（思想录非快餐，也非心灵鸡汤，如果您能慢慢品尝，再加上个人的深度思考，本文至少花上二十分钟时间。）

杰瑞·卡普兰这本六月份出版的书对我来说是真的很及时，在人工智能时代的前夕，我们有很多疑惑和不解，对未知的冲动和恐惧。杰瑞·卡普兰从哲学和现实的角度真正系统解读了即将到来的“智能革命”，如何席卷人类的命运，人人不可控又必须把握的一面。虽然已经看过去两个月之久，我仍心存感激，动笔写下这篇以笔记形式为载体的思享录。

在中文版序里他写道

在人工智能时代，工作的本质将会发生改变，而重点转移到那些人能比机器完成得更好的任务上去。未来工作的独有内容一定是那些需要人类独有技能参与其中的任务。植根于事实的认识是通往未来更好的向导，因为我们今天居住的世界将和这样的未来大相径庭。

                             一

紧接着对人工智能的哲学思考，卡普兰做了系统的描述：

人工智能的研究在两个方向上有所突破。

第一类新系统称之为“合成智能”，已经进入应用阶段，他们从经验中学习。

第二类新系统称之为“人造劳动者” 来自传感器和执行器的结合

传统的自动化是在被设计出来的周遭环境中重复单一性工作；而新系统将和人类一起在各种环境中工作。

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。

（数据科学和人工智能 一个是广度一个是深度，都是人个体能力无法企及的领域，一个是实体的类人型的劳动者 一个是存在于云端远程服务器没有实体的存在）

在人工智能应运而生的过程中，我们应该避免人类所具有的傲慢与自大缺陷而被智能所欺骗。这是一个关于人工智能哲学的话题探讨。

人类很容易被眼前的利益所欺骗 ，比如“海妖服务器”，她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，例如冲动消费和快速送达摧毁了你邻居的小商店。人类掌握最终决策权，是避免机器人控制人类的最好办法？

在我们人类行为背后，一直悄无声息的隐藏着诸多智能斗争，比如每当我们加载一个网页时，背后就上演了这种蔚为壮观的以程序和数据为载体的群集大战，争夺着为你展示广告的权利。（隐形智能体）

由于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，未来的矛盾将由过去伟大的马克思所提出的资本和劳动力之间不可避免的矛盾转向合成智能和劳动力之间的矛盾。

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。1%会成为这些趋势的受益者，也有可能是0，就像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。

最严重的问题给出切实的解决方案：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。比如，如何延伸法律系统才能对自治系统进行管理和行为追责。

到目前为止，经济后果才是我们即将面对的最严重的问题 穷人和富人分配财富的根本问题！就像是为了防止沸腾而在锅里乱搅一样。

关于教育，也是我最关心的话题，卡普兰这样说道:

未来的工作没有雇佣,技术改变的速度会远远超过劳动者的适应能力。先上学后工作的顺序将被重构或颠覆;

我们现今的职业培训系统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。“工作抵押”（JOB mortgage），这种抵押由你的未来劳动力（挣取的收入）做专有担保，就像是你的住房抵押是由你的财产专有担保一样,会越来越切实可行。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佣意向书，如果他们最终雇佣了你，就会获得一定的税收减免。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。                      

关于人工智能的历史演进，卡普兰称之为人工智能的反叛从【仆人】到【颠覆者】。

符号系统法，IBM顺从的机械仆人，“计算机只能按照编好的程序工作” ，这是本世纪内传播最广的文化模因之一。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。商业智能（BI） （SAS SPSS Oracle）。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。

专家系统，即通过逻辑合理的问题处理 启发法研究修剪搜索空间的规则。

神经网络，人格化的编程方法，给计算机以数据，够他用一毫秒；授计算机以搜索，够他用一辈子。赠予机器学习系统的直觉力。

                              二

机器人，类似于疯狂扩散的新病毒，能够进行自我进化。未来，你必须适应机器人的需求，因为它不会顺从你的需求。

未来机器人突破的几个方向：计算能力的巨大提升、机器学习技术的进步、机器人工业设计的改良和机器人的感知领域（感知领域属于真正的突破）

机器人基础技术的应用：通过声音辨别歌曲、通过声呐和雷达探测为海上船只分类、通过心电图或解读超声波，诊断心脏疾病；

今天的预编程、重复性机械设备就是未来机器人的原始先驱，未来的机器人可以看到、听见、做计划，还能根据混乱而复杂的真实世界来调整自己。即使你身处荒原，也有机器人在监视你。

