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誰才是第一部電子計算機?——靠 650 美元誕生、曾被遺忘的 ABC 電腦│《電腦簡史》數位時代(九)

張瑞棋_96
・2020/10/19 ・2838字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 532 ・七年級

當貝爾實驗室與 IBM 挾著龐大資源開發數位計算機時,在美國中西部一所以農業為主的學院裡,一位物理教授竟然單槍匹馬,僅憑拮据的經費就要打造出更先進的電子計算機……。

本文為系列文章,上一篇請見:史上第一部全自動的計算機——艾肯與 IBM 的恩怨情仇│《電腦簡史》數位時代(八)

只有 650 美元,卻想打造第一台電子計算機的原型機?

1939年 5 月,當艾肯與 IBM 啟動哈佛馬克一號的開發案時,愛荷華州立大學教授阿塔納索夫也獲得學校補助,加入打造數位計算機的行列。

IBM 有雄厚財力與商業計算機的基礎,另一邊正在開發複數計算機的貝爾實驗室也有龐大研究經費,反觀阿塔納索夫手上的資源卻少得可憐。學校只給了他 650 美元的補助,其中三分之二還是給研究生貝瑞 (Clifford Berry) 的助理津貼。在如此拮据的情況下,阿塔納索夫卻執意不用 IBM 與貝爾實驗室所用的繼電器,而是選擇速度更快,卻也更昂貴的真空管。

阿塔納索夫。圖:WIKI

阿塔納索夫早就預料經費有限,因此他在一年多前規劃整體架構時,已經琢磨出克難的方案。他降低成本的策略與楚澤設計 V4 時一樣,都是瞄準記憶單元。楚澤用金屬條取代繼電器,阿塔納索夫則是用電容器取代真空管。也就是說,只有運算單元使用真空管,記憶單元全部使用便宜許多的電容器。

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研究助理貝瑞原本就是電機系學生,在他的協助下,只花了半年時間,就於 1939 年底完成精簡版的原型機。雖然只有兩組 25 位元的記憶單元,運算單元也只有 13 個真空管,但運作結果證明了阿塔納索夫的構想可行,學校也同意新的年度再撥給他 700 美元繼續打造。

這筆錢當然仍遠遠不足,因此阿塔納索夫又向 IBM 等商用計算機公司投遞計劃書,卻都石沉大海。後來終於在 1941 年 3 月,有一個基金會願意贊助五千美元,這部計算機才得以在 1941 年底打造完成。

使用真空管與電容器,第一部電子計算機問世

阿塔納索夫一開始就是為了計算線性代數,才設計出這部計算機。它的原理是透過加減運算,逐步消去變數與方程式,最後得出答案,因此運算單元與控制單元相對簡單。完工後的機器尺寸並不大,約莫一張書桌大小,重 320 公斤,只用了 280 個真空管。最多可解 29 個變數的線性方程組。

記憶單元的主體構造是兩個直徑 20 公分的滾筒,各有 1,600 個電容器分布在滾筒表面。橫置的滾筒每秒轉一圈,表面的電容器經過電刷時,完成讀取資料與重新充電。這就是 1937 年底,阿塔納索夫在酒吧靈光一閃,冒出腦海的解決方案。

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輸入裝置與艾肯和史提畢茲的設計一樣,利用 IBM 現有的打孔卡片,輸入程式與數據。輸出裝置就相當特殊,真的可以用很「炫」來形容。它是讓特製的卡片經過兩個電極之間,用五千伏特的電弧在卡片上灼燒出許多細小的洞,來記錄計算結果。

ABC的構造。圖:WIKI

貝爾實驗室與 IBM 在這個時期所開發的計算機仍是用繼電器,雖然傳遞的是電子訊號,但繼電器的開關是機械動作,唯獨阿塔納索夫這部計算機全程用電子訊號進行二進位的運算。所以當它於 1942 年初成功解出有 10 個變數的線性方程組,也立下一個重要的里程碑,成為第一部完成運算的電子計算機。

