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如库克所言，虽然这项技术的应用没有打算代替朋友或家人之间的社交活动，但它能帮助老年人独立生活得更久，这可能意味着他们可以继续待在他们度过了前半生的家里。“即使没有护理人员登门，这也没有问题。如果出现重大的变化，意味着健康状态发生转变，护理人员或者医务人员也可以及时得到警告。这种智能家庭可以发出关于老年人瞬间记忆丧失的警报，如冰箱门敞开或炉子没关等。”
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库克的项目已经收到约300万美元的资金，她的下一个目标是扩展自己的研究。“今天我们包里都有智能手机，”她说，“我们可以将所有的传感器、网络、软件以及计算机放入一个小容器里，并将它们送到全球各地的站点。”不久，它就可以用来进行国际研究——随着全球各地数据的流入，机器学习算法会变得更加智能。
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许多公司也致力于这个领域。比如：Healthsense公司制造了eNeighbor监控系统，这是一款由大量家用智能传感器强化的可穿戴设备。与黛安·库克在“地平线之家”进行的项目有些类似，eNeighbor可用于检测患者是否跌倒或忘记服药，并通知护理人员。同样，BeClose智能传感器系统可以发现患者长时间不吃饭或错过吃饭，并向指定的家庭成员发送短信、电邮或呼出电话。
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拥有智能家庭信息那当然很好，但智能设备的下一波浪潮将涉及疾病的追踪与诊断。以医疗设备厂商AliveCor为例，它生产的智能手机壳可以兼作可移动EKG（心电图）心脏监护器，能够预测使用者是否要中风。这种手机壳通过人的指尖测量来获取心电图，随后由算法分析心跳的规律，并告诉使用者是否应该看医生。
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随着我们的环境越来越智能，我们将进入一个持续地进行风险实时评估的时代。这是史上第一次可以针对个体得出大量基因的、生理的、生物的，以及环境的因素之间恒定的关联关系与可能的因果关系。除了空气质量与噪声水平等外部指标，可穿戴设备将持续监测我们的心率、血氧水平、身体活动、呼吸模式、面部表情、肺功能、声音曲线、脑电波、姿势、睡眠质量等指标。运用人工智能的洞察力，这些数据点不仅转化成对整个生活的全面建议，而且转化成能够即时提高健康水平的可执行的建议。在执行预测和诊断的同时，我们可以准确了解特定疾病或症状出现时的必要条件，并且可以制定前瞻式预防措施，从而确保病症不会发生。哮喘患者可能具有导致疾病发作的特殊诱因，例如寒冷、运动、花粉或者其他过敏原，这些诱因可以通过智能设备分析出来。当这些风险反复出现时，患者可以收到警告以提前服药，或者避开特殊的地点。还有一个例子，通过细微的声音颤动和降低音量等这些不易为人耳察觉的方式，一位对此还未察觉的遭受神经退行性紊乱的帕金森综合征患者可能早在医生诊断出来之前就接到了病症即将发作的警告。尽管当前还没有治愈帕金森综合征的方法，但早期诊断可能有助于改善生活质量。
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尽管这些案例中的数据可用于所有用户，但对用户来说并不需要看到这些数据，除非有需要关注它们的原因。比如，健康追踪技术的默认模式可能是一条高级命令：“监控我的生命体征，如果它们正常，不要传送任何消息。”如果发现了潜在的重大变化，系统将向用户报警，或者以其他方式向他们的医生报警。
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在医疗领域，这是一种全新的技术，但是由于机器学习的普及，它在我们生活中其他领域的应用也再普通不过了。比如，当前银行用于检测欺诈的算法。尽管我们有能力查看自己账户里的每一笔交易，但当银行发出的通知偏离我们的常规使用习惯时，我们就可以得到警告。如果我通常都是定期支付不到100英镑，但有一次突然一次性在线支付了1 000英镑，那么这次支付就很可能被标记为可疑行为。许多电邮系统也使用机器学习，把“垃圾邮件”从我们需要阅读的邮件中清理出来。垃圾邮件过滤器基于一系列内置规则，通过对每一封收到的邮件进行评分来展开工作。由于垃圾邮件过滤器能观察我们对所接收消息的不同反应，经过一段时间后这些评分系统就能构建完善。我们只阅读符合评分标准的邮件，即垃圾邮件过滤器认为值得阅读的邮件。
