人工智能与新闻业案例集锦

刘海明

【案例】

北京邮电大学刘伟教授：人机融合与混合智能的新应用场景

前言：本文是北京邮电大学人机交互与认知工程实验室主任、科技委人机融合智能组首席科学家刘伟教授就混合智能的产生、起源和新应用场景所做的深度阐述。

第一部分是刘伟老师从新书《崛起的超级智能：互联网大脑如何影响科技未来》延伸的关于人机融合的思考和评论

混合物是两样物质混在一起，没发生化学变化，仍是两种物质。如把沙放进水里等物理变化。融合物是由两种或以上元素组成的物质，指的是一种物质。如一氧化碳CO，是由C元素与O元素组成的化学变化。

所以，人机混合智能中人机界面分明，然而，随着自主系统的不断发展，人、机在物理域、信息域、认知域、计算域、算计域、感知域、推理域、决策域、行为域的界面越来越模糊，你中有我，我中有你，融合在一起的趋势越来越显著，所以人机融合智能较能反映真实的人机相互作用、相互影响关系吧。

一直认为人工智能只是人类智能可描述化、可程序化的一部分，而人类的智能是人机(物)环境系统相互作用的产物。所以，智能生成的机理，简而言之，就是人物（机属人造物）环境系统相互作用的叠加结果。由人、机器、各种环境的变化状态所叠加衍生出的形势、局势和趋势（简称势）共同构成，三者变化的状态有好有坏、有高有低、有顺有逆，体现智能的生成则是由人、机、环境系统态、势的和谐共振大小程度所决定的，三者之间具有建设性和破坏性干涉效应，或增强或消除，三位一体则智能强，三位多体则智能弱。如何调谐共频则是人机融合智能的关键。

认真阅读了刘锋老师的《崛起的超级智能》一书，发现互联网大脑就是人、机、环境系统和谐共振的绝好类比，也许这就是强智能体、超级智能体吧！能够发现这个角度并切实开展有效地研究，确是一件令人愉悦幸福的大事，为之点赞!

二部分是刘伟老师关于人机融合，混合智能的演讲内容《《未来智能产业：从人机融合视角出发》》

现在人工智能已经发展到一个非常热的程度，人工智能下一步应该怎么走？今天分享这个话题的同时，我也提出一些个人看法，因为人工智能发展的趋势促使很多产业飞速进步，同时也带来一些问题，这些问题怎么克服呢？

今天我给大家演讲的题目主要侧重于技术，主要从人机融合的视角出发，看未来智能产业的发展。未来的产业发展，我认为有两个很突出的特点：第一个是传输，5G时代已经到来，相比以前4G、3G，这个时代的到来将会引起信通革命性的变化。而人工智能现在也走入一个新的时代，这个时代将从以前关于算法的、数据的和算力的，走向了与人结合、与用户结合、与设计师进行结合、与体验进行结合，这个结合将会影响整个未来人工智能领域的发展。

以前人工智能有三大领域，这是三个最有代表性的人工智能的系统或平台。

第一个是1997年打败卡斯帕罗夫的深蓝系统。当时它赢得了一片赞赏，为什么会赢得那么大的振动？因为在人类历史上第一次出现了机器比人类更强大的一个概念，这个概念的引入使大家有兴奋也有担忧，这个担忧实际上卡斯帕罗夫用他的实验来验证是多余的，为什么多余？很多专家做过类似的案例分析，我在这里不再赘述。

卡斯帕罗夫下来以后，他与另外一台计算机一起，和深蓝又进行了博弈。在博弈过程中，卡斯帕罗夫认为他和一台机器结合在一起，还不如他一个人和深蓝进行博弈，1+1没有大于1，而是1+1小于1。这个现象给大家一个错觉，原以为人和机器结合在一起形成比人更强大的力量，结果适得其反，尤其是在智力上，在生理上。汽车、飞机这些传统运输工具已经把人的体力进行了革命，但是在智力上却没有做到类似的工作。

第二个是沃森。这个系统是IBM开发的又一个非常厉害的人工智能产品，但这个产品只能对固定式、确定式的问题进行快速、准确、大容量的搜索和回答，对主观性、描述性问题往往回答得不是太好。因为人类对这两个“How”和“Why”没有很好地回答，机器代替人类，目前看来还是比较遥远的梦想，这个梦想在智能医疗上进行了验证，现在IBM在医疗上做得不是太理想。

第三个是阿尔法狗。它分别在围棋和游戏当中取得了令人瞩目之成绩，但是它们同样也存在着一个问题：计算和认知隔离，只有计算没有认知。通过这三个系统和产品，我们可以看出目前人工智能发展存在的主要缺点及不足。

我们认为，未来的趋势是人和机器进行融合的时代，这个时代分为以下几个部分：深度开发人类的潜能，比如说人的洞察意识，人的认知；第二个是要把机器的计算和人的配合结合在一起，不是为了快，不是为了精确，不是为了更大的精确容量而进行评比，而是为了更好地与人结合。我希望在座的企业家、投资人和用户一定要关注这个，因为你的产品再高档、再牛，如果没有黏性，再好的人工智能产品也就是一个广告，也就是一个阿尔法狗，阿尔法狗就是一个大广告，因为它不实用、不落地。所以，未来的人工智能发展将以人机融合、智能的贴合度、混合的密切程度来衡量。它主要表现在几个方面：

第一，主动推荐。未来的产品一定要有主动性，什么叫主动，什么叫自主？这个概念我问了很多人，很多人都回答不了。其实这个问题非常抽象，自主和主动这种产品一定包含心理学，甚至包含哲学。比如，主动包括了记忆，但存储不是，存储是精密的，记忆是抓特征的，它包括了期望、匹配、选择、控制等一系列模块。所以主动系统非常复杂，目前我们碰到的系统里边能做到主动的非常少，因为在咱们的团队里边大部分都是理工科，刚才我听了一下，说是博士多少人，我给大家说，刚才我说的那三个系统，深蓝、阿尔法狗还有阿尔法星还有IBM的沃森，他们的团队里面有大量的复合型人才，阿尔法之父是剑桥大学计算机系的研究生，他特别喜欢围棋和国际象棋，而且对经营管理和商业有浓厚的兴趣，他是非常复合的人才。在这些好的系统里面一定要有复合型人才的参与，而不仅仅是博士、硕士，而不仅仅是海归，如果没有复合型人才，大家要小心。

第二，交互学习。这个复合程度如何有机结合在一起，表现在一个很重要的特点就是交互的学习。一个系统如果没有非常好的学习性，只是人类的学习性，而不是机器的学习性，因为现在大家看很多学习，动不动是机器学习，循环神经网络之类，大家注意，那是个隐喻，并不是真正的学习。人类的学习和机器学习最大的不同，人类学习能够产生一个范围不确定的隐性的知识和秩序，这个东西机器学不来的，这种隐性的东西造成意料之外的事情。比如一些孩子的成长过程中，今天学了一个概念，他们会在你意想不到的地方使用这种概念，机器做不到，机器很难形成隐性的知识。

第三，高效容错。这个能力是人与人之间打交道时天然具有的一种能力，而机器恰恰就非常欠缺这种人机容错的能力，它非常的规则、非常的概率、非常的统计，但是它很少容错。这就造成人机之间的大范围或深度的割裂。所以说，现在人机交互最好的产品是什么？就是它，目前在这个星球上人机交互最好的一个案例——手机。你用手机的时候，从来不会和它过不去，所以很多大型的人工智能，它的切合度非常差。

第四，混合决策。在所有的人机融合过程中，混合决策里边有很重要的特点，就是人带有责任性、带有风险性，机器没有，机器没有任何的责任、没有任何的风险，它决策的结果敢不敢用还是由人来定。所以这四方面造成人机融合里边非常大的困难。大家在选择好的项目、好的产品、好的系统的时候，也要考虑这四个方面。

我们对人机结合有三个认识：第一个认识是人机交互，第二个是人机融合，第三个深度测试感知。人机交互很简单，就是脖子（图）以下，人的生理和机器的物理进行结合，包括可达域、视域、听域，这种就叫做人机交互。对于脖子以上，人的大脑和机器的电脑进行融合的时候叫做人机融合，人机智能融合。目前最差的是人机智能融合，而研究人机智能融合的切入点实验室在做深度态势感知。

刚才几位嘉宾在谈整个投资形势和行业结合的时候，有一位嘉宾提到了态势，大家注意，态势感知非常重要，有了视感、有了态感，能够感、能够知，这个事情就好办了。我们把深度测试感知分成了五大块：第一是深度，第二是态空间，状态空间，第三个是趋势，第四个是感觉，第五个是知觉。它是人机融合的切入点，它涉及的范围非常广，不但涉及到数理和物理，而且涉及到管理、生理和心理，以及像法理等等这些环节，它是一个复合型的概念。

目前我们深度测试感知了一下当前的人工智能发展，我们做了一个小小的比喻，可能不是很恰当：第一，计算智能，目前认为现在的计算智能就像第一个图叫做刻舟求剑，试图用过去的数据来描绘未来，这是很可怕的一个陷阱。第二，感知智能，我们比喻成盲人摸象，只知一点，不知全局。第三，认知智能，我们叫做朝中丞相，简单的切换，没有产生更厉害的，大家期望得到的东西。第四，塞翁失马，一个项目经理能够产生塞翁失马的洞察力，能不成吗？这是我们给大家的建议。

人机融合对未来产业的影响，我给大家做一个简单的展望。

第一，关于5G它的发展，更大的带宽、更快的速度、更低的延时以及更高的可靠性，它的本质就是在人机融合里面，把人、机和环境变成一个大系统来看。人、机、环更重要的是人，什么样的人，包括设计师、用户、管理者、投资者都是人。机包括两块，一个是你的系统或产品，第二个是机制、机理，机制是管理科学，机理是科学方面。第三个是环境，包括自然环境、社会环境以及团队的协同环境，任务环境、目标环境，这些都是环境。所以人、机、环是解开人机融合的一把重要的钥匙。

