? ? Kevin Kelly（凱文·凱利)

我打算談一談技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。技術(shù)來到我們身邊時(shí)，它所帶來的東西常常令我們驚訝。但事實(shí)上，技術(shù)的很大一部分是更可預(yù)測(cè)的。這是因?yàn)楦鞣N技術(shù)系統(tǒng)都有傾向性，有緊迫性，有趨勢(shì)。這些趨勢(shì)源于電線、開關(guān)和電子的物理與化學(xué)本質(zhì)，它們會(huì)一遍又一遍地重復(fù)出現(xiàn)。于是這些模式便產(chǎn)生了這些傾向、這些趨勢(shì)。

你幾乎可以把它想象成重力。想象雨滴落入山谷：一滴雨實(shí)際流經(jīng)山谷的路徑是不可預(yù)測(cè)的，我們看不見它往哪兒走，但大方向是確定無疑的——往下。因此，技術(shù)系統(tǒng)中這些固有的趨勢(shì)和緊迫性，讓我們得以感知事物在宏觀層面的走向。

所以，從宏觀上說，電話的出現(xiàn)是必然的，但iPhone不是；互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)是必然的，但推特不是。

當(dāng)下有許多正在發(fā)展的趨勢(shì)，我認(rèn)為其中最主要的一個(gè)，就是讓事物變得越來越聰明。我稱之為"知化"——也就是人們常說的人工智能，或AI。我認(rèn)為，這將是未來二十年間我們社會(huì)中最具影響力的發(fā)展、趨勢(shì)、方向和驅(qū)動(dòng)力。

當(dāng)然，它已經(jīng)在發(fā)生了。我們已經(jīng)有了AI，它通常隱身在后臺(tái)工作——在醫(yī)院里，AI分析X光片的水準(zhǔn)比人類醫(yī)生還要棒；在律所里，AI核查證物的本事比人類助理律師還要強(qiáng)；你乘坐來這里的飛機(jī)，是由AI在駕駛，人類飛行員只飛了七八分鐘，其余時(shí)間都是AI在操控。當(dāng)然，在Netflix和亞馬遜，AI也在后臺(tái)進(jìn)行推薦。這些都是我們已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的。

我們也有更前沿的例子，比如AlphaGo戰(zhàn)勝了人類最強(qiáng)的圍棋世界冠軍。但還不止于此。你打電子游戲時(shí)，對(duì)手往往是AI。不過最近，谷歌教會(huì)了他們的AI自己學(xué)習(xí)如何打電子游戲。教AI打游戲已經(jīng)不是什么新鮮事了，但AI自己學(xué)習(xí)打游戲則是另一個(gè)境界。這就是人工智慧。我們正在以此為起點(diǎn)，讓它變得越來越聰明。

關(guān)于這一總體趨勢(shì)，我認(rèn)為有三方面被低估了；如果我們理解了這三點(diǎn)，我們對(duì)AI的理解會(huì)深刻得多。我覺得這些東西也會(huì)幫助我們擁抱AI，因?yàn)橹挥袚肀覀儾拍苷嬲{馭它。我們可以通過擁抱更大的趨勢(shì)來駕馭具體的細(xì)節(jié)。

我來談?wù)勥@三個(gè)不同的方面。

第一，我們?nèi)祟悓?duì)"智能"本身的理解非常貧乏。

我們傾向于把智能想象成單一維度的，就像某個(gè)音符越來越響。它始于智商測(cè)量——也許老鼠或小鼠的智商很低，黑猩猩稍高一些，然后是較笨的人，再是像我這樣的普通人，然后是天才。這種單一的智商智能越來越高。這完全錯(cuò)了。這不是智能——至少不是人類智能。

人類智能更像一部由不同音符組成的交響樂，每一個(gè)音符都在不同的認(rèn)知樂器上演奏。在我們自己的頭腦中有許多種智能。我們有演繹推理，有情緒智力，有空間智力；我們大概有100種不同類型的智能聚集在一起，而在不同人身上，它們的強(qiáng)弱各不相同。

當(dāng)然，如果我們?nèi)タ磩?dòng)物，它們也有另一套——另一部由不同種類智能組成的交響樂，有時(shí)那些樂器與我們相同。它們可以用同樣的方式思考，但排列組合可能不同，也許在某些方面比人類更強(qiáng)——比如松鼠的長(zhǎng)期記憶就 phenomenal，它能記住自己把堅(jiān)果埋在了哪里。而在其他方面，它們可能又更弱。

