爱华网长文预警！多图杀流量！
在此声明：本文的看法全部为个人思考所得，我根本不代表任何团体，与目前媒体所鼓吹的内容有本质的不同，如有时间，请耐心观看，谢谢！
我写这篇文章不是为了向大家传达恐慌，因为生产力并未提高到如此程度，只是想向大家提个醒，一直尽己所能跟上时代的脚步在任何时代都是真理。
本篇文章不是我自己直接下一个定论，而是通过不断与知友们讨论，各路想法相互碰撞的开放性文章。并且希望与大家一道关注未来动向，推送了大量的新闻和旧闻。
鸣谢：所有阅读、点赞的知友们。
特别鸣谢：所有参与讨论的知友对我的启发，和我的初高中语文老师教给我的提取信息、分析问题能力。
主要原因
1.二十一世纪以来，以人工智能为首的科技正在以一种全新的方式以前所未有近乎疯狂的速度提高着生产力。
当生产力提高到维持整个社会正常运行的人（即工作的人）远少于整个社会总人口会出现什么情况？我们现在正处于整个人类文明史平衡点的门口，就差临门一脚迎来疯狂失业潮了。
当大部分底层和中产都失业，或者说没有工作的必要，甚至是没有活着的意义时，整个世界又将会发生什么变化呢？
世界秩序走向何方？
会诞生几种全新的主流意识形态？
每个国家的执政党会有什么变化？
以上历程都是我们此生可见的。
次要及连带原因
2.以中国为首的一批发展中国家，国力飞速提升，逐渐改变二战后形成稳定的世界秩序。
3.经济基础决定上层建筑。随着生产力的提高，世界的意识形态发生了变化。
···
回答评论问题目录：
一、人工智能
二、教育与就业
三、人工智能对社会的影响
四、除人工智能外可引发革命的科技
五、未来可能的社会形态
六、网络与90后与科研
七、人类未来可能的需求
重点说主要原因
1.二十一世纪以来，以人工智能为首的科技正在以一种全新的方式以前所未有近乎疯狂的速度提高着生产力。人工智能，大数据，物联网等近几年快速发展的新兴技术正在带动整个世界以一种世界史上从未有过的速度提高生产力。自从二十一世纪以来，凡是体力的，重复性的，程序化的，弱智能的，甚至连知识密集的工作都在逐渐被机器取代。
这个趋势的现象在21世纪前10年并不是特别明显，但是我相信处于某些行业底端或顶端比较敏感的人已经发现了些许端倪。
机器取代人力大家都不陌生，虽然我们没有生活在第一次工业革命，如今的变革看似没有那个时代那么轰轰烈烈，但是我们一直都在以远超那个时代的速度变革着。
机器在第一次工业革命所扮演的角色现在看来是绝对的主角，然而那个时代的人们就同今天的人们一样，都不认为机器会取代自己的工作。因为机器生产率提高是需要时间的，而
前三次工业革命生产力每次迭代时间尺度相对于人的一生都比较长，出生于三次工业革命之间的人们对人类被机器替代并不会有强烈的感觉（和平均寿命和工作时间有关）。
美国总人口中农业人口百分比（感谢 的勘误）
农业看起来还挺慢的(其实很恐怖，以当今70亿人来算，全球采用目前最低效和最高效的农业技术，农业人口相差60亿人以上)。
那再看看整体层面：
每次工业革命生产力的增速越来越快。然而，现在第三次工业革命的浪潮还没退去，我们已经迎来了第四次工业革命的开端。
2013年4月，德国政府正式推出“工业4.0”战略，而中国于去年3月提出了“中国制造2025”战略。
······
2013年德国在新一轮工业革命中占领先机，推出了“工业4.0”战略。“工业4.0”也被人们称为以智能制造为主导的“第四次工业革命”，在生产系统及过程中形成“智能工厂”，在生产物流管理上实现“智能生产”，整合物流资源上实现“智能物流”。
去年，中国也提出了“中国制造2025”，主要由于中国人口红利的流失，随着劳动力价格要素的上升，人口结构的变化，低质、低价的“中国制造”形态需要向中高端转型。
来，现在让我们快速复习一下历史书上的第一次工业革命在纺织业的进程：
新发明中，约翰·凯的能提高纺织速度的“飞梭”（1733年）、理查德·安科莱特的水力纺纱机（1769年）、詹姆斯·哈格里夫斯的珍妮纺纱机（1770年）和缪赛尔·克朗普顿的走锭纺纱机（1779年）也是十分出色的。水力纺纱机能在皮辊之间纺出又细又结实的线；用珍妮纺纱机，一个人能通时纺8根纱线，后来是16根纱线，最后为100多根纱线；走锭纺纱机也被称为缪尔（骡子）纺纱机，因为他综合了水力纺纱机和珍妮纺纱机的优点。所有这些新纺纱机很快就能生产出比比织布工多的多的纱线。有位名叫艾德蒙·卡特来特的牧师试图矫正这种不平衡的状态，他在1758年取得了一种最初由马驱动、1979年以后由蒸汽驱动的动力织机的专利权。这种新发明物制作简陋，在商业上无利可图。但是，经过20年的改进后，其最严重的缺点得到了纠正。到19世纪20年代，这种动力织机在棉纺织工业中基本上已取代了手织织布工。
全球通史第26章第五节492页（纯手打）提取信息：从1733年到1820s在棉纺织业实现了机器基本取代人工。
这可以算是第一个人工被机器取代的行业，在欧洲用了将近100年。
如果哪位知友能找得到历史上已经被取代的职业和被取代时长，不胜感激。
随着各个学科理论的不断进展，受过高等教育人口越来越多，整个世界的研究能力一直在稳步提升，科技的进步速度越来越快，最低知识门槛的行业门槛一直在提高且被取代的人数越来越多。
现在各种职业正在以肉眼可见的速度被取代着。
中国普通高校数
牛津大学曾有一个研究，对未来20年内702类职业被机器取代的概率进行评估。（评论里对我引用的这篇论文反应有点大，这篇论文不能代表我对未来的估计，只不过用此来说明一个大趋势）
THE FUTURE OF EMPLOYMENT: HOW SUSCEPTIBLE ARE JOBS TO COMPUTERISATION
Abstract
We examine how susceptible jobs are to computerisation. To assessthis, we begin by implementing a novel methodology to estimatethe probability of computerisation for 702 detailed occupations, using aGaussian process classifier. Based on these estimates, we examine expectedimpacts of future computerisation on US labour market outcomes,with the primary objective of analysing the number of jobs at risk andthe relationship between an occupation’s probability of computerisation,wages and educational attainment. According to our estimates, about 47percent of total US employment is at risk.We further provide evidencethat wages and educational attainment exhibit a strong negative relationshipwith an occupation’s probability of computerisation.
