siri為什麼是蘋果最後的機會

㈠ Siri 到底有多強大

Siri之父揭秘|人工智慧產品如何成功創造千億市場
節選自《產品改變世界：Siri如何成功創造千億市場》

諾曼威納爾斯基被譽為Siri之父,他是Siri公司的聯合創始人和董事會成員。從最初形成創業概念到發展壯大企業，一直到最後Siri被蘋果公司收購，Siri建立的所有過程他都參與其中。

Siri公司創建於2008年，2011年10月Siri成為iPhone 4S的新型核心服務軟體。此後，Siri程序運用到每一代蘋果產品，成為一款劃時代的應用軟體，為消費者從智能手機中受益開辟了新的道路。
為何Siri能從一種象牙塔里的人工智慧新技術成功轉型為爆款民用產品？
為何Siri能從始至終專注同一套產品價值主張，沒有頻繁試錯調換方向？
為何Siri能獲得眾多風投青睞，成功撬動智能手機千萬市場？
回顧Siri的誕生和發展歷程，諾曼威納爾斯基在《產品改變世界》一書中提出了四個對創新型產品公司的成功產生關鍵作用的因素：
一個具有快速增長潛力的巨大市場機會。
一支執行力強的優秀團隊。
一項能夠贏得競爭的差異化技術或商務解決方案。一個能夠清晰闡釋公司價值、戰略和計劃，並能吸引所需資本的價值主張和商業計劃。
學習Siri的創業思路和方法，說不定下一家打造出偉大產品並建立商業王國的公司就是你的團隊。
一、Siri理念的催生——站在技術研究前沿瞄準最急切的市場需求
Siri的技術基礎是斯坦福研究院的傑出研究人員經過幾十年的努力研發而成。催生出Siri的市場願景可以追溯到2003 年，那時候，這個開發語音和人工智慧的研究團隊就覺察到了智能手機將創造市場機遇，並且相信智能手機的計算和通信功能完全可以發展為用途更為廣泛、通信性能更加優良的超級計算機。
那時候諾曼等人認為手機智能化是個必然的發展趨勢，同時瞄準了解決用戶最急切需求的一個市場機遇：人們想用智能手機來做五花八門的事情，但是苦於需要反復不停地按鍵。
根據市場調研，每當用戶需要點擊屏幕的時候，20%的人會因程序煩瑣而選擇放棄這個應用程序或者乾脆取消購買計劃。大部分人覺得經過多個步驟點擊屏幕來執行任務，這個過程極其煩瑣。企業因此降低了收益並錯失許多良機。他們試圖開發一款革命性的新產品，來著力解決這個問題。
因而，蘊含於Siri之中的創意雖然簡單，但是其功能相當強大。和使用搜索引擎完全不同的是，Siri是一款具有語音識別功能的「執行引擎」。人們使用智能手機時，無須點擊，只要說出自然的語言就能獲得他們查詢問題的答案，尋求答案的繁雜操作全由Siri代勞，Siri給的是答案，而不是鏈接。
除了關注智能手機領域的潛藏的市場機遇，這只研究團隊還搭上了美國國防高級研究計劃局（下文簡稱「高研局」）人工智慧項目的順風車。那時，高研局希望研發出一個能在人工智慧領域帶來突破性進展的程序，為人們的日常生活提供幫助。斯坦福研究團隊拿下了一個高研局項目的子項目——CALO（會學習和組織的認知助理）。這個項目為後續成立Siri公司打下了基礎。

