易网加盟网那wwW99hei页面信息,如今却99heiCoM怎么一点搜不到了
点击联系发帖人
时间：2018-04-14 14:41
易网那wwW99hei页面信息，如今却99heiCoM怎么一点搜不到了_百度知道
易网那wwW99hei页面信息，如今却99heiCoM怎么一点搜不到了
我有更好的答案
那你这边，99he.yyih.in 勘过来
采纳率：66%
为您推荐：
其他类似问题
换一换
回答问题，赢新手礼包
个人、企业类
违法有害信息,请在下方选择后提交
色情、暴力
我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。网易云音乐
现在支持搜索MV啦~&p&看到有答主提到医生写的病历字迹不清的问题。&/p&&p&其实，在临床上，确实很多医生会字迹潦草，但是并没有那么夸张，大部分还是能够辨认的。&/p&&p&普通大众之所以看不懂医生的字，实际是因为，我们医生有自己的专（ye）业（nei）术（hei）语（hua）。&/p&&p&&br&&/p&&p&比如这张处方单：&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-007c7a6cc282cb67ac7cec6_b.jpg& data-rawwidth=&332& data-rawheight=&403& class=&content_image& width=&332&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&最左的 「Rp」是「取」、「授予」的意思。&/p&&p&可以看出，第一行写的是复方氨酚烷胺片，12# 就是这次开了 12 片的意思。&/p&&p&医生常用「#」来代替药片的数量&/p&&p&下面的一个草到飞起的是 「sig」，有的地方也就写个「s」，是拉丁文的 「signa」的缩写，可以理解为「用法」、「用量」的意思。&/p&&p&后面的 1# 就是 1 片，bid 是指一天两次，po 就是口服。&/p&&p&也就是说，第二行的意思是，复方氨酚烷胺片的用法用量是，一天两次，一次一片，口服。&/p&&p&&br&&/p&&h2&医生们到底有多少「黑话」？&/h2&&p&可多了去了！&/p&&p&我们上学的时候有门课，叫「病历书写规范」，一张标准的处方格式是这样的：\&/p&&p&Rp：药品名（剂型）
单位剂量 x 总量&/p&&p&
Sig. 单位剂量
每日次数&/p&&p&除了基本格式外，还有很多常见缩写，比如：&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&服用时间&/b&&/p&&p&q.d、b.i.d、t.i.d、q.i.d……&/p&&p&这些都是啥啊！&/p&&p&其实，这些都是拉丁文的缩写，比如 q.d 就是 quaque die ，每天一次；b.i.d 就是 bis in die，每天两次；t.i.d 是 ter in die，每天三次，q.i.d 是 quater in die 每天四次。&/p&&p&此外，还有 q.o.d，quaque ommi die，每隔一天一次的意思。&/p&&p&常用的还有，q.h，每小时一次；q2h，每两小时一次；q4h，每四小时一次：q.n，每晚一次；b.i.w，每周两次……&/p&&p&看到这儿，大家应该看出点规律了：d、h、n、od、w 分别代表每日、每小时、每晚、隔日和每周。&/p&&p&所以，组合起来 N 多内容，大家现在应该都能看懂了。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&给药途径&/b&&/p&&p&常见的有：&/p&&p&I.h 皮下注射；&/p&&p&I.m 肌肉注射；&/p&&p&I.v 静脉注射；&/p&&p&p.o 口服；&/p&&p&p.r 经直肠给药。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&特殊备注&/b&&/p&&p&p.r.n 必要时用；&/p&&p&s.o.s 需要时用；&/p&&p&s.t！ 立即用。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&常见剂型&/b&&/p&&p&Tab． 片剂；&/p&&p&Inj．注射剂；&/p&&p&Sol．溶液；&/p&&p&Cap．胶囊；&/p&&p&Lot．擦剂、洗剂。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&药品数量&/b&&/p&&p&g，就是克，这个一般都知道，也有医生省略不写。此外还有 mg 毫克、μg 微克、mL 毫升等。&/p&&p&还有常用的，胰岛素，单位就是 U；上文提到的片，就用 # 表示。&/p&&p&&br&&/p&&p&当然啦，还有下面一道斜杠，是为了避免别人篡改处方的。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-5ee5f990f0cdae_b.jpg& data-rawwidth=&900& data-rawheight=&171& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&900& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-5ee5f990f0cdae_r.jpg&&&/figure&&p&&/p&
看到有答主提到医生写的病历字迹不清的问题。其实，在临床上，确实很多医生会字迹潦草，但是并没有那么夸张，大部分还是能够辨认的。普通大众之所以看不懂医生的字，实际是因为，我们医生有自己的专（ye）业（nei）术（hei）语（hua）。 比如这张处方单： …
谢 &a data-hash=&6b7dbb134d288e0bfbb4& href=&//www.zhihu.com/people/6b7dbb134d288e0bfbb4& class=&member_mention& data-editable=&true& data-title=&@刘博洋& data-hovercard=&p$b$6b7dbb134d288e0bfbb4&&@刘博洋&/a& 童鞋邀，写累死我了。&br&&br&首先不知道是题主这张影像的分辨率还是光照什么的问题，凹凸感和粗糙度感很容易让我这种眼神不好的觉得是坍塌的熔岩管道（lava tube），但查了下LROC给出的Komarov撞击坑的影像，感觉就很不同了。&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/b494ba1dfc4f1237d2ada5e973dd182c_b.png& data-rawwidth=&1560& data-rawheight=&1125& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1560& data-original=&https://pic1.zhimg.com/b494ba1dfc4f1237d2ada5e973dd182c_r.png&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/9fc14e890a_b.png& data-rawwidth=&1308& data-rawheight=&1048& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1308& data-original=&https://pic1.zhimg.com/9fc14e890a_r.png&&&/figure&（&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//lroc.sese.asu.edu/posts/739& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&LROC Komarov&/a&）&br&&br&这种&b&底部具有不规则线性条纹的撞击坑&/b&叫做&b&Floor-fractured craters (FFCs)&/b&，是月球上比较常见的一类地形，比如：&br&&br&↓ Humboldt撞击坑&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/139d56a268b1a7badfef8de_b.png& data-rawwidth=&388& data-rawheight=&400& class=&content_image& width=&388&&&/figure&&br&↓ Gassendi撞击坑&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/4bb1adcb6ded8cf4ba618b0b_b.png& data-rawwidth=&352& data-rawheight=&366& class=&content_image& width=&352&&&/figure&&br&&br&&u&以下分为两个部分展开：【FFCs的形态和分类】和【FFCs地形的形成机制】。&/u&&br&&br&&br&&b&【FFCs的形态和分类】&/b&&br&&br&人们在七八十年代就已经发现了两百多个这样的撞击坑并给这类地形专门分出一类，还根据具体&b&撞击坑形态和裂隙的形态&/b&进一步分了6-7个子类(Schultz,1976 &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//link.springer.com/article/10.1007/BF& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Floor-fractured lunar craters&/a&; Wilhelms,1987)。事实上除了月球，火星和水星上也有FFCs地形。&br&&br&进入20世纪，新的更高分辨率的月球高程数据LOLA（ Lunar Orbiter Laser Altimeter）和影像数据LROC (Lunar Reconnaissance Orbiter Camera) 使之前的分类更加清晰了。对这类地形最新的综述性研究来自Jozwiak et al. 年的论文，她/他们把&b&170个&/b&&b&FFCs&/b&&b&地形并分成了8个子类（但基本分类思想依然沿袭了&/b&&b&Schultz那篇文章&/b&&b&）&/b&，给出了每一个子类的描述和分布。&b&题主提出的&/b&&b&Komarov撞击坑就属于Class 3的情况，恩，不想看废话的直接跳转过去就好了&/b&。&br&&br&&ul&&li&&b&Class 1：&/b&通常是较大的撞击坑，直径基本在50~300km，撞击坑底部(floor)较深，中央峰(centrak peak)地形复杂，有延伸的撞击坑壁(extensive wall terraces)。撞击坑底部通常有&b&径向和/或同心圆状的裂隙(fractures)&/b&，坑壁的斜坡带(scarp)通常有新月形的月海沉积物(mare deposits)。代表撞击坑有Humboldt, Atlas, Schülter和Cardanus，下图ABCD分别为Humboldt撞击坑(坐标27.2° S, 80.9° E, 直径207 km)的等高线图，地质示意图（&b&B图中那些线性结构就是fractures&/b&），LOLA格网地形图，白线对应的地形剖面图，最后一张是Class 1的撞击坑在月球上的分布图&br&&/li&&/ul&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/612ccdec120_b.png& data-rawwidth=&1073& data-rawheight=&991& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1073& data-original=&https://pic1.zhimg.com/612ccdec120_r.png&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/c4e8cf165931beea5bdd5eb60ddcf64d_b.png& data-rawwidth=&845& data-rawheight=&434& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&845& data-original=&https://pic2.zhimg.com/c4e8cf165931beea5bdd5eb60ddcf64d_r.png&&&/figure&&br&&ul&&li&&b&Class 2：&/b&中等尺度的撞击坑，通常直径13-75km，坑壁非常明显，坑底上凸，有中央峰，&b&有明显的&/b&&b&同心圆状的fractures&/b&，代表撞击坑有Vitello,Encke和Davy，下图ABCD分别为Vitello撞击坑(坐标30.4° S, 37.5° W, 直径44 km)，最后一张是Class 2的撞击坑在月球上的分布图&br&&/li&&/ul&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/d07eacfa705d_b.png& data-rawwidth=&1044& data-rawheight=&971& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1044& data-original=&https://pic2.zhimg.com/d07eacfa705d_r.png&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/7a610fa571ae9d8c3bd61c5c6aabc302_b.png& data-rawwidth=&838& data-rawheight=&436& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&838& data-original=&https://pic3.zhimg.com/7a610fa571ae9d8c3bd61c5c6aabc302_r.png&&&/figure&&br&&br&&ul&&li&&b&Class 3：&/b&撞击坑尺度范围较大，直径在12-170km都有，大部分直径约30-60km，底部较平坦（有些甚至没有中央峰），坑壁边缘有&b&宽而明显的沟壑(moat)&/b&，&b&fractures通常为多边形和/或经向分布但不会延伸进沟壑区域&/b&，部分撞击坑内部有月海物质，代表撞击坑有Gassendi, Taruntius和Lavoisier，Haldane和Runge撞击坑有典型的很宽的沟壑，下图ABCD分别为Gassendi撞击坑(坐标17.5° S, 39.9° W, 直径110 km)，最后一张是Class 3的撞击坑在月球上的分布图，&b&几乎所有Class 3的FFCs撞击坑都位于盆地（basin）的内部或边缘&/b&。&b&题主给出的&/b&&b&Komarov撞击坑也属于这一类（红框部分）。&/b&&br&&/li&&/ul&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/45c403fcbc1fe141f4ed2c8_b.png& data-rawwidth=&1049& data-rawheight=&882& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1049& data-original=&https://pic1.zhimg.com/45c403fcbc1fe141f4ed2c8_r.png&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/20c4de727ac98bc38751_b.png& data-rawwidth=&944& data-rawheight=&483& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&944& data-original=&https://pic2.zhimg.com/20c4de727ac98bc38751_r.png&&&/figure&&br&&br&&ul&&li&&b&Class 4：&/b&特征为具有V型的沟壑（V-shaped moat），有些具有经向和/或同心圆状的fractures,根据沟壑V型的程度可进一步分为三类Class 4a, 4b, 4c三类。下图为Class 4a的代表撞击坑Bohnenberger以及三类撞击坑的分布。&/li&&/ul&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/1d201a3c110a7932cbadf_b.png& data-rawwidth=&1056& data-rawheight=&950& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1056& data-original=&https://pic1.zhimg.com/1d201a3c110a7932cbadf_r.png&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/058f27a42afdc819c43f0b82_b.png& data-rawwidth=&930& data-rawheight=&473& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&930& data-original=&https://pic3.zhimg.com/058f27a42afdc819c43f0b82_r.png&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/cfcff59e9903_b.png& data-rawwidth=&934& data-rawheight=&481& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&934& data-original=&https://pic4.zhimg.com/cfcff59e9903_r.png&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/ab2c0e8bc0dc591f6c5a9bc4f5a855de_b.png& data-rawwidth=&927& data-rawheight=&478& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&927& data-original=&https://pic3.zhimg.com/ab2c0e8bc0dc591f6c5a9bc4f5a855de_r.png&&&/figure&&br&&br&&ul&&li&&b&Class 5：&/b&通常较古老，直径在12-177km，撞击坑边缘已退化模糊，内部有&b&明显的径向、同心圆和/或多边形的fractures&/b&，这些撞击坑内部通常为&b&古老的高地物质&/b&，代表撞击坑有Von Braun，Repsold和 Alphonsus。&br&&/li&&/ul&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/58b7c1b90f50ae4df5990_b.png& data-rawwidth=&1054& data-rawheight=&1060& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1054& data-original=&https://pic1.zhimg.com/58b7c1b90f50ae4df5990_r.png&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/c39cacf182_b.png& data-rawwidth=&932& data-rawheight=&482& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&932& data-original=&https://pic3.zhimg.com/c39cacf182_r.png&&&/figure&&br&&br&&ul&&li&&b&Class 6：&/b&除了特别大和特别小的撞击坑之外，内部完全被月海物质填充，&b&同心圆状的fractures全部紧贴撞击坑壁&/b&，部分撞击坑有中央峰和经向fractures。代表撞击坑有Pitatus和Fracastorius。&br&&/li&&/ul&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/a1e7afa4ca1c_b.png& data-rawwidth=&1040& data-rawheight=&1040& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1040& data-original=&https://pic1.zhimg.com/a1e7afa4ca1c_r.png&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/e82c8d11f0_b.png& data-rawwidth=&925& data-rawheight=&484& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&925& data-original=&https://pic1.zhimg.com/e82c8d11f0_r.png&&&/figure&&br&&br&&b&【FFCs地形的形成机制】&/b&&br&&br&对FFCs地形的形成机制，主要有两种猜想：&br&&b&1）粘弹性松弛(viscous relaxation)&/b&&br&(Masursky, 1964; Dane?, 1965; Cathles, 1975; Hall et al., 1981)&br&&b&2）岩浆侵入(magmatic intrusion) &/b&&br&(Brennan, 1975; Schultz, 1976; Wichman and Schultz, 1995; Dombard and Gillis, 2001; Jozwiak et al.,)&br&&br&&b&粘弹性松弛&/b&假说（&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/JB086iB10p09537/full& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Lunar floor-fractured craters: Evidence for viscous relaxation of crater topography&/a&）的理论基础是：新鲜撞击坑引起的地形起伏随着时间推移会慢慢回弹趋于平坦（总体趋势是低处变高高处变低），但长波（大尺度）地形比短波地形松弛速度更快，所以大尺度地形起伏随着时间推移更快的恢复平坦，而短波地形则变化较慢相对保持原样，FFCs是这种&b&差异性的回弹&/b&形成的线性fractures。&br&&br&↓ 粘弹性松弛的过程示意图，A为新鲜撞击坑形态，B为经过一段时间后的撞击坑形态&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/5b13c2ce1d69e77b0e6dce8c9e3ad8dd_b.png& data-rawwidth=&715& data-rawheight=&673& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&715& data-original=&https://pic2.zhimg.com/5b13c2ce1d69e77b0e6dce8c9e3ad8dd_r.png&&&/figure&&br&&br&但后来的诸多数值模拟的结果都无法支持粘弹性回弹假说（&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//onlinelibrary.wiley.com/doi/10.JE001388/full& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Testing the viability of topographic relaxation as a mechanism for the formation of lunar floor-fractured craters&/a&），新的更高分辨率的月球高程数据LOLA和影像数据LROC也更支持&b&岩浆侵入&/b&假说。