论文原文
提取信息：未来20年内美国47%的职业都有被取代的可能。
我将其中提供的数据做成表格，横轴被取代概率，纵轴为职业数量。
（图比较简陋，见谅）（图比较简陋，见谅）
可以看到两头高，且被取代可能性高的那边职业更多。
其中90%以上的就占了全部职业的24%，70%以上46%，10%以下24%。
可被人工智能取代的职业具有体力的，重复性的，程序化的，弱智能的特点。
我翻译了超高危职业（概率98%及以上）的名称（可能翻译不是很准）：
检查员、 测试员、 分拣员、 抽检员，称重员，簿记员，会计，审计文员，法律秘书，无线电报务员，司机，推销员，理赔理算人，审查人，调查人，部分销售人员，信用分析师，铣刨机安装员，操作员，看管员，装货员，接收员，交通员，采购员，包装、灌装机械操作员，看管员，刻蚀师，雕刻师，计票员，仲裁员，裁判员，其他体育官员，保险损失评价人，汽车损坏评估员，信贷员，点菜员，经纪人，保险理赔员，保险单处理员，定时设备装配工，维修工，数据录入员，图书管理员，开户职员，胶片洗片工人，税务代理人，货运代理，制表师，钟表技师，钟表修理师，保险承保人，公式化数学计算分析员，裁缝，房产售买考核官，电话推销员
插播一个最新新闻
为在2021年之前实现高度或完全自动驾驶，中国发布了无人驾驶技术路线图。
看来司机在中国被彻底取代都用不了20年。
难以被替代的职业具有需要真人与人互动接触的，个性化的，创造性的特点。
极低风险职业（1%以下）
娱乐治疗师，一线主管（First-Line Supervisors）的机械师、 安装及维修工，应急管理董事，心理健康和药物滥用社会工作者，听力学家，职业治疗师，义肢矫形师和修复学家，社会医务工作者，口腔颌面外科，一线消防员，营养学家，住宿管理人员，舞蹈编导，销售工程师，内科医生和外科医生，教学协调员，心理学家，一线警察和侦探，牙医，小学教师，医学科学家（除流行病学家），小学和中学教育管理，足病医生，临床、 咨询、和学校心理学家，心理健康辅导员，面料和服装花样图案设计者，集和展览设计师，人力资源部经理，康乐工人，培训和发展经理，语音语言病理学家，计算机系统分析师，社会和社区服务经理，策展人，体育教员，医疗和健康服务经理，幼儿教师，农场和家庭管理顾问，人类学家和考古学家，中学特殊教育教师，中学教师，神职人员，林务员，教育、 指导、 学校和高职院校辅导员，中学职业/技术教育教师，注册护士，康复辅导员，教师和辅导员，法医科学技术人员
可以发现，心理学、医学、教育业、艺术家、护理人员、科学家在这里面反复出现，只不过工作地方不同。
此外还包括（5%以下）以演员、明星，高级工程师，企业高管，文学作家，律师为代表的职业。
这仅仅是未来美国20年的状况，在美国可以实现就说明至少在技术上是不难解决的。
在【】这个问题下的回答甚至还涉及了律师、医生、程序猿、银行职员、金融数据分析师、新闻编辑、明星（初音未来、洛天依）、画家、音乐家······
（补充论据，可跳过）意外的是，这个问题下被提到最多的竟然是excel。我用VBA开发自动下载对账单和自动核对的程序。
压缩到一个人10分钟可以完成所有人的工作量。
并且可以完成做账。
效率提升大概最少有400多倍的样子
当时这边的会计面对300多人手工在excel上一个一个试验最低税负的组合，要花至少3天时间，我来了之后在vba上写了个代码，编了个自定义函数，从此纳税筹划就变成了下拉公式的活，一秒搞定而且还比手算准确
这才仅仅是个小小的excel，轻敲键盘，在会计行业就能引发成百上千倍的效率提升。
然而在人工智能，大数据，物联网浪潮的背后还潜藏着若干洪荒巨兽：航天轨道革命，量子计算······
用这非常有哲理的一段话，我人生格言的第116号结束这一段的分析：
There are known unknowns. that's to say ,we know there are some things we do not know.
But there are also unknown unknows,the ones we don't know we don't know.
——Donald Rumsfeld
相关问题：
至于各位所看到的欧美政治动荡从而引发的全球政治动荡则是在主要原因1和其导致的次要原因2，3这三个原因共同作用而成的。
2.以中国为首的一批发展中国家，国力飞速提升，逐渐改变二战后形成稳定的世界秩序。
假设你是个美国人，你会在21世纪初到现在看到底层阶级和中产阶级的日子越来越不好过了。
当人类整体的生产力大幅提高，又遇到了一批以中国为首的发展中国家快速崛起，使得欧美不仅失去了一大块中低端工业制品倾销市场，还被迫与其竞争高端产业。欧美现今所面临的状况在前三次工业革命中是前所未有的，所以自从我们建国以来中国威胁论此起彼伏，从未断绝。
贸易可以使每个人的状况都变得更好。
两国之间的贸易可以使两个国家的状况都变得更好。
——曼昆十大经济学原理之5
在理想条件下成立，但是对于一直处于工业化上层的欧美来说，这个原理就不是那么适用了。
在这个原理的理想条件下，每个人（国家）都只做自己最擅长的生产效率最高的工作。
然而，欧美在前两次工业革命几乎垄断了全世界所有的工业门类，从低端到高端几乎到处都是欧美的技术垄断和量产导致的价格优势。再凭借着其他国家廉价的劳动力赚取了大部分的利润，过上了超过其生产力应有的生活（与全世界只有发达国家相比）。
时至今日，发达国家总人口才10亿，只不过逐渐的又有超过10亿的发展中国家工业化人口分走了一大块发达国家的中低端工业制品的蛋糕。
虽然生产力一直在提高，但还没达到足以以少数人养活多数人的情况前，欧美恰巧碰上了另一批比他们人数还多，正在以欧美的生活质量为目标，轰轰烈烈的进行用机器造机器的工业化运动，技术和机器数量的差距逐渐缩小，科研能力逐渐上升，不想一直处于工业制造下游，为欧美国家的富裕做嫁衣，也试图同欧美一道瓜分全球本被欧美占据大部分份额的市场的，充满干劲和希望的人们。因此，欧美国家人均生活水平增速降低、停滞、甚至略微倒退，都是情理之中的事。而这种现象恰恰是全球更多人过上了更好生活的表现。
一方面，在全球化，全球人民试图共同富裕的大背景下，所谓的欧美人均生活水平降低，其实是向他们现有的生产力对应的生活水平靠近。
另一方面，第三、四次工业革命使生产力飞速提升，整个世界需求的各行各业工作人员，尤其是占有总岗位一大部分的中低端产业工人岗位，相对已经拥有工业化素质总人口所拥有的适龄劳动总人口比重持续降低。
现在恰巧是工业化人口增加导致的消费市场体量增加与生产力提升和工业化人口增加三股力量总和位于零点附近的时候。
在可见的未来，随着第四次工业革命的持续进行，处于底层的工人、甚至是中产阶级，必定会迎来大规模失业潮，而这一次，全球没有国家能幸免。
所谓的“中国威胁论”，在这次巨大的变革、历史的进程面前，显得微不足道。
3.经济基础决定上层建筑。随着生产力的提高，世界的意识形态发生了变化。
建议看完后文再回来看这一块
试想一下未来的未来，生产力大幅提高，可控核聚变大规模应用，量子计算机满天飞，甚至强人工智能出现，月球火星与地球之间来来回回的飞船，现在大多数的人的工作都要被机器替代。
现在与未来的未来中间，隔着一层未来用来过渡。
那现在的社会制度能适应未来么？现在的几种意识形态能用于未来么？
很多人都先想到共产主义。
共产主义主张消灭生产资料私有制，并建立一个没有阶级制度、没有剥削、没有压迫，实现人类自我解放的社会，也是社会化集体大生产的社会，面对恶势力也会团结一致。共产主义者认为未来所有阶级社会最终将过渡到各尽所能 各取所需的共产主义社会，人类社会的意识形态将进入高级阶段。