人机共融可以实现未来的产业互联，它主要体现在以下这几个方面：第一，精准的感知，第二，深刻的画像，第三，自然的交互，协同的感知和计算算机的融合，包括5G结合在一起实现更快、更高、更强。

人机融合的布局将会影响整个社会的发展，从人的饮食起居到国民经济，这是一个非常重要的领域，在这个领域里面，我们对To B创业的建议有三块：一是要找对人，要找到复合型的人或复合型的团队，除此之外，还要有一项特别强，在某一个单项方面一技绝胜，把对手甩得远远的，未来颠覆性创新在复合型人才或者边缘的交叉上。二是要产生正确的机制，不但要有好的机器产品和系统，还要有良好的管理机制，这个机制对保障整个团队的运行和系统的稳定性、可靠性非常有帮助。三是好的环境，有无良好的上下游环境和发展空间等。

在这儿给大家强调一点，现在技术和资本的矛盾愈演愈烈，周围有很多朋友抱着非常好的技术，不敢让他们（猎云网注：指资本）参与。我问过他们，他们说怕被“绑架”，不知道大家理解不理解？资本希望短期内有回报，但是这种迫切性往往是很多技术不敢主动出击，不敢积极地容纳。同样，一些好的产品和技术需要链，需要资金链、物质链、供应链，更重要的是需要认知链。一定要有认知链，关键核心的东西是塞翁失马这个洞察，你得透过表面现象看本质，有这个能力再下手，可能更准确、更可靠、更稳定。如果养成不了这种习惯的话，对于很好的技术，在你眼里很可能就是一块石头，它不是一块玉。所以通过我个人的一些体验或者一些感觉，我提出一个想法，大家一定要洞察，除了计算、算计和感知、认知以外，更重要的是形成洞察，形成洞察以后会产生意想不到的结果。

另外，还有一个现象，在人机融合里面，其实人更多做一些正确的事儿，把握方向，它更关注势，把握趋势。机器要正确地做事儿，它关注态，状态空间，能够算得快、算得准。而人把握方向，有点像老婆和老公的关系，老婆在家里一定要把握方向，老公好好干活，这是对人机融合的一个肤浅的理解。

编者按：《崛起的超级智能;互联网大脑如何影响科技未来》2019年7月中信出版社出版，刘慈欣、张亚勤、周鸿祎、王飞跃、约翰.翰兹联合推荐，刘锋著。

这是一部力图破解21世纪前沿科技大爆发背后的规律与秘密，深度解读数十亿群体智慧与数百亿机器智能如何经过50年形成互联网大脑模型，详细阐述互联网大脑为代表的超级智能如何深刻影响人类社会、产业与科技未来的最新著作。

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/YWq41nHzpzcASL0NNn0NuQ

编辑：陈茗

刘海明

【案例】

央视主持人尼格买提进群打假被踢，律师：侵犯肖像和名誉权

想提高普通话水平的朋友可以进群了，央视主播在线指导，每天10分钟，让你的声音更动听，让普通话更标准，不走音，不尴尬，让讲话更有说服力！我已加入，强烈推荐！”

这是中央广播电视总台主持人尼格买提在一个自称“央视主播在线指导提升普通话水平”的微信群打假时，群里发布的广告语。7月17日晚，尼格买提发微博称，在进入前述微信群打假时，被踢出群。

央视主持人@尼格买提 微博截图

该微信群名为“尼格买提在线指导提升普通话水平”。

尼格买提公开的聊天截图显示，他在群里提醒，“我是尼格买提，这个群和广告都是骗人的。大家别上当！！！别再发了，全是假的。”

但微信群的管理员“何老师”连发三个问号，并称，“亲，您在骗人呢？”尼格买提随后被移出

尼格买提在微博中表示，“很多人私信问我，据说还有好几个群，大家千万别上当，这事我没参与，更不知道。”

尼格买提在微博评论中回复网友称，据他了解，进该微信群会被要求转发活动海报，并要求截图发回群里。

18日下午，澎湃新闻（www.thepaper.cn）扫描印有尼格买提照片的活动海报二维码，但显示目前已无法加群，该海报提及“仅限前70名免费；零基础跟着央视主播免费学习”。

就此事，北京市社会组织法律调解中心副理事长张新年律师在接受采访时表示，在这起“李鬼遇李逵”的事件中，冒名者首先侵犯了尼格买提依法享有的姓名权。视事件的具体情节，行为人亦可能同时侵犯了尼格买提的肖像权或名誉权。尼克买提可依据《侵权责任法》的规定，要求侵权人承担包括但不限于停止侵害、赔礼道歉、消除影响、赔偿损失等侵权责任。

此外，张新年指出，侵权人冒名卖课的行为也可视为一种欺诈行为，依据《消费者权益保护法》的规定，经营者应当保证其提供的商品或服务“如其所说”，不能做虚假或引人误解的宣传。在这起事件中，侵权人以尼格买提的名义销售课程的行为已经属于一种以欺骗手段使消费者因陷入错误认识而处分财产的欺诈行为，受骗的消费者可依据《消费者权益保护法》第五十五条的规定，要求侵权人承担损失三倍的惩罚性赔偿。

张新年说，同时需要强调的是，结合事件的现有情况，尚不能排除侵权人具有相应的非法占有目的。倘若如此，则可视侵权人因欺诈获得不法收益的数额情况判断侵权人是否涉嫌诈骗罪。若经有关部门认定涉嫌罪名属实，则依据《刑法》规定一般可判处三年以下有期徒刑，情节特别严重的则最高可判处无期徒刑并处罚金或没收财产。

原文链接：http://www.sohu.com/a/327737304_260616?spm=smpc.news-home.top-news5.2.1563444021133qCZtlYK

编辑：陈茗

刘海明

【案例】

智能手机的屏幕进化和电子媒介的物竞天择

疾风知劲草，折叠屏的到来，让电子媒介又迎来一轮物竞天择。

按照中国农历，十二生肖就是一轮。今年是己亥猪年，上一轮的丁亥猪年，智能手机面世了。

新装备一经亮相，两个元素让人眼前一亮：一个是触控界面，改变了人们操作手机的习惯，由指尖的敲键盘变成指肚的滑屏幕，立刻如丝般顺滑；另外一个是应用商店，改变了人们使用软件的习惯，原来的网站下载，变成了商店购买，PC软件几年光景就将大位禅让于手机APP。

还有一个改变更加直观，就是屏幕尺寸的放大。在iPhone流行之前，手机屏幕的平均尺码是2.3英寸，iPhone将参数提升到了3.5英寸，足足大了50%还多。

但似乎是云深不知处，身在此山中，这个改变却被人忽视了，漠视的人群里甚至包括智能手机的开山鼻祖乔布斯自己。有他的断言为证，“没有人会想买一个更大屏幕的智能手机”。这句话，和IBM的创始人托马斯·沃森那句，“全世界只需要5台电脑就足够了”，共同被载入“名人不一定都说警句，还可能说惊句”的史册中。

>>> 第一次进化：媒介变革，信息刷新

屏幕之变为何如此之重，因为它的每一次进化，还关乎媒介的变迁。消费电子产品常迭代，经典学术思想不过时。

现代传播学大师麦克·卢汉五十年前在《理解媒介：论人的延伸》做出预言，真正有意义的信息不是媒介上承载的内容，而不断发展变化的媒介本身。当媒介改变了传播和接收信息的方式，人类社会的生活方式和生产方式也会随之而变。这句话不太直观，我们可以举个例子，从报纸到电视再到手机，其实就走了这样一个过程。

比如报纸是需要二次理解的文字媒介，电视是直观的影像媒介，这两种媒介传递信息的方式不同。影像的电视相比文字的报纸而言，更有娱乐性和传播力。麦克·卢汉的意思是，报纸和电视这样的媒介载体，才是传播的主角，什么样的媒介，如同什么样的酒瓶，决定了其中装什么酒（内容）。

屏幕尺寸的改变，就是手机这个电子媒介的容器，它改变了手机介的属性。当手机屏幕在2.3寸，甚至1.5寸之下时，手机更像一个声音媒介，人们使用手机主要是接受和发送“声音”信息，用说人话来解释，就是打电话。

短信、邮件功能的存在固然为手机增加了一点点些许文字媒介的属性，但是却没有改变声音媒介的实质。手机不像村里的广播站，能够一对多广播，手机这种声音媒介是一对一的。这就注定了当时的功能手机，只是一个通讯工具，无法形成网络效应，这种媒介的传播力也是有限的。

但是当智能手机将屏幕尺寸提升到3.5寸之后，手机这种媒介的属性发生了根本变化，它由一个声音媒介，成了一个更趋近于电视的，更加直观的影像媒介。

智能手机这个影像媒介，毫无疑问又超越了电视。作为移动通信终端，它既可以接收，又可以发送信息，是电视只有下行信息的单通道媒介远不能及的。能够实现一对多传播的智能手机，通过微博、微信这些新APP，宣告了移动互联网时代的到来。

>>> 第二次进化：是屏大显脸小，或领先者迟钝

不过正如开篇所说，即使是智能手机的开创者，也没能认识到屏幕尺寸会成为媒介变革的驱动力。因此手机屏幕的第二次进化，故事不再由苹果书写，亚洲公司引领了风潮，华为公司就是其中重要一员。当然，事后有很多人说，其实大屏幕手机显脸小，才是亚洲掀起大屏幕手机浪潮的关键，才没人想到是啥媒介传播论，窃以为是。

不过无论如何，大屏幕手机浪潮开始了。2013年的3月，当时的智能手机新军华为发布了第一代Mate系列手机，屏幕尺寸达到了惊人的6.1英寸，不仅超过了半年后发布的iPhone 5S（4英寸）屏幕尺寸的50%，甚至也超过了同样是半年后发布的三星Note3（5.7寸）。

