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我们的世界永远在不断前行，以你预料不到的加速度。
作为90后一代来说，
记得小时候家里的第一台电视机，它陪伴了我的一整个童年。
记得大学里的第一台笔记本，它陪伴了我四年的大学时光。
而工作后的第一台Iphone,它只陪伴了我一年左右。
这就是加速度。
大一的时候，诺基亚手机和笔记本电脑还在市场上大行其道，大二的时候Iphone横空出世，安卓紧接其后，移动互联网迅速火热。
而现在呢，当你惊叹智能手机和微信已经成为大爷大妈生活必需品的时候，移动互联网又即将成为热点过去时，人工智能时代星火燎原。
这个市场，远比移动互联网的市场要大得到，涵盖你生活的方方面面。
百度已经全线压在人工智能领域，创新工场已经只关注人工智能市场的投资，阿里、腾讯、华为、小米、搜狗、滴滴、今日头条等纷纷建立了人工智能研究团队，而美国的Google、Amazon、Mcrosoft、Facebook、IBM等更是早已摩拳擦掌。
那么这次人工智能的热潮，究竟是指的什么？让我们一起走进李开复老师的最新著作《人工智能》。
一、什么是人工智能（Artificial Intelligent）？
大部分人的第一直觉，人工智能是“机器人”，是《机械姬》里的艾娃，是《西部世界》里的德洛丽丝，如果这样想的话那你就太“表面”了。
其实人工智能包括智能搜索引擎、智能助理（比如微软小冰、苹果Siri）、机器翻译、机器写作、机器视觉、自动驾驶、机器人等。对于人工智能定义很多，其中维基百科采用的是Stuart Russell与Peter Norvig在《人工智能：一种现代的方法》里的定义：
人工智能是有关“智能主体（Intelligent agent）的研究与设计”的学问，而智能主体是指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。
看懂了吗，没关系，我也没看懂，但至少有个粗浅的认知。
二、AI复兴：深度学习+大数据=人工智能
首先这次人工智能兴起的里程碑事件想必很多人都听过，那就是谷歌大脑的Alpha Go与李世石举世瞩目的围棋人机大战，Alpha Go赢了。上一次人机大战（国际象棋）还是1997年IBM的深蓝战胜卡斯帕罗夫，那还是人工智能的第二次热潮。而再上一次，是1962年IBM的西洋跳棋战胜了一位盲人跳棋高手，那是人工智能的第一次热潮。
为什么这次人机大战Alpha G0能够取胜呢，那就是深度学习+大数据。从2006年开始，深度学习技术开始成熟，并且计算机运算速度也开始加快，互联网上累积的数据量也越来越多，成为一笔巨大的数据财富。
2012年—2015年，在代表计算机智能图像识别最前沿的Image Net竞赛中，人工智能深度学习算法在识别准确率上突飞猛进，甚至超过了普通人类的肉眼识别准确率，由此开始，深度学习算法迅速在语音识别、数据挖掘、自然语言处理等不同领域攻城略地，甚至自动驾驶也被带入现实。此外，基于深度学习科研成果还被推向了各个主流商业应用领域，比如银行、保险、交通运输、医疗、教育、市场营销等，第一次实现了人工智能技术与产业链条的有机结合。
所以，这次人工智能的成就首先归功于“深度学习”，那么深度学习又是什么呢？
深度学习（Deep Leaning）就是计算机科学家们基于人工神经网络设计的机器学习算法。
深度学习并不是一下子蹦出来的，它的历史几乎和人工智能历史一样长。只不过数十年里，深度学习及相关的人工神经网络技术由于种种原因，蛰伏于人工智能兵器库的一角，默默无闻，任由其他门类的兵器在战场上耀武扬威。蛰伏不等于沉寂，在漫长的等待中，深度学习技术不断磨砺自己，弥补缺陷，打磨锋刃。当然，最重要的，是等待最合适的出山时机。
2000年后，计算机产业的发展带来了计算性能、处理能力的大幅提高，尤其是以谷歌为代表的前沿企业在分布式计算上取得了深厚积累，成千上万台计算机组成的大规模计算集群早已不再是稀罕物。而互联网产业的发展则使搜索引擎、电子商务等公司聚集了数以亿计的高质量海量数据。大计算能力和大数据，正是深度学习这件深藏不露的千古神兵所等待的两大时机。
所以说，深度学习首先不是一个新事物，但是以前没有火起来因为它的要求太高，现在条件具备了，强大的计算能力和高质量的大数据让深度学习算法大显身手。
