【读书】AI.未来

【读书】AI.未来讲座课程简介：

最大的收获：中国未来非常可能是AI第一大国。个人发展沟通与创造力，避免低技能、结构化、重复可被算法替代工作。

深度学习是所谓的狭义人工智能，narrow AI，仅用于在特定领域能做出决策，预测和分类的人工智能应用。最自然的应用是保险、贷款之类的金融业务。核心能力是识别规律、得出最优解、做出决策。

1、使用深度学习的程序如今已经在人脸识别、语音识别、核发贷款等工作上超越了人类。

2、无论是蓝领、白领，无论劳动者受教育程度的高低，都可能被卷入人工智能革命的大潮中，受到被人工智能替代的威胁。

3、成功的人工智能算法需要三样东西：大数据、强大的电脑运算能力、优秀的人工智能算法工程师。中国在数据产量上已经超越美国，成为数据产量最大的国家。

4、人工智能将影响：会计师、流水线作业员、仓储作业员、股市分析师、质检员、货车司机、律师助理、放射科医生。

就业安全区：强社交+高技能、非结构化、创意或决策型

幸存的工作岗位分为两批人：一批顶尖收入（如CEO、投资家），一批收入一般的（如按摩师、家庭护理人员）

5、接受借鉴的文化环境、匮乏心态、抓住创富机会而愿意投入有前景的新产业的迫切，构成了中国互联网生态系统的心理基础。

6、中国模仿年代最宝贵的结晶不是产品，而是创业者。

7、创业公司不应该花大量时间，投入大笔金钱，默默地开发自己眼中完美的产品，而是应该快速推出最小可行产品，minimum viable product，测试产品对不同功能的需求。

8、王兴的策略：高筑墙、广积粮、缓称王。

轻量going light=分享信息、消除指示鸿沟、用数字的方式链接大众。

重磅going heavey=挖好企业周边的护城河，把自己与外界的搏杀隔离开来。

9、世界排行前5大创新公司，都是数据+AI驱动：谷歌、蚂蚁金服、小米、滴滴出行、Uber、美团

10、中国的外卖订单量是美国的10倍、移动支付额是美国的50倍。

11、人工智能时代7巨头：谷歌、Facebook、亚马逊、微软、百度、阿里巴巴、腾讯

12、21世纪要建设人工智能超级大国，需要具备四个条件：大量的数据、执著的企业家、优秀的人工智能科学家、有力的政策环境。

13、人工智能革命分为四波浪潮：互联网智能化、商业智能化、实体世界智能化、自主智能化

《AI.未来》是作者用自己的微观体感，详述了以现在为原点的前后几十年，人工智能的发展路径。李开复老师可以说是全球范围内人工智能领域的教父级人物，曾经是谷歌、微软等顶尖公司在这个领域的领军人物，国内很多当前的人工智能领域大神，都曾经是他的下属或者学生。在这本书里，开复老师用他的亲身经历和独特视角，梳理了互联网浪潮在中国以及世界范围内的发展历程，分析了中国与美国这两个人工智能重点国家之间的区别与联系，也对人工智能未来的发展给出了自己的见解。更为令人感触的是，开复老师用自己一段与死神之间的对话，向我们点出了人类与人工智能最本质的区别。读完之后，我感觉收获的不仅仅是一次关于人工智能的认识之旅，也是一次对人生意义的自省之旅。或许，人工智能的发展过程，最终会变成人类认识自己的一个过程。人类不仅仅是在做一个辅助自己的工具，同时也是在做一面镜子，一面让我们更清楚认识自己的镜子。

人工智能的四次浪潮

人工智能正在改变着我们的世界，这是一个尽人皆知的事实。那么，人工智能究竟是如何一步一步改变世界的呢？开复老师把人工智能的发展分为了四个阶段：

第一波浪潮：互联网智能化

经过这么多年的快速发展，互联网巨头们收集了大量用户上网的数据。所谓互联网智能化，就是利用这些数据给用户贴标签，从而利用人工智能算法作为推荐引擎：这些算法了解、研究、学习我们的个人喜好，从而推荐专门针对我们的内容。

