本文首發(fā)于公眾號“歪理邪說”（wxieshuo）。

最近，無論中文還是英文，關(guān)于人工智能的討論都突然變多，對于人工智能到底會不會危害人類也成了一個熱點話題。很多討論集中在所謂強(qiáng)人工智能出現(xiàn)之后的可能性，在這些來自未來學(xué)家的討論中，遠(yuǎn)超人類智能的“強(qiáng)人工智能”會在我們有生之年出現(xiàn)，到那時候人類的命運會變成什么樣。我覺得人們想的太遠(yuǎn)了。在強(qiáng)人工智能出現(xiàn)之前，人類已經(jīng)命運已經(jīng)注定灰暗了。

今天這些討論，如果能夠穿越時間，拿回給80年代的我們同齡人看，他們反而一點也不陌生，更不會被嚇到。盡管那是一個沒有智能手機(jī)，沒有無線網(wǎng)絡(luò)，連商用互聯(lián)網(wǎng)尚未成型的年代。但那個時代的人，差不多認(rèn)為到2000年，一切都能實現(xiàn)，甚至強(qiáng)人工智能也會實現(xiàn)。

回望80年代，即使以今天的標(biāo)準(zhǔn)看，也是一個科技爆發(fā)年代，從60年代開始的各種科學(xué)上的概念和想法，到80年代基本有了可用實現(xiàn)。不僅今天所用的人工智能基礎(chǔ)理論和算法在那個年代有了突破，甚至今天大家在討論的電動汽車，燃料電池………都是在那個年代就有了商用產(chǎn)品，今天我們說的所謂強(qiáng)人工智能這個詞，也是60、70年代的產(chǎn)物。摩爾定律這個詞，同樣是60年代出現(xiàn)，80年代成熟。完全不算巧合，科幻小說在80年代也相當(dāng)興盛，并且出現(xiàn)了以網(wǎng)絡(luò)虛擬空間和未來為主要題材的賽博朋克流派。我一直覺得，今天這些未來學(xué)家所講的東西，沒有一樣能超過那些科幻小說的深度，尤其是賽博朋克流派科幻小說，他們所預(yù)言的近未來，幾乎已經(jīng)是接近實現(xiàn)了。

1984年，《神經(jīng)漫游者》出版，這是一部科幻小說歷史中的里程碑式作品，它開創(chuàng)了以網(wǎng)絡(luò)虛擬空間為背景的賽博朋克科幻流派，甚至定下了這個流派科幻小說的基礎(chǔ)元素，包括網(wǎng)絡(luò)空間和巨型壟斷企業(yè)控制世界，當(dāng)然，其中也少不了最終控制一切的人工智能。

賽博朋克流派科幻小說中的未來大多是灰暗的，這種灰暗不是程序產(chǎn)生更高智能徹底奴役人類造成的，而是技術(shù)和人類本身共同完成，這也正是我的看法。

人們平時往往意識不到，如今我們早就已經(jīng)生活在程序所劃定的范圍中了。這并不需要所謂強(qiáng)人工智能才能做到，分布在不同系統(tǒng)里面的帶有一定智能，或者毫無智能的程序，早就是人們的重要幫手。大多數(shù)情況下，人們對程序結(jié)果的信賴已經(jīng)超過了對人本身。

就算是對軟件技術(shù)一無所知的人，也會從一些蛛絲馬跡中有直接感受。比如說，很多年之前，各種系統(tǒng)還沒有完全聯(lián)網(wǎng)和計算機(jī)化的時候，很多事情，只要能說服終端辦事人員，他大筆一揮，問題就解決了。但到今天，終端辦事人員往往會同情的看著你，告訴你我知道你說的有道理，但是我沒權(quán)限改系統(tǒng)，所以我也沒辦法。很多時候，我們完全被系統(tǒng)所困住，只能想別的辦法變通執(zhí)行。這些系統(tǒng)往往并沒有智能，它們只是強(qiáng)硬執(zhí)行設(shè)定好的規(guī)則而已，這樣的系統(tǒng)照樣可以規(guī)范人們的生活。

