Hi，各位爱智求真的小伙伴，你们好吗？我是讲书人青衫，今天咱一起来读的这本书叫做《人工智能真的来了》作者杨澜。
如果我们做一个街头采访，问题是“这几年科技领域最热门的名词是什么”，我想大家十有八九都会说，是“人工智能”啊。的确啊，各路媒体的宣传攻势如此之强大，可以说，上至六七十岁的老人，下至懵懂的小学生，或多或少都听说过人工智能这个词儿。不过，可以肯定地是，不同的人对于人工智能的认知程度是存在着巨大的差异的。尤其是对咱们普通人来说，除了那些特意关注了解的，可能绝大多数人的理解还都是来自科幻电影吧。
那么，人工智能究竟是什么呢？世界上最先进的人工智能现在发展到什么程度了？有哪些不同的应用方向？会不会有一天反过来对人类的安全造成威胁？
这些问题，或许能从《人工智能真的来了》这本书中，找到部分答案。读完这本书，你至少可以对当今最尖端的人工智能的发展现状、成果和研究方向有一个从点到面的认识。作为一本入门级科普读物，这本书非常适合那些对人工智能的发展有兴趣的行业外的人士和未来有志于进行人工智能领域研究的学生朋友们。
你也许会发出这样的疑问，现在人工智能领域书籍的作者不都是行业内的大牛吗？怎么杨澜这样做访谈节目的主持人也会和人工智能扯上关系？这貌似是理科生做的事情好吧？
原来啊，在2016年，杨澜的品牌节目《杨澜访谈录》做出了一些新的尝试，从以往的周播电视栏目转向对某一领域的深入挖掘和报道，而人工智能正是这个尝试所迈出的第一步。
在随后的一年时间里，杨澜和她的团队跑了五个国家的二十多座城市，采访了多所著名学府和科技公司的前沿科学实验室，与80多位行业专家进行了深入交流，制作出了一部名为《探寻人工智能》的系列纪录片，获得好评无数。该片从多个维度向人们展示了全球最先进的人工智能实验室在深度学习、视觉识别、语音识别、机器人制造、自动驾驶等领域的全新科研成果，和那些能上天入水的，可大可小的各式各样的机器人。回想采访中的人、事、物，杨澜也是久久不能平静，于是她决定把他们记录下来，就有了我们现在看到的这本《人工智能真的来了》。
杨澜采访过的这些院校包括斯坦福大学、麻省理工学院、卡内基·梅隆大学、哥伦比亚大学等；采访过的科技企业包括IBM、微软、百度、facebook、科大讯飞、旷视科技等；采访过的行业专家包括，“谷歌云”首席科学家李飞飞、“谷歌大脑”创始人吴恩达、“卷积神经网络之父”扬·乐昆、诺贝尔生理学或医学奖获得者埃里克·坎德尔、微软研究院院长埃里克·霍维茨、中国人工智能学会理事长李德毅、创新工场董事长李开复、智能语音专家邓力、“仿人形机器人教父”石黑浩、告诫人们要警惕“超级智能”的牛津大学人类未来研究院院长尼克·博斯特罗姆、“首个带着芯片行走的人”凯文·沃维克、“首个亲历自动驾驶汽车事故”的资深科技记者约翰·马尔科夫、硅谷创业家杰瑞·卡普兰，以及参演过多部人工智能题材电影的好莱坞明星摩根·弗里曼等等等等。
采访人物之多，涉及地域之广，探讨话题之深入，都足以让我们对这本书充满期待，我们称它为一部人工智能极简史似乎也不为过。更难能可贵的是，本书融入了作者对于人工智能发展的深入思考，这又给冷冰冰的机器赋予了更多的人文气息，让它更容易被普通人理解和接受。
创新工场创始人兼CEO李开复在给本书的推荐语中写道，“很高兴看到杨女士基于无可救药的好奇心和探寻精神，带着人文历史与社会关怀的角度来解读人工智能。……并将顶级人工智能科学家们妙趣横生、充满关爱的故事呈现在这本书中。”