根据我的理解，这一波浪潮是互联网平台的智能化，是属于基础建设性质的智能化，是后面几波智能浪潮的基础和前提。当然，这也是属于人工智能领域中低垂的果实，我们现在已经完全身陷于这样的一个环境之中了。

第二波浪潮：商业智能化

如果说第一波人工智能浪潮的基础是给互联网用户的浏览贴标签，而商用人工智能则是给传统公司数十年来积累的大量专业数据贴标签，比如保险公司的理赔记录，银行发放贷款的记录，等等。在此之前，这些传统的数据并没有被充分的发掘出价值，直到人工智能进入到这些领域，运用算法在这些数据库中找到了人们往往会忽视的隐形联系，使得这些数据焕发了新的生命，也同时重新定义了这些行业的游戏规则。比如你可能永远都想不到，一个人输入自己生日速度的快慢，手机电池的余量，有可能影响TA在申请贷款的审批额度。

商业智能化也已经在我们身边处处发生，但是这一波浪潮所使用的，依然只是人们行为的历史数据，对于人们实时行为数据的检测与收集，从第三波浪潮开始。

第三波浪潮：实体世界智能化

第三波浪潮就是把人工智能延伸至我们的生活环境，以大量的传感器及智能型器材，把我们的现实世界转化成可悲深度学习算法分析与优化的数据。

开复老师把这波智能化称之为感知智能化”，是在计算机键盘和手机屏幕之外更多途径的对人类活动的感知。人们每一句话，每一个表情，每一步移动，都有传感器（智能音箱、人类识别、人体感应器等）进行收集，这些传感器无处不在，并时刻连接在网络上，使得上线Online”这个词变得没有意义，因为我们几乎无法分清自己有没有在线上。开复老师把这种状态称之为线上线下融合（Online-Merge-Offline）”，简称OMO。这将是O2O之后的下一个状态，在这个状态下，数字世界和现实世界完全整合起来，把线上世界的便利性带进线下世界里，把在线下世界里感知的内容带到线上世界里。”

我觉得这应该就是IoT的最终形态，人们生活在这个万物互联的环境中，自然分不清线上与线下，大部分情况下也不必分清，只要享受实体世界智能化带给我们的便利就可以了。当然，在这个过程中，公共数据和个人隐私将被逐步重新定义，也必然面临不少挑战，然而，我觉得，人类追求效率的天性将使得这个趋势不可逆转。

第四波浪潮：自主智能化

开复老师在书里写道：自主人工智能是前三波人工智能浪潮的集大成者，也是顶峰，把极复杂的数据和机器感知能力结合起来，就会得到不仅能了解世界，也能改变世界的机器，比如自动驾驶汽车。”

这种智能化将不同于现在生产线上的自动化设备，它不是只能机械的重复某个单一动作，这种自主”的智能化可以自主做出决策或者处理突发状况，能够应付偏差或异常。当人工智能具有了视觉和触觉等感知能力，并且可以使用数据进行优化的能力，机器能够处理的工作范围就大大增加了。

人工智能的这四波浪潮，或者说发展的四个阶段，充分体现了智能是发展的，智能是相对的”这样一个事实。每一个阶段的所谓智能”，在下一个阶段有可能只是一个基础条件。智能就是在这样不断积累和迭代的过程中，引领着并改变着人们的生活。

人与人工智能将如何协作

伴随着人工智能的发展，最令人关注的恐怕就是人工智能大量取代人类工作之后，那些失去工作岗位的人类将何去何从的问题。

在美国的硅谷，关于人工智能将要引发的失业问题，已经有了广泛的讨论，大致上有三类解决方案：就业再培训（Retraining workers）、减少工作时间（Reducing work hours）或者重新分配收入（Redistributing income）。每一类方案的出发点都是调节就业市场的某一个变量（技能、时间或者报酬）。开复老师在书中对三种方案的优缺点都进行了详细的分析。

