此時此刻，有一個網絡正在我們周圍擴展。我們可以將它比作行星的皮膚，甚至比作我們整個人造環境的皮層。這個網絡就是物聯網（IoT）。隨著狹義人工智能讓我們的世界變得越來越智能，它也變得越來越密集。幾十億個我們每天接觸的人造物，比如汽車、紅綠燈、牙刷、橋樑等，正在從純靜態的形式轉換為具有認知功能的物體。
在討論這一不斷增長的智能所產生的直接影響之前，我們需要思考其他「智能爆炸」如何改變了我們古代的和工業化前的文明。比如南方古猿或古代人類在250萬年前開始製造工具，但這些粗糙的石器的唯一目的就是更好地利用人體肌肉力量。這些工具不靠人類肌肉力量是沒法移動的。再來看看約15 000年前，人類馴服了牛；5 000年前，人類馴服了馬。我們看到的是人類不斷地尋找更高級的使用或增強自身肌肉的方法。
這促使人類在公元前3500年發明了輪子、在公元前1500年發明了滑輪等機械裝置。通過這些發明，人類不僅駕馭了自己的肌肉力量，而且還放大了這一力量。
從使用原始的石器和木製工具，到開發出具有獨立於人類的動力源的系統，我們用了200多萬年。只要餵養那些可以驅動設備的動物，並對機械裝置進行維護，我們就能使用這些系統實現重要的功能，比如從井中抽水以及抬起大石頭和原木等。1698年，隨著蒸汽機的出現，我們最終邁入了工業時代。蒸汽機使機器能夠脫離任何形式的生物力或自然力而運行。通過創造這種機器，我們創造出了在自然界前所未見的力量源泉，它們更大、更快、更有彈性，也更有力。
儘管擁有了機械力量，這些工具和系統還是需要依賴於我們的決策。我們可以規定它們的運動範圍，當任何一台機器需要開啟或關閉時，我們都必須執行這一操作，但在19世紀初，一個機械創新上的細微變化改變了這一切。
1801年，法國織布工兼發明家約瑟夫·瑪麗·雅卡爾（Joseph Marie Jacquard）正在尋找一種方法，以創造更複雜的紡織圖案。1當時，除基本線條以外的所有設計都必須由工匠用手仔細縫製，但雅卡爾意識到他可以為織布機增加一種新的靈活性。
他決定教織布機理解指令，而不只是按照預定順序執行一連串動作。這個想法不僅給紡織業帶來了一場革命，使一台織布機可以織出多種圖案，而且也改變了普通工業。雅卡爾通過給卡片打孔實現編碼，這種打孔卡片就是定義圖案的程序，這與一個半世紀之後出現的計算機非常類似。形式與功能的分離或者指令與執行的分離就是編程這一概念的基礎。
一個半世紀後，一個全新的學科——計算機科學出現了。就像雅卡爾織布機中的編碼一樣，計算機科學改進了框架和流程，因而能夠高效地定義和執行複雜活動。這門科學是關於如何製造更加智能的編程機器的，而其子學科之一——人工智能是關於如何製造完全獨立於人類操作與思想的會思考的機器的。
今天，在雅卡爾織布機發明200多年後，指甲那麼大的可編程計算機就能夠控制強大的微型電動機並且從各種數字傳感器中獲得信息，從而進行抽樣、處理和對現實世界做出響應。控制此類設備的程序越來越精密化和智能化，再加上無處不在的網絡連接以及功能越來越強大的處理器、傳感器和驅動器，這些將合力創造一個我們到現在都幾乎無法想像的未來。
歡迎來到物聯網革命時代，在這個時代中，智能技術無處不在、人造設備和系統可以自己完成越來越多的決策。
在物聯網時代，幾十億台設備將互相通信，在沒有任何人類干預的情況下進行協商、交互、測量、響應等。為了闡明我對這一未來發展趨勢的觀點，我將分三個階段來描繪物聯網的應用。
物聯網第一階段：測量和追蹤
我們已經進入了物聯網第一階段。在消費品方面，我們已經擁有了可穿戴設備和其他一些小裝置，它們可以測量脈搏和心率，記錄每天行走的步數，預測晝夜節律，在我們未進入深度睡眠時發出警報，還能在懷疑門外有人或有人試圖闖入時自動將住宅照片發送給我們。在商業方面，傳感器已經被嵌入幾乎每一種重要的工業資產中，包括發電機、渦輪機、泵和鑽探設備等。這些傳感器被用於測量系統各個方面的性能，比如溫度和壓力等，並保存測量結果以便人們進行後續分析。
物聯網第二階段：建模和預測
一些領域即將進入物聯網第二階段。在第二階段，從第一階段設備中獲得的數據將被設備自身用於建立環境、塑造設備行為以及建立系統行為模型，從而預測未來。
比如消費類可穿戴設備以前只能監測心率和脈搏，之後將進化為不僅能夠測量，而且還能完整地診斷並提供建議的可穿戴醫生。為此，這些設備需要獲得更高級別的智能以及大量的傳感器和環境數據。設備自身或設備所連接的網絡的認知能力可能包括閱讀和處理自然語言和數據，如照片和視頻等。想像一下，一個可穿戴設備看著你吃飯，它會判斷你吃的是什麼，計算食物的量和熱量，然後用這些信息向你發出各種提醒，比如違反規定的飲食、意外攝入的食物可能引發危及生命的過敏反應等。
在商業領域，機器不僅能夠監測基本的性能參數，而且將使用這些一級數據獲得深層預測模型，通過這一模型實現振動、溫度和壓力等測量參數的更高層次的互動，從而發現能夠在混亂的現實世界中驅動系統的複雜物理規律。
聯網系統不僅具有傳感功能，而且能採取更加精密的行動。這些系統包括送貨無人機、無人駕駛卡車和拖車等，而越來越先進的工廠和倉庫機器人將使用「視覺」探測物品並對產品和包裹進行分類。
物聯網第三階段：一萬億台完全自主的設備
在第三階段，物聯網的真正潛力將被發揮出來。我們將建立一個沒有限制的、便於複製的、分佈範圍巨大的聯合網絡智能，為具有認知能力的、完全自主的設備提供支持。傳感器將變得異常強大，這不僅是因為有硬件能力的支撐，還因為擁有高智能的人工智能算法能夠將基礎傳感器獲得的信息融入相關的、詳細而複雜的現實情況中，獲得超越人類視覺、聽覺、嗅覺和觸覺的感知。智能設備對世界的認知將是最深刻的，而製造這些設備的人類大都無法體會到這種現實。
物聯網第三階段包括能夠感知並避免現實世界衝突的自主和移動系統。試想，未來將存在這樣的算法，它可以控制幾十萬架無人機，為它們的人類主人完成越來越多的工作，比如為作物噴粉、將急救藥品送到城鎮，或是將下一代武器系統變成自動追蹤獵殺的無人戰鬥機群。所有這些活動將為我們的人造環境提供越來越強大的支持，因此人類開始離開這個循環。正如我們將在後面的章節中看到的那樣，這會使我們把人類世界的決定權拱手讓給我們身邊不斷發展的網絡。