手机屏幕尺寸的变化，不止在视觉上带来惊人的效果，还带来了一系列周边因素，更大的屏幕，让机身有更大的尺寸，就让更大的电池空间和更佳的续航能力成为可能，这些硬件因素创造了和苹果手机完全不同的差异化消费者体验。消费者不再对iPhone迷信，其实就是从能显脸小的大屏幕智能手机开始的。

终于，乔布斯过时之后，苹果公司不再坚守创始人的祖训，2014年的9月，苹果的大屏幕手机iPhone 6 Plus（5.5英寸）也对外发布了。时间上看，苹果落后了竞争对手超过18个月，这在瞬息万变，由摩尔定律主宰的高科技行业，似乎有一个世纪那么慢和长。

我们对大屏幕尺寸的推崇，不仅有麦克·卢汉的理论依据，也有市场数据的实际支撑。直播类、短视频类应用，就是随着手机屏幕的变化而风生水起的。不妨在这里整理一下关于移动影音的重要时间节点，2013年可以看作一个分水岭。重要的APP都是在2013年之后才出现。2013年10月，快手转型为短视频社交平台；2015年3月，一直播（前身）和映客接连面世；再次一年，抖音也出现了。大屏幕手机出现之后，“娱乐至死“的后移动互联网时代到来。

正所谓老大和老二吵架，老三饿死了，商业领域往往充斥着这样的误伤事件。有网友总结出一系列事件：王老吉PK加多宝,和其正消失了。360PK金山,卡巴斯基消失了。可口可乐PK百事可乐，非常可乐消失了。

在苹果PK亚洲公司PK大屏幕智能手机时，也误伤了一个对象，它就是平板电脑。当手机的屏幕不断扩张，本来拥有更大尺寸的平板电脑成了首当其冲的对象。根据IDC去年公布的数据，全球平板电脑市场连续16个季度下跌，16个季度前，算起来正好是大屏幕手机崛起的时间。6英寸的智能手机，过去四年来侵蚀了8-10英寸的平板电脑的市场空间。

因此回过头来看，屏幕尺寸的二次进化，其实已经埋下后来智能手机市场格局变化的种子——原来市场老大可能真的忽视消费者的需求，让第二阵营者可以后来居上。

>>> 第三次进化：两栖适配，折叠生态

智能手机的屏幕扩军仍未结束，但是路径和传统迥异，摆在设计师面前的是物理极限。

一方面，我们已经知道了屏幕尺寸的增加，将有可能创造新的媒介形态，和唤起消费者的市场热情；另外一方面，我们又屏幕的尺寸增加又是有瓶颈的，受制于手持需要的绝对上限，6英寸之上的终端，已经无法适用于移动场景。消费者在耳旁拿个红砖或许还能理解，非让他们再举起一块大两号的青瓦就过于为难了，尽管这东西更显脸小。

思量之下，智能手机厂商将目光共同投向了折叠屏。

折叠屏，顾名思义，是通过使用柔性材料，实现屏幕弯曲折叠的技术，一方面满足了扩大屏幕尺寸，一方面由于折叠屏具备伸缩性，这就又解决了手持问题。我一直怀疑，中国古代诗人肯定觉得这个主意早就应该想出来了。需要的时候可以变大，不需要的时候，能折叠起来放在手里，这东西不就是扇子么？或许折叠屏手机的英文不应该叫Foldable Phone，而应该叫Fold Fan（折扇） Phone。折叠平手机营销时，折扇实在是再好不过的象征元素。

或许也是由于谷歌等公司，已经尝试过VR眼镜地能够其他扩充视野尺寸而未果，折叠屏正在成为剩下的唯一解有关，终端厂商对折叠屏幕信心很足，率先在业内发布了折叠手机的华为就是课代表。华为消费者业务CEO余承东在接受媒体采访时展望，“两年内，华为旗舰阵营的手机中，一半会是可折叠屏形态”，可以说，两年内一半，是一个相当高的比例，和相当快的成长速度。

但是和之前单纯扩张屏幕相比，折叠屏也带来了更多的适配复杂性，因为这涉及到了复杂的切换适配问题。

因为一折一叠之间，屏幕的尺寸发生了成倍的变化，再加上屏幕比例不同（折叠之前的正方形，和折叠之后的长方形），APP的适配难度几何级数上升。

如果APP的大小屏幕切换，如iPad/iPhone那样单纯缩放，消费者的体验一定很糟糕，方形大屏一定会有上下黑边；再如果不同APP的折叠显示方式，完全不同，或者没规律可循，消费者体验也一定很糟糕，一个APP一个单独的操作方式，一定会让消费者的手眼一起崩溃。

在手游领域，双形态游戏角色总是更难玩，在技术领域，双形态设备总是最难驾驭，这样的历史，在为了支持平板/笔记本双切换的Windows8上，已经演习过一次。如同两栖动物在水上和陆地，是完全不同的生存法则。

因此，虽然屏幕的折叠只需很小的力气，但是要实现完整流畅的应用体验，却需要整个软硬件生态的协作，一来需要业界共同想一想，什么设计体验最合理，二来大家如果能统一设计理念，每个APP的消费者使用成本都会降低。

作为折叠屏幕手机的先行者，华为看到了这个痛点。于是，智能手机的设计者，成了折叠屏生态的组织者。

7月中，华为把阿里巴巴、百度、携程、金山WPS等等在内的数十家互联网应用开发者请到家中，讨论折叠屏UX（用户体验），具体话题涉及折叠屏特点及设计挑战、折叠屏基础体验及设计要求、界面布局设计和界面信息架构设计，以求优化折叠屏手机的APP体验，寻求折叠屏APP设计的共识。

当然，APP开发者们也认同生态共建的思路。一位与会者在朋友圈这样总结参会感受：“今天来华为北研所参加折叠屏UX设计规范研讨会，基本互联网大公司的设计师都来了……华为做事还是很认真的，探讨折叠屏幕做全新的设计和交互……适配未来估计会成为折叠屏的核心竞争力”。

如若麦克·卢汉理论所断，折叠屏幕的变化，或许又将创造一次媒介革命。此情此景，智能手机从业者似乎无法躺在既有路径里安睡了，更何况多数人并没有苹果的18个月可以任意挥霍。

电子邮件让Blackberry黑莓手机大放异彩，iOS/安卓手机又促成了微信对QQ的社交平台替代。每一次媒介换代，也是新一轮APP，甚至手机媒介本身的催生、迭代抑或洗牌过程。

疾风知劲草，折叠屏的到来，让电子媒介又迎来一轮物竞天择。大概是搞不好“Fold Fan”，就很难“Find Fans”吧。

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/bCjzqJbbP2PUfgPVxBiYMw

编辑：陈茗

刘海明

【案例】

为什么技术进步让我们越来越焦虑不安？
陈季冰：技术进步究竟给我们带来了多少货真价实的福利？还是我们只是在忙忙碌碌和变动不居中收获了一些假象而已？


更新于2019年7月18日 03:05 陈季冰 为FT中文网撰稿
“中国是个匆忙的国家。”

这是谷歌董事长埃里克•施密特两年多前在中国举行的某个论坛上说的，这句话想必激起了非常多的共鸣。然而我现在越来越肯定的一点是：“匆忙”并非中国独有的特征，它是我们这个时代的宿命，中国只是因为一些机缘巧合而比较早地同它迎面相遇而已。但不要说本来就也很“匆忙”的美国，即便看起来富足宁静、无忧无虑的欧洲和日本社会，恐怕终究也逃脱不了匆忙的宿命。

这主要是科技进步造成的。

世界历史上很少有哪个时代像今天这样让人处处体验到“一日千里”的速度感，我猜想200-300年前欧洲的科学革命和工业革命时代也无法望当今之项背。并不是说彼时科技进步的广度和深度不如今天，而是说在那个时代，不管牛顿的力学还是瓦特的蒸汽机，知道它们或者受到它们影响的人微乎其微。

今天，每一个人都被绑上了技术进步这辆高速列车。我有时会回想起25年前拥有的第一部像砖块那么硕大沉重的手机，或者20年前接进家里的第一根需要通过电话拨号的互联网网线……那时的我算是领风气之先的极少数了。而现在，任何一个学历不到我一半的外卖小哥使用移动互联网的能力都比我强得太多了。

不过，为什么一日千里的科技进步赐予了我们那么多以前想都不敢想的福利，却依然有人对未来充满忧思？而且这样的人很可能越来越多。他们当中普遍弥漫着对技术进步失控的无力和恐惧，还有相当多的人群中则正累积着一股被这辆技术进步和社会变化的高速列车抛下（正在或有可能）的焦虑和怨忿。

这究竟是每个时代和社会中都曾经飘过的老式怀旧主义和杞人忧天的阴霾，还是一个真实的新问题？它究竟是会自动烟消云散，还是值得认真应对？

这些关于人类生存状况的宏大问题，总会有一些人比大多数人更早关注到。6月下旬，阿里巴巴倡议发起的“罗汉堂”举行2019年度年会，这是一个开放型的研究机构，诺贝尔经济学奖得主、罗汉堂学术委员迈克尔•斯宾塞教授代表罗汉堂发布了“数字经济十问”：