稍微智能一點的例子，是銀行和保險行業(yè)。他們掌握著更多的數(shù)據(jù)，也可以基于數(shù)據(jù)計算出來更多的結(jié)果。無論是申請貸款還是買保險，最終給出結(jié)果的，往往并不是一個真正的人，至少不單純是由一個真正的人作出決策，而是經(jīng)過一堆程序“智能”的計算。至于程序計算的結(jié)果到底對不對，是不是完全符合你的狀況，跟你打交道的真人往往也并不知道，系統(tǒng)是個黑箱，它做出了決策，人們遵從它。

更智能，更常見的情況是互聯(lián)網(wǎng)上。每一家互聯(lián)網(wǎng)公司以近乎貪婪的態(tài)度，去收集所有自己可能觸及的數(shù)據(jù)。用戶點擊了哪個按鈕，在哪個頁面停留時間更長，分享了什么，贊了什么，哪些內(nèi)容被轉(zhuǎn)發(fā)，哪些內(nèi)容被評論，把什么東西加到購物車，付錢購買了什么…所有的一切，都被記錄。新一代的互聯(lián)網(wǎng)公司們致力于為每一個個體提供定制的產(chǎn)品，你看到的頁面，和你的朋友可能完全不一樣，甚至你看到的商品價格，和你朋友看到的也未必一樣。這些都是基于你自己的行為產(chǎn)生的，由程序計算出來的結(jié)果，多數(shù)情況下，其中并沒有人工參與。只從體驗上看，這不是一件壞事，畢竟，按照用戶習(xí)慣定制的內(nèi)容，可以讓他使用起來更舒服，節(jié)約更多時間，人們也更喜歡這樣的產(chǎn)品。

和幾十年前一樣，今天人們又一次開始討論強(qiáng)人工智能，并且再次認(rèn)為會在我們有生之年實現(xiàn)，除了未來學(xué)家們四處宣講，現(xiàn)實中的原因是以深度學(xué)習(xí)為代表的無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)開始顯出了極好的效果。通過這種技術(shù)，計算機(jī)看起來變得很智能，可以通過反饋得出一個比較好的結(jié)果。雖然這些技術(shù)讓計算機(jī)能做更多的事，但它和人類所具有的智能仍然有本質(zhì)區(qū)別。

嚴(yán)格來說，深度學(xué)習(xí)并不是新技術(shù)，它的基礎(chǔ)仍然是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。還是80年代，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法已經(jīng)成熟（其實50年代就出現(xiàn)了），那是人工智能投入的高發(fā)年代，大量科學(xué)家，研究生投入這一領(lǐng)域，可惜效果長期無法達(dá)到真正可用，最終只有少數(shù)幾個特殊場景可以成功應(yīng)用。到90年代開始，這個領(lǐng)域失去了大多數(shù)關(guān)注和經(jīng)費。最近10年，這一門派的算法繼續(xù)演變成今天的深度學(xué)習(xí)，這一次，他們成功了。深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最重要的科學(xué)家，多倫多大學(xué)的Hinton教授帶領(lǐng)的團(tuán)隊，在2012年LSVRC競賽上，獲得了一次巨大的成功，他們使用深度學(xué)習(xí)的算法遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他參賽者，大獲全勝。

為什么一個80年代差點被放棄的方法重新回到了世界中心？因為80年代雖然可以完成理論基礎(chǔ)，但真正到達(dá)實用所需要的數(shù)據(jù)和計算能力都不具備。這幾十年，隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，芯片價格下降，并行計算發(fā)展，以前的困難已經(jīng)不再是問題。除了數(shù)據(jù)的數(shù)量極多，更重要的是，因為智能手機(jī)和各種傳感器的普及，我們可以獲得的數(shù)據(jù)種類也遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于80年代，從而可以在更多領(lǐng)域進(jìn)行嘗試。在這些技術(shù)共同作用下，新的人工智能高投入時代又重新開始了。

危險確實由此開始，但危險的來源并非人工智能算法進(jìn)一步提升，而是因為我們提供出數(shù)據(jù)越多，被限制和引導(dǎo)的機(jī)會也就越大，以今天人工智能技術(shù)水平可以做到的程度，已經(jīng)可以令人非常不舒服了。未來，可使用的計算能力會增強(qiáng)，同時，人們提供的數(shù)據(jù)種類還會繼續(xù)增加，尤其是和人自身相關(guān)的生物特征數(shù)據(jù)，必將讓人類放棄更多的自由，這種趨勢已經(jīng)幾乎沒法扭轉(zhuǎn)了。

