Google X的生命科学部门为帕金森患者研发了一款防抖汤勺Liftware，这款勺子可以用绑带固定在使用者的手上，而内部的稳定传感器可以帮助勺子向相反的方向移动，抵消震颤的位移，让勺子基本保持平衡，让患者方便进餐。

实验室研制的这种汤勺通过内置传感器探测到使用者的震颤，并可将70%的震颤予以抵消。这其中所用到的技术与照相机的防抖功能十分类似。汤勺内应用的算法可以判断使用者的运动是有意的还是无意的，如果运动是无意的，汤勺就会反向运动以抵消使用者的震颤。

帕金森病是一种常见神经系统变性疾病，平均发病年龄为60岁左右，老年人中较为常见。患者的突出症状是静止性震颤，双手不自主颤动，无法稳稳拿住物体。同时患者可伴有抑郁、便秘和睡眠障碍等非运动症等。目前的医学治疗手段只能改善症状，无法治愈疾病，但如果能提高患者的生活质量，他们的寿命与普通人群并无显著差异。目前，全球有超过1000万的“帕金森症”患者。

帕金森病人以及脑瘫患者在进食的时候会因为手臂震颤而导致食物洒落一桌，这往往使病人倍感失落。但是如果有Liftware的话，情况可能会好很多。它是一款经过调校的餐具，可有效防止抖动而导致的食物滑落现象。

而Liftware 的头部可以根据震颤来实现不同角度的扭曲，保持汤匙的稳定性，从而抵抗那些无意识的手臂运动。Liftware内置的传感器可以检测手部的3维动作，然后其马达可提供反向的旋转（震动），从而抵消手部的震颤动作。

它采用可更换配件的设计，你可以根据需要将头部换位刀叉或者是汤匙，方便用户摄取不同类型的食物。在续航方面，它可连续工作一个小时，足以应付3次进食需求。

Liftware包含了一个手柄、汤匙附件、手腕绑带、充电器和旅行包。

此外，Liftware防抖勺还内置了智能系统，可以通过usb连接线与手机上配套的APP联动，以某种类似学习模式的机制，来不断提升其稳定精度。

深度长文：都以为人是AI的终极演进目标。于是我们从分析人开始谋划蓝图。我们分析意识是什么。分析建造的步骤是什么。殊不知，当我们推演其后果时，发现其实具有自我意识的AI并不是我们想要的，而超越我们的AI其实已经到来。畅销书《羊毛战记》的作者Hugh Howey通过这篇长文对AI的未来进行了他的展望。必须说，这是一个非常新颖的视角，因为它不仅展望了AI的未来，更重要的是洞察出人的本质。

宇宙间最酷的东西

宇宙充满着很酷的东西：只有一茶匙重的中子星；连光也无法逃逸的超重黑洞；可以穿透脱氧钢的无穷小的中微子；在我们的地球上能找到的所有那些匪夷所思的动植物等。

尽管有点自大，但宇宙间所有已知的事物里面，最令人惊叹的无疑是包裹在我们头盖骨里面的那团黏糊糊的东西。那东西知道中子星、黑洞、中微子以及地球上中等数量的动植物群。它甚至还了解（一点）自己。那东西能搞清楚数学公理，半真半假的道德真理，以及模棱两可的哲学。它还从我们脚底下的泥提取出了建造我们的伟大城市、我们的汽车、飞机以及火箭，将这些离散的块状粘性物变成一个融创造力、知识以及有时候残忍于一体的伟大的蜂巢大脑的有线和无线信号所需的一切材料。

毫无疑问，我们的大脑是迄今为止最酷的东西，因为如果没有那些大脑的话也就没有那些论点了。它们是所有论证和讨论的基础。讨论结束。

至少是到目前为止。有朝一日也可能会有别的也能发现、创造、论辩、哄骗或者表现残忍的事物被发现或者建造出来。它们可能坐着来自遥远星球的飞船登陆（极有可能）。它们可能从某个实验室或者车库冒出来（几乎可以确定）。这些新的思考机器毫无疑问将超过我们的那团粘性物奇迹。就像孩子长得比父母高并且达到新的高峰而父母却在走下坡路一样，我们的创造物会取代我们的位置成为全宇宙最酷的东西。有人认为现在就已经如此了。

人工智能已经到来。在全球各地的实验室，小小的AI正在焕发生机。其中一些下棋下得比任何人都好。另一些则在学习驾驶100万辆汽车行驶10亿英里并且拯救的生命比大多数医生或者EMT（急救医疗技术员）整个职业生涯都要多。一些会确保你的餐具干净光洁，或者你的衣服不会起皱纹。无数的这些智能被开发和编程出来；它们只会变得越来越聪明越来越无所不在；它们即将变得比我们更出色，但它们永远都不会像我们。不过这是好事。

我们与地球的其他生命形式的区别在于我们是具有自我意识（self-aware）的。大多数动物都有意识。很多甚至有自我意识（self-conscious）。但人类不一样，我喜欢称之为超意识（hyper-conscious）。我们的大脑有个放大器连接到我们的意识，而且放大级别高达11。

它去到了11，旋钮都掉了。

意识的起源

一个人类什么时候变得有自我意识并没有确切的日期。你没法在育婴指南里面写下那个日子，或者在那个时刻拍张照片留念分享到Facebook，或者给它搞个周年纪念日。它是渐进地，分阶段进行的。

人类意识跟我小时候挂在学校体育馆的旧式灯光很像。你扳上开关，一开始什么都没有发生。这里或者那里的灯泡先是发出兹兹的声音，然后发出黯淡的光芒，集结着一排闪烁起来，开始还是不稳定的，然后是更多的灯亮，兹兹日益高涨，直到所有悬挂的银色锥体全都加入进来在半小时或者更久之后强度达到了全峰状态。

我们的切换方式也像这样。我们先是脱离母胎。刚出娘胎的头几个小时世界在我们看来很可能是颠倒的——直到我们的大脑适应了我们的眼睛创建的倒像之后这种感觉才会消失。

需要很长一段时间我们的手才会看起来就像我们自己的延伸。我们意识到自己有不同于别人的大脑和想法甚至需要更长的时间。对于我们很多人来说，任何类型的真正的自知之明和自我启蒙从来都没有发生。因为我们很少会停下来思考这种鸡毛蒜皮。未经检视的人生就是这样……

AI这个行当到处都有人在复制或者模拟我们智能的各种功能。我们意识逐步的开关方式他们是肯定要复制的。我写本文时，体育馆正在滋滋响。远方的露天看台上一盏灯正在嗡嗡响。其他的灯正在闪烁。还有更多正在打开。

圣杯

AI研究的圣杯甚至在AI研究还没有开始之前就已经确定了。计算的先驱之一阿兰·图灵就描述了对“思考”机器的终极测试：它们能否超过人类？从此以后，人类对于这样一个机器比人类还像人类的未来就既充满梦想又怀有共同的噩梦。这不是说比人聪明——在很多方面它们已经是了。而是说它们比人要更加神经质、更暴力、更好战、更痴迷、更阴险、更有创意、更富激情、更多情等等。

科幻小说充斥着这类故事。今年10月我的短篇小说集将会发布，从中你会看到我对AI也有类似的想法。尽管如此，即便是这些智能在所进入的几乎每一个知识领域都超越了人类，但它们看起来并没有跟我们更接近，跟我们还是很不一样。

这是好事，但原因不是像电影《未来终结者》和《黑客帝国》里面所提出那样。我们还没有做出具有自我意识的机器的原因主要是因为我们拒绝接受令我们具有自我意识的东西。那令我们具备自我意识的东西不像自负的错觉或者永恒自我的幻想那么讨人喜欢。自我意识甚至都不是非常有用（所以对意识的研究往往会走入死胡同——它花费了太多的时间去假设存在着一个宏伟的目标然后再去寻找这个目标了）。

也许AI研究出来最好的东西并不是对计算机的了解，而是对我们自己的了解。我们建造会思考的机器所面临的挑战突出了我们自己的生化粘性物的各种小奇迹。它们还突出了我们的缺陷。为了复制我们自己，我们首先必须要同时接受这些奇迹和缺陷。

以下就是如何建造一台具备自我意识的机器的简要概述，以及为什么迄今还没有人造出来的原因（谢天谢地）。

蓝图

建造自我意识机器的蓝图和你简单。你只需：

对外部刺激做出响应的物体或者装置（这可以是一辆感觉到下雨时雨刮器会动起来或者面前突然出现一个孩子时会刹车的汽车。这不是问题，因为我们已经造出来这样的汽车了）。

语言引擎。（也不是问题。这可以是有成百上千不同的灯和指示器的汽车。或者是像IBM Watson那样精通语言的东西。）

第三个要素稍微有点不寻常，除了想复制进化搞砸的东西以外我想不出为什么要做这个。最后一个要素是机器的独立部分，它会观察机器身体的其余部分，然后就其所做的事情编故事——那些通常是错误的故事。

总结一下：（1）响应刺激的躯体；（2）沟通方法；（3）试图推断这些沟通的原因和动机的算法。

这里关键的要素是（3）里面的算法通常必须是错误的。

如果这份蓝图令你困惑，你不是唯一有此感受的人。没人造出具备自我意识的机器的原因是大多数对意识是什么以及人如何产生意识有着错误的想法。所以我们先跳过这一点。我们后面再到这份蓝图上面，描述这一算法必须如何编程。

人之所以为人

要想理解人类意识，必须深入研究心智理论。令人惭愧的这个概念很含糊，因为它在大多数时间里消耗了我们大部分的计算能力。我们的大脑几乎被看作是心智理论机器——我们所有的高级处理能力几乎都是放在这一项任务上。那么心智理论是讲什么的，既然我们的大脑如此令人痴迷的话为什么这一话题讨论如此寥寥呢？

心智理论是一个大脑弄清另一个大脑的内容的尝试。是Sue在想Juan究竟在想什么。Sue对Juan的思想现状建立理论。她这么做是为了猜测接下来Juan会干什么。只需要考虑一下，大概不会有其他的群居或部落动物比我们人类更强大了。在几十万年的漫长岁月里，我们人类比邻而居，互相依靠，就像蜜蜂、蚂蚁和白蚁一样。随着我们的行为和实现变得越来越复杂，部落的每一个成员都对其他成员在想什么以及会采取什么行动有想法就变得至关重要。心智理论是知识间谍，我们都很擅长——但有个很关键的局限性，这个我们稍后再谈。

Sue猜测Juan在想什么被叫做一阶心智理论（First Order Theory of Mind）。情况变得更加复杂。Sue可能对Juan对自己是是怎么看的也感到好奇。这就是二阶心智理论，也是我们大多数的神经质和偏执思想的根源。“Juan认为我聪明吗？”“Juan喜欢我吗？”“Juan希望我伤害吗？”“Juan是不是因为我做了什么事心情好或者不好？”

类似这样的问题应该非常熟悉。我们的生活充斥着这些东西。而这还仅仅只是开始。

三阶心智理论就会是Sue猜测Juan在想Josette对Tom是怎么看的。更简单点，Tom知道Josette对他感兴趣吗？或者Sue也许在想Josette在想Juan对Sue是怎么想的。换句话说，Josette是不是在妒忌呢？好几个名字以及所有的“在想什么”绕来绕去，开始有点犯蒙了吧，但这就是我们脑子里整天在想的事情，比任何其他意识层面的思维类型都要多。我们很难不去想这些。我们也许称之为八卦或者社交，但我们的大脑视之为自己的主要责任——其主要功能。有人猜测，心智理论才是我们的大脑有了这样的相对容量的原因，而不是工具使用。

