序
在200年前，曾三次擔任美國國務卿的政治家丹尼爾·韋伯斯特，對革命性的蒸汽機作出瞭如下評價：
它可以開船、抽水、挖掘、載物、拖曳、舉物、錘打、織布、印刷。它彷彿一個人，至少屬於工匠階級：「停止你的體力勞動，終止你的肉體苦力，把你的技能與理智用來引導我拉動力，我將承擔這所有辛勞。不再有任何人的肌肉感到疲憊，不再有任何人需要休息，不再有任何人會感到上氣不接下氣。」
儘管蒸汽機並不是第一個被發明的精密機器，但人類歷史上，很少有機器能像蒸汽機那樣對歷史的車輪起到了舉足輕重的作用。正是蒸汽機的出現，讓工業革命誕生於煤炭資源豐富但勞動力昂貴的英國，蒸汽機作爲機器時代的首個動力引擎，帶動着遍佈全英國工廠中的織布機、印刷機、車牀等機器日以繼夜地運轉，機器化大生產徹底摧毀了農耕時代上千年的手工作坊，讓原本世世代代在作坊中自給自足、傳承工藝的匠人們失去了生計，不得不進入工廠成爲機器的操作員，逐漸成爲了工業化機器的一部分，隨後越來越多的機器被發明出來，人類進入了機器時代。
我們可以說，正是自蒸汽機的出現開始，人類首次跟機器結下如此深的羈絆，歷史的篇章相當大一部分由機器的演進史構成。而轉眼間200多年過去了，我們慢慢發現已經站在了智能時代的十字路口，自動化、人工智能技術將賦予機器前所未有的力量——作爲機器的造物主，我們一直希望機器作爲解放勞動力、讓人們獲得自由的存在，正如丹尼爾·韋伯斯特說的那樣。但倘若盜火者普羅米修斯的故事發生在了機器身上，機器擁有了原本造物主才擁有的東西，成爲了機器智能，人與機器的關係將會發生什麼翻天覆地的改變？
人工智能將成爲顛覆性力量，正如當年蒸汽機的出現，對人類經濟協作模式、生活模式帶來了劇變，從目前來看也並不是一件非常遙遠的事情。但當這個奇點臨近之前，我們不禁好奇，人工智能，或者說機器智能，將以何種方式和形態降臨？——這是對未來智能化生活的窺探。
我們都渴望看到機器智能的未來，從而更好地用最正確的姿勢去擁抱這個令人驚歎的新時代，而獲取這種未來洞見的好方式之一，就是深入爬梳機器智能產生及演變史，已經機器與人類文明是如何一步一步交織在一起的。
人與動物的區別
馬克思曾說過，人類與動物的最大區別就是製造工具和使用工具。但放在今天看來，馬克思的觀點顯然並不正確，隨着生物學家野外觀察手段的進步，人們發現了越來越多動物會熟練製造並使用工具的案例。比如在今年BBC動物紀錄片《荒野間諜》中，紅猩猩通過模仿學習，學會使用了手持木鋸，將粗壯的樹枝鋸爲兩段。
人和動物最大的區別在於兩點：首先第一點，是人類擁有空前的、其他動物無法比擬的社會協作能力。例如最聰明的靈長類動物黑猩猩，其一個種羣的黑猩猩數量不過幾十頭，數量如果過多的話，通常將導致種羣的分裂。而人類因爲獨特的抽象能力，能通過貨幣、宗教、帝國等抽象概念，團結並動員成千上萬個體到巨大的協作網絡之中，從而創造出空前的文明，這種協作網絡是任何動物都無法做到的。其次，人類作爲個體擁有極大的自我進化能力。我們知道，對於大多數生物而言，只有基因層面的進化才能帶動個體進化，通常都是一個非常漫長的過程；部分動物前進了一點點，能夠在與環境的互動中，通過創造工具和尋找訣竅從而更好地適應環境，並展現出了個體自我進化的智能，但通常比較有限，如下面會提到的烏鴉案例。而只有人類，才具備極其強大的自我進化能力，人類個體可以像鍛鍊體魄一樣終身打磨自身的思維，使得個體變得越來越強大，沒有人天生就是科學家、音樂家、發明家，一切都是個體自我進化的結果。這種自我進化能力，一方面造就了人類個體間極大的差異，另一方面是智能的源泉。