有些人認為它並不純然是電子式,因為滾筒轉動是機械式的。不過這個說法並不公允,因為現代電腦所用的硬碟,裡面讀取頭的動作也是機械式,但我們並不會因此就說現代電腦不是電子式計算機。

二戰中斷研發,兩人各奔前程,留下的 ABC 電腦成歷史灰燼

當然,滾筒大幅拖慢了運算速度也是事實,不過要再提高滾筒轉速應該沒有太大問題,運算速度也就可以提升了。另外輸出裝置也須要再做改善;在實際運作時,電弧偶而會有偏差,沒有打在卡片上的正確位置,而輸出錯誤的答案。這可以設法增進放電的精確度,或放寬孔洞之間的距離,甚至乾脆放棄電弧,改用別種方式貯存計算結果,來確保記錄正確。

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只不過就算阿塔納索夫與貝瑞有任何想法,也都來不及再加以改善了。1942 年中,他們兩人都被徵召入伍,不得不離開校園。阿塔納索夫到海軍的武器實驗室服役,二次大戰結束後,與朋友共同創立一家武器研發公司,直到 1961 年退休,從事青少年的電腦教育工作。

貝瑞則是到一家國防相關的企業研發光譜儀,退役後仍繼續留任,不料卻在 1963 年自殺身亡。為了紀念貝瑞,阿塔納索夫從此將他們研發的計算機稱為「阿塔納索夫–貝瑞電腦」 (Atanasoff – Berry Computer,簡稱 ABC)。

ABC 的複製品,存放於愛荷華州立大學。圖:WIKI

其實阿塔納索夫本來沒有機會將 ABC 這名稱告訴全世界,因為外界從來不知道他們發明出第一部電子計算機。由於愛荷華州是個農業州,工商業並不發達,與科技界原本就沒什麼交集。而愛荷華州立大學當時只是農業與工藝學院,在科學研發方面又不受外界關注。以致於整個 40 年代,只有三篇短短的新聞稿報導過他們開發的電腦。

阿塔納索夫與貝瑞離開後,留在物理館地下室的機器逐漸蒙塵敗壞,後來整個愛荷華州立大學也沒人知曉它的用途,就被拆解丟棄了。最後只留下一個插滿電容器的滾筒,見證它曾經存在。因此除了少數人,世人根本不知道有這麼這一台機器。

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阿塔納索夫自己也只把打造 ABC 當成一個有趣的經驗,不值得大肆宣揚。事實上,當年他向基金會申請到補助後,曾經順便將文件複本寄給學校特約的專利律師,但不知是學校並不積極跟催,或是戰爭的影響,專利申請一直沒有送出去。阿塔納索夫自己也覺得無所謂,沒繼續追問,可見他完全沒察覺自己的發明所蘊含的重要性與價值。

第一部通用型電子計算機 ENIAC,研發竟涉嫌剽竊自 ABC?

沒想到原本已在電腦史上石沉大海的 ABC,竟在 1967 年春出現了轉機。阿塔納索夫也才知道自己錯失了什麼。

原來漢威聯合 (Honeywell) 等大型電腦公司都被索討專利授權金,而當初取得專利的莫奇利 (John Mauchly) 所憑藉的,是他所設計出第一部通用型電子計算機 ENIAC。但莫奇利是在拜訪阿塔納索夫,研究過 ABC 之後,才打造出 ENIAC。因此漢威聯合的律師希望阿塔納索夫能出庭作證,他們就能主張對方的專利無效。

阿塔納索夫這才驚覺自己不以為意的專利,竟被他一度推心置腹的莫奇利拔得頭籌。想當初自己熱心地招待莫奇利住在家中,讓他檢視建造中的計算機,還把整份文件攤給他看,結果他竟然獨享利益與光環。忿忿不平的阿塔納索夫當然樂意出庭作證,至少要讓世人知曉他與死去的戰友所打造的 ABC,才是第一部通用型電子計算機。

