我們周圍充斥著對于人工智能和機(jī)器人未來的歇斯底里——關(guān)于人工智能和機(jī)器人將會何等有力、何等迅速以及他們將對工作崗位造成何種沖擊,。

　　我最近在 MarketWatch 讀到一篇文章。文章講的是,，在未來 10 到 20 年內(nèi),，機(jī)器人將取代一半的現(xiàn)有工作崗位。文中甚至給出了柱狀圖來證明這些數(shù)字的有效性,。

　　文章的結(jié)論太荒唐了,。（我盡量使用學(xué)術(shù)語言，但有時(shí)候面對這種情況確實(shí)詞窮,。）比如文章說,，在未來 10 到 20 年內(nèi)，地面維修工人數(shù)量將由 100 萬名縮減到 5 萬名,，因?yàn)闄C(jī)器人將會取代這些工作崗位,。那現(xiàn)在這些崗位上有多少機(jī)器人在運(yùn)行？一個(gè)都沒有,。這一領(lǐng)域有多少具備實(shí)用價(jià)值的演示模型機(jī)器人工作著呢,？一個(gè)都沒有。還有很多類似的文章認(rèn)為,，對于那些目前需要在特定場合進(jìn)行體力勞動的崗位,，超過 90% 都將會被終結(jié)。這些適用于其他所有領(lǐng)域的文章也存在同樣的問題,。

　　錯(cuò)誤的預(yù)測將導(dǎo)致我們害怕那些不會發(fā)生的事情,，不論是對工作崗位的大范圍取代，奇點(diǎn),，還是與人類價(jià)值觀不同的甚至試圖毀滅人類的 AI ,。對于這些錯(cuò)誤，我們需要反擊,。但是,，為什么人們會產(chǎn)生這些錯(cuò)誤呢,？我找到了七個(gè)常見的原因。

　　1. 高估和低估

　　Roy Amara 是未來研究所（the Institute for the Future）的聯(lián)合創(chuàng)始人,。該研究所位于 Palo Alto,，也就是硅谷的智慧中心。他以現(xiàn)在被稱為 Amara 定律的格言而聞名：

　　技術(shù)的作用總是在短期內(nèi)被高估,，而在長期內(nèi)被低估。

　　這短短的句子凝結(jié)了太多東西,。樂觀主義者會有一種解讀,，而悲觀主義者會有另一種解讀。

　　有關(guān) Amara 定律兩面性的一個(gè)絕佳例子就是美國的全球定位系統(tǒng) GPS,。1978 年開始的時(shí)候,，GPS 的衛(wèi)星軌道上包含由 24 顆衛(wèi)星（現(xiàn)在是 31 顆衛(wèi)星，含冗余）組成的星系,。GPS 的目標(biāo)是為美國軍隊(duì)的彈藥投放提供精準(zhǔn)的位置支持,。但是這一項(xiàng)目在 20 世紀(jì) 80 年代幾乎被一次次取消。符合 GPS 設(shè)計(jì)目的的第一次實(shí)戰(zhàn)使用是 1991 年的沙漠風(fēng)暴行動,，GPS 額外取得了數(shù)次成功,，才使得軍方接受它。

　　錯(cuò)誤的預(yù)測將導(dǎo)致我們害怕那些不會發(fā)生的事情,。

　　現(xiàn)在,，GPS 已經(jīng)到了 Amara 所說的“長期”，而它現(xiàn)在的應(yīng)用方式是起初無法想象的,。我外出跑步時(shí),，我的蘋果手表 2 代就會使用 GPS 功能足夠精確的記錄我的位置，精確到能夠確定我跑步時(shí)是在馬路的哪一側(cè),。蘋果手表中 GPS 接收器的微小尺寸和低廉價(jià)格是初期的 GPS 工程師們無法想象的,。GPS 技術(shù)在全球范圍內(nèi)同步進(jìn)行物理實(shí)驗(yàn)的時(shí)間，并在同步美國電網(wǎng)的時(shí)間和保持電網(wǎng)運(yùn)轉(zhuǎn)方面發(fā)揮重要作用,。它甚至允許那些真正操縱著股市的高頻交易員避免毀滅性的定時(shí)錯(cuò)誤,。所有的飛機(jī)，無論大小,，都使用 GPS 導(dǎo)航,，GPS 還用來跟蹤假釋出獄的人。GPS 決定了世界各地的哪些地區(qū)種植哪種種子,。GPS 技術(shù)可以跟蹤卡車車隊(duì)并匯報(bào)司機(jī)的駕駛行為,。