在朱鬆純教授《淺談人工智能：現狀、任務、構架與統一》一文中，介紹了一個特別好的烏鴉案例，充分說明了智能體的核心特徵：
案例中是一隻在日本被發現和追蹤的烏鴉。這隻進入了人類城市的野生烏鴉（圖a），需要尋找食物。案例中它找到了一個肥美的堅果，需要砸碎，但烏鴉怎麼試都不行，它把堅果從天上往下拋，發現解決不了這個任務。後來烏鴉通過對城市環境的觀察，發現了一個訣竅，把果子放到路上讓車軋過去（圖b）。後來烏鴉發現，雖然堅果被軋碎了，但它到車水馬龍的馬路中間去吃是很危險的事。後來烏鴉開始觀察，它發現在靠近紅綠路燈的路口，車子和人有時候會停下（圖c）。搞清楚後，烏鴉就選擇了一根正好在斑馬線上方的一根電線，蹲下來了（圖d），它把堅果拋到斑馬線上等車輛軋過去，然後等到行人燈亮後（圖e），車輛都停在斑馬線外面，烏鴉終於可以走過去，吃到了地上的果肉。
在朱鬆純教授提出的這個案例中，我們看到這隻烏鴉充分展現了作爲一個智能體，具備卓越的感知、認知、推理、學習、決策能力，在一個陌生（城市）的環境，能通過對環境的觀察和推理，認知到了環境運行的因果鏈條（如綠燈亮——車輛停下），併爲自己所用。這種與外界環境交互中，完全自主的感知、認知、推理、學習和決策能力，構成了智能體的核心，也生物體自我進化的源泉，而人類在這方面有着無出其右的優勢。憑藉協作網絡以及自我進化的雙輪驅動，人類在改造自然的過程中構築起了一個非凡的文明世界，而這個文明世界頂上的明珠，就是人類創造的各種機器。
20世紀媒介理論家麥克盧漢認爲，機器作爲一種特殊的媒介，是人類身體的延伸和拓展。各種機器，充當起了人類肌肉、眼睛、耳朵等器官的延伸，不知疲倦的機器，在幫助人類在改造自然、治理社會中扮演了舉足輕重的作用。而在這個延伸理論框架下的終極問題是，機器如何才能充當人類的大腦，作爲人類大腦的延展和補充，成爲完全自主的機器智能？
所謂的機器智能，我們可以定義爲機器作爲一種特殊的無機體，首次具備完全自主的感知、認知、推理、學習和決策能力，並在解放人類體力勞動之外，進一步解放人類部分的腦力活動，從而極大化提升人類文明的效率。
人與機器
近代和現代的分界線是什麼？大部分歷史學家會回答說，是內燃機的發明。
內燃機不僅是機器動力心臟的一次重大變革，也直接帶領了人類進入汽車和飛機的現代化社會，內燃機相比蒸汽機不僅效率更高，而且實用性更強，體積更小。在內燃機的劃時代衝擊下，煤炭+蒸汽機迅速成爲了過去，人類進入了石油和內燃機的新時代。
馬克思在研究機器工業對於仍處於農耕時代的殖民地所帶來的影響時，曾說過，「只要你把機器應用於一個有煤有鐵的國家的交通上，你就無法阻止這個國家制造機器」。機器對於人類的魅力是如此之大，不僅解放了人類的勞動力，直接推動了女權運動及解放黑奴的進程，前者因爲女性在機器流水線上同樣能發揮等同於男性的效率，後者因爲機器動力代替了黑奴的體力，也帶動了人類對於更快更強機器的極致追求。
在發明如此之多機器之前，人們總是懷着一種簡單而浪漫的想法去追求極致的機器：一部不需要吃喝、不知疲倦、從不抱怨、永不罷工的鋼鐵奴隸，在機器的幫助下，人再不需要被奴役，而是控制着忠心的機器邁入美好新時代。
然而事實上，機器並未甘心充當人類的奴隸，而是通過微妙的反作用力，一直牽制着人類，並鉤織出一部錯綜複雜的人與機器的關係演進史。
在《黑客帝國2》中，有一幕尼奧和人類反抗軍領袖「議員」關於人和機器關係的精彩對話，尼奧認爲，「人類控制着機器，而不是機器控制着人類」，議員反問了一句，「什麼是控制？」尼歐思考了一會說，「控制就是，只要我們想，我們就可以把機器關掉」。議員呵呵一笑，表示：「只要我們想，砸個稀巴爛也行，但我們得考慮，機器停下來後，沒有了光和熱，我們會怎麼樣」，尼奧最後白到人類實際上並沒有掌握着對機器的控制大權，而是在「我們需要機器，機器也需要我們」中，形成了微妙的抗衡關係。
