人工智能带来的思考大全11篇

时间：2023-06-04 09:58:01

绪论：写作既是个人情感的抒发，也是对学术真理的探索，欢迎阅读由发表云整理的11篇人工智能带来的思考范文，希望它们能为您的写作提供参考和启发。

人工智能带来的思考

篇（1）

机器学习是一种高级形态的模式识别，能够让机器通过分析大量数据来做出判断。这有望大大辅助人类思维。但这种与日俱增的能力引发了近乎“科学怪人”（Frankenstein）式的担忧：开发人员能否控制他们创造出的机器？

加州大学伯克利分校计算机科学教授、人工智能专家斯图亚特？拉塞尔表示，自动系统的失误（就像去年驾驶一辆特斯拉汽车，部分自动驾驶汽车的美国驾车者死亡那样）促使人们关注安全。他表示：“这种事件可能会严重阻碍行业的发展，因此这里有着非常直接的经济自身利益。”

除了移民和全球化，对人工智能驱动的自动化的担忧，正引发公众对于不平等和就业安全的担忧。唐纳德？特朗普当选美国总统以及英国投票退出欧盟在一定程度上就是受到这类担忧的推动。尽管一些政治人士声称，保护主义政策将有利于劳动者，但很多行业专家表示，多数就业损失是由科技变革（主要是自动化）造成的。

英国《金融时报》与高通联合开展的Essential Future调查发现，全球精英（那些收入和受教育程度高、生活在首都城市的人）τ诖葱乱比普通大众热情得多。除非弥合这种差距，否则它将继续引发政治摩擦。

美国企业家、撰写道德和科技文章的学者维微克？瓦德瓦认为，新的自动化浪潮具有地缘政治上的潜在影响：“科技公司必须对他们所创造出的东西承担责任，并与用户和政策制定者合作，缓解风险和负面影响。他们必须让员工花时间思考哪里可能出错，就像他们花时间宣传产品那样。”

人工智能行业正在准备应对反弹。人工智能和机器人领域的进步，已经把自动化引入白领工作领域，例如法律文书和分析财务数据。麦肯锡的一项研究称，在美国员工的工作时间中，大约有45%用在可以借助现有技术实现自动化的任务上。

为了确保人工智能有利于人类，已经建立了一些行业和学术计划。其中包括由IBM等公司创建的人工智能造福人类和社会合作组织，以及涉及哈佛大学和麻省理工学院的一项2700万美元计划。得到埃隆？马斯克和谷歌支持的OpenAI等组织已取得进展，拉塞尔教授表示：“我们看到了一些论文，它们针对安全性的技术问题。”

这方面有一些过去应对新技术影响努力的回声。微软首席执行官萨蒂亚？纳德拉将其与15年前相比，当时比尔？盖茨动员公司的开发人员抗击电脑恶意程序。他发起的“可信计算”倡议是一个分水岭。纳德拉在接受英国《金融时报》采访时表示，他希望采取类似的举措以确保人工智能造福于人类。

然而，人工智能带来了一些棘手的问题。机器学习系统从大量数据中得出见解。

微软高管埃里克？霍维茨去年底在美国参议院听证会上表示，这些数据集可能本身就存在问题。他表示：“我们的很多数据集是在假设我们可能并不深入理解的情况下收集的，我们不希望让我们的机器学习应用放大文化偏见。”

新闻机构ProPublica去年进行的一项调查发现，美国司法机构用来确定刑事被告人是否有可能再次犯罪的算法存在种族偏见。再次犯罪风险较低的黑人被告比白人被告更容易被标记为高风险。

提高透明度是一条出路，比如明确人工智能系统使用了哪些信息。但深度学习系统的“思维过程”不容易加以审查。霍维茨表示，人类很难理解这种系统。“我们需要理解如何证明（它们的）决策合理，以及这种思考是如何完成的。”

随着人工智能影响更多政府和企业决策，影响将是广泛的。“我们如何确保我们‘培训’的机器不会固化和放大困扰社会的人类偏见？”麻省理工学院媒体实验室主任伊藤穰一问道。

纳德拉等高管认为，答案将是结合政府监督（言外之意，这包括对算法的监管）和行业行动。他计划在微软成立一个道德委员会，以处理人工智能带来的任何棘手问题。

他说：“我希望有一个道德委员会，它会这样说，‘如果我们要在任何作出预测、可能具有实际社会影响的场合使用人工智能，那么它不带有内置的一些偏见’。”

确保人工智能在不会带来一些意想不到的后果的情况下造福人类，是很困难的。拉塞尔教授说，人类社会无法界定自身想要什么，因此通过编程让机器为最多数量的人谋求最大幸福是存在问题的。

这就是人工智能所谓的“控制问题”：智能机器将一心追逐武断的目标，甚至当这些目标并不可取的时候也是如此。“机器必须考虑到人类真正想要的东西具有不确定性，”拉塞尔教授说。

篇（2）

1、人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

2、人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

3、人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

4、人工智能不只是研发机器人，它的主要研究目的在于方便我们的生活，下面小编就来告诉大家人工智能在生活中有哪些作用。想要了解更多相关内容，请关注优就业IT常见问题栏目。

（来源：文章屋网）

篇（3）

实际上，人工智能早已渗透到我们的生活。比如，银行的ATM机实际上已经代替了银行工作人员的部分职能。就会计、审计、税务工作而言，目前只是人工智能的第一步应用，即使用财务软件、审计软件、税务软件等类似于机器人的软件来实现高效率工作。

的确，人工智能可以很方便地应用于会计领域。比如，根据中国注册会计师审计准则第1312号的要求，注册会计师需要评估相关科目及交易的重大错报风险，确定有必要实施函证程序，根据风险评估判断并选定函证样本及内容，生成相关的询证函。而通过“智能”系统能避免手工编制询证函可能出现的错误，在更短的时间内全面分析相关的科目和交易，评估风险并挑选函证样本。这样会计师就可以有更多的时间去处理更复杂的工作事项，比如会计估计等，从而大大提升工作的效率及效益。

人工智能使得财务决策更加智能化和理想化，原来受限于分析数据量大、信息获取难度大的问题将彻底改变，人工智能将在多重约束条件下进行各种组合分析，为企业投资决策、风险防范打下基础。

财会人不会“被消失”

在享受人工智能带来的诸多便利的同时，财会人也应清醒地认识到人工智能带来的冲击。《经济学人》杂志2014年曾通过调查罗列了未来20年最有可能被机器人抢走饭碗的岗位，排名靠前的包括低端制造业的生产、销售、会计等。

