未來呼嘯而來，技術融合如何顛覆商業社會？｜高毅讀書會_人工智能:學人工智能后悔死了

來源|賽先生

作者|彼得·戴曼迪斯、史蒂芬·科特勒

未來在還沒有到來之前，總是難以想象的。但未來會帶著巨變呼嘯而來，這是完全可以預見的。在《未來呼嘯而來》一書中，作者通過拆解量子計算、人工智能、網絡、機器人等指數型技術，闡述了指數型技術的互相融合將如何顛覆未來的商業社會和生活方式。“指數型技術加速”是大勢所趨，技術增長的邏輯在改變，人和組織的增長邏輯也應隨之改變，才能不被未來淘汰。

作者：彼得·戴曼迪斯、史蒂芬·科特勒

出版社：湛廬文化/北京聯合出版公司

出版時間：2021年1月

本文節選自《未來呼嘯而來》，作者彼得·戴曼迪斯、史蒂芬·科特勒。

01量子計算

沒想到吧，宇宙中最冷的地方其實位于陽光充足的加利福尼亞。在伯克利郊區的一個超大倉庫里，懸掛著一條巨大的白色管道。這是一個人造低溫裝置，是下一代低溫制冷機，可以冷卻到0.003開爾文，或者說，接近于絕對零度。

早在1995年，智利的天文學家就探測到回飛棒星云內部的溫度為1.15開爾文。這是一個創紀錄的發現，是宇宙中自然界最冷的地方。相比之下，這條白色的管道還要低差不多1開爾文，這使它成為宇宙中最寒冷的角落，同時也是一種極端的凍結狀態，能夠保證一個量子位處于疊加狀態。

這是什么意思？

在經典計算中，“位”是二進制信息的一小塊，要么是1，要么是0。

“量子位”則是這個概念的更新版本，其全名為“quantumbit”。與非此即彼的二進制位不同，量子位所實現的是“疊加”，這使它們可以同時處于多種狀態。讀者不妨想一想拋硬幣的兩種結果：正面或反面。再考慮一個急速旋轉中的硬幣，正反兩種狀態瞬間就會閃過。對于量子來說，這就是疊加，只是需要超級低的溫度才能實現。

疊加意味著力量，極大的力量。經典計算機需要數千步才能解決的難題，量子計算機只需兩三步就能解決。我們可以這樣理解，IBM公司制造的、在國際象棋比賽中擊敗了國際象棋大師加里·卡斯帕羅夫的“深藍”，每秒可以計算2億步，而量子機器可以提升到一萬億步甚至更多，這就是隱藏在那條白色大管道里的力量。

這條管道屬于里格蒂計算公司，是“大衛對抗歌利亞”式科技傳奇故事的主角之一。目前，在量子計算領域，參與競逐“量子霸權”的選手，也就是建造一臺能夠解決經典計算機無法解決的問題的量子計算機，主要是谷歌、IBM和微軟等傳統科技巨頭，以及像牛津大學和耶魯大學這樣的學術堡壘，里格蒂計算公司這樣的小企業，在其競爭對手面前，顯得有些另類。

里格蒂計算公司創辦于2013年，物理學家查德·里格蒂認為，量子計算機行業已經比許多人想象的更接近于啟動的黃金時間，他希望成為推動這項技術突破終點線的人。因此，他辭去了在IBM公司擔任量子科學研究員的舒適工作，籌集了超過1.19億美元的資金，建造了這條有史以來最冷的管道。在成功申請了50多項專利之后，里格蒂計算公司現在制造的集成量子電路已經可以直接連接到云端的量子計算機上了。很顯然里格蒂是對的，這項技術確實解決了一個大問題：摩爾定律的終結。

我們在這里將討論9個指數型技術，而且它們都開始趨同了。所有這些技術都構成了對摩爾定律的挑戰，盡管它反映了一個長達60年計算能力不斷提高的浪潮。

晶體管的功率，也就是測量這個浪潮大小的方法，通常用“FLOPS”，即“每秒完成的浮點運算次數”來計算。1956年，計算機的運算能力為每秒1萬次浮點運算。到2015年，這個數字變成了每秒1萬億次浮點運算。正是這種成億倍的進步推動了科技的進步。

然而，在過去的幾年里，摩爾定律的這種發展速度一直在放緩，問題出在物理方面。我們知道，集成電路的改進縮小了晶體管之間的距離，這讓我們可以將更多的晶體管封裝到芯片上。1971年，通道距離，也就是晶體管與晶體管之間的距離，為1萬納米。到2000年，這一距離減少到大約100納米。而現在，晶體管之間的距離已經減少到大約5納米了。于是麻煩來了，在這樣的微觀尺度下，電子開始“到處跳躍”，從而破壞了它們的計算能力。這就成了晶體管發展的物理極限，帶來了摩爾定律的絕唱。

