人工智能时代(txt+pdf+epub+mobi电子书下载)
人工智能时代(txt+pdf+epub+mobi电子书下载)发布时间：2021-07-1319:28:58
点击下载作者：杰瑞·卡普兰
出版社：浙江人民出版社
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人工智能时代试读：前言
不优雅转型，则遍体鳞伤
我是一个乐观主义者，但却不是天生的。
苏联在1957年发射了第一颗人造地球卫星之后，美国似乎受到了羞辱，联邦政府随即决定把科学教育列为国家的首要任务。当“冷战”达到高潮时，时任参议员的约翰·肯尼迪（JohnF.Kennedy）把缩小“导弹力量差距”作为他竞选总统的核心政策。谁都想在那场刚刚爆发的军备竞赛中取得领先地位。
当时，很多像我这样的年轻人都推崇理想主义，把科技创新赞美为通往永恒和平与繁荣的必经之路。各种传奇故事和奇异冒险应运而生，人们热衷于阅读那些讲述如何用宇宙飞船和激光枪拯救世界、赢得美人的故事。
我10岁时，我家搬到了纽约，这个城市对我来说就像是《绿野仙踪》中的奥兹国，而1964年的世界博览会在我眼中就是“绿宝石城”。只要我的便士乐福鞋[1]里面还装有两美分，就足够让我从中央车站坐地铁去观看像巨型地球仪、单轨铁路这样的未来奇观。我还可以去通用电气的“进步之城”，那里的迪士尼电子动物机器人会在欢乐和谐的气氛中欢呼“美好的未来”。[2]
科幻小说的世界伴随着我一起成长。当我在苦学微积分和立体几何时，电影《星际迷航》（StarTrek）[3]带给我安慰和鼓励——柯克船长的SAT成绩肯定不错；而《2001：太空漫游》（2001：ASpaceOdyssey）又带领我达到了另一个层次，我得以偷窥人类的最终命运。我为《2001：太空漫游》中拥有强人工智能的超级计算机HAL9000的红色光晕所着迷，从而也引领我走上了人工智能的研究道路。
10年之后，我相继获得了芝加哥大学历史与科学哲学的学士学位以及宾夕法尼亚大学的计算机科学博士学位，随后我去往斯坦福大学人工智能实验室（StanfordArticialIntelligenceLab,SAIL）做研究。
我感觉自己仿佛到了极乐天堂。斯坦福大学人工智能实验室充满了不修边幅的天才和古灵精怪的奇人，似乎要坍塌的实验室坐落于斯坦福大学校园西侧一座孤独的小山顶上。休息时，奇特的电子音乐会充斥于大厅之中，机器人偶尔会毫无目的地在停车场游荡；逻辑学家和哲学家们争论着机器是否可以有思想。约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）——实验室的建立者、“人工智能”（AI）概念的联合提出者，在大厅中漫步，一边还轻抚着自己的胡须。这个半圆结构中的一大片空地似乎正在等待着和先进的地外文明进行第一次接触。
但是即使在天堂，居民们也会焦躁不安。硅谷发出了诱人的呼唤——你既有机会改变世界，还能变得更加富有。我们曾经为建设项目而急切地搜寻研究经费；而现在一种新型投资——风投，带着大把资金出现了。
30年过去了，在我经历了几家创业公司之后，终于决定抑制自己的创业热情，准备退休。但是，我发现自己并没有真正准备好，还不能平静地开始老年生活。机会为我开启了一扇崭新的门：我被邀请回斯坦福大学人工智能实验室。只是这次，我是作为一位白发航海家，向他们传授在危险的商业海洋中驰骋的技巧。
让我惊讶的是，实验室已经变得完全不同了。实验室里的人虽然依旧聪明且充满热情，但是那种共同的使命感已经消失了。这个领域已经细化为一系列学科，跨专业的对话变得更加困难。很多人都专注于自己领域内的下一个突破，但是我担心他们已经失去了更加广阔的视野。这个领域的最初目标——探索智能最基础的本质并以电子形式复制它，已经让位给了优雅的算法和精彩的演示。
为了重燃实验室最原始的精神，我提出要教授一门名为“人工智能的历史和哲学”的课程。当我开始深入研究这一主题时，我警觉地注意到，有些严肃的问题已然呼之欲出。在看了那么多电影之后，我深知大团圆结局并不多见。最近这个领域有了足以震惊世界的新进展，这将会给社会造成重大的影响。但是我们是会优雅地完成这次转型，还是会在这个过程中变得遍体鳞伤？我并不确定。机器很聪明，有一天它们会“起义”吗？机器真的是人类未来的大敌吗？扫码关注“庐客汇”，回复“人工智能时代”，观看杰瑞·卡普兰录制的独家视频。斯坦福大学人工智能实验室里聪明而专注的人们以及他们遍布在世界各地的大学、研究中心、公司的同事们——正在解决意义等同于“曼哈顿计划”的21世纪难题。就像这个绝密计划中负责制造原子弹的工作人员一样，只有少数人清楚他们所从事的工作所具有的巨大能量，这种能量有可能会改变千家万户的生活，甚至还会改变我们对自身的认识以及我们在宇宙中的地位。制造一个能够阅读名字和地址、能在走廊投递邮件的可爱机器人是一回事。但是要制造出在能力上不断升级的机器人则是另一回事，这样的技术可以帮我们运营农场、管理养老金、雇用和解雇工人、选择阅读什么样的新闻、过滤我们的通话发现危险信息，甚至为我们冲锋陷阵。
当然可以，但这些只是科幻小说中的场景。我们在几十年前就看过这样的电影，不过在现实生活中却从没发生过什么可怕的事。现在又有什么大不了的呢？为何要大惊小怪？
引言
欢迎来到未来
机器是否能思考，与潜水艇是否能游泳的问题很像。
艾兹格·迪科斯彻
EdsgerDijkstra，计算机科学家
经过50年的努力和投入数十亿美元的研究经费后，我们似乎快要破解出人工智能的密码了。但事实上，人工智能和人类智能并不相同，至少现在看起来是这样。不过没关系，用计算机科学家艾兹格·迪科斯彻的话说就是：“机器是否能思考，与潜水艇是否能游泳的问题很像。”帮你寻找约会对象的网站和帮你割草的机器人，它们的做法是否和你一样并不重要，却会以你永远都无法达到的速度、准确度以及更低的成本来完成这些工作。
计算机技术的加速发展推动了机器人、感知以及机器学习领域的进步，这些成果让新一代系统可以匹敌甚至超越人类的能力。这些发展很有可能会开辟出一个前所未有的繁荣而安逸的新时代，但是转换过程可能会很长，也很粗暴。如果我们不对经济系统和调控政策加以调整的话，就可能会陷入无止境的社会动荡之中。
警报随处可见。现代发达世界的两大灾难——持续性失业和不断加剧的收入失衡，让我们的社会承受着折磨，甚至在经济持续发展时也不例外。如果对这些现象置若罔闻，我们可能会在越来越舒适和富有的背景下看到大范围贫困的发生。我写作本书的目标是，作为向导，带你领略促成这场转变的科技进步，为你展现这场变革将要带给社会的挑战。我还会提出一些自由市场的解决方案，这些方法可以在推动进步的同时减少政府对我们生活的干预。
智能正在解放你的双手
人工智能领域的研究在两个方向上有所突破。第一类新系统已经进入应用阶段，它们从经验中学习。但是和人类不同，人类所能吸收的经验被广度和规模所限，而这些系统却能够以极高的速度检查有意义的海量样本。它们不仅能理解我们所熟悉的视觉、听觉以及书面信息，还能理解那些我们并不熟悉的“穿行”在电脑和网络中的数据。想象一下，如果你能用上千只眼睛看，能听到遥远之处的声音，还能阅读所有已出版的内容，那你将会变得多么聪明！你便可以在闲暇时品味和细思这个世界，然后就会知道这些系统是如何感受它们的环境的了。
我们从越来越多的传感器（sensors，如监测空气质量、交通流量、海浪波高等）上积累数据，我们自身的电子足迹（如网络搜索、博文记录、信用卡交易记录）也会越来越广，这些系统可以从中掌握人类大脑无法企及的模式和见解。你可能会认为它们展示出了超人的智力，但这绝对是误解——至少在可以预见的未来，因为这些机器没有意识、无法反思，不会展示出丝毫的独立意愿或个人诉求。换句话说，它们没有思想。它们在某些方面极其擅长，但是我们并不完全理解它们是如何完成这些任务的。在大多数情况下，这是因为对于像我们这样简单的生物来说，根本没有能让我们理解的解释。
这个领域的研究并没有一个被广泛接受的名字。根据研究的重点和方法，研究者们将其称为机器学习、神经网络、大数据、认知系统或者遗传算法，等等。我根据这种产品的一般性目标，将其称为“合成智能”（syntheticintellects）。
合成智能不是通过传统意义上的编程得到的。你从各种各样、越来越多的工具和模块中拼凑素材、建立目标，把它们指向一系列实例，然后将其解放。最终系统会变成什么样并不可预见，且结果不受其创造者控制。很快，合成智能对你的了解程度会超过你的母亲，对你行为的预测会比你自己还准，还能警告你那些无法察觉的危险。我将会详细地描述合成智能的工作方式，并且告诉你这些系统为什么能超越我们对计算机的一般理解。
第二类新系统来自传感器和执行器（actuators）的结合。它们可以看、听、感觉，还能和其所在的环境进行互动。当传感器和执行器相结合时，你会把这种系统视为“机器人”，但是把两者放进同一个物理容器中并不是必要的。事实上，在多数情况下，这么做的结果也并不理想。传感器可以散落在某种环境中，比如路灯上或智能手机里，而传感器的观察端则会被收集和存储在某个遥远的服务器集群上，这个集群会利用这些信息制订计划。这个计划可能会被直接执行（比如通过控制远程设备）或者被间接执行（比如哄骗你作出某些其期望的举动）。通常来说，这些举动的结果马上会被感知到，然后系统会对计划进行持续修正，就像你利用手捡起物体时所表现出的那样。
当你听从导航仪的指导时，就身处这样一个系统中，这个监控你位置和速度（通常通过GPS）的程序指挥着你。它把你和其他驾驶员的信息汇总起来探测交通状况，也会利用这些信息为你以及其他人制定更高效的行车路线。
也许这类系统越是强大，就越会让人觉得简单，因为它们完成的是人们习以为常的任务。虽然这些系统缺少常识和一般性的智力，但是它们能毫不疲倦地在混乱而多变的环境中完成种类庞杂的工作。
