计算机帮助人类来到了进化的第四个阶段

正如尼古拉•特斯拉 (Nikola Tesla) 是电子世界的无名英雄。Doug Engelbart 是计算机世界中的无名英雄。Engelbart 2013年去世的时候,纽约时报的报道称他为 “Computer Visionary Who Invented the Mouse” ,但他所作的贡献和成就,远远大于鼠标。

在“长期愿景比短期目标更重要”这篇文章中提到 Engelbart。他是一个远远走在他自己时代之前的人,他的想法在当时看起来很不靠谱,但是后来却被认为是理所当然,正因为如此, Engelbart一直未被大众所重视。在60年代,他就在尝试用计算机实现在线会议和多人协作。鼠标也是他60年代发明的,但是直到80年代才被苹果商业化。和 Vannevar Bush、Licklider 的一样,Engelbart 希望用技术来提高人类的智力。他认为计算机可以帮助人们解决正在面对的越来越复杂的问题,并用一生在追求这个目标。

Engelbart 是那种可以用非常平静的语调做出强有力的表达的人。他的安静来自于他善于倾听的习惯 — 他总是认真的听周围人讲话,而当他说话的时候,他用平静的男中音似得的声调却能给出有力的表达。有人说 Engelbart 有时候看起来好像不是在这个星球出生的,这也让他在获取资助的时候遇到各种困难。

早期时代

Doug Engelbart 出生于 1925 年的俄勒冈 (Oregon),后来在俄勒冈州立大学学习电子工程。他的本科学业被二战打断,中途入伍海军在菲律宾做雷达技术人员。在菲律宾的时候,他读到了 Vannevar Bush 的文章 “As We May Think”。

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Memex machine in Vannevar Bush’s “As We May Think”

这篇文章深深的影响了他 (也影响了下一篇要讲的 Ted Nelson),文中所描述的系统本质上就是一个储存整个人类知识的设备,相关的知识可以互相链接成一个知识网络。

Engelbart 的愿景

Engelbart 战后回到学校,于1948年获得了学士学位,后来去了NACA Ames 实验室 — 也就是NASA的前身。在1950年12月 Doug Engelbart 求婚成功之后意识到,他除了“稳定工作,结婚并从此过上幸福生活”之外没有别的的目标。他想到这个世界正在变得越来越复杂,我们遇到的问题也越来越难以解决。也想到他当时读的Bush的文章。在之后持续的几个月里,他推断出这样的结论:

1,他想将事业专注在让世界变得更好(当时这句话还不像现在这么流行)

2,任何让世界变得更好的都是集体合作的结果

3,利用人类集体结合起来的智慧来找到有效的解决方法是问题的关键

4,如果能够大幅度的提高人类集体的智慧,就可以推进每一个重要问题的解决。

5,计算机可能作为大幅度的提高人类这一能力的工具。

在这样的目标下,Engelbart 加入了 UC Berkeley 的电子工程研究生院,在1955年获得了博士学位。他先在伯克利做了助理教授,但很快意识到他的目标在当时的学校环境下很难实现。所以Engelbart 离开了伯克利,来到了斯坦福研究院 (Stanford Research Institute — SRI)。在 SRI, Engelbart 成立了一个新的学科,致力于用科技解决越来越复杂的问题。用他的话来说就是 “提高人类智力”,完善这个学科的宣言纲领花了他将近两年时间,终于在1962年,他发表了文章 “Augmenting Human Intellect: A Conceptual Framework”。与 Licklider的 “Man Computer Symbiosis” 文章的作用一样,这篇文章奠定了他未来的工作基础:

通过提高人的智力,我的意思是提高人接触复杂问题的能力,根据自己的需求去理解问题,并推断出解决问题的方法…… 我们说的不是单独的在某个情况下才能使用的技巧,而是指将预感的(hunches)、实验性的、无形的、和人们对状态的感知与技术、符号、方法、以及有力的电子助力相结合,在这一结合的领域上的新的生活方式 。

电子助力 (Electronic aids) 指的就是计算机。但 Engelbart 想要去增强的东西本质上到底是什么?

