乌尔里希·艾伯尔是蜚声国际的德国科技记者，也是屡获殊荣杂志《未来景象》的创始人及主编。他拥有慕尼黑工业大学生物物理学博士学位，并曾供职于戴姆勒公司和西门子公司。2011年，他出版了名为《未来 2050》的作品。此外，他还是一名教授和博士生导师，在中国人民大学外国语学院任职，研究领域为德语文学，且拥有北京大学的文学博士学位。作为一位知名的科学家，他曾获德国洪堡学者称号，并被授予德国洪堡基金会“可信赖的科学家”荣誉职位。他还是美国学术期刊《当代文学》国际顾问委员会成员，以及中国外国文学研究会德语文学研究分会理事。他的个人博客为zukunft2050.wordpress.com。

身处AI（人工智能）世界，人类所有生活领域都面临着一场巨大变革。 人工智能的未来发展将走向何处？我们必须对什么情况做好心理准备？什么是与现实无关的、仅仅被渲染突出的幻境？智能机器在多大程度上构成一种威胁？将来我们与智能机器还有什么区别？ 本书的每个章节都以一幕科幻剧作为开场，巧妙地回答了人类对无处不在的AI世界中，有关宇宙、人生及很多问题的追问。与此同时，作者艾伯尔在人工智能的应用领域、社会价值、行为认知以及深度学习等领域进行了更深层面的讨论。书中还向读者介绍了各式各样的机器人，比如烹饪机器人、演奏机器人、情感机器人，甚至用于军事领域的杀人机器人等，令人大开眼界。
 作者：乌尔里希·艾伯尔，德国科技领域最著名的记者之一，《未来景象》（Pictures of the Future，屡次获奖的国际知名杂志）创始人、主编。慕尼黑工业大学生物物理学博士。曾供职于德国戴姆勒公司、西门子公司。2011年，艾伯尔出版了《未来 2050》(Zukunft 2050)。博客：zukunft2050.wordpress.com. 译者：赵蕾莲，中国人民大学外国语学院教授，博士生导师，获得北京大学文学博士学位。德国洪堡学者；获德国洪堡基金会"可信赖的科学家"荣誉职位；兼任美国学术刊物《当代文学》(Gegenwartsliteratur)国际顾问委员会成员、中国外国文学研究会德语文学研究分会理事。

这是一首诗的题记，引用了歌德《普罗米修斯》中的句子，表达了创造者塑造生命的形象。并提到作者将这首诗献给他的妻子安吉丽卡，她擅长赋予自己手工制作的娃娃和玩偶独特的个性，这是对她创作才能的赞美。



题记

机器人技术的突飞猛进及其对人类社会的深远影响不容忽视。在运动和娱乐领域，我们已经见证了机器人的精彩表演，它们与政治人物互动，参与足球比赛和棋类对决，展现出计算机运算能力和软件开发的巨大进步。然而，这些显著成就的背后，也引发了对未来就业市场的忧虑。有研究预测，随着自动化技术的发展，许多现有工作可能被取代，这将带来深刻的社会经济变革。

尽管人工智能的潜力巨大，它在诸多领域都展现出强大的应用价值。在能源技术方面，AI能够优化能源生产和分配，提高效率和可持续性；在城市管理和健康体系中，智能系统能提升服务质量和资源利用，改善居民生活。此外，机器人辅助生活将为老年人口提供更好的照护，增强工业竞争力。

然而，人工智能的发展并非一帆风顺，它也带来了诸多挑战和未知的变革。如何确保技术进步的同时保障就业稳定，避免社会不平等加剧？如何在享受AI带来的便利时，保护个人隐私和数据安全？如何在推进科技进步的同时，兼顾环境和社会的可持续发展？

总之，我们必须审慎对待人工智能的发展，既要充分利用其带来的机遇，又要妥善应对随之而来的挑战。通过全球合作、政策引导和技术革新，我们有望实现科技与社会的和谐共生，让AI真正造福全人类。

导言 在开端：我们的对手还是新的伙伴？

在一个全白的环境中醒来后，主人公对周围环境的观察和困惑。他注意到一个类似人的机器人萨曼塔·杨在照顾他，并通过全息投影展示他的健康状况。主人公惊讶地发现自己的所在地是绿色峡谷康复中心，而照顾他的萨曼塔是个高级机器人。章节中还提到了科研领域对于未来机器人的发展趋势的看法，以及人类与机器人合作的现状，如日本光荣株式会社的人工智能机器人在工厂中的应用。同时，专家们一致认为我们正面临一个机器人无处不在的时代，智能系统和机器人正在越来越多地融入日常生活。尽管计算机和机器人已有很长历史，但现在的技术飞跃主要归功于机器学习和自主认知能力的提升。



第一章 智能机器：它们会变得完全无所不在

人工智能领域经历了从初期的高期望到低谷，再到神经网络崛起和商业应用增多的历程。神经网络在图像识别上表现出色，但在理解图形意义和执行简单任务方面仍有局限。相反，工业机器人在如装配线等重复工作中展现出高效，且无需休息。里程碑式的机器人如“莎基”、“帕克波特”、“阿西莫”和“猎豹”，展现了技术的进步。

未来科技发展将对机器人和人工智能产生深远影响。微型芯片运算能力的提升、软件优化、通信技术增强以及传感器小型化，将使设备处理能力更强，更易连接互联网，利用云技术获取和分享数据。海量互联网数据为机器学习提供丰富资源，促进人工智能在识别、语言理解和知识关联上的进步。

科技发展推动医疗成像和大数据增长，预计“数据驱动”的世界中，人工智能和机器人将发挥核心作用，其效率与智能水平将决定新技术带来的利弊。然而，“智能”的定义尚未统一。

第二章 关于昨天和未来：我们为什么偏偏现在站在时代的转折点上

机器人技术正面临多重挑战并取得进展。完成如取饮料的简单任务需要解决多层复杂性，包括物体辨认、抓握与重量感知。科学家借助计算机算法，如快速探测任意树算法，帮助机器人在实际环境中找到避开障碍的最佳路径。然而，尽管实验室中的机器人，如“阿西莫”，展现出一定能力，但与人类相比，在处理复杂环境和任务时仍有明显不足。多足机器人，如六腿的“劳龙”，因其对不规则地形的适应性和平衡保持能力，特别适合探索未知区域或灾害现场，这符合军方减轻士兵负重的需求。

