似乎是自從阿法狗4:1戰勝李世石後，人工智慧開始進入大眾視野。然後春節前阿法狗2.0再次與人類高手過招取得60連勝後，坊間再次沸騰了。縱觀人類發展史，特別是工業革命後，人類不是第一次面對新科技喊出“狼來了”。就人工智慧這項技術而言，人類也不是第一次這麼熱鬧，之前也經歷了2次冰點與高峰。見下圖：

關於人工智慧的定義就不贅述了，朋友們可以看我寫的一篇科普類文章：

http://www.toutiao.com/i6378614620038365697/

1、如果說指的是“從無到有的誕生”，那是1956年的事了，都過去了60年了。

2、如果說指的是“技術的突破”，AI這次的火熱可以看作是這種情況，主要基於3個原因：

（1）硬體的計算能力到達了比較高的水平，並還在指數級的增長，體積也在指數級的縮小。

（2）由於網際網路、移動網際網路以及正在興起的物聯網，讓資料量呈指數級增長，資料可是人工智慧的食物（或者說是練習冊）啊。

（3）人機互動模式也在變革，從最開始的鍵盤，後來有了滑鼠，現在又有了自然語言互動、面部識別等，未來肯定會讀懂人類表情，意念控制也已取得了一定進展。

因為以上3個原因，人工智慧才在“戰勝李世石”這個導火索下爆炸了，從這個角度來講，人工智慧時代確實到來了。

3、如果說指的是“大規模民用”，那麼很顯然，還沒有到來。無論是技術、人才、政策、倫理、法律、民智等多方面來講，都還存在較大的制約。

但是情況並沒有那麼悲觀，因為科技的進步不是線性增長，而是指數級增長。人類用了幾十年才有了20億網民，但用了不到10年就有了30億移動網民。人工智慧的發展速度，可能會比移動網際網路更快。

當然，也不應該過分樂觀，任何一個新技術都會經歷跌宕起伏的過程，所以人工智慧很可能還會迎來冰點。

首先，人工智慧需要踏踏實實去創新，所以必然會迎來不止一次擠泡沫的過程。但是這不會影響人工智慧時代到來的大趨勢。

其次，人工智慧像網際網路一樣，純粹的網際網路也是沒有商業模式的，背後一定是以需求為基礎的。脫離了使用者需求的人工智慧只是在自嗨。

最後，人工智慧想要威脅人類還需要10年以上。我堅信技術進步只會越來越快，未來5年的技術增長會超過之前的10年，未來10年會超過過去的20年。我今天突然意識到，人工智慧大致分3個階段：

就人工智慧整體的發展而言，大概會分成3個階段：

第一個階段是“計算智慧"的發展，1956年首次提出人工智慧概念後的大概50年都是這個階段，人工智慧在模擬人類的左腦能力，比如97年深藍打敗卡斯帕羅夫，人工智慧開始協助人類處理複雜的計算問題；

第二個階段是"感知智慧"的發展，當下正值這個階段，人工智慧開始模擬人類的五官能力，比如無人駕駛、智慧翻譯、影象識別，人工智慧開始替代藍領及部分白領的崗位，開始出現一些棘手的法律問題，比如無人駕駛撞到人；

第三個階段是"認知智慧"的發展，應該至少10-30年後才會開始有革命性的技術進展，人工智慧開始模擬人類的右腦能力，屆時人工智慧會發展出意識、情感和創造力，最終奇點到來，人類會面臨極大的信仰、倫理和道德方面的挑戰。

我們當下正好處於第二個階段，很多崗位會面臨著被替代，但是未來（30年內）這3類職業不會被替代掉（這應該是職業人士最關注的話題）。

1、創意者

這類人的核心是“讓自己與人工智慧相加”。

這類人是有創造力的人，能夠發現人工智慧的潛在用途。研發出新的人工智慧產品，讓人工智慧應用到更多的地方，或者把人工智慧用來創造更多有意義的產品和服務的人。這類人首先破除了對人工智慧的牴觸，轉而擁抱、學習和利用，積極參與到“人工智慧+”的產業升級浪潮中，會是人工智慧的受益者。

2、連線者

這類人的核心是“讓更多人與人工智慧相加”。

新事物的過渡總需要有人引導，大部分新產品都需要有人宣傳。連線者可能擔任了普及，消除人們牴觸心理的角色。同時，他們還將更多的與人工智慧相關的工程師、商界及政界人士連線起來，構建共同體。

3、領導者

這類人的核心是“讓本文前兩者、資源、資金、人工智慧相加”。

不管是什麼產業，不管是什麼產品，都需要形成一定商業模式和管理體系，需要有領導者帶領人才和機器人一起去整合資源、合理利用資金，去完成一個又一個目標，不斷克服困難，推進社會的進步。