智能机器人未来需要四大模块：能源（工作的能力）、意识（感觉意识中相关形势的能力）、推理（规划并调整计划的能力）、手段（真正完成某件事的能力）

而相对于人所拥有的身体部位的大脑中枢系统和脊椎驱赶神经网络，机器人进化到操作电磁辐射（无线电波）远距离即时传递信息。就像生物进化的缓慢过程一样，我们并不是能够利用这些现象的最好角色，而机器是。机器能加速人类生物的进化能力？突变成某一种形式的存在？

我们出生后不久，我们通过把世界解析成物体来理解世界，之后我们又把物体分为有生命的和没有生命的。对于与我们想象的有生命的对象-其他人或动物，有一种特殊的好感。很多我们最高等的社会直觉，比如爱与同情，都可以被理解为自然对我们的鼓励，希望我们能以更加广阔的视角来看世界，而不仅仅局限于眼前的利益。

机器人身上没有必要非得长着眼睛和耳朵，与之相反，它们更加需要的是在相关环境中遍布的传感器网络。耳朵和眼睛分开到以米为单位的距离。

关于社会趋势剧变，未来更像过去：科技将倾向于联合化和简单化，一场由电力驱动的现代寒武纪生命大爆发，只不过这次演化的终点将停留在尚未成型的机械动物门。（一批批APP死亡和智能硬件设备的死亡）

有能力完成体力劳动的分布式机械系统是如何改变和扩展，然后进入家庭、企业以及环境中满足每日需求的，但是要理解同样的趋势会对我们的商业环境、知识环境以及社会环境造成什么影响，则要困难得多。

灵活的机器人系统，有独立行动能力，分布广泛，能够跨越物理和电子领域，并且在超乎寻常的距离内以超越人类的速度交流着。它可以让自己消失于无形并神奇地根据需求进行自组织-虽然容易被忽视，但却有着病毒一样不容小觑的力量。

                                 三

在智能商业社会里，重要的是数据而非程序。

加入摩根士丹利让大卫·肖意识到一个根本的真理：虽然比对手交易得更快是一种优势，但是真正的挑战在于快速分析世界金融市场上奔腾不息的数据流-而摩根士丹利拥有距离“河流”最近的位置。斯坦福大学和人工智能研究者和很多其他精英中心，都得出同一个结论：真正的战斗在于数据，而不是程序。所有业内人士意识到，统计和机器学习技术才是当下用来淘金的最好工具。当他的前同事正忙着到处搜索能够利用的真实世界数据时，大卫·肖却已经在不经意间栖居在主矿脉的顶端。10年之后，《财富》杂志引用了他的一句话：金融真的是一个绝妙而纯粹的信息处理业务。

让数学家和计算机科学家自由发挥，把统计和人工智能应用到任何可以变化的东西上。在高频交易基础上，你不需要每次都正确，只要正确的次数比错误的多就够了（大数据的真正启示之一）。

很多看似独立的价格其实都是相关的。如果东南亚出现了干旱，那么糖的价格可能会走高，同时会影响瑞士巧克力的价格。但是要小心-巧克力的价格也可能会被南美洲可可豆的价格下跌所影响。人类交易员致力于变成研究这些问题的专家，但是没人能比得上合成智能的能力，它们既能观察到大趋势，也能察觉到小模式。

卡普兰提到证券交易的公认目的不是让某些人富起来，而是通过优化和高效分配资金流促进商业发展。但是掌控当今市场的合成智能，让这个使命蒙受了质疑，除了内森·迈耶·罗斯柴尔德这类很重视公民责任的人之外无一不是。

为什么有些网站总知道你想要什么？

当你加载含有广告的页面时，弹指间，一场蔚为壮观的战斗就打响了，各式各样的合成智能开始互相厮杀。

cookie 你可以把这个识别符看成在你背上轻轻贴上的便利贴，只是这里的便利贴是电子形式的，所以当他们再见到你时就能认出你了。交叉引用信息的力量 重定向（retargeting）

这些系统是为了完成单一目的而设计的，他们不知道或者不关心其他副作用。

我们需要把这些概念纳入公共讨论中，然后才能在电子领域延续我们的公平感。现在，这片广阔自由的领域正被无边的黑暗所笼罩，招引着形形色色的欺骗。

关于道德行为体，一个被广为接受的定义是，道德行为体必须有能力完成两件事。他（它）们能感知到他们行为后果中与道德相关的部分，而且必须有能力在行动方案之间做出选择。

困扰一个新生领域的一个问题是，我们的一部分道德观念似乎是来自我们作为人类能够感受同情和怜悯的能力-我们本能地推论，如果有东西伤害了我们，那我们就不应该把这种痛苦施加给别人。就像科幻电影一样对此强制“失忆”，难道是最好的惩罚？相关实体必须至少有能力认识到自己行为的道德后果，并且能够独立行动，才可以称之为有道德约束力的实体。

