在未来主义者和超人类主义者中，技术奇点被广泛讨论和书写。人们认为，这是技术发展在原则上变得不可控制和不可逆转而在人类文明的本质上产生根本变化的时候，这是发展的一个切入点。通常，它的出现与强大的人工智能技术的出现有关，该技术可以自我完善-最终可以进入自我完善周期的“不受限制的反应”，最终创造出超越全人类智能的超智能（wiki）。
人们还认为，我们正处于一个单一性的边缘。仅此而已，还需要再等待几十年，而且这种情况会发生。但是，还没有强大的AI。各种新技术正在出现，但是相对较慢。未来主义者的预测并不急于实现，甚至变成了白日梦。而且发生的一切似乎都没有什么特别的事情发生-无论在未来十年，还是在下个世纪……我们的希望都没有实现吗？我们可以做些什么来真正使奇点更接近吗？
注意：本文没有实际的解决方案或建议；没有答案-只有问题。我们可以说这篇文章不是独立的，它是对问题的一种识别，同时也是对一系列文章甚至一本书的介绍。但是最主要的是邀请大家进行反思和讨论。
战场是人
关键问题之一是，随着我们的前进，人自己，人脑，他接收，处理和发布信息的能力越来越成为瓶颈。人类大脑的能力与进步运动必须解决的任务之间的差距正在迅速扩大。人是地球上最聪明的生物，但是为了解决现代科学超任务，我们越来越陷入人脑的瓶颈：接收，处理和发布信息的速度太低。
感觉器官
一个人至少借助6种感官（视力，听觉，味觉，气味，触觉，前庭器官）从外界获得信息。在这些器官中，只有两个参与获取抽象信息和交换抽象信息-视觉和听觉（以及部分触摸-例如盲人盲文）。
获取信息的最广泛渠道是视觉。我们相信，借助我们的眼睛，我们可以获得大约80％的信息。根据粗略估计，每只眼睛的视网膜分辨率约为120-140兆像素，感知频率约为每秒25帧。从现代技术的角度来看，这是极高的速率（您可以估计视频流约为每秒6吉像素）。您不会发现有这样分辨率的摄像机出售-如果存在这样的摄像机，那么它们一式两份要花很多钱，并且专门用于研究任务。
听力为我们提供了大约16％的信息。人耳能够感知频率为16到20,000 Hz且幅度范围很广的信号-从0到“疼痛阈值” 120..140 dB。同样，声音冲动以超过16 Hz的频率相互替换，我们认为是连续的声音。但是，与视觉不同，听力几乎是“一维的”，因此从听觉器官进入大脑的信息量比视觉器官要少。
脑
大脑由大约1000亿个神经元组成。相比之下，最新的处理器大约有20亿个晶体管，并且晶体管的结构比神经元简单得多。但是，神经元之间的神经冲动的传输速度很低：每秒0.5到120米。平均而言，每秒10个脉冲通过一个突触，即工作频率约为10Hz。与现代处理器的千兆赫频率相比，这是极低的。
大脑无与伦比的功能只能由空前的并行性提供-与只有几个内核的单个处理器不同，大量的神经元在大脑中同时工作。一个神经元的身体最多可以具有5,000个突触，并且如果考虑到神经元的总数，即使不是所有神经元都参与其中，则它具有巨大的计算能力。
根据科学家的说法，我们大脑的存储容量约为1 PB信息（例如，Google搜索引擎每天处理约24 PB数据）。
同时，人脑仅消耗25瓦的能量，根据此参数，它可以称为地球上最高效的计算设备。
I / O通道
但是，无论大脑多么强大，所有这些力量实际上都被锁定在头骨中。第一个问题是一个人能够多快地与外界交换抽象（主要是文本）信息。
让我们从一个角度开始
根据语言（非象形文字的数据），一个人的平均阅读速度是每分钟200到250个单词（英语），每分钟128-180个单词（俄语）。
在符号中，平均速度为每分钟1500个符号。如果我们通常以一个字符为一个字节（在我们主要感兴趣的科学技术文献中，字符通常比小说中的字符更多，但是在非象形语言中我们大约适合一个字节），那么我们得到的通道为200位/秒。它比第一个调制解调器慢！
