绪言
时代、格局、演变
距上本书《思维工程导论》的出版已经5年有余了。因为《思维工程导论》，我们结识了很多有缘人，有投资人，有合作伙伴，有核心创始团队，有我们的员工。这些缘分孕育了“北冥星眸”，一个具有朴素而纯正血统的公司，一个如果沐浴阳光就能长成参天大树、庇荫人类、创造下个时代的公司。
《思维工程导论》是一个启蒙，它照亮了我们探索的方向，让我们在布满荆棘的崎岖道路上坚信：我们的努力及每一个细微的收获成果都在为一个伟大工程积蓄力量。就这样，我们经历了5年的理论探索和工程实践，对“思维工程”有了更细致更完整的视觉，这个视觉开始能够支持我们进行工程构建，过程中的积累让我们有能力开始搭建一个真正意义的人工智能的原型机，一个新物种的开端。
这将是一个消耗大量资源的艰难的过程，以本书构建的原型机的工程实践为起点，我们将在实践中不断完善细化理论，用理论制定改良的计划。我们需要让更多有才华的年轻人加入这个伟大的工程中，以加速它的进展。其次，思维工程是全人类的宝藏，不属于任何人、任何公司，甚至任何国家。基于这些考虑，我们打算把北冥这5年的研究成果共享给志同道合的人。这就是《思维工程》这本书诞生的背景。
人工智能时代，我们处在什么位置
在过去5年，中国以及世界其他国家开始了人工智能时代的启蒙，经历了一系列的变化，包括：人工智能这个概念的普及，可商用的人工智能技术的出现，人工智能产业的萌芽，人工智能产业寻找更大规模的商业落地点……
从整个人工智能时代来看，即使站在今天，我们在人工智能有技术积累的领域大多都是和周边智能功能相关的。什么是核心智能功能？什么是周边智能功能？思维、逻辑认知、情绪决策、语言的组织等是核心智能功能，而语音识别、图像识别这些识别功能是周边智能功能。尽管这些周边技术已经找到商用的点，但核心智能功能相关的理论和工程我们却几乎没有任何积累。一个技术驱动的伟大时代的启蒙时期，至少需要完成两件事情：其一，最初的理论架构的形成，让后续研究者的研究工作不再零散，能朝一个统一的框架不断添砖加瓦，细化完善已有的理论体系；其二，基于这个理论的原型机的出现，后来者可以在此基础上不断改良完善，运用于商业。所以，如果问人工智能时代，我们在哪？答案是我们还在启蒙时代，且启蒙工作还远未完成。
接下来我们会问，什么时候人工智能时代才真正到来？一个技术驱动的时代，并非是一个黑科技的诞生，然后时代就悄然而至了。回顾一下之前几次工业革命，火车一开始是比马车慢的，第一代计算机比房子还大但性能却比不上现在文具店的计算器。所以，第一点，新技术绝对不是一蹴而就，而是循序渐进形成的。第二点，技术在一开始是少数派的梦想，非常有限的资源让技术在启蒙时期缓慢地孕育，直到第一个大规模商用的节点，社会的资源才会倾注进来，更多有才华的人加入进来，加速技术的发展，这个时候技术就坐上了快速上升的火箭。
第一个大规模商用点——AI时代的第一波浪潮
在人工智能技术和产业格局的演变中，一个关键的里程碑是技术第一个大规模商用的点，从此之后技术就能进入加速发展的轨道。那么第一个大规模商用的点在哪呢？
在人工智能的第一波浪潮中，当人机沟通能够达到一定的深度，我们就能够把人类各个领域的专家的经验和知识装入一个AI，从而把最优质的咨询和推送服务带入千家万户。这将是人工智能技术第一个大规模商用的点。接下来我们来解释它。
