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曆铁图书
87514|21715
定价:5500元

维基百科的人工智能词条采用的是斯图亚特·罗素( Stuart Russel)与彼得.诺维格( Peter Norvig)在《人工智能:一种现代的方法》一书中的定义，他们认为:
人工智能是有关“智能主体( Intelligent agent)的研究与设计"的学问，而智能主体是指一个可以观察周遭环境并做出行动以达致目标的系统。
基本上,这个定义将前面几个实用主义的定义都涵盖了进去,既强调人工智能可以根据环境感知做出主动反应,又强调人工智能所做出的反应必须达致目标,同时,不再强调人工智能对人类思维方式或人类总结的思维法则（逻辑学规律）的模仿

要利用直觉做出良好的决策,顶满足几个条件：
-你非常清楚,直觉只有在相对可预测、有规律可循的环境中才有用,因为只有这样的环境才有可能让你学到通用的一般性规律。消防和医疗都属于这样的环境,而股票市场则不是。
-你是该领域的专家,因为你不光积累了大量经验,而且你的每次决策都会带来即时的、客观的反馈,无论是好是坏。
-你做了足够的功课,花时间努力学习、深入阅读、认真讨论、审慎思考,而且你对获取的信息和知识进行
了充分的理解和消化。
-在跟着感觉走之前,你对自己的直觉
进行过评估与质疑,并将它提出来接
受别人的考验。
_你知道,直觉常常会让人变得盲目
而其他专家会有不同的直觉,他们可
能带来独特的全新视角
-你知道反射脑会抄很多捷径,包括情
绪上的捷径,那可能会愚弄你。
-你知道并且坚信:对于自身决策的正
确率,你的主观感觉并不完全可靠
它无法反应你的直觉性判断和决策真
正的准确率。
-你坚持只对自己真正专业的领域做出判断,而不是像其他很多著名的管理人员和专家一样,屈从于诱惑去评判自身专业领域以外的事情。
-你知道并接受,在某些情况下,基于算法做出的决策比基于人类主观判断
做出的决策更好。
(这张清单在卡尼曼和克莱恩的
《直觉决策所需的条件》一文的基础
上做了一些调整。)

如会计师、流水线作业员、仓储作业员、股市分析师、质检员、货车司机、律师助理、放射科医生等,都会受到冲击,上述工作只是
其中的一部分。

有人工智能这么快。照目前科技发展和应用的趋势来看,我预估在未来15年内,人工智能将会减少美国40%到50%的就业机会,但实际的就业损失还会延迟若干年,因为必须考虑到很多现实因素,例如雇主相信人工智能的程度、法规限制等。但我预测,人工智能对就业市场的冲击将会非常
大,而且冲击很快就会到来。

果银行能用算法取代所有的贷款专
员,又会发生什么事呢?这不是想象
中的情节,类似的转变很快就会大规
模发生在货运业、保险业、制造业、
零售业等各种产业中,有些变化已经
在小范围进行当中了。
还有一点值得注意,人工智能产
业倾向于“赢家通吃”,这种倾向将
会加剧获利与财富集中的问题。深度
学习与庞大数据量的密切关系,会自
动形成一种良性循环,不断增强最好
的商品与公司的力量—一数据量越
多,就会产生越好的商品;商品越好,就会吸引到更多用户;用户越多,就会产生越多的数据;更多的数据又能进一步改善商品。顶尖的公司把充足的数据量与资本结合起来,就能吸引到顶尖的人工智能人才,进一步扩大产业领先者与落后者之间的差
距。

过去,实体商品是主流,再加上地理上的限制,都有助于抑制厂商在
消费市场中的垄断能力(美国的反托
拉斯法当然也有助益)。但在未来数字产品与服务占消费市场份额的比例将会持续扩大,自动驾驶车辆和无人机将使送货成本大幅降低,产业营收获利分散在不同公司和区域的情况将会改变,我们开始看到营收和获利会越来越集中在少数几家公司,同时
失业人群的长龙将会排得更长。