到目前为止，常见的所谓自动化多指把用于特殊目的的机器集中在工厂车间，以从事重复性的单一任务，而且这些机器的周遭环境也是为它们而设计的。与之相反的是，新系统会在外执行任务，它们会种田、粉刷房屋、清洗人行道、洗衣服和叠衣服。它们可能会和人类工人一起在音乐厅铺设管道、和农民一起收割庄稼、和工人一起建造房屋，或者它们可能会被单独分配到危险或人类不可接近的环境中去救火、检查危险的桥梁、在海底开矿或者在战场上作战。我把这些系统称为“人造劳动者”（forgedlabors）。
当然，这两类系统——合成智能和人造劳动者，可以共同协作完成需要高级知识和技巧的物理任务，比如修车、做手术以及烹饪美食。
原则上说，这些新系统不仅会把你从痛苦的杂务中解脱出来，还会让你变得更高效，当然，前提是你能够负担得起这些系统。定制的电子智能体（electronicagent）可以将你的个人利益最大化，在谈判中代表你，还可以教你微积分——但不是所有这些系统都会为你工作。
人类很容易被眼前的利益所欺骗。具有先见之明的思想家杰伦·拉尼尔（JaronLanier）把这种系统称为“海妖服务器”（sirenservers），它会根据你的意愿为你量身定制短期激励，劝你去做一些并不符合你长期利益的事。[1]冲动消费和快速送达所带来的无法抗拒的诱惑可能会蒙蔽你的双眼，让你看不清它对你所珍视的生活方式造成的缓慢而具有毁灭性的影响。你可以今天晚上就在网上购买一个电饭煲，明天就会送到，但是其中的价值并不包括你家附近慢慢关闭的商店和你正要失业的邻居。
让这些系统推荐你该听的音乐或者推荐你该买的牙刷是一回事，但是当我们允许它们自发行动的时候情况就完全不一样了。因为它们的反应时间是我们几乎无法感知的，所以在掌握了人类无法理解和掌控的海量数据之后，它们就可以在转瞬间造成人类无法想象的灾难——关闭电力网、让所有飞机停止起飞、取消上百万张信用卡。
你可能很奇怪为什么会有人制造出这样可怕的系统。谨慎起见，为了防止少数事件的发生，比如重要输电线路中两个或以上的位置同时短路，我们有必要设计出保障措施。不知为何，这些百年一遇的灾难性事件似乎总是以一种令人担忧的规律出现。当问题出现时，人类在紧急情况下根本没有时间作出任何反应，因为毫不夸张地说，损失已经在瞬息之间形成了。想象一个令人恐惧的场景，核导弹发射之后我们至少还有几分钟时间可以想想对策，但是对核电站的网络攻击却可以在一瞬间瓦解其控制系统。所以我们别无选择，只能相信机器会保护我们。
在狂放不羁的网络空间里，你都无法知道两个或更多有着相反目的的自主系统何时会相遇。它们之间争斗的规模和速度堪比自然灾害。这不是假想——这样的事情已经发生了，而且后果相当惨烈。
2010年5月6日，证券市场莫名其妙地跌了9个百分点（道琼斯工业平均指数的1000点），大部分下跌过程是在几分钟内完成的。1万亿美元的资产价值暂时蒸发了，上百万工人的养老金和其他很多类似资金也包括在了其中。证券交易所的股票交易经纪人无法相信这一事实。
美国证券交易委员会（SEC）花了近6个月的时间才弄明白究竟发生了什么，然而答案并没有给人丝毫慰藉：代表各自所有者买卖股票的计算机程序在互相竞争的过程中失控了。在被称为高频交易的神秘世界里，这些系统不仅“收割”时隐时现的小型获利机会，还会探测和利用彼此的交易策略。[2]
就连这些“电子老千”的创造者们都无法预测他们的程序对彼此的影响。设计者通过历史数据来建立和测试这些复杂的模型，所以这些程序无法预测同等能力的反对势力何时出现以及它们的行为。看起来，随机发生的诸神之战撼动了金融系统的基石——人们对其公平性和稳定性的信任。经济学家给这个奇怪的新现象起了个谦逊的名字“系统性风险”（systemicrisk），听起来就像只要来一剂叫作“监督管理”的良药再好好睡上一晚，问题就会消失一样。
看不见的威胁，更致命
但是问题的核心原因却更加凶险——隐形的电子智能体正不断涌现出来，它们代表着所有者的狭隘私利，并以此为原则采取行动，除此之外它们并不关心对其他人造成的任何影响。因为这些智能体隐秘而无形，我们无法感知它们的存在，也不能理解它们的能力。可能遇到机器人抢劫犯都比这些隐形的电子智能体要好——至少我们能看见它们什么时候出现、什么时候逃跑。
2010年的“闪电崩盘”（FlashCrash）可能引起了管理者的注意，但是却没有减缓类似技术在各行各业中的应用。任何时候，只要你买东西、访问网站或者发表评论，都有一支由电子智能体组成的雇佣军在暗处“观察”着你。一个行业因此应运而生：它专注于把程序和数据形式的武器卖给胆子够大的公司，这些公司利用这样的武器进行无休止的混战。之后，我会详细地描述一个这样的竞技场：每当你加载一个网页时，背后就上演了这种蔚为壮观的群集大战，争夺着为你展示广告的权利。
强大的自主智能体的出现引发了严肃的伦理问题。大多数我们分配资源的方式遵循了一种不必言说的社会规范。例如，镇里的规定允许我在家附近停车两个小时以内，因为太频繁地挪车对我来说可能不太方便。但是如果我的车可以自动变换车位呢？我的私人机器人有权在电影院替我排队吗？
自动驾驶汽车可能在几年内就会大范围投入使用，但同时也会引发一些严肃的问题。这些精巧的机器需要在刹那间作出关乎是非对错的决定，而这些伦理问题已经困扰了思想家们上千年。想象一下，如果我的车正要经过一座狭窄的桥，而桥的另一端开来一辆载满儿童的校车。这座桥无法同时容纳这两辆车，为了避免两辆车同时被毁掉，必须有一辆车掉下桥去。我会买一辆愿意牺牲我而拯救孩子们的车吗？激进的风格会成为自动驾驶汽车的卖点吗？类似的道德困境不再只局限于哲学家的沉思，我们的法律马上也会面临这样的问题。
未来的矛盾来自资产与人
随着合成智能和人造劳动者作为我们的个人智能体的出现，大量现实问题也产生了。
·如果机器人也算顾客的话，那么“每位顾客一个”该怎么说？如果我拥有一队机器人呢？
·我的电子助手能帮我撒谎吗？
·如果我让自己的机器人在感恩节晚餐时给我未成年的女儿上酒，机器人是不是应该举报我？
·如果一个遛狗机器人仅仅因为遵守“切勿践踏草坪”的牌子，而没有成功避免狗咬伤你的孩子，你会作何感想？
·如果你心脏病发作，而你的自动驾驶汽车却拒绝加速乃至超速把你送到医院，你该怎么办？
虽然社会在制定法律和规定时默认人们偶尔可以实施一定的个人自由裁量权，但在人工智能时代，我们的制度很快就必须要面临一个问题，即如何用全新的方式去平衡个人的需求和更广泛的社会利益。
所有这些问题与新系统即将造成的经济危机比起来，不值一提。今天，大部分蓝领工作和白领工作很快就要分别受到人造劳动者和合成智能的威胁。包罗万象的体力或脑力劳动很容易会被新型设备和程序所取代。为什么雇主要雇用你，而不去买个机器？
我们马上就会发现，马克思是对的：资本（其利益由管理者操纵）和劳动力之间的矛盾不可避免，而最终失败的则是工人。但他并不认同“我们所有人都是工人”的观点，比如经理、医生以及大学教授。作为一位经济学家，马克思在还没有想到人造劳动者的时候，就理解了工业自动化会用资本取代劳动力。但是他无法预见的是，合成智能也能用资本来取代人的头脑。所以他描述的低收入工人和高收入管理者之间的矛盾（人对抗人）并没有切中问题的要害。真正的问题在于，富人仅仅需要不多的人（如果还需要的话）来为其工作。
虽然听起来很奇怪，但是未来的矛盾来自资产和人，因为我们通过创造而积累的资源并没有什么建设性的用途，或者并没有被应用到生产上。可能只有所谓的1%的人会成为今天这些趋势的受益者，但是如果不对这些拥有资产的人或物设置预警的话，很有可能这仅有的1%也将会缩水到0，就像是古埃及的金字塔一样，抽光整个社会的资源仅仅是为了个人统治者的妄想而服务。要想管控今天我们所了解的经济是极其困难的，可是这样的经济极有可能会在没有人类的情况下自我推动前进，于是更多人被推下了船。最后一个被驱逐下船的人会关灯吗？没关系——灯自己会关的。
失业与经济失调，科技进步的阴暗面
还有更大的危险。当我们想到人工智能时，容易在脑中想象到一幅画面，要么到处都是温顺的仆人，要么到处充满了恶毒的主人（你选哪一种），或者是埋在防御性碉堡中的巨型计算机大脑。没有什么能像面目狰狞的半机械人那样惹你生气了！但这只是我们拟人化的偏见，不胜枚举的好莱坞电影误导了我们。真正的危险来自像成群的昆虫一样、由分散式的小型人造劳动者组成的军队，以及存在于云端远程服务器中没有实体的合成智能。人们很难为自己无法看见或感受到的威胁而担心。工业革命早期的卢德派[4]至少还可以毁掉夺走他们工作的织布机，但是你如何才能回击一个手机应用呢？智能洞察
现代政策制定者们正在为长期失业和经济失调的根本原因而发愁，但是可以肯定的是，这种现象背后有一个至今还没有得到充分重视的原因，那就是加速的科技进步。信息科技的进步已经在疯狂地割据实业公司、抢夺个人的工作，这种速度远远超出了劳动力市场的适应能力，而且情况还会越来越糟。资本正在以一种全新的方式取代劳动力，并且新财富正在被不合比例地分配给已经富裕的人。
通常，对这种现象的反驳是：提高的生产力会增加财富，并让所有人都水涨船高地跟着受益，而且新的工作会涌现出来，用来满足我们增长的欲望和需求。对于总体和平均情况来说确实如此。但是如果你想得更深，就会发现这并不意味着我们会过得更好。
对于劳动力市场和全球变暖来说，事实不是最重要的，节奏才是。现在的工人可能既没有时间也没有机会来掌握这些新岗位所需的技能。如果只有一小撮超级富有的寡头拿走了大多数的财富，而其他人的生活则相对贫困的话，那么平均收入就没有任何意义。如果财富增加会让水涨船高，但也不过是抬高所有的游艇，湮没所有的小船。
为了重新解构这场进行中的政策辩论，在第1章我将向你展示必要的基础概念。同时为了揭示和剖析这种看似神秘的魔法，我会解释为什么你对计算机的大部分看法都是错误的。如果你不知道现在正在发生着什么，也就无法完全理解在未来很有可能会发生的事。接下来我会针对那些最严重的问题给出切实的解决方案，比如我们如何延伸法律系统才能对自治系统进行管理和行为追责。