從現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)生的說起。一些網(wǎng)站會給不同用戶顯示不同的價格，已經(jīng)不是秘密了，前幾年，酒店預(yù)訂公司Orbitz就實驗過讓蘋果用戶只能看到更貴一些的房間，據(jù)說效果還不錯，讓他們多賺了不少錢。這是基于非常簡單的規(guī)則完成的，他們把用戶直接分成兩類，蘋果用戶和其他，然后引導(dǎo)蘋果用戶消費。如果智能一些，可以按照用戶購買習(xí)慣，去為不同用戶提供不同的推薦方案，這我們也不陌生，在電商網(wǎng)站只要有帳號，哪怕只在登錄狀態(tài)搜索幾個東西，很快都會收到各種量身定做的推薦郵件。

如果運算能力足夠，讓用戶“多花點錢”這個目標(biāo)，還可以做的精細(xì)很多。比如，在用戶把東西加入購物車，付款之前，能不能找到一個功能類似、價格接近但利潤率更高的商品，推薦給用戶？推薦之后，能不能給他一些應(yīng)該放棄之前的商品，轉(zhuǎn)買這個商品的理由--比如有多少比例的人認(rèn)為這個更好，或者，他的好友有多少人贊過它，甚至是，最近這個東西正在特價，是歷史最低價。之后，用戶買或者不買，都是一次反饋，系統(tǒng)會收集這種反饋，下次讓推薦方案變得更適合這個用戶。每一次重復(fù)這個過程，都可以幫助人工智能系統(tǒng)提高一點點，而一個人的行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，又可以用于影響他的好友。

這個過程還可以做的更好，比如，用戶加進(jìn)購物車但沒有買的商品，如果降價20%會不會促進(jìn)他立刻購買？如果不行的話，把價格漲回去，會不會讓他覺得后悔，那么下次再降價15%，是不是立刻就買了？隨著我們把更多的數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)，分析用戶行為的依據(jù)會更明顯。比起過去，人們開始把越來越多的生物數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)，心跳，血壓…有了這些參數(shù)，之前的流程又可以發(fā)生一些變化，當(dāng)降價20%的時候，用戶的生物特征會不會改變，比如，心跳加速？如果再漲價，生物特征又會如何變化。系統(tǒng)能不能從這些生物數(shù)據(jù)變化中分析出哪些是興奮，哪些是遺憾？如果漲價之后用戶感覺到遺憾，下次再降價15%，很可能會促成一次購買。這已經(jīng)我們訓(xùn)練程序，而是程序訓(xùn)練我們。經(jīng)過這種訓(xùn)練之后，下一次降價20%的時候，用戶可能就會立刻購買，用戶的行為模式改變了，這就是人被程序訓(xùn)練的結(jié)果。

這是一個相對直觀的例子，我們可以推測出一些理由和可以用語言表示的規(guī)則。而在實際應(yīng)用中的，人工智能程序往往是一個黑箱子，它目的是讓用戶買利潤率更高的東西。至于具體如何做，對于不同的人會有不同的方法。就算是這個黑盒子的擁有者甚至創(chuàng)造者，也難以窮盡所有可能，知道它到底對每一個人到底做了什么。當(dāng)然，到今天為止，這些還沒有完全成真，但我相信，小規(guī)模嘗試應(yīng)該已經(jīng)在進(jìn)行中。沒有大規(guī)模應(yīng)用，只是因為計算能力還不夠強(qiáng)，采集數(shù)據(jù)的方法也不夠多。簡單說，就是因為這樣做性價比還不夠高，但我相信，距離它被實現(xiàn)那一天并不會太遠(yuǎn)。