二、Siri公司誕生的契機——是否選擇創業？找誰加入團隊？
時間來到2007年，諾曼的團隊嘗試過和一些運營商和手機製造商合作開發了幾個商業項目,然而效果並不理想。這些項目進展困難，又耗費時間，而且離團隊最初設定的市場願景相差甚遠。合作商們習慣用短視的目光拉低產品功用的上限，總是以這樣的理由駁回諾曼等人的發展設想：
不可能：這項技術是20 年後的事情。
代價太高：算上許可證費用，我們得籌集500 萬~1 000萬美元左右的研發經費。
這不符合我們的商業模式。
12個月內研發不出產品來。
這不是一個能夠早期獲利的項目。......
用諾曼的話來講，「我們所創辦的企業，以及不斷研發出來的產品，如果能夠滿足上述企業那種狹隘的目標和視野，那麼，它們都將不能滿足我們志在開拓的那個廣闊市場，創業也很可能走向失敗。」
最終，諾曼等人確定要抓住預想的人工智慧市場機遇，最佳的實現方式是創辦一家研發團隊主導新的企業，而不是以項目授權的形式與現有的某家公司合作。
之後，一隻由斯坦福研究院的商業領袖和技術領導組成的利益相關者團隊成立了，創始人們開始尋找富有創意、激情和行業經驗的領導者進行合作。
比如，擔任CEO的戴格·克特勞斯，此前就職於摩托羅拉。在摩托羅拉期間他創建了移動互聯網門戶網站，推出數十種新穎的移動應用程序，對移動市場領域了如指掌。還有擔任CTO的湯姆·格魯伯，他一直在斯坦福大學知識系統實驗室擔任研究員，並且是智能用戶界面創新領域的佼佼者。領導團隊還包括工程副總裁亞當·奇耶爾和比爾·馬克。

三、Siri的獨特和偉大——先設定獨特價值優勢，然後再用技術實現它！
Siri公司組建成立後，精英領導團隊進一步廓清了Siri的價值亮點和盈利模式，他們反復溝通商討，最終劃定了以下幾個Siri產品的要素：
瞄準「點擊次數過多」這一消費者痛點。
利用語音識別、自然語言處理和人工智慧技術，提供差異化、突破性的零點擊技術解決方案。
給消費者一個能提供答案而不是鏈接的「執行引擎」。
幫助用戶節約時間。
給消費者帶來驚喜和愉悅。
開辟虛擬私人助理這一全新市場領域，避免跟搜索引擎巨頭 Google 這樣的競爭對手產生正面沖突。
採用按銷售付費的商業模式，通過向服務網站帶去額外的消費者而收取費用。
這些價值主張的實現需要充分利用和進一步開發人工智慧領域最新的研究成果。盡管人工智慧發展了幾十年，但是要研發解決上述市場問題的技術仍然有許多欠缺的地方，尤其是計算機信息處理能力：計算機需要分析文本文字，以理解用戶話語所要表達的意圖，然後進行推理並回復用戶請求。
Siri團隊的技術專家亞當·奇耶爾和他的博士生古佐尼共同研發出能夠對人類語言完成理解和推理的方法，該方法使機器對語音請求的理解與反應任務得以簡化。初期的Siri只專注於旅遊和娛樂兩大垂直領域，從而限定人們期望Siri理解的請求種類，之後不斷豐富拓展服務范圍。根據設計，Siri處理用戶所說的話語，也就是請求一些基於Web 的服務。然後在一個或多個Web 服務的語境中來解讀用戶話語，輸入正確的信息到Web 服務系統，並將結果合成文本或口頭回復傳遞給消費者。
智能手機是否具備足夠的處理能力？
按銷售付費的商業模式能否創造足夠豐富的收益？
潛在競爭對手諸如谷歌、微軟，有沒有可能迅速研發同類產品？
創業團隊用多維模型深入剖析了所面臨的機遇和風險，准備了全新的創業融資文案，盡力用可信且豐富的數據資料和分析報告減少風投的疑慮。
2008年是個特別的時期，那時智能手機問世，運算與存儲能力增強，通信速度加快，移動網路普及等等全球性發展趨勢匯聚於此。Siri被認為是一項勇氣可嘉也頗具風險的投資，它最終獲得摩根珊勒和門羅風投的投資的青睞，包括之後加入的維港投資，都相信Siri可以憑借人工智慧技術影響整個手機軟體行業。
Siri團隊在之後的18個月進行應用軟體研發，使其轉變為一款面向千百萬用戶的大眾產品，賦予它誘人的用戶體驗、極強的安全性、魯棒性、可拓展性，以及商業產品必備的其他所有要素。最重要的是在研發過程中，團隊始終專注自己的產品、自己的市場，以及自己的價值主張，沒有根據各種產品的市場測試結果頻繁地調整方向，從而避免了大量資金和時間的消耗。
2010年2月，Siri作為一款免費應用程序在蘋果商店推出，第一周就有幾十萬用戶下載了 Siri，而且進入蘋果所有應用程序前50 名榜單，並位居生活類應用程序榜首。Siri應用的巨大成功帶來了喬布斯的合作邀請，最終Siri以可觀的報價出售給了蘋果公司。
Siri發展到今天，已經成為高端人工智慧技術商業化的典範產品，在它身上我們不僅看到了人工智慧對未來生活可能帶來的革命性變化，也能窺見新型創業公司如何把握時代和市場的機遇，採用合理的管理運營方式，將有趣的科技理念商業性地植入到人們的日常生活，成長為偉大的公司。

