凯文·凯利：为什么持续亏损的特斯拉比福特更值钱？

2019-05-27 15:02

AI可以提出不同于人类思维的解决方案

我们也会给其他的例子让大家知道大数据跟AI之间的关系。

每年都有很多人在交通事故中丧生，如果我们不能用更好的方法提高自己的驾驶技术，就只能用人工智能来助力自动驾驶。

当我们采取一套行动的时候，我们会用自己的方法执行，我们会尝试解决问题，并不是所有问题人类都可以单独解决的，所以我们需要AI——因为它可以给我们提出不同的解决方案和思维方式。

所以机器人跟人类可以组成一个很好的团队，一起解决问题的，“人类+AI”可以给我们带来非常强大的力量。

我们可以增强现实生活当中我们现有的一些数据，好像你看到上个世纪50到80年代，我们只有这些台式电脑，没有通过互联网连接起来。但是到了80年代以后，我们有了互联网，不单只是电脑，我们手机都可以连接起来，我们甚至可以建立自己的网络平台。

2020年以后会有一种系统，人生活当中有不同的数据嵌入其中，你可以感知这个世界，你会发现整个世界会跟以前不一样的。我们还可以把这些现实叫做“混合现实”，它不再只是一对一的认知物理世界，而是将虚拟世界混合到真实世界当中。

现在在这里我们可以做很多的一些工程模拟，比如说我们要做一个大型工厂，要建一个轮船，在此之前我们都可以做一个数据模拟。

然后我还可以带上AR眼镜，不管看到这个房间还能够看到一层一层的数据，还可以看到一个虚拟的人坐在这个椅子上，也有可能这个椅子也有一个虚拟的世界，我还可以用这个手在虚拟的椅子上进行设计、改造。

而且机器人可以看到我们的动作，可以看到人类的动作。机器人还能够听到我们的声音，因为它也可以通过虚拟世界的交互来和我们完成“交流”。比如说我站在这里，摄像头可以捕捉我的一举一动，通过5G传输我的所有动作。

现在世界上最大的公司都是数据公司，这些公司都会立于不败之地。

区块链具有去中心化特征，可带来降本增效

然后我想讲大数据区块链，它不仅仅涉及到加密获利。区块链是去中心化的，所有人都可以连接到上面，并且有效地去获得一种分布式的权限，这个也是区块链可以做到的事情。

比如说这个椅子，它本身有很多的数据显示在上面，所以我们看到的所有现实生活当中的场景都有数据，里面有数据资本、价格都可以在上面显示。

通过区分式、联合式学习保护数据隐私

还有最后一点，就是大数据的隐私问题。那我觉得事实上我们需要有一个双向监督的办法，我们要知道谁看着我们，谁监督我们，他们是否可信。

我们的世界里有这么多的数据，要怎么样才可以保护隐私？我们可以通过区分式、联合式学习，收集到和隐私相关的数据。然后去确保说数据本身是属于我们的，隐私数据不会被别人轻易得到。

这种区分式和联合式学习可以帮助我们保护我们的隐私，所以其实就是通过新的技术，我们既能有大数据的世界，又可以保护我们的隐私。

到了2025年，我们回顾一下现在有100个新机会呈现在我们眼前，各位都可以抓住这个机会，永远不会太晚。谢谢！

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