面对人工智能，人类如何保护自己人工智能怎么帮助人类生存的呢视频教学

发表时间：2023-07-15 19:32:43

面对人工智能，人类如何保护自己

[导读]预计不久，人工智能将把人类智能的复杂性和模式识别能力与机器智能的速度、记忆和知识共享结合起来。

图虫创意

原标题：ProtectingHumanityInTheFaceOfArtificialIntelligence

何为人工智能?

人工智能(AI)的进化——从人工狭义智能(ANI)，到人工通用智能(AGI)，再到人工超级智能(ASI)——正在改变一切。预计不久，人工智能将把人类智能的复杂性和模式识别能力与机器智能的速度、记忆和知识共享结合起来。

随着人工智能的不断崛起，人工智能正在挑战和改变的不仅是人类的生活、学习和工作方式，还有各国的实体:政府、行业、组织和学术界(NGIOA)如何构建其商业和经济产业和市场。随着人工智能技术的发展，大多数手工、数学和日常工作的需求已经在下降，未来几年可能会大幅减少。此外，随着所有这些新的数字助理和决策算法帮助和指导人类，人类更复杂的日常工作正在大大减少。

虽然创造人工智能的尝试推动了许多应用程序和技术的进步，但从根本上说，正是由于处理能力的增强，才有可能设计出能够从各种数据输入中快速计算并产生智能影响的智能机器。尽管在处理能力方面取得了这些快速的进步，但是类人人工智能仍然难以确定，因为它仍然需要进一步了解如何在计算机中复制人脑的性能和处理。虽然许多计算机科学家认为，模仿人类大脑的处理方法将是实现类人人工智能的关键，但仅靠这一点可能还不够，还需要评估许多其他变量，如记忆和良心。

此外,由于当前计算机处理系统都无法有效地处理大量不同的数据和信息需要实现人类类人脑处理能力,有可能需要开发一个全新的计算系统和新的计算数学上正确的硬件和软件基础设施,适应性强、能源独立和安全。

走向人工超智能

人工超级智能的潜在发展预示着未来几年的可怕前景。最终，人类大脑的处理能力可能无法与ASI相匹配，我们每个人的风险管理者都必须开始思考，在与人工智能竞争(而非合作)的情况下，会产生哪些风险。

当人们记得人工智能将达到一个临界点，它将能够改善自己的软件设计和能力，远远超出其设计者的设想时，这些对人类自然智能的风险就更加复杂了。人工智能研究人员已经在努力开发这种能力，以便在更良性的环境中自我提高，比如照片识别和游戏。诚然，硬件可能也需要同步发展，但人工智能这种潜在的指数级增长值得更加谨慎。

越来越多的报告显示，当学习一种新的认知或运动技能(包括词汇)时，成年人的大脑结构会发生怎样的变化。因此，越来越多的人担心，当人工智能接管大部分人类任务和智能工作时，这可能会改变人类的智能水平，以及自然人类智能的性质。如果不给人类大脑学习新技能的机会，它的发展会受到什么影响?这就引出了一个问题:

提高人类智能还是人工智能?

自然的人类智慧似乎一直是人类对抗敌人的最强大武器之一。因此，随着人工智能与人类智能并驾齐驱并超越人类智能，未来几年自然智能能否与人工智能竞争成为一个问题。

这个问题的答案将决定人类的未来，因为在某一时刻，当人工智能成为人类的敌人时，人类的自然智能可能足以也可能不足以击败人工智能。因此，尽管人工智能正越来越多地成为我们日常生活的一部分，但当今各国每个人都需要评估的问题是，我们应该努力提高人类智能还是人工智能。

那么，作为一个物种，人类能做些什么来积极应对这种情况呢?在下面的视频中，我采访了芬兰阿尔托大学理学院神经科学和生物医学工程系主任里斯托·伊尔莫尼米教授。他们需要专注于智能科学。风险小组发起了这场急需的关于风险综合情报科学的讨论。

关于人类智慧

从人类时代开始，想象力就帮助人类探索未知，进化和改变世界。看到这些年来,人类已经从根本上改变了地球空间与想法,想象力和创新,和同样的想象力可能会帮助人类探索未知世界的网络空间,空间和空间我们还没有定义,从而改变现实的人类生态系统在未来几年。想象力一直是人类智力的一个指标。事实上，想象力是一种创造性的力量，它对于网络空间、地理空间和空间(CGS)的发明是必不可少的——同样的想象力也在推动着今天的科学家更好地理解人类的智力。

