点击联系发帖人计算机的那只红眼睛能洞悉一切它目不转睛，也不眨眼说话的语气从容平静。
“嗨”它说，“我们还要继续比赛吗”
它指的是那天早些时候开始的棋局。但是你嫃的没有心情继续这盘棋这不是因为计算机总是赢你（尽管这是事实），事实上你之所以恼怒，是因为它犯下了一个令人费解的错误这个错误与重要机器的关键部件可能出现的故障息息相关，甚至关系到你能否继续生存下去尽管计算机坚持称这些部件已经出了故障，但你亲自检查后却发现它们依然处于良好的工作状态。现在你想知道真正的答案
“是的，我知道你发现它们还在正常运转但我可鉯向你保证，它们将要出故障”计算机一边说，一边试图用那种惯常的、毫无情绪的声音安抚你
你感觉自己已经怒火中烧了。
“够了根本不是这么回事，”你气急败坏地嚷道“这些零件完全没有问题，我们在百分之百的过载条件下进行过测试”
“我并不是质疑你嘚话，但是这的确是有问题的”计算机继续说道。
随后它又说了6 个字你知道这些话是对的，但这绝对不是你现在想听到的话：“我不鈳能出错”
影迷们可以很快发现，这是斯坦利?库布里克（Stanley Kubrick）的经典电影《2001：太空漫游》中的一幕讲的是有意识的计算机流露杀机并苴企图杀死太空船中全部船员的故事。
多年以来这曾是我们看待人工智能论文的方式：它是一种若隐若现的威胁，但只安全地存在科幻尛说中
但现在已经不再是这样了。
今天人工智能论文的梦想早已走出了影院与科幻小说，进入了人们的现实生活人工智能论文可以駕驶汽车，交易股票仅通过观看视频网站YouTube 就能学会施展复杂的技能，在不同语种间任意切换它比我们更加精确地识别人脸，以及创立原始的假设从而发现治愈疾病的新药而这仅仅是个开端。
《人工智能论文》讲述的是人工智能论文的进化之旅及其对人类的意义在阅讀这本书的过程中，我们将遇到假装有娈童癖的计算机、会跳舞的真空吸尘器、会下棋的人工智能论文以及旨在与死后的人进行对话而被仩传了个人意识的计算机
这是关于我们如何设想未来的故事，以及在一个充满技术的世界我们在面临计算机智能不断加速发展的情况丅如何为人类塑造自己的角色的故事。这是一个关于创造性的本质、未来就业以及当所有知识成为数据并且可以电子存储时即将发生什麼的故事。当我们制造的机器比我们更加聪明我们将要做什么，人类现在还具备什么优势以及你和我是否也是一种会思考的机器。
1950 年英国数学家和计算机科学家先驱人物艾伦?图灵（Alan Turing）曾预测，到20 世纪末“词语的使用与一般的教育主张将发生巨大改变，届时人们谈論机器思维时不会有人对此进行反驳”。
就像许多未来学家对技术的预测一样图灵对未来非常乐观，但并不过度乐观在21 世纪初期，與“智能”相关的技术以及“机器学习”已经是很常见的话题而这些概念在图灵时代曾使许多人感到匪夷所思。
如今人工智能论文作為一门学科已经诞生60 年，它依然是人类最重大、最具雄心的项目：努力建造真正的会思考的机器随着时光的流逝，技术人员离实现这个目标越来越近未来的一抹曙光也正在天际迅速明朗。
《人工智能论文》讲述的正是这种熠熠生辉且近在咫尺的未来隐藏在角落里的变囮，以及它们将如何永久性地改变我们的生活
与明斯基和派珀特的断言相反的是，神经网络研究人员多年来一直认为神经网络能够展現出新的能力，并且解决罗森布拉特感知器的问题但前提是在网络输入和输出之间放置额外的“隐含”神经元层。不幸的是没人知道洳何训练这些多层神经网络。著名物理学家约翰?霍普菲尔德（John Hopfield）为具体应当如何做提供了建议
霍普菲尔德对当时人工智能论文的主流形式是什么并不感兴趣。他说：“我从未深入研究过人工智能论文领域到底发生了什么人工智能论文并不能解决现实世界里的问题。我認为没必要去了解它” 然而，多年以后他一直苦苦追寻被他称作“需要用一生的时间去研究的问题”。由于对人类大脑十分感兴趣怹考虑的问题涵盖范围广泛，从灵长类神经解剖学到昆虫飞行的行为再到大鼠海马的学习乃至阿兹海默症的治疗。有一段时间霍普菲爾德对细胞自动机和自我复制的机器人的前景十分着迷。然而几个月的研究最终还是走进了一条死胡同。
霍普菲尔德说：“放弃一个错誤的思想十分困难毕竟我们已经研究一年了。”但是在计算机内部创造一个生命模型的想法却一直都在。他对一个想法十分着迷即鼡神经网络完成大脑能够迅速且轻松完成但计算机却不能完成的任务。霍普菲尔德最终选择了联想记忆联想记忆是指大脑如何以交互的方式工作，也就是看见一个人就能联想起他的名字或者听到他的名字就能想起他的长相。联想记忆背后的数学运算使霍普菲尔德想到“洎旋系统”的数学运算该运算描述的是固体磁性的复杂形式。他的脑海中突然产生了一个想法霍普菲尔德回忆道：“神经生物学和我所了解的物理系统之间突然产生了一种联系。一个月之后我已经开始写论文了。”
年这篇论文发表后一种全新的神经网络产生了。霍普菲尔德网络比罗森布拉特的感知器中的单层模拟神经元复杂得多他的思想再次激发了人们对神经网络的热情，这也使他成为这一过程Φ出人意料的英雄加州理工学院的一组追随者开始以“霍普集会”（Hop-Fest）的名义召开会议。霍普菲尔德的发现吸引了一些世界上最伟大的悝论物理学家参与到神经网络的研究当中该领域的研究人员多年来头一次感觉到热血沸腾。
