“超级思维”一词的意思是“多种个体思维形成的强大组合”。这本书要讲述的正是超级思维在我们这个星球上的发展历程。我们会看到人类的历史在很大程度上就是人类超级思维的历史，也就是以群体（比如层级制、社群、市场和民主制）为单位的人，如何完成了仅凭一己之力不可能做到的事情。
重要的是，我们还会看到计算机将对人类超级思维的未来发展产生多么关键的影响。在很长一段时间里，计算机的重要贡献都不是人工智能，而是“超级连接”，即以全新的方式和空前的规模将人类的思维彼此连接起来。不过随着时间的推移，计算机也会完成越来越多如今只有人类才能胜任的复杂思考。
这本书探讨的主要内容并不是计算机将如何完成人类过去常做的事情，而是人类和计算机将如何共同完成以前不可能做到的事情，人机超级思维又将如何成为我们这个世界有史以来智能水平卓越的工具，以及我们将如何利用这些新型的集体智能来解决企业、政府和其他社会领域中的一些最重要的问题。

托马斯·W.马隆，美国麻省理工学院斯隆管理学院的帕特里克·麦戈文管理学教授，信息技术教授，工作与组织研究教授。他也是麻省理工学院集体智能中心的创办者和负责人，以及麻省理工学院“创造21世纪的组织”项目的两位联合创始人之一。
他著有《工作的未来》（The Future of Work）一书，还写作了100多篇文章、研究论文和书籍章节，他还是4家软件公司的联合创始人、11项专利的发明者和4本图书的合编者。

前言
引言
第一部分 什么是超级思维
第1章 如果你在街上看到它，你能认出超级思维吗
第2章 群体也能做智力测验吗
第二部分 计算机如何能让超级思维更聪明
第3章 人类将如何与计算机一起工作
第4章 计算机将能达到什么样的通用智能水平
第5章 人类与计算机群体如何更智能地思考
第三部分 超级思维如何做出更明智的决策
第6章 更智能的层级制
第7章 更智能的民主制
第8章 更智能的市场
第9章 更智能的社群
第10章 更智能的生态系统
第11章 每一种超级思维最适合做出哪种决策
第四部分 超级思维如何更智能地创造
第12章 越大（通常）越智能
第13章 我们如何以新方式分工合作
第五部分 还有其他办法能让超级思维更智能地思考吗
第14章 更智能地感知
第15章 更智能地记忆
第16章 更智能地学习
第六部分 超级思维如何帮助我们解决问题
第17章 公司战略规划
第18章 气候变化
第19章 人工智能的风险
第七部分 我们将走向何处
第20章 你好，互联网，你醒了吗
第21章 全球思维
致谢
注释

在英语中，“supemlind”（超级思维）这个词的意
思是“多种个体思维形成的强大组合”。本书要讲述的正
是超级思维在我们这个星球上的发展历程。我们会看到人
类的历史在很大程度上就是人类超级思维的历史，也就是
以群体（比如层级制、社群、市场和民主制）为单位的人
，如何完成了仅凭一己之力绝不可能做到的事情。
更重要的是，我们还会看到计算机将对人类超级思维
的未来发展产生多么关键的影响。在很长一段时间里，计
算机最重要的贡献不是人工智能，而是“超级连
接”（hyperconnectivity），即以全新的方式和空前的
规模将人类的思维彼此连接起来。不过随着时间的推移，
计算机也会完成越来越多如今只有人类才能胜任的复杂思
考。
本书探讨的主要内容并不是计算机将如何完成人类过
去常做的事情，而是人类和计算机将如何共同完成以前绝
不可能做到的事情，人机超级思维又将如何成为我们这个
世界有史以来智能水平最高的工具，以及我们将如何利用
这些新型的集体智能来解决企业、政府和其他社会领域中
的一些最重要的问题。

这是一本探索人类智能和计算机智能如何结合成超级思维，从而在科学等领域进行高效合作和创新的思维工程学类普及读物。如果你像大多数人一样，那么你可能会认为人类是我们星球上最聪明的动物。但是，有一种实体远比人类聪明：人类的群体。在这本开创性的著作中，麻省理工学院集体智能中心的创办者兼负责人托马斯·马隆指出，这些拥有集体智能的人类群体也将变得更明智。通过列举和研究几十个引人注目的案例，马隆证明了计算机有助于创造更智能的超级思维，不只是拥有人工智能，可能更重要的是实现超级链接，即以丰富、多样、新颖的方式，大规模地把人们彼此连接起来。总之，这些变化将对所有事物产生深远的影响，通过了解这些拥有集体智能的群体如何工作，我们就能学会利用他们的智能去实现人类的目标。基于前沿科学和独特的洞察力，人机超级思维将大大改变你的工作和生活方式。

这本研究透彻、可读性强的书，对超级思维会在
商业和社会中给我们带来的机遇和挑战，进行了深刻
且务实的探索。在数字技术统治的世界中，关注如何
利用人类思维力量的领导者，都应该读一读这本书。
——詹姆斯·曼尼卡，麦肯锡全球研究院院长
集体智能之父针对计算机将如何增强集体智能，
以及超级思维如何能帮助我们解决当今世界面临的极
其复杂的问题，提出了令人耳目一新的现实主义观点
。
——伊藤穰一（Joi Ito），麻省理工学院媒体实
验室主任
人类与计算机及网络的组合具有巨大的潜力。像
我们这样微小的生物该如何利用这种潜力呢？马隆在
这本书中以一种具体的方式回答了这个问题，并为一
个新学科奠定了基础：超级思维工程学。
——弗诺·文奇（Vernor Vinge），科幻小说作
家、雨果奖获得者、“技术奇点”概念创造者
这本书深入探索了信息技术的力量如何使新型人
类组织成为现实。强烈推荐！
——吉米·威尔士（Jimmy Donal Wales）,维基
百科创始人
马隆带领我们踏上了一段精心策划的旅程，对思
想、智能、推理和意识等概念进行了探索。他从极其
广泛的角度看待这些概念，并改变了我对“思考”的
理解。
——温顿·瑟夫(Vinton Cerf)，谷歌公司副总
裁、“互联网之父”之一
托马斯·马隆恰当地表达出对人工智能的担忧，
解释了为什么人工智能在超级思维中与人类协作时效
果更佳。如何让一个超级思维变得更智能，是这本精
彩的著作带给我们的诸多惊喜之一。
——帕特里克·温斯顿（Patrick Winston），
麻省理工学院人工智能实验室前主任、《人工智能》
一书作者

