人工智能未来的发展前景怎么样呢？

1、市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势

人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长151%。中国人工智能产业规模增速超过全球。

注：中国信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，即包括软件、硬件与服务市场。

2、竞争格局：中国人工智能企业主要分布在应用层 占比超过80%

——中国人工智能企业全产业链布局完善

我国作为全球人工智能领域发展较好的地区，无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层，还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务，我国企业都有涉及。在国内，除去讯飞等垂直类企业，真正在人工智能有所长进的巨头依然是百度、阿里、腾讯这三家。

——中国人工智能企业主要分布在应用层，占比超过80%

据中国新一代人工智能发展战略研究院2021年5月发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2021)》数据，截至2020年底，中国人工智能企业布局侧重在应用层和技术层。其中，应用层人工智能企业数占比最高，达到8405%;其次是技术层企业数，占比为1365%;基础层企业数占比最低，为230%。应用层企业占比高说明中国的人工智能科技产业发展主要以应用需求为牵引。

3、技术分布：中国人工智能企业核心布局的技术主要为大数据和云计算

从人工智能企业核心技术分布看，大数据和云计算占比最高，达到4113%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人，占比分别为764%、681%、564%;紧随其后，物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理、图形图像识别技术的占比依次为555%、547%、476%、472%。

4、细分领域：深度神经网络领域为中国AI研究热门

根据清华大学人工智能研究院、与中国工程院知识智能联合研究中心联合发布的《人工智能发展报告2011-2020》，2011-2020年十大AI研究热点分别为深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。

—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

1、人工智能：人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
2、石墨烯电池：利用锂离子在石墨烯表面和电极之间快速大量穿梭运动的特性，开发出的一种新能源电池。美国俄亥俄州的Nanotek仪器公司利用锂离子在石墨烯表面和电极之间快速大量穿梭运动的特性，开发出一种新的电池。
3、人脸识别：是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