機器帶來的兩次工業革命，不僅爲人類帶來用之不竭的光和電，還很大程度上終結了社會的匱乏和貧困——相比農耕社會，機器化大生產以前所未有的效率生產和製作各式物品和食物，機器使得這些物品變得越來越廉價，任何人都無法想象全球的機器停止運轉哪怕1分鐘的後果。機器很大程度上已經與人類文明前進的車輪緊密捆綁在一起，人類已經無法離開機器哪怕一步，人和機器形成了一種微妙的羈絆，機器爲我們帶來了極大而豐富的物質，並以未來無限物質的期許，驅動着人類不斷爲機器帶來進化。哪怕機器的進化，不斷爲人類社會帶來經濟學家熊彼特所說的「創造性破壞」——從原本在手工作坊快樂的工匠紛紛失去生計，不得不進入工廠成爲了機器流水線的一個零件，從事日復一日的枯燥工作；到馬克思提出的資本主義社會「無產階級」的出現；到未來的機器智能世界，雅克·阿塔利在《未來簡史》中描述的大部分人類將淪爲「無用階層」。
學者杜君立在《歷史的細節》一書中，將此形容爲人類文明的浮士德困境：
機器已經成爲現代工業文明的永動機。人類根據自己的想象塑造了機器，同時也重新塑造了人類自己，使人類本身越來越像機器，直到被機器取代，這就是浮士德的現代。在浮士德的傳說中，科學家不惜出賣靈魂，以獲取全部知識和權力。工業文明就是人類簽署的一份浮士德契約，機器如同一個潘多拉魔盒，將人們帶到一個美妙的新世界。
當我們覺得對機器的控制器牢牢控制在手裏，機器只是我們忠實的鋼鐵奴隸時，機器實際上已經取得了主動權：沒人能夠阻擋機器作爲一個物種（按照凱文凱利的理論，屬於「第七種生命形態」）的進化，從簡單的狩獵弓箭、到動力器械、到自動化機器人、到機器智能時代——因爲機器的進化總會爲我們帶來新的物質誘惑，就像一個開啓的潘多拉魔盒一般，設置囚徒的困境誘使人類不斷推動機器的進化。
因此，無論霍金、馬斯克們如何警告人工智能的未來威脅，長遠來說絲毫不會改變機器智能的進化——超級智能一直是一個有爭議的話題，如Keras作者、谷歌大腦研究人員François Chollet認爲單一的人類大腦本身並不能設計比自己更強大的智能，因此超級智能並不會出現，假如超級智能真存在的話，我們不得不面對的一個事實，有一天總會有人將其設計出來。
機器的感知
「Hello, world"—《The C Programme Language》
在計算機領域極其重要的著作《The C Programme Language》中，兩位作者Brian Kernighan 和Dennis M. Ritchie將在屏幕打印出「Hello World」作爲了首個演示程序，後來爲了致敬，大多數程序員在創造新計算機語言或進行設備調試時延續了這一習慣，當任何新計算機語音或者設備「出生」後，第一句在屏幕亮起的句子就是「Hello World」。
而機器對現實世界的感知，始於時間。時間就如同機器智能的「Hello World」一樣，作爲現實世界複雜因果鏈條的起點，讓機器慢慢感知到這個世界的運行規律。
在歷史上，時間作爲幾個基本物理量之一，一直無法像質量、長度、溫度那樣通過簡單工具就能精確測量，人類一直孜孜追求一種能夠精確衡量時間的機器。在機械鐘出現以前，人類只能通過漏壺和沙漏粗略地估計時間，後來歐洲出現了重錘式機械鐘，但其準確性仍然很低。直到17世紀荷蘭物理學家惠更斯發明了鐘擺，單擺機械鐘首次讓機器以較高的精度計算和感知時間。
