看完了李开复的人工智能，很平实直白的文风，读完对现在的人工智能发展和应用有一个初步的了解。作者认为，媒体端将成为这轮技术浪潮大规模应用的第一阶段。书对于自我的职场规划、孩子教育等也都有涉及，许多观点值得参考。

       以下书摘：

        利用人工智能技术在语音识别、自然语言理解、知识图谱、个性化推荐、网页排序等领域的长足进步，谷歌、百度等主流搜索引擎正从单纯的网页搜索和网页导航工具，转变为世界上最大的知识引擎和个人助理。

      自动撰写新闻稿件的好处不言而喻，这不但可以节省记者和编辑的大量劳动，而且可以在应对突发事件时充分体现出计算机的“闪电速度”。

     近年来火热的领域是教育和家用机器人。从投资者的角度看，越是追求与人长得一样，试4图像人一样说话、做事的机器人项目，就越没有商业前景。这个道理很简单——机器人越像人，人类就越容易拿真人与“它”做比较，这时，技术的不足会暴露无疑。在“缺点放大镜”的作用下，这种机器人只会显得无比愚蠢和笨拙。真正打动家庭用户的是诸如亚马逊echo这样的智能家电，功能相对简单，外形更像家电而不是机器人，智能功能只面向一两个有限但明确的使用场景。

       公众总是乐于证明人类在智慧层面的独一无二。不管是不是真的懂得算法细节，人们总会说，计算机只不过是在程序控制下机械地完成搜索或穷举罢了。

       思维法则，或者说逻辑学，是一个人思考过程是不是理性的最高判定标准。

     实用主义者从不觉得人工智能的实现必须遵循什么规则或理论框架。“黑猫白猫，逮住耗子的就是好猫。”在人工智能的语境下，这句话可以被改成：“简单程序，复杂程序，聪明管用的就是好程序。”

        略懂些编程的人都知道，几乎所有程序设计语言都提供了类似“if...else..."的分支。

        “无学习，不AI"这几乎成了人工智能研究在今天的核心思想。媒体上，被宣传为人工智能的典型应用大多都拥有深度学习的技术基础，是计算机从大量数据资料中通过自我学习掌握经验模型的结果。这一定义也符合人类认知的特点，没有哪个人是不需要学习，从小就懂得所有事情的。如果人工智能是一种会学习的机器，那未来就是让机器在学习时的抽象或归纳能力向人类看齐。

      智能主体是一个可以观察周遭环境并做出行动以达致目的的系统。

     高德纳技术曲线显示，几乎每一项新兴且成功的技术，在真正成熟之前，都要经历先扬后抑的过程，并在波折起伏中通过积累和迭代，最终走向真正的繁荣、稳定和有序发展。人工智能此前表现出的热潮，更多应该被理解为一项新兴技术在萌芽期的躁动以及在泡沫期的过分膨胀。这就像探险家发现新大陆一样，第一次踏足新大陆和真正让新大陆蓬勃发展起来是根本不同的两件事。

       这次人工智能的复兴最大特点，就是AI在多个领域表现出可以被普通人认可的性能或效率，并因此被成熟的商业模式接受，开始在产业界发挥出真正的价值。

       前两次是以学术研究为主导的，而这次是现实商业需求主导的；前两次多是市场宣传层面，这次是商业模式层面；前两次多是学术界在劝说、游说政府和投资人投钱，这次多是投资人主动向热点领域的学术项目和创业项目投钱；前两次更多是提出问题，这次是解决问题。

         今天的主角是人工智能。移动互联网的浪潮尚未平息，人工智能的创投就已经进入了上升期。

          Nuance公司是今天欧美事实上的语音技术领导者。

          “我是不同意的，但是我可以支持你用统计的方法去做，因为我相信科学没有绝对的对错，我们都是平等的。而且，我更相信一个有激情的人是可能找到更好的解决方案的。”

           “在公司，很多人为了自己的利益会跟你说很多话。但是我对你保证，我不会骗你。”

