig vorgebrachte Gegenargument, dass die Neuronen teilweise analog arbeiten und somit mit einem Digitalcomputer nicht ausreichend simuliert werden können, begegnet Kurzweil mit dem Hinweis dass z.B. die analoge Größe der Leitfähigkeit in den Synapsen der Neuronen völlig ausreichend mit 8 Bit verschlüsselt werden kann. Analoge Vorgänge können grundsätzlich mit jeder gewünschten Präzision in Digitalcomputern simuliert werden.
Der Teil des Gehirns, in dem bewusstes Denken stattfindet, ist der Neocortex. Es ist die äußere Schicht des Großhirns mit einer Stärke von 2 bis 5mm, die selbst wieder aus sechs einzelnen Schichten besteht. Durch die Faltung des Gehirns ist die Gesamtfläche vergleichsweise groß (1800 qcm). Man kann hier Einheiten, so genannte cortikale Säulen, identifizieren, die jeweils aus etwa 10 000 Neuronen bestehen. Der Teil des genetischen Codes, in dem der Bauplan des menschlichen Gehirns steckt, hat einen Umfang von ca. 25MB. Das ist eine erstaunlich geringe Datenmenge. Der Bauplan eines heutigen Verkehrsflugzeugs benötigt eine hundert bis tausendmal größere Datenmenge. Es ist nach Kurzweil wohl so, dass im genetischen Code im Wesentlichen die Baupläne für die Grundbausteine (Neuronen und z.B. ihre Organisation zu cortikalen Säulen) des Gehirns verschlüsselt sind und die Anweisung, wie oft diese zu vervielfältigen sind. Bei einem Embryo mit voll entwickeltem Gehirn sind sozusagen nur die Hardware und ein einfaches Betriebssystem vorhanden. Alles andere muss erlernt werden. Dieser Prozess beginnt in begrenztem Umfang durchaus schon vor der Geburt.
Unser Denken besteht im Wesentlichen aus der Erkennung und der Manipulation von Mustern. Insgesamt können wir bis zu 300 Millionen verschiedene Muster unterscheiden. Zur Speicherung und Verarbeitung werden jeweils um die 100 Neuronen verwendet. Obwohl die Verarbeitungsfrequenz in unserem Gehirn nur zwischen 100 und 1000Hz liegt und damit mehr als eine Million mal kleiner als in unseren Computern ist, schafft unser Gehirn eine Mustererkennung innerhalb von Sekundenbruchteilen. Der Grund dafür ist, dass hier die Datenverarbeitung extrem parallel erfolgt. Nach Kurzweil ist der Algorithmus nach dem dies geschieht, mathematisch am bestem mit dem so genannten Hierarchical hidden Markov model (HHMM) zu beschreiben. Es handelt sich dabei um ein künstliches neuronales Netz, das mit zum Teil statistischen Methoden aus einer Datenmenge bestimmte Muster erkennen kann.
Beim Lesen von Text muss man sich das z.B. so vorstellen, dass in der untersten Hierarchieebene zunächst einfache geometrische Muster aus den vom Sehnerv kommenden Signalen erkannt werden wie z.B: Linien, Bögen und Kreise, wobei bereits in der Netzhaut des Auges eine Datenkompression erfolgt. In der nächsten höheren Ebene werden daraus Buchstaben erkannt. Danach erfolgt die Erkennung von Wörtern, dann folgen Sätze. In der höchsten Stufe werden wir uns des Inhalts eines Satzes bewusst. Alle diese Denkprozesse laufen ausschließlich algorithmisch ab und obwohl sie damit deterministisch sind, können trotzdem Zufälle im Rahmen des so genannten deterministischen Chaos eine Rolle spielen. Das Denken des menschlichen Gehirns und die Abläufe in ähnlich aufgebauten künstlichen neuronalen Netzen lassen sich daher nicht vollständig vorhersagen.
Das Material unserer Nervenzellen wird im Zeitrahmen von einigen Monaten vollständig ausgetauscht. Dies hat aber keinen Einfluss auf die Fähigkeiten der Informationsverarbeitung der Zelle. Denken ist auf der untersten Hierarchieebene nichts anderes als Symbolverarbeitung, so wie sie auch in Computern stattfindet und sie ist unabhängig von einer bestimmten Materie. Nach der Church-Turing-These ist die Fähigkeit zur Lösung von algorithmischen Problemen unabhängig von dem konkreten Aufbau einer Hardware, solange es sich um eine universelle Rechenmaschine mit genügend Speicherplatz handelt. Daraus und aus der erwähnten Tatsache, dass die Abläufe innerhalb der Neuronen algorithmisch ablaufen, resultiert, dass das menschliche Gehirn grundsätzlich nicht mehr Probleme lösen kann als jede andere universelle Rechenmaschine und dieses wiederum heißt im Umkehrschluss, dass es prinzipiell möglich sein muss, einen Computer mit sämtlichen geistigen Fähigkeiten auszustatten, die der Mensch hat, einschließlich des Bewusstseins.
