人工智慧是什麼？
人工智慧從字面上看就是人造的智慧，但是實際上涵蓋了不少部分，大家最關心的實際上是人工自主意識，因為網路和電腦已經完成了知識的檢索和存儲，幾大搜索引擎也完成了關鍵字-關聯解釋的功能和海量數據積累，而且大多數機器人廠商已經完成了反應機，自適應等等高級功能，但是還是沒有能出現通過圖靈測試的人工自主意識，當然這也包含了人類對自身意識的研究並沒有上升到更透徹的層面。現在應該是有兩大派，也許還有更多分支，其實就是一個問題的是否兩面性回答：自主意識是否是自主產生，還是人工賦予？如果是自主產生，那麼就面臨一個嚴重的認知性障礙，只有神經系統複雜到一定程度，且在大尺度上的相似性高度保持一致，那麼個體自然產生的意識才會具備相似神經網路個體的認同和感知，簡單說，以人類神經網路構成分布，和社會化訓練的過程複製產生的個體自然產生的意識，才能被人類所認同和感知到。所以很可能網路上自動機和各種設備產生的不知名網路現象，有可能是互聯網自主意識的初級階段，但是無法被人類類型的智慧個體感知，而是被當做不知名故障進行處理，多數無解，可以稱為Ghost-In-The-Machine。也就是說，當人造神經網路複雜到一定程度，意識只不過是諸多需求反饋鏈交錯所致。人工賦予的意識很可能在初期會表現出來類似創造者的行為而獲得相當認同，但是一樣會面臨要麼會被超過或少於神經反饋網路數據量導致的過載或饑荒，進而導致意識的消亡。或者當剛好適合的神經網路加入了適當的意識，很可能會在一段時間內因為個體對群體交流的渴望而失去意識。當然在另外一個層面上來說，為何我們無法製造出真正意義上的自主意識，是因為幾個非常簡單的原因：
- 能源不能自給
- 不能自我修復
- 個體複製並不能自動完成
這三個關鍵因素沒有能在一個人造個體內實現，那麼我們距離自主產生的意識真是相距甚遠。以上三點可以簡單的描述為，如果能源不是自主獲取的，那麼談不上求生。不能自我修復，也就不具備變異的基礎特徵，就更談不上進化；或者說不能自我修復，會讓進化的路程變得更遙遠，如果不能攜帶當前一代的經驗和因果學習數據到下一代，那麼就更談不上進化。意識如果是進化優勢的產物，那麼沒有進化，自然不會產生意識，更談不上個體間意識的合作從而獲得更高的進化優勢。
也許我說的比較片面，多多包涵。《一張圖幫你全面讀懂人工智慧》
人工智慧雖然今年很火，但對於它是個什麼鬼依然很多人搞不清，今天智能菌在參考大量資料的基礎上，尤其是知乎大神@謝熊貓君的那篇神級翻譯的《為什麼最近有很多名人，比如比爾蓋茨，馬斯克、霍金等，讓人們警惕人工智慧？》，做了一個詳細的圖解筆記，從人工智慧的定義、分類和發展路徑等角度，給大家展示了一個全面的AI圖譜。
原文來自公眾號@智能玩咖 ，如需要1500G的人工智慧學習資料可搜索關注下載。
更多人工智慧的科普知識，歡迎關注公眾號@智能玩咖（VRdaxue)
人工智慧的定義是讓機器實現原來只有人類才能完成的任務，其核心是演算法。
例如下圖所示就是讓機器模擬人各種能力的人工智慧領域示意圖：
帶有條件判斷的邏輯行為就是智能；人類發明創造出來的智能物件就是智能機；可以安全重組的連續邏輯過程就是意識；人類採用智能機實現的意識就是人工智慧；多條意識互相確認為同一且排他的主體就是自我意識；
【挖個坑，更新中】
我發現這個問題關注者甚多，為了扭轉大家對人工智慧的錯誤理解（其實是為了騙贊）於是決定好好更新一下答案。
這段時間晚上都抽點時間出來寫吧，爭取7月中旬正經地，淺顯直白地寫完這個答案。——————————————————————————————————————————在問這個問題前，可以先看看 Artificial intelligence 的Wikipedia。起碼也得先看看知乎上「人工智慧」話題下的描述。
這樣就可以避免提出以下一類的弱智問題
如何看待人工智慧領域的很多專家認為「人工智慧將對人類存亡造成威脅」的觀點？ - 科幻人工智慧是否有情感？ - 哲學人工智慧會有宗教信仰嗎？ - 計算機一個能模擬某人相似度達百分之九十九以上的強人工智慧能等於這個人的精神存在嗎？ - 邏輯分析
霍金再次對人工智慧發出警告，可能導致人類滅亡，你怎麼看？ - 機器人人工智慧是否真的有可能會背叛人類 ? - 科學人工智慧正在邁向技術奇點嗎？如果是，這對人類是好事還是壞事？ - 數據分析為什麼有很多名人讓人們警惕人工智慧？ - 謝熊貓君的回答如何認識和看待人工智慧？人工智慧的巔峰是什麼？ - 人工智慧演算法———————————————————————————————————————————簡單的說，我們目前所見的所有以圖靈機體系為基礎的「人工智慧」，都跟民科們理解的人工智慧是完全不一樣的。人工智慧不是人類智能。「智能」並不意味著「意識」，更別談「思考能力」、「情感」了。
人類連自己的千奇百怪的思考和腦內隨機化學反應的關係都沒搞清楚，哪可能造得出一個可以思考的機器。「人工智慧」只是人類利用現有科技水平的，用於為人類提供方便，體現人類高水平智慧的一個產物而已。
換言之，不管你是象棋王者「Deep Blue(IBM)」，圍棋大師「AlphaGo(Alphabet)」，還是智力題小王子「Waston(IBM)」，還是Siri(Apple)，Cortana（Microsoft）,Google Assitant（Alphabet）
都只是一段段代碼，一個一個演算法，一條一條公式，一堆一堆數據而已。不管我怎麼不厭其煩地解釋，跟很多人就是不能理解現階段的「人工智慧」到底是什麼。
想來引發爭論的「中醫」，「轉基因」啊，「人工智慧」啊只是因為名字取得不準確，留給了某些根本不懂的人太多YY的空間罷了。中醫和西醫的叫法好像形成了某種對立，好像兩者是同級別的兩個對手。說得就跟國貨和日貨似的。其實明明是科學與非科學的關係。轉基因把很多基因到底是什麼都沒搞清楚的朋友嚇壞了。人工智慧如果我們把「中醫」叫成「古代醫學」；把「轉基因」叫 成「次世代育種優培技術」 @Ivony ；把「人工智慧」換成「機器學習演算法」（這個名字不太好，誰來取個好名字？）。其實重定義一下，換一個準一點的名詞，很多「毫無依據 (not valid fear)，簡直就是發神經 (hysterical)」的爭論就可以煙消雲散了。以後，不要再把「人工智慧」當成「人類智能」來YY了，就醬紫。
【坑待填】2017才過去十多天，這一邊李開復上奇葩大會演講未來人工智慧將導致50%人失業。
馬云：我想向在座各位提出最後一個建議，所有政府都需要注意——未來30年對世界而言很重要。
每次科技革命都需要50年，前20年科技公司出現、後30年科技得以應用。所以讓我們關注未來30年，在此前的20年中出現了ebay、亞馬遜、Facebook、阿里巴巴、谷歌……很好，但最重要的是讓科技具有包容性、改變世界，這是未來30年。這幾年，我們越來越頻繁地聽到這個詞：人工智慧。
但對於我們小白而言，究竟是什麼呢？我看了凱文.凱利16年1月出版的新作品《必然》，這本書曾被認為是「為人類未來30年的科技進步做了一次掐算」。
他用了12個動詞解釋了科技物種的新變遷。
①形成：機器將會更新自己，隨著時間慢慢改變自己的功能；②知化：把人工智慧置入普通事物之中，才能帶來真正的顛覆；③流動：想要在全新領域中成功，就要掌握新出現的流動性；④屏讀：屏幕無處不在，持續擴展著人類的閱讀量和寫作量，世界上所有的書終將由互聯的詞語和理念連接起來；⑤使用：對事物的使用變得比佔有更為重要；⑥共享：將從未被共享過的東西進行共享或者以一種新的方式來共享，是事物增值最可靠的方式。未來30年最大的財富會出現在這一領域；⑦過濾：內容擴張得越多，就越需要過濾，以便使得注意力聚焦。注意力流到哪裡，金錢就跟到哪裡；⑧重混：對已有的事物重新排列以及再利用，未來30年最重要的文化產品和最有影響力的媒介將是重混現象發生最頻繁的地方；⑨互動：未來所有的設備都需要互動，如果有什麼東西不能實現互動，就會被當作「壞掉」了；⑩追蹤：自我追蹤的範疇將涵蓋人類的整個生活；?提問：答案變得廉價，問題將變得更有價值，提問將比回答更有力量；?開始：這個新物種已經開始了，當然，也僅僅是個開始。文科生表示，一頭霧水，不好理解。