           只不过数十年里深度学习及相关的人工神经网络技术，由于种种原因蛰伏于人工智能兵器库的一角，默默无闻，任由其他门类的兵器在战场上耀武扬威，蛰伏不等于成绩，在漫长的等待中深度学习技术不断磨砺自己，弥补缺陷，打磨峰刃。最重要的是等待最合适的出山时机。大计算能力和大数据，正是深度学习，这件深藏不入的千古神兵所等待的两大时机。

          指导深度学习的基本是一种实用主义的思想。

          实用主义意味着不求甚解，这真是一件特别有意思的事，有史以来最有效的机器学习方法在许多人看来竟然是一个只可意会不可言传的黑盒子。

            在方法论的层面，大数据是一种全新的思维方式，按照大数据的思维方式，我们做事情的方式与方法需要从根本上改变。任何有大数据的领域都有创业的机会。

           如果机器能够在自我学习中不断完善，对于一种特定策略的掌握程度，能够在不熟悉或缺乏全部信息的环境中不断试错并积累经验，那么机器显然可以胜任更多人类工作。

          强人工智能的能力在于，一是存在不确定因素时进行推理，使用策略解决问题，制定策略决策的能力。二是知识表示的能力，包括常识性知识的表示能力，三是规划能力，四是学习能力，五是使用自然语言进行交流沟通的能力，六是将上述能力整合起来，实现既定目标的能力。

这不是简单的基于已知信息的分类或预测问题，也不是初级层面的信息感知问题，而往往是在信息不完整的环境中用不同领域的推论互相补足，并结合经验，尽量做出最合理决定的过程。

其次，审美能力明显是一个跨领域的能力，每一个人的审美能力都是一个综合能力，与这个人的个人经历、文史知识、艺术修养、生活经验等，都有密切关系，一个从来没有痛苦心结的年轻人读到“胭脂泪，相留醉，几时重，自是人生长恨水长东”，这样的句子是无论如何也体会不到其中凄苦之美的，类似的，如果不了解拿破仑时代整个欧洲的风云变幻，我们在聆听贝多芬英雄交响曲的时候，也很难产生足够强烈的共鸣，可是这些跨领域的审美经验又该如何让计算机学会呢？你呢？

人工智能不仅是一次技术层面的革命，人工智能因为对生产效率的大幅改进，对人类劳动的部分替代，对生活方式的根本变革，而必将触及社会经济政治，文学艺术等人类生活的方方面面，这就像我们无法抛开人类思想的启蒙，而单独谈论文艺复兴时期的雕塑绘画与音乐作品一样。人工智能很可能成为下一次工业革命的核心驱动力，更有可能成为人类全新的一次大发现、大变革、大融合、大发展的开端。

从短期看，这种转变会带来一定程度的阵痛，但从长远来看，这种工作转变绝不是一种以大规模失业为标志的灾难性事件，而是人类社会结构经济秩序的重新调整。

当前有两项重大的任务等着我们去解决，其是思考如何调配未来20年大量被ai技术替代的工作者，其二是我们的教育亟待改革，我们需要对我们的后代进行再教育，分析哪些工作不会被轻易的取代，而不仅仅是幻想从事看似光鲜亮丽的工作。

未来哪种工作最容易被AI取代？李开复认为，最主要的是五秒钟准则。如果你的工作涉及缜密的思考，周全的推理或复杂的决策，每个具体判断并非人脑可以在五秒钟的时间完成，那么以目前的技术来说，你的工作是很难被机器取代的。

例如新闻撰稿就有简单和复杂之分，信息报道类的新闻撰稿在很大程度上正在被人工智能的新闻写作工具所取代，比如在体育类天气类财经类的新闻报道中，人类记者通常所做的不过是简单的组合事实报道情况，并按照既定的格式来完成文本的写作，这种不需要复杂的判断，可以被机器取代，但是同样是新闻类写作，如果你撰写的是纽约客类的深度评述文章，每篇文章都需要大量采访为基础，并在原始素材上发挥作者的归纳和推理能力，体验出相对复杂的逻辑结构，设计出最适合主题的表述形式，那这些工作所需要的思考时间都远远不止五秒钟，未来根本不用担心自己的工作会受到人工智能的威胁。