业内专家分析，总体的趋势是普通核算型工作，如财务、审计、税务等财务基础人员会逐步减少。但财会人不会被人工智能完全取代，更不会“被消失”。以应收账款为例，每家公司都会制定针对应收账款坏账准备的计提政策。会计师执行的相关审计工作看似简单，实际上需要考虑多个方面，比如导致个别长账龄余额的原因、相关欠款机构的客观经济情况、与该欠款相关的业务实际、同行业所通用的会计政策等多项因素，而这些方面都需要会计师根据过往的工作经验，行使专业的职业判断。目前的人工智能技术可以实现按设定的规则执行工序，即根据“指令”去学习审计准则的要求，让机器去获取所需要的财务和业务信息，甚至通过大数据获取同行业的信息进行分析，可是要做到灵活思考，按照实际情况判断应收账款坏账准备计提是否恰当，还是需要依赖专业会计师的经验。

顺应财务职能的转变

篇（4）

DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.07.119

0 简介

人工智能（（Artificial Intelligence）），它是一门新的技术科学，主要用于模拟、延伸以及扩展人类的智能的方法、理论、技术以及应用系统。人工智能主要就是对人类的思维、意识的信息过程的合理化的模拟。人工智能它并不是人的智能，但是，它却能像人那样的思考，而且也可能会超过人类的智能。总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些复杂工作。

1 人工智能的运用现状

目前，在很多方面人工智能有着运用，其中一个主要表现就是全球人工智能公司数量在急剧的增加，专家系统在目前来看是在人工智能各领域中最为活跃，且最为有成效的一个领域。它是一类基于知识的系统，并可以解决那些一般仅有专家才能够解决的复杂问题。我们这样定义专家系统：专家系统是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统，它是基于程序系统依靠人工智能技术，来模拟人类专家求解复杂问题的过程，大多情况下，专家系统的水平甚至可以超过人类专家。专家系统的基本结构图如下图所示：

2 人工智能的影响

人工智能对经济的影响：人工智能的的确确会影响到社会、生活、文化的方方面面，特别是对于实体经济将来会有巨大的影响。以后，每个行业几乎都会产生颠覆性的变化。在人工智能的研究上，中国并不落后，将来的中国一定可以从中获得非常大的收益。一成功的专家系统可以为它的用户带来很明显的经济效益。用比较经济的办法执行任务而不需要具有经验的专家，从而极大地减少开支。专家系统深入各行各业，带来巨大的宏观效益，促进了IT网络工业的发展。

人工智能对文化的影响：在人工智能原理的基础上，人们通常情况下会应用人工智能的概念来描述他们的日常状态和求解问题的过程。人工智能可以扩大人们知识交流的概念集合，描述我们所见所闻的方法以及描述我们信念的新方法；人工智能技术为人类的文化生活提供了巨大的便利。如图像处理技术必将会对图形艺术和社会教育部门等产生深远影响。比如现有的智力游戏机将会发展成具有更高智能的一种文化娱乐手段。随着技术的进步，这种影响会越来越明显地表现出来。当然，还有一些影响可能是我们目前难以预测的。但可以肯定，人工智能将对人类的物质文明以及精神文明产生更大的影响。

人工智能对社会的的影响：一方面，AI为人类文化生活提供了一种新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。另一方面，人工智能能够代替人类进行各种脑力劳动，所以，从某种意义上来讲，这将会使一部分人失去发展的机遇，甚至可能失业。由于人工智能在科技以及工程中的应用，一部分人可能会失去介入信息处理活动的机会，甚至不得已而改变自己的工作方式；人工智能还可能会威胁到人类的精神。一般人们觉得人类与机器的区别就是人类具有感知精神，但如果有一天，这些相信只有人才具有感知精神的人也开始相信机器能够思维和创作，那他们就会感到失望，甚至于感到威胁。他们会担心：有朝一日，智能机器的人工智能可能会超过人类的自然智能，从而使人类沦为智能机器的奴隶。

3 人工智能的发展趋势

有机构预测，2017年人工智能投资将同比增长300%以上，在技术上将会更迅猛发展，工控自动化商城的智能语音、智能图像、自然语言以及深度学习等技术越来越成熟，就像空气和水一样将会逐步地渗透到我们的日常生活。行业专家关于2017年人工智能的发展方向主要有以下几点：（1）机器学习目前正在被应用在更复杂的任务以及更多领域中，且被更多的人作为挖掘数据的方式。无监督的学习会取得更多进展，但也存在很大的挑战，故在这一方面离人类的能力还是差得很远的。计算机在理解和生成自然语言方面，预计最先会在聊天机器人和其他对话系统上落地。（2）深度学习、其他的机器学习、人工智能技术的混用，是成熟技术的典型标志。将深度学习应用到医疗领域中（医疗图像、临床数据、基因组数据等），各种类型数据上的研究以及成果将会大大的增加。（3）聊天机器人和自动驾驶汽车可能会取得较大的进展，预计更多人类基准将会被打破，特别是那些基于视觉以及适合卷积神经网络的挑战。而非视觉特征创建和时间感知方法将会变得更加频繁、更加富有成果。

4 结论

人工智能是人类长久以来的梦想，同时也是一门富有挑战性的学科。尽管人工智能带来很多问题，但当人类坚持把人工智能只用于造福人类，人工智能推动人类社会文明进步将毋庸置疑。就像所有的学科一样，人工智能也会经历各种挫折，但只要我们有信心、有毅力，人工智能终将成为现实，融入到我们生活的方方面面，为我们的生活带来更大的改变。

参考文献：

[1]朱祝武.人工智能发展综述[J].中国西部科技，2011，10（17）：8-10.

篇（5）

是的，自动驾驶汽车总有一天会发生意外造成人类死亡，但这并不是因为它的自我意识想要这样做的。而是传感器故障或者算法缺陷。如果抛开具体的结果，我们会发现这和一个计算机程序停止响应并没有本质区别。它带来的风险显然不会导致人类灭绝这样的灾难性后果。

为了更好的理解这件事，必须深入了解现代人工智能系统如何工作。每个应用可以当做是一个最优化问题，我们的目标是找到最少成本和最大回报的解。这种人工智能没有任何神奇之处，也不需要具有情感。人工智能在求解这类问题时和我们人类的思维方式是很相似的。举例来说，一个人工智能驾驶的汽车会选择到目的地最短行程的路线，行驶过程中，一个计算机系统会从实时摄像头提供的画面中发现路中央的一只猫并决定避开它。人们也是这样想这样做的。

即便在从未如此流行的“深度学习”领域中，数据被放在神经元网络中，追根究底它的运行方式仍然是寻找最优解，也就是找到与训练数据拥有最佳拟合的模式。

一个判断图像内容的程序并不比一个下棋程序更有自我感知能力。这些应用系统都没有真正的“思考”，它们只是在寻求一个给定问题的最优解。即便一些系统的复杂程度超乎想象，人工智能系统仍然只会做程序员给定的那些线性工作。