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差點成歷史灰燼的 ABC,終於因為這件官司而受到矚目,得以載於史冊。至於判決結果如何、ENIAC 究竟與 ABC 有無關係、莫奇利又是怎麼踏上這條路的,就待下一章分曉了。

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張瑞棋_96
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1987年清華大學工業工程系畢業,1992年取得美國西北大學工業工程碩士。浮沉科技業近二十載後,退休賦閒在家,當了中年大叔才開始寫作,成為泛科學專欄作者。著有《科學史上的今天》一書;個人臉書粉絲頁《科學棋談》。

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Intel® Core™ Ultra AI 處理器:下一代晶片的革命性進展
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/05/21 ・2364字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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本文由 Intel 委託,泛科學企劃執行。 

在當今快節奏的數位時代,對於處理器性能的需求已經不再僅僅停留在日常應用上。從遊戲到學術,從設計到內容創作,各行各業都需要更快速、更高效的運算能力,而人工智慧(AI)的蓬勃發展更是推動了這一需求的急劇增長。在這樣的背景下,Intel 推出了一款極具潛力的處理器—— Intel® Core™ Ultra,該處理器不僅滿足了對於高性能的追求,更為使用者提供了運行 AI 模型的全新體驗。

先進製程:效能飛躍提升

現在的晶片已不是單純的 CPU 或是 GPU,而是混合在一起。為了延續摩爾定律,也就是讓相同面積的晶片每過 18 個月,效能就提升一倍的目標,整個半導體產業正朝兩個不同方向努力。

其中之一是追求更先進的技術,發展出更小奈米的製程節點,做出體積更小的電晶體。常見的方法包含:引進極紫外光 ( EUV ) 曝光機,來刻出更小的電晶體。又或是從材料結構下手,發展不同構造的電晶體,例如鰭式場效電晶體 ( FinFET )、環繞式閘極 ( GAAFET ) 電晶體及互補式場效電晶體 ( CFET ),讓電晶體可以更小、更快。這種持續挑戰物理極限的方式稱為深度摩爾定律——More Moore。

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另一種則是將含有數億個電晶體的密集晶片重新排列。就像人口密集的都會區都逐漸轉向「垂直城市」的發展模式。對晶片來說,雖然每個電晶體的大小還是一樣大,但是重新排列以後,不僅單位面積上可以堆疊更多的半導體電路,還能縮短這些區塊間資訊傳遞的時間,提升晶片的效能。這種透過晶片設計提高效能的方法,則稱為超越摩爾定律——More than Moore。

而 Intel® Core™ Ultra 處理器便是具備兩者優點的結晶。

圖/PanSci

Tile 架構:釋放多核心潛能

在超越摩爾定律方面,Intel® Core™ Ultra 處理器以其獨特的 Tile 架構而聞名,將 CPU、GPU、以及 AI 加速器(NPU)等不同單元分開,使得這些單元可以根據需求靈活啟用、停用,從而提高了能源效率。這一設計使得處理器可以更好地應對多任務處理,從日常應用到專業任務,都能夠以更高效的方式運行。

CPU Tile 採用了 Intel 最新的 4 奈米製程和 EUV 曝光技術,將鰭式電晶體 FinFET 中的像是魚鰭般阻擋漏電流的鰭片構造減少至三片,降低延遲與功耗,使效能提升了 20%,讓使用者可以更加流暢地執行各種應用程序,提高工作效率。

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鰭式電晶體 FinFET。圖/Intel

Foveros 3D 封裝技術:高效數據傳輸

2017 年,Intel 開發出了新的封裝技術 EMIB 嵌入式多晶片互聯橋,這種封裝技術在各個 Tile 的裸晶之間,搭建了一座「矽橋 ( Silicon Bridge ) 」,達成晶片的橫向連接。

