lisp大数据|如何让数据流动起来让数据拥抱数据

① python是面向什么的高级语言

面相对象、解释型。

Python支持多种编程范型，包括函数式、指令式、反射式、结构化和面向对象编程。它拥有动态类型系统和垃圾回收功能，能够自动管理内存使用，并且其本身拥有一个巨大而广泛的标准库。它的语言结构以及面向对象的方法旨在帮助程序员为小型的和大型的项目编写清晰的、合乎逻辑的代码。

吉多·范罗苏姆于1980年代后期开始研发Python，它是作为ABC语言的后继者，也可以视之为使用叫做的M-表达式的一种传统中缀表示法的LISP方言。

吉多·范罗苏姆于1991年首次发布 Python 0.9.0。Python2.0于2000 年发布并引入了新功能。Python3.0于2008年发布，是该语言的主要修订版，并非完全向后兼容。 Python2于2020年随2.7.18版停止使用。

Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法，尤其是使用空格缩进划分代码块。相比于C或java，Python让开发者能够用更少的代码表达想法。

Python解释器本身几乎可以在所有的操作系统中运行。Python的官方解释器CPython是用C语言编写的，它是一个由社群驱动的自由软件，目前由Python软件基金会管理。

特征

Python是多范型编程语言。它完全支持结构化编程和面向对象编程，还有很多特征支持函数式编程和元编程比如元对象协议（元类和魔术方法）。

通过扩展还可以支持很多范型，包括面向切面编程、契约式设计和逻辑编程。

Python使用动态类型，在内存管理上采用引用计数和环检测相结合的垃圾收集器。它的特征还有动态名字解析（后期绑定），即在程序执行期间绑定方法和变量的名字。

Python对遵循LISP传统的函数式编程提供了有限的支持，它提供了map、filter和rece函数；列表推导式、字典、集合和生成器表达式。

② 人工智能的前景怎么样

1、什么是人工智能

人工智能不是一个新名词。

从ALPHAGO和柯洁的世纪围棋大战，到支付宝的刷脸支付;从无人机的航拍勘探到无人驾驶车辆的正式上路。人工智能的应用逐渐涉及到日常生活的方方面面。

自从1956年人工智能的概念在美国达特茅斯得以确立，至今为止，人工智能正在经历其发展历程上的第三次浪潮。

人工智能“是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学”。

换而言之，人工智能最终的目的，是让机器代替人类，去辅助或者完成人类能够完成的事情。

2、遍地开花的核心产业链

人工智能核心产业链被大众所为熟知的领域，如无人机、智慧机器人等大多属于产业链中的应用层面。但是人工智能的核心产业链，即人工智能行业的可投资领域，不仅仅局限于应用层面。

每一个层面的每一个板块，都具有蓬勃发展的前景。

③ 求问，python与人工智能，python与大数据，计算机基础及office这三门课有什么区别

计算机基础及office应该是所有人都能上的。python与人工智能应该是更适合软工，不过数据能力强的python与大数据应该也可以。

④ 人工智能程序设计语言主要有哪些

典型的人工智能语言主要有LISP、Prolog、Smalltalk、C++等。

在人工智能手册中介绍了七种人工智能语言：

LISP,PLANNER,CINNIVER,QLISP,POP-2,SAIL,FUZZY。近百种人工智能语言中，只有LISP和后起之秀Prolog是人工智能研究和应用中占重要地位的两种人工智能程序设计语言。

