人类的经历的特点是拒绝服从我们的局限性。我们逃离了地面，我们逃离了地球，现在，经过数千年的努力，我们制造模仿我们自身外貌、动作和智能的机器人的追求，正将我们引向一个我们将摆脱所有最基本束缚的地步：我们的身体和我们的思想。一旦这一点到来——一旦技术变革的加速步伐使我们能够制造出不仅能匹敌，而且能超越人类智能的机器——我们将看到赛博格（像《六百万美元的男人》一样被机器增强的人类）、仿生人（像《星际迷航》中的数据一样的人机混合体）以及超出我们想象的其他组合。
尽管古希腊人是第一批建造能够模仿人类智能和自然动作的机器的人之一（这种发展受到了希腊人关于人类智能也可能受自然法则支配的思考的推动），但这些努力在欧洲文艺复兴时期蓬勃发展，当时诞生了第一批具有逼真动作的仿生人。其中包括意大利发明家詹内洛·托里亚诺（Gianello Torriano）于1540年制造的一位弹奏曼陀林的女士。1772年，瑞士钟表匠皮埃尔·雅克德罗（Pierre Jacquet-Droz）制造了一个名叫L’crivain（作家）的沉思的孩子，他可以用笔写文章。L’crivain的“大脑”是一个机械计算机，即使以今天的标准来看，其复杂性也令人印象深刻。
这些发明促使科学家和哲学家推测，人类大脑本身就是一个精密的自动机。威廉·莱布尼茨（Wilhelm Leibniz），艾萨克·牛顿（Isaac Newton）的同代人，大约在1700年写道：“如果这些理论真的属实，我们被神奇地缩小并被置于一个人的大脑中，当他在思考时。我们会看到所有的泵、活塞、齿轮和杠杆在运转，我们将能够用机械术语完全描述它们的工作原理，从而完全描述大脑的思维过程。但这种描述中根本不会提到‘思想’！它只会包含泵、活塞、杠杆的描述！”
莱布尼茨说对了一部分。我们的大脑中确实存在泵、活塞和杠杆——我们现在认识到它们是神经递质、离子通道和其他神经机械的分子组成部分。尽管我们还不能完全理解这些小机器如何产生思想的细节，但我们的无知不会持续太久。
“机器人”一词起源于将近一个世纪前。捷克剧作家卡雷尔·恰佩克（Karel Capek）在他的1921年戏剧《R.U.R.》（意为“罗森的万能机器人”）中首次使用了这个词，它源自捷克语“robota”，意为强制劳动。在这部戏剧中，他描述了旨在成为人类创造者仆人的智能生物机械的发明。尽管缺乏魅力和善意，他的机器人却汇集了机器智能的所有要素：视觉、触觉敏感度、模式识别、决策制定、世界知识、精细运动协调，甚至一定程度的常识。
恰佩克希望他制造的智能机器因其完美而变得邪恶，他们的完美理性对人类的脆弱性不屑一顾。这些机器人最终起义反抗了他们的主人，并毁灭了全人类，这一反乌托邦的概念在之后的许多科幻作品中都得到了呼应。
机器智能奴役其创造者的幽灵继续印刻在公众意识中。但更重要的是，恰佩克的机器人引入了机器人作为人类的模仿或替代品的概念。这一概念在20世纪一直被强化，仿生人在小说和电影中激起了大众的想象，从Rosie到C-3PO和终结者。然而，第一代现代机器人与这些拟人化的设想相去甚远，大多数机器人制造商也从未试图模仿人类。Unimate，一款在20世纪60年代流行的装配线机器人，只能在其一个手臂上做几个方向的移动，并打开和关闭其夹持器。如今，有超过两百万台Roomba机器人四处奔忙，执行一项曾由人类完成的任务（吸尘），但它们看起来更像快速的乌龟而不是女仆。大多数机器人将继续是实用的设备，用于执行特定任务。但是，当我们想到“机器人”一词时，恰佩克那个关于我们自己形象制造的机器的百年概念仍然主导着我们的想象，并激励着我们的目标。
建造与人类水平相当的仿生人的愿望可以被视为人工智能的终极挑战。要做到这一点，我们不仅需要理解人类的认知，还需要理解我们的身体技能——毕竟，这是大脑功能的重要组成部分。在复杂的环境中协调意图和运动，主要由小脑负责，小脑占了大脑中一半以上的神经元。而身体本身代表了我们的大部分复杂性：人类基因组（描述人体）所包含的信息量比大脑的设计还要多。
