未来呼啸而来八部曲

总目录
未来呼啸而来
彼得·戴曼迪斯&史蒂芬·科特勒简介
推荐序　指数型技术融合如何颠覆商业与生活
献词
前言　欢迎来到这个非凡的时代
第1部分　指数型技术融合的加速器
第1章　技术的融合
飞行汽车真的来了
不断融合的技术
交通出行的变革
马斯克的挖洞公司
预见未来
欢迎来到比你想象的更快的未来
第2章　飞速发展的9大指数型技术（一）
量子计算
人工智能
网络
机器人
第3章　飞速发展的9大指数型技术（二）
虚拟现实与增强现实
3D打印
区块链
材料科学与纳米技术
生物技术
第4章　指数型技术融合带来的7大加速力量
力量1：节省下来的更多时间
力量2：更多可得的资金
力量3：更多的非货币化
力量4：更多的天才
力量5：富足的通信
力量6：全新的商业模式
力量7：更长的寿命
第2部分　完全重塑的8大行业
第5章　零售业的未来
西尔斯的兴起与衰落
人工智能与零售体验
走吧，走吧，收银员该走了
机器人来了
3D打印与零售
融合的零售业
消失的购物中心
第6章　广告业的未来
广告狂中狂
空间网络
超个性化的可怕力量
深度伪造术
送别广告业，迎来贾维斯
第7章　娱乐业的未来
重塑娱乐业
超级内容生产者的崛起
从被动到主动
全息甲板，就在这里！
完全个性化
娱乐新天地
第8章　教育业的未来
对教育数量和质量的追求
每年十亿安卓教师
虚拟现实与教育
2030年的学校
第9章　医疗保健业的未来
罗斯布拉特的“登月计划”
把疾病护理变成医疗保健
DIY诊断
阅读、重写和编辑生命密码
手术的未来
细胞医学
药物的未来
第10章　长寿业的未来
影响长寿的“末日九骑士”
长寿逃逸速度
抗衰老的药房
青春永驻的血之泉
第11章　商业的未来
咖啡、风险与保险业的起源
汽车保险业的终结
众包保险
实时数据驱动下的动态保险
良币公司
没有银行账户的人
人工智能入侵下的理财顾问
房地产业的未来
和你的经纪人说再见吧
重新发明城市
第12章　食品业的未来
食物的无效率
养牛的低效率
第3部分　呼啸而来的未来
第13章　亟待解决的5大风险
水资源危机
气候变化与能源危机
生物多样性危机
经济风险：技术性失业的威胁
存在风险：远见、预防和治理
第14章　未来世界的5次大迁移
气候移民
城市搬迁
向虚拟世界迁移
太空移民
元智能：进入博格世界
后记　一个越来越富足的未来
致谢
译者后记
AI3.0
献词
中文版序　今天的机器距离真正像人一样理解世界还有多远
序　等那一口仙气儿
译者序　未来智能：人有人用，机有机用
引言　创造具有人类智能的机器，是一场重大的智力冒险
第一部分　若想对未来下注，先要厘清人工智能为何仍然无法超越人类智能
01　从起源到遭遇寒冬，心智是人工智能一直无法攻克的堡垒
达特茅斯的两个月和十个人
定义，然后必须继续下去
任何方法都有可能让我们取得进展
符号人工智能，力图用数学逻辑解决通用问题
感知机，依托DNN的亚符号人工智能
感知学习算法，无法重现人脑的涌现机制
学习感知机的权重和阈值
感知机是一条死胡同
泡沫破碎，进入人工智能的寒冬
看似容易的事情其实很难
02　从神经网络到机器学习，谁都不是最后的解药
多层神经网络，识别编码中的简单特征
无论有多少输入与输出，反向传播学习都行得通
联结主义：智能的关键在于构建一个合适的计算结构
亚符号系统的本质：不擅长逻辑，擅长接飞盘
机器学习，下一个智能大变革的舞台已经就绪