深度学习从原理上来说，就是把计算机要学习的东西看成一大堆数据，把这些数据丢进一个复杂的、包含多个层级的数据处理网络（深度神经网络），然后检查经过这个网络处理得到的结果数据是不是符合要求，如果符合就保留这个网络作为目标模型，如果不符合，就一次次地调整网络的参数设置，直到输出满足要求为止。
三、这次人工智能热潮，会带来哪些改变？
书本第四章开头便说：人工智能不仅是一次技术层面的革命，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。人工智能可能成为下一次工业革命的核心驱动力，人工智能更有可能成为人类社会全新的一次大发现、大变革、大融合、大发展的开端。开复甚至称这次人工智能时代不亚于“第二次文艺复兴”。
这次人工智能会带来大量失业吗？
2016年底，霍金曾说：工厂的自动化已经让众多传统制造业工人失业，人工智能的兴起很有可能会让失业潮波及中产阶级，最后只给人类留下护理、创造和监管等工作。不过开复则持乐观态度，他认为，所有科技革命都是人类发展的加速器，虽然从局部来看，也许会引起人们生活方式的改变，短期内难以被接受，但从长远来看，科技革命从来不会给人带来灾难。
不过短期内哪种工作最容易被AI取代呢？开复提出一个“五秒钟准则”，如果人可以在5秒钟以内对工作中需要思考和决策的问题作出相应的决定，那么这项工作就有非常大的可能被AI取代。
比如股票市场的交易员，他们的工作通常是信息录入员或中间人的角色，根据买家或卖家的指令完成交易操作，对于一桩交易来说，他们只需要关注数字和市场行情在两三秒内就能做出判断。再比方说，驾驶汽车，人类根据路况做出的判断，其实都是在短时间内处理完成，并立即做出反应的。而像写作评论、创作钢琴曲、交响乐的作曲家，深度访谈节目的电视导演等，这些复杂工作可以利用人工智能来局部改善效率，但很难被取代。
开复基于五秒钟准则预测：从事翻译、新闻报道、助理、保安、销售、客服、交易、会计、司机、家政等工作的人，未来10年将有约90%被人工智能全部或部分取代。从整体来看，人类约50%的现有工作会被人工智能取代。
但这并不代表就是失业，而是人类工作方式的转变。也许很多简单工作、底层工作消失或转变了，但由此也会催生更多新型的、更需要人类判断力和创造力的工作类型。如设计师、架构师、建筑师、流程设计和管理者、艺术家、文学家等，这些工作的从业人员也许会越来越多。
自动驾驶，是这次变革最大的应用场景。自动驾驶带给我们的改变，一定是巨大的。
当汽车不再需要司机的时候，我们可能不会像今天这样，在家里保有一部到两部私家车，滴滴、优步等共享经济已经为我们揭示出了未来生活的样子：大多数汽车可以随叫随到，因为不需要司机，这些汽车可以24小时待命，可以在任何时间、任何地点提供高质量的租车服务。这样一来，整个城市的交通状况都会发生变化。停车难、大堵车等现象会因为自动驾驶共享汽车的出现而得到真正解决。那时候，私家车只用于满足个人追求驾驶乐趣的需要，就像今天人们回到郊区骑自行车锻炼身体一样。
谷歌在2009年就开始组建自己的自动驾驶团队，2014年在谷歌X实验室生产来了自己的卡通版谷歌无人驾驶汽车。在谷歌不懈追求最高水准的自动驾驶系统的同时，特斯拉、优步、百度、苹果、英伟达等公司纷纷加入了自动驾驶研发的阵营。
智慧金融，目前最被看好的落地领域。包括银行、保险、证券等在内的整个金融行业，都已经并正在发生着用人工智能改进现有流程，提高业务效率，大幅增加收入或降低成本的巨大变革。
2017年，据彭博社报道，摩根大通开发了一款金融合同解析软件COIN，经测试，原先律师和贷款人员每年累计需要36万小时才能完成的工作，COIN只需要几秒就能完成。据高盛集团2016年12月发布报告指出，在金融行业，“保守估计，到2025年时，机器学习和人工智能可以通过节省成本和带来新的盈利机会创造大约每年340亿~430亿美元的价值，这一数字因为相关技术对数据利用和执行效率的提升，还具有更大的提升空间”。
为什么是金融行业最先落地，因为金融行业可以说是大数据积累最好的行业，银行、保险、证券等业务本来就是基于大规模数据开展的，这些行业很早就开始了自动化系统的建设，这提供了很好的前提。过去的几十年，金融业习惯由人类分析师根据数学方法和统计规律，为金融行业建立自动化模型，而考虑到动辄几千、几万的金融数据维度，基于深度学习的人工智能算法显然可以在数据分析与数据预测准确度上，超出人类分析师好几个数量级。
具体来看，金融行业最有可能应用人工智能技术的领域包括：量化交易与智能投顾，风险防控，安防与客户身份认证，智能客服，精准营销等。