强制性的失忆并不是干涉合成智能实现目标的唯一方法，我们还可以撤回其行动的权利。

关于真正的价值在于数据的探讨，卡普兰又提出了亚马逊CEO杰夫·贝索斯的真实案例：

一面是网络零售商 ，实体书店的数字版本，另外一面是DE Shaw公司的证券交易策略在零售领域的应用和扩张。两个同时进行的交易，只要它们都进行结算就肯定有利润：以一个特定的价格卖出一本书-从英格拉姆购买书并配送到一个特定的目的地，中间的差价就是亚马逊的毛利润

亚马逊花了将近20年的时间史无前例地积累了大量关于个人和集体购买习惯的数据，其中包括两亿活跃买家的详细个人信息，完成这一壮举的手段就是赔钱！

获得客户的成本趋近于客户的终身价值，就不会再赔钱而是精细化运营。其中之一：他们通过调整宣传的价格达到特定的商业目的，对于用户增强信息：你得到的是最好的，或者价格非常好，这些美好的“放任政策”，都是未来不容讨价还价的序曲。其中之二：收取一个固定配送年费：亚马逊金牌服务，无论你在当年已经购买或将要购买多少次。好处：不仅成功阻止你到别处购物，还让理智消费变得不可能，并且让免邮的钱让这些人出，正所谓羊毛出在羊身上。

再次推进：亚马逊的仓储网络如此之广，他们采取了一个非凡的政策：允许自己的竞争者把他们的产品放在亚马逊的网站上，并允许使用亚马逊的设施。提供竞争优势：他可以窥视竞争者的销量和价格，并且最终让自己可以控制其竞争者的成本，因为它可以调整这种服务收费的费率。

这些商业策略背后相同的思路就是：获取比顾客和竞争者更持久的信息优势，巧妙地把这些做法包装成一个关于低价、优质服务以及公平竞争的故事。他们等候着一个必然会出现的时刻，在锁定顾客、歼灭竞争者之后，公司会抖出垄断价格。

我终于明白贝索斯为什么要把公司命名为亚马逊了，因为这条世界上最大的河会扫除前进中的所有障碍。

先进的计算机技术可以让他从数据中获得巨大的利润。在自动化上投入很多，充分利用自己独特的优势。这些系统和那些实体竞争者的传统数据处理系统不可同日而语，老式的系统没有机会根据市场条件和个人客户的习惯而即可调整价格。而这正是以机器学习系统为代表的人工智能大显身手的战场。

今天，亚马逊保持了每日低价的幻觉。未来，没有什么能阻止这样的公司向你，而且只向你，提出恰恰能让公司利益最大化的价格和协议。

合成智能完全有能力在允许个人意愿的情况下（何况这些小愿望也没什么出乎意料的）以一个相当高的统计精度来管理群体行为。

这些系统中的可见部分对你来说只是雪山上的积雪而已。在幕后，它们会为了达到各自的目的，在彼此之间进行激烈的谈判和交换。你在赌局中面对的是庄家，发牌者数着每一张牌，而且知道牌如何分配的，你生活中的方方面面会被亚马逊所包围，但却看不见半个人影。 因为赢钱的永远是赌场本身。

                              四

未来将出现1%富人占据绝大多数财富，绝大多数人都在争取少部分财富中被变相的“奴役驱使”。

一、富人并没有倾其所有地消费。这些钱被用来再投资或留作他用，他们把回报累积起来用作个人“贫困时期”的信托资金和退休基金，这就是俗话说的“富人更富，穷人更穷”

二、你看不到那些富人为新观念而投入的人力，因为这些投入已经体现在商品和服务中了。

三、富人掌握着人工智能未来的密码钥匙，他们会在不同的时间节点开启智能宝箱，而普通人只能追逐。

未来，无论你的领子是什么颜色，机器都会毫不留情。因为它淘汰的不仅是工作，更是技能

首先是一个简单的事实，大部分自动化作业都会替代工人，从而减少工作机会。这就意味着需要人工作的地方变得更少了。这种威胁很容易看到，也很容易度量。

第二种威胁更加微妙，更难预测。很多科技进步会通过让商家重组和重建运营方式来改变游戏规则。这样的组织进化和流程改进不仅经常会淘汰工作岗位，也会淘汰技能。

从事农业人数 从19世纪80%到今天只有1.5%，人们从劳动中解放出来，开始从事很多其他富有成效并能创造财富的活动。人造劳动者会取代大部分技术工人的需求；合成智能会大面积代替需要由受过教育的人来完成的工作。在应用的最初阶段，很多新的科技会直接代替工人，用几乎同样的方式完成工作。但是其他创新不仅会让工人闲置，还会淘汰他们所从事的工作种类。

