本文摘自：《工程之書》，時報出版
西元1921年：機器人
捷克作家卡雷爾．恰佩克（Karel Capek）於1921年的劇作《RUR》，首次用robot（機器人）這個字，但機器人是什麼？會下棋的電腦擊敗人類棋王，算是機器人嗎？好奇號探測車在火星表面著陸，算是機器人嗎？自動提款機讓你領錢出來，算是機器人嗎？《韋氏大字典》對robot的解釋是：「可以做人做的工作的機器，而且是全自動或受電腦來操控的。」根據這個定義，上面所舉的三個例子當然都能算是機器人。工程師打造出機器人，代替人來做事，這種機器人替身的目的，可能得關係到金錢、安全、便利、千篇一律、嫌惡，或上述這些因素的組合。舉例來說，我們送機器人上火星，是因為這比送太空人上去來得便宜又安全，而且往返的路途上可能會相當單調乏味。
今天我們在很多場合都看得到機器人。美國大部分的製造廠已經高度自動化，銲接、塗裝、機械加工和模製都由機器人來做。許多倉庫及運輸樞紐也都全靠機器人作業，幾百個自動化的機器人，可以同時從倉庫的這一頭移動到另一頭。無人自駕車和卡車，是機器人的發展領域，所有的車輛不久將會由機器人來操控。
現在還欠缺的一環，就是良好的整體視覺能力。人有絕佳的視覺系統，所以能整理一整架的產品，集中停車場上所有的購物車，把待洗衣物分類，清空洗碗機，只要機器人也有這樣的系統，機器人的功能就會急速增多。一旦機器人看得見，能夠再敏捷一點，很可能零售店、餐廳、建造業的工作就會被淘汰。
做到這件事的，是跨各工程領域的結合。馬達、結構、感應器、電腦、電池和電力管理系統全結合在一起，把機器人實際做出來，而工程師還提升機器人的本領，降低價格。工程師遲早會讓機器人做到今天人類所做的所有工作。
西元1946年：第一部電腦ENIAC
有段時間，世界上沒有電腦，軍方若想計算出槍砲的射程表，得請滿屋子的人員靠紙筆手算，或是用機械式加法機。要計算彗星的軌道或結構梁的受力，也得如此。只要想到，光是把兩個複雜的數相加就需要花五到十秒，就能體會真正重要的運算工作得耗掉多少時間。
結果在1946年，莫渠利和小艾科特這兩位工程師及一批設計工程師，共同做出第一部電腦ENIAC，這部機器隨後就要改變一切。
ENIAC是第一部可程式化的通用電腦。以今天的標準來看，ENIAC非常原始。這部電腦使用到18,000根真空管，就像一間房子那麼大，有27公噸重，而且需要150千瓦（kW）的用電量。它每秒可做5,000個加法運算。
ENIAC和今天所用的電腦一點也不像，正如萊特兄弟的飛機完全不像今天的飛機。ENIAC是採用十進位數的運算，而非二進位數，並可以一次處理10個位數，資料經由讀卡機輸入，而透過打卡機輸出。架設電腦時，程式人員必須裝設許多開關和電線，這道程序要花上很多天。
不過，ENIAC可以執行一般用途的運算，這正是工程師需要的。「曼哈坦計畫」開發第一個氫彈期間，ENIAC成功處理相關的計算工作，為了輸入解決問題所需的數據，總共用掉50萬張打孔卡。這麼大量的計算工作要是靠人力和加法機，不難想像會有多困難。
電腦成了工程師的得力助手，有了電腦，過去解決不了的問題突然有辦法解決。如今，工程技術的各個層面幾乎都用得到電腦。
西元1950年：會下棋的電腦
1950年，美國數學家夏農寫一篇論文，探討如何替電腦寫出下西洋棋的程式。1951年，英國數學家、電腦科學家圖靈率先寫出一個可下完一盤棋的程式。之後，軟體工程師不斷修改軟體，而硬體工程師也一直在改良硬體。到1997年，IBM的西洋棋電腦「深藍」（Deep Blue）首度擊敗人類西洋棋王，此後人類就沒機會贏了，因為電腦的西洋棋軟硬體一年比一年精進。
工程師是怎麼開發出會下棋的電腦？他們使用機器智慧。在西洋棋方面，機器智慧與人類智慧大不相同。機器是用蠻力（brute force）的方法來解西洋棋問題。
設想一個棋盤，上面擺一套棋子。工程師設計出一種方法，可替棋子的排列法「評分」，分數可能包括每一邊的棋子數、棋子的位置、國王有沒有受到周全的保護等等。現在想像有個很簡單的西洋棋程式：你下黑棋，電腦下白棋，而你剛走了一步棋。這個程式可以嘗試把每一個白棋走到每個能走的位置，同時為每一種走法評分，然後選擇分數最高的那步棋。這個程式棋藝不會太好，但算是會下棋了。
