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指数级增长的结果超越人的想象：100、1000、10000（10的幂），32、64、128（2的幂）是容易理解的例子，但是当重复上述例子中的运算80次时，得到的数字已经庞大到用语言很难描述了。
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英特尔的联合创始人戈登·摩尔在1965年就注意到了这样的趋势，也就是摩尔定律。
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我们想一下智能手机的发展，开始的时候有8G的内存，没几年就扩充到16G内存，然后是32G，再然后是64G。现在的手机只是沿用了“手机”这个名字，但在性能和功能早已实现了指数级增长。
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再比如1980年，网络的概念基本不存在，现在，上百亿台设备几乎在一瞬间就可以分享数据。
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第二是机器学习的进步，真正的人工智能有学习功能。它在跟你不断对话的过程中，不断地学习、累积、改进。它不再是按照设定的程序进行的了，而是会学习。
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对于机器学习系统的最好理解就是，他们发展出自己的直觉力，然后用直觉来行动，这和以前的谣言——它们“只能按照编号的程序工作”大不相同。
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有人向我展示了语音学习的系统，就是你只需要用你的声音跟它说一些词，一般一万个字就足够了，它就能够完全模仿你的声音。从声音的角度，我承认我都听不出来和我本人的差别，只是语气上会稍微有一点儿问题。
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第三是机器人工业设计的改良。机器人一定要跟工业设计相结合。如果没有一个优秀的工业技术做基础的话，做出来的机器人就不好用，新的设计要使用更轻量的材料和更复杂的控制机制，使产品造成破坏的可能性更小。
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第四是机器感知领域的突破。机器有眼睛，可以识别，可以看。用人工识别的方式做无人驾驶汽车，能够开得很快。
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这就是机器人学习和机器人识别的能力，它能够看、听、做计划，还能够因为外在的环境改变而调整自己的计划。
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在这些技术成熟的基础之上，人工智能时代即将到来。
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比如，人们都不爱干刷油漆的工作，今后的油漆工作可能会交给飞行的机器人。它们像无人机一样飞起来，带一个喷嘴，均匀地在墙面上喷油漆，可以刷所有地方。用的时间可能不到人工的一半，收费也只是人工费用的零头。
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现在，机器人已经很厉害了，比如在内华达州的沙漠内领航的远程无人机，摆脱了不便的区域限制，可以在阿富汗投放“地狱火”导弹。
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当未来“集群机器人”出现的时候，完成任务将更加灵活。比如说，大楼里发生了火灾，把集群机器人调动出来，在人的周围形成一个保护网，火烧不进来。它们还会突然变形，在需要的时候去形成一座桥。或者在森林里巡游，让它们像蜜蜂一样飞，发生火情便发出信号，机器人会全部飞过去一起灭火。
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美国交通部正在做V2V的通信协议——就是汽车对汽车的通信协议。一旦这个东西做好了，自动驾驶将更便于实现。
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真正的无人驾驶时代的样子就是：不要简单地想象成自动驾驶的车，只是座位没人，它就自行驾驶了，不是那么简单，这种新科技将会革命性地改变我们对交通的理解。
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根据美国汽车协会的说法，2013年，车主在车辆上的平均花销每年高达9151美元（其中包括折旧、油、保养以及保险，但是并不包括资金成本），行驶里程达2.4万公里。美国平均每户家庭有两辆车，所以每年的花销就达到了1.8万美元。也就是说，大概96美分每公里，而由众人分享的自动驾驶汽车的使用费据估计只有24美分每公里。
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这时，人们的观念就发生了很大的变化。买车不再是“必要的消费”，大家可以把用来买车的钱，做更多有趣的事。
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杰瑞·卡普兰认为社会趋势的变化使未来可能更像过去。
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过去的厨房没有洗碗机、微波炉、抽油烟机，就是一口锅，拿柴火塞进灶台去烧，没有什么厨房家电。工业化给我们带来的是分工和精细化，甚至连削个土豆皮，都要发明一个新的机器。家变得好复杂，东西越来越多。
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真正的人工智能时代，一个机器全解决，它会把所有活全部集合在自己身上。因为人工智能可以自己调整、自己学习、自己改变，所以它会像瑞士军刀一样，你的家会变得更像一个古代的家。
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谷歌的一个研发目标是墙，现在的墙除了载重之外，没有别的作用。谷歌想让墙变成智能的，发挥它应有的作用：我们可以在墙壁上展示图像，使用光反应性涂料。该技术将能够不断地更新图像，还可以支持视频的播放。
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未来可能更像过去，对我有极大的启发：过去针对一个问题去发明一个东西的想法，彻底发生了改变。比如最新的机器人，我说看一下空气指数，它就报空气指数。然后，它的空气净化功能自动监测，只要室内的空气不达标，它就会自动打开。它会放投影，孩子想看迪士尼的卡通片，它就自己去找片源；你想听周杰伦的歌，随时都可以听。你的家不需要一个空气净化器，一个投影仪、音箱。最后，它还可以有安保的功能，我不在家的时候，可以打开摄像头，看整个家里的状况，出现异常，可以及时报警。
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这不是空想，比如亚马逊，它整合了多类型的店，原来我们有书店、鞋店、服装店、电器店等，亚马逊一个店就够了。
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谷歌整合了图书馆，整合了报纸、黄页、书籍。
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