1.福利和挑战的平衡（我们是应该先控制风险，还是先迎接数字技术？）；

2.普惠和可持续增长（数字技术会扩大鸿沟，还是会让世界变平？）；

3.岗位、工作和收入分配（数据是谁的？谁是真正的受益者？）；

4.数据、隐私和安全（数字技术会让更多人失业，还是会让工作时间更短？）；

5.协同和组织（谁是平台经济的受益者，是所有参与者，还是少数平台公司？）；

6.治理和监管（治理机制要如何改变，才能适应数字时代？）；

7.数字普惠金融（金融服务在越来越平民化的同时，会不会引发更多的风险？）；

8.国际数字合作（数字时代全球化会走回头路吗？）；

9.认知和学习（人工智能该不该有道德观？）；

10.技术的伦理和责任（大算力和大数据，一定会让我们离真相更近吗？）。

这十大问题的涵盖面很广，也有足够强的针对性，它们采用的是偏技术性的话语，大概这样比较符合提问者的自我身份定位。我觉得，如果作一番进一步的梳理，用更具人文气息和社会化的话语来描述，它们大致可以被概括为三到四个主要问题，它们也代表了当下很多人对于技术（不仅仅是数字技术）进步所普遍持有的那种欲拒还迎的复杂心态：

第一个问题是：对技术进步失控可能导致的直接灾难性后果的忧虑。

对人工智能前景的恐慌就是这个问题最集中的体现。随着人工智能自我学习能力的不断提升和深化，会不会出现那样一个“临界点”——过了那一点，人工智能将会突然获得独立的自我意识乃至情感，变成一个掌握了无限能力的新统治者，从而将我们人类带进好莱坞大片已经反复描绘过的那种可怕的“黑客帝国”中去？

如果说上面这幅弗兰肯斯坦的画面还有些过于科幻的话，那么通过基因改造而创造“新人”的尝试已经在去年迈出了跨越“临界点”的历史性第一步，而且还发生在中国。2018年11月26日，南方科技大学副教授贺建奎宣布一对名为露露和娜娜的基因编辑婴儿已健康诞生。他的团队对这对双胞胎女婴的一个基因做了修改，使得她们出生后对于艾滋病病毒具有天然免疫力。这个消息掀起了轩然大波，震动了中国和整个世界。许多人深信，有了第一步，就会有第二步，今后，经过基因修改过的“超级人类”的出现将是现有的伦理和法律无法阻挡的趋势。而它对于整个人类的命运来说究竟意味着什么？现在我们都不敢想象。

好莱坞渲染的科幻式的悲惨未来历来就容易打动普通老百姓，但严肃的思想者更关注的是第二个问题：技术进步会不会造成人与人之间差距（鸿沟）的扩大以及固化？

全球化已经背负了这个污名，技术进步看来也很难洗脱“加剧贫富差距”的罪责。按照目前业已清晰可见的趋势，人工智能将会在不久的将来填充许多不需要太多创造性的劳动岗位，特别是中低端的白领岗位。例如酒店、商务楼、银行、电信及各类“窗口行业”的前台接待，办公室文员、会计、出纳、审计、校对，甚至负责日常开药的普通门诊内科医生、广告影视业的一些普通场景等等……

在现代经济中，这些服务业岗位相当于制造业里的“劳动密集型”，吸纳了大量就业。一旦这些岗位被大数据、算法和机器人取代，那么社会上就会多出一大批失业人口。新诞生的岗位局限在编程之类狭窄的技术领域，不可能将他们全部吸纳进去。

基于这样的判断，我的一位朋友经常说，他认为未来社会将会是高度两极分化的：有20%的精英人士，分布在政治、商业、技术和文化领域，掌控着全社会的资源和话语权；还有20%的人口从事着各种无法被机器替代的复杂程度较高的工作，特别是复合型体力劳动，他们的收入或许不低，但没有什么话语权；剩下60%的人则沦为彻底的“无用之物”，他们靠政府或其他机构提供的“嗟来之食”过着衣食无忧但却没有尊严感和自我满足的勉强日子。

如果这个预言成真的话，未来社会就会从现在的“橄榄型”重新变成“哑铃型”。新出现的最严重问题是，中间这60%的人过去都是在自我认同上地位相当不低的所谓“白领中产阶级”，他们的观念和情感构成了现代社会的心理基础。未来如果他们成了无法自己创造财富并获得体面收入的边缘寄生者，这种变化对于社会所产生的影响无疑将是史无前例的。

这样，便自然引出了第三个问题：技术进步所带来的各种“模式变迁（迭代）”会不会猛烈冲击政治和文化的基本稳定，对社会造成难以承受的破坏？

关于这方面的担心，目前展现在我们眼前的有两个截然相反的方向。

第一种担心是上述第二个问题所造成的后果在政治和文化方面的逻辑延续：当权力和财富的两极分化加剧、“失败者”和“无用之人”大量涌现，就必然会有强烈的不满和愤懑情绪散布于整个社会，进而导致民粹主义政治风起云涌。实际上，在西方国家，打着反全球化旗号的民粹主义差不多已经是21世纪第二个10年的主题词了。

必须看到，除了全球化和移民等因素，技术变迁也是其中不可忽略的部分。这里仅举一例：由于主流的传统媒体的衰落和社交媒体的兴起，假新闻和真伪难辨的各种政治阴谋论肆意泛滥。而由算法所掌控的个性化推送则进一步窄化了受众的视野，并强化人们既有的观念和偏见。去年Facebook数千万用户数据泄露事件背后，隐含着明显的试图对人进行洗脑并操控选举的黑暗意图。

更宏观地看，技术进步促成了社会的去中心化、传统权威的失落和等级制的瓦解。旧时代的秩序失败了，但新时代的秩序又没能建立起来，这种真空和混乱是未来一段时间里必须正视和面对的首要问题。

第二种担心则是“反乌托邦”的，即一种基于大数据和现代信息技术的新型极权主义和计划经济模式的复活。人们担心，未来国家会通过无处不在的摄像头和强大迅捷的计算，对公民、社会以及整个国民经济进行更加密不透风的监控的管制。也就是说，技术的不断进步将会对人类自由构成威胁，并终将把我们带到“《1984》式”的恐怖景象中去。

……

相对于前三个具有广泛社会性的问题，最后的第四个问题几乎完全是个体化的：技术进步究竟给我们这些生活在当代的人们带来了多少货真价实的福利？还是我们只是在忙忙碌碌和变动不居中收获了一些假象而已？

这个问题更像是传统文人的多愁善感，然而我认为讨论一下它还是有不小的意义的。

过去，每一个产业，从新兴到衰亡，都会有一段比较长的生命周期。以汽车业为例，它用器械取代了马车之类畜力交通工具，一开始是一种我称之为“模式竞争”的阶段。不过，很快，它就进入了一个长达几十年、甚至上百年的相对稳定期，也就是“品质竞争”的阶段。在这个过程中，不同的汽车制造和销售企业比拼汽车产品的质量、价格和服务……整个产业的持续优化不断地为消费者创造价格更低但质量更好的产品和服务，也为几代劳动者创造了稳定的就业和生计。

今天的竞争情形出现了根本性的变化，所有产业的生命周期都大大缩短了，就连马云和马化腾都时刻怀着强烈的生存危机感。新技术引入带来的几乎全部都是不同模式之间的竞争，很少有人考虑去提高产品或服务的质量，以让消费者获得更好的消费体验。因为你还没有稳定下来好好做一个产品呢，足以颠覆整个产业模式的后继竞争者又来了。当专车、共享单车和外卖电商的各种新模式令人眼花缭乱地纷至沓来时，消费者的出行和饮食水准并没有得到什么真正的提高。说得偏激一点，他们所获得的不过是一些便捷而已，廉价但劣质。

于是我们看到，福特汽车公司成立到现在已经100多年，依然健在；而ofo只存活了不到五年就死了。在这短短三、四年时间里，有多少消费者和相关就业者从ofo这个曾经炫目的“技术创新”中真正获得了多少福利呢？整个社会为了学习、适应、管理它而付出的精力倒是真不少。

相信这也正是大多数普通老百姓对于这个时代的技术进步感到焦虑无措而不是欣喜振奋的重要原因：人们投入（关注度和精力）很多而收获并不多，但如果选择忽视它，则又担心变成时代的弃儿。

与这种越来越短暂的产业周期形成讽刺性对比的是，另一些人眼下却已在探索“永生”的奥秘——无论是通过生物技术让人体长生不老，还是通过信息技术让人脑活动挣脱肉体约束，成为一种纯粹的电子信息存在。

这个时代究竟怎么了？

它肯定有比过去任何时候都更好、更激动人心的地方，但似乎总有哪些地方不怎么对劲。这些问题亟待世界上最聪明的头脑们来解答。

（注：作者是资深媒体人。本文仅代表作者个人观点。责编邮箱[email protected]）


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刘海明

【案例】

要替代人的机器人行业，竟然也有“用工荒”？

6月29、30日，东莞松山湖举行“粤港澳大湾区机器人产业与新工科教育发展高峰论坛”，产业界、学术界、政府人士一起讨论新工科教育。（摄影：邸利会）

撰文 | 邸利会

责编 | 陈晓雪

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有一种担心，机器人会抢走人类的工作。眼下在中国，无论是初创企业，还是行业巨头，机器人产业却面临着“用工荒”的难题。

“之前我们觉得东莞这边的人才不行，后来我们去深圳招人，大概看了三四十份简历，也没有一份看得上。”谈起早期创业的境遇，云鲸智能创始人张峻彬告诉《知识分子》。

机器人行业有“四大家族”，来自瑞士的ABB是其中之一，其珠海有限公司总经理王国超却说，“工业机器人行业的发展归根结底在于人才的培养，作为高科技产业，中国工业机器人的人才十分短缺。”

6月底，在东莞的松山湖，一场有关机器人产业发展与新工科教育的论坛正在举行。把产业发展与教育放到一块讨论并不多见，从会上传达出的信息看，机器人行业普遍感到，人才的缺乏已是痛点，如果不改革教育，行业的发展将不可持续。

巨大的缺口

01

作为这次会议的推动者和组织者，李泽湘对人才缺口的问题有着切身的体会。20多年来，作为香港科技大学（下文简称为“港科大”）的教授，他带领学生创业，做孵化器，同时也建立新型的机器人学院，探索工科教育如何适应时代的发展。

