siri为什么是苹果最后的机会

㈠ Siri 到底有多强大

Siri之父揭秘|人工智能产品如何成功创造千亿市场
节选自《产品改变世界：Siri如何成功创造千亿市场》

诺曼威纳尔斯基被誉为Siri之父,他是Siri公司的联合创始人和董事会成员。从最初形成创业概念到发展壮大企业，一直到最后Siri被苹果公司收购，Siri建立的所有过程他都参与其中。

Siri公司创建于2008年，2011年10月Siri成为iPhone 4S的新型核心服务软件。此后，Siri程序运用到每一代苹果产品，成为一款划时代的应用软件，为消费者从智能手机中受益开辟了新的道路。
为何Siri能从一种象牙塔里的人工智能新技术成功转型为爆款民用产品？
为何Siri能从始至终专注同一套产品价值主张，没有频繁试错调换方向？
为何Siri能获得众多风投青睐，成功撬动智能手机千万市场？
回顾Siri的诞生和发展历程，诺曼威纳尔斯基在《产品改变世界》一书中提出了四个对创新型产品公司的成功产生关键作用的因素：
一个具有快速增长潜力的巨大市场机会。
一支执行力强的优秀团队。
一项能够赢得竞争的差异化技术或商务解决方案。一个能够清晰阐释公司价值、战略和计划，并能吸引所需资本的价值主张和商业计划。
学习Siri的创业思路和方法，说不定下一家打造出伟大产品并建立商业王国的公司就是你的团队。
一、Siri理念的催生——站在技术研究前沿瞄准最急切的市场需求
Siri的技术基础是斯坦福研究院的杰出研究人员经过几十年的努力研发而成。催生出Siri的市场愿景可以追溯到2003 年，那时候，这个开发语音和人工智能的研究团队就觉察到了智能手机将创造市场机遇，并且相信智能手机的计算和通信功能完全可以发展为用途更为广泛、通信性能更加优良的超级计算机。
那时候诺曼等人认为手机智能化是个必然的发展趋势，同时瞄准了解决用户最急切需求的一个市场机遇：人们想用智能手机来做五花八门的事情，但是苦于需要反复不停地按键。
根据市场调研，每当用户需要点击屏幕的时候，20%的人会因程序烦琐而选择放弃这个应用程序或者干脆取消购买计划。大部分人觉得经过多个步骤点击屏幕来执行任务，这个过程极其烦琐。企业因此降低了收益并错失许多良机。他们试图开发一款革命性的新产品，来着力解决这个问题。
因而，蕴含于Siri之中的创意虽然简单，但是其功能相当强大。和使用搜索引擎完全不同的是，Siri是一款具有语音识别功能的“执行引擎”。人们使用智能手机时，无须点击，只要说出自然的语言就能获得他们查询问题的答案，寻求答案的繁杂操作全由Siri代劳，Siri给的是答案，而不是链接。
除了关注智能手机领域的潜藏的市场机遇，这只研究团队还搭上了美国国防高级研究计划局（下文简称“高研局”）人工智能项目的顺风车。那时，高研局希望研发出一个能在人工智能领域带来突破性进展的程序，为人们的日常生活提供帮助。斯坦福研究团队拿下了一个高研局项目的子项目——CALO（会学习和组织的认知助理）。这个项目为后续成立Siri公司打下了基础。

