畅想人工智能，未来的生活会是这样
文/富国中证500
9月17日至19日，以“人工智能赋能新时代”为主题的2018年世界人工智能大会在上海举行。150多家企业、200多位海内外嘉宾与会讨论，大会以人工智能的现状和未来、产业和应用以及创新生态等主题，深入人工智能带来的变革。
事实上，人工智能的发展与研究至今已有60年的历史，从20世纪中期人工智能的思想与物质技术的出现到现如今人工智能在各个领域的渗透，人工智能的迅猛发展很大程度上影响和改变着社会各领域的形态与进步。
人工智能的发展史
近年来，关于“人工智能”的新闻与黑科技吸引着大量眼球，人们也对人工智能在教育、健康、金融等等各领域的应用有着实实在在的体验。但不在其位、不谋其事，人工智能是什么？多数人都是“丈二和尚摸不着头脑”。
实际上，我们常见的AI就是来自人工智能（ArtificialIntelligence）的英文缩写，而所谓人工智能是指在理解智能的基础上，用人工方法所实现的智能。
人工智能起源于20世纪中期，以英国数学家图灵为首的大批科学提出了很多重要的观点，这些都为后来人工智能的诞生奠定了重要思想理论和物质技术基础。也因此，图灵被称作“人工智能之父”。直到1956年，麦卡锡提议正式采用“人工智能”一词。
此后60年代中期到70年代，人工智能在专家系统中由理论化走向实际化。与此同时，机器翻译、机器人、自然语言开始兴起。而到了80年代，AI正式被引入市场，并显示出实用价值。
现如今，AI的智能应用已与大众的生活息息相关。例如智能手机、智能物流、智能交通等等。其中最为典型的应用包括智能机器人、智能检索、智能游戏。
机器人是一种具有人类的某些智能行为的机器，被广泛应用于仿生学、智能传感、系统工程等多个领域，作为人工智能研究的对象，现阶段学者已经研制出可模拟人类精神活动的电子机器。比如2016年的人机大战，围棋世界冠军李世石1比4不敌AlphaGo落败。
智能检索是指利用人工智能的方法从大量信息中快速找到所需的信息或知识。像我们常用搜素引擎，比如百度、谷歌。不过，智能检索的实现，是通过典型的“AI+”，人工智能的应用需要大数据作为基础。
智能游戏是游戏技术与人工智能的结合。相较传统的玩家通过操纵等输入设备控制的角色，智能游戏则实现的是游戏中非玩家角色独立具备一定智能行为的游戏。
人工智能的争议
AI带来巨大改变的同时，也伴随着不小的争议。霍金2014年在接受BBC采访时表示：“人类由于收到缓慢的生物进化的限制，无法与机器竞争，并会被取代。全人工智能的发展可能导致人类的终结．．．．．．”。这是典型的悲观派。但对于AI的担忧也并不无道理，试想人工智能越来越聪明，用AI替代人工是完全有可能的事。
另一面，对发展AI持乐观态度的人也不少。中国工程院外籍院士RajReddy在2018世界人工智能大会上称：“很多人在看待人工智能的时候，看到的都是一些悲观景象，看到的是世界末日，但我看到的是一个光明的未来”。其实，对于人工智能的发展，本质上是“机器本无善恶之念，善恶之心在于人类”。机器智能在某些方面比人聪明，但人的智慧在某些方面也是机器智能很难替代的，毕竟智能是偏工具性的，而智慧是会创造。因此，作为人类发明的技术，人工智能始终掌握在人的手中，在系统的设计者手中。
未来的人工智能
人工智能的发展是赋能在各个不同的行业中的，60年的时间里，从理论到应用，再到现如今智能城市、智能医疗、智能交通、无人驾驶等社会新需求的爆发，AI的市场空间从长度到维度都很广阔。而“AI+”的行业中，人工智能发展趋势也会是更聪明、更快、更智能。
另外，AI带来行业巨变的同时，AI的基础和目标也在发生变化。60年的变化，人们认识到机器的智能与人的智慧有本质的完全不同。因此，未来的人工智能的方向将会是二者的结合，为人服务。也就是学者们常说的人工智能2.0。
基于此，畅想伴随AI的人类生活或许会是这样：
1、在金融行业，AI可以收集大量的数据并进行预测，利用大数据来帮助人们理财。进而使理财、投资变得更安全、更有收益。
2、在教育行业，AI拥有着最全的知识，且被赋予健全的人格，在正常与人沟通与学习中，帮助孩子成长。
3、在医疗行业中，AI可以快速学习一些医学知识，在人类身体不适时，能够迅速找出病因并为治疗提供方案。
4、传统的流水线工作以及计算统计作业中，AI将逐步替代，人类的生活越来越智能化，越来越高效。
拥有人工智能的生活可以畅想的还有很多，而这一切或许都会变成可能。
资金青睐的智能市场
人工智能的快速发展与需求，令资本市场看到人工智能的商业化前景。根据美银美林估计，到2020年，全球机器人和人工智能市场规模将达到1530亿美元，艾瑞咨询预测到2020年，中国人工智能市场规模将达91亿元人民币。AI加持下的新兴智能市场前景看好。
于此同时，2018年世界人工智能大会如期举行，“智能股”大有可能会受到资金的青睐而有所提振。选择上新兴行业和发展潜力大的公司股，如运用新材料、新技术、新产品开发等的公司。
值得一提的是，中证500指数的成分股为A股中盘成长股的典型代表。行业分布上，权重占比靠前的行业为工业（20.1%）、信息技术（19.1%）和材料（17.2%），成长前景广阔。未来，人工智能的行业在整个中证500指数中的占比想必会不小。目前，中证500中人工智能的相关个股有浪潮信息、昆仑万维等，在整个人工智能板块中占比较大。
中证500指数行业权重分布
来源：Wind
$上证指数（SH000001）$，$科大讯飞（SZ002230）$，$创业板指（SZ399006）$
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责任编辑：孟然
人工智能的未来：人工智能将如何改变世界
在靠近芝加哥市中心的一栋不起眼的建筑里，MarcGyongyosi和IFM/Onetrack的成员们正在成长及不断壮大。人工智能有一个基本原则:简单思考。这些词用简单的字体写在一张纸上，贴在他们两层工业厂房楼上的后墙上。然而，他们在这里用人工智能做的事情一点也不简单。人工智能的未来人工智能正在塑造几乎所有行业的人类未来。其已经是大数据、机器人和物联网等新兴技术的主要驱动力，并将在可预见的未来继续扮演技术创新者的角色。使用机器学习和计算机视觉来检测和分类各种“安全事件”，这个鞋盒大小的设备并没有看到全部，但也看到了许多。比如司机在操作车辆时的样子、驾驶速度、何处驾驶、周围的人的位置以及其他叉车操作员如何操纵其车辆。IFM的软件会自动检测违反安全规定的行为——例如使用手机——并通知仓库经理，使之立即采取行动。这主要目的是预防事故和提高效率。Gyongyosi声称，仅仅是知道IFM的一个设备正在观看，就已经产生了“巨大的影响”。Gyongyosi表示:“想想相机，它确实是我们目前可用的最丰富的传感器，且价格非常有趣。如今智能手机、摄像头和图像传感器变得非常便宜，但我们捕捉了很多信息。从一张图像中，可能可以推断出25个信号；但六个月后，我们可以从同一张图像中推断出100或150个信号。唯一的区别是查看图像的软件……每个客户都能从我们引入的每个其他客户中受益，因为我们的系统开始看到和学习更多的流程，并检测出更多重要和相关的东西。”人工智能的演变IFM只是这个不断发展的领域中无数人工智能创新者之一。例如，IBM发明者在2021年获得的9130项专利中，有2300项与人工智能有关。Tesla创始人兼科技巨头ElonMusk向非营利研究公司OpenAI捐赠了1000万美元，以资助正在进行的研究。在始于“知识工程”的进化时期，又以零星休眠为标志的几十年后，技术发展到基于模型和算法的机器学习，并越来越关注感知、推理和归纳。现在，人工智能以前所未有的方式重新占据了舞台的中心，而且短时间内它不会让出“聚光灯”。为什么人工智能很重要?人工智能很重要，因为其是计算机学习的基础。