他曾做过一个测算，要在粤港澳大湾区发展高科技产业，至少需要每年1.6万名创始人，13.6万名优秀工程师，而目前大湾区每年能提供的创始人顶多420名，优秀工程师只有3.5万，缺口巨大。

具体到机器人行业，虽然粤港澳大湾区领先全国，涌现了诸如大疆这样的优秀企业，但高质量的本土人才培养一直是软肋——很多初创企业的创始人和工程师是来自香港或者内地别的省份。如今，吸引外地人才变得越来越困难，其他城市，如杭州、西安等也加大了人才引进的力度。

过去的几年，得益于需求牵引和有利的产业政策，中国的机器人企业、机器人产业园区如雨后春笋般建立——从事机器人相关的企业已有上千家，专门的机器人园区达到60多家。广东的机器人园区数量有9家之多，居全国首位，紧随其后的河北、江苏、浙江、安徽平均也有5、6家。入驻在这些园区内的企业，急需招人填满空缺的岗位。

人才的争夺开始变得白热化。传统上不属于机器人的行业也加入了进来。比如，房地产公司碧桂园去年9月称未来五年至少投入800亿在顺德建一个机器人谷，要把机器人更广泛地运用到建筑业、社区服务、生活起居等各类场景中，其旗下的博智林机器人公司还和香港科技大学、浙江大学、中国科技大学、西湖大学等9所高校达成了战略合作。

揽才的触角早已从社会招聘延伸到了校园。在互联网行内，这早已是惯常的做法——招聘人员蹲守在学生宿舍楼外，优秀毕业生的起薪甚至超过工作多年了的工程师。

而与软件行业相比，机器人所属的硬件行业的招聘通常不占优势——刚毕业的学生程序员更愿意选择互联网公司，高的起薪和成长性意味着他们可以趁着年轻多累积些财富。

而初创机器人企业，招到合适的人才往往更不容易。高级的职位，即使能开出与大公司同等的薪水，也经常因为名气不够大而落败。可当把目光转向毕业生时，却经常发现他们的能力和素质不够好，并不能“招之即来，来之能战”，企业必须付出大量的人力、时间对他们进行培训。

合格的毕业生去哪了？企业需要的毕业生需要具备怎样的素质？

教育模式亟待改变

02

“我们最看重的是学生在校期间动手能力的培养。”亿嘉和科技股份有限公司总经理、董事姜杰介绍说，他们会重点盯着各大高校机器人俱乐部的学生，他们中的很多人从大一就开始动手，经过四年时间后动手能力变得很强，很全面——

“不光是机械结构、电子通信，包括一些软件都会，虽然不是很精通，但比一般的本科生强很多，来了以后很快可以上手。对我们企业来说最渴求的是人才，人工智能、机器人这两年才开始热起来，我们去社招非常难招，只能在学校里面，从苗子的时候就抓起。”

从参加机器人比赛的学生里面找，似乎成了各大机器人企业心照不宣的“秘密”。

作为无人机头部企业的大疆，连续承办了四届名为“RoboMaster”的机器人比赛，专注于工程实践人才的培养。2018年，该赛事已经吸引了200支队伍参赛。而另一项亚太机器人大赛（ABU Robocon）也举办了17个年头。这个比赛耗时数月，需要队员间相互协作，综合运用机械、电子、控制、计算机等方面知识和技能，亲手制作机器人并完成比赛。

对于在校大学生来说，这是难得的训练。

机器人是典型的交叉学科，涉及材料、感知、信息、控制、机械、智能等学科门类，但传统细分的学科设置犹如无形的墙，将学生限制在了一个个狭窄的通道中。分散在这些专业的学生，平时的状态一般是听课、做习题、考试。

“用专业细分化、基础形式化、实践虚拟化和知识碎片化的‘四化’来总结这个现象一点也不为过。”李泽湘说。

在探索创新人才培养的过程中，李泽湘意识到，传统的教育体系很难做出改革，他只能做一些实验田。四年前依托松山湖机器人基地（一个以机器人和智能硬件为主的新型孵化基地），他推动与广东工业大学、东莞理工合作建立了粤港机器人学院，目前已经招收了400名学生。

在29日论坛举行期间，首批粤港机器人学院毕业生代表上台合影

令人惊奇的是，这群学生中创业的比例很高，第一届60多名毕业生中有3支学生创业团队获得了创业资金支持，另外5支创业团队即将进入孵化创业阶段。

“（我们）一上岗就不在一个层次上面，基本上是可以达到一般研究生的水平，动手能力强，思维方式也会比较成熟，因为我们这里基本算半个公司吧，工作磨合期比普通学生要短。”毕业生郑锦航告诉《知识分子》，选择了就业的学生，很多人收到了大厂的邀约，平均薪资也远超过一般毕业生。

为什么会这样？《知识分子》发现，这个机器人学院采取了跨学科的培养模式，学生来自设计、机械、电子、计算机、数学专业，在本校完成前两年的学习后，后两年入驻机器人学院。他们的课程经过裁剪整合与重新设计，也增加了不少机器人的项目课程。要完成这样的项目课程，往往需要不同背景知识的同学通力合作。

项目制学习、 融合企业资源的交叉学习平台，在一般的学校很少见。然而，要复制推广项目制教学，也存在较大的难度。李泽湘曾感叹，“理想很完美，现实很骨感”——

“研究型大学的定位主要以学术影响、学科与大学排名、科研经费等KPI 为主。相比之下，大学更愿意设立以研究为核心的跨学科组织机构如各类研究中心，而非以教学为核心的类似组织。斯坦福d. school，Berkeley Jacobs Institute，MIT Media Lab 等只是极少数案例。其次，大学对老师的考评主要以论文发表、项目经费、获奖和获得包括杰青、千人、院士等帽子为主。虽然有时也强调教学的重要性，但往往一笔带过。即使在斯坦福这样的名校，教授也只能以世界一流的研究加好的教学，而不是世界一流的教学加好的研究获得终身教职（tenure）。”

此外，开设项目制课程所花费的资源和时间成本也很大，有项目制学习经验的教师资源极为稀缺，学生“从被动接受到主动学习、从单科学习到交叉融合式学习、从死背硬记到活学活用以及项目全过程训练，学生的思维模式、价值观和世界观都要经历很大的改变”。

人才培养需因材施教

03

从全国来看，不少高校已经设立了机器人专业，但是否在本科阶段就设立机器人专业，这样的专业究竟包括哪些内容，如何设计培养方案还存在不少争议。

“机器人行业太广了，它需要的知识和核心的内容是不一样的，每个学校应根据自己的特点，师资的特点，来设置课的内容。要穷尽所有的机器人课程内容，不可能的。”在论坛的讨论环节，西安交通大学智能机器人研究院院长梅雪松说。

南方科技大学系统设计与智能制造学院院长吴景深甚至认为，一些顶尖的创业人才也不一定是来自机器人专业，但在学习和创业过程中，磨练出了领军人物特有的素质。

尽管不一定要设立机器人专业，但参加讨论的嘉宾都认为，人才培养还是要因材施教。

梅雪松介绍说，机器人行业有三种人才，一是工程师，二是需要探索机器人前沿核心技术和原理的研究性人才，三是善于发现市场痛点，将碎片化的资源整合起来做集成创新的创业型人才，每个学校要根据自己的特点来做。

北京航空航天大学机器人研究所名誉所长王田苗认同因材施教的说法：“有人就愿意做从0到1的工作，做发明，有人就愿意创造财富，另外一些人就愿意当工程师，我们容易把所有人按一个模子做。大学就要去挖掘学生，让他认识自己。”

刻板的培养模式也影响到了顶尖人才的培养。这样的顶尖人才，可以是创业者，也可以是突破核心关键技术的优秀工程师和技术专家。在中美贸易摩擦的今天，顶尖人才显得尤其重要。

与芯片行业类似，国内的机器人产业在突破核心技术方面依然需要付出努力。中国的机器人企业很多处于中低端市场，高端机器人，如六轴以上多关节机器人主要由国外的品牌占领。减速机、伺服电机和控制器等机器人核心零部件，也多购自国外产品。

面向未来的科研，机器人领域也在快速发展，在新材料和制造、仿生混生机器人、群体机器人、极端环境下工作的机器人、人工智能、脑机接口、医疗机器人等方面都存在着诸多的挑战。跑赢未来，需要顶尖人才。

“这个顶尖的人才我们特别缺，主要原因是大学培养分的太细了，有些同学考上大学，却没能按照自己的意愿做喜欢的事情。大学最重要的是一点就是开一扇门窗，让那些不愉快的人能够有一个机会实现自己，这可能比谁是机器人专业的更重要。”吴景深说。

尽管从去年的下半年开始，机器人行业的热度有所下降，但没有人否认，未来，机器人依然是刚需。

清华大学教授杨燕绥等学者指出，2025年之前，中国将进入深度老龄社会，2035年之前，65岁以上的老人会达到20%，中国将进入超级老龄社会；

中国的人口红利正在消失，“用工荒”显现，不少制造业企业已经在采用机器人，“无人工厂”、“无人仓库”已经不是什么新闻；

自2013年以后，中国机器人稳居全球第一大市场，但中国制造业机器人密度仍低于发达国家水平，为美国的1/2，德国、日本的1/3，韩国的1/7。

需求就摆在那里，人才培养这至关重要的一环能否尽快跟上？依然是个疑问。

参考文献：

1.   杨燕绥：人口老龄化不是社会老化是社会进步，《中国民政》2019年第3期。

2.   李泽湘：核心技术卡脖子，需要打通产学研的教育改革，http://www.zhishifenzi.com/depth/depth/3268.html

3.   工信部：中国在工业机器人领域还属于中低端水平，https://news.ifeng.com/a/20170311/50770470_0.shtml

4.   李泽湘：颠覆创新人才培养的欧林经验，http://www.zhishifenzi.com/innovation/multiple/5926.html

5.    Yang et al., The grand challenges of Science Robotics, Sci. Robot. 3,eaar7650(2018), DOI:10.1126/scirobotics.aar7650