㈡ 與機器人共舞讀後感10篇_讀後感_名著讀後感

《與機器人共舞》是一本由[美] 約翰·馬爾科夫著作，浙江人民出版社出版的精裝圖書，本書定價：79.90元，頁數：350，文章吧我精心整理的一些讀者的讀後感，希望對大家能有幫助。

《與機器人共舞》讀後感(一)：贏不了的智能，輸不起的人類——人工智慧發展的經濟學邏輯

贏不了的智能，輸不起的人類

——人工智慧發展的經濟學邏輯

作者：江瀚

如果說最近科技界最火的是什麼？不是蘋果的新款手機，不是更加先進的VR，而是一個叫AlphaGo的機器人與韓國圍棋國手李世石的一場對決。也許讀者會問，不就是一場的棋類游戲的比賽嗎？想當年深藍就能夠戰勝世界象棋大師卡西帕羅夫，現在人工智慧計算機能夠戰勝世界圍棋高手有什麼可吃驚的？不是可吃驚，而是時代已經變了，如果說國際象棋是一種規則變化較為固定的棋類，那麼圍棋就是集中國天地人萬物演變思維為一身的特殊游戲。即使同是博弈，圍棋的計算難度也遠在當年的深藍之上，正如AlphaGo的設計者Alphabet公司所承認的那樣：圍棋中的變化比宇宙中的量子數量還多，幾乎不可能有一個計算機可以僅憑演算法就算出所有的圍棋變化。那AlphaGo為什麼會贏？因為兩個字：學習。

一直以來我們都覺得計算機是人類設計的產物，他要自我學習是一件難上加難的事情，正如當年圖靈希望看到的讓計算機驗證這個長得像鴨子，叫聲也像鴨子，這多半就是只鴨子。這個也許三歲小孩都能完成的事情，卻一直以來是人工智慧發展最大的難題，但是今天這一切都改變了，因為人工智慧AlphaGo已經在圍棋上已經達到了五盤三勝的目標，用的卻是李世石自己的辦法——自我對戰。圍棋上「天人交戰」式的功法也許是一個頂尖高手提升自己的關鍵，但是就在短短幾個月的時間內，AlphaGo已經輕而易舉的實現了以萬盤為單位的自我對戰，這在人類身上幾乎絕無可能。換個角度說，AlphaGo已經學會了人類最有效的進化武器：學習，那麼憑借計算機遠超人類的計算效率，可以想像以計算機模擬人類大腦的思維方式就不是一個不可攻破的課題了。我們不去討論一旦獲得了學習，擁有了智慧的計算機會不會用欺騙來繞過「阿西莫夫三大定律」實現像《終結者》中的天網，或者《黑客帝國》中矩陣對於人類的控制等陰謀論的話題。

我們僅僅來說說已經能夠自我學習，乃至自我進化的計算機會給人類的經濟社會形態帶來怎樣的變革。就像劉慈欣的著名科幻小說《三體》中描述的，三體艦隊已經來了，人類所有的防禦在其面前不堪一擊。是的，在人工智慧遠不如現在發達的時候，就已經有人在討論人工智慧的危機。既然人工智慧能夠代替人類去做機械製造、組裝裝配等大多數體力勞動的事情，甚至可以采寫新聞報道等腦力勞動的工作，那麼更加先進的擁有學習能力的人工智慧為什麼不能更進一步，替代掉絕大多數需要人類計算的工作，例如審計、財務、編輯、風控、證券交易等現在需要受過高等教育的人才才能進行的工作呢？那麼從經濟學的視角來看，人工智慧會帶來什麼？