如果電腦更進一步呢？程式同樣是把每一個白棋走到每個能走的位置，然後針對白棋的所有可能棋步，試遍黑棋可能的下一步，然後為所有的結果評分。電腦必須評分的可能走法數雖然大幅增加，但棋藝也精進了。
要是電腦能預想很多步呢？每多預想一步，電腦要評分的走法數就會爆增，電腦也就越下越好。1997年「深藍」贏棋時，每秒可以為2億步棋的走法評分，而它先前已經記下所有常用的開局方式和棄子戰術。一旦發現某些走法無效，「深藍」也能刪減掉大量的棋步。今天智慧型手機的強大運算能力，也運用到同樣的技巧，來擊敗大部分的西洋棋手。
西元1969年：ARPANET網路
在1950年代，世界上只有幾百部電腦，但到了1960年代，許多公司銷售幾千部電腦。1965年迪吉多公司（Digital Equipment Corporation）推出PDP-8，迷你電腦便誕生了。
如果你想使用一部電腦，該怎麼辦？那你需要一個終端機和一條專用的通訊線路。若要使用兩部電腦，就需要兩個終端機和兩條線路。於是大家開始考慮把電腦連結在網路上，這樣就能讀取多部電腦。電機工程師做出硬體，可把語音訊號轉換成數位資料再傳送出。1961年發明的T1線路，每秒可以傳輸150萬個位元─頻寬足夠容納24通電話。電話線路一旦能載送數位資料，就有兩件事會發生：電腦可以連結在一起，而且可以善加利用這些電腦及之間的連結，來執行不同的作業。把這一切組織起來，就產生網際網路。
第一個類似網際網路的電腦互連，是1969年的ARPANET網路，利用美國工程師戴維斯、英國科學家巴蘭與林肯實驗室的羅伯茲發展出來的概念和構想，把四部電腦連結在一起。後來這個小型網路日益擴大，主機電腦的數量在1984年達到1,000部，到1987年數量增加為10,000部。
早期網際網路有兩個很重要的關鍵技術，也就是網路控制程式（NCP）和介面訊息處理器（IMP）。把這兩個技術結合起來，就創造出所有電腦之間的分封交換網路（packet-switched network）。主機電腦想把資訊傳到另一部電腦時，會先將資訊分成許多小資料包，然後把這些封包按目的地位址傳遞到介面訊息處理器。接著，所有的介面訊息處理器再一起把這些封包送到預定的接收電腦。這兩部電腦並不知道封包在網路中如何傳遞，而且也不在乎這件事。封包一到達，就會進行重編。
最後，TCP/IP取代網路控制程式，路由器取代介面訊息處理器，那時候工程師就已經發展出我們今天熟知的網際網路。
西元1971年：微處理器
如果沒有微處理器，今天我們視為理所當然的物品都不可能存在：計算機、電子鐘錶、遙控器、桌上型電腦、筆記型電腦、平板電腦、智慧型手機、高畫質電視、微波爐的數位顯示器和按鍵盤、DVD播放機、儀表板、收音機、恆溫器、印表機。此外，數位相機、MP3播放器、汽車電子控制單元等等，也都不可能誕生。在1969年，普通人身邊的每樣東西都已經做到機械控制。農神五號火箭裡面有部電腦，這點毫無疑問，但那部電腦體積龐大，而且造價上百萬。
到1971年，英特爾的Intel 4004晶片問世，一切就開始改變了。Intel 4004是第一個微處理器─這是史上第一次，只需用一枚矽晶片就能容納整部電腦的所有電路，包括算術邏輯單元（ALU）、暫存器、記憶體定址、指令解碼器。以今天的標準來看，實在不怎麼樣：大概有2,000個電晶體，10微米的特徵尺寸，pMOS技術，740千赫時脈，單一指令8或16個時脈週期，46個指令。這個微處理器每秒能執行的4位元數字指令不超過10萬個，但在當時能有這樣的東西已經相當了不起。
為了做出這個微處理器，包括霍夫、法金、馬佐、嶋正利在內的多位英特爾工程師，利用大量的塑膠細條和長方片，手工做出2,300個電晶體的光罩設計圖。