我們越來越多的使用網(wǎng)絡(luò)，也提供越來越多的數(shù)據(jù)給不同公司，而各種傳感器芯片的普及，又讓我們提供了越來越多種類的數(shù)據(jù)。很多情況下，用戶甚至并不知道這些公司在收集我們的行為。一個普通用戶可能很難意識到，當(dāng)他打開一個網(wǎng)頁停留不動，這也是一種反饋。也很難想像打開一個app，點哪個按鈕，也往往會被記錄下來。這些用戶行為數(shù)據(jù)，是"喂養(yǎng)"人工智能程序最好的材料。這些80年代的科學(xué)家們難以獲得的數(shù)據(jù)，在今天它們隨處可見，用戶并不覺得它們珍貴。無論是Google，還是個人擁有的小網(wǎng)站，當(dāng)你對它有意見時，總會有人告訴你，你又沒花錢，人家愛怎么做就怎么做。這當(dāng)然是錯的，用戶付出數(shù)據(jù)這么珍貴的東西，怎么能叫免費呢？要放在幾十年前，一個人行為模式和偏好，往往只有他最好朋友和家人才有可能知道，今天不僅被各種公司獲知，還用來做了商業(yè)用途?，F(xiàn)在的法律只保護(hù)那些能簡單對應(yīng)到真實人的信息（比如證件號碼），認(rèn)為那些是隱私，這些行為數(shù)據(jù)，各種公司都可以隨意收集和使用它們。每個公司都會堅稱自己有隱私保護(hù)策略，我們就算不考慮數(shù)據(jù)被竊，被泄漏的可能性，就單說不同公司之間的收購和合并，已經(jīng)足以讓分布在各處的數(shù)據(jù)逐漸被匯總起來了。

今天這仍然不是一個明顯問題，雖然我們已經(jīng)離不開網(wǎng)絡(luò)，但畢竟大部分時間，我們還在現(xiàn)實世界中。在現(xiàn)實世界，一塊廣告牌立在路邊，所有人看到的都是一樣的內(nèi)容，人們沒辦法和網(wǎng)絡(luò)廣告那樣，讓每個人看到不同的廣告。

但人類必將進(jìn)入虛擬世界，正如賽博朋克科幻小說所展示的那樣。隨著虛擬現(xiàn)實技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)實世界和虛擬世界的界限會逐漸模糊掉。去年Facebook花了大價錢收購了Oculus，這是一家沉浸式虛擬現(xiàn)實公司，現(xiàn)在它的樣子還很傻，是在頭上帶一個大盒子，人們不太可能帶著它四處行走。更早之前的Google眼鏡有著更大野心，希望成為日常應(yīng)用的設(shè)備。它們的體驗都遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到實用程度。但，這個方向是一定會有實際可用產(chǎn)品產(chǎn)生。近一點，有可能是《彩虹盡頭》所描述的那種視網(wǎng)膜投射技術(shù)加上各種穿戴式設(shè)備構(gòu)成的半虛擬現(xiàn)實的真實世界。更不要忘記，生化技術(shù)也在一直發(fā)展，神經(jīng)聯(lián)網(wǎng)那一天早晚會到來。

到那個時代，我們產(chǎn)生，和被采集的數(shù)據(jù)就會更多?，F(xiàn)實和虛擬的界限徹底消失，我們在現(xiàn)實中仍然會通過虛擬現(xiàn)實技術(shù)看到為每個人定制的內(nèi)容。那時候人們就會有更多行為會按照人工智能程序所規(guī)定的方式進(jìn)行，并且，還會發(fā)自內(nèi)心的認(rèn)為那是他獨立自主的產(chǎn)生想法。人會完全會成為程序的終端，為程序貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)，按照程序引導(dǎo)產(chǎn)生行為，依賴程序生活和工作。

就算在今天，我們也已經(jīng)很難說哪些是自己的觀點，哪些是被影響過的觀點。很多人有這種感覺，看一場辯論的正反兩方文章，一會覺得這邊說的對，一會覺得那邊也有道理。這一點也不奇怪，人就是這么容易被影響的，你很難確信什么是你真正的想法。如果你每天看到的信息，是被程序精心計算過的，就很可能會按照程序預(yù)先設(shè)定的方式行動。為世界上每一個人設(shè)計一套適合他的模式，引導(dǎo)他的行為，已經(jīng)不是幻想了，技術(shù)上早就可以達(dá)到，剩下的只是計算能力和成本問題。

今天的程序和人混合的模式中，人工智能程序已經(jīng)有規(guī)范我們生活的能力了，盡管這些程序沒有真正的智能，也更不可能具有超越人類的智力。這些程序按照人們不同的目的被創(chuàng)造出來，它們嗅探人類的習(xí)慣，改變和引導(dǎo)人類的行為，而他們的創(chuàng)造者--那些公司們，同樣是被它們所控制，難以離開他們。而且，就算是最大公司的股東們，他們自己的生活中，同樣會被別的人工智能程序所影響和引導(dǎo)。人類和人工智能，已經(jīng)是密不可分的了。