⑤ 传统的基于编程语言的应用软件开发

汇编语言汇编语言的实质和机器语言是相同的，都是直接对硬件操作，只不过指令采用了英文缩写的标识符，更容易识别和记忆。它同样需要编程者将每一步具体的操作用命令的形式写出来。汇编程序通常由三部分组成：指令、伪指令和宏指令。汇编程序的每一句指令只能对应实际操作过程中的一个很细微的动作。例如移动、自增，因此汇编源程序一般比较冗长、复杂、容易出错，而且使用汇编语言编程需要有更多的计算机专业知识，但汇编语言的优点也是显而易见的，用汇编语言所能完成的操作不是一般高级语言所能够实现的，而且源程序经汇编生成的可执行文件不仅比较小，而且执行速度很快。汇编语言分为：脚本语言：脚本语言（Script language，scripting language，scripting programming language）是为了缩短传统的编写-编译-链接-运行（edit-compile-link-run）过程而创建的计算机编程语言。此命名起源于一个脚本“screenplay”，每次运行都会使对话框逐字重复。早期的脚本语言经常被称为批量处理语言或工作控制语言。一个脚本通常是解释运行而非编译。虽然许多脚本语言都超越了计算机简单任务自动化的领域，成熟到可以编写精巧的程序，但仍然还是被称为脚本。几乎所有计算机系统的各个层次都有一种脚本语言。包括操作系统层，如计算机游戏，网络应用程序，字处理文档，网络软件等。在许多方面，高级编程语言和脚本语言之间互相交叉，二者之间没有明确的界限。脚本编程速度更快，且脚本文件明显小于如同类C程序文件。这种灵活性是以执行效率为代价的。脚本通常是解释执行的，速度可能很慢，且运行时更耗内存。在很多案例中，如编写一些数十行的小脚本，它所带来的编写优势就远远超过了运行时的劣势，尤其是在当前程序员工资趋高和硬件成本趋低时。脚本语言是一种解释性的语言，例如Python 、vbscript,javascript,installshield script,ActionScript等等，它不象c\c++等可以编译成二进制代码，以可执行文件的形式存在。机器语言：由于计算机内部只能接受二进制代码，因此，用二进制代码0和1描述的指令称为机器指令，全部机器指令的集合构成计算机的机器语言，用机器语言编程的程序称为目标程序。只有目标程序才能被计算机直接识别和执行。但是机器语言编写的程序无明显特征，难以记忆，不便阅读和书写，且依赖于具体机种，局限性很大，机器语言属于低级语言。高级语言高级语言是大多数编程者的选择。和汇编语言相比，它不但将许多相关的机器指令合成为单条指令，并且去掉了与具体操作有关但与完成工作无关的细节，例如使用堆栈、寄存器等，这样就大大简化了程序中的指令。同时，由于省略了很多细节，编程者也就不需要有太多的专业知识。高级语言主要是相对于汇编语言而言，它并不是特指某一种具体的语言，而是包括了很多编程语言，像最简单的编程语言PASCAL语言也属于高级语言。高级语言所编制的程序不能直接被计算机识别，必须经过转换才能被执行，按转换方式可将它们分为两类：解释类：执行方式类似于我们日常生活中的“同声翻译”，应用程序源代码一边由相应语言的解释器“翻译”成目标代码（机器语言），一边执行，因此效率比较低，而且不能生成可独立执行的可执行文件，应用程序不能脱离其解释器，但这种方式比较灵活，可以动态地调整、修改应用程序。如较早时期的Qbasic语言。编译类：编译是指在应用源程序执行之前，就将程序源代码“翻译”成目标代码（机器语言），因此其目标程序可以脱离其语言环境独立执行，使用比较方便、效率较高。但应用程序一旦需要修改，必须先修改源代码，再重新编译生成新的目标文件（* .obj，也就是OBJ文件）才能执行，只有目标文件而没有源代码，修改很不方便。常见语言：C#C#是微软公司发布的一种面向对象的、运行于.NET Framework之上的高级程序设计语言。C#是微软公司研究员Anders Hejlsberg的最新成果。Csharp（音标 [∫a:p]）（又被简称为"C#")是微软公司在2000年6月发布的一种新的编程语言，并定于在微软职业开发者论坛（PDC）上登台亮相。C#看起来与Java有着惊人的相似；它包括了诸如单一继承、界面、与Java几乎同样的语法，和编译成中间代码再运行的过程。但是C#与Java有着明显的不同，它借鉴了Delphi的一个特点，与COM（组件对象模型）是直接集成的，而且它是微软公司.NET windows网络框架的主角。在本文中，我将考察创建一种新计算机语言的一般动机，并将特别指明是什么原因导致了C#的出现，然后我将介绍C#和它与Java、C、C++的相似之处。其次我将讨论一些存在于Java和C#之间的高层次的、和基础的差别。我将以衡量在用多种语言开发大型应用程序的时候所需的知识（或者对这种知识的缺乏程度）来结束本文，而这正是.NET和C#的一个主要战略.以及Windows 2000的一个"d预览版本"，还有MSDN上迅速增多的文档集子的形式获得（还没有最终定型）。BasicBASIC（Beginners' All-purpose Symbolic Instruction Code，又译培基），意思就是“初学者的全方位符式指令代码”，是一种设计给初学者使用的程序设计语言。BASIC是一种直译式的编程语言，在完成编写后不须经由编译及连结等手续即可执行，但如果需要单独执行时仍然需要将其建立成执行档。PascalPascal是一种计算机通用的高级程序设计语言。Pascal的取名是为了纪念十七世纪法国著名哲学家和数学家Blaise Pascal。它由瑞士Niklaus Wirth教授于六十年代末设计并创立。Pascal语言语法严谨，层次分明，程序易写，具有很强的可读性，是第一个结构化的编程语言。C语言C语言是一种计算机程序设计语言，它既具有高级语言的特点，又具有汇编语言的特点。它由美国贝尔研究所的D.M.Ritchie于1972年推出，1978年后，C语言已先后被移植到大、中、小及微型机上，它可以作为工作系统设计语言，编写系统应用程序，也可以作为应用程序设计语言，编写不依赖计算机硬件的应用程序。它的应用范围广泛，具备很强的数据处理能力，不仅仅是在软件开发上，而且各类科研都需要用到C语言，适于编写系统软件，三维，二维图形和动画，具体应用比如单片机以及嵌入式系统开发。C++C++这个词在中国大陆的程序员圈子中通常被读做“C加加”，而西方的程序员通常读做“C plus plus”，“CPP”。 它是一种使用非常广泛的计算机编程语言。C++是一种静态数据类型检查的、支持多重编程范式的通用程序设计语言。它支持过程化程序设计、数据抽象、面向对象程序设计、泛型程序设计等多种程序设计风格。JAVAJava是一种可以撰写跨平台应用软件的面向对象的程序设计语言，是由Sun Microsystems公司于1995年5月推出的Java程序设计语言和Java平台（即JavaSE, JavaEE, JavaME）的总称。Java 技术具有卓越的通用性、高效性、平台移植性和安全性，广泛应用于个人PC、数据中心、游戏控制台、科学超级计算机、移动电话和互联网，同时拥有全球最大的开发者专业社群。在全球云计算和移动互联网的产业环境下，Java更具备了显著优势和广阔前景。AAutoAAuto是专用于桌面软件快速开发的新一代混合型编程语言 – 具有动态语言轻便、灵活、快速开发的特性，而且又可以同时支持静态类型开发，象静态语言那样使用。