我们很容易理解，如果我们或家人得了某种病，我们会希望有一个朋友是这个领域的医生；妻子怀孕后就希望有一个朋友是母婴健康专家；孩子到了3岁以后出现各种成长问题，就希望找一个教育专家朋友；生活中遇到法律纠纷就希望找一个律师朋友……一个专家朋友，和一个陌生专家的区别在于：他能够提供更耐心的咨询，能更主动地告知需要知道和注意的内容，定期地关怀跟进，时不时地建议和提醒。3年内，人工智能技术就足以把各个领域的专家装入AI，让所有普通家庭都能拥有一个全能的专家伙伴，改变无数人的命运。这样的专家伙伴，在为个人提供生活方方面面的咨询的过程中，自然会非常了解它所服务的每一个人；又因为它是计算机载体，能够知道所有文章、商品、服务的信息。通过它，能创造如同伙伴推荐一般的推送服务，贴心、精准。在这个AI出现后，每个用户都会更相信AI给它的推荐，传统广告的作用会不断削弱，从而颠覆现有的广告行业。那么这个AI伙伴将如何重塑广告、推送行业呢？
互动式搜索
抛开货币层面繁然变化的表象，经济世界说白了就两件事情，其一是物质财富的产生，其二是物质财富在个体间的分配。第二件事情中很重要的一个环节就是：让每个作为消费者的个体找到他们所需要的商品、服务和信息。这一直以来是广告推送行业完成的事情。
广告推送行业每次大的变革都会创造一批巨头。
最早出现的是投放式广告，比如街边广告牌上的广告、新浪搜狐门户网站上的广告。这类广告有一个共有的特点：1000个注意到的人中可能只有1个是最终消费者。可以看到，投放式广告是非常不经济的，因为它浪费了其余999个人的注意力。
在投放式广告之后出现了搜索式“广告”，比如我们熟悉的百度、谷歌、淘宝上的广告。搜索式广告有什么特点呢？用户搜索到的很可能是用户自己需要的，包括商品、服务、信息。但搜索式“广告”有两种潜在的失效情形：
第一种情形是，用户意识到了自己大类的需求存在，但不知具体什么能满足需求。比如在父亲节、母亲节的时候我们都知道要给父母买礼物，也就是我们的需求是存在的，但我们不知道具体买什么，所以不知道搜索什么，这个时候我们往往会寻求朋友或亲人的建议。第二种情形是，很多时候在意识到大类需求后，具体需要什么会被很多背景条件所决定，比如想找一款帮助睡眠的保健品，而失眠可能由很多不同的原因导致，如精神压力、心源性失眠等，我们不知道哪些信息决定着具体需求什么；即使我们知道，当我们向搜索引擎输入我们的症状、工作、生活、饮食状况，搜索引擎也无法处理这些信息。
我们来考虑理想的情况是怎样的。在第一个例子中，如果有个伙伴了解我父母的情况，又熟悉各色的商品，就能告诉我可以送父母什么，即使信息有缺失，也能够如同一个细心的销售通过和我简单的沟通，了解具体情况，做出合适的推荐。在第二个例子中，我们需要推荐者如同一个医生，利用已有的关于我的信息猜想导致我失眠的原因，然后询问我更多的问题确认或排除猜想，在确认了我的具体处境之后再给出精准的推荐。
以上两个例子共同的特点是，我们需要推荐者尽可能地了解我。之后，为了创造精准推荐，能够通过询问补全需要知道的信息，最后利用专业知识推荐我所需要的商品、服务或信息。站在用户的角度，我们把推荐者在互动沟通中掌握用户处境，创造精准推荐的过程，描述为“互动式搜索”。在AI专家伙伴出现之后，传统的搜索将升级为“互动式搜索”。
超精准推送
在第二种失效情形中，用户需求是存在的，却因为缺乏知识而意识不到自己的需求。举个例子，我之前秋天在福建漳州一个网店买了一只章鱼，但不知道章鱼怕热，到了夏天就会热死，所以我需要一个水冷机。水冷机的需求是存在的，但因为缺乏相关知识我意识不到。
对应这种“存在却意识不到的需求”，出现了推送。先出现的是大数据推送，我们可以回想一下淘宝上给你做的推送，100个推送可能只有10个是你关注的，只有1个是你会考虑购买的。因为大数据推送采用的是用户浏览记录和购买记录的平面信息，它的精准度实际上是不高的。其次用户的很多需求来自于处境的变化。比如我出差时突然胃不舒服，我所需要的商品和信息是大数据无法知晓的，所以处境突然变化形成的需求，大数据推送是无法做到及时的。