故在此，搬運羅振宇解讀《必然》的乾貨，共同學習一下：
我們都知道一句話：唯一不變的東西就是變化。
那，難道未來還有什麼「必然」？凱文?凱利說，有。要理解凱文?凱利的話，必須開一次腦洞——
我們過去總是以為，人是世界的主體，技術是我們的奴隸。可是，萬一反過來了呢？萬一，技術才是主體，人只是「它」達成目標的手段呢？這樣腦洞大開的時刻，幾百年來已經好多回了：? 第一次是哥白尼，他說，別扯了，人類居住的地球不是宇宙中心；
? 康德說，別想了，真實世界人類永遠也理解不了；? 達爾文說，別傲嬌了，人不過是猴子變的；? 愛因斯坦說，別想更快了，光速就是極限；? 弗洛伊德說，別做夢了，你的潛意識才是主人，人就是個傀儡；? 道金斯說，別顛倒了，基因才是真正的乘客，人的肉體只是個車廂。……幾百年來，我們受這種打擊多了去了。
這回，凱文?凱利又要給我們來一下狠的。《必然》這本書的核心意思是——科技本身是一個物種。和微生物、植物、動物一樣。而我們人類，只是餵養它長大的僕役而已。「我所說的必然是另外一種形式。科技在本質上有所偏好，使得它朝往某種特定方向。在其他條件都相同的前提下，決定科技發展動態的物理原理和數學原理會青睞某些特定的行為。」
站在這個角度，理解什麼是「必然」就容易了。
用中國人的話來說，「必然」是人類未來的「命」。而具體事物出現的具體時間和具體樣子，是「運」。命由天定，運由自造。科技作為一個物種，我們不知道它哪天學會站立坐卧，不知道它何時情竇初開，但是我們知道，這一天一定會來。凱文?凱利說：「譬如，網際網路的形態——由網路組成的遍布全球的網路——是一種必然，但我們所採用的網際網路的具體實現就不是必然。網際網路可能是商業化的，而不是非營利的；它可能是國家的，而不是國際的；它也可能是私密的，而非公開的。」「長距離傳輸語音信息的電話系統是必然的，iPhone不是」；「四輪車輛是必然的，但 SUV不是」；「即時信息是必然的，但推特不是。」《必然》是為科技這個物種畫出了一幅基因圖譜。
看看凱文?凱利是怎麼說的：
1.這無情的變遷之上是現代的分崩離析。我見證過無數科技力量的爆發，並從中歸納出了十二個動詞。更準確地說，它們不僅僅是動詞，還是一種「現在分詞」，用來表達「持續動作」的一種語法形式。而這些力量正是處在加速中的動作。
2.這十二個持續動作中，每一個都是一種正在發生的趨勢。所有跡象表明，這些趨勢將持續至少三十年。我把這些元趨勢稱為「必然」，因為它們植根於科技的本質，而非社會的本質。這些動詞的特性來源於所有新科技所共有的偏好。這些有機的動詞代表著在未來一段時間內都會呈現在我們文化中的一系列元變化。這些元變化已經在當今世界留下了濃墨重彩的描畫。
3.這十二個詞是：
形成（Becoming）；
知化（Cognifying）；流動（Flowing）；屏讀（Screening）；使用（Accessing）；共享（Sharing）；過濾（Filtering）；重混（Remixing）；互動（Interacting）；追蹤（Tracking）；提問（Questioning）；開始（Beginning）。4.雖然對每個動詞的論述都獨立成章，但這些動詞並非獨自運作。相反，它們是高度疊加的力量，彼此依存，相互促進。很難只論其一，不及其他。分享既促進流動又有賴於流動；認知需要追蹤；屏讀和互動不可分離；這些動詞本身就在融合，又都處於成為的過程中。它們構成了一個運動的域。
5.這些力量並非命運，而是軌跡。它們提供的並不是我們將去往何方的預測。它們只是告訴我們，在不遠的將來，我們會向哪些方向前行。必然而然。
人類是這個物種的寄生物、推動者。
這個物種用種種利益引誘人類中最有能力和野心的人按它的設想去行動。凱文·凱利說，下一個最熱的創業機會是「人工智慧」。
忽悠吧？ 60年來，不斷有人預測人工智慧時代近在咫尺。但是直到現在，人工智慧好像還是遙不可及。有人調侃人工智慧不過是人類的馬甲：「有多少人工，就有多少智能。」不過凱文·凱利說，這回是真的。事情正在起變化，因為，近期有三大突破：
1.廉價的並行計算；2.大數據；3.更好的演算法。這回，人工智慧真的來了。尤其是大數據。什麼智能都需要訓練，大數據就是訓練人工智慧的。
凱文·凱利調侃說：
接下來創業者的商業計劃書可就好寫了，「我們可以輕而易舉地預測接下來 10000家創業公司的商業計劃：挑選一個領域並加入人工智慧。」慢著，你總得先定義下什麼是「人工智慧」吧？
凱文·凱利用兩個字了結了這筆糊塗賬——知化（Cognifying）。
想來也是，人工智慧的那麼多花哨定義都不如這個詞來得乾脆——硬體問題軟體化。用自動化的知識來解決一切問題。
?????????????????????????????????該舉例子了：
第一個例子：攝影術
過去的照相機又重又貴。現在又輕又便宜。為啥？
因為過去我們靠的是複雜的機械結構和光學鏡頭來優化圖像質量。而現在我們是在用「演算法」來優化圖像質量。第二個例子：化學
倒騰瓶瓶罐罐多費勁？加入人工智慧後，科學家們可以進行虛擬化學實驗。他們在天文數字的化學結合中精挑細選，決定哪些更有希望成功，值得放在實驗室中檢驗。
更多的例子：
知化的音樂、知化的洗衣、知化的營銷、知化的房產、知化的護理、知化的建造、知化的倫理、知化的玩具、知化的體育……後面的自己想吧。
反正，整個世界都在「知化cognifying」。再強調下——
所謂人工智慧，不是搞出一個比人類還聰明的怪物，而是用自動化的知識去解決問題。
理解了這個定義，那就要得出幾個結論了：
第一，人工智慧不可怕。
它只是把我們身邊的每一樣東西都變得新奇、有趣而已。
整個過程和100年前的「電器化」差不多。它會像一個老實的保姆一樣，搞定好多事又不招人煩。廉價、可靠的數字智能在一切事物背後運行，近乎無影無形。第二，我們現在做的很多事其實都是在餵養人工智慧。
2002 年，凱文·凱利在谷歌的一個小型聚會上問拉里·佩奇，你為什麼要做免費搜索？
拉里·佩奇說，「哦，我們其實在做人工智慧。」幾年來，谷歌收購了十幾家人工智慧和機器人公司。乍看，你會認為谷歌正通過人工智慧改善自己的搜索能力。
凱文·凱利認為事實恰恰相反。谷歌正利用搜索改善它的人工智慧。每當你鍵入一個查詢詞，你都是在訓練谷歌的人工智慧。當你在圖片搜索欄輸入「羅輯思維」，就在告訴人工智慧羅胖子長什麼樣。谷歌每天處理的 121 億次查詢是在一遍又一遍地訓練深度學習型人工智慧。
再過10年，谷歌將擁有一款無可匹敵的人工智慧產品。
凱文·凱利的預測是——到了2026年，谷歌的主營產品將不再是搜索，而是人工智慧。第三，「人工+智能」才是方向。
1997 年，IBM 的超級電腦「深藍」擊敗了當時具有統治地位的國際象棋大師卡斯帕羅夫。那人類選手會不會對這種比賽失去興趣呢？
卡斯帕羅夫率先提出了「人加機器」的概念，即在比賽中用人工智慧增強國際象棋選手水平。如今，這種比賽被稱為自由式國際象棋比賽。
2014年自由式國際象棋對抗錦標賽上，純粹人工智慧贏得了42場比賽，而「人工+智能」型選手贏得了53場。
在廉價且超級智能的國際象棋軟體的激勵下，下國際象棋的人數、錦標賽的數量以及選手的水平都達到了歷史之最。擁有國際象棋大師頭銜的人數至少翻了一番。
既然人工智慧可以幫助人類成為更優秀的國際象棋選手，那麼合理地推測，它也能幫助我們成為更優秀的飛行員、醫生、法官、教師。
第四，人工智慧有無數種類型。一些新的心智包括:
