作者:   [美] 迈克斯·泰格马克    
出版社: 浙江教育出版社
副标题: 人工智能时代，人类的进化与重生
原作名: Life 3.0: being human in the age of artificial intelligence

译者:  汪婕舒    
出版年: 2018-6

内容简介

《生命3.0》书中，作者一开始构建了一个非常吸引人的故事，由一个团队创建的人工智能计算机对整个社会做出的变化，以全景视角探讨了近未来人工智能对法律、战争、就业和社会带来的影响。后面的是围绕着这个故事对人工智能的一些看法，个人看完后印象最深的还是本书最开始的故事，因为有这个故事的冲击，所以对书后面的感觉就没有那么深了，有种虎头蛇尾的感觉，不过总的来说还是一本好书。

书中个人标注

○　当智能被定义为“完成复杂目标的能力”时，它不能仅用单一的“IQ”指标来衡量，而应该用一个覆盖所有目标的能力谱来衡量。○　今天的人工智能还是比较“狭义”的，也就是说，只能完成非常特定的目标，而人类智能却相当“广义”。○　记忆、计算、学习和智能之所以给人一种抽象、虚无缥缈的感觉，是因为它们都是独立于物质层面的。它们仿佛具有自己的生命，而不需要依赖和反映它们所栖息的物质层面的细节。○　任何一团物质，只要它拥有许多不同的稳定状态，就可以作为记忆的基础。○　任何物质，只要它包含某种组合起来能运行任何函数的通用基本构件，那它就可以作为计算质，也就是计算的物质基础。○　神经网络是一个强大的学习基础，因为只要遵守物理定律，它就能对自己进行重新排列组合，执行计算的能力也会随之变得越来越好。○　由于人类知道的物理定律极其简单，所以在能想象到的所有计算问题中，人类关心的非常少，而神经网络总能游刃有余地解决这些问题。○　当某项技术的能力翻倍时，它通常又可以被用来设计和建造强大两倍的技术，引发不断的能力翻倍，这正是摩尔定律的精髓。信息技术的成本大约每两年就会减半，这个过程已经持续了约一个世纪，催生了今天的信息时代。○　如果人工智能方面的进步持续下去，那么，早在人工智能在所有技能上都达到人类水平之前，它会给我们带来迷人的机遇和挑战，涉及其带来的突破和故障，以及法律、武器和就业等领域的变化，我们将在下一章探讨这些问题。

位置 #1497-1516 | 添加于 2019-03-16 13:22

DeepMind公司人工智能研究团队使用了一个庞大的围棋棋局数据库，这个数据库不仅包括人类下的棋局，还包括AlphaGo和自己对弈的棋局。通过这个数据库，他们训练了一个深度神经网络，来预测白子落在每一格的最终获胜概率。该团队还训练了另一个不同的神经网络，来预测下一步的可能性。接着，他们将这些神经网络与一个能在被删减过的可能性棋局列表中进行精确搜索的GOFAI的逻辑方法结合起来，来决定下一步把棋子放在哪里，好一路奔向最有可能获胜的位置。这种将直觉和逻辑结合起来得出的棋着，不仅十分强大，有时还具有高度的创造性。比如，几千年的围棋技艺规定，在棋局的早期，最好将棋子放在从边缘起数的第3行或第4行的位置。不过，应该放在这两个位置中的哪一个上，还需要权衡：放在第3行能帮助棋手短暂赢得棋盘一侧的地盘，而放在第4行则能影响棋盘中心区域的长期策略。

位置 #1621-1629 | 添加于 2019-03-16 13:35

随着技术变得越来越强大，我们应当越来越少地依赖试错法来保障工程的安全。换句话说，我们应当更加积极主动，而不只是亡羊补牢。我们应该投资人工智能的安全性研究，保证一次事故也不会发生。这就是为什么人类社会在核反应堆安全方面的投资远远超过对捕鼠器安全方面的投资。