纵观人工智能发展史,人机对弈只是人工智能在公众心目中的地位起起落落的一个缩影。对于人工智能的技术研发者而言,选择人机对弈作为算法的突破口,这一方面是因为棋类游戏代表着一大类典型的、有清晰定义和规则、容易评估效果的智能问题;另一方面也是因为具备一定复杂性的棋类游戏通常都会被公众视为人类智慧的代表,一旦突破了人机对弈算法,也就意味着突破了公众对人工智能这项新技术的接受门槛。

但直到今天,被广泛接受的定义仍有很多种。具体使用哪一种定义,通常取决于我们讨论问题的语境和关注的焦点。

法国哲学家布莱兹·帕斯卡说过:“人只不过是一根苇草,是自然界最
脆弱的东西;但他是一根能思想的苇草。用不着整个宇宙都拿起武器来才能
毁灭;一口气、一滴水就足以致他死命了。然而,纵使宇宙毁灭了他,人却
仍然要比致他于死命的东西更高贵得多;因为他知道自己要死亡以及宇宙对
他所具有的优势,而宇宙对此却是一无所知。因而,我们全部的尊严就在于
思想。”1
人工智能
人脑中的情感、自我认知等思想都是机器所完全没有的。人类可以跨领
域思考,可以在短短的上下文和简单的表达方式中蕴藏丰富的语义。当李清
照说“雁字回时,月满西楼”的时候,她不仅仅是在描摹风景,更是在寄寓
相思。当杜甫写出“同学少年多不贱,五陵衣马自轻肥”的句子时,他不仅
仅是在感叹人生遭际,更是在阐发忧国之情。这些复杂的思想,今天的A还
完全无法理解。
浮生碌碌,汲汲营营,我们身为万物之灵,到底该怎样活着?A兴起的
未来时代里,我们怎样才能在时代竞争中立于不败之地?
不断提高自己,善于利用人类的特长,善于借助机器的能力,这将是未来社会里各领域人才的必备特质。机器可以快速完成数学运算,可以下出极
高水准的围棋,可以独立完成量化交易,甚至可以从事一些最初级的诗歌、绘画等艺术创作。但人类总是可以借助机器这个工具来提高自己,让自己的大脑在更高层次上完成机器无法完成的复杂推理、复杂决策以及复杂的情感
活动

A是中国创新、创业的最好机会
如前所述,AI创业既客观存在局部过热的泡沫,也有巨大的潜能尚待挖
掘。总体来说,目前的人工智能大格局中,机遇是主旋律,泡沫和危机是必
须克服的局部挑战。这一格局在全球如此,在中国亦如此。
而且,若专就中国AI创业环境来说,人工智能更是助力中国科技腾飞的最好机会之一。互联网和移动互联网时代,中国科技精英已经用淘宝个微信、摩拜单车等“中国创新”让世界看到了我们的创造力和执行力,人工智
能时代,中国的人才优势、市场优势、资金优势、坚持多年创新的商业模优势等,都是人工智能最好的生长土壤。如果措施得当,行动高效,中国甚至有可能借人工智能技术全面占据信息科技的制高点,在创新、创业领域真
正成为引领者而不是跟随者。