一是社會分工的變革性重組。正如亞當斯密在《國富論》中論述的，正是由於分工協作，讓人類從小生產過度到了機械化大生產的時代，原來任何一個家庭可以組成的自給自足的自我循環被打破，每個人都成為了一種零件嵌入到社會分工的每個方面，並且隨著分工熟練程度的不斷增加，社會生產效率開始快速增加。而到了今天，社會已經進入了極度分公司的細化流程當中，每個人都是在自己分公司的那個神經末梢上最小的一個點做著自己的工作。但是，一旦人工智慧出現了，它的運轉效率更高，計算方式更先進，學習速度更快，既然AlphaGo可以實現在幾個月的時間內學習一個正常人類圍棋大師需要學習幾十年乃至加上無數天賦才能學會的事情的話，那麼學會大多數非創造性工作對於人工智慧來說應該也不是難事。那麼大多數人都會面臨一個風險，一個隨時會有機器來把你替代掉的風險。但是現代人類已經被高度專業化了，如果讓其放棄掉它為之專研了十幾年乃至幾十年的專業領域，真正跳出社會分工的時候能否有新的工作，能否找到自己不被機器替代掉的價值，將會成為困擾過度分工化人類最大的難題。社會分工在人工智慧下變個性重組，將會引發的是史無前例的摩擦性失業潮，這是任何經濟學理論都難以預測到的事情，其對經濟的沖擊效應可能遠超過1929年的大蕭條。

二是中產階級的結構化崩解。眾所周知，一個穩定的社會往往是一個擁有大量中產階級，並且社會結構呈現出橄欖型的社會，在這樣的社會下，社會將會趨於穩定，中產階級用其購買力，用其生活方式帶動了整個社會的繁榮。並且，由於中產階級是自身滿足馬斯洛需求層級前兩層的人群，因此，大量中產階級的存在為社會的健康發展帶來了源源不斷的內生性動力。但是，我們回過頭來看，一個中產階級產生的條件是什麼？是良好的教育，是熟練的工作能力，是穩定的家庭結構，這些都基於一個基礎，他不會被輕而易舉的替代掉。再來看人工智慧，他們的替代會比事業來的更加兇猛，具體來說，中產階級因為其工作，所帶來的工作尊嚴，社會地位以及社會認同感才是中產階級穩定的關鍵，而一旦這個根源被取代乃至喪失了之後，即使因為使用人工智慧所帶來的生產效率的提升能夠讓 *** 有足夠的資金給中產階級以補助來化解失業危機，但中產階級再就業機會的減少以及生活工作積極性的喪失將會給社會帶來嚴重的後果。

三是對人類自我意識的進行式覺醒。在原先社會化大分工的約束下，很多人類工作出現一種逆進化的現象，比如說流水線極大的增強了人類的生產效率，但是在流水線上工作的人類正在越來越變得像機器，這是因為為了適應在機器中的工作，人類會有不自覺的調整自己的行為向機器靠攏。現代社會的很多工作都出現了這樣的趨勢，這也是為什麼在大型企業組織中，每個人都是一個零件可以被隨意調換的原因。這種逆進化的現象，最極端的後果就是人類自我倫理與價值觀的崩潰，當年富士康的多少連跳就是這種極端精神狀態的體現。但是隨著人工智慧的崛起，一切都在改變，人工智慧正在強迫人類改變自己原先的逆進化方式，根據達爾文的《進化論》，隨著這種生物競爭的加劇，為了適應這種競爭人類會變得更加富有自我意識，更加註重創造力，變得更加不可替代。

通過AlphaGo事件，我們能夠看到，現在困擾人工智慧的已經不再是技術門檻，而是成本問題，但在摩爾定律作用下急劇下降的成本狀態下，人工智慧在相當的程度上取代人類舊式勞動將不再是科幻，上文所論述的社會分工重組，中產階級結構崩解等負面現象都有可能出現，而人類自我意識的覺醒，乃至人類進化的進一步加劇，說不定都會對未來產生不可預計的影響。

人工智慧，未來已來，雖然人類輸了一場圍棋比賽，但是人類已經輸不起對於機器人的競爭，既然人工智慧能夠在確定性規則的工作方面擁有戰勝人類的力量，那麼人類是不是應該有意識的去培養自己不確定性情況下的應變能力，乃至破壞性的創新能力，只有這些才是人類不可被替代的事情。