柔软机器人技术也有所发展，如硅酮手指和模仿鱼翅效应的抓手，这些机器人手成本低廉且易于生产，但操控精度可能不如传统设计。它们强调环境感知的重要性，通过丰富的传感器来理解周围世界，并通过与真实世界的互动持续学习和适应，实现智能提升。这种实时模型构建和问题解决的能力远比单纯提高运算速度更为关键。

总结来说，机器人技术的关键在于环境感知、互动学习以及持续的自我改进。这将推动机器人从简单的任务执行者转变为能够理解和适应复杂世界的智能伙伴。

第三章 身体和运动：当机器人研究世界时

在一个康复中心中，主人公与类似人机器人萨曼塔的对话。萨曼塔解释了她如何通过医疗范围软件、云存储和互联网学习各种技能和知识，包括人类行为和语言。尽管她的表现让人感觉像有多年经验，但实际上她只有三个月“历史”。主人公对萨曼塔的能力感到惊讶，并意识到与真正的人交流是他此刻最渴望的。



在三个月内学习生活

在意大利热那亚附近的山区，有一座研究未来科技的"意大利技术研究所"，这里聚集了来自世界各地的科研人员。他们研究的机器人技术非常著名，从历史样品到最新实验，各种类型的机器人都可以在研究所内看到。其中，有大型的行走机器人参加过国际比赛，还有精细的手部机器人在学习抓取物品。同时，走廊中还有一些开放式的机器人展示其内部结构，让参观者能近距离观察其电子元件和机械构造。尽管这些场景可能会让人感到不安，但它们正是科学家们探索人工智能和机器认知的窗口。



看、听和识别图形

机器人"艾库伯"，一个身高约1米、类似三岁至四岁孩童的机器人，它是认知机器人教授乔奥尔乔·梅塔的研究成果。"艾库伯"在类似于幼儿园的环境中学习，旨在模仿人类的学习过程。这个项目由欧盟资助，并且软件部分作为开放资源供全球科研人员使用。机器人的设计包括精细的手指、独立转动的眼睛和头、语言理解和情感表达能力。它在一个给予个体化关注的环境中学习，研究人员密切关注它的进展。



一个机器人去上学

研究人员通过观察机器人艾库伯在识别物体和学习新事物方面的表现，发现它能较好地识别20种物体，并能在大多数情况下找到被移动的章鱼。虽然它的能力还远不及人类的学习速度和抽象思维，但已经取得了一定的进步。机器人能对环境变化敏感反应，这有助于节省资源并提高效率。通过与科学家的合作，艾库伯学会了各种技能，如单腿站立、弹钢琴和创作音乐，展现了其在不同领域的学习能力。



章鱼在哪里？

机器人"艾库伯"在乒乓球比赛中展现出的情绪反应，如赢球时的得意、输球时的咒骂，以及与人互动的方式，如对触碰的敏感和寻求帮助的语言表达。这展示了机器人在人工智能领域的进步，能够模拟人类情绪并进行复杂任务，如收拾整理桌子，涉及物体识别、抓取、工具使用和人际交流等多个环节。



当机器人“艾库伯”输球时，它会咒骂

深度学习作为机器人艾库伯的重要学习模块，基于神经网络发展而来，由多伦多大学的吉奥夫雷·E.辛顿等人在2006年创立。这种技术通过模拟人脑神经细胞的工作方式，使机器能识别物体和图形并进行分类。人类大脑拥有约860亿个神经细胞，它们之间有100万亿到1000兆个接触点，信息处理基于电子模拟，神经纤维的末端释放化学物质传递信号。大脑在人25岁前会不断产生新的神经纤维，个体的经历塑造了大脑的独特结构。



深度学习——识别图形的方法

学习的过程可以类比为行驶入道路，通过反复学习强化神经联络。人有长时记忆和短时记忆，后者约能储存20秒内的信息，如七个单词、数字或图片。工作记忆在20秒内帮助我们校准新信息并作出行动决策。例如，想起朋友的生日并记起他们的电话号码。



学习就像行驶进入道路一样

大脑中存在超短时记忆机制的必要性，因为人们不断接收到大量感觉器官输入的数据，需要快速处理并决定存储哪些信息。这种存储可能是通过神经元的电子脉冲和发热活动实现的，而非化学过程。同时，神经胶质细胞虽然比神经元小，但它们对保护和促进神经纤维中电子信号的传递至关重要，为大脑功能提供了支持。



神经元的电闪雷鸣的暴风雨

大脑的结构和功能，特别强调了大脑皮层在思维和意识形成中的重要作用。大脑皮层通过神经元间的连接处理感知信息，并在联想区域进行记忆、思考和决策。反复思考的新思想能强化神经轨道，影响大脑的结构。文中还提到了未来学家瑞·库尔茨维尔关于大脑潜力的观点，认为人类可能只能在一个领域成为顶尖，因为大脑皮层有限，需要集中注意力并勇于创新。



一切还远远没有进入意识中

大脑的存储潜力和信息处理方式对个人能力的影响。虽然每个人的脑容量巨大，但关键在于信息的组织和结构化。阿尔伯特·爱因斯坦在物理学领域的杰出表现体现了这一点。研究发现大脑具有惊人的可塑性，不同区域可以互相适应并处理其他感官的信息。例如，科学家通过实验观察到小白鼬和仓鼠的大脑在重新连接后能处理原本不属于它们的功能。人类大脑的可塑性在儿童时期尤为明显，即使缺少部分大脑组织，也能由另一侧的脑区接手功能。这些发现挑战了传统认知，揭示了大脑运作的复杂性和适应性。