通过人工智能，计算机能够利用大量数据，并利用其学习到的“智能”在人类所需时间的一小部分内做出最佳决策和发现。人工智能将改变哪些行业?现代人工智能——更具体地说，是“狭义人工智能”。其使用数据训练过的模型执行目标函数，通常属于深度学习或机器学习的类别——几乎没有一个主要行业还没有受到影响。在过去的几年里尤是如此，由于物联网的强大连接、联网设备的激增以及更快的计算机处理速度，使得数据收集和分析大大增加。一些行业正处于人工智能之旅的起点，其他行业则是经验丰富的旅行者。两者都有很长的路要走。无论如何，人工智能于当今生活的影响是不容忽视的。交通: 虽然完善它们可能需要一些时间，但总有一天自动驾驶汽车会载着我们从一个地方到另一个地方。制造业: 人工智能驱动的机器人与人类一起工作，执行有限范围的任务，如组装和堆放，预测分析传感器，以保持设备的平稳运行。医疗保健: 在人工智能相对新兴的医疗保健领域，疾病诊断更加迅速和准确，药物发现加速和简化，虚拟护理助理监控患者，大数据分析有助于创造更个性化的患者体验。教育: 在人工智能的帮助下，教科书被数字化，早期的虚拟导师帮助人类导师，面部分析测量学生的情绪，以帮助确定谁在挣扎或无聊，并更好地根据个人需求定制体验。媒体: 新闻业也在利用人工智能，并将继续从中受益。Bloomberg使用Cyborg技术帮助快速理解复杂的财务报告。AssociatedPress利用AutomatedInsights的自然语言能力，每年制作3700篇盈利报道，几乎是过去的4倍。客服服务: 最后但并非最不重要的一点是，Google正在研发一种人工智能助手，其可以像人一样打电话预约，如预约附近的美发沙龙等等。除了单词，系统还能理解情景语境和细微差别。但这些进步——以及许多其他进步——只是开始。未来还会有更多。客户关系管理公司4Degrees的首席技术官兼联合创始人DavidVandegrift表示:“我认为，任何对智能软件的能力在某些时刻达到极限的假设都是错误的。”随着公司每年在人工智能产品和服务上花费数十亿美元，像Google,Apple,Microsoft和Amazon等科技巨头花费数十亿美元来创造这些产品和服务，大学将人工智能作为其课程中更重要的一部分，以及U.S.Department升级其人工智能游戏，必然会有大事发生。其中一些发展正朝着完全实现的方向发展;有些仅仅是理论上的，且可能会一直如此。所有这些都是破坏性的，或好或坏，目前还看不到衰退的迹象。Google前负责人、百度首席科学家AndrewNg在接受ZDNet采访时表示:“很多行业都会经历这样一种模式:冬天、冬天，然后是永恒的春天。我们可能正处于人工智能的永恒春天。”人工智能对社会的影响人工智能将如何改变工作在西北大学的一次演讲中，人工智能专家Kai-FuLee 倡导了人工智能技术及其即将到来的影响，同时也指出了人工智能的副作用和局限性。对于前者，其警告道:“90%的底层人口，尤其是收入或教育水平处于世界底层的50%人口，将因失业而受到严重伤害……一个简单的问题，‘程序是如何工作的呢?’这就是人工智能取代工作的可能性，因为人工智能可以在日常任务中学会自我优化。且数量越多，工作就越客观，如把东西分到垃圾桶、洗碗、摘水果和接听客服电话——这些都是重复性和例行性的脚本任务。在5年、10年或15年内，它们将被人工智能取代。”在拥有超过100,000台机器人的在线巨头和人工智能巨头Amazon的仓库中，拣货和包装的功能仍然由人类来完成，但这种情况将会改变。Lee的观点最近得到了Infosys总裁MohitJoshi的回应，其告诉《纽约时报》:“人们都希望取得巨大的成就。早些时候，他们在减少劳动力方面有5%到10%的增量目标。现在他们觉得，‘为什么我们不能用我们仅有的1%的人来做这件事呢?’”更为乐观的是，Lee强调，当今的人工智能在两个方面都是无用的:它没有创造力，也没有同理心或爱的能力。相反，它是“放大人类创造力的工具”。那解决方案呢？那些从事重复性或例行工作的人必须学习新的技能，以免被淘汰。Amazon甚至向其员工提供资金来培训其他公司的工作。UniversityofIllinoisatUrbana-Champaign计算机科学教授兼主任KlaraNahrstedt表示:“人工智能要在许多领域取得成功的绝对先决条件之一是，我们要在教育方面投入大量资金，对人们进行新工作的再培训。”Klara担心这种情况不会广泛或经常发生。IFM的Gyongyosi甚至更具体。“人们需要像学习一门新语言一样学习编程，”Gyongyosi表示：“他们需要尽早这样做，因为这真的是未来的趋势。在未来，如果不懂编码，就不懂编程，这只会变得更加困难。””虽然许多因科技而被迫失业的人会找到新的工作，但这不会在一夜之间发生。就像美国在工业革命期间从农业经济过渡到工业经济一样，这在很大程度上导致了大萧条，人们最终重新站起来。然而，短期影响是巨大的。”Vandegrift表示:“在工作消失和新工作出现之间的过渡，并不一定像人们想象的那样轻松。”MikeMendelson，是NVIDIA的一名学习者体验设计师，是与Nahrstedt不同的教育者。他与那些希望更多地了解人工智能，并将其应用于业务的开发人员一起工作。其表示:“如果他们了解这项技术的能力，并且非常了解该领域，他们就会开始建立联系，并认为，‘也许这是一个AI问题。’这种情况比‘我有一个想解决的具体问题’更常见。不久的将来的人工智能在Mendelson看来，一些最有趣的人工智能研究和实验将在不久的将来产生影响，这将发生在两个领域：“强化”学习，其处理奖励和惩罚，而不是标记数据；以及生成对抗网络（简称GAN），其允许计算机算法创建而不是仅仅通过使两个网络相互对抗来进行评估。前者的典型代表是GoogleDeepMind的AlphaGoZero的围棋能力为例，后者则以原始图像或音频生成为例，该生成基于对名人或特定类型音乐等特定主题的学习。在更大的范围内，人工智能有望对可持续性、气候变化和环境问题产生重大影响。理想情况下，通过使用精密传感器，城市将变得不那么拥挤、污染更少，总体上更宜居。Nahrstedt表示：“一旦预测了某件事，就可制定某些政策和规则。”例如，安装在汽车上的传感器可以发送有关交通状况的数据，可以预测潜在的问题，并优化汽车的流量。其认为，这还没有以任何方式完善。还处于起步阶段。但多年以后，它将发挥非常重要的作用。人工智能会统治世界吗?人工智能预计将对几乎所有可以想象到的行业产生持久的影响——因为预计60%的企业将受到人工智能的影响。我们已经在智能设备、汽车、医疗保健系统和最受欢迎的应用程序中看到了人工智能。在可预见的未来，我们将继续看到其影响更深入地渗透到许多其他行业。人工智能和隐私风险当然，人工智能对大数据的依赖已经在很大程度上影响了隐私。看看CambridgeAnalytica对Facebook的恶作剧或Amazon对Alexa的窃听，这是众多科技失控的例子中的两个。批评人士认为，如果没有适当的法规和自我施加的限制，情况会变得更糟。2015年，Apple首席执行官TimCook嘲笑竞争对手Google和Facebook贪婪的数据挖掘。Cook在2015年的一次演讲中表示:“他们在尽可能地了解关于你的一切，并试图将其变现。我们认为这是错误的。”随后，在比利时布鲁塞尔的一次谈话中，Cook阐述了其的担忧。“通过收集大量个人资料来推进人工智能是懒惰，而不是效率，”Cook表示“人工智能要想真正聪明，就必须尊重人类的价值观，包括隐私。如果我们在这方面做错了，危险将是深远的。”很多人都同意了这一观点。2018年，总部位于英国的人权和隐私组织Article19和PrivacyInternational发表了一篇论文，对人工智能的焦虑仅限于其日常功能，而不是像机器人霸主出现那样的灾难性变化。