位置 #1738-1741 | 添加于 2019-03-16 13:41

这些机器人造成严重的后果，不是因为故障，也不是出于恶意，而是因为它们做出了无效的假设，这个假设就是：那里没有人，或者那个人是一个汽车零部件。

位置 #1818-1820 | 添加于 2019-03-16 13:46

无人驾驶汽车的安全记录确实比人类司机的更好，而过去发生的事故强调了“确认”的重要性和难度。无人驾驶汽车的第一次轻微交通事故发生在2016年2月14日，一辆谷歌无人驾驶汽车对一辆公交车做出了错误假设，它错以为当它在公交车前面驶入主路时，公交车司机会让它先行。无人驾驶汽车的第一次致命事故则发生在2016年5月7日。一辆自动驾驶的特斯拉汽车在交叉路口撞上了一辆卡车后面的拖车。这个事故是由两个错误的假设造成的[17]：第一，它错以为拖车上明亮的白色部分只是天空的一部分；第二，它错以为司机正在注意路况，如果有事发生，他一定不会袖手旁观(32)。后来证明，这位拖车司机当时正在看电影《哈利·波特》。

位置 #1830-1837 | 添加于 2019-03-16 13:48

在许多情况下，站在整个领域的层面给出就业建议是短视和不够有针对性的。许多工作并不会完全被消灭，只不过它们的许多任务会被自动化取代。比如，如果你想进入医疗行业，最好别当分析医疗影像的放射科医生，因为他们会被IBM的沃森取代，但可以成为那些分析放射影像、与病人讨论分析结果并决定治疗方案的医生；如果你想进入金融行业，别做那些用算法来分析数据的定量分析师，也就是“宽客”，因为他们很容易被软件取代，而要成为那些利用定量分析结果来做战略投资决策的基金管理者；如果你想进入法律行业，不要成为那些为了证据开示而审阅成堆文件的法务助理，因为他们的工作很容易被自动化，而要成为那些为客户提供咨询服务并在法庭上陈情激辩的律师。

位置 #2242-2248 | 添加于 2019-03-17 11:31

给今天的孩子们的就业建议：进入那些机器不擅长的领域，这些领域需要与人打交道，具有不可预见性，需要创造力。

位置 #2443-2445 | 添加于 2019-03-17 11:52

孩子们会向父母学习，达成父母梦寐以求的成就。如果孩子比他们的父母聪明，父母通常会感到高兴，并以之为荣，即使他们知道自己可能活不到亲眼目睹子女有所成就的那一天。从这个意义上来讲，虽然人工智能可能会取代人类，但它们可以让我们从容地退出历史舞台，并把它们视为自己的后裔。

位置 #3383-3386 | 添加于 2019-04-14 09:51

你有没有过用手打苍蝇却总也打不中的情况？苍蝇之所以反应比你快，是因为它个头比你小，所以，信息在它的眼睛、大脑和肌肉之间传播的时间比你短很多。这种“大＝慢”的原则不仅在生物学上适用(60)，也适用于未来的宇宙生命，只要信息的传播速度不会快于光速。所以，对一个智能信息处理系统来说，身体变大是一件喜忧参半的事，会带来此消彼长的有趣均衡。

位置 #4085-4088 | 添加于 2019-05-05 13:31

两个扩张的文明相遇，可能会导致三种可能性：同化、合作或者战争。与今天的文明相比，未来的文明相遇时发生战争的可能性更小

位置 #4322-4323 | 添加于 2019-05-06 14:00

我们必须记住，如今掌权的并不是我们的基因，而是我们的感觉。这意味着人类的行为并不一定有利于种族延续。

位置 #4458-4459 | 添加于 2019-05-08 09:12

机器都是拥有有限理性的主体，即便是今天最复杂精巧的机器，对世界的理解程度也远远比不上我们人类。因此它们行事的规则通常过于简单。

位置 #4498-4499 | 添加于 2019-05-08 09:17

查尔默斯强调，心智有两个奥秘。第一个奥秘是大脑对信息的处理，这就是所谓的“简单问题”。

位置 #4927-4928 | 添加于 2019-05-16 12:51

另一个奥秘就是，人类为什么会拥有主观体验。这就是查尔默斯所说的“困难问题”。

位置 #4932-4933 | 添加于 2019-05-16 12:52

关于“意识”，目前还没有无可争辩的定义。我使用的定义十分宽泛，并且不以人类为中心。我认为：意识＝主观体验。

位置 #5430-5432 | 添加于 2019-05-21 17:24

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