分享：關於ai人工智慧的8條認知

1、以管理學的視角來看，AI，是人類又一次對機器的賦能。我們開始將一些複雜的任務，交給機器。在可以預見的未來，我們會將越來越多的複雜事務，交給AI完成。從技術的角度來看，AI與洗衣機、洗碗機、掃地機器人一樣，只是工具。只不過，AI的操作更簡單，操作更簡單，使用更順手，更重要的是，它的想像空間有點太大，幾乎附著於一切我們可以想像到的電器之上。而那些非電器的工具、傢具、家居，也很容易通過感測器、電控系統的改造，被人工智慧附著。比如，智能窗帘機、掃地機器人。從這個角度來看，AI會因萬物互聯而興。

2、AI其實最大的用處在於，簡化我們與世界的互動。舉個例子，最初的飛機，結構簡單，飛行姿態的控制，需要飛行員控制每個相應的位置，後來，飛機越來越複雜，機械控制已經無法控制飛行姿態了，於是有了電傳控制，飛行員用簡單的飛行桿控制飛機，但每個指令，都會經過電腦的計算，變為複雜的指令，控制多個部位完成這一個指令。再如汽車，最初的方向盤都是機械傳動，但後來的方向助力，複雜的變速箱，再到現在控制愈發簡單的電動車。這個趨勢就是我們對工具的操控越來越簡單，學習成本越來越低。

3、ai目前的局限在於，它可以知道如何做某件事，但它無法決定做什麼事。目前，它只能做我們教給它的，它目前還不具備，主動學習的能力。從這個角度來看，ai離統治人類，還有極漫長的距離。

4、另一方面，目前主流的機器學習，對事物的定義標準，是由人說的算的。比如，讓機器識別貓，首先要給它幾千張貓的圖片，讓它自己消化一下，然後，再拿圖片讓它認，這是不是貓，這個過程還是需要人去糾錯的，只有經過個調校過程，AI識別正確率到一定水平，AI才算是學會了一項新技能。而它判斷的對不對，是人來確定的。

5、目前，AI適用於的領域，有一個要求：認定標準明確。無論是語音識別，還是圖像識別，都有唯一的準確解，即使複雜的自動駕駛，我們也有明確的標準判斷出來，行走是否正確。而涉及到偏好的AI,目前都做不到十分準確，比如，所有音樂APP的個性電台，少有能讓人感覺到懂我的。

6、人工智慧發端於上世紀50年，中間，無數大牛做過無數嘗試。而這一撥AI,核心其實只是一個數學公式——貝葉斯公式。而這個公式，首發在18世紀。那為什麼隔了三百年，這個公式才推動了人工智慧的發展？因為算力進步了。現在，一部手機的運算能力，數倍於幾十年前的超級計算機。

7、AI的未來應用場景在哪？我覺得ECHO及各種智能音箱的出現，已經是一個明顯的征照。未來已來，只是尚未流行。在不會遙遠的未來，這些智能音箱將會消失。無其形，反而無處不在。無論你在家裡哪一個角落，出言，必有回應。無論是開燈，還是開空調，又或者是拉窗帘，開電視，出言必回應。藉助AI的力量，我們開始與這個世界，產生一種全新的互動方式。這只是我能看到的場景之一。

8、不只是生活，職場也會受到AI的改變。很多簡單重複的工作，很容易被AI接手，比如，運營中的數據清洗，軟文群發。。。這裡的想像空間很大，一個不變的核心就是，我們與這個世界的互動方式，會因AI而改變。對於職場人士，請時刻關注這些更新的工具與技術，未來的某個時刻，不會使用它們的人，很容易像當年不會用電腦的人一樣，輕易的被取代。

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