香港特區政府創新科技及工業局局長：對AI技術未來走向保持密切關注以作出適時的應對:金色財經報道，據香港特區政府網站消息，香港特區政府創新科技及工業局局長孫東表示，從香港方面來說，由于OpenAI最近還沒有正式對香港地區開放ChatGPT的使用權限，而且考慮到ChatGPT所帶來的潛在資訊保安風險，所以特區政府現在并未有計劃將ChatGPT正式列為應用程式在政府內部使用。但從另一方面，考慮到生成式人工智能最近一段時間發展迅速，特區政府會繼續本著非常開放的態度對待這個新技術的發展。我們也對這個技術的未來走向保持密切的關注以作出適時的應對。同時我們也希望與香港社會各界一道，對于相關技術在香港的發展給予支持，希望在香港將相關技術推向一個新的高度。[2023/4/14 14:03:41]

但是，未必。

雷·庫茲韋爾認為：“摩爾定律并不是第一個，而是第五個提供加速價格性能的范式”。他這樣寫道：“計算設備的運算能力一直在成倍增強：從1890年美國人口普查過程中使用的機械計算設備，到圖靈用電磁繼電器制造的Robinson密碼破譯器，到哥倫比亞廣播公司成功預測了艾森豪威爾將會在選舉中勝出的真空管計算機，到第一次航天發射中所用的晶體管計算機，再到基于集成電路的個人電腦，都是如此。”

庫茲韋爾的觀點是，每當一項指數型技術的實用性達到極限時，就會有另一項技術取而代之。今天計算機所用的晶體管也是如此。現在，至少有6種方法可以解決摩爾定律終結這個問題。人們正在探索相關材料的各種其他用途，例如，用碳納米管取代硅電路，以實現更快的運算和更好的散熱。也可以采用新的設計，包括三維集成電路，它以幾何的方法大幅增加了可用的表面積。此外，還有一些功能有限但速度驚人的特殊芯片，例如，蘋果推出的A12仿生芯片，雖然只能運行人工智能應用程序，但是運行速度高達每秒9萬億次。

但是，與量子計算相比，所有這些解決方案都顯得蒼白無力。

2002年，最早的量子計算公司之一D-Wave創始人喬迪·羅斯提出了摩爾定律的量子版本，這個定律現在被稱為羅斯定律。基本思想與摩爾定律相似：量子計算機中的量子位數量每年都會翻一番。然而，羅斯定律也經常被稱為“超強版摩爾定律”，因為疊加態中的量子位的“能力”要比晶體管中的二進制位大得多。這樣說吧。一臺有50個量子位的計算機擁有16PB的內存。這是一個非常大的內存，如果它是一臺iPod，那么將可以容納5000萬首歌曲。而且，只需在此基礎上再增加30個量子位，就會得到完全不同的結果。假設宇宙中的每一個原子都能夠存儲一個比特的信息，那么一臺80個量子位的計算機所擁有的信息存儲量將比宇宙中所有的原子還要大。

正因為如此，我們實在無法預料，一旦量子計算真正開始走向成熟，會帶來怎樣的創新。我們知道這前景極其誘人。由于化學和物理都是量子過程，因此，正如牛津大學物理學家西蒙·本杰明所指出的，“以量子位為單位的計算將迎來一個“新材料、新化學和新藥物大發現的黃金時代”。量子計算還將放大人工智能、重塑網絡安全，并且讓我們有能力進行極其復雜的仿真實驗。

例如，量子計算可以為我們發明新藥提供極大的助力。對此，里格蒂解釋道：“量子計算技術徹底改變了新藥研究與開發的經濟考量。假設你正在嘗試開發一種新的抗癌藥物。在以往，你必須建立一個大型的濕實驗室，才能在試管中探索成千上萬種化合物的特性；相反，利用量子計算，你將能夠在計算機內部完成大部分的探索工作。”換句話說，創意與新藥之間的距離將變得越來越近。

而且每個人都可以參與這種探索。事實上，量子計算已經是一種民眾可以方便利用的技術了。現在，你只需訪問里格蒂計算公司的網站，就可以下載他們的量子開發人員工具包。這個工具包為我們進行量子計算提供了一個用戶友好的界面。有了它，幾乎任何人都能編寫可以在里格蒂計算公司的有32個量子位的計算機上運行的程序，現在它已經運行了超過1.2億個程序。

用戶友好的量子計算開發工具的出現，標志著一個關鍵的拐點。但我們需要對此作出一些解釋。

在《創業無畏》一書中，我們介紹了“指數型技術6D框架”：數字化、欺騙性、顛覆性、非貨幣化、非物質化和大眾化。每一個D都代表著指數型技術發展的一個關鍵階段，并總是會導致巨大的變革和機遇。由于透徹地理解這些階段對于理解量子計算的發展是必不可少的，因此值得在此簡要回顧一下：

數字化

一旦一項技術成為數字技術，也就是一旦可以將它轉換為二進制代碼1和0，它就能躍上摩爾定律的肩膀，開始呈指數級增長。再加上量子計算技術的加持，完成數字化技術就會躍上羅斯定律的肩膀，開啟更加瘋狂的增長之旅。

桑坦德銀行巴西公司CEO：未來幾個月將推出加密交易功能:金色財經報道，桑坦德銀行巴西首席執行官馬里奧·萊奧周四表示，西班牙銀行跨國公司桑坦德銀行計劃在未來幾個月內向其巴西客戶提供加密貨幣交易。該銀行計劃推出與加密相關的服務，并可能在 10 月中旬的公司下一次收益發布中提供有關該計劃的進一步消息。

