作者：纪宇彪

「风口」和「浪潮」这两个词语被频频使用，用来形容科技迅猛的发展趋势，也传达着人们对此有意无意的紧张情绪。野心家们紧张科技趋势的实时转向，摩拳擦掌；观点布道者自以为有对科技的「先知」，紧张自己的说辞能吸引的教众数量；普通人紧张人机战中李世石的战绩；科技乐观者则紧张悲观者对科技的「误解」。

缓解这种「紧张」的有效方法就是阅读和推广「科技常识」，这样，科技信息使用者能更好地把握时机，而存疑的读者则可以从繁杂的知识和讨论超脱出来，从而拥有自己清醒的判断。MIT 出版社早先就策划出版了 Essential Knowledge Series 书系，内容涵盖现代科技前沿的文史科技知识，由权威的研究人员和专业学问大家所撰写，而国内中信出版社的 Next 书系也试图做这样一套丛书出来。

这种简明科技手册，就像一份开胃菜。观点温和，立场健康，是你稍后食进更深刻的科技文本前的准备，如果你饭量不大，有时，开胃菜就足够了。

当万物连上互联网

《物联网》（The Internet of Things），塞缪尔 · 格林加德著，中信出版集团，定价 32 元

直到互联网形成之后，globally connected planet 的概念才真正成型，如今，这种概念已然演化出了现实框架——物联网。

得益于 RFID（射频识别）技术的成熟和传感技术的跨越式发展，凭借互联网上大量的数据位和字节的传输和计算，人们进入到一个由浸入式和嵌入式技术所构成的美丽新世界。RFID 电子标签将物理设备带入了数字领域，作为物联网核心的「工业互联网」则整合了机器与实现物联网的传感器、软件和通信系统。物联网如此强大是因为它将物理性第一（如纸书）的物品彼此相连接到数字化第一（如电子书）的设备，这种状态被称作 LoE 框架。

同时，「移动性」更是加深了互联的广度和深度，作为收集数据的传感器，移动设备被人们随身携带，这些设备的微型化趋势正在加速，无疑将吞吐更多的数据，建立起更密集的网络。「移动性」与技术也在发生交融，并出现了「云计算」「社交媒体」和「大数据」。

图: Paul Sahre

《物联网》（The Internet of Things）这本科普小册子的开头部分就向我们真实地描述了人们使用电子设备进行消费、娱乐和自我管理的场景，想象已成现实，「连接」和「移动性」的确让人们的生活更加丰富多元（在本书的结尾，作者拟想了 2025 年人们与各种设备为伍的情境）。但在物联网以更高的自动化、更多的便利以及更优的效率增益继续深化到人们生活的方方面面的同时，物联网也在已经足够复杂的社会环境中堆积出更多层次的复杂性，比如高度互联的自动化环境下的隐私问题和新法律的制定。人们在数字化生活中并没有获得更高的智慧，反而在科技造物的包围下分心和迷失。

2009 年，亚马逊与出版社发生了纠纷，暂时不再提供奥威尔《1984》的电子书，世界各地的 Kindle 阅读器里突然丢失了这本寓言小说。不禁让人产生联想，如同在小说中被监视人一样，人们与（数字）世界的联系可能也会被 big brother 控制。

而在你阅读上一段文字的同时，又有数千件设备连接到网络中了。

数据价值的落地实践

《现实挖掘》（Reality Mining），内森 · 伊格尔 / 凯特 · 格林著，中信出版集团，定价 32 元

数据让我们连结，连结程度则需要我们去挖掘，《现实挖掘》（Reality Mining）可以说是一本「大数据挖掘指南」。现实挖掘的旅程从个体层面开始，升级到邻里和组织，再拓展到城市、国家，最后到达全球层面。

大数据可以是数年间采集关于一个人的单一变量的数据。越来越多的人开始着迷于个人数据，将传感器获取的数据上传到云端，进行更高水平的分析和分享。「这种极端的量化和编目方式就是所谓的『生命记录』。」因为人们清楚地认识到，要克服坏习惯和养成好习惯则需要数据和关联。

大数据也可以是在某一瞬间采集的关于数亿人的多变量数据。比如老板用带有传感器的工牌来监视你的工作情况，专家根据便携的空气质量传感器追踪数据，绘制污染状况分布图；在城市中可以利用城市数据预测犯罪，用视频监控犯罪，也能预测交通，控制意外事件的发生，进而更好地配置道路资源；利用大数据治国也会更有效，比如人口普查、通信监督、银行交易、挖掘金融的未来等等，以及加深「地球村」的程度。

