近日，凯文·凯利在成都进行了一个名为《回到未来》的 主题演讲。主要分享了对AI等前沿科技的看法。
KK提到：“要预测未来是非常困难的。但是我们有我们的优势，因为技术都是有偏见的。通过技术的物理的特性，我们能够预见、能了解未来技术会到哪里去，未来技术很长一段时间会是怎样……”
以下是凯文·凯利的演讲内容：
今天我想预测一下未来25年的技术发展趋势：什么即将到来，哪些是不可阻挡之势。很多未来会出现的事物其实无法预测，因为技术是一种趋势，会侧重某些方向，任何一门科学的发展都有其规律，包括数字技术。技术又会随着实际情况的变化而发生趋势性的变化，所以我的兴趣在于探讨技术发展趋势变化的方向。
电线发明之后，人们希望寻找它的工作模式，而无论在什么国家，甚至什么星球，其实它的模式都是一样的，这种反复出现的工作模式会为技术发展指明方向。
这些趋势都是25年内的趋势，具体的技术发明没有办法预测，因为具体的预测是不可能的，我们不知道未来 苹果 是否仍然是一家成功的公司，iPhone是不是还会继续受消费者喜爱，也不知道BAT会不会继续存在。
这里谈的都是长期趋势的预测，技术将走向何方。我们理解事物的形态是没有办法改变的，比如四个轮子的车，四只脚的动物，这是都是事物自身规律决定的，这种形态也就必然的，但是就某种物种或者产品而言，比如斑马或者某种机器人，就是偶然出现的，是我们可能没有预料到的，我这里要讨论的是关于技术的大方向。
想象一下，山谷里飘来一阵雨，每一个雨滴的路径是不可预测的，但是他们运动的方向是可以预测的，都是向下的。像数字技术行业中哪家公司会赢，哪家公司会输的问题，我在这里不做讨论，我要讨论的是不可逆转的大方向。电话的出现是必然，而iPhone不是，互联网的出现是必然的，而Twitter不是。我会讨论电话，互联网领域的发展趋势。
人工智能早已来临，只是你没有感受到
最为重要的技术发展趋势之一是人工智能，感知并让产品更为智能的技术。大家可能对人工智能都不陌生，但是我想从一个不一样的角度解释它，让大家对未来的智能制造业有所了解。
首先，人工智能的时代已经来临，只是很多时候扮演幕后的角色，我们并没有直接的了解。人工智能系统解读X光片的本领已经比医生更高；查阅法律证据的能力也比律师要高；我来中国坐的飞机大部分时间也是由人工智能系统，而不是飞行员在控制；开车的时候，带有人工智能技术的刹车系统比人的判断更好。 百度 和 谷歌 的人工智能技术可以分析照片，告诉你照片里面正在发生什么事情。
最近谷歌的人工智能系统战胜了顶级的围棋人类选手，这个系统甚至还可以不断地学习如何下棋。过去十多年的电脑游戏，都是在和人工智能系统对战，现在的系统不过知道如何对战，还知道如何学习新的对战本领，这有很大的不同，机器学习也是当今人工智能系统的最重要功能。
其实人工智慧（artificial smartness）要比人工智能（artificial intelligence）可能更适合来形容这种技术，因为现在应用这种技术的产品已经比人更聪明。比如，计算器要比人脑的算数能力高很多，GPS导航设备要比人对空间的认知好很多，百度可以记住6万亿个网页，这远远超出人脑的记忆能力。
我们在汽车上采用人工智能系统，是因为它没有人的那些不良驾驶习惯，去年死于交通肇事的人数有100万，人类本就不应该开车，所以我们希望用人工智能技术来代替人，人工智能系统不会因为其他事情分心，也不会像人一样想问题。
人工智能总在某方面超过人类，但不可能和人类一模一样