但是到目前为止，经济后果才是我们即将面对的最严重的问题。一个简单而明显的解决方案就是在富人和穷人之间重新分配财富，但是这在现今的政治环境中是不可能的；而且这样的方式也没有解决问题的根本，就像是为了防止沸腾而在锅里乱搅一样。我会提供一种可以应用于自由市场解决方案的替代框架，从而解决我们制造的内在结构性问题。
未来的工作没有雇用
失业将会成为一个严重的问题——但是令人惊奇的是，失业的原因并不是因为缺少工作机会。真正的问题在于，完成工作所需的技能会快速发展，如果劳动力的培训方式没有重大改变的话，那么技术改变的速度会远远超过劳动者的适应能力。我们现在的教育和工作的顺序系统——先上学、然后找工作，曾经没什么问题，那时候为了谋生，你在整个工作生涯中只需要重复做差不多的事情就可以了。
但是在未来，这么做可不行。HUMANSNEEDNOTAPPLY人工智能的未来抵押你未来的劳动力
未来工作的本质变化得非常快，就在你觉得自己走在前面的时候，其实你掌握的技术可能已经被淘汰了。我们现今的职业培训系统在很大程度上仍然是古老的学徒制和契约性的劳役，这样的系统需要重大的现代化改革。为了应对这个问题我将提出一种新型金融工具，“工作抵押”（jobmortgage），这种抵押由你的未来劳动力（挣取的收入）作专有担保，就像是你的住房抵押是由你的财产专有担保一样。没有工作怎么办？工资会在一段合理的宽限期之后暂时停发，直到你找到下一份工作。
在这个系统中，雇主和学校就有了动力用新的方式合作。如果你具有特定的技能，雇主会发出没有约束力的雇用意向书，如果他们最终雇用了你，就会获得一定的税收减免。这些意向书对于工作抵押出借方也具有同样的意义，就像是房产评估对于房屋抵押放贷人的意义一样。培训机构需要根据赞助雇主的特定要求来制定课程表，这样做既是为了贷款条件，也是为了让学生报名。如果有人给你开出更好的工作条件，你就不会提前接受其他特定的工作，但是至少你可以欣慰地知道你掌握的技能在市场上是受重视的。作为结果，这样的体制还会向劳动市场引入新型的反馈机制和流动资产，而自由市场的规则会将其贯彻始终。
人人股东时代
我们面对的最大的社会挑战在于如何在不断增长的收入不平衡中取得控制权。我会提出一种客观的、受到政府认证的公司所有制方式，我将这种方式称为公共利益指数（publicbenefitindex,PBI），该指数作为各种项目的基础会让社会更平稳地前进。能够通过公司成功而受益的股东数量将决定公司的赋税，在以资产为基础的经济中我们可以将赋税水平倾向于有广大公众参与的公司。但是对于普通人来说，哪有钱来购买资产呢？首先，他们拥有的比你想象的要多，他们有养老基金和社会保险——只是他们自己不知道，因为一个由受托人组成的不透明系统代替他们管理着财富。我们需要提高这一系统的能见度，让人们对自己的储蓄金拥有更大的控制权，并以激励的方式把资产导向高PBI的公司。这样做还有一个附带的好处：社会稳定。如果人们知道自己就是本地百货商场的股东的话，那么想要在这些地方闹事和抢劫的冲动将会大大降低。
我们不需要劫富济贫，因为经济不是一成不变的；经济一直在扩张，而且其发展速度很有可能会加快。所以我们需要做的仅仅是把未来发展的收益分配得更加广泛，而问题最终会慢慢消失。根据PBI精心设计的税收鼓励项目、组合透明度以及增加的个人资产调配控制，我们将获得一种在财富越来越集中的浪潮中避免翻船的方法。
未来是《星际迷航》，而不是《终结者》
那么我们选择的领导者为什么不能更好地评估现状从而采取正确的行动呢？因为当你看不见时就无法驾驭，当你无法发声时就无法讨论。随着科技发展，未来可能会出现各种情况，而现在我们的公共讨论缺乏能够准确描述这些场景的概念和模型，更别说找到合理的解决方案。
让一切顺其自然——就像18世纪晚期和19世纪早期工业革命时期的做法，这是一场危险的赌博。虽然人均收入会大幅度增加，但是在经济转型的持续期，这样的改变会造成数不尽的人类磨难。我们可以忽略即将来临的风暴，因为最终一切都会好起来，但是在到达“最终”之前还有很长一段时间。如果现在我们没有远见，也不采取任何行动的话，那么我们可能会在接下来的半个世纪或更长时间内用贫穷和不平等惩罚自己的子孙后代，只有为数不多的幸运儿能够幸免。大家都喜欢玩彩票——直到失败者出现。我们不能在无所作为的情况下坐等输赢结果。
硅谷创业者的圣杯就是对所有行业进行破坏——要想挣大钱就得这么做。亚马逊垄断了书籍零售市场，Uber重击了出租车行业，Pandora取代了收音机。几乎没有人会注意到随之而来的对于生计和资产的破坏，因为没人有动力去关注。而实验室酝酿的新技术正在让世界各地的投资者兴奋起来。
本书的目的就是帮助你运用知识工具、道德基础以及心理架构来武装自己，从而成功地在这些挑战中生存。无论我们最终是会变成愿意用最后一毛钱赌出一片未来的绝望乞丐，还是会变成为自己创造而生的自由思想艺术家、运动员与学者，任何结果都和我们在未来10年或20年内将要实施的公共政策有很大关系。
当然，很多天才和有思想的人已经为最近的科技发展带来的风险敲响了警钟。有些人通过生动的故事来表达[3]；还有一些人通过经济学家的分析技巧来实施影响[4]；而我的目的则是在这场越来越壮大的合唱中加入不同的声音，提供一位科技创业者的见解。
虽然灾难连连，但我仍然是一个乐观主义者。我相信我们能够编织出一个永远和平和无限繁荣的未来。我真心相信世界会成为《星际迷航》，而不是《终结者》[5]。最终，这场新技术带来的海啸会在一个无与伦比的时代中掠过，这个时代自由、便捷、快乐。但是如果我们不紧紧握住方向盘，旅程必定将充满艰辛。
欢迎来到未来，而未来来自过去。第一部分HUMANSNEEDNOTAPPLY人工智能时代大冲击AGuidetoWealthandWorkintheAgeofArtificialIntelligence01.从“仆人”到“颠覆者”，人工智能的反叛人工智能时代已经来临
给计算机以数据，够它用一毫秒；授计算机以搜索，够它用一辈子。
1960年，IBM意识到了自己的问题。4年之前，在1956年夏天的一场大会上，一群顶尖学者汇聚在一起讨论如何制造一台“模拟人类各方面智能”的机器。这些年轻气盛的科学家们耗时两个月时间，在雄伟的佐治亚尖塔和郁郁葱葱的达特茅斯学院花园里进行头脑风暴。这次活动的组织者曾大胆预言：“如果我们精心挑选出一组科学家在一个夏天内通力合作，至少一个关于计算的问题将会获得重大推进。”[1]他们达成共识的事儿也许不多，但是通过此次活动，他们却一致认可了“人工智能”这一概念，其中一位提出者正是活动的主持人——数学家约翰·麦卡锡。这真是个性急的年代！IBM顺从的机械仆人
在这场严肃的讨论中，似乎没有几个人注意到大会乐观的目标完全没有达成。但是这并没有打击到他们表达自己对新生领域的热情。他们的预言很快就被以大众兴趣为导向的出版物如《科学美国人》和《纽约时报》等选作头条新闻。[2]
大会组织者之一的纳撒尼尔·罗切斯特（NathanielRochester）同时也是IBM沃森研究中心（WatsonResearchLab）的明星研究员，他被发掘为IBM初期人工智能研究的领导者。但是随着他的团队在计算机程序上的研究（即下象棋和证明数学定理的程序）公诸于世，投诉的声音开始在一个谁也没有想到的领域出现了。
传说中的IBM明星销售团队关注的唯一重点是把最新的数据处理设备卖给产业界和政府。销售人员因为其好胜的策略和能够平息所有异议而出名，而这样的销售团队在给IBM总部的报告中说，其他公司的决策者们对于在人工智能上投入的努力能走多远疑虑重重。取代备忘录和寄送账单的低级办事员是一回事，但当IBM推荐给经理和主管们的计算机可能有一天会威胁他们自己的工作时，就是另一回事了。
为了迎接这次挑战，IBM的内部报告建议公司应该停止所有关于人工智能的研究，同时关闭罗切斯特的新部门。[3]可能也同样是为自己的工作而担心，所以IBM的管理成员不仅实施了这些建议，还给自己的销售人员传授了一句简单的回应：“计算机只能按照编好的程序工作。”[4]
这句简单直接的话是半个世纪内传播最广的文化模因之一。在世界范围内，IBM在装有特殊空调的“计算机室”的活动地板上安装了“潘多拉的魔盒”，而这句话巧妙地去除了人们对于神秘而多彩的魔盒的担心。没有什么可怕的：这些电子大脑只是顺从的机械仆人，它们会盲目地听从你的指挥！
程序员以顺序、按部就班的处理方式工作，他们把问题分解成更加容易管理的部分（即“结构化编程”），从而让问题更容易得到解决，可能在今天也是这样。计算机曾经是一种单片电路设备，它从有限的内存中加载数据。把两台计算机连起来，也即网络，是闻所未闻的事情，更别说接入在别处产生和储存的大量信息了。大部分程序可以被形容为“做这个，然后做那个”指令的顺序事件。反反复复。计算机可以自动成为一个专家吗
虽然这个领域的目标很崇高，但是那时的人工智能程序加固了这种范式。跟随着创始人指定的方向，人工智能早期的很多努力都专注于通过把逻辑公理串起来从而获得结论，这是一种数学形式的证明。其结果就是，引人关注的领域通常都从属于逻辑分析、规划、定理证明以及解决谜题。这些“玩具”问题的另外一个优势在于，它们并不需要接入大量来自真实世界的杂乱数据。几乎可以确定的是，在当时，这样的数据压根儿就不存在。
在当时的背景下，这些努力可能曾经被看作扩展计算机用途的下一个里程碑。最初我们对于机器的构想是一般用途的计算器，比如在第二次世界大战期间以军事目的构建的弹道学表；IBM已经成功地偃武修文，不仅把类似的技术应用到了数字上，同时也用在了处理字母、词语以及文件上。人工智能研究者只是进一步把可以被处理的数据类别扩展到任何类型的符号上，这类符号包括早已存在的符号，也包括因为特殊目的而新发明的符号，比如下象棋。最终，这种风格的人工智能被归纳为符号系统法（thesymbolicsystemsapproach）。