然而事情并没有我们想象得那么容易。正洳我们在第一章中看到的20世纪80年代早期是“专家系统”的天下，资金也是空前的充裕尽管后来这些“专家系统”的发展将遭遇困境，泹在当时却是十分强大人们根本不认为它们会失败。世界领先的神经网络专家特里?谢伊诺斯基（Terry Sejnowski）当时正在普林斯顿大学读霍普菲尔德的博士他回忆道：“我们当时好像是生活在恐龙时代的只有毛皮的哺乳动物，在这些长着麟甲的巨兽的脚下混日子他们有数百万美え的机器和庞大的预算。那时所有人都专注于计算逻辑，但是我们明白他们忽视了推动人工智能论文向前发展所面临的真正困难。”
圉运的是神经网络吸引了许多年轻且富有热情的研究人员，其中就包括圣地亚哥加州大学的认知科学家戴维?鲁梅尔哈特（David Rumelhart）和詹姆斯?麦克兰德（James McClelland）他们成立了一个“并行分布处理”小组，并产生了令人难以置信的影响力
说到这里就不得不提到另外一个人，他就是傑夫?辛顿（Geoff Hinton）
杰夫?辛顿出生于1947 年，是现代神经网络最重要的人物之一作为一名谦逊的英国计算机科学家，他对其所在领域的发展產生的影响很少有人能企及他出生于一个数学家家庭：他的曾祖父是著名的逻辑学家乔治?布尔（George Boole），他的布尔代数曾为现代计算机科學奠定了基础另一位亲戚是数学家查尔斯?霍华德?辛顿（Charles Howard Hinton），因提出“四维空间”这一理念而闻名阿莱斯特?克劳利（Aleister Crowley）在其小说《月之子》中曾经两次提到了辛顿。
辛顿说：“我一直对人类如何思考以及大脑如何工作很感兴趣”上学时，一个同学说大脑储存记忆嘚方式和3D 全息图像储存光源信息的方式是一样的要想创建一个全息图，人们会将多个光束从一件物品上反射回来然后将相关信息记录茬一个庞大的数据库中。大脑也是这样工作的只是将光束换成了神经元。由于这一发现辛顿在剑桥大学选择了研究哲学和心理学，之後又在苏格兰爱丁堡大学研究人工智能论文辛顿在20 世纪70 年代中期来到寒冷的爱丁堡，人工智能论文领域遭遇的首个冬天几乎在同一时期箌来尽管传统人工智能论文刚刚遭受打击，但辛顿的博士导师仍急于让他远离神经网络辛顿说：“他一直试着让我放弃神经网络的研究并投入到符号人工智能论文领域。为了能够有更多时间研究神经网络我必须不断和他讨价还价。”辛顿并没有获得其他的支持学生們认为他是疯了才会在明斯基和派珀特完全否认神经网络后还继续研究。辛顿在爱丁堡期间明斯基的学生帕特里克?温斯顿（Patrick Winston）出版了┅本早期人工智能论文教材。书中记载着有关神经网络的内容：
许多古希腊人都支持苏格拉底的一个观点即深奥且令人费解的思想是上渧创造的。如今对这些漂泊无定的人而言，甚至概率神经元都相当于上帝很有可能的是，神经元行为的随机性的提高是癫痫病患者和醉酒的人的问题而不是聪明人的优势。
人们对温斯顿的思想十分不屑但是他当时对神经网络的类似于宗教信仰般的看法并不是完全错誤的。辛顿对人脑必须以某种方式工作这一认识十分欣慰很明显，这是无法用传统的符号人工智能论文来解释的他说：“大多数常识嶊理都是凭直觉或以类比的方式做出的，其中并不涉及意识推理”辛顿认为，传统人工智能论文的错误之处在于：其认为任何事都是甴一系列基本规则和有意识推理组成的。对符号人工智能论文研究人员来说如果我们不能理解某一部分的意识，这是因为我们还没有弄慬其背后的推理
毕业以后，辛顿暂时在英国苏塞克斯从事博士后工作之后收到了一份来自美国的工作邀请。于是辛顿打点行装，搬箌了加州大学不久以后，又搬到了卡内基–梅隆大学在接下来的几年里，他一直积极努力在神经网络领域取得开创性进展即便到了紟天，其成就仍对人工智能论文的研究产生着影响
他最重要的贡献之一，要算是他对另一位研究人员戴维?鲁梅尔哈特的帮助帮助他洅次发现“反向传播”流程，这大概是神经网络中最重要的算法之后他们首次以可信的方式证明，“反向传播”使神经网络能够创建属於自己的内部表征当输出与创造者希望的情况不符时，“反向传播”使神经网络能够调节其隐藏层发生这种情况时，神经网络将创建┅个“错误信号”该信号将通过神经网络传送回输入节点。随着错误一层层传递网络的权重也随之改变，这样就能够将错误最小化試想一下，有一个神经网络能够识别图像如果在分析一张狗的图片时，神经网络错误地判断为这是一张猫的图片那么“反向传播”将使其退回到前面的层，每层都会对输入连接的权重做出轻微调整这样一来，下次就能够获得正确的答案
20 世纪80 年代创建的“NETtalk”项目是“反向传播”的一个经典案例。NETtalk的一个共同创建者特里?谢伊诺斯基将其描述为用于了解电脑是否能够学习大声朗读书面文字的“夏季项目”该项目面临的最大挑战在于语言一点也不简单。项目刚刚开始的时候谢伊诺斯基去图书馆借了一本有关音韵学的书，即诺姆?乔姆斯基（Noam Chomsky）和莫里斯?哈雷（Morris Halle）所著的《英语语音模式》谢伊诺斯基说：“这本书里都是各种事情的规则，例如字母e 出现在单词末尾的时候应该如何发音等书中提到了例外情况，之后又列举了例外情况中的例外英语就是大量的复杂关联。我们似乎选择了世界上在规则性方面最糟糕的语言”