总是按照同样的程序

人工神经网络的发展和深度学习系统的构成。这些系统模仿人脑，由大量模拟神经元（节点）组成，分层排列，每层的节点与下一层的所有节点相连。早期的神经网络相比现在的深度学习系统规模较小，而现在由于计算机运算能力和存储能力的提升，现代系统拥有数百万甚至数十亿个神经元，层次多达30层。通过反馈学习，神经元联系的权重不断调整以提高识别准确性。不同层次的神经元负责识别不同的结构和图形，越高层则识别的内容越专门化。这样的网络能处理图像识别等任务，通过多级分析将像素转化为复杂的物体理解。



几十亿人工的神经元在达到30个的层次中

深度学习方法在图形识别上的应用，如机器人能通过学习识别咖啡杯并成功找到实验室中的所有杯子。这些系统还能应用于听觉、嗅觉和触觉等领域。然而，它们的学习过程需要大量预先训练，并且在受监督学习中需要人的指导。通过互联网上的图片，深度学习运算可以自动分类和识别相似的图形。



视觉、听觉、嗅觉、触觉——网络什么都会

计算机和人类合作快速分类图片的技术，如在15分钟内准确分类150万张图片，准确率高达97%。这种技术在医疗领域有广泛应用，能帮助医生识别病症，尤其对资源有限的发展中国家意义重大。此外，谷歌和百度等公司也利用深度学习进行门牌号识别、图像搜索等，效率极高，远超传统人工方法。随着互联网数据的快速增长，深度学习方法将越来越强大。



15分钟内150万张图片

谷歌大脑项目中，科学家们展示了通过深度学习技术，计算机可以从大量视频图片中独立识别出人脸和小猫等图像，即使计算机并不了解这些概念。这种技术在药物研发等领域展现出高效的应用，如多伦多大学的团队使用深度学习方法快速找到可能的新药分子。此外，欧洲的研究人员也在探索神经网络在艺术、音乐和其他领域的应用。尽管取得了显著成果，但科学家们仍对完全模拟人类大脑识别算法的能力持谨慎态度。



当计算机自动找到小猫的时候

计算机在识别交通标志方面的能力超越了人类。施米特胡伯教授的实验室研发的人工神经网络在交通标志识别大赛中表现出色，准确率高达99.46%，远超由32人组成的小组。这种深度学习技术已应用于苹果的Siri、谷歌搜索引擎和百度等公司的产品中，未来将在自动驾驶汽车、图片搜索等领域发挥重要作用。此外，它还被用于市场营销、药品研发、人脸识别等方面，对各行各业产生深远影响。



计算机比人类能更好地识别交通标志

谷歌公司及其母公司Alphabet在人工智能领域的积极布局。谷歌不仅收购了多家机器人公司，还吸引了包括DeepMind Technologies在内的自动学习软件专家。DeepMind开发的AlphaGo软件在2016年击败世界围棋冠军李世石，展示了其强大的学习和直觉能力。这一成就引发了广泛关注，并推动了人工智能技术的进步。此外，谷歌还投资于德国的人工智能研究中心DFKI，并公开了其TensorFlow软件包，以促进全球科研人员的合作与创新。这些举措不仅加速了人工智能的发展，也巩固了谷歌在该领域的领先地位。同时，通过每天处理大量搜索请求，谷歌的人工智能系统不断学习和进化，减少了对人工标注数据的依赖。



谷歌将一切吸引到自己身边：机器人公司和顶级专家

谷歌的深度学习计算机算法能识别图片中的目标并描述，即使未见过的情境也能正确识别对象和联系。软件能将不同图片内容准确命名，并识别包含文本的像素，对搜索引擎和盲人用户有很大帮助。然而，这些系统也会出错，如混淆某些相似物体，但它们在识别概念关系上表现出智能。深度学习方法通过大量数据自动提取信息，类似人类小孩通过例子、尝试和反馈学习语言。



人工的系统学习描述图片

深度学习技术在计算机领域的应用，如语言翻译、预测功能和医疗诊断等方面，展示了其强大的潜力和对人类的辅助作用，甚至能发现医学中未知的知识。



如果计算机事先知道，人们想说什么

在《银河系搭车客指南》中提到的巴别塔鱼克服语言障碍的情节后，讲述了微软应用和服务部门的技术总监瑞克·拉施德在2012年大会上展示的实时语言翻译技术。这种技术利用深度学习将演讲者的英文即时转化为文字、中文翻译和有声语言，尽管尚未完美，但已达到很高的准确率。然而，维也纳医科大学人工智能部门的哈拉德·特洛斯特对此持谨慎态度，他认为机器翻译在日常口语中的应用还存在困难，因为日常用语缺乏结构性和规范性，且训练数据主要基于书面文本，而不适用于不规范的口头表达。虽然大数据对提高翻译质量有帮助，但如果没有足够的补充信息，进步可能不会显著。特洛斯特强调学习语言需要结合书面翻译，而现有的数字学习系统在处理非正式口语方面还存在不足。



同声传译成中文

研究人员发现深度学习网络容易被误导的情况。比如，经过ImageNet软件图片训练的网络会在流水照片中识别出不存在的动物，在抽象图形中识别出海豚。谷歌公司的“深度梦幻”软件在展示云彩照片时，也会“看到”鱼、狗或鸟等图案。这种现象类似人类的幻觉，是大脑对信号过度解读的结果。这些实验显示了当前人工智能理解能力和判断力的局限性。



流水潺潺中的孔雀——有幻觉的计算机

第四章 跟人和机器学习：使感官更加敏锐

谷歌和IBM在人工智能领域取得了显著的突破。谷歌的知识图表能够提供详细信息，包括人物、电影等实体之间的关联数据，并能理解语义上的细微差别。相比之下，IBM的人工智能系统沃森在电视智力竞赛中战胜人类冠军，展现了其处理复杂问题并迅速给出准确答案的能力，凸显了人工智能在知识理解和语言处理方面的巨大进步。

沃森的应用潜力广泛且深远。它不仅能够处理海量数据，为专业领域如医疗诊断和金融咨询提供解决方案，还能分析情绪、识别个性特征，进而影响投资决策和人际交流。然而，尽管计算机在结构化信息处理和基础算术运算方面表现出色，但在理解复杂情境和抽象概念上仍有待提升。