人类对智力和智能的理解是错误的，单一维度的，片面的，只是认为老鼠的智力水平没有猴子高，一般人的智力没有天才高，这种理解可能并不正确。智力其实是一套思考方式，知识体系和工具，而这些方式，体系和工具构成了我们的思考和学习能力，每个人都不同，数量有几百种，比如演绎推理，归纳推理，符号推理，逻辑，空间导航，记忆等等。
动物的智力也是由很多思维方式构成的，有的时候他们看待人类的方式也是它们所独有的。一只松鼠或者其他啮齿类动物的记忆能力超过人类，因为即使过了好多年，它们还可以记得当初在什么地方埋下了成千上万颗橡果，这一点没有人可以做到，所以某些动物的智力在某些方面下是超出人类的。
在设计人工智能系统的时候，我们遵循同样的原则，让它们可以以某一种特定的方式看待人类，而不是像人类一样思考，其中有一条设计理念所有的工程师都会铭记心中，那就是产品不可能每一方面都能做到最优，总需要做出权衡。
各种人工智能系统产品总会在某一方面超出人类智力，但不可能做得跟人类一样。在看待人类智能的时候，我们可能会将自己视为中心，其他智能围着我们转，就像宇宙学的地心说理论，而其实我们并不是什么中心。
我们对人类智能的理解会随着人工智能技术提高而改变，而开发人工智能系统的过程就是不断发现不同智力和思考模式的过程，而每一种模式对于研究人工智能都有用。很多时候，人类智能无法或者有相当大的难度去理解一些问题，无论是科学上的还是商业上的。
我们可以通过两步法来解决这些问题，第一是开发一套异与人类思考方式的人工智能系统，第二是利用这些系统加上人类智能来共同解决这些问题。这个过程就是证明我们不是智能中心的过程，思维方式真的是多种多样。
新经济的财富引擎就是在接触社会的同时拥有创造性思考的能力。一个人如果不接触社会，可能会有异于常人的想法，但是如果他一直接收各方面信息，很难有创造性的想法。有些人工智能系统可能没有人类聪明或者反应更快，但可能拥有不一样的想法，这就是价值所在。
人工智能带来的优势不在于用不用，而在于怎么用
我还想介绍一下关于人工智能另一方面的观点，人工智能还是第二次工业革命。第一次工业革命是从自然能源到人造能源的变革，那之前的农业时代都是靠人或者牲畜的肌肉力量，比如马，驴等等的畜力：想修路就只能靠人力，而那之后有了蒸汽机，电动机等等设备；日用品，工业品都是用这些设备制造出来，人类也有了驾驭自然力的能力。比如驾驶一辆汽车，你就拥有了250马力的功率，也可以使用机械设备建起摩天大厦，铺设贯通全国的铁路系统，建设生产鞋和椅子的工厂。
我们之所以有现在的生活，都是因为我们将人造能源作为一种商品进行交换，这些商品通过电力形式在全国范围内流通，所有人都可以购买人造能源。农民不需要创造人造能源，而只需要购买就可以得到。
人造能源的流通是创新和创业精神的巨大引擎，比如一个农民有一套人力水泵，有了人造能源之后，他可能就会产生将其改造为自动水泵的想法，因为有了电和水泵，就可以制造电动泵。而将电动泵的例子放大几万倍，也就有了我们的城市，这就是我们所说的第一次工业革命。
现在人工智能的研制也要达到同样目的，我们会在电动泵中加入人工智能系统，让它变成一款智能水泵。而将智能水泵的例子在城市建设中放大，就是第二次工业革命，也就是让电能驱动的设备具有认知功能，变得智能。这个进程不只包括制造业，而是整个经济的升级。而如果没有公司经营的智能升级和消费者的智能升级，制造业的智能升级也是不可能实现的。
第二次工业革命将实现整体经济的智能化。在250马力的汽车上匹配250种思维方式，不是人类的思维方式，而是人工智能的算法。问题是，如果你的企业有1000种思维方式24小时为你服务，你会用它们来做些什么？
未来，人工智能系统将部署在云端，作为一种商业资源，所有公司都可以购买这些资源来为商业拓展提供动力，人工智能将成为像电一样的能源和人人可以购买使用的服务，这就是第二次工业革命的结果，让人工智能的资源自由流动。
