按照霍桑的理解，效率至上的工業理想一旦搬到精神領域，就會對崇尚沉思冥想的田園理想構成潛在的致命威脅。這並不意味著促進信息的快速發現和快速檢索不好，那並不是壞事。大腦的全麵發展要求我們既能準確找到並迅速解析各種信息，又能無拘無束地沉思冥想。既要有高效率地收集數據的時間，也要有低效率地沉思冥想的時間；既要有操作機器的時間，也要有閑坐田園的時間。我們既要能在穀歌那個“數字世界”中積極工作，也要能退隱到沉睡穀中靜思遐想。今天的問題在於，我們正在喪失在兩種截然不同的思想狀態之間保持平衡的能力。從精神上說，我們處於永恒的運動當中。
文學精神如今麵臨威脅，似乎勢必要變成陳腐過時的東西。其實就在活字印刷把文學精神逐步變成大眾精神的過程中，上述進程就已經開始了。在圖書、期刊大量湧向市場的時候，人們第一次感到像是要被信息淹沒了。羅伯特·伯頓（Robert Burton）在他1628年出版的經典名著《憂鬱的剖析》（An Anatomy of Melancholy）中描述了17世紀的讀者麵臨的“圖書帶來的極大混亂”：“我們深受書籍的折磨，眼睛看得發痛，手指翻得發痛。”在更早之前的1600年，另一位英國作家巴納比·裏奇（Barnaby Rich）抱怨道：“當今時代有一個最大的毛病，那麼多的書充斥著世界，讓這個世界不堪重負，以至於根本無法感受領悟世界上每天發生的那些閑情逸事。”
從那個時候到現在，我們一直都在迫不及待地尋求新途徑，讓我們每天麵對的混亂信息變得更有秩序。幾百年來，個人信息管理方法的發展趨勢就是簡單易行、人工操作、各不相同——登記上架，按序排列，注解評點，分門別類，建立索引，按圖索驥。在圖書館、大學、商業機構和政府部門，對於信息的排序和存儲還有更加周密詳細的製度性安排，不過，這些製度仍然主要由人工實施。到了20世紀，隨著信息洪流的加大和數據處理技術的進步，無論對個人還是對機構，管理信息的方法變得更加精細化、係統化，並且自動化程度也越來越高。我們開始指望導致信息超載問題進一步惡化的那些機器來緩解這個問題。
在一篇引起廣泛討論的文章中，範內瓦·布什（Vannevar Bush）為現代化信息管理方法確定了基調，這篇文章的題目是“誠如所思”（As We May Think），文章發表在1945年的《大西洋月刊》上。布什是一位電氣工程師，第二次世界大戰期間擔任羅斯福總統的科學顧問，他很擔心科學家無法跟上與自己工作有關的信息的發展，從而阻礙科技進步。他寫道，不斷發表的新資料“已經遠遠超出了我們利用這些資料的現有能力。人類經驗的總結正在以極高的速度擴展，而我們在隨之出現的知識迷宮中穿行，尋找重要知識條目的手段還跟帆船時代所用的方法一樣”。
不過布什提出，從技術上解決信息超載問題的方案已經噴薄欲出：“這個世界已經進展到廉價而又複雜的機器設備具有高度可靠性的時代，有些結果注定會由此產生。”他提出了一種個人使用的新型資料分類機的設想，這種叫做“麥麥克斯存儲器”的機器不光對科學家有用，而且對任何需要進行“邏輯思維”的人都很有用。布什寫道，機器裝在桌子裏，“是一個把個人全部（縮微形式的）藏書、報告和函件存入其中的裝置，而且由於是機械化設備，能以極高的速度和極大的靈活性提供參考資料”。桌麵上是“半透明的顯示屏”，可以在上麵投映機器中存儲的資料，同時還可以顯示“鍵盤”和“按鈕組合”，這些工具可以幫助人們瀏覽數據庫。這種機器的“本質特征”就是能把不同信息聯係起來的“關聯索引”功能：“通過任何一個條目，都可以馬上自動選擇另一個條目。”布什強調，“把兩樣東西聯係起來”的方法“是很重要的”。
布什根據自己設想的麥麥克斯存儲器，預見到個人電腦和萬維網上超媒體係統的出現。他那篇文章給許許多多計算機硬件和軟件研發人員帶來了靈感，受此啟發的包括早期投身超文本研究的著名計算機工程師道格拉斯·恩格爾巴特（Douglas Engelbart）和蘋果公司HyperCard係統發明人比爾·阿特金森。不過，即使布什的先見之明已經實現，而且效果遠遠超過他終其一生所能想象的情況——我們被麥麥克斯存儲器的子孫後代們重重包圍，可信息過載這個他希望解決的問題還是沒有解決。事實上，情況比以前更糟了。戴維·利維觀察評論說：“至於布什提出的那個問題，個人數字信息係統和全球超文本技術的發展非但沒能解決，反而使問題更加惡化了。”