&b&岩浆侵入&/b&假说的理论基础是：撞击坑形成之后发生岩浆侵入，岩墙(dike)向地表方向不断延伸，延伸最多的OP1类岩墙直接穿透地表引起熔岩流喷出，延伸最少的OP3直接在地下较深处固化，而中等程度的OP2类侵入到地壳浅层附近形成岩床(sill)，&b&这类岩浆侵入就可能形成FFCs地形&/b&。&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/0ece4ecad1bca_b.png& data-rawwidth=&849& data-rawheight=&496& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&849& data-original=&https://pic3.zhimg.com/0ece4ecad1bca_r.png&&&/figure&&br&&br&下图展示了&b&岩浆侵入&/b&假说认为的FFCs形成过程：A. 岩墙(dike)向月球地壳方向侵入→ B. 岩墙侵入壳层，被撞击坑底部地下的角砾岩阻挡于是停在了这里 → C. 压力累积使得岩墙开始横向侵入形成岩床(sill) → D. 岩浆继续累积使得岩床逐渐转变为穹顶状的岩盖(laccolith)或者E. 更厚的岩床，&b&FFCs地形就是岩床/岩盖向上挤压撞击坑底部形成的裂隙&/b&。&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/9b264ff72a080eae5b67c9d03bb2b5dd_b.png& data-rawwidth=&981& data-rawheight=&943& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&981& data-original=&https://pic2.zhimg.com/9b264ff72a080eae5b67c9d03bb2b5dd_r.png&&&/figure&&br&当然这一过程还会同时形成一些&b&排气出口(vent)&/b&和&b&地表以下的布格重力异常&/b&，这些也都被LROC影像和GRAIL重力数据所支持。&br&&br&↓ Alphonsus撞击坑 (13.4° S, 2.8° W，直径119km，class 5 FFC)底部发现的vent &br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/2cb88c93fcadc216e4e72b1_b.png& data-rawwidth=&1227& data-rawheight=&563& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1227& data-original=&https://pic2.zhimg.com/2cb88c93fcadc216e4e72b1_r.png&&&/figure&&br&&b&【参考文献】&/b&&br&&p&Schultz, P. H. (1976). Floor-fractured lunar craters. The Moon, 15(3-4), 241-273.&/p&&p&Hall, J. L., Solomon, S. C., & Head, J. W. (1981). Lunar floor‐fractured craters: Evidence for viscous relaxation of crater topography. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 86(B10), .&/p&&p&Wichman, R. W., & Schultz, P. H. (1995). Floor-fractured craters in Mare Smythii and west of Oceanus Procellarum: Implications of crater modification by viscous relaxation and igneous intrusion models. Journal of geophysical research, 100(E10), 21-201.&/p&&p&Dombard, A. J., & Gillis, J. J. (2001). Testing the viability of topographic relaxation as a mechanism for the formation of lunar floor‐fractured craters.Journal of Geophysical Research: Planets, 106(E11), .&/p&&p&Jozwiak, L. M., Head, J. W., Zuber, M. T., Smith, D. E., & Neumann, G. A. (2012). Lunar floor‐fractured craters: Classification, distribution, origin and implications for magmatism and shallow crustal structure. Journal of Geophysical Research: Planets, 117(E11).&/p&&p&Jozwiak, L. M., Head, J. W., & Wilson, L. (2015). Lunar floor-fractured craters as magmatic intrusions: Geometry, modes of emplacement, associated tectonic and volcanic features, and implications for gravity anomalies. Icarus,248, 424-447.&/p&&br&&br&&p&&b&PS: &/b&自己的公众号“双眼皮的水晶球（twinkle_crystal_ball）”也同步更新了一下（仅为保护版权之用，净瞎扯，无干货，不用关注~）&/p&
童鞋邀，写累死我了。 首先不知道是题主这张影像的分辨率还是光照什么的问题，凹凸感和粗糙度感很容易让我这种眼神不好的觉得是坍塌的熔岩管道（lava tube），但查了下LROC给出的Komarov撞击坑的影像，感觉就很不同了。 （） 这种底…
&p&9月1日，斯坦福大学“&strong&人工智能百年研究&/strong&（AI100）”项目发布了首篇名为“2030年的人工智能与生活（AI and Life in 2030）”研究报告，该报告是这项百年研究系列中的第一篇。&br&&/p&&p&AI100项目成立于2014年，旨在长期研究和预测人工智能对人类生活各方面的长期影响。人工智能发展协会前主席埃里克·霍尔韦兹（Eric Horvitz）是该项目的最初倡议者。&/p&&p&早在2009年，霍尔韦兹召集了一小批顶尖人工智能研究者举行会议，探讨人工智能对人类社会的影响。与会者达成共识，还需要举行更大规模的研究机制来探讨人工智能的长期影响。&/p&&p&鉴于此，霍尔韦兹联合斯坦福大学生物工程、计算机教授拉斯·阿尔特曼（Russ Altman），成立了一个下辖若干专业分会的委员会，&strong&负责推动一系列AI与人类社会关系的研究，其中包括：工业自动化、国防、心理学、伦理学、法学、个人隐私、政治制度等。&/strong&&/p&&p&研究委员会创始人之一、斯坦福大学校长约翰·亨尼斯（John Hennessy）表示，&strong&人工智能将是对人类社会影响最深远的科学领域之一，&/strong&而斯坦福大学在人工智能技术和相关交叉学科研究中建树颇丰，因此很乐意建立AI100这样的研究机制来探讨人工智能对人类以及后代的影响。&/p&&p&除了霍尔韦兹和阿尔特曼之外，还有5名各个领域的顶尖科学家组成了AI100的首届常务委员会，名单如下。&/p&&blockquote&&p&&strong&芭芭拉·格罗斯（BarbaraGrosz）&/strong&，哈佛大学希格斯自然科学教授，同时也是多人工智能体协作领域的专家；&/p&&p&&strong&德尔·穆里根（DeirdreK. Mulligan）&/strong&，加州大学伯克利分校信息学院教授，同时也是一名律师。他还积极同工业界合作，设计确保用户隐私的信息产品；&/p&&p&&strong&雅夫·索姆（Yoav Shoham）&/strong&，斯坦福大学计算机科学教授，正致力于给人工智能赋予判断力；&/p&&p&&strong&汤姆· 米切尔（TomMitchell）&/strong&，卡内基梅隆大学E. Fredkin University教授和机器学习系主任，在互联网信息处理AI方面颇有造诣；&/p&&p&&strong&阿兰·迈科沃斯（Alan Mackworth）&/strong&，加拿大卑诗大学计算机科学系主任和加拿大人工智能研究主席，他制造了世界上第一个能踢足球的机器人。&/p&&/blockquote&&p&常务委员会有权与下属委员会确定AI和相关交叉学科的热点作为研究方向，并召集专家对该主题进行研究并提交报告。在常委会的指导下，&strong&AI100计划每隔几年都会人工智能的进展发表研究报告。&/strong&&/p&&p&&strong&霍尔韦兹表示，他对AI发展的未来非常乐观，并认为人类能够从AI的发展中获益匪浅。&/strong&不过，要准确预测有哪些机遇和挑战还很难做到，因此建立一个持续的研究机制具有很大的必要性。&/p&&p&&strong&AI技术不是孤立的象牙塔，其发展背后有诸多其他学科的推动。因此，该项研究机制也将为AI和相关交叉学科的专家提供良好的交流平台。&/strong&&/p&&p&AI100由霍尔韦兹夫妻（Eric and MaryHorvitz）资助。他们不仅构想了这个项目，还设计了常务委员会和下属专业委员会的架构。他们对建立这样一个AI与人类社会的长期研究机制感到非常有成就感，并期望AI100项目可以为AI研究提供更深邃的视角。&/p&&p&“整个过程更像是一场马拉松，而不是短跑，但今天我们已经有了一个好的开始，”Russ Altman在新闻发布会上表示。&/p&&p&这份2030年报告指出，具备自我维持的长期目标和意图的机器并未被开发出来，在不久的将来也很难实现。&strong&然而，具备影响社会和经济巨大潜力的人工智能应用，则很有可能在当前与2030年之间出现。”&/strong&&/p&&p&然而，报告也承认，&strong&人工智能工具也有可能最终会造成社会混乱。&/strong&因此，对研究人员、科学家和政策制定者而言，&strong&如何在技术创新与社会机制之间找到平衡点，从而能够确保人工智能的益处是广泛分享的。&/strong&&/p&&p&该份报告首次从AI应用的角度研究了人类活动的8大领域，如下：&/p&&ul&&li&&p&&strong&交通&/strong&：自动驾驶汽车、卡车、无人机投递或将改变城市里的工作、购物、休闲娱乐模式。&/p&&p&当务之急：增加可靠性、安全性、以及用户接受度；根据新的交通模式改进当前相关法规和基础设施。&/p&&/li&&/ul&&br&&ul&&li&&p&&strong&家庭/服务机器人：&/strong&比如目前已经进入家庭的扫地机器人，特种机器人将为我们家庭和工作场所提供清洁及安保服务。&/p&&p&当务之急：技术方面的挑战，以及机器人成本过高问题。&/p&&/li&&br&&li&&p&&strong&健康护理：&/strong&个人健康监测装备与手术机器人已经展现了发展潜力。最终，AI软件将自动进行某些疾病的诊断与治疗。&/p&&p&当务之急：获取目前医疗从业者的信任。&/p&&/li&&/ul&&ul&&li&&p&&strong&教育：&/strong&互动辅导系统已经被用于帮助学生进行语言、数学，以及其他技能的学习。自然语言处理的发展将为这一领域的应用带来全新的方式。&/p&&p&当务之急：教育中的资源分配不平均问题，以及在减少人与人直接互动的情况下，会带来哪些消极影响。&/p&&/li&&br&&li&&p&&strong&娱乐：&/strong&该领域是内容创建工具、社交网络、人工智能的结合，将开创全新的媒体内容收集、组织、分发模式。&/p&&p&当务之急：新的娱乐方式如何在个人价值和社会价值之间做出平衡。&/p&&/li&&/ul&&ul&&li&&p&&strong&资源匮乏型社区：&/strong&在最新技术领域进行投资将扩大人工智能带来的好处，比如避免铅污染、改进食品分配。&/p&&p&当务之急：让公众参与进来以增强相互信任。&/p&&/li&&br&&li&&p&&strong&公共安全与防护：&/strong&相机、无人机、软件参与的犯罪模式分析，应用AI技术来降低人类判断的主观偏见。同时，在不侵犯个人自由、尊严的情况下，增强安全性。&/p&&p&当务之急：隐私保护，以及如何避免固有偏见。&/p&&/li&&/ul&&ul&&li&&p&&strong&就业与劳资：&/strong&全球经济正在历经快速变革，很多传统岗位已经消失，新的岗位开始产生，有关于人类如何适应这种新变化的相关工作需要立即展开。&/p&&p&当务之急：短期内交通领域将面临下岗，AI相关新工作岗位的不确定性。&/p&&/li&&/ul&&p&与此同时，美国白宫科技政策办公室（the White House Office of Science and Technology Policy）正在审查今年举办的一系列人工智能研讨会的结果。今年晚些时候，&strong&白宫也将发布首份关于AI政策影响的报告，并为该领域的研究和发展提供一个战略计划。&/strong&&/p&&br&&p&&strong&下面是由“机器之心”编译的报告全文，DeepTech深科技授权转载：&/strong&&/p&&br&&br&&p&&strong&全文目录:&/strong&&/p&&br&&p&序言&/p&&p&概述&/p&&p&第一部分：人工智能是什么？&/p&&ul&&li&&p&定义人工智能&/p&&/li&&li&&p&人工智能研究趋势&/p&&/li&&/ul&&p&第二部分：人工智能应用领域&/p&&ul&&li&&p&交通&/p&&/li&&li&&p&家庭/服务机器人&/p&&/li&&li&&p&医疗&/p&&/li&&li&&p&教育&/p&&/li&&li&&p&低资源社区&/p&&/li&&li&&p&公共安全与防护&/p&&/li&&li&&p&就业与劳资&/p&&/li&&li&&p&娱乐&/p&&/li&&/ul&&p&第三部分：人工智能公共政策的预期与建议&/p&&ul&&li&&p&如今与未来的人工智能政策&/p&&/li&&/ul&&p&附录：人工智能历史简述&/p&&br&&p&&strong&序言&/strong&&/p&&br&&p&2014 年秋季，人工智能百年研究（OneHundred Year Study）项目启动，这是一项对人工智能领域及其对人类、社区、社会影响的长期学术研究。这项研究包含使用人工智能计算系统的科学、工程和应用实现。监督该「百年研究」的常务委员会（Standing Committee）组建了一个研究小组（Study Panel）来每五年评估一次人工智能所处的状态——这是本项目的核心活动。&/p&&p&本研究小组要回顾从上次报告到现在这段时间人工智能的进展，展望未来潜在的进展并且描述这些进展对于技术、社会的挑战与机遇，涉及的领域包括：道德伦理、经济以及与人类认知兼容的系统设计等等。&/p&&p&「百年研究」定期进行专家回顾的首要目标是：提供一个随着人工智能领域发展的关于人工智能及其影响的收集性的和连通的集合。这些研究希望能在人工智能领域的研究、发展以及系统设计方面、以及在帮助确保那些系统能广泛地有益于个人和社会的项目与政策上提供专业推断上的方向指南及综合评估。&/p&&p&这篇报告是计划持续至少 100 年的研究系列中的第一篇。常务委员会在 2015 年的暑期成立了一个研究小组来负责组建现在这个初始的研究小组，并任命了得克萨斯大学奥斯汀分校的教授 Peter Stone 担任该小组的主席。这个包含了 17 名成员的研究小组由人工智能学术界、公司实验室以及产业界的专家与了解人工智能的法律、政治科学、政治以及经济方面的学者组成，并于 2015 年秋季中期启动。&/p&&p&参与者代表着不同的专业、地区、性别以及职业阶段。常务委员会广泛讨论了 Study Panel 相应的责任，包括人工智能最近的发展与在工作、环境、运输、公共安全、医疗、社区参与以及政府的潜在社会影响。委员会考虑多种聚焦研究的方式，包括调查子领域及其状态、研究特定的技术（例如机器学习与自然语言处理）以及研究特定的应用领域（例如医疗与运输运输）。&/p&&p&委员会最终选择了「2030 年的人工智能与生活（AI and Life in 2030）」为主题以强调人工智能的各种用途与影响的发生不是独立于彼此，也不独立于其他许多社会和技术上的发展。意识到了城市在大多数人类生活中的核心作用之后，我们将专注重点缩小到大多数人居住的大都市。&/p&&br&&br&&br&&p&&strong&第一部分：什么是人工智能？&/strong&&/p&&br&&p&本节介绍了研究人员和从业者如何定义「人工智能」以及目前正在蓬勃发展的人工智能研究和应用领域。它提出了人工智能是什么和不是什么的定义，并介绍了一些当前人工智能研究的「热点」领域。&/p&&br&&p&本节为第二部分的内容奠定了基础，第二部分阐述了人工智能在八个领域和在第三部分中的影响与未来，第三部分介绍了涉及人工智能设计和公共政策的问题，并提出在保护民主价值的同时如何鼓励人工智能创新的建议。&/p&&br&&h2&&strong&1.定义人工智能&/strong&&br&&/h2&&br&&p&奇怪的是，人工智能缺乏一个精确的、被普遍接受的定义，这或许有助于该领域的加速成长、繁荣以及前进。虽然人工智能的从业者、研究人员和开发人员由一种粗略的方向感和一个「与它相处」的命令所引导，人工智能的定义仍然很重要，而 Nils J. Nilsson 就提供了一个有用的定义：「人工智能就是致力于让机器变得智能的活动，而智能就是使实体在其环境中有远见地、适当地实现功能性的能力。」&/p&&p&从这个角度来看，对人工智能的表征取决于个人愿意「适当地」并「有远见地」为功能性提供合成软件和硬件的信用。一个简单的电子计算器比人类大脑进行的计算要快得多，而且几乎从来不出错。&/p&&p&电子计算器智能吗？像 Nilsson 一样，研究小组以一种宽泛的视角来看待此问题，认为智力取决于一个多维频谱。根据这一观点，算术计算器和人脑之间的区别不是某一类，而是规模、速度、自主性和通用性的区别。&/p&&p&同样的因素可以用来评估智能的其他各例——智能语音识别软件、动物大脑、汽车巡航控制系统、围棋程序、自动调温器——并将它们放置在频谱中的适当位置。虽然我们的宽泛解释把计算器列在了智能频谱中，但是如此简单的设备与今天的人工智能相比几乎没有相似之处。&/p&&p&从这个角度看，对人工智能的表征取决于个人愿意「适当地」并「有远见地」为功能提供合成软件和硬件的信用。一个简单的电子计算器比人脑计算快得多而且几乎从不出错。&/p&&p&人工智能的边界已经远远走在前面，而计算器可以实现的功能只是当下的智能手机的百万分之一。目前人工智能开发人员正在改进、推广和扩大从当下的智能手机中所建立起来的智能。事实上人工智能领域是一个不断努力推动机器智能向前发展的过程。&/p&&p&具有讽刺意味的是，人工智能正在遭受失去话语权的长期灾难，最终不可避免地会被拉到边界内，即一个被称为「人工智能效应（AI effect）」或「奇怪悖论（odd paradox）」的重复模式——人工智能将一种新技术带到了普通大众中去，人们习惯了这种技术，它便不再被认为是人工智能，然后更新的技术出现了。&/p&&p&同样的模式将在未来继续下去。人工智能并没有「交付」一个惊雷般改变生活的产品。相反人工智能技术以一个连续的、进步的方式正在继续更好的发展。&/p&&p&&strong&2.人工智能研究趋势&/strong&&br&&/p&&br&&p&直到本世纪初，人工智能的吸引点主要在于它所传递的承诺，但在过去的十五年里，大多这样的承诺已经得到兑现。人工智能技术已经充斥了我们的生活。当它们成为了社会的一股中心力量时，该领域正在从仅仅建立智能系统，转向了建立有人类意识的、值得信赖的智能系统。&/p&&p&几个因素加速了人工智能革命。其中最重要的是机器学习的成熟，部分由云计算资源和广泛普及的、基于 Web 的数据收集所支持。机器学习已经被「深度学习（deep learning）」急剧地向前推进了，后者是一种利用被称作反向传播的方法所训练的适应性人工神经网络的一种形式。&/p&&p&信息处理算法的这种性能飞跃一直伴随着用于基本操作的硬件技术的显著进步，比如感觉、感知和目标识别。数据驱动型产品的新平台和新市场，以及发现新产品和新市场的经济激励机制，也都促进了人工智能驱动型技术的问世。&/p&&p&所有这些趋势都推动着下文中所描述的「热门」研究领域。这种编辑只是想要通过某个或另一个度量标准来反映目前比其他领域得到更大关注的领域。它们不一定比其他领域更重要或更有价值。事实上目前的一些「热门」领域在过去几年中并不怎么流行，而其他领域可能在未来会以类似的方式重新出现。&/p&&p&大规模机器学习&/p&&p&许多机器学习的基本问题（如监督和非监督学习）是很好理解的。目前努力的一个重点是将现有算法扩展到更庞大的数据集上。例如鉴于传统方法能够负担得起若干遍数据集的处理，现代方法是为单次处理所设计；某些情况只认同非线性方法（那些只关注一部分数据的方法）。&/p&&p&深度学习&/p&&p&成功训练卷积神经网络的能力非常有益于计算机视觉领域，比如目标识别、视频标签、行为识别和几个相关变体的应用。深度学习也在大举进军感知方面的其他领域，如音频、语音和自然语言处理。&/p&&p&强化学习&/p&&p&鉴于传统机器学习主要关注于模式挖掘，强化学习将重点转移到决策中，这种技术将有助于促进人工智能在现实世界中更深入地进入相关研究和实践领域。作为一种经验驱动型的序贯决策框架，强化学习已经存在了几十年，但是这个方法在实践中没有取得很大成功，主要是由于表征和缩放的问题。然而深度学习的出现为强化学习提供了「一贴强心剂」。&/p&&p&由谷歌 DeepMind 开发的计算机程序 AlphaGo 在五次对抗比赛中击败了人类围棋冠军，它最近所取得的成功在很大程度上要归功于强化学习。AlphaGo 是通过使用一个人类专家数据库来初始化一个自动代理的方法被训练的，但随后提炼的方法是通过大量地自我对抗游戏以及应用强化学习。&/p&&p&机器人&/p&&p&至少在静态环境中，机器人导航在很大程度上被解决了。目前的努力是在考虑如何训练机器人以泛型的、预测性的方式与周围世界进行交互。互动环境中产生的一个自然要求是操纵，这是当下所感兴趣的另一个话题。&/p&&p&深度学习革命只是刚开始影响机器人，这在很大程度上是因为要获得大的标记数据集还很困难，这些数据集已推动了其他基于学习的人工智能领域。&/p&&p&免去了标记数据需求的强化学习可能会有助于弥合这一差距，但是它要求系统在没有错误地伤害自己或其他系统的情况下能够安全地探索出一个政策空间。在可信赖的机器感知方面的进步，包括计算机视觉、力和触觉感知，其中大部分将由机器学习驱动，它们将继续成为推进机器人能力的关键。&/p&&p&计算机视觉&/p&&p&计算机视觉是目前最突出的机器感知形式。它是受深度学习的兴起影响最大的人工智能子领域。直到几年前，支持向量机还是大多视觉分类任务所选择的方法。但是特别是在 GPU 中的大规模计算的汇合，使得更大数据集的可获得性（尤其是通过互联网）以及神经网络算法的改进导致了基准任务中能的显著提高（比如 ImageNet 中的分类器）。计算机首次能够比人类更好地执行一些（狭义定义的）视觉分类任务。目前的研究多是关注于为图像和视频自动添加字幕。&/p&&p&自然语言处理&/p&&p&自然语言处理是另一个通常与自动语音识别一同被当做非常活跃的机器感知领域。它很快成为一种拥有大数据集的主流语言商品。谷歌宣布目前其 20% 的手机查询都是通过语音进行的，并且最近的演示已经证明了实时翻译的可能性。