在当今这么一个世界正在被改变的背景下，阅读一些关于人工智能的书籍，对于科学、全面、准确地学习、领会习近平总书记关于发展人工智能及其应用的思想，提高对新一轮变革中的行业趋势的观察能力，当然是及时而有益的。
人类终将继续决定机器的能力
《人工智能简史》（原名《与机器人共舞》，浙江人民出版社出版）作者、纽约时报高级科技记者约翰·马尔科夫专注于机器人与人工智能领域的报道。他在旧金山为这本书的中文版写的序，一开头就用美国记者擅长的新闻特写手法讲了一个小场景：
几年前，在和诺贝尔经济学奖得主、《思考，快与慢》一书的作者丹尼尔·卡尼曼共进晚餐时，我（约翰·马尔科夫）曾指出，机器人技术的快速发展将对中国等新兴制造业国家的社会稳定构成威胁。我认为，主要问题在于，在向信息经济转型的过程中，这些国家会遭遇失业危机。
“你没有抓住问题的精髓，”卡尼曼反驳说，“机器人进入中国的时机其实恰到好处。”
事实证明，他是对的。在之后的10年中，无论是在工厂生产中还是在老年人护理中，智能机器都成了司空见惯的存在。不仅在中国如此，世界各地都是如此。
约翰·马尔科夫这本书的特点在于生动活泼的事实叙述。在他的笔下，美国人曾经纠结于人与机器的替代程度问题。但是，“在这本书出版的过程中，美国的就业人数从1.15亿增长到了1.37亿，这意味着在美国的总人口只增长了11%的情况下，美国的劳动力总数增长超过了19%。”
这本书里叙写了微软、英特尔、谷歌、苹果等公司在人的智能主导下开发出的令人眼花缭乱的多种人工智能类型产品。实际上，所有的人工智能产品都经历了从上世纪60年代至今的不断演化过程。举一个例子，在这本书第七章，讲到阿布维奇的机器人手术公司MakoSurgical，用数字方式捕捉全球最好的外科医生的手法，然后把这些技术整合到机器人助手上。那些不太熟练的外科医生可将这些机器人当作模板，在运用复杂技术手段时达到良好效果。另一家专注于手术的机器人公司Intuitive Surgical，主要销售远程控制的自动仪器，让外科医生能够在远程进行精准操作。阿布维奇的公司更侧重于触觉——使操作机器人的人员有触摸感，从而构建出一个机器人与人力的综合体、一个比单独人类医生更熟练的设备。Mako更多专注于与骨骼相关的手术而不是IntuitiveSurgical作为研究重点的软组织手术。相比软组织，骨骼更坚硬，也更易通过触觉反馈而被“感觉到”。在这一系统中，机器人和人分别做着各自擅长的事情，并形成一种强大的共生关系。值得注意的一点是，这种医生并不是半机械、半人类的“机器侠”，人类医生与机器人之间的界线仍然十分明确。在这种情况下，人类医生的工作只是得到了机器化的手术工具的帮助，而半机械人则是一种人类和机器人的区别逐渐模糊的产物。在阿布维奇看来，实现彻底的人工智能（机器人达到与人类相当的智力水平）是一个非常困难的问题，即使有可能实现，也需要至少几十年的时间。
经济史学视角：现在可以预测的四大类未来发展
中信出版集团纳入“比较译丛”所出版的《美国增长的起落》一书，由美国西北大学社会科学教授，世界上主要的研究通货膨胀、失业和生产率增长的专家之一罗伯特·戈登所著。他最近的研究对象包括新经济的兴衰、美国生产率的增长复苏以及欧洲的生产率增长停滞。他这本书从三大篇《1870年-1940年伟大发明成就了家庭内外革命》《1940-2015年黄金时代和增速放缓的早期预警》《增长加速和放缓的根源》的题目，就可大略看到全书的核心内容：1870年至1970年的一个世纪里，一场经济变革席卷美国，使美国人民的生活水平空前提高。内燃机、电力、电灯、室内管道、汽车、电话、飞机、空调、电视等一系列伟大发明和后续的增量式创新不仅推动了美国经济的高速增长，也彻底改变了美国人的生活和工作方式。全球金融危机后，美国能够重续这一“特殊世纪”的辉煌吗？互联网和人工智能等新技术的发展，能带来同样的经济变革吗？
罗伯特·戈登在这篇后记中谈及写作宗旨时写道：“当我们探究未来几十年可能的创新时，我们不是要怀疑创新仍将继续涌现，而是要以过去20年全要素生产率先是较快（1994-2004年）然后较慢（2004-2014年）为背景，对这些创新做出评估。下一波创新将会以革命性方式改变商业模式吗？就像20世纪年代末互联网革命那样，还是会像最近10年那样，生产率以进化般的速度提高？”
正是在生发这些设问的意义上，这本书中，最有意思的是洋洋三大篇、600多页内容之外的后记《美国经济增长成就和未来之路》。著者所谓的“未来之路”，集中讨论了“现在可以预测的发明”。
