马文·明斯基于2016 年去世，他坚信神经网络无法实现通用的人工智能。斯蒂芬·沃尔夫勒姆在一篇关于他与明斯基友谊的文章中关切地写道：“虽然我认为没有人能在当时就预见到，但我们现在知道，马文早在1951 年就已经在研究的神经网络，在朝着他所希望的那种令人叹为观止的AI 能力发展的正确道路上前进。可惜这个过程太久了，马文几乎没能看到它的实现。”24

明斯基去世后不久，DeepMind 的研究人员艾历克斯·格雷夫斯（Alex Graves）和格雷格·韦恩（Greg Wayne）通过添加动态外部存储器，实现了基于深度学习的通用人工智能的下一步。25 活动模式在深度循环神经网络中只能被暂时存储，这就很难对推理和推断进行模拟。通过在网络中添加一个稳定的存储器，可以像数字计算机内存一样灵活地写入和读取，研究人员展示了一个训练好的强化学习网络，可以回答需要推理的问题。例如，一个这样的网络对伦敦地铁路线做出了合理的规划，另一个则回答了关于家谱中成员关系的问题。动态记忆网络（Dynamic Memory Networks）也能够掌握20 世纪60年代对麻省理工学院人工智能实验室提出挑战的“积木世界”任务（图2-1）。这就带我们回到了第2章开始的地方。

弗朗西斯·克里克于2004 年去世，此后不久，莱斯利·奥格尔在2007 年也去世了，这标志着索尔克研究所一个时代的终结。现在这些科学巨人已经不在我们身边了，而新一代的学者仍在向前迈进。我在索尔克研究所工作了30 年，相当于它一半的寿命。我们的大家庭组建于1960 年，所有的教职工都在同一条小船上。“索尔克号”很小，小到每个人都认识对方。但即使在今天，我们有了1000 人的团队，它仍然会带给我们一种家的感觉，也证明了这个机构文化的持久性。(www.daowen.com)

我们是一个伟大的生物链（可以回溯到细菌出现之前）中的一员。现在我们已经到了理解大脑以及它们是如何发展的边缘，这将会是一个奇迹，能够永远改变我们对自己的看法。

【注释】

[1]法定失明是一种视力丧失程度，在法律上被定义来确定可接受福利的资格。——译者注