咱们来看看啊，消灭生产资料私有制，一堆机器人收归国有，过；
没有阶级制度，稍微有点难，科技进步是需要资本推动的（反例是苏联汽车业）；
没有剥削，没有压迫，很简单啊，政府发钱（）；
可是到了社会化集体大生产的社会这个······
马克思自己本人可能都没想到，未来物质极大丰富之时，已经没剩下多少工作留给人类了。要么开发出新的自我实现的目标，要么只能躺着等死（可能还轻易死不了）。若人类真的沦落到等死的田地，没有工作，人生的意义又何在呢？人类又如何进步呢？
所以我把这种社会给否定了。
答主的论点其实很容易推翻，我不懂什么复杂的知识，其实很简单的逻辑就能解释。
技术的提升机器人的使用是为了提高生产效率吧！而如果机器人让人失业了那么很多人就会没有收入来源，就没了消费能力，工厂的产品就会积压，结果就是要么企业将产品降价促进别人来消费，要么企业像历史书上的直接销毁产品保住价格，那么销毁产品代表产能过剩，产能都过剩了用机器取代人的意义在哪里呢？很明显只要没有消费工厂终究是要倒闭的。
商品的存在意义就是满足人的需求，买东西的人没了商品生产的意义也就没了。
经济的本质是商品的交换不是商品的生产，如果交换的某个环节断裂了，影响的是整个链条而不是只有断裂的环节。
所以机器人的大规模使用和技术的提升首先会是商品降价，低端的商品降价了人们就有更多的钱去购买高端的商品，这就促进了高端商品的生产——就是我们的产业升级。而高端的商品也因为技术降价了又会促使商品向更高端发展。而对高端或者更高端的商品生产的促进就是工作机会的产生。
其实每一次的经济发展的瓶颈期都是创新成本最低的时候，在这一时期都会酝酿出新的产品和新的产业，而它们将在未来提供更多的就业机会和发展动力。
除非人的需求真的都被满足了，不然经济发展整体上都是会向前发展。而如果人的需求都被满足了，就已经是像天堂一样的理想社会了。
这位知友的观点也具有一定的代表性。也就是现在的种种状况，使人联想到美国的大萧条。但是这次不同的是，我们要迈向未来了。
正是因为科技发展已经超前于社会结构发展，旧的社会结构、意识形态已经不能与将要到来的生产力大幅提高相适应，倒逼了世界人民推翻旧秩序，探索全新的体质。
现在世界的社会结构已经自二战后持续了太久了，在人们心中已经成为了正统的代名词，就好像人类以后只能这么过，所以才会觉得冰岛、瑞典的海盗党，川普等等感到不好接受，觉得他们是异端。但是目前的人类恰恰需要这样的探索才能走向未来。
关于海盗党的详细资料请移步：
回复：
可冰岛、瑞典的海盗党，川普能缔造新秩序？他们的存在只会让状况更糟，人们视他们为异端不是因为他们和人们所习惯的常态不一样，而是他们确实是异端。你不是比别人更清醒，而是你确实糊涂。人是自利的当他们发泄完情绪终究要回归正常生活。没人会总跟着意识形态走，就像我们喊完了社会主义喊累了，最后还是面对了现实要搞市场经济。
川普他的主张建立在目前美国过去的反面，这只是探索的第一步，即反旧。海盗党可以算是之后的立新，只不过还远远不足以在推翻旧思想后站住脚跟，早晚会被新党派拉下来。
对于每一个人，生活就是其全部，所谓意识形态只不过是不同生产力对应不同社会结构的名称罢了，根本无需在意，只要看清主义的背后是怎样的社会结构就好了。
事实上，美民众还在纠结于“中国崛起抢走了工作”、“思想进步”呢。在我看了之后，才意识到自己之前还是TOO YOUNG TOO SIMPLE SOMETIMES NAIVE.
川普的出现，真不是探索的第一步，而是如 所述，是美国政局混乱的征兆，算是第0步吧。
*Trump哄骗大家在世贸组织重新谈判，给中国加关税可以把制造业的就业拉回来，但事实上制造业工作流失最主要原因是自动化水平提高，不是因为贸易。也苦了美国的经济学家了。
可能真得等到大部分美国民众都意识到这一点，才轮到迈出第一步吧。
要是川普真的当选，这不还足够让美国混乱至少一个任期的。
号称民主标杆，世界警察，经济世界第一的美国政局混乱已经足够让世界大乱了。偏偏欧洲很多国家也面临与美国相似的境况，你说这尴尬不尴尬？
-------美国大选结束我说几句话-------
首先祝贺川普。也祝贺美国。
为什么我要祝贺美国呢？因为就算川普不当选，下层对上层精英政治的不满也早晚要有一个出口。但是现在压力终于减少了，若是希拉里当选，没准就该是全国性罢工或者暴乱，当然我也有可能高估了沉默的大多数的力量。若是美国暴乱、罢工，很可能会引发其他这股力量无处发泄的欧美国家的共鸣，到那时，世界将会更乱。
全世界都对川普上任后能做出什么实质性的改变抱有期望。实际上，川普许下了太多根本无法实现甚至自相矛盾的诺言了。
当然，竞选时的许下的豪言壮语完全不能等同于未来的行动，这一点有史为鉴。但是，可以确定的是，川普大概率将会推动就业率的上升。美国大部分中低端制造业早就迁出了，此时想要提高就业率必定会将一部分中端工业迁回美国，而迁回的中端制造业必定不是可以被成本更低廉的机器自动化流水线生产的，而是仍旧需要大量人力的。
综上，我认为美国最主要迁回的中端制造业是各种家电和不是特别复杂的组装机械。因为这最适合较高价值产出和需要不少人力的特点。至于富士康这一类，肯定还是得交给中国。
看看中国出口前十里8个都是这一类的。。看看中国出口前十里8个都是这一类的。。
本来中国现在就处于想用利润率比低端制造业高一些的中端制造业换钱换机器换技术来促进升级高端制造业，所以我认为川普上台会对中国中端制造业造成打击。
随着生产力提高人类必须也一直在摸索相适应的体制，除非人类跨不过这个门槛，否则世界的混乱在找到合适的体制前不会平息。无论是川普还是希拉里都是在逆势而行，就算川普在破除传统的精英执政、畸形的政治正确方面有所突破，也依旧改变不了逆势而行的现实。因为所谓的“创造就业岗位”，根本就不是在创造，而是在现实需求不足而日益提高的生产力导致总岗位数逐渐减少的趋势之中从其他国家手里夺过来一些岗位罢了，有何“创造”可言？
--------------------------------以下是系统的回答知友们比较集中的问题-------------------------------------------------
首先非常感谢大家的阅读和点赞，当然还有评论中参与讨论的各位！同时感谢 与我的讨论！
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第四次工业革命的备选是可控核聚变、量子计算机、基因编辑技术。很多人把大数据、人工智能作为第四次工业革命，那是比较小看工业革命的意义。物联网、大数据、人工智能对于资源的消耗仍然没有脱离第三次信息化和电脑时代的思维模式。也就是说所谓大数据，仍然是0-1的组合；人工智能依赖的计算机仍然是二进制的；支撑计算机运算的能源仍然是核电、火电风电这种量级的技术。
现在人工智能的技术路线和图灵机并没有太大差别。或者说人工智能只是表现形式，如果量子计算机可以大幅提升计算力、可控核聚变可以提供更充足能源支持计算机。那么届时的人工智能才可以作为第四次工业革命的一种表现形式，彻底改变世界。
用人工智能、物联网这种表象级的技术代表工业革命，恐怕是对前三次工业革命的内涵了解不够。
很多人讲人工智能并不厉害，不足以产生这么大的影响。的确，在技术上，与可控核聚变带来的能源革命、量子计算机带来的计算革命相比完全是小巫见大巫了。但是，我认为在整个社会上，影响就比前三次大得多了。
终于有人工智能从业者参与讨论啦！
其实真正严肃的从业者都知道，人工智能现在还差的非常远非常远。历史上几次ai的危机都是泡沫吹出来的，现在各种鼓吹长远来看对于这个严谨的学科太不好了。我确确实实是一个外行，在此献丑了。