Engelbart 写到,我们可以观察人类是如何应对复杂状况的。假设一个来自亚马逊热带雨林的原始人突然来到了繁华的纽约市:面对着出租车、电话亭、熟食店等等现代都市人已经很熟悉的事物时,他们会像婴儿一个无助。但难点在哪儿呢?并不是生物学上的“硬件”不同,人脑中的神经元和化学成分所有人都一样。不同点在于生物学上的“软件”,是那些我们一生所获得的概念和能力,比如开车的能力,打电话的能力,用钱交易的概念 — 这些都是可以被广泛使用的知识。这样看来人脑和计算机程序里的数据结构或子程序类似。

然而,Engelbart 强调的技术和概念在没有一个大的目标的组织下是没有用的:“就像是机器必须知道如何使用以及它能用来做什么,智力工作者也必须知道他的工具能用来做什么、并且必须知道如何使用”, Engelbart 写到,人类的能力展现出层级结构关系,从我们出生开始就存在于我们大脑的神经元的活动到我们从周边环境中吸取到的高层的意识 — 比如对自由、平等的追求等。当我们说“智力”的时候我们所指的就是这个层级结构,如果这个层级结构取决于某个事物的话,那个事物应该就是“组织这个层级结构”了。所以“精巧的组织层级结构”就是 Engelbart 想要增强的。

人类进化的四个阶段

Engelbart 的基于计算机增强人类的观念代表了一个全新的人类进化的阶段。我们的祖先完成第一次跳跃是开发出概念操纵 (Concept Manipulation) 的能力。这里的概念指的是下意识的直觉的概念,比如说下意识的帮后面的人带上门。

第二个阶段的是操纵符号的能力 (Symbol Manipulation),这个阶段里我们的祖先开始用脑海中想想出来的语言和数字来表述概念,注意这里的符号指的是脑海中的符号和概念。比如用数字记住一个部落有多少只羊,而不用记住每只羊的样子。

第三个阶段是外部符号的手工操纵能力 (manual external symbol manipulation),我们的祖先得以用符号图形来了表述不同的概念。比如一个棍子和沙子、铅笔和纸、直尺和圆规等等。这使得我们克服了生物上的记忆限制,大大的提高了我们可视化的能力。

而现在,感谢能够自动运行程序的计算机,人们可以迈入第四个阶段:外部符号的自动操作能力 (automated external symbol manipulation),在这一阶段,人们在操作有意义的符号时,可以在眼前看到符号的移动、储存、回调和运算。

1963年,Engelbart创建了自己的实验室,叫作 Augmentation Research Center。在整个60到70年代,他的实验室都在做一个包含了超链接和团队合作的系统,叫 NLS(oNLine System)。 NLS 是第一个实现了超级链接 (hypertext) 的功能。也是在做 NLS 的时候,Engelbart 发明了鼠标,当时 Engelbart 和团队试了各种输入设备,包括电子笔,操纵杆,还尝试了用脚操作的、用膝盖操作的、甚至用头操作的设备,Engelbart 都不满意。最后大家发现放在桌子上的小方块最好用,最后也没人记得大家从什么时候开始把这个设备叫“鼠标”。于是鼠标就这么被发明出来了。NLS 同时发明了图形界面和文字处理工具。最引人注目的是他们还发明了在线视频会议。所有的这些技术现在已经无处不在了,但是在60年代的时候,却是前所未有的。

