大家好，我是凯文·凯利。非常感谢中央美术学院的邀请，我很荣幸能站在这里与各位进行分享。每次来中国我都在学习，比如在今天的讨论中我就学到了很多东西。虽然我本人并不是一个设计师，但我希望能和大家分享一些关于未来环境、未来设计以及设计在未来大环境下会发生些什么变化。
「未·未来」总策划，设计学院院长宋协伟教授欢迎凯文·凯利
首先我想和各位强调的是，尽管我们面临着诸多的问题，但我们也同样面对着巨大的机会。我们只是在一个时代的刚刚开始，所有人在未来都会有以往从未有过的，不计其数的机会！在这里，我想以十个关于发展的大的趋势来和大家来探讨关于未来的机会。这十个趋势在过去的几十年里已初露端倪，其中有一些想法可能并不是新的，但我还是希望能提醒大家这些趋势，并且希望能重新构建关于这十个趋势的想法，以一种更好的方式让大家更容易的理解它们。
第一个趋势：成为（Becoming）
所有的事物都在不断的成为新的事物。从过去的几十年开始，当然未来也会一直持续，一切我们所创造的事物都在不断地成为一些别的事物。
第二个趋势：流动（Flowing）
从过去持续到未来——“流动”（Flowing），我们身处在流动的环境中，最庞大的流动物是数据（Data）。另外一个关于数据的要点是：联合（Linked），数据和数据间产生关联，越分享越能产生数据的价值，一切数据都应该是连接和互联的。所以我们要了解数据如何流动，如何影响我们生活的大环境。
第三个趋势：进入（Accessing）
无论我们在世界的任何角落，都可以去接入、使用很多的东西。如果一件事不是实时发生，或许我们会觉得它是可有可无的。因为“实时发生”是现在一切事物的驱动力。在过去的几十年人们所做的，其实就是打败时间。因为现在的一切事物都在实时发生，所以必须以更好的方式快速交付这些事情。
所有权并不再像以前那么重要了。我们无需再购买实体唱片，网络可以让我们在全球任何地方听到音乐。电影可以被直接下载，书本、游戏也都不需要再购买，电子世界里有一切。人们希望的不再是拥有权，更多的是希望访问权或使用权。
中央美术学院院长范迪安教授与凯文·凯利
第四个趋势：追踪（Tracking）
互联网是以复制的方式运行的，人们花了很长的时间人们才明白任何与互联网相关的东西都可以被复制。你可以复制一首歌，一部电影，一个文档或是一本书，只要它们和互联网有关联就都可以被复制。而所有的企业提供的业务其实都是卖复制品。原创者们当然不希望他们的创作被复制，可是没有办法，一旦触及到互联网能被复制的事物就都会被复制。
所以我们需要找到一种可以追踪的方式，事实上只要和互联网相关的事物就都可以被追踪到。追踪是很好的监控违法行为的方法，而追踪技术应当是使用于追踪任何可以被追踪的事物。
第五个趋势：认知（Cognifying）
在接下来二十年的发展中可能会被称作是“认知化”或是被想象为人工智能另外一种使用环境。“认知化”作为一个非常重要的概念正在被越来越多的人了解，我希望能从不同的角度向大家重新介绍“认知化”。我想强调一下，对于很多企业业务“认知化”都应是核心概念，尤其是对于数字环境企业。