03　从图灵测试到奇点之争，我们无法预测智能将带领我们去往何处
“猫识别机”掀起的春日狂潮
人工智能：狭义和通用，弱和强
人工智能是在模拟思考，还是真的在思考
图灵测试：如果一台计算机足够像人
奇点2045，非生物智能将比今天所有人类智能强大10亿倍
一个“指数级”寓言
摩尔定律：计算机领域的指数增长
神经工程，对大脑进行逆向工程
奇点的怀疑论者和拥趸者
对图灵测试下注
第二部分　视觉识别：始终是“看”起来容易“做”起来难
04　何人，何物，何时，何地，为何
看与做
深度学习革命：不是复杂性，而是层深
模拟大脑，从神经认知机到ConvNets
ConvNets如何不将狗识别为猫
激活对象特征，通过分类模块进行预测
不断从训练样本中学习，而非预先内置正确答案
05　ConvNets和ImageNet，现代人工智能的基石
构建ImageNet，解决目标识别任务的时间困境
土耳其机器人，一个需要人类智慧的工作市场
赢得ImageNet竞赛，神经网络的极大成功
ConvNets淘金热，以一套技术解决一个又一个问题
在目标识别方面，ConvNets超越人类了吗
我们离真正的视觉智能还非常遥远
06　人类与机器学习的关键差距
人工智能仍然无法学会自主学习
深度学习仍然离不开“你”的大数据
长尾效应常常会让机器犯错
机器“观察”到的东西有时与我们截然不同
有偏见的人工智能
人工智能内心的黑暗秘密以及我们如何愚弄它
07　确保价值观一致，构建值得信赖、有道德的人工智能
有益的人工智能，不断改善人类的生活
人工智能大权衡：我们是该拥抱，还是谨慎
人脸识别的伦理困境
人工智能如何监管以及自我监管
创建有道德的机器
第三部分　游戏与推理：开发具有更接近人类水平的学习和推理能力的机器
08　强化学习，最重要的是学会给机器人奖励
训练你的机器狗
现实世界中的两大绊脚石
09　学会玩游戏，智能究竟从何而来
深度Q学习，从更好的猜测中学习猜测
价值6.5亿美元的智能体
西洋跳棋和国际象棋
不智能的“智能赢家”深蓝
围棋，规则简单却能产生无穷的复杂性
AlphaGo对战李世石：精妙，精妙，精妙
从随机选择到倾向选择，AlphaGo这样工作
10　游戏只是手段，通用人工智能才是目标
理解为什么错误至关重要
无须人类的任何指导
对人工智能而言，人类的很多游戏都很具挑战性
它并不真正理解什么是一条隧道，什么是墙
除去思考“围棋”，AlphaGo没有“思考”
从游戏到真实世界，从规则到没有规则
第四部分　自然语言：让计算机理解它所“阅读”的内容
11　词语，以及与它一同出现的词
语言的微妙之处
语音识别和最后的10%
分类情感
递归神经网络
“我欣赏其中的幽默”
“憎恶”总与“讨厌”相关，“笑”也从来伴随着“幽默”
word2vec神经网络：口渴之于喝水，就像疲倦之于喝醉
12　机器翻译，仍然不能从人类理解的角度来理解图像与文字
编码器遇见解码器
机器翻译，正在弥补人机翻译之间的差距
迷失在翻译之中
把图像翻译成句子
13　虚拟助理——随便问我任何事情
沃森的故事
如何判定一台计算机是否会做阅读理解
“它”是指什么？
自然语言处理系统中的对抗式攻击
第五部分　常识——人工智能打破意义障碍的关键
14　正在学会“理解”的人工智能
理解的基石
预测可能的未来
理解即模拟
我们赖以生存的隐喻
抽象与类比，构建和使用我们的心智模型
15　知识、抽象和类比，赋予人工智能核心常识
让计算机具备核心直觉知识