但是早期的人工智能研究者很快就遇到了一个问题：计算机似乎没有强大到可以完成很多有趣的任务。研究计算理论神秘领域的形式主义者认为，建造更快的计算机并不会解决这个问题。无论计算机有多快，它也无法驯服所谓的“组合爆炸”（combinatorialexplosion）问题。用按部就班的分析方式解决真实世界的问题时，总会遇到精疲力竭的情况，就像是一座城市的大片土地上都在大兴土木的时候，城市的供水水压自然就会下降。想象一下，如果你想找到从旧金山到纽约的最短行车路线，而你的方法是测量每一条你可能会走的路，那么你也许就没法出发了。甚至在今天，现代的地图App也不是用这种方式给你导航的，可能你也已经注意到了，这些App给你指的路有时并不是效率最高的。
接下来几十年的人工智能研究可以被形容为对于逻辑合理的问题的处理，随着问题变得越来越复杂，编程的方法很快就变得过时了。很多努力都转向了启发法（heuristics）研究，这种方法可以被粗略地解释成把问题减小到可管理程度的“经验法则”。基本上，你需要在可用计算能力的范围内尽量多地寻找答案，但是当情况变得严峻时，你需要根据法则来绕过那些浪费时间的无用备选方案。这个过程被称为“修剪搜索空间”（pruningthesearchspace）。
阶段性的辩论爆发了，争论的重点在于这些程序中的智能究竟存在于哪里。“启发编程”的研究者们很快就意识到，重点并不在于对答案的机械搜索，也不在于把逻辑命题串起来的过程，而在于用于修剪搜索空间的规则。
大多数规则来自问题所属领域的专家，比如象棋大师或者医生。专门采访专家并把专家的技能融入到人工智能程序的程序员被称为“知识工程师”（knowledgeengineers），最终生成的程序被称为“专家系统”（expertsystems）。这些程序肯定是朝正确的方向又进了一步，但是很少有程序能够解决真实世界的现实问题。
所以这自然就会产生一个疑问：专业的本质是什么？专业从何而来，计算机程序可以自动成为一个专家吗？显而易见的答案就是，你需要大量的练习以及很多和相关案例接触的机会。一个成熟的赛车手并不是生来就具有把汽车开到极限速度的能力，艺术大师也并不是抱着小提琴出生的。但是，你如何才能让计算机程序从经验中学习呢？神经网络，让计算机模拟人脑
一小组边缘人工智能研究者从一开始就认为模仿人类大脑功能可能才是最好的方法。他们认识到“做这个，然后做那个”并不是为计算机编程的唯一方式，而且大脑似乎采取了一种虽然不同，但是更加灵活的方法。问题在于，我们对于大脑知之甚少。另外，大脑中还包含很多以复杂方式连接的细胞，这些细胞被称为神经元，它们彼此之间交换着化学信号和电信号。
研究者们在计算机上模拟了这种结构，至少是以一种非常基本的形式。他们把同一个程序复制了很多份，以模拟神经元的结构：神经元会接收一束输入信号，同时也制造一个输出信号，再重复这个循环。研究者们用这些程序组成不同的网络层，把底层的输出接入到高层的输入。这些连接经常都用数字表示权重，0可能意味着没有连接，而100则意味着强连接。这些程序的精髓在于其自动调整权重的方式，程序会根据出现在网络底层输入端的示例数据而作出调整。研究者只需要提供尽可能多的例子，然后拉动开关在系统中上下传导这些权重，直到系统能够稳定下来。[5]
根据人工智能研究者喜欢人格化的癖好，他们把这些程序称为“神经网络”（neuralnetworks）。但是这些程序是否真的能够像大脑一样工作并不是重点：它只是另一种编程方法而已。
对于人工智能来说，符号系统法和神经网络的最大区别在于，前者需要程序员预先定义符号和逻辑规则来组成问题的论域，而后者则仅需要程序员提供足够的示例。一种方法是告诉计算机如何解决问题，另一种方法则是给计算机展示示例，告诉它你想让它做什么。这听起来不错吧，但是在现实中，这种方式并不见效——至少刚开始时是这样。
最早在神经网络方向的努力之一来自康奈尔大学的弗兰克·罗森布拉特（FrankRosenblatt）。1957年的时候他把自己的程序化神经元称为“感知机”（perceptrons）。[6]他展示出，如果有足够的训练，一个由他的感知机组成的网络可以学会识别（或分类）输入信号中的简单图案。问题在于，就像符号系统程序一样，其结果主要是对于“玩具问题”的证明。所以很难评估这种方法的最大潜力，而且罗森布拉特的研究主张也触怒了一些友好的学术竞争者，特别是在MIT。
两位MIT的杰出研究者接受了这场挑战，他们发表了一篇影响很广的论文，证明如果在特定方面受到限制，感知机网络就没办法区别特定的输入信号，除非最底层至少有一个感知机和下一层的所有感知机相连，看起来这是一个严重的缺陷。[7]但是在现实中，却并非如此。实际情况中，稍微复杂一些的网络就能轻松克服这个问题。但是科学和工程学并不总是以理性的方式前进，只不过是一个能够被证明并且指出感知机有局限性的建议就让整个方法蒙受质疑。很快，大部分研究资金（同时还有研究进度）就枯竭了。机器学习，一个失败者的逆袭
至此，比较熟悉这个领域的读者可能会认为我在复述一个陈旧的历史故事，这个故事的结局是一个失败者的逆袭：20世纪90年代和21世纪初，我们见证了这种老技术的回潮，同时还伴随着具有说服力的成果。这些程序被重新包装为机器学习和大数据，同时也因为先进的架构、技术以及对统计学的利用而变得更加强大，这些技术开始在真实照片中识别物体、在口语中识别词语，还能识别以其他任何形式呈现出一定模式的信息。[8]
但是除了“研究者想到创意→创意被推翻→创意赢得世界”的故事之外，还有另外一个更深刻的故事。和今天的情况正好相反，机器学习在20世纪晚期没有能力和符号系统法一争高下，这种现象的背后还有一个重要的原因。我们通常所说的信息技术，特别是计算机改变了：既不是一点点改变，也不是很大的改变，而是发生了彻头彻尾的改变，今天的计算机从根本上说和50年前的已经完全不同了。
这种变化的规模之大，让我们很难想到任何有意义的类比。“指数级增长”（exponentialgrowth）这个词总被不准确地到处使用，但很多人并不理解这个词的真实含义。指数级增长其实很好定义——随一个固定数字的幂的变化成比例改变的数量，但是人的大脑很难理解其中的意义。100、1000、10000（10的幂），32、64、128（2的幂）都是容易理解的例子。但是这些数字很快就会大得令人难以置信。只需要继续重复上述例子中的运算80次，得到的数字就比估算的整个宇宙中的原子数量还要大。
至少在之前的半个世纪，计算的重要指标如处理速度、晶体管密度以及内存等，差不多经过每18～24个月就会翻倍，而这就是指数级增长（2的幂）。在计算机革命的开始阶段，没人能够断言这些机器的能力会在一段时期内实现稳定的指数级增长。英特尔的联合创始人戈登·摩尔（GordonMoore）在1965年就注意到了这样的趋势（即摩尔定律）。而且令人称奇的是，这种模式除了少数几次波折之外，直到今天仍然没有减弱的迹象。[9]这样的趋势可能明天就会结束，就像忧虑的行业观察者们在过去几十年中警告的那样。但是到目前为止，其发展势不可挡。
你可能在毫不知情的情况下经历了这个无与伦比的成就。你的第一部智能手机可能存储空间很大，有8G的内存，对于当时来说已经算是一个小小的奇迹了。两年后，如果你想升级的话，可能会扩充到16G内存，然后是32G，再然后是64G。世界没有终点，你的手机现在的内存是3次升级前的8倍，而价格却没怎么变。但如果你的车百公里油耗是6年前的1/8，比如百公里油耗为1.2升，你可能就会注意到这样的变化了。人工智能的力量HUMANSNEEDNOTAPPLY
如果你在接下来的10年内，每两年升级一次手机，很有可能你10年后的手机会拥有2T（2000G）内存。如果百公里油耗有同样的改进，那么你的车百公里油耗将低到0.04升。你用3升汽油就可以在纽约和洛杉矶之间往返，然后车还有足够的油去亚特兰大过冬，到了那只要再加上3升油就够了。
想象一下，像这样的百公里油耗会如何改变生活。汽油相当于免费了；而石油钻探几乎会停滞；航空公司和海运公司会争先恐后地采用最新的超节能引擎技术；包裹递送、货运、机票以及消费品的成本都会大幅下降。这种极快的变化速度正是计算机行业所在经历的，这种变化的次级效应正在改变世界各地的商业和劳动力市场。
当你的手机有了2000G的存储空间时，又意味着什么呢？让我们作个类比，你的大脑含有100个“G神经元”（我们并不是说20字节的计算机内存可以和一个神经元一样强大，但是你应该领会到了其中的意思）。那么在10年或20年内，从理论上说，你的手机很有可能会拥有和你的大脑同样强大的处理能力。今天，我们甚至很难想象能用这样的能力来做什么，而这样的情景离我们并不遥远。
对我的孩子来说，这个故事就像一个絮絮叨叨的老人讲述过去的故事一样。但是对我来说，却是我自己的故事。
1980年冬天我在斯坦福大学过寒假，帮助斯坦福国际研究院（SRIInternational）的一些研究者建立了一个程序。这个程序可以根据数据库回答用英语提出的问题，虽然这个系统的语言能力和今天相比还很初级，但是团队的领导者加里·亨德里克斯（GaryHendrix）却已经用这个演示筹集到了风投的资金，他给这家新公司起了个很有智慧的名字：Symantec。
我几乎与世隔绝地在地下室里待了两个星期，拼凑了一个可以支撑这个项目的灵活的数据库架构。亨德里克斯借给我一台当时最先进的个人电脑——AppleII。这台无与伦比的机器可以储存软盘上的信息，还支持最高4.8万字节的内存。换个角度理解一下，AppleII可以存储时长1秒CD音质的音乐。与之相比的是，我今天携带的手机有64G的容量，可以容纳长达12天CD音质的音乐。我手机的内存是那台AppleⅡ电脑的100万倍，而价格只有它的零头。
100万倍意味着什么？想想蛇爬行的速度和国际空间站在轨道中行进的速度，而这两者之间的倍数只有50万。我现在打字的这台电脑的计算能力比1980年整个斯坦福大学人工智能实验室的计算能力总和还要强得多。