Maschinen lernen denken
Im zweiten Teil des Buches zeigt der Autor, wie nun die Erkenntnisse der Hirnforschung dazu genutzt werden können, Computerprogramme zu erstellen, die wie das menschliche Denken funktionieren. Die Hauptanwendungsgebiete liegen derzeit in der Mustererkennung. So basiert das Spracherkennungsprogramm Siri, das auf dem iPhone 4S und dem iPhone 5 installiert ist, auf einem künstlichen neuronalen Netz, das lernfähig ist und sich mit der Zeit auf seinen Nutzer einstellt. Microsoft stattet jetzt seine neuen Smartphones mit einem verbesserten Spracherkennungsprogramm aus, das doppelt so schnell arbeitet wie Siri und um 15% zuverlässiger sein soll. Eines der derzeit am weitesten fortgeschrittenen Programme in Bezug auf die Simulation menschlichen Denkens ist „Watson“ von der Firma IBM. Es ist in der Lage, ganze Sätze zu verstehen und darauf sinnvolle Antworten zu geben. Bei dem im amerikanischen Fernsehen beliebten Spiel „Jeopardie“ hat es im Jahr 2011 besser abgeschnitten als die besten menschlichen Kandidaten. Bei diesem Spiel muss auf einen Satz, der eine Antwort darstellt, die zugehörige richtige Frage gefunden werden. Das Programm kann durch einen Lernprozess für verschiedenste Fähigkeiten optimiert werden. Eine kleine Gruppe bei IBM hat dem Programm inzwischen beigebracht, neue Kochrezepte zu erstellen. Die menschlichen Geschmackseindrücke wurden dabei vorher einprogrammiert.
Ray Kurzweil selbst hat jahrzehntelange Erfahrung im Programmieren von lernfähigen Mustererkennungsprogrammen. Nach seiner Erfahrung arbeiten diese Programme dann am besten, wenn man sie in ihrem Aufbau als neuronalem Netz dem menschlichen Gehirn nachempfindet. Für die jeweilige Aufgabe kann man gewisse Grundregeln einprogrammieren. Die Feinheiten erlernt das Programm dann selbstständig durch seinen praktischen Gebrauch. Zusätzlich kann man noch einen evolutionären Optimierungsvorgang einbauen, der die Verschaltung des Netzes für die jeweilige Aufgabe optimiert, so wie das auch im menschlichen Gehirn geschieht. Auf die Frage, wann es gelingt, Computer mit allen menschlichen geistigen Fähigkeiten einschließlich des Ich-Bewusstseins auszustatten, gibt Kurzweil das Jahr 2029 an. Zu diesem Zeitpunkt wird nach seiner Meinung das erste Computerprogramm den so genannten Turing-Test bestehen. Was danach geschieht, hat er ausführlich in seinem Buch „The Singularity is Near“ beschrieben. Es wird nach seiner Meinung eine rasante Vervielfachung der Rechenleistung und der Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz geben, die gewaltige Auswirkungen auf unsere Gesellschaft haben werden.