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/LCuRRtMpbRVOG_TUyGTEMg

编辑：陈茗

刘海明

【案例】

中美脑机接口技术，谁能领跑下一个二十年，从马斯克发布会看起

美国伊隆马斯克 Neuralink

侵入式大脑缝纫机

当后人撰写科技史的时候，硅谷“钢铁侠”马斯克绝对是无法忽视的一位企业家。

他善于发现趋势并敢于投入行动。相比站在风口，他更擅长制造风口：第三方支付，电动汽车，回收火箭……都在他的带领下迎来燎原之势。

现在，他正在科技界掀起一股新风潮：脑机接口。

7月17日，马斯克投资的创业公司Neuralink发布的一则重磅消息迅速刷屏全球科技界。Neuralink发布一项研究成果：高带宽脑机接口系统。

该系统由“缝纫机”机器人、仅有人类头发四分之一粗细的“线”和可读取、清理、放大脑信号的定制芯片组成。配备高端光学设备的“缝纫机”将“穿针引线”一般将布满微小电极、传感器的“线”嵌入人类头骨中。这套系统的最终目标是在截瘫病人身上植入，帮助其控制手机或电脑。

Neuralink高带宽脑机接口系统效果图

马斯克的重大成果很容易让人联想到《黑客帝国》中的脑后插管技术，这项技术最快将于明年进行人体实验，变成现实。

它可以让大脑以某种形式与外部设备连接，进而实现脑电波信号控制外部机械设备。通俗点说是不用动手，只动动脑子，即可通过脑波或者意念控制外部事物。

脑机接口技术（brain-computer-interface）看起来天方夜谭一般，但自2013年以来，美国、欧盟、日本、中国均先后发布国家级的大脑计划，攻破人类自己的秘密，让不可能变成可能。放眼全球，在脑机接口领域已经形成两大流派：侵入式、非侵入式。

马斯克的脑机接口系统是侵入式的，通过“缝纫机”在人头骨钻孔，将电子元器件置入人体内。

因此，侵入式脑机接口技术大多在顶级科研机构实验室中，大规模应用还需要较长时间。马斯克也提到希望这项技术未来能像眼科的准分子激光手术一样简单。安全性、操作性是重中之重，这也反映出侵入式脑机接口当前面临的一大瓶颈：即虽然采集信号效果更好，但风险性和植入难度比较大。

如果说马斯克的Neuralink是侵入式脑机接口技术的一面旗帜。那么Facebook和BrainCo就是非侵入式脑机接口技术的两处高峰。前者是全球科技巨头，后者是来自哈佛脑科学中心的顶级科学家团队，而且是一家华人创业公司。相比嵌入式，非侵入式脑机接口已经在教育、游戏等大众消费领域实现产品化、应用化。

美国Facebook：“意念打字”探索者

2017年，Facebook在开发者大会上展示了最新脑机研究成果。一名瘫痪病人每分钟可打8个单词。但杜甘表示，希望在未来的18个月之内完成从每分钟8个单词到100个单词的突破。

作为非侵入式脑机接口技术的代表，Facebook通过光学成像技术每秒扫描大脑100次，将脑波信号翻译成文字，摒弃了鼠标、键盘，实现了“脑波—文本”的飞跃。一旦技术成熟，走进消费者领域，将释放出巨大的颠覆性效应。

这项技术由神秘的Buliding8部门完成，该部门由曾担任过美国国防部高级研究计划局局长，谷歌先进科技与计划部门负责人的雷吉纳·杜甘领导，成员包括来自顶级公司的超过60名科学家、工程师。

为何选择非侵入式？扎克伯格接受采访曾表示，“Facebook并不打算真正进入人们大脑，手术植入不会很好地规模化，如果你真想制造出所有人都会使用的东西，你会想要专注于非侵入性的东西。”

中国BrainCo（强脑科技）

意识控制智能假肢，训练大脑

马斯克和扎克伯格的脑机接口技术都处于研发阶段，并没有成熟的产品。

而五年前华人科学家在哈佛大学成立的脑机接口公司BrainCo（强脑科技）已经投入数千万美金研发脑机接口底层技术，并且完成了两块产品化。

BrainCo所研发的Focus脑机接口头环，是市场上唯一的医疗级别的可穿戴脑电检测装备，并且被美国宇航局NASA，美国奥林匹克运动队合作使用，并被广泛的在耶鲁大学，MIT等顶级名校用于提高孩子学习成绩。

手是人类最复杂的部分，用意识控制双手被誉为脑机接口领域最难的技术挑战，并且在BrainCo（强脑科技）之前三十年都没有巨大突破。而哈佛脑科学中心的BrainCo团队研发的脑机接口智能假肢，2017年8月，在湖南卫视《我是未来》的舞台上，让失去双手的残疾运动员倪敏成戴上智能假肢，用意念操控假肢，让他27年来第一次握手、拿起水杯、写字……

2018年11月，失去右手的22岁女孩林安露，戴上智能假肢，与钢琴大师郎朗“四手联弹”，郎朗将此次合作定义为职业生涯至今“最感动的一次合奏”，也成为世界上第一例能够用意识控制假肢弹钢琴的技术展示。

通过电视转播，中国普通观众第一次感受到脑机接口技术的震撼。拥有这项非侵入式脑机接口技术的公司是一家中国人创立、以华人为主的实力团队——BrainCo。

BrainCo创立于2015年，是哈佛大学创新实验室孵化的第一个华人团队。创始人韩璧丞是哈佛大学脑科学中心博士，他是首位就脑机接口技术接受福布斯专访的华人科学家，曾入选2017年MIT《麻省理工科技评论》“中国35岁以下科技创新35人”。

BrainCo研发团队成员中70%以上拥有哈佛、麻省理工等世界名校的硕士以上学位，有做火箭的博士，也有MIT人工智能大赛的冠军，并由前哈佛大学教育学院院长JamesE.Ryan担任顾问。

BrainCo拥有自主知识产权的脑机系统将为新一代人机交互提供横跨多硬件平台的互动模式，未来可应用于智能生活、睡眠管理、疼痛监测、疾病预防、残疾人康复等多个领域。

站在非侵入式脑机接口领域全球最前沿，BrainCo的布局是全方位的。前不久，另一家由哈佛教授创立的人工智能公司BlinkAI，因通过人工智能算法将核磁共振FMRI脑扫描准确度大幅度提升，论文在顶级期刊Nature上发表，而它背后的最大的外部股东正是BrainCo团队。

这股源于中国的创新力量也得到了资本市场的高度关注。据了解，BrainCo已获得来自哈佛大学孵化，Mass challenge,Walden international, 中国电子、光大控股、腾讯联合创始人、鼎晖投资等数千万美金的投资，是近三年非侵入式脑机接口领域最大规模融资。

中国，美国谁能引领

脑机接口技术下一个二十年

脑机接口技术被誉为人工智能的下一代技术,在欧美提出脑计划三年后，2016年，“脑科学与类脑研究”被列入“十三五”重大科技创新项目和工程之一，这被看做是中国的“脑计划”。2018年北京和上海相继成立脑科学中心，标志着中国脑计划正式拉开序幕。

某种程度上，这支华人创立、中国人为主的BrainCo公司也承担着华为类似的责任。在全球关注的未来科技战场——5G上，华为因拥有话语权而成为该领域的领导者。

而BrainCo也面临着来自Neuralink 和Facebook这些来自美国公司的巨大竞争和挑战，只有深耕底层技术，在未来的脑机接口竞争中夺得更多话语权，才能让中国创新真正的引领全球。

巧合的是，华为创始人任正非在内部会议上也曾提到过BrainCo这家公司，“有家小公司正在研究用人工智能让智障儿童集中注意力（脑神经）来听课，大家不要以为这是医疗，集中度的用途是非常多的，打枪需要神经集中度，飞机作战也需要集中度。”

BAT曾是中国互联网和创新经济的骄傲，随着美国打压华为，人们开始意识到华为才应该是中国企业的未来：在基础研究领域实现核心技术突破，才能长久站在全球产业制高点。

脑机接口是涉及认知科学、神经工程、神经科学、智能硬件等多领域的交叉学科，谁能在这方面取得突破，谁就能在未来人工智能时代占据先机，这也是未来中国不可丢失的战略高地。

我们期待未来中国能诞生更多站在全球科技创新最前沿的公司，与全球顶级公司同台竞赛，赢得更精彩！脑机接口为誉为人工智能的下一代技术，我们一定要在脑机接口技术取得绝对领先，领跑下一个二十年！

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/ANzc_RmBarlhmJaqTrRwSA

编辑：陈茗

刘海明

【案例】

计算机思维，数学思维，本质的区别

计算机思维和数学思考，都包括了抽象和逻辑。

数学的抽象，在于剥离具体。数学研究从公理出发，可以变成纯思维的活动，和具体的的现实脱离关系。数学上的人为”定义”，就是为了尽可能给出范围明确，不冗余的信息抽象。以后在利用这些信息，得出范围明确不冗余的抽象信息(证明的过程)，如此反复。可见这里，数学需要的是一个自洽信息结构和关系。这些信息是架空具体和现实的。虽然，数学在极力的寻找关系，但这个行为发生在圈定好的有限范围内，由层层已知的定理和定义的护栏内。

计算机思维的抽象，在于映射具体。计算机是用来模拟现实和解决现实问题的。所以，计算机思维是和现实极为紧密的，而现实的关系是错综复杂的。我们无法避免信息冗余，乱入的信息随机出人意料的自由组合。这也是为什么，数学正确和错误清晰而明确。计算机无法保证正确，只能说目前没有错误，bug永远存在需要不断的修复。现实变化了，计算机的思维模型就要跟着变化。