AAuto可以直接支持原生DLL，即使是外部EXE进程中的函数，也可以使用一句代码声明为普通的AAuto函数对象（原生call支持），AAuto支持非常多的标准调用约定，例如 stdcall，cdecl，thiscall，fastcall，regparm（n） 等调用约定都可以支持。AAuto虽然小，但支持的接口很丰富、可以支持com静态动态双接口，象VBS一样原生支持com对象。用一个简单的代码演示一下，下面的AAuto代码定义了一个结构体：?1234567//定义类classPOINT{//类点intx;inty;//“整数”类型x;“整数”类型yfunc=function(){//函数=函数()//动态类型}}这种全新的混合编程语言开创了一种全新的编程方式，也因为这种语言特性，AAuto可以非常方便的嵌入各种第三方语言，AAuto可以嵌入汇编机器码，C语言，Java，PHP，C#，Python，Javascript，VBScript……等等数量众多的第三方编程语言，方便的互调函数，并且这些调用第三方语言的功能模块都是使用AAuto实现( 开放源码 )。混合型语言让我们可以体验到激动人心的全新编程方式。AAuto可以将硬盘目录，硬盘文件一键嵌入EXE文件，将全部程序包含所有资源生成独立的绿色EXE文件，所有文件读写的相关函数自动支持，无需更改代码，AAuto制作的程序不需要安装程序，也不需要释放DLL运行库，AAuto制作的程序都是免安装绿色软件。AAuto属于类C系语言、并且可以自定义一套自己的语法。AAuto在语法风格接近流行类C系语言。有其他语言基础的可以轻松上手，学习AAuto以后学习其他编程语言更可事半功倍。AAuto支持多线程开发，复杂的多线程开发在AAuto中变得非常简单，标准库也提供大量简化多线程开发的辅助支持库，为多线程软件开发带来很大的方便（请参考快手范例 -> 多线程 ）。AAuto的标准库基本使用纯AAuto源码实现，并且全部开源，标准库提供了大量的简化编程的常用函数，涉及到软件开发的方方面面，极大的简化了桌面软件开发过程。AAuto提供web.form支持库( 开源 )，可以创建web窗体加载网页创建web风格的软件界面，网页与本机代码可以直接交互，在快手工程向导里，就提供了 WEB UI 的模板。在使用web窗体时，你能感受到AAuto这种混合语言带来的巨大方便，较之传统编程语言，AAuto 可以更快更加方便的创建 WEB UI 程序，在AAuto自带的范例中，就有一个多窗口浏览器的范例，仅仅使用了一页300行源码就实现了一个功能较完整的多窗口网页浏览器，可以看出使用AAuto极大的简化了Web相关开发技术。另外，AAuto提供了web.layout支持库，封装了轻量快速的界面引擎HTMLayout，可以使用传统的HTML，CSS技术，更加方便的实现漂亮的界面，而且运行，响应速度极快，官方也提供了大量HTMLayout的范例，教程。使用AAuto开发传统界面也非常的方便，AAuto提供可视化开发工具，可以象VB一样（实际上比VB更简单）的通过拖拉控件创建程序。易语言[4] 易语言是一门计算机程序语言。以“易”著称，以中文作为程序代码表达的语言形式。易语言的创始人是吴涛。早期版本的名字为E语言。易语言最早的版本的发布可追溯至2000年9月11日。可以说，创造易语言的初衷是进行用中文来编写程序的实践。从2000年至今，易语言已经发展到一定的规模：功能上、用户数量上都十分可观。创建者：大连吴涛易语言（吴涛）易语言简称：e、VE、E语言最新版本：易语言5.3 （201401107） （支持静态编译）特色：1.以简体中文作为程序代码进行编程操作。2.全中文支持，无需跨越英语门槛。3.全可视化编程，支持所见即所得程序界面设计和程序流程编码。4.中文语句快速录入。提供多种内嵌专用输入法，彻底解决中文语句输入速度慢的问题。5.代码即文档。自动规范强制代码格式转换，任何人编写的任何程序源代码格式均统一。6.加入了png支持，所涉及到组件： 标签， 按钮， 选择框， 图片框， 图形按钮， 画板， 窗体， 表格。SQL结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统；同时也是数据库脚本文件的扩展名。结构化查询语言是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统可以使用相同的结构化查询语言语言作为数据输入与管理的接口。结构化查询语言语句可以嵌套，这使他具有极大的灵活性和强大的功能。SQL语言结构简洁，功能强大，简单易学，所以自从IBM公司1981年推出以来，SQL语言，得到了广泛的应用。如今无论是像Oracle,Sybase,Informix,SQL server这些大型的数据库管理系统，还是像Visual Foxpro，PowerBuilder这些微机上常用的数据库开发系统，都支持SQL语言作为查询语言。其他语言习语言即中文版的C语言[5] O语言O语言是一款中文计算机语言（或称套装：O汇编语言、O中间语言、O高级语言）[6] AWK二十世纪70年代Bells Labs创立了Awk语言，它是一种用于处理大数据量强大的命令行语言。BASHBash(Bourne-Again Shell)是一种专门为GNU操作系统服务的命令行语言。Common LispCommon Lisp，即为大家所熟知的CL，一种遵循ANSI-standard规范高效运行的编程语言.使用Common Lisp最好的地方是用户可以根据应用领域选择合适方法和范例。EiffelEiffel是一种面向对象的语言。它演变自1985年，是世界上众多最成熟的编程语言中的一种.在解决计算问题中，Eiffel代码是可读的和可重用的。Emacs Lisp一种计算机编程语言的变体，Emacs Lisp可以被任何其他的编程语言所使用。ErlangErlang是另外一种编程语言，通常分布在网络环境中，被用于构建强大的系统程序，Erlang和Java类似。ForthForth是一种基于堆栈概念的高层次编程语言.它不依赖于变量的使用。这种语言帮助解决了一些编程中的老问题。IconIcon是另外一种具有处理数据结构和字符串特征的高层次编程语言。Icon的运行速度比C语言还要快。它在程序员尝试新想法，快速编程，文本处理，图像编程，处理大的数据类型方面很有作用。Lisp在处理大数据量演算，解决方案，动态变化的问题，以及多种混杂数据的问题上，Lisp是一种理想的编程语言。它适合定位最具有挑战性的问题。LuaLua是一种强大快速的脚本语言。Mercury它是一种将逻辑编程方式和功能编程方式联合在一起的编程语言。Mercury在复杂的，严格类型风格的系统上运行。PHPPHP是一种广泛使用的编程语言.因为它所编写的代码量小，越来越多的公司转向PHP编程。Perl由Larry Wall设计，Perl是最为广泛使用的编程语言中的一种，Perl第一次被应用在文本编辑器上使用了。PikePike和C语言以及Java类似。它是一种易学的语言，因为它不牵涉复杂的函数功能。PythonPython是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言。