大多数天才比如开普勒、牛顿、爱因斯坦、乔布斯,都有崇尚简洁的直觉。Engelbart 并没有。他希望在他所建的系统里有很多的功能,他认为提高效率和结果更重要。有的东西就是没有那么简单,但是一旦学会了,就很容易拿手。他希望在鼠标上又10个按键,因为这样可能会更高效,他还喜欢用一个单手键盘,这使得他一个手全部操作鼠标,另一个手可以操纵单手键盘打出所有字符。在一切都要求简单的情况下,自行车和小提琴也许都不会被发明。因为他们用起来并不简单。

The Mother of All Demos

1968年秋天的计算机大会上 — Fall Joint Computer Conference, Engelbart 在上千的舞台上演示了 NLS,其中包括图形界面、文字处理,超级链接,多人协同的文字处理,以及与相隔30英里外的同事进行视频会议。今天这个演示被称为 “The Mother of All Demos”。这个演示成为了60年代自由主义和黑客文化的顶峰,有着开创性的意义,甚至后来的苹果发布会也不能企及。这场活动的策划人和组织者正式后来在极客文化中扮演着极其重要角色的 Stewart Brand,他当时在极客界和自由主义活动中非常有影响力。他在这一年创办了一个杂志叫“全球概览 (Whole Earth Catalog)”。

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Steward Brand at Stewart Brand (center) assisting at the Mother of All Demos

回过来讲Engelbart, Engelbart 总是走在他的时代前面。他的想法太与众不同了,其他人很难明白,有的听众认为整个演示是个骗局。 就连很多资助他的人都不懂他在干什么,对他们来说,Engelbart 并没有在做严肃的科学,他们不理解计算机作为人类沟通工具的重要性。虽然如此,仍有很多人被 Engelbart 的演示震住了,当他演示结束到时候,观众们纷纷站起身来掌声迟迟不停。Engelbart 没有预料到会是这样的结果。Bob Taylor (Engelbart在NASA的资助者) 后来回忆道 “The audience was blown away and I was on cloud nine”。这场演示被形容为计算机界的伍德斯托克音乐节。当然,在众多听众当中包括了当时还在犹他读大学的年轻的 Alan Kay,后来Alan Kay 会议他看 Engelbart demo 的时候说道 “就像是看着摩西打开了红海,他给我们展示了一个极有潜力的新大陆,以及给我们指引了到达那里所需要跨过的河流和海洋”。

ARPA

Engelbart 的 NLS 项目是由 ARPA 资助的,也就上篇核心人物 Licklider 所管理的部门,Licklider 在加入ARPA之前就已经开始四处征集研究计划了,那是他的人机融合的论文已经发表,Engelbart 看到他在征集项目后,果断的给ARPA提交了申请,他后来回忆道 “天啊,看到ARPA想做的所有这些事情,他们怎么可能拒绝我”,他们的确不能,Licklider进入ARPA办公室第一天,办公室桌子上已经放着 Engelbart 的研究计划。Licklider 资助了 Engelbart。Engelbart后来回忆说 “Lick 是第一个相信我的人,他是第一个冒着风险给我了机会… Lick 就像是我的哥哥”

Engelbart 的项目也确实有它的成长的烦恼,当时 SRI 的高层给了Engelbart 很大压力,希望他去做更安全和传统的东西,他们不愿意给Engelbart掌控全局的自由。好像 Engelbart的构想会让他们在金主那边很难堪。当 Lick 在第一年快结束的时候来到SRI,看到Engelbart所受到的限制。他告诉SRI的管理层,“你们要么让 Doug 让他做他想做的,要么就别想急需要资助了”。Lick 同意再给 Engelbart 一些时间,不过后来经费还是很紧张,在Engelbart 快要撑不下去的时候,NASA 的 Bob Taylor 给与了他资助。

后来 ARPA 要做计算机网络,而这正和 Engelbart 的意,所以 Engelbart的实验室就成为了 ARPANET 的第二个节点。

荣誉

Engelbart 在90年代总算获得了认可,也获得了很多荣誉,1997他获得了Lemelson-MIT奖和图灵奖。1998年的时候计算机界为他做了一个纪念Mather of All Demos 30年活动叫做“Engelbart 未完成的革命”,当然,这个活动中,邀请了他的老朋友Steward Brand, Ted Nelson 和 Alan Kay, 2000年他获得了美国在科学成就方面的最高奖项:国家科技勋章。美国总统克林顿亲自为他颁发奖章。

