我們已經給計算機帶來了智能，但要實現真正智能的機器，我們也需要把我們的身體借給它們。

目前，計算機無處不在，得益于互聯網，它們已經滲透到我們的個人、社會和政治生活中。隨著人工智能和機器學習的發展，它們將會產生更大的影響，但我們正處在一個十字路口。

簡單來說，越來越多地信任我們的機器是一個問題。比起普通人甚至受過教育的人不是很了解計算機，要緊的是計算機并不是很了解人類。

機器越來越多地在沒有人類提供來自現實世界的信息的情況下處理現實世界的各種問題，這極大地影響了它們為社會做出良性貢獻的能力，為了解決這一問題，我們需要在我們——工程師、技術專家、社會學家、記者、倫理學家以及我們所有人中討論、設計、研究和構建計算設備的方式上做出巨大的轉變。

現在，我們需要賦予它們一個智慧的化身。

大約十年前的一天早上，我一覺醒來，發現自己不能走路了，由于長時間在電腦前工作，我患上了慢性的腰背和臀部疾病，大學畢業幾年后，這些癥狀達到了最嚴重的程度，為什么我使用科技會傷害我的身體呢？

長期的慢性疼痛管理激發了我對人與科技之間的關系的興趣。這最終催生了紐約大學的交互式通信項目，我最近在那里完成了為期三年的身體與計算交叉領域的實驗和研究。

在紐約大學，我創造了交互式性能和創造性的工具，我閱讀了大量的書籍，學得越多，我就越能理解人們和現實世界互動與他們和虛擬世界互動之間的巨大鴻溝，我開始認識到我很久以前就意識到的東西：總的來說，計算領域關注的是大腦，而忽略了身體，這一點影響到我們的身體、精神和社會福利。

不一定要那樣，不想那些抽象的概念，先來想象一下不遠的將來的一個周四上午。

你的鬧鐘響了，一覺醒來，你感到神清氣爽。你睡醒的時間比你設想的要晚一個小時，但你不必擔憂。鬧鐘知道你的睡眠模式，當你完成你的睡眠周期時，它就會響起；你的日歷已經因應你多睡的時間進行重新調整。餓了，你去到廚房，在那里，你的食品雜貨配送已經根據你的生理狀況、一年中的時間和即將到來的周末計劃進行了優化。你洗完澡，穿好衣服，然后走向外面的無人駕駛汽車，那輛車正好能及時到達送你去上班。在路上，你舒服地靠坐在座椅上，瀏覽一些專欄文章和當地初選投票方面的政策文件。你的手腕上近乎無法察覺的腕帶可以讓你的手指控制隱形眼鏡上的圖像，你也可以通過耳后的一個微型監聽設備控制聲音。你的智能操作系統已經收集了你昨晚要求的所有東西，核查了它的真實性和可信度，并為你建立了一個專門的視聽簡報。你通過語音完成投票，然后用你獨特的手勢簽名。

這里有每個科技樂觀主義者的靈感源泉：在這樣的一個世界里，科技無縫地融入我們生活，讓我們變得更有工作效率，生活更加平衡；在不影響我們日常生活、不影響我們做有意義工作的能力、不影響我們與所愛之人共度時光的情況下，賦予我們超能力，讓我們變得更好，無論是作為個體還是集體。

誠然，如果說我們在與科技之間的關系中沒有學到某樣東西的話，那就是有一些意想不到的影響和應用——并不是所有的影響和應用都是美好的。事實上，這個世界也是每個科幻作家的靈感源泉，想象反烏托邦的基礎。

烏托邦式的愿景依賴于基于每個用戶和整個社會的最大利益來運作的技術。這是一項艱巨的任務，比被普遍認識到的技術被濫用的可能性更難想象。盡管如此，讓我們暫且保持樂觀。想象一下，我們想要開始朝著科技烏托邦的方向努力。我們如何才能理解一個用戶的最大利益呢？

傳統的設計智慧建議我們研究用戶，研究她的行為，研究她的需求。

今天的計算機將用戶歸結為一組通過鍵盤和鼠標輸入的不連貫的使用數字，也許是一個二維網絡攝像頭。但用戶十分復雜。得益于人類數十億年進化學習的成果，用戶可瞬間處理和存儲來自多種感官的信息，每秒鐘進行多次處理。然后，她根據這些數據來做出個人和社會方面的決策。

如果我們想要實現一個科技烏托邦——讓電腦在我們的個人和共同生活中扮演可靠的角色——我們需要幫助電腦變得更像人類一樣思考。我們已經給予了他們我們人類的思想。我們現在也需要把我們的身體借給他們。

