打造智慧機器！聽到這副標題你該不會已經拿起工具準備就緒了吧？！可惜得讓你失望了，這可不是另一本機器人製作聖經 XD，請別忽略理解人腦這句副標題，這本書的主題主要還是放在從神經層次對新皮質如何產生智慧提出一個理論，不過作者的確是想找人和他一起造一部，有興趣可以看一看，說不定你會跟他很合拍。
首先，想製造智慧機器，總得先搞清楚，智慧是甚麼？
演化來的智慧
許多老生長談都會被賦予智慧的稱號，大家應該都略懂略懂，不過這種時候常常也都不知道彼此說的到底是不是同一種意思，會不會你說鹽他拿糖。
在行為主義的影響下，有一陣子智慧被當作了黑盒子，以制約實驗而言，聽到鈴聲狗就會流口水，為什麼會流口水？從鈴聲到流口水這之間狗在想甚麼？不重要。只管輸入與輸出的結果，但是智慧的重點並不是最後做了甚麼，今天看了本書，看完的瞬間人們就已經理解了裡面的內容，之後不管是去小憩一下或是說故事給別人聽都不會改變已經理解的事實，理解內容當下才是智慧運作的重要時刻。
因此作者從神經科學的角度提出自己的看法：智慧就是一種記憶並做預測的能力，他稱作記憶預測模型，皮質時時刻刻都平行的自動化的提取出過去的記憶，而非進行運算，有時對方說了一句話，常常還沒說完就知道他要說的下個字是什麼就是如此，這樣才有辦法運用傳輸速度這麼慢（晶片快了10的好幾次方倍）的神經元這麼快速做出反應，他提到了幾點還算有趣，像是新皮質的特性。
新皮質的特性
序列性的儲存與提取方式讓我們很難倒背英文字母，說故事也是照著順序比較好說，一不小心還會照著看到時的順序把當下不重要的細節也一起講出來；當看到窗簾下有一隻腳，我們在腦中自然地會補完後面有一個人，這種自體連結性是經由學習而來，當多個想法被連結成一串時就被稱作思想；最有趣也很神秘的是所謂不變的表徵，可以想成是記憶在我們在腦中的索引（好像還是不太貼切），如果今天一首歌是C大調，用電腦去辨識，它會記錄每個音符，再去比對這些音符是否和記憶庫中那首吻合，今天彈奏者突然用D大調彈奏電腦就會認為這是不同的兩首歌，人類就算只聽過C大調版本，仍會說出同一首歌的歌名。這些特性也是當時電腦很難模擬的，那有辦法讓這樣的智慧運行在人造的機器上嗎？
人工智慧
人工智慧研究領域從來沒打算這麼做，傳統的人工智慧並沒有打算理解人類智慧的運作模式，他們的說法是，演化中沒有出現輪子，但人類發明的輪子還比腳更適合長途運輸，飛機也比翅膀更有效率，但作者認為這樣的方式只能解決特定問題，沒辦法類化，比如沒法拿一個下棋人工智慧幫你開車，而且除了某些規則明確的領域外（ex.下棋）當時沒有太大的進展，電腦還是難以解決一些人類可以輕易地做到的事情，因此他致力於研究神經科學，希望把智慧從新皮質中抽取出來，就像軟體一般安裝到人造硬體上，理論上如果將神經元與其間的突觸關係用矽晶片取代即可達成，一但達到，速度極快的晶片能比神經元更有效率、容量更大、又能輕易複製，加上能安裝上各種人類感官無法企及的感應器，屆時的應用相當的廣，但作者也認為這不是短時間內可以達到的目標。
這本書的內容作者2003時在TED中也有做過介紹，在過了十年後，作者在2013的 google tech talk 上有列出六點他發展這種軟體時的原則，已經有提出了一些簡單的成果，能夠預測一些工廠能源消耗等，當然還不是完成品，但看成果似乎還算準確，但在今天google無人車等擁有強大AI的成果慢慢浮現的今天，書中所述的這種擬人的智慧是否有辦法與其競爭（研究資源等）還未可知，但光對智慧究竟在神經生理層次上可能是怎麼樣運作可以略知一二就相當有趣了不是嗎？
