世界上有超过一半的人口居住在城市中，有一件事情无法否认：我们是一个城市物种。一部分是游戏，一部分是城市规划草图工具，“城市：天际线” 鼓励人们用他们的创造力和自我表达去重新思考城市的未来。设计师Karoliina Korppoo带领我们观光了游戏用户创造的一些非凡的场景，有未来主义的梦幻城市，也有卓越的现实主义风景。你梦想中的城市是什么样子的呢？ Translated by Xin Chen

科幻小说对未来的幻想向我们展示了人工智能如何被用于复制人们思考的方式，但是如果我们对从自然界中发现的其他形式的智能也进行建模，那会怎么样呢？机器人工程师——拉蒂卡纳格普研究了昆虫和鱼群的集体智能，并尝试着去理解它们的交互规则。在这个前瞻性的谈话中，她展示了她创造人工集体力量的工作并展望未来一大群机器人如何一起建造防洪堤、为农作物传粉、模拟珊瑚礁以及成为卫星的行星。 Translated by Chen Yunru

东大机器人是一个人工智能项目。在完全不理解任何意义的情况下，他在东京大学的入学考试中排名前20%.。 虽然他们没有成功考入东大，但东大机器人的成功向人类教育的未来敲响了警钟。我们该如何帮助我们的孩子在那些人类做的比人工智能更好的领域脱颖而出呢？ Translated by heng gao Reviewed by Jack Zhang

认识一下“仿真脑” —— 模仿人类大脑的机器，可以思考，感觉和工作，就像被它们复制的真实大脑一样。身为未来主义者兼社会科学家的罗宾 · 汉森描述了一个可能的未来： 仿真脑接管了全球经济，运行在超高速计算机上，并进行自我复制完成多任务处理，只留给人类一个选择: 永久退休。看一看汉森所描述的那不可思议的未来，如果机器人统治地球时将会发生的事情。 Translated by Lin Zhang Reviewed by Wilde Luo

你的无人车是否应该为了挽救5个行人的生命而牺牲你的生命？在这个关于无人车社会道德困境的前瞻性演讲中，Lyad Rahwan探索了技术会如何挑战我们的道德伦理，并解释了他的工作是如何从群众中搜集我们希望（或不希望）做出的道德权衡数据的。 Reviewed by Bangyou Xiang

算法决定谁会得到贷款，谁会得到工作面试，谁会得到保险等等—— 但它们不会自动使事情变得公平。身为数学家兼数据科学家的凯西·奥尼尔为算法创造了一个术语，它们是秘密的、重要的和有害的：“杀伤性数学武器”。通过这个演讲了解更多关于这些公式背后不为人知的运作方式吧。 Translated by Lin Zhang

我们的机器能让我们变得多聪明？ Siri 的共同创造者Tom Gruber想要做的是〝人性化的人工智能〞，它会增强我们的能力并与我们合作，而不是与我们竞争或取代我们。他分享了他对未来的愿景，在未来，人工智能会协助我们在感知、创造力、认知功能上有超人般的表现——从大大增强我们的设计技巧，到协助我们记住我们所有阅读过的内容及见过的每个人。〝我们正在人工智能兴起的时代之中，〞Gruber说道。〝每当机器变得更聪明，我们也会变得更聪明。〞 Translated by Yi-Fan Yu Reviewed by Lipeng Chen

十年前，研究者认为让电脑去分辨一只猫和一只狗几乎是不可能的。今天，计算机视觉系统的正确率已经达到了99%以上。这是怎么做到的呢？约瑟夫·雷德蒙致力于YOLO（只看一眼）系统，这是一个开源的目标检测方法，可以分辨出图片和视频中的物体——从斑马到停车标志——以快如闪电般的速度。在一个卓越的现场演示中，雷德蒙展示了这一对于像无人驾驶汽车、机器人甚至癌症检测这些应用来说，向前迈进的重要一步。 Translated by chunhua zhang Reviewed by Yi-Fan Yu

未来的科技发展在机器人可以完成人和动物做的事上和我们想象的很接近了。波士顿动力公司创始人马克有望发明一些可以像猎豹一样疾驰，能越过10英寸厚的雪地，用两条腿走路，甚至会开门送快递的先进机器人。下面一起看看莱伯特现场演示迷你敏捷的机器人如何映射周围环境，拿物体以及爬楼梯。或许不久之后还能帮助你摆脱困境。 Translated by 芷蘅 张 Reviewed by Conway Ye

为何有了大数据的支持，如此多的企业还是做出了错误的决策？通过诺基亚、Netflix和古希腊先知的故事，翠西娅·王深入浅出地解释了大数据，指出了它的隐患，并建议我们应该更多地关注“厚数据”——珍贵的、不可量化的思想和情感，来源于有血有肉的人——才能做出正确的商业决策，并在新领域取得成功。 Translated by Alvin Lee Reviewed by Siman Mo