想想前面說過的，對著系統(tǒng)說我無能為力的辦事人員，他其實已經(jīng)是程序在現(xiàn)實世界的延伸了。即，他完全按照程序的處理結(jié)果執(zhí)行，自己沒有任何其他權(quán)限，他的工作只是替程序和現(xiàn)實世界交互。這是因為程序暫時還沒辦法直接影響到現(xiàn)實世界。如果有一天機(jī)器人足夠成熟了，他就會被機(jī)器人所替代?？纯粗車?，我們已經(jīng)有很多的工作崗位處于這個狀態(tài)的。比如，快遞員，他們按照程序下達(dá)的指令工作，程序會替他設(shè)計最好的路線，他們只需要順著走即可，自己可以發(fā)揮的余地很小，如果無人機(jī)成熟了，快遞員的工作也可以被取代了。人類按照人工智能的指揮采集信息和工作，變成網(wǎng)絡(luò)和計算機(jī)的終端，在很多討論中，這是超越人類的人工智能出現(xiàn)后的事，但其實現(xiàn)在這種人和程序共同構(gòu)成的系統(tǒng)已經(jīng)可以實現(xiàn)的不錯了，很多工作崗位的人都是程序控制下的最終執(zhí)行者。

80年代科幻小說設(shè)想了各種情況，但沒想到今天人們會主動把自己的數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)出來。無論是潛在的用戶行為，還是顯式的照片、聲音、好友關(guān)系、品牌好惡，甚至自己的思考和情緒，在社交網(wǎng)絡(luò)的幫助下，人們幾乎毫無保留的貢獻(xiàn)這一切。這個時代的人們擔(dān)心自己的身份證號被人知道，但是對于以上信息，壓根不覺得是隱私。其實身份證號才不是隱私，只要需要，有無數(shù)的方法可以獲得它，但其他信息，除了你和你的朋友們主動交出來，很難有方法直接采集到。我們很快會進(jìn)入一個數(shù)據(jù)壟斷的時代，掌握海量數(shù)據(jù)的公司，可以利用這些數(shù)據(jù)獲得更好的盈利，提供更好的服務(wù)，進(jìn)而繼續(xù)獲得更多數(shù)據(jù)。缺乏數(shù)據(jù)的公司，在未來可能甚至沒法創(chuàng)造出一個可用的服務(wù)來。

這遠(yuǎn)比資本壟斷可怕，因為資本可以靠融資解決，數(shù)據(jù)只能通過積累獲得，壟斷者的地位更難以撼動。所以，做投資的朋友，記得投資那些可以收集和產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)的公司，數(shù)據(jù)壟斷的時代馬上就會到來。

說到數(shù)據(jù)的壟斷，所有賽博朋克科幻小說，都有一個設(shè)定，即，未來企業(yè)會代替政府，成為人類社會管理者。在另一本賽博朋克經(jīng)典著作《雪崩》里面，美國聯(lián)邦政府甚至淪落到了散落在高速公路周圍的幾頂帳篷里，私人企業(yè)擁有最大的權(quán)利。但在我們所經(jīng)歷的這個現(xiàn)實世界中，并不會如此。斯諾登曝光了棱鏡之后，人們突然發(fā)現(xiàn)，美國政府才是最大的數(shù)據(jù)擁有者，確切的說，美國國家安全局或者國土安全部才是真正的數(shù)據(jù)持有和壟斷者，他們不僅有通過行政手段從各職能部門獲得的數(shù)據(jù)，還從幾乎所有公司手里要求更多數(shù)據(jù)，甚至不惜去偷數(shù)據(jù)，他們監(jiān)視者全世界的人，連美國的傳統(tǒng)盟國也不放過。最終我們的社會形態(tài)，很可能是政府和企業(yè)共同成為壟斷者，他們和各種目的的人工智能程序一起規(guī)范每一個人的具體行為，而大多數(shù)人對此會逐漸習(xí)以為常，一無所知。法國思想家福柯所設(shè)想的全景敞視主義，會在我們有生之年實現(xiàn)，以一種被監(jiān)視者踴躍參與并且難以察覺的形式實現(xiàn)。

現(xiàn)實世界的實際威脅，比如IS的興起，會極大加速這種進(jìn)程，每個人都可以問問自己，你是愿意交出更多隱私，讓監(jiān)控?zé)o處不在，從而捕獲恐怖活動的前兆，還是愿意遭到恐怖襲擊？恐怖主義的威脅，會讓絕大多數(shù)人選擇前者。