形成抽象，理想化的愿景
活跃的符号和做类比
字符串世界中的元认知
识别整个情境比识别单个物体要困难得多
“我们真的，真的相距甚远”
结语　思考6个关键问题，激发人工智能的终极潜力
问题1：自动驾驶汽车还要多久才能普及？
问题2：人工智能会导致人类大规模失业吗？
问题3：计算机能够具有创造性吗？
问题4：我们距离创建通用的人类水平AI 还有多远？
问题5：我们应该对人工智能感到多恐惧？
问题6：人工智能中有哪些激动人心的问题还尚未解决？
致谢
注释
人工智能的未来
编者按
机器人与人工智能，下一个产业新风口
机器人与人工智能书系专家委员会
各方赞誉
推荐序
解放思想
引言
洞悉人类思维的奥秘
01史上著名的思想实验
思想实验1：地质的隐喻
思想实验2：驾乘光束
大脑新皮质的统一模式
02思考的思想实验
思考，人脑不同于计算机
字母表的倒背难题，记忆是连贯有序的
联想因触发而生
从刷牙到写诗，不可或缺的记忆层级
03大脑新皮质模型，思维模式识别理论
模式的层级
模式的结构
流向大脑新皮质模式识别器的数据本质
自联想和恒常性
学习
思想的语言
梦的语言
模型的根源
04人类的大脑新皮质
智能，一个重要的进化分支
新皮质的分层学习能力
积木式神经元集合，思维模式识别的基础
视觉皮质与通用算法
05旧脑
感觉通路
丘脑
海马体
小脑
控制快乐与恐惧权
06新皮质的卓越能力
天分
创造力
爱情
07仿生数码新皮质
脑模拟
神经网络
矢量量化
用隐马尔可夫模型解读你的思维
进化（遗传）算法
列表处理语言LISP
分层记忆系统
人工智能前沿：登上能力层级顶端
创建人工大脑
08模拟人脑，计算机不可或缺的4大思维
准确的沟通、记忆和计算能力
计算的通用性
冯·诺依曼结构
按大脑核心算法进行创造性思考
09思维的思想实验
谁是有意识的
你必须有信仰
我们能够意识到什么
东方是东方，西方是西方
自由意志
本体意识
10有关思维的加速回报定律
生物医学
信息传输
大脑研究与再造
11反对大浪潮
“奇点遥远”论
“量子计算能力缺失”论
“无意识”论
后记
拥抱“奇点”
注释
译者后记
注释
与机器人共舞
中文版序
智能机器时代的抉择
前言
是谦逊地生存，还是傲慢地死去
01 人与机器，谁将称王
比尔·杜瓦尔，在AI和IA中游走的第一人
两大阵营的奇点之争：主人、奴隶还是伙伴
人机交互，机器的终极智慧
悬而未决的伦理困境
02 无人驾驶汽车，将人类排除在外
机器智能时代的到来
特瑟的自动驾驶汽车挑战赛
问鼎冠军，威廉·惠特克的复仇
塞巴斯蒂安·特龙，用科技重塑交通系统
谷歌无人驾驶汽车的诞生
2014，无人驾驶汽车商业化元年
Mobileye，无人驾驶汽车的另一种可能
应对分心，将人类完全排除在驾驶之外
手推车难题，是否选择“更小的恶魔”
03 跨越2045年，人类将去往何处
诺伯特·维纳，一位科学家的反叛
技能错配，技术性失业的元凶
奇点临近，人类会否被机器取代
生产力之争，回归还是告别
04 从寒冬到野蛮生长，人工智能的前世今生
世界首个机器人Shakey，引爆人工智能大爆炸
约翰·麦卡锡，“人工智能”概念之父
斯坦福大学人工智能实验室，语音识别技术滥觞
汉斯·莫维拉克，人工智能最坚定的信徒
人工智能商业化的冬天
像人脑一样思考，人工神经网络出现突破
机器学习重燃人工智能研究
人工智能再现巨浪
05 以人为本，重新定义“机器”智能
人机共生，AI与IA重塑的新世界
