談到未來，大家對凱文·凱利（Kevin Kelly）應該不陌生，他的暢銷書《失控》、《必然》和《技術想要什么》被稱為“未來三部曲”，也被人們親切的成為“KK三部曲”。很多對科技感興趣的朋友也至少有一本他的書。

在2019年中國國際大數據產業博覽會上，KK圍繞“人工智能”與“區塊鏈”為我們帶來了兩場主題演講。在“AI賦能，引領未來”的主題演講中， 他主要從數據的價值、人工智能對大數據的重要性、人工智能與人類的思維方式、區塊鏈以及大數據時代的隱私保護談論了人工智能與大數據對我們未來影響的五個方面。

以下是凱文·凱利（Kevin Kelly）的演講全文

很高興來到現場，我每次來中國都感到十分享受，因為每次我來中國都會發現中國已經在擁抱未來了。我今天上午的演講是想跟大家分享一下人工智能在大數據的背景下的一些發展情況，不是5年或者10年，而是未來25年的發展趨勢，因為我們要暢想未來大數據的世界。

現在我們已經處于“信息時代”或者“數據時代”，所以我們不能夠忽略大數據。25年以后，我們將擁有越來越多的數據。而且我們在做任何決策、制定任何決策的時候，都要基于這些大數據。

擁有數據的特斯拉價值大于福特

首先，我想跟大家談一下我們大數據平臺，在這個平臺上，我們可以去收集很多移動終端的數據，比如我們放在手袋里面的手機或者其它移動設備的數據，當這些數據能夠連接在全球化平臺上，他就需要有一個超級運算的能力。這些超算他可以幫助我們去管理和分析這些數據，這種大數據的平臺是一個全球化的平臺。

這些數據有什么樣的？舉個例子，比如說福特公司，你可以看到市值，它每一年會給我們生產1億臺的汽車，然后他們總收入大概350億美元。而特斯拉，它的生產量是少，大概只有20萬臺，但是很重要的一點，它的價值非常大。

為什么說特斯拉的價值大呢？

它可以通過車載的數據分析消費者、駕駛人員的駕駛習慣，他的車輪上面都嵌入了微型計算機。所以所有車子上面的數據都可以上傳到平臺進行分析，制造下一輪的汽車。有了這些數據，有了使用數據的方法，就可以讓這家企業在競爭當中脫穎而出。

沒有人工智能，大數據反而成麻煩

大數據時代，如果沒有人工智能 ，我們產生太多數據可能也是個麻煩，它將帶來的是挑戰而不是機遇。

沒有人工智能的數據是沒有用的，有人會擔心如何才可以讓人工智能做得更好？在這里可以給大家舉一些例子或者一些建議。

例如AI可以模擬出真人的面孔，它能夠幫助我們去虛構、模擬人的樣子。人類做到這些需要使用不同的認知細胞，但我們還不知道人的大腦里有多少神經系統或神經細胞可以讓我們獲得這種認知，但我們可以去分析機器。

不同的人的認知水平和能力是不一樣的，我們把這種能力叫做“智商”。對比人類和動物智慧，人類的智慧只能記住某一些東西，并在這個進化的過程中不斷拓展大腦的能力，但還是不夠。

而機器的認知水平是可以超越人類的，而且是多維的認知。作為工程師，要懂得通過三維甚至四維的觀念來看，但是不可能一下子達成。

我們可以看到機器的認知水平可以遠超越人類的，而且是多維的認知，所以我們作為工程師我們要懂得通過三維甚至四維觀念來看，但是不可能一下達成的。

現在很重要的一點就是，當我們在制造人工智能的時候，這種思維方法跟人類的思維想法不一樣。AI能夠模擬人的認知，同時更具有創造力、更能夠解決問題，而且情緒會更少。

現在我們取得了很多的進步，我們也能夠一次一次去模擬這些人類的認知。

通過AI模擬人類的面孔，以及大家知道的自動駕駛，還有AlphaGo打敗人類棋手等等的案例，我們不知道未來還會出現怎樣的場景。我們只知道現在數據很多，我們必須讓AI學會分析哪個是貓、哪個是狗。

要做到這樣，我們要給這個機器看很多照片，才能讓AI分辨貓和狗，但是對于小嬰兒，只需要給10張照片，就可以很容易區分貓和狗，所以對于AI來講未來還是有很大的發展潛力。