和人造的人类不一样，机器能够拥有几千种和人类不同的思维方式，它们是人造的“外星人”。我们设计人工智能其实是在尝试思维方式的突破。在这两天的讨论中大家都听到了，以一种不同的思维方式去思考才是真正重要的东西，也是创新的动力所在。企业、创意行为、艺术活动，如果能够更多的彼此相连会发生什么？如果全球70亿人每天24小时思维都是相互连接的，那么很难有不同的思维方式产生。如何能够突破？如何与其他人不一样？怎么做到这一点？AI能做到的事情就是帮助我们以一种不同的方式去思维、思考，这是因为人工智能的思考方式原本就被设计的和我们不一样，它们能帮助我们用不同的方式思考现在人类头脑之中有的，我们使用的认知方式包括：感知、空间认知、符号推理、演绎推理、逻辑推理、情感智慧、算术……都是属于人类的认知，人类演进出的不同的意识方式。到目前为止也只能将其中一部分合成在人工智能身上。从阿尔法围棋（AlphaGo）打败人类围棋大师到自动行驶的汽车，都只在一个领域拥有认知的能力，比如说深度的卷积神经网络（CNN），声音系统或者是脸部识别系统、图样识别系统。现有人工智能的认知只基于人类头脑中已有的一种认知，这就意味着还有很多的机会去理解去开发其他的认知的方式，我们尚处在认知开发的开始阶段。
二十年前，卡斯帕罗夫作为世界国际象棋冠军输给了人工智能深蓝。“他居然输给了一个电脑！”。卡斯帕罗夫清楚深蓝的数据库里有历史上所有已有的国际象棋棋局，他认为如果自己头脑之中也有同样的一个数据库那么他绝对可以打败深蓝，所以这是不公平的。之后，卡斯帕罗夫成立了一个全新的国际象棋联盟，这个联盟允许人类和人工智能对弈的事情发生。而联盟中人类和机器组成的队伍称作半人马（Centaurs）。在新的国际象棋联盟里，棋手可以和一个冠军去下棋，可以和一个人工智能去下棋，也可以进行人与人工智能混合组队下棋。通过过去几年的实践，卡斯帕罗夫和他的团队发现，这个地球上最强的国际象棋选手并不是人工智能也不是人类，而是人工智能和人类国际象棋大师组成的队伍。同样的半人马理念也被使用在医学领域，人类医生和人工智能组成的医生队伍为患者进行诊断；在军队之中也一样，最好的无人机驾驶员并不是人工智能也不单纯是人类，而是人类与人工智能相结合。
第六个趋势：互动（Interacting）
当我们创造越来越多的机器和设备的时候，需要考虑在最核心的地方加入互动。我曾经和斯皮尔伯格合作过一个电影，关于未来的世界人们和自己的身体如何进行深度互动。类似于手臂和手臂上佩戴的设备间有一些小的互动，比如让手表能够理解我们的身体，比如利用设备交互的谈话界面让人可以和机器进行互动。最终的目的是爬进机器的内部，进入机器内心，进入虚拟的现实。
……
虚拟和现实结合起来产生的力量非常强大，这能给我们什么启示呢？
“体验是新的货币”。我们在VR技术中下载的是体验，购买的是体验，和朋友们分享的也是体验。这里有一个关于附加值的趋势线，我们可以看到：咖啡豆作为商品便宜但缺乏竞争力。如果将咖啡豆转化为一种新的产品，价值可能会高一些。但如果要把咖啡豆变成一种服务，就像星巴克这样提供咖啡服务——无需自己买豆子、磨豆子、做咖啡。星巴克让咖啡豆的价值提升，把咖啡变成一种体验，一种服务。人们愿意花更多的经历和金钱去听咖啡种植者讲述咖啡的故事。当咖啡豆从产品变成体验，价值也变得更高。
在过去的150年间，物质商品的成本在不断的下降，包括材料、能源、食品等等各方面。例外的是，体验的成本却在不断增长。所以体验是特殊的少部分，和成本越来越低的大趋势相反。在接下来进入的体验式经济环境中，针对体验开发的虚拟现实技术可以帮助消费者更好地增强体验，信息的互联网转换到了体验的互联网。人们不光可以利用虚拟现实体验令人兴奋的事，还可以体验生病，体验危险，实现可能需要花费很多金钱和时间甚至根本不可能真实感受的事物。最为强大的是还可以与其他人一起共同体验，实际上这才是虚拟现实技术发展真正的力量来源。
第七个趋势：分享（Sharing）