⑥ 如何让数据流动起来，让数据拥抱数据

围墙里的大数据注定成为死数据。大数据需要开放式创新，从数据的开放、共享和交易，到价值提取能力的开放，再到基础处理和分析平台的开放，让数据如同血液在数据社会的躯体中长流，滋润数据经济，让更多的长尾企业和数据思维创新者产生多姿多彩的化学作用，才能创造大数据的黄金时代。我的大数据研究轨迹我做了4-5年的移动架构和Java虚拟机，4-5年的众核架构和并行编程系统，最近4-5年也在追时髦，先是投入物联网，最近几年一直在做大数据。我们团队的大数据研究轨迹如下图所示：2010-2012年，主要关注数据和机器的关系：水平扩展、容错、一致性、软硬件协同设计，同时厘清各种计算模式，从批处理（MapRece）到流处理、Big SQL/ad hoc query、图计算、机器学习等等。事实上，我们的团队只是英特尔大数据研发力量的一部分，上海的团队是英特尔Hadoop发行版的主力军，现在英特尔成了Cloudera的最大股东，自己不做发行版了，但是平台优化、开源支持和垂直领域的解决方案仍然是英特尔大数据研发的重心。从2013年开始关注数据与人的关系：对于数据科学家怎么做好分布式机器学习、特征工程与非监督学习，对于领域专家来说怎么做好交互式分析工具，对于终端用户怎么做好交互式可视化工具。英特尔研究院在美国卡内基梅隆大学支持的科研中心做了GraphLab、Stale Synchronous Parallelism，在MIT的科研中心做了交互式可视化和SciDB上的大数据分析，而中国主要做了Spark SQL和MLlib（机器学习库），现在也涉及到深度学习算法和基础设施。2014年重点分析数据和数据的关系：我们原来的工作重心是开源，后来发现开源只是开放式创新的一个部分，做大数据的开放式创新还要做数据的开放、大数据基础设施的开放以及价值提取能力的开放。数据的暗黑之海与外部效应下面是一张非常有意思的图，黄色部分是化石级的，即没有联网、没有数字化的数据，而绝大多数的数据是在这片海里面。只有海平面的这些数据（有人把它称作Surface Web）才是真正大家能访问到的数据，爬虫能爬到、搜索引擎能检索到的数据，而绝大多数的数据是在暗黑之海里面（相应地叫做Dark Web），据说这一部分占数据总量的85%以上，它们在一些孤岛里面，在一些企业、政府里面躺在地板上睡大觉。数据之于数据社会，就如同水之于城市或者血液之于身体一样。城市因为河流而诞生也受其滋养，血液一旦停滞身体也就危在旦夕。所以，对于号称数据化生存的社会来说，我们一定要让数据流动起来，不然这个社会将会丧失诸多重要功能。所以，我们希望数据能够像“金风玉露一相逢”那样产生化学作用。马化腾先生提出了一个internet+的概念，英特尔也有一个大数据X，相当于大数据乘以各行各业。如下图所示，乘法效应之外，数据有个非常奇妙的效应叫做外部效应（externality），比如这个数据对我没用但对TA很有用，所谓我之毒药彼之蜜糖。比如，金融数据和电商数据碰撞在一起，就产生了像小微贷款那样的互联网金融；电信数据和政府数据相遇，可以产生人口统计学方面的价值，帮助城市规划人们居住、工作、娱乐的场所；金融数据和医学数据在一起，麦肯锡列举了很多应用，比如可以发现骗保；物流数据和电商数据凑在一块，可以了解各个经济子领域的运行情况；物流数据和金融数据产生供应链金融，而金融数据和农业数据也能发生一些化学作用。比如Google analytics出来的几个人，利用美国开放气象数据，在每一块农田上建立微气象模型，可以预测灾害，帮助农民保险和理赔。所以，要走数据开放之路，让不同领域的数据真正流动起来、融合起来，才能释放大数据的价值。三个关于开放的概念1、数据开放首先是狭义的数据开放。数据开放的主体是政府和科研机构，把非涉密的政府数据及科研数据开放出来。现在也有一些企业愿意开放数据，像Netflix和一些电信运营商，来帮助他们的数据价值化，建构生态系统。但是数据开放不等于信息公开。首先，数据不等于信息，信息是从数据里面提炼出来的东西。我们希望，首先要开放原始的数据（raw data），其次，它是一种主动和免费的开放，我们现在经常听说要申请信息公开，那是被动的开放。Tim Berners Lee提出了数据开放的五星标准，以保证数据质量：一星是开放授权的格式，比如说PDF；其次是结构化，把数据从文件变成了像excel这样的表；三星是开放格式，如CSV；四星是能够通过URI找到每一个数据项；五星代表能够和其它数据链接，形成一个开放的数据图谱。现在主流的数据开放门户，像data.dov或data.gov.uk，都是基于开源软件。英特尔在MIT的大数据科研中心也做了一种形态，叫Datahub：吉祥物很有趣，一半是大象，代表数据库技术，一半是章鱼，取自github的吉祥物章鱼猫。它提供更多的功能比如易管理性，提供结构化数据服务和访问控制，对数据共享进行管理，同时可以在原地做可视化和分析。广义的数据开放还有数据的共享及交易，比如点对点进行数据共享或在多边平台上做数据交易。马克思说生产资料所有制是经济的基础，但是现在大家可以发现，生产资料的租赁制变成了一种主流（参考《Lean Startup》），在数据的场景下，我不一定拥有数据，甚至不用整个数据集，但可以租赁。租赁的过程中要保证数据的权利。首先，我可以做到数据给你用，但不可以给你看见。姚期智老先生82年提出“millionaires’ dilemma（百万富翁的窘境）”，两个百万富翁比富谁都不愿意说出自己有多少钱，这就是典型的“可用但不可见”场景。在实际生活中的例子很多，比如美国国土安全部有恐怖分子名单（数据1），航空公司有乘客飞行记录（数据2），国土安全部向航空公司要乘客飞行记录，航空公司不给，因为涉及隐私，他反过来向国土安全部要恐怖分子名单，也不行，因为是国家机密。双方都有发现恐怖分子的意愿，但都不愿给出数据，有没有办法让数据1和数据2放一起扫一下，但又保障数据安全呢？其次，在数据使用过程中要有审计，万一那个扫描程序偷偷把数据藏起来送回去怎么办？再者，需要数据定价机制，双方数据的价值一定不对等，产生的洞察对各方的用途也不一样，因此要有个定价机制，比大锅饭式的数据共享更有激励性。从点对点的共享，走到多边的数据交易，从一对多的数据服务到多对多的数据市场，再到数据交易所。如果说现在的数据市场更多是对数据集进行买卖的话，那么数据交易所就是一个基于市场进行价值发现和定价的，像股票交易所那样的、小批量、高频率的数据交易。我们支持了不少研究来实现刚才所说的这些功能，比如说可用而不可见。案例一是通过加密数据库CryptDB/Monomi实现，在数据拥有方甲方这边的数据库是完全加密的，这事实上也防止了现在出现的很多数据泄露问题，大家已经听到，比如说某互联网服务提供商的员工偷偷把数据拿出来卖，你的数据一旦加密了他拿出来也没用。其次，这个加密数据库可以运行乙方的普通SQL程序，因为它采用了同态加密技术和洋葱加密法，SQL的一些语义在密文上也可以执行。针对“百万富翁的窘境”，我们做了另一种可用但不可见的技术，叫做数据咖啡馆。大家知道咖啡馆是让人和人进行思想碰撞的地方，这个数据咖啡馆就是让数据和数据能够碰撞而产生新的价值。比如两个电商，一个是卖衣服的，一个是卖化妆品的，他们对于客户的洞察都是相对有限的，如果两边的数据放在一起做一次分析，那么就能够获得全面的用户画像。再如，癌症是一类长尾病症，有太多的基因突变，每个研究机构的基因组样本都相对有限，这在某种程度上解释了为什么过去50年癌症的治愈率仅仅提升了8%。那么，多个研究机构的数据在咖啡馆碰一碰，也能够加速癌症的研究。在咖啡馆的底层是多方安全计算的技术，基于英特尔和伯克利的一个联合研究。在上面是安全、可信的Spark，基于“data lineage”的使用审计，根据各方数据对结果的贡献进行定价。2、大数据基础设施的开放现在有的是有大数据思维的人，但他们很捉急，玩不起、玩不会大数据，他不懂怎么存储、怎么处理这些大数据，这就需要云计算。基础设施的开放还是传统的Platform as a Service，比如Amazon AWS里有MapRece，Google有Big Query。这些大数据的基础处理和分析平台可以降低数据思维者的门槛，释放他们的创造力。比如decide.com，每天爬几十万的数据，对价格信息（结构化的和非结构化的）进行分析，然后告诉你买什么牌子、什么时候买最好。只有四个PhD搞算法，其他的靠AWS。另一家公司Prismatic，也利用了AWS，这是一家做个性化阅读推荐的，我专门研究过它的计算图、存储和高性能库，用LISP的一个变种Clojure写的非常漂亮，真正做技术的只有三个学生。所以当这些基础设施社会化以后，大数据思维者的春天很快就要到来。3、价值提取能力的开放现在的模式一般是一大一小或一对多。比如Tesco和Dunnhumby，后者刚开始是很小的公司，找到Tesco给它做客户忠诚度计划，一做就做了几十年，这样的长期战略合作优于短期的数据分析服务，决策更注重长期性。当然，Dunnhumby现在已经不是小公司了，也为其他大公司提供数据分析服务。再如沃尔玛和另外一家小公司合作，做数据分析，最后他把这家小公司买下来了，成了它的Walmart Labs。一对多的模式，典型的是Palantir——Peter Thiel和斯坦福的几个教授成立的公司，目前还是私有的，但估值近百亿了，它很擅长给各类政府和金融机构提供数据价值提取服务。真正把这种能力开放的是Kaggle，它的双边，一边是10多万的分析师，另一边是需求方企业，企业在Kaggle上发标，分析师竞标，获得业务。这可能是真正解决长尾公司价值提取能力的办法。当然，如果能和我们的数据咖啡馆结合，就更好了。