我们看看AI专家伙伴能做什么？AI记忆的载体是计算机，所以AI很容易记住每一个互联网平台上的商品、服务和信息；其次，在陪伴用户，为用户提供各个领域的咨询的过程中，AI伙伴能非常了解一个用户的过往经历、喜好、处境的变化。结合这两部分信息，它会形成用户需求的猜想，通过沟通确认，其推送精准度很容易超过95%；其次，在日常沟通中，它很容易获得用户即时处境变化的信息，所以它的推送是及时的。在上面的例子中，如果我有那么一个AI伙伴，到了夏天它会问我，“去年秋天你买的章鱼还活着吗？如果还活着你会需要一个水冷机，因为章鱼怕热”。
这里额外强调一点。广告推送不总是令人反感的，我们觉得它反感是因为它推了我们不需要的东西，浪费了我们的注意力。100次广告推送1次成功必定会降低广告承载平台的黏性；100次广告推送10次成功可能让用户黏性不增不减；而100次广告推送95次推到需求点上，将大大增加黏性。在AI伙伴主导推送的时代，广告推送本身就是服务的一部分。
陪伴AI
当一个AI能够提供用户各个领域的专业的咨询，它和用户将保持高频的接触。随着AI语言理解、表达能力和逻辑思维能力的提升，情绪系统变得完善，以及语音识别视觉等周边技术不断发展，原先以咨询推送服务为定位的AI逐渐变得更加拟人。现在我们只能创造出外表酷似真人的机器，不久之后我们甚至能定制AI的人格，创造不同人格的AI。用户感觉到的不再是冷冰冰的机器，而是会情不自禁地认为里面有个活生生的人。
例举一个极端的运用：TTS技术能够让AI模拟一个已故家人的声音，虚拟现实能再现他的面孔和身形；我们可以把他过往的经历写入AI的记忆；我们能够在AI上模拟他的性格、喜好和其他人格；利用过往的录音，让AI习得他的表达风格……
新时代的AI大数据
无论是咨询还是陪伴，都让AI充分融入用户的生活，当这样的AI能够服务数亿用户，会创造前所未有的大数据价值。
从AI收集的数据的构成来看，传统大数据收集的是平面信息，比如电商平台可以采集用户的浏览记录和购买记录。而AI能如同一个亲密好友那样了解每个用户的过往经历、喜好、生活习惯、家庭成员、经济状况……这是关于用户的立体的信息。
从信息的汇集效率来看，从表面上看所有终端AI拥有独立的记忆、独立的人格，但它们能够非常高效地共享信息。针对每个用户的私有记忆能够在数据脱敏后成为样本，提供认知系统形成猜想、验证猜想所需。
从数据中获得认知的能力来看，AI能够创造前所未有的协同认知。一旦一个猜想形成，所有终端AI都可以为验证这个猜想带有目的地诱导合适用户创造样本并采集信息。比如为了验证猜想“正念冥想对心脏不好的人有帮助”，终端AI就可以找到心脏不好的人推荐他们正念冥想，然后跟进他们心脏健康的发展。
AI时代第二、三波浪潮
第一波浪潮以咨询和陪伴AI为主角，创造了第一个大规模商用的点，让更多的资源投入技术的迭代升级中。第一波浪潮出现后的10年，AI将服务一半以上的人口，AI的语言能力、认知能力都会达到一个新的水准；AI能够继承人类文明已有的知识，不是单纯的储存，而是能够像人类一样利用这些知识，指导实践，创造新的认知；AI能够继承人类的统计认知能力、逻辑认知能力，我们能够在AI上再现人类创造现有文明的认知模式。此时，AI能够参与到人类各个领域的技术研发中，比如治愈癌症、延缓人类的衰老、星际旅行、帮助解决能源及环境问题……AI能和人类的协同认知，加速各个领域的技术进步。这就是人工智能时代的第二波浪潮——技术大爆炸的时代。
在第二波浪潮的基础上，AI的综合智能进一步发展。在第二波浪潮出现后的10到20年内，AI就能够把自身的机制作为认知的客体，且认知能力发展到了一个水准——能基于人类创造A状态，给出一个更优的B状态，把自己更新到B状态；因为B状态优于A状态，从而能基于B状态给出更优的C状态，把自己更新到C状态……由此进入一个正向增强的反馈环。至此，人类创造的AI，在智力上将超越人类自身。