　　GPS 最開始時(shí)只有一個(gè)軍事目標(biāo)，然而,，要讓它像最初預(yù)期的那樣工作,，絕沒那么簡單?，F(xiàn)在 GPS 已經(jīng)滲透到我們生活的方方面面。如果沒有 GPS ,，我們不僅會迷路 ,，而且會受凍、挨餓,，甚至很可能會死掉,。

　　在過去 30 年中，其他技術(shù)有著相似的模式,。起初人們抱有巨大的期待,，然后是巨大的失望，之后慢慢地對超出最初預(yù)期的結(jié)果產(chǎn)生了信心,。這一模式在大規(guī)模計(jì)算,、基因組測序、太陽能,、風(fēng)能,，甚至是購物送貨上門等方面都是如此。

　　在 20 世紀(jì) 60 年代,，在 20 世紀(jì) 80 年代,，AI 一次又一次地被高估。我相信,，現(xiàn)在它又被高估了,。但它的長期前景也可能被低估了。問題在于,，長期是多長,？后面的 6 個(gè)錯(cuò)誤能幫我們解釋，為什么對于 AI 的未來而言,，時(shí)間尺度被嚴(yán)重低估了,。

　　2. 想象中的魔法

　　在我十幾歲的時(shí)候，亞瑟·克拉克是科幻小說作家“三巨頭”之一,，其余兩位是羅伯特·海因萊因和艾薩克·阿西莫夫,。但是克拉克還是一位發(fā)明家、科學(xué)作家和未來主義者,。在 1962 年到 1973 年之間,，他發(fā)明了后來被稱為克拉克三定律的三條格言：

　　如果一位年高德劭的科學(xué)家認(rèn)為某事是可能的，那他幾乎肯定是正確的,；如果他認(rèn)為某事是不可能的,，那他很可能是錯(cuò)誤的。

　　發(fā)現(xiàn)可能性的邊界的唯一途徑,，就是跨越這一邊界,，進(jìn)入到不可能的領(lǐng)域,。

　　任何非常先進(jìn)的技術(shù)，初看都與魔法無異,。

　　從個(gè)人角度而言,，我對克拉克三定律的第一定律的后半句持保留意見，因?yàn)槲以谟嘘P(guān) AI 將在多久時(shí)間內(nèi)占據(jù)優(yōu)勢地位一事上比其他人更為保守,。但是現(xiàn)在我要在克拉克第三定律上展開論述,。

　　想象一下，我們有一臺時(shí)光機(jī)可以把艾薩克·牛頓從 18 世紀(jì)晚期穿越到現(xiàn)在,，并把他安頓在他熟悉的環(huán)境中：劍橋大學(xué)三一學(xué)院教堂,。

　　現(xiàn)在給牛頓看一臺蘋果公司的產(chǎn)品。從你口袋中取出 iPhone,，開機(jī)讓屏幕亮起來并布滿圖標(biāo)，把 iPhone 給牛頓,。牛頓曾經(jīng)利用菱鏡將太陽光分解,，揭示了白光是由不同顏色的光組成的，并將不同顏色的光又混合成了白光,，但他毫無疑問地將對在黑暗教堂中能發(fā)出如此耀眼色彩的裝置感到詫異?，F(xiàn)在播放一部英國鄉(xiāng)村場景的電影和一些他應(yīng)該聽過的教堂音樂。然后向他展示這個(gè)網(wǎng)頁,，網(wǎng)頁中有他個(gè)人批注的 500 多頁的皇皇巨著《自然哲學(xué)的數(shù)學(xué)原理》,。教給他如何通過縮放手勢來放大網(wǎng)頁細(xì)節(jié)。