我们可以比较今天的计算机和过去的计算机的处理能力和内存，而网络的发展甚至都无法被有效地量化。1980年时，网络的概念几乎不存在。互联网协议（InternetProtocol）——也就是我们今天称为IP地址的基础，在1982年之前还没有实现标准化。[10]今天，上百亿台设备几乎在一瞬间就可以分享数据，例如在你每次做演示以及打电话或发送信息时。持续增长的不同类型的海量数据存储在各种设备上，而你通过互联网就可以访问它们。
这难道不令人惊讶吗？蠢蠢欲动的新一代智能手机
这些变革对于人工智能不同方向的研究成果又会造成什么影响？在某一时刻，数量之间巨大的差异变成了质量上的差别。虽然从每天甚至每年的角度上看，进步是渐进式的，但是计算机的进化史肯定发生了质变。你可能已经想到了，机器能力的巨大差异可能需要不同的编程技术。让蜗牛快跑的方式肯定和加速宇宙飞船的方式不同。
最初的符号系统适合于那个时代的计算机。因为那时几乎没有可用的计算机可读数据，也没办法存储任何大容量的数据，研究者们煞费苦心地采访专家从而获得精炼知识，他们利用手工方式打造了那个时代的人工智能。他们的关注点在于建立寻找解决方案的有效算法，因为有限的处理能力无法与他们的雄心壮志相匹配。
替代前者的神经网络（如今更多地被称为机器学习）试图从示例中学习，对于早期的计算机来说，这种方法需要的内存和数据太大了，以至于无法展示出有意义的结果。当时没有足够大的示例源可以供给程序，而且就算有足够多的数据，你能模拟的“神经元”数量也远远不够，所以除了学习简单的图案之外，也无法处理任何其他信息。
但是随着时间流逝，形势发生了逆转。今天的计算机不仅可以表征几十亿的神经元，而且拜互联网所赐，还能轻松接入海量可以用来学习的示例。和过去不同，采访专家并把他们的智慧硬塞进内存模块和处理器中已经不再重要了，与今天的系统相比，过去的系统小得可怕，而且极其缓慢。智能洞察
这场技术革命的重要细节很容易被忽略。其到今天，专业机器学习程序的前途似乎无法限量。程序正在变得越来越聪明，而它们的聪明程度和接触到的示例数量成正比，同时，示例数据的体量也在逐日增大。机器不再依靠人来一点点地编纂和供给它们所需的见识，也不需要人来告诉它们如何解决问题，今天的机器学习系统的能力快速地超越了它们的创造者，它们解决的问题世上应该没有任何人能够应付得了。正如一句谚语，稍加改变后对于机器同样适用：给计算机以数据，够它用一毫秒；授计算机以搜索，够它用一辈子。
在大多数情况下，机器学习程序的创造者可以通过窥视其复杂并不断进化的构造来理解或解释这些系统知道什么或它们如何解决问题，就像我观察你的大脑然后试图理解你在想什么一样。这些程序在解释自己做什么以及怎么做上，虽不比人类专家强，但它们就是知道答案。对于机器学习系统最好的理解就是，它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“只能按照编好的程序工作”，可大不相同。
我愿意很高兴地告诉大家，IBM在很久以前就明白过来，开始在企业使命层面上接受人工智能的潜力并且认识到了人工智能的价值。在2011年时，IBM超级计算机沃森参加了益智问答游戏节目《危险边缘》（Jeopardy！）展示了IBM的内部专业能力，挑战了该节目的世界冠军肯·詹宁斯（KenJennings）并最终取得了胜利。IBM现在正把这项胜利扩展到更广阔的研究项目上，并且已经在该领域创造了属于他们自己的标志性术语：认知计算（cognitivecomputing）。没错，整个公司都围绕着这个创举开始重新组织。
值得一提的是，IBM的超级计算机沃森已经接入了两亿页内容，这些内容需要用4T的内存来存储。[11]从我现在写作的时间开始，3年之后，你可以用150美元在亚马逊买到4T容量的磁盘存储器。再往后两年，价格很有可能是75美元左右。或者如果你能等上10年，大概只花5美元就能买到了。无论如何，我们可以确信，沃森的后代将会成为你身边的智能手机。02.机器人，疯狂扩散的新“病毒”全面接管人类的工作与生活
它的时刻终又来临，什么样的巨兽缓缓地，走向伯利恒去投胎？
叶芝
WilliamYeats，爱尔兰诗人、剧作家
历史上第一次机器人暴走事件可能就发生在1972年一家离波士顿不远的实验室里。
马文·明斯基（MarvinMinsky）[6]是MIT人工智能实验室联合创始人、主任，他曾提议，也许某一天医生可以远程控制机器人手臂，为病人实施外科手术。但是他需要一个实际由电脑控制的手臂才能实现这个想法。于是他给在斯坦福大学的朋友约翰·麦卡锡打电话，麦卡锡就把自己的研究助手借给明斯基帮他完成这个计划。维克托·沙因曼（VictorScheinman）是一位机械工程方面的青年才俊，他很快就设计出了一个原型，这个原型就是后来第一个在商业上获得成功的电脑控制手臂PUMA（可编程通用装配机械手）的设计基础。[1]
理论虽然不错，但现实却在拖后腿。PUMA手臂很沉重，也很难控制，必须要固定在桌子上才能稳定。一天，可能是由于编程错误，这个手臂开始前后振动。随着冲量越来越大，桌子开始剧烈地晃动，后来竟然开始随着手臂的摆动在房间中颠簸行进。一个在实验室工作的倒霉研究生一开始没有注意到这个新生的移动机器人正在靠近他。当他终于注意到的时候，已经太晚了——他被逼到了一个角落里。这个机械“虐待狂”毫不留情地靠近他，他蹲伏在地并大声呼救。正当他即将成为“历史脚注”的时候，一个同事冲了进来制止了这个控制手臂，才结束了这场闹剧。[2]有机器人的地方，便是“杀戮地带”
人们倾向于认为，大部分人工智能系统和特殊的机器人类似于人类的大脑和肌肉，虽然可以理解，但是这样的想法却是很危险的。长期以来，人工智能领域一直在利用我们对于人格化对象（看起来像我们或者行为像我们）的自然喜好，因为它们可以吸引人的注意力或吸引投资。但同时这样的对象也会误导人们，让人们相信机器比它们实际上更像我们，并进一步假设它们有理解能力并会遵守我们的社会习俗。如果我们对于这些系统是如何工作的没有深入理解的话，如果我们只拿人类作为可用范例来解读结果的话，那么我们非常有可能会把人工智能视为像人一样的存在。但是，它们不是人。
在《危险边缘》中露脸的IBM超级计算机沃森就是一个例子。让系统“说”出自己的回答实在是没有什么技术理由，更别说还要弄出一个带有旋转亮光的像头一样的图像以显示机器的大脑正在思考问题。这些东西只是对一个伟大技术成就的次要装饰。没有几个人发现其实沃森根本没有在听《危险边缘》的线索：当亚里克斯·特里贝克（AlexTrebek）开始说话的时候，文本就立即输送给了沃森，这样它在“计算机时间”上就取得了先机，因为人类参赛者还在等待特里贝克把话说完。但是沃森的主要优势在于快速“抢答”，在收到“线索已完整”的信号之后的几毫秒内，它就可以按下抢答键，比人类所能做到的要快得多。沃森可以被描述成一个复杂的数据检索系统，我们也可以给它起一个听起来更有技术感的名字，但是那样的话沃森在电视上就不会有如此的吸引力了。
这种廉价的拟人化设定对于人工智能领域来说是一场灾难，我把其称为“AI剧院”（AItheater），这种现象耗费了隐形的成本。就像把互联网称为“网络空间”一样，这个称呼暗示着互联网是一个和我们的法律法规相分割的领域，这种意识混淆了公众的理解，也因此阻碍了重要的政策议题和讨论。
所以当外表像人的机械附件开始在工厂车间工作的时候，人们很容易就会期望这些机器人的行为能和人类的社会约束有一定的相似性，比如不会随意打人。另外，正如所有人知道的那样，它们只会按照编好的程序工作。
可是问题在于，这些早期的机器人通常只会重复死记硬背的预定动作。如果你挡住了它们的去路，那么你就很有可能会被冲撞，甚至更糟。很快大家就明白过来，为什么美国职业安全与健康管理局（OSHA）在工厂作业安全中规定，必须把这些机器人当作新一代的加强版机器，而非能力不足的工人。在工厂和研究实验室（甚至包括MIT的实验室）中，标准的操作是在机器人所在区域周围的地板上贴上亮色胶条，指示出“杀戮地带”，在这个区域中你不能在没有特殊防护措施的情况下冒险行动。在很多电影中出现过的巨大红色开关必须置放在关键位置，以防紧急情况发生。自我进化，机器人的未来
工业机器人在过去的几十年中已经进步了很多，但是这些进步主要体现在对于机器人控制的精准性、机器人的力量和持久性，以及缩减的重量和成本上。一般来说，机器人的工作环境需要为其专门设计，而机器人不会主动适应环境。因为它们看不到、听不见，也感受不到周围的环境，这些环境必须要简单而且可预见。如果一个工业机器人手臂期待螺栓在某一时刻出现在某个位置上，那这个螺栓毫无疑问就必须出现在这个位置上，否则整个进程就必须重启。它们在工厂车间工作时不会像高尔夫球新手经常做的那样，乞求再来一次。
洗碗机也是根据同样的理念而设计的。每个碟子和杯子都必须小心翼翼地根据旋转臂的位置放置，而旋转臂不会不分青红皂白地喷洒着肥皂和水。你必须适应机器人的需求，因为它不会顺从你的需求。
我接受过的训练一直都告诉我要躲避这些危险的机械陷阱，所以当我回到斯坦福大学人工智能实验室的时候我感到极为震惊，因为我发现一个研究生正在和一个机器人进行一场模拟剑斗。[3]机械击剑手不仅能追踪对手的动作并计划自己的移动，而且还能适可而止，从而避免潜在的致命攻击。他们邀请我参加这样的活动，对我来说这还真是一次难忘的经历。我可以指引机器人的手臂作出各种姿势，在我引导手臂作出动作之前，机器人就会尽职尽责地一动不动，就像是没有线的牵线木偶一样。
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——巴曙松
教授，中国银行业协会首席经济学家，香港交易所首席中国经济学家
