1. “機器問題”重現

從最初的屢屢失敗，到現在的朝氣蓬勃，人工智慧會導致大面積失業甚至讓人類滅絕嗎?或許歷史會給我們一些有用的線索。有些人害怕機器會搶走所有人的工作，而只是有選擇地讓少數人受益，並最終徹底顛覆社會。然而在歷史上，類似的一幕曾出現過。兩個世紀前，工業化的浪潮席捲英國，與今天同樣的擔憂曾引發了激烈的爭論。那個時候，人們不說“工業革命”而大談“機器問題(machinery question)”。

厚積多年，一朝薄發;機器將能夠執行之前只有人類才能完成的任務。自動駕駛汽車正快速變得越來越好，到某個點時它們也許能夠取代出租車司機，至少在市中心等受控環境中可以做到。送貨無人機，不管是地上跑的還是天上飛的，類似地可以與人類送貨員競爭。改進後的視覺系統和機器人技術讓機器人可以碼放超市貨架和在倉庫中移動物體。而且還給意想不到的突破留下了很多餘地。

2.技術：從無法工作到神經網路

人工智慧如何從剛開始的傲慢與失望，突然成為科技界最熱門的領域呢?人工智慧(artificial intelligence)這個術語最早被寫在 1956 年的一份研究計劃中，該計劃聲稱“如果一個精心挑選的科學家小組花一個夏天一起研究，就能使機器解決各種人類無法解決的問題……”，從而實現重大的進步。那被證明只是瘋狂過度地樂觀，人工智慧雖然偶有突破，但其承諾的遠比其所能提供的多得多。最終，大多研究者都避免使用這個術語，而更喜歡用“專家系統”或“神經網路”。現在“人工智慧”的名譽恢復和重新興起要追溯到 2012 年被稱為 ImageNet 挑戰賽的線上競賽。

3.學習如何學習

深度學習有很多不同的方式。最普遍使用的是“監督學習(supervised learning)”，這項技術能使用標記樣本集訓練系統。例如，過濾垃圾郵件：收集出郵件資訊樣本的大資料集，每一個都標上“垃圾郵件”或者“非垃圾郵件”。一個深度學習系統能夠使用這些資料集進行訓練，重複的進行樣本訓練進而調整神經網路內的權重，提高評定垃圾郵件的準確率。 　　

這一方法的巨大優點是不需要人類專家寫出規則列表，也不需要程式設計師用程式碼編寫這些規則，系統能直接從有標籤的資料中進行學習。使用有標籤資料訓練系統也被用於圖片分類、語音識別、信用卡交易欺詐偵測、垃圾和惡意軟體識別以及廣告定位，所有這些應用領域中的正確答案都可透過之前的大量案例獲得。Facebook 能在你上傳一張照片後識別、標記照片裡你的朋友和家人，它們近期還發布了一個能夠為盲人描述照片中的內容(比如兩個人、微笑、太陽眼鏡、戶外、水等)的系統。有大量的資料可用於監督學習，吳恩達先生說，這一科技的應用已經使現在的金融服務領域、計算安全領域和銷售領域的公司將自己重新標記為了人工智慧公司。

谷歌，Facebook，微軟，IBM，亞馬遜，百度以及其他公司都開源了某些深度學習軟體。部分原因是這些公司中的研究人員想要發表自己的成果，因為這有利於公司招募更多人才。從更現實的角度來看，這也是因為大型網際網路公司不在乎把自己的人工智慧軟體公之於眾，因為他們真正的優勢在於能獲取大量用於訓練的使用者資料。

4.把系統遊戲化

電子遊戲是人工智慧研究的理想訓練場，DeepMind 的 Demis Hassabis 說，因為“它們是真實世界的縮影，但更純淨和約束化。” 遊戲引擎也可以輕鬆生成大量訓練資料。Hassabis 先生以前從事過電子遊戲行業的工作，後來取得了認知神經學的博士學位並創立了 DeepMind。這家公司現位於倫敦國王十字車站附近，相當於谷歌的人工智慧研究分部。對大多數人而言，所有這些人工智慧領域的進步都將體現為他們每天都在使用的網際網路服務的不斷進步。搜尋引擎將得到更相關的結果;推薦將會更加準確。

5.對工作的影響：自動化與焦慮

經濟學家正在擔心“職業兩極化”的風險，也就是說中層技術的工作(例如製造業)正在消失，而低等和高等工作在擴張。實際上，工作可以被劃分為兩種常規職業：第一種即高薪水高技術的職業(建築師，高階管理)，還有低薪水低技術的職業(清潔工，快餐員)。而事實可能介於兩者之間。人工智慧不會導致大規模失業，但它會加速與計算機相關的自動化的趨勢，像技術改變之前做的那樣擾亂勞動力市場，並要求工作者比以往更快地學習新技能。Bessen 預計會有一次“艱難轉型”，而不是“尖銳地打破歷史”。 　　儘管人們表達了廣泛不同的意見，但幾乎所有人都同意這個處方：公司和政府將需要想辦法讓工作者更容易掌握轉換工作所需的新技能。這將在悲觀者看法正確的事件中提供更好的防禦，同時預防比樂觀者所預計的人工智慧的更快和更重大的影響。

6.教育和政策

人工智慧技術在教育方面有很大的發展潛力。根據每一個學生的情況各自調整課程，從而實現最輕鬆最高效的學習方法“適應性學習(Adaptive Learning)”多年前就應該出現了。但新的機器學習技術可能最終有望幫助實現這一目標。