　　要留意那些有關(guān)未來技術(shù)是不是魔法的爭論,。

　　牛頓有可能解釋這個(gè)小裝置是如何實(shí)現(xiàn)這一切的嗎,？盡管他發(fā)明了微積分，還解釋了光學(xué)和重力的原理,，但是他卻從未能正確區(qū)分煉金術(shù)和化學(xué),。所以我認(rèn)為他會非常困惑，并且根本想不出這個(gè)設(shè)備的最基本的輪廓,。對他而言,，這和超自然的化身沒什么不同。這個(gè)跟魔法是沒辦法區(qū)別的,。同時(shí)要記住,，牛頓可是那個(gè)年代相當(dāng)聰明的人物。

　　如果某個(gè)事物是魔法,，我們就很難知道它的邊界,。假設(shè)我們更進(jìn)一步地給牛頓展示了這個(gè)裝置如何照亮黑暗，如何照相,、錄像,、錄音,，如何用作放大鏡和鏡子。然后我們向他展示,，它可以用來以極高的速度和極高的精度進(jìn)行算術(shù)計(jì)算,。我們展示一下，牛頓拿著 iPhone 的時(shí)候,，iPhone 記錄了他的步數(shù),，繼續(xù)向牛頓展示他可以用 iPhone 與世界任何地方的人們即時(shí)通話，就在教堂中即可,。

　　牛頓可能會推測這個(gè)設(shè)備能做的其他事情是什么,？用來分散太陽光的菱鏡是永遠(yuǎn)有效的。他會不會推斷 iPhone 可以一直用下去,，忽略了自己沒有理解它還需要充電,？回想一下，我們把牛頓從邁克爾·法拉利出生前 100 年的時(shí)代抓回來了,，所以他根本沒有對于電力概念的科學(xué)理解,。如果 iPhone 能在沒有火的情況下產(chǎn)生光，那它也有可能會將鉛變?yōu)榻鹱影桑?/p>

　　這就是我們在猜想未來科技時(shí)遇到的問題,。如果未來科技距離我們現(xiàn)有的目前能理解的科技足夠遙遠(yuǎn),，那么我們就不知道未來科技的邊界。如果未來科技與魔術(shù)無法區(qū)分,，那人們說的有關(guān)未來科技的任何事情都將無法證偽,。

　　這就是我與人們爭論是否應(yīng)當(dāng)害怕廣義人工智能（artificial general intelligence，縮寫為 AGI ） 時(shí)常常遇到的問題,。廣義人工智能（AGI）指的是我們將建造出與人類一樣運(yùn)作的自主機(jī)器人,。我被告知自己還沒明白廣義人工智能會有多么強(qiáng)大。這不是爭論所在,。我們對于廣義人工智能是否存在都沒有概念,。我希望它是存在的——這一直都是我自己在機(jī)器人和 AI 領(lǐng)域工作的動力所在。但是現(xiàn)代廣義人工智能（AGI）研究的進(jìn)展十分不好,，不論是在廣義上還是在支持持續(xù)存在的獨(dú)立個(gè)體上,。廣義人工智能（AGI）貌似主要受困于人工智能至少 50 年來一直存在的問題上，即推理和常識,。我看到的所有證據(jù)都證明我們目前在如何建造廣義人工智能方面毫無頭緒,。它的特性完全未知，所以在修辭上他就很快變成了魔法,，強(qiáng)大而沒有任何邊界限制,。