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2013年 88岁的Engelbart 因肾衰竭在加州去世。他去世之后,他的朋友和崇拜者为他举办了一个纪念活动,出息的演讲嘉宾包括了Steward Brand, Ted Nelson,Bob Taylor,不过你一定要看 Ted Nelson 在当时会场的悼词,“每个人都认为我失去了最好的朋友,实际上我失去了最好的星球”。

如果你还想了解更多 Engelbart 的东西,你一定要看 Bret Victor 关于Engelbart 的文章A few words on Doug Engelbart

如果你想要靠今天的系统来理解Engelbart的设计,那你就完全没有抓住要领,因为今天的系统和Engelbart的目的不融合。Engelbart恨我们今天的系统。如果你真的想要了解 NLS,你必须忘掉今天,甚至忘掉你所了解的计算机。忘记你认为你知道的计算机。回到1962年,重新读他的文章。最不重要的问题是“他做过什么?” 问这样的问题,你把自己处在一个敬仰他的位置,站在那里敬畏他的成就,把他当成英雄一样崇拜。但是崇拜对任何人都没用,对你没有,对他也没用。你可以问的最重要的问题是,“他想要去创造的世界是什么样的?” 问这样的问题,你就把自己处在一个共同创造那个世界的人的位置。

参考资料

M.Mitchel Waldrop, The Dream Machine. J.C.R. Licklider and the Revolution that made Computing Personal

Isaacson, Walter, The Innovators: How a Group of Hackers, Geniuses, and Geeks Created the Digital Revolution

Doug Engelbart at wikipedia

Doug Engelbart Institute

Computer History Museum Honors Technology Legend Douglas Engelbart

Bret Victor,A few words on Doug Engelbart

来源:虎嗅

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  1. CNCC 2017 | 专访清华胡事民教授:来CNCC,了解计算机一切领域前沿说道:

    前不久第十四届中国计算机大会(CNCC 2017)筹备会在京举行。近日雷锋网采访了CNCC 大会程序委员会主席,在计算机图形学领域的知名学者胡事民教授。
    胡事民教授现为清华大学可视媒体研究中心主任,2006-2015年担任国家“973”计划项目首席科学家,目前是国家自然科学基金委创新群体项目负责人,是国际公认的计算机图形学专家,其典型成果Sketch2photo尤负盛名。

    在今年的CNCC2017大会中,胡事民教授将担任程序委员会主席。在这次采访中,胡事民教授给我们讲解了计算机图形学的研究发展、从学者角度对人工智能的认识,并详细介绍了CNCC 2017的看点。

    以下是雷锋网 AI科技评论(aitechtalk)根据对胡事民教授采访编辑整理而成。

    一、清华计算机图形学
    AI科技评论:胡教授,您在计算机图形学方面有近20年的积累,可否介绍一下您最近几年主要在进行的研究?

    胡事民:我是96年到清华工作的,到现在也20年了,从一开始做CAD、做几何建模,到后来做绘制、做渲染的研究,再后来又从事图像视频处理、流体模拟与动画等方面的研究。总结起来,最近这几年我的主要研究集中在三个方面:

    第一、对三维场景的建模和理解的研究。这在将来智能机器人发展起来后会很有用处,智能机器人的未来是与人的交互,能理解人的意图,而目前可能的下一个重要突破首先应该是机器人的场景理解,机器人需要根据获取的二三维视觉信息重建三维场景并理解场景中的内容。

