詹姆斯·亨德勒教授和爱丽丝M.穆维西尔博士共同著的《社会机器(即将到来的人工智能社会网络与人类的碰撞)(精)》是一本很好的参照读物，书中涉及人工智能理论部分的阐述深入浅出，既不一概而论，也不晦涩难懂；同时进行大量的实例分析，又非常形象地为读者展示了人工智能的作为。

你的下一位医生将会是一名人类还是一台机器？你能够自主选择吗？如果可以，那么在做出选择前，你应该了解哪些知识？

詹姆斯·亨德勒、爱丽丝M.穆维西尔著的《社会机器(即将到来的人工智能社会网络与人类的碰撞)(精)》向读者介绍了现阶段人工智能可能出现的隐患、可能实现的承诺，以及人工智能系统所表现出的“冲出网络”、走向真实世界这一日益明显的趋势。人工智能、社交网络、现代计算机处理技术这三者的融合，正在为“人机关系”创造出一个历史性拐点，并会对未来的计算技术乃至我们的世界与整个种系产生各种潜在的深远影响。

在本书中，人工智能专家和研究者詹姆斯。亨德勒经仔细研究各种会使人工智能成为可能的相关技术后，探索了各种人工智能系统将会造成的诸多社会影响。此外，针对许多未来预言者对人工智能与社交网络融合后将会产生的各种社会影响所做出的乐观或悲观预测，作者也逐一作出了点评。在新型“人机关系”已经在改变我们的生活的大背景下，本书正如一本插图丰富的“未来生存指南”，不仅为我们指引了个人与机器的相处之道，而且指导了我们应如何在机器的参与下，与其他人类乃至各种人型结构打交道的方式。

推荐序一

推荐序二

推荐序三

第一章 引言：为什么要写这样一本书

 作者是谁

 为什么要阅读这本书

 人工智能简史

 社会机器

 风险与挑战

 呈现在读者面前的将是什么内容

这本书没有涉及的内容

第二章 谁将会是你的下一位医生

 就医

 智能计算机可能会成为你的下一位医生吗

如今的情形

 不远的未来

认知计算技术

从个体到网络

医疗保健领域的其他AI系统

 因此，谁将会是你的下一位医生

第三章 我们玩的游戏

 显著的差异

计算机下国际象棋

简单的开始：井字棋

从井字棋到国际象棋

为什么计算机很擅长下国际象棋

 目前的挑战：围棋

其他游戏

人类怎么玩游戏

游戏之外

第四章 人类的局限

 解决问题

记忆和年龄

 情感和压力

社交化和移动性

 机器能够改善人类的局限性吗

第五章 计算机目前还不能做的事情

 让机器理解人类使用语言的方式

语言的歧义

理解我们所生活的世界

 理解它们所感知到的世界

语境问题

 创造力是什么

第六章 利用AI扩展人类能力

 人类增强：当下和不久的将来

增强解决问题的能力

 疲劳和压力

 个性化的支持技术

 构建用户接口

 人类增强：不久的将来与在此之后

 个人助理

 增强记忆力

超越个体

第七章 社会机器：拥抱模糊

 人类计算

 目的性与公众科学导向的游戏

 维基百科：大众的百科全书

 人工智能需要社会机器

沃森和维基百科

深度学习和标定数据

 社会机器需要AI

第八章 社会机器面临的社会挑战

 技术开发周期

面向个体的技术

AI技术与战争

管理认知支持技术

拓展并维护认知计算技术

学习的局限性

 群体的智慧或暴民的疯狂

第九章 结论：社会机器与崭新的未来

致谢

关于作者

社交媒体以及趋势分析

许多公司，无论大小，都在探索他们是否能够使用人们的线上行为以及通信来预测现实世界中的情况。例如，自从2008年以来，Google一直在探索能否根据来自全世界的用户搜索记录来追踪甚至预测疾病的发生。这个搜索公司展示了他们对两种疾病的成功追踪：流感和登革热。图2-3展示了Google流感趋势网站，它能够根据流感暴发地的人们进行搜索时使用的一组关键词来预测流感发病率。在流感趋势网站上，提供了国家、州、市的流感发病率，让医生（或者患者）能够更准确地推测某人的症状究竟是流感还是其他一些原因引起的。尽管该网站不再根据搜索模式发布目前对流感和登革热的估计数据，但它还在继续提供由Google流感趋势和Google：登革热趋势网站产生的历史估计数据。