我认为外界舆论确实夸大了人工智能的进展。科学家们通常对科技的未来很敏感，可是却低估了那少量的科技进步对整个社会的影响。对社会影响在后文。
一、人工智能
我也抱着学习者的态度和大家一道看看人工智能发展史，很多专业名词我实在看不懂，大家跳过即可，若时间不足请只看粗体字部分：（若有错误，还劳烦各位勘误，谢谢）
定义与简介：
人工智能（Artificial Intelligence, AI）亦称机器智能，是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通电脑实现的智能。该词同时也指研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现的科学领域。
一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligent agent）的研究与设计”，智能主体是指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰·麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程。”
人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。
人工智能的研究可以分为几个技术问题。其分支领域主要集中在解决具体问题，其中之一是，如何使用各种不同的工具完成特定的应用程序。AI的核心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。强人工智能目前仍然是该领域的长远目标。目前比较流行的方法包括统计方法，计算智能和传统意义的AI。目前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。
(这是镜像，不用梯子)
弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。
强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（解决问题）的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。
强人工智能可以有两类：
类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。
非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。
强人工智能的研究目前处于停滞不前的状态下。人工智能研究者不一定同意弱人工智能，也不一定在乎或者了解强人工智能和弱人工智能的内容与差别。就现下的人工智能研究领域来看，研究者已大量造出看起来像是智能的机器，获取相当丰硕的理论上和实质上的成果，如2009年康乃尔大学教授Hod Lipson 和其博士研究生Michael Schmidt 研发出的 Eureqa计算机程序，只要给予一些数据，这计算机程序自己只用几十个小时计算就推论出牛顿花费多年研究才发现的牛顿力学公式，等于只用几十个小时就自己重新发现牛顿力学公式，这计算机程序也能用来研究很多其他领域的科学问题上。以下的语境我多指弱人工智能。
1.人工智能的诞生：1943 – 1956
2.黄金年代：1956 – 1974
3.第一次AI低谷：1974 – 1980
4.繁荣：1980 – 1987
5.第二次AI低谷：1987 – 1993
6.AI：1993 – 现在
1.人工智能的诞生：1943 – 1956
现代意义上的AI始于古典哲学家用机械符号处理的观点解释人类思考过程的尝试。
20世纪40年代基于抽象数学推理的可编程数字计算机的发明使一批科学家开始严肃地探讨构造一个电子大脑的可能性。
1956年达特矛斯会议上AI的名称和任务得以确定，同时出现了最初的成就和最早的一批研究者，因此这一事件被广泛承认为AI诞生的标志。会议的参加者在接下来的数十年间是AI研究的领军人物。他们中有许多人预言，经过一代人的努力，与人类具有同等智能水平的机器将会出现。同时，上千万美元被投入到AI研究中，以期实现这一目标。最终研究人员发现自己大大低估了这一工程的难度。
2.黄金年代：1956 – 1974
这一阶段取得的重大科学突破：搜索式推理、自然语言、微世界
达特茅斯会议之后的数年是大发现的时代。对许多人而言，这一阶段开发出的程序堪称神奇：计算机可以解决代数应用题，证明几何定理，学习和使用英语。当时大多数人几乎无法相信机器能够如此“智能”。研究者们在私下的交流和公开发表的论文中表达出相当乐观的情绪，认为具有完全智能的机器将在二十年内出现。 ARPA（国防高等研究计划署）等政府机构向这一新兴领域投入了大笔资金。
第一代AI研究者们曾作出了如下预言:
1958年，H. A. Simon，Allen Newell：“十年之内，数字计算机将成为国际象棋世界冠军。” “十年之内，数字计算机将发现并证明一个重要的数学定理。”
1965年，H. A. Simon：“二十年内，机器将能完成人能做到的一切工作。”
1967年，Marvin Minsky：“一代之内……创造‘人工智能’的问题将获得实质上的解决。”
1970年，Marvin Minsky：“在三到八年的时间里我们将得到一台具有人类平均智能的机器。”
然而没有一个预言应验。3.第一次AI低谷：1974 – 1980
这一阶段取得的重大科学突破：计算机的运算能力、计算复杂性和指数爆炸、常识与推理、莫拉维克悖论、框架和资格问题。
到了70年代，AI开始遭遇批评，随之而来的还有资金上的困难。AI研究者们对其课题的难度未能作出正确判断：此前的过于乐观使人们期望过高，当承诺无法兑现时，对AI的资助就缩减或取消了。同时，由于Marvin Minsky对感知器的激烈批评，联结主义（即神经网络）销声匿迹了十年。70年代后期，尽管遭遇了公众的误解，AI在逻辑编程，常识推理等一些领域还是有所进展。
由于缺乏进展，对AI提供资助的机构（如英国政府，DARPA和NRC）对无方向的AI研究逐渐停止了资助。到了1974年已经很难再找到对AI项目的资助。
Weizenbaum后来开始思考AI相关的伦理问题，起因是Kenneth Colby开发了一个模仿医师的聊天机器人DOCTOR，并用它当作真正的医疗工具。二人发生争执；虽然Colby认为Weizenbaum对他的程序没有贡献，但这于事无补。1976年Weizenbaum出版著作《计算机的力量与人类的推理》，书中表示人工智能的滥用可能损害人类生命的价值。
4.繁荣：1980 – 1987
这一阶段取得的重大科学突破：专家系统、联结主义的重生
在80年代，一类名为“专家系统”的AI程序开始为全世界的公司所采纳，而“知识处理”成为了主流AI研究的焦点。日本政府在同一年代积极投资AI以促进其第五代计算机工程。80年代早期另一个令人振奋的事件是John Hopfield和David Rumelhart使联结主义重获新生。AI再一次获得了成功。
5.第二次AI低谷：1987 – 1993
这一阶段取得的重大科学突破：Nouvelle AI与嵌入式推理
80年代中商业机构对AI的追捧与冷落符合经济泡沫的经典模式，泡沫的破裂也在政府机构和投资者对AI的观察之中。尽管遇到各种批评，这一领域仍在不断前进。来自机器人学这一相关研究领域的Rodney Brooks和Hans Moravec提出了一种全新的人工智能方案。