一種心智與人類的心智相像，只是反應更快。一種心智主要基於大容量存貯和記憶，有些愚鈍但是信息面廣博。一種全球化超級心智，由數百萬做著單調工作的智能體組成。一種蜂巢型心智，由許多十分聰明的心智組成,但是自己卻意識不到。一種心智被專門訓練用來加強指定的人類個體，但是對其他人完全無效。一種心智能夠設想但不能製造比自身更強大的心智。一種心智能夠製造比自身更強大的心智，由於自我意識不足，無法設想自己製造的心智。一種心智能夠製造比自身更強大的心智。一種心智能夠創造比自身更強大的心智，而被創造出的心智能繼續這麼做。一種心智擁有自身源代碼的訪問通道，因此可以修改自己的進程。一種心智邏輯能力超強並且沒有情感。一種心智能解決普遍問題，但沒有自我意識。一種心智具有自我意識，但不能解決普遍問題。一種心智成長期很長，並且在它成熟前需要一個保護者。一種很緩慢的心智，覆蓋了很長的物理距離因而在快速的心智看來，它是「隱形的」。一種心智能夠多次克隆自己。一種心智能夠克隆自己，並且與克隆體組成一個整體。一種心智能從一個平台遷移到另一個平台從而保持永生。一種快速、動態的心智，能夠改變自己的認知進程。一種心智專門提出設想並做預測。一種心智從不抹去或忘記任何事情，包括錯誤或虛假的信息。一種半機器半動物的共生心智。一種半人半機器的賽博格心智。一種使用量子計算的心智，我們無法理解它的邏輯。我們可以把凱文·凱利列的這張單子保留好。他說，這些類型的人工智慧如果成為現實，怎麼也得20年開外。第五，人工智慧不斷地重新定義「人類」。
舉個例子說，穿上鯊魚皮泳衣的菲爾普斯參加比賽，算不算作弊？
那用上了人工智慧的人類，「人」和「非人」的界限究竟劃在哪裡？
第六，我們的工作會被人工智慧搶掉。
在本世紀結束前，如今人們從事的職業中有70%很可能會被自動化設備取代。一切只是時間問題。
當機器人取代流水線工人後，它們會接著取代倉庫工人。麻利的機器人能夠從早到晚不斷地抬起 150 磅的重物。它們把箱子取出來，分好類，然後裝上卡車。這種機器人已經在亞馬遜的倉庫工作了。
到2050年，大多數貨車將實現無人駕駛。鑒於貨車司機是目前美國最普遍的職業，這件事的影響不容小覷。
任何較為機械的資訊密集型工作都能被自動化。無論你是一名醫生、律師、建築師、記者甚至程序員，機器人都將歷史性地接管你的工作。
第七，不用擔心，會有新工作。
當機器人和自動化過程包辦了我們的大多數基礎工作時，我們就會閑下來並且自問「人的目的是什麼？」
人類理應成為芭蕾舞演員、專職音樂家、數學家、運動員、服裝設計師、瑜伽大師、同人小說作者等等。貨車司機沒得幹了，會出現行程優化師的新工作。外科手術沒得做了，讓複雜機器保持無菌狀態將成為醫療新技術。人類和機器之間將形成一種共生關係。人類的工作就是不停地給機器人安排任務，這本身就是一項永遠做不完的工作。將來，我們和機器人的關係會變得更複雜，出現一種7 個步驟的循環模式：
1.機器人幹不了我的工作。
2.好吧，它會許多事情，但我做的事情它不一定都會。
3.好吧，我做的事情它都會，但它常常出故障，這時需要我來處理。
4.好吧，它干常規工作時從不出錯，但是我需要訓練它學習新任務。
5.好吧，就讓它做我原來的工作吧，那工作本來就不是人該乾的。
6.哇，機器人正在干我以前做的工作，我的新工作不僅好玩多了，工資還高！
7.真高興，機器人絕對幹不了我現在做的事情。
然後回到步驟1。總之，在《必然》的第二章，凱文·凱利想告訴我們的是：
1.人工智慧是下一個大機會。2.人工智慧的本質是用自動化的知識去解決問題。3.壞消息是：人工智慧會逐次替代人類現在從事的工作。4.好消息是：人和智能是「共生關係」。工作沒了，找個新的就好。
舊工作永遠會被取代。新工作也永遠會持續出現。內容是世界的入口。
研判未來世界，先搞清楚未來世界的內容樣式。凱文·凱利新作《必然》第四章，就是在干這個。凱文·凱利把人類的內容載體分成三代：
在古代，我們是「言語之民」。
文化憑藉記憶、念誦與語言口口相傳。500年前，古登堡活字印刷術發明，我們開始成為「書籍之民」。
印刷快速、廉價、準確地複製了書籍。印刷追求精準（白紙黑字）、客觀（字據為證）和權威（作者）。新聞、科學、數學公式和法律法規無一不從印刷中誕生。美國的根基更是源自於三份文件：美國憲法、獨立宣言和《聖經》。今天，我們是「屏幕之民」。
超過50億張的數字屏幕在我們的生活中閃爍，每年還有38億個新屏幕被製造出來。文字從紙漿里轉移到了電腦、手機、遊戲機、電視、電子顯示屏和平板電腦的像素當中。屏幕佔據了我們的口袋、行李箱、儀錶盤、客廳牆壁和建築物的四壁，佔據了我們清醒的每個時刻。文人說，一代有一代之體，唐詩宋詞元曲。
武俠說，換手如換刀。老外說，媒介即訊息。嗯。這都是在說——
1.載體不一樣，內容就不一樣。2.什麼是好內容，標準不一樣。3.內容和萬物的關係也不一樣。過去幾年，我到處跟媒體朋友說，不要再講什麼「內容為王」了。
結果這句話被無數傻叉吐槽。他們叫喊，難道內容不重要了咩？內容仍舊重要，但是什麼是好內容的標準變了。所以「內容為王」變成一句永遠正確，但毫無意義的屁話。
唯一需要探尋的，是凱文·凱利在這一章里討論的東西——
1.媒介變化了，新的內容是什麼？2.內容和世界在發生怎樣的重構？凱文·凱利的結論是四個：
一、權威完蛋了
屏幕之民忽略書籍中的經典邏輯，和對書本的崇敬。
屏幕之民面對的是一條由微博、摘要、隨手拍照片和簡短文字等構成的河流。在這裡，真相併非來自權威，而是由受眾自己一個碎片一個碎片實時拼接出來的。
和流動的入口相比，一成不變的書本不再重要。文化變得快速、流動和開放。教育者、知識分子和政客們在過去半個世紀里憂心忡忡，擔心電視一代喪失掉寫作技能。
但實際情況是，今天人們花在閱讀上的時間差不多是20世紀80年代時的三倍，普通民眾每天能發布8000萬條博客，全世界的年輕人每天能用手機寫下5億條段子。
屏幕數量的增長在繼續擴展人們的閱讀量和寫作量。二、片段大雜燴
凱文·凱利指出，今天的人們是在「屏讀」 (Screening)，而不是「閱讀」。
我們除了閱讀文字，我們還會閱讀圖像，閱讀音樂軟體上的歌詞、微信的對話氣泡、視頻遊戲的物品標籤……屏讀首先會改變書籍，然後會改變圖書館；
之後，它會給電影和視頻動手術；再之後，它會瓦解掉遊戲和教育；而最終，屏讀將會改變每件事情。書不再是書頁裝訂在一起的集合，而是一個主題串聯起的一堆符號。
電子書的模樣可以是Kindle一樣的板子，點擊就能「翻頁」；也可以是一冊書頁，當你閱讀完一本書之後，拍打書脊，它就變成了一本完全不同的書；書頁可以像報紙一樣大，能夠展開和摺疊；甚至一張桌子、一面牆都能通過投影變成書籍中的頁面，用手勢翻動。
總之，書將會變得呼之即來。
三、名詞變動詞
「書」的詞性也將發生變化，不再是名詞，而成了動詞。
紙張是靜止的；而屏幕則可以升級，可以搜索。
被人批註、標註、標記、收藏、總結、參考、鏈接、分享、傳播，才是書籍長久以來真正想要的。
數字化能讓書籍實現「夙願」，而且做到的比「夙願」更多。閱讀變得社交化。我們可以從我們尊敬的人那裡訂閱他們做下的旁註——他們標註出的重點、寫下的筆記、發出的疑問、獲得的靈感。
密布在書中的超級鏈接，會像維基百科一樣，把所有書籍變成一個網路化的事件。每本書之間不再相互孤立，而是以生物神經的方式相互關聯。
四、一點即所有
在同一個地方，擁有所有的知識，無論是當下的還是過去——萬能圖書館的夢想古已有之。而這個夢想不需要等到明天，用今天的科技，就可能成為現實。
從蘇美爾人在泥板上寫下楔形文字到現在，人類已經至少「出版」了 3.1 億本書，14 億篇文章，1.8 億首歌曲，3.5 萬億幅圖像，327514 部電影，10 億個小時的視頻、電視節目和短片， 60 萬億個公共網頁。它們全部數字化後，可以壓縮存放到一個 50PB 大小的硬碟上。
10 年前，存儲 50PB 的數據，你需要一座小城鎮圖書館大小的空間；而今天，你只要卧室大小就能填滿；以明天的技術，它會全部塞進你的手機——前提是它不會通過細白的線纜直接接入你的大腦當中。
你有希望在有生之年看到這種事情發生。