二、Siri公司诞生的契机——是否选择创业？找谁加入团队？
时间来到2007年，诺曼的团队尝试过和一些运营商和手机制造商合作开发了几个商业项目,然而效果并不理想。这些项目进展困难，又耗费时间，而且离团队最初设定的市场愿景相差甚远。合作商们习惯用短视的目光拉低产品功用的上限，总是以这样的理由驳回诺曼等人的发展设想：
不可能：这项技术是20 年后的事情。
代价太高：算上许可证费用，我们得筹集500 万~1 000万美元左右的研发经费。
这不符合我们的商业模式。
12个月内研发不出产品来。
这不是一个能够早期获利的项目。......
用诺曼的话来讲，“我们所创办的企业，以及不断研发出来的产品，如果能够满足上述企业那种狭隘的目标和视野，那么，它们都将不能满足我们志在开拓的那个广阔市场，创业也很可能走向失败。”
最终，诺曼等人确定要抓住预想的人工智能市场机遇，最佳的实现方式是创办一家研发团队主导新的企业，而不是以项目授权的形式与现有的某家公司合作。
之后，一只由斯坦福研究院的商业领袖和技术领导组成的利益相关者团队成立了，创始人们开始寻找富有创意、激情和行业经验的领导者进行合作。
比如，担任CEO的戴格·克特劳斯，此前就职于摩托罗拉。在摩托罗拉期间他创建了移动互联网门户网站，推出数十种新颖的移动应用程序，对移动市场领域了如指掌。还有担任CTO的汤姆·格鲁伯，他一直在斯坦福大学知识系统实验室担任研究员，并且是智能用户界面创新领域的佼佼者。领导团队还包括工程副总裁亚当·奇耶尔和比尔·马克。

三、Siri的独特和伟大——先设定独特价值优势，然后再用技术实现它！
Siri公司组建成立后，精英领导团队进一步廓清了Siri的价值亮点和盈利模式，他们反复沟通商讨，最终划定了以下几个Siri产品的要素：
瞄准“点击次数过多”这一消费者痛点。
利用语音识别、自然语言处理和人工智能技术，提供差异化、突破性的零点击技术解决方案。
给消费者一个能提供答案而不是链接的“执行引擎”。
帮助用户节约时间。
给消费者带来惊喜和愉悦。
开辟虚拟私人助理这一全新市场领域，避免跟搜索引擎巨头 Google 这样的竞争对手产生正面冲突。
采用按销售付费的商业模式，通过向服务网站带去额外的消费者而收取费用。
这些价值主张的实现需要充分利用和进一步开发人工智能领域最新的研究成果。尽管人工智能发展了几十年，但是要研发解决上述市场问题的技术仍然有许多欠缺的地方，尤其是计算机信息处理能力：计算机需要分析文本文字，以理解用户话语所要表达的意图，然后进行推理并回复用户请求。
Siri团队的技术专家亚当·奇耶尔和他的博士生古佐尼共同研发出能够对人类语言完成理解和推理的方法，该方法使机器对语音请求的理解与反应任务得以简化。初期的Siri只专注于旅游和娱乐两大垂直领域，从而限定人们期望Siri理解的请求种类，之后不断丰富拓展服务范围。根据设计，Siri处理用户所说的话语，也就是请求一些基于Web 的服务。然后在一个或多个Web 服务的语境中来解读用户话语，输入正确的信息到Web 服务系统，并将结果合成文本或口头回复传递给消费者。
智能手机是否具备足够的处理能力？
按销售付费的商业模式能否创造足够丰富的收益？
潜在竞争对手诸如谷歌、微软，有没有可能迅速研发同类产品？
创业团队用多维模型深入剖析了所面临的机遇和风险，准备了全新的创业融资文案，尽力用可信且丰富的数据资料和分析报告减少风投的疑虑。
2008年是个特别的时期，那时智能手机问世，运算与存储能力增强，通信速度加快，移动网络普及等等全球性发展趋势汇聚于此。Siri被认为是一项勇气可嘉也颇具风险的投资，它最终获得摩根珊勒和门罗风投的投资的青睐，包括之后加入的维港投资，都相信Siri可以凭借人工智能技术影响整个手机软件行业。
Siri团队在之后的18个月进行应用软件研发，使其转变为一款面向千百万用户的大众产品，赋予它诱人的用户体验、极强的安全性、鲁棒性、可拓展性，以及商业产品必备的其他所有要素。最重要的是在研发过程中，团队始终专注自己的产品、自己的市场，以及自己的价值主张，没有根据各种产品的市场测试结果频繁地调整方向，从而避免了大量资金和时间的消耗。
2010年2月，Siri作为一款免费应用程序在苹果商店推出，第一周就有几十万用户下载了 Siri，而且进入苹果所有应用程序前50 名榜单，并位居生活类应用程序榜首。Siri应用的巨大成功带来了乔布斯的合作邀请，最终Siri以可观的报价出售给了苹果公司。
Siri发展到今天，已经成为高端人工智能技术商业化的典范产品，在它身上我们不仅看到了人工智能对未来生活可能带来的革命性变化，也能窥见新型创业公司如何把握时代和市场的机遇，采用合理的管理运营方式，将有趣的科技理念商业性地植入到人们的日常生活，成长为伟大的公司。