當(dāng)我們制造機(jī)器時(shí)，我們也會(huì)用同樣的方式來設(shè)計(jì)它們——我們會(huì)把某些類型的智能造得遠(yuǎn)超人類，而許多其他類型則根本不會(huì)去碰，因?yàn)闆]必要。所以我們會(huì)把這些東西，這些人工的智能集群，為我們的AI添加各種各樣的人工認(rèn)知。我們會(huì)讓它們非常、非常具體。

所以你的計(jì)算器在算術(shù)上已經(jīng)比你聰明；你的GPS在空間導(dǎo)航上遠(yuǎn)勝于你；谷歌、必應(yīng)在長(zhǎng)期記憶上完勝你。我們還會(huì)把這些不同類型的思考方式放進(jìn)——比如說——汽車?yán)铩Ｎ覀冎韵胱屍囎詣?dòng)駕駛，正是因?yàn)樗鸟{駛方式跟我們不一樣。它不像我們那樣思考。這恰恰是它的特點(diǎn)。它不會(huì)分心，不會(huì)擔(dān)心是不是忘了關(guān)爐子，不會(huì)糾結(jié)當(dāng)初該不該選金融專業(yè)。它只知道開車。

（笑聲）

只管開車，對(duì)吧？我們甚至可能把這些作為賣點(diǎn)來宣傳，叫做"無意識(shí)"。它們沒有意識(shí)，不會(huì)為那些事操心，不會(huì)分心。

所以，總的來說，我們要做的就是盡可能制造更多不同類型的思考。我們要去填充所有不同類型、或不同"物種"的思考方式所構(gòu)成的整個(gè)空間。事實(shí)上，有些商業(yè)和科學(xué)中的難題可能如此棘手，以至于我們?nèi)祟愖陨淼乃伎挤绞娇赡軣o法獨(dú)自解決。我們可能需要分兩步走：先發(fā)明出新的思考方式，然后與它們并肩工作，去解決那些真正的大問題——比如暗能量，或者量子引力。

我們正在制造的是異形智能。某種意義上，你甚至可以將它們看作人造異形。它們將幫助我們換一種方式思考，而換一種思考方式，正是創(chuàng)造、財(cái)富和新經(jīng)濟(jì)的引擎。

第二，我們將用AI來掀起第二次工業(yè)革命。

第一次工業(yè)革命基于一個(gè)事實(shí)：我們發(fā)明了某種我稱之為"人造能源"的東西。在此之前，在農(nóng)業(yè)革命時(shí)期，一切制造都必須依靠人力或畜力來完成。那是完成任何工作的唯一方式。工業(yè)革命時(shí)期的偉大創(chuàng)新在于，我們駕馭了蒸汽動(dòng)力、化石燃料，制造出這種人造能源，讓我們能夠去做任何想做的事情。

所以今天，當(dāng)你開車行駛在高速公路上，只需輕輕一撥開關(guān)，就能駕馭250匹馬——250匹馬力——我們可以建造摩天大樓，建設(shè)城市，修筑道路，開辦工廠，源源不斷地生產(chǎn)桌椅或冰箱，這些都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了人力所能為。這種人造能源還可以通過電網(wǎng)和電線輸送到千家萬戶、工廠農(nóng)莊，任何人都可以購買這種人造能源，只需插上插頭就能使用。

這也催生了大量創(chuàng)新。農(nóng)民可以拿來一個(gè)手動(dòng)泵，加上這種人造能源——電——就變成了電泵。類似的改造成千上萬，這個(gè)公式（人力器械+人造能源）造就了工業(yè)革命。我們今天看到的一切，享受的這一切進(jìn)步，都源于此。

現(xiàn)在我們要用AI做同樣的事情。我們將通過網(wǎng)格來分發(fā)AI，現(xiàn)在你可以拿來那個(gè)電泵，加上一些人工智能，于是你就有了一臺(tái)智能泵。這個(gè)改造做上一百萬次，就會(huì)掀起第二次工業(yè)革命。

那么將來，汽車行駛在高速公路上，它不僅有250馬力，還有250個(gè)"腦子"。這就是自動(dòng)駕駛汽車。它是一種新的商品，是一種新的基礎(chǔ)設(shè)施。AI將在網(wǎng)格上流動(dòng)——在云端流動(dòng)——就像電一樣。

所以，凡是可以用電的地方，都可以用AI。正如杰夫所說，未來一萬家創(chuàng)業(yè)公司的秘訣其實(shí)非常非常簡(jiǎn)單：拿來某樣?xùn)|西，加上AI。這就是公式，這就是我們將要不斷踐行的。我們將以這種方式來掀起第二次工業(yè)革命。順便說一句——就在此刻，你可以登錄谷歌，購買AI：六美分，一百次服務(wù)。這個(gè)服務(wù)現(xiàn)在就能用。

