1.当前，AI智能体、区块链和量子计算均处于爆发期，本书紧扣这些热点，预判技术奇点风险，并提供应对方案和技术路径。
2.将三大技术置于一个共同的框架下进行深度探讨：量子计算加速AI智能体的崛起，AI智能体的崛起可能带来安全威胁，而区块链则通过其信任机制来应对这些威胁，从而实现技术在可控范围内的发展。同时，提出了融合框架，如量子AI智能体和抗量子区块链，填补了市场空白。
3.虚构叙事与真实案例的创新结合。本书引入了虚构人物“约万”的成长故事，从2024—2084年，跨越多个时代，生动描绘技术演进。

我们正站在一个重塑世界的历史转折点：由强化学习（如Q学习）驱动的AI智能体正以所有的速度迈向通用人工智能，这一技术奇点预示着人工智能将超越人类智能，彻底改变整个社会。
本书是一部面向未来安全、信任与治理的系统指南，将人工智能、区块链、量子计算这三大前沿技术领域进行无缝融合与深度剖析，并对未来10年、20年乃至50年的技术发展路线图进行预测。同时，本书也对技术融合带来的伦理、法律和社会影响进行了批判性分析。
AI智能体自主性。深入解析AI智能体从早期机器学习到深度学习的进化，重点阐述其如何通过强化学习和神经图灵机，具备在复杂环境中进行记忆、感知、推理和自主行动的能力。
量子安全防御。量子计算的强大算法（如Shor算法和Grover算法）将指数级地提升人工智能的能力，同时威胁现有的RSA等传统加密系统。本书详细介绍了后量子密码学等方案，及其如何确保人工智能系统和区块链网络在量子时代的完整性和机密性。
区块链构建数字信任。区块链的去中心化、不可篡改性使其成为AI智能体的信任支柱，通过智能预言机和自动化合约来确保AI智能体的操作具备透明性、可靠性和防篡改性。
序 言
一部分 先进技术的基础
一章 AI智能体、区块链与量子计算导论
虚构故事（一部分）：约万的故事
AI智能体的基础
塑造AI智能体发展的技术创新：人工智能/机器学习、区块链与量子计算
技术融合
总 结
第二章 人工智能向AI智能体的演进
神经网络与深度学习的兴起
强化学习：通过交互学习
Q学习：一种异策略强化学习算法
神经图灵机：连接人工智能与记忆
未来的方向
总 结
第三章 AI智能体与区块链技术中的数字信任
区块链作为分布式账本的本质
以太坊与区块链生态系统的演进
超级账本：企业级区块链解决方案联盟
智能预言机：弥合区块链与现实世界的鸿沟
自动化合约：机器学习的作用
总 结
第四章 量子计算与AI智能体
量子力学在计算领域的应用
量子比特及其在量子计算中的作用
量子纠缠与量子并行性
量子霸权：竞赛与现实
量子算法：Shor算法与Grover算法
量子计算的未来启示
挑战与未来的方向
总 结
第二部分 面向增强应用的技术融合
第五章 去中心化AI智能体
人工智能与区块链技术
未来10年：加速融合与扩展（当前至2034年）
接下来的20年：变革与社会影响（2034—2054年）
接下来的50年：数字文明的新纪元（2054—2104年）
总 结
第六章 量子AI智能体
量子机器学习算法：量子神经网络
量子特性：叠加与纠缠
量子神经网络架构
量子人工智能数据分析的机遇与挑战
量子人工智能在优化问题中的应用
量子数据分析中的挑战
量子机器学习算法
量子增强的深度学习
量子学习理论
量子数据编码
混合量子-典算法
量子纠错的进展
后量子密码学
量子优势在现实世界中的应用
总 结
第七章 区块链、量子计算与AI智能体
AI智能体框架
区块链、量子计算与AI智能体的融合
AI智能体与后量子密码学的融合
后量子密码学：基于格与基于哈希的算法
基于哈希的密码学：原生具备量子抗性的设计
量子密码学：BB84与E91
量子攻击与安全性证明
量子力学与量子密码学在区块链技术中的融合
总 结
