第 1 部分：无感知的机器
"这是我们创造的工具，还是我们创造的生物？"
Sam Altman，OpenAI 首席执行官
尽管出生率不断下降，但本世纪人类文明将以两个数量级的速度增长，在未来二十年内，有思想、有创造力、有生产力的居民将超过 1000 亿。
数以百亿计的联网计算机、汽车、机器人和烤面包机将共同建设和维护文明，智能地分配和移动资源到需要的地方。
我们不必相信人工智能或机器知觉，就能认识到人类文明的劳动力正处于一个真正激进增长的风口浪尖。无论好坏，人类文明的能源产出都将被机器智能以越来越快的速度倍增、消耗和主导。
但在普通机器人进入我们的工作和生活之前，它们需要学会如何灵活地感知、应对我们的物理世界并与之互动。为此，我们认为机器人需要具备六种不同的软件能力：
移动力：用腿或轮子在现实世界范围内移动的能力。
操控：在现实世界中移动和操控物体的能力。
空间语义感知：区分不同事物及其距离的能力。
绘图：记住或了解不在视野范围内物体位置的能力。
定位：了解自己相对于地图所处位置的能力，尤其是在没有 GPS 的室内环境中。
应用：将这些能力整合到以任务为导向的行动中。
在1980年代，机器人专家汉斯-莫拉维克（Hans Moravec）发现，教机器学习对人类直观简单的技能（如精细的动作技能和感知能力) 要比教它们学习对人类来说复杂的推理任务困难得多。
简单来说，教机器理解国际象棋要比教它们打鸡蛋容易得多。
将近半个世纪过去了，移动力、操纵和空间语义感知仍然是极具挑战性和计算密集型的任务，虽然商用仿人机器人现在已经迈出了它们真正走向世界的第一步，但在这些机器人投入实际工作之前，仍有许多工作要做。如果没有完整的六种能力，机器人从根本上仍无法将人工智能应用到物理世界中。
有趣的是，解决这些问题的顺序很重要。一个能够行走但无法感知世界的机器是无用的——而一个能够感知世界的机器，即使不能行走或操作世界，也会立即变得有用。
Auki 意识到，通过先集中于感知、绘图和定位来部署不需要移动和操纵的物理人工智能，我们能够在机器人竞赛中取得巨大的领先优势。
重要的是，我们认为感知和绘图系统需要具有协作性，以便多个机器人和设备能够对它们所操作的物理空间有共享的理解。例如，如果你的智能眼镜检测到某条路径上的障碍物，它们应该能够将这一信息传达给你的机器人，使其避开该路径。
那么，怎样才能让机器人通过协作感知了解周围的世界呢？
2014 年，纳瓦尔-拉维坎特（Naval Ravikant）明智地预测，除了我们今天所知的构成互联网的四个基础协议之外，我们还需要第五个协议，以编程方式管理机器之间的能源和资源分配。
第五项协议将允许机器以机器思维的速度相互交换价值。希望协商和分配稀缺资源使用权的机器代理需要一个通用协议来表达、存储和转移彼此间的价值。
想象着我们的城市里到处都是自动驾驶汽车和机器人，纳瓦尔想象着它们通过某种通信渠道协商车道并线和超车。毕竟，时间和道路都是稀缺资源，而使用汽车或机器人的人类或机器代理有着不同的经济偏好。
某种形式的可编程价值形式，能够以机器的速度移动，并在几分之一秒内以美分为单位进行交易，似乎是未来智能城市的必要条件。当时，纳瓦尔认为加密货币是第五层的潜在候选方案。
但是，纳瓦尔忽略了另一项对机器来说更为重要的协议。如果对我们的物理空间没有共同的感知和理解，这些机器又如何能对道路和整个世界进行推理呢？只使用互联网的机器无法对物理世界进行推理。
如今，我们的数字设备缺乏一种人类认为理所当然的关键感知。人工智能的终极化身将需要一种空间感：机器本体感知。
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