篇（6）

近些年来，随着科学技术的飞速发展，人工智能技术这种新兴的科技产物也正在逐渐走入到人们的生活之中。但是尽管科技的发展已经非常迅速了，人们对于人工智能技术的应用依然停留在十分浅显的层面上。本文中，笔者将对人工智能技术的优缺点和应用方向等方面进行浅要的分析与研究，希望能够对人工智能开发者和各行各业的研究者们对于人工智能的应用方向获得更多的灵感。

1 人工智能的概念和应用现状

现如今，人们的生活水平已经得到了非常大的提高，我国的工业水平，科技水平等等都在不断的提高。在这样的背景之下，人工智能技术也开始受到越来越多的人的重视。尽管人工智能技术现在发展的还不完善，但还是有很多先行者，再将人工智能技术付诸于应用化的方向上踏出了关键性的一步。

1.1 人工智能的概念

说起人工智能，很多人第一印象都是影视大片之中的智能机器人，什么终结者之类的往往能给人们留下很深的印象。其实人工智能本身也可以被称作机器智能，它是人们对于人工机器赋予的拟人形态的思维和运动方式。在某种意义上来说，所谓的人工智能，就是沿用人类的方法和技术手段，将人类原本的智慧和思维模式作为原型，最终实现机器的智能化发展。可以说，人工智能技术是人类科技发展的必然产物，也是未来科技发展的必经之路。在未来的发展道路上，人工智能技术必然成为一门起源于计算机技术，并最终超脱于计算机技术的高等学科。

1.2 人工智能技术的核心

笔者认为，人工智能技术的核心，实际上就是机器的自主学习与思考能力。在现在的网络技术之中，这种观念正在被逐渐的突出，并被更多的人注意到。譬如很多网络应用于服务之中，大家都能够感到越来越知心，互联网会根据使用者过去的行为以及正在进行的新的行为与事件，不断的更改现有的服务策略。使用者浏览网页的内容，浏览时长，下载内容等等数据，将成为这些软件自主学习的资料和教科书，被互联网自动进行收录与分析，并在今后的服务之中将这些分析结果付诸应用。这种感觉就好像互联网已经逐渐变成了一个真真正正能够自主思考的智能机器人，他知道你想找什么，知道你需要什么，而这正是人工智能技术的核心追求。

2 人工智能技术的应用方向

未来的人工智能技术必然有更加广阔的应用天地，就目前针对人工智能技术的应用来看，在很多领域，已经取得了颇为不俗的成绩。虽然受限于目前尚不成熟的人工智能技术，但是这些技术已经足够人们取长补短，在各自的学科和领域取得非凡的成绩了。

2.1 人工智能技术在智能建筑领域中的应用

人们正在尝试着通过人工智能的手段，构建智能化的建筑，不断的拓展建筑现有功能，以期为人们提供更好的服务。在现有的智能建筑中，专家系统技术已经越来越多的崭露头角。近些年，知识库专家系统凭借着它在人工智能领域无与伦比的优势，实现了非常大的发展，并且逐渐呈现出商品化趋势。这种专家系统实际上是将系统的运行和构造建立在控制对象与控制规律的基础上，以庞大的知识库体系作为支撑，最终形成完整的系统功能与构架。应用这种系统，就相当于在某个专业领域拥有了一名专家，可以从容的解决该专业领域内的相关问题。这种系统的存在，针对不同的专业领域，建立了详实完善的数据库，将多位专家的意见进行了有机的整合与分析，大大的提升了建筑智能化水平，实现了人们生活的智能化。

2.2 人工智能技术在电气工程自动化控制技术中的应用

以火力发电技术为例，人工智能技术起到了非常大的作用，不但能够被用来计算电力系统所需要的产品规格，提高工作效率，缩短设计周期。还能够用来进行火力发电各系统之间的有机监控，利用人工智能计算出火力发电中各个系统的运行功率，各系统所需的燃料，蒸汽系统的水温变化，还有发电成效等等，将所有涉及到的子系统有机的调控起来，从而保证整个发电厂的经济运行。

2.3 人工智能系统在机械设备的控制中的应用

现代化的生产方式正在逐渐朝向着高科技生产，高密度生产，高集成化生产的方向发展，工业核心已经逐渐从劳动力密集型产业发展为了技术密集型产业。越来越多的企业开始使用由计算机操控的各种机械装置，代替原本的人工控制，尽可能的将劳动人员从繁重重复的劳动之中解放出来。这其中人工智能技术功不可没，而这一点也是未来人工智能技术的重要发展方向之一，那就是让机器自己学会生产。

3 结束语

随着我国科技水平的不断提高，人工智能技术正在经历飞速发展的过程，并逐渐走向成熟，被广泛的应用于各种领域之中。在市场化的经济之中，人工智能技术必然会被更多的人认知与熟识，真正感受到人工智能带来的便利。我们有理由期待着人工智能真正成熟起来，并走入每一个人生活之中的那一天。

参考文献

[1]刘波.人工智能在电气工程自动化控制技术中的应用[J].山东工业技术，2014（11）.

[2]铁生.当机器学会了学习人类该怎么玩[J].计算机与网络，2014（16）.

作者简介

篇（7）

在厦门市思明区浅水湾畔一座十分普通的两居室内,有一个人正在为人类的命运焦虑不安。

"我正在建造一个在未来几十年内,将会成为神一样无所不能的东西。制造神一般的生物的期望,带给我一种宗教般敬畏的感觉,这感觉进入我的灵魂深处,强烈地激发我继续这项工作,尽管那可怕的负面效应,可能会接踵而来。……在21世纪末,人工智能机器将会比人类聪明亿亿倍,并且关于物种支配问题将会引发一场重大的战争,并导致几十亿人的死亡。

我们是在制造上帝,还是制造我们潜在的终结者?"

这不是科幻片中的台词,而是雨果《智能简史》一书中的一个段落。这个"人工大脑之父",就坐在《绿公司》记者对面,硕大的脑门、蜷曲蓬松的头发、一双炯炯有神的眼睛、有点奇怪的举止使他看起来与其说是一个职业科学家,不如说更像是一个异教的先知。现在,他再一次告诉我们,他所预言的"人工智能战争"无法避免。

谁将成为21世纪的主导物种?