第三部分 对社会与伦理的影响
第八章 AI智能体的伦理考量
理解人工智能中的伦理考量
人工智能公平性算法
为公平性设计的特定算法
量子计算中的隐私顾虑与偏见消除技术
评估量子技术的伦理框架
认识人工智能与量子技术的广泛伦理影响
思考政策法规在人工智能与量子计算中的作用
预见人工智能与量子计算的未来伦理挑战
总 结
第九章 塑造AI智能体未来发展的法律框架与全球标准
理解人工智能与量子技术的监管环境
区块链技术的国际标准
对量子计算监管影响的评估
监管新兴技术所面临的挑战
技术标准与监管：聚焦亚洲
国际机构与标准制定
思考创新与监管的平衡
人工智能、区块链与量子计算的未来
人工智能的新兴趋势
区块链技术的未来发展
量子计算的进展
新兴技术的协同
新兴技术的潜在颠覆性
伦理与社会影响
未来挑战与机遇
总 结
第十章 社会影响与自主人工智能系统的兴起
探究人工智能对社会的影响
人工智能在军事自主系统中的融合
在自动驾驶汽车中运用人工智能
人工智能在医疗保健系统中的应用
评估量子计算对产业的影响
部署人工智能自主系统中的挑战
分析人工智能与量子计算的经济及社会影响
预测自主技术的未来趋势
思考负责任开发的要性
理解技术的演进
应对人工智能、区块链与量子计算的未来挑战
探索人工智能、区块链与量子计算的未来机遇
为人工智能融合的未来做好准备
积极融入新兴技术
提供前瞻性视角
虚构故事（第二部分）：约万的故事
参考文献
致 谢
译者荐
[英] 佩塔尔·拉丹利耶夫，著，牛津大学计算机科学系人工智能与网络安全专业硕士项目导师，艾伦·图灵研究所研究员。此前，他曾是牛津大学工程科学系人工智能与网络安全领域的研究员。
他于2013年获得博士学位，并在伦敦帝国理工学院、剑桥大学以及麻省理工学院进行博士后研究。他的主要研究领域涵盖人工智能、网络安全、后量子安全及区块链安全。
在投身学术界之前，他曾在苏格兰皇家银行担任网络安全经理长达10年，并曾在英国国防部担任首席渗透测试专家。
董世敏，译，上海述变信息咨询创始人，公众号/视频号“董指导研究”主理人，畅销书《英伟达之道》中文译者，拥有10余年的科技投研经历，曾任远川研究所所长，撰写多篇广为传播的文章，是业内认可的科技、商业观察家。
许盛辉，译，现任途家民宿算法总监。深耕人工智能10余年，在多模态模型、荐算法及AIGC（人工智能生成内容）领域拥有深厚积淀和30余项专利。曾就职于网易、搜狗、腾讯、三星，长期致力于前沿人工智能技术和搜索荐技术的研发与落地。
刘勇，中关村互联网金融研究院院长
当前，量子科技与人工智能正成为驱动新质生产力、重塑金融变革的“双核”引擎，但也对现有金融加密体系构成了颠覆性威胁。这本书通过技术、安全、治理的多重视角，深刻洞察了后量子时代的核心挑战，并提供了兼顾技术发展与数据安全的系统性解决方案，能够助力金融机构应对未来风险，战略布局量子金融科技。
刘典，复旦大学中国研究院副研究员
这本书精准把握了人工智能从“赋能创新”走向“自主创新”的关键趋势。作者创造性地融合了AI智能体自主性、量子安全防御与区块链可问责性，为“人工智能+”时代构建了基于安全、信任与治理框架的战略性思考，对有关注未来数字经济发展趋势的读者而言，是不可或缺的参考。
唐海清，天风证券研究所总经理
《AI智能体的崛起》就像一把劈开迷雾的利剑，将AI智能体、量子计算与区块链这三大前沿技术的奥秘尽数拆解。书中既有突破天际的科技畅想，将AI智能体的自主能力、量子算力的超凡威力书写得如星河奔涌般豪迈壮阔；又用通俗易懂的语言，将技术融合的逻辑、伦理层面的考量讲得明明白白，就算是不懂专业术语的普通人也能轻松看懂。翻开这本书，既能感受前沿科技的磅礴气势，又能洞悉未来科技的发展脉络，读完定会眼界大开，对智能时代的未来了然于胸!