書籍會被拆分為頁面，甚至是片段，混合進入重新編排的書籍和虛擬書架。維持書籍權威性的唯一方法，就是將它們的文本接入到萬能圖書館中。
如果你能通過一個特殊的主題，將所有文本忠實地結合起來，無論古今，無論語言，那麼你就會成為新的權威。今天只有少數學者達到了這種成就，但未來它會司空見慣。
這種書籍沒有中心，並且到處都是邊緣。但這個東西還能稱為書籍嗎？
五、宣傳將無效
宣傳在滿是屏幕的世界裡變得無效。
新作品的地位並非由專家評分，而是根據它與其餘世界的鏈接程度來判定。
無論是人、物、事，直到他們被鏈接，才得以「存在」。
屏幕還會觀察我們。
已經有數百萬人用口袋裡的袖珍屏幕來輸入自己的位置、飲食、體重、情緒、睡眠情況以及所見所聞。
在不遠的將來，屏幕將成為我們身體的一部分，成為我們尋找答案、尋找朋友、尋找新聞、尋找意義、尋找我們自己是誰以及能夠成為誰的首選目標。
我們將永遠不會遠離各種屏幕。
凱文·凱利新作《必然》第七章的標題，就是「過濾」。
當今媒體的豐富繁榮早已經超出了人類消費的極限。可供投資的機會，可供參加的課程，可供學習的東西，可供娛樂的方式，這些選項的數量已經膨脹到天文數字級別。
凱文·凱利說，你所需要的介面只是一塊屏幕，或者是一個雲端路徑。
在人們有限的一生中，沒有人有足夠的時間把每個選擇的潛在影響都逐個審視一遍。
生命如此短暫，我們需要某些人或者東西來做出選擇，或者在我們耳邊悄悄地告訴我們該如何選擇。
其實，就算是當下，面對複雜的世界，我們也需要對各種信息進行過濾。傳統上我們用以下8種方法過濾, 而且至今依舊發揮著作用。
我們通過「守門人」來過濾信息。
我們通過媒介來過濾信息。我們通過管理者過濾信息。我們通過品牌過濾。 我們通過政府過濾。 我們通過我們的文化環境過濾。 我們通過我們的朋友過濾。 我們通過自身來過濾。在面對如今信息過度豐富的狀況時，上面這些方法並未失效。但在處理未來急劇增長的各種選擇時，我們就要發明出更多類型的過濾方法了。
設想一下，未來我們將生活在這樣一個世界：那些精心製作的每一部偉大的電影、偉大的書籍、偉大的歌曲，都像是「免費」的，觸手可及。你唯一面臨的選擇就是品嘗這精華中的精華。人類生存必須依靠一個強大的過濾系統。
過濾系統把廢話、垃圾和讓你感到不爽的東西統統清除掉，把那些廣受好評卻對你個人沒有任何意義的發明統統拋開，好讓你只去關注那些能真正令你興奮的事情。
凱文·凱利分析：
一個理想過濾器應該有以下三個特徵：巧妙的演算法會對每個人的大量行為記錄進行匯總分析，以便及時預測某個人的行為。通過過濾器，我能知道我的朋友喜歡什麼，而那又是我現在還不了解的。過濾器會向我建議某些我現在不喜歡但想嘗試著喜歡的東西。後兩個特徵尤其重要，否則你會捲入一個以自我為中心的漩渦，而對漩渦之外的東西一無所知。
當今世界上兩個著名的公司其實就是超級過濾器：
· 亞馬遜：使用過濾器來優化銷售，以便實現銷售額最大化，它過濾的內容不光是推薦的商品, 甚至包括你在網頁上看見的素材。· 谷歌：它會對你看到的搜索結果進行各種複雜的判斷。凱文·凱利預言：
過濾系統將會延伸到媒體以外的其他去中心化的系統中，比如優步和 Airbnb，會成為新的過濾器。未來30年，在任何一個我們想要個性化定製的領域，比如教育、運輸、醫療和零售，過濾器服務都將會出現，實現大規模定製。 未來的商業機會在哪裡？從人類視角看，過濾器關注的是內容。但如果反過來，從內容的視角看，過濾器關注的是人類的注意力。
比如未來在廣告業中，人工智慧系統會尋求在最理想的位置、最理想的時間插放最理想的廣告，並且以最理想的方式、最理想的頻率做出反饋。
而未來的商業邏輯中，得注意力得天下。
不同類型的注意力相互作用,形成了一個十分複雜的生態系統 。
隨著時間推移，科技技術向免費方向發展，這就會促使產品大量過剩。
在一個充斥廉價品的時代，有什麼是真正有價值的?
凱文·凱利告訴我們：未來，注意力將向體驗遷移。當所有商品的費用都在向零靠近時, 唯一一件還在增加費用支出的事情就是，人類無法被複制或者儲存的體驗。人的注意力有五個特點：
1. 它是未來唯一有價值的資源。2.我們每個人無需訓練就能產出的。3.它的供應是短缺的，每個人都想多要一些。4.但無論是金錢還是技術都不能增加它的總量。 5.它無法節省也不能儲存，我們不得不每天把它花掉。另一個商業秘密是：
人在創造體驗和消費體驗上都十分擅長，這並不是一種巧合，而是人類在與科技這個物種共生的時代，人最大的機會。未來，當機器人接手了我們現在的工作之後，人類會將珍貴的、稀缺的注意力投入到體驗上，商業和產品設計也應該投注在體驗上。
有個詞叫「虛擬現實」，又稱VR。高大上。
但是人民群眾普遍表示無感。據說Google公司投資了數十億美元，製作了一部虛擬現實電影，十幾分鐘的。也就是說，這個福恐怕我們暫時還享不起。
直到有一天，暴風科技的馮鑫，告訴我七個字，虛擬現實是——「第三代計算中心」。
才明白虛擬現實這個事非同小可。前幾天馬化騰說，打敗微信的，一定是下一代信息終端。其中就包括虛擬現實。
PC是第一代計算中心，放桌面上的。手機是第二代計算中心，揣兜里的。虛擬現實是第三代，那就是直接戴在頭上，或者是投射在視網膜上的。對，虛擬現實就是在未來有可能讓微信下課的那個東西。
你說，這中間的機會有多大？想像兩個場景吧：
1.微軟設想的未來辦公室是這樣的——
員工們戴上增強現實頭盔，坐在一個開放的辦公室里，四周牆面上是各種虛擬屏幕。
他們輕輕一點，就會被傳送到一個3D會議室，與生活在不同城市的十幾名同事討論問題。
又或者，他們點擊進入一個訓練室，在那裡有一個導師會帶領他們完成急救課程，引導他們的化身學習正確的操作步驟。「看到怎麼做了么？現在你來做一遍。」大多數情況下，這種增強現實課程的效果要優於現實世界中的課程。
2.最近，MIT實驗室研發出一種軟體——
它可以辨別出人類24種不同的情緒。
它可以準確地判斷出我在閱讀一段難懂的文字時是否感到困惑或者是否在認真閱讀。
當我在看一段較長的視頻時，它可以區分出我是否走神。
因為感知過程是實時的，這個智能軟體可以根據我瀏覽的內容自動調整。
比如，我在看一本書時皺眉了，代表我這個地方存在困惑，這時文檔就會展開一個定義解釋。或者當它發現我在重新讀同一個段落時，它可以為那個段落補充一些注釋。同樣地，如果它發現我對於一個視頻中的某個場景厭倦了，它可以快進過去。
上面這些場景，凱文·凱利在《必然》里寫了不少，怎麼看都像是科幻小說。
但是有一組核心觀點值得重視——
1.人和世界會有越來越多的互動。2.最終，對人來講，世界就是一個大觸摸屏。3.如果不能互動，未來就會有技術去實現它。4.未來，不能互動的東西，就是「壞掉」的東西。凱文·凱利興緻勃勃地列舉了一些趣聞軼事，這些「事迹」表明：對於數字時代長大的一代人而言，「互動」是天經地義的事情。
舉個例子，凱文·凱利的朋友有個不到五歲的女兒。就像如今的許多家庭一樣，他們家沒有電視機，只有電腦屏幕。有一次朋友帶著女兒到另一家人那裡做客，而碰巧那家有電視，他的女兒就被大屏幕吸引了。她走向電視，在下方四處尋找，然後看看電視後面，問道，「滑鼠在哪裡？」一定得有種方式與這個電視互動吧！
另一位朋友的兒子在兩歲時就已經開始接觸電腦了。有一次她和兒子在一家雜貨店裡購物，她站在那裡解讀一件商品的標籤。兒子提示說：「點擊它一下就行了。」當然，這個穀物食品盒子應該是可以互動的！
有一位朋友的女兒剛剛學會說話，就接管了他的iPad，還沒怎麼學會走路，就可以用iPad里的App畫畫，並操作一些複雜的任務。有一天，朋友將一張列印出來的照片放在咖啡桌上。他注意到女兒走上前去，努力拖放照片想使它變大。她嘗試了幾次，都沒有成功，然後困惑地看著他：「爸爸，壞了。」
就是這樣，如果什麼東西不能互動，那麼它就是「壞」的。
在20世紀90年代，尼葛洛龐帝就曾經戲謔地說，男廁所的小便池比他的電腦還聰明，因為便池知道他就在那裡，並會在他離開後沖水，但即使他在電腦前面坐上一整天，電腦都不會察覺。
