从AlphaGo战胜李世石到年前 AlphaGo2.0在快棋平台59连胜血洗围棋界，人们感叹人工智能已经攻克了人类最后的智慧堡垒。
人工智能离我们有多远
先说一个大家可能听过的概念：吓尿指数
一个人去到未来，他被环境吓尿了，这个时间差就是“吓尿指数”。
举个例子：你现在邀请200年前的人来现在玩，顺便看看他对“未来“的感受，他可能无法理解现在的社会甚至被吓尿，但是他回去后想把别人吓尿，再往前200年是不够的，可能要回到更古老的过去，比如第一次工业革命之前，那时候还没有文明，还是狩猎采集的时代。狩猎时代的人想再把前人吓尿，往前1万多年是不够的，可能需要10万年前或者更久，用火或语言把别人吓尿，而我们去往20-30年后的未来估计也会被吓尿。
吓尿单位是呈指数级缩短，这源于加速回报定律，和滚雪球类似。
21世纪的15年发展相当于20世纪一个世纪的速度。技术的发展可能远超了我们的想象。
人工智能离我们还远吗，我列举几个已经发生的例子：
1|机械制造
富士康因面临短期缺工，人力成本增加，已经在用机器人逐步替代人，美国一家公司研发的搬运机器人适应能力很强，可以抓取各种形状的货物，对搬运工人是一个挑战。
机器人在制造业中更广泛地应用是大势所趋，机器人不用休息，不会跳楼也不会罢工，在流水线生产、仓库装卸、农场采摘、驾驶、打扫等领域机器将进一步巩固其地位。
你可能会说，这些机器也只能替代比较低级的简单重复劳动，那你可能没有看过下面的例子:
2|法律
美国一家公司研发的ROSS人工智能律师可以理解自然语言、回答问题、提出假设并持续关注当前的法律动态。
ROSS基于大数据+机器学习的模式对用户的提问进行反馈，随着越来越多的人使用ROSS，ROSS的能力和准确度将会呈现指数型的增长。
ROSS已经为几十万破产企业提供服务，美国的破产律师日子也不好过。
3|医疗领域
根据美国PDA药物评价和研究中心提供的数据，在美国每天至少有一例由于投药差错而造成的死亡，每年由于投药错误造成约130人受到损伤，自动配药机器人极大减少配药的错误率，避免人为影响，保证了配药环境的洁净标准，配药师将逐步被淘汰。
斯坦福大学一个联合研究团队开发出了一个诊断皮肤癌的人工智能，准确度达到了91%。
谷歌大脑与Verily公司联合开发了一款能用来诊断乳腺癌的人工智能，准确率已经超越了资深病理学家。
中国很多患者心中看病要找“老大夫”，因为他们经验丰富，但人学习的再快也比不过计算机，全球每天能产生亿万级的数据供人工智能学习。计算机在诊断和手术领域相比人类有几个优势：
- 有大数据的支撑它们“失误”的可能性极低
- 它们的稳定性极高，外科医生的医术再高超手也会抖。
4|金融领域
从程序上看，股市其实比围棋更简单，目前已经有对冲基金公司将股票完全交给人工智能，通过深度学习、进化算法，人工智能可以通过自己的系统虚拟一批交易员，通过自己和自己竞争进化出最“优秀”的交易员，他们的投资回报率已经超过散户和普通的交易员。
研究得出结论说，在未来 10~20年，美国 47%的就业人口可能会面临失业风险，在中国这个数据可能大于60%，即便是想律师、金融分析师、保险理财师、医生、记着等看起来比较高端的职业也会受到很大的冲击。
这个时代已经没有“稳定“的工作了。
最近已经感到越来越多的人开始焦虑，是什么导致的焦虑呢，是现在社会环境的变化的不稳定性，是突然觉得自己前几十年基本算白活了，是生怕自己跑的不够快被这个时代所淘汰，是看到了越来越多厉害的人还再成几何速度的成长。
我们该怎么办
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学会学习的能力
学习已经成了我们这代人一辈子的事，很可惜中国的应试教育让很多人考完大学后对学习这件事情再也没有了兴趣。