桑坦德銀行今年已經在拉丁美洲涉足加密領域。3 月，它與阿根廷農產品代幣化平臺 Agrotoken 合作，在阿根廷為農民提供代幣化商品抵押貸款。（coindesk）[2022/7/29 2:45:12]

欺騙性

指數型技術在第一次引入時通常會引發很多炒作。由于早期的進展通常非常緩慢，因此這些技術會在相當長的一段時間內都無法達到倡導者宣傳的水準。不妨想一想比特幣發展初期的狀況。在那時候，大多數人認為加密貨幣只是那些“超級極客”手中的新玩具，或者只是在線購買非法藥物的一種支付工具。而在今天，它卻導致了金融市場的重塑。這是指數型技術發展過程中欺騙階段的一個經典例子。

顛覆性

一旦指數型技術開始真正影響我們的世界，就會破壞現有的產品、服務、市場和行業，這就是顛覆性。3D打印就是一個很好的例子，單單是這種指數型技術，就對整個10萬億美元的制造業構成了威脅。

非貨幣化

在產品或服務曾經需要付出成本的那些地方，貨幣卻突然從方程式中消失了。攝影曾經很昂貴。拍的照片數量不會太多，因為購買膠卷和沖洗膠卷要花很多錢。可一旦照片實現了數字化，這些成本就都消失了。現在你會不加思索地拍下無數張照片，困難的只是如何從太多的可選照片中選出真正令你滿意的那些。

非物質化

剛剛你還能看見它，立刻你就看不見它了！非物質化指的就是這種產品本身也消失不見的情況。照相機、立體音響、視頻游戲機、電視、GPS系統、計算器、紙張，甚至是熟悉的婚介服務這些曾經獨立的產品現在都已經成為智能手機的標配。維基百科使得百科全書非物質化了，iTunes消滅了實體形式的音樂商店。

大眾化

當指數型技術規模擴大、受眾變多的時候，大眾化就發生了。曾幾何時，手機是只有少數富人才能使用的磚頭大小的通信工具。而在今天，幾乎每個人都有一部或幾部手機了，全世界幾乎找不到不受這項技術影響的地方了。

那么，這個6D框架對量子計算意味著什么呢？這么說吧，根據這個增長周期模型，一個用戶友好界面是指數型技術的欺騙性階段和顛覆性階段之間的橋梁。例如，互聯網。1993年，網景公司創始人馬克·安德森設計了Mosaic瀏覽器，這是互聯網的第一個用戶友好界面。在這個瀏覽器問世之前，整個互聯網只有26個網站。幾年之后，就有了成千上萬個網站；再過幾年，就有了數百萬個網站。這就是用戶友好界面的真正力量：它能夠使技術大眾化。有了一個好的界面，就可以讓專業人員參與，技術的運用就會擴展開來，而且是非常快速地擴展開來。同樣，利用里格蒂計算公司提供的Forest工具包，人們已經寫出了150多萬個程序。因此，它成了量子世界的友好界面。這個事實告訴我們，天翻地覆的變化即將到來。

02人工智能

2014年，微軟公司在中國發布了一款聊天機器人，名字叫“小冰”，她要完成的使命似乎就是用來測試用戶的反應。與大多數個人智能設備不同的是，小冰在用戶友好方面做了優化。她的目標不是盡快完成工作，而是讓談話繼續下去。由于小冰被設計成要像一個17歲左右的女孩那樣做出反應，因此她并不總是“很有禮貌”的。

小冰還懂得譏諷，有時甚至顯得相當辛辣。這是不是很令人驚訝？是的，有點。例如，雖然小冰是用神經網絡構建的，但是當被問及她是否理解神經網絡的工作原理時，她的回答卻是：“是的，老鐵！”

但是，更加令人驚訝的是，人們竟然那么喜歡和小冰說話。自問世以來，小冰已經與超過1億人進行了300多億次對話。一個普通用戶平均每個月要與她聊60次，而注冊用戶總數則超過了2000萬。

這些對話都是什么樣子的呢？因為小冰的任務是建立情感聯系，所以她會給出很多建議，往往是一些奇怪卻又顯得有些睿智的建議。例如，有一次，當一個用戶告訴小冰“我覺得我的女朋友在生我的氣”時，小冰反問道“你是不是更加關注什么東西會把你們拆散，而不關心什么東西能夠讓你們結合在一起”。

PlanB：BTC在未來三年內仍能達到288000美元的平均價格:分析師PlanB發推表示，28.8 萬美元仍在發揮作用。如果比特幣在這個階段不會觸及黑色S2FX模型線，我真的會感到驚訝。不管當前的波動如何，黃綠色和藍色點將（遠）高于紅色橙色點。”288000 美元的價格是指Stock-to-Flow Cross-Asset (S2FX)迭代所要求的平均價值。[2021/6/12 23:32:57]