人工智能的概念可以很大，也可以很小，看似离我们很远，其实早就已经和我们的生活密不可分了。就拿我们每天都会用到的智能手机来说吧，最常见的APP就是，像淘宝、京东、当当这类电商购物的，还有今日头条、抖音等做内容的，它们都可以根据你的搜索，为你推荐相关度非常高的商品或者优化出最适合你的内容。
关于这一点，今日头条的张一鸣就说过，没有哪两个人的头条推送内容是完全相同的。大数据在内容分发方面的高效也可见一斑了。甚至很多爱美的女孩已经发现，连美图秀秀这样的美颜软件，拍出的照片都比以往更漂亮了。这是因为这些软件都有自己的核心算法，已经具备了初步的人工智能，它们已经可以通过记录用户的搜索内容和使用习惯建立庞大的数据库，并根据这些数据推导出最适合用户的内容并推送出去，它们不停地计算，使模型的准确度越来越高。
这也正是当年AlphaGo红透半边天的原因，一年前AlphaGo，还不能完全战胜李世石九段，而一年后就能毫无悬念地打败人类最高水平棋手柯洁。因为，它每时每刻都在用一种非常可怕的速度在自我学习，自我进化，自我迭代。你吃饭的时候它在学习，你睡觉的时候它在学习，你刷手机的时候它还在学习，无论你在干什么，它都在学习。听起来是不是很可怕呢？完全吊打人类的感觉了。所以，你今天看到的AlphaGo与昨天的它其实已经是两个不同的物种了。怎么样？是不是想起了电影《异形》中可以不断进化的怪物？有没有一点怕怕的感觉呢？可以说，AlphaGo对人工智能概念进入大众视野，起到了里程碑式的作用，也在大众间掀起了一波人工智能的热潮。以至于现在稍微带点编程内容的积木学校都要和人工智能扯上关系，这可是让家长们大手笔砸钱的金字招牌啊。
其实，早在AlphaGo之前的很多年，IBM公司在人工智能领域就已经取得了一些成果。1997年，IBM的超级计算机深蓝就战胜了当时世界排名第一的国际象棋冠军卡斯帕罗夫。不过，必须说明的一点是，深蓝靠的是人类编程，是让机器用蛮力穷尽所有可能性，并作出选择，这与AlphaGo被赋予深度学习的能力，通过海量训练自我优化是完全不可同日而语的。2007年，北美有一档非常流行的高难度竞赛节目《危险边缘》，参赛的IBM工程师们，为了在节目中取得胜利，专门制造出了另一个人工智能界的最强大脑——IBM Watson，不但拿下了当期的冠军，还在此后的十几年里不断发展演进，现在，Watson的应用已经非常广泛了。像健康护理啊、体育啊这些领域Watson都做出了不少贡献。
前面我们说的人工智能还仅仅是应用方面，书中还提到了这样一个小故事，让我们对人工智能有了另一番思考。那就是杨澜和北京龙泉寺的机器僧贤二的一番对话。
说到龙泉寺，实在忍不住多说一句，那里的僧侣可真的是不得了，据说很多都是清华北大博士毕业，要在那里出家都要经过智商测试，一般人还真的不行好嘛。
好了我们言归正传，当杨澜说出，一花一世界的时候，贤二接着说，一叶一菩提。
杨澜问，你为什么叫贤二啊？
贤二回答，大家都太精明了，总要有个二的，对不对？
杨澜问，那你听过小和尚念经有口无心这句话吗？
贤二回答，有的有的。
虽然不知道它究竟是有听过这句话还是说有用心，但至少表达了肯定的态度嘛。
对话继续。
杨澜又问，机器僧与人有什么区别的？
贤二答道，机器也好，人也好，到头来都是空。
读到这里，不由让人心里一惊，回答看似有点玄，但对人工智能来说，这样的回答确实，也是不简单啊不简单。
想到这里，我抓过我的小米手机，问了小爱同学一个相同的问题，“小爱同学，机器与人有什么区别？”小爱同学非常礼貌地说：“对不起，我没有听懂你说的话。”看来还没有人对小爱同学进行过这方面的训练。