首先难点在聊天上。
能让机器理解人类的语言，或者模仿人类的语言是大家对人工智能最初的幻想，所以在早先，图灵测试一度成为评判人工智能的标准。
对话和翻译应用的是人工智能众多学科分支里自然语言处理(Nature Language Processing，简称NLP)的部分，目的是要解决人和机器之间的沟通问题，是人工智能处理的发端，至今仍面临很多问题。
就拿对话系统来说，市面上各个巨头都推出自家智能语音助理，但鲜有一款能完全摆脱"智障"的嫌疑。
可以说在这条赛道上，大家跑的都不快。但尽管如此还是坚持在跑，就连长期困顿在手机里的Siri，也要推出自己的智能音箱。
"尽管目前形势不太乐观，但是一直跑下去，总会见到成效。"再坚持5-10年自然语言处理就会看到长足发展。
第一层是基础技术:分词、词性标注、语义分析。
第二层是核心技术:词汇、短语、句子、篇章的表示。包括机器翻译、提问和回答、信息检索、信息抽取、聊天和对话、知识工程、语言生成、推荐系统。
第三层是"NLP+":仿照"人工智能+"或"互联网+"的概念，实际上就是把自然语言处理技术深入到各个应用系统和垂直领域中。比较有名的是搜索引擎、智能客服、商业智能和语音助手，还有更多在垂直领域--法律、医疗、教育等各个方面的应用。
关于第三层的"NLP+",市面上大大小小的语音助手有不少，从微软毕业的有两个:小娜(Cortana)和小冰。虽然都是语音助手，但是两者还是有些区别。
其实无论小冰这种闲聊，还是小娜这种注重任务执行的技术，背后单元处理引擎无外乎就三层技术。
第一层:通用聊天，需要掌握沟通技巧、通用聊天数据、主题聊天数据，还要知道用户画像，投其所好。
第二层:信息服务和问答，需要搜索的能力，问答的能力，还需要对常见问题表进行收集、整理和搜索，从知识图表、文档和图表中找出相应信息，并且回答问题，这些统称为Info Bot。
第三层:面向特定任务的对话能力，例如订咖啡、订花、买火车票，任务是固定的，状态也是固定的，状态转移也是清晰的，就可以用Bot一个一个实现。通过一个调度系统，通过用户的意图调用相应的Bot 执行相应的任务。它用到的技术就是对用户意图的理解，对话的管理，领域知识，对话图谱等。
除了创造出小娜小冰，微软还要技术释放，让开发者能开发自己的Bot。如果开发者的机器不懂自然语言，这时就可以通过一个叫Bot Framework的工具来实现。
任何一个开发者只用几行代码，就可以通过Bot Framework完成自己所需要的Bot。比如，有人想做一个送披萨外卖的Bot，可以用Bot的框架填入相应的知识、相应的数据，就可以实现一个简单的Bot。很多没有开发能力的小业主，通过简单 *** 作，就可以做一个小Bot吸引来很多客户。
在这个开源平台里有很多小冰的关键技术。微软有一个叫做LUIS(Language Understanding Intelligent Service)的平台，提供了用户的意图理解能力、实体识别能力、对话的管理能力等等。
比如说这句话"readme the headlines"，识别的结果就是朗读，内容就是今天的头条新闻。再比如说"Pausefor 5 minutes"，识别的结果是暂停，暂停多长时间有一个参数:5分钟。通过LUIS，我以把意图和重要的信息抽取出来，让Bot来读取。
这些对于人类来说甚至不需要动脑思考的对话，对于机器来说是难到了另一个层次上。
周明博士认为人工智能有四个层次，从下往上依次是:运算智能、感知智能、认知智能和创造智能。
运算智能已经达到很高的水平了，感受一下来自世界顶级围棋选手对AlphaGo的评价。
其次是感知智能，主要体现在听觉、视觉和触觉方面，也就是我们通常说的语音技术、图像技术。语音技术用的就多了，比如让Siri听懂你说的话，图像识别主要应用在人脸识别上，喜欢跟随科技潮流的公司一般会把门禁换成人脸识别。
认知智能是我们今天说的重点，主要包括语言、知识和推理。语言的重要性体现在什么地方呢Siri不能只是识别出来你在说啥，它需要根据你说的话做出回应，这时候就需要理解你在说什么。
创造智能就是一种最高级的形态了，也就是当AI拥有想象力的时候。
在运算和语音、图像识别上，机器已经能达到很高的准度，目前的主要缺口在认知智能上。过去认知智能主要集中在自然语言处理，它简单理解了句子、篇章，实现了帮助搜索引擎、仿照系统提供一些基本的功能、提供一些简单的对话翻译。
对于未来语音智能的发展，周明博士认为有几个方向:
第一，随着大数据、深度学习、云计算这三大要素推动，口语机器翻译会完全普及。
第二，自然语言的会话、聊天、问答、对话达到实用程度。
第三，智能客服加上人工客服完美的结合，一定会大大提高客服的效率。
第四，自动写对联、写诗、写新闻稿和歌曲等等，
第五，在会话方面，语音助手、物联网、智能硬件、智能家居等等，凡是用到人机交互的，基本上都可以得到应用。
最后，在很多场景下，比如说法律、医疗诊断、医疗咨询、法律顾问、投融资等等，这些方面自然语言会得到广泛的应用。
当然，现在的自然语言现在也面临许多困境。最关键的一点是如何通过无监督学习充分利用未标注数据。现在都依赖于带标注的数据，没有带标注的数据没有办法利用。但是很多场景下，标注数据不够，找人工标注代价又极大。转自机器人家，希望对你有帮助。
那么如何用这些没有标注的数据这就要通过一个所谓无监督的学习过程，或者半监督的学习过程增强整体的学习过程。
再给NLP一些时间，语音助手也许就能说服你它其实是人工智能了。

