衡量任何技术的标准，是它能在多大程度上改善我们的生活。这个命题可作为技术的人道主义原则。改善生活的方法之一是把人的工作分给替代者去做。詹姆斯·贝利(James Bailey)在他的《反思》(AfterTAought)一书中叙述了人的工作被替代的过程。第一步，我们把肌肉的工作给了牲畜，用马运输用牛拉车。替代的工作还需人照看——1个人只能赶若干匹马。第二步，我们把肌肉工作分给动力引擎与机车，这步激发了工业革命，替代的工作远远地超过了人的能力，社会也发生了不可逆转的变化。第三步，我们把大脑的工作赋予计算器和计算机。其中变化最大的是计算速度而不是计算方法。第四步就要开始了，也就是在我们能把需用意识的工作成功地赋予智能机器那一天。这些智能机器的思维方式将是一场革命，其意义决不限于速度的增长，其中有些智能机器是视觉的。
早期人工成像系统的目标，是搜索并找出一幅图画的特征，比如照片的直边，或检出人群中一个特定的人物对象——在卡通画册中找出藏在杂乱无章的画面中的人物。执行图像识别任务的机器，把人的视觉感受机制作为视觉识别工作模型，刻意模仿。在观察这些机器怎样运行时，我们可能设想或预见，在哪些方面机器可能有机会超过人的能力。
视觉交往中，我们致命的弱点，是阅读时理解的速度限制。图像的数据结构使我们读图的速度可与计算机硬盘的数据传输速度媲美。但是为什么我们渎一页书比一台扫描器扫描一页要慢得多呢?比如你看一页书要用两分钟，激光扫描只需数秒，一台数码照相机可在几毫秒中拍下这页书。
我们的局限是进化的结果。人脑与口头交际一道进化。尽管与耳听相比，眼处理信息的速度极高，但是人却没有与声带对应的专用生物光学器官。我们无法充分利用眼的数据处理的效能，把视觉信息传递给他人。诚然，符号语是一种以视觉方式传输语言的办法，它本是一种高效、高表达力的通信方式，具有口语所不具备的、受人欢迎的特点。但是过去10年中，一个重要的发现是，符号语言的传递速度，即使在最熟练的高手之间，也仍停留在与说话速率相近的水平上。
问题出在理解的瓶颈上。视觉语言，例如阅读，以纯粹的视觉形式开始，记号与符号都以平行的电刺激传输到视觉皮层。一旦到达皮层，神经脉冲连接到大脑的语言认知中心——在这里的工作方式以串行为主，一次只处理一个词(或句子片断)。阅读理解中不存在看图时一目了然的视觉信息并行处理方式。视觉语言(书写、数学记号、五线谱、手语、旗语等)在人脑中总是要求串行处理的。这种情况要改变了。
摘自《光速思考——新一代光计算机与人工智能》