作為創業者或企業主，應該會關注接下來如何跟人工智慧沾上邊吧，推薦大家讀本人的另一篇文章：http://www.toutiao.com/i6381610783884706306/

似乎是自從阿法狗4:1戰勝李世石後，人工智慧開始進入大眾視野。然後春節前阿法狗2.0再次與人類高手過招取得60連勝後，坊間再次沸騰了。縱觀人類發展史，特別是工業革命後，人類不是第一次面對新科技喊出“狼來了”。就人工智慧這項技術而言，人類也不是第一次這麼熱鬧，之前也經歷了2次冰點與高峰。見下圖：

《「科普」人工智慧的前世今生，不懂會out，建議收藏！》

1、如果說指的是“從無到有的誕生”，那是1956年的事了，都過去了60年了。

2、如果說指的是“技術的突破”，AI這次的火熱可以看作是這種情況，主要基於3個原因：

（1）硬體的計算能力到達了比較高的水平，並還在指數級的增長，體積也在指數級的縮小。

（2）由於網際網路、移動網際網路以及正在興起的物聯網，讓資料量呈指數級增長，資料可是人工智慧的食物（或者說是練習冊）啊。

（3）人機互動模式也在變革，從最開始的鍵盤，後來有了滑鼠，現在又有了自然語言互動、面部識別等，未來肯定會讀懂人類表情，意念控制也已取得了一定進展。

因為以上3個原因，人工智慧才在“戰勝李世石”這個導火索下爆炸了，從這個角度來講，人工智慧時代確實到來了。

3、如果說指的是“大規模民用”，那麼很顯然，還沒有到來。無論是技術、人才、政策、倫理、法律、民智等多方面來講，都還存在較大的制約。

但是情況並沒有那麼悲觀，因為科技的進步不是線性增長，而是指數級增長。人類用了幾十年才有了20億網民，但用了不到10年就有了30億移動網民。人工智慧的發展速度，可能會比移動網際網路更快。

當然，也不應該過分樂觀，任何一個新技術都會經歷跌宕起伏的過程，所以人工智慧很可能還會迎來冰點。

首先，人工智慧需要踏踏實實去創新，所以必然會迎來不止一次擠泡沫的過程。但是這不會影響人工智慧時代到來的大趨勢。

其次，人工智慧像網際網路一樣，純粹的網際網路也是沒有商業模式的，背後一定是以需求為基礎的。脫離了使用者需求的人工智慧只是在自嗨。

最後，人工智慧想要威脅人類還需要10年以上。我堅信技術進步只會越來越快，未來5年的技術增長會超過之前的10年，未來10年會超過過去的20年。我今天突然意識到，人工智慧大致分3個階段：

就人工智慧整體的發展而言，大概會分成3個階段：

第一個階段是“計算智慧"的發展，1956年首次提出人工智慧概念後的大概50年都是這個階段，人工智慧在模擬人類的左腦能力，比如97年深藍打敗卡斯帕羅夫，人工智慧開始協助人類處理複雜的計算問題；

第二個階段是"感知智慧"的發展，當下正值這個階段，人工智慧開始模擬人類的五官能力，比如無人駕駛、智慧翻譯、影象識別，人工智慧開始替代藍領及部分白領的崗位，開始出現一些棘手的法律問題，比如無人駕駛撞到人；

第三個階段是"認知智慧"的發展，應該至少10-30年後才會開始有革命性的技術進展，人工智慧開始模擬人類的右腦能力，屆時人工智慧會發展出意識、情感和創造力，最終奇點到來，人類會面臨極大的信仰、倫理和道德方面的挑戰。

資訊科技革命分為三個階段，單機一網路一人工智慧。現在，前兩個階段已經完成，進入了第三個階段，人工智慧階段。這是毫無疑問的。網路階段，又可分為中央控制和分散式兩個小階段，分散式就是網際網路。網際網路從不能移動到移動，已經走到了盡頭。現在，全世界的IT主力都轉向了AI。這就說明人工智慧時代已經到來。

很肯定回答你，人工智慧的時代真的就要到來了。人工智慧的技術極其應用的突破性發展需要幾大基石，現在都已初具模樣跨過瓶頸期了。第一，計算機硬體（GPU和TPU）。第二，AI演算法和理論（一系列DNN模型的出現）。第三，框架和工具(tf等，生產力友好、效能夠用、演算法普適，雲適配)。第四，資料（幾代網際網路發展了影象文字語音資料作為訓練資料基礎）。第五，仿生於神經科學（生物神經科學已經具備探索生物神經元層面的智慧原理的實驗工具、測定方法和基礎理論，利用仿生可能會有跨越性發展）。第六，應用生態（大量科學技術人員和資金在不同領域切入，生態已初具規模）