今天過去了，明天又是一個全新的開始，但是對整個人類來說明天已經和今天截然不同了。

《與機器人共舞》讀後感(二)：未來已來，ARE YOU READY？

「無論在文學作品還是影視作品中，我們早已經對機器人司空見慣了。但是，我們遠沒有為這一孕育之中的新世界做好准備。

——約翰·馬爾科夫」

我恰好在同一時段讀了《與機器人共舞——人工智慧時代的大未來》和《必然》，KK被中國互聯網界奉為神明，但不得不承認，馬爾科夫在人工智慧領域更勝一籌。兩位大咖在對人工智慧未來的展望上出奇地一致，比如普適計算、技術性失業，當我看完全書，再回到作者那篇《是謙遜地生存，還是傲慢地死去》序時，竟有些激動得睡不著了，胡亂寫下這篇讀後感，與每一位想要擁抱未來的廬客交流。

首先，《與機器人共舞》是一本去昧的好書。你是不是和我一樣，曾經想到跟機器智能有關的一切「高大上」都會叫它「人工智慧」？《與機器人共舞》告訴我們，機器世界其實分成兩大陣營——AI和IA，即人工智慧和智能增強。他們的發展，走的卻是兩條完全不同的兩條路。人工智慧是用硬體和軟體的組合去取代人類，而智能增強則是在腦力、經濟、社會發展等方面拓展人類能力。機器取代人類恐怕要經歷更久的寒冬，因為在計算能力上人類無法與機器比擬，但在移動性和理解力上機器想要超越一歲孩童都很難。

其次，《與機器人共舞》是一本走在時代前沿的書，通過它我看到了一個美好而殘酷的未來。之所以說它美好，是因為有了機器的幫助，馬爾科夫為我們描繪了令人神往的、更加舒適便捷的生活，隨著感測器數量的增加，普適計算的到來，人口老齡化問題、災難救援問題都會取得突破。之所以說它殘酷，是因為有了機器的存在，我們突然開始發現節約使用勞動力方法的速度超過了我們為勞動力尋找新用途的速度，這就是技術性失業。

最後，《與機器人共舞》告訴我們，機器最終會消滅重復工作，通過機器與人類之間緊密的反饋閉環，人類用戶將會被整合進系統中，學會協作，才能人機共存。作者以《選擇，一切與機器無關》作為結語，鼓勵我們站到經濟轉型的風口浪尖上，發揮人類無限的創造力重塑經濟。未來，肯定會有意想不到的新工種出現；未來，取決於人類設計師如何抉擇。就像諾伯特·維納所說：「我們可以謙遜地在機器的幫助下過上好日子，也可以傲慢地死去」。

谷歌研發的無人駕駛汽車正在人工智慧的路上向前飛馳，而收購Siri使蘋果正式踏入智能增強陣營，世界級的巨頭們在通往未來的路上各有選擇。那麼問題來了，如果恰好你從事的是那些可能會被機器人取代的工作，如果恰好目前賺的薪水還不少，如果你的年齡已優勢不再，你有勇氣現在就放棄自己那份還不錯的工作、付出精力去探索，然後經歷痛苦轉型去擁抱未來嗎？

未來已來，Are you ready？

《與機器人共舞》讀後感(三)：慈愛的機器照看一切

1964年，在維納去世前不久，《美國新聞與世界報道》曾問他：「維納博士，是否存在這樣的可能：這些機器，或者說計算機，有一天會凌駕於人類之上？」

維納回答：如果我們沒有採取一個現實的態度，這樣的危險肯定會出現。這種危險其實是智力惰性本身。有些人被『機器』這個詞迷惑，分不清哪些事可以用機器完成、哪些事不能，什麼會被留給人類，什麼不會。「

這與維納的觀點一脈相承。

在《控制論》中，維納曾說：「如果我說，第一次工業革命是革「陰暗的魔鬼的磨坊」的命，是人手由於和機器競爭而貶值……那麼現在的工業革命便在於人腦的貶值，至少人腦所起的較簡單的較具有常規性的判斷作用將要貶值……假如第二次工業革命已經完成，具有中等學術能力水平或更差一些的人將會沒有任何值得別人花錢來買的可以出賣的東西了。」

