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马克思在《〈政治经济学批判〉导言》中说：“人是最名副其实的社会动物，不仅是一种合群的动物，而且是只有在社会中才能独立的动物。”人类相对于动物来说拥有更强大的大脑，形成了更加高级的群居智慧。据统计，人类大脑拥有1000亿个神经细胞和60万亿个神经元之间的连接，这使得人类具有强大的逻辑思考能力和丰富的想象力，群居的方式也更高级。原始人类以部落的形式群居，形成了以母系社会为主的部落生存规则。随着部落的合并，诞生了国家，人类放弃了狩猎的生活方式，开始进入农业社会。农业社会主要是以家庭为单位的小农经济和作坊模式。伴随着蒸汽机的产生，人类进入了分工更加精细的工业社会，人类的群居方式也变得更加丰富多彩。
原始社会的人类是以部落的形式生活的，这是人类社会发展的初始阶段。在原始社会中，人类的生产工具相对落后、生产力较低，为了更好地生存，采取共同劳动和共同分配的生产关系和生活关系。原始社会的分工主要是男性狩猎，女性负责采集果蔬和养育后代，生产工具主要是石器，因此根据石器的变化可以分为旧石器时代、中石器时代和新石器时代。部落是母系氏族的形式，通常由德高望重的年长妇女担当部落首领。氏族一般会有专门的氏族议事会，成年男女都可以平等参加表决。原始社会部落生活状态如图2-9所示。
图2-9 原始社会部落生活状态
在新石器时代的晚期，人类逐步开始使用金属，但当时的冶金水平较低，人类社会处于金石并用的时期。在掌握制铜技术后，人类社会从部落社会进入了青铜时代。在制铁技术成熟后，人类社会进入了铁器时代。生产工具的变化意味着生产力的提高，有了剩余的生产资料，个体劳动可以保证其基本的生活，因此以家庭为单位的生活逐步取代了部落的群体生活，原始的狩猎生活也逐步演变为以种植和养殖为主的生产状态。由于男性在体力上的天然优势，其社会地位逐步提高，父系氏族也取代了母系氏族。为了争夺生产资料，产生了私有制，阶级也由此产生，部落的平均分配制度被遗弃，同时也意味着原始社会的解体。
作为人类初始社会形态，原始社会已经具备了高级的组织行为，以共同劳动、共同分配的方式抵抗大自然的威胁。道德规范和宗教成为群体中个体的规范，个体以此规范进行协同生产、平等决策，维持着原始社会的生活秩序；同时也创造了原始的象形文字，文字的出现更方便人类的交流和文明的延续。
原始社会结束的标志是国家的诞生。生产力的进步使得人类与大自然的抗争转化为部落群体之间的土地争夺。农业社会以种植和畜牧为主要生产方式，这是一种自给自足的生产方式，生产单位也由部落发展成了家庭。农业社会的分工不发达，基本上处于男耕女织的生活状态（见图2-10）。由于交通的不方便，社会的流动性相对弱，为了便于管理，形成了州、县、乡等行政单位。农业社会中生产技术发展相对缓慢，比较有代表性的技术发明是中国的四大发明。虽然这一时期的技术水平相对较低，但社会的组织方式却很灵活，集中力量完成了很多奇迹性的工程，如古埃及的金字塔和中国的万里长城。在农业社会中，家庭是国家的最小组成单元，国家可以灵活对这个单元进行管理。在和平时期，大量的劳动力可以从事农业劳动；在战争时期，国家可以调配充足的力量抵御外来入侵。
图2-10 农业社会男耕女织的生活状态
蒸汽机的发明标志着人类进入了工业社会。相对于农业社会，工业社会具有专业化、规模化、高度分工化的生产方式。第一次工业革命始于1760年前后 [31] ，工业革命的技术变革主要体现在纺织业、蒸汽动力和钢铁产业 [32] ，蒸汽驱动的织布机渐渐取代了农业社会的作坊式织布方式，比单纯人力织布机效率提升了40%；蒸汽动力促使了火车的出现，这也彻底改变了人们的交通方式，加快了地区之间的交流和商品的贸易交换；煤炭的使用提高了炼铁技术，使得钢铁韧度和强度进一步提升，提升了蒸汽机等新机器的生产质量。蒸汽火车和蒸汽织布机如图2-11所示。
图2-11 蒸汽火车（左）和蒸汽织布机（右）
工业社会中，城市生活开始取代农业社会的乡村生活方式，大量的工人选择在有更多就业机会的城市生活，这进一步促进了工业的规模化生产。农村土地制度的变化也是大城市出现原因之一，最早的是英国的圈地运动，大量农民失去了自己私有的土地而被迫到城市谋取生计。除了新技术的出现，资本的积累也是工业革命的起因。由于新机器提高了生产效率，商人获得了大量的财富，在利润的驱动下，商人有更大的动力投资开设工厂并开发新的技术。机器取代人力，生产机械化，这也是第一次工业革命的辉煌成绩。