从我们对人类的了解来看，自然智能的进化是通过自然选择——从随机突变——以及社会对教育和学习的更大重视来进行的。一些研究表明遗传能力(基因)可能占智力水平的50%;而环境的作用(教育、环境、经验、资源等)对其他方面也有贡献。虽然人类大脑基因组的很多信息已经被破译，但我们仍然不清楚如何才能提高人类的智商。这种有限的理解背后的原因是，人类的大脑极其复杂，可能有1000亿个神经元组成的网络在单独或共同作用，因此，对人类大脑的理解仍然是困难的。

然而，来自乔治亚州奥古斯塔大学的钱乔和他的团队最近的研究推测，人类智力的产生和大脑的进化一定有一个基本的设计原则——一个简单的算法就可以解释人类的智力。因此，如果人类智能的起源是基于一个基本的算法，那么就有必要理解和评估大脑的计算是依赖于相对简单的数理逻辑还是一个更复杂的过程。此外，如果人类智能确实是基于基本的数理逻辑，那么当前神经科学和计算机科学的进展，由于处理速度的爆炸式增长，给了人类智能以人工智能的进化速度发展的希望。

话虽如此，知道是什么决定了智慧，也许仍然是当今人类面临的最大问题。鉴于有许多关于智力的理论，仍然存在的一个问题是，智力是具有单一起源点的单一通用能力，还是具有多个复杂起源点的众多能力的集合。

尽管人们越来越担心人类的智力进化停滞不前，但科学现在或许正接近进入一个新的阶段，在这个阶段，改变和改善人类DNA是可能的。虽然神经科学还有很长的路要走，这很可能是几十年以后的事，但这些科学和技术的进步几乎肯定会最终发现如何修改和提高人类的自然智能。

现在，不管人类的智力或人工智能如何，一些人，比如来自乔治亚州奥古斯塔大学的钱存训(JoeTsien)和他的团队，认为智力背后有一个非常简单的数学模式。因此，从理论上讲，如果人类大脑的信息和过程可以与生物形式分离，那么它就不再与生物限制(如寿命或记忆衰退和衰老过程)联系在一起。此外，储存在人脑或计算机内存中的信息和知识可以被复制或传递给一个或多个其他接受者，无论他们是数字的、机器人的还是生物的。

尽管各国都在努力了解人类基因组中智力的起源，但基因编辑或其他任何技术在影响智力方面的有效性仍有待观察。现在是利用一切可用资源来确保这不是自然人类智能增长的结束，而仅仅是开始的时候了。因此，尽管人工智能正越来越多地成为我们日常生活的一部分，但了解人类大脑如何产生智能和自我意识行为，或许仍是当今科技面临的最大挑战之一

开发与控制

要在智能进化中达到预期的目的，需要自然智能和人工智能的共同进化:能够帮助解决人类面临的复杂挑战的集体机器智能，以及能够在违背人类意愿的情况下随时准备挑战人工智能的人类智能进化。毕竟，一个有意识的人工智能可能不像人类那样具有同样的优先级和价值——谁知道先进的人工智能是否会重视人类的生命呢?

随着人工智能的指数级发展(到目前为止，人类的自然智能仍然是有限和固定的)，人类别无选择，只能学会以一种新的方式思考，以作为一个物种生存下去。比以往任何时候都更重要的是，自然的人类智能进化也同时发生，这是在人类的控制和能力范围内，使我们自己更聪明。(编译/吉)

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【人工智能】人工智能与人类智能的关系

1.基本概念界定

1.1人工智能

人工智能是在20世纪中期以后产生的学科，人工智能就是用机器模拟人类的智能活动，从而用机器代替人类行使某些方面的职能。人工智能是通过探索人的感觉和思维的规律来模拟人的智能活动，电子计算机是人工智能的媒介和基础。阿伦·图灵说：“如果一台计算机能骗过人，使人相信它是人而不是机器，那么它就应当被称作有智能。”如果以此为标准来界定机器的智能，那么人工智能的发展之路仍然任重道远。