你好，科技术语，是指科技类的术语，属于专业术语、科技名词本地性
术语往往由本民族的使用的文字构成的词汇（包括一些词素）构成。成为术语后，与原词的意义部分地或完全地失去了联系。 术语也可来自专名（人名、地名），如“瓦（特）”(Watt)，“喀斯特”(Carst)等等。但一般的专名不是术语，尽管它们也以单义性为基本特征。术语还常来自外来语，通过音译（如“雷达”、“坦克”）、意译（如“硬件”、“软件”）、半音半意译（如“拖拉机”、“加农炮”）或从其他使用和本民族一样文字的语言的词汇（如“空港”、“通勤”、“乘降”）等方式借入。在一些语言中越来越多的术语来自外来语。术语和外来语的引进方式虽有不少共同点，但二者之间不完全相等，有专业性，既是术语，又是外来语（或借词）；无专业性，则只是外来语。另外，术语根据其使用范围，还可以分为纯术语、一般术语和准术语，其中纯术语专业性最强，如“等离子体”；一般术语次之，如“压强”；而准术语，如“塑料”，已经渗透到人们的生活中，逐渐和一般词汇相融合。
产生移植
术语是科学文化发展的产物。新事物新概念不断涌现，人们在自己的语言中利用各种手段创制适当的词语来标记它们，这是术语的最初来源。随着文化交流的发展，术语连同它们标记的新事物新概念传播开来，各族人民通过不同方式（自造或借用）把它们移植过来，这是术语的移植过程。仅供参考

14《第四次革命》

13
12《生命30》
11《机器人与人》
10《黑洞简史》
9《实感交互:人工智能下的人机交互技术》
8《语音处理及人机交互技术》
7《语音用户界面设计》
6《终极算法》
5《与机器人共舞》
4《人工智能产品经理》
3《人工智能的未来》
2《人工智能时代》
1《失控》

正  ·  文  ·  来  ·  了  ·

14、《第四次革命》

《第四次革命》力图去识别和解释一些深刻的技术力量，这些力量正影响我们的生活，信仰和身边的所有事物。这是一场革命，一场由信息和通信技术驱动的革命。

在过去，信息被看作是人与人，人与世界沟通的工具，但事实上，信息已经变成了社会发展发展甚至是解释外部世界的力量，正深刻而又无情的创造和重塑人类的理论基础和现实基础，改变人类的自我认知，重组人类与自身以及与他人的联系，并升华对这个世界的理解。

我们对世界认知的改变，是从日常的经验、心理和行为这些角度，对发生在眼前的迅速和不间断的变化进行调节的结果。

在未来，创新的结果不再是由最初的颠覆性力量所决定，而是退化为一种稳定和大体一致的模式，比如汽车和图书出版，在经历了最初的混乱和调整后，它们都最终会趋向于稳定。

人工智能必然会重新构造人与世界之间的桥梁，形成人与人之间新的政治哲学。文莱世界的问题，可能比我们想象中要更为复杂，我们需要进行一场严肃的哲学探索——逆流而上，为自己建造一艘救生艇。

书评 逆流而上前，为自己建造一艘救生艇

13、《万物重构》

这本书和《生命30》一脉相承的是“烧脑”，只不过烧脑程度不一了。这是一本关于哲学与科学书，包括科学的来源讨论，作者详细的阐述了“云 - 物 - 大 - 智”（云计算 - 物联网 - 大数据 - 人工智能）发展次第论。
如果你是人工智能方向的产品经理，我建议读一读这本书，它和其他书不同的是哲学、科学的思考，让我印象特别深刻。

未来的商业竞争，需要请回哲学思维，机器也许不需要哲学，但是人是需要哲学的，哲学可以让人在智能社会中拥有最后的尊严，人要有哲学思维，然后有科学思维，而后可以使用技术思维成就人生。有了哲学，人就不会在智能丛林中迷失掉。

正如本书序言所写，过去，我们通过利用工具，延伸了四肢。未来，我们将通过人工智能延伸大脑。

人类到底会走向何方，取决于人类本身。就如果作者所言，智能社会已在眼前，当我们准备迈入新时代的时候，为你展开的是一幅美好画卷，还是一片惨淡未来，答案不必外寻，它就在我们每个人自己手中。

不审视则宽严皆误 。对于每个人来说，最重要就是具有审时度势的清醒头脑。在智能技术被过度解读的当下，只有清醒地认识智能技术，才能做到“知其雄，守其雌”，才能更好地把握时代的方向，掌握自己的命运。