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人工智能：改变世界，重建未来 智慧城市
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类似的智能技术也致力于改变我们的城市。城市的成长和信息技术的扩张一直都紧密相关。1910年，历史学家赫伯特·卡森（Herbert Casson）写道：“没有比电话更及时的发明了。在需要组建大城市与社区联合体的关键时期，电话来临了。”由于各种技术的网络彼此连接，共同创造财富与生产力，在媒体上，城市通常被描述成有生命、会呼吸的实体。在弗里茨·朗（Fritz Lang）1927年的科幻电影《大都市》（Metropolis）里，这一点表现得更加鲜明：在电影里有名无实的大都市被描绘成了一个庞大的生物体。
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人工智能的梦想似乎使我们离这种可能性更近了一步。1964年，也就是纽约世界博览会举办的同一年，英国建筑师罗恩·赫伦（Ron Herron）提出了“行走的城市”的概念。如同在前卫的建筑期刊《阿基格拉姆学派》（Archigram）中所描述的，赫伦支持建造巨大的人工智能移动机器人平台，这种平台就像背着摩天大楼在地球漫步的蜘蛛。这些四处行走的城市可以在地球上无国界生存，可以随意前往它们需要获取资源或制造能量的任何地方。赫伦的城市甚至还有相互连接以创造更大“行走都市”的能力。这种城市不仅可以自给自足，而且由于人工智能的突破性发展，还能够自治。
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鉴于那时机器人学的研究水平，幸好罗恩·赫伦的想法从未得到严肃对待。就像在第一章所说的斯坦福国际研究所的机器人沙基，它甚至不能顺利地通过门厅。因此，我们没有亲眼看到自行漫步的纽约遇到地上的小坑就摔个四脚朝天的情景算是天大的幸事了。城市发展到赫伦所设想的样子是不可能的，但城市变得更加智能是确定无疑的。比如，智能办公室将配备装有传感器的废纸篓，一旦纸篓需要清理就会提醒清洁工人。员工也不必知晓卫生安全守则，因为办公室会持续监控自己的温度，并将之与法律规定的标准相比较。如果超过标准，警报就响起，计算机也将自动关闭。在商店、酒吧、主题公园和博物馆，蓝牙热点会根据你的位置与个人偏好，将与你相关的信息传送至你的手机或可穿戴设备。
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未来几年可以在大街上看到的最大变化将是无人驾驶汽车的大量出现。如上一章所述，谷歌与苹果延续波默洛研究员的工作，都对这个领域产生了兴趣，并且似乎要在将无人驾驶汽车引入主流社会方面发挥主要作用。无人驾驶汽车不仅在个体层面对人们产生影响，而且因有助于减少城市交通拥堵，还能够在集体层面产生影响。随着城市不断扩张，它们收集的数据对于城市规划人员来说至关重要。我们已经开始看到它在发挥作用。2015年年初，谷歌应用程序Waze与波士顿市合作，用以缓解该市的交通压力。波士顿政府同意提前向Waze发布计划封闭道路的通知，而Waze则同意共同分享该应用程序上重要的城市交通管理中心的数据流。短期来看，通过这次合作Waze可以更有效地帮助用户更快捷地抵达自己的目的地；长期来看，Waze的数据可以帮助波士顿精确调整交通灯的时间，并计算出缓解交通拥堵的方法。
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人工智能：改变世界，重建未来 做好互联网消失的准备
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2015年1月，谷歌董事会执行主席埃里克·施密特在瑞士达沃斯世界经济论坛发言时掀起了轩然大波。当被问及对互联网未来的看法时，施密特答道：“我的答案非常简单：互联网将会消失。”