1827年，法國人尼埃普斯，拍攝了一張樓頂上有一個鴿子窩的照片，目前這張照片保存在法國博物館，不少歷史學家認爲這張照片是世界上現存最早的照片。在19世紀機器首次感知到了現實世界的光線。
但直到這張照片被拍下的100多年後，即1975年世界第一臺數碼相機才被柯達發明，現實世界的光線才正式轉換爲機器可理解的電子信號，也促使了計算機視覺學科的發展。這臺數碼相機中使用了Fairchild 201100 型CCD傳感器陣列。也許是攝影本身對於人類有一種獨特的吸引力，隨着數碼相機的流行，人類意識到了電子傳感器的美好：一種能夠將現實世界信息轉變爲機器能存儲甚至理解的語音——數據。
此後，世界進入了電子傳感器的革命。電子傳感器革命讓機器以數據的形式，全方位地感知到了這個世界萬事萬物的狀態：機器通過光敏傳感器看清楚了世界；通過聲敏傳感器聆聽到了我們和自然的聲音；又通過氣敏/化學傳感器獲得了嗅覺和味覺；還有壓敏、溫敏、流體等傳感器，讓機器幾乎和任何智能生物體一樣，感知到了身邊的任何信息。
這些傳感器對現實的感知是如此精確，大大超過了人類的感知能力。如應用在達芬奇手術機器人上的3D內窺鏡系統，可形成精確的三維立體圖像，使得手術視野圖像被放大10~15倍，提供真實的16：9比例的全景三維圖像。儘管目前達芬奇手術機器人上的圖像傳感系統，主要還是用於幫助醫生獲得比自身肉眼更好的手術視野，但藉助傳感器的豐富數據，結合AI技術，未來手術機器人本身就能夠做出接近甚至超越醫生的手術操作決策，也許並不是太遙遠的事情。
直到目前，機器已經具備了對現實世界的卓越感知能力。2017年隨着3GPP組織奠定了NB-IOT窄帶物聯網協議的標準，預示着人類即將進入「萬物感知」的世界——根據思科估計，到2020年全世界由於窄帶物聯網將會有500億的設備通過傳感器以及NB-IOT被連接起來，萬物的狀態將被感知和共享。人類或者更準確來說，機器智能將首次擁有一個《阿凡達》中所描述的世界神經網絡系統。
傳感器革命加速了大數據時代的發展。生物依靠大腦中神經突觸的生化反應形成記憶，存儲現實世界的信息，而數據是機器對現實世界感知的載體，同時數據也成爲了機器之間通信的「語言」——我們一直覺得，人類精心設計的計算機語言是機器智能的基因，但若干年後也許我們將發現，所謂的計算機語言充其量僅僅是一種底層的人機交互方式，未來的機器自身將能完成絕大部分的編程工作，正如谷歌目前在致力於教會機器自身編程。而只有數據，纔是機器智能感知現實世界、機器彼此之間以及機器與人之間通信的根本性語言，而這纔是大數據的本質。
以達芬奇手術機器人爲例的機器，有着符合我們對機器認知的鋼鐵實體，也具備了機器智能的初步特徵：擁有感知、認知世界的能力，我們可將其稱爲科技機器。但目前有另外一種已經產生不亞於蒸汽機所帶來影響的劃時代機器，對人類生活帶來了深遠變革，而其卻沒有傳統機器的實體，那就是社會化機器。
社會化機器
「我們會意識到本質上世界是由信息構成的，整一個多世紀以來，物理學家們一直宣稱情況應該是這樣的——並非原子而是信息纔是一切的本源」——《大數據時代》。
舍恩伯格在著名的《大數據時代》一書中，提出了上述這個令人深思的觀點。在經典物理學中，原子構成了我們身處的現實世界，而信息作爲現實世界的表徵，通過互聯網構築起了另外一個平行的數字化世界——互聯網通過HTTP協議，將數字化的信息（準確來說是隻有人類才能理解的非結構化文本文檔）連接成爲一張龐大的網絡。很快在這張網絡上出現了第一臺社會化機器——搜索引擎。