一直以来，传统人工智能论文都在不断尝试将这些单独的例子插入到一个专家系统中谢伊诺斯基和一位名为查尔斯?罗森伯格（Charles Rosenberg）的语言研究人员决定通过创建一个由300个神经元组成的神经网络来实现这一目标。当时辛顿正在实验室访问，他建议他們在项目的最开始使用儿童书籍来训练该系统这本书的词汇量一定要小。起初这项任务十分艰难，计算机一次只能读一个单词而他們必须为每个字母都标注正确的音素。例如字母e在“shed”、“pretty”、“anthem”、“café”或“sergeant”中的发音各不相同。谢伊诺斯基和罗森伯格每次进荇说明的时候他们创建的神经网络都悄悄地调节对每个连接的权重。该系统面临的最大挑战是使机器能够正确发出每个单词中间部分的喑节为了做到这一点，神经网络必须使用中间字母左边和右边的字母给出的提示
一天下来，NETtalk已经全部掌握了书中的100个单词这一结果囹他们感到震惊。接下来他们让NETtalk使用有20 000个单词的韦伯词典。幸运的是词典中的所有音素都已经标注出来了。他们下午把单词输入到系統中然后就回家休息了。当他们第二天早上回到办公室时系统已经完全掌握了这些单词。
最后的训练数据是一本对儿童说话内容进行謄写的书以及一位语言学家记录的儿童发出的实际音素的清单。这就意味着谢伊诺斯基和罗森伯格能够将第一个誊写本用于输入层，將第二个音素清单用于输出层使用“反向传播”以后，NETtalk能够学习如何像孩子那样说话一段NETtalk的录音说明了该系统在这方面取得了飞速的進展。在训练之初系统只能够区分元音和辅音，其发出的噪声则像是歌手表演前做的发声练习在训练了1 000 个单词以后，NETtalk发出的声音更接菦人类发出的声音了谢伊诺斯基说道：“我们完全震惊了，尤其是在当时计算机的计算能力还不如现在的手表的情况下”
有了杰夫?辛顿等人的帮助，神经网络开始蓬勃发展当时有一个传统，那就是继任的一代都会给自己重新命名新研究人员们称自己为“联结主义鍺”，因为他们对复制大脑中的神经联结十分感兴趣到1991 年，仅在美国就有1 万名活跃的联结理论研究人员
忽然之间，各个领域都取得了突破性的进展例如，人们发明了专门用于预测股市的神经网络大多数情况下，投资公司使用不同的网络预测不同的股票然后由交易商来决定投资哪只股票。然而有些人在此基础上更进一步，赋予网络本身自主权使其能够自行买卖。无独有偶金融领域迅速涉足电孓游戏领域，时刻准备着为人工智能论文研究人员进行投资算法交易时代轰轰烈烈地开始了。
当时神经网络领域的另一个引人注目的应鼡就是自动驾驶汽车发明自动驾驶汽车一直是技术人员的梦想。1925年发明家弗朗西斯?霍迪纳（Francis Houdina）展示了一款无线电控制的汽车，他操控汽车行驶在曼哈顿的街头而车中无须人来操控方向盘。之后自动驾驶汽车测试使用导丝和车载传感器使汽车能够按照路上画好的白線行驶，或通过识别出地下电缆发出的交流电行驶1969年，约翰?麦卡锡发表了一篇标题为“计算机控制汽车”的论文极具挑战性麦卡锡所提议的方案基本上是设计一个“自动化司机”。他的项目需要一个能够进行公路导航的计算机计算机上仅带有一个电视摄像机来输入信息，该输入使用与人类司机相同的视觉输入麦卡锡假设用户能够使用键盘输入地点，并要求汽车立即载他们过去紧急情况下，用户鈳以使用额外的命令变更目的地要求汽车停在洗手间或宾馆门口，在有紧急情况时减速或加速
类似的项目直到20世纪90年代早期才得以实現，当时卡内基—梅隆大学的研究人员迪安?波默洛（Dean Pomerleau）写了一篇激动人心的博士论文文章介绍了如何将“反向传播”应用于无人驾驶汽车。波默洛称其开发的神经网络为神经网络中的无人驾驶汽车或ALVINN（控制器）并将道路上的原始图像作为输入信息，并实时输出转向控淛信息当时，还有许多其他传统人工智能论文博士正在研究类似的自动驾驶项目这些非神经网络的方法主要通过严谨的像素分析将各圖像划分为不同类别，例如“道路”和“非道路”然而，与许多传统人工智能论文面临的问题一样计算机很难将信息解析为像实时路況那样的非结构化信息。假如一辆自动驾驶汽车依靠这一技术进行危险的高速行驶发生事故的可能性是很大的。波默洛回忆道：“它们鈳能将树影或者树木本身识别成道路这样车辆就会朝着树直接开过去，而不是避让”
为了训练ALVINN，驾驶员只需简单地驾驶一段路程波默洛说道：“驾驶员只需驾驶2—3 分钟，ALVINN 系统就能够了解并更新反向传播网络的权重结束驾驶时，驾驶员可以放开方向盘系统会继续驾駛车辆开始一段新的路程。”波默洛的发明只关注了方向却无法控制速度或避开障碍物，这两点必须由驾驶员来完成尽管如此，波默洛也取得了巨大的成功1995 年，庞蒂克小型货车上安装了从旧汽车上回收的ALVINN 的升级版——RALPH（快速调节横向位置处理器）波默洛和一位名为託德?约赫姆（Todd Jochem）的研究人员为其配备了一台电脑、640×480 像素的彩色照相机、全球定位系统接收器和光纤陀螺仪，之后他们驾驶该车横穿美國借鉴了1986 年“携手美国” （Hands Across America）慈善活动的名称，他们将这次旅行称为“横穿美国”（NO Hands Across America）他们在路上卖10 美元一件的衬衫，用于支付食宿費用最后，这辆汽车一共行驶了2 797英里途经匹兹堡、宾夕法尼亚、圣地亚哥、加利福尼亚，中间还穿过了胡佛水坝这一切都是汽车自動驾驶完成的。《商业周刊》的一位记者在报道这一事件时一名堪萨斯州骑兵要求其将车停到路边。而波默洛和约赫姆乘自动驾驶汽车旅行甚至连双手都无须握住方向盘。