1991年人们发现十年前日本人宏伟的“第五代工程”并没有实现。事实上其中一些目标，比如“与人展开交谈”，直到2010年也没有实现。 与其他AI项目一样，期望比真正可能实现的要高得多。
6.AI：1993 – 现在
这一阶段取得的重大科学突破：智能代理
现已年过半百的AI终于实现了它最初的一些目标。它已被成功地用在技术产业中，不过有时是在幕后。这些成就有的归功于计算机性能的提升，有的则是在高尚的科学责任感驱使下对特定的课题不断追求而获得的。不过，至少在商业领域里AI的声誉已经不如往昔了。“实现人类水平的智能”这一最初的梦想曾在60年代令全世界的想象力为之着迷，其失败的原因至今仍众说纷纭。各种因素的合力将AI拆分为各自为战的几个子领域，有时候它们甚至会用新名词来掩饰“人工智能”这块被玷污的金字招牌。AI比以往的任何时候都更加谨慎，却也更加成功。
Judea Pearl发表于1988年的名著将概率论和决策理论引入AI。现已投入应用的新工具包括贝叶斯网络，隐马尔可夫模型，信息论，随机模型和经典优化理论。针对神经网络和进化算法等“计算智能”范式的精确数学描述也被发展出来。
1997年5月11日，深蓝成为战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的第一个计算机系统。
2005年，Stanford开发的一台机器人在一条沙漠小径上成功地自动行驶了131英里，赢得了DARPA挑战大赛头奖。
2009年，蓝脑计划声称已经成功地模拟了部分鼠脑。
2016年3月Alpha Go与围棋世界冠军、职业九段选手李世石进行人机大战，并以4:1的总比分获胜。
至今，Google X 实验室研发中的全自动驾驶汽车，不需要驾驶者就能启动、行驶以及停止，已驾驶了48万公里。2016年9月23日，谷歌汽车在山景城（MountainView）与一辆商务货车撞在一起，它可能是谷歌汽车遭遇的最严重车祸。谷歌自动驾驶从七年前开始测试，到现在也只跑了3百万公里，而特斯拉的Autopolit从15年10月启用以来的多半年内，已经积累了1.6亿公里以上的行驶里程；Uber更夸张，摩根士丹利曾在一份报告中称：“Uber在24分钟内收集到的数据，就相当于谷歌自动驾驶汽车自诞生以来记录下的所有数据。”
向科学家们致敬！
提取信息：人工智能自上世纪40年代出现，至今经历2次低谷，现在正处于第三次高峰期。每次由高峰转入低谷都是因为过高的估计了预期，遭遇撤资。但是，虽然有高峰有低谷，人工智能整体是一直向前进的。
我不知道这次的高峰期能持续多久，能解决什么问题，但这一次与前两次高峰期本质的不同，在于20世纪末至今制造出的一系列应用级产品！
人工智能现在只是处于初期，只能替代一部分职业。人工智能目前有13个细分领域，每个领域发展参差不齐，且得到的投资有差异，最先投入市场的机器，必定是发展最快、资本投入最高、应用前景最广的。
某一种机器代替某一种职业的顺序永远是
1.出现了，不如人力，大部分人不在意，小部分人很警觉。
2.部分替代（一般被称作“协助人类”），不如但是接近人力，有的人警觉，有的人感觉机器只能辅助人类。
3.基本或完全代替，效率远高于或成本远低于人类，有的人持悲观态度，认为大清要亡人类要绝；有的人非常乐观地认为，这个被取代了我可以干别的。
当然并不是任何机器都可以取代人类，都会快速的取代人类。
抱有这些想法的人们在前三次工业革命期间无时无刻的存在着，这第四次，也不例外，你我都是其中的一员，至于最后谁对谁错只能靠时间检验。
我也不认为自己的看法一定是对的，只不过这是我目前尽我所能，能想到的最合理解释已经发生的事件的逻辑。再次感谢参与谈论的各位！不论是赞成的还是反对的，你们为我完善逻辑做出了巨大的贡献！
和这么多人一起讨论好开心！
我们现在看到了无人汽车、语音识别、军用机器人等逐渐向人力靠齐的应用级系统正是由1过渡到2的过程，且部分领域正在由2过渡到3。
大部分赞同，有一些细节值得深究，不过我就我所了解的知识说两点。
其一是绝大多数人根本没有意识到我们人类的第三次工业革命到底有多么伟大，实际上你所提到的人工智能，大数据等都不过是信息化的冰山一角。站在一个数学学习者的角度来说，第三次工业革命是把20世纪的数学大发展实现在了社会中，计算机就是为这种联系架起的桥梁。第三次工业革命远未结束，实际上伴随工业革命而来的社会革命，才刚刚开始我之前可能没讲清楚，实在抱歉。我这里指的人工智能更多的是弱人工智能。听了这位知友的见解，我目前更倾向于把这一次人工智能带来的革命称作第3.5次工业革命。实际上这里的“社会革命”意义远大于“科技革命”。
也有知友和我的想法很类似：
这一轮和以前不一样，主要有三个区别。
第一，前两次工业革命主要是动力革命，它们替代的是一部分工人但是现在计算机正在替代或者尝试替代所有工人，甚至一部分手工业者。
第二，计算机正在入侵服务业，而服务业是前两次科技革命中失业者再就业的重点行业。
第三，因为科技发展新增的岗位对从业者的理工知识要求越来越高，这不是教育能解决的问题。
电脑其实到今天为止还没有夺取多少人的工作，这个过程才刚刚开始。在此之前电脑应该说总体上是增加就业机会的。但是我们观察一下就可以发现，电脑增加的就业机会，已经和传统就业岗位不一样了。华为、阿里这些公司的岗位，真的不是“一般人”可以胜任的。他又补充了一点：计算机正在入侵服务业，而服务业是前两次科技革命中失业者再就业的重点行业。
二、教育与就业
多亏了我们所生的时代，得以让我们俯瞰整个人类历史。
我前几天回答了同样是一个大坑的问题
我说的是「我们（这12年）学的知识都有什么用？毕业了不都忘了么？」，回答的就是中国基础教育有啥用，顺便谈了下中国教育对欧美教育的优点。
自己和很多学生和「社会公知」一样曾经无数次怀疑过批判过中国的教育制度，总认为欧美的基础教育就是比我们厉害。看了网上的很多帖子文章控诉中国的基础教育给学生的负担多么多么的沉重，教育方法是多么的僵化，扼杀了多少人的创造力。
现在我在上大学，由衷的感觉到中国的基础教育（12年）是多么伟大。中国“繁重的”基础教育正好迎合了如今时代的发展，可能是当年中国教育界有意或无意之中为未来埋下的最大的种子，如今依旧在茁壮成长，撑起了中国过去、现在和未来在各个领域的发展。
来看看中国建国后教育事业的飞速扩张（6的已经上天了）：
1951年到1956年，小学毕业生从每年100万增加到500万；
1957年到1968年，初中毕业生从每年100万增加到500万；
1971年到1976年，高中毕业生从每年100万增加到500万；
1997年大学招生达到每年100万；
1997+4=2001，从2001年到2008年，大学毕业生从每年100万增加到500万！
2016年，预计将有770万大学毕业生，54万人获得硕士学位，6万人获得博士学位。
引自 我很喜欢的一个大V，有时间的强力建议看看他的文章
到2009年底，即建国62年后，。别忘了中国人口基数！
请原谅我excel用不6......请原谅我excel用不6......数据来源：
发现了什么？
GDP和高校毕业生数量有一大段很相似，只不过GDP稍微延后了。
同样的事情发生在高校毕业生和高中毕业生、高中毕业生和初中毕业生、初中毕业生和小学毕业生。
由上图可知，教育的成果具有延时性。
当下的中国著名企业家主要还只是上世纪七八十年代出生的人物，他们的成就仅仅能代表上世纪七十年代中叶至九十年代初的教育成果，那时，中国教育才刚刚起步。