雨果告诉我们,他写《智能简史》这本书的目的就是,促使人们开始思考人工智能带来的问题。作为一个人工智能科学家,他对于人工智能在本世纪的发展前景充满信心,而对人类的未来却表示悲观。

在通往书房的门廊墙壁上,一张雨果在厦大举办讲座的蓝色海报分外抢眼,醒目的标语是"谁,将入侵上帝的?"及"谁将成为21世纪的主导物种?",从日期上看,这是两个月前刚刚举办过的一次讲座。

这恰恰是雨果关心的问题。他认为随着人工智能研究的突破性进展,围绕上述问题将会引发人类政治冲突和战争。"这并不只关系到一个国家,它关系到整个人类。" 他用一种略带夸张的庄严语气告诉我们。

眼前这个不休边幅、年过6旬的老人,在"人工大脑"领域有近20年研究经历。雨果1947出生于澳大利亚,23岁时取得了墨尔本大学"应用数学"和"理论物理"两个学位后,远赴英伦深造。在剑桥大学学习工作了四年,他发现了自己人生的目标,遂返回布鲁塞尔大学攻读人工智能和人工生命博士学位,成为一名研究员,正式涉足人工智能研究领域。1992年,雨果获得博士后奖学金,离开欧洲来到日本进行研究,历时8年开发出制造世界上第一个人工大脑CBM。从那一刻起,他就认识到自己的研究可能会为人类带来一场浩劫。在2000年Discovery欧洲频道邀请他与著名物理学家罗杰・彭罗斯爵士进行对话的节目中,他就提出这一观点。

如今,他仍然坚持这种看法。他深信在"摩尔定律"趋势下,随着纳米技术、量子计算等关键技术的发展,人类在本世纪制造出神一样具备超级智能的"人工智能机器"已是必然。这些"人工智能机器"的智慧将会比人类智慧高出万亿个万亿倍(10的40次方)。

届时,人类将会面临一种风险,那就是事态终将会失控,人类的存在对于这些神一样的"人工智能机器"将会变得无足轻重。只要这些"人工智能机器"愿意,我们随时会像"蚊子"和"细菌"一样被它们消灭掉。

为了更形象地说明自己的观点,他突然用手掌拍了另外一只胳膊一下,"你知道这一下,多少细菌被消灭掉了?将来的人类也是这样的命运。"

此时此刻,《终结者2018》正在影院上演,片中数十年来"机器人"与人类之间残酷的战争,使雨果形象的比喻更加真切。

物种主导权争议引发"人工智能战争"

雨果是目前唯一一个预言人工智能会引发人类大战的人。

在 2005 出版的《智能简史》中,他系统性地阐发了自己的观点:从技术上讲"超级人工智能机器"一定会产生,而且智慧远胜于人类。这种人工智能机器将会与人类争夺地球上的物种主导权。这就有一种风险,人类极有可能被这种超级人工智能机器消灭掉。因此,地球主义者为了捍卫人类的物种主导权,将会禁止科学家展开人工智能研究,以防止这种可怕的局面出现;而宇宙主义者出于自身的信仰和现实需求,将会从经济和政治上坚持这种研究,展开激烈对抗。两派的争议会形成现实的政治冲突,一场战争不可避免。

"很多战争都源于人们不能达成统一的认识,比如说资本主义与社会主义之争。今天只有几千个科学家在讨论,10年后可能就会因此形成不同的党派。战争很有可能发生。" 雨果摊开手掌,用一种确信无疑的语气说。

雨果的"预言"一旦成真,那么就像他和斯蒂芬・霍金一起参与录制的BBC影片《地球的末日》所说的那样,人类将迎来自己的末日。

因为按照雨果的研究图表显示,从19世纪拿破仑战争以来,人类战争的死亡人数是以10的几何级数倍增的。21世纪战争所动用的武器,将拥有空前规模的杀伤力,死亡人数将会达到10的9次方到10次方,也就是令人沮丧的几十亿。

一个宇宙主义者的矛盾和渴望

就像半个世纪之前发现了核链式反应的秘密,并预言一颗核弹可以毁灭一座城市的匈牙利裔犹太科学家利奥・希拉特一样,雨果感觉自己是孤独的。

因为自他的观点在主流媒体上传播开来之际,他就不断受到质疑。很多人不相信他所说的一切,更有人对他的研究表示质疑和愤怒。既然,明知道这样一种研究会带来如此令人恐惧的局面,为什么他还要进行这种危险的研究?

作为问题的制造者,雨果耸耸肩,坦然承认"这就是我的矛盾。"然而他不能放弃他所进行的研究。他认为这个领域还有许多事情可以做。他说"对于我个人来说,我很希望继续进行人工智能研究"。在"人工智能"争议中,他为自己选择的立场是"宇宙主义者"。尽管他没有任何,但是他和其他人工智能科学家一样,将 "创造"当作自己的宗教。

说到这里,他起身从旁边的书架上取出一本厚厚的天文学著作来,翻到一张宇宙图片,指着无垠宇宙中恍若尘埃的点点星云, 跟我们说,"人类就像是宇宙中的蚂蚁。与其继续做人类,我宁愿选择去创造更高级的生物。" 人类是一定要被超越的。而创造'神一样的人工智能机器',是超越人类的一种必由方式。在某种程度上,他相信我们的宇宙就是被一些智能机器创造的,因为我们生存的星球和宇宙都是那么的精确有规则。

这是宇宙主义者们的信仰,也是雨果坚持"人工大脑"研究的理由。

正因如此,20年来雨果在6个国家辗转奔波,唯一没有放弃的就是自己的观点和坚持不懈的研究。事实上他的研究工作并非一帆风顺:在日本实验室取得初步研究成果之后,受到排挤,被迫离开。在布鲁塞尔的私立实验室中投资10万美元,随着实验室解体,血本无归。9.11之后只身来到美国,却受困于经费不足,无法展开"人工大脑"制造。

然而,这期间他先后制造出4台人工大脑。毫无争议的成为"人工大脑"之父。

人类命运的终极追问

和著名的人工智能科学家雷・库兹威尔一样,雨果相信他的研究会使生活更美好,而这也是技术存在的意义。库兹威尔也相信超人工智能一定会出现,还可以帮助人们解决困扰人类生活的疾病、能源和气候问题,使人长生不老、生活更加美好。

篇（8）

围棋的复杂性世界公认，这个三千年前发端于中国的游戏变化路数层出不穷，被认为是一种极其复杂和富有变化的竞赛活动。几十年来，古老的围棋游戏一直是计算机难以涉足的领域。就连这个领域的专家都承认，人工智能在围棋上战胜人类至少还需要10年时间。但话音刚落，这个判断就被提前打破，以迅雷不及掩耳之势，机器连赢人类两局。于是，人们开始大呼“狼来了”――

人们之所以惊呼，无外乎这几点：

一是，梦想和现实的鸿沟居然这么小，瞬间就被踏平了。在这之前，我们的判断几乎是一致的，因为围棋是世界上最难的。有科学家给出了数据，数学家们对围棋已经进行了深入的研究，仅仅在最初的40步棋，就有超过原子在可见宇宙范围内数目的棋子摆放组合，组合数量大约达到80位数，在国际象棋中，这样的组合数大约有50位数。机器人能有这样的智慧和判断能力吗？小小围棋，却处处体现出人类的大智慧，风云变幻、难以揣摩。就在尊严被高高挂起多年后，就被连厕所都不用上的AlphaGo打败，打败的还是围棋届的领军人物，在这些乐观人士看来，尊严没有了，颜面扫地呀！

