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当前还不存在这种使我们可以像乌尔萨凯最终希望的那样“与逝者进行网络对话”的技术。但是他的团队不懈地研发机器学习工具，正努力将这项技术变为现实，而Eterni.me则专注于收集用户数据，以便有一天，为用户的替身提供数字生命线。尽管如此，他认为Eterni.me的30 269名早期采用者不会一直等下去。
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他说：“这项技术不是几十年能搞定的。构建仿真替身是一个迭代过程。它就像是搜索结果，只会随着时间的流逝，越来越完善，越来越精确。”
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人工智能：改变世界，重建未来 利用机器实现死后永生
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然而，马里乌斯·乌尔萨凯并不是第一个考虑机器如何使人死后永生的人。数十年前，多人网络游戏就不得不面对当红玩家或创建者死后的局面。以《龙与地下城》（Dungeons and Dragons Online）这款桌面游戏为例，在联合创始人之一加里·吉盖克斯（Gary Gygax）去世后，游戏中创建了一个以他的录音做旁白的任务。那是一种坟墓中传来的缥缈可怖之音，提醒玩家在靠近任务发生的地方可以找到吉盖克斯的虚拟坟墓。
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此外，还有更多其他案例，它们都表明了人类及其决策过程是如何嵌入机器代码的。其实，第一章中所描述的“专家系统”就试图创建真实人类专家的克隆版本。通过提取他们的专业知识并将其转化成一套概率规则，使其能够进行计算机处理。如果专家系统按计划实现，杰出的心脏病专家、律师或是首席执行官就可以将自己的专业知识复制并传播到全世界。
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在某种意义上，与专家系统相并行的现代系统就是所谓的“推荐系统”(recommender system)。这种信息过滤子系统旨在预测用户可能对某一特定狭窄域内的条目进行评级或选择。阅读这个条目的每个人都可能遇到亚马逊或网飞公司的建议：“你喜欢X，所以你可能也喜欢Y”。有时这些预测不太重要，但是就像我们喜欢把自己当成完全不可预知的物种一样，这些预测常常准确得惊人。
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至少很多公司认为如此。2014年1月，亚马逊获得一项运输系统的专利，该专利旨在通过预测人们的购买倾向并尽早发货来大幅缩短交付时间。在某些情况下，亚马逊称其可以将货物发送至当地运输中心，直至订单如期蜂拥而来。在其他情况下，它会注意送出有针对性的促销礼物，以建立信誉。
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和本书讲述的其他技术一样，这种预测的关键是分析庞大用户数据的能力。每年我们保留的自身数据量都要超过我们身上的DNA碱基对的数量。每次进入网络空间，我们都会留下痕迹。每当我们在博客平台WordPress或LiveJournal写博客，在推特或Facebook更新状态，使用Contextly应用评论新闻，在美国在线影片租赁商Netflix上选择电影或电视剧观看，发送即时消息，或者仅仅利用谷歌进行搜索，我们的数字身份就得到了更新与管理。其结果是由1和0呈现出关于我们的更加精准的描述。未来几年，随着个人信息泄露到人工智能系统中，这种曾经模糊的轮廓将日益类似于精细的素描，甚至是逼真的油画。就像我们在第三章所看到的，这种知识将会重新配置和优化我们周围的世界。你的家门或者所住的酒店房门将只在你走近之时为你打开。你从未驾驶过的租赁汽车将自动调节以满足你的偏好设置。恒温器将深知你喜欢的温度并自动调节，以便提高你在一天中不同时间的效率。
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这不只是采集更多数据的问题，而是由亿万人常规记录的全新、不同类型的细粒度数据。比如，苹果手表可以收集一生中的心率，同时不同的苹果手表应用可以通过不同的数据点互相参照这些信息。在2014年拉斯韦加斯消费电子产品展期间，索尼推出了其“生活日志”软件，旨在沿着互动时间线，追踪人们从给朋友打电话到看电影的活动。所有这些数据在20世纪90年代还是难以想象的，当时只有实验室的一次性实验数据。
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人工智能：改变世界，重建未来 个性捕捉
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威廉·西姆斯·本布里奇（William Sims Bainbridge）现年76岁，是美国国家科学基金会网络人类系统的联合主任，他一生中大多数时间都沉迷于死后人生的主题。他在自己的办公室保留了一幅姑婆克里奥拉（Cleora）的照片，他说这么做是为了提醒自己面对自己的死亡。这幅照片年代久远，摄于1870年，照片的感光乳剂已经开始从古老的金属支架上剥落。这是克里奥拉·埃米莉·本布里奇一岁时的样子，在她夭折前不久拍摄的。尽管我们多数人曾经发生过祖先夭折的事，但在克里奥拉去世之后，她的身上发生了一些不同寻常的事。她去世时，她的教父决定虚构一些她不曾经历的生活来纪念她。他通过小说的形式来纪念克里奥拉。这部小说写于1883年，叫作《无私》（Self-Giving）。在小说里，克里奥拉长大成人，并且成为一位教士，最终殉道。