AI vs.IA，数十年的科学家大战
“理性主义”与“以人为本”之争
拟人化界面，来自人机交互的冲击
软件助手，数字化生存之道
06 学会协作，人类与机器共存
让工具变成玩具
是伙伴不是敌人
虚拟机器人，更自由、更放松的人机交互
07 救援机器人，从模拟智慧到智能增强
从机械兽到机械展馆
仿生机器人，进入极端环境作业
安迪·鲁宾，移动机器人时代的预言家
谷歌的机器人帝国计划
巅峰之战：DARPA机器人挑战赛
机械手，触摸的科学
加里·布拉德斯基，将机器视觉技术融入机械手臂之中
智能增强，以人类为中心重塑计算
08 收购Siri，苹果正式踏入智能增强阵营
收购Siri，乔布斯的最后一件事情
汤姆·格鲁伯，从建模知识到建模策略
Intraspect，流星般的人机交互系统
Web2.0，群体智慧改变一切
亚当·奇耶，下一个恩格尔巴特
Siri核心创始团队的建立
携手苹果，让人类与机器优雅地合作
结语
选择，一切与机器无关
机器会接管世界吗
答案，藏在人类科学家的决策中
致谢
译者后记
注释
智能学习的未来
测一测　关于智能学习的未来，你了解多少？
各方赞誉
推荐序　以人工智能助推发展人类智能
中文版序　未来将是超级智能的世界
第一部分　重新定义人类智能
01　重新认识智能
我们正在削弱人类智能
什么是智能
智商只代表智能的很小部分
智能取决于本能
运气对人类智能十分重要
证据是智能的关键特征
本章小结
02　人类的元认识，掌握有效学习的实质
什么是知识
知识和信念要分开
知识能为我们做些什么
知识从哪里来
个人认识论的影响
本章小结
03　人类的元智能，提升学习成果与认知表现
认知与智能不能混为一谈
元认知
元情绪
元情境意识
自我效能感
本章小结
04　人类智能的要素，强化人工智能取代不了的能力
人工智能不是真正的智能
交织型智能的七大要素
机器人是否拥有智能
看清人类智能的全貌
未来的希望
本章小结
第二部分　用人工智能解锁人类智能
05　如何利用人工智能开发人类智能
谁动了我的智能
将人工智能作为“人类心智记录仪”
借助人工智能处理海量数据
设计合理的智能标志
本章小结
06　如何利用人工智能增强未来学习
人工智能时代中的学习
以智能为基础重新设计学习内容
未来的教育需要采用进展模型
人工智能教育的三大关键
本章小结
07　学习的升级，为应对人工智能时代做好准备
教育和培训要以智能为基础
重新设计计算机科学和人工智能课程
通过教育培养想象力和创造力
本章小结
技术解锁教育　应对智能学习的未来的关键思考
建立批判性思维模型
哪些工作最容易被人工智能取代
人工智能助力教育进入“高铁时代”
人工智能教育的挑战与未来
致谢
第四次革命
机器人与人工智能，下一个产业新风口
机器人与人工智能书系 ·专家委员会·
中文版序
回到浪潮之巅
前言
图灵革命，重塑人类未来
01 时间
人类发展的三大时代
指令，人机交互的根本
大数据，小模式
告别数字健忘症
连接整个世界
02 空间
技术，始终是媒介
交互，雅努斯之神的两面
至关重要的设计
是更多的控制，还是更多的自由
世界正变成一个信息圈
信息圈，线上线下大融合
03 身份认同
重塑自我
超级自我意识
提修斯的船，身份认同的悖论
我们的信息本性
将自我当作一个App
处于空间中：位置VS.存在
处于时间中：过时VS.衰老
记忆和互动，束缚自我
洞察力，数字时代的“凝视”
透明身体与共享身体，医疗的未来