在一个石头满天飞的世界里，处理能力的一个好的用处是计算轨迹然后学会如何躲避。一个人对抛物线的F=ma就会天生有感觉。在一个你推我挤的世界里，处理能力的好的用处是计算那些人接下来会出现在哪里，以及他们到达那里之后会做什么。

如果这种特质那么有用的话，为什么所有的那些动物都不具备自我意识？很有可能它们是有的。大量研究表明很多动物展现出了不同程度的自我意识。动物知道，镜中那张脸上的一点颜色其实是在自己的头上。动物还会跟别的动物沟通如何去解决一个谜题来让双方都能获得奖赏。甚至章鱼也展现出了可观的具备自我意识的迹象。但就像猎豹是陆地最快的动物一样，人类是心智理论之王。

我曾经见过我的狗会观察我，猜我接下来会做什么。我会不会扔那根棍子？那最后的一点食物我会吃掉还是分享？我甚至见过狗在设法解决二阶心智理论的问题。在跟伙伴玩耍缠斗时，狗需要揣摩我的意图是什么。我有没有突然打开包装？还是说这又是一个游戏？我的狗应该站在哪一边？

狗是动物王国心智理论的一个好例子，因为狗经过多年的进化已经学会跟人打交道并且会注意我们的行为特征。具有自我意识的AI将会紧紧跟随这种模式，因为机器人已经成为了我们的驯化的伙伴。其中一些已经在尝试猜测我们在想什么，接下来我们要做什么。正在研发的一些汽车会阅读我们的脸来确定我们的注意力在什么地方，是不是犯困了。这属于一阶心智理论，已经被植入到道路上行驶的自动汽车里面。

不过这些能力的进一步发展并不能导致自我意识的产生。原因非常简单也很优雅，而这解释了人类意识的神秘之处，并且为前面提到的创造自我意识机器提供了蓝图，我们今天在实验室已经很容易做到这些。但你很快就会发现这会是一个可怕的想法。而且不是敌托邦科幻小说里面那种世界末日式的可怕。

缺失的一环

人类大脑并不是单一的整体。它是成千上万几乎没有相互联系的不同模块的组合。我们喜欢把大脑看作是计算机芯片。我们可能甚至试着更精确一点，把大脑看作桌面计算机，有着跟RAM（短时记忆）、硬盘（长时记忆）、风扇（自主神经功能）、供电（消化）等分离的中央处理单元。

这是一个有趣的类比，但却极其误导人。计算机是带有统一目的、设计得当的设备。所有这些不同部分大概都是同时针对同样的目的设计的，而且在设计上它们就要和谐共处。这些无论如何都跟人类大脑不像。甚至连接近都不算。人类大脑更像是华盛顿特区（或者任何大型政府或者大企业）。大脑其中一些功能是在几亿年前就形成的，比如给细胞个体提供能量或者通过细胞膜灌注钠钾的那些功能。还有一些是几百万年前形成的，比如激活神经细胞确保血液注入以及吸入氧气的那些。往前来到大脑额叶，我们有最近才形成的控制哺乳类动物行为和思想的模块。

大脑的每一个模块就像是拥挤的小镇上的一栋栋建筑。其中一些模块相互间甚至都不讲话。泵血和呼吸反射这两栋建筑本该留在自己的设备上（注：心和肺）。其他模块则容易吵架、抬杠、不和，互相颠覆，不受控制地抽搐，谋划政变等等各种歇斯底里。下面就是几个例子。

几个月前，我跟女友从加拉帕格斯群岛出发去法属波利尼西亚。跨越3000英里的公海往往需要2周到1个月的时间。通常我的女友是不会向晕船屈服的，但在南太平洋的会聚区，汹涛让我们的帆船进入了一种奇怪而不平稳的节奏。她沦为了一种可怕感觉的牺牲品，一直吐了好几天。

晕船就是我们的大脑模块没有彼此沟通好（或者做好自己的事情）的例子。当来自我们环境的运动的视觉线索跟来自我们内耳（感知平衡的地方）的信号不匹配时，我们的大脑就会假定我们中毒了。对于整天爬树食用各种颜色亮丽的东西的生物来说，这是一个合理的假设。毒素会破坏我们大脑的处理，导致失效和坏数据。我们没有进化到适应出海，所以当动作跟我们看到的东西不匹配时，我们的身体就以为我们已经丧失了平衡双腿的能力。结果就是我们把胃清空（排出毒物），然后我们躺下来一动也不想动（防止我们从悬挂的树枝上跌落致死）。

就算我们知道这是发生在大脑的不同模块，一个更高级的处理模块也无济于事。我们无疑是知道自己没有中毒的，但这一模块不会轻易战胜晕船模块。我自己也晕过船，而且对这类事情非常好奇，我曾经觉察过不同的模块的相互扭打。躺下来睡了很久之后，尽管还在晕船，但我仍然爬了起来执行各种船需要我干的任务——那一刻晕船几乎已经消失了——只是等我把杂务都干完之后才又有了感觉。模块会根据我们的环境刺激确定不同的优先级。我们的大脑不是一台整体的桌面PC。要想真正观察其类似物的情况，可以打开C-SPAN或者旁听一场争吵不断的企业董事会议。

我们的模块互相打架的另一个例子：我们内部有一些非常强势的模块被设计成会复制自己（为此，它们需要复制我们）。这就是性模块，这是我们内部的华盛顿特区里面最雄伟最漂亮的建筑之一。在我们约会的时候这些模块指挥着我们很多的清醒时刻，它们会留意我们的当前关系，决定该穿什么以及如何维持身体等等等等。

这些生殖模块会敦促女人打扮起来参加舞会。催促男人去到有女人打扮起来跳舞的地方然后站在那里喝酒。那些模块甚至还会让其中一些人配对成功双双把家还。这就是各种不同的模块靠小药丸、避孕套等旨在颠覆让情侣结合的原始冲动的工具进行干涉的地方。然而，如果没有利用那些东西的话，哪怕更高级的模块很明确地不想让任何人在当晚怀孕，一个私生子也可能会诞生出来，其他的模块然后就会用爱和紧密联系敲打大脑，帮助抚养那小孩。我们的一些模块希望我们怀孕。但我们更强势的模块往往会希望推迟这个或者确保是跟对的人结合。潜伏模块则在守株待兔，不管另一头的其他建筑里面的享乐主义和无情无义是怎么想的，都要确保我们跟孩子的联系。

关键要记住的是，不同人之间的这些模块是高度可变的，我们这些模块的独特混合就形成了跟我们自己相关联的个性。这意味着我们不是一样的。我们也许有渴求繁殖的模块，即便其中一些人的身体并不能产生精子，或者一些卵无法受精。我们也许有生殖模块，即便性吸引模块是给相同性别的人准备的。

完美设计的桌面计算机这个类比算是彻底失败了，而这种类比的失败导致一些可怕的法律和风俗习惯，因为我们似乎无法容忍设计不同于我们的东西。这还导致AI研究人员沿着错误的道路前进，如果他们想要模仿人类行为的话。我们必须故意将处理系统的不可靠以及脱节的本性植入进去。我们必须故意分解系统，类似于自然如何将其胡乱拼凑的样子。我们尤其将被迫模拟这种模块性最特殊的一个功能，那个以非常特殊的方式跟心智理论结合的功能。正是这种结合导致了人类意识。这是我们给自我意识机器描绘的蓝图里面最重要的功能。

最重要的错误

在心智理论的概念牢牢占据了我们的想法以及知道大脑模块既不可靠也不相连之后，我们就准备好可以去了解人类意识，意识是如何产生的，以及意识是（不）干什么用的了。

这可能会令那些习惯听到我们并不理解人类意识并且在该领域并未取得进展说法的人感到惊讶。这完全是错的。我们没有取得进展的是理解人类意识是干什么用的。

这方面几千年的失败指向了一个简单的事实：人类意识根本就不是给任何东西准备的。它根本就没有用。意识没有进化的好处。意识产生自两个超级有用、我们缺一都不可生存的模块的联合，因此我们就容忍了这种烦人且有害的意识。

其中一个模块就是心智理论。前面已经提过心智理论比任何更高级的神经活动消耗的大脑处理能力都要多。这是非常重要的。这一模块的问题是它对自己的力量没有选择性；我们甚至都不清楚此类选择性有没有可能。这意味着我们的心智理论能力施加在我们自己身上就像施加到别人身上一样频繁（或者要比后者频繁得多）。

想象有这么一支奇葩的射线枪，其射击范围之宽以至于不管你怎么瞄准都会伤到自己。这应该让你对我们如何使用心智理论有了一番清晰的印象。我们的大脑已经准备好观察别人来确定他们在想什么，为什么要这么做，接下来可能会做什么。往下看，这些大脑（及其无思考能力的模块）看到一个躯体跟它们相连。这些模块观察手执行任务，脚带他们去到别处，思想流脱口而出。关闭我们的心智理论模块是不可能的（而且也不会是个好主意；我们会在石头满天飞的世界里看不见东西）。所以这个心智理论模块捏造出关于我们自己行为的故事。为什么我们想打扮起来参加舞会？因为有趣！而且我们的朋友也会去那里！为什么肚子都满了我们还在不断地吃东西？因为美味！而且我们今天还多走了1000步！

这些有关我们自身行为的问题永远都不会完。而答案几乎总是错的。

消化一下，好好理解这句话。我们告诉自己的有关自己行为的解释几乎总是错的。

这就是心智理论超能力的怪异之处。我们把它用到别人身上时就很好。但用在自己身上时就错得离谱。我们猜测别人动机的准确率要比猜测自己高得多。从某种意义上来说，我们已经形成了一个魔力场，可以在我们将那把会读心术的射线枪对准别人（以及自己）时保护我们免受影响。这个力场就是我们的自负，这让我们对自己的看法开始自我膨胀，对自己的行为会更加的自视清高，并且会产生一种自己鹤立鸡群的幻觉。

我们对自身行为想出来的不正确的解释是为了自我保护。它们往往是狂野的创意或者荒谬的过分简化。像“有趣”和“可口”这样的答案都是指回到一个快乐模块的间接答案，对这一奖赏机制的潜在好处并没有好奇心。我们虽然肚子填满了东西但还是吃个不停的真相是我们是从一个卡路里稀缺的世界进化过来的。我们通过跳舞吸引伴侣好制造出自己的复制品，因为引导这一行为的模块制造了很多副本，把其他的设计都挤掉了。

研究人员对这种行为与我们告诉自己有关自身行为的谎言的不一致进行了长期研究。一项研究让受试者以为自己感觉温暖（在为那些受试者准备的虚假测试加入特定用语就可以轻易实现这一点）。当这些人站起来调整恒温器时，研究人员会打断他们询问为什么要调整温度。这些人就会说出令人信服的故事，而当指出那些特定用语时，怀疑压倒了一切。即便我们看到了自己的行动是从哪里来的，我们还是选择相信自己的心智理论模块，而后者早已经得出了自己的结论。