数学的抽象，全在于思维的目的和证明猜想的必要。计算机思维的抽象，在于需要解决的问题和模拟的程度。有相似的地方，在最大的区别在于。计算机思维需要有生活的理解，有对现实问题的体验经历，个人的世界观和品位生活的能力有所关联。数学对现实要求不高，大数学家可以是疯子，社交障碍，精神分裂，抑郁症。但，计算机科学家顶多是个同性恋。

关于逻辑。其实，逻辑就是事物之间的关系，而掌握了关系的触发条件，就被看成规律。为什么按照逻辑，应该是这样的。为什么你的逻辑是对的，我的逻辑就是错的。就是因为逻辑本质的关系是物质固有的，在相同的环境和姿势条件下，关系所呈现的规律被观察，被体验，被总结，理解记住。每每当我们对规律有了新的认识，相当于重新定义了关系，过去的逻辑就会被推翻，建立新的逻辑。逻辑推理，就是对关系的猜测，猜对了关系就是规律，猜错了就是毫无逻辑。

数学研究结构和关系，而现实世界就是由结构和关系构成。这里就是有意思的地方了，现实是完美运行的结构和关系，数学是在人脑里模拟探索的结构和关系。所以，数学是计算机科学的工具。当计算机科学在某个方面无法抽象和映射了，就需要等待数学同步意淫出来和现实世界一样的结构和关系，比如人工智能就是。现实在随机发展，数学在随机猜想，而数学又是现实的一部分，这又像是计算机运行的原理，充满了递归。人脑像个计算机，人脑也像个宇宙，宇宙发明了人类，人类发明了计算机，人类能否用计算机递归发明人脑。现在不就在这个方向发展么。

什么是递归？一个事物由这个事物本身所构建。那么在理解这个事物的时候，需要先理解事物的构成，那就回到理解这个事物，那么这个不断理解的过程形成了递归。字面意思来看，递是传递，归是回归。那么从传递开始回到传递。就是从一个地方出发，回到同一个地方，但是这个地方还是原来的地方，只是这个地方的环境(信息)发生了一些变化

计算能力不是产生智能的本质原因。人类大脑的计算能力有限却有逻辑推理能力。目前计算机的运算能力远远超过人类的运算能力，却无法产生类似的学习和逻辑推理能力。但有一点计算机和人脑是一致的，就是信息通过二进制0和1(比特)来存储传递和表达。算法和结构有一个关系，就是结构越复杂算法就可以越简单，结构越简单那么算法就需要越复杂。所以，人类大脑的智能是因为大脑的结构非常复杂。对比计算机的结构如此的简单，是把复杂的算法都转移到了程序设计上面，也就是让人类的大脑来产生。未来人工智能能够像人类靠近的话，需要的不是计算能力而是一个复杂的硬件结构。并且人类的逻辑思维和智能的演变和人类使用的语言密切相关，所以人工智能也是需要配套的和人类语言差不多的编程语言出现。当然，这都是我的猜测和理解。是思考人类智能本身产生的，不排除计算机本身发展出有别于人类智能模式的智能，比如变形金刚。

关于编程和数学的问题。

虽然，数学是计算机的工具，在思维的本源上有相似和共同性。但是，学习和掌握一个技能需要练习和时间，需要在大脑中训练出特定的结构。纵然有了相同的基础结构，但是要想做的更好发展的更好需要的是训练和时间。

纵然，数学是工具是基础是上层的依赖。并不是说，数学高于一切，优于一切是最强大的。最基础的并不是最强大的，是最必要的最开始的。比如，沙子是建筑的基础但不能代表建筑的价值。无机物是有机物的基础，有机物是生命的基础，但生命的价值放在那里。发展的过程，环环相扣，关系的道路上谁也少不了谁。基础代表必要，发展才是未来。

最后，比特是信息的基本单位，结构和关系是信息的属性。计算机的伟大之处，就是在于创造了比特的概念，又开始用比特去描述世界，万物皆比特。

结构是固有存在的，是信息的排列组合。

关系是观察者从某一个角度看到的排列组合，并且这个角度看到的是可以被观察者所理解的。

这里的理解包含可感知，有些物质的排列组合所呈现出来的关系无法被感知(可展开想象)。

所以不同的角度看相同的结构会有不同的关系。

然而，对的能证明的就是数学，对的不能证明的就是哲学(不能证明算是对的嘛~)，无法解释的貌似就是神学了。

原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000006870929

编辑：陈茗

刘海明

【案例】

智能技术群的“核聚变”推动智能+时代到来

2019年政府工作报告正式提出了“智能+”重要战略。5G、物联网、人工智能、数字孪生、云计算、边缘计算等智能技术群的融合与叠加就像“核聚变”，推动着万物互联迈向万物智能时代，进而带动了“智能+”时代的到来，以智能化为代表的新经济已初现雏形。

【图说报告】“智能+”系列第1～4期介绍了智能经济的经济学含义，以及中国特色的智能化路径：消费互联网带动产业智能化升级。接下来的几期我们将聚焦“智能+”时代的核心驱动力——智能技术及其影响。

过去十多年来，随着新技术爆发性的发展，以5G、物联网、人工智能等技术为代表的智能技术群落迅速成长，从万物互联到万物智能、从连接到赋能，进而带动了“智能+”时代的到来。

一

智能技术的发展成熟度

过去十多年来，物联网、5G、人工智能、数字孪生等科技的爆发性发展。新技术成熟曲线可以帮助了解市场当前的热点技术及其未来发展趋势。

我们从图中可以看到包括物联网、知识图谱、人工智能芯片、计算机视觉、预测分析、AR增强现实、语音识别等智能技术发展情况。

其中，计算机视觉的准确率大大提升，人脸识别准确率 > 99.5%，车牌识别准确率 > 99.7%，运动和行为准确率 > 83%。

预测分析技术，实时（1小时）人流量预测预警准确率 > 90%。

语音识别的性能迅速提高，智能会话意图命中准确率 > 90% ，语音识别技术正处在实质生产的高原期（Plateau of Productivity），也就是成熟期阶段，该技术的利益与潜力被市场实际接受，进入商业化的成熟阶段。

技术的创新和应用，不仅全面更新了现有技术基础设施，而且重新定义商业模式，重塑未来的经济图景。

二

以“数据+算力+算法”为核心的智能经济科技体系

智能经济五层架构（详见第3期“智能经济的经济学含义”）的底层是技术支撑，即大数据技术、算法、云计算等新技术群落的集体崛起。技术支撑之上的运作，是“数据+算力+算法”范式的普遍扩散。

在技术支撑层面，数据是基础，也是智能经济的核心生产资料。有了海量数据，就需要强有力的算力进行处理，就需要有先进的算法使海量数据发挥出真正的价值。物联网、5G、人工智能、数字孪生等科技的爆发性发展带来了算力和算法的巨大进步。计算技术为高效、准确地分析大量数据提供了有力支撑，算法技术帮助智能经济提供智能决策支持。

与此同时，以5G、TSN为代表的现代通讯网络凭借其高速度、广覆盖、低时延等特点起到了关键的连接作用，将三大要素紧密地连接起来协同作业，发挥巨大的价值，形成了以“数据+算力+算法”为核心的智能经济科技体系。

三

智能技术群的“核聚变”推动智能+时代到来

多种技术的集成是本次智能技术浪潮的核心特征。以云计算、大数据、物联网、人工智能、5G为代表的新一代信息技术，在不断融合、叠加、迭代中。

MEMS智能传感器全天候、全方位、全时空识别消费者的各类行为状态，让消费者多种潜在的消费习惯和逻辑内涵得以呈现；

物联网设备感知消费者，源源不断为商业决策输送实时高价值数据，借助边缘计算的算力，提供精准智能服务；

AI认识并刻画消费者画像，获知消费者需求，并与消费者实现自然互动，实现以消费者为中心的商业模式；

数字孪生为消费者勾画出一个虚实映射的新领域，带来消费感官新体验，开拓实体操控新空间；

边缘计算将智能嵌入到消费者生活的方方面面，通过“大脑”的高效分析+“边缘”的快速部署，实现消费者需求、服务的快速响应；

云是大脑与中枢，核心决策平台，强智能背后的算力、数据与连接平台，实时在线服务的保障；

5G移动通信网络高速、稳定、低延迟，与Wi-Fi的深度融合让消费者随时在线 。

新一代信息技术在不断融合、叠加、迭代中为智能经济提供了高经济性、高可用性、高可靠性的智能技术底座，推动人类社会进入一个全面感知、可靠传输、智能处理、精准决策的万物智能时代。

张亚勤、刘慈欣、周鸿祎、王飞跃、约翰.翰兹联合推荐

这是一部力图破解21世纪前沿科技大爆发背后的规律与秘密，深度解读数十亿群体智能与数百亿机器智能如何经过50年形成互联网大脑模型，详细阐述互联网大脑为代表的超级智能如何深刻影响人类社会、产业与科技未来的最新著作。

《崛起的超级智能;互联网大脑如何影响科技未来》2019年7月中信出版社出版。刘锋著。了解该著作详情请点击：【新书】崛起的超级智能：互联网大脑如何影响科技未来

未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能，互联网和脑科学交叉研究机构。

未来智能实验室的主要工作包括：建立AI智能系统智商评测体系，开展世界人工智能智商评测；开展互联网（城市）云脑研究计划，构建互联网（城市）云脑技术和企业图谱，为提升企业，行业与城市的智能水平服务。

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Ba0omv-aFcwHg7gUCHT0wQ

编辑：陈茗

刘海明

【案例】

埃隆·马斯克的“黑科技”：芯片植入大脑可人脑操控电脑？

美国太空探索技术公司首席执行官埃隆⋅马斯克近日宣布，他成立的“神经连接”公司设定目标，计划在明年年底前实现人脑与电脑连接，以提升人脑能力，应对人工智能可能带来的威胁。

