Tracking，追踪。近年来对这个特性最广泛的应用就是手环对运动数据的测量和记录了，虽然追踪跟隐私相对（也有不少人感慨我们正处于一个毫无隐私的时代并因此而忐忑不安），但正如KK文中所说，“与其他比特关联的比特将倾向于被更多地复制。就像自私的基因倾向于自我复制，比特也是如此。”这是一个必然的趋势。
我的看法还是从觉察的角度，人类的生物本性其实非常不擅长数字，对自己很极少可以有清晰的觉察，这一点大家应该都有体会，生活中我们基本上无法追求极度的精确性，而日常的很多事情更是多少都有一定模糊度，与此相关的我们的记忆也并不可靠，经常会出这样那样的错误——只是我们已经习以为常而已。更重要的是，因为带宽局限，我们的注意力、认知范围等都会做一个非常精巧的筛选，我们会对周围的环境产生选择性注意，我们会看到我们“想看到”的东西，我们会偏向于自己喜好的事物，这是进化的本能，让我们可以在纷杂的世界中更好地生存，当然与此同时我们付出的代价就是：事实上，我们并不了解自己，也经常会忽略重要的事物。
对注意力的掌控力因此成为我们成长为高手或普通人的重要能力之一，我们不得不依靠筛选机制来确定目标并且对其产生作用，正如在我们的物理世界中必须要找到一个着力点才可以发力一样，这个筛选机制可以帮我们有效地达成目标，我们也需要一定的环境设置和条件要求才可以完成一次命题，但我们也不得不受制于它。一个模式被用得越多，也就会越优化，并且更有效地解决问题，与此同时，我们会产生一种定势和依赖，每次都用固有的模式来解决问题，就会发生成败皆萧何的情况。所以有一些书籍经常会告诉我们，要警惕思维定势，或者要跳出思维的框框、拆掉思维里的墙，等等。
而近年来的科技发展带来了一些改变，似乎在增强人类的道路上迈出了重要一步，虽然这仅仅是一个开始。
传感器、大数据、人工智能，多方面的科技发展使得“追踪”这样一件原本十分昂贵、繁琐、局限的事情变得切实可行，我们开始尝试并且乐此不疲：从量化自我开始，我们对自己的各项指标进行测量，我们对生活中的事物进行有意识地记录，我们利用工具对生活进行无意识的追踪……为什么人们会对追踪这些数据如此兴致勃勃？或许这是源于我们强烈的自我探索的愿望。我们是谁，从哪里来，到哪里去？除了纯粹的哲思，这个时代的人们也倾向于用实际产生的数据，来说明一切问题。
对自我的测量
我们并不了解自己。通过测量与自身相关的数据揭露我们隐秘的天性，是一项只有短暂历史的不凡工作。
他们用可量化的单位测量自己的饮食、体质、睡眠模式、心情、血液因子、基因、地理位置，等等。有些人还自己制造设备。有人为了把力量、耐力、专注力和效率提升到极限，花了5年时间实行自我追踪。
斯蒂芬·沃尔夫勒姆是发明Mathematica的天才。这是一款智能数学处理软件（相对于文字处理软件）。作为一个痴迷数字的人，沃尔夫勒姆将他的计算能力用在了1700万份与自己生活有关的文件中。他处理了自己25年来收发的所有邮件，还记录了13年来自己每一次的键盘敲击、通话电话、脚步移动、在家中和办公室里的不同房间穿梭的轨迹以及出门后的GPS位置。他追踪了自己写书和写文章时修改校订的次数。借助自己发明的Mathematica软件，他把自我追踪变成了一种可以展示几十年来自己日常生活模式的“个人分析”引擎。
个人身体记录
更微缩的芯片、更强劲的电池以及云端连接激励了一些自我追踪者尝试时间跨度很长的追踪，尤其在健康方面。
不久的将来，一个极其个人化的身体记录数据库（包括完整的基因序列）可以用来打造个人治疗方案和个性化医疗。
在自我追踪的新时代中，我们用自动化装置克服部分N=1的实验中自我误导的问题（在传感器长时间的多次测量中，受试者会“忘记”测试这回事）。
