著名的长寿专家彼得·阿提亚博士也是一名马拉松游泳运动员，他曾在三十多岁的时候横渡卡特琳娜海峡。但他的健康状况居然也出现了异常，有早逝于心脏病的风险。这一发现促使他开始探索长寿之道：我们如何以及为何会死亡，我们如何才能延缓甚至预防那些导致大多数人死亡的慢性病，例如心脏病、癌症、阿尔茨海默病与2型糖尿病。 在这份旨在促进长寿与美好生活的颠覆性宣言中，阿提亚解释了这段旅程如何使他重新思考了对医疗保健的态度。虽然主流医学取得了很多成就，但在防治这些与年龄有关的疾病方面却进展甚微。往往它干预的时机太晚而无法提供及时的帮助，并以损害健康年限或生活质量为代价延长寿命。阿提亚认为，我们必须用个性化、积极主动的长寿策略来取代这种过时的框架，也就是一种我们应该立即采取行动而非等待的策略。这不是“生物黑客”，这是一种以科学为基础的战略方法，在延长寿命的同时改善我们的身体、认知和情绪健康。阿提亚的目标不是告诉你该做什么，而是更多地帮助你学会如何思考长期健康，以便为你个人制定最佳计划。在这本书中，读者将会发现： 为什么在年度体检中你的血液检测和胆固醇测试结果显示 “正常”，但你可能仍然不健康——因为平均值并不等同于最佳状态。 为什么运动是最强效的长寿“药”，以及如何开始为“百岁老人十项全能”进行训练？ 为什么你应该忘记“节食”，转而关注营养生物化学，利用技术和数据来个性化你的饮食模式？ 为什么仅追求身体健康和长寿而忽视情感健康可能带来最终的灾祸？ 寿命与健康的可塑性远比我们想象的要大。我们的命运不是一成不变的，有了正确的路线图，你就可以为你的人生规划一条不同的道路，让你比你的基因更长寿，让每一个十年都比前一个十年更好。 彼得·阿提亚（Peter Attia），斯坦福大学医学博士，著名健康专家，长寿应用科学医疗研究机构Attia Medical创始人。他拥有约翰斯·霍普金斯医院五年的外科临床经验，曾获“年度住院医师”等重要奖项，师从史蒂芬·隆森伯格医生，在美国国立卫生研究院国家癌症研究所致力于肿瘤学与癌症的免疫疗法研究，离开医院后他曾加入麦肯锡公司。他曾在TED发表关于糖尿病危机的演讲，还长期主持一个热门的大众播客The Drive，关注肥胖、断食、生酮、阿尔茨海默病、癌症、心理健康、睡眠等主题，希望提高人们对长寿和健康改善的认知，拥有大量忠实粉丝。他曾和三获美国国家科学作家奖的加里·陶布斯共同创立了非营利组织“营养科学计划”并担任主席。同时，他自己还是一位耐力极好的运动员，在超长距离自行车运动、马拉松游泳、力量训练中一直保持高水平的表现。 比尔·吉福德（Bill Gifford），资深记者，《纽约时报》畅销书《永葆青春》的作者，美国发行量最大的户外杂志Outside的特约编辑，曾为许多出版物撰写过关于科学、体育和健身的文章。

本书主要考察中央地方关系在当代中国的变迁过程及其与城镇化和社会发展方面的联系。在大量经验调查和理论研究的基础上，本书指出，二十世纪八十年代的财政包干制和九十年代的分税制是理解中央地方关系变迁的关键要素。财政包干制为地方政府“大办企业”和快速的地方工业化提供了激励，而分税制则促使地方政府发生了由“经营企业”到“经营土地”和“经营城市”的转向。本书从土地指标获取和城镇化模式两个方面分析了中央地方关系的变化对地方政府行为的深刻影响，为我们理解当代中国的经济社会发展提供了一种较有洞察力的视角。 周飞舟，1968年生，北京大学社会学系教授，主要从事中央地方关系、地方政府行为与城镇化方面的研究，著有《制度变迁与农村工业化》、《以利为利：财政关系与地方政府行为》、《土地制度改革与转变发展方式》等书，并于《中国社会科学》、《社会学研究》、《社会》等学术刊物发表多篇论文。 谭明智，1987年生，现任职于国土资源部土地整治中心。北京大学社会学系硕士研究生毕业，本科就读于浙江大学社会学系。主要从事土地制度和农村问题方面的研究，曾参与多项北京大学社会学系及国务院发展研究中心组织的课题项目。