Die Kritiker
Wie nicht anders zu erwarten, gibt es auch heftige Kritik an den Positionen von Kurzweil, zumal für viele die mögliche Machbarkeit von künstlichem Bewusstsein eine Kränkung ihres Menschenbildes darstellt. Insbesondere im deutschsprachigen Raum gibt es eine tief greifende Aversion gegen die Ideen von Ray Kurzweil und generell gegen den Transhumanismus und den Posthumanismus. Wahrscheinlich ist einer der Gründe, dass die meisten immer noch einer christlichen Ethik und einem Menschenbild verbunden sind, die ihre Ursprünge in der Bronzezeit haben. Daneben gibt es ein tiefes und zum Teil irrationales Misstrauen gegenüber neuen Technologien. So glauben religiös oder metaphysisch inspirierte Intellektuelle nach wie vor an den Dualismus von Leib und Seele bzw. Geist und Körper. Sie können aber keine wirklich nachvollziehbaren rationalen Argumente für ihre Position anführen. Insofern ist das eine reine Glaubensfrage. Den Naturwissenschaften etwas mehr zugeneigte Geisteswissenschaftler vertreten häufig die Position, dass man zwar womöglich alle geistigen Fähigkeiten des Menschen mit einem Computer simulieren kann, aber die Simulation immer noch etwas anderes ist als die Wirklichkeit, ähnlich wie die Simulation des Wetters etwas anderes ist als das Wetter selbst. Prominenter Vertreter dieser Position ist der amerikanische Philosoph John Searle. In seinem Buch „Die Wiederentdeckung des Geistes“ geht er zwar davon aus, dass das menschliche Gehirn im Rahmen des Naturalismus vollständig beschrieben werden kann als eine Art Bio-Computer, dass aber seine Fähigkeiten nicht mit der künstlichen Intelligenz gleichrangig nachvollzogen werden können. Der Denkfehler der dieser Position zugrunde liegt, ist die Ansicht, dass unsere geistigen Fähigkeiten an eine bestimmte Materie gebunden sind. Im Kern ist aber Denken nichts anderes als Informationsverarbeitung und dies geschieht auf der untersten Ebene als reine Symbolverarbeitung und dies ist bereits ein abstrakter Vorgang. Ray Kurzweil schreibt dazu: „Wenn das Verstehen von Sprache und anderer Phänomene über statistische Analysen (wie z.B. bei moderner Spracherkennungssoftware) nicht als wahres Verstehen zählt, dann haben Menschen auch kein wahres Verstehen.“
Fachleute der künstlichen Intelligenz an deutschen Hochschulen und Universitäten bezeichnen die Ansichten von Kurzweil häufig als überzogen optimistisch in Bezug auf die Machbarkeit der künstlichen Intelligenz und ihrer Auswirkungen auf die Menschheit. Allerdings geht Kurzweil bereits in seinem Buch „The Singularity is Near“ neben den großen Chancen auch auf die Gefahren der neuen Technologien ein. Insofern ist der Vorwurf nicht ganz zutreffend. Für seine Kritiker hat er eine Analyse seiner eigenen Vorhersagen aus seinem Buch „The Age of Spiritual Maschines“ gemacht. Das Buch erschien 1999. Von seinen 147 einzelnen dort gemachten Vorhersagen für das Jahr 2009 waren 78% voll zutreffend. Weitere 8% waren im Prinzip richtig, traten aber bis zu 2 Jahre später ein als vorhergesagt. 12% waren nur teilweise korrekt und 2% waren falsch. Zu den falschen Vorhersagen gehört, dass es bis 2009 Autos gibt, die ohne Fahrer betrieben werden können. Aber selbst in diesem Fall muss man zugestehen, dass das Problem technisch durchaus bereits gelöst ist. So hat Google im Oktober 2010 einen elektrisch angetriebenen Lieferwagen fahrerlos über 13000 km von Italien nach China fahren lassen. Im Moment liegt das Problem zur generellen Einführung dieser Technik eher bei den fehlenden gesetzlichen Regelungen. Man muss sich angesichts dieser Zahlen fragen, wer von den Kritikern eine bessere Statistik seiner eigenen Vorhersagen vorlegen kann. Bill Gates meint jedenfalls dazu: „Ray Kurzweil ist von denen Personen, die ich kenne, am besten geeignet die Zukunft der künstlichen Intelligenz vorauszusagen“.
Deutsche Bedenkenträger
Während Pioniere wie Ray Kurzweil den Weg in eine Zukunft weisen mit weniger Leid und mehr Lebensqualität, sehen selbsternannte Ethikexperten in unserem Land schon bei der PID die Menschenwürde in Gefahr. Einer der prominenten deutschen Vertreter der Bedenkenträger gegenüber neuen Technologien ist der Philosoph Jürgen Habermas. In seinem Buch „Die Zukunft der menschlichen Natur. Auf dem Weg zu einer liberalen Eugenik?“ bezeichnet die Anhänger des Trans- und des Posthumanismus als „ausgeflippte Intellektuelle“. Ihm selbst muss man allerdings bescheinigen, dass er hier über Dinge schreibt, von denen er nicht die geringste Ahnung hat.