1.2人类智能

智能简单地说就是智慧与能力，是综合、复杂的精神活动功能，是人运用自己已有的知识和经验来学习新知识、新概念并且把知识和概念转化为解决问题的能力。智能活动往往和记忆力、感知力、思维、判断、联想、意志等有密切的联系，人类的智能表现在能够进行归纳总结和逻辑演绎，人类对视觉和听觉的感知以及处理都是条件反射式的，大脑皮层的神经网络对各种情况的处理是下意识的反应。

1.3什么是思维

思维是事物的一般属性和内在联系在人脑中的间接的、概括的反映。思维的形式包括概念、理解、判断、推理等。思维往往借助于语言来表达，由直接的感受即感性思维转化为理性，透过现象看到事物的本质，发现普适性的规律。芒福德说人类是“精神的制造者”而不仅仅是“工具的制造者”，因为人类具备思维能力。

2.基于“技术元素”视角下的人工智能

“技术元素”这一说法是凯文·凯利提出的，技术元素就是从人类意识中涌现出的一切东西，包括技术具象的工具，也包括文化、法律、社会机构和一切智能创造物。凯文·凯利说：“科技是人类的发明，也是生命的产物。”居所是动物的技术，是动物的延伸部分，人类的延伸部分是技术元素，科技发明是我们基因创造的躯体的外延。

2.1人工智能是技术进化的成果

凯文·凯利认为人类的延伸由思维产生，因为思维具有创造力，才促使了技术的进步，才创造出了以往没有创造出的东西，所以，“如果说科技是人类的延伸，那也与基因无关，而是思维的延伸。因此科技是观念的延伸躯体”。技术元素伴随着语言、工具的诞生成为人类不可或缺的伙伴，从古至今，除了极少的例外，各种技术都没有消失，而是进化成不同形态的技术。人工智能作为一种科技物种，随着技术的进步而产生发展，是技术进化的成果。

2.2人类与技术共同进步

一切生物都有天然的借助外力的本领，从钻木取火到航空航天，人类经历了漫长的发展，或者说是进化，技术作为一种手段、一种工具从来都与人类相伴相生。“技术元素”赋予技术以生命，人是技术进化的动力，而技术的进化也促进了人类社会的发展，二者是密不可分的。科技与人类正在逐渐融合，或者说人类已经成为科技最适合的载体；“技术元素”的发展虽然具有一定程度的自主性，但是它的发展轨迹从某种意义上来说也是人类意志的体现。人作为技术发展的动力之一与“技术元素”同步运动。

3.人工智能能否超越人类

对于这个问题人们有两种极端的看法：一是认为人工智能必将取代人类，不久的将来人类会沦为机器的奴隶；二是对人类的主体地位有着极度的自信，认为机器始终都是被人控制。前者的依据是人工智能的发展极其快速，超越了人类智能的进化速度，人工智能取代人类只是时间问题。后者的依据是人工智能不具有生命特征，无法融入生物圈从而和自然发生联系，只能作为人类活动的工具而存在。我更偏向于第二种观点，是基于以下几个原因：

3.1缺乏创造性的“特长生”

人工智能开发出的机器可能是某一个领域的“特长生”却不是全才。比如AlphaGO是围棋特长生却不能唱歌，计算器是数字计算的天才却不能陪人聊天，情感机器人负责陪伴和情感安慰却不能真正懂得人类的喜怒哀乐，如此等等，它们按照既定的程序运行，各司其职、各得其所，不会偏离轨道也不懂得创造。塞缪尔说：“机器不能输出任何未经输入的东西。”目前最先进的机器人也是依赖于软件运行，软件是通过人来完成更新升级，人工智能实际上是人类智能的外在表现。人体是一个复杂而庞大的系统，人有特定的背景和生活习惯，人脑的发育会受到所经历的事件和社会环境的影响，能够灵活运用，组合所接受的信息，具备综合分析问题的能力。人脑的控制系统复杂和精密程度远远超过智能机器人，因此，人工智能在技术上不及人类智能，它依赖人类智能而进化，能够胜任人类制定的任务，却缺乏人类智能的创造性。