因此，與小冰的對話往往會在午夜過后的幾個小時里達到高峰，這讓微軟公司的高管懷疑是否需要給這個人工智能設定宵禁。小冰如此廣受歡迎，以至于在2015年，上海東方衛視“聘請”小冰在早間新聞時段“直播”天氣預報，這是人工智能首次被用于這類特殊工作。

也正是在2015年，小冰在電視上亮相前后，人工智能開始從欺騙性階段過渡到顛覆性階段。造成這種轉變的原因有兩個。第一個原因是大數據的出現。人工智能的真正力量在于它能夠發現隱藏在模糊信息之間的聯系——這種聯系本來沒有人會注意到。因此，輸入人工智能的信息越多，它的表現就越好。

2015年左右，由于互聯網和社交媒體的發展，海量數據開始出現。以對貓的圖像識別為例。事實證明，所有關于貓的視頻對于訓練人工智能進行圖像識別和場景識別都是非常重要的。你在社交媒體上給出的喜歡或不喜歡的評價，也是一樣。換句話說，盡管很多人認為社交媒體讓人變得更笨了，但是它確實讓人工智能變得更聰明了。

第二個原因是圖形處理器的涌現。在上述數據集出現的同時，特別便宜但功能非常強大的圖形處理器也在大量涌入市場。圖形處理器是用來驅動電子游戲中層出不窮的復雜圖形的，它們也可以為人工智能提供動力。

這個技術融合——大數據集與廉價而強大的圖形處理器相遇的級別相對較小，但是它的結果卻引發了歷史上最快的入侵之一——使人工智能就此入侵了我們生活的方方面面。

首先出現的是機器學習，它使用特定算法分析數據，并從數據中學習，然后對世界做出預測。奈飛和聲田推薦電影和音樂時，用的就是機器學習算法；IBM的沃森在充當理財師時，用的也是機器學習算法。

接下來，神經網絡出現了。受人類大腦的神經生物學機制的啟發，這些網絡能夠從結構化的數據中進行無監督學習。你不再需要向人工智能一次一個地提供信息了，相反，有了神經網絡，你只需將它們發布到互聯網上，系統就會完成剩下的工作。

為了理解這些由神經網絡驅動的人工智能所能實現的功能，我們可以先來看一看服務業的情況。目前，服務業在美國國內生產總值中所占的份額達到了80%以上。當專家根據其主要任務對服務進行分類時，得出如下五大類：看、聽、讀、寫與整合知識。為了更好地了解人工智能目前的狀況和未來的發展方向，我們或許應該一次只考察一個因素。

從表面上看，人工智能領域的創新已經積累了很多年。早在1995年，我們就看到人工智能已經可以讀取信件的郵政編碼了。到2011年，人工智能可以識別出43種不同類型的交通標志，準確率高達99.46%。第二年，人工智能的表現又一次超過了人類，這一次，人工智能對1000多種不同類型的圖像進行分類，將鳥類、汽車、貓等區分開來。到今天，人工智能系統已經可以從人群中將你識別出來了。而且，如果距離不算太遠，人工智能可以通過你的嘴唇動作“讀取”你說的話、通過“觀察”你的微表情和其他生物標記，探知你的感受。與此同時，由于追蹤軟件現在已經變得如此靈巧了，一架人工智能駕駛的無人機可以在茂密的森林中根據被追蹤人的腳印找到他。

在聽覺人工智能方面，亞馬遜的Echo、谷歌Home和蘋果的HomePod都增加了一個永不關閉的功能：總是在等待我們的下一個指令。這些機器現在已經能夠處理一些相當復雜的指令了。2018年，谷歌發布了一段視頻，記錄了一個名叫“Duplex”的人工智能助理打電話到美容院預約的過程。這個視頻讓所有人大吃一驚。預約進行得天衣無縫，更重要的是美容院接待員的反應，在整個交談過程中，她完全不知道自己正在跟一臺機器對話。

人工智能技術在閱讀和寫作方面也有了類似的長足進步。利用谷歌的TalktoBooks，你可以就任何主題向人工智能提問。當一個人向它提問時，這個人工智能可以在半秒內閱讀12萬本書，并引用適當的引文來作出回答。但是這里真正有意義的一個升級是，它是根據提問者的意圖、而不是只根據關鍵字來提供答案的。此外，這個人工智能似乎很有幽默感。例如，當你問它“天堂在哪里”這個問題時，它給出的答案是：“天堂，對于人類來說，似乎不能在美索不達米亞找到。”這段話出自J.愛德華·賴特的《天堂的早期歷史》。

聲音 | Ripple副總裁：Ripple未來應用以監管為目標:據coingape報道，在接受PCMag媒體采訪時，Ripple公司產品管理高級副總裁Asheesh Birla討論了加密貨幣機制。目前Ripple正在不斷地構建按需分散的產品，如xRapid、xCurrent、xVia、RippleNet等。在討論期間，Asheesh解釋了加密貨幣和區塊鏈之間的區別。對于加密貨幣監管，他表示，這是Ripple跨境支付和去中心化應用未來的目標。而作為Ripple的負責人，他建議其他crypto項目必須從長遠考慮，而不是考慮市場的日波動。[2018/12/9]