Bei der Diskussion der ethischen Grundlagen neuer Technologien und ihrer gesetzlichen Regelung hat der Deutsche Ethikrat einen großen Einfluss. Er hat sich im letzten Jahr einen Namen gemacht mit der Empfehlung an den Bundestag, einem Gesetz zur Regelung der Genitalverstümmelung von Jungen zuzustimmen. Mit solchen Leuten, bei denen nicht die Verminderung sondern die Verherrlichung des Leids im Vordergrund steht und die einen Weg zurück ins Mittelalter beschreiten, werden wir die Zukunft nicht meistern können. Dennoch werden auch sie die Entwicklung nicht wirklich aufhalten können. Ray Kurzweil meint dazu, dass sich die neuen Technologien, wenn überhaupt, dann nur in totalitären Staaten aufhalten werden lassen. Wir werden diese zukünftigen Herausforderungen nur meistern, wenn wir ein wissenschaftsfundiertes Weltbild anerkennen und uns von einem metaphysischen bzw. religiösen Menschenbild endlich befreien.
This of course addresses the field of top-down processing, which is briefly mentioned by Kurzweil as "a very important point" in the beginning of the book, but sadly nowhere further elaborated. "We are continually making predictions", says Kurzweil, but so far no machine does this at the level of complexity or intrinsic motivation seen in human minds. Certainly my speech recognition software is not making any predictions as to what I'm going to say next in terms of meaning. Again, this is different than using texts I have written before as templates for pattern recognition (it is even counter-productive to use letters to my daughter or to my insurance company to help in understanding my comments on a book on neuroscience). What is asked for is to share in my thoughts and purposes and making predictions based on this attempt. Kurzweil writes that the Siri-speechrecognition for example "works impressively for a first-generation product, and it is clear that this category of product is only going to get better." This does not seem to be so clear for me, as long as we do not address the problem of top-down processing. I am not saying that this is an unsolvable problem, not even a problem of unreachable processing power or forever mysterious processing architecture. It is a question of what drives the processing in the first place, of the mind or the machine actively searching for a definition of the problem to be solved. The selfdriving car might be much better than us at getting from A to B, but if we don't tell it to, it will not move. Just as the horse or oxen that we used to use for these purposes in the olden days. And they were also kind of smart. All these intelligences, biological or artificial are so far only extensions of our own selfishly motivated intelligence. We humans are thrown into a vastly complex and dangerous world and we are constantly driven to make sense of it, to find or create tools, to gain companions in our quests that extend far beyond mere survival. Our brains are vastly complex meaning-creating biological machines, they are not only problem-solving but problem-creating machines, constantly inventing new tasks and fields for learning. Everyone of us is uniquely driven by constantly evolving multilayered and conflicting needs that we project onto our surroundings. The fallen branch becomes a stick to reach an apple or a weapon to destroy an opponent, because our needs coupled with our processing power make it so. The information processing of the human mind is always also affective information processing (and the nascent field of affective neuroscience is still groping about very much in the dark). Unless we put this kind of need into a machine, we will not create true artificial intelligence, we will not create a mind, but just more and more "clever" tools. If Kurzweil knows how to create this kind of individualistic and unpredictable, self-evolving need-machine, he does not tell us in his book. But then again, do we really want to create such a mind artificially? Together with his needs we would also create his frustrations (an intrinsic part of the need-driven problem-solving process) and ultimately a rich bouquet of suffering. And we certainly wouldn't want it to become conscious (this still mysterious "emergent property") of its suffering and our part in it. We humans know all about suffering, and how it can only be made bearable by a passion for life's adventures - or by changing the very architecture of our brain through year-long meditation techniques. Do we really want to artificially create a passionate mind? The reverse-engineering of a Buddhist monks mind wouldn't solve any problems. Because it knows no more problems. It would just smile at us and pat us on our shoulder.
Kurzweil ist nämlich ein Genie, der schon vor Jahrzehnten wesentliche technische Entwicklungen vorausgesehen hat; die Entwicklung des Internets, den Fortschritt der Transistortechnik, mobile Computer ohne Tastaturen (iPad), selbst den elektronischen Verkauf vom Musik (iTunes), Büchern (Kindle) und Software (AppStore). Schon in den 1990ern hat er auf die Problematik der Verschlüsselung und Überwachung der Kommunikation u.a. durch die NSA hingewiesen. Kurzweils zahlreiche Erfindungen haben die Technologie der Schrifterkennung (OCR) und Sprachverarbeitung (Nuance, Siri) wesentlich vorangebracht. Ray Kurzweil ist zwar sehr von sich eingenommen und lobt sich selber, aber er hat tatsächlich enorm viel geschafft und immer wieder Recht gehabt.