我知道仅靠肉眼判断不准确，但是并不妨碍我们看出趋势。感兴趣的可以去计算小初高大毕业生总人数/中国总人口，然后和GDP去比较。当然这也涉及到因果问题，我目前实在没有时间去处理数据，见谅。
一个国家的经济水平和教育水平绝对是有着千丝万缕的联系。
我认为，最好的教育就是：让每个人尽己所能的学习，并且都能保有持续学习的动力。
中国式教育（12年）确实满足了让大多数人尽己所能的学习，但是保有持续学习的动力就不行了。
而欧美教育，尤其是某些欧洲国家，根本不能让大多数人尽己所能的学习，后者也不好说。
在精力最充沛，对世界最好奇的年纪多学习一些在我看来是完全合理的，这是在为每个人日后能有更大的发展空间而付出，同时也在为社会做贡献。
让我们来一个反例：。而这仅仅是因为数学不好，实在不知道在其他方面的知识缺陷导致他们损失多少。我认为未来在基础教育上偷工减料的某些欧洲国家会有更多的“引进中国式教育”（本质是大幅增加教育大纲里的内容，并定期进行硬性考核。）的情况出现。
如果只从「因材施教」角度来看中美两国的教育，肯定是美国胜出，所以很多人就以此为依据断定美国教育比中国先进。但是，中国教育大纲里对语数英史地政物化生的知识要求对于一个即将进入社会的人都是极其有必要的！作为一个社会人本应该学习的基础知识偷工减料，最后的结果必定是人的素质降低，整个社会前进的步伐肯定会减速。所以我们看到了英国在实验性的引进中国式教育，并且已经在数学这个学科开始落实了！
中国式教育通过“应试教育”强制性的设立了考核指标，保证了最基本的学习质量。虽然欧美教育更自主、更有趣味，但是由于其学习总时长较短、在文艺课程数量上更多，明显削弱了课程的深度和学习质量。
中国式教育的本质是：
1、学习内容多，知识涉及面广，且保持一定深度。
2、定期进行硬性考核
3、削弱平时成绩，看中大考成绩。
而国家如此制定教育大纲，本是为了从庞大的人口中公平的选拔人才，当初也实属无奈之举，但却无心插柳柳成荫，正好迎合了生产力大幅提高带来的就业知识门槛上升这个趋势，再配合中国改革开放、入世的节点，使得接受过中国基础教育（12年）的人与接受欧美国家基础教育的人相比变得竞争力更强了！
想到这里，平素一向很文明甚至对喷子只是放置play OR默默举报的我，对于到现在还成天嚷嚷着减负、减负，标准一律向欧美看齐的家长、公知们，我只能在犄角旮旯默声骂一句“这些不争气的（哔——）”。
但是中国大学的教学质量仍然不容乐观，与欧美大学整体、顶尖部分差距仍然较大。
（汇集了各种版本的）
雪上加霜的是，中国很不幸的在这个发展阶段遇到了第四次工业革命带来的生产力大幅提高。第四次工业革命将会大幅拉高就业最低知识门槛。可能最低门槛从初中短时间内直接被拉到高中甚至大专、本科。这不仅仅对中国，对世界其他国家，尤其是发展中国家，尤其是生产力水平极低的国家和地区的社会造成毁灭性的打击。
这就导致了在短期内（5-10年）中国教育具有优势，但是在长期（20-30年）处于不利境地。即短期与长期的矛盾。
若中国再不赶紧推动12年义务教育，并提高大学教学质量、研究水平，可能在未来对中国经济的影响非常大。
现在插播一条旧闻（2010年）：
在25-64岁的青壮年人口中，拥有大学学历的人数比例：
1、俄罗斯：54%
2、加拿大：48.3%
3、以色列：43.6%
4、日本、新西兰：41%
6、美国：40.3%
7、芬兰：36.4%
8、韩国：34.6%
9、挪威：34.2%
10.澳大利亚：33.7%
11.爱沙尼亚：33.3%
12.爱尔兰、丹麦：32.2%
14.比利时：32.1%
15.英国：31.8%
16.瑞士：31.3%
然而，中国第六次人口普查结果仅为8.9%（这个是占全国人口的比例），高中及高中以上学历的比例全国只有22.96%。
再来插播一条旧闻（2013年）：
联邦数据显示，近年来美国大学毕业生人数激增，持有学士学位的毕业生比例创下新高。在此前20多年来，美国大学毕业生数量增长缓慢，增速低于其他国家，包括总统奥巴马(Obama)在内的两党政界人士纷纷对此发出警告，而现在，美国的大学毕业生人数终于迎来了大幅增加。
美国国家教育数据统计中心的数据显示，2012年，33.5%的25至29岁年龄段的美国人至少拥有一个学士学位，而在1995年这一比例为24.7%，1975年是21.9%。近来获得两年制大专、硕士和博士学位的人数也出现上升。
大学大幅扩招和大学毕业率提高是这一增长背后的主要推动力。经济学家们称，在美国经济复苏过程中，有更多的美国人能胜任更高报酬的工作，这在未来几年里会是利好消息。
人类探索世界是从哲学出发，进一步扩展到数学、物理、化学、天文、地理等能与生活联系紧密的学科。经过科技的不断积累，到了18世纪，恰好支持蒸汽机的发明，开启了工业化的大门。之后为了使得机器更具效率，有越来越多的人加入了学术研究的大军，学科门类变多，单个学科快速分化。现今再也没人能像达芬奇一样同时掌握各个学科的前沿知识并推动发展。
在未来必将会有越来越多的人参与科研，才能推动整个社会向前发展。人类自从重视科学并发现科学可以创造财富的那一天起，就注定走向了“全民科研”的不归路。
摆在全人类面前的问题是，面对快速提升的生产力，伴随而来的是劳动最低门槛快速上升，从现在的初中会一路蹿升到高中甚至本科，就算是曾经在建国仅仅62年后，人口基数在10亿量级的中国，有没有魄力和条件让目前全国仅有不到10%的受过本科教育，不到四分之一受过高中教育的庞大人口，上升到如今的初中普及级别也是个未知数。
况且，留给我们的时间不多了，因为教育的成果具有延时性。
写完这一段才找到了一篇旧闻:
在我之前，就连前国家领导人胡锦涛同志都与我的看法类似（有点小激动）：
胡锦涛指出，我国已经构建了比较完整的学科体系，拥有丰富的科技人力资源，科技发展具有良好基础，完全有条件发挥自身特色和优势，跟上世界新的科技革命和产业变革步伐。同时，我们也要清醒地看到，面对新形势新要求，我国自主创新能力还不够强，科技体制机制与经济社会发展和国际竞争的要求还不相适应。······深化科技体制改革，为加快建设创新型国家提供体制机制保障，争取在不太长的时间内确保国家创新能力得到大幅提升。
胡锦涛指出，到2020年，我们要达到的目标是：基本建成适应社会主义市场经济体制、符合科技发展规律的中国特色国家创新体系，原始创新能力明显提高，集成创新、引进消化吸收再创新能力大幅增强，关键领域科学研究实现原创性重大突破，战略性高技术领域技术研发实现跨越式发展，若干领域创新成果进入世界前列；创新环境更加优化，创新效益大幅提高，创新人才竞相涌现，全民科学素质普遍提高，科技支撑引领经济社会发展能力大幅提升，进入创新型国家行列。
胡锦涛强调，从现在起，到实现进入创新型国家行列的目标，只有不到10年的时间，形势非常紧迫，任务十分艰巨。
这是胡锦涛同志于2012年发表的演讲，10年成为创新型国家，也就是2022年成为科研强国。中国真的可以做到么？我也不知道。
第二节结语：推动社会进步的永远是少数精英，但是把良好的基础教育带给所有民众并不是没有意义的。
其一，就是现代义务教育的最初意义：培养工业化的工人。这一点一直没变。
其二，就是摆脱人们对未知的恐惧，消灭无意义的迷信。这一点中国正在进程中。
其三，让民众听得懂少数精英们在说什么。这一点在现今意义越来越重大（经济、转基因等）。
我们应该将所有新技术，不管是计算机技术、医疗技术、食品技术都普及给我们的后代，这些孩子很可能成为未来的引领者。将来他们可以根据那代人的需求，选择最适合的科技
——Roger Beachy,圣路易斯华盛顿大学植物学名誉教授，美国国家科学院院士