现在研究正在转向发展精致而能干的系统，这些系统能够通过对话而不只是响应程式化的要求来与人互动。&/p&&p&协同系统&/p&&p&协同系统方面进行的是对模型和算法的研究，用以帮助开发能够与其他系统和人类协同工作的自主系统。该研究依赖于开发正式的协作模型，并学习让系统成为有效合作伙伴所需的能力。能够利用人类和机器的互补优势的应用正吸引到越来越多的兴趣——对人类来说可以帮助人工智能系统克服其局限性，对代理来说可以扩大人类的能力和活动。&/p&&p&众包和人类计算&/p&&p&在完成许多任务方面由于人类的能力是优于自动化方法的，因而在众包和人类计算方面，通过利用人类智力来解决那些计算机无法单独解决好的问题，该领域研究调查了增强计算机系统的方法，这项研究的提出仅仅是在大约 15 年前，现在它已经在人工智能领域确立了自己的存在。最有名的众包例子是维基百科，它是一个由网络公民维护和更新的知识库，并且在规模上和深度上远远超越了传统编译的信息源，比如百科全书和词典。&/p&&p&众包专注于设计出创新的方式来利用人类智力。Citizen 科学平台激发志愿者去解决科学问题，而诸如亚马逊的 Mechanical Turk 等有偿众包平台，则提供对所需要的人类智力的自动访问。通过短时间内收集大量标记训练数据和/或人机交互数据，该领域的工作促进了人工智能的其它分支学科的进步，包括计算机视觉和自然语言处理。基于人类和机器的不同能力和成本，目前的研究成果探索出了它们之间理想的任务分离。&/p&&p&算法博弈理论与 (基于) 计算机 (统计技术的) 社会选择&/p&&p&包括激励结构、人工智能的经济和社会计算维度吸引到了新的关注。自 20 世纪 80 年代初以来，分布式人工智能和多代理（multi-agent）系统就已经被研究了，于 20 世纪 90 年代末开始有显著起色，并由互联网所加速。一个自然的要求是系统能够处理潜在的不恰当激励，包括自己所感兴趣的人类参加者或公司，以及自动化的、基于人工智能的、代表它们的代理。&/p&&p&备受关注的主题包括计算机制设计（computational mechanism design）（一种激励设计的经济理论，它寻求激励兼容的系统，其中输入会被如实报告）、(基于) 计算机 (统计技术的) 社会选择（computational social choice）（一种有关如何为替代品排列顺序的理论）、激励对齐信息获取（incentive aligned information elicitation）（预测市场、评分规则、同行预测）和算法博弈理论（algorithmic game theory）（市场、网络游戏和室内游戏的平衡，比如poker——它在近几年通过抽象技术和无遗憾学习（no-regret learning）已经取得了显著的进步）。&/p&&p&物联网（IoT）&/p&&p&越来越多的研究机构致力于这样一个想法：一系列设备可以相互连接以收集和分享它们的感官信息。这些设备可以包括家电、汽车、建筑、相机和其他东西。虽然这就是一个技术和无线网络连接设备的问题，人工智能可以为了智能的、有用的目的去处理和使用所产生的大量数据。目前这些设备使用的是令人眼花缭乱的各种不兼容的通信协议。人工智能可以帮助克服这个「巴别塔」。&/p&&p&神经形态计算&/p&&p&传统计算机执行计算的冯诺依曼模型，它分离了输入/输出、指令处理和存储器模块。随着深度神经网络在一系列任务中的成功，制造商正在积极追求计算的替代模型——特别是那些受到生物神经网络所启发的——为了提高硬件的效率和计算系统的稳定性的模型。&/p&&p&目前这种「神经形态的（neuromorphic）」计算机尚未清楚地显示出巨大成功，而是刚开始有望实现商业化。但可能它们在不久的将来会变成寻常事物（即使仅作为冯诺依曼所增加的兄弟姐妹们）。深度神经网络在应用景观中已经激起了异常波动。当这些网络可以在专门的神经形态硬件上被训练和被执行，而不是像今天这样在标准的冯诺依曼结构中被模拟时，一个更大的波动可能会到来。&/p&&p&总体趋势以及人工智能研究的未来&/p&&p&数据驱动型范式的巨大成功取代了传统的人工智能范式。诸如定理证明、基于逻辑的知识表征与推理，这些程序获得的关注度在降低，部分原因是与现实世界基础相连接的持续挑战。规划（Planning）在七十和八十年代是人工智能研究的一根支柱，也受到了后期较少的关注，部分原因是它强烈依赖于建模假设，难以在实际的应用中得到满足。&/p&&p&基于模型的方法——比如视觉方面基于物理的方法和机器人技术中的传统控制与制图——已经有很大一部分让位于通过检测手边任务的动作结果来实现闭环的数据驱动型方法。即使最近非常受欢迎的贝叶斯推理和图形模式似乎也正在失宠，被数据和深度学习显著成果的洪流所淹没。&/p&&p&研究小组预计在接下来的十五年中，会有更多关注集中在针对人类意识系统的开发上，这意味着它们是明确按照要与之互动的人类特点来进行建模与设计的。很多人的兴趣点在于试图找到新的、创造性的方法来开发互动和可扩展的方式来教机器人。&/p&&p&此外在考虑社会和经济维度的人工智能时，物联网型的系统——设备和云——正变得越来越受欢迎。在未来的几年中，对人类安全的、新的感知/目标识别能力和机器人平台将会增加，以及数据驱动型产品数量与其市场规模将会变大。&/p&&p&研究小组还预计当从业者意识到纯粹的端到端深度学习方法的不可避免的局限性时，会重新出现一些人工智能的传统形式。我们不鼓励年轻的研究人员重新发明理论，而是在人工智能领域以及相关领域（比如控制理论、认知科学和心理学）的第一个五十年期间，保持对于该领域多方面显著进展的觉察。&/p&&br&&p&&strong&第二部分：人工智能在各领域的应用&/strong&&/p&&br&&p&虽然人工智能的很多研究和应用会基于一些通用技术，比如说机器学习，但在不同的经济和社会部门还是会有所区别。我们称之为不同的领域（domain），接下来的这部分将介绍人工智能研究和应用的不同类型，以及影响和挑战，主要有八个方面：交通、家庭服务机器人、医疗健康、教育、低资源社区、公共安全、工作和就业、娱乐。&/p&&p&基于这些分析，我们还预测了一个有代表性的北美城市在未来 15 年的趋势。与人工智能的流行文化中的典型叙述不同，我们寻求提供一个平衡的观点来分析，人工智能是如何开始影响我们日常生活的，以及从现在到 2030 年，这些影响将如何发展。&/p&&br&&p&&strong&1.交通&/strong&&/p&&br&&p&交通可能会成为首批几个特定应用领域之一，在这些领域，大众需要对人工智能系统在执行危险任务中的可靠性和安全性加以信任。自动化交通会很快司空见惯，大多数人在嵌入人工智能系统的实体交通工作的首次体验将强有力的影响公众对人工智能的感知。&/p&&ul&&li&&p&智能汽车&/p&&/li&&li&&p&交通规划&/p&&/li&&li&&p&即时交通&/p&&/li&&li&&p&人机交互&/p&&/li&&/ul&&p&&strong&2.家庭服务机器人&/strong&&/p&&p&过去十五年中，机器人已经进入了人们的家庭。但应用种类的增长慢得让人失望，与此同时，日益复杂的人工智能也被部署到了已有的应用之中。人工智能的进步常常从机械的革新中获取灵感，而这反过来又带来了新的人工智能技术。&/p&&p&未来十五年，在典型的北美城市里，机械和人工智能技术的共同进步将有望增加家用机器人的使用和应用的安全性和可靠性。特定用途的机器人将被用于快递、清洁办公室和强化安全，但在可预见的未来内，技术限制和可靠机械设备的高成本将继续限制狭窄领域内应用的商业机会。至于自动驾驶汽车和其它新型的交通机器，创造可靠的、成熟的硬件的难度不应该被低估。&/p&&ul&&li&&p&真空吸尘器&/p&&/li&&li&&p&家庭机器人 2030&/p&&/li&&/ul&&br&&p&&strong& 3.医疗&/strong&&/p&&br&&p&对人工智能而言，医疗领域一直被视为一个很有前景的应用领域。基于人工智能的应用在接下来的几年能够为千百万人改进健康结果和生活质量，但这是在它们被医生、护士、病人所信任，政策、条例和商业障碍被移除的情况下。主要的应用包括临床决策支持、病人监控、辅导、在外科手术或者病人看护中的自动化设备、医疗系统的管理。&/p&&p&近期的成功，比如挖掘社交媒体数据推断潜在的健康风险、机器学习预测风险中的病人、机器人支持外科手术，已经为人工智能在医疗领域的应用扩展出了极大的应用可能。与医学专家和病人的交互方法的改进将会是一大挑战。&/p&&p&至于其他领域，数据是一个关键点。在从个人监护设备和手机 App 上、临床电子数据记录上收集有用的数据方面，我们已经取得了巨大的进展，从协助医疗流程和医院运行的机器人那里收集的数据可能较少一些。但使用这些数据帮助个体病人和群体病人进行更精细的针对和治疗已经被证明极其的困难。&/p&&p&研究和部署人工智能应用已经被过时的条例和激励机制拉扯后腿。在这样大型的、复杂的系统中，贫乏的人机交互方法和固有的难题以及部署技术的风险也阻碍了人工智能在医疗的实现。减少或者移除这些障碍，结合目前的创新，有潜力在接下来几年为千百万人极大的改进健康结果和生活质量。&/p&&ul&&li&&p&临床应用&/p&&/li&&li&&p&医疗分析&/p&&/li&&li&&p&医疗机器人&/p&&/li&&li&&p&移动健康&/p&&/li&&li&&p&老年看护&/p&&/li&&/ul&&p&&strong&4.教育&/strong&&/p&&br&&p&在过去的十五年间，教育界见证了为数众多的人工智能科技的进步。诸如 K-12 线上教育以及大学配套设备等等应用已经被教育家和学习者们广泛利用。尽管素质教育还是需要人类教师的活跃参与，但人工智能在所有层面上都带来了强化教育的希望，尤其是大规模定制化教育。如何找到通过人工智能技术来最优化整合人类互动与面对面学习将是一个关键性的挑战，这一点医疗行业也是如此。&/p&&p&机器人早已经成为了广为欢迎的教育设备，最早可以追溯到 1980 年 MIT Media Lab 所研制出的 Lego Mindstorms。智能辅导系统（ITS）也成为了针对科学、数学、语言学以及其他学科相匹配的学生互动导师。&/p&&p&自然语言处理，尤其是在与机器学习和众包结合以后，有力推进了线上学习，并让教师可以在扩大教室规模的同时还能做到解决个体学生的学习需求与风格。大型线上学习的系统所得的数据已经为学习分析产生了迅速增长的动力。&/p&&p&但是，学院与大学采用人工智能技术的步伐依然很缓慢，主要是由于资金的缺乏，以及其可以帮助学生达成学习目标的有力证据。一个典型美国北部城市的未来五十年，智能导师与其他人工智能技术帮助教师在课堂或家中工作的规模很有可能会显著扩大，因为意愿学习是基于虚拟现实的应用。但是计算机为基础的学习系统将无法完全替代学校里的教师们。&/p&&ul&&li&&p&教育机器人&/p&&/li&&li&&p&智能辅导系统（ITS）与线上学习&/p&&/li&&li&&p&学习分析&/p&&/li&&li&&p&挑战和机遇&/p&&/li&&/ul&&p&更广大的社会成果&/p&&p&自广大人民难以获得教育的国家，如果这些群体有可以获取在线教育的工具，那么在线资源将会产生重要的积极影响。在线教育资源的发展应该能让支持国际教育项目的基金会可以通过提供工具和相对简单的使用培训来更轻松地提供素质教育。比如说，针对 iPad 开发出了大量的、且大部分免费的教育应用。&/p&&p&在消极的一面，现在学生已有把自己的社会接触限制在电子设备上的趋势了，他们在网络程序的互动上花费了大量时间，却没有进行社会接触。如果教育也越来越多地通过网络进行，那么在学生的社会发展阶段缺乏与同龄人有规律的面对面接触会带来怎样的影响呢？特定的技术已经表明这会产生在神经方面的影响。另一方面，自闭症儿童已经开始从与人工智能系统的互动中受益了。&/p&&p&&strong&5.低资源社区&/strong&&/p&&br&&p&人工智能存在许多机会去改善生活于一个典型北美城市的低资源社区中的人民生活状况——事实上在某些情况下已经有所改变。了解这些人工智能的直接贡献也可能会激发对于发展中国家最为贫穷的地区的潜在贡献。在人工智能的数据收集过程中并没有对这个人群的显著关注，而且传统上人工智能资助者在缺乏商业应用的研究中表现得投资乏力。&/p&&p&有了有针对性的激励和资金优先次序，人工智能技术可以帮助解决低资源社区的需求。萌芽中的努力是有希望的。人工智能可能会有有助于对抗失业和其他社会问题带来的恐惧，它或许会提供缓解措施和解决方案，特别是通过受影响的社区以与其建立信任的方式来实现。&/p&&br&&p&&strong&6.公共安全与防护&/strong&&/p&&br&&p&城市已经为公共安全和防护部署人工智能技术了。到 2030 年, 典型的北美城市将在很大程度上依赖它们。这些措施包括可以检测到指向一个潜在犯罪的异常现象的监控摄像机、无人机和预测警务应用。与大多数问题一样，好处与风险并存。&/p&&br&&p&获得公众信任是至关重要的。虽然会存在一些合理的担心，即与人工智能合作的警务可能会在某些情况下变得霸道或是无处不在，而相反的情况也是可能的。人工智能可能使警务变得更有针对性并只在需要时被使用。而且假设经过仔细的部署，人工智能也可能有助于消除一些人类决策中固有的偏见。&/p&&br&&p&对于人工智能分析学更成功的一个应用是检测白领犯罪，比如信用卡诈骗罪。网络安全（包括垃圾邮件）是一个被广泛关注的问题，而机器学习也对其有所影响。&/p&&br&&p&人工智能工具也可能被证明有助于警察管理犯罪现场或是搜索和救援活动，它可以帮助指挥官排列任务的优先次序以及分配资源，尽管这些工具还没有为这些活动的自动化做好准备。在一般的机器学习尤其是在转换学习中的改进——在新情境中基于与过去情况的相似性而加快学习——可能有利于这样的系统。&/p&&br&&p&&strong&7.就业与劳资&/strong&&/p&&br&&p&尽管人工智能很有可能会对典型北美城市的就业和工作场所产生深远的影响，但对当前的影响我们目前还难以作出评估——是积极的还是消极的。在过去十五年，由于经济衰退和日益的全球化，尤其是中国参与到了世界经济中，就业状况已经发生了改变，非人工智能的数字技术也发生了很大的变化。自 1990 年代以来，美国经历了生产率和 GDP 的连续增长，但平均收入却停滞不前，就业人口比率也已经下降。&/p&&p&有一些数字技术有重大影响（好的影响或坏的影响）的行业的显著案例，而在一些其它的行业，自动化将很有可能能在不久的将来发生重大的改变。许多这些改变已经得到了「例行的」数字技术的推动，其中包括企业资源规划、网络化、信息处理和搜索。理解这些改变应该能为人工智能影响未来劳动力需求的方式（包括技能需求的改变）提供见解。&/p&&p&到目前为止，数字技术已经给中等技能的工作（比如旅行代理）带来了更大的影响，而不是非常低技能或非常高技能的工作。另一方面，数字系统所能完成的任务的范围正随着人工智能的演进而提升，这很可能会逐渐增大所谓的「例行任务」的范围。人工智能也正向高端的领域蔓延，包括一些机器之前无法执行的专业服务。&/p&&p&为了获得成功，人工智能创新将需要克服可以理解的人们对被边缘化的恐惧。在短期内，人工智能很有可能会取代任务，而非工作，同时还将会创造新类型的工作。但新类型的工作比将可能失去的已有工作更难以想象。就业领域的变化通常是渐进的，不会出现剧烈的过渡。&/p&&p&随着人工智能进入工作场所，这很有可能是一个持续的趋势。影响的范围也将扩大，从少量的替代或增强到完全的替代。比如说，尽管大部分律师的工作还没被自动化，但人工智能在法律信息提取和主题建模方面的应用已经自动化了一部分第一年工作的律师新人的工作。在不远的将来，包括放射科医生到卡车司机到园丁等许多类型的工作都可能会受到影响。&/p&&p&人工智能也可能会影响工作场所的大小和位置。许多组织和机构很庞大的原因是他们所执行的功能只能通过增加人力来扩大规模，要么是「横向」扩展地理区域，要么是「纵向」增多管理层级。随着人工智能对许多功能的接管，扩展不再意味着会带来大型的组织。&/p&&p&许多人已经指出一些知名的互联网公司只有很少数量的员工，但其它公司并不是这样。人类企业可能存在一个自然的规模大小，在这样的企业中，CEO 能够认识公司里的每一个人。通过将创造有效地外包给人工智能驱动的劳动力市场，企业会倾向于自然的大小。&/p&&p&人工智能也将创造工作，特别是在某些行业中，通过使某些特定任务更重要，以及通过产生新的交互模型创造新类型的工作。复杂的信息系统可被用于创造新的市场，这往往会带来降低门槛和增加参与的影响——从应用商店到 AirBnB 再到 taskrabbit。人工智能界有一个活跃的研究社区在研究创造新市场和使已有市场更高效地运作的进一步的方式。&/p&&p&尽管工作本身有内在的价值，但大部分人工作是为了购买他们看重的商品和服务。因为人工智能系统可以执行之前需要人力的工作，因此它们可以导致许多商品和服务的成本下降，实实在在地让每个人都更富有。当正如当前的政治辩论中所给出的例子一样，失业对人们的影响比对散布的经济效益的影响更显著——尤其是那些直接受其影响的人；而不幸的是，人工智能常常被视作是工作的威胁，而不是生活水平的提升。&/p&&p&人们甚至在某些方面存在恐惧——害怕人工智能会在短短一代人的时间内迅速取代所有的人类工作，包括那些需要认知和涉及到判断的工作。这种突变是不太可能发生的，但人工智能会逐渐侵入几乎所有就业领域，这需要在计算机可以接管的工作上替换掉人力。&/p&&p&人工智能对认知型人类工作的经济影响将类似于自动化和机器人在制造业工作上对人类的影响。许多中年工人失去了工厂里的高薪工作以及伴随这个工作的家庭和社会中的社会经济地位。长期来看，一个对劳动力的更大影响是失去高薪的「认知型」工作。&/p&&p&随着劳动力在生产部门的重要性的下降（与拥有知识资本相比），大多数市民可能会发现他们的工作的价值不足以为一种社会可以接受的生活标准买单。这些变化将需要政治上的，而非单纯经济上的响应——需要考虑应该配置怎样的社会安全网来保护人们免受经济的大规模结构性转变的影响。如果缺少了缓解政策，这些转变的一小群受益者将成为社会的上层。&/p&&p&短期来看，教育、再训练和发明新的商品和服务可以减轻这些影响。更长期来看，目前的社会安全网可能需要进化成更好的服务于每个人的社会服务，例如医疗和教育或有保障的基本收入。事实上，瑞士和芬兰等国家已经在积极地考虑这些措施了。&/p&&p&人工智能可能会被认为是一种财富创造的完全不同的机制，每个人都应该从全世界人工智能所生产的财富中分得一部分。对于人工智能技术所创造的经济成果的分配方式，相信不久之后就会开始出现社会争议了。因为传统社会中由孩子支持他们年老的父母，也许我们的人工智能「孩子」也应该支持我们——它们的智能的「父母」。&/p&&br&&p&&strong&8.娱乐&/strong&&/p&&br&&p&随着过去十五年互联网的爆发式增长，很少有人能想象没有它的生活。在人工智能的驱动下，互联网已经将用户生成的内容作为了信息和娱乐的一个可行的来源。Facebook 这样的社交网络现在几乎已经无处不在，而且它们也成为了社会互动和娱乐的个性化渠道——有时候会损害人际交往。WhatsApp 和 Snapchat 等应用可以让智能手机用户与同伴保持「接触」和分享娱乐和信息源。&/p&&p&在《第二人生》这样的在线社区和《魔兽世界》这样的角色扮演游戏中，人们想象在虚拟世界中有一个虚拟的存在。亚马逊 Kindle 这样的专用设备已经重新定义了打发时间的要领。现在只需手指点点划划几下，就可以浏览和获取书籍了；一个口袋大小的设备就可以存储成千上万本书，而阅读体验基本上可手持的纸质书差不多。&/p&&p&现在我们有了共享和浏览博客、视频、照片和专题讨论的可信平台，此外还有各种各样用户生成的内容。为了在互联网的规模上运行，这些平台必须依赖现在正被积极开发的技术，其中包括自然语言处理、信息检索、图像处理、众包和机器学习。比如，现在已经开发出了协同过滤（collaborative filtering）这样的算法，它可以基于用户的人口统计学细节和浏览历史推荐相关的电影、歌曲或文章。&/p&&p&为了跟上时代的步伐，传统的娱乐资源也已经开始拥抱人工智能。正如书和电影《点球成金》中给出的例子，职业运动现在已经转向了密集的量化分析。除了总体表现统计，赛场上的信号也可以使用先进的传感器和相机进行监控。用于谱曲和识别音轨的软件已经面世。&/p&&p&来自计算机视觉和 NLP 的技术已被用于创建舞台表演。即使非专业用户也可以在 WordsEye 等平台上练习自己的创造力，这个应用可以根据自然语言文本自动生成 3D 场景。人工智能也已经被用于协助艺术品的历史搜索，并在文体学（stylometry）得到了广泛的应用，最近还被用在了绘画分析上。&/p&&p&人类对人工智能所驱动的娱乐的热情是很令人惊讶的，但也有人担心这会导致人与人之间的人际交互减少。少数人预言说人们会因为在屏幕上花费了太多时间而不再与人互动。孩子们常常更愿意在家里快乐地玩他们的设备，而不愿意出去和他们的朋友玩耍。人工智能会使娱乐更加交互式，更加个性化和更有参与感。应该引导一些研究来理解如何利用这些性质为个人和社会利益服务。&/p&&h1&&strong&第三部分：人工智能公共政策的前景与建议&/strong&&/h1&&br&&p&人工智能应用的目标必须是对社会有价值。我们的政策建议也会遵循这个目标，而且即便这个报告主要关注的是 2030 年的北美城市，建议依然广泛适用于其他城市，同时不受时间限制。一些提升解读和人工智能系统能力并参与其使用的策略可以帮助建立信任，同时防止重大失败。&/p&&p&在增强和提升人类能力和互动时需要小心，还有避免对不同社会阶层的歧视。要强调多做鼓励这个方向以及沟通公共政策探讨的研究。鉴于美国目前的产业监管，需要新的或重组的法律和政策来应对人工智能可能带来的广泛影响。&/p&&p&政策不需要更多也不要更严，而是应该鼓励有用的创新，生成并转化专业知识，并广泛促进企业与公民对解决这些技术带来的关键社会问题的责任感。长期来看，人工智能将会带来新财富，整个社会也要探讨如何分配人工智能技术带来的经济成果的分配问题。&/p&&br&&h2&&strong&如今以及未来的人工智能政策&/strong&&br&&/h2&&br&&p&为了帮助解决个人和社会对快速发展的人工智能技术产生的忧虑，该研究小组提供了三个一般性政策建议。&/p&&p&1. 在所有层级的政府内，制定一个积累人工智能技术专业知识的程序。有效的监管需要更多的能理解并能分析人工智能技术、程序目标以及整体社会价值之间互动的专家。&/p&&p&缺少足够的安全或其他指标方面的专业技术知识，国家或地方政府官员或许或拒绝批准一个非常有前途的应用。或者缺少足够训练的政府官员可能只会简单采纳行业技术专家的说法，批准一个未经充分审查的敏感的应用进入市场。不理解人工智能系统如何与人工行为和社会价值互动，官员们会从错误的角度来评估人工智能对项目目标的影响。&/p&&p&2. 为研究人工智能的平等、安全、隐私和对社会的影响扫清感知到的和实际的障碍。&/p&&p&在一些相关的联邦法律中，如计算机欺诈和滥用法案（Computer Fraud and Abuse Act）和数字千年版权法的反规避条款（theanti-circumvention provision of the Digital Millennium Copyright Act），涉及专有的人工智能系统可能被如何逆向向工程以及被学者、记者和其他研究人员评价的内容还很模糊。当人工智能系统带来了一些实质性后果需要被审查和追究责任时，这些法律的研究就非常重要了。&/p&&p&3. 为人工智能社会影响的跨学科研究提供公共和私人资金支持。&/p&&p&从整个社会来看，我们对人工智能技术的社会影响的研究投入不足。资金要投给那些能够从多角度分析人工智能的跨学科团队，研究范围从智能的基础研究到评估安全、隐私和其他人工智能影响的方法。一下是具体问题：&/p&&p&当一辆自动驾驶汽车或智能医疗设备出现失误时，应该由谁来负责？如何防止人工智能应用产生非法歧视？谁来享有人工智能技术带来的效率提升的成果，以及对于那些技能被淘汰的人应该采取什么样的保护？&/p&&p&随着人工智能被越来越广泛和深入地整合到工业和消费产品中，一些领域中需要调整现有的建立监管制度以适应人工智能创新，或者在某些情况下，根据广泛接受的目标和原则，从根本上重新配置监管制度。&/p&&p&在美国，已经通过各种机构将监管具体到各个行业。在设备中使用人工智能实现医疗诊断和治疗由食品药品监督管理局（FDA）监管，包括定义产品类型和指定产生方法，还有软件工程的标准。无人机在管制空域中的使用由美国联邦航空局（FAA）监管。面向消费者的人工智能系统将由联邦贸易委员会（FTC）监管。金融市场使用的人工智能技术，如高频交易，由证券交易委员会（SEC）监管。&/p&&p&除了针对具体行业制定监管的方法外，「重要基础设施」中定义模糊和广泛的监管类别可能适用于人工智能应用。&/p&&p&鉴于目前美国行政法结构，短期内制定出全面的人工智能政策法规似乎不太可能。但是，可以根据人工智能在各种情境中可能出现的法律和政策问题，广泛列出多个类别。&/p&&ul&&li&&p&隐私&/p&&/li&&li&&p&创新政策&/p&&/li&&li&&p&责任（民事）&/p&&/li&&li&&p&责任（刑事）&/p&&/li&&li&&p&代理&/p&&/li&&li&&p&认证&/p&&/li&&li&&p&劳动力&/p&&/li&&li&&p&税务&/p&&/li&&li&&p&政治&/p&&/li&&/ul&&br&&p&&strong&未来的指导原则&/strong&&/p&&p&面对人工智能技术将带来的深刻变化，要求「更多」和「更强硬」的监管的压力是不可避免的。对人工智能是什么和不是什么的误解（尤其在这个恐慌易于散布的背景下）可能引发对有益于所有人的技术的反对。那将会是一个悲剧性的错误。扼杀创新或将创新转移到它处的监管方法同样也只会适得其反。&/p&&p&幸运的是，引导当前数字技术的成功监管原则可以给我们带来指导。比如，一项最近公布的多年研究对比了欧洲四个国家和美国的隐私监管，其结果却很反直觉。西班牙和法国这样的有严格的详细法规的国家在企业内部孕育出了一种「合规心态（compliance mentality）」，其影响是抑制创新和强大的隐私保护。&/p&&p&这些公司并不将隐私保护看作是内部责任，也不会拿出专门的员工来促进其业务或制造流程中的隐私保护，也不会参与必需范围之外的隐私倡议或学术研究；这些公司只是将隐私看作是一项要满足规范的行为。他们关注的重点是避免罚款或惩罚，而非主动设计技术和采纳实际技术来保护隐私。&/p&&p&相对地，美国和德国的监管环境是模糊的目标和强硬的透明度要求和有意义的执法的结合，从而在促进公司将隐私看作是他们的责任上做得更加成功。广泛的法律授权鼓励企业发展执行隐私控制的专业人员和流程、参与到外部的利益相关者中并采用他们的做法以实现技术进步。对更大的透明度的要求使民间社会团队和媒体可以变成法庭上和法庭外的公共舆论中的可靠执法者，从而使得隐私问题在公司董事会上更加突出，这又能让他们进一步投资隐私保护。&/p&&p&在人工智能领域也是一样，监管者可以强化涉及内部和外部责任、透明度和专业化的良性循环，而不是定义狭窄的法规。随着人工智能与城市的整合，它将继续挑战对隐私和责任等价值的已有保护。和其它技术一样，人工智能也可以被用于好的或恶意的目的。&/p&&p&这份报告试图同时强调这两方面的可能性。我们急切地需要一场重要的辩论：如何最好地引导人工智能以使之丰富我们的生活和社会，同时还能鼓励这一领域的创新。应该对政策进行评估，看其是否能促进人工智能所带来的益处的发展和平等共享，还是说会将力量和财富集中到少数权贵的手里。而因为我们并不能完美清晰地预测未来的人工智能技术及其所将带来的影响，所以相关政策一定要根据出现的社会难题和线索不断地重新评估。&/p&&p&截至本报告发布时，重要的人工智能相关的进展已经在过去十五年内给北美的城市造成了影响，而未来十五年还将有更大幅度的发展发生。最近的进展很大程度是由于互联网所带来的大型数据集的增长和分析、传感技术的进步和最近的「深度学习」的应用。&/p&&p&未来几年，随着公众在交通和医疗等领域内与人工智能应用的遭遇，它们必须以一种能构建信任和理解的方式引入，同时还要尊重人权和公民权利。在鼓励创新的同时，政策和流程也应该解决得到、隐私和安全方面的影响，而且应该确保人工智能所带来的好处能得到广泛而公正的分配。如果人工智能研究及其应用将会给 2030 年及以后的北美城市生活带来积极的影响，那么这样做就是非常关键的。&/p&