其基本思想是：人們做得更多讓自己的收入增加時，這個福利不會減少，這樣人們就會願意去做事。這會讓人們能自由決定自己希望做什麼，活在失業中接受合適的再培訓。很多預言會有終極工作破壞的人都認為可以把這個情況用來保持消費型經濟和支援非勞動人口。如果大部分工作都被自動化取代了，我們就將需要一種重新分配財富的可選機制。

7.道德

這種明顯非常愚蠢的試圖想表達一個非常嚴肅的觀點：人工智慧不需要人類一樣的行為和心理動機。它們可能不會出現人類常會犯的錯誤和偏差，但是會犯別的錯誤，例如執著於回形針。它們的目標已開始可能看起來是無害的，但如果人工智慧能夠自我複製並升級自己的效能就會非常危險了。即使是一個執行在一臺不聯網的計算機上的“被束縛的超級人工智慧”也會竭盡全力地勸說它的主人讓他獲得自由。先進的人工智慧不僅僅是一門新技術，而是一個對人類的威脅，Bostrom 說。

關於人工智慧毫無疑問將會是未來生活中無處不在的存在，就目前能夠改變的就是在一些電子產品，一些玩具有了智慧應用，簡便了人們生活繁瑣，工廠方面很多繁瑣的工作由機器人完成，超市，商場，街道外面都會有智慧提示，帶來的改變是方方面面的，從各種管理，應用上，隨著科技的不斷提高發展將取代人類，我大膽的想象未來如果人工智慧發展到已經可以自主學習，自主思考，自主生產，自主管理，那很大程度上可以取代人類的工作，甚至是完全取代，當人工智慧真實發展到那樣先進的程度那基本上沒有人類什麼事了，人類將會變成類似寵物一樣的供養，所有的髒活累活將會有各種人工智慧機器完成，各種管理都會有各個專門的部門專門的智慧機器人去管理，吃喝住行樣樣俱到，人類只需要遵守法律法規，人工智慧將變成人類的奴隸，也可能會完全取代人類……

2018，人工智慧將改變你的生活，工作和娛樂的方式

計算機擁有一定數量的“智慧”的想法並不新鮮，早在1950年，計算機先驅艾倫圖靈就問機器是否可以思考。

人工智慧的發展將成為未來一代的故事，但隨著2018年的到來，人工智慧將開始觸及你的生活的八種方式。

1.每個人都會有一個虛擬助理，他們會很聰明

個人助理認知會越來越聰明，當我們的個人助理更多地瞭解我們的日常活動時，我們可以不需要擔心要不要準備晚餐，AI知道你喜歡什麼，在廚房裡有什麼，並確保當我從工作中回來時，所有東西都在我家門口等候，準備好為我準備我一直渴望的美味佳餚。“

2.所有基於語音的小工具將一起工作

由於基於語音的個人助理的普及，我們開始看到這種技術嵌入到各種裝置中，從燈具到電視，再到汽車等等。此外，在對單個裝置進行初步實驗之後， 許多人已經開始在家中佈置智慧揚聲器。這樣，大部分個人助理使用者將同時經常訪問多個助理--通常跨越多個平臺。 2018年，我們會看到供應商能夠讓人們為這些各種助手定製觸發詞。

3.面部識別將成為新的信用卡

感謝人工智慧，我們這張臉將成為新的信用卡，新的駕駛執照和新的條形碼。面部識別已經完全轉變了安全性，採用了生物識別功能，並且看到科技和零售業如何融合，就像亞馬遜是整體食品，我可以看到不久的將來，人們不再需要在商店排隊。

4.你的老闆要和AI對話了

隨著AI滲透到企業中，從執行長和業務部門領導到中層管理人員和一線員工都需要熟悉一些基本術語。使用同一種語言可以讓組織進入同一頁面，並幫助揭開人工智慧在 企業及其對業務流程和員工意味著什麼。

5.人工智慧會生成特定於您個人偏好的媒體

鑑於研究的快速發展，人工智慧能夠根據你的口味建立新的個性化媒體，比如音樂。想象一下未來的音樂服務，它不僅可以播放你喜歡的現有歌曲，還可以不斷產生新歌曲 只是因為你。

6.人工智慧將撰寫專門為您量身定製的新聞和市場報告

想象一下市場報告是按需編寫的，而不僅僅是市場關閉時的報告，這些報告可能不僅僅是市場表現的簡單回顧，而是比較了讀者投資組合對大盤的表現以及關鍵 例如：現在是下午3點35分，目前市場上漲1％，但你的投資組合下跌2％，這部分歸因於上週購買XX股票，自從......以來大幅下跌“

7.你的電腦會變得具有同情心

人工智慧方面的實際進展將開始使我們的一些裝置，特別是智慧手機和智慧揚聲器的計算環境變得更具情境化。除了現在通常標記這些互動的簡單問題和單個響應之外，我們應該開始以檢視更多類似於人類的迴應我們的查詢和請求，多部分對話，更全面的答案，以及基於我們正在做什麼（或正在嘗試做）的恰當甚至有洞察力的建議，將開始給予 我們意識到我們的裝置變得越來越聰明，具有諷刺意味的是，這種發展可能發生的部分方式是透過更多地瞭解人們以及他們的想法 - 從本質上建立一種數字移情的形式。

8.醫生將會開始使用AI

2018年將是人工智慧在醫學領域成為現實的一年.....截止到2017年底，大約一半的領先醫療保健系統已在他們的診斷小組中採用某種形式的人工智慧，而很多將首先發生在診斷性醫學專業。我們看到人口健康，醫院運營和一系列廣泛的臨床專業的解決方案迅速落後於2018年，我們將開始採用一種技術，這種技術可能真正改變提供者 工作以及患者在全球範圍內體驗醫療保健的方式。

AI將改變你生活的方方面面，可以自己不是這個行業的技術員，否則將會像投資阿里巴巴一樣富有成績。