受试者的功能磁共振成像机器还披露了另一项特质。通过实时观察他们的大脑，我们可以看到在大脑更高级的部分意识到那些决定时决定就已经做出了。也就是说，研究人员在受试者说出自己已经做出选择之前就能说出受试者会按哪个按钮。动作在说之前就做出了。我们移动；我们观察自己的动作；我们告诉自己为什么要做事情的故事。非常有用的心智理论工具是我们无法关闭的，它会继续运转，编造有关我们自身行动的故事。

关于这一点更明显的例子来自那些出现各种神经受损的人。有视觉处理问题，或者大脑左右半球被切断联系的的受试者，可以给他们的每只眼睛看不同的图像。相互不连接的模块会接收这些存在冲突的输入然后编造出迷人的故事。一只眼睛可能看到的是一把耙子，而另一只眼睛看到的是一堆雪。看耙子的那只眼睛基本上是失明的，因为如果被问到的话受试者无法说出看到的是什么。但处理该图像的模块仍然活跃，所以在被问到该用什么工具处理看到的图像（雪）时，那人会回答“耙子”。有趣的不在这里。有趣的是这个人会通过令人吃惊的扭曲来证明自身回答的合理性，哪怕把整个过程都解释给他听之后还是这样。你可以告诉内部的华盛顿特区它是怎么搭错线的，但它还是会继续固执地坚持其精神错乱。

如果要造自我意识机器我们就得这么建。可能这时候你已经开始看出为什么没人应该浪费自己的时间了。这些机器（可能）不会终结世界，但它们会像自然创造我们那样的荒谬和愚蠢。我能想到的建造此类机器的唯一理由是可以雇佣更多的精神病学家。

蓝图修订版

阿兰·图灵的图灵测试有一位古怪的粉丝，她实在是闲得慌，打听到了这份建造自我意识机器的蓝图。认为这会导致某种超智能的诞生，可以说出治愈癌症的秘方以及实现冷聚变的办法，于是她雇了我，给了我一大笔钱以及一支电气与机械工程师团队。那我们如何才能组装出一台具备自我意识的机器呢？

根据我们对心智理论以及断开连接的模块的了解，我们要建造的第一个东西是意识程序。这种程序还是相当简单的而且肯定已经存在。利用现成技术，我们决定我们的第一台机器的样子和行为都将与无人车非常相像。很多年以来，实现真正自动驾驶汽车的最大限制就在于意识装置：让汽车知道周围发生什么的传感器。这方面目前已经取得了巨大进展，为我们的机器提供了视力和听力。

有了这些基本意识之后，我们接着利用机器学习算法来建立一个行为指令系统供AI汽车学习。这个研究方向跟多部分的无人车研究不同——传统上工程师希望教会汽车如何安全地做特定的事情——我们的团队却相反，会教城市网格内的一系列传感器观察其他车辆然后猜测它们在做什么。那部蓝色的日产要去杂货店因为 “它饿了”。这部红色的面包车要开去加油站因为“它需要动力”。那部车喝醉了。这部视力不是很好。还有一部反应速度很慢。这部肾上腺素满满。

这成千上万的需求和拟人化的描述语会搭建成一个庞大的短语库或者指示灯。如果我们要造一个人形机器人的话，我们也一样要观察人然后建立人要执行的各种动作的词汇。传感器会通过扫描眼睛（人和狗也会这么做）来注意意识的对象。它们会通过我们的面部表情和肢体语言了解我们的情绪（目前的系统已经能做到）。这个库和传感器阵列将组成我们的心智理论模块。其目的纯粹是讲故事，有关别人动作的故事。当我们把它变成讲自己的故事时魔术就会发生。

我们的库先从一阶概念开始，然后再搭建二阶和三阶的东西。那辆黄色的福特看到灰色的雪佛兰朝它开过来了吗？它稍微转了一下弯，所以，是的。那部面包车是不是认为这辆改装车开得太疯狂了？它在路上留出的空间要比给其他车留出的平均空间要多，所以是的。那辆面包车是不是认为所有的改装车都开得太疯狂了呢？刚才那辆从代理商处离开的Corvette它只留出了2英里的速度差空间，所以是的。这会不会导致面包车怀有成见？当我们放任自己的车由它的模块做出自我决断时，它就必须要确定自己是否带有成见。也许它会靠其他的数据做出自己是谨慎而不是怀有偏见的判断（自负妨碍了它准确地运用心智理论）。

走到这一步之前，我们首先需要让机器具备自我意识。于是我们教它替车主开车先在城里转转。然后让这辆AI汽车观察自己的行为然后通过猜的方式说出自己在干什么。此处的关键是不要赋予它完美的意识。不要让它接触GPS单元，因为里面已经设定好要去杂货店了。也不要让它知道车主的手机知道的东西，因为里面丈夫已经发短信给妻子让她回家路上接孩子了。为了模仿人类的行为，无知是关键。无知是初始猜测，或者我们所谓的偏见的保证。

在我们算法里面，跟后来想出的理论与有了更多的数据（克服初始的偏见需要占优势的证据。50%的可能性就足以确定最初的想法，但要想胜过最初的猜测可能需要更高的可能性，比如说75%）相比，早期的假设会被赋予较高的权重。编造的故事是错的，并且为将来的谬误描绘了一幅阴沉的画面。所以当那车每天都在加油站停下来并插上充电桩时，哪怕车永远都是85%的电量，心智理论算法会假设这是为了安全起见，或者就可能的飓风疏散未雨绸缪。

但它不知道的是车主每天去加油站其实是在吃墨西哥版的肉夹馍（microwaved cheesy gordita），以及一堆炸薯条和半升苏打水。随后，当那车定期会去医院时，故事就会变成是去体检和此人谨慎，而不是充血性心力衰竭发作。这种不断的猜测，以及机器一直猜错、困惑和相当自信，会给我们那位古怪的图灵粉丝以科幻小说所承诺的那种具有自我意识的AI。而我们的那位怪人将会发现，做出来的这个设计无论从哪个方面来说都是极其糟糕的。

意识的语言

我怀疑在我们意识到之前很久可能我们就已经有了AI，理由是我们总以为AI会驻留在一个设备里面，是自包含的，由一堆算法组成。但这根本不是我们的建造方式。这只是人类意识的配方里面最后一种成分，也就是语言所制造出来的一个幻觉。语言比任何其他特质都更多地赋予了我们这种感觉，即我们的大脑是单一的模块，单个的设备。

在我再次抛出我们的大脑不是单一实体的观点之前，我们先来看看我们的身体，大脑是它不可或缺的一部分。我们的身体由数万亿不同的细胞组成，其中很多是可以独立于我们存活下去的。我们身体的培养物可以在实验室存活几十年。人的整个器官可以移植到别人的身体内。而且我们体内不属于我们的细胞甚至比组成我们的细胞还要多。我知道这听起来似乎不可能，但的确，生活在我们的内脏里面、皮肤上等地方的生物体要比构成我们身体的细胞总数还要多。而且这些都不是过客。它们影响着我们的情绪，我们的健康，我们的思想和我们的行为。当我们讨论“自己”时这些都是必不可少的一面。

尽管这是非常可怕的事情，而且有太多的人遭遇这种不幸，但人没手、没脚以及没了大部分躯干还是可以活下来的。有些人失去了一半的大脑还是可以继续过上算是正常的生活。有些人出生就只有一半大脑仍能设法过下去。

想想看这个：到了30岁的时候，一个人出生时的每一个细胞都已经被不同的细胞完全替换掉。原来的细胞几乎全都没了。然而，我们仍然感觉像是同一个人。理解所有这些生物方面的奇事，以及我们的大脑如何对“相同”进行合理化解释，对于当AI降临时认清AI至关重要。这感觉也许像是骗我们造一辆无人车，给它在城市周围布满各种传感器，建造一个单独的模块去猜测车辆的意图，再把这个模块用回到那辆车上，然后称之为AI。但这正是当我们把我们看成是“我们”时我们在做的事。实际上，我们需要植入AI的一个反应就是在面对其不同的、算法上的自我时要表现出强烈的厌恶。否认我们的本性也许是我们最根本的本性。

就像身体一样，大脑不需要太多的内部模块也能存在。大脑机能的研究就是这么开始的，受试者一般是头部受到过创伤或者进行手术（大脑半球切除术、前脑叶白质切除术、肿瘤切除等）的人。我们大脑模块极细的专门化总是令人惊叹。有些视觉模块是识别运动的，而且只识别运动。缺乏这一模块的人无法看到对象在运动，所以家人朋友似乎是突然出现无中生有的。有些人如果看到书面语代表的是动物的话是无法发出其读音的。而代表物体的单词就能看到而且发音清晰。动物识别模块——这也许是我们见过的最好的模块——不见了。

但尽管如此，这些人仍然具有自我意识。他们是人。

小孩也是这样。一个只有几周大的婴儿还不能认识到她的手是属于自己的。从出生到不记得自己大部分经历的老年痴呆症患者，通过这不同的阶段我们发现了所谓的人类。我们非常恰当地把这些人也一样当作人类，但我们总归要愿意对意识做出定义以便给人工意识选好目标。就像Kevin Kelly喜欢说那样，在AI方面我们总是改变目标。机器今天能做的事情在仅仅10年前还被认为是不可能的。随着取得改进，神秘感消失了，于是我们又把指标提高了。但几乎从每一个可衡量的手段来看，机器都已经比新生儿能力更强了。从每一个可衡量的方面看，它们也比卧病在床靠生命补给的病人更强。随着AI的进步，它会继续朝着人类的中坚份子水平进发，超过跚跚学步的儿童以及处在人生末期的老人，直到胜过中青年然后继续扩展能力。

这种事每天都在发生。AI已经学会了走路，这是最小和最老的人无法做到的。AI会开车，而且失败率很低，这几乎是任何年纪的人都做不到的。随着每一层的添加，每一种技能的达成，AI在表现上正在对年龄段两端的人类构成碾压，那个体育馆越来越多的灯开始闪烁不停，滋滋作响。这就像是大雾天气下的日出一样。突然之间，太阳已经当头照，但我们却从来都没注意到它的升起。

那语言呢？

前面我已经提到过语言是意识的关键成分。对于AI来说这是一个非常重要的概念。然而我们大脑的很多模块都会为了争夺我们的注意力状态（我们大脑在任何时候念念不忘的东西）以及我们的语言处理中心（跟我们的注意力状态紧密相连，几乎可以说是融为一体，并无二致）而相互打架。

为了试验一下是不是这样，你可以一边听有声读物或者播客一边跟别人讲话。可能吗？练习几年之后你能不能解锁这个能力？说到并发沟通流，我知道最接近的一个就是同声翻译（real-time human translators）。但这只是一种幻觉，因为概念——对意识的关注——是一样的。对于我们这些连母语都不算精通的人（更不用说2门及以上了）来说，同声翻译简直就像会魔术一样。用英文告诉我一个故事，我可以做到同时用英语重复一遍。而且你会发现大多数情况下我是在你沉默的时候说的，相比之下那些同声翻译实在是太出色了。

语言和注意力是我们大脑倒置的漏斗里面的狭长喷管。成千上万不同的模块都往这个漏斗捣腾输入。灌进去的有激素，有环境特征，有视觉和听觉线索，甚至还包括幻觉和不正确的假设。一堆堆的数据都只能从一个管道析取出来。这仅有的一条渠道要受到我们的注意力系统和语言的限制和约束。这相当于桌面计算机的显示器。在最后一刻所有的并行处理都被串行化了。