⑦ 发现自己编程方面问题很严重，看数据结构，一遇到递归，就比如说归并算法，看了2个多小时死活看不懂，大

对于归并算法，看不懂的话一般是因为没理解什么是归并，为什么用归并。我先给你通俗的说一下这个算法的含义，然后你再看你的教材或者代码实现，相对就好理解了。归并算法一开始是为了大数据和并行计算而开发出来的，当一段需要排序的数据量非常大的时候，大到内存都装不下了（早期的计算机内存很小，只有KB级别，很容易出现这种现象），这时可以用归并算法，先把这段大数据分成两个或两个以上的数据段，然后先分别对每个数据段进行排序，再把这些排好序的小数据段一个一个的组合起来，组合的时候再排一次序，等到所有的小数据段都被组合了之后，就恢复成了原来的大数据，但是排好序了。在对小数据段分别进行排序的时候，因为它们之间是相互独立的，因此可以用并行计算来加快速度。所以归并算法在早期使用分布计算的时候，或者现在使用多核计算机的时候，速度很快。对于递归这种思路，其实它就是一种纵深锚点思维能力，可以通过训练来加强。方法很简单，就是训练找锚点的能力，锚点就是递归中的返回条件。找准了锚点，递归的过程是不用考虑的，有多少层的递归调用都不用理会，只要明白什么条件下会结束递归、层层返回就行了。