每一次由人所发动的工具革命都让人惊叹不已，从石器和火到电与互联网。所有工具在赋能于人的同时都会造成某种异化和恐慌。但历史的演进轨迹似乎是，人机可以各擅其能，美美与共。
——秦朔
中国商业文明研究中心、秦朔朋友圈发起人
《人工智能时代》这本引人入胜、先知先觉，而又恰逢其时的著作，是由一位领先的科技思想家卡普兰创作的。对于创业者、科学家、政策制定者以及任何关心人工智能机器潜力和风险的人来说，这本书都不容错过。
——李飞飞
斯坦福大学人工智能实验室主任
卡普兰除了是一位一流的计算机科学家外，还是一位优秀的社会学家和未来学家。《人工智能时代》一书中对于如何发展人工智能产业，如何把智能机器人引入社会都有非常精彩的描绘。特别值得一提的是，对未来社会由于机器人的使用所带来的影响的分析，对从事智能机器人相关产业的人士有非常重要的参考作用。对于相关专业的学生和其他有兴趣的人士来说，这也是一部非常不错的参考书。
——黄晓庆
达闼科技创始人兼CEO
约翰·马尔科夫在《与机器人共舞》中讲述了AI的过去，而这本《人工智能时代》则关乎AI的未来和人类命运。过去两年有多本类似主题的书，其作者都是未来学或经管背景；相比之下，作为如假包换的人工智能先驱兼未来学家，卡普兰的观点距离真相更近。卡普兰以极大的篇幅用冰冷的事实和无情的逻辑不断将人类逼向死角——合成智能蚕食白领，人造劳动者替代蓝领，人类生活被机器选择，富有的1%借助AI统治其余99%的人——没有臆想的机器人叛变，却有真实的切肤之痛。结尾一刻峰回路转、光明重现，那么，卡普兰的“锦囊妙计”能让世界归返大同吗？
——吴甘沙
驭势科技（北京）有限公司联合创始人兼CEO
2016年，机器人在围棋领域战胜人类，标志着人工智能时代的到来。我们兴奋好奇，同时也迷茫焦虑。每一个人都在询问：如何预测人工智能的未来，又如何与它们相处？这不仅是在做技术预言，更是人类了解自身存在的意义以及未来将通往何处的问题。《人工智能时代》一书将给我们一些启迪。
——王小川
搜狗CEO
卡普兰是一个神奇人物，在互联网、人工智能、商业创业等方面都是业内公认的翘楚。这样一个神奇人物撰写的《人工智能时代》，位移了时空，打开了脑洞，不仅为我们展现了未来的世界，而且如达芬奇一般跨越时空的障碍，在现实社会描述出解决“奇点”社会的办法。这是一本政府官员、创新人才、互联网精英、预言家、社会学者，甚至法学家和伦理学者都必读的“神书”，也是打开人工智能社会的一把钥匙。
——朱巍
中国政法大学传播法研究中心副主任，硕士生导师，首都互联网协会法律工作委员会委员
新技术已经准备好要大量增加财富了，但是为谁增加呢，在《人工智能时代》一书中，卡普兰令人信服地证明了未来的经济增长是由资产而非劳动力驱动的。而且，为了拥抱一个更加公平的未来，他还提出了独特的政策建议。
——劳伦斯?萨默斯
美国财政部前部长，哈佛大学荣誉校长
对于理解我们这个时代面临的巨大挑战来说，这是一本至关重要的书。《人工智能时代》告诉了人们如何在技术能力越来越强大的环境中智慧地生活。
——杰伦·拉尼尔
《时代》周刊2010年100位具影响力的人之一，虚拟现实之父
畅销书《互联网冲击》（WhoOwnstheFuture）作者
人工智能会改变我们人类的生活方式和工作方式，但是如何利用人工智能，是由我们来决定的。我们很幸运能够拥有像杰瑞·卡普兰一样，既有天赋又有经验的思想家，来指引我们在新时代的荆棘中穿行。
——约翰?杜尔
“风投教父”，凯鹏华盈（KPCB）全球合伙人
任职于斯坦福大学人工智能实验室的卡普兰教授指出，合成智能和人造劳动者很快就会以意想不到的方式改变世界。我们如何才能保证它们带来的收益会被广泛地均匀分配卡普兰用一种坦诚而明智的视角来看待即将到来的人工智能革命，以及我们将如何缓解随之而来的问题。这本书会让你彻夜不眠地思考呼之欲出的未来。
——里德?霍夫曼
LinkedIn联合创始人，《纽约时报》畅销书《联盟》合著者
人工智能正在创造巨大的财富，但是面对这样的馈赠，我们却没有可以共享的经济法则。正如卡普兰所说的那样，我们面临的极大的挑战在于驾驭这些新技术并创造共同繁荣。
——埃里克?布莱恩约弗森
《第二次机器革命》合著者
本书内容充满了独创性和活力……很多人都只是提出了问题，但卡普兰先生的独特之处在于，他设计了解决方法！
——《经济学人》
目录重磅推荐
推荐序一奔跑的人工智能
李德毅
中国人工智能学会理事长，中国工程院院士
推荐序二世上少了一位传奇创业者，却多了一位人工智能的白发航海家
李开复
创新工场CEO
中文版序人工智能大爆发，人类何去何从
前言不优雅转型，则遍体鳞伤
引言欢迎来到未来
第一部分人工智能时代大冲击
01从“仆人”到“颠覆者”，人工智能的反叛
人工智能时代已经来临
IBM顺从的机械仆人
计算机可以自动成为一个专家吗
神经网络，让计算机模拟人脑
机器学习，一个失败者的逆袭
蠢蠢欲动的新一代智能手机
02机器人，疯狂扩散的新“病毒”
全面接管人类的工作与生活
有机器人的地方，便是“杀戮地带”
自我进化，机器人的未来
即使身处荒原，也有人在监视你
社会趋势剧变：未来更像过去
03一场智能机器密谋的金融抢劫
财富集中化愈演愈烈
重要的是数据，而非程序
赌场永远是赢家
让机器把钱归还失主
04机器魔鬼，引燃众神之怒
被谋杀的人类公平感
为什么有些网站总知道你想要什么
大打出手的计算机程序
让魔鬼重回瓶子
重塑社会，拥抱智能大未来
05机器人犯罪，谁才该负责
未来的法律
苏菲的选择
逮捕那个机器人
强制“失忆”，最好的惩罚？
让人造人拥有资产
06从人到机器，决策权的转移
未来的决策
真正的价值在于数据
无须货比三家的秘密
每日低价的幻觉
你不是在自己做决定
07谁会成为最富有的1%
未来的财富分配
谁是最大的利益获得者
宿命般挣扎的穷人
自动化，终将打破平静
08无论你的领子是什么颜色，机器都会毫不留情
未来的工作
淘汰的不仅是工作，更是技能
经常失业的人与没有人想雇用的人
被侵占的蓝领劳动力市场
律师，光环不再
更强大的机器人医生
驾驶与教育，别再亲力亲为
只有雇主愿意付钱的技能才有意义
09一个人机共生的时代
未来的经济生态
生活标准的巨大落差
分配未来，急需公平
利益均分，让每一个人获益
公共利益指数，公平的度量标准
税收激励，让公司在更大范围内利及大众
高度自由的社保制度，一个没有退休的时代
钱不再是工作的唯一理由
结语如果机器圈养了人类
注释
致谢
译者后记
精彩书摘奔跑的人工智能
李德毅
中国人工智能学会理事长，中国工程院院士
杰瑞卡普兰教授是人工智能领域不容忽视的未来力量的预言者，作为享誉全球的智能时代领军人，他的洞见对于硅谷乃至世界来说都是不容错过的。在《人工智能时代》这本书中，卡普兰为我们描绘了一幅人机共生的未来图景，在这个新生态中，机器与人的关系将彻底实现质的跨越，这对整个社会的法律、经济体系也提出了艰巨的挑战。所以，欢迎来到未来！
在我们这个星球上，围棋和汽车都是人类的发明，而今要迎来机器人“新人类”，围棋机器人和轮式机器人正发展成为人类的伙伴，它们有智慧、有个性、有行为能力，甚至还有情感，机器人给人类带来的影响将远远超过计算机和互联网在过去几十年间已经对世界造成的改变。人类的发展史，就是人类学会运用工具、制造工具和发明机器的历史，机器使人类变得更强大。科技从不停步，人类永不满足。今天，人类正在发明越来越多的机器人，智能手机可以成为你的忠实助手，轮式机器人也会比一般人开车开得更好，曾经的很多工作岗位将会被智能机器人替代，但同时又自然会涌现出更新的工作，人类将更加优雅、智慧地生活！
人类智能始终善于更好地调教和帮助机器人和人工智能，善于利用机器人和人工智能的优势并弥补机器人和人工智能的不足，或者用新的机器人淘汰旧的机器人；反过来，机器人也一定会让人类自身更智能。
1956年，达特茅斯会议开启了人工智能的发展。经过60年的准备，人工智能终于可以奔跑了。人工智能奔跑的天梯是由移动互联网、云计算、物联网、大数据等搭建的。我们对人工智能要有敬畏之心，就好像我们对科学要有敬畏之心一样。
现在，各式各样人机协同的机器人，为我们迎来了人与机器人共舞的新时代，伴随优雅的舞曲，毋庸置疑人类始终是领舞者！
世上少了一位传奇创业者，
却多了一位人工智能的白发航海家
李开复
创新工场CEO
大概四五年前，我就被杰瑞创立Go公司的故事打动过。彼时，我称它是我最喜欢的硅谷创业故事，直至今日，我仍然这样认为。
杰瑞是个传奇式的人物。是他，开启了平板电脑和智能手机的先河。早在童年时，他就因为一部《2001：太空漫游》，对人工智能燃起了极大的兴趣。后来，这个念想一路支持他考进了宾夕法尼亚大学的计算机系，并最终进入斯坦福大学人工智能实验室工作。可惜，当时的商业气氛已经侵蚀了单纯的科研环境，杰瑞也随众“下海”。兜兜转转，竟然创造了无数硅谷乃至世界的奇迹。商海沉浮，几经磨难，杰瑞还是回到了斯坦福大学。这一次，是因为他意识到：人工智能时代已经来了。此时，世界上的大多数工厂正在用机器取代人类工人，机器人开始成为老人、孩子的新伙伴，甚至科幻电影里也在大肆渲染人工智能将要统治世界的惊悚理念，这引发了大众越来越多的恐慌：机器人会不会有一天取代我？所有人都在这样心有戚戚地自问。
就像他在这本新书《人工智能时代》中讲到的，越来越多的机器自动化给社会带来了巨大冲击：失业与经济失调。越来越多的人失去了自己乃至父辈赖以生存的工作，不得不在艰辛的生活中困顿求生，甚至，他们不仅失去了自己的工作，更因为机器对技能的取代，永远失去了再次就业的机会。就像杰瑞在书中所讲的内斯特的故事一样，我从他身上看到了无数普通职员的身影，他在工作上的兢兢业业、在面对老板时的战战兢兢、为了不失去工作的带病坚持……所有这一切都在发出“不要让我失去机会”的呼声，他如宿命般地在几份工作之中辗转，最终终于爬上了标准生活的水平线。但是，这也只是一时的安宁，因为最终他那份出租车司机的工作也将成为历史。而硬币的另一面，却是人工智能像“上帝之手”一般，将越来越多的财富集中在少数1%的人的手中，人工智能的快、准、狠，让他们在股市上收益，让他们最先成为智能时代的幸运儿。这样的两级分化，让整个社会陷入了不公平的深渊。