什么才是教育真正需要解决的
04 自我认知
人类自我认知的前三次革命
图灵革命，第四次革命
我们就是信息体
进阶的人工智能
05 隐私信息
我们最珍爱的财富
别样的自由
信息摩擦，保护隐私的关键
匿名隐私，都市化的产物
侵权与公平，授权的两面
为何隐私如此重要
隐私，你身体的一部分
远离身份“小偷”
06 人工智能
不断转换和不断减少的智能
愚蠢的聪明
图灵测试与勒布纳人工智能奖
语义，人机间的一道门槛
两类人工智能的故事
07 智能体
一个人机友好的新世界
共享，人机关系新模式
智能陪伴
语义网，下一代网络
云计算，挑战空间位置
虚拟与现实世界的大融合
08 政治
多智能体，加速政治凋亡
新型信息秩序？
政治多智能体系统
自由的基本伦理，新的“道德方程式”
超历史时代的冲突与网络战争
09 环境
人类世，高昂的环境代价
绿色棋局
结语
未来人类的生存之地
致谢
译者后记
注释
人工智能简史
机器人与人工智能，下一个产业新风口
机器人与人工智能，下一个产业新风口
中文版序
智能机器时代的抉择
前言
是谦逊地生存，还是傲慢地死去
01 人与机器，谁将称王游戏操纵杆和钻探设备的结合
比尔·杜瓦尔，在AI和IA中游走的第一人
两大阵营的奇点之争：主人、奴隶还是伙伴
人机交互，机器的终极智慧
悬而未决的伦理困境
02 无人驾驶汽车，将人类排除在外
机器智能时代的到来
特瑟的自动驾驶汽车挑战赛
问鼎冠军，威廉·惠特克的复仇
塞巴斯蒂安·特龙，用科技重塑交通系统
谷歌无人驾驶汽车的诞生
2014，无人驾驶汽车商业化元年
Mobileye，无人驾驶汽车的另一种可能
应对分心，将人类完全排除在驾驶之外
手推车难题，是否选择“更小的恶魔”
03 跨越2045年，人类将去往何处
诺伯特·维纳，一位科学家的反叛
技能错配，技术性失业的元凶
奇点临近，人类会否被机器取代
生产力之争，回归还是告别
04 从寒冬到野蛮生长，人工智能的前世今生
世界首个机器人Shakey，引爆人工智能大爆炸
约翰·麦卡锡，“人工智能”概念之父
斯坦福大学人工智能实验室，语音识别技术滥觞
汉斯·莫维拉克，人工智能最坚定的信徒
人工智能商业化的冬天
像人脑一样思考，人工神经网络出现突破
机器学习重燃人工智能研究
人工智能再现巨浪
05 以人为本，重新定义“机器”智能
人机共生，AI与IA重塑的新世界
AI vs.IA，数十年的科学家大战
“理性主义”与“以人为本”之争
拟人化界面，来自人机交互的冲击
软件助手，数字化生存之道
06 学会协作，人类与机器共存
让工具变成玩具
是伙伴不是敌人
虚拟机器人，更自由、更放松的人机交互
07 救援机器人，从模拟智慧到智能增强
从机械兽到机械展馆
仿生机器人，进入极端环境作业
安迪·鲁宾，移动机器人时代的预言家
谷歌的机器人帝国计划
巅峰之战：DARPA机器人挑战赛
机械手，触摸的科学
加里·布拉德斯基，将机器视觉技术融入机械手臂之中
智能增强，以人类为中心重塑计算
08 收购Siri，苹果正式踏入智能增强阵营
收购Siri，乔布斯的最后一件事情
汤姆·格鲁伯，从建模知识到建模策略
Intraspect，流星般的人机交互系统
Web2.0，群体智慧改变一切
亚当·奇耶，下一个恩格尔巴特
Siri核心创始团队的建立
携手苹果，让人类与机器优雅地合作
结语 选择，一切与机器无关
机器会接管世界吗
答案，藏在人类科学家的决策中
致谢
译者后记
注释
