Каждый новый органический мозг должен быть выращен и натренирован с нуля, этот процесс занимает десятилетия человеческой жизни. Каждый человек должен открыть для самого себя основы координации конечностей тела и групп мышц, удержания равновесия и движения, запомнить общие свойства многочисленных объектов, животных, других людей; названия вещей и структуру языка; правила семьи и общества. Когда эти основы усвоены, наступают годы и годы формального обучения. Каждый человек должен пройти в жизни один и тот же набор кривых обучения, необходимых для построения модели мира в кортексе, даже хотя они были пройдены бесчисленное количество раз другими людьми.
Интеллектуальным машинам нет необходимости проходить этот длинный путь обучения, поскольку чипы и другие устройства хранения могут быть скопированы многократно и содержимое может быть легко перенесено. В этом смысле интеллектуальные машины могли бы копироваться как программное обеспечение. Как только единичный прототип системы был удовлетворительно настроен и натренирован, он мог бы быть скопирован многократно по нашему желанию. Могут уйти годы на разработку чипа, конфигурирование аппаратуры, тренировки, пробы и ошибки при совершенствовании системы памяти для умного автомобиля, но как только получен конечный продукт, можно начать его массовое производство. Как я уже упоминал ранее, мы могли бы выбрать, позволить копиям продолжать обучение или нет. Для некоторых приложений мы хотели бы ограничить интеллектуальные машины, чтоб они работали только протестированным и известным образом. Как только умная машина узнает все, что необходимо, мы не хотели бы, чтоб у нее развились вредные привычки или чтоб она поверила в ложные аналогии, которые ей показались бы. Мы ожидали бы, что все одинаковые машины вели бы себя одинаково. Но для других приложений, мы хотели бы, чтоб мозгоподобная система памяти сохраняла способность продолжать обучение. Например, интеллектуальная машина, разработанная для поиска математических доказательств, нуждалась бы в способности обучаться на опыте, применять старые догадки к новым проблемам, и была бы обобщенно гибкой и открытой.
Была бы необходима возможность совместного использования компонентов обучения, так же как это делается для программного обеспечения. Интеллектуальная машина конкретной разработки могла бы быть перепрограммирована с новым множеством соединений, ведущих к отличному поведению, как если бы я мог загрузить новый набор соединений в ваш мозг и изменить вас с англо-говорящего на франко-говорящего, или с профессора политических наук на музыковеда. Люди могли бы обменивать и строить работу других. Скажем, я разработал и натренировал машину с превосходной визуальной системой, а другой человек разработал и натренировал машину с превосходным слухом. При правильной разработке мы могли бы скомбинировать преимущества обеих систем без тренировки снизу вверх. Совместное использование жизненного опыта таким способом просто невозможно для людей. Направление разработки интеллектуальных машин могло бы эволюционировать тем же путем, что и компьютерная индустрия, с сообществами людей, тренирующих интеллектуальные машины на специализированные знания и способности, и людей, продающих и обменивающих результаты конфигурации памяти. Перепрограммирование интеллектуальной машины не отличалось бы от запуска новой видеоигры или инсталлирования нового программного обеспечения.