三、人工智能对社会的影响
：
我不是工业界的，也算是个学术界的搬砖工。人工智能的历史自不必繁絮，实际上，每次人工智能的寒冬都是因为过于乐观的预期和泡沫。到2015年，人工智能的产业规模达到1270亿美元，也不过是近两三年发生的事。在人工智能的发展史里，低谷期就是真正的低谷期，不是平稳发展期。低谷到第二次寒冬里论文投稿几乎是看到“neural network”两个词就拒的地步。当然这段历史是我老板说的，我也没仔细考证。我不喜欢人工智能威胁论，但也反感神化人工智能。起码在过去20年的科技发展当中，人工智能占据的地位没有你所说的这么重要。我不是什么专家，我的专业和经济学，金融学，社会学，政治学，人工智能毫无关系。所以我判断错误的概率各位请自主掂量。
很多人对我所述人工智能占据的地位提出了质疑。复述本人第一节言论：我认为外界舆论确实夸大了人工智能的进展。科学家们通常对科技的未来很敏感，可是却低估了那少量的科技进步对整个社会的影响。
记着在劳动经济学课上看过两次工业革命下的失业情况，老师得到的一个结论是:在技术进步的情况下，伴随着旧的就业岗位的消失还会有新的就业岗位产生来满足人们的就业需求，因而可以接解释为什么工业革命的开展并未引起大的失业变动。个人观点认为，即使有机器可能替代人进行大量生产性活动，人的特性也是机器所不能替代的。再说，还有机器破坏者的存在嘛 书本确实是这么说的，但是这个结论是基于已经结束的前两次工业革命得出的。这一次与前两次不同的是教育的扩张速度已经跟不上生产力的发展速度了。经过前两次工业革命，无非劳动的最低门槛从没上过学提高到了初中。若第四次工业革命在加上还没完的第三次工业革命袭来，劳动最低门槛一定会达到高中甚至会上升到本科，你认为教育扩张能跟得上么？
跟不上就一定会面临大面积失业。
很多人都认为未来会出现更多的领域，更多的工作。
我同样认为未来会出现更多的领域，更多种类的工作，但是不会出现更多工作，而出现的新工作知识门槛都不低。想要将被取代职业的失业人口转化到新工作是很难的。
中国目前3亿农民工，7亿农业人口，就算把3亿农民工从农业人口排除，农业一块也剩下4亿人。美国农业人口不足百分之一，把中国耕地的地形算进来，假设农业机械化5%农业人口就够了，那么只需要6900万人。剩下过亿的失业劳动力怎么办？
很多人认为“反正我不会失业”。在社会巨dong变dang面前，我们没人可以独善其身。
我认为吧，失业相对于不断解放的生产力并不是最大的问题，因为新的行业还会不断产生，人类自身的经济人本能也会不断协调生产关系。至于中间的阵痛有多疼就各凭本事了确实，在教育水平大幅提升前后，存在一个断层，会产生暂时的失业潮。这在前两次工业革命也有小范围发生，只不过因为教育门槛提升不大，大部分的旧工作人口就被新工作吸收了。
这一次，我们不看世界，仅看中国，这股阵痛究竟能有多痛？让我们亲眼见证历史吧。
我认为，对于拥有大学及以上学历的人，失业的也不在少数。至于能有多少人能再就业，就得看未来人类能否创造出全新的需求了。
关于新需求，后面的第七节我会讨论。
四、除人工智能外可能导致革命的科技
：第四次工业革命的备选是可控核聚变、量子计算机、基因编辑技术。
综合起来看，现在世界科技发展有这样几个趋势：一是移动互联网、智能终端、大数据、云计算、高端芯片等新一代信息技术发展将带动众多产业变革和创新，二是围绕新能源、气候变化、空间、海洋开发的技术创新更加密集，三是绿色经济、低碳技术等新兴产业蓬勃兴起，四是生命科学、生物技术带动形成庞大的健康、农业、生物能源、生物制造、环保等产业。
我们认为，全球多工业部门正在进入一个深度转型的阶段。在过去15年时间里，数字化的大潮已经令消费者行业部门发生了转型，而现在这一波大潮将会触及工业部门，其经济影响很可能更大。
我认为还得再加个航天轨道革命。
如果长征五号发射成功，中国运载火箭的技术水平又将重新回到世界主流的一次性运载火箭的第一梯队前列，如其结果达到设计指标，它将成为目前世界上在役的运载能力最大的火箭。
······
中国研制新一代运载火箭的原因同样基于两个方面：一方面，通过全面提升中国运载火箭的整体水平和能力，满足未来20~30年航天发展的需求，另一方面，也是为了保持中国运载火箭技术在世界航天领域的地位，同时为中国带来更多的商业市场。
龙乐豪透露，中国的重型运载火箭长征九号也已被纳入“十三五”科技创新规划中，目前正处于关键技术的攻关阶段。长征九号的低轨道运载能力是140吨，地月转移轨道（LTO）的运载能力大约为50吨。因此，针对空间运输多样性的目标需求，中国需要合理规划新一代运载火箭的型谱，形成包括小型、中型、大型、超大型以及重型运载火箭在内的一次性运载火箭型谱，进而满足中国未来卫星发射、载人航天、探月工程、火星探测、以及载人登月等各种任务的运载需求。
推送来自马督工的相关新闻：
近日，全超导托卡马克装置东方超环（EAST）第十一轮物理实验获重大突破：在纯射频波加热、钨偏滤器等类似国际热核聚变实验堆ITER未来运行条件下，获得超过60秒的完全非感应电流驱动（稳态）高约束模等离子体。EAST成为世界首个实现稳态高约束模运行持续时间达到分钟量级的托卡马克核聚变实验装置。作者：马前卒
五、未来可能的社会形态
紧急推荐一篇与本题高度相关的文章：
这一讨论的核心问题，是一个叫做 “全民基本收入 (Universal Basic Income)” 的新社会保障计划。该计划近年来在社会政策领域改革受到相当的重视，是一项美国左右两党都可以接受讨论的、可能取代美国现行福利国家体系的一项新的制度。这项计划是指，政府或组织定期定额发给全体成员足以满足基本生活条件的现金，无论社会成员的收入和财产状况如何。美国企业研究院著名社会政策学家 Charles Murray 在他的著作 In Our Hands: A Plan to Reform the Welfare State 中，提出要向每位公民每年发放 10000 美元的电子支票形式的现金补助。哥伦比亚大学学者 Andy Stern 在新书 Raising The Floor 中，则提议把额度定为每年 12000 美元。建议去看原文。
六、网络与90后与科研
这一块是实打实我自己的想法，如有雷同，不胜荣幸！前几天和 讨论时我借机详细的分析了这个问题，在此展开来说。
本块实质是讨论还在进程中的第三次工业革命对我们过去、当下和未来实实在在的影响。
中国互联网大国之路：网民规模15年增长860多倍（2012年旧闻）中国互联网大国之路：网民规模15年增长860多倍（2012年旧闻）提取信息：中国的互联网普及是在20世纪10年代爆发的，且普及还远远没有结束。
（2016）
虽然还没结束，但是对已经普及的地区成长于10年代的90后造就了深远的影响。
农村互联网普及率保持稳定，截至 2016 年 6 月为 31.7%。但是，城镇地区互联网普及率超过农村地区 35.6 个百分点，城乡差距仍然较大。提取信息：2016年全国半数人已迈入信息化生活，其中主要受益者为城镇人口。
这两张图得结合看：这两张图得结合看：网民中学生人数最多。恰巧现在的在校生大多数都是95后，00后。
2016 年上半年， 网民使用2016 年上半年， 网民使用手机和电视上网的比例较 2015 年底均有明显提升。与此相比，使用台式电脑、笔记本电脑、 平板电脑上网的使用比例较 2015 年底分别下降了 3.1、0.2 和 0.9 个百分点。流量共享、 流量当月不清零、 降低漫游资费等 “提速降费” 举措的落实，为我国 3G/4G 用户的进一步增长提供保障。提取信息：网络接入设备中手机持续增多，电脑下降。近9成电脑都有条件连上网络，学校、单位联网比例升高。大多数人都有条件同时使用wifi，3/4G，且比例持续上升。