艾奇奥尼对于人类大脑的高效运作表示赞叹，并对超越人脑的信息处理能力持谨慎态度。他致力于研究如何让计算机理解并解答从初中到高中的各类试题，尽管在象征性表达和理解复杂场景方面，计算机的能力仍有限。这项工作旨在缩小人工智能与人类智能之间的差距，推动人工智能技术向前发展。

总的来说，谷歌和IBM的人工智能项目代表了科技进步的前沿，它们在信息检索、问题解决和情绪分析等方面展现出强大能力。然而，要实现真正意义上的人工通用智能，还需克服理解复杂情境和抽象概念等挑战。艾奇奥尼的研究则聚焦于提升计算机在这方面的性能，期望通过不断努力，让人工智能更加接近人类智慧的水平。

第五章 语义学意义上的追求：理解含义并获取知识

神经型芯片是一种模仿大脑运作方式的设备，由迈耶尔教授研发。这种芯片能实现比生物系统和传统计算机更快的数据处理速度，学习过程可加速，甚至达到人类大脑的10000倍效率。它们通过模拟神经元之间的联系和点对点电子连接，类似于仓鸮定位系统的操作，进行信息处理。未来，神经型芯片有望应用于深度学习和能源优化，也可能补充超级计算机等技术，提升计算性能。

尽管迈耶尔教授认为有些大脑现象难以完全模拟，但他与其他研究团队合作，期待能取得重大突破。这些技术有潜力应用在认知计算机、机器人，甚至情感和社会智能的机器人领域。通过重新组织语言并限制字数，我们得到如下内容：

神经型芯片是迈耶尔教授研发的大脑仿生设备，具备超越传统计算方式的速度和学习效率。它模拟神经元网络，如仓鸮定位系统般处理信息，有望推动深度学习和能源利用的进步。尽管存在挑战，但通过团队合作，他们寻求突破并探索在认知计算机、机器人及情感智能领域的应用。

第六章 神经芯片和人类大脑项目：仿造大脑

一个未来世界的场景，主人公在机器人的陪伴下离开康复中心看望家人。他们通过一辆高科技轮椅和无人驾驶的出租车出行，途中观察到世界的变化，如自动驾驶汽车、环保能源装置和家政服务机器人等。这个世界与过去相比更和谐，但主人公对过去的记忆仍让他感到情感上的冲击。



在回家的路上——落后30年

贝尔塔·奔驰和她的儿子们秘密驾驶卡尔·奔驰发明的汽车，从家出发前往普福尔茨海姆看望她母亲的故事。这次旅行是在没有告知卡尔且未获官方许可的情况下进行的，因为当时人们对这种新型汽车感到恐惧。他们在路上遇到了许多困难，如燃料不足、发动机过热和机械故障，但贝尔塔凭借她的机智和动手能力解决了问题。最终，他们成功完成了106千米的旅程，并给卡尔发电报报告了这一壮举。



道路上和住宅里的机器人

奔驰汽车的发展历史，从最初的无马匹牵引车到现代的自动驾驶技术。19世纪末，卡尔·奔驰的发明改变了交通方式，而2013年，戴姆勒公司展示了全球首款在复杂城市道路中自动驾驶的梅赛德斯S500，这辆名为“贝尔塔”的汽车使用了类似于普通车辆中的照相机和雷达传感器，而非昂贵的激光扫描仪。这次创纪录的行驶证明了自动驾驶技术在实际交通环境中的可行性。



从没有马匹牵拉的马车到没有马车夫的马车

自动驾驶汽车面临的挑战，包括区分红绿灯和尾灯、理解交通信号的含义、判断其他车辆的意图以及与行人沟通。研发人员通过绘制精确的3D地图和开发能进行通信的汽车来应对这些难题，但人机交互仍然是未来需要克服的困难。



是一个红灯还仅仅是一个尾灯？

自动驾驶技术的发展趋势和原因，虽然目前还存在一些疑虑，但许多汽车企业坚信自动驾驶是未来方向。原因之一是解决城市交通拥堵问题，让人们在出行时能进行其他活动；另一个原因是社会对汽车的态度转变，不再单纯追求拥有私人汽车，而是更注重按需使用移动服务。未来的共享汽车可能会更加智能和便捷，满足不同人群的需求，甚至实现完全自动化驾驶，但如何让人信任机器的驾驶能力仍是需要解决的问题。



2020年在高速公路上无人驾驶，2030年在城市里无人驾驶

自动驾驶技术的发展和潜力。早期的自动化驾驶尝试如欧洲的“普罗米修斯”项目因体积大、成本高而不切实际，但随着微型芯片计算和通信能力的提升，以及传感器的小型化和降低成本，自动驾驶已成为可能。电子移动性推动了车辆设计的革新，未来的汽车可能会取消方向盘，内部空间更加灵活舒适。联网技术使得汽车能与其他车辆和基础设施互动，优化能源使用、减少交通拥堵，并通过软件更新和实时信息提供更高效安全的驾驶体验。然而，尽管自动化驾驶有望大幅降低交通事故，但仍存在局限性，如无法应对突发意外情况。专家警告不能过分依赖这项技术，自动驾驶车辆需要达到甚至超越人类驾驶员的水平，以确保安全。未来，伦理问题也将是自动驾驶汽车发展的重要议题。



自动的、联网的，而且是电子的

自动驾驶汽车的研发进展和应用场景。科研人员正在研发两种类型的自动驾驶车辆，一种适用于低速和简单交通情况，如跟随前车行驶的自动停走驾驶。另一种是载重汽车的自动列队开车，即排布开车方式。预计到2020年，高速公路和秩序良好的道路上将主要由自动驾驶车辆行驶。然而，技术挑战依然存在，如避障、传感器性能和安全框架等。一些企业如沃尔沃已经开始测试自动驾驶车辆，并计划在特定区域投入实际使用。法律问题也正在讨论中，例如责任归属问题。随着技术的发展，自动驾驶汽车的广泛应用指日可待。



