人工智能的发展、机遇与挑战
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提到人工智能在教育领域的作用，我们经常会 提到，人工智能技术可以通过面部识别、动作、 回答等监测能力，帮助家长和老师更加了解孩子 的学习状况；人工智能，大数据会减轻老师们的 教学压力，同时可以共享更多优质教学资源，有 助于缓解教育资源分配不均匀，让更多孩子接受 到同等质量的教育。
但其实人工智能在教育领域的应用还处于初级阶 段，那目前人工智能真正给青少年的科技教育带来 了什么样的变化？ 未来网总编辑万兴亚谈了自己的 几点体会： 1、学生的科技素养教育得到了普及，成果也非常丰 硕。 2、在培英教学方面，有一些机构利于人工智能也做 了很多活动，让孩子们用更加生动的手段去接触英 语学习。而且活动都在室外的，也均可视化，学生 对科学感兴趣的程度超出了他的意料。 3、国家教育部门非常重视对相关人工智能的布局和 要求，下了很深的功夫，推出了很多措施，比如国 家专门把科学列为课堂教育；南京还将人工智能列 入课堂的选修课。 4、呼吁大家，一定不要错过这么一个伟大的时代， 一定要积极的去拥抱人工智能和科学素养。
此前，朗播网创始人杜昶旭接受亿欧采访时也谈到，虽然当下人工智能非常火热，但是我们不能为了人工智能而 人工智能，任何技术，包括AI，一定要找到具体的应用场景，同时还要有相应的数据模型支持，否则，这就是为了 卖一种药而发明一种病。
AI 黑 箱
02 “人们一直在使用大脑，也始终相信大脑，但并不知道它是怎么工作的。”
无人驾驶
中新网3月30日电 据外媒报道，当地时间2016年3月18日，49岁的赫 茨伯格在美国凤凰城郊区坦佩，被美国叫车服务公司优步(Uber)优步公司 的沃尔沃自动汽车撞倒死亡，当时该车时速约为40英里。据信，她是第一 个被自动驾驶汽车撞死的行人。
03 8% 64% 17%
4%
7%
过滤泡沫
第二个麻烦同样存在于看 似舒适便捷的人工智能技 术中，个性化服务成为很 多产品的主打，这种结果 看似美好，但我们喜欢的， 真的是我们所需要的么？ 因此，在未来互联网服务 成为常态后，如果没有人 去操纵，在个性化推荐的 协助下，我们有可能会变 得越来越狭隘。
2016年5月7日下午3时，Joshua Brown驾驶一辆 2015 款特斯拉 Model S 在佛罗里达州高速公路上与一辆垂直方向开来的挂车发生相撞。Model S 从挂车下面穿过时，挡风玻璃撞上了挂车的底部。之后 Model S 失控偏 离公路，撞上了路边的铁丝网与电线杆。在冲击中，Model S顶部彻底撞 毁，Joshua Brown当场死亡，卡车司机Frank Baressi没有受伤。
2/1/20
8/19/20
03
信息垄断
01
Information Monopoly
过滤泡沫
02
Filter bubbles
数据风险
03
Data risks
智能乌托邦
04
Intelligence utopia
03
04
02
03
SUBTITLE EXAMPLE
信息垄断
SUBTITLE EXAMPLE 随着移动设备的发展，互联网逐渐成为 唯一的信息平台，在很多人眼里，我们 看到的信息变得多了，变得更加自由， 但从另一方面来说，垄断我们所要获得 的信息也就变得容易了。凡是获取信息 的路上，处于入口地位的产品，都有垄 断信息的可能。我们以为有了更多的入 口，选择变多了，但其实，由于人工智 能的原因，我们的选择变的更少了。
02
1.将医疗数据标准化，是从数据中挖 掘有效信息的一个前提条件，是统一不同 电子病历系统，获得更多病人数据的首要 任务。
2.在研究医疗健康数据挖掘算法的同 时一定要注意隐私保护。而除了保护数据 隐私，保护模型的隐私也同样重要。并提 倡个人数据管理工具化、匿名化、假名化。
3.将强化学习应与医学应用相结合。 与环境进行交互，从而判断每一步的策略 是否能够对最终的目标产生最大的效果。 考虑所有可能的选择并且判断一个临床路 径当中每一步的选择对最终结果的影响。