举个例子，2004年，德国的信息技术经理乌多·瓦赫特（UdoWachter）把一个小数字罗盘的内芯取出来焊接到一条皮带上。他绕皮带一圈埋入了13条压电振子，也就是让智能手机振动的零件。最后，他入侵电子罗盘的系统，让它不在圆形屏幕上显示北的方向，而是让连成一圈的皮带的不同部位产生振动。皮带上“对着”北方的部位会一直振动。当乌多系上皮带后，他就能通过腰部感受北的方位。不到一周时间，他对北的方位感觉就准确无误了。他不用思考就能指出北的方向，他是无意识的，但就是知道。几周后，他的位置感得到了增强，就好像他能感觉到一座城市的地图。数字追踪产生的量化信息被结合到了全新的身体感觉之中。长远看来，这是我们身体传感器中许多数据流的最终归宿，它们将不再是数字，而是新的身体感觉。
今天，在技术带来的富足世界中，生存的威胁来自过量的菁华物质。太多的菁华打破了我们新陈代谢和心理的平衡。
这些信息不以数字形式而是以我们能感觉的方式反馈给我们，比如腰部的振动、臀部的挤压。设备会让我们获得对于身体的新感觉，这是我们没有演化出来但却亟需的感觉。
生活流
微型可穿戴的数字“眼睛”和“耳朵”能够记录我们一天中每分每秒的所见所闻，从而帮助我们记忆。
计算机科学家大卫·格勒恩特（David Gelernter）于1999年首先描述了这个词。他构想的“生活流”不光是一个数据档案，还是一种新型的计算机界面组织方式。基于时间顺序的“流”将代替桌面，而“流浏览器”将代替网页浏览器。
每个人都会生成自己的“生活流”。当我遇见你时，我们的“生活流”就在某个时刻发生了交集。
事实上，我们已经在使用一款（至少部分包含）“生活流”产品，那就是脸谱网。
但这些只是部分内容。“生活流”是一种主动且有意识的追踪。
生活记录
无意识且不主动的追踪同样重要。这种被动的追踪方式有时被称作“生活记录”（Lifelogging），也就是简单、机械、不动脑筋地完整记录下一切，或者说不偏不倚地记录生活中所有可记录的事物。你将来可能会用到它时才去关注它。
对于计算的创造性“浪费”是许多最成功的数码产品和公司的“秘方”。“生活记录”的优势同样在于它对计算的奢侈使用。
创建完整的回忆是“生活记录”的重点。一份“生活记录”记载了生活中的每件事，因此它能帮你恢复那些大脑可能忘记的事情。
使用拓展版的“生活记录”有这四条好处：
它能365天、一周7天、每天24小时地全时段监控身体测量数据。
它能提供包括你遇见的人、和他人的对话、去过的地方、参与过的事件在内的互动记忆。
它能提供包括所有你生产的东西、写下的文字或说过的话在内的完整存档。
它能提供一种组织、构造以及解读你自身生活的方式。
解释数据是一项极其耗时的工作，你必须精通计算，技术熟练并且充满动力才能从数据长流中萃取有意义的信息。所以，自我追踪仍是小众的活动。然而，廉价的人工智能将能克服大部分问题。
无所不在的追踪清单
物联网的设计是用来追踪数据，这也是它所处的云端的本质属性。
根据菲利普·K·迪克的短篇小说改编的电影《少数派报告》，描述了一个不太遥远的未来社会，其中监控系统能在罪犯作案前将他们抓获。迪克称这种干预为“预防犯罪”侦查。
根据上面的常规追踪清单，我们不难推断未来50年的情况。所有先前无法测量的东西都被量化、数字化，并且可以被追踪。
拥抱互联网对复制的偏好，并寻求难以被复制的价值（例如，通过个性化、实体化、权威性获得价值）的人会获得成功，而否认、禁止以及试图贬低复制渴望的人则落后了，将来需要试图赶上。