也許人們還沒有學到教訓。活版印刷術、水力機械、蒸汽機、汽車都曾經遭遇過巨大的反對，但是歷史把那些反對者碾得和紙一樣薄，只留下幾句書里的殘跡。

太陽底下，並無新事。

今天我們讓計算機學會學習，給它們裝上手腳或輪子，把人造的大腦和人造的肌肉結合在一起。我們有時興奮雀躍，有時戰戰兢兢。我們隱約意識到，整個人類的命運可能會掌握在少數幾個企業、少數幾個實驗室、少數幾個人類智力精英的手中。我們會想到《A.I》、《我，機器人》、《終結者》，或者《黑客帝國》；分不清這些擁有了人類傳統意義上智力的機器，到底離我們有多遠。它們是奴隸、是夥伴，還是敵人，抑或下一個主掌地球的智慧生物？

在《與機器共舞》中，馬爾科夫試圖梳理這一團亂麻。這位資深矽谷科技記者曾經仔細探索過計算機產業的早期發展史，把這些故事寫進那本《睡鼠說》中。現在，他記錄了另一個規模與影響都大得多的領域：人工智慧。

「計算機從作為官僚機構的控制工具而被不屑一顧，變成了作為個人表達與自由解放的象徵而被欣然接受。」——約翰·馬爾科夫，《睡鼠說》

上世紀六十年代，約翰·麥卡錫和道格拉斯·恩格爾巴特的研究既相互聯系又相互排斥：發明了LISP語言的麥肯錫試圖用機器取代人類，而發明了滑鼠的恩格爾巴特用機器延伸人類的能力。他們使用的技術是類似的，而馬爾科夫認為這是個悖論。同樣的技術，怎麼可能即取代人類，又幫助人類呢？

機器到底是會取代人類還是成為人類的幫手，這個問題已經有了漫長的歷史。持不同觀點的人們都曾經發表過充分論述，而對於未來，從來都沒有什麼准確預言。

雷·庫茲韋爾樂觀地認為十五年內就會有足夠強大的人工智慧，把人類帶入前所未有的新世界。斯蒂芬·霍金則斷言強大的人工智慧對人類並不是件好事，危險將會隨之而來。斯隆管理學院的經濟學家埃里克·布林約爾松和安德魯·邁克菲做了大量調查，認為技術的迅速發展會讓上百萬人無法跟隨而被扔在後面。

似乎一場大洗牌山雨欲來。我們會忍不住想，當紐約街頭的馬車在短短幾年間被汽車取代時，那些馬去哪裡了？

在《與機器共舞》中，馬爾科夫提供了大量的故事和事實，講述了人工智慧這個新領域的發展歷程。歷史上從來沒有任何一類技術能夠這樣，僅僅有六十年歷史，卻已經將人類社會攪得天翻地覆。

馬爾科夫認為，理解人工智慧創造者們的價值觀，就可以幫助理解我們將往何處去。是要取代人類，還是將人類變成更強大的物種，都只在於人們的選擇。

的確，真正重要的唯有選擇。發明者的選擇，企業家的選擇，以及我們作為用戶的選擇。

我們可以謙遜地在機器的幫助下過上好日子，也可以傲慢地死去。——諾伯特·維納

技術自有其生命，一旦發展起來，就會脫離設計者的控制。在計算機發明之後，一些人開始改進和計算機對話的方式，於是我們有了滑鼠、高級編程語言、觸摸屏、語音識別，開始朝著腦機介面的路上狂奔而去。遲早有一天，我們只要心念一動，計算機就會把事情處理得妥妥當當；甚至，你還沒有來得及想到要發出指令，計算機就已經能把你伺候得舒舒服服。

而科技樹的另一條分支，是讓機器學會判斷，並且解決一些人類甚至都無法解決的復雜問題。人們試著造出一個種子，培育它，然後將它變成我們的忠實伴侶。

前者是增強智能，後者是人工智慧。從同一個根系長出來的不同分支，代表了不同的價值觀：理性至上和以人為本，革命與改進，擊碎和修補。馬爾科夫梳理了這兩個分支的源流，以冷靜的筆調將歷史娓娓道來，然後在今天戛然而止。

留下的問題是：你覺得哪一派會是未來？

兩種未來的萌芽都已經出現。雖然當我們在調戲手機里的Siri時，不會意識到我們正在使用機器增強自己的能力；雖然當我們在為癌症的新突破歡呼時，也難以想像背後人工智慧做出的貢獻。

我們已經在機器的照管之下。接下來的數十年間，我們都需要面對競爭或合作的選擇；而讀完這本書你就會發現，這些選擇，其實與機器無關。

I like to think

(it has to be!)

of a cyberic ecology

where we are free of our labors

and joined back to nature,

returned to our mammal

rothers and sisters,

and all watched over

y machines of loving grace

我常常期盼?