这个世界唯一不变的就是变化，而且会越来越快，现在已经不是像父辈一个工作能做几十年的时代了。
也不是靠点小聪明，接触到好的机会就能成功的时代，现在能创业成功的都是真有本事的人。
能够快速的学习一样新技能或者新知识的能力很重要，而最关键的是保持对这个世界保持敏感度和好奇心。
迈出第一步很困难，但只要你跨出了第一步，你会发现这个世界原来这么精彩，你对知识的渴望和焦虑会让你根本停不下脚步。
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对自己的职业生涯要做长久打算
现在依然有很多人削尖了脑袋想当公务员，想进入体制内，想得到一份“稳定”的工作给自己安全感，但其实真正的安全感永远来自自己的本事，自己的成长。
你是否有能力离开体制依然养活自己？
你的行业是朝阳产业还是已经在走下坡路，大的就业环境将很大程度决定你的发展。
多去分析一下你所在的行业受大数据和人工智能的影响将会如何改变。
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成为一个全才还是一个专才
估计很多人会想到这样一种人，经常换职业，什么都尝试过，但是什么都不精。
我们都知道水桶能装多少水取决于最短的板，但这个原理只适用于考试，考试不会看你哪科考得最高，而是看你成绩之和，而社会不同，它只看你的长板是否够长。
那我们是不是要在某个领域或者一项技能上死磕呢？
我们都听过一万小时理论，要想成为一个领域的专家，你需要坚持一万小时的刻意练习，这是一个好策略，但在时代快速变化的现在并不是最高效的。
在单一维度竞争是非常残酷的，简单说超过所有人和超过大部分的普通人所需要的付出努力差距会非常大，做到顶尖的永远是少数，奥运会人们也只会记住金牌，而且在人工智能快速发展的今天，你终其一生死磕出来的技能很可能在将来被替代，到时候你找谁说理去。
我认为最好的策略是：首先至少要在一个领域做的比普通人强，刻意练习的方法是必须的，然后再拓展其他领域或者维度的技能，不一定要深耕，二八定理同样适用，你可以花少量的时间去了解一个行业的大概，等各方面都有一定的能力后你将会有不同的视角，碰撞出自己独特的竞争力。
现在明星也流行跨界，又演戏、又唱歌、又主持、又去玩喜剧就是这个道理。
按现在流行的话讲：成为一个“斜杠青年”。
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抱怨和抵抗是没用的的，我们要学会顺应潮流
英国工业革命的时候工人们害怕丢掉工作到工厂砸机器，但是丝毫不会影响工业化进程。
我们现在已经进入了以大数据和人工智能为主导的第四次工业革命，各行各业会有很大的变革，而这造成很多人丢掉工作的同时也带来了新的机会。
特斯拉的汽车装配厂全部由机器人装配，汽车工会的人在特斯拉门口示威，抗议特斯拉不招汽车工会的工人，其实特斯拉的员工数量增长的非常快，只不过都是IT人员。
我们要学会顺应时代潮流的变化，努力改变自己去迎合时代，不改变只能被淘汰。
在智能时代最重要的能力就是和机器共事的能力，也就是用机器去完成我们很困难或者根本无法完成的工作。
如果你是工厂流水线的操作工，你可以学习如何操作流水线上的机器，就算再智能，机器也需要人的操作和维护。
如果你不想让你的孩子吃亏，趁早让他学习一门编程语言，因为在以后的时代，编程语言可能会像现在的英语一样重要。
那些简单的重复劳动被替代的概率很大，艺术、设计、创造或与人相关的工作被替换的概率很低。
这个时代正在加速，如果你还没有察觉到，它将和你擦身而过。
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