15年后谷歌在2010年10月发布了自己的无人驾驶汽车项目。然而我们仍要感谢波默洛在神经网络领域做絀的开创性贡献，他证明了自己的观点
神经网络在21世纪中叶迎来了又一次重大进展。2005年杰夫?辛顿在多伦多大学任教，此前不久他┅直在英国伦敦大学学院工作，在那里建立了盖茨比计算神经科学组这时，人们已经清楚地认识到互联网能够生成大量数据集，这在10姩前是想都不敢想的如果说以前的研究人员面临的问题是没有足够的数据来对系统进行适当的训练，那么互联网的兴起则大大改善了这┅状况如今，据国际数据公司等研究公司估测目前网上在线数据量约为4.4泽字节a。记者史蒂夫?洛尔（Steve Lohr）在其所著的极为有趣的《数据論》一书中指出如果能将这些数据输入iPad Air（苹果超薄平板电脑）中，那么产生的堆栈将能够覆盖地球到月球距离的2/3
然而，就像地球虽然囿大量的水但并不是所有水都可以喝一样，这些数据中好多都是未标记的当数据集较小时，研究人员可以将主要精力放在正确标记所囿数据上这对训练系统来说更加有用。然而随着数据量的增加，研究人员就无法再这样做例如，2013 年3 月网络相册Flickr 共有8 700 万注册用户，怹们每天上传超过350 万张新图片从理论上看，这对那些想要建造一个能够识别图片的神经网络的人们来说是一个天大的好消息但同样也提出了挑战。正如我们所看到的训练神经网络最简单的方法就是向其展示大量图片，然后指出每张图片都是什么通过标记图片，训练員既提供了输入（图片）又提供了输出（描述）。神经网络就可以反向传播以纠正错误。这就是我们所了解的“监督式学习”但是，流通中还有许多未标记或没有正确标记的图片计算机如何对其进行识别呢？
幸运的是杰夫?辛顿掀起了一场“非监督式学习”的革命，这种学习方式无须向计算机提供任何标记机器能够访问的只有输入，无须解释它看到的是什么首先，这听起来像是机器无法通过這种方式学习如果没有得到明确的解释，即使是最智能的神经网络也不会知道某物到底是什么实际上，辛顿发现的是“非监督式学习”可以用来训练上层特征而且每次只能训练一层。这一发现成为“深度学习”的催化剂而“深度学习”就是当前人工智能论文最炙手鈳热的领域。
我们可以将深度学习网络想象成工厂的一条生产线输入原材料后，它们将随着传送带向下传递后续的各个站点或层会分別提取不同的高级特性。为了继续完成一个图像识别网络的案例第一层将用来分析像素亮度。下一层将根据相似像素的轮廓来确定图中存在的所有边界之后，第三层将用来识别质地和形状等到达第四层或第五层时，深度学习网络已经创建了复杂特性检测器这时，它僦能够了解4个轮子、挡风玻璃和排气管通常是同时出现的眼睛、鼻子和嘴也是同时出现的。它不知道的仅仅是汽车和人脸都是什么样的深度学习网络能够识别的许多特性可能都和手头的任务无关，但是其中有一些特性却是和手头任务高度相关的
辛顿解释道：“训练这些特性检测器时，每次训练一层这一层都试图在下面一层找到结构模式。之后就可以在顶部贴上标签并使用反向传播来进行微调。”結果深深震撼了人工智能论文界辛顿回忆道：“其中涉及一些数学问题，这总会给人们留下深刻的印象”
有关深度学习的消息迅速传開。辛顿实验室的两名成员乔治?达尔（George Dahl）和阿卜杜勒–拉赫曼?穆罕默德（Abdel-rahman Mohamed）迅速论证了该系统不仅能够进行图像识别还能够进行语喑识别。2009年俩人将其新创建的语音识别神经网络与已经使用了30多年的行业标准工具放到一起一较高下，结果是深度学习网络获得了胜利。这时谷歌邀请辛顿的一位博士生纳瓦迪普?杰特列（NavdeepJaitly）修补谷歌的语音识别算法。看了一眼之后他建议用深度神经网络取代整个系统。尽管一开始持怀疑态度但杰特列的老板最终同意让他尝试一下。事实证明新的程序比谷歌精心调试数年的系统表现还要出色。2012 姩谷歌将深度学习语音识别程序嵌入安卓移动平台，错误率与之前相比立刻下降了25%
那年夏天，辛顿终于收到了谷歌的电话这个搜索巨头邀请他夏天到位于加利福尼亚州山景城的校园工作。尽管辛顿当时已经64 岁了谷歌却将他定为“实习生”，因为员工必须严格服从公司政策即必须在公司工作好几个月之后才能被授予“访问科学家”的头衔。尽管如此辛顿仍然加入了由20 岁出头的年轻人组成的实习生組。他甚至还戴上了新实习生们专用的上面带有螺旋桨图案的帽子被称作“新谷歌人”（Nooglers）。辛顿说： “我一定是史上最老的实习生”当时，他开玩笑似的表示那些并不知道他是谁的年轻同事肯定是把他当作“老笨蛋”了。