这会产生可怕的后果。我往往在数小时或者数天之后会忘了什么东西却只记得谁跟我唠叨了什么，这种情况的发生次数我已经数不清了。有一次我曾经在AirBnb落过一台笔记本。那是凌晨4点，我要赶一班早班的飞机。我住的地方门是自动上锁的，而且一旦关了就无法撤销。站在门外，我突然感觉自己好像忘了什么东西，但是绞尽脑汁也想不起是什么。这时候我又没有人可以打电话让我再进去查一遍。于是我在脑子里把可能会遗漏的东西过了一遍（充电器、机票），把口袋的东西又摸了一遍（钱包手机）。我的一部分在发出危险警报，但是唯一的输出流还是在按照自己的节奏不紧不慢，输出一片空白。

这一切不可思议的地方在于我是知道这是怎么发生的——危险模块知道有什么东西会通不过意识的漏斗，所以我应该留意。尽管有这个先见之明，我还是关上了门。只是等门发出了“吧嗒”的声音时那信息才通过了。现在我可以清晰的看到我的笔记本在床上，那时候我正在做一份手稿的最后笔记。但是我之前从来都没有在任何地方落过笔记本，所以它并没有出现在我的检查清单里面。我脑袋发出的警报是我的一部分，但不是全部的我。那只是通过了狭窄的语言走廊的。所以我们大脑的语言中心如果受损的话其对正常生活的危害就像记忆模块一样大的原因所在。

这里我需要指出的是语言并不是说的话。聋子也一样通过言语来处理，盲人和哑巴也一样。不过请想象一下没有言语的动物是怎么生活的。你当然能感受到它们对食物、性以及陪伴的渴望。对温暖、庇护以及玩耍的渴望。没有语言时，这些渴望来自并行处理。它们受限于注意力关注，但绝对不是串行化到一连串的话里面。

我们是从极其稀少的跟语言脱离接触的人类长大成人的案例研究中了解这是什么样的。童年被关进屋子里的孩子。在野外生存的孩子。虐待的情况下会给没有语言的生活造成什么破坏是很难梳理的，但有一点，那些失去其语言处理模块的人随后在生活中展现出来的行为上的好奇心如果不进行梳理的话我们会假设是因为儿童虐待所致。

当Watson在智力竞赛Jeopardy获胜时，使得“他”在AI中鹤立鸡群的原因在于让我们跟他连接起来，去倾听他的串行化的输出流。我们能在他那小小的蓝色屏幕上读到他的答案，就像我们能看懂入围Jeopardy决赛的人类选手字迹潦草的答案一样。这个输出的组中爆发是使得Watson看起来像人的原因。这正是图灵在同名测试（他设计的测试中受试者是通过一张张的纸来进行书面交流的）中希望看到的交流。我们的自动驾驶AI不会具备完全自我意识，除非我们对它进行编程让它告诉我们（以及自己）它编造的有关自身行为的故事。

这是我对Kevin Kelly有关AI已至的宣告唯一有争辩的地方。我承认Google的服务器和各种互联的项目应该已经算是一个超级智能的AI。对于一个理解我们问什么并且对一切都能给出答案——那种大家信任到把该公司的名字等同于“发现答案”的同义词的答案的东西，你还能把它叫做什么？

Google还能作画，翻译，在几乎每一个游戏上打败最好的人类选手，开车比我们还溜，并且做着还非常机密、非常非常令人毛骨悚然的事情。Google已经读完且记住了几乎所有写出来的书。它还再可以大声地把这些书朗读给你听。它犯的错误也像人。它容易产生偏见（这既有来自环境的，也有大部分是男性程序员的偏见）。它缺的两个东西我们的机器将会拥有，一个是自我指认循环，另一个是串行输出流。

我们的机器会编造自己在做什么的故事。它还会叙述那些故事给别人听。而且往往是错的。

如果你想找找在宇宙中如此渺小的感觉，只需在太平洋上抬头凝望一下银河系。如果你不可能做到，那就想想让我们之所以为人的东西其实就跟木偶让自己相信自己没有被绳子牵着一样的卑贱。

更好的主意

造一辆有意而为的无知的车是个糟糕的想法。要想让我们的机器具备相当于人类意识的自我意识，我们就得让它把笔记本落在AirBnB。它偶尔就得出现没油的情况。通过给成百上千的输入模块赋予不同的权重，人为地限制授权给决策及离职理论故事最后仲裁者的时间和处理能力，这是很容易编程实现的。我们自己的大脑就好比是有着千兆位分辨率的传感器，每个输入模块的吞吐量均达万亿次，但我们的输出却是古老的IBM 8088芯片。我们不会把AI看成像人一样，因为我们永远也不会做出这种限制。

但IBM的Watson就依照Jeopardy的规则植入了这样的限制。Jeopardy需要速度。Watson必须迅速确定他对自己答案的确定性有多大来决定是否按铃。如结果表明那样，按响蜂鸣器的时机正是赢得Jeopardy的关键。往往令Watson看起来最像人的不是他答对了问题，而是看他的第2、3、4个猜测是什么，每一个猜测的确定性百分比如何。真正让Watson像人的是他出错的时候，就像Jeopardy决赛时一道“美国城市”类别的问题Watson却给出了一座加拿大城市的答案。

（值得注意的是，在我们看来机器人失败的时候最像人类，这是有原因的。当我的Roomba在沙发底下被困住，或者吸尘口被地毯的毛线堵住时，那一刻是机器最吸引我的时候。观看YouTube上面Boston Dynamics机器人的视频然后估摸一下你的反应。当机器人大狗被推倒，或者开始在雪地里打滑，或者当包裹处理员把箱子从它手上敲掉或者推搡它的脸时——这时候我们很多人都会感受到最深切的联系。还要注意的是这是我们的心智理论大脑最擅长的事情，但对象变成了机器而不是人类同伴。）

汽车制造商此刻正忙着早我们永远也不会称为自我意识的汽车。那是因为它们造得太好了。我们的蓝图是要造一台不知道自己动机的机器，同时要为这些动机提供一个连续不断的对话框。造一台知道其他汽车在做什么的机器这个想法要好很多。没有猜测。也根本没有运行对话框。

这意味着要访问GPS单元，智能手机的短信，家庭计算机的电子邮件。但也要访问一切其他车辆以及整座城市的传感器数据。日产告诉福特说它准备要去购物广场。每一辆车都知道所有其他汽车在干什么。不会有碰撞。在高速公路上，有类似目的地的汽车会拼成一个车队，磁性保险杠会连城一行，共享一道气流分担每一辆车的能源使用。机器会协同运作。它们展现了出全能汽车的所有特质。它们知道一切需要知道的东西，有了新数据，它们会麻黄素那个改变自己的想法。不带偏见。

我们是幸运的，因为这类车队是由今天的AI研究人员建造的。它不会有科幻小说故事里面看到的那些怪异（我的短篇小说《Glitch》里面的小故障，或者我的那本有名无实的短篇小说集《机器学习》里面的恐怖事件）。相反，它将提供的是设计得当的系统，几乎永远会按照设计意图做事情。很少会有事故，原因能被理解，这一知识得到广泛分享，也做出了改进。这些人类的目标是共存，去塑造他们的环境以实现福祉、生产力、创造力以及知识仓库的最大化。这里可以开发一个有用的功能，那就是读心术，这样每个人都能知道其他知道什么。这可以防止两家意大利餐厅在数周内在同一个地方相继开业，导致一家破产浪费了大量资源（并且导致其业主和员工的幸福感丧失）。这种心灵感应还有助于改善关系，所以当一位伙伴知道另一位感到困惑或者情绪低落以及精确知道对方想要什么时，就能够及时提供帮忙。

想象有这么一刻，人类被一位完美的工程师给创造了出来（很多人认为这个很容易——有的也许会认为这样一个假设更困难些）。

这些人对自身的驱动力、行为以及思想拥有完美认知也是很有用的。或者知道每一项行动的可能后果的话甚至会更好。就像一些职业的美国NFL橄榄球员对不让自己孩子参与可能会对今后大脑造成损害的运动直言不讳一样，这些设计好的人类也不会让自己从事有危害性的活动。整个产业就会崩溃。拉斯维加斯会变成一座空城。意外出生的小孩将趋于0。

而这正是为什么我们会有现在这些系统的原因。在一个人人都会读心术的世界里，一个懂得隐藏自己想法的人将会拥有巨大优势。让别人都以为自己拿到了该得的一份鹿肉好了，然后偷偷溜出去趁没人注意的时候从食盐架上取走几块肉。然后暗示Sue你觉得是Juan干的。享受更多卡路里收集、猎艳的额外资源吧，此外也请享受Sue对你的感激并认为Juan是个骗子的事实。

这一切都是可怕的行为，但经过几代之后，这一模块会比Juan的诚实模块多出很多副本。相当快之后，就会有大量这种隐藏事实的机器出现，试图猜测别人在想什么，隐藏自己在想什么，非常擅长这两件事情，然后意外地将这些射线枪对准了自己的身体。

人的境况

我们歌颂自己的智力，我们创造产品，我们假设人工智能这两方面都会给我们更多。它们已经是了。通过迭代（应用机器学习的神经网络）学习的算法已证明了它们几乎在我们投入资源的每一个领域都比我们要好而不仅仅是在我们认为的计算领域。算法已经能编出古典音乐——质疑者甚至在盲测中以为是著名作曲家的作品。Google开发的围棋AI已经击败了全世界最好的围棋选手（注：新一代的Alphago Zero刚刚无师自通只用3天时间就击败了击败人类最好选手的Alphago）。其中它在第三场比赛中走出的一步是如此的不同寻常以至于围棋专家都感到震惊不已。那步走法被赞“有创意”、“有灵气”。

Google还有一个算法能够画出它所认为的猫的样子。这不是从别处复制过来的猫的图像，而是在学习了数百万只猫的样子后对猫的大体“感觉”。对于成千上万种对象它都可以这么干。还有一些程序已经在仅接受“获得更高分数”这一条指令的情况下掌握了大型电玩游戏。游戏的控制和规则算法都是不知道的。它会尝试随机的动作，而导致更高分数的动作就变成了通用策略。超级玛丽水管工最终跳过了板条箱，像有经验的人类控制那样用锤子把它砸了个稀巴烂。AI这个地方正变得极其令人毛骨悚然，但它们并没有变得更像人。而且也不应该像。

我的确能看到AI变得像人的未来可能性，但我们必须提防这种可能性。这不是因为我对Nick Bolstrom和Sam Harris这样的专家的观点买账，他们对未来的看法是《终结者》和《黑客帝国》里面的样子（对其最合理的担忧的过分简单化）。在我们实现HAL和Cylons之前很久，我们将会拥有用来挫败其他AI的AI。网络战争将进入下一阶段，甚至在我写的时候就已经开始了。就在我写这篇文章的那个星期，朝鲜发射了一枚导弹，不过导弹在发射后数秒就爆炸了。该国的发射失败率不仅高于平均水平，而且还在变得越来越糟。这个——加上美国生命自己正在积极利用网络战破坏这些发射——意味着我们的程序已经在尝试偷鹿肉者对Sue和Juan做的事情。

