很难想象一切有什么事物会像廉价、强大、无处不在的人工智能那样拥有“改变一切”的力量。

真正改变我们生活的，是将人工智能花在普通的事物中，如自动贩卖机，鞋子、书、报税单、卡车电子邮件、手表以及手机等。理想情况下，这种额外的只智能，只是廉价还不够，还应当完全免费。

一项免费的人工智能技术和网页上的免费公共内容一样，比任何其他我们能想到的事情更能满足商业和科学的需求。

“沃森”电脑

最初的沃森，它与一间卧室的面积相当，10台貌似柜式冰箱的机器围城了四面墙，通过中间的微小空隙，技术人员得以操作机器背后的电线和电缆，里面的温度高的出奇。

如今的沃森，它不仅仅存在于一面机柜中，而是在大量开放标准的服务器之间传播，这些机器可以同时运行上百个人工智能项目。IBM希望沃森从事医学诊断，有人预测，现在的孩子成年后，很少需要依靠医生来诊断了。

医学只是一个开端，所有的主流云公司加上几十家创业公司都争先恐后地启动类似于沃森提供地认知服务。

关于假如人工智能，摄影是个很好地例子。20世纪70年代，除了背包中地500卷胶卷外，还需要扛铜质地尼康机身，闪光灯，几个其重无比的玻璃镜头，在黑暗中要使用“大镜头”。现在我么使用的傻瓜相机的重量几乎可以忽略。新的相机体积小，反应快、声音小，而且更便宜。我们的手机照相机，加入了算法、和计算以及智能成分淘汰了层层笨重的镜头，完成了物理镜头过去做的事情。知化摄影术的结果是革命性的。

知化现在应用在很多领域，化学、音乐、洗衣、营销、房产、护理、建造、伦理、玩具、体育等。

1 三大突破

1.1 廉价的并行运算

思考是人类固有的一种并行过程,我们大脑中的数百亿神经元同时激发，制造出用于计算的同步电波。典型的计算机处理器每次还是智能执行一项命令。

十多年前情况开始改变，当时出现一种叫做图形处理器（graphics precessing unit），为了满足电子游戏中大量的视觉并行需求而设计的。2009年年Andrew Ng 和斯坦福的一个研究团队意识到GPU芯片可以并行运行神经网络。

1.2 大数据

每种智能都需要接受训练。尽管基因决定了人的大脑善于给事物分类，但是人脑仍要看过数十个事里才能区分猫和狗。人工心智更需要训练，大规模数据库、自我追踪、网页cookies、网上足迹、太字节级别的存储，及时间的搜索结果、维基百科以及整个数字世界都成了人工智能变聪明的老师。

1.3更好的算法

当深度学习算法，被一直到GPU集群上是，速度有了大幅提升。深度学习代码本身不足以产生复杂的逻辑思维，当它是当下送由人工智能产品的基本组成部分，这些产品包括IBM沃森、deepMind 、谷歌的搜索引起以及脸谱网的算法。

由于并行运算、大数据、更深层次的算法，酝酿了60年的人工智能获得了成功，这种基于云端的人工智能愈将成为我们日常生活中的一部分，但是有代价。越多人使用人工智能，它就会变得越聪明；变得越聪明。越多人就会使用它；它更聪明的时候就会有更多人使用它。未来的人工智能将会是由两三家公司主导，应以基于云端的多用途商业产品为主导。

随着人工智能的发展，我们可能要设计一些手段阻止他们拥有意识，我们想要的不是智能，而是人工智慧。与一般的智能不同，智慧是专注的，能衡量的，专门化的。

非人类智能不是一个程序错误，而是一项功能。会思考的机器最重要的特征就是他们的思考方式与人类有差别。

多种多样的智能

由于进化，我们误以为我们是这个星球上唯一拥有自我意识的物种，我们误以为人类的智能是独一无二的。

宇宙中潜在的心智种类数量庞大。最近，我们开始研究地球上动物的心智。这个心智矩阵包括人类心智、机器心智以及可能存在的心智。

想要真正解决当前关于量子引力、暗能量以及暗物质高深复杂的谜团，我们可能需要人类以外的其他智能。人的目的是什么？我们要制造生物演化无法得到的新型智能。

根据人类和机器人的关系，我们的工作可以被分为四类：1 人类能从事但机器人表现更佳的工作；2人类不能从事但机器人能从事的工作；3人类想要从事却还不知道是什么的工作；4（刚开始）只有人类能从事的工作。

这一切都是必然，让机器人代替我们从事现在的工作，让我们在它们的帮助下去构想意义的新工作.