圖/Intel

而 Foveros 3D 封裝技術是基於 EMIB 更進一步改良的封裝技術,它能將處理器、記憶體、IO 單元上下堆疊,垂直方向利用導線串聯,橫向則使用 EMIB 連接,提供高頻寬低延遲的數據傳輸。這種創新的封裝技術不僅使得處理器的整體尺寸更小,更提高了散熱效能,使得處理器可以長期高效運行。

運行 AI 模型的專用筆電——MSI Stealth 16 AI Studio

除了傳統的 CPU 和 GPU 之外,Intel® Core™ Ultra 處理器還整合了多種專用單元,專門用於在本機端高效運行 AI 模型。這使得使用者可以在不連接雲端的情況下,依然可以快速準確地運行各種複雜的 AI 算法,保護了數據隱私,同時節省了連接雲端算力的成本。

MSI 最新推出的筆電 Stealth 16 AI Studio ,搭載了最新的 Intel Core™ Ultra 9 處理器,是一款極具魅力的產品。不僅適合遊戲娛樂,其外觀設計結合了落質感外型與卓越效能,使得使用者在使用時能感受到高品質的工藝。鎂鋁合金質感的沉穩機身設計,僅重 1.99kg,厚度僅有 19.95mm,輕薄便攜,適合需要每天通勤的上班族,與在咖啡廳尋找靈感的創作者。

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除了外觀設計之外, Stealth 16 AI Studio 也擁有出色的散熱性能。搭載了 Cooler Boost 5 強效散熱技術,能夠有效排除廢熱,保持長時間穩定高效能表現。良好的散熱表現不僅能夠確保處理器的效能得到充分發揮,還能幫助使用者在長時間使用下的保持舒適性和穩定性。

Stealth 16 AI Studio 的 Intel Core™ Ultra 處理器,其性能更是一大亮點。除了傳統的 CPU 和 GPU 之外,Intel Core™ Ultra 處理器還整合了多種專用單元,專門針對在本機端高效運行 AI 模型的需求。內建專為加速AI應用而設計的 NPU,更提供強大的效能表現,有助於提升效率並保持長時間的續航力。讓使用者可以在不連接雲端的情況下,依然可以快速準確地運行各種複雜的 AI 算法,保護了數據隱私,同時也節省了連接雲端算力的成本。

軟體方面,Intel 與眾多軟體開發商合作,針對 Intel 架構做了特別最佳化。與 Adobe 等軟體的合作使得使用者在處理影像、圖像等多媒體內容時,能夠以更高效的方式運行 AI 算法,大幅提高創作效率。獨家微星AI 智慧引擎能針對使用情境並自動調整硬體設定,以實現最佳效能表現。再加上獨家 AI Artist,更進一步提升使用者體驗,直接輕鬆生成豐富圖像,實現了更便捷的內容創作。

此外 Intel 也與眾多軟體開發商合作,針對 Intel 架構做了特別最佳化,讓 Intel® Core™ Ultra處理器將AI加速能力充分發揮。例如,與 Adobe 等軟體使得使用者可以在處理影像、圖像等多媒體內容時,能夠以更高效的方式運行 AI 算法,大幅提高創作效率。為各行專業人士提供了更加多元、便捷的工具,成為工作中的一大助力。

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驅動未來科技創新的運算平台領導廠商—Arm
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2023/10/26 ・2594字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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本文由 Arm 委託,泛科學企劃執行。

Arm(安謀)是一家來自英國提供處理器 IP 架構設計的矽智財公司,你可能不清楚 Arm 在做什麼?但你可能在最近的新聞中聽過它,而且,你可能每天都在使用他們的產品!