杨澜继续问到，我可以把你带走吗？贤二回答，开什么玩笑，我师父不会同意的！
多么鲜活可爱又略带深沉的小和尚呀！
贤二的主要制作者之一，学计算机科学出身的贤信法师说，“科学让我们以更快的速度奔跑，而慈悲告诫我们奔跑的方向”。
这部分思考可以说是给整个采访奠定了一个人文基调，让人们对人工智能有了另一个维度的思考。
“谷歌云”首席科学家李飞飞就提出了这样一个问题：AI改变世界，谁来改变AI？
人工智能将往何处去？机器会不会在某一天取代人类，成为一个真正具有自主思维的存在而对人类造成威胁？在人工智能的实际应用中还有哪些涉及社会学、心理学、哲学、伦理学等等一些跨领域跨学科的，更值得深入探讨的，技术之外的问题？
人类创造机器，原本就是要为人服务的，未来，人工智能可能会代替人类做更多事情，但技术终究只是手段，而绝非追求本身。决定技术发展方向的终究还是人类自己。
说起人工智能，我们永远不能、也不应该绕开的一个人，就是计算机之父和人工智能之父超级天才阿兰·图灵。第二次世界大战期间，27岁的图灵被招募到英军部队，破译号称“不可战胜”的德国密码机“恩尼格码”。这部密码机有1.59万万亿种变化、每过24小时就变幻一次密码配置。要破解它，在当时看来简直是不可能完成的任务，而天才的图灵有了一个大胆的设想，何不制造出另一台机器让它去破译呢？于是图灵研发出一款名为“炸弹”的解密机，每秒可以测试出几百种密码编译的可能。盟军因此提前得知了德军的行动计划，还拯救了数以千万计的生命。有人说如果没有图灵和他的解密机，二战至少还要再打两年。但是，当时出于保密原因，外界对此却一无所知。
天才总是先于时代的，二战结束后，图灵继续他的科学研究，并在1948年就提出了人工智能和人工神经网络的发展。
但是因为他的同性恋身份，他被判定为猥亵罪。当时，摆在它面前的有两个选择，要么服刑，要么进行化学阉割。图灵选择了后者。在进行了一年多的雌性激素注射后，图灵于1954年6月7日死于自己家中，被发现时，床头放着一只被咬了一口的含有剧毒氰化物的苹果。天才的一生，拯救过无数人的生命，却从未得到过鲜花和掌声；天才的一生，短暂而屈辱，即便他的智慧已经将当时的世人远远地抛在后面，真是令人无比唏嘘啊。说到这里，相信很多小伙伴想到了苹果手机的logo不就是一只被咬了一口的苹果吗？莫不是乔帮主也在向图灵同志致敬？曾有记者就这个问题问过乔布斯，但当时他却否定了这个推测。不过，无论如何，苹果对于人类文明进步的意义那可是其他任何一种水果都望尘莫及的。
图灵之后，一代又一代的科学家们继续着图灵未完成的事业，人工智能也在大踏步的向前发展。现在我们所说的人工智能，都是基于机器的深度学习能力，那么什么是深度学习呢？“卷积神经网络之父”深度学习领袖人物之一的扬·乐昆教授，给它下了一个这样的定义：“深度学习是机器学习的一种特定技术，之所以称之为深度，是因为他可以有很多层结构。传统电脑神经网络层数少，采用完全链接，大量数据需要计算，而深度学习利用多层链接，每一层完成的任务有限，从像素到物体的边缘再到核心，直到辨认出清晰的图像，这样就减少了每一层的计算量。这个结构的设计，受到了人类神经系统工作机制的启发，就像飞机的设计灵感来自鸟类一样。”
深度学习建立在庞大的数据基础之上，用大数据对机器进行训练，在反向传播中不断纠错。这么说可能还是不太容易理解，举个简单点的例子，比如想让机器学会识别桌椅或汽车，就给它看大量桌椅和汽车的图片，每次展示一个图片等机器生成一个答案，如果答案不正确就告诉机器这是一辆汽车或者一张桌子一把椅子，机器就会调整它内部的配置的参数，下次机器再看到就会识别出来。