要想有效地应对即将来临的变化，我们首先要解放思想，放下惧怕变化的包袱，然后不盲从，不迷信，在科学方法论的引导下，努力学习并掌握智能社会必备的基础知识。同时应具备“知行合一”的精神，不要纸上谈兵，而要做到身体力行。

未来智能社会的个体大概有八大机会，如下：

1、在智能社会中，洞悉人性的人将占据优势，这是推进科技和技术服务人类的前提，唯有了解人的需求，才能够创造性的满足他们。

2、任何一个小企业都是社会智能大协作的产物，那些推进大规模协作的人，将能够抓住属于下一个时代的机会。

3、做成一件事情，不仅依赖于线性的积累，也需要做决策基础上，瞬间“敏捷开发”，汇聚事业所有元素，快速达成初始目标，并在目标基础上加速迭代以臻完善。换句话说，年轻人更有机会成功。

4、维持简单的人能够抓住机会，追求事物界面的简单极致，善于调用最大的资源来维系这种简单极致，这需要庞大的支持系统。

5、杰出源于开放，办企业做事业的人需要保持最大的开放性，唯有开放，才能够引入新的价值源泉，产生杰作。

6、未来的领导者需要讲好自己的故事，要具备对产业前景具备宏大叙事的能力，这是凝聚共识的前提，也是实现资源汇聚的机会。

7、抛弃机械式思维，使用量子思维来迎接充满可能性机会的世界，在智能社会中，用概率思维来和世界共舞，智能机器会给予概率的报表，人与智能机器协作，是这个时代的机会。

8、想象力是人类最后的尊严，想象力和智能社会的结合，能够产生无数可体验的平行世界，技术正在支持创意极客，能够实现自己的理想。

12、《生命30》
这是一本相对烧脑的书，也是一本特别的书，从生命的角度畅谈人工智能，但事实上不得不承认这也一本堪称经典营销案例的书。

这本书给出了“AI”的一个讨论语境框架，而不是在各种似是而非的怪圈打转，给出了y一个全新的生命定义框架：

生命10（生物阶段）：靠进化获得硬件和软件，如细菌。

生命20（文化阶段）：靠进化获得硬件，但大部分软件是由自己设计的，我们人类。

生命30（科技阶段）：自己设计硬件和软件，人工智慧。

生命缘起10的时候，它是受环境影响然后适应环境的迭代，而在泰格马克的眼中，未来的人类智能是由自我意识和目标的迭代，灵与肉的重新设计。或者说，人 类自己给自己创造一个神。

10的人类理解不了人来自哪里，所以需要一个神，30的人类期待自己成为神——神人。

也许，讨论AI工具化是一个庸俗的方式，但解决工具化的这个思路更符合人类的现实意义，不管是悲观者还是乐观者，“智能”都应该是人类能力的延申，至少首先应该是这样的，也许只有这样，才由可能真正规避未来不可期“失控”。

本书探索的是“智能”到底会变成怎样，跟进一步的是人类到底想要什么样的未来？这是一个哲学性的话题。

所以，作为最有最有灵性的生命，最终所有的问题都会回归到自身生命的终极思考，生命是如何进化，为什么会进化到今天，以及以后会是怎样？

与其问“未来会发生什么？”，不如问“我们希望未来发生什么？”

书中总结了超级智能可能带来的12种未来，分为4种结果：

1、人类灭绝

2、人类丧失了统治地位

3、人类限制超级智能的发展。

4、人类统治超级智能

这个问题的答案，可能最后会回到“善恶论”，现在的我们可能根本无法去想象未来的演化，就像几千年的人们想象不到我们在用的手机电脑一样。

《黑客帝国》中有一句“人类才是病毒”，人类的未来可能确实会被某种形式所超越。

11、《机器人与人》
正如本书的序言所说，这本书旨在让更多人参与到机器人学的技术决策中，决定机器人能够做什么和应该做什么！ 

作者期望有更多的非专业领域的读者阅读此书，“因为今天做出的设计选择将会在未来几十年里持续影响所有人的生活”，机器人不应成为人类的奴隶或霸主，它们应成为人类的伙伴，在未来，不管是战场、医院、生产线、还是应对老龄化中，机器人都可与人类协调工作，而不是完全取代人类。