Zum Buch. Der 1948 geborene Kurzweil ist von der Idee besessen, noch zu seinen Lebzeiten Computer und Software zu schaffen, die den menschlichen Geist übertreffen, das nennt er "Singularity". Weil das vielleicht doch etwas länger als die angesetzten 2028 brauchen könnte, schluckt er Pillen zur Lebensverlängerung; er ist halt ein genialer Spinner, aber das nur am Rande. Das Buch "How to create a mind" soll die theoretischen Grundlagen für das geplante Kunst-Gehirn beschreiben.
Der Autor macht sich viele Gedanken, was Bewusstsein eigentlich sei und welche ethischen Regeln dafür gälten. Zwischen menschlichem Geist und künstlicher Rechenleistung macht er keinen Unterschied, solange eine äußerlich ähnliche Wirkung erzielt wird. Dies ist m.E. ein Fehler, der ungefähr der Gleichsetzung von Vögeln mit Flugzeugen entspricht. Diese Analogie war in der Anfangszeit des technischen Fliegens weit verbreitet und hat die Theorie und praktische Entwicklung damals stark behindert.
Die moralischen Fragen, die sich Kurzweil zu Roboter-Menschen macht, sind m.E. vergebens, denn es wird kaum dazu kommen. Vielmehr wird die künstliche Intelligenz heute wie in Zukunft vernetzt sein und nicht an einen bestimmten Ort gebunden. Statt mit Menschen zu konkurrieren wird die technische Intelligenz so wie heute Google, Siri oder Wikipedia ein technisches Instrument sein, das wir konsultieren werden, wenn es uns nützt. Unsere menschen-spezifischen Talente werden dadurch nicht überflüssig, so wie Vögel nicht durch Flugzeuge abgelöst werden.
Doch auch wenn Kurzweil politisch und philosophisch Schwächen zeigt, die vielleicht auf seine religiöse Erziehung zurückgehen, wirft er Fragen auf wie kein anderer. Technisch ist er absolut versiert und seine handgestrickte Entwicklungstheorie ist trotz ihrer Schlichtheit revolutionär. Da Kurzweil kritisch und aufgeschlossen denkt, erreicht er mit diesem Buch ein gutes Stück seines extrem ehrgeizigen Ziels.
Wer sich nur für ein technisches Modell des menschlichen Denkens interessiert, kann auch Jeff Hawkins' On Intelligence lesen. Ansonsten ist Ray Kurzweil eine Pflichtlektüre für jeden, der sich über die Zukunft der Technik Gedanken macht.
The book starts on a very interesting description of how human brain has evolved by learning to challenge the obstacles put forward, whether for survival or in the form of age old traditions. It describes the mindset of Einstein as to what lead to the discovery of special theory of relativity and other such inventions by other scholars. It also describes the ideology of Alan Turing and his work to build the first computing machine along with the fundamentals it laid down for today's science of AI and computers as a whole. The writer's vast knowledge about computing, its history, understanding and hold on the subject is highly appreciable and a class apart.
It moves on to describe at length the structure of human brain, the pitched theory of its working in the form of algorithms such as PRTM (pattern recognition theory of mind) and LOAR (Law of Accelerated Return).
Further on, it also projects why unsupervised learning aspects of clustering and reinforced learning in the form of HHMM (hierarchical hidden Markov model) as the central algorithm of brain functioning. Uptill this point the book is gripping, and the reader is submissive of the writer description and knowledge.
However, this is the point when you reach the 180 degree of the sine wave. The writer goes ahead in the direction of answering more complex questions like consciousness of brain and links it to vastly different outlook. This is when the book dips to the lows due to loss of flow and repeated axioms (not proofs but only quoted opinions from other different writers, linguistics and philosophers)
Nonetheless, the articulation on faith and the divide between Western World and Eastern world on the subject of faith is an interesting read, and here is where the sine wave tries to come up again. As expected it dies out towards the end, leaving the reader with quite many unanswered questions and thoughts, which may be a reflection of writer's mind also.
If you are looking for a head start on the subject of brain mapping, it's structure, working and algorithmic functioning, then definitely it is worth the read.
But as the writer himself conveys at different places, the human mind is much more than simple algorithms. Machines of the future have to challenge to surpass for them to be bigger than the greatest evolution of nature.
An important point to be noted is that the writer has taken approximations and statistical hypothesis about the neocortex and its constituent neurons to an all together different level. So much of approximation and hypothetical analysis does make the reader skeptical about the truth value of such axioms.