第三，當(dāng)我們把AI實(shí)體化，就得到了機(jī)器人。

機(jī)器人將是智能體，它們將去做許多我們已經(jīng)在做的任務(wù)。工作就是一系列任務(wù)的組合，所以它們將重新定義我們的工作，因?yàn)樗鼈儠?huì)承擔(dān)其中一部分任務(wù)。但它們也會(huì)創(chuàng)造出全新的類別，一大批我們以前不知道自己想做的任務(wù)。它們實(shí)際上會(huì)催生出新的工作類型、新的任務(wù)需求，就像自動(dòng)化催生了許多我們以前不知道自己需要的東西，而今天我們已經(jīng)離不開它們了。

所以它們創(chuàng)造的工作會(huì)比它們搶走的多。但重要的是，我們交給它們的許多任務(wù)，都是可以按效率或生產(chǎn)率來界定的。如果你能明確界定一項(xiàng)任務(wù)——無論是體力還是腦力——可以用效率或生產(chǎn)率來衡量，那就交給智能體去做。生產(chǎn)率是機(jī)器人的事。

我們真正擅長(zhǎng)的是——基本上是浪費(fèi)時(shí)間。

（笑聲）

我們真正擅長(zhǎng)的是那些低效的事?？茖W(xué)本質(zhì)上就是低效的。它建立在一個(gè)又一個(gè)失敗之上。它建立在你做的測(cè)試和實(shí)驗(yàn)不成立之上——否則你就沒有在學(xué)東西。它建立在一個(gè)事實(shí)之上：科學(xué)里并沒有多少效率可言。創(chuàng)新從定義上說就是低效的，因?yàn)槟阋鲈停驗(yàn)槟阋獓L試那些失敗、那些行不通的東西。探索本質(zhì)上是低效的。藝術(shù)不是高效的。人際關(guān)系不是高效的。這些都是我們會(huì)越來越傾向于去做的事，因?yàn)樗鼈儾皇歉咝У?。高效是機(jī)器人的事。

我們還要認(rèn)識(shí)到，我們將與這些AI一起工作，因?yàn)樗鼈兊乃季S方式與我們不同。當(dāng)"深藍(lán)"戰(zhàn)勝世界最強(qiáng)的國際象棋冠軍時(shí)，人們以為國際象棋完了。但事實(shí)上，今天世界上最厲害的國際象棋冠軍，既不是AI，也不是人類，而是人類與AI組成的團(tuán)隊(duì)。最棒的醫(yī)學(xué)診療師，不是醫(yī)生，不是AI，而是他們組成的團(tuán)隊(duì)。也就是說，我們將與這些AI一起工作，我認(rèn)為你未來的薪酬，將取決于你與這些智能體合作得如何。

所以這就是第三點(diǎn)：它們是不同的，它們是基礎(chǔ)設(shè)施，它們將是與我們并肩工作、而非對(duì)抗的東西。我們要與它們合作，而不是與它們競(jìng)爭(zhēng)。

那么，未來會(huì)帶我們走向何方？

我想，二十五年后，人們回顧我們對(duì)AI的理解時(shí)，會(huì)說："你們那都不叫AI。事實(shí)上，跟二十五年后我們將擁有的相比，你們甚至都還沒有真正的互聯(lián)網(wǎng)。"現(xiàn)在也還沒有真正的AI專家。大量資金正涌入這個(gè)領(lǐng)域，數(shù)十億美金正在投入；這是一個(gè)巨大的產(chǎn)業(yè)，但跟二十年后我們將知道的相比，目前還沒有專家。

所以我們才剛剛起步，我們正處于這一切的第一個(gè)小時(shí)。我們處于互聯(lián)網(wǎng)的第一個(gè)小時(shí)。我們處于即將到來的未來的第一個(gè)小時(shí)。二十年后最受歡迎、最普及的AI產(chǎn)品，還沒有被發(fā)明出來。這意味著，你們并不晚。

謝謝。

（笑聲）

（掌聲）

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背景說明：

- 演講者 Kevin Kelly（凱文·凱利）是《連線》雜志聯(lián)合創(chuàng)始人、數(shù)字文化先驅(qū)，著有《失控》《必然》《科技想要什么》等書，被譽(yù)為"科技界的預(yù)言家" 。

- 演講于2016年6月在TEDSummit發(fā)表，觀看量超過190萬 。