㈡ 与机器人共舞读后感10篇_读后感_名着读后感

《与机器人共舞》是一本由[美] 约翰·马尔科夫着作，浙江人民出版社出版的精装图书，本书定价：79.90元，页数：350，文章吧我精心整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。

《与机器人共舞》读后感(一)：赢不了的智能，输不起的人类——人工智能发展的经济学逻辑

赢不了的智能，输不起的人类

——人工智能发展的经济学逻辑

作者：江瀚

如果说最近科技界最火的是什么？不是苹果的新款手机，不是更加先进的VR，而是一个叫AlphaGo的机器人与韩国围棋国手李世石的一场对决。也许读者会问，不就是一场的棋类游戏的比赛吗？想当年深蓝就能够战胜世界象棋大师卡西帕罗夫，现在人工智能计算机能够战胜世界围棋高手有什么可吃惊的？不是可吃惊，而是时代已经变了，如果说国际象棋是一种规则变化较为固定的棋类，那么围棋就是集中国天地人万物演变思维为一身的特殊游戏。即使同是博弈，围棋的计算难度也远在当年的深蓝之上，正如AlphaGo的设计者Alphabet公司所承认的那样：围棋中的变化比宇宙中的量子数量还多，几乎不可能有一个计算机可以仅凭算法就算出所有的围棋变化。那AlphaGo为什么会赢？因为两个字：学习。

一直以来我们都觉得计算机是人类设计的产物，他要自我学习是一件难上加难的事情，正如当年图灵希望看到的让计算机验证这个长得像鸭子，叫声也像鸭子，这多半就是只鸭子。这个也许三岁小孩都能完成的事情，却一直以来是人工智能发展最大的难题，但是今天这一切都改变了，因为人工智能AlphaGo已经在围棋上已经达到了五盘三胜的目标，用的却是李世石自己的办法——自我对战。围棋上“天人交战”式的功法也许是一个顶尖高手提升自己的关键，但是就在短短几个月的时间内，AlphaGo已经轻而易举的实现了以万盘为单位的自我对战，这在人类身上几乎绝无可能。换个角度说，AlphaGo已经学会了人类最有效的进化武器：学习，那么凭借计算机远超人类的计算效率，可以想象以计算机模拟人类大脑的思维方式就不是一个不可攻破的课题了。我们不去讨论一旦获得了学习，拥有了智慧的计算机会不会用欺骗来绕过“阿西莫夫三大定律”实现像《终结者》中的天网，或者《黑客帝国》中矩阵对于人类的控制等阴谋论的话题。

我们仅仅来说说已经能够自我学习，乃至自我进化的计算机会给人类的经济社会形态带来怎样的变革。就像刘慈欣的着名科幻小说《三体》中描述的，三体舰队已经来了，人类所有的防御在其面前不堪一击。是的，在人工智能远不如现在发达的时候，就已经有人在讨论人工智能的危机。既然人工智能能够代替人类去做机械制造、组装装配等大多数体力劳动的事情，甚至可以采写新闻报道等脑力劳动的工作，那么更加先进的拥有学习能力的人工智能为什么不能更进一步，替代掉绝大多数需要人类计算的工作，例如审计、财务、编辑、风控、证券交易等现在需要受过高等教育的人才才能进行的工作呢？那么从经济学的视角来看，人工智能会带来什么？