（它必須實現！）

一個電子生態圈?

我們自勞作中解放出來

回歸自然，?回到我們的

哺乳動物?兄弟姐妹們身邊，

被那慈愛的機器?

照看

——Richard Brautigan，《All Watched Over by Machines of Loving Grace》

《與機器人共舞》讀後感(四)：慈愛的機器照看一切

《與機器人共舞：人工智慧時代的大未來》和之前看的《人工智慧時代 : 人機共生下財富、工作與思維的大未來》都屬於湛廬文化聯合中國人工智慧學會共同出版的「機器人與人工智慧」書系，號稱「目前國內首套最權威、最重磅、最系統、最實用」。確實選書和翻譯達到了湛廬的新高度，浙江人民出版社也接近中信出版社。全套折後500元左右，其中《情感機器》標價99.90元。考慮到時效、環保和成本等因素，這次測試了合買共讀，有三人參與，每人100元，我負責兜底，推動參與者讀完交換分享。因春節原因，近一個月才收到書。京東閱讀、Kindle共讀測試中，感謝參與公益！

書名＂Machines of Loving Grace：The Quest for Common Ground Beeen Humans and Robots＂，直譯為《慈愛的機器：尋找人類和機器的共識》，可能來自Richard Brautigan 1967年的詩＂All Watched Over by Machines of Loving Grace＂《慈愛的機器照看一切》。作者約翰?馬爾科夫是《紐約時報》高級科技記者，譯者郭雪人工智慧碩士在讀，推薦英劇《真實的人類Humans Season》，可以從歷史和科幻兩個方向了解未來的機器人是否真的會像電影《Her》、《機械姬》中那樣具備高級的人類智慧，進而取代人類？

自從人工智慧在棋類等領域全面超越人類後，類似討論大多娛樂化，看了這本史著，才知道50年來有關人工智慧（AI）和智能增強（IA）的科研此起彼伏，多次絕地重生，最終將殊途同歸，與人類共生共存。無人駕駛汽車、救援機器人、Siri等只是冰山一角，無人駕駛的地鐵、高鐵、飛機等可能更安全。

「人工智慧系統能夠移動、觀看、觸碰、推理，這樣的系統可以從根本上改變創造人類工作崗位所需要的平衡關系。人們已經不再爭論人工智慧系統是否會到來，而是什麼時候會到來。事實上，思考人類與機器人的關系，與思考傳統的人與奴隸的關系，並沒有太大的不同。最終大規模取代人類勞動力的智能機器的出現，無疑將會引發人類身份認知的危機。」人類腦容量有限，自然的代際遺傳變異必然被技術的指數演化超越。各領域的產業躍遷不可避免，如果放棄學習，重復勞動遲早會被機器取代。如果對未來不滿意，那就去創造，否則只能接受。追名逐利、機構政治等浪費時間，離開學校，布拉德斯基這樣的專家一樣在各公司間流浪，無法專注科研，很多人想在大型組織中做好事情的人都有著類似想法：「與其做事之前請求許可，不如做完之後再請求諒解。」

《與機器人共舞》讀後感(五)：舞與武——人工智慧簡史

取代人類還是增強人類，這是一個問題。

過去50多年裡，人工智慧（AI）與智能增強（IA）之間的爭論始終存在。被賦予了極大力量與責任的計算機科學家、黑客、機器人專家和神經科學家們，一次次在這兩大陣營間做出抉擇。