未来人类社会是怎样的形态？
科幻作家、雨果奖得主郝景芳说，在人工智能时代，人们不得不开始思考“我能做什么”，而结论必然是“我能做和机器人不一样的事”。机器人会迅速占领所有标准化领域，而人类将在各种差异化产品的供应中寻觅新的领地。在未来，工厂及其流水线留给机器人，人会以更加富有创造性的方式与流水线竞争。人的独特性会体现出来：思考、创造、沟通、情感交流；人与人的依恋、归属感和协作精神；好奇、热情、志同道合的驱动力。人的综合感悟和对世界的想象力，才是人与机器人最大的差别和竞争力。创造者的个性化才是产品的价值所在。
开复说，我们应该以开放的心态迎接世界，换一个角度，人工智能即使造成了人类失业，这就一定是坏事么？ 这也许是人类真正意义上的“个人解放”，因为人工智能带来的生产力大幅提高，整个世界不需要所有人都努力工作，就可以保证全人类的富足。统治者或许定期发放生活补助给所有人，喜欢工作的人可以继续工作，不喜欢工作的人可以选择旅游、娱乐、享受生活，可以完全从个人兴趣出发，去学习和从事艺术创作，愉悦身心。这种趋势下，娱乐产业必将迎来大发展，未来的虚拟现实(VR）和增强现实（AR）技术必将深入每个人的生活中，成为人类一种全新的娱乐方式。
四、面对这些变革，我们将何去何从？
人工智能时代，程式化的、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，几乎一定可以由机器来完成；反之，那些最能体现人的综合素质的技能，例如，人对于复杂系统的综合分析、决策能力，对于艺术和文化的审美能力和创造性思维，由生活经验及文化熏陶产生的直觉、常识、基于人自身的情感（爱、恨、热情、冷漠等 ）与他人互动的能力......这些是人工智能时代最有价值，最值得培养、学习的技能。
AI时代如何学习？ 开复认为，AI时代，学习方法远比学什么更为重要，尤其是在人机交互协作、各自发挥特长的时代里，填鸭式、机械式的学习只能把人教成机器，丧失人类独有的价值。他认为最核心、最有效的学习方法包括：
1.主动挑战极限：主动接受一切挑战，在挑战中完善自我；
2.从实践中学习（Learning by doing）：面向实际问题和综合性、复杂性问题，将基础学习和应用实践充分结合，而不是先学习再实践。就像现代职业体育选手以赛代练，对个人素质的要求更高，效果也更好；
3.关注启发式教育，培养创造力和独立解决问题的能力：被动的、接受命令式的工作大部分都可以由机器来替代，而人的价值更多会体现在创造性的工作中。
4.在线学习愈来愈重要：只有充分利用在线学习的优势，教育资源才能被充分共享，教育质量和教育公平性才有切实保证。
5.主动向机器学习：未来的人机协作时代，人所擅长的和机器所擅长的必将有很大不同，人可以从人工智能计算结果中吸取有助于改进人类思维方式的模型、思路甚至基本逻辑。
6.既学习人-人协作，也学习人-机协作：未来的“沟通”能力将不仅仅限于人与人之间的沟通，人机之间的沟通将成为重要的学习方法和学习目标。
7.学习要追随兴趣：通常来说，兴趣就是那些比较有深度的东西，所以只要追随兴趣，就更有可能找到一个不容易被机器替代的工作。
有了AI，人生还有意义吗，开复依然是乐观态度，在可预见的未来，人机协作随处可见，人类有大量的空闲时间，或者沉浸在高水准的娱乐内容里，或者追随自己的个人兴趣，或者干脆无所事事。在这样的时代里，压在每个人肩头的工作压力、家庭压力会小很多，人生经历、人生目标以及人的价值会前所未有地呈现出多样化的特征。
总结
1.第三次人工智能时代已经来临了，这次AI兴起是由“深度学习+大数据”带来的；
2.这次人工智能热潮不仅是科学界的热潮，而是市场化、商业化的热潮，所以必将对整个人类社会产生深远变革；
3.人工智能会在诸多程序化的、重复化的领域迅速形成优势并取代人类的工作，所以我们应该提前做好准备，建立自己未来的竞争优势。
4.人工智能带给人类社会的一定是利大于弊，所以我们完全可以保持乐观的态度积极应对。
看完这整本书，我受益良多，在开复的带领下好像一下看清了世界的发展趋势，我也在看的过程中不断思考自己现在的工作会不会被人工智能去掉，自己未来的竞争力究竟在哪，是否要从现在开始筹划自己的未来等。书本中有很多开复自身的经历和有趣的案例，感兴趣的请自行购买阅读。
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