1.       机器判断

1.1.         在生活的各个领域，机器正在我们无意识的情况下做出更多的决定

1.1.1.           我们看到的新闻会塑造我们的观点和行动，它们是根据我们过去行为中所表达的倾向，或者其他同类人的行为而生成的

1.2.         机器可以识别我们现有的模式，以及世界各地明显相似人群的模式

1.2.1.           驾驶汽车时，我们与汽车制造商和保险公司分享自己的行为模式，这样我们就可以利用导航和日益智能的自动驾驶技术享受更加便捷安全的出行体验

1.3.         选择相信机器“帮我们做出正确的选择”

1.3.1.           在许多情况下，机器可能比我们自己更了解我们，了解更真实的我们

1.3.2.           机器也许无法解释理想自我和现实自我之间的认知脱节

1.3.3.           机器基于真实行为所获得的真实数据，会将我们束缚在过去的模式中，而无法让我们成为想要的自己

1.3.4.           我们把一个决定权委托给了一台机器，不管这个权力多么常规或微不足道

1.3.5.           人工智能系统会监控我们，为我们做出决策，对我们形成看法，并做出判断

1.4.         人工智能推动着生活中的自动化基础设施的发展

1.4.1.           它们与我们交流，彼此交流，并与互联网上的服务器交流

1.4.2.           物联网最初是工厂里小规模的机器间通信，现在已经开始稳步进入各种公共空间

1.4.3.           从床垫到垃圾桶，再到鞋子，几乎所有东西都有一个IP（网际互联协议）地址

1.4.3.1.            它们都被编织在一张大网中，将现实世界和数字世界融合在一块

1.5.         恒温器

1.5.1.           即使最不起眼的恒温器也能做出非常简单的判断，即使在没有人类控制的情况下，它也能调节家里的温度

1.5.1.1.            人们在设置他们认为舒适的温度范围后，将开关暖气的权力交给恒温器

1.5.1.2.            它其实只是一个物理机器

1.5.2.           一种叫作双金属带的螺旋状金属恒温器在温暖时会卷得更紧，冷却时会放松，小球会根据温度向左或向右移动

1.5.2.1.            它们还是机械装置，因此我们很难把它们想象成在做判断

1.5.2.2.            它们正在做的事情：代表某个人做出低级的决定

1.5.2.3.            涉及的理性判断是我们能够理解的，这也许让我们更容易接受由智能恒温器为我们做出判断

1.5.3.           智能恒温器为你做决定的想法仍然是一个简单的优化过程：权衡舒适度和成本，或者说找到最大化个人幸福、最小化食品杂货损耗的方法

1.5.3.1.            恒温器和它所连接的智能机器网络为整个社区做了优化，也许会把你家里的温度调得比你想要的低一些

1.6.         人工智能技术将推动事物运转，理想情况下，它将使人们的生活更高产、更富裕、更安全

1.6.1.           所有这些大大小小的决定都要将个人数据与供应链信息、基础设施更新和市场可得性整合在一起

1.6.2.           人工智能系统将行使一定的经济权力，其本身就承载着固有的价值判断

1.6.2.1.            有些是对的，有些是错的

1.6.3.           你手机上的搜索引擎可以根据你的位置、过去和最近的活动以及感知到的目标来调整搜索结果

1.6.4.           从简单的恒温器到全面智能的家庭自动化系统，再到我们随身携带的手机，在这个演变过程中的某个时刻，我们对智能系统的看法悄然发生了变化

1.6.5.           2018年，大多数家庭系统都通过电脑或智能手机应用程序与人类进行交互，随着越来越多的家庭开始使用亚马逊Echo智能音箱或谷歌Home智能音箱，它们将家庭自动化推向了一个新阶段