二是，人工智能发展的速度如此之快。这个被汉语言译为阿尔法狗的机器人，下棋的时候真的很厉害，它居然不按常理出牌，不按大家公认的套路下棋而是走了自己认为应该走的，甚至下出了让围棋大咖们惊叹的奇招，这让人们越来越相信，难求一胜的不是电脑，而是李世石。苍天呀大地呀，这是一只会学习的“狗”，是一个真正拥有自我学习和进化能力的智能系统。会自己学习，会自己思考，牛X呀！

篇（9）

“智造”并不是一个新词，几年前，我们可以看到数字技术从虚拟世界向实体世界渗透。3D打印、激光切割等一系列数字制造设备的发明让制造变得民主化，所以诞生了创客这个群体，让普通人也可以通过智造来实现想法。而今天，我们都看到“智”的含义又进化了。

人工智能正在全球范围内掀起产业浪潮。从去年开始，腾讯研究院就对人工智能的产业发展有一个持续的跟踪。我今天将从一个更广的维度，不限于制造业来与大家分享关于人工智能如何融合产业，创造万亿实体经济新动能的一些观察。

人工智能认知差距存在：已走入平常生活

在另一阵营，包括扎克伯格、李开复、吴恩达等在内的多位人工智能业界和学界人士都表示人工智能对人类的生存威胁尚且遥远。这其中主要的争议就来源于对“人工智能”定义的区别。人工智能学家马斯克等人所述的人工智能，是指可以独立思考并解决问题，具有思维能力的“强人工智能”，目前，科学界和工业界对何时发展出“强人工智能”并无定论。

现在处于全球热议中的“人工智能”，并不完全等同于以往学院派定义的人工智能。你可能没有意识到，我们日常生活中已经用到了许多人工智能技术：早在2011年，苹果就率先将人工智能应用Siri放进了大家的口袋里；拍照、签到时用到的人脸识别技术，智能音箱的语音对话系统，以及我们现在主流的新闻推荐引擎，也都用到了深度学习的算法。

人工智能算法存在于人们的手机和个人电脑里，存在于政府机关、企业的服务器上，存在于共有或者私有的云端之中。虽然我们不一定能够时时刻刻感知到人工智能算法的存在，但人工智能算法已经高度渗透进我们的生活之中。

人工智能的商业潮起：九大领域形成热点

人工智能的历史已经有60年的时间，但它作为一个商业化浪潮是最近几年爆发的。与以往几次人工智能浪潮不同，此次的人工智能革命跨越了技术商业化的临界点。

下图为腾讯研究院的《中美人工智能产业报告》，人工智能领域的投资金额从2012年起呈现出了非常陡峭的增长趋势，转折点就是深度学习技术的突破。

IT产业经过数十年的发展，在存储、运算和传输能力上都有了几何级的提升，使深度学习最终有了质的飞跃。互联网积累了20年的数据终于有了用武之地——训练数据。机器学习和深度学习的飞速发展直接引领了此次人工智能产业浪潮。

截至目前，美国在融资金额上人工达到了938亿，中国仅次于美国达到了635亿。人工智能产业发展出了九大热点领域，分别是芯片、自然语言处理、语音识别、机器学习应用、计算机视觉、智能机器人、自动驾驶。

另一个明显的趋势是中美科技巨头的集体转型。从互联网到移动互联网的历次转换历程中，把握技术革命带来的商业范式革命是屹立不败的关键。技术革命将带来基础设施、商业模式、行业渠道、竞争规则变化的涟漪效应。

谷歌最早意识到机器学习的重要性，从2012年开始从搜索业务积累数据。从2012年到2017年短短的5年时间已经渗透到了超过1200个谷歌的服务中。业务发展战略从“移动优先”转为“人工智能优先”。除此以外，美国的FAAMG (Facebook， Amazon， Apple， Microsoft， Google)以及中国的BAT无一例外投入越来越多资源抢占人工智能市场，有的甚至转型成为AI公司。他们纷纷从四方面从基础到全局打造AI生态：

第一，通过建立AI实验室，来建立核心的人才队伍。第二，持续并购来争夺人才和技术。第三，建立开源的生态，占领产业核心。今天，大多数技术进步都不是封闭的创造发明。技术的指数级增长，受益于底层技术的共享。今年，腾讯向外输出了两大AI开源项目ANGEL和NCNN。第四，最好的人工智能服务将可能化为无形，即与云服务结合。工具AI将大幅降低企业使用AI的门槛，越来越多科技巨头选择将自己的服务“云端化”来赋能全行业。正如马化腾所说的未来的企业都是在云端用AI处理大数据。并且在一些领域开始试水消费级人工智能的场景。

认识人工智能的能力与局限

认识人工智能的能力与局限AI要在商业上取得成功，首先要理解人工智能的真实能力。AI的爆发对商业的塑造也许与互联网彻底颠覆传统行业不同，在很大程度上会不动声色地嵌入到商业中。应用场景不再是新奇的概念展示，而是融入现有的生产中，进入垂直领域，创造直接的经济价值。

认识人工智能的能力与局限从认识物理世界到自主决策，目前人工智能已经具备以下几种能力：

认识人工智能的能力与局限感知智能：在语音识别、图像识别领域已经有很深入的应用，赋予了机器“看”和“听”的能力。甚至情感也能被机器理解；语音识别和图像识别都有了显著的提升。

认识人工智能的能力与局限理解能力：自然语言理解成为隐形的标配植入到产品中。配合计算机视觉可用于理解图像，来执行基于文本的图像搜索、图像描述生成、图像问答（给定图像和问题，输出答案）等。

认识人工智能的能力与局限数据智能：机器学习、深度学习让机器能够洞察数据的秘密，并且不断自动优化算法，提升数据分析能力。

认识人工智能的能力与局限决策能力：本质是用数据和模型为现有问题提供解决方案。棋类游戏是一种典型的决策能力，人类在完美信息博弈的游戏中已彻底输给机器，只能在不完美信息的德州扑克和麻将中苟延残喘。在更广泛的领域，例如如何自动驾驶汽车，如何将投资收益最大化等丰富的场景都将是决策能力的用武之地。

人工智能的价值地图：产业融合正在加速

与互联网时代一夜颠覆的渠道革命不同，人工智能的带来的商业变革正在不动声色地渗入到各行各业。一大批AI应用的先导者正在将AI能力赋能产业，涉及吃住行、工业医疗等各个领域。下面将用三个例子来说明正在发生的“AI+”产业增强革命。

首先是零售行业。上图是亚马逊推出的无人超市Amazon Go。在亚马逊的蓝图中，顾客从货架上取下货品，无需再经过收银台便可自动完成结算过程。从顾客进店开始，通过人脸识别验证顾客身份，在顾客购物时，通过图像识别和对比技术判断商品种类，自动生成购物订单完成自动结算。