今年早些时候华盛顿邮报还有过报道，称Google开发了一种算法，能 让自动驾驶汽车像人类一样学习驾驶技术。由于人工智能可以学会玩简单 的视频游戏，Google让自动驾驶汽车上路前也测试相同的智能游戏。整个 项目的构思在于，汽车最终能够“认清”面前的道路，并根据它所看到的内 容做出相应的决策，帮助它在行驶的过程中学习经验。虽然特斯拉的自动 驾驶仪功能没有这么先进，但它已经上路使用，同时这也表明此类技术肯 定会蓬勃发展。
另一项家居设备也有人工智能的身影——照明。通 过设置默认值和偏好，设备可根据你的位置和你正在做 的事调整房子(内部和外部)周围的灯光。例如，看电视 就暗一些，烹饪时较明亮，吃饭则亮度适中。智能家居 的AI，只要你敢想，没有什么做不到。
AI工作问题隐患及解决方案
02
AI—人脑AI— AI
算法歧视 责任承担方 人道主义待遇界限
01
虚拟个人助理
1
智能汽车
2Baidu Nhomakorabea
智能家居设备
3
01
经常使用手机的你一定对Siri，Google Now和Cortana 这些虚拟个人助理不会陌生。只要你说出命令，他们 就会帮助你找到有用的信息。例如，你可以问“最近的 川菜馆在哪儿?”，“我今天的日程有什么安排?”，“提醒 我八点钟给某某某打电话”，然后，虚拟个人助理就可 以通过查询信息，然后向手机中的其他app发送对应的 信息来完成指令。
可解释性是工具：我们用这些工具来 达成目标。通过机器学习，可解释性能够 帮助开发人员的bug。可解释性也可以用 来判断一个结果是否基于不应该计数的因 素来评估责任。但需要明确的是，我们可 以通过其他方法来实现预期的效果，而不 用约束机器学习系统的能力。
02 AI+医疗
数据电子病历系统的偏倚问题 精准医疗大环境下的隐私问题 生成对抗模型的非普适性
智能汽车
01
智能家居设备
许多智能家居设备都拥有学习用户行为模式的能力， 并通过调整温度调节器或其他设备来帮助节省资金，不 仅便利、还节能。例如，屋主外出工作，设备自动打开 烤箱，无须等到回家再启动，这一点非常方便。人工智 能知道主人什么时候回家，就能相应的提前调整温度， 而出门在外时则自动关闭设备，这样可以省下不少钱。
机器学习，特别是深度学习，可以将 数据分析成数以千计的变量，将它们排列 成非常复杂而敏感的加权关系数组，然后 通过基于计算机的神经网络反复运行这些 数组。要想理解这些运行的结果，例如为 什么系统认为有73％的几率患上糖尿病， 或者在象棋中走这步棋有84％的几率能导 致最终胜利，这就需要理解这些成千上万 的变量之间的关系，这些变量是通过大量 的神经网络计算得出的。我们的大脑根本 无法掌握这么多的信息。
这一看似简单的过程实际上就有人工智能的介入， 并且扮演着重要的角色。在语音唤醒虚拟个人助理的 时候，人工智能会收集你的指令信息，利用该信息进 一步识别你的语音，并为你提供个性化的结果，最终 会让你觉得越来越好用，达成越用越好用的结果。微 软表示，自家的Cortana(中文名叫小娜)可以“不断了解 用户”，最终将培养出预测用户需求的能力。
救济 △政府科学管理AI技术产品的使用情况 △提高公众文化素养，增强公众理论观念，正确认识AI技术 △确保AI技术的发展与生态文明相一致
我们的机遇与挑战
03
SUBTITLE EXAMPLE
50 45 40 35 30 25 20 15 10
5 0 9/15/15
4/2/16 10/19/16 5/7/17 11/23/17 6/11/18 12/28/18 7/16/19
如今，越来越多的科技公司开始将人工智 能作为企业的发展方向，专家普遍认为，人 工智能的发展总体上属于不可逆转的好事， 千万不可因其替代了部分劳动岗位而将其视 为洪水猛兽。此外，对于消费者的认知教育 也必须纳入科研的一部分，否则再好的产品 与技术，仍然无法为人类所用。
03
青少年的责任与义务
04
人工智能要尽早融入青少年教育