中国还有全球很多地方都有共享经济，比如单车共享。但是在这里我想扩展一下这个概念，现在共享经济刚刚生成雏形，还有很多共享的可能性等着我们去发现。或许我们需要寻找更多有价值的东西来共享呢，但实际上我认为“共享”就是最好的增加价值的方法。共享经济需要考虑的另一个词：“协作”（Collaboration）。之前我们谈到联结全球所有的互联网设备，连接所有的网络用户。就好像从世界各地贡献来的词条形成了维基百科，一部由世界网民写成的百科全书。我们可以利用网络用户的协作做更多的事，或许未来五年或十年完全可以实施一个计划：100万人以实时合作方式共同完成一个项目。
现在的我们没有足够强大的工具支撑这样大型的合作项目完成，但我们正在尝试开发这些工具，这也是未来网络开发的方向。当然，我们同样面临着挑战：这100万人如何工作？是一起工作，还是只进行一周的合作？或是一个月的合作？还有如何追踪大家作出的贡献，如何支付劳动所得？给他们付钱吗？是按劳分配吗？如何区分这100万人中谁是专家，谁不是专家？有这么多需要考虑的问题在里面，比如区块链（Blockchain）技术、比特币（BitCoin）等等，当然比特币也是区块链的一个应用。大家会把信息放在一起形成一个区块链，能够阻断一些欺诈行为的发生。很多工具正在开发为了使我们能够和100万人在未来进行合作，也许不仅仅是100万人，也可能是1000万人，甚至一亿人。
那么什么才是我们真正遇到的挑战？机会就摆在那，未来我们完全有能力完成这样大体量的合作项目。但我们以时实合作的方式让100万人一起做些什么呢？利用未来的机会做些什么才是真正的挑战，也是未来十年要面对的一个严峻的问题。
中央美术学院院长范迪安教授、凯文·凯利与麻省理工学院媒体实验室主任伊藤穰一对话
第八个趋势：屏幕化（Screening）
现在的社会到处都可以看到电子屏幕，比如今天现场就有三块巨大的屏幕。手机上的屏幕，建筑上的屏幕，曲面的屏幕，服装屏幕……各种各样的屏幕充斥在我们生活里。屏幕具有很强的视觉性，75%的网络信息是图像化、视频化的。所以屏幕并没有提供太多文本的信息，而以往在文本上做脚注的行为，在视频里却很难实现，我们无法对一段视频进行浏览，只能汇总式的观看。还有很多关于屏幕的工作需要进一步的探索，即便如此，我们已经成为了“屏幕”的人，而屏幕也带来汇集数据的不同方式。
第九个趋势：提问（Questioning）
仅谷歌（Google）每天就会给出10亿个答案。在25年前，没有人问过与现在提出的问题相似的问题，因为在那个时候并没有机会得到回答。没有人有过一个商业计划，关于设计一个每天回答10亿个问题的公司。而现在我们正在却能问这样大量的问题，因为问题的答案变得越来越便宜，甚至是免费的。在过去，为了得到一个问题的答案人们可能会花平均7美元去公共图书馆查找大量的书籍，而现在每天就有10亿个免费的回答出现在网络上。这意味着，答案是免费的，真正有价值的是问题。
未来教育应该培养什么样的人？我认为最优秀的人应该是可以提出好问题的人。“如果去了那个地方我们会怎么样？如果这样做我们会怎么样？”能提出好问题的人才是未来创新型的人才。什么是创新？创新就是去提问。
一个回答可能会引出两个新的问题，这就像是进行科学研究，因为科学的本质其实是去扩张我们未知的领域。任何一个问题的解决都带来更多的新问题，实际上一切的进化都是在以更快的速度去拓展我们的知识领域。比如，爱因斯坦小时候问过自己一个问题：如果我坐在一束光上飞向宇宙，那这个世界看起来会是什么样子？好的问题会成为创新的原动力，也会成为设计的原动力。能够质疑权威将是未来创新的必不可少的要素，我们必须去尝试挑战权威，挑战固化的知识。如果其他所有人都错了呢？如果你需要一个好的答案，你可以去问一个机器；如果你需要一个好的问题，去找一个人。在未来，机器会用作回答问题，人类要做的就是提出疑问。