扬·乐昆的研究曾一度得不到认可，很多教授都觉得他的想法并没有什么用。但facebook的扎克伯格却看到了机会，并投入巨资为乐昆建立了实验室，小扎表示，这个实验室为日后脸书虚拟社交之外的应用提供了可能性。甚至他还说：“脸书在人工智能领域的想象空间有多大都掌握在乐昆手上”。要么说人家是扎克伯格呢，这慧眼识珠的本事真不是谁都有的。不过，这样的评价对扬·乐昆来说也真是非常非常高了。
如果说乐昆的研究还仅仅是让机器去“看”，那么让它们“看到”就是更有意义的事了。2010年，年轻的华裔天才科学家吴恩达向谷歌创始人拉里·佩奇展示了一个PPT,图上是他们准备在斯坦福大学建立的神经网络的大小，图还很小，需要不断扩充，后来吴恩达加入谷歌，立志建立全球最大的神经网络，这个神经网络能以与人类大脑学习新事物相同的方式来学习现实生活，他们用一万台电脑搭建了一个庞大的系统，并将其想象成婴儿的大脑，他们给这个大脑放了一个星期的YouTube的视频，突然有一天，他们惊讶的发现，这个原本什么都不懂的大脑居然认识了猫！
现在大多数人工智能的学习都是有监督学习，但这次完全是无监督学习，甚至科学家们也不清楚其中的算法究竟是怎样工作的，为什么机器会认出猫，不过无论如何，机器认识了猫，他们已经从看到看见，迈出了探索的脚步。
对于机器来说，认识猫着实艰难，即便告诉它猫的所有特征，但是哪只不听话的猫要变个姿势，也会让机器犯了愁，虽然这对于一个两三岁的小孩来说，是再简单不过的事了。
谷歌云首席科学家李飞飞的研究方向是计算机视觉与机器学习，他们一直致力于教机器如何去看见事物并理解事物之间的关系，识别人的情绪、动作及意图。
李飞飞意识到与其孤立的关注算法的优化、再优化，倒不如把关注点转移到给算法提供数据上来。于是她从婴儿身上找到灵感，决定收集大量数据，为机器建立一个庞大的数据库。就像给婴儿创造一个可感知的最初的世界。这将是人类有史以来规模最大最艰难的一次收集行动。有多难？李飞飞告诉她的博士生邓嘉，你一个人不吃不喝不睡每天都坐在那里标注图片，大概20年可以毕业吧。
不过这位同样来自中国的年轻学者并没有被吓倒，她通过亚马逊平台集结了167个国家的五万个工作者一同加入到这项浩大的工程中来，他们不知道他们这么多人加在一起投入的精力，可能只是一个小婴儿在它早期发育阶段所获取的一小部分图像，不过这项工作却是人工智能历史上里程碑式的项目。
功夫不负有心人，2年后的2009年，人类有史以来最庞大的图片库ImageNet诞生了。1500万张标注的图片，涉及22000个类别，是个完全巨无霸式的数据库。这个数据库为李飞飞的研究提供了足够多的样本。这样，他们终于又可以回到“算法”本身了。正因为有了这样一个实验室，不久之后，李飞飞的“计算机视觉模型”诞生了。这个模型可以把一部分视觉信息和文字、短语联系起来。计算机在看到图片的第一时间就能生成类似人类语言的句子。想想是不是就觉得很神奇呢？
在人类科技进步的路上，总有些先行者让我们肃然起敬，虽然今天的科学工作者不会像哥白尼、伽利略、图灵那样艰难，但面对名利，也并非是谁都能轻易放弃。从最初到美国开洗衣店挣学费，到坚持完成ImageNet，李飞飞的路并不平坦，甚至有好心同事提醒她，如果不放弃可能评终身教授都是问题，李飞飞说，自己选择的路，跪着也要走完。
