未来10000天的可能
关于人工智能、镜像世界、未来的书，以及AI时代的公司与教育。
不建议大家买凯文·凯利的新书《未来10000天的可能》。三个字：太水了。
我花半个小时快速翻完。值得看的内容主要集中在前半本。有价值的内容占比最多10%。剩下的，大概就是市面上那种说了跟没说的报告一样的水平吧。
老爷子以前的书是不错的。强烈推荐《科技想要什么》，很适合作为科技启蒙读物。
《未来10000天的可能》水归水，不过里边有些结论我很赞同。我都把它们列在下面了，有这五条。
“人工智能”
“人工智能”的概念是不准确的，应该叫“异人智能”。因为它根本不像人。它不像人一样获取和处理信息，也不像人一样思考问题。
“人工智能”这个词诞生于1956年。在那个时代，先驱们的目标确实是希望用计算机模拟人类的智能，甚至是人类的全部智慧。这个名字带有强烈的“以人为本”的色彩，给我们预设了一个终极目标：让机器变得和人一样。
然而经过70多年的发展，我们发现最成功的路径，其内在机理与人脑的工作方式截然不同。因此，“人工智能”这个词带来了很多不必要的误解。
比如在公众层面，人们会不自觉地用人类的标准去衡量AI，比如情感、意识、道德、创造力，并因此产生过度的期望或不必要的恐惧。
研发层面更要命。过分强调“像人”，可能会让我们忽视AI真正擅长的、远超人类的那些能力。
人类智能与异人智能在认知方面完全不同。
人类智能：
具身认知：我们的智能建立在物理身体与环境的互动之上，通过感官（视觉、听觉、触觉等）获取低密度、高质量的连续信息。
小数据学习：我们擅长从极少的样本中学习和归纳，拥有强大的常识和直觉。
能量效率极高：人脑的功耗大约只有20瓦，却能完成极其复杂的任务。
受生物化学影响：情感、荷尔蒙、疲劳等都会影响我们的决策和思考。
异人智能：
数据驱动：它“吞食”的是人类文明产生海量的高密度、离散化数据（文本、图像、代码）。它的世界观完全建立在这些数据的统计学规律之上。
大数据学习：它需要巨大的数据集才能“涌现”出能力，本质上是一个极其复杂的模式匹配和预测机器。
能量消耗巨大：训练一个大型模型需要消耗惊人的电力。
硅基逻辑：它的“思考”是基于数学和算法的，没有生物学基础，没有真实的感受和意图。
如果我们非要按照自己的样子去打造所谓的人工智能，只会限制它。这也是现在一些大佬，比如Richard Sutton正在反对的“拟人化的陷阱”。
镜像世界与智能眼镜
在智能眼镜等产品和技术的推动下，我们将打造出一个“镜像世界”。
“镜像世界”是一个与真实世界1:1对应的、可交互的数字化版本。它是一个实时的、动态的、被数据持续丰富的“数字孪生”地球。
这个跟我对智能眼镜的判断一致。我认为，这类产品的立足点就是把AI带入我们的现实世界中，为AI提供了实时的、丰富得多的上下文。
智能眼镜是目前最理想的上下文收集设备，因为它以最自然、最符合人类视角的方式持续观察世界。
视觉数据：内置的摄像头可以实时捕捉用户所看到的一切，从识别物体、文字、人脸，到理解复杂的场景和环境。
音频数据：麦克风不仅能接收用户的语音指令，还能分析环境声音，为AI提供更全面的情境判断。
空间与动态数据：通过IMU、GPS、LiDAR等，智能眼镜可以精确了解用户的地理位置、头部朝向、视线焦点以及周围环境的空间布局。
想象一下，这些多维度的数据流汇集在一起，为AI提供的上下文得有多么丰富！这远比手机需要用户主动拿出、解锁、对准才能获取信息的模式要即时和深入得多。
这不仅会让AI变得更强大，更重要的是，它将以前所未有的方式增强我们人类自身。也许到那个时候，“第二大脑”这个概念才算真正落地。