實際上,90% 的智慧型手機使用的 CPU 晶片,其指令架構集(ISA)都是採用 Arm 架構,例如部分蘋果產品所使用的晶片、Android 手機常見的驍龍系列,以及聯發科技推出的天璣系列晶片,Arm 都是這些處理器架構的主要供應商。

每片 CPU 上,都有 ISA。圖/pixabay

不過這個指令架構集(ISA)到底是什麼?為什麼每台手機甚至電腦都要有呢?

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什麼是指令架構集(ISA)?

指令集架構(ISA)是電腦抽象模型的一部分,它定義了 CPU 如何被軟體控制。ISA 作為硬體和軟體之間的介面,既規定了處理器能夠執行的任務,又規定了如何執行這些任務。ISA 提供了使用者與硬體互動的唯一途徑。ISA 可以被視為程式設計師的手冊,透過 ISA,組合語言程式設計師、編譯器編寫者和應用程式程式設計師方能與機器溝通。

處理器的構建和設計稱為微架構(micro-architecture),微架構告訴您特定處理器的工作原理,例如,Arm Cortex-A53 和 Cortex-A73 都是 Armv8-A 架構的實現,這意味著它們具有相同的架構,但它們具有不同的微架構。

目前常見的 ISA 有用於電腦的 Intel/AMD x86_64 架構,以及在行動裝置是主流的 Arm 架構。而 Arm 本身不製造晶片只授權其架構給各個合作夥伴,授權的架構也被稱為「矽智財」(Semiconductor intellectual property core,簡稱 IP),並由合作夥伴依據規格打造合規的矽晶片。

Arm 成為全球關注的焦點

今年九月,Arm 在美國紐約那斯達克交易所掛牌上市,吸引大量投資者的目光,除了節能的設計,Arm 持續提升產品效能,使得 Arm 架構具有強大的競爭優勢,讓 Arm 的技術和產品,除了在行動裝置與物聯網應用佔據了重要地位,也在後續發展的其他產品持續協助產業推動技術革命。

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最早,Arm 架構是為了依靠電池運作的產品而設計的,隨著這十多年來的轉變,行動裝置成為主流,而 Arm 架構也成為了行動裝置的首選。

除了 Arm 原本行動裝置的通用 CPU 領域,Arm 亦著手開發專用 CPU 的架構,這些專用 CPU 的使用情境包含雲端基礎設施、車用和物聯網(IoT)。

現在 Arm 除了在手機處理器上有超過 90 % 的市占率外,在物聯網與嵌入式應用上有 65% 的市占率,目前車用晶片也逐步轉向由軟體來定義汽車的電子電氣架構,這凸顯了軟體在未來汽車架構的重要性。「嵌入式邊緣裝置使用的可擴充開放架構 (Scalable Open Architecture for Embedded Edge;SOAFEE) 」建立以雲原生的系統架構,透過雲端先行開發軟體,協助汽車產業業者在產品正式商品化前,能在基於 Arm 架構的晶片上進行虛擬環境測試,目前 Arm 在車用晶片上,市佔率超過四成。

由感測器至智慧製造系統設計,Arm 與生態系密切合作,推動技術創新

在雲端運算上,Arm 也推出了 Arm Neoverse 技術平台來協助雲端伺服器的晶片設計,並配合新推出的 Arm Neoverse 運算子系統(CSS),來簡化專用晶片的設計複雜性,減少晶片設計花費的時間。

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在 Arm 日益完整的產品組合下,透過與廣大生態系合作,能為市場提供許多軟硬體解決方案。首先,在行動裝置上,Arm 近乎霸占市場。而在 AI 發展與網路速度持續提升的趨勢下,許多運算都可以在雲端完成,最近的實例為 Nvidia 的 GeForce Now,只需一台文書機,就能暢玩 3A 大作,或是 Google 的 Colab,讓 AI 能在文書機上完成運算,造福了沒有高級顯卡的使用者。