作为人工智能圈里屈指可数的女性科学家，李飞飞的坚持令人佩服不已。在采访中，李飞飞还谈到她的人工智能女生夏令营。为什么夏令营还分男女？因为李飞飞希望更多女生进入STEM领域，也就是科学、技术、工程、数学领域其实就是理工科嘛。因为男孩在人生选择上更倾向于自我实现和改变世界，而女孩子则更关注科技对人们生活的改变，对疾病的治疗以及如何能让家人更有尊严的生活这类话题。她希望将女性的人文关怀带到科技发展中，给科技以灵魂和温度。
AI改变世界，谁来改变AI？人工智能说到底不过是人类的一面镜子，照见自身。在她看来机器无法取代人类的，只有爱-LOVE。
说了这么多，你是不是已经迫不及待地去看看那些真正的人工智能机器人了呢？
在麻省理工学院最大的跨学科实验室计算机与人工智能实验室里，聚集了各式各样的人工智能机器人——无人车、无人机自然不用说了，这里还有高大威猛的两足机器人阿特拉斯、机器蟑螂、机器蜘蛛、机器鱼、机械手，还有受热后可以从一张纸片变成三维立体的机器爬虫。未来，这个小家伙可以塞入胶囊，待身体的热度将胶囊表面融化，它就可以在人体内变成机器虫子，跑来跑去，再配合体外系统的精确引导，就能将药物送到创处或者取出误吞到肚子里的异物等等。也就是说，再有小孩子误吞电池之类就不用开刀动手术了，用它就可以了，这是多么大进步啊！
如果说麻省理工的实验室更像一个动物园，那么日本长崎的豪斯登堡奇怪酒店则更像是人类的主题乐园。
在这个乐园里，你可以体验到满城尽是机器人的感觉。 在酒店服务台登记处有一个美女和两只霸王龙，这样美女与野兽的组合，自然大多人选择在美女这边排起队来。霸王龙这边虽然扎了领结，看起来文质彬彬，人气还是比不过美女。虽然他们能回答的问题还比较有限，但办理登记入住这样的问题的绝对没有问题。办好登记手续，在行李机器人和智能助手chuli的带领下，游客就可以刷脸进入房间，关于房间的事情比如说温度、湿度什么东西在什么地方都可以问智能助手。更有趣的是，这里的厨师也是机器人，虽然菜品种类有限，但是说不准未来就会出现可以复杂协作的机器人团队呢。
著名计算机科学家马克·韦泽提出过一个“普适计算”理论，他认为最深刻的科技都是最终融入人们生活的无形的存在。很多人觉得这怎么可能，但是当我们每个人拿着智能手机使用着人工智能的时候，谁又能说未来不会出现一个到处都是机器人的社会呢？
同样在日本，有一位颇具偶像剧男主气质的仿人形机器人专家高桥隆智教授，他的人工智能机器人好多都是自己亲手做出来的，虽说是仿人形机器人吧，但是与真人还是相去甚远，说是人形机器人玩具好像更贴切一些。要说像，同样是日本的仿人形机器人专家石黑浩，可是把逼真追求到了极致，他甚至按照他自己和他女儿的样子做出了2个真假莫辨的仿真机器人，这样，他的家里就有了两个爸爸和两个女儿。石黑浩认为机器人就应该和真人越来越趋近，想象一下他家里的场景，会不会觉得细思极恐呢？
尽管石黑浩可能不愿意承认，但在我们的观感中，他的仿人形机器人就好像会动的蜡像，而下面这位就厉害多了，简直是好莱坞重现，充满了科幻色彩。
我们都知道，无论是《终结者》中的T800，还是《x战警》中的金刚狼，《钢铁侠》中史塔克，他们都是影视幻想中半人半机械的生化电子人。在现实中，也有这样一位疯狂的教授，他居然拿自己做起了实验，他就是原雷丁大学控制学教授凯文·沃里克。
