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1.       共生思想

1.1.         1997年5月11日，IBM公司的“深蓝”计算机在与国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫的第二次对弈时击败了他

1.1.1.           这台超级计算机以3.5∶2.5的战绩胜出，登上了世界各地的新闻头条

1.2.         Alpha Zero

1.2.1.           软件可以比人类更好地处理国际象棋步骤，所以他们开始学习如何将这些强大的数字工具整合到操作流程中，来提升自己的棋艺

1.2.1.1.            如今几乎每一位特级大师都用电脑进行训练

1.2.2.           是在游戏规则之外没有任何知识背景的情况下，通过自我对弈、强化学习，迅速提升自己的棋艺

1.2.3.           DeepMind的开发人员将其与当时最好的传统下棋程序Stockfish放在一起，进行了100场配对比赛。Alpha Zero在执白先行的比赛中，胜25平25；在执黑的比赛中，平47胜3

1.2.4.           对棋局的全局理解

1.2.4.1.            Alpha Zero的计算速度比任何人类快4个数量级，而且它可以利用这种能力在国际象棋或围棋棋盘上推演各种潜在可能性，但它不能对一个棋局形成概念化的理解，或将其用语言表达出来

1.3.         聚焦眼前的棋局，设法弄清楚这一步棋背后更大的概念原理

1.4.         对概念和原理的理解可能会得出更为全面的解决方案

1.5.         这就是原始技能和人类想象力之间的区别，后者可以构造出概念性的图像

2.       互动学习体验

2.1.         大多数商学院或大学的传统案例研究都会让阅读和研究案例的学生在相对狭小的范围内做出选择

2.2.         电子游戏产品在吸引和保持人们的注意力方面比其他任何产品都出色

2.3.         互动学习体验以电子游戏的模式来吸引学生，但它并不是真正意义上的电子游戏

2.4.         大部分的专业知识和分析都源于贝克30年的教学经验，但他已经知道，当前和未来人工智能的融入将为故事增加复杂性，扩展故事的社会背景和情感背景，并引入一系列现代事件

2.5.         人们的第一反应可能是，应该让人工智能找到最佳方案，为每个人提供一个教学课程

2.6.         互动学习体验与之不同，它利用人工智能从传递同样信息的各种技术中找到最佳排列

2.7.         通过人类、认知机器和外部真实环境之间的动态互动，来改善学习环境，这种能力为推动世界各地的教育进步提供了巨大的机会

2.8.         有意识地接触相关语言是学习语言的有效方式

2.8.1.           英孚教育的首席体验官、苹果日本前首席科学家埃尼奥·欧梅耶（Enio

Ohmaye）

3.       共生智能

3.1.         人工智能、人类和其他自然智能之间的共生关系可以解锁令人难以置信的新方式，提升人类能力，改善周围环境

3.2.         作为人类，尤其在西方文化中，我们倾向于按照等级分出高下。我们努力爬到食物链顶端，追求职场升迁，或者要守住进化金字塔顶端的位置

3.2.1.           对人工智能也表现出同样的自负，不断地将其与我们的智力水平进行对比，并对它青出于蓝的表现感到焦虑

3.3.         “共生智能”代表着多种智能体的共栖和融合

3.3.1.           人类、自然和计算机，三者形成俱生共创、惠及各方的伙伴关系

3.3.2.           它会为各方创造出大于自身的价值，形成多赢的结果

3.4.         智能并不是单一维度的，因此所谓的‘比人类更聪明’是一个毫无意义的概念

3.4.1.           凯文·凯利（Kevin kelly）

3.4.2.           即使没有神经元，一些黏液菌的菌落也能穿越迷宫，控制集体饮食，躲避陷阱

3.4.3.           蜜蜂通过蜂群的群体智慧，表现出解决复杂问题的非凡能力

3.4.4.           鲸具有高度的社会化水平

3.4.5.           人类所具有的抽象概念、想象新事物的能力是其他动物望尘莫及的

3.4.6.           人工智能系统可以处理一些复杂的数学和记忆难题，这是人类永远不可能单靠大脑灰质去完成的

3.4.7.           凯利把这种智能光谱比作交响乐，就像无数的乐器，“它们不仅响度不同，而且在音高、旋律、音色、节奏等方面都各有变化。我们可以把它们想象成一个生态系统”

3.5.         人类智能是复杂的，但机器最终可能在普遍意义上超越它，例如，机器能同样出色地完成人类几乎所有的工作

3.5.1.           加州大学伯克利分校人类兼容人工智能中心（CHAI）的负责人斯图尔特·罗素（Stuart Russell）

3.5.2.           关键是要将安全因素纳入其基本架构之中

3.5.3.           想要打造一个他们所称的“可证明有益的系统”，确保任何一种新型人工智能，无论它能力平平还是智能超群，都将人类的安全和利益放在首位

3.6.         环保主义代表了一种人们相信自然力量大于人类力量的理念

3.7.         我们进入了一个“人类纪元”，主导世界的是人类的决定和技术，而非其他自然力量

3.7.1.           纵观历史，人类在大部分时候都表现得像一个冷酷无情的自然世界的适应者和支配者

3.7.2.           制作工具是我们适应环境的标志性技术之一

3.7.3.           现在，我们发现自己拥有一个可以思考和互动的新工具

3.8.         数百万年的进化和“基因智能”使得人类实现了用手精巧地操纵物体的能力，而机器人在做同一件事时则需要投入庞大的计算能力和研究精力

3.8.1.           当前，机器人能力的广度与人类的相比依然相去甚远

3.8.2.           人类身体相当大的多功能性和灵活性，让大多数动物和当下的机器人都望尘莫及

3.9.         人类面临的最大限制就是维度，因为我们只能在三维空间中挣扎，而计算机习惯于和几千台机器共同工作

3.9.1.           这就是为什么在今天的华尔街，人们让计算机而非人类来处理交易

3.9.2.           交易是一项细分的任务，只利用少数几个向量来做决策，关键因素往往在于对经济财务指标的反应速度

3.9.2.1.            这更适合计算机这样的狭义智能，而人类的大脑考虑得更全面，速度要慢得多

3.10.     无论是否合法，我们都视人工智能为一种威胁，而不是可以与之合作，利用其改善生态系统、丰富人类生活的新型智能

3.10.1.      国际象棋大师们当年用电脑提升棋艺，现在却在试图弄明白Alpha Zero对他们挚爱的游戏意味着什么

3.11.     我们对人工智能的迷恋和恐惧可能部分源于对世界的等级观念，以及超级智能可以征服人类的想法

3.11.1.      长期以来都以人类大脑来思考和构想人工智能系统，而超级智能可能让我们的大脑能力获得指数级提升

3.12.     智能既不是人类的特权，也不是大自然的特权

3.12.1.      它是一种不同类型的智能体相互作用、变异形成新型智能体的交融演化的过程

3.12.2.      在过去的280万年左右的时间里，人类利用自然资源驯养了许多动物，影响了无数动物的进化，对自然界中的智慧生物产生了不同的影响

3.12.3.      在过去的70年里，人类利用自然资源和物理学知识让电脑变得更加智能

3.12.4.      人类强迫其他智慧形态与我们共同进化

3.13.     “多样性”概念强调利用人工智能使人类思维更加多样化，而不是用人工智能取代人类思维

3.13.1.      核心问题不在于机器何时将超越人类，而是人类将以什么样的新方式与它们合作

3.13.1.1.        艺术家和机器人专家肯·戈德堡（Ken Goldberg）

3.13.2.      ‘多样性’是协作，而不是对抗

3.13.3.      这一新领域不是要与世界上的人类工人作对，而是要为他们赋能