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《人工智能拆书稿》全

《人工智能拆书稿》全

作者: 疏影洛桑 | 来源:发表于2018-01-29 18:07 被阅读0次

    《人工智能》 

                                       李开复、王永刚 著

     

    关于作者

    李开复,创新工场董事长兼CEO,创新工场人工智能工程院院长;李开复博士于2009年创立创新工场,曾任谷歌全球副总裁兼大中华区总裁、微软全球副总裁、苹果交互式多媒体部门副总裁。王咏刚, 创新工场技术副总裁,创新工场AI工程院副院长。

    关于本书

    2017年是人工智能的应用元年,在未来人工智能将引领一场比互联网影响更为深远的科技革命。本书是全面了解人工智能的必读之作,目前无处不在的人工智能,带给了人们更加全新的体验,但是随着人工智能的不断发展,也引起了人们的恐慌,比如:AI未来会挑战人类么?会造成大量失业么?人工智能的再次复兴也同时引起人们的思考:在这个时代,人类应该如何变革,才能应对AI带来的挑战呢?企业应该怎么做才会抓住人工智能的机遇,跟上时代的步伐呢?教育该关注哪些点?人类该如何学习、学习什么呢?才可以更好的迎接未来?这本书中我们都可以找到答案,下面我们一起走进本书吧。

    核心内容思维导图

    下面我分别从4个部分来讲解本书

    1、无处不在的人工智能

    2、人工智能再次复兴,人们的工作会被取代么?该如何变革?

    3、面对人工智能带来的机遇,企业该如何创新和创业呢?

    4、AI时代,个人该如何学习?

    第一部分 无处不在的人工智能

    人工智能分类

           人工智能目前最受肯定的定义:是根据对环境的感知,做出合理的行动,并获得最大收益的计算机程序。人工智能可分为弱人工智能,强人工智能,超人工智能,上图可以清晰的反应它们之间的核心区别点,我们现在正处在弱人工智能阶段,这个阶段主要是对单一方面的应用,目前我们手机上常见的智能助理如:微软小冰,苹果的Siri,亚马逊的Alexa,淘宝阿里小蜜,京东JIMI……可见智能助手现在是无处不在。另外你也一定会奇怪,为什么近几年的淘宝,京东都变得特别“智能”,可以自动推荐你喜欢的商品;网易云会推荐你喜欢的歌曲;今日头条会自动推荐你感兴趣的资讯,其实这些都是基于你在互联网上留下的行为数据进行分析,然后根据智能推荐算法进行个性化推荐的。再者,我们女性目前拍照都离不开美颜相机,美图秀秀,倡导:无美颜,不拍照,其实这些美颜软件的背后正是利用了人工智能图像识别和图像处理技术。还有去年比较火的无人驾驶概念,比如谷歌的自动驾驶、百度的无人车,也大大刷新我们的观念,这个可能还没大量应用我们的生活,但是相信在未来,会形成一个巨大产业链。另外还有机器翻译、工业机器人,可见我们目前的生活中随处可见人工智能身影。

    人工智能应用

    第二部分 人工智能再次复兴,会造成人类大量失业么?该如何变革?

    2016年3月,似乎人人都在谈人工智能,我们迎来了人工智能的第三次复兴,这次复兴最大的特点就是AI在语音识别、机器视觉、数据挖掘等多个领域走进了业界真实的应用场景,与商业模式紧密结合,开始在产业界发挥出真正的价值。那么这次人工智能复兴和之前的两次有何不同呢?见下图:

    人工智能三次热潮

    移动互联网的快速普及和发展,积累了大量用户数据,这些数据正是人工智能的燃料,而目前的机器学习技术特别是深度学习技术正是人工智能的引擎;深度学习携手大数据引领了第三次人工智能热潮,有人形象地把这次人工智能热潮比作为第二次文艺复兴,也将会是下一次工业革命的关键性技术。人工智能不仅仅是一次技术层面的革面,未来它必将与重大的社会经济变革、教育变革、思想变革、文化变革等同步。人工智能的发展也使许多人忧虑,比如伟大的物理学家认为:人工智能的兴起会让失业波及中产阶级,会造成大量失业。作者认为这过于片面和狭隘了。作者预测:(1)人类的某种工作被人工智能全部取代 (2)人类的某种工作将部分被取代 (3)人类某种工作会转变为新的工作形式。大部分工作将会转变而非消失,举个例子来说:在西方城市里,马车被汽车取代的例子,汽车开始进入大城市并逐渐普及的过程中,出行的工具马车面临着下岗威胁,在那个时代,马车出行意味着一个完整的产业链条,有一连串与马车相关的工种,比如马车夫、马匹饲养和驯化师、马车制造商、马车租赁商,道路维护工人,马屁粪便清洁工。汽车的大范围普及意味着所有这些陈旧的工种面临失业的风险。但是新兴起的汽车行业拥有比传统马车行业多出数千倍甚至数万倍的产值和工作机会。制造汽车的大型工厂需要数以万计的设计、制造、管理职位,远比当年的马车产业对整个社会的经济贡献要大得多。从这个例子中可以看出,可能短期来看,会出现局部失业现象,但是长远来看,人类的社会结构,经济秩序会重新调整,人类的大量工作会转变为新的工作类型。

    第三部分 面对人工智能带来的机遇,企业该如何创新和创业呢?

