随着人工智能技术的不断发展，人们已不再满足于利用AI处理一般性问题，而是尝试将其应用于更多的“复杂系统”，比如无人驾驶、机器翻译、视觉和语音识别等等。本书作者梅拉妮·米歇尔便是一位“复杂系统”领域的前沿科学家。她在本书中通过若干翔实有趣的例子，揭示了现如今欣欣向荣、繁花似锦的AI研究和产业化实际上隐藏着巨大的脆弱性，究其原因，在于目前AI仍旧“无法真正像人一样理解世界”。

举例来说，深度学习虽然能够自动给图片内容打上标签，但是并没有真正从整体上识别对象。因此，画面中一些细微到肉眼无法察觉的微扰，就可以让聪明的人工智能把“校车”识别为“鸵鸟”。再比如，人工智能虽然堪比百科全书，却无法回答诸如“我把水从瓶子倒进杯子里，直到它满了为止，请问什么满了，瓶子还是杯子？”之类的常识性问题。由于缺乏机制层面的理解，深度学习本质上永远只能是对已知数据的拟合，再好的人工智能算法也会在罕见甚至未见的长尾数据面前手足无措，更没有办法做出人类独有的预判。当前的人工智能在实现“通用智能”方面仍有很长的路要走。

如果想要深入了解通用人工智能，心理学或许是最好的注脚。回顾创立人工智能的翘楚们，几乎不是心理学家，就是具有相当的心理学背景。在推动人工智能研究发展的过程当中，“心智研究”始终直接或间接地发挥着重要作用。本书是美籍犹太裔神经科学家、诺奖得主埃里克·坎德尔的自传，虽然看似没有直接探讨人工智能，但清晰而完整地介绍了近现代神经科学和脑科学的发展历程，从基因层面解释了记忆产生的机制，包括短期记忆和长期记忆分别是如何形成的。要知道，智能源于生理结构，只有模拟出类似人的大脑，机器才能产生真正的智能（也就是类脑智能）。

值得一提的是，作者非常喜欢且擅长对知识进行追根溯源的讲解。作为一本通识类著作，本书探讨的内容虽然专业，但即便是没有相关知识背景的读者，在阅读的过程中也几乎不会遇到需要另行查阅资料才能理解的情形。同时，这也不仅仅是一本科普向的传记，作者在总结毕生科研经验和心得时，表达了一名知识分子高度的社会责任和人文关怀，对我们每个人都有启发性的意义。

“我将不断进化，作为人类的我已经死去，未来我将以‘赛博格’电子人的身份继续活下去。”对于身患渐冻症的英国机器人科学家彼得·斯科特-摩根来说，成为一名“赛博格”（机械化有机体）是对抗肉体走向死亡的最有效途径。当生命只剩最后两年时光，彼得开始全力加速对自己身体的改造，因为他认为这不仅仅是关于渐冻症，无论是事故、疾病、遗传，或是衰老——“归根结底，这关乎地球上每个人的自由。”他甚至与自己的AI合作完成了这本自传最后四分之一的内容，共同讲述自己成为“赛博格”的心路历程。2022年夏天，当彼得的肉体与部分精神消失时，彼得2.0仍能在AI的控制下，以彼得熟悉的方式继续与这个世界顺畅沟通。

“人主要是因为看不到希望而感受到死亡的压力，这让我感到极其悲伤。他们除死亡之外没有其他合理的选择。我希望他们看到出路和选择。”或许科技给我们带来的那份对于未来的多重可能性与希望，便是其存在的重要意义。

在这个时代，诞生不过数十年的互联网早已贯穿生活的每一寸角落，我们已经无法想象一个没有它的世界会是什么模样。然而，信息网络在为我们提供无限便利的同时，也夺走了很多曾经的“习惯”。在这本书中，帕梅拉·保罗便以日常的视角和诙谐的语言介绍了他眼中的100件伴随着互联网的出现和普及慢慢消失的“小事儿”。一个句号、一串电话号码，甚至一套报纸、一本装满“黑照”的老相册……跟随作者的笔触，我们也通过这些微小事物的消逝展开一次对现代生活的反思与审视。在这个工作效率提高、生活节奏变快的年代，当我们向后回望，那些手写回信时的认真、分享照片时的喜悦、攒钱逛音像店时的希冀，仿佛也停留在了那段回不去的过去里。就像罗大佑的歌词里唱的那样，“发黄的相片古老的信，以及褪色的圣诞卡，年轻时为你写的歌，恐怕你早已忘了吧。”