延伸阅读1： 一个理想的贝叶斯代理程序 一个理想的贝叶斯代理程序最初都会设定“先验概率分布”（Prior Probability Distribution），即先把概率赋给各个“可能世界”。但这种先验概率存在着归纳偏置，即认为越是简单的可能世界，越具备较高的概率。［我们可以将可能世界的简单性问题用一个正式的术语来进行描述，即“柯尔莫哥洛夫复杂性”（Kolmogorov complexity），也就是完整描述一个世界所需要的计算机程序的最短长度。］先验概率还包含了编程者希望赋予程序的所有背景知识。 当代理程序借助传感器接收到新的信息后，它会遵循贝叶斯法则对新信息的分布进行条件化，从而更新已有的概率分布。条件化是一种数学运算，如果先验概率与新的概率不一致，那么数学运算就会对原有的可能世界中的概率进行重新设置。运算的结果就是“后验概率分布”（Posterior Probability Distribution），当然在下一轮运算开始前，这种后验概率又会被视为先验概率。代理程序能够通过观察实现概率聚合，将概率集中在几个不断缩小的与证据相匹配的可能世界中，而在这几个领域中，越简单的那些便有着越高的概率。 打个比方，我们可以把概率视为一大张纸上面的沙子。我们在这张纸上画出大小不同的区域，每一个区域都对应一个可能世界，范围越大的区域对应越简单的可能世界。再想象一下铺在整张纸上的沙子厚度相同：这就是我们的先验概率分布。每当观察者划掉一个区域时，我们就把该区域内的沙子拿走，然后平均铺到其他剩余区域内。整张纸上的沙子总量并没有发生变化，只是随着观察证据的积累，沙子越来越集中到几个较少的区域内。这就是贝叶斯学习的最单纯的模式。（要想计算出一个假设的概率，我们只需要测量出纸上已有领域中的沙子的数量就可以了，这与该假设在其中成立的可能世界相应。） 至此，我们已经定义了一个学习规则。对于代理程序而言，我们还需要一个决策规则。为了实现这一目的，我们给代理程序赋予一个效用函数，即给每个可能世界分配一个数字。具体数字代表着根据代理程序基本偏好设定的可能世界中的渴望度。现在，代理程序在每一步运行中都会选择有着最高期望效用的操作。（要寻找出最高期望效用的操作，代理程序可以先把所有可能的操作都罗列出来，然后计算出特定操作的条件概率分布，这种概率分布是通过观察刚结束的操作结果来不断调整当前的概率分布的。最终，代理程序能够计算出操作的期望值，这个期望值是每个可能世界与被赋予操作程序之可能世界的条件化概率的乘积之和。） 学习规则和决策规则一起构成了代理程序的最优概念。最优概念已经被广泛应用到人工智能、认识论、科学哲学、经济学以及统计学上。但从现实层面上看，因为所需要执行的运算是难以实现的，因而很难设置这样的代理程序。所有的尝试都死在“组合爆炸”这个问题上，我们之前讨论的GOFAI便是如此。为什么会这样？只消考虑一下所有可能世界的任何一个微小子集即可：那些构成一个计算机显示器的子集都陷入无止境的真空状态。一个显示器有1 000×1 000个像素，每一个像素的状态都有开和关两种。即使是这种可能世界的子集，数量仍旧是巨大的： 2 1 0 0 0 ×1000种可能的显示状态，这个计算量比观察宇宙所需的计算量都大。我们连可能世界的子集都无法列举出来，更别说要去计算那些更精巧的独立世界了。 