以下是可幫助我們往這一方向推進的一些建議。

#全面定義用戶

上世紀90年代，唐·諾曼(Don Norman)在蘋果公司發明了“用戶體驗設計”一詞，因為他覺得設計領域缺乏語言來涵蓋一個人使用系統的體驗的“方方面面”。從那以后，他第一個承認，“用戶體驗設計”這個詞已經被過度使用了，而這個概念卻還沒有得到充分利用。

大多數的設計仍然過于狹隘地定義“用戶”——只是考慮她試圖執行的腦力任務，但很少或根本不考慮她的身體。結果就是給用戶帶來數小時之久的離身計算時間，而且常常會帶來身體、自尊、生產力和社交技能方面的傷害。

有些人可能會說，解決這個問題就是硬件設計師的職責所在。這不是廢話嗎？

軟件開發者為數十億用戶設計即時的體驗。盡管這些開發者是在硬件的范疇內工作，但是他們有很大的靈活性。例如，Facebook選擇設計一個無窮無盡的信息流，讓人們長時間沉迷其中。它本可以設計一個三分鐘內結束的信息流，然后鼓勵用戶停止看手機，抬起頭來，或者活動活動一下頸部，又或者出去散步。在如今由廣告驅動的網絡環境中，這聽起來很奇怪，但社交媒體用戶更喜歡可培養健康行為的應用，而不是容易讓人上癮的應用。

如今，我們重塑我們的臉來迎合二維相機，扭曲我們的脊椎來手機上網，選擇玩手機而遲遲不去睡覺。在設計未來數字體驗時，這些負面影響必須是軟硬件開發者優先考慮的問題。假裝科技與身體、精神和社會康樂不存在緊密聯系，不僅是脫離現實，而且是十分危險的。

要變得將用戶視作完完整整的人，需要付出一番功夫。具身化如何影響用戶的需求和能力呢？聽覺、視覺、說話、感覺、味覺和嗅覺如何影響他們完成任務的欲望和能力呢？在當前計算會話以外，任務如何隨用戶轉移？當你從用戶全天24小時的整體角度思考時，用戶體驗是什么樣子的？設計師如何識別和調解個體之間看似無限的多樣性？

#質疑“智能”

從市場營銷到制造業，“人工智能”和“機器學習”這兩個術語被用于各行各業，但真正理解它們的含義和工作原理的人卻少之又少。

這些定義本身就有問題。機器“智能”和“學習”常常與人類的多樣性聯系在一起，并被歸為一個從低到高的“通用智能”概念。事實上，在計算領域，各種不同的“智能”正變得越來越專門化——例如，有的針對下棋，有的針對水果分類。

將計算機和人類智能混為一談，會在科技界內外造成混淆，對人們的理解和創新造成制約。我們可以通過改進我們用來區分機器和人類的語言來彌補這一缺陷。實踐者、學者和思想家應該考慮使用一個新框架來討論這一領域。從神經科學和教育學角度去討論是個不錯的開始，尤其是霍華德·加德納（Howard Gardner）的多元智能理論。

語言是問題的一部分。同樣重要的是人類和機器學習方式的根本差異。要理解這個問題，看看具身認知。

具身認知理論是指，我們的身體啟發我們的思想。它超越了身心聯系，假定心智“產生于我們的大腦、身體和身體體驗的本源”。相比之下，計算機是通過不透明的人工神經元學習的，這些神經元是用缺乏物理基礎的預處理數據來訓練的。

機器智能會從類似人類的身體意識中獲益良多的觀點并不新鮮。

早在20世紀50年代，艾倫·圖靈(Alan Turing)就討論過這個問題。20世紀80年代，具身認知進入了人工智能/機器學習的討論。最近，IBM、Facebook和其他地方的研究人員也開始涉足這個領域。但是，這一概念的應用的復雜性絲毫不亞于身體本身，要取得有意義的進展尚需時日。

我們應該利用這段時間來擴大我們的知識，人工智能/機器學習的研究人員和學者將會繼續探索具身學習。在受這項研究影響的領域工作的人以及跟蹤報道的人也有責任。這是一個新興的領域，對我們每個人都有著長遠的影響。我們不要假裝了解未知的東西。相反，讓我們參與進來：閱讀，提問，理解技術的力量和局限性，然后質疑我們所學到的東西。

當然，許多的人工智能(如前面提到的棋手)并不需要理解人類在生活中呈現出的細微具身差異。但是扮演社會角色的人工智能需要。今天，我們讓人工智能/機器學習參與刑事司法系統，緩和我們的政治討論，改革我們的經濟。雖然創造完全模仿人類身體的機器也許是不可能的，也不可取，但深入了解身體在智能和學習中的重要性，會有助于計算機更好地理解我們外包給它們的各種復雜問題。