回顧過去，問題沒能解決的原因顯而易見。計算機網絡極大地降低了創建、存儲及分享信息的成本，網絡呈現給我們的可用信息遠遠超過以往人們能夠得到的信息。諸如穀歌之類企業開發的搜索信息、過濾信息以及發布信息的計算機工具功能強大，確保我們隨時都會淹沒於即時信息的汪洋大海之中，而且信息數量遠遠超出大腦的處理能力。隨著數據處理技術的不斷進步，以及搜索工具和過濾工具的日趨精確，相關信息彙成的洪流隻會繼續加強。越來越多能給我們帶來利益的信息變成了看得見的東西。信息過載已經成了一個永恒的痛苦折磨，我們解決這個問題的努力隻會弄巧成拙，雪上加霜。我們唯一的應對辦法就是加大掃描和略讀的比重，越來越依賴那些奇妙的機器，而這些機器恰恰就是問題的根源。利維寫道，今天我們“可利用的信息規模空前，可是使用信息的時間變少了——特指通過深入思考使用信息的那種方式”。明天，情況會更加糟糕。
按照人們過去的理解，對人類思想最有效的過濾器是時間。1858年，愛默生在題為“書”（Books）的文章中寫道：“最好的讀書方法是師法自然，而不是機械的閱讀方法。”所有作家都得“把自己的作品提交到時間老人麵前，他坐在那裏評判高下。10年之後再看，值得再版重印的作品九牛一毛。再版作品繼續交由時間評判，所有的輿論之風都會對其吹刮揚棄，不等到20年之後，甚至100年之後再版重印，就不能說經過了精挑細選”。我們不再有靜待時間之風吹刮揚棄的耐心了。時時刻刻淹沒在與直接利益掛鉤的信息洪流之中，我們除了求助於自動化的過濾器，幾乎沒有其他選擇。這種自動化的過濾器毫不猶豫地把過濾特權授予了新聞媒體和社會大眾。在互聯網上，輿論之風變成了強力旋風。
等到火車卸下那些忙人，冒著滾滾蒸汽開出康科德火車站，霍桑極力想要回到剛才那種沉思狀態，可是徒勞無功。他瞥了一眼腳下的蟻丘，“像個壞蛋天才一樣”，他抓起一把沙粒，狠狠地扔過去，堵上了螞蟻進穴的入口。他看到一隻螞蟻從“公事或私事”中脫身返回，正在苦苦思索自己家裏發生了什麼變故：“它的動作表達出怎樣的驚訝、怎樣的匆促、怎樣的困惑啊！對它而言，引發這出惡作劇的那種力量必定是不可理喻的！”不過，霍桑的注意力很快就從對螞蟻痛楚的關注中移開了。他發覺樹影和陽光搖曳閃爍的樣子有了變化，於是就抬頭仰望“散布天空當中”的雲朵，通過它們變動不居的形式看清了“烏托邦夢想留下的一地碎片”。
2007年，美國科學促進會邀請拉裏·佩奇在他們的年會上發表主題演講，這一會議是美國聲望最高的科學大會。佩奇的演講漫無主題，即興而發。不過，這次演講引人入勝，讓我們有機會一窺這位年輕企業家的內心世界。佩奇的靈感還是來自類比，他跟聽眾分享了自己對人類生命和人類智力的認識。他說：“我的看法是，假如你看看自己的程序，也就是你的DNA，其中壓縮存儲的信息大約是600兆。這個數字比任何一種現代操作係統都要小，比Linux係統小，比Windows係統小……其中當然包括了大腦啟動功能。因此可以說，你的程序算法並不是那麼複雜，（智力）或許更像是全麵計算。”
數字計算機早就取代鍾表、噴泉和工廠機器，成為我們解釋大腦組成結構和工作方式時的首選比喻。我們對使用計算機術語描述大腦的做法早已習以為常，有時甚至都不認為那是在打比方。（我在本書中已經不止一次地把“通路”、“布線”、“輸入”及“編程”等術語用於大腦。）但是，佩奇的觀點走向了極端。在他看來，人腦不僅跟電腦相似，而且本身就是電腦。穀歌公司為什麼會把智力等同於數據處理效率？佩奇的假設費了半天唇舌，為的就是解釋個中原因。如果說我們的大腦是計算機，那麼智力就可以簡化為生產效率問題——通過顱腔內的芯片，以更快的速度處理更多的數據。人的智力變得跟機器的智力沒有區別。