虽然Google已经明确表示自己没有拓展这一技术在上述两种疾病之外的应用的计划，但是许多其他公司正在通过社交媒体源，如Facebook、Twitter以及其他海外同类网站，来了解从购买行为到健康状态等所有方面的趋势走向。AI技术正被这些公司以众多方式进行使用以帮助提取并了解数据。例如，一些公司使用自然语言处理技术来阐释社交媒体上发布的内容，而其他公司则正在探索如何使用社交媒体的情感分析来理解人们所发布的内容。目前的结果表明，使用NLP或者情感分析有助于区分“我感觉很好”和“我感觉很不舒服”，这成为追踪健康趋势时一个十分重要的关键点。

不幸的是，社交媒体源分析要比看起来难得多。假设有人发推文“我的医生让我服用阿莫西林。我感觉好多了}}并没有”，尽管“}}并没有”的标签清楚地表达了“感觉好多了”实际上是讽刺，但如果去掉标签，我们就无法推断这句话的真实含义。

当前系统通过耦合机器学习与语言分析技术来解决这个问题。然而，为了取得更好的效果，这些技术需要收集大量人们打过“标签”的示例，这意味着人们需要清楚地表现出情绪和讽刺等特征。一旦计算机拥有了这些额外的标注信息，已有的研究结果表明，它们便能更准确地关联大量数据以找出具体文字所代表的特征，并使用这些结果来分析新的数据集。

除了情感分析，AI系统正在使用一种组合训练（利用人工手动输入模型、标注数据等）和各种自动学习技术来考虑其他语言特征。其中一个例子是要确定哪些推文或状态更新能最好地预测某个特定地理区域正在发生的潜在健康问题。一个正在探索之中的更为错综复杂的用途是设法确定携带特定健康问题的患者，并考虑对于特定的地理区域，什么样的药物或治疗手段是最有效的。通常，当地的条件（简单的如天气，复杂的如空气中特殊的过敏源）会对疾病的治疗产生巨大的影响，而知悉这些特殊情况的医生的表现将会优于无法获知此类信息的医生。  尽管语言技术可能会对医疗保健非常重要，但即便是要让计算机系统在很简单的水平上理解语言都是很难的。尽管已有多种举措来开发并标准化医疗词汇，而且这将使得未来的AI与自然语言技术能更好地解读文本，但全面地阐释与理解对人工智能来说仍是一个重大的挑战，也是我们展开探索的一个重要方向。我们将在第五章讨论机器在处理人类语言方面所面临的一些挑战。

P30-32

早闻《社会机器》这本书，因忙于工作，未能如愿阅读。当王晓博士请我给本书的中文版作序时，我以先阅读再考虑的方式谨慎地应承了下来，随即迫不及待地阅读该书的中文电子版。

我几乎是一口气读完了这本关于未来社会机器的著作。在最初的浏览中，就为两位作者广博的知识、睿智的思维、严密的推理所折服，也为译者生动流畅的语言和准确通俗的术语感到欣慰。书中第一章以中国的一句谚语开始并娓娓道来，让中文版显得尤为亲近。从技术创新到社会变革，人工智能推动机器取得了一个又一个的突破，从深蓝到AlphaGo，从siri到社交网络，产生了巨大的社会影响。作为人工智能研究的同道中人，本书读起来更是难以释卷。

两位作者均为业界翘楚。亨德勒教授身为伦斯勒理工学院数据探索与应用研究所所长和计算机、网络和认知科学领域的教授，在语义网、人工智能等领域成绩斐然，被评为美国20位最富创造性的教授之一。穆维西尔曾是雷神BBN科技公司的首席科学家，在知识获取、知识表达、基于实例的推理、语义网等方面硕果累累。正是由于两位作者广博的学识和出众的艺术修养，使本书融可读性、趣味性、专业性为一体，让人读来总处于心旷神怡的享受状态。因此，在当面对这部《社会机器》时，不会因一连串的专业术语而感到枯燥晦涩，更不会因讨论未来的机器世界而感到恐惧无助。

当然，作为一部科学著作，术语的严谨和缜密的推理是必不可少的。本书恰恰在这方面成为典范。本书内容深入浅出、通俗易懂，章节间环环相扣、引人入胜。从引言开始，对写本书的目的、全书结构及涉及到的术语、历史及未来进行了勾勒，从大家最关心的话题，如谁将成为你的下一个医生开始，对智能认知技术、网络医疗及人工智能系统等方面铺开直叙。接着，从常见的游戏切入介绍了人工智能的核心问题，对人类面对这些核心问题的局限展开讨论，进而对机器理解、感知世界时面对的困难进行梳理。在这环环相扣中，人工智能必将拓展和提升人类的能力，社会机器必将出现，由此产生的社会挑战必须面对，包括群体的智慧或暴民的疯狂这样的社会伦理问题。尽管如此，社会机器的发展进程不会停止，我们必将迎来崭新的未来人工智能世界。这就是本书一气呵成的整体结构。