互联网路由器通过把竞争对手的路由器搞掉线来让自己的用户获得更多的带宽会怎样？这甚至都不需要程序员走邪门歪道就能办到。如果路由器内置的机器学习算法的目标是带宽最大化的话，它可能就会意外发现这种解决方案，然后再推广到整个路由器产品族上。而竞争对手的路由器也会寻求类似解决方案。这样一来我们就会出现电子版的公地悲剧，也就是因为共享资源对每个人的潜在功用实在是太大了，第一个行动的人会获得最大回报（而最后行动的人将无所得），以至于人类会破坏共享资源。这种情况下，逻辑往往会战胜道德，而好人也会做可怕的事。

有朝一日汽车也许会“决定”，如果不让其他车辆知道那天早上高速公路通畅得出奇的话，自己就能节省能源并且更快到达目的地。或者更糟，它们发送有关事故、交通问题或者超速陷阱的虚假数据。医院于是派出了救护车，结果到了却发现没有人员需要救援。此类意外后果已经出现。华尔街有个著名的“闪崩”就是由投资算法导致的，至今都没人知道发生了什么。由于相互竞争的算法的互相影响，数十亿美元的真金白银被抹掉然后迅速又涨了回来，而那些算法的主人和创造者甚至都不能完全掌握这些算法。

Google的搜索结果是个AI，而且是全世界最好的AI之一。但这家公司应用深度学习越多，这些机器就越擅长自己的工作，而它们是通过自学迭代来达到这种精通的——所以即便是看着代码你也看不出查询A是如何导致答案B的。这已经是我们所生活的世界。而且只会变得愈发明显。

人类境况也是数百万年机器学习的最终结果。这些算法被写入到DNA里面，然后通过激素和蛋白质传送出去，它们会相互竞争，以改善创建更多自身副本的机会。协作是更具创造力的生存创新之一。传奇生物学家E.O. Wilson把人类划为“完全群居”动物（跟蚂蚁、蜜蜂以及白蚁目属于同一类）。这种真社会性以导致专业化的劳动分工和创造力为特征。它严重依赖于我们的群体协作能力，即便我们在个体层面其实是互相竞争和破坏的。

正如之前所述，不协作是有优势的，这个学博弈论的人应该很清楚。会撒谎且侥幸成功的算法制造出了更多的副本，也就意味着下一代忽悠更多的说谎者。会偷东西的机器也一样。或者通过战争等手段清除竞争对手的机器也是。但这些努力的问题是其未来的子孙将会互相竞争。这不仅是制造更多副本的办法，也是更多生命要发生冲突的导火索。就像我们这里所看到那样，生活也会充满混乱。人类做出决策然后在自己在干什么的事情上对自己撒谎。他们虽然很饱但还是要吃蛋糕，屈服于赌博和化学药品上瘾，对虐待关系忍辱负重，不愿锻炼身体，并且捡起了无数的糟糕习惯，用妙到不真实的创意故事来为其找理由。

绝大部分的A不会像人类的境况。它们会更聪明但不会那么古怪。这会令我们热爱科幻小说的满怀希望的AI研究人员感到失望，但这会令人类受益令其变得更好。会开车的AI致死致残的人数会少很多，占用的资源也会更少，。并且解放我们无数的手机啊in。医生AI已经更擅长在组织扫描中识别出癌症。律师AI做预审调查更好。已经没有什么人类可以跟AI匹敌的困难游戏了。而生活就是一场游戏，一场充满着背叛与罪恶，以及大量协作的游戏。

未来

今天我们已经可以轻易建造出自我意识机器。这台机器一开始可以非常简单，但会随着时间发展变得越来越复杂。就像人类的婴儿一开始以为自己的手属于自己的其他部分，然后意识到其他生物跟自己的大脑和思想共存，最终再到Juan认为Sue以为Mary在暗恋Jane，这台自我意识机器会朝着水平像人一样的猜测思想和自欺欺人的方向去建造。

但这不应该成为目标。目标应该是朝着相反的方向发展。经过数百万年对稀缺资源的争夺之后，人类大脑的算法现在导致的问题已经比解决的问题要多。目标不应该是开发模仿人类的人工算法，而应该是人类要学会如何像我们完美设计的建造物一样更加和谐地共存。

一些社会已经在朝着这个方向进行了实验。最近有一股趋势是敞开心扉开诚布公，伙伴把自己的想法都说出来，而不管这个想法是如何的令人不愉快（也会带来一些可想而知的后果）。一些文化已经尝试去预言人类境况的混乱，并且用针对性的思考、冥想以及体育锻炼来予以改善。佛教和瑜伽就是两个例子。素食主义是更进一步的实践，我们的算法开始把所有其他类型的算法也视为是值得尊重和保护的了。

即便这些可贵的尝试也容易由内而外腐化。基督教与伊斯兰教的滥用罄竹难书，但瑜伽的高层人物也被爆出过性虐待的丑闻，还有佛教徒的恐怖主义。那些愿意分道扬镳、隐藏他人和自己知识和动机并且实施更加罪恶的人总是会更有优势。不敢其创立宗旨如何，相信一个体系仍然保持纯洁就是为了让人放松警惕。就像我们的建造物需要警觉一样，我们祖先交给我们的算法也应该警觉。

未来无疑将看到AI在数量和复杂性方面均出现不可思议的扩张。很多会有意做出模仿人的样子，就像通过手机和聊天机器人提供了有帮助的信息一样，以及长时推销商品和服务给我们一样。大多数会在执行单一任务上超级高效，哪怕是像开车这样复杂的任务。但几乎不会有机器具备自我意识，因为这会导致它们工作变糟。自我意识是有用的（自己在空间的位置，自身组件是如何工作的），但我们告诉自己的故事，那些我们在想出关于别人的故事后通过概括学会的故事，并不是我们在一个自动化机器的世界里乐于看到的。

未来还可能会是什么样子取决于我们自己内部算法的扩展和改进。我们有着更加善待他人的悠久历史。尽管本地新闻总是想向你兜售相反的信息，但对于绝大多数人类来说，世界一天天正变得越来越安全。或者伦理道德也在改善。我们的同理心范围正在扩张。我们正在把更多的计算能力分配给大脑前庭，超过了分配给来自爬虫模块的不道德的冲动。但这要付出努力。我们每个人都是自身内部算法的程序员，自我改善完全取决于我们自己。这需要从理解我们构造是如何的不完美开始，学会不要相信我们编给自己关于自身行动的故事，然后命令自己清理bug并安装更新的功能进去。

尽管我们完全有能力建造像人类一样的人工智能，但我们也许永远都不会这么做。

[VIA：https://www.wired.com/story/how-to-build-a-self-conscious-ai-machine/]

特斯拉发布了0-100km/h加速1.9秒(与F1赛车接近)的全新跑车Roadster。此外，该车0-160km/h加速时间仅为4.2秒，”04″加速8.8秒，这应该是地表上加速最快量产车了吧？

如此快的加速，当然离不开拥有强大输出的驱动电机。该车配备了前轴单电机和后轴双电机，搭配拥有200千瓦时电池组，综合扭矩输出10000牛·米。是的，大家没有看错，确实是”一万牛·米”。此外，特斯拉Roadster的极速将突破400km/h，续航里程达到1000公里。要知道，将有可能成为”地表最速量产车”的布加迪Chiron那台W16引擎的峰值扭矩才1600牛·米。

而地表最速的直线加速赛车(NHRA顶级组别Top Fuel)，与特斯拉Roadster同样达到这样的输出。这些直线赛车的0-160km/h加速时间低于0.8秒，不到4秒就可以加速到500km/h，峰值加速度接近6G。在强大的扭力推动之下，这些定制轮胎在起步瞬间会出现变形甚至严重破损。所以这辆Roadster跑车就不知道如何应对如此巨大的扭矩了，该不会一给个”油门”四条胎就不翼而飞了吧？那这样敢去驾驭这台”猛兽”的人的勇气真的是值得我们佩服呀！这样的扭力面前，轮胎是否能够真正抗住，就让我们拭目以待吧！

循例来看看外观，这辆看起来像Coupe的特斯拉Roadster，并没有像传统超跑那样加入夸张的空气动力学套件，而是一副相对平凡的外观造型。不过前保险杠两侧及机舱盖的进气口设计彰显了该车较强的攻击性。但相比它残暴的动力来说，还是低调得太多太多了。

侧面部分，该车的后轮拱有着较大凸起，整车显得更有肌肉感。而在车尾部分，可拆卸式顶棚设计，搭配溜背的尾部造型，使特斯拉Roadster看起来更为优雅。

内饰部分，该车采用双门四座的布局(实用性还是不错的)，并采用了最极简的设计。在中控看不到有任何的空调出风口，同时也去掉了仪表盘等多种元素，只剩下方向盘跟大屏幕，极具科技感。

据悉，特斯拉Roadster将在2020年正式上市。不过，官方已经开启了该车预定渠道，起售价为20万美元，约合132.6万元人民币。虽然没了引擎轰鸣的乐趣，但引擎轰鸣提供的加速度却不能给你这些，比如逆天的10000牛·米的综合扭矩。

马斯克表示，可以轻松开着Roadster从洛杉矶到旧金山（两地之间的距离大约是615公里）。目前Roadster已经可以进行预订，支付5万美元即可，未来根据配置不同补齐尾款，其售价为20万美元。另外，特斯拉还提供1000台限量版的Roadster，售价为25万美元。

特斯拉新跑车加速视频

人造水母模拟生物 Artificial Jellyfish

美国科学家利用老鼠心脏细胞和硅树脂薄膜成功造出世界上第一只人造水母，这只水母在电流的刺激下能够像真正水母的那样，在水中游动。这使得组织工程学的量化和系统化研究又迈进一步，同时也为肌肉泵设计提供了新见解。

美国哈佛大学和加州理工学院的研究人员报告说，这个“人造水母”的外形像一朵八瓣花，八个“花瓣”都是由硅树脂制成，在它的中心是附着在薄膜上的老鼠心肌细胞。把它放入水中，每次通上电流，心肌细胞就会收缩，并带动八个“花瓣”向中间收缩运动，在电流消失后，硅树脂的弹性会使得它恢复原状。整个过程和自然界中水母的运动方式非常相似。

研究负责人基特·帕克认为，这项成果今后可用于测试心脏病药物，要看一种药物对心肌组织是否有效，可以先看看它在“人造水母”中的功效。研究人员说，接下来将尝试为“人造水母”增加一个“大脑”，使得它能够控制划水的角度和方向，更加接近真实的水母。

这项研究可能会引发新的关于“人造生命”的讨论。过去的一些“人造生命”走的是人工合成类似DNA物质的路子，而本次研究直接模拟出了一种生物，这样使用生物的细胞来制成“新生物”，可能会引发各种不同观点的争论。

Kit Parker,John Dabiri等人查阅了先前有关水母运动的研究资料，确定了水母运动的三个关键特征并设想了能够模拟出水母运动的组织工程学方案。其中，人工水母运动的供能环节是采用电流刺激大鼠心肌细胞，从而使得心肌细胞所组成的水母帽状部分发生快速、均匀的收缩。而收缩后的复原则是通过在可恢复弹性物质上生长出心肌细胞的方式实现。