在寫作方面，NarrativeScience等公司已經使用人工智能來撰寫文章了，其質量完全達到了雜志發表的水平，而且不需要人類記者提供任何幫助。《福布斯》早就在用人工智能撰寫商業報道。還有數十家日報也在用人工智能寫棒球消息。與此類似，Gmail的SmartCompose功能，現在也不再僅僅限于只是簡單地向使用者提供關于用什么單詞合適和它們的正確拼寫形式的建議了，而是會在你打字的時候就“脫口而出”地把整個短語都告訴你。其他人工智能甚至能夠撰寫整本書，在2017年日本國家文學獎的角逐中，一部由人工智能撰寫的小說就沖進了最后一輪評選。

整合知識，我們要討論的最后一個類別，是通過游戲來實現的。以國際象棋為例，1997年，IBM的深藍擊敗了當時的世界冠軍加里·卡斯帕羅夫。通常認為，國際象棋的博弈樹復雜度為1040，也就是說，即便地球上全部的人都來配對下棋，他們也要花費數萬億年的時間，才能窮盡每一個變化。

然而，在2017年，谷歌的AlphaGo打敗了世界圍棋冠軍李世石。圍棋的博弈樹的復雜度達到了10360，那簡直是超級英雄下的圍棋。或者換一種說法，人類是已知的唯一擁有下圍棋所需認知能力的物種。大自然花了幾十萬年的時間才進化出了這種能力。相比之下，人工智能在不到20年的時間里就實現了這一目標。

當然，人工智能“技不止此”。在AlphaGo獲勝幾個月后，谷歌升級了AlphaGo的訓練風格，將其更新為AlphaGoZero。AlphaGo是通過機器學習來學習的，要把人類之前下過的成千上萬局棋的棋譜“喂”給它，并告訴它每一個可能位置的正確走法和錯誤走法分別是什么。與此不同的是，AlphaGoZero只需要“零數據”，因為它依賴的是“強化學習”，也就是說，它通過與自己下棋進行學習。

從幾條簡單的規則開始，AlphaGoZero只花了三天時間就打敗了它的“父親”AlphaGo。幾周之后，它就橫掃了全世界最好的60名圍棋選手。只花了40天時間，AlphaGoZero就成了地球上無可爭議的最佳“圍棋選手”。如果這還不夠令人嘖嘖稱奇的話，再來看這個例子：2017年5月，谷歌使用同樣的強化學習系統，讓一個人工智能制造出了另一個人工智能。在實時圖像識別任務中，這臺機器制造的機器的表現，遠遠超過了人類制造的機器。

2018年，這些人工智能開始走出實驗室，進入現實世界。美國食品藥品監督管理局已經批準人工智能在急診室工作。事實上，在預測呼吸衰竭或心力衰竭猝死方面，人工智能已經比醫生做得更好了。Facebook依靠人工智能來發現用戶的自殺傾向，美國國防部利用人工智能來發現士兵抑郁和創傷后應激障礙的早期跡象。像小冰這樣的機器人已經開始為孤獨和失戀的人提供建議了。人工智能還“入侵”了金融、保險、零售、娛樂、醫療、法律等領域，裝備在你的房子、汽車、電話、電視中，甚至已經進入了領域。2018年，一個人工智能“出馬”競選日本某市市長，盡管最后沒有獲勝，但是整個競選過程中的競爭比任何人預期的都要激烈得多。

但是，真正讓這一切得以發揮革命性影響的，還是人工智能的廣泛可得性。

就在10年前，人工智能還只是大公司和政府的專屬。但是在今天，我們所有人都可以使用它了。大多數好的軟件早就變成了開源的。如果你有一臺2018年或以后生產的智能手機，它就已經內置了人工智能神經網絡芯片，可以隨時處理這種軟件。要讓它更加強大？好的，亞馬遜、微軟和谷歌等公司都在競相使基于人工智能的云計算成為他們的下一個重磅服務。

那么，這意味著什么呢？讓我們從電影《鋼鐵俠》中的賈維斯開始說起。對于許多人來說，賈維斯可能是迄今為止最酷的人工智能。托尼·斯塔克可以用正常的聲音和賈維斯聊天，還可以向賈維斯描述一個設想中的發明，然后他們就可以合作進行設計和建造。賈維斯其實是斯塔克應用數十種指數型技術的友好界面，它為終極創新的火箭提供了燃料。一旦我們開發出了這種能力，“渦輪增壓”這個術語所代表的東西就根本無法與之相提并論了。

聲音 | 未來商習院院長馮晞：用柔性思維考慮區塊鏈的剛性需求:在“亞洲區塊鏈與加密貨幣論壇暨鏈戰臺灣站”上，未來商習院院長馮晞表示，人與人不同，是由于基因不同，但未來基因是可以改變和塑造的，需要更多的人正確認知區塊鏈，用柔性思維考慮區塊鏈的剛性需求，區塊鏈思想是在一覽眾山小之前，有“會當凌絕頂”的付出努力甚至是犧牲，思維不是加而是乘，區塊鏈更不是賺“快錢”，只有具有系統性、創造性、創新性思維的團隊才能成功。[2018/9/7]