面前人工智能产业发展面临的六大挑战:
一、前沿科研与产业实践尚未紧密衔接:除少数垂直领域凭借多年大数
面积累和业务流程优化经验,已催生出营销、风控、智能投顾、安防等人工菱技术可直接落地的应用场景外,大多数传统行业的业务需求与人工智能的前沿科技成果之间尚存在不小距离。面向普通消费者的移动互联网应用与人L能技术之间的结合尚处在探素阶段。科学家和研究者所习惯的学术语
,与创业者和工程师所习惯的产品语境之间还无法快速衔接。
二、人才缺口巨大,人才结构失衡:据 Linkedin统计,全球目前拥有约25万名人工智能专业人才,其中美国约占三分之一。这一数量级的人才储备
法满足未来几年中人工智能在垂直领域及消费者市场快速、稳健增长的法观需求。人才供需矛盾显著,高级算法工程师、研究员和科学家的身价持续走高。人才结构方面,高端人才、中坚力量和基础人才间的数量比例远夫
到最优
三、数据孤岛化和碎片化问题明显:数据隐私、数据安全对人工智能技
术建立跨行业、跨领域的大数据模型提出了政策、法规与监管方面的要求。各垂直领域的从业者从商业利益出发,也为数据的共享和流转限定了基本的规则和边界。此外,许多传统行业的数据积累在规范程度和流转效率上还远未达到可充分发挥人工智能技术潜能的程度。
四、可复用和标准化的技术框架、平台、工具、服务尚未成熟:虽然
Tensorflow、Cafe、 MXNET等深度学习框架已被数以万计的研发团队采纳,相关开源项目的数量也在飞速增加,但一个完整人工智能生态所必备的,从应用模,评工具、可视化工具、云服务的模块化与标准化工作,尚需3年或更长时间才能真正成熟。
片、总线、平台
架构到框架
五、一些领域存在超前发展、盲目投资等问题:目前的人工智能技术只有在限定问题边界、规范使用场景、拥有大数据支持的领域才能发挥最大效
△能。但创投界存在盲目追棒,不顾领域自身发展程度,或利用人工智能来包
装概念等现象。由此产生的盲目创业和投资问题虽非主流,但仍有可能阻碍
整个行业的健康发展。
入、创业难度相对较高,早期创业团队需要更多支持:与互联网时代、移动互联网时代的创业相比,人工智能创业团队面临诸多新的挑战。例如,高级人才较为依赖,科学家创业者自身的商业实践经验较少,高质量的大数据
较难获得,深度学习计算单元和计算集群的价格十分昂贵,等等

A时代,最大“风口”就是人工智能本身。肯定不是所有猪都能在风口飞起来,但要做一飞冲天的创业英雄,就一定要看准科技大势,选择最正确
的时机做最正确的事

高盛认为,人工智能在四个方面的影响力最为显著:
△生产率。根据高盛首席经济学家简·哈祖斯(1 an hatzius)所说:“大体上而言,AI看起来似乎比上一次创新浪潮更有可能在统计数据中捕捉到更有价值的东西,人工智能可以降低成本,减少对高附加值生产类型的劳动投入
△尖端技术。A1和机器学习在速度上的价值有利于构建一种在建据中心和网絡服务时让硬件更便宜的趋势。
△竞争优势。我们看到了Al和机器学习具有重新调整每个行业的竞
争驶序的潜力。未能投资和利用这些技术的管理团队在和受益于战略智
就的企业竞争时,有很大的可能会被淘汰掉,因为这些技术可以让企业
的生产力提高,并为它们创造资本效益。
△创办新公司。我们发现了150多家在过去10年中创建的人工智能和机器学习公司。虽然我们相信人工智能的大部分价值都掌握在具有资源、数据和投资能力的大公司手中,但我们也期望风险投资家、企业家和技术专家可以继续推动新公司的创立,从而促进实质性的创新和价值
创造,使最后创业公司会被收购。

李飞飞提出,人类未来的一个重要目标,是增强人工智能研究的多样性。这是基于三个层面的考虑:
△“第一个理由关乎经济和劳动力,人工智能是一个日益增长的技术,会影响到每个人,我们需要更多人力开发出更好的技术。
△第二个理由关平创造力和创新,很多研究都显示出,当拥有多种多样背景的人共同合作时,会产生更好的结果和更具有创意的解决方案;
△最后一个理由关乎社会正义和道德价值,当各种各样背景的人聚集到一起时,他们有着各种各样不同的价值观,代表着人类的技术也会有更加多样性
思考。
李飞飞敏锐地从另一个角度看到了人工智能未来发展的一种可能:当有多样化背景、多种价值观、对未来有不同诉求的人一起参与人工智能的发与普及时,我们最容易得到一个趋近完美的平衡点,找到人工智能与人类合作的最好的方案。

今天,很多人因为医疗费用昂贵而不去看医生。当人工智能被广泛应用后,医生可以更高效地接诊病人。医生的数量可能会下降,但人们可以更容易也更频繁地去看医生。

人工智能对人类工作的可能影响包括三种类型:
△人类某种工作被人工智能全部取代;
△人类某种工作被人工智能部分取代:
△人类某种工作转变为新的工作形式。