马斯克是在旧金山举行的新闻发布会上宣布这一消息的。而实现人脑和电脑的连接需要对相关人员进行接口装置的植入手术。

当天的发布会通过宣传片，展示了脑机接口植入过程。植入手术需要由特殊的机器人操作，在人类大脑中植入大约是头发十分之一粗细的接口装置。通过这一装置，人类就能用自己的思维控制电脑或手机，而电脑或手机中的信息也可以传输给人脑。

　马斯克说，他最初成立神经连接公司的目标是帮助治疗癫痫、帕金森等脑功能障碍患者。但他的最终目标是把人类智力与人工智能有效结合，提升人类大脑的能力，确保人类有能力应对人工智能带来的威胁。

　　目前，这一技术正在寻求美国食品与药物管理局的批准。

原文链接：http://world.huanqiu.com/article/2019-07/15170189.html?agt=15438

编辑：陈茗

刘海明

【案例】

不再是科幻，人类直面“脑机连接”八大伦理困境

SpaceX、特斯拉汽车创办人，绰号“钢铁侠”的传奇人物埃隆·马斯克（Elon Musk），17号再一次令世界惊讶。

他与其他8位合伙人创办的神经科技公司Neuralink于昨天宣布，他们在老鼠上实现了高效、可应用的脑机连接系统，最快2020年就能实现人脑的脑机连接产品。

很多看似遥远的技术，其实它已经悄悄来到我们身边。

脑机连接到底是一项什么样的技术？它的技术原理可靠吗？会带来什么后果？

从科幻到科学：脑信息可转变为电信号

马斯克的Neuralink公司做的脑机连接并不新鲜。

科幻小说和科幻电影就经常描写大脑与机器的连接，科幻史诗《黑客帝国》甚至描述了“缸中之脑”与互联网连接的残酷场景。

脑科学自20世纪以来突飞猛进，得益于以微观物理为基础的分子细胞学，脑科学已经下沉到电流、电波、磁场在大脑思考过程中的信号作用。脑机接口研究从20世纪70年代以来飞速发展，实验对象主要是哺乳动物和人，连接脑部的方式分为侵入式（有创）和非侵入式（无创）。

由于哺乳动物和人的大脑皮层分为十分多样化的功能区块，每一个区块都对应着一类功能，所以不同目的的脑机接口针对的是特定的大脑功能区块。

2016年6月，中科院自动化所脑网络组研究中心绘制出了一张全新的人类脑图谱，包括246个精细脑区亚区，以及脑区亚区间的多模态连接模式。

这张脑图谱“利用脑结构和功能连接信息”绘制脑网络组图谱的思想，引入了脑结构和功能连接信息对脑区进行精细划分和脑图谱绘制的全新思想和方法，比传统的布洛德曼图谱精细4-5倍。

Neuralink公司的产品之所以能够引起轰动，在于它的完整性和应用性。目前全球各个实验团队的脑机接口研究，仍然以功能研究为主，而Neuralink公司打造出了一个完整的脑机连接设备链：

侵入鼠脑的软电路→接收大脑信号的芯片N1→有线和无线传输设备→信息处理终端的手机APP。

此外还有一些正在设计、实验的设备也呼之欲出。在这个时代，科学和幻想的距离越来越近。

从科学到商业：创造未来的持续驱动力

再先进的科学理念，如果不能形成商业闭环，最终也没有办法长期研究下去。

但脑机连接并非只是科学概念，一些残障人士已经开始参与脑机实验，并且有了不错的实验结果。这些实验积累的数据是将来大规模商业应用的基础。

目前，全球已经有众多致力于脑机接口研究的公司，典型且知名的公司除了Neuralink，还包括Mind Maze、Kernel Co、NeuroPace、Rythm、BrainCo等在内。

而它们应用的领域则主要集中于医疗、康复、保健、教育、VR消费等，其中，又以医疗康复和教育为主流。

残障人士和老年人可以通过脑机连接自理生活需求，甚至一些残障儿童通过脑机控制技术学习一些技能，成年之后能够正常工作。整个社会将不必再花费大量时间和资源用于照顾生活不能自理的人群，而残障人士也将不再依附他人独自生活。

实际的商业应用也不再虚幻，现代晶圆级微加工工艺使得医用器件的高通量制造成为可能。每个晶圆上绘制了10个薄膜器件，而每个薄膜器件具有3072个电极触点。每个阵列由48或96个线程，每个线程包含32个独立电极。采用倒装芯片键合工艺将集成芯片键合到薄膜传感器区域中的电极触点上。

除了大脑端的输出指令，大脑还可以完成反向输入，从互联网上直接寻找数据信息，甚至下载相应的信息到大脑中，提高处理信息和学习新知识的能力，这同样具有无与伦比的想像空间。

不仅仅是脑洞：人类直面

“脑机连接”八大伦理困境

“脑机连接”一旦被应用于现实社会，和基因编辑一样，同样会面临巨大的伦理难题。

大脑的每一个欲望和目的，形成的电信号指令，都是特殊的，或者电信号集都不一样，这些电信号有些是串联的，有些是并联的，可以用集合理论和电路理论加以描述。

当芯片接收到大脑的一组信号时，根据脑科学家长期统计出来的实验数据，芯片就能将它翻译成机器指令，完成系列动作：大脑信号组——机器行为——人的目的。

芯片与大脑功能区块之间的柔软电路替代神经传导，外挂机器替代了人体。伦理问题也就产生了。

01

隐私问题

芯片接收到的信号组意味着一个或一组欲望，这对于个人来说是极其隐私的想法，在健康的状态中，脑中的想法应该是封闭的，别人并不知道，只有当我们做决定时才会通过语言和行为表现出最终的决定。

而芯片却能实时接收并分析、翻译出来大脑的欲望。这意味着我们的隐私将不再隐秘，我们的内心想法容易被外部仪器记录甚至付诸行动。

旧金山最近禁止公共场所使用人脸识别的智能摄像头，后面也有深层次的伦理和隐私问题，旧金山恰恰是Neuralink公司所在地，将来脑机连接技术也将面临隐私权如何保护的公共讨论。

02

脑机责任

脑机连接技术将大脑信号直接转化成机器行动，正常大脑会克制和犹豫，而芯片却不会。

脑机芯片很多时候并不会关心一个机器动作的后果，不会犹豫和克制的芯片无法辨别同一个大脑信号的不同场景下的后果，将会指令机器做出许多正常人只是一闪而过的念头，造成冲突和犯罪。

到了法庭上，法官该如何判决呢？是发出指令的人，还是芯片制造商和机器承担罪责？

这个困境与自动驾驶汽车造成的车祸该由车主还是车商负责颇为类同。

03

现实中的“少数派报告”

脑信息一旦可视化，FBI和警察机构如果通过技术手段收集每个人的芯片上的信息，进行分析统计，将犯罪电信号标识出来，对社会全体成员进行算法排序，提前监控甚至软禁乃至抓捕潜在罪犯。

这项技术对预防犯罪有着极大帮助，但如果没有犯罪又为什么将他逮捕，如果不搜捕这些罪犯，造成社会危害该怎么办，这就是现实世界中的“少数派报告”。

04

边界限制

随着脑机连接功能越来越强大，人将进一步物化，人的五官将进一步延伸，但大脑通过机械对世界的探索，是不是应该有一些限制，例如军事领域，脑机连接技术不能应用于战争攻击。使用机器对个体和人类种群的戕害，是不是应该有边界的限制。

《阿凡达》电影里展示的人机连接后的杀戮，比普通的战争更为凶残。

05

是人还是机器

脑机结合如果进一步发展，机器会替代大脑以外所有的肉体器官，眼睛、耳朵、性器官、饮食器官。人的大脑皮质层靠各种所谓柔软的电路连接上各种机器身体，千百万年进化而成的自然肉体被废弃不用。机器坏了，另换一个，最后我们到底是人还是机器。

06

自然属性的消亡

人的感知只是一组电信号，随着性器官和生殖器官的剥离，人工培养的受精卵取代自然孕育。婚姻和家庭的意义何在。这种结果将会瓦解人类最后的自然属性，意味着人类各种情感的消亡，这对人类是福是祸。

以上六条是大脑电信号输出产生的伦理问题，如果电信号逆向输入大脑，用于收集脑的电信号的芯片，通过柔软电路反向输出电信号给大脑各个功能区块，将会产生更多法律伦理以及社会治理问题。

07

电子大麻和娱乐至死

商业公司会将各种表达快乐体验的大脑信号编辑成一个又一个的程序，置入芯片。这些芯片通过信号刺激在大脑里制造不同的三维情节，比增强现实的VR技术更逼真。感到生活不如意的人寻求刺激，从市场或黑市上购买专用芯片，就可以体验极乐感受。这是一种真正的“电子大麻”。

08

自由意志是否存在

脑机连接之间的正负反馈，将混淆谁是系统真正的主体，到底是人脑在控制机器，还是机器在控制人脑，如果是机器在控制人脑，那自由意志何在？所谓人脑意识也不过是一串电信息而已。

人类最终走上了“忒修斯之船”

如果再深入思考的话，脑机连接技术最终还会碰上一个哲学难题，那就是“忒修斯之船”。

公元1世纪的时候普鲁塔克提出一个问题：如果忒修斯船上的木头被逐渐替换，直到所有的木头都不是原来的木头，那么是这艘船是原来的那艘船呢，还是换下来的木头组成的船是原来的那艘船？

同理，如果有一天，我们的身体部分逐浙被机器部件所替代，那用我的身体部分组成的这个人是我，还是现在的机器组成的这个人是我？

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/vwIG-vUiFYc9pGM5Hx-4pQ

编辑：陈茗