現在，我們已經很接近這一點了。云中的人工智能為類似于賈維斯的功能提供了必要的支持。如果能將小冰的友好對話與AlphaGoZero的精確決策融合在一起，就能夠前進一大步，再加上蓬勃發展的深度學習，你就能得到一個能夠獨立思考的系統。那就達到了賈維斯的水平嗎？還沒有。

但它將會是一個“賈維斯精簡版”。各種精簡版的涌現，也是技術加速過程再加速的另一個原因。

03網絡

網絡是一種交通工具，能夠將不同地方的商品和服務聯系起來，更加重要的是，它們能夠使信息和創新從一個地方擴展到另一個地方。世界上最古老的網絡可以追溯到一萬多年前的石器時代，那也是最早的道路出現的時候。那些道路在當時是個奇跡。它們使思想和創新的交流不再受制于眼前的咫尺之間，事實和數字能夠以5千米/時的牛車速度“飛馳”。

然后在很長一段時間內都沒有什么大的突破。在接下來的12000年里，除了用馬代替牛和發明了航海所用的帆之外，信息的傳播速度基本保持不變。

一個重大變化發生在1844年5月24日，美國畫家、“電報之父”塞繆爾·莫爾斯發出了一份電報，上面只寫了這樣四個英語單詞：“WhathathGodwrought？”莫爾斯的電報既解決了那個時代的問題，也預示著一個新的網絡時代的誕生。莫爾斯是通過一條從華盛頓特區延伸到馬里蘭州巴爾的摩的實驗性電報線將這幾個字發送出去的，這就是全世界第一個信息網絡，盡管它只是一個只有兩個節點的草圖。

32年后，“電話之父”亞歷山大·格雷厄姆·貝爾大大擴展了網絡，但是他也只多用了5個英語單詞。1876年3月，貝爾打出了地球上第一通電話，那是一份只有9個單詞的邀請：“Mr.Watson，comehere.Iwanttoseeyou。”更重要的是，貝爾擴大了這些網絡的能力。

貝爾的發明并沒有提高數據傳輸的速度，電報利用的是通過電線傳輸的電流，電話利用的仍然是通過電線傳輸的電流，但是它極大地改善了信息傳輸的數量和質量。更有利的是，電話擁有一個用戶友好的界面。我們不需要花幾年時間去學習那些復雜的東西，而只需拿起電話聽筒撥號就可以使用電話了。在有了這第一個用戶友好的界面之后，網絡開發就擺脫了欺騙性階段，逐漸走向顛覆性階段。1919年，只有不到10%的美國家庭擁有固定電話。想要從東海岸打三分鐘到西海岸的電話嗎？沒有問題。不過需要支付一筆不小的費用，在當時是20美元，差不多相當于現在的400美元。但是到20世紀60年代，從美國打電話到印度一分鐘只需要10美元。今天，則只需大約28美分。

然而，所有這些都只是熱身而已。在過去的50年里，網絡已經從彼此隔離的分裂階段進入了幾乎無處不在的階段。我們現在已經幾乎在地球的每個角落都連接上了網絡：光纖電纜、無線網絡、骨干網、空間站、衛星網站等。互聯網是世界上最大的網絡。2010年，地球上大約1/4的人口，即18億人，都連上了互聯網。到2017年，手機已經普及到了38億人，約占全球總人口的一半。但是在未來的5年里，這些聯系將擴展到我們所有人，所有今天尚未連線的普羅大眾都將上線，使全體人類都連成一個網絡。以千兆比特的速度和極低的成本，所有人都將加入全球對話。這就是網絡未來的走向。

045G、氣球和衛星

在研究人員談論網絡進化的時候，“G”是一個常用的詞語，代表“一代”。1940年，當第一個電話網絡開始鋪開時，我們處于第0代。那時網絡還處在欺騙性階段中。我們花了差不多40年的時間才慢慢達到了1G，即20世紀80年代第一部手機出現的那一刻，它也標志著從欺騙性階段到顛覆性階段的轉變。

到20個世紀90年代，也就是互聯網剛剛出現的時候，2G出現了。但是這段旅程并沒有持續多久。10年后，3G出現，開啟了一個加速的新時代，帶寬成本開始大幅下降，而且速度極為驚人。到2010年，智能手機、移動銀行和電子商務催生了4G網絡。從2019年開始，5G又將開始加速整個交易，能夠以接近于零的價格提供比4G快100倍的速度。

5G到底有多快？使用3G，下載一部高清電影大約需要45分鐘。而在4G網絡下，則可以將下載過程縮短至21秒。但是在5G網絡下，又會怎樣？你讀完這句話所花的時間可能比下載那部電影的時間還要長。

而且，就在這些手機網絡在地球上如藤蔓般快速蔓延的同時，還有很多其他的手機網絡也在天空中萌芽。字母表公司目前正在大力推動Loon項目。它是10年前誕生于這個科技巨頭的臭鼬工廠“谷歌X”，當時的想法是用定位于平流層的熱氣球來取代地面發射塔。這個想法現在變成了現實。