数据偏倚 隐私忧虑 模型的非普适性
02
输入的数据和答案之间的不可观察的空间 通常被称为“黑箱”（black box）——名称来自飞 机上强制使用的飞行记录仪“黑匣子”（实际上是 橙色的，而非黑色），并且经常在空难事故后 用于向调查人员提供有关飞机当时运作情况的 数据。
在人工智能领域，这个术语描述了AI技术如 何在“暗处”运作的景象：我们提供数据、模型和 架构，然后计算机给出答案，同时以一种看似 不可能的方式继续学习——显然对于我们人类 来说，这太难理解了。
解决 方案
02 AI伦理道德问题
算法歧视 责任承担方
如何界定AI的人道主义待遇
02
解决预案
△建立联合实验室，构建对话和合作平台，推动AI技术与伦理、商 业和企业的发展，加强国际间AI的交流与合作
△在AI研发中贯彻伦理原则，将人类社会的法律、道德、哲学等规 范和价值嵌入AI系统
△国家通过立法规范AI技术的发展 △针对算法决策和歧视，以及造成的人身财产损害，需要提供法律
04
当下人工智能非常热，也有一些企业为了吸引投资者的关注，总会陷入一种为了人工智能而人工智能的状态，从 而忽略了教育的本质，教育部中央电化教育馆前副馆长丁新谈到，目前教育信息化时代从1.0，现在迈向2.0未来教育 信息化，我们期待人工智能对教育带来更大，更深刻的变化。
他还提到：“做人工智能也好，做未来教育也好，智慧教育也好，把技术说的很悬乎。但我认为技术不能捆绑教育， 也不能捆绑老师，也不能捆绑学生。我们一定要利用技术让每一个学生的智慧和潜能得到体现，首先尊重每个人的 尊严，其次能够让每个人的潜能发挥到极致，这个教育才算是成功了。”
今年，人工智能、物联网、大数据处理等内容 正式进入了全国高中“新课标”。在编程课等人工智 能教育在社会掀起一阵学习风潮之时，也普遍出 现有编程学习观念不足、校内人工智能教育开展 氛围不足等问题。 如何进一步推进青少年科技教育工作、培养青少 年科技创新人才以应对人工智能时代的到来，是 当下的重要议题。在近日由共青团中央网络影视 中心主办、未来网与编程猫联合承办的"新时代青 少年科技教育发展高峰论坛"上，多位专家学者共 同探讨了当下人工智能教育面临的机遇与挑战。
04 解决？？？
与人类智能相比，人工智能实际 上更加透明。与人类的思维不同， 人工智能可以——也应该——被审 问和被解释。例如检查和改进模型 的能力，揭示深度神经网络中的知 识差距，必须要构建的调试工具， 以及通过脑机接口增强人类只能的 潜在能力，等等，有许多技术可以 帮助解释人工智能，而这些解释AI的 方式无法用于解释人脑。在这个过 程中，我们甚至可以更多地了解人 类智能的运作方式。
虚拟个人助理
01
你可能还没看到有人上班一边开车，一边看报纸，但自动驾驶汽车确实 越来越接近现实。Google旗下的自动驾驶汽车项目和特斯拉的“自动驾驶” 功能是最新的两个例子。自动驾驶技术毫无疑问是基于人工智能之上的技 术，并且目前发展速度极为迅猛。从英特尔今年年初收购以色列自动驾驶 汽车公司Mobileye可见一斑。
人工智能的发展、 机遇与挑战
CONTENT
01 人工智能与我们的生活
青少年的责任与义务 04
03 我们的机遇与挑战
02 AI工作问题隐患及解决方案
人工智能与我们的生活
01
SUBTITLE EXAMPLE
01
人工智能于1965年提出，但 直到2016年AlphaGo VS 李世石 的世纪人机大战，才开始被更 多人关注。在这之前，很多人 对AI的第一印象还停留在科幻 电影的人形机器人上。
03
数据风险
如今在城市中，公共场合的摄像 头无处不在，虽然目的不是为了监 视我们，但至少提供了监视我们的 途径。数据通过人们的主动提供、 被动监视以及间接收集等渠道融汇 为一个体系，从而准确的描绘出我 们每个人。也就是说，万一这些数 据被人窃取甚至操作，后果将是不 堪设想的。
03
智能乌托邦