一是社会分工的变革性重组。正如亚当斯密在《国富论》中论述的，正是由于分工协作，让人类从小生产过度到了机械化大生产的时代，原来任何一个家庭可以组成的自给自足的自我循环被打破，每个人都成为了一种零件嵌入到社会分工的每个方面，并且随着分工熟练程度的不断增加，社会生产效率开始快速增加。而到了今天，社会已经进入了极度分公司的细化流程当中，每个人都是在自己分公司的那个神经末梢上最小的一个点做着自己的工作。但是，一旦人工智能出现了，它的运转效率更高，计算方式更先进，学习速度更快，既然AlphaGo可以实现在几个月的时间内学习一个正常人类围棋大师需要学习几十年乃至加上无数天赋才能学会的事情的话，那么学会大多数非创造性工作对于人工智能来说应该也不是难事。那么大多数人都会面临一个风险，一个随时会有机器来把你替代掉的风险。但是现代人类已经被高度专业化了，如果让其放弃掉它为之专研了十几年乃至几十年的专业领域，真正跳出社会分工的时候能否有新的工作，能否找到自己不被机器替代掉的价值，将会成为困扰过度分工化人类最大的难题。社会分工在人工智能下变个性重组，将会引发的是史无前例的摩擦性失业潮，这是任何经济学理论都难以预测到的事情，其对经济的冲击效应可能远超过1929年的大萧条。

二是中产阶级的结构化崩解。众所周知，一个稳定的社会往往是一个拥有大量中产阶级，并且社会结构呈现出橄榄型的社会，在这样的社会下，社会将会趋于稳定，中产阶级用其购买力，用其生活方式带动了整个社会的繁荣。并且，由于中产阶级是自身满足马斯洛需求层级前两层的人群，因此，大量中产阶级的存在为社会的健康发展带来了源源不断的内生性动力。但是，我们回过头来看，一个中产阶级产生的条件是什么？是良好的教育，是熟练的工作能力，是稳定的家庭结构，这些都基于一个基础，他不会被轻而易举的替代掉。再来看人工智能，他们的替代会比事业来的更加凶猛，具体来说，中产阶级因为其工作，所带来的工作尊严，社会地位以及社会认同感才是中产阶级稳定的关键，而一旦这个根源被取代乃至丧失了之后，即使因为使用人工智能所带来的生产效率的提升能够让 *** 有足够的资金给中产阶级以补助来化解失业危机，但中产阶级再就业机会的减少以及生活工作积极性的丧失将会给社会带来严重的后果。

三是对人类自我意识的进行式觉醒。在原先社会化大分工的约束下，很多人类工作出现一种逆进化的现象，比如说流水线极大的增强了人类的生产效率，但是在流水线上工作的人类正在越来越变得像机器，这是因为为了适应在机器中的工作，人类会有不自觉的调整自己的行为向机器靠拢。现代社会的很多工作都出现了这样的趋势，这也是为什么在大型企业组织中，每个人都是一个零件可以被随意调换的原因。这种逆进化的现象，最极端的后果就是人类自我伦理与价值观的崩溃，当年富士康的多少连跳就是这种极端精神状态的体现。但是随着人工智能的崛起，一切都在改变，人工智能正在强迫人类改变自己原先的逆进化方式，根据达尔文的《进化论》，随着这种生物竞争的加剧，为了适应这种竞争人类会变得更加富有自我意识，更加注重创造力，变得更加不可替代。

通过AlphaGo事件，我们能够看到，现在困扰人工智能的已经不再是技术门槛，而是成本问题，但在摩尔定律作用下急剧下降的成本状态下，人工智能在相当的程度上取代人类旧式劳动将不再是科幻，上文所论述的社会分工重组，中产阶级结构崩解等负面现象都有可能出现，而人类自我意识的觉醒，乃至人类进化的进一步加剧，说不定都会对未来产生不可预计的影响。

人工智能，未来已来，虽然人类输了一场围棋比赛，但是人类已经输不起对于机器人的竞争，既然人工智能能够在确定性规则的工作方面拥有战胜人类的力量，那么人类是不是应该有意识的去培养自己不确定性情况下的应变能力，乃至破坏性的创新能力，只有这些才是人类不可被替代的事情。