我大体上同意杰瑞对人工智能发展趋势的判断，但在人工智能可能给人类带来的冲击上，我比他要乐观一些。
35年前，我就进入了人工智能领域，无论我在大学，还是在苹果、微软、谷歌工作，到现在作为风险投资人，我对人工智能的技术进步以及由此带来的对经济社会的影响都非常关注。越来越多的人关注人工智能是一件让人高兴的事情。目前人工智能仍处在萌芽阶段，但我们也看到，它的进步速度是惊人的。人工智能在某些领域已经打败了人类，比如前不久AlphaGo战胜了顶尖的人类围棋棋手。未来，随着人工智能应用于越来越多的领域，人类越来越多的工作也终将为人工智能所替代，这是必然趋势。
我个人认为有两种类型的工作可能最先为人工智能所取代，一种是传统上“黑箱操作”、存在较严重信息不对称的行业，比如股票投资、保险业等。另外一种是那些非常机械、重复性劳动较多的行业。与人相比，机器不会疲劳，可以7×24小时工作，对数据有更强大的记忆力和掌控力，再加上现在的机器更具备了分析、判断与预测能力，因此未来在绝大多数的工作岗位上，机器都可以比人类做得更好。
但如果有人因此就认为人类行将灭亡，机器行将统治人类，那我只能说他们是科幻小说看得太多了。因为机器虽然会取代人的工作，但毕竟还是我们的“奴隶”，是我们操作的工具，我们想用他们的时候可以把他们打开，不想用的时候则可以把他们关掉，我们完全可以控制这些机器。
那么，未来机器是否会变得和人一样，具备自主意识而且能够独立思考？这恐怕是一个目前仍难以回答的问题，没有人知道确切答案。乐观者认为，20年之后机器就可能独立思考；悲观者则认为，机器永远不会有自我意识。我的观点是，既然我们对此难以形成定论，还不如先关注眼前已经发生和确定将要发生的事情。已经发生和确定发生的事情是什么？就是机器作为工具，已经代替人类从事了很多的工作，而未来10至15年，人类一半的工作将会被机器取代。正如杰瑞这本书中所说的，人类将迎来有史以来最大的失业。
不过，因机器替代人类而出现的失业未必有我们想象的那么可怕，毕竟高效率低成本的机器可以为人类创造更多的财富，而这些财富理论上可以通过政府征税等再分配方式为民众带来更多的社会福利。如此，失业者非但不需要为生活担忧，反而可以从重复性的、没有多少创造力的工作中解放出来，转而去发展自己的爱好，从事更多有创造性的活动，比如写小说、进行艺术创作或者追求更有信仰的人生。但也有很多悲观的论点，比如很多人觉得，现在的不少小朋友已经如此沉迷于虚拟世界，如果未来连工作也被机器所取代，人类会不会更加颓废，整天戴着VR眼镜醉生梦死呢？
杰瑞在《人工智能时代》中论述了如何构建一个适用于人机共生的新生态：在这个生态中，机器人犯罪了，我们知道该如何去惩罚，也知道该如何让自己置身事外，不受牵连；在这个生态中，我们的企业、教育与个人知道该如何建立一个有益的绿色闭环，以帮助将近半人工智能时代[HumansNeedNotApply]下载mobiepubpdftxt电子书格式
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《人工智能时代》[ 美]杰瑞•卡普兰（Jerry Kaplan）[PDF]
内容简介:当机器人霸占了你的工作，你该怎么办？机器人犯罪，谁才该负责？人工智能时代，人类价值如何重新定义？
在《人工智能时代》一书中，智能时代领军人、硅谷连续创业者杰瑞·卡普兰指出：智能时代的到来，给人类社会带来了两大灾难性冲击：持续性失业与不断加剧的贫富差距。机器正在很大程度上替代人类的工作，不管你是蓝领还是白领。而针对未来社会将要发生的这些问题，卡普兰在《人工智能时代》一书中从企业、税收和保险等机制上构建起了一个有益的经济生态，让社会中的每一个人都能从技术发展中获益，带领我们一窥人机共生下财富、工作与思维的大未来。《人工智能时代》一书提出的建议和解决方案给遭遇挑战的人们更多抚慰和安全感！
拥抱人工智能时代必读之作，引爆人机共生新生态。作者简介:斯坦福大学顶尖人工智能专家。卡普兰本科毕业于芝加哥大学历史与科学哲学专业，之后考入宾夕法尼亚大学计算机科学专业，后进入斯坦福大学人工智能实验室工作。目前，担任斯坦福大学人工智能与伦理学教授。开平板电脑与智能手机先河的人工智能商业化先锋。卡普兰是享誉全球的Go公司创始人，并设计了世界上第一台笔触式计算机，预示了iPhone和iPad的出现。硅谷最传奇的连续创业家。卡普兰分别创立了全球第一家在线拍卖公司Onsale、极具影响力的社交游戏网站Winster等，是《纽约时报》、《华尔街日报》和《福布斯》杂志等著名媒体重点关注的硅谷人物。
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作者:（美）杰瑞·卡普兰（JerryKaplan）著，李盼译湛庐文化出品格式:AZW3,DOCX,EPUB,MOBI,PDF,TXT
人工智能时代[pdftxtepubazw3mobi]电子版下载：网友评价：质量挺好的～都有包薄膜～应该是正版书～樊登读书会里的书～买来看看学习中，好好学习一下老师推荐的，准备买回来看看，人工智能现在越来越火了下单十来个小时就拿到，赞!在当当买了十来年的书了，每年都是钻石，真希望当当在做活动时能给钻石们送点券，一直都没抢到过。看过内容再给更多评价，谢谢。没看呢，等看了再说吧。到货很快，质量不错。观点独特。通俗易懂书的印制精美，阅读舒适，内容描述精彩，分析影响深刻，给人深入的启迪和意义。这本书是一直想买的，买来了，慢慢读！这是一本非常好的人工智能领域介绍知识，建构思想的书。很好，慢慢看！！！好书，非常值得一读，物流超快很好，信赖当当读书使人开智明理，优秀书籍一定不要错过很好的，正版的人工智能时代到来。未来已来。但是面对已来的涌动暗流，你做好准备了吗？杰瑞·卡普兰没有像我期待中那样兴致勃勃，而是充满敬畏忧心忡忡地指出：更高合成智能的到来将极大改变我们的世界。如若不正视并有效应对，我们将遍体鳞伤。在未来几年内，机器人与人工智能给世界带来的影响将远远超过个人计算和互联网在过去30年间已经对世界造成的改变。
不错，整体挺好的，物流也快虽然不完全赞同作者观点，但强烈推荐这本书，提出了好问题了解了解，适合高中生感觉不错，内容很丰富，值得购买。一次性买太多，实在评论不过来了，很抱歉评论晚了很不错，值得一看八十年代的《第三次浪潮》可与此书并提不是从技术角度，而是从社会角度解读人工智能及其对社会影响的书，对于了解人工智能的社会意义和社会影响还是不错的，但不是你心中想象的解读人工智能原理的书。书很好，印刷精美，内容丰富，很难得的正品，网购以来最满意的了。书中讲述了一个个现实中的例子，值得一读。非常棒，书本里阐释的观点值得思考，大数据时代开启的人工智能可以取代很多传统技术，但人工体验感的兴趣是无法泯灭的～比如绘画艺术，乐器现场演奏等。作者用很通俗的例子讲解了人工智能的作用，但是有些例子很好就是感觉总结的不到位，而且还详细讲了一些专业的商业操作，对于我这种业外人士来说不容易理解！不过总体来说还是很值得一读的，对人工智能的未来以及影响，作者表述的还是很全面的！很不错的一本书！不错，读了很受启发。帮忙买的，看着不错。通俗易懂，观点独特，值得购买。好评，好书！观点独特%%%%%棒棒的，老师推荐的必读书目封皮精美，内容专业。朋友想要跟上时代，了解最新前沿的知识，好。通俗易懂观点独特实用可操作性强通俗易懂趣味性强获奖作品知识点丰富可读性强内容权威观点独特，作为国家战略应该了解下非常好的内容人工智能时代是写接下来会发生什么，而与机器人共舞则是写机器人已经发生了什么晚读笔记《人工智能时代》第一部分前几天的新闻，第一个获得公民身份的机器人索菲娅调侃主持人，“你科幻片看多了吧！”，这一幕，人工智能时代的大幕已拉开，估计也合不上了。看卡普兰这本书，不是讲技术细节，主要是讲观念、伦理，以及对未来的展望。人工智能爆发之下人类何去何从？首先技术进步客观带来了社会财富的增加，社会财富总量不断增加，但大多数人并没有过的更好；其次工作在变，很多岗位转移给人工智能；我们对未来重要科技的认识，是否还是由科幻小说和电影塑造？……那么人工智能到底是什么？机器怎么思考我们一无所知，但真的要知道吗？这就好像我们问潜水艇为什么会游泳一样。而现今的人工智能应该说是，机器学习，大数据，认知系统等等的集成，如何操作就像黑箱我们不知道，于是就产生人工智能产生意识的担忧等等……其实在卡普兰看来人工智能就是程序……上世纪50年代开始早期的人工智能专注于“通过逻辑、公理等串行得出结论”是一种典型的“符号系统”这也是上世纪的主流，而作为神经网络的算法由于在当时不能解决基本的存储、数据等问题一直被搁置；直到计算机技术的发展硬件能力显著提升后才重新焕发青春。打个比方早期的人工智能，也就是“符号系统”那套是研究者找到某方面的专家做出专家系统，由专家先定义逻辑和规则再去解决问题；我们现在的人工智能“神经网络”现在叫机器学习，是由技术进步之后，我们告诉机器你想让它干什么，它自己去训练学习。符号系统适用于过去的时代，一群精英关注算法本身；而机器学习，程序在解释自己做什么怎么做方面并不比人类专家强，但它们就是知道答案。这也就是前几天读阿伦特关于康德的解释，目前人工智能的训练就是“感性与知性借助想象力产生图示的过程中相遇”，借助例子印证想象。有用又有趣的书，内容丰富引人。快递肯定是非常满意的，至于这件商品，给人的感觉也是很不错的，希望它们越来越好！听樊登老师讲过这本书，可以开拓思维。观点非常明确！工作用书，使用性，指导性，专业性一级棒非常好的一本书，讲的通俗易懂，对于理解人工智能有很大的帮助，是一本哲学和技术融合的很好的一本书。超级快，昨天的今天一早就到了观点独特，吸引人好书！！！！