现在，各种形式的无人零售商店在国内也如雨后春笋般兴起。当然，无人收费只是零售智能化的第一步，人工智能不同能力的应用将全面改变现在的零售模式。比如开一家店选址、到底在哪开、开多大、覆盖多少人群、卖多少东西？时装周采购设计师的衣服，买那些今年会畅销？以前这些都靠零售人的经验做决策，但在信息时代，这些都可以用精准的算法做决策。

第二个例子是医疗行业，医疗在任何国家都是最大的行业之一，我们经济发展和科技进步追求的最终目标也是增进健康。

人工智能在医疗行业的应用很广泛。用人工智能来辅助医疗影像诊断大家已经比较熟悉了。我想说的是人工智能对精准医疗的推动。所有遗传密码的信息都是非常非常多的一个大数据，对任何人在他没有得病的时候我们测量他的组学数据，分析组学大数据，那么就可以对他未来健康发展的危险因素做出评估，根据评估进行适当干预，这样的话有些疾病不发展，有些疾病减轻他的程度，提高他的生活质量，这样就把整个医疗健康体系的关口前移，在没有病之前就提出评估与保证。

第三个例子来自制造业。波士顿有家著名的机器人公司叫Rethink Robotics，顾名思义就是重新思考机器人。这个公司开发了一款名为Baxter的智能协作机器人。这个机器人的特点是和人的交互不再是机械的。Baxter 采用顺应式手臂并具有力度探测功能，能够适应变化的环境，可“感知”异常现象并引导部件就位。你只要挪动它的手臂就能进行训练，完成特定的任务。其次，对于制造业来说人工智能不仅仅意味着完成某项工任务的机器人，也是未来制造业智能工厂、智能供应链等相互支撑的智能制造体系。通过人工智能实现设计过程、制造过程和制造装备的智能化。

人工智能的经济影响

人工智能在经济层面的影响，主要有三个方面：

第一，生产效率的提升。人工智能创造了一种虚拟的劳动力，能够解决需要适应性和敏捷性的复杂任务。

第二，交易成本的下降。互联网的平台模式通过降低信息不对称，降低了交易成本。随着机器学习的引入，可以实现更精准的服务匹配，进一步优化资源的分配。

第三，人工智能将带来数据产业的蓬勃。机器学习需要数据的“喂养”，海量的数据需求催生了多种类型的数据交易模式。数据的需求会产生很多数据经纪商，有B2B模式，C2B模式，B2B2C模式等，促进数据在个人、企业及产业链层面流通。数据的来源不单单来自于用户，也来自于政府公开数据、商业渠道、博客等公共资源等。

转型之路：五要素坚实人工智能基础

人工智能将一切变化都带入了超高速发展的轨道。创新科技公司已集体转型，传统行业又改如何应对即将到来的人工智能时代？实现人工智能的转型，需要从几个方面并行：

数据、算法和算力是我们常说的人工智能的“三驾马车”，是人工智能得以应用的基础。

第一是数据，我们对数据的认识不应该停留在统计，改进产品或者作为决策的支持依据。而应该看到它导致机器智能的产生。但首先，数据是有条件的。垂直行业的数据，高质量的数据。在国家层面，也有许多数据开放计划。

第二是算法，人工智能的人才仍然是很稀缺的。高校和企业的人才流动越来越频繁。但同时，企业通过开放生态，降低开发门槛。可以让更多中小企业享受AI能力。

第三是算力，现在的人工智能系统通过成百上千个GPU来提升算力，使深度学习能够走向生产环境。但随着数据的爆发式增长，现有算力将无法匹配。

除了这三驾马车，从实验室到行业应用，在人工智能的应用过程中还需要加入两个元素：

■ 首先是场景。理解场景是人工智能应用的核心。人工智能必须落到精准的场景，才能实现实在的价值。理解人工智能能力可落地的场景及对应的流程，将AI纳入决策流程。

■ 其次是人机回环，即human-in-the-loop。“人机回圈”的第一层含义是人工智能应用中需要用户，即人的反馈来强化模型。更进一步，机器学习是一种尝试创建允许通过让专家与机器的一系列交互参与到机器学习的训练中的系统工作。机器学习通常由工程师训练数据，而不是某个领域的专家。“人机回圈”的核心是构建模型的想法不仅来自数据，而且来自于人们怎样看待数据。专家会成为垂直领域的AI顾问，把关模型的正确性。

人工智能并不是静态的东西，训练出来的模型要用到某个业务场景里，业务场景里产生新的数据，这些数据进一步提升人工智能模型的能力，再用到场景中，形成一个闭环和迭代。

总结

本轮人工智能浪潮是基于深度学习的发展，将快速渗透到数据密集行业。

篇（10）

这里谈的都是长期趋势的预测，技术将走向何方。我们理解事物的形态是没有办法改变的，比如四个轮子的车，四只脚的动物，这都是由事物自身规律决定的，这种形态就是必然的，但是就某种物种或者产品而言，比如斑马或者某种机器人，就是偶然出现的，是我们可能没有预料到的。

想象一下，山谷里飘来一阵雨，每一个雨滴的路径是不可预测的，但是他们运动的方向是可以预测的，都是向下的。电话的出现是必然，而iPhone不是，互联网的出现是必然，而 Twitter 不是。

人工智能早已来临

最为重要的技术发展趋势之一是人工智能，是感知并让产品更为智能的技术。大家可能对人工智能都不陌生，但是我想从一个不一样的角度解释它，让大家对未来的智能制造业有所了解。

首先，人工智能的时代已经来临，只是很多时候扮演幕后的角色，我们并没有直接了解它。

人工智能系统解读X光片的本领已经比医生更高，查阅法律证据的能力也比律师要高。我来中国坐的飞机大部分时间也是由人工智能系统而不是飞行员在控制。开车的时候，带有人工智能技术的刹车系统比人的判断更好。百度和谷歌的人工智能技术可以分析照片，告诉你照片里面正在发生什么事情。

2016年谷歌的人工智能系统战胜了顶级的围棋人类选手，这个系统甚至还可以不断地学习如何下棋。过去十多年的电脑游戏，都是在和人工智能系统对战，现在的系统不光知道如何对战，还知道如何学习新的对战本领，这有很大的不同，机器学习也是当今人工智能系统最重要的功能。

其实人工智慧要比人工智能更适合来形容这种技术，因为现在应用这种技术的产品已经比人更聪明。比如，计算器要比人脑的算数能力高很多，GPS导航设备要比人对空间的认知好很多，百度可以记住6万亿个网页，这远远超出人脑的记忆能力。

我们在汽车上采用人工智能系统，是因为它没有人的那些不良驾驶习惯，人类本就不应该开车，所以我们希望用人工智能技术来代替人，人工智能系统不会因为其他事情分心，也不会像人一样想问题。