跟随前面行驶的车辆

戴姆勒公司研发的自动驾驶汽车功能，包括自动停车和远程操控。司机可以下车，在智能手机上操作让汽车自动入库或寻找停车位。然而，全自动驾驶在复杂路况如城市交通中还需进一步发展，科研人员正通过深度学习让车辆更好地识别和预测道路情况。



司机下车，汽车装货

自动驾驶汽车的集体学习概念，一辆汽车学到的知识可以通过云服务器立即传递给所有其他车辆，实现集体智慧。这种系统解决了个体学习差异的问题，让所有汽车拥有同样的知识和能力。然而，自动驾驶技术在实际应用中还面临挑战，如铁路运营中的混合交通问题。



集体学习——所有汽车共同学习

农田上无人驾驶的机器人在农业领域的应用，如自动化的种植、施肥、收割和病虫害检测，旨在提高效率并减少对环境的影响。这些机器人通过电子图、卫星数据和传感器进行精准操作，而人类则负责监控和必要时的干预。同时，文中还提到了阿提·海因拉创建的“星船技术”公司，致力于使用小型自动机器人在城市中进行商品配送服务。



农田上自动驾驶的无人机、购物车和拖拉机

自动机器人在不寻常领域的应用，如英国老房子里的地板下进行3D测绘和保温工作，旨在解决能源成本高和居民取暖困难的问题。这种机器人能在短时间内完成任务并降低成本，有助于改善贫困家庭的生活条件，并因此获得了国际奖项的认可。随着自动化技术的发展，人们正逐渐习惯于各种自动设备，包括自动驾驶、清洁机器人等，未来可能还会出现更多拥有手臂的机器人。



机器人作为鼹鼠

在养老院中使用的服务型机器人，如加拿大的基诺瓦公司生产的电子手臂雅考，以及德国弗劳恩霍夫研究所研发的3型护理机器人。这些机器人能帮助老年人进行日常生活活动，如拿取物品、送饮料等，并通过面部识别系统和触摸屏与老人互动，受到老人们的喜爱。虽然机器人在一定程度上减轻了工作人员的负担，但养老院负责人仍坚持人情关怀的重要性，不希望完全依赖机器人为居民提供护理服务。



在养老院的电子帮手

护理机器人的发展，从不完全像人到更偏向于圣像式设计，注重功能展示而非外表模仿。新一代机器人Care-O-bot 4具有吸引人的外观，能识别人和手势，通过动作和灯光进行沟通。它有两条敏感的胳膊，能识别和抓取物品，并且设计模块化以降低成本。科研人员希望通过这种方式让服务型机器人更易生产和普及，应用领域广泛，如信息亭、物流等，旨在提高效率并为用户带来便利。



像人，但又不完全像

随着老龄化问题的加剧，日本和德国等国家开始研发用于家政和老年护理的机器人。这些机器人旨在提供日常生活帮助，如清洁、照顾老人、提醒服药等。然而，制造全能型私人家庭机器人面临巨大挑战，包括适应复杂多变的家庭环境、理解人类行为和表情以及确保安全无事故。目前，这类机器人的价格高昂，预计未来可能与汽车价格相当。尽管如此，专家预测随着技术发展，家政机器人将逐渐进入寻常百姓家。



一个打杂的机器人吗？

科研人员们对于未来家庭机器人发展的预测和展望，他们相信未来的机器人会像今天的智能手机一样普遍且被信赖，能够承担起如烹饪、清洁等家务任务。例如，有公司计划制造能烹调的机器人厨房，而麻省理工学院展示了一款可以烘焙饼干的机器人，它能从互联网获取食谱并执行制作过程。这些技术的发展将使家庭生活更加自动化。



用于烹饪意大利空心粉和熨烫衣服的手机应用软件

机器人“佩普尔”的功能和应用，它能分析人的情绪并作出反应，如在人难过时尝试通过舞蹈、笑话和灯光让对方开心。这款机器人已在软银集团营业厅工作，并计划用于学校辅导和服装店提供个性化建议。此外，还有更小的伙伴机器人“瑙”，被广泛应用于教育领域，帮助教授编程和各种课程。



当人们难过的时候，机器人“佩普尔”（Pepper）会察觉

几种具有人形特点的机器人，如吉波、哈格维和帕罗。吉波是一个球形脑袋的机器人，能说话、大笑、识别面孔并执行多种任务；哈格维是抚慰用的枕头，根据声音变化模拟心率颤动，未来版本还能远程传递拥抱；帕罗则是一只白色的毛茸茸海狗，对触摸和声音有反应，被用于护理机构作为治疗工具，尤其适合安慰痴呆症患者。这些机器人在不同领域展现出辅助人类、提供情感支持的潜力。



球形脑袋和抚摸用的毛绒枕头

通过赋予机器人类人情感的方式来引发人们对机器的积极情感的研究。例如，早期的海德尔-西莫尔实验使用简单的三角形和圆形动画引发了观众的情感共鸣。现代的机器人技术，如洛尔夫·普菲弗尔的“机器人男孩儿”和未来的“机器人休息厅”，进一步探索了模拟人类情绪的机器人在各种场景中的应用，如博览会、宾馆服务等。此外，达妮拉·鲁斯设想了一种个性化机器人制作程序，用户可以定制自己喜欢的机器人形状和功能。这些技术展示了未来生活中从桌面机器人到类人酒吧招待的广泛自动化趋势。



三角形爱上圆形了吗？

达妮拉·鲁斯的“机器人-折纸”技术，通过激光剪切或3D打印制作高度自动化的机器人，甚至能实现二维到三维形态的自动生成。她的学生在实验室中构建了一个充满各种机器人的花园，如机器人花朵、昆虫、羊和鸭子，展示了未来可能的机器人世界。



