1.人工智能未来如何发展，最重要的因素是人类如何采取行动。
2.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。
3.深度学习的问世，意味着我们将从专家的年代转变为数据的年代。
人工智能发展的四波浪潮
1.第一波浪潮：互联网智能化
你是否沉迷抖音短视频无法自拔？淘宝和京东怎么好像知道你想买什么？若你曾有类似体验，那么你很有可能是互联网人工智能的收益者（受害者）。
第一波人工智能浪潮兴起于十几年前，在2012年成为主流。大体上说，互联网人工智能就是使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。
驱动这些人工智能引擎的，正是它们获得的数据。目前最大的数据库掌握在互联网巨头手里。但是这些数据必须贴上标签，才能真正对算法有所帮助。这里的标签并不需要主动评价内容，或是给内容加上关键词，而是把数据和待定行为连接起来，如购买与未购买，点击与未点击等等。这些“标签”都被用来训练算法，然后由算法推荐内容与商品给用户，让我们消费得更多。
一方面，人工智能为我们提供了便利；另一方面，人工智能也可以通过数据来学习和了解人类。第一波人工智能浪潮催生了一批以人工智能算法为驱动的互联网公司.
在我国，这类公司的领头羊是今日头条。今日头条的人工智能引擎在互联网上搜寻内容，使用自然语言处理和计算机视觉技术，消化整理来自合作伙伴及特约撰稿人的大量文章与视频，再根据用户的以往行为，如点击、阅读、浏览、评论等，针对每个用户的兴趣、喜好和习惯高度定制动态推送。
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2.第二波浪潮：商业智能化
第一波人工智能浪潮的基础是给互联网用户的浏览数据贴标签，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，如保险公司理赔事故中鉴别保险欺诈，银行核发贷款时记录还款率，医院保存诊断记录及患者存活率等。
商用人工智能从这些数据库中挖掘人类往往会忽视的隐性联系，参考遗忘的决策与结果，利用贴了标签的数据训练算法，最终使其超越经验最丰富的人类从业者。
目前，在能够直接接入商用人工智能的产业中，小微金融是最有前景的一个。智融集团研发的人工智能应用使用算法就可以评估贷款的风险，并做出比人精确的判断。
智融集团的深度学习算法不只看明显的指标，如用户的微信钱包里有多少钱，它也根据一般银行贷款审核人员认为无关紧要的数据点来做出分析，如用户输入出生日期的速度、手机电池还剩多少电量以及数以千计的其他数据。这些数据看似关联性非常弱，但是一旦数量非常巨大，就能大大增加人工智能贷款判断的准确性。这是人类做不到的。
商用人工智能并非只能用在跟钱有关的领域，同样也可以用在数据驱动的公共服务上，比如医疗诊断领域。商用人工智能同样也可以做法庭助手，使用以往案例数据，向法官提供相关证据及判决的建议等等。
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3.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被深度学习算法分析与优化的数据。我们会进入一个线上与线下融合的新环境，作者把这个新环境称为“线上线下融合”（Online-Merge-Offline），简称OMO。
OMO把数据世界和现实世界完全整和起来，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到的内容带到线上世界里。
未来，感知人工智能将把购物商场、杂货店、城市街道甚至我们的住所转化成OMO环境，还会产生一些令用户真正有未来主义感觉的人工智能应用。作者相信在未来，当你走进OMO驱动的超市，购物车会把你经常购买的食物列表自动显示出来供你参考，你可以直接告诉它你的需求，你不再需要手动推车，它会自动跟在你身后不远的地方。
OMO除了可以应用在购物上，还可以驱动教育，在课堂练习、家庭作业与练习、考试与评分、量身打造的家教辅导这四种场景中都可得到应用。这不但可以减轻教师的负担，让他们有更多时间关心学生的其他方面；也可以帮助学生学习，尤其是成绩较差的学生，人工智能系统可以提供详细的课堂信息，家长和学生可根据这些信息选择相应的辅导服务等。
那么问题来了，我们如何在个人隐私和公共数据之间求得平衡呢？这恐怕取决于每个国家的选择。美国对用户隐私的保护力度，从Facebook的“剑桥分析”事件及之后的一系列听证会就可见一斑。
我国在2017年开始实行的《中华人民共和国网络安全法》中，也规定了要对非法收集、买卖用户数据的行为进行处罚。但总体来看，目前我国用户对于公共场所收集个人数据的排斥诉求尚不强烈，将使其在感知人工智能的推行上具有很大的起步优势。
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4.第四波浪潮：自主智能化
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。自主人工智能设备能彻底改变我们绝大部分人的日常生活，包括购物商场、餐厅、城市、工厂、消防队等。
例如，在无人机方面，成群的自主无人机能够一起合作，用几小时的时间就能粉刷好房子的外墙。耐热无人机还可用来扑灭森林火灾，无人机也可在飓风及地震后进行搜救，把食物和水递给受困者等等。
在自动驾驶方面，现在有数十家公司都争相将这项技术商业化，用自动驾驶取代人类驾驶员。自动驾驶汽车必须用数百万甚至数十亿公里的驾驶数据来训练，使它们学会辨识物体、预测车辆及行人的动作。这其中有两个领跑者——谷歌和特斯拉。
谷歌是第一家研发自动驾驶技术的公司，力图打造出完美产品，在自动驾驶的安全性大大超过人类驾驶后，再直接跃入人工智能完全自主化。而埃隆·马斯克的特斯拉则采取渐进模式，在部分功能开发完成后，马上应用在自己生产的汽车上。这当然有很大的风险。
我国也有自己的特斯拉模式，但与美国不同的是，我国渐进应用模式的关键是兴建新的基础设施以容纳自动驾驶汽车。我国在调整现有道路，改变货车形态，甚至建设能够容纳自动驾驶汽车的新城市。政府的积极作为把应用变成了城市与人工智能的共同进化。
至于中美两国在四波人工智能浪潮中谁能取得领先的地位，作者给出了他的意见，他认为两国基本上平分秋色，下图是作者给出的预测图。
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