谷歌的熱氣球尺寸為15米乘12米，它們重量很輕，但足夠耐用，可以長期存留于離地面20千米的高空，為地面用戶提供4G-LTE連接。每個氣球能夠覆蓋5000平方千米。谷歌的計劃是建成一個有數千個這種熱氣球的網絡，將所有未連接到網絡的人連接起來，為地球上任何地方的任何人提供連續的網絡服務。

谷歌并不是唯一一家爭奪天空的公司。在同溫層之外，還有三個主要的競爭對手正在進行一場全新的太空競賽。第一個團隊由工程師格雷格·懷勒領導，他長期以來一直致力于利用技術來消除貧困。早在21世紀初，懷勒就憑借微薄的預算，幫助非洲的很多個社區實現了3G上網。如今，在來自軟銀、高通和維珍數十億資金的支持下，懷勒將推出OneWeb，這是一個由大約2000顆衛星組成的星鏈，能夠為每個人提供5G下載。

盡管OneWeb對網絡進行了大力升級，但是與亞馬遜和SpaceX這種資金充足的巨頭相比，懷勒只能算是“大衛”。在2019年初，亞馬遜加入了衛星網絡競賽。它的Kuiper項目，一個由3236顆衛星組成的星鏈，旨在為世界提供高速寬帶。SpaceX的啟動比亞馬遜還要早4年，并且在2019年超越了亞馬遜。當時，SpaceX開始部署一個由上萬顆衛星組成的巨型衛星鏈群。如果成功了，將意味著全球都擁有千兆以上的連接速度。

那么，在更高的地方還有嗎？當然！

在距地面8000千米的地方，也就是技術上所說的中地球軌道上，波音公司正在推進O3B項目，以建設最新一代的網絡。O3B，即“Other3Billion”，“其他30億人”之義。這個星鏈將由波音公司制造的多兆比特衛星組成，它被稱為“mPower網絡”，旨在為所有目前沒有網絡的人提供網絡連接。

總而言之，在下一個十年的中期之前，任何想要上網的人都可以連接上網。有史以來第一次，20世紀60年代的那句老話“同一個星球，同一個人”將最終變成現實，盡管是以網絡的形式。隨著上網人數的翻倍，我們將有很大的機會親眼見證迄今為止最具歷史意義的技術創新和全球經濟進步的加速過程。

05傳感器

2014年，在芬蘭的一個傳染病實驗室里，衛生研究員佩特里·拉特拉發現了一件奇怪的事情，他突然意識到他所研究的很多問題的條件都存在著重疊。例如，在檢查一些醫生認為互不相關的疾病時，比如萊姆病、心臟病、糖尿病等，他發現所有這些疾病都對睡眠有負面影響。

這就引發了一個因果關系問題。是所有這些疾病都導致了睡眠問題，還是反過來，通過改善睡眠，這些疾病就能夠治好，或者至少癥狀能夠得到緩解呢？更加重要的是，怎樣才能做到更有效地治愈這些疾病？

拉特拉發現，要想解決這些難題，他需要得到相關數據，很多很多數據。在收集這些信息的過程中，他很快就意識到自己可以利用最近出現的一個技術上的轉折點。2015年，在智能手機技術進步的推動下，小而強勁的電池與小而強大的傳感器開始融合到一起。事實上，他意識到，由于它們體積小而功能強大，要建造一種新型的睡眠追蹤器是完全可能的。

任何電子設備，如果能夠測量某個物理量，然后將這些信息發送給網絡上的其他設備，都可以被認為是一種傳感器。拉特拉正在考慮的傳感器是一種新型心率監測儀。跟蹤睡眠的一個很好的方法是監測心率和心率的變異性。雖然市場上已經有了很多這樣的追蹤器，但是那些都是很有問題的“老型號”。例如，健身腕帶和蘋果手表，都是通過一個光學傳感器測量手腕的血流量的。然而，手腕上的動脈位于皮膚表層以下很深的地方，因此無法對血流量進行完美的測量，而且人們通常不會戴著手表睡覺——這會影響它們原本設計用來測量的睡眠。

拉特拉發明的是這種智能手表的升級版，名為“烏拉戒指”。這款戒指的主體是一條光滑的黑色鈦帶，裝有3個傳感器，可以跟蹤和計算10個不同的身體信號，因此它是市場上最精確的睡眠追蹤器。穿戴位置和采樣率是它的秘密武器。由于手指上的動脈比手腕上的動脈離皮膚表層更近，烏拉戒指能夠更好地了解心臟的情況。此外，蘋果手表和Garamond每秒只能測量兩次血流量，健身腕帶最多可以測12次，而烏拉戒指則每秒可以測250次。在獨立實驗室進行的研究中，更好的成像質量和更高的采樣率相結合，使烏拉戒指與醫學級別的心率跟蹤器相比準確率達到了99%，心率變異性的準確率則達到了98%。

20年前，如此精確的傳感器要花費數百萬美元，而且必須安置在一個相當大的房間中。而烏拉戒指的價格約為300美元，并可以直接戴在手指上，這就是指數型增長對傳感器的影響。傳感器發展最重要的結果是通常所稱的“物聯網”，即將遍布全球的智能設備互連網絡。為了更好地理解我們已經走了多遠，有必要回顧一下這場革命的演變過程。