以“无人驾驶”为例，我们在考虑无人驾驶技术带来的的便利，当无人驾驶技术真正成熟，“汽车”就可能变成一项服务，而不是今天我们所看到的“产品”，它能惠及到能源、环保、交通、安全，解决出行难的问题，也可能解决停车难的问题。

但同样更看到的是它所带来的困难和需要解决的问题。

1、法律。首当其冲的就是责任问题，以及由此带来的伦理问题。

2、环境复杂性。过于复杂的环境带来的是过于高昂的成本和不可预料的问题，没有一种算法可以解决所有问题，无人驾驶应该如何选择呢？

3、原有相关的受益者。与汽车相关的配套产业将会变成怎样？由此带来的政府、民众的收支和开支问题。

4、公众。涉及公共空间的分配和公民社会的方方面面，比如保险。

从产品的视角出发，整个围绕“无人驾驶”的商业模式会变成怎样？钱从哪里来，成本会变成怎样？出了问题又应该怎么办？无人驾驶如何才能真正与传统汽车竞争？

关于无人驾驶汽车最大的一个问题就是，我们如何跳出当前的限制、成本和习俗进行思考的能力，谁能够以一种全新的视角思考无人驾驶，并重新发明个人出行的工具？

10、《黑洞简史》
黑洞这个概念是如此诱人，它将探索未知的兴奋感与对潜在危险的恐惧感巧妙结合，令人难以自拔。

黑洞是一种怎样的天体？既然光都无法逃逸，为何会有“霍金辐射”

黑洞内部究竟有什么？相对论为何无法解释？量子力学如何描述微观视角下的黑洞？

时空凹陷如何制造奇点？白矮星、中子星、类星体的相继发现，对黑洞理论的发展和人类寻找黑洞带来怎样的启示？

这本书，深入浅出，把黑洞的发现过程及目前的研究进展描述得很详细，芭楚莎对科学理论生动简明的叙述以及对科学家背后人格的深刻洞察，这本书兼具娱乐性和严谨性，笔触轻盈，富有哲理。非常值得一读。

读这本书，也许对你的工作不会太大的帮助，你的专业也很可能与之不相关。

在作者充满智慧的笔触下，你能看到人类理解黑洞的曲折历程，也能看到各路神仙如何各显神通的否认、鄙视黑洞理论，然后啪啪打脸，但真正受到启发的是“如何保持那种天才般的好奇心，以及如何保持耐心的在与业界大佬对抗中追求真理”。

就像钱德拉一样，尽管被主流意见的异样眼光看待，让钱德拉内心无比煎熬，但他确信自己的分析是正确的，他认为时机会证明一切，他也保持了极大的耐心。

这一点，除了自信之外，还有好奇心，以及与之匹配的高贵品质。

[ 金句摘要 ]