皮埃羅·斯加魯菲稱，是也不是。人工智慧已經有60年了。它花了很長時間才有成果，是因為它需要強大的計算機。我們不得不等待知道計算機變得更強、更快、更小，最後我們才能應用很久前就發明了的方法。事實上許多理論是上世紀90、80甚至70年代就有的，而今天這些想法最終實現了。人工智慧可以走多遠，不好說。新的想法不斷湧現，雖然很難預期其帶來的影響，但我們確實需要更多進步來推動社會。如果自動駕駛汽車只有5%的機率會犯錯，我們也不會信任它，因為它需要的是0%的失誤率，但我們現在還沒到這一步。這就是為什麼說是也不是了。

皮埃羅·斯加魯菲表示，人工智慧技術走向成熟，最重要的問題在於人工智慧系統目前不能擁有人類的常識意識，這些機器無法理解他們所在的情境。目前我們會看到新聞說人工智慧犯錯率和人類相近，（從資料看）的確是這樣，但是機器犯的錯誤型別是令人驚惶的。它們靠識別你的臉去判斷你是誰，同時可能會一直錯判你為莎士比亞。但是莎士比亞已經死了，這個判斷是不可能的。所以，這可能會犯下巨大潛在性危險的錯誤。

人工智慧經過61年的發展，尤其是近十年的深度學習技術的發展，更多資料量的產生，以及雲計算能力的提升、演算法的最佳化，尤其是網際網路/科技公司、創業公司的發力，在智慧家居、語音等多個行業的應用場景進行了實踐，已經創造出價值。可以說，人工智慧時代已經到來了。

2016 年 12 月，中國工程院院士、中國工程院原常務副院長潘雲鶴在中國工程院院刊 Engineering發表了題為“Heading toward artificial intelligence 2.0《邁向人工智慧 2.0》”的論文。

中國工程院院士、中國工程院原常務副院長潘雲鶴

論文從人工智慧 60 年的發展歷程出發，透過分析促成人工智慧 2.0 形成的外部環境與實現目標的轉變，首次提出了AI 2.0 的概念：

定義：基於重大變化的資訊新環境和發展新目標的新一代人工智慧。其中，資訊新環境是指：網際網路與移動終端的普及、感測網的滲透、大資料的湧現和網上社群的興起等等。

新目標是指：智慧城市、智慧經濟、智慧製造、智慧醫療、智慧家居、智慧駕駛等從宏觀到微觀的智慧化新需求。可望升級的新技術有：大資料智慧、跨媒體智慧、自主智慧、人機混合增強智慧和群體智慧等。

——摘自《邁向人工智慧 2.0》

這次以人工智慧2.0命名，進行再一次的升溫和崛起，在中國工程院院士潘雲鶴看來，“這次升溫和前幾次不同，它是企業界首先發動的，而不是學術界首先發動的”，他在第九屆科協大會上，明確提到美華人工智慧領軍企業如微軟開發小冰聊天機器人、谷歌收購Engineering，Facebook和IBM等都建立了人工智慧實驗室或部門。

AI2.0不僅在學術層面在大力推進，在研究和教學方面，5月28日，中國科學院大學發文成立人工智慧技術學院，這是中國人工智慧技術領域首個全面開展教學和科研工作的新型學院。

在圖書出版方面，今年6月初，上海科學技術出版社組織出版的《人工智慧2.0叢書》編委會啟動。同樣，在科技領域的規劃層面業已邁出相應的步伐。

科技部高新技術發展及產業化司司長秦勇介紹，“人工智慧2.0”已經納入科技創新2030—重大專案“15＋1”中，其他涉及高新領域的分別為：航空發動機及燃氣輪機、國家網路安全空間、深空探測及空間飛行器在軌服務與維護系統、煤炭清潔高效利用、智慧電網、天地一體化資訊網路、大資料、智慧製造和機器人、重點新材料研發及應用，以及即將加入的。

另據瞭解，在時間表方面，《科技創新2030》國家科技創新規劃力爭在2017年底前編制完成全部實施方案。

2016年10月，烏鎮智庫聯合網易科技、網易智慧釋出了《烏鎮指數：全球人工智慧發展報告（2016）》系列報告。報告介紹了人工智慧的一系列熱點問題，包括企業分佈規模、投融資情況、研究成果、細分領域等，對人工智慧進行了全面剖析。