佩奇從一開始就把穀歌搜索引擎看做人工智能的雛形。他在2000年接受采訪時談道：“人工智能是穀歌搜索引擎的最終形態，我們現在所做的工作與這個目標相去甚遠。然而，我們會逐步接近這一目標，這就是我們努力的方向。”在那個時候，離穀歌成為家喻戶曉的名字還早得很。2003年，佩奇在斯坦福大學發表演講時，對公司雄心壯誌的描述往前推進了一步：“終極版本的搜索引擎就是像人一樣聰明的東西——甚至比人還要聰明。”謝爾蓋·布林說自己上中學時就開始編寫人工智能程序，他跟自己的夥伴一樣熱衷於創造一台真正會思考的機器。2004年，布林告訴《新聞周刊》記者：“如果你能把世界上的所有信息都直接放進自己的大腦，或者說放進比你的大腦更聰明的人工大腦，那肯定會比現在好得多。”就在那個時間前後，布林在一次電視訪談節目中提出，“最終的搜索引擎”會跟庫布裏克導演的電影中的超級計算機哈爾非常相似。他說：“哈爾把飛船的控製者置於死地，我們現在有希望徹底杜絕這種程序漏洞，讓這種情況永遠不會出現。不過，這正是我們現在努力奮鬥的目標，而且我認為我們已經取得了長足進展。”
對大多數人而言，建造一個像哈爾那樣的人工智能係統，這個願望看起來可能有些奇怪。可是，對腰纏萬貫且有眾多程序員和工程師集結麾下的兩個才華橫溢的年輕計算機科學家來說，那是一種十分自然甚至令人敬佩的雄心。穀歌公司是一家以科技為立足點的企業，用施密特的話說，激勵穀歌公司前進的是一種“用技術解決那些從來沒有解決的問題”的願望，而人工智能就是其中最難解決的問題。布林和佩奇怎麼會不想成為破解這一難題的人呢？
如果我們的大腦由人工智能加以補充甚至取而代之，我們都會“比現在好得多”，他們這個輕描淡寫的假設引發的不安絲毫不亞於給我們帶來的啟發。穀歌公司堅定不移地秉持泰勒主義信仰，他們認為智力就是一個機械過程的結果，就是一連串可以分離、測量和優化的步驟，上述假設突出強調了這一事實的確定性和必然性。20世紀的哲學家京特·安德斯曾經說過：“人是生出來的而不是造出來的，他們為此感到羞愧。”我們可以從穀歌公司創始人的聲明當中感受到那種羞愧以及由羞愧引發的雄心。穀歌公司的世界就是我們上網時進入的那個世界，深度閱讀對應的寂然凝慮，冥思遐想對應的天馬行空，在這個世界都找不到落腳之地。模糊不是通向真知灼見的入口，而是一個有待修補的缺陷。人腦隻不過是一台陳舊過時的電腦，需要更換速度更快的處理器和容量更大的硬盤——還需要采用更好的算法來掌控它的思考過程。
“人類為了讓計算機網絡更易於操縱而做的所有事情，同時也會出於不同的原因，讓計算機網絡更容易操縱人類。”喬治·戴森（George Dyson）在1997年出版的人工智能發展史研究專著《機器中的進化論》（Darwin among the Machines）中如是寫道。該書出版8年之後，戴森應邀來到穀歌公司總部，在紀念約翰·馮·諾伊曼偉大成就的會議上發表演講。馮·諾伊曼是普林斯頓大學物理學家，他以阿蘭·圖靈的研究成果為基礎，在1945年為第一台現代計算機的誕生擬訂出了詳細計劃。戴森人生中的很多時間都用來思考計算機的內在生命，對他來說，穀歌之行肯定會是一次愉快的經曆。畢竟那是一個熱切盼望動員包括很多世界一流計算機科學家在內的龐大資源，力圖創造一個人工大腦的企業。
可是，穀歌之行給戴森留下了諸多煩惱。他在一篇文章的末尾提到了那次經曆，他記起了圖靈在《計算機器與智能》那篇論文中發出的警告。我們創造智能機器的企圖百折不撓，而那位天才數學家寫道：“我們不應該不知敬畏地篡奪上天創造靈魂的權利，我們的權利不能超越繁衍後代。”戴森隨後提到了“一位異常敏銳的朋友”在他之前訪問穀歌總部後所作的評論：“我覺得那種歡快愉悅簡直難以言表。歡樂的金毛犬在草坪上的噴水器之間慢慢地跑來跑去。人們麵帶微笑，揮手致意，到處都能看到玩具。誰要說不可思議的邪惡之事正在某處陰暗角落裏發生，我會毫不猶豫地表示懷疑。如果惡魔要來，藏在什麼地方好呢？”盡管這種反應有些極端，不過也是可以理解的。穀歌公司有萬丈雄心，有雄厚資金，有在知識世界中一統天下的帝國計劃，它是一個盛放我們的憂懼和希望的天然容器。布林坦承：“有些人說穀歌是上帝，另一些人說穀歌是惡魔。”