追踪曾经是不常见的昂贵行为，因此给公民带来深深的困扰，并且一定程度上来说对公司同样如此。一些人全力对抗对于追踪的偏好，另一些人最终会顺应这种偏好。我相信试图将其规范化、民用化，以及让它更有效的人将会获得成功，而试图禁止它，利用法律排斥它的人将会落后。消费者说，自己不愿意被追踪，但他们其实不断提供数据给这台机器，因为他们想从中获得好处。
持续几十年的核爆
这个星球上增长最快的就是我们生产的信息量。几十年间，信息的膨胀速度比其他任何事物都要快。信息的积累速度比混凝土用量的增长速度（7%的年增长率）更快，比智能手机或芯片出口的增长速度更快，比污染或二氧化碳这类副产品的产生速度更快。
信息爆炸不会只持续数秒，而会一直进行下去，好比一场持续几十年的核爆。
可以用拟人的方法这样描述：
比特想要移动。
比特想要与其他比特发生关联。
比特想要被实时测算出来。
比特想要被重复、复制和复印。
比特想要成为元比特。
当然这是纯粹的拟人手法，因为比特是没有意志的，但它们有倾向。与其他比特关联的比特将倾向于被更多地复制。就像自私的基因倾向于自我复制，比特也是如此。
无所不在的监督
无处不在的监督是必然的。因为我们无法让这个机制停止追踪，我们只能让人们之间的关系更对称。实现文明的互相监督需要技术的修补和新的社会准则。
互相监督的社会中会出现一种权利意识，即每个人都有权获取关于自己的数据，并从中受益。但是每种权利都伴随着义务，因此每个人都有义务尊重信息的完整，负责任地分享信息并接受他人监督。
虚荣与隐私
个人化和透明度之间有一种对应关系，个人化程度越高所需的透明度就越高。绝对的个人化（虚荣）需要绝对的透明度（无隐私）。如果宁愿保持隐私，不对朋友和机构开放自己，那么我必须接受个性不受重视的一般化对待。我将成为一个平均数。
至今为止，当面临选择的时候，我们一般倾向于更多地分享、揭露以及变得更加透明。我会这样总结：虚荣战胜了隐私。
在我见过的任何系统中，当匿名变成常态时，系统必然失败。充斥匿名者的社群要么自行毁灭，要么从完全匿名变成伪匿名状态。
隐私只能通过信任获得，而信任需要稳固的身份作基础。结果是信任越多，责任越大，情况越好。
数据最强大的地方在于它们能够以各种方式重组、重建、重用、重设、重混。比特想要互相关联，一个比特单位的数据参与的关联数越多，就越强大。
超量级的自我追踪
你阅读的这本书包含的700,00比特的信息按照英语语法规则编排。但是我们到达了极限。人类不可能触碰，更别说处理“无限多级”数量的比特。为了发掘我们正在获得或创造的“无限多级”字节级别数据的全部潜能，需要把比特按照机器和人工智能能够理解的方式编排。当自我追踪得到的数据能被机器知化时，它们将为我们提供全新、新奇、先进的了解自身的方式。几年后，当人工智能可以理解电影时，我们就能用全新的方式赋予“无限多级”的视觉信息不同的目的。人工智能会像我们分析文章一样分析图像，因此，它们将像我们写作时重组文字和短语那样轻松地重组视觉元素。
无休止的追踪是必然的，但只是一个开始。到了2020年，我们每年能制造540亿个传感器，它们散布在全球，嵌入我们的车里，覆盖在我们身体上，监视着我们的家以及公共街道。这张传感器之网将在未来10年里产生“无限多级”字节的数据，其中每一个比特又能创造出双倍数量的元比特。
经过实用人工智能的追踪、解析和知化，这片浩瀚的信息“原子海洋”会被塑造出上百种新形态、新奇产品以及创新服务。更高层次的自我追踪带来的可能性会让我们感到震惊。
“CallingX”
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