杨鹏，腾飞资本管理合伙人
当下是一个重大的技术拐点时刻，也是AI智能体的时代，人工智能的能力在大模型出现后加速迭代，并为人们带来全方位的智能体应用及体验。我们须深入思考其影响、信任机制与应用落地，特别是AI智能体如何与量子计算融合，以及如何保障数据安全。这本书给出了实用的论证及建议。
人工智能、量子计算与区块链技术的融合，正引领我们迈向通用人工智能的实现，并预示着技术奇点的降临。本书是我在这些领域进行广泛研究的成果，书中的观点与见解融合了我在麻省理工学院、伦敦帝国理工学院，以及近在牛津大学等尖学府的求学和研究经验。纵观我整个学术与职业生涯，我始终致力于解决这些飞速发展的技术所带来的在安全、伦理及实践层面的挑战。
在牛津大学，我的研究更侧重于审视人工智能系统在迈向通用人工智能的过程中显露的脆弱性。我领导的项目专注于开发由人工智能驱动的网络安全模型，用于检测并减少安全威胁，包括那些由量子计算带来的威胁。这些模型对于提升人工智能系统的安全性至关重要，确保人工智能系统在能力不断增强的同时，其所基于的框架也足够稳健，能够抵御量子技术引入的新风险。
此外，我在牛津大学的工作还聚焦于将区块链技术与人工智能系统深度融合，以创建透明且可问责的决策过程。一个重要的项目是开发基于区块链的系统，该系统可以记录由强化学习算法（如Q学习）做出的人工智能决策，确保这些决策安全且可验证。这种融合对于维持对人工智能系统的信任至关重要，尤其当它们开始在金融、医疗保健和国家安全等关键领域自主运作时。
量子计算带来了深远的挑战，特别是其有潜力破解传统密码系统，从而对人工智能模型安全构成威胁。我的研究一直致力于开发符合美国国家标准与技术研究院（NIST）规范的后量子密码框架，旨在保护人工智能系统免受量子算法空前计算能力的威胁。这些框架对于在后量子时代维持人工智能驱动流程的完整性不可或缺，并可以确保人工智能系统在迈向通用人工智能的过程中保持安全。
为应对上述挑战，我在本书中致力于预判在通用人工智能初露端倪时，人类如何通过融合区块链和量子技术与AI智能体，有效防范技术奇点事件带来的安全风险。区块链以其在加密货币中的作用而闻名，它能够以安全、防篡改的方式，记录人工智能系统所做的每一个决策。这意味着，随着人工智能在金融、医疗保健乃至国家安全领域自主决策能力的增强，我们可以确保这些决策是透明且可问责的。
本书是我将这些复杂且至关重要的主题呈现给更广泛读者的尝试。我相信，理解这些正在迅速塑造我们未来技术的潜力及其相关风险，对每一个人——而不仅仅是专家——都至关重要。无论你是技术专家、政策制定者，还是仅仅对未来感兴趣的人，我都希望本书能为你提供关于未来挑战与机遇的见解。
我要向富布赖特委员会（Fulbright Commission）致以深切的谢意，该机构的奖学金不仅支撑着我推进研究，更为我提供了与该领域尖专家合作的宝贵机会。它的支持，为本书思想与框架的形成提供了重要帮助。
我同样深深感谢我在牛津大学的同事，他们的洞见与协作大地拓展了这项工作的深度和广度。正因有了他们的贡献，本书不仅能反映人工智能、区块链和量子计算领域的新进展，而且能预见并应对未来的关键挑战。
本书的目标与方法