⑧ 如何建立一个合理的机器学习系统

Programming Libraries 编程库资源我是一个“学习要敢于冒险和尝试”观念的倡导者。这是我学习编程的方式，我相信很多人也是这样学习程序设计的。先了解你的能力极限，然后去拓展你的能力。如果你了解如何编程，可以将编程经验很快借鉴到深入学习机器学习上。在你实现一个实际的产品系统之前，你必须遵循一些规则、学习相关数学知识。找到一个库并且仔细阅读相关文档，根据教程，开始尝试实现一些东西。下面列出的是开源的机器学习库中最好的几种。我认为，并不是他们中的每一种都适合用在你的系统中，但是他们是你学习、探索和实验的好材料。你可以从一个由你熟悉的语言编写的库开始学习，然后再去学习其他功能强大的库。如果你是一个优秀的程序员，你会知道怎样从一种语言，简单合理地迁移到另一种语言。语言的逻辑都是相同的，只是语法和API稍有不同。R Project for Statistical Computing：这是一个开发环境，采用一种近似于Lisp的脚本语言。在这个库中，所有你想要的与统计相关的功能都通过R语言提供，包括一些复杂的图标。CRAN(你可以认为是机器学弟的第三方包)中的机器学习目录下的代码，是由统计技术方法和其他相关领域中的领军人物编写的。如果你想做实验，或是快速拓展知识，R语言都是必须学习的。但它可能不是你学习的第一站。WEKA：这是一个数据挖掘工作平台，为用户提供数一系列据挖掘全过程的API、命令行和图形化用户接口。你可以准备数据、可视化、建立分类、进行回归分析、建立聚类模型，同时可以通过第三方插件执行其他算法。Mahout是Hadoop中为机器学习提供的一个很好的JAVA框架，你可以自行学习。如果你是机器学习和大数据学习的新手，那么坚持学习WEKA，并且全心全意地学习一个库。Scikit Learn:这是用Python编写的，基于NumPy和SciPy的机器学习库。如果你是一个Python或者Ruby语言程序员，这是适合你用的。这个库很用户接口友好，功能强大，并且配有详细的文档说明。如果你想试试别的库，你可以选择Orange。Octave:如果你很熟悉MatLab，或者你是寻求改变的NumPy程序员，你可以考虑 Octave。这是一个数值计算环境，与MatLab像是，借助Octave你可以很方便地解决线性和非线性问题，比如机器学习算法底层涉及的问题。如果你有工程背景，那么你可以由此入手。BigML:可能你并不想进行编程工作。你完全可以不通过代码，来使用 WEKA那样的工具。你通过使用BigMLS的服务来进行更加深入的工作。BigML通过Web页面，提供了机器学习的接口，因此你可以通过浏览器来建立模型。补充：NLTK NLTK is a leading platform for building Python programs to work with human language data. It provides easy-to-use interfaces to over 50 corpora and lexical resources such as WordNet, along with a suite of text processing libraries for classification, tokenization, stemming, tagging, parsing, and semantic reasoning.LingPipe: 是一个自然语言处理的Java开源工具包。LingPipe目前已有很丰富的功能，包括主题分类（Top Classification）、命名实体识别（Named Entity Recognition）、词性标注（Part-of Speech Tagging）、句题检测（Sentence Detection）、查询拼写检查（Query Spell Checking）、兴趣短语检测（Interseting Phrase Detection）、聚类（Clustering）、字符语言建模（Character Language Modeling）、医学文献下载/解析/索引（MEDLINE Download, Parsing and Indexing）、数据库文本挖掘（Database Text Mining）、中文分词（Chinese Word Segmentation）、情感分析（Sentiment Analysis）、语言辨别（Language Identification）等API。挑选出一个平台，并且在你实际学习机器学习的时候使用它。不要纸上谈兵，要去实践！Video Courses视频课程很多人都是通过视频资源开始接触机器学习的。我在YouTube和VideoLectures上看了很多于机器学习相关的视频资源。这样做的问题是，你可能只是观看视频而并不实际去做。我的建议是，你在观看视频的时候，应该多记笔记，及时后来你会抛弃你的笔记。同时，我建议你将学到的东西付诸实践。坦白讲，我没有看见特别合适初学者的视频资源。视频资源都需要你掌握一定的线性代数、概率论等知识。Andrew Ng在斯坦福的讲解可能是最适合初学者的，下面是我推荐的一些视频资源。Stanford Machine Learning斯坦福的机器学习课程：可以在Coursera上观看，这门课是由 Andrew Ng讲解的。只要注册，你可以随时观看所有的课程视频，从Stanford CS229 course下载讲义和笔记。这门课包括了家庭作业和小测试，课程主要讲解了线性代数的知识，使用Octave库。Caltech Learning from Data加利福尼亚理工学院的数据分析课程：你可以在edX上学习这门课程，课程是由Yaser Abu-Mostafa讲解的。所有的课程视频和资料都在加利福尼亚理工学院的网站上。与斯坦福的课程类似，你可以根据自己的情况安排学习进度，完成家庭作业和小论文。它与斯坦福的课程主题相似，关注更多的细节和数学知识。对于初学者来说，家庭作业可能稍有难度。Machine Learning Category on VideoLectures.Net网站中的机器学习目录：这是个很容易令人眼花缭乱的资源库。你可以找出比较感兴趣的资源，并且深入学习。不要纠结于不适合你的视频，或者对于感兴趣的内容你可以做笔记。我自己会一直重复深入学习一些问题，同时发现新的话题进行学习。此外，在这个网站上你可以发现是这个领域的大师是什么样的。“Getting In Shape For The Sport Of Data Science” – 由Jeremy Howard讲授：这是与机器学习竞赛者的对话，他们是一些实践中的R语言用户。这是非常珍贵的资源，因为很少有人会讨论研究一个问题的完整过程和究竟怎样做。我曾经幻想过在网上找到一个TV秀，记录机器学习竞赛的全过程。这就是我开始学习机器学习的经历！Overview Papers综述论文如果你并不习惯阅读科研论文，你会发现论文的语言非常晦涩难懂。一篇论文就像是一本教科书的片段，但是论文会介绍一个实验或者是领域中其他的前沿知识。然而，如果你准备从阅读论文开始学习机器学习的话，你还是可以找到一些很有意思的文章的。The Discipline of Machine Learning机器学习中的规则：这是由Tom Mitchell编著的白皮书，其中定义了机器学习的规则。Mitchell在说服CMU总裁为一个百年内都存在的问题建立一个独立的机器学习部门时，也用到了这本书中的观点。A Few Useful Things to Know about Machine Learning：这是一篇很好的论文，因为它以详细的算法为基础，又提出了一些很重要的问题，比如：选择特征的一般化，模型简化等。我只是列出了两篇重要的论文，因为阅读论文会让你陷入困境。Beginner Machine Learning Books给机器学习初学者的书关于机器学习的书有很多，但是几乎没有为初学者量身定做的。什么样的人才是初学者呢？最有可能的情况是，你从另外一个完全不同的领域比如：计算机科学、程序设计或者是统计学，来到机器学习领域。那么，大部分的书籍要求你有一定的线性代数和概率论的基础。但是，还有一些书通过讲解最少的算法来鼓励程序员学习机器学习，书中会介绍一些可以使用工具、编程函数库来让程序员尝试。其中最有代表性的书是：《Programming Collective Intelligence》，《Machine Learning for Hackers》，《Hackersand Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques》（Python版, R版, 以及Java版）。如果感到迷惑的话，你可以选择其中一本开始学习。Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications：这本书是为程序员写的。书中简略介绍相关理论，重点以程序为例，介绍web中的实际问题和解决办法。你可以买来这本书，阅读，并且做一些练习。Machine Learning for Hackers （中文版：机器学习:实用案例解析 ）：我建议你在阅读了《Programming Collective Intelligence》一书之后，再阅读这本书。这本书中也提供了很多实践练习，但是涉及更多的数据分析，并且使用R语言。我个人很喜欢这本书！Machine Learning: An Algorithmic Perspective：这本书是《Programming Collective Intelligence》的高级版本。它们目的相同（让程序员开始了解机器学习），但是这本书包括一些数学知识，参考样例和phython程序片段。如果你有兴趣的话，我建议你在看完《Programming Collective Intelligence》之后来阅读这本书。数据挖掘：实用机器学习工具与技术（英文版·第3版） ：我自己是从这本书开始了解机器学习的，那时是2000年这本书还是第一版。我那时是Java程序员，这本书和WEKA库为我的学习和实践提供了一个很好的环境。我通过这样的平台和一些插件，实现我的算法，并且真正开始实践机器学习和数据挖掘的过程。我强烈推荐这本书，和这样的学习过程。Machine Learning（中文版：计算机科学丛书:机器学习 ）：这是一本很老的书，包括了一些规则和很多参考资料。这是一本教科书，为每个算法提供了相关讲解。有一些人认为那些经典的机器学习教科书很了不起。 我也赞同，那些书的确非常好。但是，我认为，对于初学者来说，这些书可能并不合适。Further Reading 继续阅读在写这篇文章时，我认真思考了相关问题，同时也参考了其他人推荐的资料，以确保我没有遗漏任何重要参考资料。为了确保文章的完整性，下面也列出了一些网上流行的，可以供初学者使用的材料。.A List of Data Science and Machine Learning Resources:这是一份仔细整理的列表。你可以花一些时间，点击链接，仔细阅读作者的建议。值得一读！What are some good resources for learning about machine learning Why：这个问题的第一个答案令人吃惊。每次我阅读这篇文章的时候，都会做好笔记，并且插入新的书签。答案中对我最有启发的部分是机器学习课程列表，以及相应的课程笔记和问答网站。Overwhelmed by Machine Learning: is there an ML101 book：这是StackOverflow上的问题。并且提供了一系列机器学习推荐书籍。Jeff Moser提供的第一个答案是很有用的，其中有课程视频和讲座的链接。