9月1日，斯坦福大学“人工智能百年研究（AI100）”项目发布了首篇名为“2030年的人工智能与生活（AI and Life in 2030）”研究报告，该报告是这项百年研究系列中的第一篇。 AI100项目成立于2014年，旨在长期研究和预测人工智能对人类生活各方面的长期影响。…
今天居然接到这个问题的邀请，作为知乎上的小透明内心还是有点小激动的，结果打开问题发现各专业大牛已经答得非常好了(┬＿┬)但还是想以项目申报人员的角度说一下第一个问题。&br&&br&
就以目前的政策来看，国家是大力支持新能源汽车的，最近的《中国制造2025》、《十三五规划纲要》都有特别点名新能源汽车，这样也就使得各部委、各省市、各区县下发的项目资金补助文件对新能源汽车有比较大的倾斜。就从我目前拿到的数据来看，与新能源汽车有关联的企业立项的概率还是比较高的，具体体现在，做无铜泡沫镍、锂电池负极材料的中小企业都可以在新能源汽车的类别中获得立项，金额从几十万到几百万不等（湖南），各大整车厂就更不用说了。&br&&br&所以我的看法是国家对这个产业的大力扶持对题目所述现象的出现功不可没。&br&&br&ps.其实互联网行业也是一样，国家政策倾斜严重，补贴疯狂，相比制造业，互联网行业的补贴还继承了该行业的优良特性，流程简洁高效，简单点讲，就是资金下拨非常快，简直羡慕嫉妒恨！&br&&br&附：&br&&p&《中国制造2025》（）&/p&&p&三、战略任务和重点&/p&&p&（六）大力推动重点领域突破发展&/p&&p&6.节能与新能源汽车。继续支持电动汽车、燃料电池汽车发展，掌握汽车低碳化、信息化、智能化核心技术，提升动力电池、驱动电机、高效内燃机、先进变速器、轻量化材料、智能控制等核心技术的工程化和产业化能力，形成从关键零部件到整车的完整工业体系和创新体系，推动自主品牌节能与新能源汽车同国际先进水平接轨。&/p&&br&《十三五规划纲要》（）&br&第五篇 优化现代产业体系&br&第二十三章 支持战略性新兴产业发展&br&&p&第一节 提升新兴产业支撑作用&/p&&p&支持新一代信息技术、新能源汽车、生物技术、绿色低碳、高端装备与材料、数字创意等领域的产业发展壮大。大力推进先进半导体、机器人、增材制造、智能系统、新一代航空装备、空间技术综合服务系统、智能交通、精准医疗、高效储能与分布式能源系统、智能材料、高效节能环保、虚拟现实与互动影视等新兴前沿领域创新和产业化，形成一批新增长点。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/30944fd4edc366e927fc77a04abd19b6_b.jpg& data-rawheight=&756& data-rawwidth=&600& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic3.zhimg.com/30944fd4edc366e927fc77a04abd19b6_r.jpg&&&/figure&
今天居然接到这个问题的邀请，作为知乎上的小透明内心还是有点小激动的，结果打开问题发现各专业大牛已经答得非常好了(┬＿┬)但还是想以项目申报人员的角度说一下第一个问题。 就以目前的政策来看，国家是大力支持新能源汽车的，最近的《中国制造2025》、…
&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-363b9b42a907dcce9014e_b.jpg& data-rawwidth=&780& data-rawheight=&393& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&780& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-363b9b42a907dcce9014e_r.jpg&&&/figure&&p&&b&&i&本文作者：陈浩，元界CTO，Metaverse元界开源项目的创始人之一。&/i&&/b&&/p&&p&&b&&i&元界是一个基于公有区块链技术开发的去中心化平台，致力于提供基于资产登记、数字资产交换、数字身份、价值中介的去中心化服务，创建智能资产价值网络。&/i&&/b&&/p&&p&&b&&i&元界官网：&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//mvs.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&The New Reality Blockchain Project&/a&&/i&&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&区块链是目前一个比较热门的新概念，蕴含了技术与金融两层概念。从技术角度来看，这是一个牺牲一致性效率且保证最终一致性的的分布式的数据库，当然这是比较片面的。从经济学的角度来看，这种容错能力很强的点对点网络，恰恰满足了共享经济的一个必须要求——低成本的可信环境。&/p&&p&本次分享一下聊聊区块链技术，以及目前区块链技术架构，并且介绍一下价值互联网。&/p&&p&由于区块链是一个新兴的技术概念，本文所有的观点仅代表个人观点，未必全部正确。&/p&&h2. 技术人员看待区块链的正确姿势&/h2&&p&区块链虽然是一个新兴的概念，但它依赖的技术一点也不新，如非对称加密技术、P2P网络协议等。好比乐高积木，积木块是有限的，但是不同组合却能产生非常有意思的事物。&/p&&p&我接触过一些工程师，初次接触区块链时，不约而同的表达了：都是成熟的技术，不就是分布式存储嘛。站在工程师的角度，第一反应将这种新概念映射到自己的知识框架中，是非常自然的。但是细究之下发现，这种片面的理解可能将对区块链的理解带入一个误区，那就是作为一个技术人员，忽略了区块链的经济学特性——一个权力分散且完全自治的系统。&/p&&p&区块链本质上是一个基于P2P的价值传输协议，我们不能只看到了P2P，而看不到价值传输。同样的，也不能只看到了价值传输，而看不到区块链的底层技术。&/p&&p&可以这么说，区块链更像是一门交叉学科，结合了P2P网络技术、非对称加密技术、宏观经济学、经济学博弈等等知识，构建的一个新领域——针对价值互联网的探索。&/p&&p&那什么是价值互联网？价值互联网可以是当下如日中天的电子商务所衍生的支付业务。但，真的只是支付领域吗？很显然这是不够的，一级资本市场，实体资产确权与转移，证券登记交割、证信与反欺诈。我们再仔细想想，我们的各大电商平台的专业差评师，恶意刷单还少吗？&/p&&p&如今的金融领域，除了支付比较便利之外，在其他绝大部分的业务中，我们就像是被套着锁链走路一样，我们反复确认，反复审核，反复监督，我们反复构建一个又一个的大大小小的高可用集群，保证线上服务的可靠性与连续性，我们雇佣一个又一个的安全工程师，交付一个又一个的渗透测试项目。为什么？因为作弊的成本太低了，低到只要改数据库的一行记录就可以提取上百万的资金。&/p&&p&强大的互联网给了我们成本几乎为零的高速信息传输通道，却没有一个成本低廉可靠的高速价值传输通道，那么这也就是区块链即将带来的。&/p&&p&区块链是一个公共的分布式总账，下面从技术角度简单介绍一下：&/p&&p&&br&&/p&&p&想象有一个100台的分布式数据库集群，现在的情况是这100个节点实际上的拥有者是一个机构，并且所有节点处在该机构的&b&内网&/b&当中，所以这个机构想让这100个数据库节点干嘛就干嘛，换句话说这&b&100个节点之间&/b&是处于一个&b&可信任&/b&的环境，并且受控于一个实体，这个实体具有&b&绝对仲裁分配权&/b&。&/p&&p&另外的情况是这样的，想象这100个节点分别归不同的人所有，且每个人的节点数据都是一样的，即完全冗余，并且所有的节点是处在&b&广域网&/b&当中，换句话说就是这100个&b&节点之间是不信任&/b&的，且不存在一个实体，它拥有绝对仲裁权。&/p&&p&现在考虑第二种情况，采用什么样的算法（&b&共识模型&/b&）能够提供一个可信任的环境，使：&/p&&ol&&li&每个节点交换数据过程不被篡改；交换历史记录不可被篡改；&br&&/li&&li&每个节点的数据会同步到最新数据，且承认经过共识的最新数据；&br&&/li&&li&基于少数服从多数的原则，整体节点维护的数据本身客观反映了交换历史。&br&&/li&&/ol&&p&&br&&/p&&p&区块链本质上就是要解决以上第二种情况的一种技术方案，更确切的说应该叫分布式的冗余的链式总帐本方案。有关区块链的一些要素，在我以往的文章里有总结过一些：&/p&&ul&&li&包含一个分布式数据库&/li&&li&分布式数据库是区块链的物理载体，区块链是交易的逻辑载体，所有核心节点都应包含该条区块链数据的全副本&/li&&li&区块链按时间序列化区块，且区块链是整个网络交易数据的唯一主体&/li&&li&区块链只对添加有效，对其他操作无效&/li&&li&基于非对称加密的公私钥验证&/li&&li&记账节点要求拜占庭将军问题可解/避免&/li&&li&共识过程(consensus progress)是演化稳定的，即面对一定量的不同节点的矛盾数据不会崩溃。&/li&&li&共识过程能够解决double-spending问题&/li&&/ul&&p&&br&&/p&&p&所以作为一个技术人员，不应当只看到了区块链所依赖的技术，更应该关注区块链以外的点和面，综合来看，区块链将会有趣得多。&/p&&p&&br&&/p&&h2. 区块链的一般性架构介绍&/h2&&p&有关区块链本身的发展史，网络上资料比较多，本文不再赘述。&/p&&p&而有关区块链技术的介绍，在各个区块链平台的社区是有详细资料的，但是针对这些资料的总结，以及抽象出一共通概念的介绍，还是凤毛麟角，本文尝试总结一下。&/p&&p&在介绍之前，我想稍微介绍一下公有链，联盟链的概念，这些概念是以太坊创始人Vitalik提出的，我在这些概念的基础上做了一些研究。&/p&&p&其实区分公有链、联盟链很简单，只要看这个区块链的访问权限就可以了，如果访问该区块链需要获得链上节点的许可，那么这是一个联盟链，否则是公有链。&/p&&p&根据名称，我们也可以”望文生义“，公有表示一个完全开放的网络，联盟表示一个半开放的网络，成员之间是共享的，非成员身份是没有自由访问权限的，所以我们也称联盟链为许可链。&/p&&p&下面我们来看几个比较主流的区块链平台（公有链，皆开源）：&/p&&ul&&li&比特币 Bitcoin &br&&/li&&li&以太坊 Ethereum/经典以太坊 Ethereum Classic&br&&/li&&li&比特股 Bitshares&br&&/li&&/ul&&p&&br&&/p&&p&我一般戏称为”三巨头“，从生态上来看，比特币是最为成熟稳定的，以太坊更像是一个冲在前面的勇士，比特股相比前两位生态要小很多，但是从创新的角度，也不亚于前两位。&/p&&p&其他的很多项目，是从这三个区块链上衍生出来的，所以以这三个为基础，基本上可以吃透区块链了。&/p&&p&不得不提的还有Linux基金会项目——HyperLedger项目（主打联盟链，开源），也是旨在打造一个通用的区块链技术，不过我认为目前尚在开发迭代当中，还没有具体的应用案例，按下不讲。&/p&&p&另外还有一些好玩的联盟链项目——R3 CEV项目（联盟链，闭源），以及中国的R3项目——ChinaLedger（联盟链，闭源），当然这些不是开源的，我无法获得有用的资料进行分析，所以就不展开了。&/p&&p&从技术上来看，针对不同的业务场景，对区块链有不同需求，比如实时结算业务，要求区块链提供秒级的交割，相对应的就是出块速度的要求，而出块速度过快往往会导致区块链分叉（fork），形成孤儿链，孤儿链是无效的，那么交易也就作废了，影响了区块链的最终一致性。&/p&&p&如果频繁产生分叉造成相当比例的用户交易失效，那么可以认为系统是不可靠的。&/p&&p&如果我们将这种实时性要求比较高的业务安插到联盟链中，就可以控制风险，通过调整共识算法，利用快速一致共识模型（Consensus Model）来避免上述问题，虽然不如公有链那么健壮，但对某些特殊场景足够了。&/p&&p&所以架构层面，对公有链和联盟链的技术也要差异化对待。&/p&&p&不过客户端整体的设计还是有一些通用的概念的，如下图：&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-a010eb00ae8e4bd5be7c3_b.png& data-rawwidth=&1263& data-rawheight=&647& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1263& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-a010eb00ae8e4bd5be7c3_r.jpg&&&/figure&&p&（图1）&/p&&p&一个区块链至少分为三层，&/p&&p&最底层是一些通用的基础模块，比如基础加密算法，网络通讯库，流处理，线程封装，消息封装与解码，系统时间等；&/p&&p&中间一层是区块链的核心模块，一般包含了区块链的主要逻辑，如P2P网络协议，共识模块，交易处理模块，交易池模块，简单合约或者智能合约模块，嵌入式数据库处理模块，钱包模块等等；&/p&&p&最上面一层，往往都是基于Json Standard RPC的交互模块，基于Json-RPC,我们还可以做出更好的UI界面，也可以是一个web-service。&/p&&p&如果区块链 支持智能合约，可能还要分更多的层，比如增加BaaS层，区块链上的智能合约提供自治的服务，比如下面这张以太坊的架构图（来自google，仅作参考）：&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-6af2aaad40b476f3f72381_b.png& data-rawwidth=&854& data-rawheight=&585& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&854& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-6af2aaad40b476f3f72381_r.jpg&&&/figure&&p&（图2）&br&这种分层更加关注的是区块链本身的分层，即业务上的视角，而不完全是技术的。&/p&&p&我们再转向比特币的设计：&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-6c66bb8e8e8bfa6a6c7e_b.jpg& data-rawwidth=&795& data-rawheight=&444& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&795& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-6c66bb8e8e8bfa6a6c7e_r.jpg&&&/figure&&p&（图3）&br&比特币几个模块之间的耦合度其实比较高，而且有不少历史包袱，比特币的发明者——中本聪在开发比特币的时候，使用VC++开发，而VC++的标准库中的sstream流处理性能非常感人，不得不放弃，自行实现了了基于vector&char&的流处理容器。而随着c++11的推出以及标准库的更新迭代，性能不可同日而语。&/p&&p&从整张图我们可以看出，比特币的模块比较少，也比较简单。chain-paramters描述了整个区块链的参数设置，wallet是与地址/加密还有存储相关的，mem-pool是未确认的交易池。得益于比特币核心开发者的不朽贡献，相比中本聪时代的比特币代码，现在的比特币代码质量已经相当不错了。&/p&&p&以上无论哪种设计，一般都要从P2P网络协议作为切入，作为一个P2P钱包，既要提供Service也要提供Client，作为Service依赖P2P网络协议，作为Client依赖Json-RPC。&/p&&p&需要指出的是，目前”三巨头”所使用的账户模型是不同的（所谓账户模型是指账户记账方法），比特币使用UXTO模型，以太坊和比特股使用账户余额模型。&/p&&p&UXTO模型（&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//bitcoin.org/en/glossary/unspent-transaction-output& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Unspent Transaction Outputs (UTXOs)&/a& ）：此模型表达了一种转移的概念，即任何产生的新币，在以后的生命周期中，只有转移，没有消亡，转移实质上是由加密算法的签名与验证控制的：&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-a47a3829ac01ddd3eb960c94_b.png& data-rawwidth=&614& data-rawheight=&242& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&614& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-a47a3829ac01ddd3eb960c94_r.jpg&&&/figure&&p&（图4）&/p&&p&账户余额模型：账户余额模型摒弃了这种强验证的账户模型，即账户余额回归到数字加减，这样做提升了交易的效率。&/p&&p&&br&&/p&&h2. 共识算法与分布式&/h2&&p&终于来到重点了，本文每节其实都可以展开成为独立的文章，内容所限，简单讲。&/p&&p&所谓区块链共识过程，在上文有所提及，是指如何将全网交易数据客观记录并且不可篡改的过程。目前&三巨头&分别使用不同的共识算法（Consensus Algorithm）, 比特币使用工作量证明PoW（Proof of Work），以太坊即将转换为权益证明PoS（Proof of Stake），比特股使用授权权益证明DPoS（Delegated Proof of Stake）。&/p&&p&以上这些算法我称之为“经济学”的算法，所谓经济学的算法，是指让作弊成本可计算，且让作弊成本往往远大于作弊带来的收益，即作弊无利可图，通过这种思想构造一个用于节点之间博弈的算法，并使之趋向一个稳定的平衡。&/p&&p&相对应的我们还有计算机领域的分布式一致性算法，例如Paxos、Raft，我也称之为传统分布式一致性算法。&/p&&p&他们之间的最大区别是：系统在拜占庭将军（Byzantine Generals Problem）情景下的可靠性，即拜占庭容错（PBFT算法支持拜占庭容错）。然而无论是Paxos还是Raft算法，理论上都可能会进入无法表决通过的死循环(尽管这个概率其实是非常非常低的)，但是他们都是满足safety的，只是放松了liveness的要求, PBFT也是这样。&/p&&p&下面是一些传统分布式一致性算法和区块链共识过程的异同点：&/p&&p&相同点：&/p&&ul&&li&Append only&/li&&li&强调序列化&/li&&li&少数服从多数原则&/li&&li&分离覆盖的问题：即长链覆盖短链区块，多节点覆盖少数节点日志&/li&&/ul&&p&不同点：&/p&&ul&&li&传统分布式一致性算法大多不考虑拜占庭容错(Byzanetine Paxos除外)，即假设所有节点只发生宕机、网络故障等非人为问题，并不考虑恶意节点篡改数据的问题；&/li&&li&传统分布式一致性算法是面向日志（数据库）的，即更通用的情况，而区块链共识模型面向交易的，所以严格来说，传统分布式一致性算法应该处于区块链共识模型的下面一层。&/li&&/ul&&p&考虑上面的不同点，结合公有链和联盟链的特征，我们有：&/p&&ul&&l}
易网那wwW99hei页面信息，如今却99heiCoM怎么一点搜不到了
我有更好的答案
那你这边，99he.yyih.in 勘过来
采纳率：66%
为您推荐：
其他类似问题
换一换
回答问题，赢新手礼包
个人、企业类
违法有害信息,请在下方选择后提交
色情、暴力
我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。网易云音乐
现在支持搜索MV啦~&p&看到有答主提到医生写的病历字迹不清的问题。&/p&&p&其实，在临床上，确实很多医生会字迹潦草，但是并没有那么夸张，大部分还是能够辨认的。&/p&&p&普通大众之所以看不懂医生的字，实际是因为，我们医生有自己的专（ye）业（nei）术（hei）语（hua）。&/p&&p&&br&&/p&&p&比如这张处方单：&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-007c7a6cc282cb67ac7cec6_b.jpg& data-rawwidth=&332& data-rawheight=&403& class=&content_image& width=&332&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&最左的 「Rp」是「取」、「授予」的意思。&/p&&p&可以看出，第一行写的是复方氨酚烷胺片，12# 就是这次开了 12 片的意思。&/p&&p&医生常用「#」来代替药片的数量&/p&&p&下面的一个草到飞起的是 「sig」，有的地方也就写个「s」，是拉丁文的 「signa」的缩写，可以理解为「用法」、「用量」的意思。&/p&&p&后面的 1# 就是 1 片，bid 是指一天两次，po 就是口服。&/p&&p&也就是说，第二行的意思是，复方氨酚烷胺片的用法用量是，一天两次，一次一片，口服。&/p&&p&&br&&/p&&h2&医生们到底有多少「黑话」？&/h2&&p&可多了去了！&/p&&p&我们上学的时候有门课，叫「病历书写规范」，一张标准的处方格式是这样的：\&/p&&p&Rp：药品名（剂型）