虽然在物理上难以实现，最优概念依旧在理论上备受关注。这个概念给我们提供了一种标准，使我们能够判断启发式的近似算法，也让我们可以在有些时候推理出特定条件下的最优代理程序会做些什么。我们会在第十二章谈到一些人工代理程序的最优概念的替代路径。 延伸阅读2： 2010年美国股市的“闪电崩盘” 2010年5月6日下午时，对欧债危机的担忧已经造成了美国股票市场下跌4%。下午2点32分，一个大卖家（共同基金）开始启动自动卖出程序出售迷你标普500指数期货（E–Mini S&P500）合约，其执行率与分钟级别的市场流动性相挂钩。这些合约被执行自动程序的高频交易商买入，高频交易商借助自动程序迅速将自己买进的合约转卖给其他交易商。由于基本买方买盘不足，E–Mini合约开始在高频交易商之间不断买进卖出，使E–Mini合约成了烫手山芋而被不断转手，进而迅速拉升了合约交易量，而合约交易量的上升被自动卖出程序解读为市场流动性增强的信号，自动卖出程序在这一信号的刺激下加速抛售合约，最终导致市场螺旋式下跌。当市场运行到某个点时，高频交易商开始离场，买方流动性迅速枯竭，价格进一步下跌。下午2点45分，不断下跌的价格触发了自动交易系统中的跌穿断路点，中断了E–Mini合约交易。5秒钟之后，交易被重新启动，价格系统开始恢复稳定并开始补救损失。但就是在这短短的几秒钟之内，数以万亿计的美元被吸出市场，这种外溢效应导致大量的单个交易以非常不合理的价格成交，有的是1美分，有的则是10万美元。当天闭市后，证交所代表和监管机构召开会议并设定了交易取消的认定标准，宣布交易价格低于危机前交易价格60%的交易属于无效交易。此类交易被明确认定为错单是在现行交易规则下的一种补救措施。 在这里重复这一插曲有些离题，因为“闪电崩盘”时所应用的计算机程序本质上不算是一般或高级别的人工智能，并且这种计算机程序制造出的危险也完全不同于我们在本书后面要讲到的超级智能机器所带来的危险。但是我们能从这类事件中学到经验。其中一个教训就是独立简单程序的互动会造成复杂甚至是不可预期的后果，就像是自动卖出程序和高频交易程序在“闪电崩盘”中所体现出来的那样。给一个系统引入新的要素可能会引起系统性的危机，但风险并不是明显可见的，只有出现明显错误时风险才会被发现，而有时即便出现了明显的错误，风险也不见得能被意识到。 另一个教训就是聪明的专家在给一个程序下指令时，即便这个程序的假设看起来很明白也很合理，但当这个程序在出现预料之外的情况时依旧雷打不动地遵循逻辑一致性来运行先前指令的话，就会引发灾难性的后果，因为在新的情况下，原来的假设有可能是无效的。上述例子中的交易量就是一个很好的测量市场流动性的工具，但程序却无法识别交易量本质的真假。除非设定非常特殊的程序，否则程序只会按照设定的规则运转，因为程序本身是不会注意到由于自身的不恰当性所带来的让我们头大心跳的恐怖情形的。关于这一问题，我们在后面章节还会继续讲到。 从美股“闪电崩盘”中吸取的第三个教训则是自动操作系统不仅影响事件过程，还会影响事件结果。交易自动程序中前置的停止命令逻辑会在价格过度不正常时停止交易，因为自动交易会以人类无法反应的速度触发事件，所以必须要有这类设置，以便在特定情况下让自动交易停止下来。不依赖人的监管，而是设置前置命令并确保自动执行程序的安全，这再一次预示了我们将要谈到的机器超级智能中的一个重要主题。