⑨ 人工智能学习是什么语言

人工智能学习主要是以下五种语言：PythonPython语法简单，功能多样，是开发人员最喜爱的AI开发编程语言之一，因为它允许开发人员创建交互式，可解释式性，模块化，动态，可移植和高级的代码，这使得它比Java语言更独特。Python非常便携，可以在Linux，Windows等多平台上使用。另外，Python是一种多范式编程语言，支持面向对象，面向过程和函数式编程风格。由于它拥有简单的函数库和理想的结构，Python很适合神经网络和自然语言处理（NLP）解决方案的开发。但是，习惯于Python的开发人员在尝试使用其他语言时，难以调整状态使用不同的语法进行开发。与C ++和Java不同，Python在解释器的帮助下运行，在AI开发中这会使编译和执行变的更慢，不适合移动计算。JavaJava也是一种多范式语言，遵循面向对象的原则和一次编写、到处运行（WORA）的原则。Java是一种可在任何支持它的平台上运行的AI编程语言，而无需重新编译。.top域名认为除了AI开发，Java也是最常用的语言之一，兼容了C和C ++中的大部分语法。 Java不仅适用于自然语言处理和搜索算法，并且还适用于神经网络。Lisp在AI开发中使用Lisp语言，是因为它的灵活性使快速建模和实验成为可能，这反过来又促进了Lisp在AI开发中的发展。例如，Lisp有一个独特的宏观系统，可以帮助探索和实现不同层次的智能。与大多数AI编程语言不同，Lisp在解决特定问题方面效率更高，因为它能够适应开发人员编写解决方案的需求。Lisp非常适合于归纳逻辑项目和机器学习。但是，Lisp是计算机编程语言家族中继Fortran之后的第二种最古老的编程语言，作为一种古老的编程语言，Lisp需要配置新的软件和硬件以适应在当前环境下使用。很少有开发人员熟悉Lisp编程。PrologProlog也是最古老的编程语言之一，因此它也适用于AI的开发。 像Lisp一样，它也是主要的AI编程语言。.top域名认为Prolog的机制能够开发出受开发人员欢迎的较为灵活的框架。Prolog是一种基于规则和声明的语言，这是因为它具有规定AI编程语言的事实和规则。Prolog支持基本机制，如模式匹配，基于树的数据结构以及AI编程所必需的自动回溯。除了广泛应用于AI项目之外，Prolog也应用于创建医疗系统。C ++C ++是最快的计算机语言，它特别适用于对时间敏感的AI编程项目。C ++能够提供更快的执行时间和响应时间（这就是为什么它经常用于搜索引擎和游戏）。此外，C ++允许大规模的使用算法，并且在使用统计AI技术方面非常高效。.top域名认为另一个重要因素是由于继承和数据隐藏，在开发中C ++支持重用代码，因此既省时又省钱。C ++适用于机器学习和神经网络。