搜索引擎就像《魔戒》中薩魯曼的真知晶球Palantir一般，作爲一部不生產物品而是處理信息的機器，爲我們揭示一切希望獲得的信息。以谷歌爲代表的搜索引擎是如此龐大，幾乎正在服務世界上大部分人口，僅在2015年，谷歌就消耗了5.2太瓦時的電力，幾乎等於整個舊金山市當年的用電量。對於這樣的機器，我們已經不能用傳統有型的科技機器去理解，而是需要將其看成一部社會化機器。
社會化機器的本質，是通過信息處理成爲社會生產力的新型動力機，驅動生產力的變革。商業的本質是供給側和需求側的對接，下圖是一個極簡的商業模式過程圖：
在時代生產力水平約束下的最優滿足方式和最短反饋時間，完成商品的設計、生產、分發，從原始社會的以物易物，到當今電商帝國莫不如此。從生產力演進史來看，各個時期商業的核心驅動力均有所不同，在以蒸汽機和內燃機爲核心驅動力的前兩次工業革命中，機器動力系統變革成爲了最關鍵的驅動力，兩次工業革命以標準化商品大規模生產的方式，結束了人類在物質上的貧乏，人類逐漸進入了物質極大而豐富的時代，併產生了產能過剩這種歷史上無法想象的現象。產能過剩的核心，是產能不再稀缺下供給側和需求側的錯配，爲解決這種錯配，恐怕沒有任何人能設計出一臺單純科技機器去解決，人類需要一種新的機器——社會化機器。
電商的出現，本質上是將上述商業過程的分發階段放到了互聯網上。分發的互聯網化，帶動了圍繞分發過程的一切用戶瀏覽、點擊、購買等行爲進入數字化階段，而數字化的結局，恐怕大家也已經知道了——淘寶、亞馬遜等電商平臺演進爲一個巨大的推薦機器，這臺社會化機器取代了傳統零售店員，爲所有電商平臺用戶提供個性化推薦服務，決策爲每個用戶在特定場景下按最優化的順序展示那些商品，確保每個人能夠而且儘可能多地作出購買行爲。中國電商之所以能夠領先全球，很大程度上的根源在於相比任何國家，中國更加需要這樣的社會化機器，去極大提升商業鏈條中的分發效率，去消化近十年累積的過剩產能與同質化商品。
在2016年底阿里聯合波士頓諮詢發佈的一份報告《人工智能：未來制勝之道》中，開篇不久寫道「互聯網催生了大數據，大數據催生了人工智能」，事實正是如此。
場景數據的積累，是任何機器智能產生的溫牀，也是通過機器智能交織一張協作網絡，捲入越來越多的參與者（供需雙方）從而極大地提升商業鏈條效率的必要條件。最終這張以機器智能爲核心的協作網絡逐漸成爲了一臺龐大的社會化機器。
另一部這樣典型的社會化機器是Uber。
在Uber之前，海量車輛和乘客之間的供需匹配是無序、低效的，上文商業鏈條圖中的反饋時間非常之長，甚至大於乘客的忍耐極限。Uber的創新在於通過客戶端GPS和地圖服務構成的大數據。以及機器學習和算法一起組成的機器智能，將無序的匹配變爲有序，極大提升了車輛與乘客供需匹配的效率，Uber自豪地宣佈，其目標是「讓交通在任何地方，對任何人都像流水一樣可依賴」。Uber所帶來的效率革命是如此巨大，吸引了大量司機與乘客紛紛參與其中，形成了一張巨大的協作網絡，即一部自組織的社會化機器。還記得本文第二章節所提到的人與動物的區別嗎？人類非常擅長通過創造各種如貨幣、宗教、帝國等系統將盡可能多的人口納入到一張協作網絡中，而到了21世紀，協作網絡的主角變成了機器智能爲主導的社會化機器。
而社會化機器並不會滿足現狀，停下進化的步伐，社會化機器將會入侵到商業鏈條的生產和設計環節，讓人類迎來第二次消費解放浪潮，如果我們將機器化大生產下標準化產品極大而豐富作爲第一次消費解放浪潮的話：產品的生產、設計將演進爲個性化時代，在消費者直接參與下，產品以完全定製的模式生產，實現消費者與機器的實時溝通，從而建立高度靈活及個性化的智能製造模式。