“如果负责任地实施，人工智能可以造福社会，”作者写道：“然而，与大多数新兴技术一样，商业和国家使用确实有可能对人权造成不利影响。”作者承认，收集的大量数据可用于尝试以良性方式预测未来行为，比如垃圾邮件过滤器和推荐引擎。但也存在真正的威胁，即其会对个人隐私和免受歧视的权利产生负面影响。为人工智能的未来做准备人工智能的可能性2018年底，国际知名人工智能专家StuartRussell在WestminsterAbbey发表讲话时，开玩笑(或不开玩笑)地表示，其与记者达成了正式协议，除非他们同意不把‘Terminator’机器人放在文章中，否则不会与之交谈。其的俏皮话揭示了对好莱坞描绘遥远未来人工智能的明显蔑视，后者倾向于过度紧张和世界末日。Russell所说的“人类级别的AI”，也被称为通用人工智能，长期以来一直是幻想的素材。但其在短时间内实现或根本实现的可能性非常小。Russell解释道:“在我们达到类似人类水平的人工智能之前，还有许多重大突破需要实现。”Russell还指出，人工智能目前还不能完全理解语言。这表明了目前人类和人工智能之间的明显区别:人类可以翻译机器语言并理解它，而人工智能无法翻译人类语言。然而，如果人工智能能够理解我们的语言，那么人工智能系统就能够阅读和理解所有的文字。“一旦我们拥有了这种能力，便可查询人类所有的知识，其将能够综合、整合和回答人类从未回答过的问题，”Russell补充道：“因为其没有阅读，也没有能力把历史上一直分离的事物之间的点放在一起，并连接起来。”这给我们提供了很多值得思考的东西。在这个问题上，模拟人脑是极其困难的，这也是AGI的未来仍然处于假设状态的另一个原因。长期任职于密歇根大学工程和计算机科学教授的JohnLaird在该领域进行了几十年的研究。“我们的目标一直是试图构建我们所谓的认知架构，我们认为这是智能系统与生俱来的，”Laird谈到主要受人类心理学启发的工作时，“例如，我们知道的一件事是，人类大脑并不仅仅是一组同质的神经元。这是一个由不同组件组成的真实结构，其中一些与如何在这个世界上做事的知识有关。”这就是所谓的程序记忆。还有一种是基于一般事实的知识，即语义记忆；以及，另一种是关于先前经历(或个人事实)的知识，称为情景记忆。Laird实验室的一个项目涉及使用自然语言指令教机器人一些简单的游戏，比如下棋和智力游戏。这些指令通常包括对目标的描述、法律措施的纲要和失败的情况。机器人将这些指令内化，并使用它们来计划自己的行动。然而，和以往一样，突破总是需要时间——比Laird和其同事们预想的慢。“每次我们取得进步，”Laird表示：“我们也会对其的难度有新的认识。”AGI是人类的威胁吗?许多人工智能领域的领军人物都认同，甚至有些人更夸张，一种噩梦般的场景，其中包括所谓的“奇点”，即超级智能机器接管人类，通过奴役或消灭人类接管并永久改变人类的存在。已故的理论物理学家StephenHawking有一个著名的假设:如果人工智能本身开始设计比人类程序员更好的人工智能，结果可能是“机器的智能超过我们，超过蜗牛。”ElonMusk相信并警告称，AGI是人类生存的最大威胁。其表示，实现这一目标的努力就像“召唤恶魔”。甚至担心，他的朋友、Google的联合创始人LarryPage可能会无意中引导一些“邪恶”的东西出现，尽管他的初衷是好的。比如，“一支能够毁灭人类的人工智能增强型机器人舰队”。即使是IFM的Gyongyosi，在人工智能预测方面也不是危言耸听，其也没有排除任何可能性。其表示，在某一时刻，人类将不再需要训练系统;他们会自己学习和发展。“我不认为我们目前在这些领域使用的方法会导致机器决定杀死我们，”Gyongyosi表示：“我认为，也许5年或10年后，我将不得不重新评估这一说法，因为我们将有不同的方法和方式来处理这些事情。虽然杀人机器很可能仍然是小说的素材，但许多人相信它们将以各种方式取代人类。牛津大学人类未来研究所公布了一项人工智能调查的结果。标题为“人工智能何时能超越人类表现?来自人工智能专家的证据”，其中包含了352名机器学习研究人员对未来几年人工智能发展的估计。这个群体中有很多乐观主义者。受访者的中位数表示，到2026年，机器将能够撰写学校论文;到2027年，自动驾驶卡车将不再需要司机;到2031年，人工智能在零售领域的表现将超过人类;到2049年，人工智能可能会成为下一个StephenKing；到2053年，可能会成为下一个CharlieTeo。最令人震惊的是:到2137年，所有人类工作都将实现自动化。但是人类自身呢?毫无疑问，喝着机器人端来的雨伞饮料。NorthwesternUniversity教授、MasterofScienceinAnalytics项目的创始主任DiegoKlabjan认为自己是AGI的怀疑论者。其解释道:“目前，计算机只能处理1万多个单词。所以，有几百万个神经元。但是人类的大脑有数十亿个神经元，它们以一种非常有趣和复杂的方式连接在一起，而目前最先进的技术只是按照非常简单的模式进行简单的连接。因此，在现有的硬件和软件技术下，从几百万个神经元到数十亿个神经元，我不认为会发生这种情况。”我们将如何使用AGI？Klabjan也不太相信极端的场景——比如，凶残机器人把地球变成了一个阴燃的地狱。其更关心的是机器——比如战争机器人——被邪恶的人类灌输错误的“动机”。麻省理工学院物理学教授、人工智能首席研究员MaxTegmark在2018年的TED演讲中表示过:“人工智能真正的威胁不是恶意，就像愚蠢的好莱坞电影里那样，而是能力——人工智能实现的目标与我们的目标并不一致。”这也是Laird的看法。Laird表示:“我绝对看不到某些东西醒来并决定要接管世界的情况。我认为这是科幻小说里的情节，而不是未来的结局。”Laird最担心的并不是邪恶的人工智能本身，而是“邪恶的人类将人工智能作为一种虚假的力量倍增器”，用于银行抢劫和信用卡诈骗等许多犯罪行为。因此，虽然其经常对进步的速度感到沮丧，但人工智能的缓慢燃烧实际上可能是一种祝福。Laird表示:“了解我们正在创造什么，以及我们将如何将其融入社会，可能正是我们所需要的。”但没有人知道确切的答案。Russell在威斯敏斯特的演讲中表示过:“有几项重大突破必须实现，而且可能很快就会实现。”其引用了1917年英国物理学家ErnestRutherford提出的核裂变(原子分裂)的快速转变效应，并补充道，“很难预测这些概念上的突破何时会发生。”但无论何时，如果他们做了，他都会强调准备的重要性。这意味着开始或继续讨论AGI的道德使用，以及是否应该对其进行监管。这意味着要努力消除数据偏差，这对算法有破坏作用，目前是人工智能的一大缺陷。这意味着要努力发明和增强能够控制技术的安全措施。也意味着我们要谦卑地意识到，我们能做到并不意味着我们应该做到。“大多数AGI的研究人员预计将在几十年内实现AGI，如果我们毫无准备地撞上它，这可能是人类历史上最大的错误。它可能导致残酷的全球独裁，带来前所未有的不平等、监视、痛苦，甚至可能导致人类灭绝，”Tegmark在TED演讲中这样表示：“但如果我们谨慎行事，最终可能会进入一个美好的未来，每个人都过得更好——穷人变富有，富人更富有，每个人都健康，都可以自由地实现自己的梦想。”人工智能在未来会对社会带来哪些影响
原标题：人工智能在未来会对社会带来哪些影响AI作为一种新型的颠覆性技术，正在释放科技革命和产业变革所积聚的巨大能量，深刻改变着人类的生产生活方式和思维方式，对经济发展和社会进步产生重大而深远的影响。全世界各国都非常重视人工智能的发展，我国也把新一代人工智能作为科技跨越、产业优化升级和生产力全面提升的驱动力。因此，有必要对人工智能的发展过程进行深入的理解和把握，并对人工智能的发展趋势进行研究。