亚马逊仓库的例子正是合成智能会对我们的世界造成深远影响的一个例证。维持秩序的需求并不只限于仓库，而是对于所有事物的要求，是由人类思维的局限性所驱动的。合成智能却没有这样的局限，而且它们会吧我们生活的很多方面从井井有条转变成杂乱无章。我们本来的目标是要把智能领域和物理领域修葺一新，结果却制造了无法通过的缠结的荆棘。

各行各业的蓝领工作很有可能已经被自动化接管。在自然环境中可以感知和运行的机器人设备将会大批量取缔劳动力市场。简而言之，人造劳动者正在从各个领域进攻而来。

未来，律师光环不再，更强大的机器人医生催生，驾驶与教育 别再亲力亲为！就专业培训而言，我们犯了两个错误。第一个就是过分依赖传统学校，让学校来决定应该把什么教给学生。第二个错误在于一种心照不宣的假设：你首先应该上学，上完学再找工作。

我们需要建立一种职业培训贷款系统，这个系统及其目的与传统房产抵押贷款之间具有相似的关系。

你申请的是一份未来的工作。为了得到职业培训抵押贷款，你必须获得潜在雇主的资助（也许就是你现在的雇主），就像是你为特定财产申请抵押贷款的情况一样。但是在这里，雇主并不能保证雇用你，而且你也不会保证接受特定的工作。实际上，你申请的是一份未来的工作，而雇主会发出一份诚信意向书，表明自己在一段合理的时间内确实（或即将）需要为特定职位雇佣像你这样的人。

新的方式让人们可以在最合适的岗位上应用自己新获得的技能，而雇主们则可以从一个更大的高级工人资源库中挑选人才。这才是金钱应该在经济中起到润滑剂作用。在回收自然资源的同时，一起回收智力资源

一直以来，图灵测验：人工智能的“成人仪式”，如果机器具有能够成功过关的智慧力量，就能获得人类的尊重成为辨别是否具备真正人工智能的方式。在这个世纪末，对于词语的使用以及总体的文化思想将会发生巨大的变化，届时当我们谈到机器会思考时将不会再受到反驳。

更不可思议的是，我们可能认为自己是在通过机器人来探索宇宙空间，但事实上它们是在开拓殖民地。

站在这个黄金时代的起点上，我们可以选择。我们可以设定初始条件。但是在此之后，我们的控制权就少得可怜了，而我们必须接受自己决定的后果。随着这些系统变得越来越自主，所需要的人类监督也随之变得越来越少，有一些系统甚至可能会涉及自己的继承人，它们这样做的原因有很多，而有一些原因可能我们根本无法理解。

这些非凡的人造物为什么要把我们留在身边呢？可能会想保护这种可贵的能力储备，就像我们想要保护大猩猩、鲸鱼或其他濒危物种一样；或者为了让我们探索新的道德或进行科技创新，合成智能会圈养我们。

合成智能可以去太空、地下或者水下，但我们不能，我们觉得还不错，就像是合成智能在隐退一样，就像你的智能电话中的芯片越来越小一样，始终都好像是他们为我们的福祉做贡献。所有这些都很隐晦，直到他们开始介入我们的生活，防止我们伤害自己。那时候我们才明白 谁是圈养者？ 谁又是被圈养者？

最后杰瑞·卡普兰先生把整本书一味地悲观念头掉转过来，未来人类不一定是遭遇可怖的“终结者”，更有可能是人机共生的“星际迷航”。

目前是“人工智能时代”的前哨，所有的合成智能和智能机器人技术尚未成型，基础搭建刚刚开始，一切都还来得及。关于“智能革命”，吴军博士也写了本《智能时代》，下次跟大家一起分享。

（关于教育、哲学和科技智能的探讨，可以发送邮件到：loader@bigdatadigest.cn）

Loader，一起面向未来觉醒的碳基生物，在孤独的探索中充满敬畏而又无惧。我们互相牵手，共同行走在路上。