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不管是什么导致克里奥拉的教父采取这种非同寻常的方式来想象她死后的生活，这种行为似乎都被承袭了下来。差不多一个世纪之后，1965年，本布里奇的父母和姐姐因家里起火而惨死。他那年25岁，是哈佛的一名社会学专业的学生。失去了亲人的本布里奇为了保留亲人的记忆，花费数月时间在灰烬中仔细查找，去抢救一切他能找到的值得纪念的物品。
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对于保存记忆的兴趣最终将他引向神经网络。由于约翰·霍普菲尔德和其他人的工作，20世纪80年代初，神经网络已经被证明能够保存联想记忆。受到见闻的启发，本布里奇猜测足够大的神经网络有一天或许能够存储人类的全部记忆。随后，他根据著名的“运动捕捉”技术，将这一理念称为“个性捕捉”。在“运动捕捉”中，人的运动被扫描进计算机中，用于电子游戏和电影。本布里奇关于个性捕捉的大思路是，通过询问人们大量关于他们自己的问题，然后使用这些信息模拟我们所谓的人工智能“头脑文件”（mindfile），就有可能精确模拟人在任何既定情境中的行为方式。他指出，为了创建个人的真正精准视图，需要人们回答接近100 000个问题。然后，每个问题将从两个维度来衡量，一个是每个个体性格的相对重要性，另一个是对该个体适用性的相对程度。这个结果将成为能够以和其真人原型相同的方式响应现实生活环境的软件替身。
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尽管这还没有实现，但是并无原因明确显示其不可能成功。20世纪80年代，贝尔通讯研究所的一位名叫托马斯·兰道尔（Thomas Landauer）的研究员进行了一系列实验，旨在找出人类一生中能记住多少事。这些实验包括要求人们看图片以及听单词、句子和音乐片段。过了数分钟或数天后，兰道尔去测试参与者能够记起多少内容。通常采用多选问题来进行测试。尽管他的估计无法面面俱到，但他推断，一般人每秒大致可以存储2比特的信息。人的一生可以记忆总共109比特（约数百兆字节）的信息。鉴于我撰写本书所用的计算机已经存储了3兆兆字节的信息，根据兰道尔的计算，即使再低端的个人电脑也可以存贮数千个人类头脑文件。
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就像艺术家画自画像一样，把头脑文件和后来的虚拟替身训练得和你一模一样，可能是人们一生追求的一种自我表达方式。由于我们中大多数人不一定能意识到自己的错误，本布里奇说，可能有必要把一个人的家庭成员、朋友和同事召集起来，来提供人们在可信度、职业道德等领域的细节。
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与马里乌斯·乌尔萨凯类似，本布里奇的个性捕捉可以使用人工智能模拟挚爱或其他重要的人物，以便在他们去世后读取他们的记忆和观点。这些替身在未来将成为能够与后代互动的历史文物，这种互动与我们今天注视老照片或者聆听人们生前录音颇为相似。你可以将其当作一个存储着人而非书籍的存储库。关于这个概念的一个更加基础的变体已在几年前由卡内基–梅隆大学付诸实施，它被称为“人造会谈”（Synthetic Interview）。通过创造能够回答问题的互动式视频体验，“人造会谈”的想法为亚伯拉罕·林肯等历史人物带来活力。为了这个项目，演员装扮成历史人物，并回答用户可能提问的数百个问题。一个非常基础的软件随后会选择恰当的视频以回应每一个提问。卡内基–梅隆大学娱乐技术中心执行制片人唐·马里内利（Don Marinelli）说：“人造会谈使人们深入地与一个人或就某一段时期进行互动，这是被动地看电影时不可能实现的。而且当我们将这项技术与一个像亚伯拉罕·林肯这样受人尊敬的人物相匹配时，其效果极具说服力。”
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最终，个性捕捉有可能成为某个序列上的下一步，而当史前社会首次在洞穴的墙上画下一些图像，以之作为战胜死亡的符号时，这一序列就开始了。当我们注视着罗浮宫里挂着的《蒙娜丽莎》，或者阅读《麦克白》的时候，我们窥见了这些作品的作者内心，尽管列奥纳多·达·芬奇和威廉·莎士比亚已经在几百年前就离世了。一种所谓的“思维克隆”可能有一天也会做同样的事。除了记录记忆，人工智能行为建模甚至可能用于预测人们如何响应在其死后发生的事件，就像现在我们可以访问一位已故亲属生前使用的亚马逊账户，获得符合他们口味的图书、电影和音乐专辑推荐一样，而有些推荐可能是在他们死后创建的。
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当然，马里乌斯·乌尔萨凯谈论的这种“虚拟永生”对人们来说是一种非常特别的永生，它意味着作为有意识的生命体而继续存在。就像伍迪·艾伦（Woody Allen）曾经讽刺道：“我不想通过我的作品而实现永生，我想通过长生不老而实现永生。”
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人工智能能否也有助于解决这个问题呢？
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