1、如果没有人类对自然怀有的永远童心——那种强烈的好奇心与探索精神，就不可能有发现并认识黑洞的辉煌旅程。

2、牛顿，请原谅我。——爱因斯坦

3、如果一个想法在一开始不是荒谬的，那它就是没有希望的。——爱因斯坦

4、这种大胆的言论以直率的方式抛出，招致一位顶级物理学家的无情嘲讽，一场力量悬殊的对决就此开启。

5、必定会有一条自然定律来阻止恒星的这种荒唐行为——亚瑟·爱丁顿

6、世界就是这样子终结的，不是伴着巨响，而是伴着呜咽。——钱德拉塞卡

7、我们应该保持完美的美好感情以及创造美好感情的能力，并在那遥远而不可理解的陌生地方找到美好的感情。——罗伯特·奥本海默

8、与其说是被质疑，不如说是被鄙视。这种情况，在爱因斯坦去世前几乎没有任何改变。

9、作为一名有幸置身其中的物理学家，我再也找不到如此令人兴奋的时代了。——约翰·惠勒

10、当今被论证的科学理论，未来也许会发现它们是错误的；现在看起来是错误的理论，未来也许终将成为真理。——罗伊·克尔

9、《实感交互：人工智能下的人机交互技术》

科幻现已成真。

这本书成书于13年，深入讲解基于触摸、手势、语音和视觉等自然人机交互领域的技术、应用和未来趋势。

尽管有些技术已经过时，但如果你是产品经理，推荐深度阅读。它涉猎的范围很广，足够指引我们按图索骥。

不过，这本书，并不是很容易读懂，我大概只能读懂三分之一。

8、《语音处理及人机交互技术》
从人的发音器官到人的听觉系统，懂语音声学特征，到汉语语音韵律特征。

这是一本教材，也是一本技术参考手册。

语音信号处理始于贝尔电话的发明，在上世纪40年代就可以把语音的时变频谱用语图表达出来，60年代日本开发了特殊的硬件进行语音的识别，在60年代中期形成了一系列的数字信号的方法和技术，70年代，单词识别装置进入了实用化阶段。

80年代，人工神经网络应用到语音信号处理，在今天，语音的识别率达到了95%。

语音信号处理学科，之所以能够长期的吸引人们的注意力，除了它的实用性之外，还有一个原因就是，它始终与当时最前沿的学科保持紧密联系，并一起发展。

控制论创始人维纳在1950年说：
7、《语音用户界面设计》
深入浅出的语音交互读本，非常适合希望从事或者正在从事交互设计相关工作的人。如果你也对语音交互感兴趣，这本书必读不可。

目前语音的识别率， 理性的判断应该是整体处于95%左右，也就意味着认为要5%甚至更多的概率，机器是无法知道我们在做什么， 这还不包括更为复杂的场景应用。

这样带来的问题就是，机器会在处理任务的过程，当用户感受到挫败，解决不了这个问题，用户是难以真正接受这个技术的。

同时，我们也正面临着更多的冲突和混乱。

以语音触发控制为例，我在家里说：“把室温升高到24度”时，我所指的是空调，而不是我的烤箱或是别的什么设备。所以，我们不能像现在这样，每个设备都有一个完全独立的交互系统。

语音的未来，一定是“平台化”的，这与全屋智能的思路是一致的， 单点的智能最终都会淘汰，因为不能真正的解决用户的痛点，或者说，单点一定会带来额外的麻烦。

当人们彼此交谈时，由于我们通过对话创造了一个共同的价值观，所以我们愿意以更加宽容的方式进行彼此交流。

当人与机器进行交流时，起初人们还是会以同样的宽容态度对待，但一旦发现系统缺乏“人性”时，人们就会转变成对待机器的态度。

未来的世界，界面会变得无处不在，当你需要他们时他们就在那，也许会很遥远，但终究会有那么一天，而语音会是一个相当不错的体验。

尽管这个技术成为主流之前，语音交互设计仍处于早期状态，再过些年，人们一定会更加关注这个领域， 现在是语音设计的好时代 。

6、《终极算法》
我们生活在一个算法时代。你的手机、电脑、汽车、房子和家用电器都是基于算法。只是，我们感觉不到每天有如此多的算法在为我们工作而已。

算法简单的说就是利用实际的数据和计算来“学习”你想要它做的事情。它是执行任务和获得智能的核心，现行所有的AI都是基于算法而发挥作用的。

比如电商平台的推荐算法，可以根据你的行为预测你的购物倾向性。这种以计算为基础的智能方法能够帮助我们解决种种特定的问题，那么算法是万能的吗？——一种机器自己给自己编写程序，输出我们想要某种结果的算法。

如果给它关于星球运动、斜面和钟摆的数据，它能发现牛顿定律。

如果给它关于DNA的晶体图像数据，它能发现双螺旋结构。

如果给它你手机里所有的数据，它能学习预知你接下来会做什么并想办法帮助你。

也许从大量的癌症病人的病历数据中它甚至能找到一个治疗癌症的办法。

佩德罗·多明戈斯指出：“ 如果这种终极算法存在，那么它将可以通过数据获得世界上过去、现在、未来的所有知识。这个算法的发明将会是科学史上最伟大的进步之一 。 ”