单位剂量 x 总量&/p&&p&
Sig. 单位剂量
每日次数&/p&&p&除了基本格式外，还有很多常见缩写，比如：&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&服用时间&/b&&/p&&p&q.d、b.i.d、t.i.d、q.i.d……&/p&&p&这些都是啥啊！&/p&&p&其实，这些都是拉丁文的缩写，比如 q.d 就是 quaque die ，每天一次；b.i.d 就是 bis in die，每天两次；t.i.d 是 ter in die，每天三次，q.i.d 是 quater in die 每天四次。&/p&&p&此外，还有 q.o.d，quaque ommi die，每隔一天一次的意思。&/p&&p&常用的还有，q.h，每小时一次；q2h，每两小时一次；q4h，每四小时一次：q.n，每晚一次；b.i.w，每周两次……&/p&&p&看到这儿，大家应该看出点规律了：d、h、n、od、w 分别代表每日、每小时、每晚、隔日和每周。&/p&&p&所以，组合起来 N 多内容，大家现在应该都能看懂了。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&给药途径&/b&&/p&&p&常见的有：&/p&&p&I.h 皮下注射；&/p&&p&I.m 肌肉注射；&/p&&p&I.v 静脉注射；&/p&&p&p.o 口服；&/p&&p&p.r 经直肠给药。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&特殊备注&/b&&/p&&p&p.r.n 必要时用；&/p&&p&s.o.s 需要时用；&/p&&p&s.t！ 立即用。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&常见剂型&/b&&/p&&p&Tab． 片剂；&/p&&p&Inj．注射剂；&/p&&p&Sol．溶液；&/p&&p&Cap．胶囊；&/p&&p&Lot．擦剂、洗剂。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&药品数量&/b&&/p&&p&g，就是克，这个一般都知道，也有医生省略不写。此外还有 mg 毫克、μg 微克、mL 毫升等。&/p&&p&还有常用的，胰岛素，单位就是 U；上文提到的片，就用 # 表示。&/p&&p&&br&&/p&&p&当然啦，还有下面一道斜杠，是为了避免别人篡改处方的。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-5ee5f990f0cdae_b.jpg& data-rawwidth=&900& data-rawheight=&171& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&900& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-5ee5f990f0cdae_r.jpg&&&/figure&&p&&/p&
看到有答主提到医生写的病历字迹不清的问题。其实，在临床上，确实很多医生会字迹潦草，但是并没有那么夸张，大部分还是能够辨认的。普通大众之所以看不懂医生的字，实际是因为，我们医生有自己的专（ye）业（nei）术（hei）语（hua）。 比如这张处方单： …
谢 &a data-hash=&6b7dbb134d288e0bfbb4& href=&//www.zhihu.com/people/6b7dbb134d288e0bfbb4& class=&member_mention& data-editable=&true& data-title=&@刘博洋& data-hovercard=&p$b$6b7dbb134d288e0bfbb4&&@刘博洋&/a& 童鞋邀，写累死我了。&br&&br&首先不知道是题主这张影像的分辨率还是光照什么的问题，凹凸感和粗糙度感很容易让我这种眼神不好的觉得是坍塌的熔岩管道（lava tube），但查了下LROC给出的Komarov撞击坑的影像，感觉就很不同了。&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/b494ba1dfc4f1237d2ada5e973dd182c_b.png& data-rawwidth=&1560& data-rawheight=&1125& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1560& data-original=&https://pic1.zhimg.com/b494ba1dfc4f1237d2ada5e973dd182c_r.png&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/9fc14e890a_b.png& data-rawwidth=&1308& data-rawheight=&1048& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1308& data-original=&https://pic1.zhimg.com/9fc14e890a_r.png&&&/figure&（&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//lroc.sese.asu.edu/posts/739& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&LROC Komarov&/a&）&br&&br&这种&b&底部具有不规则线性条纹的撞击坑&/b&叫做&b&Floor-fractured craters (FFCs)&/b&，是月球上比较常见的一类地形，比如：&br&&br&↓ Humboldt撞击坑&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/139d56a268b1a7badfef8de_b.png& data-rawwidth=&388& data-rawheight=&400& class=&content_image& width=&388&&&/figure&&br&↓ Gassendi撞击坑&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/4bb1adcb6ded8cf4ba618b0b_b.png& data-rawwidth=&352& data-rawheight=&366& class=&content_image& width=&352&&&/figure&&br&&br&&u&以下分为两个部分展开：【FFCs的形态和分类】和【FFCs地形的形成机制】。&/u&&br&&br&&br&&b&【FFCs的形态和分类】&/b&&br&&br&人们在七八十年代就已经发现了两百多个这样的撞击坑并给这类地形专门分出一类，还根据具体&b&撞击坑形态和裂隙的形态&/b&进一步分了6-7个子类(Schultz,1976 &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//link.springer.com/article/10.1007/BF& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Floor-fractured lunar craters&/a&; Wilhelms,1987)。事实上除了月球，火星和水星上也有FFCs地形。&br&&br&进入20世纪，新的更高分辨率的月球高程数据LOLA（ Lunar Orbiter Laser Altimeter）和影像数据LROC (Lunar Reconnaissance Orbiter Camera) 使之前的分类更加清晰了。对这类地形最新的综述性研究来自Jozwiak et al. 年的论文，她/他们把&b&170个&/b&&b&FFCs&/b&&b&地形并分成了8个子类（但基本分类思想依然沿袭了&/b&&b&Schultz那篇文章&/b&&b&）&/b&，给出了每一个子类的描述和分布。&b&题主提出的&/b&&b&Komarov撞击坑就属于Class 3的情况，恩，不想看废话的直接跳转过去就好了&/b&。&br&&br&&ul&&li&&b&Class 1：&/b&通常是较大的撞击坑，直径基本在50~300km，撞击坑底部(floor)较深，中央峰(centrak peak)地形复杂，有延伸的撞击坑壁(extensive wall terraces)。撞击坑底部通常有&b&径向和/或同心圆状的裂隙(fractures)&/b&，坑壁的斜坡带(scarp)通常有新月形的月海沉积物(mare deposits)。代表撞击坑有Humboldt, Atlas, Schülter和Cardanus，下图ABCD分别为Humboldt撞击坑(坐标27.2° S, 80.9° E, 直径207 km)的等高线图，地质示意图（&b&B图中那些线性结构就是fractures&/b&），LOLA格网地形图，白线对应的地形剖面图，最后一张是Class 1的撞击坑在月球上的分布图&br&&/li&&/ul&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/612ccdec120_b.png& data-rawwidth=&1073& data-rawheight=&991& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1073& data-original=&https://pic1.zhimg.com/612ccdec120_r.png&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/c4e8cf165931beea5bdd5eb60ddcf64d_b.png& data-rawwidth=&845& data-rawheight=&434& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&845& data-original=&https://pic2.zhimg.com/c4e8cf165931beea5bdd5eb60ddcf64d_r.png&&&/figure&&br&&ul&&li&&b&Class 2：&/b&中等尺度的撞击坑，通常直径13-75km，坑壁非常明显，坑底上凸，有中央峰，&b&有明显的&/b&&b&同心圆状的fractures&/b&，代表撞击坑有Vitello,Encke和Davy，下图ABCD分别为Vitello撞击坑(坐标30.4° S, 37.5° W, 直径44 km)，最后一张是Class 2的撞击坑在月球上的分布图&br&&/li&&/ul&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/d07eacfa705d_b.png& data-rawwidth=&1044& data-rawheight=&971& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1044& data-original=&https://pic2.zhimg.com/d07eacfa705d_r.png&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/7a610fa571ae9d8c3bd61c5c6aabc302_b.png& data-rawwidth=&838& data-rawheight=&436& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&838& data-original=&https://pic3.zhimg.com/7a610fa571ae9d8c3bd61c5c6aabc302_r.png&&&/figure&&br&&br&&ul&&li&&b&Class 3：&/b&撞击坑尺度范围较大，直径在12-170km都有，大部分直径约30-60km，底部较平坦（有些甚至没有中央峰），坑壁边缘有&b&宽而明显的沟壑(moat)&/b&，&b&fractures通常为多边形和/或经向分布但不会延伸进沟壑区域&/b&，部分撞击坑内部有月海物质，代表撞击坑有Gassendi, Taruntius和Lavoisier，Haldane和Runge撞击坑有典型的很宽的沟壑，下图ABCD分别为Gassendi撞击坑(坐标17.5° S, 39.9° W, 直径110 km)，最后一张是Class 3的撞击坑在月球上的分布图，&b&几乎所有Class 3的FFCs撞击坑都位于盆地（basin）的内部或边缘&/b&。&b&题主给出的&/b&&b&Komarov撞击坑也属于这一类（红框部分）。&/b&&br&&/li&&/ul&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/45c403fcbc1fe141f4ed2c8_b.png& data-rawwidth=&1049& data-rawheight=&882& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1049& data-original=&https://pic1.zhimg.com/45c403fcbc1fe141f4ed2c8_r.png&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/20c4de727ac98bc38751_b.png& data-rawwidth=&944& data-rawheight=&483& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&944& data-original=&https://pic2.zhimg.com/20c4de727ac98bc38751_r.png&&&/figure&&br&&br&&ul&&li&&b&Class 4：&/b&特征为具有V型的沟壑（V-shaped moat），有些具有经向和/或同心圆状的fractures,根据沟壑V型的程度可进一步分为三类Class 4a, 4b, 4c三类。下图为Class 4a的代表撞击坑Bohnenberger以及三类撞击坑的分布。&/li&&/ul&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/1d201a3c110a7932cbadf_b.png& data-rawwidth=&1056& data-rawheight=&950& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1056& data-original=&https://pic1.zhimg.com/1d201a3c110a7932cbadf_r.png&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/058f27a42afdc819c43f0b82_b.png& data-rawwidth=&930& data-rawheight=&473& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&930& data-original=&https://pic3.zhimg.com/058f27a42afdc819c43f0b82_r.png&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/cfcff59e9903_b.png& data-rawwidth=&934& data-rawheight=&481& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&934& data-original=&https://pic4.zhimg.com/cfcff59e9903_r.png&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/ab2c0e8bc0dc591f6c5a9bc4f5a855de_b.png& data-rawwidth=&927& data-rawheight=&478& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&927& data-original=&https://pic3.zhimg.com/ab2c0e8bc0dc591f6c5a9bc4f5a855de_r.png&&&/figure&&br&&br&&ul&&li&&b&Class 5：&/b&通常较古老，直径在12-177km，撞击坑边缘已退化模糊，内部有&b&明显的径向、同心圆和/或多边形的fractures&/b&，这些撞击坑内部通常为&b&古老的高地物质&/b&，代表撞击坑有Von Braun，Repsold和 Alphonsus。&br&&/li&&/ul&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/58b7c1b90f50ae4df5990_b.png& data-rawwidth=&1054& data-rawheight=&1060& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1054& data-original=&https://pic1.zhimg.com/58b7c1b90f50ae4df5990_r.png&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/c39cacf182_b.png& data-rawwidth=&932& data-rawheight=&482& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&932& data-original=&https://pic3.zhimg.com/c39cacf182_r.png&&&/figure&&br&&br&&ul&&li&&b&Class 6：&/b&除了特别大和特别小的撞击坑之外，内部完全被月海物质填充，&b&同心圆状的fractures全部紧贴撞击坑壁&/b&，部分撞击坑有中央峰和经向fractures。代表撞击坑有Pitatus和Fracastorius。&br&&/li&&/ul&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/a1e7afa4ca1c_b.png& data-rawwidth=&1040& data-rawheight=&1040& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1040& data-original=&https://pic1.zhimg.com/a1e7afa4ca1c_r.png&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/e82c8d11f0_b.png& data-rawwidth=&925& data-rawheight=&484& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&925& data-original=&https://pic1.zhimg.com/e82c8d11f0_r.png&&&/figure&&br&&br&&b&【FFCs地形的形成机制】&/b&&br&&br&对FFCs地形的形成机制，主要有两种猜想：&br&&b&1）粘弹性松弛(viscous relaxation)&/b&&br&(Masursky, 1964; Dane?, 1965; Cathles, 1975; Hall et al., 1981)&br&&b&2）岩浆侵入(magmatic intrusion) &/b&&br&(Brennan, 1975; Schultz, 1976; Wichman and Schultz, 1995; Dombard and Gillis, 2001; Jozwiak et al.,)&br&&br&&b&粘弹性松弛&/b&假说（&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/JB086iB10p09537/full& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Lunar floor-fractured craters: Evidence for viscous relaxation of crater topography&/a&）的理论基础是：新鲜撞击坑引起的地形起伏随着时间推移会慢慢回弹趋于平坦（总体趋势是低处变高高处变低），但长波（大尺度）地形比短波地形松弛速度更快，所以大尺度地形起伏随着时间推移更快的恢复平坦，而短波地形则变化较慢相对保持原样，FFCs是这种&b&差异性的回弹&/b&形成的线性fractures。&br&&br&↓ 粘弹性松弛的过程示意图，A为新鲜撞击坑形态，B为经过一段时间后的撞击坑形态&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/5b13c2ce1d69e77b0e6dce8c9e3ad8dd_b.png& data-rawwidth=&715& data-rawheight=&673& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&715& data-original=&https://pic2.zhimg.com/5b13c2ce1d69e77b0e6dce8c9e3ad8dd_r.png&&&/figure&&br&&br&但后来的诸多数值模拟的结果都无法支持粘弹性回弹假说（&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//onlinelibrary.wiley.com/doi/10.JE001388/full& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Testing the viability of topographic relaxation as a mechanism for the formation of lunar floor-fractured craters&/a&），新的更高分辨率的月球高程数据LOLA和影像数据LROC也更支持&b&岩浆侵入&/b&假说。&b&岩浆侵入&/b&假说的理论基础是：撞击坑形成之后发生岩浆侵入，岩墙(dike)向地表方向不断延伸，延伸最多的OP1类岩墙直接穿透地表引起熔岩流喷出，延伸最少的OP3直接在地下较深处固化，而中等程度的OP2类侵入到地壳浅层附近形成岩床(sill)，&b&这类岩浆侵入就可能形成FFCs地形&/b&。&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/0ece4ecad1bca_b.png& data-rawwidth=&849& data-rawheight=&496& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&849& data-original=&https://pic3.zhimg.com/0ece4ecad1bca_r.png&&&/figure&&br&&br&下图展示了&b&岩浆侵入&/b&假说认为的FFCs形成过程：A. 