本书的主要目标是对AI智能体的发展及深远影响，特别是其与量子计算、区块链技术的融合路径，进行一次全面且易于理解的探索。内容聚焦于，在世界日益接近通用人工智能和技术奇点可能降临的背景下，通过先进的强化学习技术增强AI智能体，采用后量子密码方法确保安全，并做到负责任开发和部署。本书采用跨学科的方法，汇集了人工智能研究、密码学、网络安全和区块链技术等领域的见解，以构建一个连贯的论述体系。本书介绍AI智能体开发的新研究成果、美国国家标准与技术研究院批准的后量子密码标准，以及区块链在确保自主系统透明度和问责性方面的作用，力求帮助读者深入理解创建和管理既强大又安全的AI智能体所涉及的技术和伦理挑战。
目标读者
本书旨在满足不同读者的需求，主要受众为人工智能、量子计算和区块链技术领域的学术研究人员，同时也面向政策制定者、法律从业者以及网络安全和人工智能领域的专业人士，帮助他们理解AI智能体与新兴技术融合时的技术复杂性及其更广泛的影响。书中提供的详细分析和真实案例，对于计算机科学、网络安全及相关学科的研究生也大有益处。此外，对于任何有兴趣探索AI智能体未来的读者而言，特别是在向通用人工智能迈进，以及在相关的安全、伦理和透明度面临挑战的背景下，本书都将是一份富有洞察力的指南。
本书结构
一章：AI智能体、区块链与量子计算导论
一章介绍了AI智能体、区块链和量子计算的基本概念，对这些变革性技术进行了全面概述，阐明了它们各自的重要性以及融合的潜在影响，为全书后续的内容打下基础。该章力求通俗易懂，确保广大读者在接触更复杂的讨论之前，对这些技术有扎实的理解。这一章还引入了一个虚构人物约万，通过他使用这些技术的经历来阐释技术的实际应用和影响。一章首先探索人工智能从基于规则的系统，到能够在神经网络和强化学习进步的推动下进行自主决策的复杂AI智能体的演进历程。其次，扩展到区块链技术，强调其通过去中心化、不可篡改的账本等，在保护和验证AI智能体处理海量数据方面的作用。后，进一步讨论量子计算，凸显其指数级增强AI智能体可用计算能力的潜力，能够解决以前无法解决的问题。一章内容将为本书后续章节奠定基调。
第二章：人工智能向AI智能体的演进
第二章详细剖析了人工智能向AI智能体的演进历程，重点聚焦于强化学习、Q学习和神经图灵机等关键方法。该章追溯了人工智能从早期机器学习以来的进展，突出了从符号人工智能到数据驱动方法的转变，这种转变令开发自主决策智能体成为可能。第二章深入分析了强化学习（特别是Q学习）的作用，其备受关注是因为它可以通过与环境交互来引导人工智能系统优化决策。这一章还介绍了神经图灵机，它将神经网络与记忆能力相结合，显著增强了AI智能体处理复杂序列任务的能力。学完该章内容，可以更好地理解为何这些技术进展可以实现开发一套人工智能系统，其更复杂也可以更好地解决复杂问题，并更接近实现通用人工智能。
第三章：AI智能体与区块链技术中的数字信任
第三章详细考察了区块链技术如何在去中心化环境中提升AI智能体的数字信任。首先分析了区块链在创建不可篡改记录、防篡改记录方面的作用，这对于确保AI智能体操作的完整性和透明度至关重要。这一章重点关注以太坊（Ethereum）和超级账本（Hyperledger）两大平台，探索它们如何通过智能合约和许可网络实现人工智能功能的自动化。该章特别讨论了人工智能与区块链的集成路径：一是通过智能预言机让AI智能体能够访问实时外部数据，二是借助自动化合约实现基于数据的自主执行协议。这一章还深入探讨了人工智能和区块链在融合过程中面临的技术挑战，特别是数据隐私维护、可扩展性管理和安全性保障等。通过将这些技术与金融、供应链管理和医疗保健领域的实际应用联系起来，第三章还详细分析了在人工智能驱动系统中建立和维持数字信任的机制。