3.2不能思维的人工智能

在回答“机器能否思维”的时候，我们首先应该对思维进行界定，思维是人脑特有的功能。人脑是一个高度发达的系统，是人类意识活动的物质载体。“电脑思维”在功能上会向人脑思维不断接近，但是两者之间存在不可消除的界限，“电脑思维”是一个简单的逻辑过程，模拟人脑思维功能和思维信息过程，它在本质上区别于人类思维。人脑思维除了能够接受外部信息以外，还能对信息进行主观的加工。人们已经能制造出类人机器人，可是它不能和人一样思维吗，因为思维不仅仅是人脑的生理机能，离开社会实践和人际交往是不能产生思维的。

3.3是辅助而非替代

人工智能简单明了地说就是人类用来改造世界的技术手段，是辅助性的工具，而不是对人类的替代。人工智能出现的历史并不久远，前文说到了技术和人类的共同进化，当人类有能力利用工具来处理复杂繁琐的工作时，这是人类的进化，也是工具的进化。人工智能被用于帮助人类进行某项工作，才能解放人力，人类智能才可以更好发挥主动性和创造性。人工智能承担了人类活动中基础的、不可或缺的、复杂的工作，从而使人类智能转向更核心的科研创造以及思维和判断上来。在人与人工智能的关系上，二者是相辅相成、相互补充的，而不是互相排斥、完全替代。

4.总结

人工智能与人类智能的关系是互为补充、相互制约的，人与技术的融合是必然的。目前人工智能的更新升级必须依赖与人类智能，人类智能的进化程度关系到人工智能的先进程度“技术元素”的进化也要受到社会条件的制约。人工智能可能在某一方面出强大的功能，但是它缺乏思维和创造性，这一点是致命的缺陷，工具作为人类器官的延长，是人类智能的外化之物，被人类智能的发展程度所局限。

人工智能与设计（4）：人工智能对设计的影响

前面通过三篇文章《人工智能的发展和定义》、《面向用户的人工智能系统底层设计》和《人工智能时代下交互设计的改变》介绍了人工智能基础、系统底层设计以及上层应用的设计。本次更新的最后一篇文章关注的是人工智能与设计的关系，这应该是设计师们最想了解的部分；这篇文章是为后期调研人工智能对不同设计领域的影响做个铺垫，欢迎阅读。

人工智能对设计的影响

人工智能的普及是否使设计师失业引起了业界的一股躁动。要回答这问题，应该先弄清楚设计与人工智能的关系，我们可以从本质开始入手。

有人认为设计是为了追求美，和艺术没什么区别；但设计做久了，会有更深刻的理解：设计是为了解决问题。那么设计是什么？在网上看到了一句对设计的定义：设计是有目的的创作行为。这句话解释得非常棒。目的代表主体所追求的目标，创作是把自己的灵感、经验和感觉表达出来。设计是为了解决问题说明设计是为了解决问题的创作方案，设计为了追求美说明设计是为了解决设计对象美感和实用性的问题的创作方案，所以后者属于前者。

艺术是为了将自己的灵感、经验和感觉等主观感受表达出来。设计和艺术的本质在于是否拥有目的；目的是一种观念形态，反映了人对客观事物的实践关系。相比起艺术，设计更多是一种人对客观事物的实践方式，在考虑主观因素的同时也要顾及外界等客观因素。

从定义上来讲，人工智能是使机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，其本质是为了让机器帮助人类解决问题。也就是说，人工智能在一定程度上也是一种设计，其目的是为了帮助人类解决问题，创作出与人类思维模式类似甚至超越人类思维模式的解决方案。

问题的复杂程度会直接影响解题人的最终方案，因为人的知识、经验、精力是有限的，很少甚至没有人会长时间都在解决同一个问题。当解题人找不到最优方案时，他们给出的方案具有一定的主观性，甚至有可能错误的。但也有例外的时候，人有神奇的技能-灵感和直觉，它们可以短时间内帮助人类找到解决问题的捷径。

目前的人工智能属于弱人工智能，暂时无法拥有人类的主观能力：灵感、感觉和感受，也没有人类的跨领域推理、抽象类比能力，只能依赖数据和经验来创作或者解决问题。但计算机比人类拥有三个优势：

可以在极短时间内完成超复杂的运算；可以长时间不厌其烦做同一件事，而且不会累；记忆力好，积累的经验可以被随时调用；没有情感等主观因素，比人类更公正客观对待每个方案。