1988年沃里克教授就把芯片移植到了自己的手臂中，这个芯片就像一个植入人体的GPS定位系统，芯片会把沃里克的实时位置传送给对应的计算机，而计算机能根据他所处的位置给出相应的反应，当他走到走廊，灯会自动亮起，走向实验室，门会自动打开，走到前门的时候，计算机智能管家会说，你好，沃里克教授，就像钢铁侠中史塔克拥有贾维斯那样，贴身又贴心，是不是超酷啊。
然而，这还不算，不久后他的妻子也加入到了实验中，而且是主动要求加入！咱们也不知道他妻子是不是因为不相信他的话，非要亲自验证一番，最终的结果是，无论沃里克还是妻子，只要握一下拳，对方的大脑中就能接收到砰砰砰的信号。这个，不知道大家是不是也感觉到了莫名的疼痛呢？
冒着身体机能可能受损的风险去寻求一个科学的真相，这帮科学狂人也是值得敬佩了。
沃里克对电子生化人抱有极大的热情，他甚至想通过芯片把人类的记忆外包出去，以帮助那些失忆症患者。不知道你是不是也想到了黄渤主演的那部《记忆大师》？
图灵曾经说过，遗忘是人类智能的一个重要表现。不过想到那些令人不愉快的记忆总是会重现……哎，还是忘了好吧。
比起失忆症来，那些身体机能的缺失造成生活不便的人可能是更加亟待寻求帮助的。
拿视力残疾来说吧，世界卫生组织2014年公布的数据显示，有将近6亿被定义为盲人的人群中，仅有3900万人是完全失明的，而有2亿4600万人属于低视力，2亿8500万人属于视力障碍。
我们常说影像的力量胜过千言万语，对于盲人来说，认识世界比耳聋多得多。
这支来自牛津的团队做了一件了不起又格外温暖的事情——他们研发出了一个仿生盲人眼镜。
这款眼镜得益于机器深度学习下的图像识别技术，通过明亮的线条勾勒物体外观，并通过3d摄像机来重现这些物体，可以帮助盲人重新看见世界。
经过十余年的艰苦工作，不断尝试、推翻重来，以及版本的升级，才有了今天的成果。但是菲利普的团队还在继续研究，他们的目标是让这款眼镜更加小型化。通过调整算法改变芯片结构，使芯片能够方便的嵌入到设备里。
菲利普说，这项技术在学术环境中是伟大的，但是如果真的可以帮助到更多的人这比任何事情都更加让他快乐。
从事前沿科技研究的人，并不想我们想象中那种常年闷在实验室的老学究，他们中的很多人都非常有趣。
就拿菲利普来说吧，他留着朋克头，平时喜欢穿着黑衣黑裤骑着哈雷摩托在校园里转悠。他的装束颇有些像迈克尔杰克逊，甚至长得也有那么点意思。他曾经的理想是成为一名摇滚歌手，可是却阴差阳错的成了计算机科学的教授。为了采访还特意拿了一套比较正式的衣服，还说片子播出的时候一定要告诉他，他的妈妈也非常兴奋。真的不能小看任何一个非主流，说不定TA的身上就蕴藏着改变世界的巨大力量呢！不得不说，智商高的人就是可以这样辗轧别人，还记得参加过央视《经典咏流传》的那位中科院博士生导师陈涌海吗？可能他们都是同类人，相信有人文情怀的科学家做的事情也会带着温度吧。
人工智能研究的触角也伸向了艺术领域。英国西南部的法尔茅斯大学的西蒙·科尔顿教授就研发出一个会画画的人工智能软件，叫做“painting fool”翻译过来就是“绘画傻瓜”。某天，当科尔顿教授一觉醒来的时候，惊讶地发现这个傻瓜居然自己画了一把椅子！虽然电脑程序辅助绘画已经不是什么新鲜事了，但是这一次，是在完全没有人工干预的情况下，人工智能自己画出来的。绘画傻瓜的程序中包含了许多原始参数，这些参数决定了它在何处起笔又在何处落下，还有链接、线条的长度、笔刷用法等等。
绘画傻瓜甚至能全凭想象画出衣服17位舞姿曼妙的舞者，没有人教她。
科尔顿向绘画傻瓜输入了大量的报纸信息，通过训练绘画傻瓜读报纸来判断和形成各种情绪。也就是说他的兴许取决于当时正在读的文章内容。科尔顿也向其输入了各种形容词，比如抽象的、冷静的、寒冷的、多彩的、复杂的……绘画傻瓜通过选择一些相应的形容词来表达自己读到某一篇文章时的情绪，再选择一种绘画方式来诠释自己当时的情绪。