如果全世界的资源都可以在智能系统的 操控下自动化的运行，我们一出生，人 工智能系统就会根据我们的基因选择最优 的成长路径，所有的痛苦都被抹杀，在这 个乌托邦离我们只享受快乐。然而，一旦 人类活动几乎都移交给人工智能来完成了 ，那很快人类也就丧失价值，成为被照顾、 被抚养的对象了，这真的是我们想要的么。
但其实人工智能在教育领域的应用还处于初级阶 段，那目前人工智能真正给青少年的科技教育带来 了什么样的变化？ 未来网总编辑万兴亚谈了自己的 几点体会： 1、学生的科技素养教育得到了普及，成果也非常丰 硕。 2、在培英教学方面，有一些机构利于人工智能也做 了很多活动，让孩子们用更加生动的手段去接触英 语学习。而且活动都在室外的，也均可视化，学生 对科学感兴趣的程度超出了他的意料。 3、国家教育部门非常重视对相关人工智能的布局和 要求，下了很深的功夫，推出了很多措施，比如国 家专门把科学列为课堂教育；南京还将人工智能列 入课堂的选修课。 4、呼吁大家，一定不要错过这么一个伟大的时代， 一定要积极的去拥抱人工智能和科学素养。
此前，朗播网创始人杜昶旭接受亿欧采访时也谈到，虽然当下人工智能非常火热，但是我们不能为了人工智能而 人工智能，任何技术，包括AI，一定要找到具体的应用场景，同时还要有相应的数据模型支持，否则，这就是为了 卖一种药而发明一种病。
AI 黑 箱
02 “人们一直在使用大脑，也始终相信大脑，但并不知道它是怎么工作的。”
无人驾驶
中新网3月30日电 据外媒报道，当地时间2016年3月18日，49岁的赫 茨伯格在美国凤凰城郊区坦佩，被美国叫车服务公司优步(Uber)优步公司 的沃尔沃自动汽车撞倒死亡，当时该车时速约为40英里。据信，她是第一 个被自动驾驶汽车撞死的行人。
03 8% 64% 17%
4%
7%
过滤泡沫
第二个麻烦同样存在于看 似舒适便捷的人工智能技 术中，个性化服务成为很 多产品的主打，这种结果 看似美好，但我们喜欢的， 真的是我们所需要的么？ 因此，在未来互联网服务 成为常态后，如果没有人 去操纵，在个性化推荐的 协助下，我们有可能会变 得越来越狭隘。
2016年5月7日下午3时，Joshua Brown驾驶一辆 2015 款特斯拉 Model S 在佛罗里达州高速公路上与一辆垂直方向开来的挂车发生相撞。Model S 从挂车下面穿过时，挡风玻璃撞上了挂车的底部。之后 Model S 失控偏 离公路，撞上了路边的铁丝网与电线杆。在冲击中，Model S顶部彻底撞 毁，Joshua Brown当场死亡，卡车司机Frank Baressi没有受伤。
2/1/20
8/19/20
03
信息垄断
01
Information Monopoly
过滤泡沫
02
Filter bubbles
数据风险
03
Data risks
智能乌托邦
04
Intelligence utopia
03
04
02
03
SUBTITLE EXAMPLE
信息垄断
SUBTITLE EXAMPLE 随着移动设备的发展，互联网逐渐成为 唯一的信息平台，在很多人眼里，我们 看到的信息变得多了，变得更加自由， 但从另一方面来说，垄断我们所要获得 的信息也就变得容易了。凡是获取信息 的路上，处于入口地位的产品，都有垄 断信息的可能。我们以为有了更多的入 口，选择变多了，但其实，由于人工智 能的原因，我们的选择变的更少了。
02
1.将医疗数据标准化，是从数据中挖 掘有效信息的一个前提条件，是统一不同 电子病历系统，获得更多病人数据的首要 任务。
2.在研究医疗健康数据挖掘算法的同 时一定要注意隐私保护。而除了保护数据 隐私，保护模型的隐私也同样重要。并提 倡个人数据管理工具化、匿名化、假名化。
3.将强化学习应与医学应用相结合。 与环境进行交互，从而判断每一步的策略 是否能够对最终的目标产生最大的效果。 考虑所有可能的选择并且判断一个临床路 径当中每一步的选择对最终结果的影响。