今天过去了，明天又是一个全新的开始，但是对整个人类来说明天已经和今天截然不同了。

《与机器人共舞》读后感(二)：未来已来，ARE YOU READY？

“无论在文学作品还是影视作品中，我们早已经对机器人司空见惯了。但是，我们远没有为这一孕育之中的新世界做好准备。

——约翰·马尔科夫”

我恰好在同一时段读了《与机器人共舞——人工智能时代的大未来》和《必然》，KK被中国互联网界奉为神明，但不得不承认，马尔科夫在人工智能领域更胜一筹。两位大咖在对人工智能未来的展望上出奇地一致，比如普适计算、技术性失业，当我看完全书，再回到作者那篇《是谦逊地生存，还是傲慢地死去》序时，竟有些激动得睡不着了，胡乱写下这篇读后感，与每一位想要拥抱未来的庐客交流。

首先，《与机器人共舞》是一本去昧的好书。你是不是和我一样，曾经想到跟机器智能有关的一切“高大上”都会叫它“人工智能”？《与机器人共舞》告诉我们，机器世界其实分成两大阵营——AI和IA，即人工智能和智能增强。他们的发展，走的却是两条完全不同的两条路。人工智能是用硬件和软件的组合去取代人类，而智能增强则是在脑力、经济、社会发展等方面拓展人类能力。机器取代人类恐怕要经历更久的寒冬，因为在计算能力上人类无法与机器比拟，但在移动性和理解力上机器想要超越一岁孩童都很难。

其次，《与机器人共舞》是一本走在时代前沿的书，通过它我看到了一个美好而残酷的未来。之所以说它美好，是因为有了机器的帮助，马尔科夫为我们描绘了令人神往的、更加舒适便捷的生活，随着传感器数量的增加，普适计算的到来，人口老龄化问题、灾难救援问题都会取得突破。之所以说它残酷，是因为有了机器的存在，我们突然开始发现节约使用劳动力方法的速度超过了我们为劳动力寻找新用途的速度，这就是技术性失业。

最后，《与机器人共舞》告诉我们，机器最终会消灭重复工作，通过机器与人类之间紧密的反馈闭环，人类用户将会被整合进系统中，学会协作，才能人机共存。作者以《选择，一切与机器无关》作为结语，鼓励我们站到经济转型的风口浪尖上，发挥人类无限的创造力重塑经济。未来，肯定会有意想不到的新工种出现；未来，取决于人类设计师如何抉择。就像诺伯特·维纳所说：“我们可以谦逊地在机器的帮助下过上好日子，也可以傲慢地死去”。

谷歌研发的无人驾驶汽车正在人工智能的路上向前飞驰，而收购Siri使苹果正式踏入智能增强阵营，世界级的巨头们在通往未来的路上各有选择。那么问题来了，如果恰好你从事的是那些可能会被机器人取代的工作，如果恰好目前赚的薪水还不少，如果你的年龄已优势不再，你有勇气现在就放弃自己那份还不错的工作、付出精力去探索，然后经历痛苦转型去拥抱未来吗？

未来已来，Are you ready？

《与机器人共舞》读后感(三)：慈爱的机器照看一切

1964年，在维纳去世前不久，《美国新闻与世界报道》曾问他：“维纳博士，是否存在这样的可能：这些机器，或者说计算机，有一天会凌驾于人类之上？”

维纳回答：如果我们没有采取一个现实的态度，这样的危险肯定会出现。这种危险其实是智力惰性本身。有些人被‘机器’这个词迷惑，分不清哪些事可以用机器完成、哪些事不能，什么会被留给人类，什么不会。“

这与维纳的观点一脉相承。

在《控制论》中，维纳曾说：“如果我说，第一次工业革命是革“阴暗的魔鬼的磨坊”的命，是人手由于和机器竞争而贬值……那么现在的工业革命便在于人脑的贬值，至少人脑所起的较简单的较具有常规性的判断作用将要贬值……假如第二次工业革命已经完成，具有中等学术能力水平或更差一些的人将会没有任何值得别人花钱来买的可以出卖的东西了。”