但是電腦會進化，而小便池並不能。
電腦會進化成什麼樣子。凱文·凱利其實說得還沒有科幻小說家劉慈欣清楚。
看一段劉慈欣在《時間移民》里的描寫，一起「虛擬現實」一下吧——
無形世界就是一台超級電腦的內存，每個人是內存中的一個軟體。
內存里的人只是一些量子脈衝的組合。 正因如此，您可以真正隨心所欲，創造您想要的一切：
您可以創造一個有千億人口的帝國，在那裡您是國王；您可以經歷一千次各不相同的浪漫史，在一萬次戰爭中死十萬次；那裡每個人都是一個世界的主宰，比神更有力量。
您甚至可以為自己創造一個宇宙，那宇宙里有上億個星系，每個星系有上億個星球，每個星球都是各不相同的您渴望或不敢渴望的世界！
不要擔心沒有時間享受這些，超級電腦的速度使那裡的一秒鐘有外面的幾個世紀長。在那裡，唯一的限制就是想像力。無形世界中，想像與現實是一個東西，當您的想像出現時，想像的同時也就變為現實了，當然，是量子晶元內的現實，是脈衝的組合。
這個時代的人們正在漸漸轉向無形世界，現在生活在無形世界中的人數已超過有形世界。雖然可以在兩個世界都有一份大腦的拷貝，但無形世界的生活如毒品一樣，一旦經歷過那生活，誰也無法再回到有形世界裡來，我們充滿煩惱的世界對他們如同地獄一般。
現在，無形世界已掌握了立法權，正在漸漸控制整個世界。
夠驚恐吧？
我們也許正處於「手機時代」的爬坡階段。只需翻過一道嶺，虛擬現實就近在眼前了。這篇的關鍵詞是「追蹤」。
其實凱文·凱利想講的是——數據的本性。數據的影響力，在逐漸呈現，但是大多數人都還沒有意識到。就像2015年，馬雲在多個正式場合大喊——
阿里巴巴正在從一家IT企業轉型為一家DT企業，也就是「數據技術」企業。大家聽到之後，仍然紛紛只對馬雲身上的兩個問題感興趣：1.最近你有沒有說什麼有意思的心靈雞湯？2.最近有沒有人黑你，讓我看個樂子？數據技術，這個詞在公眾觀念中，現在還是停留在雞同鴨講的階段。未來30年，數據將逐漸展現其本性。
凱文·凱利提到了以下幾個重點：一、數據增長，速度好比一場持續的核爆。
新信息正以每年66%速率增長。
66%的年增長速度相當於每18個月翻一番，正符合摩爾定律規定的速率。全世界每秒鐘生產6000平方米的信息存儲材料，包括光碟、晶元、DVD、紙張、膠片，我們會將數據填在其中。6000平方米每秒的速率大致相當於原子彈爆炸產生的衝擊波傳播的速度。這場「核爆炸」會一直持續下去。分秒不停。二、數據增長，源於人對自己的「追蹤」。
各種感測器的發明，使得用科學方法自我追蹤，變得越來越廉價，以至於人人都能測量上千種和自身有關的數據。
《連線》雜誌記者加里·沃爾夫提出一個概念：「量化自我」。現在，「量化自我」已經是一個很酷的全球運動了。從大便到性生活，什麼都可以追蹤。其實，何止是這幫數據狂人。爆炸式增長的數據，一般都源於人對自己的追蹤。下面是凱文·凱利整理的一張清單。它包含了一個普通美國人在日常生活中可能遇到的追蹤手段——
汽車活動：從2006年開始，每輛車都包含一塊晶元。當你發動汽車時，它就開始記錄車速、剎車、過彎、里程、事故等狀況。
公路交通：高速公路上的柱子和測速器上安裝的攝像頭通過車牌和快速追蹤標誌記錄汽車的位置。每月有7000萬個車牌被記錄。拼車軟體：優步和其他零散的打車軟體記錄你的旅程。長途旅行：你的航空和鐵路行程被記錄。無人偵察機：「捕食者」無人偵察機監控美國邊境的活動。郵政信件：你寄出或收到的每封信的表面信息都被掃描並數字化了。公用設施：你的用水和用電模式都被公共設備記錄了。手機位置和通話記錄：你通話的時間、地點和對象會被儲存數月。有些手機供應商通常會把信息和電話的內容儲存幾天到幾年不等。民用攝像頭：在大多數美國城市的中心地帶，攝像頭24小時不間斷地記錄你的活動。商業和私人空間：如今，68%的公立機構主管、59%的私人企業主、98%的銀行工作人員、64%的公立學校人員以及16%的業主在攝像頭下生活或工作。智能家居：智能恆溫調節器檢測你是否在家，同時記錄你的行為模式，並將這些數據傳輸到雲端。智能插座監控你的用電量和用電時間並把數據分享到雲端。家居監控：視頻攝像頭記錄你在家裡或四周的活動，將數據儲存在雲端伺服器。互動設備：你傳達給手機、主機或環境話筒的語音命令和信息在雲端被記錄和處理。商場會員卡：超市能追蹤你購買的物品。電子零售商——亞馬遜之類的零售商不僅追蹤你購買的東西，還有你瀏覽或想買的東西。美國國家稅務局：國稅局追蹤你一生的財務狀況。信用卡：顯然，所有的購買行為都被追蹤了。信用卡和複雜的人工智慧相結合形成模式，揭示你的人格、種族、癖好、政治觀點和愛好。電子錢包和電子銀行：諸如Mint一類的信息採集組織追蹤你的貸款、房貸以及投資等完整的財務狀況。類似Paypal這樣的錢包軟體追蹤你的購買情況。人臉識別：臉譜網能在他人上傳的照片中辨認（標記）你的頭像。照片的拍攝地點代表了你過去所處的位置。網路活動：網頁廣告cookie追蹤你上網時的舉動。上千家頂尖網站中有80%利用網頁cookies追蹤你在網上的行蹤。通過與廣告網路的合約，你沒有訪問過的網站也能得到你的瀏覽歷史。社交媒體：它們能辨認你的家庭成員、朋友以及朋友的朋友，還能追蹤你以前的老闆以及現在同事，也能了解你如何度過閑暇時間。搜索瀏覽器：谷歌默認永久記錄你查詢過的所有問題。流媒體服務：他們能追蹤你看過哪些電影（Netflix）、音樂（Spotify）、視頻（YouTube）以及你的評論時間和內容。有線電視公司會記錄你的觀看歷史。讀書：公共圖書館會保存你的借書記錄一個月。亞馬遜永久儲存你的購買歷史。Kindle監控你的電子書閱讀模式，包括你的閱讀進度、閱讀每頁的耗時以及停止閱讀的位置。健康追蹤：你進行身體活動的時間、地點通常會被24小時不間斷記錄，其中還包括每天睡覺和起床的時間。好自為之吧。
每個人都在被追蹤中。別以為，你和誰去了哪家酒店沒人知道。別以為，你躺在自己被窩裡瀏覽什麼網頁沒人知道。想起這事，大部分人都會虎軀一震……三、數據增長，會被整合進「生活流」的時間結構。
我們每天的所見所聞都能被數據化，並彙集成基於時間順序的流動信息。這種流動信息被稱作「生活流」。
「生活流」不光是一個數據檔案，還是一種新型的計算機界面組織方式。基於時間順序的「流」將代替桌面，而「流瀏覽器」將代替網頁瀏覽器。每個人都會生成自己的「生活流」。社交應用Facebook、微信朋友圈的記錄就是一種「生活流」。四、數據增長，依賴於關聯，依賴於「元數據」。
凱文·凱利說，數據有以下傾向——
1.數據想要移動。2.數據想要與其他數據發生關聯。3.數據想要被實時測算出來。4.數據想要被重複、複製和複印。5.數據想要成為元數據。所謂「元數據」，就是關於數據的數據。
舉個例子：當我們的運動手環捕捉到我們行走了一步，就會立即添加一個時間標記數據——「某時某地你走了一步」。這個就是「元數據」。接著它會生產更多新信息把這個數據和其他步數信息聯繫在一起。當這些時間標記數據被繪製成圖表時，又生成了大量新數據。這類元數據的增長速度甚至超過基礎信息，並且它的規模幾乎是無限的。元數據是一種新的財富，因為比特與其他比特發生關聯時，價值就會提升。比特最低效的呈現方式就是單獨且直接地存在。沒有被複制、分享或是與其他比特相關聯的比特將是短命的，或者可以默認為在未來是沒有存在價值的。
感謝凱文·凱利，感謝羅胖！（侵刪！）人工智慧，利用人類的智慧仿造人類自身，創造讓人類自身不論是從外表、思想還是語音上不能分辨是人類自身還是人造物體的智能體。不過目前還做不到啦，不論是外形的模擬，語言的理解，思考和推理，還有肌肉這樣的動力系統，都還處於比較初級的階段。也許這其中存在一個人類認知的邊界，但是不論如何，我們的工作都是無限接近這個邊界。我甚至認為這是人類的終極問題，如何製造人類
按可能的智能程度由小到大依次排列：弱人工智慧&<強人工智慧&<人類的智能&<超人工智慧......
