【江湖说️学习日记52人工智能】

【江湖说️学习日记  52 人工智能】

[打卡宝宝]:嘿黑~

[打卡日期]:2019/01/08

[累计坚持]:这是我坚持学习的第52天️

[学习内容]:人工智能:你的工作,会被人工智能取代吗?

[学习笔记]:

一说人工智能,大家第一个问题就是:人工智能到底会不会毁灭人类?在今天的课程中,我们将 …… “不”回答这个问题。我们今天只讨论,这个让人惊喜也让人惊恐的人工智能,到底将如何影响商业世界。

️一、概念:人工智能

今天我们提起人工智能,大概是指四件事:语音识别,视觉识别,数据挖掘和机器学习。

语音识别,很多人都见识过了,科大讯飞的语音输入法,可以每分钟输入400个汉字,准确率极高,几乎完全可以取代速记员。加上机器翻译,就可以取代同声传译。

视觉识别,今天也越来越普遍了。比如在240课“云服务”,我讲过用人脸识别将照片分类存放。其实,视觉识别远远不止能识别人脸。你输入“海边”,它还能找出所有海边的照片。无人驾驶技术,就严重依赖视觉识别。

数据挖掘,就是从已有数据中提取出模型。大家最常举的例子是,通过数据挖掘,沃尔玛找到了啤酒和尿片销量的正相关性,把这两样商品放在一起,提高了销量。

机器学习,这个就厉害了。人工智能如此火爆,大部分功劳要归它。AlphaGo在2016年下赢李世石,2017年下赢柯洁,就要归功于它每天自我对弈100万盘,神速进步的“机器学习”能力。很多人害怕,这样进化下去,会不会哪天,人工智能的智商会超越人类?网上流传这样一段描述,文艺,而令人毛骨悚然:

人类唯一战胜阿尔法狗的那个寒夜,疲惫的李世石早早睡下。世界在慌乱中恢复矜持,以为不过是一场虚惊。然而在长夜中,阿尔法狗又和自己下了一百万盘棋。是的,一百万盘。第二天太阳升起,阿尔法狗已变成完全不同的存在,可李世石依旧是李世石。从此之后,人类再无机会。

李开复老师在他的书《人工智能》中说,有这样担忧的同学,过于乐观地认为科技永远会指数型发展,而忽视了必将遇到的重大瓶颈。与其担忧人类是否会被灭绝,不如担忧我们的工作会不会被取代,以及如何在别人忧心忡忡时,抓住商业机遇。

我非常认同这个观点。那么,哪些工作有可能被取代呢?或者反过来说,我们应该携人工智能,取代哪些人类做起来低效的事,从而创造巨大的商业机会呢?

二、运用场景:建议创业者关注几个领域

对于创业者,建议大家立刻开始关注几个领域,你会看到处处都是掘金的机遇;而对于保守者,你会看到屠城一般血洗的危机。

第一,金融。

2016年12月,高盛公司发布报告说,保守估计,到2025年,机器学习和人工智能将通过节省成本和带来新的盈利机会,创造大约每年340亿-430亿美元的价值。

金融分析师们还自我安慰说,在人工智能和人类一样聪明之前,金融业不会被攻陷。而美国一家叫Kensho的公司,已经开始利用人工智能,每天早上8:35,给高盛的雇员们,提供自动化的投资分析报告了。

当有些金融机构还要用户到柜台办各种繁琐手续时,蚂蚁金服已经开始利用人脸识别进行远程身份验证了。

当很多银行还在雇佣大量员工,疲于奔命地接听客户电话时,有些先行者,已经开始提供人工智能客服,大幅度降低成本了。

第二,医疗。

IBM开始利用其著名的人工智能系统Watson,辅助癌症研究。Watson一周时间,阅读了2500篇医学论文,并为300多位病人找到了医疗方法。此前的一群医生却束手无策。

人工智能,在X光片识别、准确诊断、个性化医疗、甚至手术上,都有巨大的发展空间。

第三,生活。

这个范围就广了。不久的将来,机器翻译会好到,你不再需要学习外语;人脸识别将能做到,瞬间识别几十万张人脸,大面积抓捕或者寻找走失儿童变得轻而易举;语音智能助手,能做出比你更懂你的决策。

李开复提出了一个“5秒钟原则”,他说:大部分人类需要思考5秒钟以下的事情,都可以由人工智能代劳。也许所有这些事情,都是未来巨大的商业机会。

讲到这里,也许你会担忧,什么都让人工智能干了,那我干什么呢?到底还有哪些是人工智能干不了的,我怕了你,我让我的孩子以后专门学这些,还不行吗?

那么,哪些事情,人工智能做不到呢?下面七个领域,人工智能在可预见的将来,很难超越。我们人类队,还可以暂时领先:1)跨领域推理;2)抽象能力;3)知其然,也知其所以然;4)常识;5)自我意识;6)审美;7)情感。

三、小结:认识人工智能

今天,我们登高远眺,发现人工智能不在远方,早已兵临城下。它有四组大军:语音识别,视觉识别,数据挖掘和机器学习。

这些突飞猛进的技术,在金融,医疗以及生活的方方面面,给我们带来了巨大的不确定性。这些不确定性,是挑战,但也是商业的机遇。

[思考应用]:

① 目前人工智能的雏形:语音识别,讯飞语音输入法,支持普通话各种方言,翻译机,通过机器可以进行简单对话的翻译。视觉识别,人脸支付的运用,天眼系统追踪人脸等。数据挖掘,是目前运用的最广泛的,根据大量数据进行分析挖掘,快速准确的利于决策。机器学习,这个可怕了,3d打印机,昨天看到一个机器自动美甲的。智能家居等等都是机器学习的应用。

② 现在很多检查作业的app,一拍照,就可以检查口算成绩,一上传照片,就可以查到题目的答案。

淘宝的千人千面,抖音的推荐,今日头条的新闻,都是基于人工智能算法,快速的推荐我们所需要的。可怕的是有的时候我们交谈过程中谈到的东西,这些软件就推荐了给我们。那么以后呢,会不会更加的智能呢。

③ 要做一个终身学习的人,随着学习,认知不断提高,独立思考的意识也不断加强,学到老活到老,生命不息,奋斗不止。当自己足够强大了,也不会担心自己的工作会被人工智能所替代,只会成为那个利用人工智能的人。

可怕的不是被人工智能替代,可怕的是不思进取的被人替代。

[坚持习惯]:

学习+早餐+八杯水

[今日感悟]:

我们今天有很多获取知识和资讯的渠道,但是它们不能帮助我们审视人生,因为它们不是给我们带来闲暇,而是让我们更加没有闲暇来思考。读书则不同,尤其是在读纸质书时,我必须有比较长的时间不做其他事情,这样才能入境。正因为不得不把手中的事情放在一旁,才能审视人生。因此在我看来,阅读是当下可以让我们审视人生不多的方法之一。❤

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 205,132评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 87,802评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,566评论 0 338
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,858评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,867评论 5 368
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,695评论 1 282
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,064评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,705评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 42,915评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,677评论 2 323
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,796评论 1 333
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,432评论 4 322
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,041评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,992评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,223评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,185评论 2 352
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,535评论 2 343

推荐阅读更多精彩内容