《人工智慧》之讀書筆記
“人工智慧”被寫入2017年政府工作報告，智慧革命時代先行者李開復解讀AI如何重塑個人、商業與社會的未來圖譜。2017年5月文化發展出版社出版圖書。《人工智慧》這本書其實就是告訴我們：個人應該做些什麼，才能避免被AI取代？企業應該如何升級，才能在新的商業變局到來前抓住先機？
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，由生活經驗及文化薰陶產生的直覺、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。而且，這些技能中，大多數都是因人而異的，需要“定製化”教育或培養，不可能從傳統的“批量”教育中獲取。
人工智慧已經來了，而且它就在我們身邊，幾乎無處不在。
我們真的知道什麼是人工智慧嗎？我們真的準備好與人工智慧共同發展了嗎？我們該如何在心理上將人和機器擺在正確的位置？我們該如何規劃人工智慧時代的未來生活？
其實，人工智慧已經到處都是，什麼都做：可以陪人聊天，可以寫標準新聞，能畫畫，能翻譯，能開車，能認出人的樣子，能在網際網路上搜答案，能在倉庫搬貨，能送快遞到家。
人工智慧是什麼？有以下五種定義：
1) 讓人覺得不可思議的計算機程式（某方面特別聰明的計算機程式），比如AlphaGo、AlphaGo Zero等等。
2) 與人類思考方式相似的計算機程式。但這事兒太難，人的意識（複雜的技術和哲學問題），誰知道自己是怎麼思考的，還要交給機器，my god…
3) 與人類行為方式相似的計算機程式，也就是說機器並不知道怎麼想的，行為方式倒是很像人，比如可以和人聊天的ELIZA。
4) 學會自己學習的計算機程式，剛開始笨笨的，慢慢地就越來越聰明，最後逆天的那種。AlphaGo也是因為學了很多很多棋譜才變得這麼厲害的，還有ImageNet比賽中的演算法也是學了海量的圖片才達到比人眼更高的影象識別率的。
5) 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式。 這個定義可以算是綜合了以上幾個定義得出的結論。
這一次人工智慧復興的最大特點是，AI在語音識別、機器視覺、資料探勘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，開始在產業界發揮出真正的價值。
歷史上有過3次AI熱潮，第一次因為圖靈測試，第二次因為語言識別，但是都很快又到了低谷，這一次，深度學習攜手大資料引領了第三次熱潮，目前正處於技術曲線的攀升期，前景廣闊。
AlphaGo帶來的警示是：如果計算機可以在兩年內實現大多數人預測要花20年或更長時間才能完成的進步，那麼，還有哪些突破會以遠超常人預期的速度來臨？這些突破會不會超出我們對人工智慧的想象，顛覆人類預想中的未來？我們已為這些即將到來的技術突破做好準備了嗎？
“五秒鐘準則”：一項人從事的工作，如果可以在5秒鐘內完成思考並做出決策，那麼這項工作很可能會被人工智慧取代。但是人工智慧也會帶來新的工作。
人工智慧分三個層級：
1) 弱人工智慧：在某方面很聰明，但只在這方面聰明，別的事啥也不會。比如AlphaGo，下圍棋世界第一，別的方面就是個弱智，連棋子都得別人幫它拿。
2) 強人工智慧：人能做什麼，它就能做什麼。跟美劇《西部世界》裡的機器人差不多，但它有沒有意識，不好說。
3) 超人工智慧：比最聰明的人類還要聰明100000000倍。。都不止，它的NB，超乎你想象。我們不知道它是誰，不知道它在哪裡，不知道它什麼時候出現，也不知道它會幹什麼。
人工智慧目前還很“稚嫩”的幾個地方：
- 跨領域推理，人類強大的跨領域聯想、類比能力，可以舉一反三，觸類旁通。不過遷移學習也正在發展，可以將計算機在一個領域學到的經驗轉換到另一個領域
- 抽象能力，如皮克斯工作室《頭腦特工隊》的抽象空間
- 知其然，也知其所以然，瞭解事物執行的本質規律
- 常識
- 自我意識
- 審美
- 情感
人工智慧不僅是一次技術層次的革命，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，人工智慧更有可能成為人類社會全新的一次大發現、大變革、大融合、大發展的開端。
人工智慧主要的商業應用場景：
- 自動駕駛：這個不用多說，Google，Tesla，百度。。都在研究
- 智慧金融：量化交易與智慧投顧、風控、安防與客戶身份認證、智慧客服、精準營銷
- 智慧生活：機器翻譯、智慧家居、智慧超市
- 智慧醫療：輔助診斷疾病、對疑難病症的醫療科學研究
- 藝術創作：機器音樂、機器繪畫、機器文學創作
大多數情況下，人工智慧並不是一種全新的業務流程或全新的商業模式，而是對現有業務流程、商業模式的根本性改造。AI重在提升效率，而非發明新流程、新業務。未來10年，不僅僅是高科技領域，任何一個企業，如果不盡早為自己的業務引入“AI+”的先進思維方式，就很容易處於落後的追隨者地位。
大時代，大格局。AI將成為國家科技戰略的核心方向，業界的巨大人力物力，軟硬體技術的成熟都為人工智慧創業奠定了基礎。
AI創業的五大基石：
- 清晰的領域界限
- 閉環的、自動標註的資料
- 千萬級的資料量
- 超大規模的計算能力
- 頂尖的AI科學家
AI產業發展的六大挑戰：
- 前沿科研與工業界尚未緊密銜接
- 人才缺口巨大，人才結構失衡
- 資料孤島化和碎片化問題明顯
- 可複用和標準化的技術框架、平臺、工具、服務尚未成熟
- 一些領域存在超前發展、盲目投資等問題
- 創業難度相對較高，早期創業團隊需要更多支援
人工智慧研究院主要工作任務包括：
- 對接科研成果與商業實踐，幫助海內外頂級人工智慧人才創業
- 培育和孵化高水準的人工智慧技術團隊
- 積累和建設人工智慧資料集，促進大資料的有序聚合和合理利用
- 開展廣泛合作，促進人工智慧產業的可持續發展
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，由生活經驗及文化薰陶產生的直覺、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。
AI時代該怎麼學？
- 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
- 互動式的線上學習將愈來愈重要
- 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
AI時代該學什麼？
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，由生活經驗及文化薰陶產生的直覺、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。而且，這些技能中，大多數都是因人而異的，需要“定製化”教育或培養，不可能從傳統的“批量”教育中獲取。
人工智慧技術正在徹徹底底改變人類對機器行為的認知，重建人類與機器之間的相互協作關係。史無前例的自動駕駛正在重構我們腦中的出行地圖和人類生活圖景，今天的人工智慧技術也正在機器翻譯、機器寫作、機器繪畫等人文和藝術領域進行大膽的嘗試……
人工智慧因為對生產效率的大幅改進、對人類勞動的部分替代、對生活方式的根本變革，而必然觸及社會、經濟、政治、文學、藝術等人類生活的方方面面。
我們無需擔憂和恐懼這個時代的到來，我們所要做的，應當是儘早認清AI與人類的關係，瞭解變革的規律，儘早制定更能適應新時代需求的科研戰略、經濟發展佈局、社會保障體系、教育制度等，以便更好地迎接這個時代的到來。
這是復興的時代，這是發展的時代，這是人工智慧的時代。
其實，我們不一定要做時代的弄潮兒，但是，隨著時代、科技的發展，我們必須要趕上時代的步伐，不能被時代所拋棄。AI只是一種新的工具，不會取代人類，只會豐富人類生活。未來是一個人類和機器共存，協作完成各類工作的全新時代