⑩ 人工智能未来发展趋势怎样

当科学家们通过探究人类的昨天，把从猿到人的进化史拼图归于原貌时，新的疑问又开始了：人类的未来将会怎样？对于大多数严谨的进化论学者来说，这是一个他们更希望能回避的推测。但人类作为一个自然物种，进化的脚步不会停止，追寻演进的足迹，我们能否看到自己的未来？ 天文人 征服太空，适者生存 如果人类延续的时间足够长，那么一定就会向太空扩张，形成新的人种。这些新的繁衍地必须像达尔文的加拉帕戈斯群岛进化实验室一样，要与地球足够近，以便人类能够到达；同时又要足够远，使其居民不大可能与母系物种的基因混合。 诞生太空新人种的前提是人类能达到另一个恒星并定居下来。目前已知的具有行星的最近星系是天苑四，它离地球有10.5光年。即使人类宇宙飞船速度能够达到光速的1%———每秒3千公里，也需要一千年才能达到最近的星系。 不过即使不出太阳系，我们的邻居行星也可能就足够了。如果人类在火星上建设家园，由于火星同地球的极大差异，在那儿出生并长大的人类就不可能适应地球的环境———地球上的重力是火星的3倍。因此在火星殖民地上，新的人种“火星人”可能仅需要几代繁衍就能形成。 如果要走出太阳系，一种设想是修建诺亚方舟式的巨型太空飞船，将人类送到遥远的星系，其间人类可能经历数代繁衍。低重力状态下四肢无需像在地球般发达。人类的毛发也不再有用。他们还可能让生命进入长期休眠状态，让机器人进行导航。当到了新的殖民地后，再重新苏醒，繁衍下一代，延续人类的存在。 但是由于太空探险的不确定性，作为地球生命的人类能否在太空极端的环境生存下来可能还是一个问题。因此，科学家还提出一种更极端的方法：把制造人的指令，而不是实体的人送到宇宙的另一个角落，机器人在某个行星上建设了基地之后，利用收到的人类指令制造出新的人类。半机械人 人工智能，人机合体 而除了改变人类自身的基因，同越来越先进的高科技机器结合也可能成为人类增强自身能力的另一种方法。 飞速发展的计算机技术创造的人工智能正在以前所未有的方式“进化”，半个世纪的时间里，人工智能在一些领域就已经超过了人类本身。因此有科学家预测，真正具有智能的机器人可能在2030年诞生。这就意味着新的机器人种族的诞生。 另一方面，人类已经推开了将自己“机械人化”的大门：从人工心脏、人工视网膜到越来越智能化的假肢。而在未来，技术的发展能允许在大脑植入智能芯片，让我们更加聪明。但问题是，在身体中加入了智能机器后，人类作为一个自然物种还会存在吗？ 而当机器人进化到完全超出人类的层面时，人类又面临着新的挑战。高智慧的机器人会同人类共存，但与过去不同的是他们的地位会高于人类，成为新一代的地球主宰。 基因人 药理超人，抑或怪物？ 用基因和药理学方法来强化人类事实上早已经出现———那些服用类固醇的好莱坞动作明星和运动健将就是最鲜活的例子。 社会观察家乔尔·加罗在《激进的进化》一书中称这些领域的发展之快可以被视作一种新形式的进化。那么这种进化导致一个新的人种的诞生需要多长时间呢？加罗给出的答案是：20年。而类固醇药物制造的肌肉男仅仅是科学技术打造新人种的一个早期范例。 加罗认为，科技对人类身体上的强化作用最初出现在运动场和战场上，但最终将进入普通人生活的方方面面———学习、工作甚至求偶。 目前，科学家已经通过实验，找到了让老鼠更聪明和长寿的方法，设想一下，经过强化之后，一个人能在100岁的高龄保持最佳状态，并且还希望他/她的后代也具有这些强化的优势，很可能出现的状况便是寻找将这些基因传到自己的后代的方法，最终导致新的人种的产生。这让人联想到科幻影片《基因》中描绘的故事———社会等级以基因为划分标准，只有具备优等基因的人才能身居要职。但是要制造优等基因人，还需要跨技术和道义上的障碍。 目前，基因疗法只能在个人身上奏效，也就是说不能遗传给后代，要是其能够遗传，必须对种系干细胞进行修改，而这必将引发道德上的争议。同时，种系干细胞修改技术虽然能够制造新一代的超人，但由于其不确定性，也可能带来无法预料的后果，甚至将人变成怪物。 幸存人 浩劫过后，人类分化 科幻小说《时间机器》为我们描述了浩劫对幸存的人类可能带来的巨大影响：地球文明被一场天外灾难毁灭后，幸存的人类演变成了两个种族———残忍的地下食人族和日渐衰微的地面文明种族。 事实上，劫后余生的故事从诺亚方舟时代就开始了。从超级洪水、瘟疫、核战争到小行星撞击地球，这些难以预料的灾难都可能将绝大部分人类建设的辉煌文明摧毁。之后浩劫的幸存者会走上自己的进化道路。 如果不同人群被分隔在不同的地方长达上千代，不同的种族就会自然产生。打个比方说：如果全球遭受致命生化恐怖袭击，对该生化病毒具有抵抗力的人将存活下来并在被污染的环境下繁衍具有免疫力的后代。而那些没有免疫力但在庇护所求生的人就在被隔离的区域形成自己的种族。这一理论的依据能在艾滋病病毒在人类的传播中找到。生物学家称，有一些人虽然经常暴露于易被艾滋病病毒感染的环境下，却不会显示HIV阳性。原因可能就是他们的祖先在500年前的一场瘟疫中幸存。 不过如果灾难真的发生，人类如果能幸存，会让自己长期处于互相隔离的状态吗？答案很可能是“不”，即使出现种族分化，也必会有一个种族完全取代或同化其竞争者。最有说服力的例子就是人类的“兄弟”———尼安德特人的灭亡。很多古生物学家认为：虽然尼安德特人在体格上比我们的祖先智人健壮得多，也曾和智人部族有过接触，却由于智力上的劣势，最终被能制造高级武器，掌握了艺术文明的智人所取代。以至于在现代人的基因中找不到任何尼安德特人血统的痕迹。 单一人 世界大同，人种融合 一百万年后，高度全球化的后果导致不同人种均被同化，不同肤色融合到一起，种族特征逐渐消失。做出这一推测的依据是人类社会发展的趋势，虽然进化论一直在起作用，但在过去的上万年内，人类的基因库不是在发散而是在收敛，而这一趋势的加剧会最终导致单一人种的诞生。 人类进入现代社会后，随着全球化的飞速进程，不同人种文化上的差异正在逐渐消失，这在人类语种的变化上尤为明显。目前，全球人类拥有6500种语言。而能够流传到我们的下一代的语言仅剩600种。在通讯技术突飞猛进的今天，全球人类前所未有地联系起来，虽然有很多个人和组织都在尽力维持少数民族正在丢失的文化遗迹，但文化的单一化已成为不可逆转的趋势。 生物学家认为，一个物种的不同种群必须互相隔离才能导致这些种群朝不同的物种分化。这就是加拉帕戈斯群岛出现13种不同的“达尔文雀”的原因。但问题是，如果地球上人类之间的联系变得越来越密切，这是否会造成人类根本没有机会进行分化？ 进化为单一人的好处显而易见———地球上会出现从未有过的和谐的社会，人类的政治经济发展将取得质的飞跃，实现所谓世界大同。 但是，像所有的单一物种一样，单一人也更容易受到传染性疾病的威胁。基因上的可变性能够在一些病毒来袭时保护基因多样化的物种不受大规模的伤害。因此就像培育出的超级水稻一样，虽然品种优良，同时也极易受到某种病害毁灭性的伤害。 同时，全球环境的急剧变化也会威胁到单一人种。由于工业污染等人类活动，地球环境的变化可能将超过人类的适应能力。因此，短时间内单一人种的辉煌背后很可能面临灭顶之灾的危险。 现代人 古生物学家认为，我们的祖先智人曾经有过两个“兄弟”———身材健壮的尼安德特人和弗洛里斯小矮人。虽然他们都在进化的历程中逐渐销声匿迹直至灭亡，但仍有科学家提出这样的疑问———人类进化中的“副产品”是否可能在未来重新出现？此外，有人还提出，迅速发展的基因技术能“催生”出新的人种；也有人认为，人类将与机器结合成一体，使纯粹的自然人成为濒危物种。 这样的想法听上去是在科幻片中无数次出现的场景，但事实上，人类现在已经面临着有关未来人类发展的选择———随着科技水平的进一步提高，从干细胞研究到人体内植入芯片的争论却变得越发激烈，其根源也和关于进化论的非议一样，涉及到宗教、政治和价值观的分歧。 科学无法准确预测出未来一千年直至上百万年间的环境变化，也无法知晓人类是否能适应这样的变化，但是人类的好奇心并不会因此而平息。华盛顿大学人类学家彼得·沃特在《未来进化》一书中提到，人类正在利用自然和科技的力量让自己永存，人类至少还能存在5亿年。在未来的演进过程中，人类也会像过去一样重现进化历程。人类究竟会走向何方，科学家和学者们做出了5种大胆的猜测：