与传统计算机技术根据已建立的程序进行计算或控制等任务不同，人工智能具有自学习、自组织、自适应和生物智能自适应等特点。人工智能的本质，可以说，就是“赋予机器人类智慧”。第一，人工智能是面向对象的，不涉及具体的技术。AI的目标就是在某种程度上使机器具有与人相同的智能，达到这个目标就称为人工智能，具体的技术路线可以有很多种，许多技术类型和路线都被纳入人工智能的范畴。举例来说，在图灵测试法中，人类通过文字沟通无法区分智能机器和人类，那么机器就可以被认为具有人类智能。第二，人工智能是对人的智力和生理结构的模拟；第三，人工智能的发展涉及到许多因素，包括数学和统计，软件，数据，硬件，甚至外部环境。首先，人工智能自身的发展，需要算法研究、训练数据集、人工智能芯片等跨创新链的多学科协调发展；而人工智能与经济的融合，则需要对外部环境如法律法规、伦理道德、基础设施、社会舆论等进行适应性调整，涉及的外部环境范围很广。当人工智能与经济深度融合后，它所涉及的外部环境范围将进一步扩大，并且它们之间的相互作用和影响也将日益复杂。
总体而言，人工智能将会风起云涌。目前，人工智能正处于这一波发展的高峰。这一波人工智能的兴起，主要是由于数据、算力和算法的飞跃。第一，移动互联网带来的大数据爆发，第二，云计算带来的计算能力的飞跃和计算成本的持续下降，第三，机器学习在互联网领域的推广应用。但是，人工智能技术的成熟和大规模的商业化应用可能仍然会受到影响。从人工智能的发展历史来看，每一次人工智能的发展浪潮都面临着技术瓶颈的限制，导致其难以实现商业化应用，最终又陷入低潮。这一波的人工智能，无论是技术上限还是商业化潜力都远远超过了以往，部分专用人工智能可能会取得重大进展，但是很多行业专家认为，目前的人工智能从机制上还不具备向通用人工智能转化的可能，人工智能的大规模商业化仍将是一个漫长而曲折的过程。AI的发展还处于初期阶段，在可预见的未来，它仍将主要发挥辅助人而不是替代人的作用，与此同时，高度依赖于数据输入和计算能力的人工智能与真正的人的智能还存在着巨大的差距。
人工智能是继互联网之后的新一代“通用目的技术”，其影响可能遍及整个经济社会，产生了许多新的技术形态。国际社会普遍认为人工智能将对未来经济发展产生重大影响。
首先，人工智能将成为未来经济增长的主要驱动力。应用人工智能技术可以提高生产力水平，进而推动经济增长。很多商业研究机构都在预测人工智能对经济的影响，主要的预测指标有GDP增长率，市场规模，劳动生产率，产业增长等等。大多数主要的商业研究机构认为，总体而言，世界各国都会从人工智能中获益，实现经济的快速增长。下一个十年(2030年)，人工智能将推动约12%的全球生产总值增长。与此同时，人工智能将会产生数千亿美元甚至万亿美元的产业。AI对全球经济的推动和牵引有三种形式和途径。第一，它创造了一种新的虚拟劳动力，能够解决复杂的任务，即“智能自动化”，需要适应性和灵活性；第二，人工智能可以有力地补充和提升现有劳动力和实物资产，增强员工能力，提高资本效率；第三，人工智能的普及将推动多行业的相关创新，提高全要素生产率，为经济增长开辟新空间。
人工智能取代劳动的速度、广度和深度将是前所未有的。很多经济学家相信，让机器开始具备人脑功能的人工智能，将会以全新的方式取代人类劳动，对许多以前受技术进步影响不大的行业产生冲击，而替代劳动的速度、广度和深度将大大超过以前的技术进步。但是他们同时指出，技术应用存在着社会、法律、经济等方面的障碍，发展速度较慢，技术代替劳动很难迅速实现；劳动者可以转化技术禀赋；新技术的需求也会带来新的就业机会。
目前，在人工智能对经济的影响这一领域，相关研究已取得了一定的成果，但这方面的研究尚处于初步探索阶段，理论与实证分析框架尚不成熟。然而，学术界已达成了一些基本共识：在短期内，人工智能的发展将对我国经济产生显著的推动作用；在长期内，其发展路径和速度难以预测。所以，我们需要继续关注人工智能加速发展所带来的世界经济发展模式的改变。返回搜狐，查看更多
责任编辑：人工智能与生活方式的未来
2022/9/2113:32人工智能与生活方式的未来千家网希腊哲学家赫拉克利特说：“变化是生活中唯一不变的。”众所周知，人工智能正在彻底改变我们所知道的世界。但这对我们的日常生活意味着什么？在本文中，我们将探讨人工智能将如何影响从我们学习、出行和使用银行服务的方式到我们社交的方式的一切。
人工智能(AI)是一个术语，指计算机或机器学习和执行通常需要人类智能的任务的能力，例如理解自然语言和识别物体。虽然人工智能以一种或另一种形式存在了几个世纪，但直到最近，人工智能技术才发展到成为我们日常生活一部分的地步。人工智能有很多应用，从Siri和Alexa等个人助理到自动驾驶汽车等等。随着人工智能技术的不断发展，我们可能会在未来几年看到更令人印象深刻和改变生活的应用。
那么，这对我们未来的生活方式意味着什么呢？很难确定。但有一点是肯定的：人工智能将改变我们所知道的世界。
人工智能对生活方式有几个潜在的影响。一是人工智能可以通过自动化目前手动完成的任务来让生活更方便。例如，想象一个未来，当你的冰箱检测到食品供应不足时，它会自动为你订购所需物品。另一种可能性是人工智能可用于定制产品和体验，以更好地满足个人喜好。
例如，有一天你可能会告诉你的人工智能助手根据你的预算、旅行偏好和可用性为你计划一个假期。人工智能还可能对我们的生活和工作方式产生深远影响。例如，有人认为人工智能最终可能会导致零工经济的兴起，人们因完成短期任务或项目而不是传统的全职工作而获得报酬。这可能会改变我们对工作和休闲时间的看法，并对收入不平等和工作保障等问题产生影响。
当然，重要的是要记住，这些只是人工智能的潜在影响——没有什么是一成不变的。目前，我们不可能确切地知道人工智能将如何影响我们未来的生活，但这无疑是一个令人兴奋的领域！
此外，随着人工智能的出现，我们生活中的许多事情都必将发生变化。我们的日常生活、我们与他人互动的方式，甚至我们的思维方式，都可能在未来几年受到人工智能的影响。以下是人工智能可能改变我们生活方式的几种方式：
1、更智能的家庭：想象一个可以预测你的需求并自动处理任务的家庭，从你醒来时打开灯到确保你的咖啡在恰当是时间冲泡完成。随着人工智能为我们的家庭提供助力，这很快就会成为现实。
2、增强安全性：人工智能可以帮助我们在潜在危险和安全风险发生之前识别它们。例如，面部识别技术可以在人群中发现潜在的罪犯或追踪失踪人员。
3、改善医疗保健：人工智能可以比以往更早、更准确地诊断疾病。此外，人工智能驱动的聊天机器人可以为患有焦虑症或抑郁症的患者提供有价值的支持和建议。
4、更高效的交通：由于自动驾驶汽车和无人机，交通拥堵很快就会成为过去。这些自动驾驶汽车将能够导航到目的地的最佳路径，甚至提供可用的无人机升降机选项和交通拥堵最少的最佳日子，同时为我们列出每周的待办事项清单。
此外，毫无疑问，人工智能(AI)正在迅速发展，并且每天都变得越来越复杂。随着人工智能能力的快速扩展，许多专家开始质疑我们所知道的人类文明的未来。最常讨论的话题之一是人工智能主导的世界中国家的未来。
一些专家认为，在人工智能主导的未来，国家将不复存在。他们认为，随着人工智能开始超越对物理边界的需求，边界和国籍等传统概念将变得过时。其他人则认为国家仍然存在，但它们的作用将发生巨大变化。例如，国家可以基于共同的价值观或共同利益，而不是基于地理位置。
你怎么看？在人工智能主导的未来，国家还会存在吗？或者它们会像我们今天所知道的那样不复存在？
此外，治理的未来很可能由人工智能塑造。虽然它可以帮助制定决策和自动化流程，但在治理中使用它也存在风险。这些风险包括人工智能可能被用于大规模监视、操纵公众舆论或不公平地使某些群体优于其他群体。在监控方面，人工智能可以比人类更有效地处理大量数据。这可能会导致加强对人们活动的监控并减少隐私。