2.       智能电灯开关

2.1.         全部意义：房子里的一个反映你家庭生活的认知元素，通过整合和管理不同资源，增强家庭的安全性、舒适性、可负担性和娱乐性

2.2.         Brilliant公司生产的面板包含了前端的屏幕和一个平台，用于整合和分析家中各种数据流

2.2.1.           分析广泛的数据可以让家人更舒适、更安全，对老年人更友好，也会让大家更加健康，因为可以用它监测饮食和睡眠模式

2.2.2.           人工智能系统将各种数据源连接在一起，可以提供更强大的家庭安全保障，而且成本更低，生成的错误报告也比目前其他系统更少

2.2.3.           音频监听设备可以标记玻璃破碎的声音

2.2.4.           像头将信息反馈给面部识别系统，以识别来者是家人还是潜在的入侵者

2.2.5.           如果这些数据没有被存储和使用，你就失去了很多提供价值的可能性

2.3.         用户可能对所有数据的安全性和隐私感到担忧，尤其是在一个像家一样私密的地方

2.3.1.           从数字技术角度来说，要完全锁定从多个设备传到多个提供商的所有数据是不可能的

2.3.2.           从物理上来说，智能开关有一个不透明的塑料面板，可以遮盖嵌入其中的摄像头

2.3.3.           不同的人会有不同的信任度

2.3.4.           所做的每件事都会有副作用

2.3.4.1.            有时，我们可以弄清楚它们是什么，但有些时候它们是不可预见的

2.4.         Brilliant公司或任何一家公司都无法预见的是，这些相对简单的设备，如智能恒温器，究竟能在多大程度上揭示人类和环境的关系，以及这些个人因素对更大的环境和社区将产生怎样的影响

3.       机器会看到你

3.1.         Koru

3.1.1.           通过使用面部和语音识别软件以及人工智能算法来分析一段面试视频，招聘人员可以捕捉到一些微妙的线索，包括舒适感和不舒适感、真实性、自信程度和整体形象

3.1.1.1.            该系统不会取代面对面的面试，但它有助于消除个人和组织的偏见，帮助公司在他们目前可能不会考虑的地方找到员工

3.1.2.           Koru可以帮助企业摆脱简历至上、强调谱系的习惯，这些行为会给平等机会设置结构性障碍，并弱化重要的心理健康指标

3.1.2.1.            人类面试官也受制于他们自己的偏见

3.1.3.           “GRITCOP”

3.1.3.1.            坚韧（grit）

3.1.3.2.            严谨（rigor）

3.1.3.3.            影响力（impact）

3.1.3.4.            团队合作（teamwork）

3.1.3.5.            好奇心（curiosity）

3.1.3.6.            主人公姿态（ownership)

3.1.3.7.            磨砺（polish）

3.1.4.           用Koru或者类似的人工智能系统对候选人的面试反应进行分析，可以帮助面试者与其他候选人做比较，甚至向成功的现有员工学习

3.1.4.1.            现有员工接受的是更高标准的实时行为和心理评估，而不是历史简历分析

3.1.4.2.            后者过分强调谱系、固化社会阶层以及教育和社会经济地位

3.1.4.2.1.             Koru等人工智能系统可以减少这种情况，给面试者和面试官更好的反馈

3.1.5.           风险可能在于企业使用的数据元标签衡量的是对某些任务狭隘的短期适用性，但未考虑个人的长期灵活性和他们对企业战略或风险的适应程度

3.1.5.1.            员工的价值和灵活性需要在不断变化的工作环境中变得清晰起来

3.2.         大脑的X射线检测系统可以帮助我们避免决策过程中的缺陷，减少我们认知和意识中的某些偏见

3.2.1.           它也可能对某些特定可测量的维度过度关注

3.2.2.           如果我们摒弃所有其他难以量化的认知属性，例如创造力、灵感、适应性和直觉，这将会阻碍我们发挥大脑蕴藏的丰富潜力，并削弱人类意识不断进化的力量