如果存在这种终极算法，是否意味着人可以完全依赖过去的“所有知识”（数据）来决策未来？机器通过掌握所有你的“数据”，变成一个虚幻的“你”。

但数据存在极大的局限性，它表达的是过去，而未来将要发生什么，并没有证据表明它能够应用在所有的现实世界中。

从我们的日常生活观察，人类在很多生活中存在完全不可预知的临时性决策，可能是某一个外部刺激或者是内心深处一瞬间“触动”，而做出决策，也就是“大数据是没有意义的”。至少我们现在能理解的情况是这样。

人类期待出现救世主，所以自己创造了上帝。 事实上，对很多人来说，只有当上帝有用的时候才相信上帝的存在，AI也会是一样，它在特定场合下才能显示它的优越性。

神话算法，本身就是一种市场的功利性。

5、《与机器人共舞》
马尔科夫从多个维度描绘了人工智能从爆发到遭遇寒冬再到野蛮生长的发展历程，直击了工业机器人、救援机器人、无人驾驶汽车、语音助手Siri等前沿领域，进而深入探讨了人工智能（AI）与智能增强（IA）的终极关系，以及“人与机器谁将拥有未来”这一核心伦理问题。

关注人工智能，或者说关注人类的未来命运，这一本是必读的书。

2045年，对人类来说究竟是最艰难的一年，还是会掀起一场技术盛宴的一年，抑或是两种可能都会同时发生。

就如20世纪中诺伯特·维纳曾经提出的一个警示：

“ 我们可以谦逊的在机器的帮助过上好日子，也可以傲慢的死去” 。

对机器而言，他们只能完全从功利的角度，忠实的执行人类赋予的“决策权”，而不会考虑更为丰富的人性价值，这是一种极其危险的威胁。

人机最大的矛盾，也是完全的功利与人性的矛盾。机器人真的会控制整个世界吗？

人与机器如何共生的话题，取决于人工智能是拓展而是直接取代。以自动驾驶为例，AI是否可以真正把人类排除在驾驶舱外？一旦出现事故到底应该谁为此负责，如果是人工智能完全取代人，那假设路中央有5个孩子，机器是应该选择开到路边撞死一个成人还是应该怎么办？

也许折衷的办法就是人工智能根据驾驶员的喜欢、习惯，提醒他是否应该参与驾驶的过程。

世界在埋头前进，交通系统在实现自动化，而我们对它的影响还只是一知半解。

如果我们足够幸运，也许未来的人工智能机器人会把我们当作宠物养。有或者，彻底奴役我们。

《机器人与弗兰克》是一部意义深刻的影片。

在未来的老龄社会，我们可能需要制造大量的机器人帮助照看老人，然后我们研究更好的机器人，为的是某一天照看我们。

另一个话题，就是机器人对现有世界秩序的冲击，世界是否会由此丢失大量的工作机会。我们都知道，在当前的经济体系中，所有的产品，包括机器人本身，都完全是有成本和收益确定，而成本在急速的下降。

也就是，只要当机器人的成本低于人力的成本，则机器取代人类劳动势不可挡，完全是时间问题，也可以说是那些岗位而已。

也许，在2045年，最受冲击的正是我们曾经自豪的“社会中坚力量”——受过高等教育的白领阶层，任何可规模性、成系统性（程序化）的工作都会交给机器，而我们今天看到的很多底层劳动力，反而会因为更为廉价的资源供给而幸免。

什么时候齿轮代替人类，完全取决于一个价格点。

人工智能（主张打造智能机器，创造可以取代人类的机器）还是智能增强（倡导以人为本，制造工具帮助人类挖掘自身潜能），所有的矛盾最后会同归于一笔经济账。

技术性取代将成为经济对经济成长来说暂时但必要的垫脚石。技术性失业，将可能蒸发对现代民主十分重要的中等阶层，整个世界会完全变成资本的世界。

不过，据美国劳工统计局预计，在2018年银行柜员的人数反而增至638万余人，比2002年增长了10余人，也就是说，这个问题，事实比我们今天所有的预估都更为复杂——对未来的一知半解可能是更有恰当的名词。

