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1. 社会X.0
1.1. 社会1.0是狩猎社会
1.2. 社会2.0是农耕社会
1.3. 社会3.0是工业社会
1.4. 社会4.0是信息社会
1.5. 社会5.0是超智能社会
1.5.1. 旨在通过让虚拟空间和现实空间高度融合，实现以人为中心的社会，同时解决经济发展问题和社会问题
1.5.2. 2016年1月22日，日本内阁会议通过的《第五期科学技术基本计划（2016—2020）》中首次提出这一概念
2. 人工智能图像识别
2.1. 已成为全球电子商务相关企业的
2.2. 中国的初创公司码隆科技已经将这种技术用于供应链，可以追踪检查货物的发货情况
2.2.1. 当顾客推着一车商品走出商店时，系统会在顾客出门时自动识别所有商品，并完成结账
3. 心理现实的虚拟助手
3.1. 通过模拟情绪和对刺激的情绪化反应，你就能利用这个‘心理现实的虚拟助手’，像心理学家一样向它提问，它也会像人类一样表现出一些特征
3.2. “驱动器”会把病人的信息从对人格特征和行为的调查中提取出来，然后将其编码，在某种虚拟的大脑中模拟他的心理表现
3.3. 希望往往出现在意料之外的地方
3.4. 未来已来，只是分布不均
3.4.1. 著名作家威廉·吉布森（William Gibson）
4. 即兴表演艺术家
4.1. 正在开发新兴的人工智能技术，或者更多是利用模型来解决发展中国家长期存在的健康、基础设施等常见问题
4.2. 比如印度尼西亚、尼日利亚、巴巴多斯等国家，尤其是印度
5. 印度尼西亚
5.1. CekMata
5.1.1. 系统可以识别疑似白内障患者，然后向他们推荐可以为他们诊断并开出治疗方案的医生
5.1.2. 目标群体就是印度尼西亚的年青一代，他们中的许多人拥有智能手机，CekMata希望他们给父母和祖父母拍照，通过应用程序或网站上传
5.1.3. CekMata将能够运用追踪模式，发现有更高发病率的问题区域，并向卫生部门提供预警
6. 尼日利亚
6.1. 尼日利亚的加布里埃尔·埃泽（Gabriel Eze）希望做一款使用机器学习技术的应用，帮助那些不能读写英语或者完全不识字的当地人上网
6.2. Touchabl如果还没有标记它，就会在网上搜索一个相似的图像，这显然已经超越了随机搜索
7. 印度
7.1. 世界上大多数高科技巨头都已在印度开展了大量业务，并将其视为一个巨大的数字机遇
7.2. 尽管印度仍然明显落后于中国和美国，但人工智能模型和计算机技术的广泛性和开放可用性使得这一生机勃勃的行业成为人才和数据竞争的高地
7.3. 医疗成像初创公司Qure.ai
7.3.1. Qure.ai可以将整个诊断过程压缩到一天之内
7.3.2. 平台可以扫描X光片是否有异常，并在几秒钟内返回结果
7.3.3. 专注于解读胸部X光片和头部CT（电子计算机断层扫描），通过自动化图像分析识别异常病理，然后将重要病例优先推给放射科医生进行快速检查
7.3.4. 在模型架构方面做了很多前沿研究，因为我们的问题具有特殊性
7.3.4.1. 解读放射影像比解读猫或狗的图像更具挑战性
7.3.4.2. 目前几乎所有的人工智能主要研究的图片大小都不到胸部X光片的1/100
7.4. 印度医疗科技公司SigTuple
7.4.1. 用人工智能解决农村医疗保健中因距离、时间而错过最佳治疗期的病人的问题
7.4.2. Manthana人工智能引擎可以对病理测试进行数字化处理及分析，并在几分钟内返回报告，将其传给病理专家审阅，然后传给医生，供其做出治疗决定，整个过程耗时要短得多
7.4.3. 快捷性会对农村地区的急性登革热或其他疾病的治疗产生深远的影响
7.5. 印度国家数字身份识别系统Aadhaar为各种数据驱动的金融、医疗保健服务提供了新的机会，这些服务都需要对个人进行在线身份验证
7.6. “金字塔的底层”
7.6.1. 在印度的人口中，仍然有约3亿人生活在贫困之中
7.6.2. 配备了智能手机传感器的人工智能诊断技术能让农村贫困人口享受负担得起的高质量医疗保健服务，这将为印度的医疗保健事业带来革命性变化
7.6.3. 贫穷地区不太可能是主流市场
7.6.3.1. 问题并不在于印度的农民或穷人是否会接受人工智能