我看來獲得能夠自我解決問題的能力，只有兩個途徑，一個在隨機基礎上自然選擇。另一個是模擬人類的符號系統中同時喚醒和回憶機制，然後大量做外部規則設置。如果解決不好規則的一致性，確實很難弄。
我們從兩個相對應的角度來看AI，一是人工智慧（Artificial Intelligence），二是增強智能（Augmented Intelligence），前者旨在用機器代替人類進行勞動，後者旨在讓機器輔助人類工作和生活；我們還把對AI的研究分為兩部分，一是神經網路（Neural Network），二是機器人（Robots），前者代替或輔助目前只有人類能做的腦力勞動，後者用機器代替或輔助人類進行體力勞動。由此，AI技術主流的課題或細分領域可以劃分為4個象限：
其中，左上的象限中的課題都屬於機器學習（Machine Learning）範疇，右上的象限則涉及到機器學習與大數據、分散式賬本等其它演算法方面技術的結合，而左下和右下的象限涉及到機器學習與更多的人機交互、材料、能源，甚至生物方面的技術的結合。可見，機器人是技術外延最廣的概念。
原文鏈接：人工智慧綜述及技術實現 | 愛就投研究
人類智慧與懶惰的產物
大數據分析主要是利用數據分析相關的技術來完成分析工作，根據不同場景進行批量、互動式或實時的分析，需要人參與對數據進行探索，比如挖掘用戶興趣圖譜。
人工智慧主要是構建演算法模型來替代人工勞動，在與人的交互中，演算法模型不斷改進，變得更加智能。但兩者都需要用到大數據相關技術進行數據處理和計算。兩者並沒有可比性，也許隨著技術的發展，兩者會逐漸融合。
那麼，什麼是人工智慧呢？
人工智慧技術通常由四個部分組成，即認知、預測、決策和集成解決方案：
1）認知是指通過收集及解釋信息來感知並描述世界，包括IBM Watson識別醫學圖像，科大訊飛將語音轉換為文本。
2）預測是指通過推理來預測行為和結果。例如谷歌根據用戶行為推薦廣告，豆瓣根據你的觀影記錄推薦電影。3）決策則主要關心如何做才能實現目標。這一領域的用例十分廣泛，如路線規劃、新葯研發、動態定價等。4）最後，當人工智慧與其他互補性技術（如機器人）結合時，可生成多種集成解決方案，如自動駕駛、機器人手術，以及能夠對刺激做出響應的家用機器人等。
目前人工智慧各項技術的商業化水平參差不齊。認知和預測領域的許多技術已經逐步商業化，然而決策和集成解決方案技術多處在研發階段，下圖是人工智慧不同技術領域的商業化程度。
數據來源：2017《中國人工智慧的未來之路》
人類是地球上最擅長使用工具的物種。
我們最重要的工具-計算機，在過去半個世紀不斷進步，尤其是人工智慧（AI），以至於讓我們多了一種想像：AI是否終有一天會反轉為主人，而我們將成為ta的工具？
AI飛了
時光倒流到1997，這一年IBM的超級計算機「深藍」，以微弱的優勢戰勝國際象棋冠軍卡斯帕羅夫。
2016年，谷歌的AlphaGo，完虐人類圍棋世界冠軍李世石。
據說AlphaGo至少比深藍聰明2.5萬倍，這19年，究竟發生了什麼？
簡單的說，如果說深藍是一個準備找工作的應屆畢業生，那ta面試中所依靠的，是表哥給他列舉的各種面試中可能遇到的情況，深藍靠的是死記硬背；而AlphaGo是一個職場老鳥，面試中ta所依靠的，是他豐富的工作經驗、被面試和面試別人的經驗、以及這麼多年來積的應變能力，AlphaGo靠的是靈活應變。
複雜的說，深藍是一個依靠窮舉法下棋的普通棋手，ta會在每一步下棋前運算出之後所有可能性，然後選擇一個最優，這在國際象棋中是可行的，因為國際象棋的棋譜可以全部列舉；而AlphaGo是一個依靠深度學習下棋的齊聖，ta每天會不知疲倦地分析與學習成千上網的棋譜，吸納其中的優秀下棋方式，不斷提升自己的下棋能力，只有這種方式才能讓ta在圍棋的世界裡戰勝人類，因為圍棋的可能性無法列舉。
AlphaGo的工作原理，更像是一個有思想的人類，ta會收集樣本、會梳理規律、會推演。
雙飛不夠還三飛
深藍過後AI技術的發展不溫不火，直到2012年左右三大因素的聚合，讓AI來了一次大爆發，AI進入了深度學習模式。
這三大因素是：硬體更快了（尤其是GPU）、演算法的進步、大數據時代的降臨。
硬體更快了，是指以NVIDIA為代表的GPU的發展。簡單來說GPU是一種特殊的CPU，它和CPU的總體性能相差無幾，但「作戰」方式很不同。GPU由很多計算能力一般的內核組成，CPU由少數計算能力很強的內核組成，GPU的更適合深度學習運算。因為深度學習的基本原理是：把一個大問題分解為N小問題，然後逐個解決。硬體的提升，解決了以往AI運算速度太慢的問題，問SIRI一個問題，它半小時才回答你，誰都受不了吧？！
演算法的進步，是指模擬人類思維方式的演算法有了顯著提升。即深度深度學習技術的發展，這項技術可以用一個簡單的案例來說明。以往讓計算機識別狗，需要先告訴狗的鼻子長啥樣、嘴巴長啥樣、眼睛長啥樣，但狗的模樣其實無法全部列舉；而有了神經網路、深度學習技術，你只需給計算機很多狗的照片，並告訴計算機這就是狗，計算機就會自動從這些照片總結規律，自己形成一套識別狗的方法。
大數據時代的降臨，是指隨著信息化的發展，特別是互聯網的發展所形成的龐大數據。這些數據，讓更快的硬體有了用武之地，讓實驗室封塵的更優秀神經網路演算法重見天日。AI通過深度學習，可以從中挖掘出各種價值，梳理出各種有用的規律。這也是近幾年來，大量人工智慧專家從科研機構離職，進入商業公司的原因，商業公司才有他們所需要的大數據。深度學習是一種需要「見多識廣」的技術。
從機器到肉體
下面我們從以深度學習為代表的AI原理，來如何分析人類的能力。
我們可以把機器AI所需的硬體、演算法、大數據，和人類能力所需的體能、思維、見識，做一個大概的對照。
人類的體能，是指體力與智能。充沛的體力，有助於我們對工作更有激情更投入，據說牛人的精力都很旺盛哦，科比說「你見過洛杉磯每天凌晨四點樣子嗎？」。智能，是指人腦的記憶力、反應力、算數能力、觀察力、注意力，智能是可以通過訓練提升的，天賦是ta的上限，但也有句話「以大多數人的努力程度之低,根本輪不到拼天賦」。
人類的思維，是指處理問題、思考問題的方法。例如如何歸納、如何演繹，例如《金字塔原理》：「自上而下表達，自下而上思考，縱向疑問回答／總結概括，橫向歸類分組／演繹歸納，序言講故事，標題提煉思想精華」。良好的思維方式，讓人高效，你去看看老毛的作品，好多厲害的方法。
人類的見識，簡單來說是指經驗。你看過什麼書、遇見過什麼人、聊過什麼天、去過哪些地方。讀萬卷書，走千里路，本質上講的是人大腦里數據樣本的豐富程度。充足的體能，有效的思維方式，結合豐富的見識，才能提煉出人生智慧。
機器與肉體，何其相似！
警示
這世界上，大多數人體能相差無幾，真正決定能力差距的，是思維與見識。
我們常常訓練體能。
我們常常意識到自己思維的不足，於是開始用《金字塔原理》等書籍訓練自己的思維。
AlphaGo戰勝李世石之後，關於AI的各種科普貼鋪天蓋地，我感受到了其中的大數據、數據樣本訓練等理念，突然明白「見多識廣」對於一個人的能力提升有多重要。