卡尔·本茨（1844年11月25日-1929年4月4日）是德国著名的戴姆勒-奔驰汽车公司的创始人之一，现代汽车工业的先驱者之一，人称“汽车之父”“汽车鼻祖”。
第二次工业革命始于1870年，其标志是电力的大规模应用 [33] 。这次工业革命的新技术是电力、燃油发动机、新材料以及无线电的发展。第一次工业革命采用蒸汽驱动，19世纪七八十年代，使用汽油的内燃机技术出现，德国人卡尔·本茨（Karl Benz）等人研制出了内燃机汽车。相对于蒸汽机，内燃机的驱动力更强，促进了大型轮船和飞机的发展。由于内燃机的需求，石油开采以及提炼技术得到进一步发展，在提炼的过程中，化工技术得到了提升，这进一步促进了新材料的产生。亚历山大·贝尔（Alexander Bell）于19世纪70年代利用无线电技术发明了电话机，电话机的出现彻底颠覆了之前的通信方式。第二次工业革命使得工业生产更具效率，工业中心的人口迅速增加，也意味着人类以更密集的方式群居。生产效率的提升也使得工人受到了关注，人们的受教育水平开始提升，有专业知识技能的中产阶级开始出现。
亚历山大·贝尔（1847年3月3日-1922年8月2日）出生于英国爱丁堡市，毕业于伦敦大学学院，是著名的苏格兰裔美国发明家、企业家。他获得了世界上第一台可用的电话机的专利权，创建了贝尔电话公司。
两次工业革命开始了以技术为驱动的技术变革，深刻改变了人们的生产方式和生活方式。以乡村为代表的农业社会逐步被城镇所取代，机械开始取代人力，生产效率大幅提升，人口逐渐流向城市，人口的聚集实现了有效的分工和配合，有利于工业的精细化发展。
约翰·巴丁（1908年5月23日-1991年1月30日），美国物理学家，因晶体管效应和超导的BCS理论（Bardeen-Cooper-Schrieffer theory）分别于1956年和1972年获得诺贝尔物理学奖。
晶体管和数字电路的出现标志着信息社会的到来，信息社会彻底改变了人类社会的运作方式。在第二次世界大战期间，由于军方对计算速度和计算精度的需求，美国工程师约翰·莫西莱于1942年提出了高速电子计算机的方案，这也是第一台电子计算机的原型 [34] 。在军方的大力推动下，第一台电子计算机于1945年在宾夕法尼亚大学研制成功 [35] （见图2-12）。第一代电子计算机采用二进制编程，计算速度可达5000次/秒，比其他计算设备快1000倍，极大地提高了计算速度。但由于电子元器件的不成熟，导致设备庞大笨重、耗电量大。晶体管是由约翰·巴丁（John Bardeen）、沃尔特·布拉顿（Walter Brattain）和威廉·肖克利（William Shockley）等人发明的，具有体积小、质量轻、工作电压低等优点。约翰·巴丁、沃尔特·布拉顿、威廉·肖克利因此获得了1956年的诺贝尔物理学奖 [36] 。第二代电子计算机采用晶体管技术，不仅体积和功耗都大大下降，而且计算速度也有了极大的提升，计算速度可达几十万次/秒，存储空间达到几十万字节，还可以采用外部的磁盘来存储数据。1958年，杰克·基尔比研制出了集成电路，随后诞生了集成电路电子计算机。集成电路技术使得电子计算机的计算性能有了质的提升。随着集成电路技术的成熟，随后出现了超大规模集成电路。电子硬件的发展基本符合摩尔定律（Moore’s Law） [37] 。第一台电子计算机和集成电路如图2-2所示。
沃尔特·布拉顿（1902年2月10日—1987年10月13日），出生于中国厦门，美国物理学家，晶体管的发明者之一，于1956年获得诺贝尔物理学奖。
威廉·肖克利（1910年2月13日—1989年8月12日），美国物理学家，晶体管的发明者之一，于1956年获得诺贝尔物理学奖。
摩尔定律是由英特尔（Intel）创始人之一戈登·摩尔提出的。其内容为：集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔两年便会增加一倍。
图2-12 第一台电子计算机（左）和集成电路（右）
网络的出现使得电子计算机能够进行信息交互、协同工作。随着电子计算机的发展，美国国防高级研究计划局（Defense Advanced Research Projects Agency，DARPA）需要在不同地理位置上分布多台计算机进行通信，在此需求的驱动下，第一代网络ARPANET诞生。ARPANET起初只有几个节点，主要部署在美国的高校之间，用于网络技术研究和测量 [38] 。1974年，罗伯特·卡恩和文顿·瑟夫提出了TCP/IP协议栈 [39] ，该协议栈定义了节点之间传输报文的机制。由于TCP/IP协议栈的设计先进性，目前的网络一直在沿用这套协议栈。罗伯特·卡恩和文顿·卡恩也由于他们的杰出成果获得了2004年的图灵奖。从20世纪80年代开始，随着个人计算机和操作系统的发展，网络的应用不再局限于军事和科研，电子邮件和网页浏览器的出现使得普通民众都能使用网络进行信息交换，互联网就此诞生。