岩墙(dike)向月球地壳方向侵入→ B. 岩墙侵入壳层，被撞击坑底部地下的角砾岩阻挡于是停在了这里 → C. 压力累积使得岩墙开始横向侵入形成岩床(sill) → D. 岩浆继续累积使得岩床逐渐转变为穹顶状的岩盖(laccolith)或者E. 更厚的岩床，&b&FFCs地形就是岩床/岩盖向上挤压撞击坑底部形成的裂隙&/b&。&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/9b264ff72a080eae5b67c9d03bb2b5dd_b.png& data-rawwidth=&981& data-rawheight=&943& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&981& data-original=&https://pic2.zhimg.com/9b264ff72a080eae5b67c9d03bb2b5dd_r.png&&&/figure&&br&当然这一过程还会同时形成一些&b&排气出口(vent)&/b&和&b&地表以下的布格重力异常&/b&，这些也都被LROC影像和GRAIL重力数据所支持。&br&&br&↓ Alphonsus撞击坑 (13.4° S, 2.8° W，直径119km，class 5 FFC)底部发现的vent &br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/2cb88c93fcadc216e4e72b1_b.png& data-rawwidth=&1227& data-rawheight=&563& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1227& data-original=&https://pic2.zhimg.com/2cb88c93fcadc216e4e72b1_r.png&&&/figure&&br&&b&【参考文献】&/b&&br&&p&Schultz, P. H. (1976). Floor-fractured lunar craters. The Moon, 15(3-4), 241-273.&/p&&p&Hall, J. L., Solomon, S. C., & Head, J. W. (1981). Lunar floor‐fractured craters: Evidence for viscous relaxation of crater topography. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 86(B10), .&/p&&p&Wichman, R. W., & Schultz, P. H. (1995). Floor-fractured craters in Mare Smythii and west of Oceanus Procellarum: Implications of crater modification by viscous relaxation and igneous intrusion models. Journal of geophysical research, 100(E10), 21-201.&/p&&p&Dombard, A. J., & Gillis, J. J. (2001). Testing the viability of topographic relaxation as a mechanism for the formation of lunar floor‐fractured craters.Journal of Geophysical Research: Planets, 106(E11), .&/p&&p&Jozwiak, L. M., Head, J. W., Zuber, M. T., Smith, D. E., & Neumann, G. A. (2012). Lunar floor‐fractured craters: Classification, distribution, origin and implications for magmatism and shallow crustal structure. Journal of Geophysical Research: Planets, 117(E11).&/p&&p&Jozwiak, L. M., Head, J. W., & Wilson, L. (2015). Lunar floor-fractured craters as magmatic intrusions: Geometry, modes of emplacement, associated tectonic and volcanic features, and implications for gravity anomalies. Icarus,248, 424-447.&/p&&br&&br&&p&&b&PS: &/b&自己的公众号“双眼皮的水晶球（twinkle_crystal_ball）”也同步更新了一下（仅为保护版权之用，净瞎扯，无干货，不用关注~）&/p&
童鞋邀，写累死我了。 首先不知道是题主这张影像的分辨率还是光照什么的问题，凹凸感和粗糙度感很容易让我这种眼神不好的觉得是坍塌的熔岩管道（lava tube），但查了下LROC给出的Komarov撞击坑的影像，感觉就很不同了。 （） 这种底…
&p&9月1日，斯坦福大学“&strong&人工智能百年研究&/strong&（AI100）”项目发布了首篇名为“2030年的人工智能与生活（AI and Life in 2030）”研究报告，该报告是这项百年研究系列中的第一篇。&br&&/p&&p&AI100项目成立于2014年，旨在长期研究和预测人工智能对人类生活各方面的长期影响。人工智能发展协会前主席埃里克·霍尔韦兹（Eric Horvitz）是该项目的最初倡议者。&/p&&p&早在2009年，霍尔韦兹召集了一小批顶尖人工智能研究者举行会议，探讨人工智能对人类社会的影响。与会者达成共识，还需要举行更大规模的研究机制来探讨人工智能的长期影响。&/p&&p&鉴于此，霍尔韦兹联合斯坦福大学生物工程、计算机教授拉斯·阿尔特曼（Russ Altman），成立了一个下辖若干专业分会的委员会，&strong&负责推动一系列AI与人类社会关系的研究，其中包括：工业自动化、国防、心理学、伦理学、法学、个人隐私、政治制度等。&/strong&&/p&&p&研究委员会创始人之一、斯坦福大学校长约翰·亨尼斯（John Hennessy）表示，&strong&人工智能将是对人类社会影响最深远的科学领域之一，&/strong&而斯坦福大学在人工智能技术和相关交叉学科研究中建树颇丰，因此很乐意建立AI100这样的研究机制来探讨人工智能对人类以及后代的影响。&/p&&p&除了霍尔韦兹和阿尔特曼之外，还有5名各个领域的顶尖科学家组成了AI100的首届常务委员会，名单如下。&/p&&blockquote&&p&&strong&芭芭拉·格罗斯（BarbaraGrosz）&/strong&，哈佛大学希格斯自然科学教授，同时也是多人工智能体协作领域的专家；&/p&&p&&strong&德尔·穆里根（DeirdreK. Mulligan）&/strong&，加州大学伯克利分校信息学院教授，同时也是一名律师。他还积极同工业界合作，设计确保用户隐私的信息产品；&/p&&p&&strong&雅夫·索姆（Yoav Shoham）&/strong&，斯坦福大学计算机科学教授，正致力于给人工智能赋予判断力；&/p&&p&&strong&汤姆· 米切尔（TomMitchell）&/strong&，卡内基梅隆大学E. Fredkin University教授和机器学习系主任，在互联网信息处理AI方面颇有造诣；&/p&&p&&strong&阿兰·迈科沃斯（Alan Mackworth）&/strong&，加拿大卑诗大学计算机科学系主任和加拿大人工智能研究主席，他制造了世界上第一个能踢足球的机器人。&/p&&/blockquote&&p&常务委员会有权与下属委员会确定AI和相关交叉学科的热点作为研究方向，并召集专家对该主题进行研究并提交报告。在常委会的指导下，&strong&AI100计划每隔几年都会人工智能的进展发表研究报告。&/strong&&/p&&p&&strong&霍尔韦兹表示，他对AI发展的未来非常乐观，并认为人类能够从AI的发展中获益匪浅。&/strong&不过，要准确预测有哪些机遇和挑战还很难做到，因此建立一个持续的研究机制具有很大的必要性。&/p&&p&&strong&AI技术不是孤立的象牙塔，其发展背后有诸多其他学科的推动。因此，该项研究机制也将为AI和相关交叉学科的专家提供良好的交流平台。&/strong&&/p&&p&AI100由霍尔韦兹夫妻（Eric and MaryHorvitz）资助。他们不仅构想了这个项目，还设计了常务委员会和下属专业委员会的架构。他们对建立这样一个AI与人类社会的长期研究机制感到非常有成就感，并期望AI100项目可以为AI研究提供更深邃的视角。&/p&&p&“整个过程更像是一场马拉松，而不是短跑，但今天我们已经有了一个好的开始，”Russ Altman在新闻发布会上表示。&/p&&p&这份2030年报告指出，具备自我维持的长期目标和意图的机器并未被开发出来，在不久的将来也很难实现。&strong&然而，具备影响社会和经济巨大潜力的人工智能应用，则很有可能在当前与2030年之间出现。”&/strong&&/p&&p&然而，报告也承认，&strong&人工智能工具也有可能最终会造成社会混乱。&/strong&因此，对研究人员、科学家和政策制定者而言，&strong&如何在技术创新与社会机制之间找到平衡点，从而能够确保人工智能的益处是广泛分享的。&/strong&&/p&&p&该份报告首次从AI应用的角度研究了人类活动的8大领域，如下：&/p&&ul&&li&&p&&strong&交通&/strong&：自动驾驶汽车、卡车、无人机投递或将改变城市里的工作、购物、休闲娱乐模式。&/p&&p&当务之急：增加可靠性、安全性、以及用户接受度；根据新的交通模式改进当前相关法规和基础设施。&/p&&/li&&/ul&&br&&ul&&li&&p&&strong&家庭/服务机器人：&/strong&比如目前已经进入家庭的扫地机器人，特种机器人将为我们家庭和工作场所提供清洁及安保服务。&/p&&p&当务之急：技术方面的挑战，以及机器人成本过高问题。&/p&&/li&&br&&li&&p&&strong&健康护理：&/strong&个人健康监测装备与手术机器人已经展现了发展潜力。最终，AI软件将自动进行某些疾病的诊断与治疗。&/p&&p&当务之急：获取目前医疗从业者的信任。&/p&&/li&&/ul&&ul&&li&&p&&strong&教育：&/strong&互动辅导系统已经被用于帮助学生进行语言、数学，以及其他技能的学习。自然语言处理的发展将为这一领域的应用带来全新的方式。&/p&&p&当务之急：教育中的资源分配不平均问题，以及在减少人与人直接互动的情况下，会带来哪些消极影响。&/p&&/li&&br&&li&&p&&strong&娱乐：&/strong&该领域是内容创建工具、社交网络、人工智能的结合，将开创全新的媒体内容收集、组织、分发模式。&/p&&p&当务之急：新的娱乐方式如何在个人价值和社会价值之间做出平衡。&/p&&/li&&/ul&&ul&&li&&p&&strong&资源匮乏型社区：&/strong&在最新技术领域进行投资将扩大人工智能带来的好处，比如避免铅污染、改进食品分配。&/p&&p&当务之急：让公众参与进来以增强相互信任。&/p&&/li&&br&&li&&p&&strong&公共安全与防护：&/strong&相机、无人机、软件参与的犯罪模式分析，应用AI技术来降低人类判断的主观偏见。同时，在不侵犯个人自由、尊严的情况下，增强安全性。&/p&&p&当务之急：隐私保护，以及如何避免固有偏见。&/p&&/li&&/ul&&ul&&li&&p&&strong&就业与劳资：&/strong&全球经济正在历经快速变革，很多传统岗位已经消失，新的岗位开始产生，有关于人类如何适应这种新变化的相关工作需要立即展开。&/p&&p&当务之急：短期内交通领域将面临下岗，AI相关新工作岗位的不确定性。&/p&&/li&&/ul&&p&与此同时，美国白宫科技政策办公室（the White House Office of Science and Technology Policy）正在审查今年举办的一系列人工智能研讨会的结果。今年晚些时候，&strong&白宫也将发布首份关于AI政策影响的报告，并为该领域的研究和发展提供一个战略计划。&/strong&&/p&&br&&p&&strong&下面是由“机器之心”编译的报告全文，DeepTech深科技授权转载：&/strong&&/p&&br&&br&&p&&strong&全文目录:&/strong&&/p&&br&&p&序言&/p&&p&概述&/p&&p&第一部分：人工智能是什么？&/p&&ul&&li&&p&定义人工智能&/p&&/li&&li&&p&人工智能研究趋势&/p&&/li&&/ul&&p&第二部分：人工智能应用领域&/p&&ul&&li&&p&交通&/p&&/li&&li&&p&家庭/服务机器人&/p&&/li&&li&&p&医疗&/p&&/li&&li&&p&教育&/p&&/li&&li&&p&低资源社区&/p&&/li&&li&&p&公共安全与防护&/p&&/li&&li&&p&就业与劳资&/p&&/li&&li&&p&娱乐&/p&&/li&&/ul&&p&第三部分：人工智能公共政策的预期与建议&/p&&ul&&li&&p&如今与未来的人工智能政策&/p&&/li&&/ul&&p&附录：人工智能历史简述&/p&&br&&p&&strong&序言&/strong&&/p&&br&&p&2014 年秋季，人工智能百年研究（OneHundred Year Study）项目启动，这是一项对人工智能领域及其对人类、社区、社会影响的长期学术研究。这项研究包含使用人工智能计算系统的科学、工程和应用实现。监督该「百年研究」的常务委员会（Standing Committee）组建了一个研究小组（Study Panel）来每五年评估一次人工智能所处的状态——这是本项目的核心活动。&/p&&p&本研究小组要回顾从上次报告到现在这段时间人工智能的进展，展望未来潜在的进展并且描述这些进展对于技术、社会的挑战与机遇，涉及的领域包括：道德伦理、经济以及与人类认知兼容的系统设计等等。&/p&&p&「百年研究」定期进行专家回顾的首要目标是：提供一个随着人工智能领域发展的关于人工智能及其影响的收集性的和连通的集合。这些研究希望能在人工智能领域的研究、发展以及系统设计方面、以及在帮助确保那些系统能广泛地有益于个人和社会的项目与政策上提供专业推断上的方向指南及综合评估。&/p&&p&这篇报告是计划持续至少 100 年的研究系列中的第一篇。常务委员会在 2015 年的暑期成立了一个研究小组来负责组建现在这个初始的研究小组，并任命了得克萨斯大学奥斯汀分校的教授 Peter Stone 担任该小组的主席。这个包含了 17 名成员的研究小组由人工智能学术界、公司实验室以及产业界的专家与了解人工智能的法律、政治科学、政治以及经济方面的学者组成，并于 2015 年秋季中期启动。&/p&&p&参与者代表着不同的专业、地区、性别以及职业阶段。常务委员会广泛讨论了 Study Panel 相应的责任，包括人工智能最近的发展与在工作、环境、运输、公共安全、医疗、社区参与以及政府的潜在社会影响。委员会考虑多种聚焦研究的方式，包括调查子领域及其状态、研究特定的技术（例如机器学习与自然语言处理）以及研究特定的应用领域（例如医疗与运输运输）。&/p&&p&委员会最终选择了「2030 年的人工智能与生活（AI and Life in 2030）」为主题以强调人工智能的各种用途与影响的发生不是独立于彼此，也不独立于其他许多社会和技术上的发展。意识到了城市在大多数人类生活中的核心作用之后，我们将专注重点缩小到大多数人居住的大都市。&/p&&br&&br&&br&&p&&strong&第一部分：什么是人工智能？&/strong&&/p&&br&&p&本节介绍了研究人员和从业者如何定义「人工智能」以及目前正在蓬勃发展的人工智能研究和应用领域。它提出了人工智能是什么和不是什么的定义，并介绍了一些当前人工智能研究的「热点」领域。&/p&&br&&p&本节为第二部分的内容奠定了基础，第二部分阐述了人工智能在八个领域和在第三部分中的影响与未来，第三部分介绍了涉及人工智能设计和公共政策的问题，并提出在保护民主价值的同时如何鼓励人工智能创新的建议。&/p&&br&&h2&&strong&1.定义人工智能&/strong&&br&&/h2&&br&&p&奇怪的是，人工智能缺乏一个精确的、被普遍接受的定义，这或许有助于该领域的加速成长、繁荣以及前进。虽然人工智能的从业者、研究人员和开发人员由一种粗略的方向感和一个「与它相处」的命令所引导，人工智能的定义仍然很重要，而 Nils J. Nilsson 就提供了一个有用的定义：「人工智能就是致力于让机器变得智能的活动，而智能就是使实体在其环境中有远见地、适当地实现功能性的能力。」&/p&&p&从这个角度来看，对人工智能的表征取决于个人愿意「适当地」并「有远见地」为功能性提供合成软件和硬件的信用。一个简单的电子计算器比人类大脑进行的计算要快得多，而且几乎从来不出错。&/p&&p&电子计算器智能吗？像 Nilsson 一样，研究小组以一种宽泛的视角来看待此问题，认为智力取决于一个多维频谱。根据这一观点，算术计算器和人脑之间的区别不是某一类，而是规模、速度、自主性和通用性的区别。&/p&&p&同样的因素可以用来评估智能的其他各例——智能语音识别软件、动物大脑、汽车巡航控制系统、围棋程序、自动调温器——并将它们放置在频谱中的适当位置。虽然我们的宽泛解释把计算器列在了智能频谱中，但是如此简单的设备与今天的人工智能相比几乎没有相似之处。&/p&&p&从这个角度看，对人工智能的表征取决于个人愿意「适当地」并「有远见地」为功能提供合成软件和硬件的信用。一个简单的电子计算器比人脑计算快得多而且几乎从不出错。&/p&&p&人工智能的边界已经远远走在前面，而计算器可以实现的功能只是当下的智能手机的百万分之一。目前人工智能开发人员正在改进、推广和扩大从当下的智能手机中所建立起来的智能。事实上人工智能领域是一个不断努力推动机器智能向前发展的过程。&/p&&p&具有讽刺意味的是，人工智能正在遭受失去话语权的长期灾难，最终不可避免地会被拉到边界内，即一个被称为「人工智能效应（AI effect）」或「奇怪悖论（odd paradox）」的重复模式——人工智能将一种新技术带到了普通大众中去，人们习惯了这种技术，它便不再被认为是人工智能，然后更新的技术出现了。&/p&&p&同样的模式将在未来继续下去。人工智能并没有「交付」一个惊雷般改变生活的产品。相反人工智能技术以一个连续的、进步的方式正在继续更好的发展。&/p&&p&&strong&2.人工智能研究趋势&/strong&&br&&/p&&br&&p&直到本世纪初，人工智能的吸引点主要在于它所传递的承诺，但在过去的十五年里，大多这样的承诺已经得到兑现。人工智能技术已经充斥了我们的生活。当它们成为了社会的一股中心力量时，该领域正在从仅仅建立智能系统，转向了建立有人类意识的、值得信赖的智能系统。&/p&&p&几个因素加速了人工智能革命。其中最重要的是机器学习的成熟，部分由云计算资源和广泛普及的、基于 Web 的数据收集所支持。机器学习已经被「深度学习（deep learning）」急剧地向前推进了，后者是一种利用被称作反向传播的方法所训练的适应性人工神经网络的一种形式。&/p&&p&信息处理算法的这种性能飞跃一直伴随着用于基本操作的硬件技术的显著进步，比如感觉、感知和目标识别。数据驱动型产品的新平台和新市场，以及发现新产品和新市场的经济激励机制，也都促进了人工智能驱动型技术的问世。&/p&&p&所有这些趋势都推动着下文中所描述的「热门」研究领域。这种编辑只是想要通过某个或另一个度量标准来反映目前比其他领域得到更大关注的领域。它们不一定比其他领域更重要或更有价值。事实上目前的一些「热门」领域在过去几年中并不怎么流行，而其他领域可能在未来会以类似的方式重新出现。&/p&&p&大规模机器学习&/p&&p&许多机器学习的基本问题（如监督和非监督学习）是很好理解的。目前努力的一个重点是将现有算法扩展到更庞大的数据集上。例如鉴于传统方法能够负担得起若干遍数据集的处理，现代方法是为单次处理所设计；某些情况只认同非线性方法（那些只关注一部分数据的方法）。&/p&&p&深度学习&/p&&p&成功训练卷积神经网络的能力非常有益于计算机视觉领域，比如目标识别、视频标签、行为识别和几个相关变体的应用。深度学习也在大举进军感知方面的其他领域，如音频、语音和自然语言处理。&/p&&p&强化学习&/p&&p&鉴于传统机器学习主要关注于模式挖掘，强化学习将重点转移到决策中，这种技术将有助于促进人工智能在现实世界中更深入地进入相关研究和实践领域。作为一种经验驱动型的序贯决策框架，强化学习已经存在了几十年，但是这个方法在实践中没有取得很大成功，主要是由于表征和缩放的问题。然而深度学习的出现为强化学习提供了「一贴强心剂」。&/p&&p&由谷歌 DeepMind 开发的计算机程序 AlphaGo 在五次对抗比赛中击败了人类围棋冠军，它最近所取得的成功在很大程度上要归功于强化学习。AlphaGo 是通过使用一个人类专家数据库来初始化一个自动代理的方法被训练的，但随后提炼的方法是通过大量地自我对抗游戏以及应用强化学习。&/p&&p&机器人&/p&&p&至少在静态环境中，机器人导航在很大程度上被解决了。目前的努力是在考虑如何训练机器人以泛型的、预测性的方式与周围世界进行交互。互动环境中产生的一个自然要求是操纵，这是当下所感兴趣的另一个话题。&/p&&p&深度学习革命只是刚开始影响机器人，这在很大程度上是因为要获得大的标记数据集还很困难，这些数据集已推动了其他基于学习的人工智能领域。&/p&&p&免去了标记数据需求的强化学习可能会有助于弥合这一差距，但是它要求系统在没有错误地伤害自己或其他系统的情况下能够安全地探索出一个政策空间。在可信赖的机器感知方面的进步，包括计算机视觉、力和触觉感知，其中大部分将由机器学习驱动，它们将继续成为推进机器人能力的关键。&/p&&p&计算机视觉&/p&&p&计算机视觉是目前最突出的机器感知形式。它是受深度学习的兴起影响最大的人工智能子领域。直到几年前，支持向量机还是大多视觉分类任务所选择的方法。但是特别是在 GPU 中的大规模计算的汇合，使得更大数据集的可获得性（尤其是通过互联网）以及神经网络算法的改进导致了基准任务中能的显著提高（比如 ImageNet 中的分类器）。计算机首次能够比人类更好地执行一些（狭义定义的）视觉分类任务。目前的研究多是关注于为图像和视频自动添加字幕。&/p&&p&自然语言处理&/p&&p&自然语言处理是另一个通常与自动语音识别一同被当做非常活跃的机器感知领域。它很快成为一种拥有大数据集的主流语言商品。谷歌宣布目前其 20% 的手机查询都是通过语音进行的，并且最近的演示已经证明了实时翻译的可能性。现在研究正在转向发展精致而能干的系统，这些系统能够通过对话而不只是响应程式化的要求来与人互动。&/p&&p&协同系统&/p&&p&协同系统方面进行的是对模型和算法的研究，用以帮助开发能够与其他系统和人类协同工作的自主系统。该研究依赖于开发正式的协作模型，并学习让系统成为有效合作伙伴所需的能力。能够利用人类和机器的互补优势的应用正吸引到越来越多的兴趣——对人类来说可以帮助人工智能系统克服其局限性，对代理来说可以扩大人类的能力和活动。&/p&&p&众包和人类计算&/p&&p&在完成许多任务方面由于人类的能力是优于自动化方法的，因而在众包和人类计算方面，通过利用人类智力来解决那些计算机无法单独解决好的问题，该领域研究调查了增强计算机系统的方法，这项研究的提出仅仅是在大约 15 年前，现在它已经在人工智能领域确立了自己的存在。最有名的众包例子是维基百科，它是一个由网络公民维护和更新的知识库，并且在规模上和深度上远远超越了传统编译的信息源，比如百科全书和词典。&/p&&p&众包专注于设计出创新的方式来利用人类智力。Citizen 科学平台激发志愿者去解决科学问题，而诸如亚马逊的 Mechanical Turk 等有偿众包平台，则提供对所需要的人类智力的自动访问。通过短时间内收集大量标记训练数据和/或人机交互数据，该领域的工作促进了人工智能的其它分支学科的进步，包括计算机视觉和自然语言处理。基于人类和机器的不同能力和成本，目前的研究成果探索出了它们之间理想的任务分离。&/p&&p&算法博弈理论与 (基于) 计算机 (统计技术的) 社会选择&/p&&p&包括激励结构、人工智能的经济和社会计算维度吸引到了新的关注。