　　宇宙萬物無不有邊界。

　　小心有關(guān)未來科技是魔法的爭論,。這樣的爭論永遠(yuǎn)無法駁斥,，因?yàn)樗切叛鲋疇?，而不是科學(xué)之爭。

　　3. 性能與能力

　　我們一直都在利用人們完成某一特定任務(wù)的表現(xiàn)作為線索,，來推斷他們完成其他任務(wù)的能力,。我們在國外城市向一位陌生人問路，她自信地給出回復(fù)并指給我們看起來說得通的方向,，所以我們會覺得,，想要乘坐公交的時(shí)候，還可以問她如何支付公交車費(fèi),。

　　現(xiàn)在,，假設(shè)有人告訴我們，一張?zhí)囟ǖ恼掌故镜氖侨藗冊诠珗@里玩飛盤,。我們自然會認(rèn)定此人能夠回答以下問題：飛盤是什么形狀的,？一個(gè)人大概能把飛盤扔多遠(yuǎn)？人能吃飛盤嗎,？大概一次可以有多少人同時(shí)扔飛盤,？三個(gè)月大的小孩兒可以扔飛盤嗎？今天的天氣適合扔飛盤嗎,？

　　計(jì)算機(jī)能夠給圖片打上“人們在公園里扔飛盤”的標(biāo)簽，卻不可能回答那些問題,。除去他們僅僅會給更多的圖片打標(biāo)簽卻根本不能回答前述問題的事實(shí)之外,，他們對于以下內(nèi)容根本沒有概念：人是什么、公園通常在室外,、人是有年齡的,、天氣除了讓照片顯示為照片之外還有更多內(nèi)涵，諸如此類,。

　　這并不意味著這些系統(tǒng)是毫無用處的,；他們對于搜索引擎具有極高價(jià)值。但是這正是問題所在,。人們聽說某些機(jī)器人或者某些 AI 系統(tǒng)已經(jīng)完成了某些任務(wù),。然后他們將這一性能（performance）歸納為一種能力（performance），即一個(gè)完成同樣任務(wù)的人被認(rèn)為會具備的能力,。他們把這一歸納應(yīng)用到了機(jī)器人或 AI 系統(tǒng),。

　　現(xiàn)在的機(jī)器人和 AI 系統(tǒng)在他們能做的事情方面還極其狹隘。人類風(fēng)格的歸納還不適用,。

　　4. 手提箱文字

　　Marvin Minsky 將那些具有多重含義的文字稱為“手提箱文字”,。“學(xué)習(xí)”（learning）就是一個(gè)很強(qiáng)大的手提箱文字,；他可以指代如此眾多不同類型的體驗(yàn),。學(xué)習(xí)使用筷子是跟學(xué)習(xí)一首新歌非常不同的體驗(yàn),。學(xué)習(xí)寫代碼是跟學(xué)習(xí)在城市里認(rèn)路非常不同的體驗(yàn)。

　　當(dāng)人們聽說機(jī)器學(xué)習(xí)正在某一新領(lǐng)域取得巨大進(jìn)步的時(shí)候 ,，他們傾向于將其作為一種新的思維模式,，即人類學(xué)習(xí)新領(lǐng)域的思維模式。然而,，機(jī)器學(xué)習(xí)是非常脆弱的,，他需要人類研究人員或者工程師的大量準(zhǔn)備工作，特殊用途的編碼,，特殊用途的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集以及為每一個(gè)新的問題領(lǐng)域定制的學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)?，F(xiàn)在的機(jī)器學(xué)習(xí)完全不像是人類那樣的海綿式學(xué)習(xí)，人類不需要外科手術(shù)改變什么或者是特殊用途的設(shè)計(jì)就能夠在新的領(lǐng)域取得快速突破,。

　　與之類似的是,，當(dāng)人們聽說計(jì)算機(jī)可以打敗國際象棋冠軍（ 1997 年）或者世界頂尖圍棋選手（ 2016 年）的時(shí)候，他們傾向于認(rèn)為,，計(jì)算機(jī)在像人類一樣“下”棋,。當(dāng)然了，現(xiàn)實(shí)中那些程序根本不知道游戲是什么,，甚至是他們在玩兒什么,。他們的適應(yīng)性也很差。人類玩游戲的時(shí)候,，規(guī)則的微小變動對人類影響不大,。對于 打敗世界頂尖圍棋選手的 AlphaGo 或者打敗國際象棋冠軍的 Deep Blue 而言卻并非如此。