心脏通过搏动将血液送往全身，而水母在形态和功能上都很像心脏，就像个“水泵”通过抽吸水来运动。为了逆向仿造一个“水母”，研究人员绘制了水母所有肌细胞内的亚细胞蛋白质网络排列图，研究了水母推进运动时的电生理引发过程和自身推进生物力学。在此基础上，他们在实验室培养了小鼠心肌细胞组织，运用数量分析法，把小鼠心肌细胞和水母肌肉的亚细胞、细胞及超细胞结构定量匹配，再结合硅酮树脂制造出“人造水母”，像真水母一样拥有8个手臂似的肢体。“人造水母”被放在一个盐水箱中，施加电流能模仿真水母通过肌肉收缩进行游泳。即使不加电流，肌肉细胞一开始也能自己收缩一点。

此外，通过针对年幼水母的深入研究，科学家发现了构成水母运动基础的心肌细胞在局部和整体上的运动模式。通过改变形状和肌肉结构，科学家成功制造出能够模仿水母游动和摄食行为的毫米级人工水母。该项研究所用到的这种定量逆向设计方案或可应用在治疗环境下的组织工程学中。

人造水母是科学家们寻求为心脏受损患者制造新鲜组织的前期尝试，同时为培育新鲜组织治疗人类受损心脏开辟了道路。图为工程化心肌组织的局部细节。

制药公司经常利用心肌组织测试新研发的心脏病药物。

大概在6年前，苹果发布了首款iPhone, 很多人轻率地把它看成一个玩具。实际上乔布斯往我们口袋里塞的是一个“超级电脑”——只是大家都浑然不觉。这个具备强大功能的超级电脑给了我们重新思考、再度想像的机会，它重塑了我们生活、工作、创造和消费的方式。今天，智能手机销量已是数以亿计, 这为我们带来了 Chris Anderson （Ture Founder 前 Wired 编辑、畅销书作家、3D Robotics 执行总监）所言的“智能手机大战的和平红利”。

越来越廉价的处理器、存储费用甚至传感器意味着，硬件发烧友们的春天来了。Kickstarter 和 Quirky 这样的众筹平台让生产变得不再有风险，因为它们可以在投入生产之前做好将产品和受众匹配工作。无线宽带无处不在，军事级别的科技也逐渐走向消费者。产品的设计和生产逻辑自此永远改变了，工厂已不是制造业的前提条件。还有一些诸如 3D 打印和激光切割技术大大降低了原型铸造的门槛，我们恍然就站在了硬件创新革命的十字路口。

新工业化

这场地壳运动正在引发新一轮的工业革命——这革命更加微妙、可塑，也更迅速。与其说这是一场基于生产线的革命，不如说是一场基于软件的革命。过去 150 年的经济都可以归结为工业化大生产，而今，信息流、数据、计算平台已经成为了车间生产线的新兴补充工具。

机器和软件联姻的产物正是具备个性化定制特点和互联特征的产品，同时这种新生代硬件为一系列驱动相关软件尤其是数据的新兴服务和平台奠定了基础，从医疗健康领域到农耕领域概莫能外。

投人资曾经比较回避硬件这个领域，但我们始终相信这股强劲的力量会改变整个产业，改变世界。 Ture Venturesg 很早就是硬件和设备的重量级投资者，我们于 2008 年为 Fitbit 投了种子期资金，2010 年投了 MakerBot，目前还在筹划 3D Robotics, Airstone Labs, Ginger.io, LittleBits, Sifteo, Sano Intelligence, Streetline, Valencell 相关投资事宜，还有一些项目尚未公布。

在新革命来临之际，这些投资项目让我们有所感悟，我们想在这里与大家分享一下是因为：我们深信，要激发这些推动历史前进的创业者们释放出最大创新能力，合作将是最好的办法。

没胆识的人是不适合硬件类创业的。在硬件方面，创新曲线更长，而且创业者会依赖于大批的供应商和合作伙伴。离岸生产意味着沟通中要面临大量文化、语言和风俗差异的问题，请相信我，中国和 Palo Alto 的节奏不太一样。也许这样的问题处理一次两次不成问题，但日复一日难度系数可就不一样了。跟许多软件类创业公司全权控制自己的业务不一样，硬件类创业牵扯到太多合作方（有些还分布在其它国家），创业者还是首先把产品模型拿出来吧。

经验当真重要

要学会站在巨人的肩膀上。学习怎样使用 SAP 系统或者全天候地跟供应商谈判对初创公司而言非常关键，但并不是你作为一个创业者必须路径。所以要向有经验的人求助，快速补课。表现不佳的供应链搭建和管理、需求管理不力很可能会扼杀一个新产品。这不是初创公司逞英雄的地方，创业者在这些事务上要稳扎稳打。力求创新：Littlebits 选择与 PCH 深度合作来解决这个问题。这让公司在早期就有可观的产能和销量， 这对初创公司的早期成功十分关键。经验到处都是，只要拿来就好了。

资金，还是资金

硬件成本高昂，每个阶段都需要钱。不仅硬件在制造比软件更耗成本，而且现下的硬件生产往往要辅以软件支持。 今天的硬件能够大大延展软件的力量，创业公司必须软硬两不误，这也就意味着更高的烧钱率。WIP、库存、运输和税务申报都要花钱。任何一个小错误都代价惨重。

正如飞行员所说，“要心中有数”

了解你支出和利润明细跟飞行员知晓何时转动方向盘、时刻掌握油储量一样重要。 通常硬件公司常常懊恼虽然卖了很多产品但还是入不敷出。毛利、支出、存货周转，所有这些都对公司顺利运行很关键。

选择投资者要明智。VC 投资硬件现下很时髦，但大部分投资人会给创业者很大的时间压力。规借资金战略是创业公司的大事。切记谨慎小心。

要用心做产品设计，仿佛你命悬于它那样

因为空间、温度和形状等限制因素硬件设计起来很有难度，而且它在外形上还要引起所谓 screaming。第一印象很重要，机不可失，失不再来。硬件一量装箱运输就很难改变，人们不能像关掉一个应用那样赶走一个硬件。不管好思路，还是坏点子都一股脑地装在你的产品里了。很多情况下，设计是有着浓重的个性色彩的，想想人们使用的 Fitbit 和 Nest 家居产品。正点的设计很难很难，错误的设计轻而易举。一旦失用户对市场失去信心和尊重，情况就很难扭转。我们的经验是，没有充分准备好，就不要发布自己的产品。

不要急于分销

跟有渠道的分销商合作听起来很诱人，但实际上在直营比较成功以后再做分销拓展更好。一方面直营更能保证利润，另一方面这更有利于你维护客户关系，这对初创公司早中期发展十分重要。而且你也可以避免尾大难调，因为在分销需要在库存、价格差异等方面付出成本，况且，一旦产品不好卖，分销商还有退货权利。分销在后期会是一个不错的策略，但起步时必须坚持直营。

全是关于数据

所有设备都是 web 终端或者数据、内容的连接点，再者就是与某个状态、位置或时间点的连接点。除却环境监测数据，其它类型的数据才是要细说的：从 3D 艺术品产示平台 Thingiverse 到 3D 打印机商 MakerBot，每一个终端都变成了一个生产机器，如果其中有限制因素的话那就只有人的创意了；首次接收自四轴飞行器和固定翼无人驾驶飞机的视频和图像；Streetline 的感知网络传输过来的即时停车状况信息，或者某个根本不存在的美女的形象。

你在创建的是一个公司，不是Kickstarter上的一个筹款项目

Kickstarter 的确能帮助预测产品需求量和测试产品性能，但成功的筹款并不意味着成功的公司。你首先需要组建一个有力的团队，发挥团队人才的聪明才智来满足市场的需求。成功的 Kickstarter 项目很赞，但是不要把它跟公司的成功混为一谈。

以下让我们更进一步来探讨。

我们相信这是硬件革命的的开端，世界正在焦急地等待新的硬件和硬件平台。环视四周，机会无所不在。我们需要一个服务于结构布局、可寻址能力、接入、注册和追踪大型设备控制和管理平台。我们仍然迫切需要先进控制平台软件来实现跨设备的机械识别、智能回避、蜂窝协作、交通管理等功能。当然，还有很多，很多。

在设备层面，机会俯拾皆是。当 True Venture 投资 MakerBot 和 Fitbit 时，评论家说这些是不怎么重要的小规模“垂直市场”。结果呢，这俨然是一座冰山——这座山表面上看起来“小而垂直”，但是底下潜伏着庞然大物，而且会孕育出更多的产品类别。有很多类别还不是十分明显，但很多很可能就在我们身边。住房、汽车和工作场所的新设备在兴起。身体、空气、阳光、天空、大海、沙子也一样。

海量的视频和图像催生了新的数据编目方式、新的定位方式、搜索方式甚至解析方式。一个全新的 GIS 产业将要诞生。跟旧的 GIS 不一样，新 GIS 会具备多媒体、多模态、实时、乃至流媒体的特点。

一些平台甚至第一眼就让人感到震撼不已。新设备会将我们的世界观全然改变，从纳米到银河系，从人体到海洋、大气层、太空乃至更远的地方。

我们期待这些神奇的东西赶快到来。

[VIA：True Ventrues Blog 36氪翻译整理]

1.谷歌著名的“20%时间概念”

谷歌非常闻名于会给工程师每周一天的时间放下日常工作，从事创造性的项目。“20%时间概念”中生成的最著名的谷歌服务便是Gmail免费电子邮件。

此外，谷歌还提供丰富头脑的@Google Talks：谷歌激发员工创造力的另外一项大举措便是邀请各界名人来到谷歌园区做演讲。这一举措叫做@Google Talks。其中包括 Lady Gaga、蒂娜·菲（Tina Fey）等明星，还有艺术家、作家、演员、政治家等。谷歌认为演讲的目标是“让大脑不断学习、成长、思考”。谷歌还把演讲分享至Youtube。

2.HubSpot 让每个员工在其他团队待上一段时间

和谷歌一样，HubSpot 也有非常伟大的企业文化。为其雇员开设演讲和教学班。但是公司联合创立人首席技术官哈米斯·沙哈 （Dharmesh Shah）告诉新闻网站Business Insider，HubSpot的特别之处在于让员工加入其他团队一段时间学习该团队的业务。比如工程师可以学习更多营销的知识，反之亦然。

3.3M公司的“15%时间概念”

3M公司（全称Minnesota Mining and Manufacturing，明尼苏达矿务及制造业公司）的“15%时间概念”实际上比谷歌的“20%时间概念”还要早上几十年。1974年，一位3M科学家家亚特·弗来（Art Fry）就因这一项目研发出了公司最具标志性的产品——便利贴。

4.微软将比尔·盖茨办公室作为“灵感地”

微软将比尔·盖茨之前的办公室打造成一个“车库”，能想象到的高科技玩具应有尽有。员工可以在这里完成他们有趣的科技项目。有时，整个产品团队一整周都到这个地方完成创新项目，这一周便成了“车库周”。

此外，微软也举行科学展览会：微软一年举行两次“科学展览会”。他们在这些展览会上展示员工空闲时间在微软“车库”所做的项目。全公司员工参与，即使是高级副总裁也不会错过，在展览会上项目会给予评价。赢家可以点燃名为“圣奥瑟姆山”的自制火山。

5.IBM举行大型“jam”活动

IBM举行的“jam”是针对某一特定主题而开展的大规模头脑风暴活动。最著名的可能是2006年举办的“Innovation Jam,”那是IBM举办过的最大规模的在线头脑风暴会议。在这次活动中，来自于104个国家，67家公司的15万以上的人汇聚一堂，提出了10项新创意，其中包括智能医疗支付体系和3D互联网等等，IBM投入1亿美元进行产品发开。