由此可見，機器智能的未來並不在於AI算法技術本身，因爲技術本身僅僅只能成爲一臺社會化機器的單點齒輪，而真正重要的，是在特定場景下，將點連接爲線並構築起一臺性社會化機器的能力。比如目前衆多深耕自動駕駛技術的公司，很可能無法成爲偉大的公司，因爲真正的偉大，將來自於將自動駕駛汽車結合機器智能創造出一臺全新社會化機器的團隊，讓無人車做成像自來水一樣的服務，並能很好地理解、執行用戶的習慣，這可能是未來Uber的形態，也可能來自於新的顛覆者。
阿爾法狗
在機器智能的歷史上，AlphaGo恐怕要書寫上重重的一筆。
如果要現在就總結AlphaGo的歷史評價，恐怕並不是技術本身，因爲DeepMind團隊在AlphaGo上並沒有創造新的算法，而是將蒙特卡洛樹搜索、增強學習等已有的AI技術通過極其強悍的工程能力組織在一起，在圍棋這項古老的遊戲一舉超越了人類，並以此突破了大衆對於人工智能的認知與心理防線，直接推動了人工智能產業的受關注度和整體發展。
瑞士鐘錶匠德羅斯父子在18世紀製作了一個令人驚歎的繪圖機器人，這個有着小孩外表的機器人由複雜精密的凸輪控制和發條彈簧驅動，能夠自動化繪出一幅複雜的側身人像，目前這個機器人至今還作爲國寶保存在瑞士納切特爾市藝術和歷史博物館內。
如果深入研讀AlphaGo的兩篇論文，我們會感受到AlphaGo實質是一臺機械感很強的自動化機器，正如德羅斯父子的繪圖機器人無法理解自己繪製的畫像一樣，AlphaGo並不能意識到圍棋本身，而是以卷積神經網絡、蒙特卡洛樹搜索、增強學習等技術取代了齒輪和發條，精確計算出當前棋盤局面下最優落子點。
近來業界正在逐漸意識到目前深度學習框架的侷限性，深度學習主要適合通過海量數據加算力去實現單一場景下的自動化，這種「大數據，小學習」的模式既不符合生物智能的範式，也在海量數據難以獲取的領域無法發揮顯著效果。連深度學習之父Geoffrey Hinton最近公開號召摒棄現有深度學習範式，並提出了Capsule（膠囊）網絡結構。
但我們不得不承認的是，這種離完全自主的機器智能還有一段距離的自動化，仍會對人類生產範式帶來深遠的影響。麥肯錫預計，到2030年全球將有4億到8億人將被機器自動化所取代，相當於今天全球勞動力的五分之一。
機器進化對於勞動力的創造性破壞一直是一個永恆話題。在20世紀初，據統計全球一共有300萬匹馬，但隨着汽車的普及50年後剩下不到35萬匹，機器不單取代了畜力並解放了黑奴，工業機器人的出現，又將原本從手工作坊被趕到工廠的工人重新請了出去。機器自動化的下一個目標，就是取代人的初級腦力勞動。
最後的陣地
人和機器的關係總不是一直融洽和諧，如在英國工業革命時期，爆發過大量失去工作的人們怒氣衝衝涌入工廠砸毀機器的羣體事件，連機器的發明者往往也難以獨善其身，比如發明織襪機的發明家威廉·李在憤怒的人們追殺下不得不逃離英國，最終客死異鄉。
但事實上一切這些與機器對抗的行爲都是螳臂當車，機器對人類承諾的無限物質是如此的誘惑，沒有人能夠停下機器進化的步伐。從繁重的體力勞動開始，機器逐漸完成了對人的替代，而機器智能將進一步替代人的腦力勞動，如智能客服的出現，昔日人聲鼎沸的呼叫中心慢慢沉寂了下來，又如目前在金融領域，人工智能已經能能夠很好地取代初級分析師，撰寫各種重複性的基礎研報，往後即使連谷歌、阿里這種科技型企業也不需要如此之多的初級程序員了——一切都有機器智能賦予的自動化解決。