人工智能可能取代的工作大多拥有清晰的评估标准，工作业绩可以被客观的衡量，人工智能无法取代的工作通常需要人类做出决策。

当你拥有一把锤子时，所有的东西看起来都像钉子。

无论是飞机的自动驾驶，还是汽车的自动驾驶，都有这样的一个基本的模型，感知单元决策单元和控制单元。

詹姆斯西门子招人的条件颇为严格，一定要找最聪明的数学家或计算机科学家，坚决不找学金融和学工商管理的。

人，会以更加富有创造性的方式与流水线竞争，人的独特性会体现出来，思考创造沟通情感交流，人与人的依恋归属感和协作精神，好奇热情，志同道合的驱动力，根本不是计算能力和文书处理能力，而是人的综合感悟和对世界的想象力，才是人和机器人最大的差别和竞争力。

只有人的精神个性才是人工智能时代里的人类真正价值。

未来十年不仅仅是高科技领域，任何一个企业如果不尽早为自己的业务流程引入AI的，先进思维方式，就很容易处于落后的追随者地位。

现有情况下，人工智能并不是一种全新的业务流程或者是全新的商业模式，而是对现有业务流程商业模式的根本性改造，ai重在提升效率，而非发明新流程、新业务。

一个用户越是平频繁购物就越容易得到最适合自己的商品信息，类似的场景会在许多真实信息需求的领域存在，信息或大数据，时代里富者愈富，穷者愈穷，现象并不是危言耸听。

如果把世界看成一个大市场，互联网和移动互联网的作用就是让这个大市场中的信息更透明，让信息流通更顺畅，以此降低交易成本，消除信息不对称。

第一阶段，AI会率先在那些线化程度较高的行业开始应用，在数据端、媒体端实现自动化。

人工智能时代程序化的重复性的，仅靠记忆与练习就可以掌握的技能将是最没有价值的技能，几乎一定可以由机器来完成，反之，那些最能体现人的综合素质的技能，例如人对于复杂系统的综合分析，决策能力，对于艺术和文化的审美能力和创造性思维，由生活经验及文化熏陶产生的直觉常识，基于人自身的情感，爱恨热情冷漠等与他人互动的能力，这些是人工智能时代最有价值最值得培养学习的技能。

学习要追随兴趣，通常来说兴趣是那些比较有深度的东西，只要追随兴趣，就可能找到一个不容易被机器替代掉的工作，无论是为了美，为了好奇心，为了其他原因产生的兴趣，这些兴趣都有可能达到更高的层次。

由于人工智能的参与，人类可以从繁重的工作中解放出来，拥有大量的休闲时间，这个时候这个社会对于文化娱乐的追求就会达到一个更高的层次，而未来的文娱活动产业总体规模将是今天的数十倍甚至上百倍，那么学习文艺创作技巧。那么学习文艺创作技巧，用人类独有的智慧丰富的情感以及对艺术创造性解读，去创造文娱内容，显然是未来人类证明自己价值的最好方式之一。

人之所以为人，正是因为我们有感情，会思考懂生死，而感情思考，自我意识生死意识等人类特质，这是需要我们全力培养，发展与珍惜的东西。

真实的人类里和成人曾说，我不惧怕死亡，这使我比任何人类更强大，而人类则说你错了，如果你不惧怕死亡，那你就从未活着，也只是一种存在而已。

这是人与AI之间另一种质的不同，AI无法像人一样解悟生命的意义和死亡的内涵，无法像人一样因高山流水而逸兴遄飞，因秋风冷雨而怆然泪下，因此子孙绕膝而充实温暖，因月上中天，而感时伤怀，所有的这些感慨，只有人类自己才能够感受的到，也恰恰因为人类生命有限，才使得人类每个个体的思想和命运都如此宝贵，如此独特。

唯有从现在开始找到自己的独特之处，拥抱人类的独特价值，成为在情感性格素养上都更加全面的人。有思想的人生并不会因此黯然失色，因为我们的全部尊严就在于思想。