速读技术并不能将这种速度提高太多。例如，美国总统约翰·肯尼迪（John F. Kennedy）可以每分钟1200个单词的速度阅读，这相当于大约800 bps。
人类语音感知速度
研究表明，阅读英语有声读物的最佳语速为每分钟150到160个单词。对于个人对话-每分钟190个单词。如您所见，速度大致与读取速度相对应，因此使用音频通道不会带来任何特殊优势。
而且，如果一个人总是可以只看和听（如果他不睡觉的话），那么对文本信息进行有目的的工作就更加困难。确实，您可以一直阅读吗，特别是如果这不是一部令人兴奋的冒险小说，但很难理解的科学或技术文献呢？
信息输出速度
有了从大脑向外界输出抽象信息的渠道，情况就更糟了。在现代世界中，最常见的方法是在计算机键盘上打字。平均打字速度为每分钟200个字符，仅相当于27 bps！也许语音识别程序在这里会有所帮助-毕竟，语音的平均速度与语音感知的速度相对应，比打字的速度还重要。
所有这些对于简单的日常生活（例如我们的进化祖先-灵长类动物）的生活都非常有益，并且非常适合许多世代的人们的优质生活；但对奇点目标而言却不太好。
抽象思维
第二个重要问题是人脑根本无法使用复杂的抽象信息。
在处理“抽象”信息时，大脑无法以我们视力提供的如此巨大的传入视觉信息流进行操作，而只能将其限制在每秒仅数百位。这不仅关系到获取信息的速度，而且关系到信息的理解速度。
大脑的记忆力巨大，但一个人的短期记忆一次只能包含七个物体。
为什么会这样呢？从生物学上讲，人仍然是动物。人脑仍被设计为确保个体和物种（主要是野生大草原）的生存。人脑最初并不是为阅读，打字和处理复杂抽象而设计的。我们的视野能够非常快速地处理大量自然视觉信息-但这是必需的，以便快速发现潜伏在丛林中的掠食者和其他危险，以及寻找各种食物。但是我们的读取速度比20世纪80年代生产的第一个调制解调器要慢！而且信息发布的速度甚至更低。
就像人是两足动物一样，但人体骨骼仍未完全适应直立姿势（因此，许多肌肉骨骼系统疾病）-类似地，人很聪明，但仍未完全为科学思维而设计。
这是我们文明的瓶颈，阻碍了我们通往奇点的道路。
人类生物学性质的不完善
人的生物学特性也留下了印记。
一个人的特征是疲劳，拖延，疲惫。人脑一天24小时都无法解决复杂的科学问题。人们需要休息，分散注意力，改变风景。我们的眼睛也容易疲劳，我们不能读得太快和太多。人们定期想睡觉，他们可能会头痛，他们容易患疾病。
我们发展的高峰期在20-40岁之间。在此之前-儿童时期，大脑活动灵活，但知识不足；之后-老化的时期，每天的力量和健康越来越少。大多数人陷入家庭事务和问题，科学和进步对它们不再感兴趣。
战地-文明
大量的知识
信息太多。作为一个文明，我们拥有丰富的知识，但是我们的人力资源还远远不够，甚至不能仅仅了解所有这些知识。现代信息量如此之大，以至于一个人即使一生都无法在物理上覆盖它；不阅读，不听，不看，不意识到……
我们的图书馆里满是书，但是我们可以看这些书吗？世界上有1.3亿本书，但您无法阅读该数字的百分之一！根本没有足够的人命来做这件事。
世界上有大量的知识是根本无法获得的-因为它埋藏在所有这些信息中的某个地方。结果是重复工作和许多不必要的工作，而人们通常甚至不互相了解。
信息革命
科技革命的最重要组成部分之一是计算机革命，它已将计算机和全球互联网带入了我们的生活。毫不夸张地说，互联网是一次与书面写作同等规模的突破。人们认为，人类已经积累了2万亿千兆字节的数据，每年的Internet流量约为3 ZB。有45.4亿互联网用户，每个用户平均每天在互联网上花费7个小时。这些是奇妙的数字，但实际上我们有什么呢？
以人为本
大多数信息对奇点毫无价值。此外，此信息具有封闭的，非结构化的性质，因为从根本上讲，只有一个操作可用-复制和发送。大多数流量-视频，音频和图像-是以人为中心的Blob，计算机基本上无法执行任何有意义的操作。
但是，即使是简单的文本信息，对于计算机仍然是晦涩的。搜索引擎是最复杂的系统，实际上只是原始拐杖，适用于原始人类文本查询。