當然有人會樂觀地認爲，科技的進步會重新創造新的勞動崗位。這點放在歷史上確實是成立的，馬克思預言的無產階級並沒有變得更加貧困，但在未來我們需要注意到，很多崗位一旦被機器替代失去了也許就再也不會回來了，還記得前面提到在工業革命馬匹的命運嗎？這樣使得我們不禁陷入了沉思：人類的最後陣地在哪裏？
一個顯而易見的答案，是創新性思維。作爲最高級的腦力勞動，創新性思維是機器智能最不擅長的領域，相比機器智能，人類在學習方面已經失去了優勢，唯一的陣地就是創造。但遺憾的是，正如馬克吐溫一百多年前說的那樣：「只有百分之十的人思考，百分之十的人認爲他們思考，其餘百分之八十的人寧死也不願思考」。創造性思維並不是每一個人都擅長和喜愛的事情，對於多數人來說，理想的工作是不需要任何思考和創造性仍然能過得很好。
而更爲嚴重的是，我們的教育體系仍然停留在200多年前的模式，在當下知識已經不再是最重要力量的情況下，我們仍然採用機械式填充、灌輸知識的傳統方法教育下一代，而不是千方百計去啓發、點燃他們的創造性思維，這恐怕是當代教育之殤。但對於我們成年人形勢也同樣不樂觀，在微博、某頭條等feed流應用的快餐式信息轟炸下，我們紛紛放棄了獨立思考的權利，逐漸進入大前研一所描述的低智社會。
我們可以預見，在未來幾年我們的教育體制將會迎來重大的變革，未來教育將回歸到關鍵的一點上：啓發、點燃人的創造性思維，而不是知識的載體。
凱文凱利在《機器想要什麼》中，他提出一個現象：
在技術的進化過程中，我們能看到與生命進化相同的趨勢——走向普遍化、多樣化、社羣化、複雜化。也就是說，技術正在向一個有機的生命體演化，有着自己的慾望和意志。
我們無法阻擋機器智能的進化，正如我們無法拒絕機器所承諾的無限物質。在社會分工已經非常細緻的現代化社會，人的職業意味着越來越專業化，但專業化換個角度來說就是技能的固化：各職業之間各司其職，不越雷池一步，財務人員僅懂得財務，程序員除了編程其他一竅不通。但專業性技能總是容易被技術所替代，尤其我們面對的是一個如凱文凱利所說有着自己慾望和意志的機器智能，唯有創造性思維——即一種跳出自身專業和熟悉領域，仍然能夠獨立、深度思考和創造的能力，才能堅守最後的陣地。
到此爲止，機器智能簡史已經步入尾聲，也許有人會感興趣人工智能和機器智能兩者的區別在哪？
我認爲人工智能作爲一項單點技術，是機器學習的一個重要分支，而真正與人類文明緊密交織的是機器，人工智能技術將爲機器帶來前所未有的自動化能力和未來完全自主的智能，使得機器能從簡單的感知世界，逐漸建立起圍繞現實世界因果鏈條的認知、推理、學習和決策能力，成爲越來越強大的機器智能。機器智能通過單點的實體科技機器，以及更加微妙的社會化機器兩種形式，深刻地影響並提升了人類社會商業鏈條的效率，並完成對人技能的逐步替代，成爲凱文凱利所描述的繼植物、動物、原生生物、真菌、原細菌、真細菌之後的「第七種生命形態」。
如果說工業革命到近代期間的經典機器時代，讓技術取代了作坊匠人的技能，並驅使他們不得不進入工廠，成爲流水線上機器的一個齒輪，即讓人逐漸成爲了機器的話，那麼機器智能時代，將讓機器逐漸變得越來越像人，一方面進一步解放了流水線上的勞動力，但另一方面這項創造性破壞的後果是，大量的人不再被需要，並在社會階梯中逐漸迷失了自己的定位。
雅克·阿塔利在《未來簡史》中描述的大部分人類將淪爲「無用階層」是否會出現？作爲社會治理者，需要思考國家未來的轉移支付系統，從而維繫脆弱的社會公平體系；作爲社會個體，我們唯一能做的，是提升自身創造性思維，擁有跳出自身專業和熟悉領域，仍然能夠獨立、深度思考和創造的能力；而作爲機器智能這一「生命形態」，這也許是最美好的時代。
本文作者胡嘉琪