当机器智能超越了人类智能时会发生什么？人工智能会拯救人类还是毁灭人类？作者提到，我们不是这个星球上速度最快的生物，但我们发明了汽车、火车和飞机。我们虽然不是最强壮的，但我们发明了推土机。我们的牙齿不是最锋利的，但我们可以发明比任何动物的牙齿更坚硬的刀具。我们之所以能控制地球，是因为我们的大脑比即使最聪明的动物的大脑都要复杂得多。如果机器比人类聪明，那么我们将不再是这个星球的主宰。当这一切发生的时候，机器的运转将超越人类。人类大脑拥有一些其他动物大脑没有的功能。正是这些独特的功能使我们的种族得以拥有主导地位。如果机器大脑在一般智能方面超越了人类，那么这种新兴的超级智能可能会极其强大，并且有可能无法控制。正如现在大猩猩的命运更多的掌握在人类手中而不是自己手中一样，人类未来的命运也会取决于机器超级智能的行为。但是，我们有一项优势：我们有机会率先采取行动。是否有可能建造一个种子人工智能，创造特定的初始条件，使得智能爆发的结果能够允许人类的生存？我们如何实现这种可控的引爆？作者相信，超级智能对我们人类将是一个巨大的威胁。在这本书中，作者谈到了超级智能的优势所带来的风险，也谈到了人类如何解决这种风 险。作者认为，他的这本书提到的问题将是我们人类所面临的最大风险。这本书目标宏大，且有独创性，开辟了人工智能领域的新道路。本书会带你开启一段引人入胜的旅程，把你带到对人类状况和智慧生命未来思索的最前沿。尼克•波斯特洛姆的新书为理解人类和智慧生命的未来奠定了基础，不愧是对我们时代根本任务的一次重新定义。 尼克‧波斯特洛姆，全球著名思想家，牛津大学人类未来研究院的院长，哲学家和超人类主义学家。其学术背景包括物理、计算机科学、数理逻辑以及哲学，著有大约200种出版物，已经被翻译成22种语言。曾获得尤金‧甘农（Eugene R. Gannon）奖（该奖项的获得者每年只有一名，他们来自哲学、数学、艺术和其他人文学科与自然科学领域）。

《麻省理工科技评论》从2001年开始，每年都会公布“10大全球突破性技术”，即TR10（Technology Review 10），并预测其大规模商业化的潜力，以及对人类生活和社会的重大影响。 这些技术代表了当前世界科技的发展前沿和未来发展方向，集中反映了近年来世界科技发展的新特点和新趋势，引领面向未来的研究方向。其中许多技术已经走向市场，主导着产业技术的发展，极大地推动了经济社会发展和科技创新。 本书梳理了2009 ~2018年的100项突破性技术，按照技术特点划分为人工智能、人机交互、硬件与算法、模式创新、云与数据、机器人、能源、材料、生物医疗、基因等领域，邀请国内外权威技术专家、投资人对一些领域技术的特点、产业应用现状、未来发展趋势及投资潜力进行点评，给出前瞻性的投资、科研指导意见与建议。与此同时，本书还分析了那些曾经辉煌、后来没落并逐渐消失的技术背后的原因和问题，通过对技术及产业发展的剖析，开拓读者视野，并对读者预判新技术、新产业的未来走势提供指导建议。 《麻省理工科技评论》（MIT Technology Review）于1899 年在美国麻省理工学院创刊，是世界上历史悠久、影响力广泛的技术商业类杂志，其内容覆盖广泛，涉及互联网、通信、计算机技术、能源、新材料、生物医学和商务科技几大领域。如今，在全球范围内，每月有超过300万来自科技和商业领域的专业人士与领袖，通过网站、手机应用、平面杂志以及各种活动组成的传播平台，分享前沿科技资讯。目前，《麻省理工科技评论》拥有英文、中文、西班牙文、德文、意大利文等不同语言的9个国际版本，读者涵盖147个国家和地区。《麻省理工科技评论》已经脱离了最初的杂志形态，成为以数字科技和线下活动驱动的全球顶尖的科技创新社区。《麻省理工科技评论》重点关注新兴科技及其对商业和社会的巨大影响，为科技人士及商业领袖提供前瞻性的资讯和独到深入的行业趋势研究分析。