此外，人工智能可以通过传播虚假信息或有偏见的内容来操纵公众舆论。最后，如果某些群体根据他们的数据资料获得优惠待遇或获得资源，人工智能可能会在治理方面造成差异。
虽然在治理中使用人工智能存在风险，还有潜在的好处。人工智能可以帮助提高政府流程的效率并使其更加公平。例如，人工智能可以帮助识别腐败或欺诈的模式。此外，人工智能可以增加所有公民对政府服务的可及性。人工智能在治理中的使用仍处于早期阶段，还需要一段时间才能感受到其全面影响。然而，监测事态发展很重要，因此整个国家不会因为缺乏准备和重新学习或调整的意愿而变得过时。
自动驾驶汽车将交通和叫车服务带回家，是人工智能最重要的应用之一，可能在不久的将来对我们的生活产生重大影响。虽然这项技术仍处于起步阶段，但它有可能彻底改变交通方式。自动驾驶汽车的主要优势之一是它们可以潜在地减少事故。
根据美国国家公路交通安全管理局的数据，94%的车祸都是人为失误造成的。自动驾驶汽车不太容易发生事故，因为它们不会像人类司机那样感到疲倦、分心或陶醉。此外，自动驾驶汽车还可以帮助减少交通拥堵。他们将能够相互交流并协调他们的行动，以避免交通拥堵。这不仅可以为司机节省时间，还可以减少污染和节约能源。
自动驾驶汽车的另一个潜在好处是，它们可以为那些无法自行驾驶的人提供机动性，例如老年人或残疾人。这可以让他们保持独立并提高生活质量。当然，自动驾驶汽车也有一些潜在的缺点。一是它们可能导致专业司机失业（并开辟新的可能性），例如优步对传统出租车系统的所作所为以及拼车司机——他们中的许多人现在在优步上开车。
此外，未来的农业具有成熟的潜力和可能性。在人工智能的帮助下，农民将能够提高产量，减少投入，并改善他们的农场决策。此外，人工智能还可以帮助设备的预测性维护、土壤绘图和天气预报。所有这些都可以帮助农民更有效地生产粮食，减少对环境的影响。
最重要的是，近年来银行业一直面临着跟上金融业不断变化的格局的压力。特别是，金融科技初创公司的崛起颠覆了传统的银行模式，并为以客户为中心、精通技术的公司创造了新的机会。
为了应对这一挑战，许多银行正在转向人工智能(AI)来帮助他们保持竞争力。人工智能可用于多种方式来改善客户体验、加快流程并提高效率。以下是银行业如何使用人工智能的几个例子：
1、自动化客户服务：银行正在使用AI驱动的聊天机器人24/7全天候处理客户查询。这些聊天机器人可以回答有关账户余额和交易的简单问题，并提供有关金融产品的更复杂的建议。
2、欺诈检测：人工智能被用于识别银行账户上的欺诈活动。通过分析大型数据集，人工智能可以发现人类分析师无法看到的模式。这有助于银行保护客户免受欺诈并降低运营成本。
3、个性化推荐：银行正在使用人工智能向客户提供个性化推荐。例如，经常使用信用卡的客户可以获得有关安全措施的免费提示和咨询视频，以引起注意。
此外，教育的未来经常被谈论在技术方面。从在线学习到增强现实，有很多新工具可能会彻底改变我们的学习方式。但是一个没有得到太多讨论的领域是人工智能。人工智能可能会对未来的教育产生重大影响，无论是在我们如何学习还是如何教学方面。
以下是人工智能塑造教育未来的几种方式：
1、个性化学习：人工智能可用于为学生创造定制的学习体验。通过跟踪学生的进步并了解他们的个人需求，人工智能可以帮助根据每个学生独特的学习方式定制教学。
2、更智能的教科书：教科书已经开始融入人工智能，具有交互式问题和自适应内容等功能。但在未来，教科书可能会变得更加智能，使用人工智能提供实时反馈并根据读者的水平定制内容。
3、强化辅导：SabiTeach、KhanAcademy和Duolingo等在线辅导服务已经很流行，但如果有AI，它们可能会更好。通过提供个性化的反馈和有针对性的练习问题，人工智能导师可以帮助学生更有效地学习。
谈到生活方式的未来，许多人认为人工智能将发挥重要作用。毕竟，人工智能具有分析数据和识别模式的能力，这意味着它可以用来自动化各种任务。这可能会使我们的生活更加轻松和高效。
此外，人工智能还可用于定制体验。例如，假设你正在计划一个假期。人工智能系统可以分析你的旅行历史和偏好，为你推荐完美的目的地。或者，如果你要购买新衣服，人工智能可以根据你的个人风格和体型选择物品。
当然，人工智能也存在一些风险。例如，如果收集了太多关于我们个人偏好的数据，它可能会被用来操纵我们的行为。此外，随着人工智能系统变得越来越复杂，它们有变得无法控制甚至危险的风险。总的来说，人工智能有潜力在很多方面极大地改善我们的生活。但是，重要的是要意识到所涉及的风险，以便我们可以尽可能地减轻它们。
尽管如此，毫无疑问，人工智能正在彻底改变我们的生活和工作方式。但除了人工智能带来的诸多好处之外，我们还需要注意一些挑战。
人工智能带来的最大挑战之一是潜在的失业。随着人工智能技术的不断进步，很可能越来越多的工作将被自动化。这可能导致大规模失业，以及那些能够使用人工智能技术的人和那些不能使用人工智能技术的人之间的不平等加剧。
人工智能带来的另一个挑战是它正在改变我们与彼此以及与周围环境互动的方式。随着越来越多的人开始依赖数字助理和其他形式的人工智能，我们可能会开始失去一些社交技能。当我们与机器而不是人类互动时，我们也可能变得更加孤立。
最后，还有数据隐私问题。随着人工智能技术在收集和分析数据方面做得越来越好，我们的个人数据可能会被用来以我们甚至不知道的方式操纵或控制我们。这可能对我们的个人自由和自由产生重大影响。这些只是人工智能给我们的生活方式带来的一些挑战。
值得一提的是，人工智能的发展是必然的。无论我们是否意识到，它都在我们周围发生。随着人工智能技术的飞速发展，未来我们的生活将发生翻天覆地的变化。
以下是我们可以适应人工智能带来的变化的一些方法：
1、随时了解最新的人工智能发展；
2、思想开放，拥抱变化；
3、学习新技能，紧跟最新潮流；
4、积极主动，提前思考人工智能将如何影响你的行业或职业；
5、密切关注人工智能的伦理影响，确保其发展不会违反你的个人价值观；
6、采用持续改进的生活方式，以在人工智能创造的未来保持相关性。
毫无疑问，人工智能将彻底改变我们现在和未来的生活方式。凭借其学习和适应能力，人工智能将能够承担我们目前必须自己完成的许多任务和责任。这将为我们腾出大量时间去追求其他兴趣和活动，并使我们的生活更轻松。尽管人们对人工智能将如何影响就业机会存在一些担忧，但我相信它最终会在很多方面改善我们的生活质量。
给作者点赞0VS0写得不太好人工智能与生活方式的未来
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人工智能的发展及未来畅想
人工智能的发展及未来畅想
时间：2017-11-06
来源：网络转载
导语：智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能（或者说智力），科学界至今还没有给出令人满意的定义
智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能（或者说智力），科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。
虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。
当前人工智能的发展方向可以分为两种：一种受控于人类的智能机器或智能程序，人类输入指令后让其达到预期的目的；另一类，能自主推理、逻辑、判断、学习、进步的智能，而后一种而有吸引力，更增加了人工智能无穷的魅力。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，在不断的接近。她并不像很多人想象的是几个科学家的工作，而是随着社会各学科发展而默默发展的。在智能领域里，最关键的问题之一，就是机器学习的问题。一旦机器有了学习的能力，谁还（敢）预测未来呢？人类的社会发展其实也是在不断积累中发展而来，人的智能也就是事实依据库+推理机制所构成了的。当所有领域的定律都能用特定的公式推理出来，黑客帝国的实现就要到来了。