    第二、我们与腾讯合作,有一个联合实验室。我们基于腾讯的大数据,特别是街景大数据,来做基于真实数据的重建、识别和理解。比如说现在智能驾驶非常热,但智能驾驶非常关键的一点是,它要理解道路上的交通标志牌,否则就无法做到智能驾驶,基于腾讯街景数据的交通标志识别已经取得重要的进展。

    第三、流体模拟。我们希望把计算机动画和计算流体力学结合起来,希望再现重视世界中的复杂现象,模拟出非常逼真、符合物理规律的流体现象。这些研究在很多影视制作、工程模拟和军事中都有非常重要的应用。

    AI科技评论:您从业已经近30年,计算机图形学这个领域发生了什么样的变化?

    胡事民:这些变化概括起来主要有三点。

    首先,应用促动是这个领域的一个特点。图形学是70年代开始,80年代是高速发展的时期,当时主要是由美国的一些大学(比如康奈尔大学、犹他大学)的学者在研究。后来应用方面就跟进了,特别是好莱坞电影、迪士尼动画等应用的推动。图形学非常幸运的就是,整个发展过程当中都有与产业的紧密结合。这些产业越来越成熟,然后一些公司本身研究力量就越来越强。

    第二点就是,图形学领域的外延在扩大。目前的工业界的研究院的研究做得非常好,大学的研究怎么才能再超前一些呢?我们不能只集中在原来的一个小点上,需要根据社会的需求,跟别的学科不断交叉、融合。比如图形学跟人工智能结合,跟视觉、跟操作系统、跟硬件、跟医学、跟环境保护等方向和领域等的结合,这样才更有意思,我们有很多老师也在这些方面有很多合作,比如实验室一个老师跟中科院遗传所合作进行生物组织器官的3D打印的研究,就非常有创意。

    第三点,从技术内涵来讲,这几年大数据、人工智能起来后,对图形学有很多理念上的影响。比如给定一个三维场景,要渲染它,就要采用一个物体模型,或近似的数学模型,计算光照效果,这是最早的做法,后来的光场采集已经是数据驱动的方法,而现在从数据驱动到深度学习,已经使图形的处理算法发生了很大的变化。

    AI科技评论:那现在咱们的研究成果,有哪些与产业应用结合比较紧密的?

    胡事民:我们实验室非常幸运,从2010年开始就跟腾讯组建了联合实验室。腾讯是国内最早做街景的公司,我们最主要的成果就是腾讯街景。现在腾讯街景已经有400多万公里的街景数据,这些图像的分类与分割、编辑与对比度调节、逆光处理、全景破解、内容安全(敏感信息的隐藏,车牌、人脸的马赛克等)的处理,肯定不能用人工来处理,这些都需要通过图像的智能处理算法来自动完成。2010年到现在我们一直和腾讯合作在做这件事情,现在已经是腾讯很重要的的产品,大家可以很方便地用微信、QQ查看街景,给生活带来方便。

    另外,最近我们也在跟腾讯开展智能机器人的合作研究,做微信机器人。现在智能机器人行业里的焦点是对话机器人,比如微软的小冰,百度的度秘。现在对话大家都做的很好,我们希望微信机器人还能够理解场景、跟人互动。例如当我跟它说把桌子底下的球捡起来。首先它要能够理解这些概念,什么是球,什么是桌子,其次它还能够理解整个场景,怎么绕着走避免碰撞,怎么规划路径等。此外我们还希望能够把社交的功能赋予给机器人。目前联合实验室自主设计的机器人已经在加工组装和调试了。

    总之,我们跟腾讯合作还是非常成功的,腾讯提出自己企业发展中的技术问题,清华的老师来参与一起解决,联合实验室是一个非常好的产学研平台。

    AI科技评论:说到清华,我看网上有很多想要报考清华计算机系的学生。您对于想要报考或从事计算机图形学研究的学生,有什么样的建议?另外,您这边招人有什么标准呢?