第四章：量子计算与AI智能体
第四章详细分析了量子计算对AI智能体能力的影响。首先，介绍了量子原理，例如叠加态允许量子比特同时表示多种状态，以及量子纠缠能够实现量子比特之间即时状态关联，从而大地提高计算能力。其次，这一章特别讨论了量子比特在实现量子霸权中的作用，即量子系统在诸多任务上超越典计算机，例如使用Shor算法（肖尔算法）分解大整数［这威胁到当前的RSA加密（非对称加密技术）］和通过Grover算法（格罗弗算法）加速无结构数据库搜索，从而降低搜索复杂度。该章也讨论了量子技术面临的一些挑战，例如导致量子信息丢失的量子比特退相干，以及对于稳定量子计算至关重要的、持续发展的量子纠错技术。后，第四章展望了量子领域的进步会如何赋能AI智能体，特别是在破解传统加密体系、优化大规模计算以及实现海量数据集的高效处理方面的潜力。
第五章：去中心化AI智能体
第五章重点分析了人工智能如何增强区块链技术，以创建更安全、更高效的系统。首先，这一章阐述了区块链如何利用其去中心化账本和不可篡改的记录来增强分布式网络中AI智能体的完整性。其次，详细介绍了人工智能算法如何优化区块链操作，特别是通过神经链技术提高交易处理速度、增强可扩展性并改进共识机制等方面。该章还提供了具体示例，例如金融交易中的人工智能驱动欺诈检测和医疗记录中的自动化数据验证，展示了人工智能与区块链深度融合的实际应用。此外，还讨论了一些技术挑战，包括人工智能模型在区块链网络上的计算开销，以及在去中心化环境中确保数据隐私的复杂性。后，展望了区块链的未来，例如开发更高效的共识算法，以及用人工智能驱动的智能合约自主管理复杂多方交易的潜力。
第六章：量子AI智能体
第六章深入分析了量子计算与人工智能的融合，重点关注这种融合为AI智能体带来的具体进步。这一章首先详细介绍了如何利用量子现象（如量子叠加和量子纠缠）来指数级提高涉及大规模数据处理的人工智能任务的计算效率。该章深入考察了量子机器学习（QML）技术，特别是量子神经网络（QNNs），与典神经网络相比，这些技术让AI智能体能够更有效地执行复杂的模式识别与优化任务。其次，该章探讨了量子支持向量机和量子主成分分析等量子算法对增强人工智能模型性能的直接影响。同时讨论了量子比特退相干、量子噪声以及稳健量子纠错方法等在技术上的挑战，这些对于量子人工智能的实际应用都至关重要。这一章后展望了量子硬件的未来，例如，提高量子比特保真度、创建可扩展量子处理器会如何进一步革新AI智能体，尤其在密码学、金融建模和精准医疗等应用领域。
第七章：区块链、量子计算与AI智能体
第七章重点讲述了AI智能体与区块链和量子计算的融合，以建立抗量子安全系统。首先，该章详细介绍了AI智能体如何采用基于格的密码方案（如NTRUEncrypt和FrodoKEM）来保护区块链网络，使其免受潜在的量子攻击。其次，探讨了人工智能在优化量子密钥分发（QKD）协议（特别是BB84和E91）以实现安全通信方面的作用。重点关注AI智能体如何在区块链框架内管理量子密钥的分发和认证，以抵抗量子威胁。该章还研究了将CRYSTALS-Kyber和SPHINCS+等抗量子算法整合到区块链账本中时所面临的实际挑战，以及人工智能在自动化过程中的作用。后，讨论了扩展抗量子解决方案所涉及的复杂性，特别是在现有区块链基础设施内面临的计算开销和集成挑战。