问题在于，世界上几乎所有信息都是以人为本的。我们已经在上面考虑过具有人类所有缺陷的人们。
印刷品和电子书是人类语言文字。图像，音频和视频通常面向视觉和听觉的人体器官，而对于计算机而言，通常只是一小撮。所有这些信息都集中在人类大脑上，它继承了另一种类型的感知。
这是一个巨大的问题。计算机以TB级的信息运行，根本不了解它们。是的，计算机使我们能够更轻松地处理特殊信息，例如接线图，蓝图或程序源代码，但它们无法处理常规信息。通常，他们只能招待我们。
人与计算机之间仍然存在巨大鸿沟。
雪崩的复杂性
如果仅考虑科学信息，那么这里将面临另一个问题：现代科学问题的巨大，令人难以置信的复杂性。孤独的天才可以在家庭实验室中进行科学发现的日子早已一去不复返了。现代科学需要专业实验室，大型强子对撞机或LIGO干涉仪等复杂且超贵的设备，以及大量专业人员的良好协调工作。没有国家或大型跨国公司的支持，这是不可能的。
谈到超人类主义的奇异性和最重要的任务-战胜老年和死亡并获得对人的生物本质的控制权时，人们不得不提及生物系统的巨大复杂性。
一个DNA分子平均有1000亿个原子。生物细胞平均包含约100万亿个原子。一个人细胞中双染色体的所有DNA分子的长度约为2m。典型蛋白质的一个分子的构象变体的数量可能大于宇宙中原子的数量（来源：通用，有机和生物化学导论）。
复杂性的一些例子
这就是Mikhail Panteleev教授描述生物复杂性的方式
, . , , : , , . , . «» , .（来源：抗衰老，抗癌和心脏病发作；米哈伊尔·潘捷列夫（Mikhail Panteleev）关于生物学的复杂性）
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2005年，洛斯阿拉莫斯国家实验室的员工成功创建了核糖体的动态模型，该模型可合成蛋白质分子。 768个微处理器运行了260天。在这段时间内，有可能“拍摄” 2000万帧，仅反射核糖体寿命的2纳秒。
（资料来源）
2011年，中国科学家在原子水平上模拟了H1N1病毒。 GPU Mole-8.5系统安装了2,200多个NVIDIA Tesla GPU，能够以1飞秒的积分时间步长，每天模拟770皮秒的3亿个原子或自由基。
（源）
当然，在原子水平上全面模型并不总是可取的;在大多数实际情况下，您可以将自己限制为一些近似值。然而，生物系统的巨大复杂性在更高层次上表现出来。
例如，在2013年，在82,944个10 petflops K计算机处理器集群上，模拟了1％的人类大脑（17.3亿个神经细胞和10.4万亿个突触）的操作，耗时40分钟。
（来源）
并在大脑模拟项目中在2018年，具有100万个ARM9内核，每秒能够处理200万亿次操作的现代超级计算机只能实时模拟神经元总数的百分之一（10亿，而不是1000亿）。
是的，有进步；我毫不怀疑，很快将有可能在原子水平上模拟一个成熟的细菌，一个多细胞生物以及整个人类大脑，甚至更多。如果常规超级计算机的计算能力不够，那么量子超级计算机将提供帮助。问题截然不同：从数量到质量的过渡。在搭建桥梁的过程中，从对一个人（根本不会变得更聪明的人）的理解水平到那些由现代超级计算机机械处理的难以置信的海量信息，而他们却没有任何了解。
结论
本文没有揭示任何新内容；实际上，这仅仅是问题的介绍，以及关于如何实现奇点的不同观点。
最有可能的是，技术奇异性不会单独出现，这是数量自发转变为质量，将巨大的计算能力转变为某种能够无休止地自我完善的超级智能的简单结果。看来我们必须付出一定的努力才能实现奇点。... 哪个？这是一个单独的主题，非常大而复杂。我故意在这里没有提及可能采取的措施（尽管我当然对此事有一定的想法）-否则它不会是一篇文章，而是一本书:)但我希望本文可以作为介绍和进一步研究的起点。