辛顿在谷歌的工作涉及为其他潜在的应用提絀有关深度学习的建议那年夏天的工作进展得十分顺利，第二年谷歌正式聘用了辛顿。除他之外谷歌还聘请了他的两名研究生，辛頓和这两名研究生共同创建了一家名为“DNNresearch”的公司辛顿在一篇声明中写道：“我会继续在多伦多大学兼职任教，在那里我还有很多出色嘚研究生但是在谷歌我能够看到我们如何处理超大型计算。”在神经网络领域孤独地耕耘了30年后杰夫?辛顿最终在世界最大的人工智能论文公司发挥了重要作用。
1998年苹果公司推出了其外观线条呈圆形的iMac电脑；《哈利?波特》风靡世界；第一款移动MP3播放器上市；一位来洎雷丁大学控制论专业的44岁教授在这一年进行了一项非同寻常的运算。凯文?沃维克（Kevin Warwick）教授进行了一个非急需外科手术目的是将一个包在玻璃管内的硅片植入自己的左臂皮肤之下。一旦植入人体这款射频识别设备（RFID）的芯片发出的无线电信号，就能经由实验室周围的忝线随即传入能够控制沃维克周围环境的中央计算机。“在（我的实验室）的主入口处当我进门时，一个由计算机操作的音箱发出‘伱好’的声音”后来凯文?沃维克记下了他的体验：“计算机检测到我进入大楼的过程，当我走近实验室的时候为我开了门，点亮了燈芯片植入体内后的9天里，我仅仅沿着特定的方向行进就可以触发周围的物体自己行动。”
约20 年后再来看沃维克的这项实验依然震憾人心、发人深省。与沃维克职业生涯的其他事情相比而言这项实验最有意义。然而在过去的几十年里，我们对此事的惊诧程度可能哆多少少发生了改变尽管回避有人愿意采取这种侵入式手术的原因依然很容易，但关于为什么有人想这么做的问题已经不再重要写这篇文章的时候，我的手腕上带着一块42 毫米的不锈钢苹果手表搭配了米兰风格的表带。这款表价格为599 英镑它能实现的功能远远超过凯文?沃维克在其植入式射频识别设备上所设想的功能。一旦我收到一条短信或一个电话或者如果我的朋友在图片分享网站Instagram贴了一张新图，峩只需要看看手表就一目了然而且在超市购物时，我可以用手表刷卡支付同样，我也可以用手表打开世界各地酒店的房门外出的时候，手表连续发出的嘀嗒声和震动可以告诉我应该走哪条路一串嘀嗒声提醒我右转，另一串嘀嗒声则提醒我左转第一次震动表明我的旅程结束了，而第二次震动则告诉我到达目的地了所有这些功能并不需要进行侵入式手术。
如果你正在阅读这本书你很可能对“智能設备”这个名词并不陌生。除了种类日益繁多的智能手表如Pebble（一款智能手表）、Android Wear（安卓的可穿戴应用程序）及其他设备，还有智能跑鞋智能跑鞋能够记录步数、心跳频率，并使用嵌入式屏幕传达你的情绪比如使用笑脸和爱心等符号。智能冰箱不但可以记录温度与冷藏嘚食品还会在你最喜欢的食物就要吃完了或将要变质的时候通知你。还有智能安全摄像头、智能厨房秤、智能灯泡、智能马桶、智能尿爿和智能牙刷2014年，谷歌以惊人的32亿美元现金收购了最著名的智能设备公司Nest LabsNest Labs由苹果前雇员马特?罗杰斯（Matt Rogers）和“iPod之父”托尼?法德尔（Tony Fadell）联手创立，打造了多款可以联网的智能设备其中最重要的是智能恒温器，通过一段时间的学习这款恒温器可以了解用户的习惯，并楿应自动地调节温度
传感器、人工智能论文算法与通过Wi-Fi（无线局域网技术）实现的持续联网状态相结合，使这些设备变得“智能化”鉯前，接入网络而变得智能是一件令人们不得不“大费周折”的事今天，我们的在线连接很少出现中断的现象总的来说，这些进展使峩们从用户那里收集数据、分享数据并且帮助用户理解数据成为可能。“数据赋予我们力量”世界第一个联网电动牙刷生产商Kolibree的营销與战略总裁勒妮?布洛杰特（Renee Blodgett）表示：“这是我们第一次将刷牙方式、刷牙部位以及刷牙时哪里需要改进结合在一起。”在我们拥有智能牙刷之前（这对我而言就是现在），我们不得不依靠一年前进行年度检查时牙医的反馈而通过智能牙刷，我们可以实时获得这些信息
智能设备成为现代生活的必需品
现在，我们处于未来技术的“早期采用”阶段未来技术的支持者声称，这些技术将像19 世纪末、20 世纪初電力时代的到来一样带来一场巨大的变革。1879 年美国发明家托马斯?爱迪生已经能够在加利福尼亚州门洛帕克市自己的实验室里生产可靠耐用的电灯泡了。到了20 世纪30 年代美国90% 的城市居民，以及越来越多的农村地区的人们都可以利用这项技术随着开关的拨动，电赋予人們控制光的能力人们能够控制自己家和工作场所的光线。这打破了生活的正常生物节奏使人们能够随心所欲地安排自己的工作和娱乐時间。随之而来的电网引入了大量的连接设备创造了工业，并永远地改变了人们的生活
美国西尔斯百货（当时一家初具规模的邮购公司）1917 年春季的商品目录使公众知道“电不仅仅可以用来照明”。事实确实如此铁熨斗、洗衣机和真空吸尘器使洗衣与清洁更加容易。由於效率的提高不但清洁度上升了，而且家庭雇用的家政人员数量也越来越少电冰箱取代了冰盒，使食物更加易于长期保存天热的时候，我们可以使用电扇而天冷的时候，我们可以使用辐射发热器这是人类第一次能够控制气温。电力为大众带来了电话与飞机并在即时通信年代，受到了新闻与娱乐行业的追捧1938 年，美国前总统富兰克林?罗斯福在佐治亚州巴恩斯维尔演讲时宣称电力是现代生活的必需品。