那麼，穀歌總部大樓的陰暗角落裏潛藏著什麼呢？人工智能馬上就要到來嗎？矽霸王已經兵臨城下了嗎？大概不是。1956年夏天，人工智能領域的首次專題學術會議在達特茅斯學院舉行。計算機很快就能複製人的思想，在那個時候，這似乎是一件顯而易見的事情。根據會議報告的描述，出席那次為期一個月的學術會議的數學家和工程師認為，“原則上來說，學習的所有方麵和智能的任何特征都可以描述得極其精確，因此完全能夠製造出一台機器，對此進行模擬”。那不過是編寫正確的計算機程序，把大腦思考的意識過程翻譯成算法步驟的問題。可是，盡管有此後多年的不懈努力，人類智能的工作方式還是一直無法精確描述。在達特茅斯會議召開以來的半個世紀裏，計算機技術一直都在飛速進步。然而，以人的標準衡量，計算機還是呆若木雞。我們這種“會思考”的機器還是完全不知道自己在考慮什麼。時至今日，劉易斯·芒福德在1967年所說的“沒有一台計算機能憑自己的智謀創造出一個新符號”的論斷還是像當年一樣千真萬確。
不過，人工智能的鼓吹者一直沒有放棄，他們隻是轉移了焦點。編寫軟件程序，完全複製人類學習過程和人類智力的其他明確特征，他們基本上拋棄了這一目標，而是試圖在計算機的電路中複製人腦內數十億個神經元之間此起彼伏的電信號，他們相信這樣一來智能就會從電腦中“顯現”，正如思想會從人腦中顯現一樣。按照佩奇的說法，如果能徹底搞懂“全麵計算”，那麼智能算法就可以自我編寫。雷·庫茲韋爾（Ray Kurzweil）是美國發明家，也是一位未來學家，他在1996年發表了一篇文章，討論的是庫布裏克的那部電影《2001太空漫遊》。庫茲韋爾在文章中認為，一旦我們能夠極其詳細地掃描大腦，從而“確定大腦不同區域神經元之間彼此聯係的體係結構”，我們就能“設計出運作方式跟人腦類似的模擬神經網絡”。 庫茲韋爾總結說，盡管“我們現在還不能製造像哈爾那樣的大腦，不過我們能準確描述怎樣做到這一點”。
沒有多少理由能讓我們相信，在醞釀催生智能機器這個問題上，事實會證明這種新方法將比舊方法更有成效。這個新方法同樣是建立在簡化假設上的。他們想當然地認為，人腦就像電腦那樣按照同樣刻板的數學規則運作，換句話說，就是人腦和電腦講同樣的語言。但是，這是一個出自我們主觀願望的謬論，目的是用我們理解的道理去解釋我們不理解的奧秘。馮·諾伊曼本人就對信奉這一謬論的受害者發出過警告。他在生命即將結束的時候寫道：“談論數學的時候，我們討論的可能是一種次要語言，這種語言是建立在我們中樞神經係統真正使用的主要語言的基礎之上的。”無論神經係統使用什麼樣的語言，“這種語言都必定跟我們在數學上明確而有意識地使用的語言存在顯著差異”。
在一個精確設計的“體係結構”中，大腦和思想分別以兩個彼此分離的層次存在，這也是一個謬論。神經可塑性領域的研究先驅已經向我們表明，大腦和思想精巧而微妙地彼此纏結，你中有我，我中有你。2009年，艾瑞·舒爾曼（Ari Schulman）在《新亞特蘭蒂斯》（New Atlantis）雜誌上發表了一篇題為“為什麼思想不像電腦”（Why Minds Are Not like Computers）的文章。他在文章中寫道：“所有跡象無不表明，思想不是像電腦那樣清楚分明的層次結構，它是一個組織結構和因果關係纏結交織的層次結構。思想的變化會引起大腦的變化，反之亦然。”要想在計算機上創建一個能準確模擬人腦思想的模型，就需要完全複製“既能影響思想，又受思想影響的所有大腦層級”。由於我們根本無法解開大腦層次結構的謎團，更不要說弄清大腦各個層級的行為方式和交互作用了，構建人工思想如果不是永遠停留在主觀願望上，至少在今後若幹代人的生活中很難實現。
穀歌既不是上帝，也不是惡魔。如果說穀歌總部大樓裏有陰影，那也不過是妄自尊大產生的錯覺。煩擾穀歌公司創始人的，不是創造一種智謀超過自己創造者的絕佳機器這一孩子氣十足的熱切願望，而是對產生這樣一種願望的人類思想的狹隘認識。