    胡事民:图形学对数学、编程、实践能力要求是很高的,也需要有很好的数学基础。如果做动画研究,力学、物理都很重要。此外希望学生们可以勤奋一点,有更多合作精神,最重要的是能够有自己的想法、有对人生的规划,这个特别重要。我们最着急就是很多研究生还不知道自己将来要干什么,到底是出国还是就业,是做老师还是去工业界?自己没有想好,这对学生的成长是不利的。

    从招生来说,很遗憾现在清华计算机系招生名额很少,我一年只能招一个博士生,最多两个。我们主要还是通过推荐免试来招学生,全系考试的名额很少,好在国内很多单位的图形学研究水平度具有国际水准,比如浙大、北大、山大、北航等,希望更多优秀的青年学生投身计算机图形学这一研究领域。

    二、学者看AI
    AI科技评论:您如何评价眼下人工智能,尤其是与图形图像相关的人工智能产业非常火热的情况?

    胡事民:现在人工智能非常热,尤其是AlphaGo击败李世石后,整个社会都非常关注。但人工智能的发展也曾是几起几落的,作为学者我们要客观地看待人工智能 。

    客观地说,人工智能确实带来一些新东西。例如深度学习对很多学科带来了一些新理念,甚至做软件工程领域,也希望能够通过深度学习来自动找出bug。再比如昨天的地震,我们马上通过卫星拍摄遥感影像,然后要对影像进行快速标注、并分析情况有多严重,这就需要通过深度学习来训练模型进行快速理解。所以人工智能确实带来一些新思路,对我们科学研究、社会经济发展、国防安全都带来很大的变化。

    另一方面,人工智能也不是万能的,它也不是什么事情都可以做的,我们需要理性看待。现在投资界对人工智能投资非常热。我想这是一个市场行为,过一段时间如果发现投资后达不到要求,自然就会冷下来,我想这也没关系。从学术界的角度,我想我们更应该从学科发展的角度来看待它,不能说人工智能一热,所有人都搞人工智能。其他很多学科都一样重要,比如说体系结构、软件工程、系统软件、互联网等。

    三、CNCC 2017 干货
    AI科技评论:作为 CNCC 2017 程序委员会主席,您预计今年的CNCC有哪些值得计算机同行期待的?

    胡事民:CNCC是中国计算机学会每年一次的年度大会,云集了几乎所有计算机界学术领域的重要专家,每年都要回顾、总结计算机学科发展的最新进展、动态、趋势。而且规模越来越大,从开始两千人、三千人到今年可能六千人,这些参会者主要以研究人员、教师、产业界人士为主。

    CNCC 2017一共开三天。头两天上午是特邀报告,请国际、国内顶级计算机专家畅谈计算机学科发展、学科产业、学科教育产业的现状、趋势、热点和思考。第三天上午是特别论坛。特别论坛以前是一个主题,今年两个主题,一个是“什么是互联网应用下一个引爆点”,另一个是“十年后的智能机器人”。三个下午我们主要是安排论坛,每天下午10个,共30个论坛。这些论坛覆盖了计算机学科的所有重要方向。而且这些论坛都是自发的,我们发布公告后,学者、企业自己申请,程序委员从中选择出最有吸引力的30个。另外我们还邀请了国内外一系列比较有影响力的嘉宾做特邀讲者。

    所以,只要你是搞计算机的,你到CNCC来,你就可以知道整个学界、行业界有什么热点、有什么值得你关注的;在你自己从事的行业,你也可以见到最顶级的专家、听到他们的观点。所以这是每年一次,大家不得不去的一个重大盛会。

    AI科技评论:今年CNCC大会邀请了哪些嘉宾?