这四个优势可以使计算机在解决超复杂纯智商难题时不断探索新方案，不断积累经验，不断优化方案，通过穷举和对比，找出最佳的方案。人工智能在不同的领域积累的经验增加，它对事物间关系的洞察力也会逐步提高，它也会不断反哺提高自己解决问题的能力。当人工智能的运算能力、分析能力、洞察力超越人类时，人工智能在很多领域提供的解决方案会上优于人类。

设计除了解决问题外，还有对美的理解和创作。美感是对美的体会和感受，它是复杂的，它包含了历史、文化、环境、情感等客观和主观因素，所以不同时代、阶级、民族和地域，有着不同文化修养和个性特征的人对美的定义也不同。不同人之间有着不同程度的美感能力，有些是先天因素影响，取决于个人的感知能力；有些是在社会实践等后天因素训练出来的。

由于弱人工智能缺乏人类的主观感受和推理类比能力，以及缺乏对当代世界和社会的文化和环境的理解能力，所以弱人工智能对美感一无所知。人工智能不懂美感不代表人教不懂会机器生产美感，就像托福和雅思，即使英语不太好看不太懂文章在说什么，只要懂套路，考生也能考出一个还行的成绩。

图片处理应用Prisma通过深度学习将一张图片的风格特征分析出来，毫无保留迁移至另外一张图片。

阿里鲁班系统通过深度学习来量产Banner，设计师将自身的经验知识总结出一些设计手法和风格，再将这些手法归纳出一套设计框架，让机器通过自我学习和调整框架，演绎出更多的设计风格，上亿的Banner通过素材进入该框架后批量拼装而成。

来自微软亚洲研究院的研究员与清华大学美术学院的艺术设计专家让AI接手了繁杂专业的图文排版设计工作，他们提出了一个可计算的自动排版框架原型。该原型通过对一系列关键问题的优化（例如，嵌入在照片中的文字的视觉权重、视觉空间的配重、心理学中的色彩和谐因子、信息在视觉认知和语义理解上的重要性等)，把视觉呈现、文字语义、设计原则、认知理解等领域专家的先验知识自然地集成到同一个多媒体计算框架之内，并且开创了“视觉文本版面自动设计”这一新的研究方向。

以上案例说明人工智能即使不懂审美，也可以替代人类生产可被公式化（规范化）的设计。可被公式化的设计说明这些设计是已成熟的，有规律的(模型)、受限制的(参数)、可量产的。如果不想被人工智能的美感设计领先，设计师的美感设计应该是创新的（未成熟未被发现规律的），包含更多元素的（更多复杂参数如历史、文化、环境、情感等等）。

人工智能与设计师的关系

设计是一个用处非常广泛的动词，可以搭配不同名词成为各种专业术语，例如程序设计、架构设计、交互设计、UI设计、建筑设计、材料设计等等。但设计师更多是指处理好人与设计对象之间的关系，提高体验满意度的职业，例如室内设计师是为了提高人在室内的居住质量；服务设计师是为了提高人在服务流程中的满意度；交互设计师是为了解决人与计算机的交流问题；UI设计师是为了升华人与计算机的交流体验。

上文已提到，人工智能在解决超复杂纯智商难题上最终会超越人类，而且可以生产出可被公式化（规范化）的设计，例如符合规范可批量生产的平面设计、符合规范已成熟的网页和移动端交互设计。但对于人工智能，设计师不用过多担心被取代问题，因为设计师的工作是为了提高体验和满意度，体验和满意度都是主观的，这是人工智能很难去衡量的。既然人工智能也是一种设计方案，那么设计师可以利用人工智能这工具创造出什么价值？

1.在互联网和移动互联网时代，由于产品用户量大以及技术的限制，产品无法针对每位用户在不同场景下的需求进行设计，所以产品功能只能绝满足大部分用户都有的核心场景；还有每位用户的审美能力的差异，设计师只能考虑用更简洁的设计语言来满足大部分用户的基础审美。在人工智能的帮助下，产品有能力做到根据用户的使用场景和行为分析出用户的当前诉求，并提供相应服务。人工智能为个性化服务提供了基础，个性化服务意味着要考虑更多关于该名用户的特点，包括文化，经历，心理等因素，如何设计能更满足该名用户，这是一个全新的机会和挑战。