          在大多数情况下,人工智能并不是一种全新的业务流程或是全新的商业模式,而是对现有业务流程、商业模式的根本性改造。AI重在提升效率,未来10年,任何一个企业都要尽早地引进AI+思维,否则就很容易被淘汰。就拿谷歌举例,因为假如在互联网公司里找一家总是引领科技潮流的“前沿标杆”,那么很多人都会想到谷歌,从移动互联网到现在的人工智能,谷歌总是走在技术时代的前沿,并且进行公司结构重组,Alphabet 为母公司,谷歌、谷歌资本、自动驾驶、谷歌风投等则成为其子公司,并且以谷歌大脑作为每个子公司的驱动引擎,这样每家子公司就可以像在不同赛道上飞驰的赛车,不断超越其他竞争对手。从中我们可以得到启示:对于企业来说,无论是依靠自身力量建立人工智能团队,还是通过收购、并购的方式获得相应的研发能力,高科技企业越早重视人工智能,越早拥有人工智能的技术力量,就能越容易掌控未来竞争。

            创新工场管理合伙人汪华认为,人工智能的商业化大致分为三个阶段:第一个阶段,AI会率先在那些在线化程度高的行业开始应用,在数据端、媒体端实现自动化,比如拥有高质量线上数据的金融行业最早进入了人工智能时代;第二个阶段,随着感知技术、传感器和机器人技术的发展,AI会延伸到实体世界,并率先在专业领域、行业应用、生产力端实现线下业务的自动化,比如工业机器人、仓储机器人、物流机器人的大范围使用;第三个阶段,当成本技术进一步成熟时,AI会延伸到个人场景,全面自动化的时代终将到来,比如家庭机器人充满我们的生活。我们目前正处于商业化的第一个阶段,所以无论是现有企业,还是创业者都要把握好AI商业化的脉络,这是是否可以站在“风口”上的关键。另外作者总结了AI创业的五大基石:

            对于创业者来说,AI时代,最大的风口就是人工智能,虽然不是所有的猪在风口都能飞起来,但要做一飞冲天的创业英雄,一定要看准科技大势,不断向着这些基石努力,选择最正确的时机做最正确的事。

    第四部分 AI时代,个人该如何学习?

            人工智能时代,程式化、重复性的、仅靠记忆与练习就可以掌握的技能将是最没有价值的技能,几乎都可以由机器完成那么人工智能时代该如何学习?作者总结了人工智能时代最核心、最有效的学习方法:

    1、主动挑战极限:就像楼天城那样喜欢并且主动接受一切挑战,在挑战中提高。

    2、实践中学习:像现代职业体育选手的以赛代练,边学习边实践。

    3、关注启发式教育,培养创造力和独立解决问题的能力:不要死记硬背和条条框框。

    4、虽然面对面的课堂仍然存在,但是互动式的在线学习将愈来愈重要。

    5、主动向机器学习:未来的人机协作时代,人类可以拜机器为师,比如目前围棋高手们已经虚心向AlphaGo学习更高明的定式和招法了。

    6、即学习人—人协作,也学习人—机协作:未来的沟通不仅仅是人和人,也会和机器进行沟通。

    7、学习要追随兴趣:兴趣可以驱动你达到更高层次,才有可能不容易被机器取代。

            以上是我们的学习方法,那我们该学习什么呢?科幻作家,雨果奖得主郝景芳说:我们应该关注的是那些重复性标准化的工作所不能够覆盖的领域,包括:创造性、情感交流、审美、艺术能力,还有我们的综合理解能力,我们把很多碎片连成一个故事这样的讲述能力,我们的体验,所有这些我们看来不可靠的东西,其实是人类智能非常独特的能力。

    启示:

           经历了移动互联网的洗礼,产生了大量有价值的数据,并且随着科学技术的不断发展,目前我们的时代已经进入到了大数据和AI时代。前段时间,在公司做了一个关于人工智能的课题:大数据和AI时代,公司的业务和商业模式定位?在课题探索的过程中,深刻感受到了大数据和AI给汽车互联网带来的变化,从以前的线下销售4s店,到线上汽车资讯服务,以及在线和销售顾问微聊,再到后来app上的智能助手,可以随时解决你的一切问题;以及智能车载系统,无人驾驶汽车等都让汽车生活变得更加美好。看完这本书之后,更加明白不仅仅是在汽车行业,其他行业也在发生着革命性的变化。

            那么我们就该思考,面对人工智能带来的机遇和挑战,我们人应该怎么做才不会被AI取代,罗胖在跨年演讲中提到的人生算法,并且给出成就的公式:成就=人生算法*大量重复动作^2,吴军老师在硅谷来信中也提到,成就=成功率*事情的量级*做事的速度,速度和量级,我们现在都比不上计算机程序,那么我们如何来成就自己呢?其实李开复博士文中有提到应该发挥人类的独特的能力,比如审美,情感,创造力等,我觉得这就是正确的人生算法,这样才有可能不被人工智能所取代。

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