    胡事民:今年的特邀讲者目前已确定的有5位著名的海外讲者,包括菲尔兹奖获得者、美国科学院院士、哈佛大学丘成桐教授,美国工程院院士、主导微软下一代新技术研发的微软执行副总裁的沈向洋博士,美国工程院院士、美国加州大学洛杉矶分校丛京生教授, 著名人工智能专家、斯坦福大学的李飞飞副教授,智能机器人知名专家、北卡州立大学Dinesh Manocha教授。此外,我们还邀请了多位国内知名学者,包括CCF奖励委员会主席和会士、中国科学院院士、北理工副校长梅宏院士,CCF会士、中科院计算所副所长陈熙霖研究员,CCF理事、北京理工大学信息学部主任王涌天教授等。

    特别值得一提的是丘成桐先生,丘成桐教授不仅是伟大的数学家,还致力于将现代数学应用于工程和医疗领域,和他的学生创立了跨领域学科-计算共形几何,并应用计算机图形学、计算机视觉、几何建模、无线传感器网络、计算力学、可视化和医学图像等领域,最近,丘成桐教授在《Nature》上合作发表论文,首次提出运用计算随机游走合并次数的演算法来预测不同群体结构合作的可能性,引起较大的反响。丘先生作为微分几何的大师,还能把应用做得那么好,并在《Nature》上发表了社交网络的论文。我想这非常值得我们计算机界同行学习的,他的很多观点和思考对计算机界的同行会非常有启发。此外,ACM和IEEE CS还将延续多年的合作,分别推荐了Dinesh Manocha和李飞飞来CNCC作报告。

    AI 科技评论:刚才您说今年CNCC大会有两个主题论坛,为什么会选择这两个主题呢?

    胡事民: CNCC大会第三天的两个论坛,第一个论坛题目是:什么是互联网下一个引爆点。为什么选择这个题目?

    我们想一想,过去二十年互联网发展中什么是起关键作用或者说是“引爆点”呢?早期的门户网站还不能算。

    第一应该是搜索,比如google、百度,它提供一个上网的入口,它可以通过流量、广告等来盈利,推动了互联网的第一个高潮;

    第二是社交网络,比如Facebook、Twitter、QQ和微信等,社交和互联网的结合,移动互联网成为主流,人们可以用微信叫车、付信用卡、交电话费等,它也会带来流量收入和广告收益,这是又一次互联网发展的高潮,而且中国借这次机遇,成为互联网的强国;

    第三是互联网金融,例如支付宝、微信支付,互联网金融的发展,将会带来更多的变革,由于涉及金融体系、国家政策等诸多因素,有一些情况还不明朗,但中国无疑是这次变革的领跑者。

    从上面这三个“引爆点”来看,中国互联网公司在搜索上是跟踪美国,但在社交网络和互联网金融上则逐渐超越美国,所以现在中国互联网公司已经和美国平起平坐。

    但在下一个引爆点出现时,中国能不能继续引领互联网的发展这是我们最关心的事情。所以我们这个论坛以互联网企业的人士为主来谈什么是互联网应用的下一个引爆点。

    第二个论坛题目是:十年后智能机器人是什么?为什么会选这个呢?

    举个例子,我96年来到清华,当时很少有人有手机,1996年,最流行的手机是诺基亚5110,其功能和外观设计和今天的iPhone、华为没法比,那时售价是5000元,而一个大学老师的工资不到1000元。但是十年后,到2006年手机已经相当普遍了,现在已经人人有手机、甚至多个手机。

    同样,现在家庭机器人还很少见,但10年后会怎样?可能会“家家都有机器人”,“人人都有机器人”。中国是制造业大国,必将成为面向工业的智能机器人的主要用户;同时,中国很快进入老龄化社会,也会是服务机器人的主要消费国。这个话题我们会找一些企业界的主要认识和学术界的著名专家共同来探讨。

    雷锋网后记
    通过与胡教授的聊天,能够感受到他作为一个学者的淡定,无论业界热点如何变化,他会用学者的眼光来进行判断,做到“任尔东南西北风,我自岿然不动”。我想这是需要业界人士学习和借鉴的。

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