從那之後，工程師又做出許多進展。4位元暫存器換成64位元，特徵尺寸從微米縮小到奈米，時脈頻率從740千赫增加到3,000百萬赫，電晶體數則從2,000左右飆到數十億個。此外還有概念方面的進展：浮點單元、管線操作、多層快取記憶體、多核心、超純量CPU架構、超執行緒（hyper-threading）技術等等。今天的小型微處理器成本不過幾分錢，耗電量幾乎是零。
我們的生活裡，微處理器無處不在。普通汽車可能有二十多個微處理器，一般人的家裡更多。總有一天，微處理器會超越人腦的能力與複雜度，工程師會設計出功能更強大的替代者。
西元2011年：超級電腦「華生」
工程師和科學家有時會變出令世人完全想不到的東西。舉例來說，在萊特飛行器（Wright Flyer）飛離地面的那一刻，我們就從「沒有飛機」走向「有飛機」，而在Google宣布他們的自動駕駛技術完成16萬公里無事故道路測試的那一天，我們又從「無人自駕車還有好長一段路要走」，走向「無人自駕車的時代已然來臨」。
「華生」超級電腦也是如此─這是由IBM首席研究員費路奇帶領的團隊開發出來，去參加電視節目《危險邊緣》（Jeopardy!）益智搶答的電腦。出乎意料的是，「華生」徹底擊敗人類衛冕者，讓眾人跌破眼鏡。
IBM工程師是怎麼辦到的？有部分是很大的硬體問題，另一部分則是創新的軟體。軟體工程師所做出最重要、可能也是最令人驚訝的決定，是使用未貼標籤（untagged）的資料。換句話說，「華生」會讀入未作修改的資料，如維基百科、網路電影資料庫（IMDb）、字典。「華生」會運用自然語言處理、機器學習、語意分析，來理解所有資料。完全不必為資料加上架構或標籤。為了理解節目出的題目，演算法會把原始文字資訊從頭到尾整理過，產生一個知識庫，再把知識庫結合到自然語言處理的前端處理系統。隨後會由一個合成語音來答題。
「華生」的速度也很快。第一個系統（也就是2011年上電視參賽的那個）是一部塞滿整個房間的超級電腦，因為它用了幾乎100個伺服器，裡面有將近3,000個處理器核心和16兆位元組（TB）的記憶體，這樣才有辦法執行軟體。
「華生」的答題能力只是起步。同樣的軟體技術可以處理各種文字資訊，像醫學、法律、科學、網際網路，使出同樣的魔法。比方你可以想像一個搜尋引擎「聽得懂」你問的問題，或是有個系統能讓醫生問任何一個醫學問題，還能從中得到所有的相關研究結果。「華生」是最新尖端工程技術的絕佳例子。
約西元2024年：複製人腦
跟今天使用的電腦相比，人腦的功能及效率絕對無可匹敵。由於電腦和人腦建立在非常不同的技術上（一個是矽電晶體，另一個是神經元與突觸），因此很難做同質化的比較，但大致說來，科學家認為人腦的運算能力可能相當於每秒執行1千兆次運算，而且有至少1千兆位元組的儲存容量。
然而，人腦只消耗大約20瓦的功率，而且全裝進你我的腦袋裡。拿今天常見的筆記型電腦來比較，筆電的耗電量大致相同，但處理能力及記憶體都只有人腦的百萬分之一。此外，筆電（至少現今的筆電）沒辦法學會新的人類語言、看看世界認識萬物、自我編程、做人類輕易就能做到的其他許多事情。筆電也不會對自己說：「我思，故我在。」
因此工程師看了看人腦，就想問：「有沒有辦法複製這種運算架構？」複製人腦在許多方面是有益處的，若能複製得夠相近，理論上工程師和科學家也就能複製意識、人類學習能力及其餘的能力。
那麼他們可以怎麼做呢？有一種方法是用超級電腦執行完整的軟體模擬。人腦約有860億個神經元與100兆個突觸─若以目前的技術來模擬，這個數量很嚇人，但仍是可以想像的，而且一年比一年容易想像。也許我們需要一部每秒可執行1百萬兆次運算的超級電腦來做這件事？
組裝出充分的硬體是其中一環，弄懂模擬神經元如何彼此連結是另一個。我們還必須讓一切東西實際運轉。人類至今連昆蟲的簡單神經網路都還沒有模擬出來。
目前歐洲有「人腦計畫」（Human Brain Project），美國有「推進創新神經技術腦部研究」（Brain Research Through Advancing Innovative Neurotechnologies）計畫，希望科學家和工程師在十年內能夠破解我們的這顆腦袋。