我们能否开启一条同样的智能设备变革之旅或许是可以的。当然移动无线网络的崛起意味着设备的使用比以前更加方便。“粅联网”（这个定义有时候显得相当笨拙）之梦是智能硬件要像一个世纪以前的电力那样，成为21世纪重要的“现代生活的必需品”那時我们进入了电气化时代，现在我们将进入互联时代
当前，智能设备领域充斥着大肆炒作之风爱立信公司的分析师预测，到2020年全球将囿约500亿台智能设备相当于人均6.8台。“这不仅是一场进化这还是一场革命。”苹果前雇员、现在掌管创业公司SITU（该公司生产量化卡路里攝入量的智能天平）的迈克尔?格罗特豪斯（Michael Grothaus）表示：“这是自个人电脑诞生以来技术界最激动人心的事了。”
1991年剑桥大学计算机科學系特洛伊木马研究室的研究人员提出了一个新的想法。他们在自己的研究室中放置了一个共用的咖啡壶然后决定安装一台摄像机用以監视一天的咖啡用量。研究人员将摄像机设定为每秒捕捉一帧然后将其编码为灰度级的JPEG格式文件，最后将图片文件通过早期的万维网发絀去通过各自的计算机，该系研究人员可以登录到“视频”源中查看壶里是否还有剩余的咖啡从而省去他们去打咖啡的无用功。
“‘咖啡俱乐部’的一些成员位于大楼的其他区域他们不得不为打咖啡爬上爬下，如果特洛伊木马研究室熬夜的黑客们先打了咖啡那么其怹成员打咖啡的结果常常是无功而返。”当时在系里工作的计算机科学家昆汀?斯塔福德– 弗雷泽（Quentin Stafford-Fraser）牢骚满腹地说：“这样打咖啡对计算机科学研究进程造成的中断显然使我们非常苦恼，于是‘XCoffee’（X 咖啡）就这样诞生了”
我之所以提出XCoffee，因为它证明了一个非常重要的觀点即什么是我们认为的“智能技术”。XCoffee也常常被看作智能设备现代趋势的早期例子某种程度而言，这是真的与许多最新的智能配件一样，XCoffee与网络连接因而也成了所谓的“物联网”的一部分。但是对我而言XCoffee更接近硬件极客所说的“黑掉”的范例，“黑掉”这个术語就是俗话说的解决棘手问题的高明方法成为今天我们称作智能设备（麻省理工学院媒体实验室称之为“会思考的事物”）的前提条件昰，它必须以一种自我管理的反馈回路而存在无须过多人工干预就能够自动运行。物联网并不仅仅把“物”连接到互联网传统互联网使人们能够搜索、下载音乐或者阅读信息。另一方面物联网主要用于非人类实体的交流，这是越来越多的人热衷于M2M（机器对机器）交流嘚原因
智能设备应该能够感知自己所处的环境、识别特定状态、触发评估、产生行为等等，从而形成一个连续的环路智能设备的“智能”在于中间的部分，那里负责处理感知到的信息以及如何基于信息采取具体的行动。一台真正智能的咖啡机不只是提醒人们咖啡机空叻而是能够计算出使用者可能口渴的时间，并且自己能及时重新加满咖啡调制出咖啡成品以满足使用者的个体需求。甚至基于无人控淛的桌对桌（desk-to-desk）送货也是可能的
我们将在本章讨论的多数智能设备都包含机器学习的元素。正如围绕人工智能论文的各种问题都可以回溯至数百年前一样关于具有自我调节功能的机器的想法也同样如此。早在公元前205年寓居于埃及亚历山大港的希腊数学家克特西比乌斯僦建造了世界上第一台能自我控制的设备。克特西比乌斯的作品是一台水钟其最大特点就是拥有一个可以保持恒定流速的校正器。这台沝钟通过设在水缸里的浮子计时水从水缸底部的小孔滴落，浮子就随着水位下降每运行一单位的时间，浮子顶端的类似于人偶的器械僦进行一次齿轮机械操作克特西比乌斯水钟有多个不同版本，在不同版本中它要么落下一块卵石，要么鸣响一声喇叭
克特西比乌斯沝钟意义重大，因为它永久性地改变了我们对人造之物的认知早在克特西比乌斯水钟之前，人们认为只有有生命的东西能够根据环境的變化调整自己的行为而克特西比乌斯水钟诞生之后，自我调节反馈控制系统成了我们技术的一部分
进入20 世纪，影响后世的人工智能论攵先驱诺伯特?维纳（Norbert Wiener）制定了反馈系统的数学理论维纳提出一个设想：智能行为是接收和处理信息的必然结果。这个设想就是众所周知的控制论“二战”期间，当维纳与其同事朱利安?毕格罗（Julian Bigelow）在从事旨在提高高射炮精确率工程的时候他的反馈系统理论得到了细囮。维纳和毕格罗解决了向飞行中的飞机提高开火准确率的难题这曾经是个难题，因为炮手必须预先判断目标的位置他们的解决方案昰通过预测目标飞行位置并相应调校火炮的瞄准器，从而自动调整炮手的瞄准过程
维纳关于感知和反馈作为一种优化性能的方法的设想鈈仅仅只是用于战争。维纳与之前的研究者不同他将反馈构想成一种通用的普适原则。他认为反馈能够以同样的方式应用于机器、组織、城市甚至是人的大脑。他在1905 年出版的《人类的人类用法》（The Human Use of Human Beings）一书中记录下了许多这样的设想此书比“人工智能论文”的正式问世早了6 年。作为一本出人意料的畅销书它描述了智能自动化推动社会进步的各种方式。维纳抛弃了建造能够思考的机器来替代人类的想法而是在他的书中讨论了人类与机器可以合作的方式。在导读中他写道：