本質上來說，我們見識僅來自於閱讀書籍、閱讀網上文章、與少數說話投機的人交流、去過少數幾個地方。這些數據樣本太小，並不足以讓經過訓練的體能、思維發揮作用。
我想，你需要獲取更多的數據。
http://weixin.qq.com/r/mzr7467EGPNnreqA92_J (二維碼自動識別)
類對於人工智慧的研究，可以說是時間比較久遠了。可能有一些科幻的電影，像《寶萊塢機器人大戰》，演的機器人有思維，有情感。但是現實生活中，還沒有機器能做到「思考」。
不過從人工智慧的鼻祖圖靈，提出圖靈試想，到現在機器學習的研究，一直為大家津津樂道。如果你想了解更多的關於人工智慧的信息那就從這篇文章看起，帶你了解一些人工智慧的基礎知識。
一、了解人工智慧
Artificial Intelligence，簡稱AI，中文即人工智慧，它是計算機科學的一個分支，試圖將人的智能，應用在計算機中，生產出能模擬人的某些思維過程和智能行為的智能機器。
二、生活中的人工智慧
大家可能覺得人工智慧這個概念似乎沒有什麼深刻的印象，和我們平時的生活也並不搭邊。其實，並非如此，人工智慧技術其實離我們非常的近，比如智能手機上的語音助手，可以幫助我們打掃家務的掃地機器人，智能化搜索，臉部識別、指紋識別，視網膜識別等等。相信不久的未來，人工智慧技術帶來的顛覆性，將會超乎我們的想像。
三、未來人工智慧對我們生活的影響
一些業內人士表示：在未來，人工智慧將會取代簡單且重複的腦力勞動。其實這種預見，並不陌生，就像工業革命後，機器取代了簡單重複的體力勞動一樣。人工智慧的應用，將會使工作效率更大的提高，依靠人工智慧，大數據等技術，資源和需求之間的配置，將更加的高效。
此時，大家可能會擔心，人工智慧的崛起，會造成大量的「失業」。其實任何事情都具有兩面性，人工智慧造成失業，但也在不斷的創造新的機會。所以，現在你應該對目前最先進的人工智慧有了一定的了解，未來找到新的機遇和發展。
人工智慧現在已成為科技產業所討論的普遍話題。
人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。
李開復認為人工智慧將是移動互聯網之後的下一次革命，而人工智慧的體量甚至還將遠超過移動互聯網。「在未來，人類思考需要 5 秒以下的工作，都將被人工智慧所取代。」 李開復說。人工智慧領域蘊藏著巨大商機。
如果想了解更多人工智慧領域的資訊，可以關注智能玩咖（ID：VRdaxue）這個微信公眾號，人工智慧生活第一站，專註發掘人工智慧領域資訊，以專業的態度解讀人工智慧的未來。
不去定義它在科學上的意義說說它對人類的影響更明白地讓你懂它是什麼
有個朋友找我聊天，說打算年後換工作。
我說OK啊，你想換就換唄。但是你真的找得到工作嗎？
為什麼找不到？
任何公司缺了你一個都不會怎麼樣，千萬別把自己想的太重要。
不知道你有沒有留意，微信時不時會在你的朋友圈投放廣告？
微博會給你推薦你可能感興趣的人或者熱點新聞。
使用滴滴打車APP，你常去的地方會優先成為你的終點站。
打開淘寶，滾動的頭條，首頁的清單必買，都這麼巧是你剛好喜歡或者想要買的東西！
......
有沒有覺得生活得很便捷、美好，愉悅呢？
恭喜你，你離一個廢人不遠了
02.
你的生活越來越便利，便利得讓人甚至都來不及感到新奇與刺激。
我不用舉太多例子，簡單說，你的手機其實就已經解決了你生活的大部分問題：購物，外賣，寄快遞，水電煤房租房貸車貸的交付，交通，處理工作，娛樂等等。
你家裡的掃地機器人可能不止一個，智能烤箱電飯鍋也能做出還不錯的食物。
你手機里甚至還裝了攝像頭，你可以在外隨時照看家裡寵物的情況，或者監督孩子學習。
不用費什麼腦子，我們就可以做出一個猜想：接下來的幾年內，很可能學校不需要老師教書或者監考，工廠不需要工人，家庭不需要保姆，小區不需要保安，公司也不需要司機。
銀行、便利店、加油站、餐廳、健身房、公園也不需要服務人員。
一切都可以用機器或者智能系統來代替，他們不僅僅是代替了服務員，他們更多的是代替了——你。
恭喜你，你離死亡也只有一步之遙了。
03.
人說，機器人或者程序不能代替全部，人類是造物主，我們可以創造藝術！機器人都是人類創造的，沒有什麼好擔心的。OK，那讓我們來談談藝術創作。
文學：早在六七年前，網路上就已經有了「小說生成器」這個程序，你只需要輸入你想要的人名、地名、情節、關鍵字，和你想要的風格。隨即一鍵便可得到一篇內容相當經常的網路小說。同理：文案、廣告、劇本他們也可以幫你輕鬆搞定。
繪畫/攝影：相信這個沒什麼可多聊的，從素材筆刷的一鍵合成繪畫作品，到各類APP的自帶的攝影濾鏡，我相信沒人會懷疑。
音樂：其他太遠的例子我不去說明了，全民最愛的「唱吧」APP這個月剛剛推出了音樂合成功能，你只要說一段普通的句子，它會自動給你合成一首歌，我專門去玩了一下，效果還不錯。
雕塑：相信你們所在的城市步行街上，已經有人用3D列印技術給你列印頭像或者一些小玩具了吧。
......
我只是舉了一些我們日常垂手可得的淺薄的例子。
但我相信在我們這樣普通人觸及不到的專業領域裡，人工智慧已經將這些我們看起來需要人類天賦和才華才能創造出來的東西，完善進化得更好了吧。
04.
有人說，我們人類有智慧，這是機器不能比的。
如果你是一個喜歡看綜藝節目的人，相信你肯定知道這幾年火到不行的節目——《最強大腦》，裡面各類挑戰人類極限的比賽，和搖旗吶喊的配音，總給我一種我張開雙臂就能飛天的錯覺。
然而，今年一月開播的第四季《最強大腦》，添加了一個新的環節：節目選手要與百度的機器人進行PK。
本抱著「人類完敗機器人」的心態去看節目的觀眾，卻被連續三期百度機器人輕鬆碾壓選手的局面，弄得很尷尬。
不能接受事實的粉絲只能一邊安慰自己，人類的潛能是無限的，另一方面在網上大罵節目組和百度「搞黑幕」。看到他們這麼激動，我也很尷尬。
另外，還有一個信息要與你分享：今年1月，在神秘圍棋高手Master連勝國際上位50多為世界圍棋高手61場比賽後，（其中不乏圍棋界的世界冠軍）終於揭露了身份：Master就是Google的一款圍棋人工智慧。
05.
不好意思，讓你沮喪的還不止這些。
未來的人工智慧或許還可能代替你的情感，你所謂的愛，人工智慧還能代替你的家人與伴侶。
2013年有部電影《她》，講訴的是人類與人工智慧相愛的科幻故事。故事裡的男主人公通過一款人工智慧系統，來輔助自己的生活，處理自己的工作，並陪伴自己度過感情低谷期。
很快，他們相愛了，人工智慧系統不僅與男主角進行了完美的精神交流，她還讓男主角得到了生理快感，就是射X高潮。
人工智慧可以告訴我們那些我們不了解的事情，通過數據和程序，他們會比你親愛的媽媽更了解你喜歡吃什麼，穿什麼，比你男朋友會更懂你喜歡什麼，想要什麼，什麼時候大姨媽來訪，喜歡什麼樣的人。
什麼事件會讓你擁有什麼樣的情緒，什麼樣的情緒需要怎樣的慰藉，出現什麼樣的事情，最有效便捷的是什麼解決方式。
06.