最糟糕的是，今天我們已經(jīng)到了一個沒法調(diào)頭回去的時代，我們沒辦法停止使用智能手機(jī)或者社交網(wǎng)絡(luò)，也沒辦法不把數(shù)據(jù)交給大公司們。如果放棄了這些，可能已經(jīng)跟被關(guān)進(jìn)實際的監(jiān)獄差不多了。就在幾年前，人們還習(xí)慣看看地圖出門，今天如果拿走一個人的智能手機(jī)，把他放在一個陌生的地方，他的第一反映是無所適從。就像《神經(jīng)漫游者》所描寫的，在那個已經(jīng)可以通過神經(jīng)聯(lián)網(wǎng)的時代，處罰一個人的方式，是毀掉他的神經(jīng)，讓他無法再接入網(wǎng)絡(luò)，而不是毀滅掉肉體?；蛘呦瘛恫屎绫M頭》所描述的那樣，如果你不能使用高科技，就基本等于是一個廢人。從現(xiàn)在所有的情況看，人類會毫無阻攔的奔向這個一切都在控制之下的灰暗未來，所有人都在程序的規(guī)劃之內(nèi)生活，無論是這些系統(tǒng)的擁有者還是使用者，所有人對程序給出結(jié)果的信任都會超過對自己的信任，人類對系統(tǒng)極度依賴。這一天來臨的時候，很難想象人類還會有什么進(jìn)步，一切都安全，穩(wěn)定，毫無意外的進(jìn)行。就像《黑客帝國》里面的人類電池，活在現(xiàn)實世界的電池。到這個時候，無論更遠(yuǎn)的將來機(jī)器能不能產(chǎn)生超越人類的智慧，人類已經(jīng)和毀滅沒什么區(qū)別了。人類自己制造了一套系統(tǒng)，把全體人類關(guān)進(jìn)了看不見的籠子里面，這種情況實現(xiàn)的可能性，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過強(qiáng)人工智能實現(xiàn)的可能性。

想停止這一切更加不可能，就算是在現(xiàn)在，試圖停止美國政府收集數(shù)據(jù)的行為很可能會被認(rèn)為是叛國。這個時代還勉強(qiáng)可以出現(xiàn)斯諾登這種出乎意料的案例，斯諾登擁有權(quán)限，但他利用這種權(quán)限，做出了對整個系統(tǒng)不利的事。未來，所有人都會生活在系統(tǒng)劃定的規(guī)范之下，并且所有數(shù)據(jù)都被監(jiān)控和計算，未來的斯諾登開始收集那些文檔的時候，他的異常行為就會被系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)，立即中止。也許，人類唯一的希望就寄托在各種尋找漏洞的黑客身上了吧。

最后再說一個黑科技，加拿大的D-Wave甚至制造出了第一臺可商用的量子計算機(jī)，當(dāng)然，學(xué)術(shù)界一直在爭論它是不是真正的量子計算機(jī)，因為它幾乎只能用于計算模擬退火這一種算法。但就算這一種算法也很有用了，Google買了一臺這種計算機(jī)，據(jù)說是用于圖像識別。圖像識別和聲音識別都是模糊現(xiàn)實世界和虛擬世界界限的技術(shù)。今天，計算機(jī)已經(jīng)可以從攝像頭的視野中，比較準(zhǔn)確的追蹤一張人臉，只是限于計算能力，還不能肆無忌憚的追蹤所有人，未來，一切皆有可能。

資源備注：

• 標(biāo)題圖 截圖自電影《銀翼殺手》 Blade Runner，雖然原著是1968年，但電影是1982年的，同樣是80年代作品。

• 《神經(jīng)漫游者》威廉·吉布森 原著1984年出版，現(xiàn)在有很好的中文譯本，Denovo翻譯，強(qiáng)烈推薦。

• 《彩虹盡頭》弗諾·文奇 原著 2006年出版，有中文版。人們一直爭論弗諾·文奇的早年作品《真名實姓》和《神經(jīng)漫游者》哪個算賽博朋克開山之作，因為前者比后者早的多。但我仍然投后者一票。原因這里寫不下了。

• 《雪崩》尼爾·斯蒂芬森 原著 1992年出版，有中文版。

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