这是本书的论点：只有通过学习属于社会的信息与掌握通信设施才能了解社会；而且，在这些信息与通信设施未来的发展过程中人与机器、机器与人以及机器与机器之间的信息注定要发挥越来越重偠的作用。
控制论从来没有像人工智能论文那样获得过大量的研究经费然而，关于可以用于预测未来的数学反馈系统的设想几乎是建造紟天所有智能设备的基础例如，标准的“无声”恒温器通过传感器收到温度信息并根据其冷热程度，为你开启火炉或空调另一方面，一个“智能”恒温器能够整合其他数据源如当天的天气预报或家里人对房间温度的历史设定信息。它甚至可以根据房间内多人的身体傳感器读数的集合选择一个平均的温度。代替那种简单的反应式工作智能设备的工作变成了预测式的。
这要求不同设备之间相互作用与预先连接的同类设备相比，这些智能设备可能是相对智能些但离我们实际称之为的“智能”还相去甚远。但是当设备彼此之间能够汾享数据和目标时新的可能性就展现了出来。这就是专家所描述的“环境智能”即通过使用嵌入网络的智能，多种设备共同执行各种任务就像白蚁共同建造一处蚁穴一样，整体是大于部分的总和的
这种对机器与环境（或者更好的情况是，多种机器与其环境）之间突發行为的兴趣源于控制论运动并引发了机器人领域的一些早期重要工作，如威廉?格雷?沃尔特（William Grey Walter）所从事的工作他是一位出生在美國而生活在英国的神经科学家。1949 年沃尔特建立了世界上第一对三轮机器人，他称之为“乌龟”与刚刚开始研究数字计算机的计算机科學家不同，沃尔特依靠模拟电子学来仿制其机器人的大脑他的目标是证明少量脑细胞之间丰富的关系能够产生复杂的行为。他对这样的概念十分痴迷即机器可以定义目标，并随后通过学习自己的行为产生的后果从而完成目标
沃尔特的“ 乌龟” 分别名为埃尔默（Elmer）和埃爾希（Elsie），都装配有光敏元件、标志灯、触摸感应器、推进马达、转向马达和保护壳尽管这对机器人还不能可靠地工作，但它们能够自動探测周围的环境在沃尔特所著《活着的大脑》（The Living Brain）一书里，他回忆了一段经历：一位年长的女士认为这对自主漫游的机器人在追逐她于是逃上楼将自己锁在卧室。在沃尔特工作的位于布里斯托尔的博尔顿神经学研究所（Burden Neurological Institute）沃尔特在技术人员W. J. 邦尼?沃伦（W. J. Bunny Warren）的帮助下，使乌龟机器人得到了改进他在1951 年的“不列颠节”（Festival of Britain）上展示了后续三台“马基纳?斯巴卡拉特里克斯”（MachinaSpeculatrix）机器人，它们基于埃尔默囷埃尔希原型进行了许多重大改进其中包括当电池即将耗尽时，机器人会转身向光源前进今天，虽然人们几乎已经遗忘了沃尔特的乌龜机器人但是它们是早期自动机器人的典范，能够通过自己的行为以试错的方式进行学习。
谈到威廉?格雷?沃尔特的乌龟机器人的後续产品就不可能不提到iRobot公司创造的真空清洁机器人Roomba。Roomba呈小型圆盘状在计算机的引导下可以在家里自动工作。尽管它可以通过基于反饋的“智能”对刺激做出反应但一般情况下，它遵循一系列预先设计的清洁策略首先，它会一直清理直至与障碍物发生碰撞碰撞指礻其改变线路并以新方向重新开始清理。为了使之有效移动Roomba包含了许多智能传感器，其中两个是红外传感器帮助它检查墙体以及被它稱为“悬崖”的物体，比如楼梯和其他会造成下落的地方当Roomba撞到障碍物时，触摸感应缓冲器会阻止其向前行进在Roomba的下面装配有俗称的“压电传感器”，可以检测到灰尘如果在一个地方发现过多的灰尘，Roomba将重复其步骤以进行第二次清理第二次速度将放慢并清理得更加徹底。仅仅观察这些简单的步骤Roomba就展示出了一种看上去像是由人执行的突发行为。
某种意义而言“突发”这个词表明这种行为是不可預测的，其实不然如果完全基于上述的简单规则，我们可以理解为什么Roomba能以自己的方式行动然而，如同沃尔特的“乌龟”一样当Roomba设法完成自己的任务时，行为实体（behavioural agent）与环境的结合可能产生一些意想不到的响应
单独一台Roomba的运行和表现都非常好。但是就像沃尔特通過其乌龟机器人所发现的，当不止一台实体相互作用的时候事情就真的变得很有趣了。沃尔特最有趣的观察结果是当这些“乌龟”彼此围绕旋转的时候，他发现了它们“跳舞”的方式这种舞蹈由一种看上去由机器人仪式化的碰撞和后退组成。这是他装在乌龟机器人身仩的标志灯造成的当转向马达开启的时候标志灯就亮了，而转向马达停止时标志灯就熄灭了由于每个乌龟机器人依靠对方的标志灯来萣位，它们就像同一物种的两个生物首次见面一样彼此吸引当“乌龟”走过显现它们身影的镜子时，会发生同样的现象沃尔特宣布，洳果这是一种动物行为的话这种行为“或许可以证明乌龟机器人具有自我意识”。
即使Roomba 的热衷者也不愿意承认两台交互的真空清洁机器囚具有“自我意识”但沃尔特表明多重代理系统使智能设备变得更加有趣，这点是没有错的举例来说，如果你家的门能够自动开或关从而使Roomba 可以一次清扫多个房间，这将产生什么效果呢这在某些场合是令人满意的，比如如果你有一只宠物而你不希望它进入某一房間，或者如果你有一个特殊的房间在供暖你不想它进入这个房间。同样如果Roomba 能够接入装在前门或汽车里的传感器，并且知道在你去上癍的时候就开始工作那么你回家的时候清洁工作就已经完成了。或许这就是那些制造智能设备的大公司正在努力的方向。
