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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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人工智能：改变世界，重建未来 智能设备存在的问题
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这带来了许多伦理问题。“隐形”设备的问题在于，我们可能错过其运行的一些细节。尤其是如果它与一个智能设备有类似功能的话，我们可以假设它们以完全相同的方式工作。比如，我们已经讨论了智能设备能够实现微观和宏观目标的方式。然而，这并不一定是仅对你这个使用者有利的目标，哪怕你已经拥有了讨论中的智能设备。打个比方，保险公司已经流露出将联网智能设备作为优化安全保费手段的渴望。简而言之，如果你生活得比较健康和安全，你的保费就会下降。当前保险费率是基于年同比进行计算，为你的实际情况变化留下余地。使用智能设备，费率可以不断调整，保费会根据你最新的读数像股票价格一样上下波动。
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大公司正在大力采用可穿戴设备，使之作为一种追踪员工的方式。英国石油公司（BP）已经为14 000名雇员免费配备了Fitbit公司的Zip活动记录仪，条件是他们同意公司查看他们所行的步数。英国石油公司员工称之为“百万步大挑战”。如果他们步行超过100万步，就可以获得降低保费的奖励。根据Fitbit统计，在类似的公司健康计划中，使用Fitbit设备的雇员比普通人多行走60%—80%。从某种程度而言，这对参与各方都有利。公司降低了雇员的保险成本，雇员变得更加健康，国家医疗保健费用也相应减少。医疗保健研究公司CDW的报告称，5年间，可穿戴技术可以使医院成本下降16%。
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“泰勒主义”（Taylorism）是20世纪初工程师弗雷德里克·泰勒（Frederick Taylor）所倡导的一项运动。在泰勒1911年出版的极具影响力的著作《科学管理原理》（The Principles of Scientific Management）中，他提出了自己的信仰，即人类工作与思考的目的应该是提高效率。泰勒实施了各种研究，旨在教育雇员如何测量先前无法测量的工作，以提升他们的工作效率。比如，在他的“铲投科学”实验中，泰勒将一个工人一铲提取的最佳重量精确到21磅[2]。通过这么做，有效的铲投速度可以保持得更加持久。这恰恰就是当前智能设备可以轻易测量并反馈给老板的情况。亚马逊当前在自己的工厂里使用类似的技术，将手持式电脑配发给“成品合作者”（也称产品采集器），以记录他们完成单个订单的速度。泰勒的科学管理设想不只是支持雇主。他坚信，测量工作的能力也将与激励报酬齐头并进，因此生产力不足的低业绩员工不会获得和高业绩员工一样多的收入。尽管所有这些在理论上几近完美，但批评人士仍指出一个事实：科学管理同样降低了自主性，而且人工智能这个概念颇具讽刺意味，它对待人如同对待机器一样。
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另外，如果我们设备的某些方面旨在完全为我们造福，我们可能比较幸运。2014年，《福布斯》杂志的两位作者披露，智能设备制造商Nest已经与电力公司达成交易，会为它们提供显示其用户习惯的数据。尽管这些数据是匿名的，而且只是汇总数据，但电力公司仍然能用这些数据控制我们家里的智能设备。为了减轻电网的荷载，电力公司可以要求Nest在炎热天气里关闭用户的空调。Nest与电力公司分享节约的成本，而用户什么也没有得到。随着时间的流逝，Nest与电力公司交易产生的收益将使其销售恒温器的收入额“相形见绌”。Nest的智能设备依然为其主人服务，但对于我们一直期待的智能设备而言，这只是不同的主人而已。
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由于用户数据由智能设备采集并用于城市规划，因此可能面临诸多相关挑战。根据人工智能的采用方式，智慧城市不是变得越来越紧密，而是变得越来越分散。麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）创立的一项深度学习项目发现，通过查看图像，某一地区的犯罪率是可以预测的。除了整合如旧金山犯罪定位地图（San Francisco CrimeSpotting）等应用上的犯罪数据，深度神经网络还对400万张谷歌街景图片进行了训练。深度神经网络很少专注于具体图像所呈现的内容，而是主要专注于推理。项目创建者之一的阿迪亚·科斯拉（Aditya Khosla）对我说：“我们努力在做的是，使展示出的图片研究不只限于分析看到的景象。如果人工智能的目标是建造可以模仿人类智能的机器，那么拥有抽象思维能力明显就是第二步了。”就像上一章所提到的大多数应用软件一样，计算机科学与人工智能实验室的项目是深度学习运转中一个令人印象深刻的案例。但是人们对它的使用方式有着不同的诠释。比如，城市规划者可以利用神经网络查明城市各个部分的需求详情，如哪里需要投资，哪里需要建立医院或学校但不是现在建立（神经网络的另一个用途）。与此同时，汽车公司可以利用同样的技术自动控制车门来锁定你的汽车，或当你需要时为你提供一条备选路线。
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如果考虑到了这么多，你就不会因为想把一些工作转交给一个你可以信任的数字实体或者智能助手而受到责备。
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幸运的是，人工智能在提高这种能力上也有所帮助。
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[1]1英寸=2.54厘米。——编者注
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[2]1磅= 0.453 592 4公斤。——编者注
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人工智能：改变世界，重建未来 第四章 人工智能助手如何为我们效劳
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不管怎么看，机器人Negobot都像是一个14岁的小姑娘。她说的话时常很无趣，而且她只对流行乐队和服装品牌感兴趣。她写的文字中充满了LOL（大声笑）等网络语言，并时不时夹杂着表情符号（小卡通笑脸，一种在网络上表达感情的图片）。有时她说起话来出奇的老成，而有时则相当幼稚。
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现在，她正竭尽全力来弄清你是不是有恋童癖。
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西班牙德乌斯托大学的一群研究人员创造了Negobot。她（更准确地说应该是“它”）是一个智能实体，用于在线模仿青少年的言语和行为。如今，年轻人花越来越多的时间在虚拟世界中交流。Negobot将充当秘密数字实体，通过潜入网络聊天室找出可疑人员。
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