也许人们还没有学到教训。活版印刷术、水力机械、蒸汽机、汽车都曾经遭遇过巨大的反对，但是历史把那些反对者碾得和纸一样薄，只留下几句书里的残迹。

太阳底下，并无新事。

今天我们让计算机学会学习，给它们装上手脚或轮子，把人造的大脑和人造的肌肉结合在一起。我们有时兴奋雀跃，有时战战兢兢。我们隐约意识到，整个人类的命运可能会掌握在少数几个企业、少数几个实验室、少数几个人类智力精英的手中。我们会想到《A.I》、《我，机器人》、《终结者》，或者《黑客帝国》；分不清这些拥有了人类传统意义上智力的机器，到底离我们有多远。它们是奴隶、是伙伴，还是敌人，抑或下一个主掌地球的智慧生物？

在《与机器共舞》中，马尔科夫试图梳理这一团乱麻。这位资深硅谷科技记者曾经仔细探索过计算机产业的早期发展史，把这些故事写进那本《睡鼠说》中。现在，他记录了另一个规模与影响都大得多的领域：人工智能。

“计算机从作为官僚机构的控制工具而被不屑一顾，变成了作为个人表达与自由解放的象征而被欣然接受。”——约翰·马尔科夫，《睡鼠说》

上世纪六十年代，约翰·麦卡锡和道格拉斯·恩格尔巴特的研究既相互联系又相互排斥：发明了LISP语言的麦肯锡试图用机器取代人类，而发明了鼠标的恩格尔巴特用机器延伸人类的能力。他们使用的技术是类似的，而马尔科夫认为这是个悖论。同样的技术，怎么可能即取代人类，又帮助人类呢？

机器到底是会取代人类还是成为人类的帮手，这个问题已经有了漫长的历史。持不同观点的人们都曾经发表过充分论述，而对于未来，从来都没有什么准确预言。

雷·库兹韦尔乐观地认为十五年内就会有足够强大的人工智能，把人类带入前所未有的新世界。斯蒂芬·霍金则断言强大的人工智能对人类并不是件好事，危险将会随之而来。斯隆管理学院的经济学家埃里克·布林约尔松和安德鲁·迈克菲做了大量调查，认为技术的迅速发展会让上百万人无法跟随而被扔在后面。

似乎一场大洗牌山雨欲来。我们会忍不住想，当纽约街头的马车在短短几年间被汽车取代时，那些马去哪里了？

在《与机器共舞》中，马尔科夫提供了大量的故事和事实，讲述了人工智能这个新领域的发展历程。历史上从来没有任何一类技术能够这样，仅仅有六十年历史，却已经将人类社会搅得天翻地覆。

马尔科夫认为，理解人工智能创造者们的价值观，就可以帮助理解我们将往何处去。是要取代人类，还是将人类变成更强大的物种，都只在于人们的选择。

的确，真正重要的唯有选择。发明者的选择，企业家的选择，以及我们作为用户的选择。

我们可以谦逊地在机器的帮助下过上好日子，也可以傲慢地死去。——诺伯特·维纳

技术自有其生命，一旦发展起来，就会脱离设计者的控制。在计算机发明之后，一些人开始改进和计算机对话的方式，于是我们有了鼠标、高级编程语言、触摸屏、语音识别，开始朝着脑机接口的路上狂奔而去。迟早有一天，我们只要心念一动，计算机就会把事情处理得妥妥当当；甚至，你还没有来得及想到要发出指令，计算机就已经能把你伺候得舒舒服服。

而科技树的另一条分支，是让机器学会判断，并且解决一些人类甚至都无法解决的复杂问题。人们试着造出一个种子，培育它，然后将它变成我们的忠实伴侣。

前者是增强智能，后者是人工智能。从同一个根系长出来的不同分支，代表了不同的价值观：理性至上和以人为本，革命与改进，击碎和修补。马尔科夫梳理了这两个分支的源流，以冷静的笔调将历史娓娓道来，然后在今天戛然而止。

留下的问题是：你觉得哪一派会是未来？

两种未来的萌芽都已经出现。虽然当我们在调戏手机里的Siri时，不会意识到我们正在使用机器增强自己的能力；虽然当我们在为癌症的新突破欢呼时，也难以想象背后人工智能做出的贡献。

我们已经在机器的照管之下。接下来的数十年间，我们都需要面对竞争或合作的选择；而读完这本书你就会发现，这些选择，其实与机器无关。

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?