7.6.4. 只要能解决问题，人们都会喜欢
7.6.4.1. 纳德哈姆尼
8. 对技术的担忧
8.1. 对任何技术的担忧都在于，技术在解决问题的同时，又会不断产生新的问题
8.2. 人工智能的新技术可以使资源平民化，让不同阶层和不同收入的群体发出声音，但它的好处并不会公平地惠及每一个
8.3. 数字知识的创造者和销售者积累了过多的权力，而这种积累只会随着这些产品和平台的增长而加速
8.4. 随着企业可以对全球气候模式、农业生产、市场价格和基础设施状况进行数据分析，它们能够迅速将全球资源从一个市场转移至另一个市场
8.5. 没有多少机会来充分发挥自己的权力，也没有多少机会来表达对食品公正或全球收入分配的伦理担忧
9. 社会契约
9.1. 社会契约中隐含的规范在各国有所不同
9.2. 加拿大的人工智能展望了一个更加包容的未来
9.3. 日本则致力于实现更高程度的自动化
9.4. 以色列军方帮助人工智能推动创新
9.5. 俄罗斯则继续发展其科学传统而非企业家精神
9.6. 中国和美国将强大的学术机构与更为强大的商业机构联系在一起
9.7. 国与国之间的边界使它们无法容纳所有不同的观点，它们所能容纳的只是世界范围内的海量数据
10. 日本
10.1. 《铁臂阿童木》的漫画首次亮相是在1952年
10.1.1. 日本人与机器人互动的共生心态提供了最早的流行文化参考资料之一
10.1.2. 许多西方人不能容忍一个与人类平等的独立存在
10.2. 问题的紧迫性主要源于日本所面临的人口断崖式萎缩
10.2.1. 低生育率和对移民的厌恶使日本的年龄金字塔发生了倒置，企业争相替换年迈的工人
10.2.2. 机器人主要是为了代替日本日益萎缩的劳动力资源
10.3. 任何一种节省劳动力的技术都是至关重要的，这就是人工智能和机器人技术能够真正发挥作用的地方
10.4. 开发人员在机器人感知和抓取这两项任务上已经取得了显著进步，这在很大程度上要归功于机器学习的新应用
10.4.1. 解决抓握问题将使我们离创造类人机器人更近一步，但如果机器人对它所处的环境没有一些基本的时间和因果概念，那么无论是抓取还是感知都不会对日常生活有太大的帮助
10.5. 日本在如何提高机器的环境意识方面进行了大量的研究，但尚未产生突破性的发现，这一短板并未阻止日本全国上下广泛采用自动化技术
10.5.1. 招不到足够的工人，一些原本24小时营业的商店已经限制了营业时间
10.5.2. 许多餐馆用机器代替了收银员，帮助顾客下单和付款
10.5.3. 许多工厂和手工艺坊都在寻找方法将老一辈大师的手艺和知识固化下来，并植入人工智能系统，最终传递给新一代工人
10.6. 日本的文化更容易接受人工智能，所以该研究所主要关注开发那些能够直接整合到现实世界的人工智能系统，特别是在制造业、医疗保健和老年人护理领域
10.7. 日本大众对先进技术的广泛接受，有着比人口统计学或流行文化更深层次的原因
10.7.1. 源自一种关键的哲学信仰，这种信仰在东方传统中相当普遍
10.7.2. 即人类并不像西方思想中所认为的那样特殊，而是天人合一、万物共生，机器人和人工智能都是世界的另一种存在方式
10.7.3. 任何事物都不需要是完美无缺的
11. 加拿大
11.1. 加拿大在人工智能发展方面比大多数国家都更加乐于合作、更加谦逊
11.2. 加拿大的人工智能生态系统已经成为人工智能界的CERN（欧洲核子研究中心）
11.3. 蒙特利尔的一群有影响力的开发者和投资者已经开始着手创建一个数据生成器的国际网络
11.4. 像杨立昆（Yann LeCun）、杰弗里·辛顿和约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）这样的杰出人物对加拿大的人工智能领域产生了重大影响
11.5. 本吉奥创立了Element人工智能公司，这或许是加拿大最著名的人工智能创业公司，它在很大程度上反映了该国当前的思维模式
11.5.1. 公司旨在提供有别于大公司囤积大量数据和人才的另一种“替代模式”
11.5.2. 我们的想法是，我们来建立一家人工智能公司，一个人工智能平台，将它作为一种服务，提供给所有需要的相关企业
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