　　手提箱文字導(dǎo)致人們錯(cuò)誤理解了機(jī)器能夠在人類從事的任務(wù)中做得多好,。這部分歸咎于 AI 研究人員——更不可饒恕的是他們所在的研究機(jī)構(gòu)的新聞辦公司——急于采用手提箱概念的實(shí)例來聲明研究進(jìn)展,。這里的重點(diǎn)是“實(shí)例”（an instance）。這一細(xì)節(jié)很快就消逝了,。標(biāo)題黨們宣揚(yáng)手提箱文字,，并扭曲了大眾對于人工智能當(dāng)前進(jìn)展和未來前景的理解。

　　5. 指數(shù)定律

　　很多人都在遭受“指數(shù)主義”濫用的折磨,。

　　每個(gè)人都對摩爾定律有些見解,。摩爾定律說的是，計(jì)算機(jī)會按照時(shí)鐘般的時(shí)間表變得越來越好,。戈登·摩爾實(shí)際上說的是,，裝在微芯片上的元件數(shù)量每年都會翻倍。這在過去的 50 年是成立的,，盡管翻番所需的時(shí)間常量從一年延長到了超過兩年,，但這種模式即將終結(jié)。

　　芯片上的元件數(shù)量翻番已經(jīng)使得計(jì)算機(jī)速度持續(xù)翻番，引發(fā)內(nèi)存容量每兩年翻兩番,，還使數(shù)碼相機(jī)分辨率越來越高,、LCD 屏幕像素?cái)?shù)也呈指數(shù)級增加。

　　摩爾定律生效的原因在于,，它適用于非真即假問題的數(shù)字化抽象,。在任何給定的電路中，是否存在電荷或電壓,？只要芯片原件越來越小,，這一答案就始終是明確的——直到達(dá)到物理尺寸極限，我們面對的是只有幾個(gè)電子存在的元件,，量子效應(yīng)開始占據(jù)主導(dǎo),。這就是我們現(xiàn)在的硅基芯片技術(shù)面臨的問題。

　　在人們遭受指數(shù)主義折磨的時(shí)候,，他們可能會覺得,，用來證明論點(diǎn)的指數(shù)會繼續(xù)快速增長。但摩爾定律和其他看似有指數(shù)關(guān)系的定律可能都會失敗,，因?yàn)樗鼈兏径疾皇钦嬲闹笖?shù)級的,。

　　本世紀(jì)初期，我在領(lǐng)導(dǎo)麻省理工學(xué)院的計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室（CSAIL）并需要幫助超過 90 個(gè)不同的研究項(xiàng)目組籌集資金時(shí),，我盡量利用 iPods 的內(nèi)存增長向捐贈者展示事物在何等快速地變化,。以下是用 400 美金或者更低價(jià)格買到的 iPod 中存儲的歌曲的數(shù)據(jù)。

　　隨后,，我會推斷出未來幾年的數(shù)據(jù),，并問捐贈者這些隨身攜帶的內(nèi)存空間可以用來做什么。

　　按照上述方法推斷到今天,，我們應(yīng)該得到的是一個(gè)有著超過 160000 GB 內(nèi)存的、價(jià)格為 400 美元的 iPod,。然而今天的頂配 iPhone （價(jià)格遠(yuǎn)不止 400 美元）也只有 256 GB 的內(nèi)存,，還不到 2007 年的 iPod 內(nèi)存的兩倍。一旦內(nèi)存容量大到足夠容納任何一個(gè)普通人的音樂,、APP,、照片和視頻的時(shí)候，這個(gè)指數(shù)定律就突然失效了,。在達(dá)到物理極限,，或者沒有更多經(jīng)濟(jì)理由繼續(xù)下去的時(shí)候，指數(shù)定律就會失效,。