（它必须实现！）

一个电子生态圈?

我们自劳作中解放出来

回归自然，?回到我们的

哺乳动物?兄弟姐妹们身边，

被那慈爱的机器?

照看

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

《与机器人共舞》读后感(四)：慈爱的机器照看一切

《与机器人共舞：人工智能时代的大未来》和之前看的《人工智能时代 : 人机共生下财富、工作与思维的大未来》都属于湛庐文化联合中国人工智能学会共同出版的“机器人与人工智能”书系，号称“目前国内首套最权威、最重磅、最系统、最实用”。确实选书和翻译达到了湛庐的新高度，浙江人民出版社也接近中信出版社。全套折后500元左右，其中《情感机器》标价99.90元。考虑到时效、环保和成本等因素，这次测试了合买共读，有三人参与，每人100元，我负责兜底，推动参与者读完交换分享。因春节原因，近一个月才收到书。京东阅读、Kindle共读测试中，感谢参与公益！

书名＂Machines of Loving Grace：The Quest for Common Ground Beeen Humans and Robots＂，直译为《慈爱的机器：寻找人类和机器的共识》，可能来自Richard Brautigan 1967年的诗＂All Watched Over by Machines of Loving Grace＂《慈爱的机器照看一切》。作者约翰?马尔科夫是《纽约时报》高级科技记者，译者郭雪人工智能硕士在读，推荐英剧《真实的人类Humans Season》，可以从历史和科幻两个方向了解未来的机器人是否真的会像电影《Her》、《机械姬》中那样具备高级的人类智慧，进而取代人类？

自从人工智能在棋类等领域全面超越人类后，类似讨论大多娱乐化，看了这本史着，才知道50年来有关人工智能（AI）和智能增强（IA）的科研此起彼伏，多次绝地重生，最终将殊途同归，与人类共生共存。无人驾驶汽车、救援机器人、Siri等只是冰山一角，无人驾驶的地铁、高铁、飞机等可能更安全。

“人工智能系统能够移动、观看、触碰、推理，这样的系统可以从根本上改变创造人类工作岗位所需要的平衡关系。人们已经不再争论人工智能系统是否会到来，而是什么时候会到来。事实上，思考人类与机器人的关系，与思考传统的人与奴隶的关系，并没有太大的不同。最终大规模取代人类劳动力的智能机器的出现，无疑将会引发人类身份认知的危机。”人类脑容量有限，自然的代际遗传变异必然被技术的指数演化超越。各领域的产业跃迁不可避免，如果放弃学习，重复劳动迟早会被机器取代。如果对未来不满意，那就去创造，否则只能接受。追名逐利、机构政治等浪费时间，离开学校，布拉德斯基这样的专家一样在各公司间流浪，无法专注科研，很多人想在大型组织中做好事情的人都有着类似想法：“与其做事之前请求许可，不如做完之后再请求谅解。”

《与机器人共舞》读后感(五)：舞与武——人工智能简史

取代人类还是增强人类，这是一个问题。

过去50多年里，人工智能（AI）与智能增强（IA）之间的争论始终存在。被赋予了极大力量与责任的计算机科学家、黑客、机器人专家和神经科学家们，一次次在这两大阵营间做出抉择。