自 20 世纪 80 年代初以来，分布式人工智能和多代理（multi-agent）系统就已经被研究了，于 20 世纪 90 年代末开始有显著起色，并由互联网所加速。一个自然的要求是系统能够处理潜在的不恰当激励，包括自己所感兴趣的人类参加者或公司，以及自动化的、基于人工智能的、代表它们的代理。&/p&&p&备受关注的主题包括计算机制设计（computational mechanism design）（一种激励设计的经济理论，它寻求激励兼容的系统，其中输入会被如实报告）、(基于) 计算机 (统计技术的) 社会选择（computational social choice）（一种有关如何为替代品排列顺序的理论）、激励对齐信息获取（incentive aligned information elicitation）（预测市场、评分规则、同行预测）和算法博弈理论（algorithmic game theory）（市场、网络游戏和室内游戏的平衡，比如poker——它在近几年通过抽象技术和无遗憾学习（no-regret learning）已经取得了显著的进步）。&/p&&p&物联网（IoT）&/p&&p&越来越多的研究机构致力于这样一个想法：一系列设备可以相互连接以收集和分享它们的感官信息。这些设备可以包括家电、汽车、建筑、相机和其他东西。虽然这就是一个技术和无线网络连接设备的问题，人工智能可以为了智能的、有用的目的去处理和使用所产生的大量数据。目前这些设备使用的是令人眼花缭乱的各种不兼容的通信协议。人工智能可以帮助克服这个「巴别塔」。&/p&&p&神经形态计算&/p&&p&传统计算机执行计算的冯诺依曼模型，它分离了输入/输出、指令处理和存储器模块。随着深度神经网络在一系列任务中的成功，制造商正在积极追求计算的替代模型——特别是那些受到生物神经网络所启发的——为了提高硬件的效率和计算系统的稳定性的模型。&/p&&p&目前这种「神经形态的（neuromorphic）」计算机尚未清楚地显示出巨大成功，而是刚开始有望实现商业化。但可能它们在不久的将来会变成寻常事物（即使仅作为冯诺依曼所增加的兄弟姐妹们）。深度神经网络在应用景观中已经激起了异常波动。当这些网络可以在专门的神经形态硬件上被训练和被执行，而不是像今天这样在标准的冯诺依曼结构中被模拟时，一个更大的波动可能会到来。&/p&&p&总体趋势以及人工智能研究的未来&/p&&p&数据驱动型范式的巨大成功取代了传统的人工智能范式。诸如定理证明、基于逻辑的知识表征与推理，这些程序获得的关注度在降低，部分原因是与现实世界基础相连接的持续挑战。规划（Planning）在七十和八十年代是人工智能研究的一根支柱，也受到了后期较少的关注，部分原因是它强烈依赖于建模假设，难以在实际的应用中得到满足。&/p&&p&基于模型的方法——比如视觉方面基于物理的方法和机器人技术中的传统控制与制图——已经有很大一部分让位于通过检测手边任务的动作结果来实现闭环的数据驱动型方法。即使最近非常受欢迎的贝叶斯推理和图形模式似乎也正在失宠，被数据和深度学习显著成果的洪流所淹没。&/p&&p&研究小组预计在接下来的十五年中，会有更多关注集中在针对人类意识系统的开发上，这意味着它们是明确按照要与之互动的人类特点来进行建模与设计的。很多人的兴趣点在于试图找到新的、创造性的方法来开发互动和可扩展的方式来教机器人。&/p&&p&此外在考虑社会和经济维度的人工智能时，物联网型的系统——设备和云——正变得越来越受欢迎。在未来的几年中，对人类安全的、新的感知/目标识别能力和机器人平台将会增加，以及数据驱动型产品数量与其市场规模将会变大。&/p&&p&研究小组还预计当从业者意识到纯粹的端到端深度学习方法的不可避免的局限性时，会重新出现一些人工智能的传统形式。我们不鼓励年轻的研究人员重新发明理论，而是在人工智能领域以及相关领域（比如控制理论、认知科学和心理学）的第一个五十年期间，保持对于该领域多方面显著进展的觉察。&/p&&br&&p&&strong&第二部分：人工智能在各领域的应用&/strong&&/p&&br&&p&虽然人工智能的很多研究和应用会基于一些通用技术，比如说机器学习，但在不同的经济和社会部门还是会有所区别。我们称之为不同的领域（domain），接下来的这部分将介绍人工智能研究和应用的不同类型，以及影响和挑战，主要有八个方面：交通、家庭服务机器人、医疗健康、教育、低资源社区、公共安全、工作和就业、娱乐。&/p&&p&基于这些分析，我们还预测了一个有代表性的北美城市在未来 15 年的趋势。与人工智能的流行文化中的典型叙述不同，我们寻求提供一个平衡的观点来分析，人工智能是如何开始影响我们日常生活的，以及从现在到 2030 年，这些影响将如何发展。&/p&&br&&p&&strong&1.交通&/strong&&/p&&br&&p&交通可能会成为首批几个特定应用领域之一，在这些领域，大众需要对人工智能系统在执行危险任务中的可靠性和安全性加以信任。自动化交通会很快司空见惯，大多数人在嵌入人工智能系统的实体交通工作的首次体验将强有力的影响公众对人工智能的感知。&/p&&ul&&li&&p&智能汽车&/p&&/li&&li&&p&交通规划&/p&&/li&&li&&p&即时交通&/p&&/li&&li&&p&人机交互&/p&&/li&&/ul&&p&&strong&2.家庭服务机器人&/strong&&/p&&p&过去十五年中，机器人已经进入了人们的家庭。但应用种类的增长慢得让人失望，与此同时，日益复杂的人工智能也被部署到了已有的应用之中。人工智能的进步常常从机械的革新中获取灵感，而这反过来又带来了新的人工智能技术。&/p&&p&未来十五年，在典型的北美城市里，机械和人工智能技术的共同进步将有望增加家用机器人的使用和应用的安全性和可靠性。特定用途的机器人将被用于快递、清洁办公室和强化安全，但在可预见的未来内，技术限制和可靠机械设备的高成本将继续限制狭窄领域内应用的商业机会。至于自动驾驶汽车和其它新型的交通机器，创造可靠的、成熟的硬件的难度不应该被低估。&/p&&ul&&li&&p&真空吸尘器&/p&&/li&&li&&p&家庭机器人 2030&/p&&/li&&/ul&&br&&p&&strong& 3.医疗&/strong&&/p&&br&&p&对人工智能而言，医疗领域一直被视为一个很有前景的应用领域。基于人工智能的应用在接下来的几年能够为千百万人改进健康结果和生活质量，但这是在它们被医生、护士、病人所信任，政策、条例和商业障碍被移除的情况下。主要的应用包括临床决策支持、病人监控、辅导、在外科手术或者病人看护中的自动化设备、医疗系统的管理。&/p&&p&近期的成功，比如挖掘社交媒体数据推断潜在的健康风险、机器学习预测风险中的病人、机器人支持外科手术，已经为人工智能在医疗领域的应用扩展出了极大的应用可能。与医学专家和病人的交互方法的改进将会是一大挑战。&/p&&p&至于其他领域，数据是一个关键点。在从个人监护设备和手机 App 上、临床电子数据记录上收集有用的数据方面，我们已经取得了巨大的进展，从协助医疗流程和医院运行的机器人那里收集的数据可能较少一些。但使用这些数据帮助个体病人和群体病人进行更精细的针对和治疗已经被证明极其的困难。&/p&&p&研究和部署人工智能应用已经被过时的条例和激励机制拉扯后腿。在这样大型的、复杂的系统中，贫乏的人机交互方法和固有的难题以及部署技术的风险也阻碍了人工智能在医疗的实现。减少或者移除这些障碍，结合目前的创新，有潜力在接下来几年为千百万人极大的改进健康结果和生活质量。&/p&&ul&&li&&p&临床应用&/p&&/li&&li&&p&医疗分析&/p&&/li&&li&&p&医疗机器人&/p&&/li&&li&&p&移动健康&/p&&/li&&li&&p&老年看护&/p&&/li&&/ul&&p&&strong&4.教育&/strong&&/p&&br&&p&在过去的十五年间，教育界见证了为数众多的人工智能科技的进步。诸如 K-12 线上教育以及大学配套设备等等应用已经被教育家和学习者们广泛利用。尽管素质教育还是需要人类教师的活跃参与，但人工智能在所有层面上都带来了强化教育的希望，尤其是大规模定制化教育。如何找到通过人工智能技术来最优化整合人类互动与面对面学习将是一个关键性的挑战，这一点医疗行业也是如此。&/p&&p&机器人早已经成为了广为欢迎的教育设备，最早可以追溯到 1980 年 MIT Media Lab 所研制出的 Lego Mindstorms。智能辅导系统（ITS）也成为了针对科学、数学、语言学以及其他学科相匹配的学生互动导师。&/p&&p&自然语言处理，尤其是在与机器学习和众包结合以后，有力推进了线上学习，并让教师可以在扩大教室规模的同时还能做到解决个体学生的学习需求与风格。大型线上学习的系统所得的数据已经为学习分析产生了迅速增长的动力。&/p&&p&但是，学院与大学采用人工智能技术的步伐依然很缓慢，主要是由于资金的缺乏，以及其可以帮助学生达成学习目标的有力证据。一个典型美国北部城市的未来五十年，智能导师与其他人工智能技术帮助教师在课堂或家中工作的规模很有可能会显著扩大，因为意愿学习是基于虚拟现实的应用。但是计算机为基础的学习系统将无法完全替代学校里的教师们。&/p&&ul&&li&&p&教育机器人&/p&&/li&&li&&p&智能辅导系统（ITS）与线上学习&/p&&/li&&li&&p&学习分析&/p&&/li&&li&&p&挑战和机遇&/p&&/li&&/ul&&p&更广大的社会成果&/p&&p&自广大人民难以获得教育的国家，如果这些群体有可以获取在线教育的工具，那么在线资源将会产生重要的积极影响。在线教育资源的发展应该能让支持国际教育项目的基金会可以通过提供工具和相对简单的使用培训来更轻松地提供素质教育。比如说，针对 iPad 开发出了大量的、且大部分免费的教育应用。&/p&&p&在消极的一面，现在学生已有把自己的社会接触限制在电子设备上的趋势了，他们在网络程序的互动上花费了大量时间，却没有进行社会接触。如果教育也越来越多地通过网络进行，那么在学生的社会发展阶段缺乏与同龄人有规律的面对面接触会带来怎样的影响呢？特定的技术已经表明这会产生在神经方面的影响。另一方面，自闭症儿童已经开始从与人工智能系统的互动中受益了。&/p&&p&&strong&5.低资源社区&/strong&&/p&&br&&p&人工智能存在许多机会去改善生活于一个典型北美城市的低资源社区中的人民生活状况——事实上在某些情况下已经有所改变。了解这些人工智能的直接贡献也可能会激发对于发展中国家最为贫穷的地区的潜在贡献。在人工智能的数据收集过程中并没有对这个人群的显著关注，而且传统上人工智能资助者在缺乏商业应用的研究中表现得投资乏力。&/p&&p&有了有针对性的激励和资金优先次序，人工智能技术可以帮助解决低资源社区的需求。萌芽中的努力是有希望的。人工智能可能会有有助于对抗失业和其他社会问题带来的恐惧，它或许会提供缓解措施和解决方案，特别是通过受影响的社区以与其建立信任的方式来实现。&/p&&br&&p&&strong&6.公共安全与防护&/strong&&/p&&br&&p&城市已经为公共安全和防护部署人工智能技术了。到 2030 年, 典型的北美城市将在很大程度上依赖它们。这些措施包括可以检测到指向一个潜在犯罪的异常现象的监控摄像机、无人机和预测警务应用。与大多数问题一样，好处与风险并存。&/p&&br&&p&获得公众信任是至关重要的。虽然会存在一些合理的担心，即与人工智能合作的警务可能会在某些情况下变得霸道或是无处不在，而相反的情况也是可能的。人工智能可能使警务变得更有针对性并只在需要时被使用。而且假设经过仔细的部署，人工智能也可能有助于消除一些人类决策中固有的偏见。&/p&&br&&p&对于人工智能分析学更成功的一个应用是检测白领犯罪，比如信用卡诈骗罪。网络安全（包括垃圾邮件）是一个被广泛关注的问题，而机器学习也对其有所影响。&/p&&br&&p&人工智能工具也可能被证明有助于警察管理犯罪现场或是搜索和救援活动，它可以帮助指挥官排列任务的优先次序以及分配资源，尽管这些工具还没有为这些活动的自动化做好准备。在一般的机器学习尤其是在转换学习中的改进——在新情境中基于与过去情况的相似性而加快学习——可能有利于这样的系统。&/p&&br&&p&&strong&7.就业与劳资&/strong&&/p&&br&&p&尽管人工智能很有可能会对典型北美城市的就业和工作场所产生深远的影响，但对当前的影响我们目前还难以作出评估——是积极的还是消极的。在过去十五年，由于经济衰退和日益的全球化，尤其是中国参与到了世界经济中，就业状况已经发生了改变，非人工智能的数字技术也发生了很大的变化。自 1990 年代以来，美国经历了生产率和 GDP 的连续增长，但平均收入却停滞不前，就业人口比率也已经下降。&/p&&p&有一些数字技术有重大影响（好的影响或坏的影响）的行业的显著案例，而在一些其它的行业，自动化将很有可能能在不久的将来发生重大的改变。许多这些改变已经得到了「例行的」数字技术的推动，其中包括企业资源规划、网络化、信息处理和搜索。理解这些改变应该能为人工智能影响未来劳动力需求的方式（包括技能需求的改变）提供见解。&/p&&p&到目前为止，数字技术已经给中等技能的工作（比如旅行代理）带来了更大的影响，而不是非常低技能或非常高技能的工作。另一方面，数字系统所能完成的任务的范围正随着人工智能的演进而提升，这很可能会逐渐增大所谓的「例行任务」的范围。人工智能也正向高端的领域蔓延，包括一些机器之前无法执行的专业服务。&/p&&p&为了获得成功，人工智能创新将需要克服可以理解的人们对被边缘化的恐惧。在短期内，人工智能很有可能会取代任务，而非工作，同时还将会创造新类型的工作。但新类型的工作比将可能失去的已有工作更难以想象。就业领域的变化通常是渐进的，不会出现剧烈的过渡。&/p&&p&随着人工智能进入工作场所，这很有可能是一个持续的趋势。影响的范围也将扩大，从少量的替代或增强到完全的替代。比如说，尽管大部分律师的工作还没被自动化，但人工智能在法律信息提取和主题建模方面的应用已经自动化了一部分第一年工作的律师新人的工作。在不远的将来，包括放射科医生到卡车司机到园丁等许多类型的工作都可能会受到影响。&/p&&p&人工智能也可能会影响工作场所的大小和位置。许多组织和机构很庞大的原因是他们所执行的功能只能通过增加人力来扩大规模，要么是「横向」扩展地理区域，要么是「纵向」增多管理层级。随着人工智能对许多功能的接管，扩展不再意味着会带来大型的组织。&/p&&p&许多人已经指出一些知名的互联网公司只有很少数量的员工，但其它公司并不是这样。人类企业可能存在一个自然的规模大小，在这样的企业中，CEO 能够认识公司里的每一个人。通过将创造有效地外包给人工智能驱动的劳动力市场，企业会倾向于自然的大小。&/p&&p&人工智能也将创造工作，特别是在某些行业中，通过使某些特定任务更重要，以及通过产生新的交互模型创造新类型的工作。复杂的信息系统可被用于创造新的市场，这往往会带来降低门槛和增加参与的影响——从应用商店到 AirBnB 再到 taskrabbit。人工智能界有一个活跃的研究社区在研究创造新市场和使已有市场更高效地运作的进一步的方式。&/p&&p&尽管工作本身有内在的价值，但大部分人工作是为了购买他们看重的商品和服务。因为人工智能系统可以执行之前需要人力的工作，因此它们可以导致许多商品和服务的成本下降，实实在在地让每个人都更富有。当正如当前的政治辩论中所给出的例子一样，失业对人们的影响比对散布的经济效益的影响更显著——尤其是那些直接受其影响的人；而不幸的是，人工智能常常被视作是工作的威胁，而不是生活水平的提升。&/p&&p&人们甚至在某些方面存在恐惧——害怕人工智能会在短短一代人的时间内迅速取代所有的人类工作，包括那些需要认知和涉及到判断的工作。这种突变是不太可能发生的，但人工智能会逐渐侵入几乎所有就业领域，这需要在计算机可以接管的工作上替换掉人力。&/p&&p&人工智能对认知型人类工作的经济影响将类似于自动化和机器人在制造业工作上对人类的影响。许多中年工人失去了工厂里的高薪工作以及伴随这个工作的家庭和社会中的社会经济地位。长期来看，一个对劳动力的更大影响是失去高薪的「认知型」工作。&/p&&p&随着劳动力在生产部门的重要性的下降（与拥有知识资本相比），大多数市民可能会发现他们的工作的价值不足以为一种社会可以接受的生活标准买单。这些变化将需要政治上的，而非单纯经济上的响应——需要考虑应该配置怎样的社会安全网来保护人们免受经济的大规模结构性转变的影响。如果缺少了缓解政策，这些转变的一小群受益者将成为社会的上层。&/p&&p&短期来看，教育、再训练和发明新的商品和服务可以减轻这些影响。更长期来看，目前的社会安全网可能需要进化成更好的服务于每个人的社会服务，例如医疗和教育或有保障的基本收入。事实上，瑞士和芬兰等国家已经在积极地考虑这些措施了。&/p&&p&人工智能可能会被认为是一种财富创造的完全不同的机制，每个人都应该从全世界人工智能所生产的财富中分得一部分。对于人工智能技术所创造的经济成果的分配方式，相信不久之后就会开始出现社会争议了。因为传统社会中由孩子支持他们年老的父母，也许我们的人工智能「孩子」也应该支持我们——它们的智能的「父母」。&/p&&br&&p&&strong&8.娱乐&/strong&&/p&&br&&p&随着过去十五年互联网的爆发式增长，很少有人能想象没有它的生活。在人工智能的驱动下，互联网已经将用户生成的内容作为了信息和娱乐的一个可行的来源。Facebook 这样的社交网络现在几乎已经无处不在，而且它们也成为了社会互动和娱乐的个性化渠道——有时候会损害人际交往。WhatsApp 和 Snapchat 等应用可以让智能手机用户与同伴保持「接触」和分享娱乐和信息源。&/p&&p&在《第二人生》这样的在线社区和《魔兽世界》这样的角色扮演游戏中，人们想象在虚拟世界中有一个虚拟的存在。亚马逊 Kindle 这样的专用设备已经重新定义了打发时间的要领。现在只需手指点点划划几下，就可以浏览和获取书籍了；一个口袋大小的设备就可以存储成千上万本书，而阅读体验基本上可手持的纸质书差不多。&/p&&p&现在我们有了共享和浏览博客、视频、照片和专题讨论的可信平台，此外还有各种各样用户生成的内容。为了在互联网的规模上运行，这些平台必须依赖现在正被积极开发的技术，其中包括自然语言处理、信息检索、图像处理、众包和机器学习。比如，现在已经开发出了协同过滤（collaborative filtering）这样的算法，它可以基于用户的人口统计学细节和浏览历史推荐相关的电影、歌曲或文章。&/p&&p&为了跟上时代的步伐，传统的娱乐资源也已经开始拥抱人工智能。正如书和电影《点球成金》中给出的例子，职业运动现在已经转向了密集的量化分析。除了总体表现统计，赛场上的信号也可以使用先进的传感器和相机进行监控。用于谱曲和识别音轨的软件已经面世。&/p&&p&来自计算机视觉和 NLP 的技术已被用于创建舞台表演。即使非专业用户也可以在 WordsEye 等平台上练习自己的创造力，这个应用可以根据自然语言文本自动生成 3D 场景。人工智能也已经被用于协助艺术品的历史搜索，并在文体学（stylometry）得到了广泛的应用，最近还被用在了绘画分析上。&/p&&p&人类对人工智能所驱动的娱乐的热情是很令人惊讶的，但也有人担心这会导致人与人之间的人际交互减少。少数人预言说人们会因为在屏幕上花费了太多时间而不再与人互动。孩子们常常更愿意在家里快乐地玩他们的设备，而不愿意出去和他们的朋友玩耍。人工智能会使娱乐更加交互式，更加个性化和更有参与感。应该引导一些研究来理解如何利用这些性质为个人和社会利益服务。&/p&&h1&&strong&第三部分：人工智能公共政策的前景与建议&/strong&&/h1&&br&&p&人工智能应用的目标必须是对社会有价值。我们的政策建议也会遵循这个目标，而且即便这个报告主要关注的是 2030 年的北美城市，建议依然广泛适用于其他城市，同时不受时间限制。一些提升解读和人工智能系统能力并参与其使用的策略可以帮助建立信任，同时防止重大失败。&/p&&p&在增强和提升人类能力和互动时需要小心，还有避免对不同社会阶层的歧视。要强调多做鼓励这个方向以及沟通公共政策探讨的研究。鉴于美国目前的产业监管，需要新的或重组的法律和政策来应对人工智能可能带来的广泛影响。&/p&&p&政策不需要更多也不要更严，而是应该鼓励有用的创新，生成并转化专业知识，并广泛促进企业与公民对解决这些技术带来的关键社会问题的责任感。长期来看，人工智能将会带来新财富，整个社会也要探讨如何分配人工智能技术带来的经济成果的分配问题。&/p&&br&&h2&&strong&如今以及未来的人工智能政策&/strong&&br&&/h2&&br&&p&为了帮助解决个人和社会对快速发展的人工智能技术产生的忧虑，该研究小组提供了三个一般性政策建议。&/p&&p&1. 在所有层级的政府内，制定一个积累人工智能技术专业知识的程序。有效的监管需要更多的能理解并能分析人工智能技术、程序目标以及整体社会价值之间互动的专家。&/p&&p&缺少足够的安全或其他指标方面的专业技术知识，国家或地方政府官员或许或拒绝批准一个非常有前途的应用。或者缺少足够训练的政府官员可能只会简单采纳行业技术专家的说法，批准一个未经充分审查的敏感的应用进入市场。不理解人工智能系统如何与人工行为和社会价值互动，官员们会从错误的角度来评估人工智能对项目目标的影响。&/p&&p&2. 为研究人工智能的平等、安全、隐私和对社会的影响扫清感知到的和实际的障碍。&/p&&p&在一些相关的联邦法律中，如计算机欺诈和滥用法案（Computer Fraud and Abuse Act）和数字千年版权法的反规避条款（theanti-circumvention provision of the Digital Millennium Copyright Act），涉及专有的人工智能系统可能被如何逆向向工程以及被学者、记者和其他研究人员评价的内容还很模糊。当人工智能系统带来了一些实质性后果需要被审查和追究责任时，这些法律的研究就非常重要了。&/p&&p&3. 为人工智能社会影响的跨学科研究提供公共和私人资金支持。&/p&&p&从整个社会来看，我们对人工智能技术的社会影响的研究投入不足。资金要投给那些能够从多角度分析人工智能的跨学科团队，研究范围从智能的基础研究到评估安全、隐私和其他人工智能影响的方法。一下是具体问题：&/p&&p&当一辆自动驾驶汽车或智能医疗设备出现失误时，应该由谁来负责？如何防止人工智能应用产生非法歧视？谁来享有人工智能技术带来的效率提升的成果，以及对于那些技能被淘汰的人应该采取什么样的保护？&/p&&p&随着人工智能被越来越广泛和深入地整合到工业和消费产品中，一些领域中需要调整现有的建立监管制度以适应人工智能创新，或者在某些情况下，根据广泛接受的目标和原则，从根本上重新配置监管制度。&/p&&p&在美国，已经通过各种机构将监管具体到各个行业。在设备中使用人工智能实现医疗诊断和治疗由食品药品监督管理局（FDA）监管，包括定义产品类型和指定产生方法，还有软件工程的标准。无人机在管制空域中的使用由美国联邦航空局（FAA）监管。面向消费者的人工智能系统将由联邦贸易委员会（FTC）监管。金融市场使用的人工智能技术，如高频交易，由证券交易委员会（SEC）监管。&/p&&p&除了针对具体行业制定监管的方法外，「重要基础设施」中定义模糊和广泛的监管类别可能适用于人工智能应用。&/p&&p&鉴于目前美国行政法结构，短期内制定出全面的人工智能政策法规似乎不太可能。但是，可以根据人工智能在各种情境中可能出现的法律和政策问题，广泛列出多个类别。&/p&&ul&&li&&p&隐私&/p&&/li&&li&&p&创新政策&/p&&/li&&li&&p&责任（民事）&/p&&/li&&li&&p&责任（刑事）&/p&&/li&&li&&p&代理&/p&&/li&&li&&p&认证&/p&&/li&&li&&p&劳动力&/p&&/li&&li&&p&税务&/p&&/li&&li&&p&政治&/p&&/li&&/ul&&br&&p&&strong&未来的指导原则&/strong&&/p&&p&面对人工智能技术将带来的深刻变化，要求「更多」和「更强硬」的监管的压力是不可避免的。对人工智能是什么和不是什么的误解（尤其在这个恐慌易于散布的背景下）可能引发对有益于所有人的技术的反对。那将会是一个悲剧性的错误。扼杀创新或将创新转移到它处的监管方法同样也只会适得其反。&/p&&p&幸运的是，引导当前数字技术的成功监管原则可以给我们带来指导。比如，一项最近公布的多年研究对比了欧洲四个国家和美国的隐私监管，其结果却很反直觉。西班牙和法国这样的有严格的详细法规的国家在企业内部孕育出了一种「合规心态（compliance mentality）」，其影响是抑制创新和强大的隐私保护。&/p&&p&这些公司并不将隐私保护看作是内部责任，也不会拿出专门的员工来促进其业务或制造流程中的隐私保护，也不会参与必需范围之外的隐私倡议或学术研究；这些公司只是将隐私看作是一项要满足规范的行为。他们关注的重点是避免罚款或惩罚，而非主动设计技术和采纳实际技术来保护隐私。&/p&&p&相对地，美国和德国的监管环境是模糊的目标和强硬的透明度要求和有意义的执法的结合，从而在促进公司将隐私看作是他们的责任上做得更加成功。广泛的法律授权鼓励企业发展执行隐私控制的专业人员和流程、参与到外部的利益相关者中并采用他们的做法以实现技术进步。对更大的透明度的要求使民间社会团队和媒体可以变成法庭上和法庭外的公共舆论中的可靠执法者，从而使得隐私问题在公司董事会上更加突出，这又能让他们进一步投资隐私保护。&/p&&p&在人工智能领域也是一样，监管者可以强化涉及内部和外部责任、透明度和专业化的良性循环，而不是定义狭窄的法规。随着人工智能与城市的整合，它将继续挑战对隐私和责任等价值的已有保护。和其它技术一样，人工智能也可以被用于好的或恶意的目的。&/p&&p&这份报告试图同时强调这两方面的可能性。我们急切地需要一场重要的辩论：如何最好地引导人工智能以使之丰富我们的生活和社会，同时还能鼓励这一领域的创新。应该对政策进行评估，看其是否能促进人工智能所带来的益处的发展和平等共享，还是说会将力量和财富集中到少数权贵的手里。而因为我们并不能完美清晰地预测未来的人工智能技术及其所将带来的影响，所以相关政策一定要根据出现的社会难题和线索不断地重新评估。&/p&&p&截至本报告发布时，重要的人工智能相关的进展已经在过去十五年内给北美的城市造成了影响，而未来十五年还将有更大幅度的发展发生。最近的进展很大程度是由于互联网所带来的大型数据集的增长和分析、传感技术的进步和最近的「深度学习」的应用。&/p&&p&未来几年，随着公众在交通和医疗等领域内与人工智能应用的遭遇，它们必须以一种能构建信任和理解的方式引入，同时还要尊重人权和公民权利。在鼓励创新的同时，政策和流程也应该解决得到、隐私和安全方面的影响，而且应该确保人工智能所带来的好处能得到广泛而公正的分配。如果人工智能研究及其应用将会给 2030 年及以后的北美城市生活带来积极的影响，那么这样做就是非常关键的。&/p&