如何创造可信的AI
作者简介
赞誉
推荐序　可信的AI
献词
第1章　AI该往何处走
真的有可信的AI吗
狭义AI与广义AI
理想与现实之间的鸿沟
如何跨越AI鸿沟
第2章　当下AI的9个风险
机器人有暴力倾向吗
机器也会犯错
当下AI的9个风险
第3章　深度学习的好与坏
人工智能>机器学习>深度学习
什么是深度学习
深度学习的三个核心问题
深度学习是一个“美好”的悲剧
第4章　计算机若真有那么聪明，为什么还不会阅读
Talk to Books无法回答一切问题
人是怎样阅读的
搜索引擎和语音虚拟助手的困惑
计算机不会阅读的三大原因
常识很重要
第5章　哪里有真正的机器人管家
从扫地机器人到机器人管家
机器人管家必备的四个能力
认知模型和深度理解才是关键
第6章　从认知科学中获得的11个启示
从认知科学中获得的11个启示
为机器赋予常识
第7章　常识，实现深度理解的关键
建立常识库的三种方法
知识表征
通用人工智能应具备的常识
推理能力
常识，深度理解的关键
第8章　创造可信的AI
优秀的工程实践
用深度理解取代深度学习
赋予机器道德价值观
重启AI
后记
致谢
推荐书目
注释
参考文献

　　前言
欢迎来到这个非凡的时代
我们俩初识于1999年，科特勒当时正在写一篇关于戴曼迪斯创办X大奖的文章。那个时候，X大奖关注的焦点是探索太空的前沿。戴曼迪斯则正在研究如何打开太空的边界。
很快，我们俩就发现我们有一个共同的嗜好：我们都痴迷于前沿技术，并且都致力于探索如何运用这些技术来应对各种看似不可能的挑战。这些共同点让我们建立了深厚的友谊，并形成了长达数十年的写作伙伴关系。《未来呼啸而来》这本书就是我们最新的合作成果，这是我们第三次携手探索技术如何扩展可能性边界以及如何改变整个世界。从技术的角度来说，本书是“指数型思维三部曲”的第三部，前两部作品分别是《富足》（Abundance）和《创业无畏》（Bold）(1)。在深入阅读本书之前，你并不一定需要阅读前两本书，但是了解一些背景知识还是有帮助的。
《富足》这本书讲述了加速发展的技术如何使食品、水和能源的获得变得非货币化和大众化，令一度稀缺的资源变得丰富，并使个人有能力应对饥饿、贫困和疾病等以往看似不可能解决的全球性挑战。在《创业无畏》一书中，我们讲述了另一个变“不可能”为可能的故事：企业家如何利用这些加速发展的技术，在短到几乎创纪录的时间内创建了改变世界的企业，并为任何有兴趣做同样尝试的人提供了操作指南。
在《未来呼啸而来》中，我们进一步扩展了前两本书的思想，研究当某些独立加速发展的技术（例如人工智能）与其他独立加速发展的技术（例如增强现实）融合时会发生些什么。当然，人工智能技术是强大的，增强现实技术也是如此，但只有当它们融合起来时，才会重塑零售业、广告业、娱乐业和教育业等领域，这里所列举的，只是一些正在发生和即将发生的重大变革。
正如我们将要在接下来的章节中看到的，融合正在以越来越快的速度发生。这大大加快了世界变化的速度，也扩大了变化的规模。所以，现在请你系好“安全带”，因为你即将经历一场疯狂的旅行。
本书的灵感来自我们俩在这个浪潮中的亲身经历，我们创办的企业与世界一样，变化速度都在明显加快。
戴曼迪斯目前正在创办一家新公司，那是他的第22家初创公司，致力于长寿和保健领域。他同时还领导着奇点大学（Singularity University）、X大奖、无畏资本合伙企业（Bold Capital Partners）和富足360（Abundance 360）。仿若一个停不住脚的舞者，这种生活为他提供了对不断融合的技术的无限洞察力。