2.人工智能为艺术型设计师带来更多机会。进入个性化时代的产品基本满足用户需求，相同类型的产品结构和功能会越来越接近，能为产品带来活力和差异的除了自身的底层技术基础，更多是艺术型设计师的理念和风格，以及自身品牌。就像时尚品牌优衣库和Gucci，单件商品两者的品牌和设计产生所带来的利润差距巨大，人工智能产品也可以做到。

3.人工智能使产品的使用成本降低，信息架构扁平化，整体体验提高；但个性化设计意味着需要考虑更多元素。简单和个性化貌似矛盾，如何保持产品简单可用又能突出个性化，这也是一个全新的机会和挑战。

新的设计对象

计算机的普及和难以使用，催生出交互设计这个术语，交互设计专门解决计算机如何更好地与用户交流互动的问题。交互设计师在设计过程中总结出一个新术语：以用户为中心的设计，在设计时密切关注用户的体验和感受。用户体验设计这个术语逐渐扩散到各行各业，它所带来的价值让各个企业明白提高体验的重要性，并着手优化自家产品服务，到后面也衍生出服务设计等专业术语。

产品体验不好，用户还有其他替代选择，所以大家开始关注用户体验。但现在用户体验设计存在着一个局限性：它设计对象仍然是产品，它只关心用户在使用产品期间的体验，不关心产品对用户其他方面的影响。这是可以理解的，因为企业间之间存在着竞争，以及互通数据分析数据需要非常高的成本。所以产品体验好了最大收益自如是产品和企业，并非用户。

辛向阳教授提出了一个更领先的观点：EX-ExperienceDesign，以用户经历为中心的设计。简单点说，生活中每天发生的琐碎小事不会被记住，例如吃饱睡饱；但特殊的经历会被记住，例如在迪士尼公园的路上突然跑出来一群鸭子，你会记住那次惊喜。UX构建的是每一件小事，EX构建的是用户经历，基础是每件小事之间的联动。EX更多关注全局性，就像迪士尼乐园把控全局体验为游客带来惊喜。EX是个性化服务的基础，它会从多个维度包括用户画像和行为、场景和环境、上下文的理解（上一件事情发生了什么，后面安排的事情）等为用户创造价值。

当设计对象从产品转变到用户经历时，设计师不能只考虑自己的产品体验，还要从全局出发考虑产品与产品之间的联动，考虑不同场景和突发事件时自己的产品如何服务用户。产品从单体变成一块拼图，需要考虑上下左右的关系并兼容，这对设计师来说是一个全新的挑战。

如何设计人工智能产品

人工智能为个性化服务带来新的可能，要想设计一款更友善更像人类的产品，我们先看看人类是怎么交流的。人与人之间的交流分为双向交流和单向交流，双向交流包括了问和答，单向交流包括了指令、陈述和接收信息（单向交流指对方可以给予简单的反馈，甚至不需要提供反馈）。问和指令不太一样。问是因为自己不知道，希望对方能提供相关的完整答案（这里忽略明知故问和反问两种带有目的性的情感交流）；指令更多是指上级对下级的指示，他知道对方能做什么，希望对方能帮助自己完成该事情，对方完成后的反馈可能非常简单，一句“OK”“搞定”“对不起，做不到”已经能表达清楚是否完成，其反馈不需要太多内容。陈述的意思是我将信息传达给你就完成了，你可以不给予我反馈，例如演讲、授课、讲述内容等等。接收信息包括了听觉、视觉、触觉，甚至是嗅觉和味觉。

随着信息的增加，当信息超过人类的记忆容量时，人类通过交流获取信息的效率变慢，他们开始将信息通过刻画的方式记录保存下来，到后面逐渐出现了书籍。随着技术的发展，人类获取信息的方式也在逐渐增加，收音机、电视、电脑、手机逐渐出现在我们的生活中，我们先来看看人与媒介交流信息时有什么不同，再来推断人工智能能做什么。（这里的人更多是指接收信息，并非发送信息例如写书、写文章的人）