听上去是不是很有意思呢？
当时杨澜就请绘画傻瓜为她画一幅肖像，虽然只是个迷幻背景中模糊的轮廓，但傻瓜自己是超满意的，还说：完成得不错，我挺高兴的。我也喜欢这幅画，有些潦草和迷幻的样子，因为这正合乎我的情绪。哈哈，听上去像不像个中二的孩子？
更有意思的是，当摄制组希望傻瓜再画一幅，看看会出现什么不一样的风格时候，绘画傻瓜竟然说，抱歉，我决定不画你了，详情请见打印出来的明细，等我心情好一些的时候再来找我吧。不知道是不是画家都这么自我，反正傻瓜就是这么酷，妥妥的艺术家气质。原来啊，它刚刚读到一篇报道《四位太阳报记者在警察贿赂调查中被捕》。对此，科尔顿也无可奈何。
因为，这恰恰证明了绘画傻瓜的情绪是它自己决定的。
让很多人感到意外的是，杨澜会把好莱坞著名影星摩根弗里曼列入采访名单，也许这也是人本的一种体现吧。因为人工智能永远无法拥有人类真正的灵魂。
《探寻人工智能》这部纪录片的采访拍摄可以说是囊括了现今世界上最先进的人工智能科技。除了前面我们讲的这些，还有很多时下非常热门的包括无人车、无人机、机器翻译、中国声谷、机器人助理，机器人舞者、电子生化人等等等等各式各样的人工智能机器人，因为篇幅所限这里就不一一详述了，如果感兴趣可以看看这本书。
人们总是对未知的事物感到恐惧，面对越来越强大的人工智能人们也生出了这种恐惧。
牛津大学人类未来研究院院长尼克博斯特罗姆教授在他的《超级智能》中预言，如果有一天我们发明了超越人类大脑的机器大脑，那么这种超级智能将会非常强大，并且，正如现在大猩猩的命运更多地取决于人类而不是它们自身一样，人类的命运将取决于超级智能机器。特拉斯创始人埃隆马斯克也说，我们必须十分小心人工智能，它可能比核武器更危险。
最后，在书中，杨澜提出了一个问题：“超级智能有多远”。博斯特罗姆说，没有人知道我们距离人类级别的人工智能有多远，这不是一件你能够提前准确预测的事情。
几年前博斯特罗姆教授做了一个调查，其中一个问题是你认为那一年人工智能会有50%的可能性达到人类水平？回答的中位数是在2040-2050年之间。
AI改变世界，谁来改变AI？科技是一把双刃剑。做出选择的是人而不是机器。未来到底往何处发展，取决于我们如何设计、管理和应用人工智能。说到底，人工智能就像一面镜子，照见人类自身的神奇与伟大。
在本书的最后，杨澜提出了一个问题：“我们当然憧憬人机共生、彼此助理的未来，我们也有理由相信未来的人工智能一定比现在的要强大很多倍。未来，我们的后代与人工智能会以怎样的方式相处于同一个星球呢？他们会怎么看待人类在这个关键时刻所作出的努力呢？”
正如李飞飞所说的：“改变世界的说到底不是科技，是人”。书中的回答代表了部分人的思考，但相信这并不是全部，也许更多答案需要我们自己去思考去探索。
好了，到这里，这本书的解读基本结束了。恭喜你又读完了一本书。
这本书成书于2017年年中，距今（2018年12月）已经差不多18个月了，根据摩尔定律，微处理器的计算能力每18个月翻一倍，这就意味着芯片里的运算能力、处理能力每18个月就会翻一倍。互联网技术是指数级的增长，在这一年多时间中，人工智能正以无法阻挡的脚步继续着它的演进，现在的发展水平也许又超过成书时好多了。
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