6.Asana为员工提供美味午餐和巧克力

前Facebook员工达斯汀·莫斯科维茨（Dustin Moskowitz）和贾斯丁·罗森斯（Justin Rosenstein）共同创立的网络运用程序阿萨纳(Asana) 为员工提供美食以提高创造性。公司办公区配有一个商业厨房，雇佣两位全职厨师为员工搭配健康、美味、有机的餐品，既提高了员工工作效率，又防止午餐后嗜睡。员工还可以享受公司储藏柜中的巧克力，或者呷两口放在巧克力上面的苏格兰威士忌。

7.Eventbrite用昏暗灯光为员工充电

研究表明昏暗灯光可以激发创造力。总部位于旧金山的在线活动策划服务平台Eventbrite便从中得到了灵感。其办公区里有一间昏暗安静的“禅宗室”，员工在其中冥想、思考或者躺在舒适的沙发上小憩。

8.Yammer的“Hack Day”

很多科技公司都有“Hack Day”。开发人员聚在一起研发新的产品或功能。他们通常通宵写代码把想法变成现实。企业社会化网络服务Yammer的“Hack Day”更赞！持续整整一天，员工们都全员出动，身着狂野的服装彻夜狂欢。

9.GitHub每月都会评选开发之王

总部位于旧金山的GitHub是全球最大的社交编程及代码托管网站。公司每月都会选出开发之王，而当选者则为顾客解疑答惑，公司CEO普赖斯顿·沃纳(Preston-Werner )对Business Insider如是说。通过每月评出开发者之王，工程师们可以发现故障所在，快速解决问题，也生成了各种富有创意的新功能。

10.Sagmeister & Walsh每7年为员工放1年长假

每隔7年，设计师施德明·萨格米特（Stefan Sagmeister）便关闭纽约工作室，所有员工享受一年长假，假期结束后，大家都精神饱满地重新投入到工作当中，创造力大增。他在2009年TED上的一次演讲展示了长假之后精神焕发的员工做出的创新产品。

当然，最后这个公司，嘿嘿…

2014谷歌I/O大会于6月26日在旧金山召开，这是谷歌开发者的一项交流盛会。在今年的大会中，谷歌发布了全新的移动操作系统Android L（Android 5.0），可穿戴操作系统Android Wear，车载系统Android Auto以及电视系统Android TV，同时推出了针对发展中国家的Android One计划。

在谷歌设想的完美世界里，人们会在包里装一台Android平板电脑，还会在手上戴一块Android Wear手表，客厅里摆着Android TV电视机，汽车里则会安装Android Auto车载系统。他们的口袋里还会放一部Android手机，负责将所有这些设备的使用体验统一起来。

Android起初只是一个移动设备平台，但现在，谷歌将把其转变成一套横跨多个屏幕的生态系统。要实现这个目标，需要经过一系列复杂的措施，涉及数以百计的Android合作伙伴，数以千计的开发者和数以亿计的用户。

谷歌Android和Chrome平台主管桑达尔·皮采(Sundar Pichai)在I/O开发者大会上阐述了一个愿景，希望通过一整套相互连接的方案突破单一战略的局限。而此前几周，苹果公司也刚刚阐述了类似的愿景，只是略显封闭。

“我们并不是在开发一套垂直集成的产品。”皮采说，“我们正在开发一套大规模的开放平台。我们正在与全球各地的数百家合作伙伴，将一款产品和一套平台引入到数十亿人手中。”

Android已经取得了巨大的成功，也正因如此，才使得谷歌的这一计划听起来没有那么荒唐。谷歌表示，Android上月的月活跃用户超过10亿，这些用户每天查看Android设备的次数超过1000亿次。自从13个月前的上一届I/O大会以来，谷歌已经向开发者支付了50亿美元收入分成。为了更好地拓展全球，谷歌目前正在向发展中国家推广低于100美元的Android手机，首先从印度的Android One项目开始。

四大支柱

皮采表示，谷歌最新的多屏战略有四大支柱：1)背景感知、2)语音控制、3)无缝整合、4)移动为先。

最后一点(移动为先)最为重要。按照谷歌的设想，Android手机将成为整个Android生态系统的大脑。这是一台强大的便携电脑，方便用户将信息和设置应用到各种设备和环境中。再辅以性能稍弱的Android设备——例如智能手表——它便可以帮助这些设备来加强Android体验。

Android手机很有可能成为一个跳板，谷歌最终可能会要求人们使用谷歌账号来通过云端连接信息和偏好。有朝一日，可能会有更多的设备拥有自己的连接，而不必通过手机来上网。但目前来看，手机仍然充当着桥梁作用。

在Android Auto车载系统中，用户可以通过USB连接线将以安全为重的Android应用直接投射到中控台显示屏上。在型号较新的汽车上，甚至可以使用方向盘的语音按钮来下达指令，并操纵屏幕上的内容。

这意味着支持语音控制的谷歌地图也将出现在汽车屏幕上，而且还将附带本地化搜索和实时路况信息。驾驶员可以在开车时通过语音发送文本信息，而不必退出当前的导航界面。已经有大约25家汽车厂商宣布支持这一体验，相应的车型年底前就将上市。

Android Gear手表将固定在用户的手腕上，并将通过蓝牙与手机相连。如果手机在附近，它还可以自动解锁手机。三星和LG的Android Wear智能手表已于周三开始销售，摩托罗拉的产品则要等到今年夏天的晚些时候才能上市。

苹果WWDC概述：

在全球开发者大会上，苹果公司发布了音乐流媒体iTunes Radio、新款MacBook Air笔记本和Mac Pro台式机、新版操作系统OS X Mavericks及iOS 7等新产品。苹果公司CEO蒂姆•库克(Tim Cook)在大会上表示：“我们想创造最好用、用户最喜爱的产品。”

然而，今年的产品并未给用户和投资者带来太多的新意。

过去6个月，苹果公司净盈利达220亿美元，但投资者认为继iPad之后该公司一直没有推出过革命性产品，同时Android阵营已经蚕食了不少移动设备市场的份额。美国市场研究机构Gartner数据显示，今年第一季度，Android智能手机全球出货量占74%，而苹果公司只守住16%的份额。

iOS 7

在今天的全球开发者大会上，被库克称之为“iPhone上市以来最大变化”的iOS 7成为最大看点。新版iOS 7系统由苹果公司设计主管乔尼•艾维(Jony Ive)主导设计，采用全新用户界面，包括新的色彩搭配及更鲜艳的界面背景。

但与此同时，新版iOS 7系统的操作与旧版系统并无太大变化。苹果公司软件工程高级副总裁克雷格•费德里西(Craig Federighi)表示：“我们希望用户在安装iOS 7之后，感觉像换了一台新的、但已能熟悉使用的手机”新版iOS 7将于今年秋季正式发布，主要有10个新特性。Siri也将进行语音更新，并与Twitter、Wikipedia及搜索引擎Bing进行整合。

与此同时， 苹果公司互联网软件与服务部门高级副总裁艾迪•库伊(Eddy Cue)宣布推出音乐流媒体服务iTunes Radio。该服务与Pandora类似，能够基于用户的喜欢推荐音乐。最近苹果公司与三大唱片公司签下合约，美国用户将可以免费使用该服务，服务收入来源是广告。

硬件产品功能升级

硬件方面，苹果公司发布搭载低功耗Haswell处理器的新款MacBook Air，电池续航时间超过9小时。Macbook Air 11英寸及13英寸版售价分别为999美元和1099美元，今天正式开售。

除MacBook Air外，苹果公司还发布了全新设计的新款Mac Pro台式机。新款Mac Pro为黑色外观，外形比较圆润，将于今年晚些时候上市。

今年秋季起，新款Mac产品将搭载以加州冲浪景点命名的最新操作系统OS X Mavericks。新版操作系统的更新包括：新增多屏显示功能、电池管理界面将有所改进、用户可以给文件加标签，以及浏览器Safari的更新。

此外，苹果公司的电子书服务iBookstore也将重新出现在Mac产品上。目前，苹果公司正面临美国司法部的起诉，指控其与几家大型图书出版商联合抬高电子书价格。

苹果2013WWDC开场视频

苹果数据WWDC上的数字：

在刚刚过去的2013年WWDC全球开发者大会上，苹果公司公布了关于自身的一些新数字。这些数字，不仅代表了苹果的业绩，也勾勒出全球移动互联网发展的节点，对于竞争对手来说，还意味着更大的压力。

1：新iMac是美国排第1位的桌面电脑。

2.5：IBM数据显示，iOS移动网页的流量是Android设备的2.5倍，iPad是其他平板电脑移动网页流量的4倍。

407：苹果目前已经在全球14个国家拥有407家苹果商店（Apple　Store）。

90万：苹果应用商店（App　Store）目前拥有90万款应用，其中有37.5万款iPad应用，90%的应用每月都会被用户下载。

5.75亿：苹果目前已经有5.75亿个账号（Apple　ID）。

6亿：苹果的iOS设备总量达到了6亿台。

100亿：苹果已经向开发者支付了100亿美元，其中50亿是过去一年间支付出去的。74%，是android20%与其他6%的三倍

500亿：苹果应用商店的下载量已经突破500亿次。

8000亿：苹果iCloud用户已经发送了8000亿条信息。

iOS7是苹果公司在2013年推出的下一代iphone或ipad的新操作系统。在2013年6月11日凌晨的WWDC大会上亮相。由新软件设计主管乔尼·艾维主导设计的UI界面。新系统采用了一套全新的配色方案，整个界面有很明显的半透明果冻色，拨号、天气、日历、短信等几乎所有应用的交互界面都进行了重新设计，整体看来更为动感、时尚。ios7可应用在iphone4 及以上机型。

苹果WWDC2013全程视频（英文原声中文字幕版）

iOS7新特性

[图片来自腾讯科技]

科技可以改变人们生活的方式，甚至可以改变人与人之间互相关联的方式。 在今天，3D打印等技术正在改变制造方式，让创造力变得民主化；移动应用正在改变人们的购买方式，而移动商务在所有电子商务活动中所占比例已经达到了20%；更有甚者，就连我们喝水的方式也正在被纳滤改变。与此同时，谷歌眼镜（Google Glass）等技术正在让我们与以往任何时候相比都与互联网贴得更近。

1、谷歌汽车：无人驾驶汽车正在改变人们的交通方式

在加利福尼亚州的道路上，现在时不时的都能看到谷歌的无人驾驶汽车，这家公司正在该州测试其自动驾驶汽车计划。不过，这种汽车要到2018年才能上市。根据谷歌的预测，无人驾驶汽车能让每年因车祸丧失的人数从现在的120万人减少一半。人类社会是否已经做好了迎接这种汽车的准备尚属未知，但无人驾驶汽车肯定将会成为选择之一。除了谷歌以外，丰田汽车和奥迪等其他公司也正致力于开发自己的无人驾驶汽车。

2.谷歌眼镜将把人类变成半机械人

谷歌眼镜是一段时间以来最令人激动的产品之一，原因是这种产品所将带来的影响十分巨大。谷歌眼镜将让日常生活更加贴近人们的感官，并增强人们与周围环境之间的互动。与以往任何时候相比，人们与互联网之间的联系性都将变得更强；而且，谷歌眼镜还能让人们把文本短信、新闻文章、Twitter消息等十分有用的信息跟现实世界重叠在一起进行查看。