研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。
目前，人工智能的研究是与具体领域相结合进行的。基本上有如下领域。
一、专家系统：专家系统是依靠人类专家已有的知识建立起来的知识系统，目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域，广泛应用于医疗诊断、地质勘探、石油化工、军事、文化教育等各方面。它是在特定的领域内具有相应的知识和经验的程序系统，它应用人工智能技术、模拟人类专家解决问题时的思维过程，来求解领域内的各种问题，达到或接近专家的水平。
二、机器学习：机器学习的研究，主要在以下三个方面进行：一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程；和机器学习的方法；以及建立针对具体任务的学习系统。机器学习的研究是在信息科学、脑科学、神经心理学、逻辑学、模糊数学等多种学科基础上的。依赖于这些学科而共同发展。目前已经取得很大的进展，但还没有能完全解决问题。
三、模式识别：模式识别是研究如何使机器具有感知能力，主要研究视觉模式和听觉模式的识别。如识别物体、地形、图象、字体（如签字）等。在日常生活各方面以及军事上都有广大的用途。近年来迅速发展起来应用模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代传统的用统计模式和结构模式的识别方法。特别神经网络方法在模式识别中取得较大进展。
四、人工神经网络：人工神经网络是在研究人脑的奥秘中得到启发，试图用大量的处理单元（人工神经元、处理元件、电子元件等）模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。在人工神经网络中，信息的处理是由神经元之间的相互作用来实现的，知识与信息的存储表现为网络元件互连间分布式的物理联系，网络的学习和识别取决于和神经元连接权值的动态演化过程。
人工智能研究的近期目标是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标，根据现行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。例如目前研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等。随着社会的发展，技术的进步，人工智能的发展是任何人都无法想象的，但是，正如《科学画报》所预测的一样，人工智能发展将在四个阶段中不断发展与进步。
一、应用阶段（1980年至今）：在这一阶段里，人工智能技术在军事、工业和医学等领域中的应用显示出了它具有明显的经济效益潜力。适合人们投资的这一新天地浮出了水面。
二、融合阶段（2010—2020年）：1、在某些城市，立法机关将主要采用人工智能专家系统来制定新的法律。2、人们可以用语言来操纵和控制智能化计算机、互联网、收音机、电视机和移动电话，远程医疗和远程保健等远程服务变得更为完善。3、智能化计算机和互联网在教育中扮演了重要角色，远程教育十分普及。4、随着信息技术、生物技术和纳米技术的发展，人工智能科学逐渐完善。5、许多植入了芯片的人体组成了人体通信网络（以后甚至可以不用植入任何芯片）。比如，将微型超级计算机植入人脑，人们就可通过植入的芯片直接进行通信。6、量子计算机和DNA计算机会有更大发展，能够提高智能化水平的新型材料会不断问世。7、抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。8、随着人工智能的加速发展，新制定的法律不仅可以用来更好地保护人类健康，而且能大幅度提高全社会的文明水准。比如，法律可以保护人们免受电磁烟雾的侵害，可以规范家用机器人的使用，可以更加有效地保护数据，可以禁止计算机合成技术在一些文化和艺术方面的应用（比如禁止合成电视名人），可以禁止编写具有自我保护意识的计算机程序。
三、自我发展阶段（2020—2030年）：1、智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进行科学研究，还能自己生产产品。2、一些新型材料的出现，促使智能化向更高层次发展。3、用可植入芯片实现人类、计算机和鲸目动物之间的直接通信，在以后的发展中甚至不用植入芯片也可实现此项功能。4、制定“机器人法”等新的法律来约束机器人的行为，使人们不受机器人的侵害。5、高水准的智能化技术可以使火星表面环境适合人类居住和发展。
四、升华阶段（2030—2040年）：1、信息化的世界进一步发展成全息模式的世界。2、人工智能系统可从环境中采集全息信息，身处某地的人们可以更容易地了解和知晓其他地方的情况。3、人们对一些目前无法解释的自然现象会有更清楚的认识和更完善的解释，并将这些全新的知识应用在医疗、保健和安全等领域。4、人工智能可以模仿人类的智能，因此会出现有关法律来规范这些行为。人工智能一旦拥有长足的进步，必将带动其他计算机技术的发展。网络化将虚拟的世界变得无限大，届时，足不出户将成为一种习惯。人工智能必将带动人类的发展，起到决定性作用。
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返回新闻首页展望100年：未来人类社会的3种发展方向
作者：LucaRossi
编译：洪杉
来源：红杉汇（ID：Sequoiacap）
对于所有事情的预测，不外乎三种：好得出人意料、一般般的好、糟糕透顶。即便我们不能精准预测结果，但仍然可以按这三种可能进行分析，掌握趋势，趋利避害，避免“糟糕透顶”的情况出现。
现在，不妨大胆对100年后的世界做个预测，我们能想到哪三种可能？
■超级幸福，人们过着乌托邦般的生活。也许到2121年，世界还不是最完美的乌托邦，但比现在好得多——趋势是朝着指数级的改善发展的。
■没有太大变化。有一种可能是，指数增长正在接近饱和，但我们仍然会有一些线性级的改善，但变化不大。
■变得很糟糕。或许到了2121年，人类因为多种原因面临灭绝；又或许到时候人类社会崩溃，我们会活得比灭绝还惨。
当然，说到结果预测，就需要估算每一种结果出现的概率。这并非易事，但我们有理由相信，未来100年内，它们发生的概率都不容忽视。本期内参主文将从多个角度就这三种情形来做出分析，找到其目前的发展趋势，我们可以做些什么从而避免事情朝最糟糕的方向发展。
未来之路
未来100年的三种发展情景
一、乌托邦式（TheUtopianScenario）
有理由相信，一个世纪后，我们的子孙将比我们现在过得好得多。到那个时候，许多只存在于科幻作品中的技术将会成为现实。
为什么我们可以期待未来还会继续更好？这与人类的特性有关。人类区别于其他动物的一点是，他们有能力在他人知识的基础上进行扩展，并且是指数级的扩展。这是一个良性循环：事物越发展，人类可依靠的技术和工具就越多，更多的进步就越容易发生。
融合企业家精神和学术界知识的机构
技术（和知识）的发展不是简单的做加法，它们会复合起来相互促进。技术本身也能帮助创造更好的技术。随着自动化和人工智能的发展，我们可以预期这一趋势将进一步加速。
人口增长和比较优势
随着人口增长，人们更有可能以更专业的方式做事，并利用比较优势的经济原则：每个商品或服务最终由拥有最低机会成本的人来生产或提供。但是需要注意的是，生产成本最低不一定等同于生产效率最高。
另一方面，人口的减少则会减缓甚至使发展倒退。从另一个方面来看，随着主体数量的增加，经济会变得更加高效，技术创新产生了可以用来生产更多资源的新方法，人均可获得的资源也更多。