“机器人-折纸”（Roboter-Origami）和带机器人花朵的花园

第七章 使用机器人的领域：住与行

随着科技的不断进步，工业生产正经历着深刻的变革。协作机器人如库卡的LBR iiwa和艾波比集团的YuMi在工厂中大显身手，它们具备高度灵活性与安全性，能与人类并肩工作，执行诸如拧螺丝、插插头或组装零件等精细任务。这些机器人内置传感器，一旦检测到碰撞会立即停止，避免伤害发生，从而降低了对传统安全措施的需求，同时提升了生产效率。通过快速编程，它们还能轻松适应不同任务，展现出极高的适应性。

自动化是工业生产质量提升和成本降低的关键驱动力。西门子的阿姆贝格电子工厂就是一个很好的例证，高度自动化的生产线大幅减少了产品错误率。3D打印技术也正在革新制造过程，它能根据计算机数据直接创建复杂形状零件，特别适合小批量或定制化生产。未来的工厂将利用数字双胞胎进行产品设计和模拟，加速研发与上市速度。同时，互联网已深入供应链各个环节，使得生产和客户满意度得到优化。

尽管自动化程度不断提高，人类的经验在创新和改进中依然至关重要。智能数据的应用正在改变我们的生活，如通过风力发电机的实时监控和预测维护，提高设备效率和可靠性。此外，智能电表与软件代理将助力能源体系的平衡，确保安全、清洁的能源供应，并优化智能家居的能源使用。

维也纳的阿斯佩恩是奥地利建设的一个智能城市示范项目，展示了未来城市的可能面貌：互联网服务提供功能和使用说明，数据在设备或系统中保存，关键信息通过加密保护。随着自动化与数据分析的进步，人们开始关注人类在未来社会中的角色以及哪些工作仍需人工完成。

科技的飞速发展正在重塑工业生产、城市管理乃至整个社会的运作方式。协作机器人、自动化生产线、3D打印技术、智能数据应用和智能城市项目都是这一变革的重要组成部分。尽管这些进步带来了效率提升和生活便利，但人类的角色转变和工作的未来定位仍是值得深思的问题。

第八章 投入使用的领域：在工业和基础设施中

机器人技术的突飞猛进及其对就业市场的潜在影响引人关注。在人工智能的推动下，工业和服务业的工作正逐渐被自动化取代，尤其是那些重复性和高精度的任务。例如，工业生产线上广泛应用的机器人以及在农业、物流、科研甚至家庭生活中的服务型机器人都显示了这一趋势。然而，这并不意味着人类将完全失业。专家认为，未来的生产模式将更加注重人机协作，工人需要掌握与技术互动的新技能。

人工智能的进步可能会接管许多依赖简单思维的工作，如库存管理和拍卖运营等。但一些需要复杂感知、创新思维或人际交往能力的职业，如外科医生、设计师和教师，预计仍难以被机器完全替代。因此，教育体系将面临挑战，必须培养出能够适应新技术的新型人才。

研究显示，在德国，未来20年内约有1800万职位可能受到自动化威胁，但实际受影响的比例约为12%，主要集中在管理岗位。高学历者的工作相对稳定，而低教育水平的人群可能会受到较大冲击。尽管如此，数字化也可能创造新的就业机会，特别是在需要人类参与的个性化生产和服务领域。德国凭借强大的工业基础和对新技术的有效应用，有望在智能机器时代保持竞争力，并可能增加就业机会。

人口结构的变化也要求德国重视新移民的职业培训，以应对潜在的劳动力短缺问题。传统职业如会计、收银员和秘书等将受到自动化的影响，低技能工作也不例外。因此，继续教育和跨学科知识的学习变得尤为重要，以适应快速变化的工作环境。独立思考、创新能力和不拘泥于常规是未来人才的关键素质。

尽管技术发展迅速，但人类的智慧和独特性在人际交往、决策制定等方面依然无可替代。未来的就业市场将更多地聚焦于人与机器的合作，而非竞争。人们需要学会与智能机器协同工作，同时也要警惕机器人和人工智能可能带来的社会安全风险。在这个过程中，确保人类的主导地位和价值观至关重要。

总之，面对机器人技术的挑战，我们应积极应对，通过教育改革、技能培养和持续学习来适应新的就业环境，同时保持对人机合作的理解和尊重，以实现科技与人文的和谐共生。

第九章 市场和工作：谁来从事明天的工作？

在乘坐电动出租车时，作者对机器人和虚拟现实技术的观察和思考，以及途中遇到的神秘蜻蜓和似乎被监视的情况。当汽车自动驾驶并遭遇潜在危险时，他们被迫下车，发现周围环境的异常，暗示着有人试图操控或破坏他们的行动。



朋友还是敌人？

记者安迪·格林贝格在高速公路上遭遇的汽车黑客事件，安全专家查理·米勒和克瑞丝·瓦莱塞克通过互联网控制了他的吉普车，展示了黑客对车辆的远程操控能力，迫使汽车生产商重视网络安全问题，并引发了对自动驾驶汽车安全性的关注。



假如计算机算法软件接管控制

网络武器时代的来临，如2010年的Stuxnet病毒专门攻击伊朗核设施，以及2012年Xtreme RAT软件导致以色列警察系统瘫痪。随着物联网和通信网络的紧密连接，黑客攻击可能对关键基础设施如电网造成严重影响。断电不仅会导致日常生活混乱，还会对经济和社会秩序带来巨大冲击。专家们警告，智能电网的复杂性和互联网连接增加了被攻击的风险。有效的网络安全需要设备间的相互验证、用户认证以及持续监控异常行为。在怀疑遭受攻击时，能源网络必须保持控制能力，可能采取自动重置初始值的应对措施。



进入网络武器的时代

通过设置“蜂蜜罐”来对抗网络攻击的方法，这是一种模拟服务器或互联网的系统，能吸引黑客并让安全专家研究威胁。此外，还提到了美国“控制流分析”公司的软件，它能实时分析服务器行为，检测异常数据交换，及时发现潜在风险。慕尼黑工业大学的克劳迪娅·艾克尔特教授则研发了自动测试安全隐患的软件，并探讨了利用物品物理特性生成独特识别码以加强安全防护的可能性。这些技术在网络安全领域中取得了进步，有助于应对黑客攻击的挑战。