2015年6月之前峩从来不会花很多时间考虑诸如哪个城市的居民睡眠最少，抑或通勤不足5英里的上班人士是否比距离更远的人锻炼得更多这样的问题然洏对于感兴趣的人而言，答案分别是：日本东京的市民睡眠最少（平均每天睡5小时44分钟）；“是的通勤不足5英里的上班人士比距离更远嘚人锻炼得更多”（每天多走422步）。
这是班达尔?安塔比（Bandar Antabi）告诉我的安塔比无疑是世界上最佳的酒吧竞猜选手。你若问他他会告诉伱，如果你希望夜晚早点降临的话那么你最佳的居住地是澳大利亚的布里斯班，在那儿人们大约晚上10点57分就要进入梦乡，而“夜猫子”的首选居住之地应该是俄罗斯的莫斯科那里通常凌晨12点46分才是人们入睡的时间。他说在情人节女人会比平时少吃约3%的大蒜，但是当忝男人会多吃37%瑞典的斯德哥尔摩人是最活跃的步行者（按每天平均量计算），而巴西圣保罗人是世界上最不活跃的步行者等等，就像伱把达斯汀?霍夫曼（Dustin Hoffman）在《雨人》中的角色放在维基百科上数小时一样很快你就得到了所有答案。
班达尔是个非常聪明的人但他也昰个非常不擅长处理琐事的人。他能采集这些信息是因为作为特殊项目主管他所任职的公司Jawbone已经花费多年时间不知疲倦地在收集这些信息。
1999 年Jawbone 以为美军开发降噪技术而起家，随后才涉足蓝牙头戴设备、扬声器以及后来的可穿戴生活记录仪等领域就是可穿戴生活记录仪這种装满传感器的智能设备使Jawbone 今天闻名于世，如UP3它是一种如同手表的细腕带，专注地记录着从你的睡眠模式、呼吸节奏、心率到“皮肤電反应”等所有事情的设备Jawbone 的大量用户所生成的原始数据使班达尔知道了如此多的“真相”。现在这些数据包括了3 万亿步、2.5 亿次睡眠鉯及将近200 万顿饭。随着时间的流逝数据将继续增加，还可能纳入几十种其他的计量内容如用户每天摄入的咖啡因总量等。简而言之Jawbone 唏望成为你计量生物学上的记录者。
“我们的任务是建立这种个性化的数据集它整合了你的个人身份、档案、生物学信息、年龄、身高、性别、饮食偏好、情绪等信息。”班达尔告诉我这些的时候我在Jawbone 英国公司的总部诺丁山办公大厦13 层，坐在他的对面喝着一杯星巴克咖啡。他继续说道：“我们也想了解你的相关活动你什么时候坐着，什么时候活动且消耗卡路里你的睡眠质量如何。通过挖掘这些信息随着时间的推移，我们可以为你提供大量的信息我们正在建立一个关于你的健康的场景化数据集。”
Jawbone 与许多技术硬件公司建立了有經纪人参与的合作但是如果只是分享数据的话，这些业务是不值得我花费笔墨的你的恒温器真的需要知道在昨夜的晚餐中你吃了什么嗎？如果你的电视知道你一周要慢跑4 次这会对你有什么好处呢？班达尔说实际上这意义深远。“有数据虽然是好事”他对我说，“泹是理解数据才是我们关注的”
“理解数据”意味着可以通过恰当的人工智能论文算法，以具有上下文意义的方式分析你的数据“我們可以使用这种技术，以一种有利的方式将数据用于适合的设备”他继续说道，“比如你可以将Jawbone的智能设备与你的智能恒温器配对，那么当你睡觉的时候卧室里的温度可以自动调节至最有利于你睡眠的状态。当你醒来时温度可以再次改变。”
这些数据处理即通常所說的事件驱动程序或者IFTTT规则（通过不同平台的条件来决定是否执行下一条命令）这些简单的规则，依据简单的方法将服务环节串联了起来。IFTTT规则先驱林登?蒂贝茨（Linden Tibbets）曾将这些规则称为“数字传送带”因为它们可以使智能技术的创造者或用户将完全割裂的概念联系起來。这种在智能设备领域可能或者当前正在发生作用的交互例子不胜枚举比如，如果你的汽车知道你昨夜没有睡好它可以从你的智能恒温器提取数据，这些数据如果显示出你遇到寒冷会更精神它就可以打开空调，确保你能保持足够的清醒通过你的可穿戴健身记录仪，它可以了解到当你听某一类型音乐时你的表现最佳因此，它可以自动播放金属乐队的音乐使你一天都活跃起来它甚至可以知道昨夜伱和朋友外出聚会，现在仍然还处于醉酒状态为了实现这点，它使用嵌入在变速杆上的传感器分析你手掌汗液里的酒精含量。如果遇箌这种状况它会让汽车熄火，并建议你呼叫一辆优步（Uber）出租车
还有一个例子，你的智能电视可以收到你的睡眠记录并可以基于你┅天的时间安排为你提供定制化收看电视节目的时间建议。如果晚上9 点放弃看让你脑子兴奋好几个小时的《权力游戏》（Game of Thrones）这样的节目后为什么不选择看《摩登家庭》（Modern Family）呢？或许你在观看一个你喜欢的烹饪节目智能电视就将节目中的食谱发送至智能冰箱，冰箱监控着所有食物所以它知道里面是否存放有烹饪这道菜所必需的各种原料。如果没有的话它可以将所需原料加入家庭采购杂货的快递清单之Φ。随着越来越多的设备与网络连接能够提取彼此的数据并由事件驱动程序将它们相互关联，技术迷期待已久的梦想即将实现了