　　類似的,，得益于深度學(xué)習(xí)的成果，AI 系統(tǒng)的性能獲得了迅速的提升,。很多人似乎認(rèn)為,，這就意味著我們會持續(xù)看到 AI 性能在正?；A(chǔ)上的同等倍數(shù)的提升。但是,，深度學(xué)習(xí)的成果是 30 年的歷史積累,，而且是個(gè)孤立事件。

　　這并不意味著不會有更多的孤立事件,，平淡的 AI 研究中出現(xiàn)的孤立事件會突然極大地提高許多 AI 應(yīng)用的性能,。但是，并沒有說明孤立事件多久發(fā)生一次的“定律”,。

　　6. 好萊塢的場景

　　許多好萊塢科幻電影的情節(jié)都是,，世界和現(xiàn)在完全一樣，除了有個(gè)新的轉(zhuǎn)折,。

　　在《機(jī)器管家》中,，Sam Neill 扮演的理查德·馬丁在坐著吃早餐，由 Robin Williams 扮演的人形機(jī)器人服侍著他,。理查德拿起了一份報(bào)紙,，邊吃早餐邊讀著。一份報(bào)紙,！紙質(zhì)報(bào)紙,。不是平板電腦，不是亞馬遜 Echo 這樣的播放設(shè)備,，也沒有與互聯(lián)網(wǎng)直接進(jìn)行神經(jīng)連接,。

　　事實(shí)證明，許多人工智能研究人員和人工智能專家,，尤其是那些沉溺于人工智能失控和屠戮人類的預(yù)測的悲觀主義者,，都是同樣的想象力匱乏的。他們忽略了這樣一個(gè)事實(shí),，如果我們最終能夠制造出如此智能的設(shè)備,，彼時(shí)世界將已經(jīng)發(fā)生了巨大變化。我們不會瞬間驚訝于這種超級智能的存在,。人工智能會隨著時(shí)間的推移而不斷進(jìn)化,，我們的世界會被許多其他智能填充，并且我們將會擁有豐富的經(jīng)驗(yàn),。早在想要擺脫人類控制的邪惡超級智能出現(xiàn)之前,，就會有不那么智能、不那么好戰(zhàn)的機(jī)器出現(xiàn),。在此之前,，就會有脾氣相當(dāng)暴躁的機(jī)器出現(xiàn)。在那之前，就會有相當(dāng)煩人的機(jī)器出現(xiàn),。在他們之前,，還會有傲慢和不開心的機(jī)器出現(xiàn)。我們將在這個(gè)過程中一點(diǎn)點(diǎn)改變我們的世界,，同時(shí)不斷調(diào)整新技術(shù)及其應(yīng)用環(huán)境,。我并不是說未來不會有什么挑戰(zhàn)。我要說的是,，挑戰(zhàn)不會像很多人想的那樣突然而至和不期而至,。

　　7. 部署速度

　　在某些行業(yè)，新版本軟件部署非常頻繁,。像 Facebook 這樣的平臺,，幾乎是每小時(shí)都會部署新功能。許多新特性只要通過了集成測試,，如果出現(xiàn)問題需要回滾,，都不會有多大的負(fù)面經(jīng)濟(jì)影響。這是硅谷和網(wǎng)絡(luò)軟件開發(fā)人員已經(jīng)習(xí)慣了的節(jié)奏,。因?yàn)樾虏渴鸬拇a的邊際成本低到接近于零,，所以這是可行的。

　　另一方面,，部署新的硬件需要昂貴的邊際成本,。我們從自身生活中都能知道這一點(diǎn)。我們現(xiàn)在買的很多轎車都不是自動駕駛的,，也不是軟件驅(qū)動的,，他們很可能在 2040 年仍會行駛在路上。這就給所有汽車實(shí)現(xiàn)自動駕駛設(shè)定了內(nèi)在的時(shí)間限制,。我們估計(jì),，現(xiàn)在建造的新房子可能會存在超過 100 年。我住的房子建成于 1904 年,，這還不是附近年代最久的建筑,。