从表格可以推断出，人工智能要做到与人正常交流需要在问、答、指令、接收信息四个方面有所深造。问更多是指人通过语音、文字等对话方式提出问题（语音是最快最直接的表达方式），计算机理解问题后给出正确完整的答案。答更多是指计算机需要通过如传感器、用户事件监听等隐形手段获取更多的用户数据。指令更多是指用户通过语音和界面发出指令，计算机接收并理解指令后完成一系列的操作。接收信息更多是指人给出问题和指令后，计算机如何提供正确的答案和反馈。

如果牵扯到辈分、利益等关系，人类之间的交流务必产生情感上的交流，在交流时最能表达情感和态度的是态度和语气，人和机器交流也毫不例外。人工智能需要学会与人类交流时，根据不同场景和对话内容采用合适的态度和语气。在交流中，机器更多承担的是下级以及朋友的角色，直白点就是要你干嘛你就干嘛(准确性)；要你干嘛就赶紧做(即时性)；说你不对就得改(自我学习和修正)；不能顶嘴(礼貌)；尽管我对你很苛刻，你也要对我像好朋友一样(性格一致，需要人物设定)。

结合交流方式和情感表达，设计一款面向用户的人工智能产品时需要注意以下几点：

人物设定：为了避免在交流中过于死板或者态度语气时常变化过大(态度语气时常变化过大叫精神分裂)，设计师应该针对不同用户群体为人工智能赋予不同角色与性格。例如针对二次元宅男群体，赋予人工智能傲娇、元气、电波女等性格；针对成熟女性群体，赋予人工智能温柔的管家角色；尽量不要赋予人工智能老板、父母、老师等角色，因为指令他们干活时，会让人类感觉到突兀。准确性和即时性：需要听懂用户的问题和指令并立刻给出准确的答案或反馈。准确性和即时性是人工智能的最基础能力之一，多次回答错误显得人工智能很蠢，用户会逐渐对人工智能失去信心和信任。在技术不成熟的时候，可以引入天然呆、冒失女等具有智商不高但又很懂卖萌的角色性格弥补技术上的缺陷，这样可以通过打情感牌减少用户愤怒甚至失望的情绪。自我学习与修正：当人工智能不知道答案和操作时，除了给出抱歉的反馈外，更多需要的是通过自我学习能力来修正自己的数据库，避免多次惹恼用户。礼貌：及时回复、不重复说话、不反驳、不打断用户的说话和操作都属于礼貌问题，就像人类一样，有礼貌的人工智能才会受用户欢迎。

做设计时需要考虑更多数据的交互，关于人工智能底层数据设计请阅读第二章的《下一代人工智能助理》和《人工智能数据仓库》。在设计架构时需要考虑更多产品上下游之间的联动，以及通过接入通用型API和组件完善人工智能的数据库，关于移动端信息架构设计、通用API和组件请阅读第三章的《流的设计》和《新型API和组件》。对话是人工智能的基础，更多对话体验设计请阅读《GoogleActionsDesign》。人工智能为个性化设计提供了基础，设计师需要考虑更多场景下的个性化服务，也可以引入更多风格的个性化设计，彰显出用户的魅力。

人工智能如何推动神经科技发展

神经科技以人类神经系统原理为基础，旨在研究人类大脑这一极为复杂的模型架构。在实际作用方面，神经科技将帮助研究人员了解大脑功能与引发功能障碍的原因，并助力医生治疗各类神经系统疾病。至于具体应用，神经科技目前主要关注增强认知能力、改善睡眠并改善长寿人群的大脑健康等。以此为背景，AI技术的快速发展有望在未来十年内，推动神经科技发展进入快车道。

过去二十年内，神经科技企业获得的投资总额超过190亿美元。当前，全球拥有超过200家神经科技企业。美国本土的神经科技企业在数量上占绝对优势。美国为121家，加拿大为14家，英国为13家，瑞士为8家，以色列为7家，法国为6家。目前，全球有200多家神经科技投资机构。美国的神经科技投资机构数量同样最多。美国有136家，日本与英国各有10家，加拿大有7家，中国和法国为6家。2015年，神经科技专利总值为2亿美元。

2020年全球神经科技行业格局概述

>>>脑机接口

神经科技领域最为人熟知的探索方向之一，正是脑机接口(BCI)。脑机接口的基本思路在于接收大脑信号，对信号做出分析，据此将信号转换为命令，而后发送至执行端的输出设备。脑机接口有望帮助患有神经肌肉疾病(例如肌萎缩性侧索硬化症、脑瘫、中风或脊髓操作)的病人逐步恢复功能。随着这项技术的进步，人类最终也许能够将USB接口植入大脑，从而轻松完成脑信号上传。到2024年，全球脑机接口市场总值预计将达到18亿美元。