今年早些时候华盛顿邮报还有过报道，称Google开发了一种算法，能 让自动驾驶汽车像人类一样学习驾驶技术。由于人工智能可以学会玩简单 的视频游戏，Google让自动驾驶汽车上路前也测试相同的智能游戏。整个 项目的构思在于，汽车最终能够“认清”面前的道路，并根据它所看到的内 容做出相应的决策，帮助它在行驶的过程中学习经验。虽然特斯拉的自动 驾驶仪功能没有这么先进，但它已经上路使用，同时这也表明此类技术肯 定会蓬勃发展。
另一项家居设备也有人工智能的身影——照明。通 过设置默认值和偏好，设备可根据你的位置和你正在做 的事调整房子(内部和外部)周围的灯光。例如，看电视 就暗一些，烹饪时较明亮，吃饭则亮度适中。智能家居 的AI，只要你敢想，没有什么做不到。
AI工作问题隐患及解决方案
02
AI—人脑AI— AI
算法歧视 责任承担方 人道主义待遇界限
01
虚拟个人助理
1
智能汽车
2Baidu Nhomakorabea
智能家居设备
3
01
经常使用手机的你一定对Siri，Google Now和Cortana 这些虚拟个人助理不会陌生。只要你说出命令，他们 就会帮助你找到有用的信息。例如，你可以问“最近的 川菜馆在哪儿?”，“我今天的日程有什么安排?”，“提醒 我八点钟给某某某打电话”，然后，虚拟个人助理就可 以通过查询信息，然后向手机中的其他app发送对应的 信息来完成指令。
可解释性是工具：我们用这些工具来 达成目标。通过机器学习，可解释性能够 帮助开发人员的bug。可解释性也可以用 来判断一个结果是否基于不应该计数的因 素来评估责任。但需要明确的是，我们可 以通过其他方法来实现预期的效果，而不 用约束机器学习系统的能力。
02 AI+医疗
数据电子病历系统的偏倚问题 精准医疗大环境下的隐私问题 生成对抗模型的非普适性
智能汽车
01
智能家居设备
许多智能家居设备都拥有学习用户行为模式的能力， 并通过调整温度调节器或其他设备来帮助节省资金，不 仅便利、还节能。例如，屋主外出工作，设备自动打开 烤箱，无须等到回家再启动，这一点非常方便。人工智 能知道主人什么时候回家，就能相应的提前调整温度， 而出门在外时则自动关闭设备，这样可以省下不少钱。
机器学习，特别是深度学习，可以将 数据分析成数以千计的变量，将它们排列 成非常复杂而敏感的加权关系数组，然后 通过基于计算机的神经网络反复运行这些 数组。要想理解这些运行的结果，例如为 什么系统认为有73％的几率患上糖尿病， 或者在象棋中走这步棋有84％的几率能导 致最终胜利，这就需要理解这些成千上万 的变量之间的关系，这些变量是通过大量 的神经网络计算得出的。我们的大脑根本 无法掌握这么多的信息。
这一看似简单的过程实际上就有人工智能的介入， 并且扮演着重要的角色。在语音唤醒虚拟个人助理的 时候，人工智能会收集你的指令信息，利用该信息进 一步识别你的语音，并为你提供个性化的结果，最终 会让你觉得越来越好用，达成越用越好用的结果。微 软表示，自家的Cortana(中文名叫小娜)可以“不断了解 用户”，最终将培养出预测用户需求的能力。
救济 △政府科学管理AI技术产品的使用情况 △提高公众文化素养，增强公众理论观念，正确认识AI技术 △确保AI技术的发展与生态文明相一致
我们的机遇与挑战
03
SUBTITLE EXAMPLE
50 45 40 35 30 25 20 15 10
5 0 9/15/15
4/2/16 10/19/16 5/7/17 11/23/17 6/11/18 12/28/18 7/16/19
如今，越来越多的科技公司开始将人工智 能作为企业的发展方向，专家普遍认为，人 工智能的发展总体上属于不可逆转的好事， 千万不可因其替代了部分劳动岗位而将其视 为洪水猛兽。此外，对于消费者的认知教育 也必须纳入科研的一部分，否则再好的产品 与技术，仍然无法为人类所用。
03
青少年的责任与义务
04
人工智能要尽早融入青少年教育
数据偏倚 隐私忧虑 模型的非普适性
02
输入的数据和答案之间的不可观察的空间 通常被称为“黑箱”（black box）——名称来自飞 机上强制使用的飞行记录仪“黑匣子”（实际上是 橙色的，而非黑色），并且经常在空难事故后 用于向调查人员提供有关飞机当时运作情况的 数据。