馬爾科夫（John Markoff）的《與機器人共舞》，捕捉的正是每一次「抉擇」背後的價值考量。

他認為，在一個充滿智能機器的世界裡，回答上述問題的最好方法就是理解那些正在創造這些系統的人的價值觀。

約翰·馬爾科夫（1949-）

㈢ 為什麼11問蘋果11Siri不知道自己主人是誰怎麼設置

在iPhone手機主屏上找到設置圖標，點擊打開，直接進入到下一步操作

在打開的iPhone手機設置頁面當中，找到通用選項，點擊打開它

這時，我們將直接進入到iPhone手機的通用設置頁面當中，可以看到Siri選項，直接打開它

在打開的Siri設置頁面中，目前可以看到小編的「嘿Siri」功能處於未開啟狀態，那麼，直接點擊打開它

這時，我們將進入到「嘿Siri」的設置頁面，該設置將會通過幾個過程來讓Siri更好地識別出iPhone手機主人都是聲音，點擊現在設置

這時，需要我們對著iPhone話筒說出「嘿Siri」來聲音驗證識別，這是第一步

第二步，依然要我們再一次對著iPhone話筒說出「嘿Siri」，然後第三步也是一樣喊出「嘿Siri」，完成之後進入第四步

這時，需要我們對著Siri說「嘿Siri，今天天氣怎麼樣？」進行聲音識別

最後第五步，需要我們對著Siri喊「嘿Siri，是我。」進行最後的聲音識別

識別完成之後，將會彈出如下頁面，直接點擊完成按鈕退出即可

這時，「嘿Siri」就處於開啟狀態，只要我們的iPhone手機連通電源的時候，對著手機喊「嘿Siri」，Siri就會很快識別出主人的聲音，從而進入Siri的語音智能服務了

㈣ 人工智慧有沒有機會統治人類

作者：劉明河

近期，警惕人工智慧的文章和報道越來越多，甚至有人宣稱「隨著計算機運算能力增強，強人工智慧將在我們的有生之年出現，給人類文明帶來前所未有的沖擊」，這些看似有理有據的觀點深入人心，很多人甚至心生恐懼，擔憂起了自己的未來。

人工智慧真的會對人類產生如此大的威脅嗎？

【困難重重】

對於人工智慧這個過於龐大的概念，我們將它區分成弱人工智慧（weak AI，或Narrow AI）和強人工智慧（Strong AI或General AI）。

弱人工智慧是處理特定問題的人工智慧，AlphaGo就是一個專門下圍棋的弱人工智慧，iPhone里的Siri是一個專門語音識別的人工智慧，Google的搜索框里也藏著一個專門提供搜索建議的人工智慧——多虧了如今盛極一時的「人工神經網路」，我們已經愉快地發現，弱人工智慧表現得非常出色，在某些時候真的比人類還要高效。

與之對應的，強人工智慧模擬了完整的人類心智，我們通常會用能否通過「圖靈測試」看作強人工智慧的判斷標准，但這樣的人工智慧直到今天仍未實現。另外，我們還進一步遐想了「超人工智慧」這個概念，顧名思義，就是比人還睿智的人工智慧，也就是科幻藝術和大眾媒體中最擔心的那種情形——但在人工智慧的實踐上，我們恐怕要說這更接近盲目樂觀，追求的強人工智慧的征途絕不像一些未來展望者那樣，近在咫尺，迫在眉睫，數不清的艱難問題還等著我們攻克。

我們遭遇的第一個問題就是計算機的運算能力。

細胞雖小，卻異常復雜，神經元尤其如此。在最微小的尺度上，一個神經元有成千上萬個突觸與其它細胞連接，釋放或接受神經遞質，識別數百種獨立的活動，隨後發出高速傳導的神經興奮，在整個大腦內激起復雜而不確定的反饋，有些突觸還可以直接向腦脊液中釋放遞質和激素，在全身范圍內引發更大尺度的反應——時至今日，人類發現細胞已近400年，即便動用最強大的超級計算機，也只是靜態地構建出了一個突觸的微觀結構，真要模擬它完整的活動還無能為力——而人腦大約有860億個神經元。

最後，我們要再次反省一下預測未來這件事：一個平靜的社會大概激不起人們什麼興趣，所以我們總是在變革的浪潮中「高瞻遠矚」，但是我們忘了，科學革命或許加快了人類探索和改變世界的速度，但人類的認知過程從來都不是一帆風順。旁觀者贊美收獲時的成就，卻很少理會耕耘時的艱辛，盲目樂觀是他們永遠無法擺脫的缺陷。