根据相关的统计数据，2019年全球大约有43亿网民，这说明全世界约56%的民众可以通过网络进行沟通交流，彻底打破了地理空间带来的限制，人类的群居方式也不再局限于物理空间的群居。移动通信技术从第一代（1G）发展到了五代（5G）：1G和2G主要满足人们对通话和短信业务的需求；3G时代人们可以在线阅读文字和图片，社交网络开始兴起；4G时代是视频时代，各种短视频业务开始火爆，同时在线视频会议也提高了人们办公的效率；正在建设和使用中的5G网络不仅能满足人们对高带宽、低时延的需求，更能通过超高密度连接实现万物互联（见图2-13），将人与人、人与物紧密联系在一起。
图2-13 万物互联
随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的成熟及广泛应用，智能化的机器开始取代人类进行生产活动，人类也开始进入智能社会。人工智能是在1956年达特茅斯学院举办的会议上被首次提出的，在接下来的几十年中，人工智能技术得到了快速的发展。人工智能的发展过程并不是一帆风顺的，其间经历过高潮与低谷。在人工智能刚被提出的那些年，不同学科的科学家从不同方向探讨人工智能的发展，主要包括生理学家和数学家。生理学家通过探讨人类大脑的工作原理，从而建立人工智能理论；图灵的计算理论证明数字信号可以描述任何形式的计算，这预示着可以构建电子大脑。沃尔特·皮茨（Walter Pitts）和沃伦·麦卡洛克（Warren McCulloch）是最早描述神经网络的学者，他们通过简单逻辑运算模拟了人工神经网络 [40] 。1951年，马文·明斯基（Marvin Minsky）和迪恩·艾德蒙兹（Dean Edmonds）制造了第一台神经网络机器，这也奠定了神经网络以后数十年的发展方向。人工智能的美好前景也得到了DARPA的关注，DARPA资助一些高校进行人工智能的研究，其中包括卡内基梅隆大学和斯坦福大学等。卷积神经网络的示意图如图2-14所示。
沃尔特·皮茨，数学家，计算神经学、控制论和人工智能的重要奠基人之一。沃尔特·皮茨出生于底特律的穷人区，12岁时在图书馆中阅读《数学原理》，发现书中的多处错误；高中尚未毕业就在维纳的推荐下，成为麻省理工学院的博士生。他和沃伦·麦卡洛克提出了神经网络中著名的M-P（McCulloch-Pitts）模型。
沃伦·麦卡洛克，神经学家，计算神经科学的开创者之一，和沃尔特·皮茨提出了神经网络中著名的M-P模型。
图2-14 卷积神经网络的示意图
由于20世纪70年代计算机技术尚处于快速发展阶段，计算能力有限，以及神经网络的计算复杂度较高，导致神经网络的实验结果并不令人满意，因此人们对人工智能的看法趋于理性，相关的研究项目逐步减少，甚至销声匿迹。到了20世纪80年代，专家系统开始引起学术界和产业界的关注。约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）证明神经网络能够用一种全新的方式学习，大卫·鲁梅尔哈特（David Rumelhart）使用反向传播算法来提高神经网络的训练效率，使联结主义重获新生，人工智能再一次获得了人们的关注。专家系统需要预先学习一些专业知识，因此建立和维护知识库成为主要的研究方向。由于建立和维护知识库的费用非常高，神经网络并没有展现出人们预想中的效果，1987年前后，人工智能再一次进入低谷。
专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部包含大量的某个领域的知识与经验，能够应用人工智能技术和计算机技术，根据系统中的知识与经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程。专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等部分构成。
AlphaGo直译为阿尔法围棋，是于2014年开始由英国伦敦Google DeepMind开发的人工智能围棋软件。