未来一万家的新创企业所采用的模式可能非常相似，就是将他们的业务加入人工智能系统。正如第一次工业革命，将一种工具自动化一样，第二次工业革命令自动化设备具有感知能力。谷歌认为人工智能就是下一次浪潮，所以它抓住这个机遇，从移动优先战略过渡到人工智能优先战略。现在，一些公司，比如谷歌， 微软 ， 亚马逊 和Facebook ，已经开始出售云端人工智能系统的服务，价格大概是每100次查询6美分。
未来制造业的竞争优势不在于使用人工智能，因为所有人都会使用人工智能，竞争优势在于用人工智能系统做什么事情，和别人有什么不同。真正实现将人工智能技术应用于自动可移动机器人，可能还有很长很长的路要走，因为功耗是一个很大的问题。人体的能效是非常高的，功率只有四分之一马力，大脑的功耗也很小。
追求效率的工作归于机器，不追求效率的工作归于人类
虽然将人工智能技术应用于自动可移动机器人有困难，我们可以制造其他类型的机器人，比如那些并不用编程，只需要观察你是怎么做一件事情的，然后就可以学会的那种机器人。这种机器人也有试错的能力，在不断的尝试中，逐渐学会并掌握技能，这些已经实实在在地发生了。
有人担心这些机器人会夺走工人的工作。是的，机器人可以帮人们完成某些任务，任何一份工作都需要完成许多任务，而人工智能和机器人所创造的任务数量要比他们拿走的任务数量多很多。
对于那些追求生产效率的工作，机器人最合适不过，反过来说，人类对于那些追求效率的工作并不重要。不追求效率的工作也有很多，创新这件事情本身就是不追求效率的，因为在创新的过程中，必然会有很多失败；科学工作也是不追求效率的，因为实验室的工作就是不断试错的过程，如果不犯错误，就不可能学到东西；艺术也是不追求效率的；人际关系也是不追求效率的。
很多我们认为重要的事情都是不追求效率的，这些就是需要人适合去完成的工作，也是需要我们付出更高代价得到的东西。所以，追求效率的工作归机器人，不追求效率的工作让人去做。创造，探索，实验的工作，人可以比人工智能做得更好。
国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫20年前输给了超级电脑“深蓝”，卡斯帕罗夫跟组织者抱怨说比赛不公平，因为IBM的深蓝把所有与它交战棋手的记录都存储在数据库里面，如果卡斯帕罗夫也能使用这样的数据库，他也能取得胜利。
卡斯帕罗夫于是就发起了一项全新的国际象棋赛事，参赛者可以以拥有人工智能数据库的人类身份参赛，参赛者也可以是人类“辅助”的人工智能。他把这个合成人工智能和人脑智能的“团队”比喻成“人头马（centour）”，一半是人工智能，一半是人脑智能。过去四年，世界上最强的棋手还是这样的“人头马”，有人类智慧的人工智能系统，它比单纯的人脑智慧或者单纯的人工智能都要聪明许多，因为它的思维方式与他们都不相同。
美国军方也在利用人工智能来装备部队，让人工智能和士兵共同完成任务。未来工人工资的高低也要视他们与人工智能，与机器人合作的情况而定，所以人类与人工智能的关系不是对立的，而是合作关系。人与人工智能的沟通交流方式采取的也应该是对话，而非打字的方式，而互联网就是对话的途径；未来，使用互联网本身就是与人工智能系统对话。
这就是我们会看到的根本转变，人工智能将对制造业产生影响，也会影响机构和公司。没有智能的公司就没有智能的制造业，这些准备拥抱人工智能的公司需要知道自己利用人工智能可以干什么，需要有敏锐的决策能力，需要分权管理。对于制造业企业而言，最大的挑战是建立与人工智能相适应的生产流程和企业文化。