在人工智能领域，这个术语描述了AI技术如 何在“暗处”运作的景象：我们提供数据、模型和 架构，然后计算机给出答案，同时以一种看似 不可能的方式继续学习——显然对于我们人类 来说，这太难理解了。
解决 方案
02 AI伦理道德问题
算法歧视 责任承担方
如何界定AI的人道主义待遇
02
解决预案
△建立联合实验室，构建对话和合作平台，推动AI技术与伦理、商 业和企业的发展，加强国际间AI的交流与合作
△在AI研发中贯彻伦理原则，将人类社会的法律、道德、哲学等规 范和价值嵌入AI系统
△国家通过立法规范AI技术的发展 △针对算法决策和歧视，以及造成的人身财产损害，需要提供法律
04
当下人工智能非常热，也有一些企业为了吸引投资者的关注，总会陷入一种为了人工智能而人工智能的状态，从 而忽略了教育的本质，教育部中央电化教育馆前副馆长丁新谈到，目前教育信息化时代从1.0，现在迈向2.0未来教育 信息化，我们期待人工智能对教育带来更大，更深刻的变化。
他还提到：“做人工智能也好，做未来教育也好，智慧教育也好，把技术说的很悬乎。但我认为技术不能捆绑教育， 也不能捆绑老师，也不能捆绑学生。我们一定要利用技术让每一个学生的智慧和潜能得到体现，首先尊重每个人的 尊严，其次能够让每个人的潜能发挥到极致，这个教育才算是成功了。”
今年，人工智能、物联网、大数据处理等内容 正式进入了全国高中“新课标”。在编程课等人工智 能教育在社会掀起一阵学习风潮之时，也普遍出 现有编程学习观念不足、校内人工智能教育开展 氛围不足等问题。 如何进一步推进青少年科技教育工作、培养青少 年科技创新人才以应对人工智能时代的到来，是 当下的重要议题。在近日由共青团中央网络影视 中心主办、未来网与编程猫联合承办的"新时代青 少年科技教育发展高峰论坛"上，多位专家学者共 同探讨了当下人工智能教育面临的机遇与挑战。
04 解决？？？
与人类智能相比，人工智能实际 上更加透明。与人类的思维不同， 人工智能可以——也应该——被审 问和被解释。例如检查和改进模型 的能力，揭示深度神经网络中的知 识差距，必须要构建的调试工具， 以及通过脑机接口增强人类只能的 潜在能力，等等，有许多技术可以 帮助解释人工智能，而这些解释AI的 方式无法用于解释人脑。在这个过 程中，我们甚至可以更多地了解人 类智能的运作方式。
虚拟个人助理
01
你可能还没看到有人上班一边开车，一边看报纸，但自动驾驶汽车确实 越来越接近现实。Google旗下的自动驾驶汽车项目和特斯拉的“自动驾驶” 功能是最新的两个例子。自动驾驶技术毫无疑问是基于人工智能之上的技 术，并且目前发展速度极为迅猛。从英特尔今年年初收购以色列自动驾驶 汽车公司Mobileye可见一斑。
人工智能的发展、 机遇与挑战
CONTENT
01 人工智能与我们的生活
青少年的责任与义务 04
03 我们的机遇与挑战
02 AI工作问题隐患及解决方案
人工智能与我们的生活
01
SUBTITLE EXAMPLE
01
人工智能于1965年提出，但 直到2016年AlphaGo VS 李世石 的世纪人机大战，才开始被更 多人关注。在这之前，很多人 对AI的第一印象还停留在科幻 电影的人形机器人上。
03
数据风险
如今在城市中，公共场合的摄像 头无处不在，虽然目的不是为了监 视我们，但至少提供了监视我们的 途径。数据通过人们的主动提供、 被动监视以及间接收集等渠道融汇 为一个体系，从而准确的描绘出我 们每个人。也就是说，万一这些数 据被人窃取甚至操作，后果将是不 堪设想的。
03
智能乌托邦
如果全世界的资源都可以在智能系统的 操控下自动化的运行，我们一出生，人 工智能系统就会根据我们的基因选择最优 的成长路径，所有的痛苦都被抹杀，在这 个乌托邦离我们只享受快乐。然而，一旦 人类活动几乎都移交给人工智能来完成了 ，那很快人类也就丧失价值，成为被照顾、 被抚养的对象了，这真的是我们想要的么。