未來,邊緣運算將陸續解開雲端運算的束縛,而 Arm 也在前期投入了雲端基礎開發,配合行動裝置的市占率,無論如何 Arm 都將在未來科技業占有一席之地。

Arm Tech Symposia 將在 11 / 1 與 11 / 2 盛大舉辦

2023 Arm 科技論壇(Arm Tech Symposia)即將在 11/1 台北萬豪酒店,11/2 新竹國賓飯店盛大舉辦!這是 Arm 每年最重要的實體活動之一,以【Arm is Building the Future of Computing】為主軸,探討在 AI 時代來臨之際,Arm 最新的技術如何驅動創新科技,為次世代的智慧運算、沉浸式視覺、AI 應用、自主體驗等帶來更多可能性。 

這次 Arm 科技論壇將圍繞在車用、物聯網、基礎設施、終端產品等熱門 AI 應用領域,並邀請台積公司、Cadence、瑞薩電子、新思科技、CoAsia 擎亞半導體等各領域專家,帶來產業第一手趨勢洞察。

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其次,也會分享 Arm 的新技術在 AI 的應用,包含如何透過軟體定義汽車降低汽車電子系統核心 EUC 整合的複雜性,同時維持汽車資安;以及介紹專為特定工作負載而設計的運算方式,如何讓企業不受外在環境與技術影響,處理更大規模的數據。

今年 11/1 在台北場的座談會,主題為 Edge computing on AI,探討邊緣運算在人工智慧上的應用,以及人工智慧對於半導體產業以及晶片研發帶來的影響,邀請 iKala 共同創辦人暨執行長程世嘉、聯發科技執行副總經理暨技術長周漁君,以及 Arm 台灣總裁曾志光與會。

Arm 科技論壇 11 月 1 日台北萬豪酒店。 圖 / Arm 

11/2 在新竹場的座談會主題為 The Keys of Automotive Transformation,探討汽車產業的轉型趨勢,邀請 Anchor Taiwan 執行長邱懷萱、友達光電執行長暨總經理/達擎董事長柯富仁、波士頓顧問公司董事總經理暨資深合夥人徐瑞廷,以及 Arm 台灣總裁曾志光與會。

Arm科技論壇 11月 2 日新竹國賓飯店。 圖 / Arm 

無論你是硬體工程師、軟體開發人員、晶圓代工、晶片設計商、OEM/ODM 還是相關產業人士,都能在這場論壇中互相交流,充實自己。

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2023 Arm 科技論壇報名連結

活動結束後填寫問卷的朋友,還有機會現場抽中 iPhone 15 Pro、 iRobot Roomba j7+ 掃地機器人、Sony WH-1000XM5 無線耳機、Dyson Purifier Big+Quiet Formaldehyde 空氣清淨機等精美好禮喔!

報名截止倒數中,現在就立刻報名吧!

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只要將大腦上傳到電腦中,複製出另一個你,就可以實現永生嗎?——《千腦智能新理論》
星出版
・2023/06/28 ・1983字 ・閱讀時間約 4 分鐘

假設在未來某個時候,我們有能力瞬間取得在電腦中重新創造一個人所需要的全部資料,假設我們的電腦有足夠能力模擬你和你的身體。果真如此,我完全不懷疑基於電腦的大腦會有意識和知覺,就像你一樣。但這會是你想要的嗎?也許你正在想像下列這種情境。

假設我們的電腦有足夠能力模擬你的身體、意識和知覺,這會是你想要的嗎?圖/Pixabay

你正處於生命的盡頭,醫師說你只剩下幾個小時的生命。此時你按下一個開關,你的大腦隨即一片空白。幾分鐘後,你醒過來,發現自己活在一個基於電腦的新身體裡。你的記憶完好無損,你覺得自己恢復了健康,展開新的永恆生命。你大喊:「耶!我還活著!」

現在想像一個稍微不同的情境。假設我們有技術可以複製你的生物大腦而不影響它,現在你按下開關之後,你的大腦被複製到一台電腦上,而你沒有任何感覺。幾分鐘後,電腦說:「耶!我還活著。」但是,你,那個生物你,還是存在。現在有兩個「你」,一個在生物身體中,一個在電腦身體中。電腦那個你說:「現在我已經上傳了,不需要原本那個身體了,請把它處理掉。」生物那個你說:「等一下,我還在,我不覺得有任何改變,我不想死。」我們應該如何處理這個問題?