通信技术和新经济模式
通信技术，尤其是互联网，大大促进了这种指数级增长。互联网不仅加快了信息传播，也因此加快了创新的速度；另外，互联网还创造了新的经济模式：人们愿意分享自己的知识、信息，来满足自己的精神层次需求。
全球合作
全球合作是大势所趋，这也是另一个将加速人类进步的因素之一。把精力放在把蛋糕做大上，而不是试图偷走别人的蛋糕。
综上所述，我们可以很自然地认为，这一趋势不仅会持续下去，而且还会加速和爆发。我们会不断创新，让生活变得更简单、更安全和更欢乐，朝着更接近乌托邦的方向发展。但面对这样的未来，我们大概会有什么样的长期目标驱动我们进步呢？
1.永生
人类想要实现永生的障碍很多，首先，目前人类的生物学寿命是有上限的，大约是150年。其次，还有众多的次生后果：当一个人有了几百年的寿命时，人的意识会变成什么样子？社会能否承载大量人口？经济会受到怎样的影响？
2.幸福
从某种程度讲，这个目标似乎比永生更难实现。幸福很难定义，因为它涉及很多不同的层面。在这里，暂且用“幸福”指代这个从纯粹的享乐主义到实现人生追求的多个维度的期望。
有几种方式可以让我们借助更先进的技术变得幸福，比如通过技术可以简单地控制我们大脑内的生物化学反应，从而让我们一直感觉幸福。或许你并不是一个单纯的享乐主义者，你更渴望有意义和成就感，但是试想一下，如果有一天，技术发展到能让你在模拟现实中实现对意义的追求呢？你是否会接受它们？
3.超凡
任何足够先进的技术都与魔法无异。除了探索更大的世界外，我们还可以扩展我们大脑的能力。比如提高智商、像蝙蝠一样听到超声波、借助嗅觉识别颜色，甚至获得隔空取物的能力。
二、滞托邦式（Stagtopian）
我们可以用“滞托邦式”（Stagtopian，stagnate＋utopian的合成词，意为“停滞不前的乌托邦”）来描述未来事物基本保持不变的情况。
这是科幻故事中绝对不会出现的情景——100年之后的世界和现在并没有太大差别。相对于我们最期待的理想结果来说，也算是次优的结果。但也意味着，前面所说的（比如永生、幸福、超凡）在滞托邦的世界里永远都不会实现。
想要定义“滞托邦”其实很难，从某种角度来说，这样的未来并不算坏，就只是和今天没什么太大差别而已，但这样的结果当然不是理想的。
不过，滞托邦并不意味着世界会一成不变，而是说我们在上一种可能中提到的指数级的增长不会发生了。某些事情必定会有所改善，比如贫困人口减少等等。在未来的未来，世界可能还会继续保持这个样子几个世纪甚至几千年，但终有一天人类会打破这种状况，恢复指数级的增长；但如果受限于物理规律或人类本身，我们也有可能永远没办法恢复。另外，滞托邦是种脆弱的平衡，也许被打破之后会迅速倒退，向坏的方向发展，或者也没有那么差，但至少是比当下糟糕。
我们习惯以为许多现象的发展规律是像指数函数一样的，但在现实世界并非如此。如果放远来看，这些现象更像是个S型函数，先是像指数函数一样快速增长，但速度逐渐减缓，最终达到饱和。
20世纪下半叶，我们目睹了许多领域的巨大进步。太空技术飞速发展。我们登上了月球，向火星发射了漫游车。同时，信息技术永远改变了我们工作、娱乐和互动的方式。你现在的智能手机甚至比第一次将人类送上月球的计算机还要强大好几个数量级。
近年来，我们的直观感受是，已经很少有十分轰动的进展了。人类50多年前就已经实现了登月，但现在月球基地连影子都还看不到。创新已经变得不再具有突破性，我们关注的是“从一到多”的改进，而不再是“从零到一”的突破。
直觉已经告诉我们，进展可能正在放缓，但直觉本身很容易带着偏见。首先，我们很难看到当下取得了多大的进步，通常需要过几十年才能意识到。其次，进步并不一定是平滑发展的。即使是指数型的趋势，仍然会有较快和较慢的时期。
说到底，我们无法判断进展是否真的在放缓，还是说发展只是遇到了暂时的挫折，或是现在的进展放缓其实是表征，背后暗藏着更大的系统性问题。下面不妨先来看看两种可以用来解释发展放缓的假说。
■高原假说
第一种假说是，我们已经取得了所有或几乎所有可以取得的突破。
尽管技术发展通常是指数级的，但它也是有周期的——令人难以置信的创新和明显停滞的年份会交替出现。目前来看，当下就是这样一个类似停滞的阶段，可能要等上几年甚至几十年才会出现下一个重大突破。
以人工智能为例，一方面，它已经有段时间没有真正的突破了（除了几个可能的例外，如生成式对抗网络GenerativeAdversarialNetworks）；另一方面，我们正在见证的许多“看起来”像是重大突破的进展其实也只是渐进式创新。之所以说这些属于渐进式创新，原因在于它们尽管成果惊人，但本身并不是任何范式转变的结果（其背后思考问题的逻辑并没有发生根本性的改变），相反，它们的出现仅仅是因为我们把训练、数据和神经网络架构做得更好了而已。
那么，我们是否真的达到了某个发展的高原，开始进入稳定甚至停滞发展的阶段，只能做些小打小闹的发明创新了呢？也许是，也许不是。
首先，即使假设我们的增长不再是指数级别，仅依靠线性式的推理发展，我们仍然可以期待在一个世纪内取得巨大的进步（直到发展饱和）。
其次，或许不是我们取得的突破性进展的数量在减少，而是我们的期望值变得太高。20世纪取得了异常丰富的突破性进展，但也有理由相信，这样的结果并非是重大突破本身综合加成，带来了爆发式的突破增长，而仅仅是随机的结果，这个世纪突破性进展发生得密集了一些而已。
当然，我们终将到达发展的真正高原期，但我不认为就是现在，因为我们的惯常思维，常常认为当下的发展已经开始停滞（事实却并非如此）。但其实，下一个重大突破密集爆发的时期正在到来。
■错位激励假说
第二种假说认为，虽然某种技术是可行的和有益的，但并不意味着它一定会被创造出来。
一个更重要的问题是，我们目前的激励机制可能已经不再有效了。进步不是凭空发生的。人们需要正确的激励，否则不会平白无故投入时间和资源。如果某种技术还没被我们开发出来，并不总是因为技术不可行，也有可能是因为我们缺乏对的激励措施——激励措施有时会与我们真正想要和需要的东西产生错位。比如，商业世界的激励是金钱，但现实中不同人群对激励的诉求会更加复杂。
激励错位的情况下，我们能期望的最佳结果当然就只有发展停滞了。事情进展可能会很顺利，但远未达到最理想的状态。这样的情况还能接受，但事情可能变得更糟。
三、反乌托邦式（TheDystopianScenario）
反乌托邦式的世界和乌托邦式的世界可能性一样大，甚至是更有可能的结果。每过一年，灭绝的概率就会增加一些，既是因为累积效应，也是因为新技术会带来新的风险。与技术进步一样，生存风险以指数函数的形式增加。当下的生活得到指数级的改善，未来以糟糕结局收场的方式也越来越多。
首先，让我们定义一下什么是糟糕结局。人类灭绝显然是一种，但它并不是唯一的糟糕收场方式。下面，我们不妨大胆设想100年后，世界从文明崩溃到人类灭绝所有糟糕情况发生的可能。
■生存风险
令人难以置信的是，我们用于应对人类生存风险的资源是如此之少。如果我们找不到适当的激励措施来减轻这些风险，我们最终可能会创造出一种类似超级智能的东西将我们消灭，这才是最重要、最被忽视的风险之一。超级智能、核战争、纳米技术只是人类存在风险的一些已知例子。一个世纪后，我们很有可能会发现一些新的风险。
■“美丽新世界”
假设我们设法避免了技术带来人类灭绝的风险，并朝着乌托邦的方向前进。我们又如何确定到时创造的乌托邦真的是理想中的乌托邦？换句话说，我们真的知道自己想要什么吗？
在奥尔德斯·赫胥黎的《美丽新世界》一书中，每个人都很快乐，每个人都能随时得到他们想要的东西。但它是一个反乌托邦的世界。
这部小说是众多对功利主义批判的经典作品之一，虽然写于1931年，但它与现代社会和未来的情景却有很多相似之处。功利主义在理论上是简单、直接、实用的。在实践中，我们不能把人类经验的复杂性概括为做更优选择的问题。