奇点临近，人类将何去何从？

库茨维尔预测人类将超于自己生物的存在，哪一个时间的到来，会在2045年。

4、《人工智能产品经理》
未来已来，未来会走向何方，我们又应该如何应对？

作为一名产品经理，我们如何适应未来的智能时代？

如何又能真正的理解AI，并以此作为一个契机，迎接未来的时代。

本书作为一个入门级的产品手册，梳理了一些 基本的概念，以及产品经理们可切入的途径 。

3、《人工智能的未来》
库兹韦尔预言在2045年，人工智能将超越人类智能，储存在云端的“仿生大脑新皮质”与人类的大脑新皮质将实现“对接”，世界将开启一个新的文明时代！

想象一下在未来，当你睡觉时，一些机器扫描你的大脑，收集一些细节，然后把这些信息细节再一个非生物体内保留一份“思想档案”，这个非生物体（也许是你的助理）的一举一动都很像你，甚至还能像你传递信息。早上醒来的时候，它和你讨论你的生活，计划，甚至思想。甚至你消失了也没有人在意到你，因为你的助理是第二个你。

甚至，你的朋友家人会更高兴，因为看起来你的身体更健康了，状态更好了。

因此，我们不再需要以前的身体和大脑了，如果我们把它处理掉，是不是也可以？你和第二个你，是可以替换的吗？

当第二个你说出它的感受和感知经验，而我们相信它们所说的都是真实的，它们就成为了真实的人，但我们如何相信它是真实的表达“我”的意识，而不会撒谎呢？

“智能的爆炸”，我们需要面临的问题将会变得完全不一样： 在未来，我们是谁？我们是什么？人还能称之为人吗？

讨论这一类问题的时候，将是“信仰的飞跃”，这会回到基本的哲学问题， 是物质先于意识存在，还是人类先产生了思想意识，才有了后面的物质世界？

我的观点是，在目前阶段，哪怕是计算机通过了图灵测试，这一类的机器本身并没有理解现实世界的含义，它们并不了解它们在做什么。

库兹韦尔的预言需要“坚定的信仰”才能真正期待预言成真的那一天。

也许你会看到，谁知道呢。

2、《人工智能时代》

第一次工业革命，开创了以机器代替手工劳动的时代，200年前的电力颠覆了人类世界，不久的未来人工智能必定掀起一场新的产业革命。

随着技术的发展，机器“人”正在很大程度上替代人类的工作，不管你是蓝领还是白领。人工智能的发展，一定会给人类社会带来巨大的冲击，它不仅仅是一次技术改革，更是一场深刻的社会变革。就像工业革命带来影响一样，颠覆我们的生活方式和思维方式。

机器人犯罪，谁应该负责？人工智能时代，人类价值如何重新定义？未来的经济增长，是劳动力驱动，还是资本驱动？

机器使人类变得更加强大，我们迎来了与机器人共舞的时代，但 人类又该如何成为未来的领舞者？

1、《失控》
这是很“混乱”的书。

也许这就是一种失控吧，有的地方写得很兴奋，有的地方很混乱，有的地方很晦涩，打开了很多扇窗户，却不知道要通向哪里。

为什么那些看似简单无脑的初级生物能够产生群体智慧？ 个体的无意识到群体的有意识之间到底是不是鸿沟巨壑？

“蜂巢思维”的神奇在于，没有一只蜜蜂控制他但是有一只看不见的手，控制着整个群体。他的神奇还在于，量变引起质变。要想从单个虫子的机体过渡到集群机体，只需要增加虫子的数量，使大量的虫子聚集在一起，使他们能够互相交流。他们互相之间构成了一个网络，网络的节点与网络本身构成了新个体，这个个体拥有了强大的力量。

每个节点都是中心，当每个节点互联链接的时候，形成了一个全新的个体。什么场景会出现这种情景，是的，没错，未来的家居环境极有可能。

市场是如何形成的， 一群逐利的人，他们行为却可以导致市场的均衡，虽然它总是摇摇欲坠，但总是能回复平衡。

人类是自然界的进化，还是被创造的一种生物，或者是为了创造更高级生命而诞生的环境？

生命的进化终点在哪里？机器终有一天会进化成生命吗？

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