解決這個難題的方法,或許就是讓生物那個你度過餘生,自然死亡。這似乎很合理。但是,在生物你死亡之前,世上有兩個你。生物你與電腦你會有不同的經歷,因此隨著時間推移,兩者漸行漸遠,變成了不同的人。例如,生物你和電腦你可能會發展出不同的道德與政治立場,生物你可能會後悔創造了電腦你,而電腦你可能不喜歡有一個生物老人聲稱是自己。

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在生物你死亡之前,世上有兩個你。隨著時間推移,兩者漸行漸遠,可能會發展出不同的道德與政治立場。圖/Pexels

更糟的是,你很可能會有壓力在你年輕時就上傳你的大腦。例如,想像一下,電腦你的智能健康,取決於大腦上傳時生物你的智能健康。因此,為了盡可能提高你的永生版本的生活品質,你應該在你心智健康最好時上傳你的大腦,譬如 35 歲時。你可能想在年輕時上傳大腦的另一個原因是,你以肉身活著的每一天都有可能意外死亡,因此失去永生的機會。因此,你決定在 35 歲時上傳自己。

請捫心自問:35 歲的生物你在複製了自己的大腦之後,可以安然殺死自己嗎?隨著你的電腦版本展開自己的生活,你(生物你)則慢慢衰老、最終死去,生物你會覺得自己已得到永生嗎?我認為答案是否定的。「上傳你的大腦」是個誤導的說法,你真正做的是把自己分裂成兩個人。

現在再想像一下,你上傳了你的大腦,然後電腦那個你立刻複製了三個自己。現在有四個電腦你和一個生物你,這五個你開始有不同的經歷,漸行漸遠。每一個你都有獨立的意識,你是否已得永生?那四個電腦你,哪一個是永生的你?生物你慢慢衰老、邁向死亡,看著四個電腦你過各自的生活。這裡沒有共同的「你」,只有五個個體,雖然起初有相同的大腦和記憶,但隨即成為獨立的存在,此後過著不同的生活。

想像一下,你上傳了你的大腦,然後電腦那個你立刻複製了好幾個自己,每個都有獨立的意識和不同的經歷,哪一個才是永生的你?圖/Pixabay

也許你已經注意到,這些情境與生孩子相似。當然,最大的不同是你不會在孩子出生時,上傳你的大腦到孩子的腦袋裡。然而,我們可說是在某程度上試圖這麼做,我們把家族史告訴孩子,教導他們,希望他們建立和我們一樣的道德觀和信仰。藉由這種方式,我們將我們的一些知識轉移到孩子的大腦裡。但隨著他們長大,他們會有自己的經歷,成為獨立的人,就像你上傳大腦產生的電腦你那樣。

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想像一下,如果你能把你的大腦上傳給你的孩子,你會這麼做嗎?如果你這麼做,我相信你會後悔。你的孩子將背負你的記憶,終其一生將致力忘記你做過的一切。

上傳大腦乍聽是個極好的主意,誰不想得永生呢?但是,藉由上傳大腦到電腦中來複製自己,其實無法實現永生,就像生孩子無法實現永生那樣。複製自己是開出一條岔路,而不是延伸原本的路。開出岔路之後,會有兩個擁有知覺和自我意識的存在,而不是只有一個。一旦你意識到這一點,上傳大腦的吸引力就會開始減弱。

——本文摘自《千腦智能新理論》,2023 年 5 月,星出版出版,未經同意請勿轉載。