读《社会机器》，我们必将折服于作者敏锐的洞察力。比如，在第二章中以医疗机器人为例，从传感器、硬件、软件及人工智能计算等方面的发展对医疗领域带来的冲击和改变进行了讨论，同时对认知技术、网络技术对人类疑难杂症的诊疗，进而对我们的医疗保健系统的帮助等方面进行了展望，但又不失理性地对人工智能系统所带来的伦理问题进行了讨论。但是，智能机器的局限性是明显的，如机器很难准确地理解人类的语言和进行情景理解。鉴于此，智能机器必须与人类交互，人机混合智能才是未来人工智能最强大的力量。

在人工智能技术与战争部分，作者敏感地意识到人工智能技术对战争的影响，分析了大量无人系统、机器人以及网络的使用，将使得战争的形态发生根本性的变化，由此可能对人类造成的灾难。当然，本书的内容还涉及技术伦理和哲学方面，对于这些问题，作者在书中只有警示，并没有展开探讨。或许，对人工智能技术系统，这些问题是沉重的、也是永恒的。即便作者力图去澄清或分析，也难以利用现有技术分析透彻。作为读者，特别是有志于人工智能领域科学研究和技术开发的科学家、工程师，这个问题值得与作者共同思考，并对作者在本书中提出的伦理问题、技术问题形成自己的观点。

总之，人工智能时代，人和机器的关系已从过去纯粹的单向服从关系，变为双向的智能交互关系，由此人类社会将进入一个人和社会机器共存的社会，社会机器必将为人类插上翅膀，使我们的未来更加美好。这本书正好适时地给我们展开了这幅沿途充满挑战、前景尽显旖旎风情的美好画卷。

是为序。

孙富春

清华大学计算机科学与技术系教授

这是一本面向大众和科技工作者的全面介绍人工智能的优秀读物，作者是该领域卓有成就的知名学者和专家。本书对人工智能及其应用的讨论既有广度又有深度，而且内容丰富、引人人胜。本书围绕着人工智能技术与人类本性需求和社会功能之间的紧密关系与交互方式，深入论述了机器的潜能以及对人类创造能力提升的关键作用。虽然本书定义的社会机器目前仍处于大象无形的初始阶段，但对探索人机混合的新一代人工智能具有重要的参考价值和指导意义。

——郑南宁，中国工程院院士，中同自动化学会理事长，西安交通大学人工智能与机器人研究所所长、教授

社会机器或许是蒂姆·伯纳斯·李发明万维网之后所提出的最有价值的概念，其本质就是人_T智能技术以人机混合方式的深度应用与最广泛的普及。亨德勒和穆维西尔的《社会机器》深入而清晰地为我们简述了人机混合的社会机器理念，展现了人工智能之长可怎样完美地补上人类智能之短，人类智能又如何帮助人工智能健康地发展成熟，最终形成人机结合、知行合一、虚实一体的广义自然智能体系。本书是了解人工智能应当如何进一步发展的优秀读物。

——王飞跃，复杂系统管理与控制同家重点实验室丰任，青岛智能产业技术研究院院长

社会网络的出现第一次使得大规模数据化在线记录各种人类行为轨迹成为可能，人工智能技术更是赋予了机器从数据中有效地学习人类行为的能力。本书以简洁明了的文字讲述了人工智能与社会网络这两类技术为机器的智能化和社会化所提供的无限可能，展示了未来社会机器充满挑战但又令人惊异的强健发展前景。

——张辉，卡耐基梅隆大学教授，Conviva CEO

《社会机器》是一本非常值得阅读的书籍，本书的特色在于其敏锐的独特视角，那就是人类、人工智能和社交网络的碰撞。三者的逐渐融合，将实现“人在环内”向“人类在环内”的转移，从而使得人和机器的能力都出现质的飞跃。本书给出了三者有机融合为一体的发展趋势下作者对社会机器的认识，值得有思想的人士深入阅读和思考。

——黄华，北京理工大学计算机学院教授，国家杰出青年基金、中国青年科技奖获得者