1989年，發明家約翰·羅姆尼將一臺烤面包機連接到互聯網上，使之成為第一個物聯網設備。10年后，社會學家內爾·格羅斯看到了這個趨勢，他在《商業周刊》上發表了一個著名的預測：“在下個世紀，整個地球都會蒙上一層電子皮膚。地球將利用互聯網作為支架，來支持和傳播它的感覺。現在，這層皮膚正在縫合。它由數百萬個嵌入式電子測量設備組成：恒溫器、壓力表、污染探測器、照相機、麥克風、葡萄糖傳感器、心電圖儀、腦電圖儀等。它們將監測城市和瀕危物種、大氣、船只、高速公路和卡車車隊，以及我們的對話、我們的身體，甚至我們的夢想。”

格羅斯的預測應驗了。到2009年，連接到互聯網上的設備數量已經超過地球上的總人口數量。一年后，在智能手機發展的推動下，傳感器價格開始暴跌。到2015年，連接到互聯網上的設備總數達到了150億臺。由于這些設備中大多數都包含多個傳感器，例如，平均每臺智能手機大約有20個傳感器。這也解釋了為什么到2020年，人們通常所稱的“我們的萬億傳感器世界”將正式登場。

我們當然不會就此止步。斯坦福大學的研究人員估計，到2030年，將有5000億臺聯網設備。而根據埃森哲咨詢公司的研究，這里面所包含的經濟價值將達到14.2萬億美元。隱藏在這些數字背后的正是格羅斯的思想：那是記錄了地球上的幾乎每一種感覺的“電子皮膚”。

以光學傳感器為例。柯達工程師史蒂文·薩森于1976年發明了第一臺數碼相機，它有烤箱那么大，可以拍攝12張黑白照片，而價格則超過了1萬美元。到了今天，普通智能手機配備的攝像頭在重量、成本和分辨率方面都比薩森的數碼相機提高了數千倍。這些攝像頭到處都是，汽車上、無人機上、手機上、衛星上，并且擁有幾乎令人“毛骨悚然”的圖像分辨率。衛星拍攝到的地球影像，已經精確到了半米。無人機則進一步縮小到了一厘米。無人駕駛汽車上的激光雷達傳感器更是幾乎可以捕捉到所有東西，它每一秒鐘都要收集130萬個數據點，并能夠記錄單個光子級別的變化。

在光學傳感器上，我們看到了三重趨勢：體積和成本不斷下降，同時性能大幅提高。第一臺商用GPS是1981年上市的，它重達24千克，價格高達119900美元。到2010年，商用GPS的價格已經下降到5美元，體積則小到可以放在你的手指上。為早期火箭導向的“慣性測量裝置”就是一個很好的例子。在20世紀60年代中期，那還是一個重達23千克、價格高達2000萬美元的設備。如今，你手機里的加速度計和陀螺儀也在做著同樣的事情，但只需要4美元，重量還不如一粒米。

這些趨勢肯定還會持續下去。我們正從微觀世界向納米世界邁進。這種進步已經導致智能服裝、智能珠寶和智能眼鏡等浪潮的涌起，上面講到過的烏拉戒指就是其中一個很好的例子。很快，這些傳感器就會進入人的身體。以“智能微塵”為例，這是一個只有灰塵微粒大小的系統，可以感知、存儲和傳輸數據。如今，一粒“智能微塵”的大小像一粒蘋果種子那么大。未來，納米級的智能微粒將會漂浮在我們的血液中，收集數據，探索人體內部—那是科學最后的未知領域之一。

毫無疑問，我們將會學到更多，關于內部的身體，關于外部的一切。這是一個巨大的轉變。從這些傳感器奔涌而來的數據量有時大得簡直令人難以理解。一輛自動駕駛汽車每天會產生4TB的數據，這相當于1000部電影所包含的信息；一架商用客機則每天會產生40TB的信息；一個智能工廠，則會產生PB級的信息。

那么，這些數據會給我們帶來什么呢？很多，很多。

醫生將不再需要依靠每年一次的體檢來追蹤患者的健康狀況，因為他們現在每天24小時、每周7天都能收到大量的量化數據。農民將隨時可以知道土壤和天空中的水分含量，從而精確地進行澆灌，種植出更健康的作物，獲得更大的產量，并節約大量的水資源。在商業領域，由于在快速變化的時代里，面對機會時的機敏和行動時的快捷是最大的優勢，因此雖然了解客戶的所有信息可能會帶來令人擔憂的隱私問題，但是它確實為組織提供了令人難以置信的靈活性，這可能是在這個加速發展的時代維持生存的唯一方法。

而且，這一切仍然在進一步加速。在10年之內，我們將會生活在一個幾乎所有可以測量的東西都會被持續測量的世界里。那將是一個極端透明的世界。從太空的邊緣到海洋的底部，再到你身體的內部，我們的電子皮膚正在形成一個無限可用信息的感覺中樞。不管你喜不喜歡，我們已經生活在了一個“超意識”的星球上。

正如我們將在未來看到的，這只是故事的一半。

-全文完-

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