写在前面的话之二：为什么要选择创作本书(1/2)

本文是一些关于本书创作动机的胡言乱语而已，所以想到哪里写到哪里。

下面是正题。

随便翻开一本2000年前后出版的、讲述计算机发展历史的教科书，阿兰图灵的名字都如同一座丰碑，似乎他定义的那个超级终端，就是人类应该为之奋斗的人工智能最终形态。

图灵奖，各种其他以他名字命名的纪念，已经把图灵与他的理论推上神坛。

他的设想不能说错，毕竟“如今还做不到的东西，并不代表将来也做不到”。但是，随着历史迈入2010年代，互联网业界的技术前沿大咖们，至少已经达成了一点共识：或许阿兰图灵的超级终端构想没有错，但它至少不是人类最初、最容易实现的一种人工智能。

因为，在2006年，加拿大多伦多大学的杰夫辛顿教授，发现与总结了“深度学习算法”。从那一刻之后，人类对人工智能的追求，从一台超级终端，转向了一个超级网络。

什么？只是一种算法？你特么在逗我么？那关我们普通人鸟事？

无数门外的读者，肯定会这般想，并且觉得转述前面这段话的作者实在是太不亲民，太喜欢端着逼格说话了。

所以，咱用人话翻译一下。

深度学习算法出现之后。

从近了说，谷歌弄出了图片搜索引擎，facebook弄出了人像识别技术，搜狗弄出了可以自我学习的输入法。

往远了说，在06年深度学习算法这个分水岭出现之前，谷歌的工业机器人还停留在“人类程序员帮助机器感知与归纳，而计算机只负责演绎人类定义好的程序算法，并自动执行”的层面。而这个算法出现之后，机器的自我学习，主动“感知外部世界、根据人类的反馈自我修正算法的归纳原则”变成了可能。

于是，进入2010年代，我们看到的工业机器人，从需要程序员如同操控数控机床那样，给他按照工艺流程编程，然后才能开工的低效状态。进化到了机器人机械臂上装着无数传感器、调整工艺流程的时候可以通过普通工人“手把手”用力回馈方式修正机械臂动作，然后让计算机“自己养成正确的操作行程习惯”。

时至今日，亚马逊旗下的“天猫”（指亚马逊旗下类似于淘宝天猫的官方直营店）储运发货端，已经消灭了人类储运工人的岗位，实现了全自动发货。

硅谷和洛杉矶市内的医院，已经实现了药房内机器人按处方抓药、彻底淘汰药剂师岗位。

谷歌的无人驾驶汽车，也从“只能无人车和无人车在一起开车”的低级形态，进化到了“无人车可以和随时可能出现异常情况的有人车一起上路”的深度压力测试阶段。

进入了千家万户的扫地机器人，也已经开始拥有根据用户户型布局自行学习修正地图路线的能力，远比数年前的早期款少许多磕磕绊绊。

……

或许，如果我们活到2050年，当人类真正从超级网络上实现了高度的人工智能之后，我们会看到，在那时候的历史书上，杰夫辛顿会被写成和阿兰图灵一样的伟人。

因为从他开始，计算已然成云，媒体已然成流，大数据，不过是流媒体整合后的产物。

我们可以设想一下，如果在一个全体社会精英都能够调用大数据的年代，真的有一个重生者，带着几十年固态化的“先知先觉”回到了2020年。然后，他试图用他对“**”“股市”“媒体产物流行信息”的先知来牟利，他还能成功么？

或许，可以有短暂微末的成功，但是绝对不会有重生回八九十年代时那么成功，绝对不会有那些穿越到信息还没有爆炸成云的时代那么成功。

当你买下一个被“历史”证明第二天会暴涨的股票后，也许你可以收获最初几个百分点的利益，可惜随着你这个蝴蝶效应的变量在一瞬间被大数据与云计算捕获之后，全世界剩下的投资精英都瞬间考虑进了这个变量，然后，历史瞬间就被改变了。重生者囤积了几十年的股市走向先知先觉能力，顿时化为乌有。

当你抄袭剽窃了一首未来会红的红歌，或者大神网文，结果因为大数据瞬间捕捉到了你有红的趋势，然后在你还没有来得及推广之前，那些比你名气大得多的大神们就开始仿写，分化你的读者群。除非你的作品是有很深的功底要求，模仿难度大，否则，这样的先知抄袭者绝对无法和前互联网时代那么成功。

任何试图在流数据的时代，用囤积的固态数据牟利的人，就如同两伊战争中拿着八十年代的武器，却打着六十年代的战争形态的两伊指挥官一样愚蠢。就算他们有f14战斗机，他们的心依然只知道让人肉潮水趟地雷阵。

本书，会告诉无数幻想着“先知取胜”的人，先知取胜的时代已经过去了。

如果你非要重生，非要靠先知先觉，那么请你穿越的时候挑个好时机，最好继续穿越到80年代，90年代，至少在互联网+来临之前，就赚够足够的金钱和女人。

2010年的重生文写手，写了无数重生回八九十年代的。2020年的重生文，如果那时候还有重生文的话，依然会重生回八九十年代。哪怕到了2050年，前互联网时代的末端，似乎就是重生的分水岭。

因为杰夫辛顿的算法，让重生失去了意义。

所以，就让本书主角，来做地球上最后一个重生者吧，一个终结一切重生者重生价值的重生者，一个终结一切囤积