在《迈向人类水平的人工智能》中，Eitan Michael Azoff 提出，破解神经密码和模拟视觉思维是人工智能超越人类智能的关键。
一旦我们破解了人工智能（AI）的难题，人类将创造出超越我们自身能力的人工智能（AI）人工智能技术分析师表示，神经代码。
人工智能分析专家 Eitan Michael Azoff 认为，人类注定会以比我们自己的大脑更大的能力和速度来设计出卓越的智能。
他解释说，理解神经编码将实现这种能力的飞跃。这就是人脑如何编码感官信息，以及如何在大脑中移动信息来执行认知任务，例如思考、学习、解决问题、内部可视化和内部对话。
阿佐夫在他的新书《迈向人类水平的人工智能：神经科学如何为通用人工智能的追求提供信息》中表示，构建人类水平的人工智能的关键步骤之一是在计算机中模拟意识。
意识有多种类型，科学家承认，即使是更简单的动物（例如蜜蜂）也具有一定程度的意识。这主要是没有自我意识的意识，我们人类最接近的体验是当我们完全专注于一项任务时，处于流程中。
计算机模拟可以创建一个虚拟大脑，作为第一步可以阿佐夫认为，在没有自我意识的情况下模仿意识。
没有自我意识的意识可以帮助动物计划行动、预测可能发生的事件并回忆过去的相关事件，对于人工智能也可以做同样的事情。
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视觉思维也可能是解开意识之谜的关键。当前的人工智能并不以视觉方式思考，而是以视觉方式思考。它使用大型语言模型（LLM）。由于视觉思维早于人类的语言，阿佐夫认为，理解视觉思维，然后对视觉处理进行建模将是人类水平人工智能的关键构建模块。
阿佐夫说：一旦我们破解了神经代码，我们将设计更快、更优秀的大脑，具有更大的容量、速度和超越人类大脑的支持技术。
我们将首先通过对视觉处理进行建模来实现这一点，这将使我们能够模拟视觉思维。我推测流动意识将从中出现。我不认为系统需要活着才有意识。
但阿佐夫也发出警告，称社会必须采取行动控制这项技术并防止其滥用：在我们对我们制造的机器更有信心之前，我们应该确保始终遵循以下两点。
首先，我们必须确保人类能够单独控制关闭开关。其次，我们必须构建植入行为安全规则的人工智能系统。
参考：迈向人类水平的人工智能：神经科学如何为通用人工智能或通用人工智能的追求提供信息，作者：Eitan Michael Azoff，2024 年 9 月 17 日，CRC出版社。
DOI：10.1201/9781003507864