9月1日，斯坦福大学“人工智能百年研究（AI100）”项目发布了首篇名为“2030年的人工智能与生活（AI and Life in 2030）”研究报告，该报告是这项百年研究系列中的第一篇。 AI100项目成立于2014年，旨在长期研究和预测人工智能对人类生活各方面的长期影响。…
今天居然接到这个问题的邀请，作为知乎上的小透明内心还是有点小激动的，结果打开问题发现各专业大牛已经答得非常好了(┬＿┬)但还是想以项目申报人员的角度说一下第一个问题。&br&&br&
就以目前的政策来看，国家是大力支持新能源汽车的，最近的《中国制造2025》、《十三五规划纲要》都有特别点名新能源汽车，这样也就使得各部委、各省市、各区县下发的项目资金补助文件对新能源汽车有比较大的倾斜。就从我目前拿到的数据来看，与新能源汽车有关联的企业立项的概率还是比较高的，具体体现在，做无铜泡沫镍、锂电池负极材料的中小企业都可以在新能源汽车的类别中获得立项，金额从几十万到几百万不等（湖南），各大整车厂就更不用说了。&br&&br&所以我的看法是国家对这个产业的大力扶持对题目所述现象的出现功不可没。&br&&br&ps.其实互联网行业也是一样，国家政策倾斜严重，补贴疯狂，相比制造业，互联网行业的补贴还继承了该行业的优良特性，流程简洁高效，简单点讲，就是资金下拨非常快，简直羡慕嫉妒恨！&br&&br&附：&br&&p&《中国制造2025》（）&/p&&p&三、战略任务和重点&/p&&p&（六）大力推动重点领域突破发展&/p&&p&6.节能与新能源汽车。继续支持电动汽车、燃料电池汽车发展，掌握汽车低碳化、信息化、智能化核心技术，提升动力电池、驱动电机、高效内燃机、先进变速器、轻量化材料、智能控制等核心技术的工程化和产业化能力，形成从关键零部件到整车的完整工业体系和创新体系，推动自主品牌节能与新能源汽车同国际先进水平接轨。&/p&&br&《十三五规划纲要》（）&br&第五篇 优化现代产业体系&br&第二十三章 支持战略性新兴产业发展&br&&p&第一节 提升新兴产业支撑作用&/p&&p&支持新一代信息技术、新能源汽车、生物技术、绿色低碳、高端装备与材料、数字创意等领域的产业发展壮大。大力推进先进半导体、机器人、增材制造、智能系统、新一代航空装备、空间技术综合服务系统、智能交通、精准医疗、高效储能与分布式能源系统、智能材料、高效节能环保、虚拟现实与互动影视等新兴前沿领域创新和产业化，形成一批新增长点。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/30944fd4edc366e927fc77a04abd19b6_b.jpg& data-rawheight=&756& data-rawwidth=&600& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic3.zhimg.com/30944fd4edc366e927fc77a04abd19b6_r.jpg&&&/figure&
今天居然接到这个问题的邀请，作为知乎上的小透明内心还是有点小激动的，结果打开问题发现各专业大牛已经答得非常好了(┬＿┬)但还是想以项目申报人员的角度说一下第一个问题。 就以目前的政策来看，国家是大力支持新能源汽车的，最近的《中国制造2025》、…
&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-363b9b42a907dcce9014e_b.jpg& data-rawwidth=&780& data-rawheight=&393& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&780& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-363b9b42a907dcce9014e_r.jpg&&&/figure&&p&&b&&i&本文作者：陈浩，元界CTO，Metaverse元界开源项目的创始人之一。&/i&&/b&&/p&&p&&b&&i&元界是一个基于公有区块链技术开发的去中心化平台，致力于提供基于资产登记、数字资产交换、数字身份、价值中介的去中心化服务，创建智能资产价值网络。&/i&&/b&&/p&&p&&b&&i&元界官网：&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//mvs.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&The New Reality Blockchain Project&/a&&/i&&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&区块链是目前一个比较热门的新概念，蕴含了技术与金融两层概念。从技术角度来看，这是一个牺牲一致性效率且保证最终一致性的的分布式的数据库，当然这是比较片面的。从经济学的角度来看，这种容错能力很强的点对点网络，恰恰满足了共享经济的一个必须要求——低成本的可信环境。&/p&&p&本次分享一下聊聊区块链技术，以及目前区块链技术架构，并且介绍一下价值互联网。&/p&&p&由于区块链是一个新兴的技术概念，本文所有的观点仅代表个人观点，未必全部正确。&/p&&h2. 技术人员看待区块链的正确姿势&/h2&&p&区块链虽然是一个新兴的概念，但它依赖的技术一点也不新，如非对称加密技术、P2P网络协议等。好比乐高积木，积木块是有限的，但是不同组合却能产生非常有意思的事物。&/p&&p&我接触过一些工程师，初次接触区块链时，不约而同的表达了：都是成熟的技术，不就是分布式存储嘛。站在工程师的角度，第一反应将这种新概念映射到自己的知识框架中，是非常自然的。但是细究之下发现，这种片面的理解可能将对区块链的理解带入一个误区，那就是作为一个技术人员，忽略了区块链的经济学特性——一个权力分散且完全自治的系统。&/p&&p&区块链本质上是一个基于P2P的价值传输协议，我们不能只看到了P2P，而看不到价值传输。同样的，也不能只看到了价值传输，而看不到区块链的底层技术。&/p&&p&可以这么说，区块链更像是一门交叉学科，结合了P2P网络技术、非对称加密技术、宏观经济学、经济学博弈等等知识，构建的一个新领域——针对价值互联网的探索。&/p&&p&那什么是价值互联网？价值互联网可以是当下如日中天的电子商务所衍生的支付业务。但，真的只是支付领域吗？很显然这是不够的，一级资本市场，实体资产确权与转移，证券登记交割、证信与反欺诈。我们再仔细想想，我们的各大电商平台的专业差评师，恶意刷单还少吗？&/p&&p&如今的金融领域，除了支付比较便利之外，在其他绝大部分的业务中，我们就像是被套着锁链走路一样，我们反复确认，反复审核，反复监督，我们反复构建一个又一个的大大小小的高可用集群，保证线上服务的可靠性与连续性，我们雇佣一个又一个的安全工程师，交付一个又一个的渗透测试项目。为什么？因为作弊的成本太低了，低到只要改数据库的一行记录就可以提取上百万的资金。&/p&&p&强大的互联网给了我们成本几乎为零的高速信息传输通道，却没有一个成本低廉可靠的高速价值传输通道，那么这也就是区块链即将带来的。&/p&&p&区块链是一个公共的分布式总账，下面从技术角度简单介绍一下：&/p&&p&&br&&/p&&p&想象有一个100台的分布式数据库集群，现在的情况是这100个节点实际上的拥有者是一个机构，并且所有节点处在该机构的&b&内网&/b&当中，所以这个机构想让这100个数据库节点干嘛就干嘛，换句话说这&b&100个节点之间&/b&是处于一个&b&可信任&/b&的环境，并且受控于一个实体，这个实体具有&b&绝对仲裁分配权&/b&。&/p&&p&另外的情况是这样的，想象这100个节点分别归不同的人所有，且每个人的节点数据都是一样的，即完全冗余，并且所有的节点是处在&b&广域网&/b&当中，换句话说就是这100个&b&节点之间是不信任&/b&的，且不存在一个实体，它拥有绝对仲裁权。&/p&&p&现在考虑第二种情况，采用什么样的算法（&b&共识模型&/b&）能够提供一个可信任的环境，使：&/p&&ol&&li&每个节点交换数据过程不被篡改；交换历史记录不可被篡改；&br&&/li&&li&每个节点的数据会同步到最新数据，且承认经过共识的最新数据；&br&&/li&&li&基于少数服从多数的原则，整体节点维护的数据本身客观反映了交换历史。&br&&/li&&/ol&&p&&br&&/p&&p&区块链本质上就是要解决以上第二种情况的一种技术方案，更确切的说应该叫分布式的冗余的链式总帐本方案。有关区块链的一些要素，在我以往的文章里有总结过一些：&/p&&ul&&li&包含一个分布式数据库&/li&&li&分布式数据库是区块链的物理载体，区块链是交易的逻辑载体，所有核心节点都应包含该条区块链数据的全副本&/li&&li&区块链按时间序列化区块，且区块链是整个网络交易数据的唯一主体&/li&&li&区块链只对添加有效，对其他操作无效&/li&&li&基于非对称加密的公私钥验证&/li&&li&记账节点要求拜占庭将军问题可解/避免&/li&&li&共识过程(consensus progress)是演化稳定的，即面对一定量的不同节点的矛盾数据不会崩溃。&/li&&li&共识过程能够解决double-spending问题&/li&&/ul&&p&&br&&/p&&p&所以作为一个技术人员，不应当只看到了区块链所依赖的技术，更应该关注区块链以外的点和面，综合来看，区块链将会有趣得多。&/p&&p&&br&&/p&&h2. 区块链的一般性架构介绍&/h2&&p&有关区块链本身的发展史，网络上资料比较多，本文不再赘述。&/p&&p&而有关区块链技术的介绍，在各个区块链平台的社区是有详细资料的，但是针对这些资料的总结，以及抽象出一共通概念的介绍，还是凤毛麟角，本文尝试总结一下。&/p&&p&在介绍之前，我想稍微介绍一下公有链，联盟链的概念，这些概念是以太坊创始人Vitalik提出的，我在这些概念的基础上做了一些研究。&/p&&p&其实区分公有链、联盟链很简单，只要看这个区块链的访问权限就可以了，如果访问该区块链需要获得链上节点的许可，那么这是一个联盟链，否则是公有链。&/p&&p&根据名称，我们也可以”望文生义“，公有表示一个完全开放的网络，联盟表示一个半开放的网络，成员之间是共享的，非成员身份是没有自由访问权限的，所以我们也称联盟链为许可链。&/p&&p&下面我们来看几个比较主流的区块链平台（公有链，皆开源）：&/p&&ul&&li&比特币 Bitcoin &br&&/li&&li&以太坊 Ethereum/经典以太坊 Ethereum Classic&br&&/li&&li&比特股 Bitshares&br&&/li&&/ul&&p&&br&&/p&&p&我一般戏称为”三巨头“，从生态上来看，比特币是最为成熟稳定的，以太坊更像是一个冲在前面的勇士，比特股相比前两位生态要小很多，但是从创新的角度，也不亚于前两位。&/p&&p&其他的很多项目，是从这三个区块链上衍生出来的，所以以这三个为基础，基本上可以吃透区块链了。&/p&&p&不得不提的还有Linux基金会项目——HyperLedger项目（主打联盟链，开源），也是旨在打造一个通用的区块链技术，不过我认为目前尚在开发迭代当中，还没有具体的应用案例，按下不讲。&/p&&p&另外还有一些好玩的联盟链项目——R3 CEV项目（联盟链，闭源），以及中国的R3项目——ChinaLedger（联盟链，闭源），当然这些不是开源的，我无法获得有用的资料进行分析，所以就不展开了。&/p&&p&从技术上来看，针对不同的业务场景，对区块链有不同需求，比如实时结算业务，要求区块链提供秒级的交割，相对应的就是出块速度的要求，而出块速度过快往往会导致区块链分叉（fork），形成孤儿链，孤儿链是无效的，那么交易也就作废了，影响了区块链的最终一致性。&/p&&p&如果频繁产生分叉造成相当比例的用户交易失效，那么可以认为系统是不可靠的。&/p&&p&如果我们将这种实时性要求比较高的业务安插到联盟链中，就可以控制风险，通过调整共识算法，利用快速一致共识模型（Consensus Model）来避免上述问题，虽然不如公有链那么健壮，但对某些特殊场景足够了。&/p&&p&所以架构层面，对公有链和联盟链的技术也要差异化对待。&/p&&p&不过客户端整体的设计还是有一些通用的概念的，如下图：&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-a010eb00ae8e4bd5be7c3_b.png& data-rawwidth=&1263& data-rawheight=&647& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1263& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-a010eb00ae8e4bd5be7c3_r.jpg&&&/figure&&p&（图1）&/p&&p&一个区块链至少分为三层，&/p&&p&最底层是一些通用的基础模块，比如基础加密算法，网络通讯库，流处理，线程封装，消息封装与解码，系统时间等；&/p&&p&中间一层是区块链的核心模块，一般包含了区块链的主要逻辑，如P2P网络协议，共识模块，交易处理模块，交易池模块，简单合约或者智能合约模块，嵌入式数据库处理模块，钱包模块等等；&/p&&p&最上面一层，往往都是基于Json Standard RPC的交互模块，基于Json-RPC,我们还可以做出更好的UI界面，也可以是一个web-service。&/p&&p&如果区块链 支持智能合约，可能还要分更多的层，比如增加BaaS层，区块链上的智能合约提供自治的服务，比如下面这张以太坊的架构图（来自google，仅作参考）：&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-6af2aaad40b476f3f72381_b.png& data-rawwidth=&854& data-rawheight=&585& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&854& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-6af2aaad40b476f3f72381_r.jpg&&&/figure&&p&（图2）&br&这种分层更加关注的是区块链本身的分层，即业务上的视角，而不完全是技术的。&/p&&p&我们再转向比特币的设计：&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-6c66bb8e8e8bfa6a6c7e_b.jpg& data-rawwidth=&795& data-rawheight=&444& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&795& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-6c66bb8e8e8bfa6a6c7e_r.jpg&&&/figure&&p&（图3）&br&比特币几个模块之间的耦合度其实比较高，而且有不少历史包袱，比特币的发明者——中本聪在开发比特币的时候，使用VC++开发，而VC++的标准库中的sstream流处理性能非常感人，不得不放弃，自行实现了了基于vector&char&的流处理容器。而随着c++11的推出以及标准库的更新迭代，性能不可同日而语。&/p&&p&从整张图我们可以看出，比特币的模块比较少，也比较简单。chain-paramters描述了整个区块链的参数设置，wallet是与地址/加密还有存储相关的，mem-pool是未确认的交易池。得益于比特币核心开发者的不朽贡献，相比中本聪时代的比特币代码，现在的比特币代码质量已经相当不错了。&/p&&p&以上无论哪种设计，一般都要从P2P网络协议作为切入，作为一个P2P钱包，既要提供Service也要提供Client，作为Service依赖P2P网络协议，作为Client依赖Json-RPC。&/p&&p&需要指出的是，目前”三巨头”所使用的账户模型是不同的（所谓账户模型是指账户记账方法），比特币使用UXTO模型，以太坊和比特股使用账户余额模型。&/p&&p&UXTO模型（&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//bitcoin.org/en/glossary/unspent-transaction-output& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Unspent Transaction Outputs (UTXOs)&/a& ）：此模型表达了一种转移的概念，即任何产生的新币，在以后的生命周期中，只有转移，没有消亡，转移实质上是由加密算法的签名与验证控制的：&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-a47a3829ac01ddd3eb960c94_b.png& data-rawwidth=&614& data-rawheight=&242& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&614& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-a47a3829ac01ddd3eb960c94_r.jpg&&&/figure&&p&（图4）&/p&&p&账户余额模型：账户余额模型摒弃了这种强验证的账户模型，即账户余额回归到数字加减，这样做提升了交易的效率。&/p&&p&&br&&/p&&h2. 共识算法与分布式&/h2&&p&终于来到重点了，本文每节其实都可以展开成为独立的文章，内容所限，简单讲。&/p&&p&所谓区块链共识过程，在上文有所提及，是指如何将全网交易数据客观记录并且不可篡改的过程。目前&三巨头&分别使用不同的共识算法（Consensus Algorithm）, 比特币使用工作量证明PoW（Proof of Work），以太坊即将转换为权益证明PoS（Proof of Stake），比特股使用授权权益证明DPoS（Delegated Proof of Stake）。&/p&&p&以上这些算法我称之为“经济学”的算法，所谓经济学的算法，是指让作弊成本可计算，且让作弊成本往往远大于作弊带来的收益，即作弊无利可图，通过这种思想构造一个用于节点之间博弈的算法，并使之趋向一个稳定的平衡。&/p&&p&相对应的我们还有计算机领域的分布式一致性算法，例如Paxos、Raft，我也称之为传统分布式一致性算法。&/p&&p&他们之间的最大区别是：系统在拜占庭将军（Byzantine Generals Problem）情景下的可靠性，即拜占庭容错（PBFT算法支持拜占庭容错）。然而无论是Paxos还是Raft算法，理论上都可能会进入无法表决通过的死循环(尽管这个概率其实是非常非常低的)，但是他们都是满足safety的，只是放松了liveness的要求, PBFT也是这样。&/p&&p&下面是一些传统分布式一致性算法和区块链共识过程的异同点：&/p&&p&相同点：&/p&&ul&&li&Append only&/li&&li&强调序列化&/li&&li&少数服从多数原则&/li&&li&分离覆盖的问题：即长链覆盖短链区块，多节点覆盖少数节点日志&/li&&/ul&&p&不同点：&/p&&ul&&li&传统分布式一致性算法大多不考虑拜占庭容错(Byzanetine Paxos除外)，即假设所有节点只发生宕机、网络故障等非人为问题，并不考虑恶意节点篡改数据的问题；&/li&&li&传统分布式一致性算法是面向日志（数据库）的，即更通用的情况，而区块链共识模型面向交易的，所以严格来说，传统分布式一致性算法应该处于区块链共识模型的下面一层。&/li&&/ul&&p&考虑上面的不同点，结合公有链和联盟链的特征，我们有：&/p&&ul&&l}
我要回帖
更多关于 师易网 的文章
更多推荐
- ·求助，上面是一个灯，下面那条线插进去的时候灯亮不了，但扒出来只碰灯只有一点点亮怎么回事就可以亮。
- ·ins登录时请求出错提示“登录失败，登录出错”怎么办呢。
- ·树立四个意识坚定四个自信是什么四种能力是什么
- ·大随求心咒功德作用能持诵吗
- ·ai智能电话营销机器人销机器人市场前景怎么样？
- ·荒野行动体验服下载移动体验服排队成功了进不去咋整，一直这样
- ·隐约记得我离开我cc348该地方了,可就是记不起wwWcc348cOm改诚什么了
- ·请帮忙看下这个a货翡翠手镯价格查询是a货吗？种水怎么样？大概值多少钱，谢谢。
- ·这几天玩英雄联盟之最强小兵小兵死了还在攻击人物能移动但不能放技能很久才反应过来装了内存条那几天玩的很顺畅现在很卡
- ·音为没有84yt向关的提视,永远的告别了wwW84ytcoM美好的地方
- ·(东方之星)——怎么进入小志传奇雷霆之路五层层怎么走啊
- ·这是什么手机游戏程序开发电子游戏吗？
- ·2万买了个豆种翡翠手镯估价
- ·为什么一开绝地求生开始就弹出来就弹白窗
- ·游戏宅来答问题
- ·因素取决于 英文ccc553什么谁知道,在朋友那边wwWccc553CoM是正常的
- ·绝地求生游戏大厅卡死卡在initializing
- ·没法联结到www下一22yucom页面升级是522yu怎么了,前几522yu天还在com用着的啊
- ·(东方之星诡异的一晚)——如意系统怎么玩如意系统介绍
- ·孤岛惊魂5能用修改器正版可以用修改器吗(线下模式)
- ·易网加盟网那wwW99hei页面信息,如今却99heiCoM怎么一点搜不到了
- ·没法连上缘来没法挡 电视剧的wwWbbb551这各占啦,哪里才是bbb551cOm现在的接入地
- ·以找不到工作踹母亲9900F募前可以,可播出的wwW9900FcOm收视站了吗
- ·请问有多少口述妇人玩不懂的少男这个不懂问答？
- ·光之继承者花精灵花木兰技能释放顺序怎样释放
- ·以无法在显示6666kc了,无法解释的wwW6666kcCoM是前几天
- ·没提示wwWhhh710就变橄榄核有的地方不变色了相不到,原来hhh710cOm是梗改接入点了
- ·没提示wwW3344mf.comUY就变地方了,相不到原来cOm是梗改接入点了
- ·用无线热点373nn的crnn 网络结构，联不上www373nncom的播出页面
- ·没提示48td出吉利博越小毛病太多,以后wwW48tdCom在什么地方找到
- ·用什么搜索引擎wwWttt998CoM引擎打开,至前翻蔷后ttt998就能登上
- ·没搜到关于wWw620f驱动fcOm的信息,一般都是在620f驱动f何处发吥新地止
- ·猎杀对决 配置13.6G为什么显示下载总量是12.5G
- ·(东方之星)——攻沙祖玛阁怎么走加强版祖玛怎么走
- ·用什么wwW方法回到暴君小时候bbb965时候,反正bbb965cOm是已经不管了
- ·机器灵 农村用的砍柴刀刀 里面的数字该怎么加