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当然，这个答案一点都不简单。初听起来，这有点像苹果首席执行官蒂姆·库克向员工的讲话：他们应该放下智能手机，并与朋友面对面地交谈。或者像电影工作室的老板所说：电影千篇一律，人们应该多些时间阅读或散步。实际上，施密特说的与此毫不相干。恰恰相反，他已经观察到，近些年来，技术已经变得更加智能而且无处不在。他并不是第一个提出这种建议的人。早在1991年，硅谷传奇实验室施乐帕克研究所（Xerox PARC）首席技术专家马克·韦泽（Mark Weiser）就曾写过一篇名为“无处不在的计算”的文章。文章开头是这样的：“影响最深远的技术是那些消失的技术。它们将自己融入日常生活之中，以至我们无可分辨。”
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其实事实就是如此。第一章所介绍的开创性数字计算机ENIAC重约27 000公斤，占据了整个房间。21世纪初生产的翻盖手机（甚至不是一款智能手机）的重量是ENIAC的近12万分之一，功耗约为其40万分之一，但性能却是ENIAC的13 000多倍。随着可穿戴设备将取代现在我们智能手机上的大多数功能，这一转变将继续下去。正如在蓝光时代，镭射光盘对于我们来说是个古董，几年之后，第一代可穿戴设备也将变得非常可笑。谷歌已经开发了智能隐形眼镜，能够测量佩戴者眼泪中的葡萄糖水平，并随后将这些信息通过无线网络传递至所连接的智能手机。在这个过程中，搜索巨头希望能消除糖尿病患者对比较痛苦的日常血检的依赖。在更小的范围内，另一家名为斯克里普斯健康中心（Scripps Health）的公司正致力于开发一种使用者可以将其注入自己血管的纳米传感器。一旦进入血管，它将驻扎在人体向各个器官供血的毛细血管床上，采集相关读数，并将数据传回用于分析的主设备。使用者甚至不用担心传感器是如何充电的，因为它能够像一座水力发电站一样，利用流经它的血压进行工作。
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这些技术实际上人眼是看不到的，但更重要的是，穿戴者也看不到。现在，智能设备依然要求我们人工去做大量事情，这就意味着我们还没有进入无缝智能交互的领域。举例来说，相比夜间睡眠数据集，Jawbone用于分析膳食情况的数据集相对较小。这是因为人们当前不得不自己记录食物，从长长的单子里每一次挑选一种食物。如果人们可以对煎蛋卷或薯条等食物拍照然后再进行图片识别，并相应地记录下来，那么人们很可能会这样去做。这是技术公司正在探索的领域。2010年，技术巨头高通公司申请了一项专利，这项专利可以让使用者仅仅通过智能手机或智能手表对设备拍照而使设备自动匹配。一旦图形识别工具识别了新设备，两个机器的接口就能自动启动配置流程。这比复杂的人工配置流程要简单得多，也是许多智能手表生产商使用这种技术的原因。在类似技术可以连接到食物数据库之前，可能还需要很长时间。
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本章开始部分介绍的SITU生产智能天平的企业家迈克尔·格罗特豪斯表示：“这当然是技术公司正在钻研的事。现在，我们看到了一些真正令人感兴趣的工作，这些工作是通过被称为光谱分析仪的设备完成的。光谱分析仪使用光测量物质的成分。但问题是，光谱分析仪仍然无法准确读取物体的成分与质量。有一天，它们会变得足够小且足够便宜，我们可以便捷地测量任何物体，但是在那之前，测量食物热量的最佳方式还是用手工记录。”
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格罗特豪斯等技术人员的梦想是，所制造的智能设备不仅在外形规模上是不可视的，而且在使用方式上也是不可视的。就像我们不必有意识地去关注我们的心率、体温或呼吸，因为有中枢神经系统在调控，未来智能设备也将渐渐地采集并交流信息，而无须个人对流程进行监控。
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