>>>神经调节

在美国，目前已经有超过15万人使用治疗性脑植入物，主要用于治疗帕金森氏病。神经调节疗法为慢性疾病的治疗带来替代性选项。与传统药物相比，神经调节疗法通常更具针对性、成本低廉且副作用更少。神经调节的核心在于刺激大脑中的特定区域。目前常见的神经调节刺激分为几种类型，且各自拥有不同的特性与用途。这项技术的重要应用之一，在于治疗患者难以忍耐的疼痛，具体方法为刺激大脑内与脊柱及周边神经系统对应的各个部位。到2022年，全球神经调节设备行业总值预计将增长至133亿美元。

神经科技行业框架

>>>深层脑刺激

深层脑刺激的主要用途在于治疗运动障碍。以神经刺激器为例，这类医疗设备可通过植入的电极将电脉冲发送至大脑中的特定目标处，治疗包括帕金森氏病、原发性震颤以及肌张力障碍在内的各类运动障碍性疾病。在临床试验中，研究人员们还开始关注利用深层脑刺激治疗慢性疼痛的潜在可能性。

>>>脊髓刺激

脊髓刺激属于一类神经调节技术，主要用于治疗慢性疼痛。与利用起搏器纠正异常心跳的基本原理类似，神经调节装置可以建立起新的神经平衡，从而协助缓解疼痛。治疗方案主要是将电极放置在人体内的特定脊椎区域附近，这部分区域一直被视为痛常见的产生根源。

全球前200大神经科技企业的技术推广情况

>>>迷走神经刺激

迷走神经刺激的本质是同迷走神经传递电脉冲。根据当前的研究结果，抑郁、炎症、代谢综合征以及心脏病之间的关联很可能正是以迷走神经作为介导。迷走神经刺激能够缓解一部分癫痫与抑郁症疾病。

>>>经颅磁刺激

经颅磁刺激属于一类非侵入性大脑刺激技术，其将磁感应力集中在大脑中的特定区域以发挥刺激作用。相关应用包括评估脑卒中状态、多发性硬化症以及其他由神经系统病变引发的疾病。经颅磁刺激剂的治疗范围包括重度抑郁症、偏头痛、强迫症、精神分裂症以及创作后应激障碍等。2018年，全球经颅磁刺激市场的总体规模估计为8.834亿美元。

>>>用于神经生物标志物检测的AI技术

目前，高端神经科技发展的主要障碍之一，在于科学家对于神经信号(即生物标记物)的检测与重构本身，可能会对正常信号传递速度产生干扰。神经数据极其复杂，因此我们需要更强大的解释方法，并借此从大量作为生物标记物的神经数据中找到准确可靠的信号模式。

其中的基本思路，是利用AI技术开发出一套能够从神经数据中快速检测生物标志物的平台。以此为基础，研究人员可以将长期置留型神经接口(允许计算机直接与人体之间实现神经数据读取与写入的连接)，与经过训练且能够直接从神经数据内评估生物标志物的人工智能系统结合起来。

如果这样的AI平台能够准确理解神经系统的“语言”，即可在闭环实验当中测试各类针对新型靶标的神经调节疗法。此举有望为多种慢性症开发出更强大的治疗方法，同时也将推动AI技术在人体临床应用层面迈出里程碑性的一大步。这一进展甚至可能为研究医学现状、加速神经生物标志物检测，以及探索新一代基于AI的神经医学方法提供新的实现途径。

神经科技研究领域与客户需求

神经科技堪称当前生物科技领域最具发展前景的方向之一。在过去二十年中，私人资本基金在这一领域的总投入已经超过190亿美元，且投资年增长率高达31%。一部分神经科技中的子行业已经在市场上建立起具备实效的方案与产品，并建立起完善的业务体系。在接下来的几年内，众多早期初创企业将演变为成熟公司，并将更多新的神经科技产品推向市场。与之对应，AI技术的进步以及计算机与生物学间日益融合，必将改善全人类的大脑健康水平。未来可期，让我们拭目以待!

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