人工智能也许会超越人类

但不可能和人类一模一样

人类对智力和智能的理解是错误的、单一维度的、片面的。智力其实是一套思考方式、知识体系和工具，而这些方式、体系和工具构成了我们的思考和学习能力，每个人都不同，数量有几百种，比如演绎推理、归纳推理、符号推理、逻辑、空间导航、记忆等。

动物的智力也是由很多思维方式构成的，有的时候他们看待人类的方式也是它们所独有的。一只松鼠或者其他啮齿类动物的记忆能力超过人类，因为即使过了好多年，它们还可以记得当初在什么地方埋下了成千上万颗橡果，这一点没有人可以做到，所以某些动物的智力在某些方面是超过人类的。

在设计人工智能系统的时候，我们遵循同样的原则，让它们可以以某一种特定的方式看待人类，而不是像人类一样思考，其中有一条设计理念所有的工程师都会铭记心中，那就是产品不可能每一方面都能做到最优，总需要做出权衡。

各种人工智能系统产品总会在某一方面超出人类智力，但不可能做得跟人类一样。

在看待人类智能的时候，我们可能会将自己视为中心，其他智能围着我们转，就像宇宙学的地心说理论，而其实我们并不是什么中心。

我们对人类智能的理解会随着人工智能技术提高而改变，而开发人工智能系统的过程就是不断发现不同智力和思考模式的过程，而每一种模式对于研究人工智能都有用。很多时候，人类智能无法或者有相当大的难度去理解一些问题，无论是科学上的还是商业上的。

我们可以通过两步法来解决这些问题，第一是开发一套异于人类思考方式的人工智能系统，第二是利用这些系统加上人类智能来共同解决这些问题。这个过程就是证明我们不是智能中心的过程，思维方式真的是多种多样的。

新经济的财富引擎就是在接触社会的同时拥有创造性思考的能力。一个人如果不接触社会，可能会有异于常人的想法，但是如果他一直接收各方面信息，很难有创造性的想法。有些人工智能系统可能没有人类聪明或者反应更快，但可能拥有不一样的想法，这就是价值所在。

人工智能带来的优势

在于怎么用

人工智能是第二次工业革命。第一次工业革命是从自然能源到人造能源的变革，那之前的农业时代都是靠人或者牲畜的肌肉力量，之后有了蒸汽机、电动机等设备。日用品，工业品都是用这些设备制造出来的，人类也有了驾驭自然力的能力。

我们之所以有现在的生活，都是因为我们将人造能源作为一种商品进行交换，这些商品通过电力形式在全国范围内流通，所有人都可以购买人造能源。农民不需要创造人造能源，而只需要购买就可以得到。

人造能源的流通是创新和创业精神的巨大引擎，比如一个农民有一套人力水泵，有了人造能源之后，他可能就会产生将其改造为自动水泵的想法，因为有了电和水泵，就可以制造电动泵。而将电动泵的例子放大几万倍，也就有了我们的城市，这就是我们所说的第一次工业革命。

现在人工智能的研制也要达到同样目的，我们会在电动泵中加入人工智能系统，让它变成一款智能水泵。而将智能水泵的例子在城市建设中放大，就是第二次工业革命，也就是让电能驱动的设备具有认知功能，变得智能。这个进程不只包括制造业，而是整个经济的升级。而如果没有公司经营的智能升级和消费者的智能升级，制造业的智能升级也是不可能实现的。第二次工业革命将实现整体经济的智能化。在250马力的汽车上匹配250种思维方式，不是人类的思维方式，而是人工智能的算法。问题是，如果你的企业有1000种思维方式24小时为你服务，你会用它们来做些什么？

未来，人工智能系统将部署在云端，作为一种商业资源，所有公司都可以购买这些资源来为商业拓展提供动力，人工智能将成为像电一样的能源和人人可以购买使用的服务，这就是第二次工业革命的结果，让人工智能的资源自由流动。

未来一万家的新创企业所采用的模式可能非常相似，就是将他们的业务加入人工智能系统。正如第一次工业革命，将一种工具自动化一样，第二次工业革命令自动化设备具有感知能力。

篇（11）

2017年，人工智能全面爆发，资本大量涌入，政策不断加持，各企业趋之若鹜。在此时刻，中国完全掌握着弯道超车的良机，只是，我们更需要理性认知，毕竟健康发展、蹄疾步稳的人工智能发展才会对未来有益。

风口已来，静待腾飞……

在不久前结束的2018年全国研究生招生统一考试中，“人工智能对人类社会产生哪些影响，对经济发展带来哪些改变”成为管理类联考综合能力考试中一道分值很重的作文题目。这从一个侧面可以看出，2017年成为国家战略的人工智能之火热程度。

在浙江乌镇落幕的第四届世界互联网大会上，人工智能同样是最热门的话题，在以人工智能为主题的分论坛会场，已经到了人满为患、不得不限制进场人数的地步。

回顾2017年的科技创新，坦率地说并没有给人太多惊喜，最引人关注的，莫过于人工智能。这一年，人工智能全面爆发，成为国家战略。

2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中，明确新一代人工智能发展分三步走的战略目标，到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。这是中国首个面向2030年的人工智能发展规划。随着人工智能上升为国家战略，顶层设计框架搭建完成，产业发展有望持续提速，带来投资新机遇。

实际上，在政策出台前，对市场异常敏感的企业层面已经开始布局，2017年只是进入到了发轫期。

也许，不少“吃瓜群众”此刻方才明白，为何做搜索引擎的百度提出“all in”(全面进入)人工智能战略，阿里巴巴也提出了数据是生产资料的概念，而腾讯早已经开始“连接”一切。

“作为一项改变世界的技术，人工智能已经到了从实验室走入真实的生产环境和日常生活的‘临界点’。”阿里巴巴集团副总裁刘松说。

在政策信号如此明确的背景下，人工智能几乎到了“人人争说”的地步。如今的中国，人工智能缺的不是关注和热度，而是理性的思考，是对未来风向的把握。

人工智能发展如何脱虚入实？人才与核心技术瓶颈如何取得突破？法律伦理责任如何界定？将会砸了谁的饭碗？背后的算法歧视如何解决？梳理过去一年人工智能发展，理性看待目前的阶段，这五大关键之问可能将是人工智能发展的风向标。

与实体经济结合去泡沫化

到了2017年年尾，曾经让各界争得面红耳赤的实体经济和虚拟经济之辩似乎已经没有太多意义。因为“取代谁”在当下已经成为非常不明智的设问。答案已经越来越明晰：实体经济是根本，虚拟经济也需要结合实体。换句话说也许更清楚，脱离实体的人工智能发展很难不出现泡沫。