3.3.         自我意识、形象和价值观塑造了我们的私人身份和公众身份

3.3.1.           无论是在家里还是在工作场所，我们丰富的教育、社交和过往经历都在不断积累，相互融合，形成我们的世界观和每个独一无二的自我

3.3.2.           即使是我们当中最爱自我反省的人，也不清楚这究竟是怎么回事

3.4.         人工智能系统可以生成一些长期被人忽视的人性化见解

3.4.1.           摩擦存在于塑造我们生活和关系的诸多因素和经历中

3.5.         系统也可能会取代一些非常有用的人类直觉，这些直觉能够让人们更好地、更紧密地合作

3.6.         没有系统能够知道何时或如何在客观数据和主观信息之间切换

3.6.1.           它们无法分辨全力以赴的准备与达到最佳表现所需的信心之间的关键界线

3.7.         你看重什么，就会在创造的东西中体现什么

3.7.1.           罗素·比约克（Russell Bjork）

3.8.         逃避主义神学

3.8.1.           这已经在埃隆·马斯克和已故的斯蒂芬·霍金的一些行动中得到了证明。他们都提出，人类要想生存下去，就必须逃离地球。

3.8.1.1.            克里斯蒂安·贝内克（Christian Benek）

4.       意识

4.1.         传统上，人们认为思维可能从认知发展到智力，最后发展到意识

4.2.         思辨哲学家中兴起的一场运动已经开始把意识看作一种更为原始的现象

4.2.1.           本质上，它是任意一种主观经验，而不是唯一的主观经验

4.3.         疼痛是意识的一种基本形式

4.3.1.           鱼能感觉到，婴儿能感觉到，成年灵长类动物也能感觉到

4.4.         意识是任何物理系统所固有的，它由系统各组成部分之间的因果关系衍生而来

4.5.         最低的层次可能是感知，也就是我们如何感知世界

4.6.         很多系统拥有意识感知，却没有思考或推理能力

4.7.         认知，即对周围世界进行思考和推理的能力

4.8.         过去的二三十年中，关于意识的科学研究已经有了很大的发展

4.8.1.           理论上，人工智能和计算机科学都是它的一部分

4.9.         意识似乎是一种突现的现象，不可简化为某个身体部分或一组明确的原因

4.9.1.           人类的自我反省可能是复杂意识存在的最佳证据，即使我们无法准确解释它是如何发生或者从哪里产生的

4.10.     意识并不是一个固定不变的或有限的变量

4.10.1.      作为人类，也会试图通过冥想、太极、精神修行、自然体验或药物实验来追求更高层次的意识

4.10.2.      所有这些追求都需要更高水平的大脑功能、警觉性和意识

4.11.     人工智能系统接近于一个更复杂的意识体，而不是我们可能会认为的一堆硅、金属和代码的集合

4.11.1.      从数字模式识别和反思中得到的见解并不总是令人愉快或能够强化自我

4.12.     杰瑞·卡普兰（Jerry Kaplan）

4.12.1.      我们不知道人类意识是什么，所以把它应用到机器上也是完全不合适的

4.12.2.      机器人的电路并未打造一个更高阶的存在层面，没有空间让它批判性地思考自己的存在，在宇宙中的位置，或者它的满足感、怀疑感与好奇心

4.12.3.      弱人工智能已经成为现实，为特定任务设计的程序的能力已经可以轻轻松松超过人类

4.12.4.      人类为什么造飞机，而飞机的样子并不像鸟。它们足够‘智能’，只要切换到自动驾驶模式就能让自己保持在空中。这比人类厉害得多，但并不意味着飞机拥有意识

4.13.     克里斯托夫·科赫（Christof Koch）

4.13.1.      意识不是一种突现的属性，而是大脑和其他系统固有的属性

4.13.2.      虽然在深度神经网络中可以模拟更高层次的复杂性，但它们只能被模拟

4.13.3.      要制造出更接近人类意识的东西，就必须在其核心架构中嵌入大量的因果关系，这或许是基于当前量子计算技术的未来突破

4.13.4.      机器与人类所经历的复杂意识之间仍然存在着巨大的鸿沟

4.14.     100年后，我们今天的理解看上去将会非常原始。

4.14.1.      戴维·查默斯（David Chalmers）

4.15.     记住人工智能系统可以模拟我们的体验，但还不能真正了解人类的体验

4.15.1.      同理心产生于意识和我们自我反思的能力，我们理解他人也会反思自己，并在这种共同的意识上建立一种基本的、相互的纽带

4.15.2.      完全机械化的程序可以捕捉和反映思维理论，模拟情绪，识别出几乎难以察觉的沮丧或满足的生理迹象，并表现出无限的耐心

4.15.3.      机器可能从经验上了解你的思想在哪里，并在那里与你相遇，它会不带偏见或情感抵触地这样做，但它不可能像人类伙伴一样，对你的情况抱有真正的同理心

4.15.4.      所有这些因素可以被输入机器，进行加权、调整，得出改进结果，但人工智能系统永远无法分享令人目眩神迷的智慧刺激、机会、热情和肾上腺素，这些都与我的失落感和压力交织在一起，从而塑造了我当下的情感状态