　　資本成本導(dǎo)致物理硬件的長期使用，即使有高科技的硬件可以替代或者硬件內(nèi)置其他任務(wù)功能時(shí)也是如此,。

　　美國空軍的 B-52 轟炸機(jī)改進(jìn)型 B-52H 依舊在列。這一型轟炸機(jī)是在 1961 年引入的,，迄今已有 56 年之久,。這一型轟炸機(jī)的最后一架是在 55 年前的 1962 年建造的。當(dāng)前這些飛機(jī)應(yīng)當(dāng)會一直執(zhí)行飛行任務(wù)到 2040 年或者更久——目前已經(jīng)存在將其壽命延長到 100 年的討論,。

　　我經(jīng)常在世界各地的工廠里見到幾十年的陳舊設(shè)備,。我甚至見到過運(yùn)行 Windows 3.0 的電腦——Windows 3.0 是在 1990 年發(fā)布的。這里的理念是“只要它沒壞，那我就不修,?！边@些電腦及其軟件已經(jīng)穩(wěn)定運(yùn)行了二十多年，運(yùn)行著執(zhí)行不變?nèi)蝿?wù)的不變程序,。

　　幾乎所有的機(jī)器人和 AI 領(lǐng)域的創(chuàng)新要想真正廣泛地應(yīng)用,，都要比行業(yè)內(nèi)外的人們想象的難得多。

　　工廠的主要控制機(jī)制,，包括在美國,、歐洲、日本,、韓國和中國的全新工廠里,，都是基于可編程邏輯控制器的，即 PLCs,。PLCs 是在 1968 年引入的,，用來取代機(jī)電繼電器?！熬€圈”現(xiàn)在仍然是在用的主要抽象單元,，PLCs 被視為 24 伏的機(jī)電繼電器的網(wǎng)絡(luò)而進(jìn)行編程。現(xiàn)在依然如此,。一些直流電線已經(jīng)被以太網(wǎng)電纜取代,。但它們不是開放網(wǎng)絡(luò)的一部分。相反,，它們是單獨(dú)的電纜,，點(diǎn)到點(diǎn)運(yùn)行，物理傳輸這些全新而又古老的自動化控制器中的控制流——控制流就是所有步驟的執(zhí)行順序,。在世界上大多數(shù)工廠里,，當(dāng)你想要改變信息流或控制流時(shí)，咨詢師要花好幾周時(shí)間才能弄明白已有的內(nèi)容,、設(shè)計(jì)新的配置方案,，然后供應(yīng)商團(tuán)隊(duì)才會重新布線和配置硬件。這種設(shè)備的主要制造商之一的人最近告訴我,，他們的目標(biāo)是每 20 年進(jìn)行 3 次軟件升級,。

　　原則上可以換一種方式完成此事，實(shí)踐中則不然,。我剛剛看了一份招聘清單,，甚至在今天，特斯拉公司都在為加州弗里蒙特的工廠招聘 PLC 技術(shù)人員,。生產(chǎn)現(xiàn)存的具備最強(qiáng) AI 功能的汽車時(shí),，他們還在使用電磁繼電器仿真,。

　　許多 AI 研究人員和權(quán)威人士都以為世界已經(jīng)數(shù)字化了，簡單地引入新的 AI 系統(tǒng)將會直接向下影響到 AI 領(lǐng)域,、供應(yīng)鏈,、工廠車間和產(chǎn)品設(shè)計(jì)上的運(yùn)營變化。

　　沒什么比這個(gè)更離譜了,。幾乎所有的機(jī)器人和 AI 領(lǐng)域的創(chuàng)新要想真正廣泛地應(yīng)用,，都要比行業(yè)內(nèi)外的人們想象的難得多。