于是在2017年，我们看到，很多的互联网工程师开始进入工厂深度研究流水线，拜师高级技工，在工厂写代码，而结合了人工智能的生产线大大提高了生产率。

阿里云总裁胡晓明认为，人工智能的发展要去泡沫化，下一站将是“产业AI”。目前，该公司在城市、工业、零售、金融、汽车、家庭等多个场景推出ET大脑等“产业AI”方案，这些能力、产品和解决方案都通过虚拟的云端结合了扎实的工业流水线。

胡晓明告诉记者：“现在人工智能领域有种浮躁的氛围，有些企业靠AI讲资本故事、炒作股价。人工智能不应仅仅是实验室里的、PPT里的‘概念上的AI’，更应是‘产业AI’。”

人工智能若要健康发展，首先必须要有场景驱动，人工智能在解决什么问题、为这个社会的成本降低了多少、效率提高了多少；人工智能背后，是否有足够的数据来驱动AI能力的提升；是否有足够的计算能力支撑算法和深度学习？只有在这三个场景同时具备的前提下，人工智能才会有价值。

在2017年，工业大脑走进车间，突破了良品率提升、故障率预测等制造业核心难题，互联网与工业的结合帮助类似协鑫光伏、中策橡胶、天合光能、盾安新能源等大型制造企业创造利润数十亿元。在天合光能，工业大脑帮助其提升了电池片A品率达7%，而之前预设的目标是1%。

机器观察世界，机器学习规律，数据的积累、计算能力的提升，让人工智能由此变得真正聪明可用。

猎豹移动CEO傅盛认为，传统行业的智能化核心是把传统行业数据化，今天人工智能有机会把传统的物理世界数据化。物理世界的数据化是传统行业真正转型的核心。如果实体经济想实现10倍数增长，关键是要实现物理世界的数据化，用更多人工智能的方式，去获取更多来自于这个产业的数据。

2017年，时髦的城市大脑、工业大脑、无人驾驶、无人超市、无人机、语音识别、唇语识别，无一不是人工智能与实体结合的应用。

进入商店的每一张人脸，其实就是每一个访客的访问，在里面顾客拿起的每个动作都可以被识别。进入无人超市看上去是一个人脸识别签到，其实就是一个数据的来回流动。线上和线下没有界限，电商开始进军零售店，融合的前提就是数据化。

傅盛说自己的公司在美国硅谷只干了一件事，就是投了一个小基金，让它每次带自己去看硅谷的创业公司，从中可以知道美国企业在干什么。后来傅盛发现在数字化这一点上，美国公司在做的事情就是把物理世界数据化。

将物理世界数据化，与实体经济结合，降低社会成本，而不是空炒概念，数字对数字，将是人工智能未来健康发展的重要一环。

人才还得自己来培养

得人工智能者得天下，得人才者得人工智能。

人工智能火热自不待言，但是必须清醒认识到，在人才储备和核心技术方面我们尚存突破空间。

打开某知名招聘网站，搜索“人工智能”后马上会出现很多招聘岗位，具有诱惑力的薪酬让人眼前一亮。以人工智能算法工程师为例，该职位少则月薪一两万元，多则年薪百万元。

这种供需不平衡的现象，不仅在中国有，在美国硅谷亦是如此。

早在2016年，创新工场创始人李开复曾公开透露：“在硅谷，做深度学习的人工智能博士生，现在一毕业就能拿到年薪200万到300万美元的录用通知。”

据领英近日的《全球AI领域人才报告》显示，截至2017年一季度，基于领英平台的全球AI(人工智能)领域技术人才数量超过190万，其中美国相关人才总数超过85万，高居榜首，而中国的相关人才总数也超过5万人，位居全球第七。

然而，这些人才仍不能满足互联网行业的需求。不少互联网企业人士告诉记者，目前互联网行业中最稀缺的就是人工智能人才，甚至很多行业巨头会用月薪几十万元招聘人工智能顶级人才。

傅盛表示：“下大力气把海外人才引入中国是合理的，但核心人才还是要中国自己来培养。”

目前，业界对AI人才的争抢近乎白热化，但是“缺口”同样明显。来自第三方数据显示，过去一年中，人工智能人才需求量增长近2倍，2017年第三季度，人工智能人才需求量相较2016年同期增长高达179%。中兴研究院副院长董振江坦言：“去年招人非常困难，在人工智能领域，大家都在抢人，薪酬也一再加码。”

AI技术人才是主导这一变革的中流砥柱。人工智能的竞争说到底是对人才的竞争，在国内人才竞争中，数字挖掘、算法分析、语言识别、自然语言处理是人才竞争的核心。

而在核心技术方面，虽然我国已经取得了多项创新，但主要偏向应用和数据积累，在核心技术方面与美国尚存差距。我国虽然已从跟跑走向领跑，并有了弯道超车的机会，但美国仍是目前出台人工智能战略最多、核心技术和人才最多的国家。

如何在人才和核心技术方面取得突破，将是未来我国在人工智能发展中最需要注意的问题。

意味着更多从业机会

当机器越来越像人，能够做人的工作时，这是否意味着它们会抢走人类的饭碗？

来自互联网业界的声音相对乐观，一个普遍的观点是：人工智能对就业的冲击正在发生，但被取代的主要是重复性的工作。实际上，人工智能也会带来新的职位，让人类可以从事更多创造性的工作。

阿里巴巴集团副总裁刘松对记者说，人工智能将是人类历史上的第四次工业革命，其实每次新的工业革命到来的时候，都有类似“砸饭碗”的恐慌，事实证明，创新带来的更多的是机会。

他认为，未来人工智能意味着更多从业机会。确实会有很多职业被人工智能取代，但人类可以空出来更多时间做创造性的东西，或是享受创造性的内容。这将为设计师、艺术从业者带来更多可能性。

“什么人才最缺，可能是艺术类的创造者，而大量简单重复类工作会遇到冲击。”刘松表示。

数据似乎同样在支撑这样的说法。来自智联招聘的一份研究报告显示，程式化、重复性、依靠反复操作实现的熟练工种已经开始受到冲击，投资银行业务、校对录入这两个典型职位在过去三个季度连续出现大幅同比负增长。咨询公司德勤的报告也显示，人工智能已经在英国取代了80万个低技能工作岗位，但同时也创造出350万个新就业机会，后者的年收入比前者多1.3万英镑。

人工智能的研发者认为，机器永远不可能取代人的作用，人工智能只能解放人类，让人类从事更多的创造性和服务性工作。机械化程度越高的工作，人们越希望由人工智能完成，而需要创作的工作，则需要人类来完成。

问题的关键在于，这些“新饭碗”谁来端？

懂得学习、勇于迎接挑战的人，将是未来端“新饭碗”的人。具体而言，艺术创造者、心理医生等精神层面的从业者，未来将越来越受欢迎，而高危和恶劣环境的稳定岗位将大量被人工智能取代。