# 尼克．伯斯特隆姆  

在某些領域，數量勉強可以成為質量的替代品。在一個貼滿軟木的房間裡，一個天才可以寫出《追憶逝水年華》；但找來一整棟樓的文青，是否就能產出一部能與之相比的經典作品呢？就算是現代人的差異範圍內，我們都會看到某些成果大半得利於單一傑出天才的貢獻，而非無數平凡人的共同努力。如果我們放開眼界，把超智慧心智也包含進去，我們就必須同意一種類似的情形：有些問題，就算再多人類集結起來也沒辦法解決，只有超智慧才行。

高頻率演算的交易者占美國股票交易市場的一半以上。演算交易涉及了2010年的大崩盤。

二戰期間擔任艾倫．圖靈（AlanTuring）解碼團隊首席統計學家的數學家厄文．約翰．古德（IrvingJohnGood）可能是第一個描述此景明確面貌的人。他在這段寫於1965年、常被引用的文章提到：

先從回顧開始。以最大的尺度觀察歷史，歷史似乎展現一連串明顯的成長模式，每次都比前一次更加快速。這樣的模式預示了另一波（更快速的）成長模式。然而，我們並不打算著重這個觀察結果。本書的主旨並不是探討「技術加速」或「指數成長」，或是那些五花八門、偶爾會集結在「技術奇點」（注：singularity，根據科技發展史總結出的觀點，認為人類正在接近一個使現有科技被完全拋棄、或人類文明被完全顛覆的事件點，事件點過後的事件完全無法預測）標題下的概念。本章我們將回顧人工智慧的歷史，並探索此領域的現有能力。最後我們將看看近期專家的意見，深刻檢討我們對未來進展時間表的忽略。