AlphaGo的做法是使用了蒙特卡洛树搜索与两个深度神经网络相结合的方法，一个是借助估值网络（Value Network）来评估大量的选点，另一个是借助走棋网络（Policy Network）来选择落子，并使用强化学习进一步改善。在这种设计下，计算机可以结合树状图的长远推断，又可像人类的大脑一样自发学习进行直觉训练，以提高下棋实力。
2016年3月，通过自我对弈数以万计盘进行练习强化，AlphaGo在一场五番棋比赛中以4：1击败顶尖职业棋手李世石，成为第一个不借助让子而击败围棋职业九段棋手的计算机围棋程序。
随着计算能力的提升，人工智能真正进入了黄金发展期。1997年，IBM开发的深蓝智能系统打败了国际象棋冠军。2005年，斯坦福大学开发的机器人赢得了DARPA举办的无人驾驶机器人挑战赛的冠军。在学术界，杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）等人在2006年提出了深度学习模型，在该模型中使用多层隐藏层，并且引入了卷积，能有效地从数据集中提取出关键特征。2010年，丹·奇雷尚（Dan Ciresan）等人利用GPU的超强并行处理能力，使用深度神经网络在MNIST数据集中达到的识别准确率超过其他方法；之后，利用GPU实现的深度神经网络方法在各项模式识别竞赛中均取得了绝对的胜利，这些成绩引爆了学术界和产业界对深度学习的关注。2016年，AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石 [41] （见图2-15），AlphaGo是DeepMind开发的基于深度学习的智能系统，它由使用监督和强化学习训练的神经网络组成，并结合传统的启发式搜索算法。这一事件使得普通民众认识到了人工智能的强大，也标志着人工智能时代的到来。为了向更有能力的智能体迈进，深度强化学习已被用于创建可以元学习（Meta-learn）的智能体，从而将它们推广到以前从未见过的复杂视觉环境。除了在单体强化学习取得卓越成就，2018年，OpenAI [42] 团队在5对5的Dota 2游戏中击败了人类顶级玩家，从而证明多智能体强化学习获得了突破性的进展。
图2-15 AlphaGo与李世石进行围棋比赛
人工智能时代的到来也在影响现在的工业形态。目前各个国家正在进行第四次工业革命，第四次工业革命的核心是智能集成感控系统，提倡使用智能机器取代人力。德国首先于2011年提出工业4.0的概念 [43] ，提倡发展具备适应性、资源效率、人机协同工程的智能工厂。我国也发布了一系列政策 [44] ，支持智能制造装备、智能制造系统、智能制造服务等的发展。智能制造装备是指一种具有感知、分析、推理、决策、控制功能的制造设备，可以将传感器及智能诊断和决策软件集成到装备中，使制造工艺能适应制造环境和制造过程的变化并达到优化。智能制造装备是先进制造技术、信息技术和智能技术的集成与深度融合。
除了地理位置的群居，互联网使得人类能够虚拟群居。互联网能够不受空间限制来进行信息交换，使得天涯变咫尺，打破了空间距离带来的交流障碍。信息交换具有时域性，利用互联网可以随时随地进行语音、视频会议；信息交换具有互动性，利用增强现实/虚拟现实技术可以使用户身临其境，碰撞出更多的智慧火花。通过互联网进行信息交换的成本很低，信息交换趋向于个性化发展（容易满足每个人的个性化需求）。互联网的出现，彻底改变了人们的生活方式和工作方式，借助于互联网，人类也演进出了更加先进的虚拟群居智慧。
增强现实（AugmentedReality，AR），是指通过摄影机影像的位置及角度精算并加上图像分析技术，让屏幕上的虚拟世界能够与现实世界场景进行结合与交互的技术。这种技术于1990年提出。随着随身电子产品计算能力的提升，增强现实的用途也越来越广。
虚拟现实（Virtual Reality，VR）利用计算机模拟产生一个三维空间的虚拟世界，为使用者提供关于视觉等感官的模拟，让使用者感觉仿佛身历其境，可以即时、没有限制地观察三维空间内的事物。当使用者移动位置时，计算机可以立即进行复杂的运算，将精确的三维世界影像传回，令使用者产生临场感。该技术整合了计算机图形、计算机仿真、人工智能、传感、显示及网络并行处理等技术的最新发展成果，是一种由计算机技术辅助生成的高技术模拟系统。
人类经过多种形式的群居社会演进，不断向着数字化、网络化和智能化的方向变化，如图2-16所示。人类群居的社会演进的根源在于，在人类集群过程中产生了高级智慧，促进了生产工具和生产力的改进，进而推进了人类向更智能化的集群社会迈进。
图2-16 人类群居的社会演进