他引用了“技术乐观派”埃里克·布莱恩约弗森和安德鲁·麦卡菲等人的判断：“我们正处在一个拐点”。机器人深蓝在国际象棋比赛中的胜利和机器人沃森在电视游戏中的胜利显示了颠覆性预兆，表明计算机在工作的每一个方面都超越人类的时代就要到来。
埃里克·布莱恩约弗森和安德鲁·麦卡菲等人预测认为，未来发展可分为四大类：医疗、小型机器人和3D打印、大数据、无人驾驶汽车。
医疗和医药进展1940-1980年研发出来。在未来几十年里，医疗和医药的进步无疑会继续。作者引用说，维吉严厉批评了美国现行的药物检测制度，认为是在限制冒险探索，是“美国经济过度管制的一个例子”。
小型机器人和3D打印。吉尔·普拉特列举了8个以稳定的指数级速度发展的“技术驱动力”。其中，与发展更强大的机器人相关的是计算机性能的成倍增长、机电设计工具的改进以及电能存储的改进。其他驱动力包括数字设备更广泛的能力（本地开线通信、互联网的性能和规模）以及数据存储的指数级扩大。
计算机速度和内存的指数级增长显然遥遥领先于机器人复制人类行为的能力。
通常情况下，机器人与人类一起工作，而不是取代人类。正如巴克斯特与工人合作，其他机器人也不只是取代工人，还使留下的工人更有价值，并且创造新的工作，包括那些正在制造机器人和为机器人编程的工作。亚马逊仓库每天都在发生的协同工作方式可以说明机器人与工人之间的互补性。
3D打印是技术乐观主义者描述的又一场革命。它最重要的优势是有可能加快新产品的设计过程。新的原型可以在数天甚至几小时内被设计出来，而不需要几个月的时间，并且能以相对较低的成本来创造。对于试图吸引创业融资的企业家来说，这就降低了进入的一个主要障碍。新的设计模型可以在世界各地的多个地点同时产生。3D打印也擅长一次性定制操作，如在牙医办公室就能生产出一个牙冠而不必制造模具。
大数据和人工智能。乐观主义者关注的核心不是物理机器人或3D打印，而是电脑日益成熟和像人一样的能力。大数据使市场营销成为一种人工智能形式。计算机在多个领域发挥作用，包括医疗诊断、犯罪预防和贷款审批。最近估计的结果是，由机器人顾问管理的总资产仍不到200亿美元，而传统的人力顾问管理了17亿美元。
用现代搜索工具以炫目的速度在现有信息中找到有价值的信息。
无人驾驶汽车。使用无人驾驶汽车可以减少交通事故的发生。无人驾驶汽车技术还有利于实现从几乎人人保有汽车转向城市以及郊区的汽车普遍共享，减少汽油消耗、空气污染以及停车场。
诺贝尔经济学奖得主告诉我们怎样研究人工智能
很有趣的是，与《美国增长的起落》相似，《科学迷宫里的顽童与大师：赫伯特·西蒙自传》（中国出版集团中译出版社出版）当中，关于人工智能的内容也是在洋洋巨著的最后一篇用不算大的篇幅记叙的。赫伯特·西蒙是一个旷世奇才。他是卡内基梅隆大学的计算机科学和心理学教授，于1978年获得诺贝尔经济学奖。
赫伯特·西蒙的学术是在信息科学大爆炸的时代背景下发生的，与信息处理范式倡导的心理学的重大变革息息相关。他率先使用计算机模拟构建高度复杂、系统的人类行为模型。
赫伯特·西蒙得到诺贝尔经济学奖的重要学术贡献是有限理性理论，他认定人类智能是有规律地使用符号。基于此，对机器思维所开展的研究工作为新的认知科学打下了理念基础。
这本自传读来令人津津有味。关于人工智能的内容，以下可见一斑。赫伯特·西蒙在自传第四篇《60岁以后的研究工作》说到关于人工智能问题曾经发生过的论战：
20世纪80年代新的研究工作的重心是模拟科学发现。一直以来，“创造能力”是怀疑论者质疑人工智能最后的借口。在模拟创造能力的过程中，一定要使用不会被人误认为是琐碎或无用的任务。因此，我们的研究小组选择了科学史的重大时刻作为我们的实验任务。开普勒的行星运动第三定律的发现；欧姆的电传导定律、道尔顿的化学反应理论、原子和分子的发现、燃素和氧的燃烧理论之争，克雷布斯关于尿素在生物体中合成的解释，等等。
赫伯特·西蒙用通俗的语言解释说：
科学家为自己设定了很多不同类型的任务：建构重大的问题，发现有趣的现象，找到隐匿在数据背后的规律，针对现象和有关理论提出新的表征方法，推断理论的逻辑结果并对它们进行测试，设计实验，发现能说明经验归纳结果的解释性机制，发明供观察和测量用的新仪器等等。
所有这些任务都使用通用的解决问题的过程，这与棋手下棋时选择棋子的移动、医生做诊断、计算机推销员针对用户配置系统、建筑师设计房子、有机化学家合成新的分子所用的方法一模一样。
吴锦才
