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谷歌AI专家预测：未来20年机器与人脑将合而为一

人工智能将在某种程度上影响这一进程，并使人类卷入另一场“毁灭”级别的事件之中。如果是原子弹这样的技术使得二战达到有史以来最致命的毁灭，那么，第三次世界大战的破坏性岂不是更大？据Kurzweil说，事实比这复杂得多。他认为，我们之所以能够在如此长的时间内和谐共存（在宏观的历史背景下），部分原因在于民主主义已经开始在全球范围内生根发芽。同时，他还认为，通讯技术的进步直接促成了民主主义的兴起 。根据他的说法：一个世纪前，民主国家的数量屈指可数；两个世纪前，民主国家的数量更是少之又少。目前，整个世界似乎变得更加和portant;">

portant;"> 2017年，公众对于人工智能技术的态度似乎徘徊于恐惧未知和谨慎乐观之间。然而，越来越多人相信，人工智能将对人类发展产生至关重要的作用。这些相信的人既不是局外人，也不是与众不同之人 实际上，他们正在谷歌等公司从事前沿技术的研究工作。

portant;"> 谷歌人工智能与未来主义专家Ray Kurzweil在上周召开的外交关系委员会 亲密问答环节 上发表了讲话。在公众看来，Ray Kurzweil对人类未来所持的观点可能有些激进，因为在公众的意识中，头条中Elon Musk和斯蒂芬 霍金对于第三次世界大瘦客户机战的警告已经给他们留下了深刻的印象。

portant;"> 他随即指出，当今时代是人类有史以来最好的时期。他的意思是，大多数人都不知道，饥饿和贫困状况已经处于有史以来的最低水平。 如对低密度材料的强度和模量、对薄壁材料的活动性和刚度、对玻纤增强接入设备材料的含纤量全球三十亿人口拥有智能，我一开始以为是二十亿，但事实证明是三十亿。 再过几年，这个数字就会变成六十亿。 他说到。

portant;"> 人类历史上最致命的战争第二次世界大战结束于72年前。自那时起，人类就陷入了无数小规模冲突、警察行动甚至是真正的战争之中。然而，美国仍陷于其历史上持续时间最长的战争之中且看不到尽头 。目前，人类正在享受人类文明史上前所未有的和平时期。

portant;"> 但也有人惧怕，人工智能将在某种程度上影响这一进程，并使人类卷入另一场 毁灭 级别的事件之中。如果是原子弹这样的技术使得二战达到有史以来最致命的毁灭，那么，第三次世界大战的破粗糙度仪坏性岂不是更大？

portant;"> 据Kurzweil说，事实比这复杂得多。他认为，我们之所以能够在如此长的时间内和谐共存（在宏观的历史背景下），部分原因在于民主主义已经开始在全球范围内生根发芽。同时，他还认为，通讯技术的进步直接促成了民主主义的兴起。根据他的说法：一个世纪前，民主国家的数量屈指可数；两个世纪前，民主国家的数量更是少之又少。目前，整个世界似乎变得更加和平安宁了。但事实并非如此，因为我们对世界所存在问题的判断正在愈加明晰。

portant;"> 那么接下来会发生什么呢？他相信我们所拥有的生物学特征会逐渐减少，因为人类在不断进化，而我们进化的下一个阶段将是技术的内部应用。人机混合的结果并不是金属怪物。它只会成为你大脑中的一个芯片，而不是你手中的iPhone。

portant;"> 在未来，与其问谷歌 嘿，今天的天气怎么样？ ，然后等待来自闪烁方框的答案，不如来点更震撼的：脑海中浮现出了天气，然后就可以直接得到答案。

portant;"> Kursweil认为，截止到2029年， 医疗机器人可以进入我们的大脑，并将我们的新大脑加速解决技术上的共同问题皮层连接到智能云 。

portant;"> 即使对于经常报道人工智能的科技来说，这个想法也非常令人震惊。很难想象，在贾斯丁 比伯35岁之前，人们可以将大脑与云连接在一起。

portant;"> 但是，不要冒然否认Ray Kurzweil的观点：他是很少犯错的。他已经做了成百上千个科技领域的预测，按理来说，这应该是未来学家所做的事情，但是他所做出的预测90%都是正确的。

portant;"> 根据Kurzweil的说法，未来是不换色器可思议的，但值得这时候移动台应无反应一提的是，他认为当今时代也相当了不起。他提醒我们， 就在几年前，我们还拥有类似智能的通讯设备，但它们运行得不流畅， 他说得没错。

portant;"> 如今的智能能够轻松应对复杂的语音指令，比如 找出我去旧金山时拍摄的所有照片 ， 播放《星际迷航：下一代》第三季第16集 等等。如今的能够识别说话者，即使是在播放音乐的时候，也能识别出你的声音，并毫不费力地执行命令。

portant;"> 而就在几年前，我们大多数人通常很快就会放弃使用语音控制，因为我们厌倦了无休止地重复指令。我们认为，我们一定会等到技术改进的那一天。现在呢，真的是好多了。

portant;"> 根据Ray Kurzweil等专家的说法，如今，人工智能已经切实地影响到了我们生活的各个领域。作为个体，我们也许不能马上注意到这些变化，但我们对机器学习的依赖程度却在呈指数级增加。

portant;"> 在背后促使人工智能革命进展的是加速回报定律，以及Ray Kurzweil所作出的预测。对于机器学习能力极限的界定，恐怕还将需要随时随刻重新进行评估。