第十个趋势：开始（Beginning）关于第十个趋势，我想以“开始”作为今天分享的结束。现在的我们尚处于“开始的开始”，一切的第一天。实际上所有以前所发生过的事情其实都没有那么重要，当二十五年之后我们回顾2017年会说什么？或许二十五年后我们会意识到，这个世界上并没有真正懂得AI的人，没有真正懂得VR的人，没有什么人真正是注意力方面的专家，我们什么都不懂。没有人是二十年后我们才懂的东西的专家。一切都是2017年开始的，一切的元年都是2017年。
如果我们回顾之前的历史就会意识到从来没有什么时候能像现在的时代这样拥有这么多强有力的工具。我们从未有过像今天这么大的市场能够去消费，能够去分析或者能够去生产我们所需要的东西。从来没有哪个时代能像今天这样以更少的钱更低的门槛满足我们想做的事，整个人类历史上都不曾有过像今天这样的时代。当我们面向未来，在二十五年后回顾今天就会发现没有人是真正专家，这些今天看来困难的事物会变得到处都是。没有真正的竞争存在，没有真正的入门成本。
当我们站在未来的角度回顾今年，今年是最好的一年。因为我们能去做一些从未有过的尝试，现在就是开始的时间，“就是现在”。今天我们所做的事情都是基于我们对世界现有的认知——我们应该使用一切新的工具去创造新的世界。不必去怀疑那些现在看来是不可能的事，因为没有人知道未来会发生什么。
尽管我真的相信AI会成为未来二十五年改变我们生活的核心力量，但我也非常确信未来二十五年最伟大的产品——会影响所有人的产品，尚未问世。当我回顾二十五年前，二十五年前的人们不会认为互联网和手机是最重要的发明。因为在二十五年前，互联网和移动通信设备尚未普及，对普通大众而言它们并不存在。当时的人们无法想象移动通讯和互联网在未来的二十五年中会出现、普及。这意味着没有谁真正是AI的专家，因为没有人是尚未出现的东西的专家。我们只能说现在的我们拥有最好的工具，现在还为时未晚。
未来从现在开始！
中央美术学院党委书记高洪为凯文·凯利颁发嘉宾荣誉证书
「未·未来」 全球教育计划
筹备委员会：
高洪、范迪安、董长侠、苏新平、王少军、王晓琳、张子康、宋协伟
主任：
高洪、范迪安
学术主持：
范迪安
总策划
宋协伟
统筹
秦建平、靳军、王子源、张欣荣、任英顺、高高、纪玉洁
策划执行
程书馨、李文龙、潘镜如、薛天宠、柏林、李明威、龚奇骏、李昳尘、李峥
策划支持
李玉峰、陈小文、费俊、周子书、蒋华、周博、薛江、孙帅、叶骞、李磊
多媒体制作
陈卓、张文超、王黎明、刘桂羽、熊樱菲、李鹏飞、任龙、董海芳、 胡绿 、吴碧琳、何聪进、李江南、李明心、陈冠恒、方娜、王舒、郭童谣、庞雯、吕郑鸿、张永基、何守一、刘小鹏
形象设计
何君、叶骞、龚奇骏、李峥
空间设计
薛天宠、梁欣、马鑫、王楚霄、赵靖雅、张天钢、沈星逸
媒体宣传
徐新立、吴琼、章燕紫、朱莉、王姝、程书馨、李文龙、潘镜如、迟鹏、王艺丹、谢梦荻、郑涛、薛江、李峥、胡帅、安静、芦皙、田钊菡、肖冉、张芷蘅、宋涵、龚奇骏
项目协调
张欣荣、任英顺、王选政、潘镜如、刘晓磊、刘昶、杨宁、车静、陈华、杜国光、陈馨、王艺丹、许露丹、姚地
未知，欲知。未来，已来。
The unknown, will be known. The future, is here.