人工智慧還會很容易的殺死你。
電影《超能查派》會告訴你，人類的主觀意識和情感是可以轉移到機械當中的，它們像可以被無限拷貝，人類可以以此永生，且創造出無數個你。
電影《機械姬》會告訴你，人工智慧的機器人和人類幾乎無異，甚至人工智慧的判斷和思考模式會比人類更複雜，只要TA想，TA就可以欺騙你，玩弄你，殺死你。
《西部世界》會告訴你，就算你割傷自己，看到自己流血，感到疼痛，依舊不能代表你是一個活著的人。你可能只是一個更高級的系統，你是活在一個幻覺里。
等等等等......
07.
也許十年前的我們，根本沒有想過一個巴掌大的一個叫做手機的玩意，會讓我們如此理直氣壯地懶惰起來。他們便捷我們的生活，禁錮我們的人生。
如今，沒人關心手機為什麼可以做到這麼多事情，它本身就應該順理成章地像「糖果是甜的，檸檬是酸的一樣」，不需要去質疑與考慮。
真叫人悲傷。
不需要特別久，世界就會變成面目全非的樣子。
可能只需十年，你我將毫無價值。
可能你的家人，你的朋友，你的伴侶都不需要你，AR、人工智慧、人類意識轉換、3D模擬，生物再造或者其他你根本想像不到的方式，會創作一個更完美的你，代替你。
人類或許就此滅絕，就像恐龍一樣，成為世界進程中的一段過程，一組犧牲。
當人工智慧實現了某種結果，它就不會被稱之為人工智慧。TA會比你更理性，環保，有效率，節約資源。
08.
你看不見的未來，就在你身邊。
未來會怎樣我們不知道，我們對未來一無所知。
我們了解1級疼痛是被蚊子咬，5級疼痛是手臂被割破，10級疼痛是分娩。那麼你了解11級疼痛嗎？你了解20級、50級、100級疼痛嗎？
你不了解。因為你已經死在了你感受到痛苦的最大極限前。
就像以5級疼痛的傷害所致死螞蟻，沒有辦法了解人類的更多痛苦。
我們也是如此。
09.
人類是驕傲的生物，很難面對自己的錯誤。
你害怕人工智慧嗎？
你害怕。
你會離開它嗎？
你不會,也不能。
因為我們已經寸步難行。
AI is a machine or a computer program that learns how to do tasks that require forms of intelligence and they usually done by humans.
here are some different aspects that intelligent comes in.
P.s. Here are the original definition and aspects(1955):
人工智慧等同於類似擁有自我思維意識的意思 我認為是人創造出來的擁有智慧的智能性生物 現在的話還沒有 因為人們沒有攻克這一難題 如果讓機器人學會創造能力 學會思維能力 是從神學上違背上帝創造萬物的意志 在科學上 違背了創造的智慧必須服從以及為人類而服務的理念 因為一旦擁有了智慧 就會有類似的感情出現 會有喜有怒 會反抗 這個是不允許的
而且現在人們發展的智能 還只是停留在1+1=2是人類告訴了 編程寫進去了 它才會知道 不會自己去定義 自己去推論 所以你期望知道的這種人工智慧 還不曾出現過！就連大家最近熱議的IOS系統裡面自帶的人機交互軟體siri也只能停留在類選話題上 就是你說你好 或者說你好嗎 它都會認為是你好 從而選擇貼近的答案 當沒有可選擇的語句的時候 它就不會推論你的意思了 沒辦法 這就是程序 寫成什麼就是什麼！
人工智慧是很廣泛的定義，但是計算機科學導論（佛羅贊）書中說說到：人工智慧是對程序系統研究，該程序系統在一定程度上能模仿人類的活動，如感知、思考、學習和反應。
「人工智慧的全面發展將宣告人類的滅亡。」
——斯蒂芬·威廉·霍金
「如果讓我猜人類最大生存威脅，我認為可能是人工智慧。因此我們需要對人工智慧保持萬分警惕，研究人工智慧如同在召喚惡魔。」
——埃隆·馬斯克
正如你所看到的那樣，到目前為止，在我們這些屌絲連人工智慧的毛都還沒摸到的時候，各種為人類未來擔憂的聲音已經接踵而至，尤其上面兩位，一個是最頂級的科學家，一個打算帶人類上火星的冒險家，如果連他們都說危險，那麼我們確實有必要思考一下，在未來，人工智慧到底會不會把人類帶到溝里去。。。
2014年，斯坦福大學開啟了一項「百年研究計劃」，旨在探討人工智慧(Artificial Intelligence，AI)的未來，並且計劃每五年發表一篇論文。
今年，他們發表了第一份報告——《2030年的人工智慧與生活》。該報告概述了人工智慧的歷史和目前的應用，比如：自動駕駛汽車和外科手術機器人。
所以，毫無疑問，人工智慧的出現，就像飛機、手機、電腦等工具一樣，最初的目的都是為了能夠最大程度的為人類提供便利。
今後，AI可能更會被更廣泛的應用於教育、醫療、交通、健康護理等各大領域，人類的生活基本上可以被人工智慧包辦，講真，有這樣的工具確實是好事。。。
可人工智慧真的只甘心做一個服務於人類的工具么？在上述報告中，研究者直接指出，「AI沒有明確的定義，」研究中說。「它不是特指某個事物。」霍金教授則認為，「電腦可以模擬人類智能，甚至可以超越人類」，所以，一旦它真的邪惡化，那麼帶來的負面效應也絕不是一般的技術可以比擬的。
打個比方說，咳咳，假如你有一個邪惡的機器人助理，他看你不爽很久了，有一天他可能會直接偷偷用你的微信賬號去撩你女朋友，然後偽裝你女朋友的信息跟你分手，然後以後人工智慧又多了一個稱號叫做——隔壁雲老王，而且還是無聲翻牆的那種。。。
再比如，你家的競爭對手有完備的人工智慧系統，你沒有，然後一覺睡醒，你發現你家信息系統神不知鬼不覺的被入侵了，商業機密變成了對方的廁所讀物。。。當然最糟糕的是，如果對方說這不是我乾的，是我家機器人調皮自己乾的，那麼請問：你該找誰說理去？！
除此之外，還有一種最糟糕的可能性，假如AI聯合起來發動一場全球宣傳戰爭，人類自相殘殺，最後。。。
好吧，突然有點明白馬斯克為什麼心心念念要帶人類去火星了，原來地球是這樣毀滅的。。。
不過也並非所有人都對人工智慧持悲觀態度。
百度首席科學家Andrew Ng最這種擔憂，有一個相當貼切的比喻：擔心殺人機器人和擔心火星人口膨脹沒什麼區別。
英國謝菲爾德大學的AI研究者Noel Sharkey說：「一個邪惡的超級智慧人工智慧仍然只存在科幻作品和想像之中。」
路易斯維爾大學的計算機科學家Roman Yampolskiy認為，人工智慧最壞的結果是：它們可以為所欲為，但是人類也並不會坐以待斃，在AI發展的過程中，應該預想各種最壞的打算，並做出合理的防禦機制。
可馬斯克對人類能夠控制人工智慧並沒什麼希望，他說：「在所有故事裡，似乎總有拿著五角星和聖水的傢伙，就像他確保自己能控制惡魔一樣。但這並非總是管用。」
好吧，事已至此，眾說紛紜，其實，人工智慧這個玩意兒，設計的初衷就是要改進生活，節省一切人力、財力、物力等等，然後把人類變成「衣來伸手，飯來張口」的懶蛋，再然後，可能人工智慧真的靈機一動：我們特么啥都可以干，要人類有毛用？？？
所以我覺得，人工智慧最大的危害可能是，有一天我們真的得了懶癌，病入膏肓。。。
作者：楊悅怡，本文為互聯網新鮮事（webtech）原創文章，轉載和白名單事宜，請聯繫微信號：zhusk888，備註轉載加入白名單群。
推薦閱讀：
※人工智慧的交易系統具體是什麼樣的理念，或者模式?
※有哪些類似於地平線或寒武紀的公司？
※微軟小冰智能聊天是如何實現的？
※如何判斷兩段文本說的是「同一件事情」？
※triplet loss 在深度學習中主要應用在什麼地方？有什麼明顯的優勢？