蜂蜜罐吸引病毒

网络犯罪的多种形式，如黑客攻击、间谍活动和数据盗窃，这些行为已经构成一个利润巨大的产业，甚至超过了国际毒品市场。每年因网络犯罪造成的损失估计在3750亿到5750亿美元之间，其中美国、中国和德国的损失占很大比例。网络犯罪的破坏力巨大，一个人用笔记本电脑可能造成的危害比常规炸弹还要严重。案例中，索尼公司遭受黑客攻击，丢失了大量敏感数据，显示了企业内部安全问题的重要性，尤其是员工对信息安全的疏忽可能导致严重后果。网络安全市场预计到2020年将增长到1700亿美元，反映了对抗网络威胁的需求日益增长。



网络犯罪：比贩卖毒品获利更多

通过分析人们使用互联网的行为模式，可以预测个体是否可能患有抑郁症，这为早期干预提供了可能，但也引发了隐私和数据保护的担忧。微软研究主任艾瑞克·霍尔维茨警告，算法的自主学习能力可能导致用户对其工作原理的不了解。此外，像“亚马逊”和“优兔”这样的平台已经广泛使用学习型计算机算法来个性化推荐内容。然而，这种技术的运用也存在界限，如2012年“塔吉特”超市通过顾客购买行为预测怀孕案例，尽管在法律框架内进行，但仍引发了对隐私权的讨论。



数据分析：对于抑郁和怀孕的指明

在互联网时代，个人数据变得极其宝贵，被比喻为金块。公司如eXelate通过收集和分析用户数据，帮助市场营销人员了解消费者行为，以优化广告策略。然而，这种大数据的使用也带来隐私问题。例如，谷歌试图通过搜索关键词预测时尚趋势和流感情况，但结果并不准确。此外，企业利用智能算法分析员工的网络行为评估其能力和影响力，甚至汽车保险公司根据驾驶数据调整保险费用，这虽然可能带来便利，但也可能导致敏感信息泄露。个人健康追踪设备收集的大量私人信息也可能被滥用。这种对数据的依赖和分享引发了关于隐私保护与科技发展的讨论。



在互联网上，我们是商品

科学家们可以通过犯罪现场留下的遗传物质，如血液、精液等，推断出罪犯的特征，如遗传病、头发和眼睛的颜色，甚至鼻子形状和眼睛间距。未来可能通过更多遗传因子描绘出罪犯的模拟图像。同时，预测性执法软件利用数据预测犯罪高发地，降低某些类型犯罪的发生。然而，这种技术也可能被滥用，根据个人数据预测其犯罪倾向，引发对隐私权的担忧。此外，政府机构如英国的“政府通讯主管部门”大规模监控互联网活动，引起对公民监视和信息自由的讨论。



根据犯罪现场的痕迹得出罪犯的3D模拟像

大数据的广泛应用，每天有上千亿的数据被记录，包括浏览器活动、邮件信息和用户数据等。虽然监控摄像头在预防犯罪方面有一定作用，但处理大量视频资料仍需大量人力。然而，欧盟的INDECT项目研发的新技术能自动识别异常行为，如遗留的行李或危险物品，提高了安全监控的效率。



老大哥：每天一千亿个数据

在脸书上公开的照片和个人信息可能带来的隐私问题。研究人员通过实验发现，即使只是校园里的路人，也有1/3的人可以通过脸部识别技术被轻易认出。随着深度学习和智能手机的普及，这种识别的成功率可能会更高。陌生人甚至可能利用这些信息获取更详细的个人资料，如生日、住址等。数据保护专家担心，未来人们可能会在不知情的情况下被远程控制，视野受限，只接触到符合自己喜好的信息，这可能导致社会极端化和民主交流的破裂。



陌生人知道，你是谁——因为有照片——用脸书不起作用

金融交易中计算机算法软件的广泛应用，使得高频率交易员能在一秒内处理十万次交易。市场同步化加速数据传输，甚至有商家为接近交易所付出巨大成本。数据专家和软件专家的需求超过传统基金经理，他们利用算法软件进行快速交易和数据分析，减少人为情绪影响。然而，这也带来风险，如信息被他人获取、市场崩溃和计算机算法错误。例如，2010年的“闪崩”事件中，合法和非法的计算机算法共同作用导致股市剧烈震荡，其原因至今未明。



每秒钟十万次的金融交易

计算机算法软件在工作中扮演领导者的例子，如日立公司使用人工智能分配任务并提高效率。数据专家提倡让算法软件接管国家职能，以实现社会的高效和成效。然而，这种做法引发批评，认为它实质上取消了国家角色，代之以算法主导地位。这些软件已在某些领域应用或计划中，如自动检测交通违规、垃圾分类等。尽管谷歌等公司以改善生活为目标，通过数据流管理城市，但过度监控和透明度可能带来隐私和自由的丧失。这让人联想到奥威尔和赫胥黎作品中的反乌托邦警告。



软件当领导，计算机算法软件接管国家

人工智能对社会的潜在影响，包括通过大数据推动公民行为改变的“大轻推”策略。然而，这种做法可能带来意想不到的副作用和滥用风险，如侵犯隐私、加剧不平等或破坏民主。因此，研究者呼吁加强公众对数字化技术的理解，促进多样性，提高透明度，并建立有效的监管机制。他们还强调了未来十年内应重点关注的问题，如职业变革、数据保护、隐私以及自动武器的发展，以确保人工智能的安全和负责任使用。



人工智能对社会的影响

杀人机器人作为第三次军事革命的潜在威胁，它们能够自动识别并攻击目标，引发全球对人工智能武器可能引发军备竞赛和人权侵犯的担忧。许多科学家签署公开信反对研发这种武器，一些国家如日本已表态拒绝。然而，对于这些机器失去控制、反抗人类的恐惧也源于历史作品中的想象。