作为一名作家和一个研究者，科特勒也身处这个加速发展的漩涡中心，这本书是他的第6本以技术为主题的著作。科特勒还是“心流基因组计划”（Flow Research Collective）研究的创始人和执行主任，在那里，他专注巅峰表现的研究与培训，也就是探索人类在这个变化的世界中实现繁荣发展所需要的心理工具。
我们还想告诉你，这场疯狂的旅行实际上也是一种挑战。你马上就会读到我们对前沿研究人员的工作和建立在他们的研究基础上的前沿公司的描述。然而，跟上变化的步伐并不容易。有很多当我们在2018年初开始写作本书时算得上最前沿的公司，在2019年底我们即将完成写作时，就已经被淘汰出局了。换句话说，虽然名字很重要，但这些名字可能会改变。但无论如何，本书的核心没有变，所要讨论的是融合的总体趋势以及这种融合对商业、工业和我们的生活的变革性影响。
毫无疑问，未来十年将充满根本性的突破和改变世界的惊喜。我们这个星球上的每一个主要行业很快就会被彻底重塑。对于企业家、创新者、领导者，甚至任何一个足够灵活和富有冒险精神的人来说，都将会有不可思议的机会摆到面前。这将是一个到来得比你想象的更快的未来，也将成为世界上迄今为止最伟大的想象力舞台。
欢迎来到这个非凡的时代。

　　没想到吧，宇宙中最冷的地方其实位于阳光充足的加利福尼亚。在伯克利郊区的一个超大仓库里，悬挂着一条巨大的白色管道。这是一个人造低温装置，是下一代低温制冷机，可以冷却到0.003开尔文，或者说，接近于绝对零度。
早在1995年，智利的天文学家就探测到回飞棒星云（Boomerang Nebula）内部的温度为1.15开尔文。这是一个创纪录的发现，是宇宙中自然界最冷的地方。相比之下，这条白色的管道还要低差不多1开尔文，这使它成为宇宙中最寒冷的角落，同时也是一种极端的冻结状态，能够保证一个量子位处于叠加状态。
这是什么意思？
在经典计算中，“位”是二进制信息的一小块，要么是1，要么是0。“量子位”（qubit）则是这个概念的更新版本，其全名为“quantum bit”。与非此即彼的二进制位不同，量子位所实现的是“叠加”，这使它们可以同时处于多种状态。读者不妨想一想抛硬币的两种结果：正面或反面。再考虑一个急速旋转中的硬币，正反两种状态瞬间就会闪过。对于量子来说，这就是叠加，只是需要超级低的温度才能实现。
叠加意味着力量，极大的力量。经典计算机需要数千步才能解决的难题，量子计算机只需两三步就能解决。我们可以这样理解，IBM公司制造的、在国际象棋比赛中击败了国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫（Gary Kasparov）的“深蓝”（Deep Blue），每秒可以计算2亿步，而量子机器可以提升到一万亿步甚至更多，这就是隐藏在那条白色大管道里的力量。
这条管道属于里格蒂计算公司（Rigetti Computing），是“大卫对抗歌利亚”式科技传奇故事的主角之一。(6)目前，在量子计算领域，参与竞逐“量子霸权”的选手，也就是建造一台能够解决经典计算机无法解决的问题的量子计算机，主要是谷歌、IBM和微软等传统科技巨头，以及像牛津大学和耶鲁大学这样的学术堡垒，里格蒂计算公司这样的小企业，在其竞争对手面前，显得有些另类。