在看了赫拉利那兩本暢銷書後，尤其是《未來簡史》，我越來越堅信人工智慧在未來將給我們帶來革命性的變化。但在《未來簡史》中對於人工智慧的描述不免有些淺顯，畢竟作者是歷史學家，對人工智慧了解有限。所以我就找到一本能讓我多了解一些人工智慧的書，也就是李開復老師和王詠剛老師合著的這本《人工智慧》。

這本書主要介紹了人工智慧的定義及範疇、人工智慧的發展歷程、人工智慧的應用場景、人工智慧與人類的關係及對人類帶來的變革、人工智慧時代的創業創新機會以及人工智慧時代的教育和個人成長。開復老師技術出身，研究人工智慧多年，並且其創立的創新工場也在積極布局人工智慧。因此，在書中他帶給我們很多對人工智慧新的認識以及新的觀點，並基於自己的研究給出了他對未來人工智慧發展的看法，本書不涉及高深的技術理論，因此，特別適合向我這種門外漢普及人工智慧知識。

一

人工智慧是什麼？我得承認，在看這本書之間，我對此的認識是非常片面的。我曾認為人工智慧是技術理論與硬體的結合，談到人工智慧，至少要有硬體，也就是看得見、摸得著的東西。實則不然，人工智慧技術已經應用到我們生活之中了，尤其是移動互聯網層面，比如Siri就是智能會話應用，美圖秀秀就是人工智慧在圖像理解層面的應用，谷歌翻譯就是人工智慧在自然語言翻譯方面的應用，淘寶的個性化推薦也是人工智慧在現實中的應用，當然，還有不得不提的自動駕駛。

那到底什麼是人工智慧呢？對人工智慧的解釋和定義恰好反映了人們在人工智慧研究的技術方向上的變化。

第一種定義相當主觀，認為人工智慧是讓人覺得不可思議的計算機程序。第二種定義認為人工智慧是與人類思考方式相似的計算機程序，這是一種類似仿生學的直觀思路，其實這條路不太通，因為人類的思考方式是怎樣的，自己都沒搞清楚，怎麼順著這條路去研究人工智慧呢？第三種定義則認為是與人類行為相似的計算機程序，這是一種實用主義的見解，也就是不管實現方式，背後的邏輯如何，只要功能表現得與人在類似環境下的行為相似就行。第四種定義是會學習的計算機程序，這個幾乎將人工智慧和機器學習等同起來，這其實反映的是一種技術趨勢，也就是深度學習。第五種定義是指根據對環境的感知，做出合理的行動，並獲得最大收益的計算機程序，這個定義就比較全面、均衡了。

二

人工智慧熱潮不是近幾年才興起的，其實歷史上有三次人工智慧的熱潮，恰好每次都對應一場棋局，從西洋跳棋到國際象棋再到圍棋。三次熱潮的背後是眾多科研工作者在不同技術方向做出的探索和研究，這些探索為當下人工智慧的研究積累了足夠豐富的技術資源。

三個時代，三盤人機對弈

第三次人工智慧熱潮是深度學習攜手大數據引領的。其實深度學習技術並不是橫空出世，而是和其相關的人工神經網路技術蟄伏已久，只是計算機性能的提升和互聯網的普及帶來的大計算能力和大數據，讓其鋒芒畢露。

李開復老師將這次人工智慧熱潮稱為AI復興，最大特點是人工智慧在語音識別、機器視覺、數據挖掘等多個領域走進了業界的真實應用場景，與商業模式緊密結合，開始在產業界發揮真正的價值。

三

隨著Alpha Go在圍棋方面對人類近乎碾壓式的勝利，人們開始重視人工智慧與人類的關係，因為人工智慧的發展速度超過很多人的預期。科學家將人工智慧分為三個層次，分別為弱人工智慧、強人工智慧和超人工智慧。弱人工智慧指專註於且只能解決特定領域問題的人工智慧，顯然Alpha Go就處於這個層次，其實當前的人工智演算法和應用都處於這個層次。強人工智慧則是指能夠勝任人類所有工作的人工智慧。超人工智慧則是指可以比世界上最聰明、最有天賦的人類還聰明的人工智慧，當然人們並不知道這種人工智慧是怎樣一種存在，畢竟沒人知道超越人類最高水平的只會到底會表現為何種能力。

近年來一直有「奇點臨近」的論調，確實有一部分科學家及行業人士如霍金和馬斯克對人工智慧表示出擔憂，但李開復老師並不這麼認為，他認為人類離威脅還相當遙遠。因為有很多事如跨領域推理、抽象能力、審美、情感、自我意識等等方面，人工智慧還做不到，並且技術瓶頸也極難攻破。

四

但我們也不得認識到，人工智慧不僅僅是一次技術層面的革命，未來它必將與重大的社會經濟變革、教育變革、思想變革、文化變革等同步。人工智慧可能成為下一次工業革命的核心驅動力，也有可能成為人類社會全新的一次大發現、大變革、大融合和大發展的開端。

如同赫拉利研究當下及未來是從歷史中尋找規律一樣，李開復老師也從文藝復興、工業革命帶給人類的變化來探討人工智慧將帶給人類的影響。他將這個時代稱為人類歷史上的第二次文藝復興。