可推知：联网成本越来越低，联网条件逐步改善。
以上是大背景。
现在呢，是暴露我个人兴趣的时间。从生活小事看出大趋势。
让我们用热烈的掌声欢迎90后、00后、小学生的天堂圣地出场：
、。圈里俗称A站、B站。
AB站的兴起始于日本动画，漫画（国内简称动漫）文化，别名二次元。
AB站凭借着90后00后广泛的二次元文化基础，在一众视频网站中异军突起，并且扩展进了超多的板块，其中就有特别值得关注的一个板块。
科技板块。
由于90后成长的时代是家庭娱乐中心从电视转移到网络的时代，所以我们身上接受的文化既包含了传统电视内容也包括了网络内容。网络视频娱乐兴起初期即是依靠复制电视内容存活，之后才出现了所谓的独家网络内容。
由于受到日本动画影响，我们这一代人普遍都很「中二」，但是使得我们更多的想起未来，因为动画作品的超能力，机甲设定都是未来科技。曾看过一篇论文的解读文章，论文大意是国家母语语法里时态包括未来时的比不包括的观念上更注重未来（储蓄更多，借贷更少）。于是我就认为，我们这一代人注定比90前更注重未来。恰巧我们又衔接上了网络，网络带给我们的内容远多于电视，且可以自主选择内容，再也不被电视的时间，空间所限制，于是网络娱乐在我们这一代迅速普及，让90后抛弃了电视。
AB站科技视频之多简直不可想象。并且以视频——人类接受信息最多的感官来呈现，配以音频，大大减小了我们这些远不到接触科研年龄的孩子了解科研前沿成果的成本——过去是需要去科技馆的！
90后也更容易更早的理解那些抽象的，在人类科学史上具有重大意义的概念。比如：概率、熵、博弈、无穷、量子、算法、悖论。
90后学习各种软件、技术的成本大幅下降，视频的学习效率甚至优于课本，换老师的成本几乎为0。软件举例：adobe系列（PS，AE）,编程（为防止各位程序猿们互撕就不列语言了），Mathematica，CAD，初音未来······
学习专业知识成本大幅下降，就算你在初中也能看到世界一流名校的课程，自学能力上升。
只要你感兴趣，总能找到自学材料。
所以我们这一代从小接收信息远超90前的人，必定会比90前更加优秀，可以说我们是人类历史上第一批成长在海量信息，最先利用网络变聪明的一代人。 互联网对我们来说就是第二大脑。
90后从小就接受海量信息，处理信息能力更强，随之而来的就是阅读量和阅读速度的增长（可参考长篇网络小说的兴起，我的同学中某些中毒阅读者对网络小说的阅读速度可达到每分钟3000字之巨，我看报纸速度也在每分钟1500字以上）。
阅读量增加是今年北京各科试卷普遍的变化。首当其冲的是语文，今年北京高考语文卷首次设置长阅读考查，整张试卷文字量达到8500字左右，比去年增加了1300多字。即便在数学卷中，也出现了长达数百字的题干，考生阅读能力成为试卷考查的新看点。而且可怕的是，我所在的北京高考题目近年来改革趋势就是字数逐年递增，特别考验学生阅读速度和快速提取信息能力。
最恐怖的就在于带来的阅读速度的提升，阅读量的提升，阅读效率的提升，再伴随着获取知识成本大幅下降，与更多的人参与知识交流（、专业论坛），肯定会有一批思想家横空出世。
若未来90后00后扛起了整个社会进步的重担，我们会走的更快更远。
当然，自网络嵌入我们生活的伊始，我们这一代人就开始了「思考的两极分化」，我们的网络生活是伴随着论坛，博客，微博，微信的依次兴起，这些我都认为是「自媒体」的不同形式的信息分发方式带来了思想的碰撞。有的人只看不求甚解，有的人看得多想的更多。
简要总结：科技板块代表了我们这一代人的求知方式的变化，我们会更多的思考未来，面向未来。而这种思考和轻而易举就能得到的信息，使得我们快速进化，诞生了新一批「思想家」。
没能从一出生就接触网络的90后尚且如此，更何况00后、10后呢？
现在大陆的大学毛入学率已经要到40%了。
嗯，一年出生的孩子40%的人上过大学。再加上00后，10后的创造力······再加上中国的人口基数······嗯，科研能力剧增。
所以我认为未来人类前进的脚步会大大加快。
不是我狂妄，90前们，你们做好被我们快速超越的准备了么？
反正我对00后，10后充满了恐惧。
扩展阅读：70后看B站，
七、人类未来可能的需求
看到这里，想必各位看官心里大概有数了。
Elon Musk为什么曾参与创立Zip2、paypal、Tesla、Spacex？
为什么有人说他是将世界远远地甩在身后的人？
那是1995年，他“没办法眼睁睁看着互联网擦身而过——（他）想要纵身跃进互联网浪潮并增益其所不能。”所以他反而决定退学并去尝试互联网。
Musk默默无名的生涯逆袭之路始于与他弟弟Kimbal（他也随Elon来到美国）一起创立的新公司Zip2。Zip2就像是Yelp（译者注：美国最大点评网站）和的粗糙结合，但贵为任何类似产品的开山鼻祖。它的目标是让企业们意识到黄页的时代终将逝去，从而自己放上在线目录会是一个更棒的想法。
到了1999年，Compaq（译者注：康柏计算机公司，后被惠普公司收购）以3.07亿美元收购了Zip2，27岁的Musk一举成为了身价2200万美元的富翁。
（以下内容全部来自这里）
为什么Musk要创立Zip2?
因为他看到了未来互联网广告的需求。
那为什么Musk要卖掉Zip2？
因为他看到了未来比互联网广告价值还高的需求。
1999年，Musk创立，这家公司的众多特点之一就是能提供方便的转账服务。不久之后，Confinity也提供了类似的服务。经过激烈竞争之后，他们决定合并为一家公司，即我们今天所熟知PayPal。
这个主意现在看起来没什么特别，但要知道那是1999年，一家互联网初创公司要和庞大的银行帝国竞争是前所未闻的。
2002年，eBay以15亿美买下PayPal时，他扮演了重要角色。作为这家公司的最大股东，Musk带着1.8亿美元（税后）潇洒地迈出大门。为什么Musk要创立（PayPal）？
因为他看到了未来人们对方便的转账服务的需求。
那为什么Musk要离开PayPal？
因为他看到了未来比方便的转账服务价值还高的需求。
下面的话根本不需要我写了。
你此时可能对Musk前瞻性的视角佩服的五体投地。
但是······
在大学里
在大学里在大学里
，他以下面这个问题作为出发点，开始思索这辈子最想要干什么——“在未来什么东西能对人类产生最深远的影响？”
而他脑海里随之蹦出来的，是一份包含五个东西的列表：“互联网；可持续能源；太空探索，特别是超越地球个体的永恒生命延伸；人工智能；以及人类基因密码重组。”
他是1992年，他靠奖学金进入了宾夕法尼亚大学。那一年，他是21岁。
之后，1995年，24岁，Musk已经想到了他现在已经做过的一切。
以上就是我论述开发未来需求重要性的所有文字。
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以下是列举未来人类未来可能的需求开始时间。欢迎知友们补充（到了你们开脑洞的时间了！）。
短期（现在~10年后）：
VR、AR，工厂智能化、农业机械化智能化、通用翻译软件、人工智能助理、声控智能机器人、转基因农作物······
中期（10~30年）
自动驾驶汽车、量子计算机、家用机器人、太空旅游、全息投影、抗衰老药物······
长期（30~100年）
外星移民······
未来的未来（100年-）
？？？
未完待更。。（坑越来越大）
头一次得到这么多赞，算是在出道了~~有动力更新辣！~(≧▽≦)/~啦啦啦 6/6 首页 上一页 4 5 6