我们在理解大脑工作原理方面取得了巨大进展。所有类型的信息技术，无论是电子的还是生物的，其性能/价格比、容量和带宽每年大约翻一番。我称这种普遍现象为“加速回报定律”。我们对生物学的理解正在以加速的步伐进行，每年都呈指数级增长。例如，科学家花了五年时间才能够测序HIV，但SARS病毒仅用了31天。自1990年人类基因组计划开始以来，已测序的遗传数据量每年翻一番，每对碱基的成本每年下降一半，从1990年的10美元降至今天的约一美分。在理解基因组如何表达为蛋白质以及广泛的生物机制如何工作方面，我们也取得了可比的进展。事实上，我们正在增强和重建人体几乎所有的器官和系统：心脏、胰腺、关节和肌肉。
同样的发展也适用于我们对人脑的理解。脑部扫描的三维分辨率呈指数级增长，最新一代扫描仪可以实时成像单个神经元连接的放电。科学家们收集到的关于大脑的数据量每年都在以类似的速度增长。他们发现，通过将这些信息转化为大脑区域的模型和模拟，这些数据是可以理解的，其中已有大约二十几个模型和模拟完成。IBM最近也开始了一项雄心勃勃的努力，旨在极其详细地模拟大脑皮层的大部分。
如果我们想重现人脑的力量，我们首先需要了解它有多复杂。有1000亿个神经元，每个神经元有数千个连接，每个连接大约包含1000条神经通路。我估计，要表征一个成熟大脑的状态所需的信息量达到数千兆万亿字节：其复杂性非常高。
但大脑的设计比这简单十亿倍。我们怎么知道？人脑和身体的设计就存储在基因组中，而基因组中并没有那么多信息。人类基因组中有30亿个DNA碱基对：60亿比特，或8亿字节。然而，它充斥着冗余；一个名为ALU的长序列重复了30万次。由于我们知道基因组的结构，我们可以将其信息压缩到仅3000万到1亿字节，这比Microsoft Word的代码还要小。其中大约一半包含人脑的设计。
大脑可以用1500万到5000万字节来描述，因为它的绝大多数连接在出生时是随机的。例如，小脑中数万亿个连接仅由少数基因描述。这意味着婴儿大脑中的大多数小脑连接都是混乱的。但是，该系统被设计成自组织的，因此随着孩子学会走路、说话和接住飞来的球，小脑就被充满了有意义的信息。
我的观点不是说大脑很简单，而是说其设计具有我们可以理解和管理的复杂性。通过将加速回报定律应用于分析大脑复杂性的问题，我们可以合理地预测，在未来大约20年内，将会有对人类大脑所有几百个区域的详尽模型和模拟。
一旦我们理解了心智的运作方式，我们就能将这些原则的详细描述编程到廉价的计算机中，到2020年代后期，这些计算机将比人脑强大数千倍——这是加速回报定律的另一个后果。因此，到2029年，我们将同时拥有硬件和软件，以实现机器中的人类水平智能。到那时，我们也将能够以精美的细节构建完全像人类一样的仿生人，并将血液细胞大小的机器人送入我们的身体和大脑，从内部保持我们的健康，并增强我们的智力。当我们成功地建造了这样的机器时，我们自己也将成为部分机器。换句话说，我们将最终超越我们长期以来认为是最终限制的东西：我们的身体和我们的思想。
流行机器人
我们喜爱的仿生人、赛博格和其他自动机
1927
玛丽亚·大都会
弗里茨·朗（Fritz Lang）迷人而邪恶的玛丽亚（Maria）是为了压迫工人阶级而制造的。她的方法非同寻常——例如，她通过脱衣舞引发骚乱。
1951
戈尔特：《地球停转之日》
一位来自地球的外星大使，这位和平使者机器人能够蒸发武器而不会伤害敌人。
1956
罗比机器人：《禁忌星球》
桶装胸膛的罗比（Robbie）出现在其他几部电影和一系列电视节目中，包括《亚当斯一家》、《失落的太空》和《阴阳魔界》。
1962
罗西机器人：《杰特森一家》
罗西（Rosie）体现了战后梦想，即一个通过技术变得轻松的世界，这一愿景持续激励着人形机器人研究。
1973
枪手：《西部世界》
这位无害的仿生人是成人游乐园游客的射击目标。但一个故障很快就使其变得无法阻止的暴力。
1977
C-3PO：《星球大战》
这位平易近人的仿生人，脑力充沛但缺乏体力，是卢克、汉和3PO矮小但勇敢的伙伴R2-D2的胆小鬼对手。
1984
T-800 终结者
阿诺（Ahhnold）的第一个杀手级政治本能：他扮演了一个几乎不可摧毁的机器人杀手，奉命消灭未来人类领袖的母亲。
2000
本田的 ASIMO
一个近15年来几乎未间断的项目，
ASIMO是第一个能够双腿站立并轻松向前和向后行走的人形机器人。
2003
六号：《太空堡垒卡拉狄加》
赛昂人（Cylons）——邪恶的机器人，它们的道德驱使它们因我们的罪恶而毁灭人类——有12种型号。六号（Number Six）是为了间谍活动和诱惑而制造的。