這將給我們的社會帶來巨大的變化，其中很重要的一點，就是失業。關於哪種工作容易被AI取代，李開復老師提出一個「五秒鐘準則」，即如果一項本來由人從事的工作，如果人可以在5秒鐘以內對工作中需要思考和決策的問題做出相應地決定，那麼這項工作就很有可能被人工智慧全部或部分取代。但他也提到AI只是人類的工具，人的工作可能相當一部分是會轉型而不是完全被替代。

作者也提出了當前幾個人工智慧的熱門應用領域，最大的應用場景就是自動駕駛，最被看好的落地區域就是金融，還有已經惠及人們生活的機器翻譯和智能超市，在醫療領域，AI也逐漸成為醫生的好幫手，難能可貴的是，在藝術領域，人工智慧也小有進展。

那麼，人類面對人工智慧，該如何變革呢？作者呼籲人類要走出人類歷史堆積起來的「階層金字塔」模型，並且要用開放的心態、創造性地迎接人工智慧與人類協同工作的新世界。

人類歷史上常見的金字塔結構

五

當然，人工智慧時代，也充滿了創新和創業的機遇。就像40年前是個人電腦的時代，20年前是互聯網的時代，10年前是移動互聯網的時代，那麼接下來就是人工智慧的時代了。各個國家將人工智慧提升到國家戰略上，各大科技巨頭公司也將AI提升到優先的戰略層面上，在這方面的創業公司湧現。種種跡象表明，人工智慧的時代真的來了。

人工智慧創業，還是要在商業化層面考慮。創新工場管理合伙人汪華認為，人工智慧商業化大致分為三個階段。第一階段是AI率先在那些在線化高的行業開始應用，在數據段、媒體端實現自動化，也就是擁有高質量線上大數據的行業會最早進入人工智慧時代，如金融；第二階段是隨著感知技術、感測器和機器人技術的發展，AI會延伸到實體世界，工業機器人、倉儲機器人等會在這個階段實現大範圍普及；第三階段就是AI延伸到個人場景，全面自動化的時代到來。

AI時代的創業會不同以往，李開復老師認為人工智慧創業需要五大基石。一是清晰的領域界限，因為這一類問題是今天以深度學習為代表的人工智慧演算法最善於解決的；二是閉環的、自動標註的數據，收集數據，才能用數據訓練模型，用模型提高性能；三是千萬級的數據量，這樣深度學習才能受到足夠的訓練；四是超大規模的計算能力，還是為了滿足深度學習的訓練；五是頂尖的AI科學家，這也許是最難的一個，當前這方面的人才相當稀缺。

人工智慧創業的五大基石

同時，人工智慧產業發展也面臨六大挑戰，分別是前沿科研與產業實踐尚未緊密銜接；人才缺口大，人才結構失衡；數據孤島化和碎片化問題明顯；可復用和標準化的技術框架、平台、工具、服務尚未成熟；一些領域存在超前發展、盲目投資問題；創業難度高。

六

最後，作者探討了人工智慧時代的教育和個人發展。其實總結起來就是兩大問題，我們應該如何學習，以及我們該學習什麼？

在如何學習上，作者通過舉美國密涅瓦大學和清華大學「姚班」的例子，給出了他的答案，分別是主動挑戰極限；從實踐中學習；關注啟發式教育，培養創造力和獨立解決問題的能力；互動在線學習越來越重要；主動向機器學習；既學習人—人協作，也學習人—機協作；學習要追隨興趣。

在該學習什麼上，作者的思路是：人工智慧時代，程式化的、重複性的、僅靠記憶與練習就可以掌握的技能將是最沒有價值的技能，幾乎一定可以由機器來完成；反之，那些最能體現人的綜合素質的技能，例如，人對於複雜系統的綜合分析、決策能力，對於藝術和文化的審美能力和創造性思維，由生活經驗及文化熏陶產生的直覺、常識，基於人自身的情感（愛、恨、熱情、冷漠等）與他人互動的能力……這些是人工智慧時代最有價值，最值得培養、學習的技能。

作者最後也談到了教育，而這正是我所從事的行業，深有同感。作者關於未來的教育體系，提出了一個理想的樣子。

在一個完全定製化的教育體系里，世界上任何一個角落的任何一個學生，都可以根據他的興趣連接到最適合的老師，享受完全為自己量身定製的課程，得到世界一流的教育。這看起來是一個夢想，但它指明了一個合理的方向，在朝著這個方向努力的道路上，也許很多困擾我們多時的問題就會迎刃而解。

坦白講，僅靠互聯網的力量，很難實現這一夢想，互聯網對教育的改變也很有限。那加上強大的人工智慧技術，或許還有虛擬現實技術，這一夢想終會實現。

在AI時代，也不免要討論人存在的意義，在《未來簡史》中，作者赫拉利花了很大篇幅來討論。在本書中，作者也發表了自己的看法：AI來了，有思想的人生並不會黯然失色，因為我們全部的尊嚴就在於思想。

整體來說，這本書對於普及人工智慧知識非常有價值，也能啟發讀者對於未來與機器之間關係的思考。我們必須做好準備迎接這個新時代的到來，而不是一味地恐懼和拒絕。

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