#從具身的角度看待數據收集

計算機最初是做來解決分析問題的，而現在卻被用來與整個世界進行交互。機器學習確實在幫助計算機向社會角色轉變方面顯示出了潛力。但它揭示了一個核心難題：數據。

機器是從通過鼠標和鍵盤等媒介從網上收集的數據學習的。其結果是遠離了人們在日常生活中所吸收的豐富的具身數據。

如果我們想讓機器像人類一樣思考，我們就需要填補這一缺口。

在計算領域的發展早期，信息輸入方式是有限的。而移動和可穿戴技術的飛躍發展則在這方面帶來了過剩。我們現在可以檢測運動、位置、方位、深度、生命體征、聲音等等。我們還擁有越來越強大的連接、存儲和計算能力。我們能夠開始改變人們與計算機交互的方式，并最終改變計算機理解人類和他們所在的環境的方式。

但是數據的具身觀不僅僅涵蓋收集范疇。正如我們在我們的真實身體中擁有某些不可剝奪的權利一樣，我們也必須將那些權利延伸到我們日益擴展的自我。

道德倫理和隱私法很少能跟上科技的發展步伐。我們應該比它們更小心翼翼。政治和商業領袖需要認清當今的現實，優先考慮數據和隱私政策；提出這些擔憂的思想者應該得到及時的關注。設計師和開發人員可以通過積極主動和考慮潛在的負面結果來完成他們的職責。

建議人們放棄更多的個人信息會讓我感到不舒服。我對數據收集持謹慎態度，很多人可能也是如此。不過，我同意知名互聯網未來學者凱文·凱利(Kevin Kelly)的說法，即“跟蹤用戶”是一種正在形成的趨勢。與其與之抗爭，不如讓它變得更好。

我認為，如果我們本著人道和責任的精神采取行動，將會有很多的收獲。今天收集的數據將為未來的項目和環境奠定基礎。我們知道的越多，我們就越能做出明智的決定，也能做出明智的軟件和硬件。說回全面定義用戶的問題，除了鍵盤和鼠標輸入的信息以外，我們還能學到什么呢？環境、情緒、觸摸、運動、溫度、聲音、氣味或味道如何影響用戶呢？

沒有計算機作為中介的話，我們無法完全理解這些因素是如何影響我們的。通過更智能的收集方式獲得的數據會如何幫助我們更好地了解自己呢？重點是：如果像凱利說的那樣，“我們不是真正的存在，而是‘變化過程的存在’，”經過重新構想的信息如何能在我們的旅程中給我們帶來助力呢？

#意識到我們正在轉變思維模式

30年來，個人電腦和互聯網一直在改變世界，而在短短5年內，智能手機和社交媒體的加速普及更是讓計算機變得無處不在。與此同時，得益于大數據、更快的處理器和深度學習技術，人工智能/機器學習領域迎來了一波發展浪潮。這些因素匯聚在一起，創造了一種模式轉變。

模式轉變需要有新的思維方式。但是新的思維方式可能會受到舊的思維方式的阻礙。以網頁設計為例：移動設備在全球網絡流量中所占比例超過50%(而且還在不斷攀升)，但大多數設計師和工程師首先聚焦的是桌面、鍵盤和鼠標，其次才是移動設備和觸控設備。

新思維的形成需要時間。它需要大量的智力資本。這個過程是混亂的、丑陋的，有時會產生糟糕的念頭。強迫自己深刻改變思維是很難的，尤其是當我們所知道的一直以來都奏效的時候。

但要想實現真正的創新，唯一的方法就是在可能性的沼澤中跋涉。只有真正的創新才能確保，當我們在20或50年后審視我們的技術時，我們看到的是反映我們的肉身人性的系統，而不僅僅是反映我們靈魂深處的黑暗角落。

#多散步

我們對身心聯系沒有一個完全合乎邏輯的解釋。也許這是因為沒有“邏輯上”的方法來理解我們通過肉身所直覺到的東西。我們所知道的是，我們的身體告訴我們是誰，以及我們如何與自己、他人和我們共享的環境相聯系。

我們當前的互聯技術將我們帶離我們的身體。它將我們的世界變成一個由大腦輸出而不是身體輸入的基礎所定義的地方。要創新發展這種關系的方式，我們需要繼續探索我們在離開我們的設備的時候究竟是誰。

幾周前，我正準備把我最初的想法寫在紙上。我多次出去散步，而后才有了這篇文章。第一個下午，我回來的時候就在想，我是否總要遠離我的科技產品，去感受當下，扎根于我周圍的世界。今晚散步以后我得到的答案是：這將取決于技術在我周圍的世界中扎根的程度。

所以：出去走走，離開你的智能手機和平板電腦。利用這段時間去理解你的身體是如何啟發你的。然后將這種理解帶回到你的技術工作當中。想想弗吉尼亞·伍爾夫(Virginia Woolf)吧，她就是在英格蘭南唐斯丘陵散步，以此來拓展自己的思維空間。我們正在打造未來的“蜂巢思維”。它了解那個空間嗎？