我们的日常行为会产生大量的「数据排放」，除了释放和捕捉的便利性给研究人员们带来了新的挑战，还有无法回避的个人隐私问题。处在透明的网络环境中，个人数据容易被不法人士或者组织提取，部分匿名权和安全感丧失。对老年人或对身体功能受限者进行监控则威胁了他们作为人的基本尊严。那么，任何开发者们都必须准确无虞地传达「使用用户数据条款」，取得用户在完全理解状态的授权。

作者作为「现实挖掘」的技术专家，态度显然是乐观的：

但是，如果因为大数据可能被用于不道德应用就停止数据采集，那也是幼稚的。这就是为什么我们给工程师、企业家、学者和政策制定者提供了另一条路径：利用数据来推动积极的变化，并在使用数据的整个过程中立足现状并考虑处理个人数据时的道德约束。

如套娃般的认知运算系统

《机器智能》（Smart Machines），约翰 · E. 凯利著，中信出版集团，定价 29 元

对大数据进行挖掘，投放到「认知计算」领域，专家预测将会引发下一轮计算革命。

《机器智能》（Smart Machines）的两位作者皆供职于 IBM，所以书中关于「认知计算」的探讨自然会提到 IBM 开发的人工智能系统「沃森」（Watson）。2011 年 2 月，「沃森」电脑在电视首秀上击败了智力竞赛节目《危险边缘》的两大擂主。人们在吃惊之余，开始了解这台计算机：它年轻——被研制成功只用了 5 年多，它博学——拥有巨大的资料库，它聪敏——闪电般的搜索速度和预估答案的可信度。这套电脑系统在智力竞赛节目抢了人类的抢答器后，逐渐把它的触角伸进搜索、医疗、银行等领域。

沃森

对计算机的渐进式创新不再能够满足我们的需求，「我们已经达到了收益递减点，但是对计算技术的需求还是呈几何级数增长」，我们需要的是更彻底、更革命性的创新。在书中，作者把认知系统看作是一个五颜六色的俄罗斯套娃。

最外层是我们与计算机之间的互动，让计算机按照我们的意愿行事。这一层次的重大创新是「学习系统」，我们的目标是创造不需要依赖人类编程的机器；下一层会展示我们如何组织和阐释数据，未来的数据库不仅仅只是把信息以行和列的形式组织起来；再下一层是系统的架构和设计，也就是我们如何将元件组装成一台电脑，并且是以数据为中心的电脑；最内层的是纳米技术，这项技术将用于构建认知系统的核心组件。比如，可能会出现利用量子力学或「神经元突触」驱动芯片进行数据处理。

科学家们竭尽心力让传统计算机拥有类似人脑的认知能力，但「有如葡萄柚大小的人类大脑中，存在着仅仅消耗 20 瓦电能就可以高速运转的 220 亿个神经元。而让一台传统计算机也这样做，需消耗上亿瓦特的电量，以及一个足球场大小的处理器」。

而人们似乎也在对人机关系感到敏感。有意思的是，2015 年 10 月，鲍勃 · 迪伦给 IBM 做了个 30 秒广告，和人工智能「沃森」进行了一场对话。「沃森」花了几秒钟就看完了鲍勃 · 迪伦所有的歌词，并说：「根据我的分析，你的歌曲主题大多是关于时光流逝、爱情枯萎。」传奇歌手笑着说：「或许我们可以一起写歌」，并抱起吉他离去。那句邀请也许只是礼貌性的应答，也许是对这些科技造物的重新审视。

IBM 「沃森」对话鲍勃 · 迪伦

像开胃菜一般的科技基础知识丛书

当我们试图了解一样东西时，往往先从其概念入手，并且需要一个既「抽象」又「具体」的词汇。「抽象」在于这个词语很宏大，不预设任何立场和语境，而「具体」在于解释者在随后的阐释里，为这个词汇加了特定的定语，形成了相对狭窄、易讨论的语境。

如上面提到的《物联网》。「物联网」是一个大词，但作者在书中引入情景，细分领域，列举事例和分析甚至反思的时候，「物联网」就会变得容易理解了。

Essential Knowledge Series 部分书影

这本书也收录在 MIT 出版社的 Essential Knowledge Series。我们还可以在 MIT 的这个基础知识套系里看到很多既「抽象」又「具体」的词汇：技术奇点、机器人、深度学习、自我追踪、元数据、MOOCs、悖论等等。这些书籍普适性强，满足了难调众口。

对于新奇事物，我们需要打开味蕾，让舌头理解最基本的味道，为饱腹做前期准备。如觉清淡，食客大可继续探寻。

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