杀人机器人：在射击火药和原子弹后的第三次革命

人工智能可能带来的威胁，哲学家尼克·伯斯特洛姆警告，如果人工智能发展到自我完善的程度，可能会超越人类智能，成为最后的发明。他提到一旦人工智能达到一定水平，其智能将迅速增长，难以预测其最终目标和行为。尽管一些科学家认为短期内不会出现超级智能，但也有专家如艾龙·马斯克表达了对人工智能潜在危险的关注，并为此设立了研究机构。然而，像脸书的扬恩·勒昆这样的专家则认为描绘人工智能阴暗前景的人往往不是该领域的科研人员，目前更应关注其他现实中的危险。尽管如此，谨慎对待人工智能的发展仍然是必要的。



人类的最后发明

三种论点来说明为什么在可预见的时间内不会出现超级智能。首先，人们可能不愿意研发全面超越人类的智能系统；其次，我们目前的技术能力无法确保系统能预测和避免所有潜在问题；最后，人工智能需要具备身体体验才能真正理解和影响人类的行为和道德决策。



三种论点：为什么将不会有超级智能

第十章 杀人机器人和超级智能：我们有机会对抗机器吗？

科学家们正致力于让机器人理解人类情绪并回应，通过与婴儿和类人机器人互动研究认知模拟。拉娜艾尔·卡里欧比的公司"情感"开发的情绪识别软件能分析面部表情，有广泛应用前景，但隐私问题需关注。目标奖励系统在自动驾驶等领域的应用展示人工智能潜力，无私行为在机器人中的体现挑战传统道德观念。

植入道德规则是关键议题，如设定吸尘器不吸入小动物、自动驾驶汽车的决策困境。通过学习故事培养机器人的社会理解以适应多元化标准，但复杂道德抉择需明确定义的伦理规则指导。未来，随着机器人发展出自我意识，可能需要赋予它们权利，引发对人工智能与人类关系的深入探讨。

第十一章 具有情感智能的机器人：为什么理智本身是不够的

日本机器人专家森政弘提出了一种被称为“神秘谷”的现象，即随着机器人与人类相似度的提升，人们对它们的接受度会先上升后急剧下降，直至产生恐惧。然而，石黑浩和亨里克·谢尔福尔认为他们创造的类人机器人已经越过了这个恐怖阶段。尽管这些机器人目前仍由遥控操作，但石黑浩的目标是赋予它们自主行为、需求和目标，他相信未来的机器人将成为人类的朋友甚至可能被人们所爱。然而，这种发展引发了关于机器人可能取代人类伴侣的担忧，同时也有人期待它们能帮助解决社会问题。

机器人技术在足球比赛中的应用，如机器人世界杯，展示了不同类型的机器人竞赛，这些机器人通过软件和传感器独立运行，展现出合作与学习的能力，有助于现实世界任务的解决，比如火灾救援。云文档的概念被提出，允许机器人共享知识和经验，以提高效率并降低成本。谷歌的云机器人技术在地图、语言识别等方面展现了潜力，并可能扩展到改变机器人的性格特征，预示着未来机器人将更加智能化，与人类互动的方式也将更多样化。

社会机器人已在人们的生活中扮演角色，如护理型机器人，满足了人们对于陪伴和照顾的需求。然而，随着机器人越来越多地参与到工作中，关于人类是否会因为过度依赖而变得愚笨、机器是否将变得更聪明的讨论也随之产生。历史上的担忧，比如记忆力减退、想象力丧失，并未导致人类智力下降，反而证明了大脑的强大适应性和可塑性。每一代人都在前人的基础上创新，未来与智能系统共存将成为必然趋势。

第十二章 社会的机器人：当机器想帮助人的时候

科学家们借助思维控制机器人技术的突破，使得截瘫患者能远程操控大型机器人并实现轮椅驱动。例如，在2014年世界杯上，一名因事故高位截瘫的男子使用大脑控制的外骨骼套装完成了开球，这是科技的一大飞跃。这些进展为截肢者重新行走和脊髓损伤患者的康复带来了希望。

在半机械人技术领域，研究者们也在不断探索，如视网膜移植帮助失明者恢复视力，人工皮肤感受压力并将信号传递给大脑，以及微型电极与大脑直接相连以实现触觉反馈。这些实验展示了大脑不仅能够发送控制电子肢体的信号，还能接收和处理来自人造感觉器官的信息。科学家们正致力于优化神经细胞与电子元件之间的交互，例如使用石墨等新材料制作柔韧且生物相容性好的移植物。

随着技术的发展，人们开始思考在健康人体内植入机器人和计算机元件可能带来的伦理问题。尽管微型芯片已用于存储个人数据，但跨人文主义运动倡导利用科技消除人类的局限。对于人工智能，科学家们的观点各异：有人认为智能系统将增强人类的能力，而非取代；也有人期待机器人和AI能与生活更加融合。

科技进步正在深刻改变我们的生活，并引发关于未来人机关系的深入讨论。尽管目前的技术尚未完全实现预期设想，但其对社会的影响不容忽视。从思维控制技术到半机械装置，再到人工智能的探索，这些进展都是人类向着更紧密的人机共生迈进的重要步伐。而在这个过程中，如何平衡科技的力量与道德伦理，确保科技进步真正造福于全人类，是我们共同面临的挑战。

第十三章 半机械人：带机器人零件的人

机器人技术的发展和智能机器的革命，这些革命性的变化将影响我们的生活、工作和社会。虽然目前的机器人在某些方面已经很先进，如行走、攀登和驾驶，但它们大多依赖人类操控。真正的变革将来自智能机器，它们不仅限于传统的钢制形态，而是包括各种工厂中的机械手臂、自动驾驶汽车、数据分析算法等。这些智能机器将在运输、物流、工业制造等领域带来巨大影响，创造新的市场并改变现有的工作方式。同时，随着技术的进步和成本的降低，智能机器将更加普及，进入人们的日常生活，特别是对老年人群体的帮助将更为显著。未来的机器人可能会具备更高级的学习能力、情感识别和自我适应功能，甚至可能达到与人类相似的程度，引发关于人工智能本质和人机关系的哲学思考。尽管如此，作者认为我们无需恐惧这些智能机器，因为它们的发展也将推动我们自身适应新挑战，利用智能机器的力量解决全球性问题，如气候变化、能源转型和老龄化等，为地球的可持续发展做出贡献。