其中后两种方案都是需要政府进行一个规则的重新设计，而只有第一种就业再培训的方案，对于一个个体人类来说，是可以主动去寻求的解决方案。应该说，人类社会的前几次生产力变革，都是通过这种再就业培训来解决失业问题的。比如当工业革命导致大量手工业者和农民失去工作的时候，他们通过培训走进工厂，成为了生产线上的工人。然而对于人工智能这波浪潮来说，与前面几次变革最大的不同就是速度太快，而且方向不确定。也就是说，人工智能的快速发展使得它在取代人类工作的道路上大踏步地前进，以至于就业者每隔几年就不得不更换职业。同时由于人工智能发展路径具有极大的不确定性，导致很难预测在未来几年内哪些工作将会受到影响，所以很难指望一名普通的就业者在选择再培训计划时，能准确预测几年后哪些工作更安全。

因此，分析哪些领域的工作最不容易被人工智能取代，对于每一个个体来说，变得异常重要。在分析这个问题的时候，开复老师使用了角思维”的方式，用社交属性和创意属性作为横纵两个坐标，分别对体力劳动和脑力劳动进行了分类，并预测了在四个象限中，人工智能与人类可能存在的合作模式。

弱社交且弱创意的工作最容易被人工智能所取代；强社交且强创意的工作，最不容易被取代；在强社交但对创意要求不强的领域，属于结合区”，可以进行人工智能和人类之间的协作，由人工智能负责数据的收集和处理，由人类工作人员负责与人类客户之间的交互。在强创意但是弱社交领域，则会存在人类与人工智能共存的现象。总之，由于各种工作性质的不同，人类与人工智能之间的关系也就不同。

在书中举了一个医生领域的例子。由于人工智能可以掌握大量的病例和数据，因此在诊断疾病、制定治疗方案等方面一定能超过人类医生。但是问题是很多患者不希望面对一台冰冷的机器来完成看病的过程，因此传统的医生可能会演变成一种新的职业，李开复老师称之为关怀护理医师”。这种职业集护士、医疗技术人员、社会工作者，甚至心理学家的技能于一身，能够了解和操作诊断工具，同时可以与患者交流，在患者遭受生理或者心理创伤时给予安慰，给患者情感上的支持。

这些都是人工智能所不能够做到的事情，这就是人在人工智能普及的时代中，所独一无二不可替代的地方。

之所以能够做到这一点，是因为人类最有价值的不是大脑，而是人心。这就是作者在这本书中重点向读者传递的一个理念，而这个理念是他经过一段与癌症作斗争的经历之后，感悟得来的。

人与机器的根本区别

2013年9月，开复老师被诊断为淋巴癌第四期。这一个突如其来的打击，以及在随后与癌症作斗争的过程中，他重新思考了关于工作、价值和人”的意义之间的关系，并且重新思考他原来自以为成功的人生算法”，以及他早已为自己拟好的墓志铭。

他也开始重新审视人与人工智能之间的关系。在此之前，他在人工智能领域的报负是：量化人类思维过程、解释人类行为。”然而，这次与死神的擦肩而过让他明白：人与机器的根本区别在于能否爱人”。他在书中写道：

人工智能固然强大，而人类独有的爱才是我们生活中最需要的。……我坚信的未来是由人工智能的思考能力，加上人类爱的能力构筑的。

不得不承认，人工智能的发展对人类的影响，还存在着很多不同的看法和争议。然而开复老师用他丰富的第一线从业经验，以及深刻的个人感悟说服了我。人工智能的研究，实际上最终都聚焦在对人本身的理解和研究上，开复老师告诉我们：要想理解人的独特性和神奇的地方，我们需要学习的不是人的大脑，而是人的心。

因此，人工智能，不仅仅是人类制造出的一个超强的工具。同时，它也使我们有机会更加理解人类的本质。

如果人工智能真的能够帮助我们理解自己，不是因为人工智能理解了人脑的运作原理，而是因为人工智能解放了我们，让我们不再一味追求优化，进而可以聚焦在真正使我们成为人类的东西上——爱人与被爱的能力。

这样的一个未来，我希望它早点到来。