不容易读懂，五星好评【表情】【表情】【表情】【表情】【表情】书还没打开就被快递途中磕了个大坑很好，物流也快，物美价廉刷新三观，的确，人工智能的影响是方方面面的，没有想像中的简单。开阔思维，可读性强，干货满满速度很快，包装精美，价格非常便宜，内容还没来得及看，但都是好评的书！人工智能时代领军人斯坦福教授杰瑞·卡普兰重磅新作！中国人工智能学会李德毅院士、创新工场李开复专文作序！罗振宇2017年跨年演讲倾情推荐！！！买来送给朋友的，他们说不错，我没看过，但既然朋友说好，那就好了。同事推荐新时代新阅读听樊登知道的这本书，特意买来看，棒棒哒！了解最近科技，帮你了解未来好书，推荐给大家，，了解一下在公众号看到好评推荐，特地买回来看。看后追评。书收到，质量很好正在拜读中，大体翻了一遍感觉不错，内容很丰富，个人认为值得购买并且阅读不错！非常不错！粗看了一下，是想了解的一些观点的书，稍后看了再更新评论。深度学习的一本书绝对值得一看大人孩子都喜欢看，每一次买书都有惊喜。将阅读进行到底！每一本书都是经典。太好了，很快。好非常值得一读很好看，有意思人工智能时代来了虽然我们个人无法影响历史的进程，但是，顺应技术的发展趋势，不要让自己去和机器人竞争工作：你是竞争不过机器人的，应该做设计和制造机器人的工作。人工智能时代正在来临，多点了解，迎接新的时代作者jerrykaplan竟然长得跟明星一样帅！太离谱的，看在这么刷的份上，买来看也值得啊……确实不错，很大气，看完之后深受触动，希望你也来看看好，值得拜读。好好好好好好好好好好好好好好人工智能时代 pdf,mobi,epub,txt,百度云盘
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李德毅
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在我们这个星球上，围棋和汽车都是人类的发明，而今要迎来机器人“新人类”，围棋机器人和轮式机器人正发展成为人类的伙伴，它们有智慧、有个性、有行为能力，甚至还有情感，机器人给人类带来的影响将远远超过计算机和互联网在过去几十年间已经对世界造成的改变。人类的发展史，就是人类学会运用工具、制造工具和发明机器的历史，机器使人类变得更强大。科技从不停步，人类永不满足。今天，人类正在发明越来越多的机器人，智能手机可以成为你的忠实助手，轮式机器人也会比一般人开车开得更好，曾经的很多工作岗位将会被智能机器人替代，但同时又自然会涌现出更新的工作，人类将更加优雅、智慧地生活！
人类智能始终善于更好地调教和帮助机器人和人工智能，善于利用机器人和人工智能的优势并弥补机器人和人工智能的不足，或者用新的机器人淘汰旧的机器人；反过来，机器人也一定会让人类自身更智能。
1956年，达特茅斯会议开启了人工智能的发展。经过60年的准备，人工智能终于可以奔跑了。人工智能奔跑的天梯是由移动互联网、云计算、物联网、大数据等搭建的。我们对人工智能要有敬畏之心，就好像我们对科学要有敬畏之心一样。
现在，各式各样人机协同的机器人，为我们迎来了人与机器人共舞的新时代，伴随优雅的舞曲，毋庸置疑人类始终是领舞者！
[推荐序二]
世上少了一位传奇创业者，
却多了一位人工智能的白发航海家
李开复
创新工场
大概四五年前，我就被杰瑞创立Go公司的故事打动过。彼时，我称它是我最喜欢的硅谷创业故事，直至今日，我仍然这样认为。
杰瑞是个传奇式的人物。是他，开启了平板电脑和智能手机的先河。早在童年时，他就因为一部《2001：太空漫游》，对人工智能燃起了极大的兴趣。后来，这个念想一路支持他考进了宾夕法尼亚大学的计算机系，并最终进入斯坦福大学人工智能实验室工作。可惜，当时的商业气氛已经侵蚀了单纯的科研环境，杰瑞也随众“下海”。兜兜转转，竟然创造了无数硅谷乃至世界的奇迹。商海沉浮，几经磨难，杰瑞还是回到了斯坦福大学。这一次，是因为他意识到：人工智能时代已经来了。此时，世界上的大多数工厂正在用机器取代人类工人，机器人开始成为老人、孩子的新伙伴，甚至科幻电影里也在大肆渲染人工智能将要统治世界的惊悚理念，这引发了大众越来越多的恐慌：机器人会不会有一天取代我？所有人都在这样心有戚戚地自问。
就像他在这本新书《人工智能时代》中讲到的，越来越多的机器自动化给社会带来了巨大冲击：失业与经济失调。越来越多的人失去了自己乃至父辈赖以生存的工作，不得不在艰辛的生活中困顿求生，甚至，他们不仅失去了自己的工作，更因为机器对技能的取代，永远失去了再次就业的机会。就像杰瑞在书中所讲的内斯特的故事一样，我从他身上看到了无数普通职员的身影，他在工作上的兢兢业业、在面对老板时的战战兢兢、为了不失去工作的带病坚持……所有这一切都在发出“不要让我失去机会”的呼声，他如宿命般地在几份工作之中辗转，最终终于爬上了标准生活的水平线。但是，这也只是一时的安宁，因为最终他那份出租车司机的工作也将成为历史。而硬币的另一面，却是人工智能像“上帝之手”一般，将越来越多的财富集中在少数1%的人的手中，人工智能的快、准、狠，让他们在股市上收益，让他们最先成为智能时代的幸运儿。这样的两级分化，让整个社会陷入了不公平的深渊。
我大体上同意杰瑞对人工智能发展趋势的判断，但在人工智能可能给人类带来的冲击上，我比他要乐观一些。
35年前，我就进入了人工智能领域，无论我在大学，还是在苹果、微软、谷歌工作，到现在作为风险投资人，我对人工智能的技术进步以及由此带来的对经济社会的影响都非常关注。越来越多的人关注人工智能是一件让人高兴的事情。目前人工智能仍处在萌芽阶段，但我们也看到，它的进步速度是惊人的。人工智能在某些领域已经打败了人类，比如前不久AlphaGo战胜了顶尖的人类围棋棋手。未来，随着人工智能应用于越来越多的领域，人类越来越多的工作也终将为人工智能所替代，这是必然趋势。
我个人认为有两种类型的工作可能最先为人工智能所取代，一种是传统上“黑箱操作”、存在较严重信息不对称的行业，比如股票投资、保险业等。另外一种是那些非常机械、重复性劳动较多的行业。与人相比，机器不会疲劳，可以7×24小时工作，对数据有更强大的记忆力和掌控力，再加上现在的机器更具备了分析、判断与预测能力，因此未来在绝大多数的工作岗位上，机器都可以比人类做得更好。
但如果有人因此就认为人类行将灭亡，机器行将统治人类，那我只能说他们是科幻小说看得太多了。因为机器虽然会取代人的工作，但毕竟还是我们的“奴隶”，是我们操作的工具，我们想用他们的时候可以把他们打开，不想用的时候则可以把他们关掉，我们完全可以控制这些机器。
那么，未来机器是否会变得和人一样，具备自主意识而且能够独立思考？这恐怕是一个目前仍难以回答的问题，没有人知道确切答案。乐观者认为，20年之后机器就可能独立思考；悲观者则认为，机器永远不会有自我意识。我的观点是，既然我们对此难以形成定论，还不如先关注眼前已经发生和确定将要发生的事情。已经发生和确定发生的事情是什么？就是机器作为工具，已经代替人类从事了很多的工作，而未来10至15年，人类一半的工作将会被机器取代。正如杰瑞这本书中所说的，人类将迎来有史以来最大的失业。
不过，因机器替代人类而出现的失业未必有我们想象的那么可怕，毕竟高效率低成本的机器可以为人类创造更多的财富，而这些财富理论上可以通过政府征税等再分配方式为民众带来更多的社会福利。如此，失业者非但不需要为生活担忧，反而可以从重复性的、没有多少创造力的工作中解放出来，转而去发展自己的爱好，从事更多有创造性的活动，比如写小说、进行艺术创作或者追求更有信仰的人生。但也有很多悲观的论点，比如很多人觉得，现在的不少小朋友已经如此沉迷于虚拟世界，如果未来连工作也被机器所取代，人类会不会更加颓废，整天戴着VR眼镜醉生梦死呢？
杰瑞在《人工智能时代》中论述了如何构建一个适用于人机共生的新生态：在这个生态中，机器人犯罪了，我们知道该如何去惩罚，也知道该如何让自己置身事外，不受牵连；在这个生态中，我们的企业、教育与个人知道该如何建立一个有益的绿色闭环，以帮助将近半数的失业人员再就业；在这个生态中，我们知道社会里企业的形态、竞争机制甚至社会保险制度会面临什么样的选择，又该如何做才能让社会经济良性运行。最终，在这个生态中，机器人做的将是机器人该做的，而人的价值自有它的去向。
毫无疑问，人工智能一定会成为一个庞大的产业，并蕴含巨大的商业机会。因此，人工智能一直是创新工场致力于深度孵化的领域。花大力气推动人工智能企业在中国的发展，使中国能够在这个领域成为领先者。创新工场很早就在寻找人工智能方面的公司，目前我们已经投资了十多家人工智能公司，除了Face、地平线以及第四范式等企业，我们还开始布局无人驾驶、深度视觉等领域。我们会把丰富的产业知识，技术能力，中美人工智能的经验等手把手传授给这些初创企业，除此之外，我个人也会把我过去35年的相关经验和体会与他们分享。
例如，Face这家国内最为成功的人工智能公司就是多年前由我亲自挖掘的，我还担任了这家公司的董事，并参与了许多具体业务。我从大学就开始从事人工智能领域的研究，这么多年一直对此情有独钟，所以当5年前Face找到我的时候，尽管挑战很大，应用尚不明确，我仍旧非常愿意帮助他们。经过这些年的努力，这家公司逐步成熟，与阿里的蚂蚁金服也达成了合作，马云在德国向默克尔展示的刷脸支付技术就是该公司提供的。
向前一步，永远比止步不前更适合应对人工智能时代的冲击；
提出答案，永远比舔舐恐惧更适合驾驭人工智能这个时代的巨变。
人类，要让巨变这一标签作为自己的脚注，而不是被动地成为它的注解。我想，这便是杰瑞这位白发航海家正在为世人作出的努力，也是全人类共同的激情所在。
我很享受阅读杰瑞这本新书《人工智能时代》的过程，让我重新找回了当时读Go公司创立故事时的热血，一个个故事与观点，一次次打动我心、触发灵感。而他在经济与法律上的洞见，对于每个政策制定者和决策者来说都具有启发意义。