AI提供不同思維方式的解決方案

我們也會給其他的例子讓大家知道大數據跟AI之間的關系。

每年都有很多人在交通事故中喪生，如果我們不能用更好的方法提高自己的駕駛技術，就只能用人工智能來助力自動駕駛。

當我們采取一套行動的時候，我們會用自己的方法執行，我們會嘗試解決問題，并不是所有問題人類都可以單獨解決的，所以我們需要AI，因為它可以給我們提出不同的解決方案和思維方式。

所以機器人跟人類可以組成一個很好的團隊，一起解決問題的，“人類+AI”可以給我們帶來非常強大的力量。這個就有點像我們所說的人首馬身，

在國際象棋競標賽當中AlphaGo戰勝了人類的。有些人說這不公平啊？因為AlphaGo可以獲得所有象棋冠軍的數據，如果人類可以利用這些數據的話，那人類也可以打敗這個AlphaGo。

所以機器人跟人類可以組成一個很好的團隊，一起解決問題的。我們可以在機器幫助下下象棋，“人類+AI”可以給我們帶來非常強大的力量。

我們可以在增強現實生活當中增大我們現有的一些數據，好像你看到上個世紀50到80年代，我們只有這些臺式電腦，沒有通過互聯網連接起來但是到了80年代以后，我們有了互聯網，不單只是電腦，我們手機都可以連接起來，我們甚至可以建立自己的網絡平臺。

2020年以后會有一種系統，人生活當中有不同的數據嵌入其中，你可以感知這個世界，你會發現整個世界會跟以前不一樣的。我們還可以把這些現實叫做“混合現實”，它不再只是一對一的認知物理世界，而是將虛擬世界混合到真實世界當中。

現在在這里我們可以做很多的一些工程模擬，比如說我們要做一個大型工廠，要建一個輪船，在此之前我們都可以做一個數據模擬，我們稱它為數字孿生。

然后我還可以帶上AR眼鏡，不管看到這個房間還能夠看到一層一層的數據，還可以看到一個虛擬的人坐在這個椅子上，也有可能這個椅子也有一個虛擬的世界，我還可以對虛擬的椅子上進行設計、改造。

機器人可以看到我們的動作，可以看到人類的動作。機器人還能夠聽到我們的聲音，因為他也可以通過虛擬世界的交互來和我們真正交互，比如說我站在這里，攝像頭可以捕捉我的一舉一動，通過5G傳輸我的所有動作。

現在世界上一些最大的公司都是數據公司，這些公司都會立于不敗之地。

區塊鏈，數字文明的基石

講到大數據區塊鏈，我想他不僅僅涉及到加密獲利，區塊鏈也是去中心化的，所有人都可以連接到上面，并且有效去獲得一種分布式的權限，這個也是區塊鏈可以做到的事情。

我們可以有效知道區塊鏈能夠為我帶來一種去中心化的方法。比如說這個椅子它本身有很多的一些數據顯示在上面，所以我們看到的所有現實生活當中的場景都有數據，里面有數據資本、價格都可以在上面顯示。

我們首個數字文明，是基于物聯網，可以把所有的信息進行數字化，不管是我們在什么場景下去創造出的信息，都可以進行數字化并且將數字進行一個互聯。

當你帶上眼鏡這一刻就映射你房間的數字的版本。而隨著越來越多人使用這一項技術，世界上更多的部分被映射下來，這個世界的數字版本就會更加詳細。而我們的虛擬世界其實就是由用戶進行的一個構建。我們希望這將是一個延續性活動，它是不會受到任何的阻斷的，而且我希望這是一種去分布化的形式，每一個人都可以選擇將他看到的街景或者房間的這些數字版本上傳到云端，而且這樣的上傳的模式是去中心化的，底層技術就是區塊鏈。

如果說我們要構虛擬世界，虛擬世界有街景還有房間，而且房間的掃描工作由個人用戶進行完成的，而且是由個人用戶上傳的，為了保證這一些過程的可信度還有不可篡改性，我們需要采用區塊鏈這樣底層的技術。

雙向監督保護大數據隱私

還有最后一點，就是大數據的隱私問題。我覺得事實上我們有一個雙向監督的辦法，我們要知道誰看著我們，誰監督我們，他們是否可信。

在我們世界當中有這么多的數據，我們怎么樣可以保護隱私？我們可以通過區分式、聯合式學習，我們可以收集到和隱私相關的數據結果，然后去確保說數據本身是屬于我們的，我們隱私數據不會被別人輕易得到。

這種區分式和聯合式學習可以幫助我們保護隱私，所以其實就是通過新的技術，我們既能擁有大數據的世界，又可以保護我們的隱私。