第八章：AI智能体的伦理考量
第八章重点讲述了部署AI智能体和量子技术时面临的伦理挑战，特别讨论了如何在量子计算环境中消除算法偏见并保护隐私。首先，该章指出了人工智能模型中偏见的来源，例如，训练数据集中少数群体的代表性不足，以及导致特定人群处于不利地位的决策阈值设计等。其次，这一章详细介绍了应对这些偏见的具体方法，包括数据集再平衡技术，在模型开发过程中小化歧视的对抗性训练，以及在后处理中应用公平性约束（如人口均等）。同时讲述了量子计算带来的隐私威胁，特别是其破解RSA加密和ECC（椭圆曲线密码）加密的能力，并探讨了使用特定的基于格的加密算法（如Kyber和Dilithium）以及BB84等量子密钥分发协议来保护敏感数据。该章进一步讨论了这些技术须在严格的伦理框架内实施，以防止现有的不平等或侵犯个人隐私现象加剧。后，强调了实施严格治理的迫切性，并着重阐释了有要制定国际标准和协同政策以有效管理此类先进技术的伦理影响。
第九章：塑造AI智能体未来发展的法律框架与全球标准
第九章详细考察了AI智能体、区块链和量子计算领域的法律和监督框架，重点关注特定的法规和标准。首先分析了欧盟的《人工智能法案》，该法案将人工智能系统分为不可接受、高风险、有限风险和小风险四个类别，并对高风险人工智能提出了合规要求，包括透明度和问责措施等，同时，将其与美国的行业特定监管方法进行对比，例如美国食品药品监督管理局关于医疗设备中人工智能的指南，以及美国联邦贸易委员会对消费保护领域人工智能的关注。这一章还探讨了中国的人工智能法规，包括将人工智能政策与国家战略目标相结合的《新一代人工智能发展规划》。然后，该章进一步提到了国际标准化组织（ISO）和电气与电子工程师学会（IEEE）的国际标准，详细介绍了用于人工智能治理的ISO/IEC 23894和用于人工智能透明度的IEEE 7010等特定标准。这一章重点讨论了监管量子计算所面临的两大挑战：其一，如何有效管理其在民用与军事上的双重用途；其二，为抵御量子威胁，我们迫切需要部署后量子密码标准，例如美国国家标准与技术研究院已选定的Kyber和Dilithium等算法。后，强调了动态的、适应性强的监管框架的重要性，这些框架既要跟上技术进步的步伐，又要能平衡创新、伦理和安全的要求。
第十章：社会影响与自主人工智能系统的兴起
作为后一章，第十章全面分析了AI智能体和量子计算的长期社会影响，并重点展望未来的发展趋势。首先，考察了人工智能对交通运输等行业的变革性作用，尤其是自动驾驶汽车的进步，包括实时决策算法和传感器技术，有望彻底提升通行安全性和效率。在医疗保健领域，评估了人工智能通过先进的深度学习模型提高疾病诊断准确性的能力及其在个性化医疗中的应用潜力。其次，探讨了量子计算在金融领域的颠覆性潜力，特别是在复杂金融建模和数据优化方面，以及由于量子算法对现行加密标准构成威胁所带来的网络安全冲击。同时，详细阐述了伦理和监管挑战，强调须建立健全框架来管理人工智能在关键应用中的问责性，以及迫切需要发展后量子密码学以保护敏感数据。后，这一章以未来预测收尾，讨论了人工智能驱动的自动化对就业市场的潜在经济影响、社会不平等扩大的风险，以及采取适应性政策措施和加强国际合作的重要性，确保这些技术在降低相关风险的同时惠及整个社会。