马尔科夫（John Markoff）的《与机器人共舞》，捕捉的正是每一次“抉择”背后的价值考量。

他认为，在一个充满智能机器的世界里，回答上述问题的最好方法就是理解那些正在创造这些系统的人的价值观。

约翰·马尔科夫（1949-）

㈢ 为什么11问苹果11Siri不知道自己主人是谁怎么设置

在iPhone手机主屏上找到设置图标，点击打开，直接进入到下一步操作

在打开的iPhone手机设置页面当中，找到通用选项，点击打开它

这时，我们将直接进入到iPhone手机的通用设置页面当中，可以看到Siri选项，直接打开它

在打开的Siri设置页面中，目前可以看到小编的“嘿Siri”功能处于未开启状态，那么，直接点击打开它

这时，我们将进入到“嘿Siri”的设置页面，该设置将会通过几个过程来让Siri更好地识别出iPhone手机主人都是声音，点击现在设置

这时，需要我们对着iPhone话筒说出“嘿Siri”来声音验证识别，这是第一步

第二步，依然要我们再一次对着iPhone话筒说出“嘿Siri”，然后第三步也是一样喊出“嘿Siri”，完成之后进入第四步

这时，需要我们对着Siri说“嘿Siri，今天天气怎么样？”进行声音识别

最后第五步，需要我们对着Siri喊“嘿Siri，是我。”进行最后的声音识别

识别完成之后，将会弹出如下页面，直接点击完成按钮退出即可

这时，“嘿Siri”就处于开启状态，只要我们的iPhone手机连通电源的时候，对着手机喊“嘿Siri”，Siri就会很快识别出主人的声音，从而进入Siri的语音智能服务了

㈣ 人工智能有没有机会统治人类

作者：刘明河

近期，警惕人工智能的文章和报道越来越多，甚至有人宣称“随着计算机运算能力增强，强人工智能将在我们的有生之年出现，给人类文明带来前所未有的冲击”，这些看似有理有据的观点深入人心，很多人甚至心生恐惧，担忧起了自己的未来。

人工智能真的会对人类产生如此大的威胁吗？

【困难重重】

对于人工智能这个过于庞大的概念，我们将它区分成弱人工智能（weak AI，或Narrow AI）和强人工智能（Strong AI或General AI）。

弱人工智能是处理特定问题的人工智能，AlphaGo就是一个专门下围棋的弱人工智能，iPhone里的Siri是一个专门语音识别的人工智能，Google的搜索框里也藏着一个专门提供搜索建议的人工智能——多亏了如今盛极一时的“人工神经网络”，我们已经愉快地发现，弱人工智能表现得非常出色，在某些时候真的比人类还要高效。

与之对应的，强人工智能模拟了完整的人类心智，我们通常会用能否通过“图灵测试”看作强人工智能的判断标准，但这样的人工智能直到今天仍未实现。另外，我们还进一步遐想了“超人工智能”这个概念，顾名思义，就是比人还睿智的人工智能，也就是科幻艺术和大众媒体中最担心的那种情形——但在人工智能的实践上，我们恐怕要说这更接近盲目乐观，追求的强人工智能的征途绝不像一些未来展望者那样，近在咫尺，迫在眉睫，数不清的艰难问题还等着我们攻克。

我们遭遇的第一个问题就是计算机的运算能力。

细胞虽小，却异常复杂，神经元尤其如此。在最微小的尺度上，一个神经元有成千上万个突触与其它细胞连接，释放或接受神经递质，识别数百种独立的活动，随后发出高速传导的神经兴奋，在整个大脑内激起复杂而不确定的反馈，有些突触还可以直接向脑脊液中释放递质和激素，在全身范围内引发更大尺度的反应——时至今日，人类发现细胞已近400年，即便动用最强大的超级计算机，也只是静态地构建出了一个突触的微观结构，真要模拟它完整的活动还无能为力——而人脑大约有860亿个神经元。

最后，我们要再次反省一下预测未来这件事：一个平静的社会大概激不起人们什么兴趣，所以我们总是在变革的浪潮中“高瞻远瞩”，但是我们忘了，科学革命或许加快了人类探索和改变世界的速度，但人类的认知过程从来都不是一帆风顺。旁观者赞美收获时的成就，却很少理会耕耘时的艰辛，盲目乐观是他们永远无法摆脱的缺陷。