功利主义是一种道德哲学，它包括优化效用价值。它的首要问题是，优化方法需要一个目标函数，一个可被最大化的单一数值。
假设现实生活是一个优化问题，而且是多目标问题（即我们有许多东西都想最大化）。为简单起见，设想我们只想最大化两件事，比如“总体幸福”和“平均幸福”。
有时，对这两个目标中的一个进行优化也会（但不一定）改善另一个目标。例如，让一个人更幸福会同时增加总体幸福和平均幸福。但真实情况并不总是如此。
那要如何对总体幸福和平均幸福同时进行优化呢？把多目标问题变成单目标问题的一个简单方法是，通过对每个单独的函数进行加权来创建一个新的目标函数。但这其实不是一个好的解决方案，因为不同的目标函数衡量的是不同的东西，因此没有办法证明任何特定的权重选择就一定是最好的。
事实上，多目标问题是无解的，我们就是没办法同时优化总体幸福和平均幸福。
我们能做的最佳办法，是找出那些所有目标都共同达到相对更优的所有可能。我们之所以确认世界正在变得越来越好，是因为我们还能同时改进很多东西。例如，总体幸福和平均幸福都在上升。当然，我们最终会达到某个临界点，到那时，我们就只能优化单独的一件事，彼时必须做出妥协的选择。
当然，人类是超级复杂的，我们不能把问题简单地归结为总体幸福和平均幸福。除了幸福，我们还在乎很多其他的东西。就算我们只在乎幸福，我们又要怎么量化幸福呢？
结语
我们都不知道在什么程度上真正掌控着自己的命运。有时，历史似乎遵循的是一个任何人都无力改变的特定路径。只需要满足某些特定条件，事情就会朝着特定的方向发展，无论是好是坏。如果这种历史决定论是正确的，那么除了坦然接受历史的发展，我们几乎无能为力。但另一方面，我们也不能无视人的智慧和力量，任何人都有可能改变历史的进程。
也就是说，面对世界的发展，我们需要明确优先事项，战略性地重新配置资源，重新考虑激励措施。无论未来如何，每个人都可以而且必须在塑造它的过程中发挥作用，使我们的长期福祉最大化，痛苦最小化。
#指数级技术进步浪潮叠加袭来#
塑造我们未来的20个“元趋势”
这些元趋势包括人类寿命延长、智能经济蓬勃发展、人工智能与人类协作、城市化蜂窝农业和高带宽脑机接口……可能会彻底改变整个行业，重新定义未来一代的企业和当代挑战，并自下而上地改变我们的生活。
1．全球富裕度持续增加。中等收入人口持续增加，极端贫困人数持续下降。这一元趋势是由以下因素的融合驱动的：高带宽和低成本的通信、云上无处不在的人工智能、越来越多的人工智能辅助教育和人工智能驱动的医疗保健。
2．全球高速网络通信能够连接所有人和任何地方。这一元趋势是由以下方面的融合推动的：低成本太空发射、硬件进步、5G网络、人工智能、材料科学和不断增长的计算能力。
3．人类平均健康寿命将增加10年以上。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：基因组测序、CRISPR技术、人工智能、量子计算和细胞医学。
4．资本充裕的时代将见证加速创新。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：全球连通性、非物质化、非货币化。
5．增强现实和空间网络将实现无处不在的部署，消费者将在一个全新的智能、虚拟重叠的世界中全天玩耍、学习和购物。这一元趋势是由以下方面的融合推动的：硬件进步、5G网络、人工智能、材料科学和不断增长的计算能力。
6．万物智能，内嵌智能。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：人工智能、5G网络和更先进的传感器。
7．AI将实现人类大脑水平的智能。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：全球高带宽连接、神经网络和云计算。
8．AIaaS（AI即服务）崛起。在某些领域，与人工智能的合作甚至将成为一种要求。例如未来，在没有咨询AI的情况下做出某些诊断可能会被视为渎职。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：日益智能化的人工智能、全球高带宽连接、神经网络和云计算。
9．智能硬件成为你的“软件外壳”或“认知假肢”。帮你管理电子邮件、监测健康状况、了解你的偏好、预测你的需求和行为、为你购物等。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：日益智能化的人工智能、神经网络和云计算。
10.可再生能源成为能源消耗的主流。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：材料科学、硬件进步、人工智能/算法和改进的电池技术。
11.保险业从“风险后的恢复”向“风险的预防”转变。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：机器学习、无处不在的传感器、低成本的基因组测序和机器人技术，可在产生任何成本之前检测风险、预防灾难和保证安全。
12.自动驾驶汽车和飞行汽车将重新定义人类出行，很快将变得更快、更便宜，交通成本将下降3-4倍，改变房地产、金融、保险、材料经济和城市规划。你生活和工作的地方，以及你如何度过你的时间，都将被人类旅行的未来从根本上重塑。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：机器学习、传感器、材料科学、电池存储改进和无处不在的千兆连接。
13.按需生产和按需交付将催生“即时物联网经济”。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：网络、3D打印、机器人技术和人工智能。
14.随时随地感知和了解任何事物的能力。我们正在迅速接近一个传感器的时代，全球成像卫星、无人机、自动驾驶汽车激光雷达和AR头戴盔都是全球传感器矩阵的一部分。在这样的未来里，重要的不是“你知道什么”，而是“你提出问题的质量”。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：地面、大气和太空传感器，庞大的数据网络，5G通信网络，下一代Wi-Fi和机器学习。
15.AI改变消费。我们开始信任并依赖AI来做出大部分购买决定，因此，通常会争夺您的注意力（无论是在超级碗还是通过搜索引擎）的广告行业将很难影响你的AI。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：机器学习、传感器、增强现实和5G/网络。
16.细胞农业从实验室进入生活。将能在任何地方按需生产牛肉、鸡肉和鱼。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：生物技术、材料科学、机器学习和农业技术。
17.高带宽脑机接口（BCI）将上线供公众使用。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：材料科学、人工智能/机器学习和机器人技术。
18.虚拟现实技术改变零售业以及教育的未来。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：VR、机器学习和高带宽网络。
19.更加关注可持续性和环境。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：材料科学、人工智能、CRISPR、数字生物学和宽带网络。
20.CRISPR和基因疗法将有助于治愈疾病。这一元趋势是由以下方面的融合驱动的：各种生物技术（CRISPR、基因治疗）、基因组测序和人工智能。