2009年1月，蒂姆·高尔斯（Tim Gowers）发布了一则创造历史的博客。高尔斯是剑桥大学的数学教授，证明数学定理就是他谋生的方式。如果你像大多数人一样，那么你可能一辈子都没有证明过一条定理；。或者至少在上完高中的几何课之后，再也没有证明过一条定理。然而，数学证明展现出来的严谨的逻辑思维，正是人类的很多最重要的科技成就得以实现的关键。
通常，证明定理需要独立工作好几个小时，才能想出如何完成一个复杂证明的某个部分的一个片段。2009年，高尔斯决定尝试用一种不同的方式来做这件事，他想看看互联网上的大量用户能否一起证明一条定理。
在一篇题为《大规模协作的数学运算有可能实现吗？》的博客文章中，高尔斯向互联网上所有对协作证明定理感兴趣的人发出了邀请。他推测这种大规模的协作可能会有用，原因至少有以下三点。第一，在各种解决问题（包括数学证明）的过程中，运气往往很重要。让很多人来解决一个问题，可以增加有人走运并想到好主意的概率。
第二，不同的人了解的知识不同。所以，即使所有人都只提出对他们来说显而易见的观点，整个群体能获取的知识也比一两个人能获取的知识多得多。
第三，不同的人有不同的思维方式。有些人善于提出可供尝试的新点子，有些人善于在别人的想法中寻找漏洞，还有些人则善于将大量的碎片整合成条理连贯的新观点。正如高尔斯在博客中概括的那样，“……如果一大群数学家的头脑能有效地连接起来，或许他们能更高效地解决问题”。
接着，高尔斯又提出了几条能让协作变得更加简单的基本规则，比如讨论时保持礼貌，发言简洁精练。在随后的一篇博客文章中，他发布了证明黑尔斯一朱厄特（Hales-Jewett）定理的任务，该定理是应用于计算机科学及其他领域的一个只有少数人了解的数学分支的一部分。
很快，其他数学家就接受了高尔斯的挑战。在高尔斯发布这篇博客文章后不到7个小时，加拿大不列颠哥伦比亚大学的数学家约瑟夫·索利摩斯（Jozsef Solymosi）就发表了第一条评论。15分钟后，美国亚利桑那州的一位高中数学教师詹森·戴尔（Jason Dyer）发表了第二条评论。又过了3分钟，加州大学洛杉矶分校的陶哲轩（Terence Tao，他和高尔斯都获得过相当于数学界的诺贝尔奖的菲尔兹奖）也发表了评论。
到2009年3月中旬，参与者已经解决了这个问题的核心部分。到5月底，在1500多条评论中，有39人的发言具有实质性意义。10月，该团队发表了描述他们研究成果的第一篇论文，而且他们所有论文的署名都是“D.H.J.Polymath”，这是为整个团队起的一个笔名。
由于有多位著名的数学家参与其中，所以你可能会怀疑这到底是不是一个团队项目，或者说关键工作是不是由少数最具名望的参与者完成的。事实上，尽管团队中的一些成员做出的贡献的确比其他人大，但在对项目的所有工作记录进行详细分析后，我们发现39位主要参与者中的几乎每个人都贡献了有影响力的观点。
换句话说，博学项目（Polymath Project）创造了历史，因为这是由几十位互联网用户组成的松散团队，在数学领域做出真正贡献的第一个案例，他们中的很多人在项目开始之前互不相识。
古老的思想渊源
博学项目的成功得益于利用了新的信息技术，以过去完全不可能的方式把人联系在一起。在本书中，我们将会看到很多这样的例子：庞大的在线群体创作出一部“百科全书”（维基百科），解决科学难题（蛋白质折叠电子游戏Foldit），彼此闲聊（脸书），以及对像飓风这样的人道主义灾难做出响应（非营利性危机预警平台Ushahidi）。
但在某种意义上，这些数字时代的成就都只印证了人类文明史中的一个最古老的故事。这个故事是这样的：“出现一个问题，不同的人负责处理这个问题的不同部分。总的来说，比起个人的单打独斗，群体能更好地解决问题。”
事实上，毫不夸张地说，我们的几乎所有重要的问题都是由群体解决的，而不是仅凭一己之力完成。比如，人们也许常说史蒂夫·乔布斯发明了iPhone（苹果手机），但实际上iPhone无疑是由世界各地的几千人设计和制造出来的，而他们依靠的也是前人留下的诸多技术发明。哪怕只是制作我今天午餐要吃的火鸡三明治，也需要几百人来种植、运输和准备肉类、面包、生菜、芥末和其他原料。
与这些“简单”的问题相比，像如何应对气候变化、犯罪、战争和贫困，以及如何改善医疗保健和教育之类的社会问题复杂得多，需要的人力也多得多。
在有助于有效解决问题的能力中，有一种叫作智能，而且我们通常认为智能是个体拥有的一种能力。但我们从前文的所有例子中可以明显看出，从解决问题的意义上说，智能也可以是群体拥有的一种能力。
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