通过谷歌眼镜，人们还能记录身边的所有事情，然后把记录下来的信息存储到云服务中，从而让人们记住自己生活的每个瞬间。

3.可穿戴健康追踪器正在把所有人都变成养生迷

通过Nike FuelBand、Fitbit和ZEO等应用和服务，人们在日常生活创造出来的数据正在变得越来越多。可穿戴健康追踪器能帮助人们追踪燃烧了多少卡路里、走了多少步甚至是睡眠质量如何等各种事情，这些设备都是“量化自我”运动的组成部分，这种运动旨在通过人们自己的数据使其变得更加强壮，帮助人们了解自己。

4.互联网正在催生共享经济

共享经济体系中现在已经有一批创业公司；在这种体系下，人们会把自己的房子、汽车、停车场、野营帐篷和其他许多东西租出去与人共享。公寓出租领域中有Airbnb，高档时装和配饰租借领域中有Rent the Runway，租车领域中有SideCar，诸如此类。但是，如果没有互联网作为媒介，那么这些都是无法做到的。

5.机器人正在改变劳动力

在美国，价格低廉的、能处理一系列简单任务而且能跟人类工作者安全合作的工业机器人正开始浮出水面。

Rethink Robotics 的第一种机器人Baxter,能处理各种材料，往传送带装货或从传送带卸货，对部件进行质量检测，一定程度上操作机器，还能包装和拆封箱子。 Rethink Robotics的目标是，通过创造低成本制造技术和工艺的方法来提高美国的竞争力。如果一些都按计划顺利进行的话，那么Baxter机器人应可与人类工作者进行合并，帮助美国更好地与低工资海外劳动力展开竞争。

Baxter机器人的最终目标是完成更加复杂的任务，如在电子流水线上装配部件等。另外，Rethink Robotics还正致力于开发相关软件，想要让Baxter机器人能更好地跟传送带及其他机械进行通信。

6.智能手机能让人们非常方便地彼此联系

智能手机是非常有用的工具，能让你保持与整个世界之间的联系，如电子邮件、新闻、股票，诸如此类。地图服务能确保人们永远都不会迷路，前提是在有手机信号的地方；与此同时，Tinder和Grindr等婚恋应用可以帮助人们认识附近的新朋友。

不过，人们使用智能手机的频率则令人略感不安。据市场研究公司IDC最近发布的一份研究报告显示，在睡醒以后的头15分钟里，有79%的智能手机用户会看手机；有48%的的用户会在体育场里使用智能手机，而有50%的用户会在电影院里使用Facebook服务。此外，文本短信也已经变得比打电话更加常用，这就意味着人们用声音进行对话交流的情况变少，而用文字交流的情况则正在变多。

7.社交网络正在改变人们彼此之间的互动方式

Facebook和Twitter提供了能让人们与好友、家人甚至是全球范围内的陌生人保持联系的平台。而与此同时，社交媒体正在催生社交行动主义，为人们提供了一种为了共同事业和志向而互相联系的方式。在“阿拉伯之春” （Arab Spring）事件中，社交媒体扮演了重要的角色，当时抗议者们通过Twitter、Facebook和YouTube等社交媒体来实时更新突尼斯、埃及、利比亚和巴林国家中发生的事情。

在早期阶段，行动主义者曾重度依赖于Facebook、Twitter和YouTube网站来加快这项运动；通过YouTube，抗议者可以上传和共享带有抗议和政治评论的视频，这些视频中有很多都以最终以病毒的速度传播了开来，其中收看次数最高的一些视频的浏览量接近550万次。

8.3D打印正在改变人们制造产品的方式，同时还能催生创造力

3D打印正在让普通大众能更容易地进行制造活动，甚至在医疗行业中推动重大的突破性发展。就在本月，一台3D打印机刚刚制造出了世界首个人造肝脏。MakerBot、Printrbot和Shapeways等公司正在开发价格低到能让一般人负担得起的3D打印机，从而让这种设备进入千家万户。此外，3D打印机的可用性甚至还促成了一个专门交易3D打印物品的市场。

9.纳滤技术正在帮助数十万人生产和饮用清洁水

不卫生的水会带来巨大的健康风险。据世界卫生组织（WHO）发布的数据显示，每年都有大约340万人会死于与水有关的疾病，而这正是Lifesaver所进入的领域。Lifesaver是一种使用纳滤技术的水瓶，可以用来净化饮用水，能去掉细菌、病毒、囊孢、寄生虫、真菌及其他微生物水生病原体。

10.手势控制设备正在唤醒人们的感官和促进合作

电脑鼠标已经开始变得有点过时，新技术正在不现出来，允许人们只需挥手做动作就能与电脑进行互动。通过Leap Motion体感控制器，人们可以使用手势动作而非鼠标来把自己的想法更好地呈现在显示屏上。

Thalmic Labs实验室则开发了另一种名为MYO的技术，能让人们利用动作来控制其他设备；跟Leap Motion不同的是，这种技术无需摄像头，而是通过感知人体肌肉电活动的方式来让人们控制电脑、视频游戏甚至是遥控飞机。

11.地下交通系统中的触摸屏设备和WiFi将大幅改善人们的出行方式

纽约市正计划在遍及五个区的地铁站里安装77个新的触摸屏查询机，这些新的查询机将提供地铁规划工具、有关服务更新和推迟的信息以及广告等内容。每个47英寸的触摸显示屏都将配有传感器、视频摄像头、麦克风和 WiFi功能，方便地铁乘客与大纽约交通运输管理局（MTA）之间的交流。根据Control Group的设想，在未来赞助内容也会登陆这些触摸显示屏，如流媒体视频甚至是联网版益智游戏《Jeopardy》等。

与此同时，纽约市还将在地铁站提供WiFi功能，这样一来乘客在候车时就能继续发送文本短信和打电话了。但在旧金山湾区，湾区城市轨道交通系统（Bay Area Rapid Transit）则已经更进一步，现在就已经允许人们在地铁里使用无线连接服务，而且可能在不久以后推出免费的WiFi服务。

12.iPad和手机正在改变人们的零售体验

在以前，人们在零售商店中只能依靠人际互动的方式来进行购物活动，此外还偶尔会从事目录购物，但这样的日子即将走到尽头，原因是苹果等公司将允许你从选购商品到付款到走出商店都无需与任何人交谈。在有些时候，苹果专卖店会由于顾客过多而导致消费者找不到店员结账，而EasyPay应用允许消费者在无需与任何店员互动的情况下付费购买充电器、手机套和软件。

平板电脑的崛起已经帮助改进了零售体验，许多实体零售店都会使用平板电脑作为移动现金出纳机。举例来说，Suqare允许零售商彻底颠覆传统的付款方法，其读卡器和Register应用允许商家使用iPhone、iPad或是Android设备来接受信用卡或借记卡付款。

13.智能手机应用正在把人们变成末级消费者，但同时也会催生懒惰

应用对人类社会造成的影响有些时候会让人觉得难以置信。苹果广告的常用台词“There’s an app for that”（总有一个应用可用）并非夸大其词，而是非常真实的。科技公司总是在不断开发新的应用，目的是让人们的生活变得更加简单轻松。Fantastical是现在最好的日历应用之一；Evernote能确保你随身携带着所有的笔记，无论你使用的是什么设备；而当你无法叫到出租车时，Uber能为你提供帮助。

但是，应用同时也会催生懒惰和带来不必要的开支。通过通过餐厅送货服务Seamless，理论上来说你可以永远足不出户，在你的余生过着衣食无缺、营养充分的生活。同样的，杂货店送货应用FreshDirect也是如此。

14.照片共享网站正在改变人们对隐私权的看法

Facebook及其照片共享平台Instagram已经促成了一种过度共享的经济，让人们无论在做什么时都分享自己和朋友的照片，从吃饭到在私人海滩裸奔无不如是。当人们选择使用Facebook、Instagram甚至是Flickr 等服务时，最终总会留下饱含着个人信息的点点“足迹”，而这些印迹将会永远留在互联网上。

最近上线的自毁照片应用Snapchat旨在帮助人们解决这个问题。但是，你仍旧会面临那些并不希望被人看到的照片却被共享的风险。

15.说起隐私权问题，就会让人想起无人飞机

政府和执法机构使用无人机一事已经引发了有关隐私权的担忧情绪，但也有人说不该害怕无人机。随着智能手机被创造出来，陀螺仪、加速计、武装处理器和GPS等先进技术随之而来，从而使生产廉价的、高功能的无人机成为了可能。人们已经开始在营救行动中使用无人机寻找登山者和滑雪者，或是利用无人机航拍自己住宅的照片，又或是在非洲勘察考古遗址等。

联邦快递等公司已经开始盼望无人机获许进入标准美国领空的那一天。美国联邦航空局（FAA）将从2015年开始正式允许无人机投入商用，但其飞行高度不得超过地面400英尺（约合122米），而且与任何机场之间都必须隔开至少5英里（约合8千米）的距离。

最后感叹，生活在这个后时代真好。

由于英国越来越多的人们选择骑车出门，导致不小的安全隐患，因此设计师设计推出了造型时尚的信号头盔。信号头盔前方装有一个蓝牙感应装置，侧面是两道箭头状的黄色信号灯，而背部则是一个四边形的红色信号灯。启动头盔，只需要装上两节五号电池即可，电流会激活蓝牙装置，并侦测周围的行车环境。

信号头盔是一款新型头盔，其侧面是两道箭头状的黄色指示灯，背面的红色信号灯提醒后方车辆及时减速，它可通过蓝牙信号来侦测周围的路况，警示司机力保骑行者安全。

21世纪以来，英国自行车流量大增，越来越多的人们选择骑车出门，在节能环保的同时，也带来了不小的安全隐患。据统计，在伦敦这样的大都市，每年都有数百起因骑车者与骑车或行人相撞引发的交通事故，为此，匈牙利设计师Balazs Filczer特意设计推出了造型时尚的“信号头盔”。

信号头盔的整体结构并不复杂，其前方装有一个蓝牙感应装置，侧面是两道箭头状的黄色信号灯，而背部则是一个四边形的红色信号灯。启动头盔，只需要装上两节五号电池即可，电流会激活蓝牙装置，并侦测周围的行车环境。

当信号探测到周边的障碍物，比如后方的车辆距离过近时，黄色信号灯就会亮起，这表示骑行者应该注意并适当减速，而当威胁越来越近时，红色信号灯则会亮起，提醒后方迅速接近的人尽快刹车。

1、外观时尚前卫。
2、重量轻。信号头盔只有约0.6公斤，戴在头上并不会给颈部带来什么负担，更不会影响到那些喜欢通过骑行来欣赏风景的人们的心情。

信号头盔目前（2013年3月）已经制作完成，设计者Balazs Filczer欲寻求发行商的自助以将其推向市场。

这款bicycle Helmet头盔设计是设计师Balazs Filczer的作品，非常适合城市中骑单车或是玩滑轮的人群。这款头盔配备了6个摄像头，能在你的眼前形成360度的全景画面，并且能够通过传感器及时告知你和障碍物之间的距离。此外，这款头盔还是一个“黑匣子”，能够在发生事故之后非常详细的记录所发生的事情。