主要應用領域分別是：

個人助理：（智慧手機上的語音助理、語音輸入、家庭管家和陪護機器人）產品舉例：微軟小冰、百度度秘、科大訊飛等、Amazon Echo、Google Home等。

安防：（智慧監控、安保機器人）產品舉例：商湯科技、格靈深瞳、神州雲海。

自駕領域：（智慧汽車、公共交通、快遞用車、工業應用）產品舉例：Google、Uber、特斯拉、亞馬遜、賓士、京東等。

醫療健康：（醫療健康的監測診斷、智慧醫療裝置）產品舉例：Enlitic、Intuitive Sirgical、碳雲智慧、Promontory等。

電商零售：（倉儲物流、智慧導購和客服）產品舉例：阿里、京東、亞馬遜。

金融：（智慧投顧、智慧客服、安防監控、金融監管）產品舉例：螞蟻金服、交通銀行、大華股份、kensho。

教育：（智慧評測、個性化輔導、兒童陪伴）產品舉例：學吧課堂、科大訊飛、雲知聲。

據中國工程院院士潘雲鶴介紹，2008年，中國科學家率先提出了“跨媒體計算”概念。2010年，《Nature》發文指出，文字、影象、語音、影片及其互動屬性將緊密混合一體，即為“跨媒體”。跨媒體智慧是機器認知外界環境的基礎，對語言、視覺、圖形和聽覺的語義貫通是實現聯想、設計、概括、創造等智慧行為的關鍵。

媒體，作為人類歷程的記錄著、見證者，一方面作為時代的瞭望者，為新技術新應用鼓與呼；另一方面，又是新技術的使用者，也就是被改造物件，在新舊交替時期，呈現精彩紛呈的景象。

更多的傳統產業如媒體行業一樣，在經過網際網路和移動網際網路洗禮一樣，又將面對AI的洗禮，在這場沒有硝煙的“戰場”裡，更多的公司將覆滅在無聲無息中。

人們總是高估短期內新技術帶來的影響，但卻容易低估長期內帶來的巨大變遷。在這場以技術為主要驅動力的產業和經濟週期裡，需要對新技術應用對於提升企業競爭力保持足夠的敏感和重視。

隨著人工智慧2.0的到來，勢必會出現符合人工智慧技術特徵的公司、場景、產品、思維及人。

而你，準備好了嗎？

手機表示，和我有半毛錢關係？

開個玩笑！下個時代肯定是人工智慧時代，是人力資源大解放的時代，同時也可能是人力資源過剩的時代。

智慧手機作為現時人類在社會行為中比較重要的媒介之一。

人工智慧往後在智慧手機中具體會有類似現時語音助手的作用，不過肯定的是，在處理人與社會行為互動時產生的資料資訊，會變得更加方便，快捷和適當！

比如，你描述一個畫面，智慧助手馬上找到一個車牌，並詢問你是否“開車”

　　人工智慧已經進入了下半場。上下半場的分界線可以說是2014年6月7日這一天。那日一組所謂的專家在網上和一個名叫“牛津”的人對話，5分鐘後1/3的人認為這個“牛津”就是一個13歲的小孩，但實際上它卻是一臺由三個俄國的科學家所做的人工智慧計算機，這標誌著機器的智慧已經勝過了人的智慧。而那一天也是圖靈先生逝世的60週年。

　　人工智慧進入下半場，這也說明人工智慧發展將提速。人工智慧有三大推動力，資料、網路、計算能力，它們各自在以指數的形式發展。比如資料，歷史上90%的資料是在過去兩年產生的。而手機的連線、物聯網的連線，在今後的6年將等於以前60年的總數。

　　AI擴張的三個階段

　　AI最大突破是七年前深度學習。深度學習可以理解為是一個超級EXCEL表，透過對放入的大量資料研究分析，再放入一個數據時，就能夠做出預測、判斷或者分類。所以未來的AI肯定是更加懂你的——比如你今天晚上想吃什麼，比你更知道；你想去哪裡度假，比你更知道；甚至未婚的你可能喜歡什麼樣的配偶，也比你更知道。這就是一個先知的、對未來能夠做非常強大預測的AI。AI在這個階段是單領域大資料驅動的引擎，可以把它認為是一個黑核，可以進入各種領域。

　　人工智慧時代來了 我們準備好去迎接了嗎

　　人工智慧可以做些什麼？

　　那麼AI具體能夠做些什麼呢。在GMIC大會上，多位專家學者從不同方面進行了闡述。

　　首先，AI可以改善我們生活質量 。卡內基美隆大學機器學習學院教授兼院長Tom Mitchell表示，人工智慧可以減少城市當中的汙染，減少城市當中的擁堵現象，幫助我們實現不同語言之間的溝通，還有在醫學上實現更精確的診斷。

　　AI還能推進教育的發展 ，透過AI讓整個線上教學過程更加個性化。Tom Mitchell表示，比如設計一個考題給學生，讓學生對一個ABCDE進行排序，不同的選項進行排序，學生可能就會給出正確的或者是錯誤的答案，然後教師根據學生答錯的情況進行分析，再進行教學，這是一種傳統的教學。但是出現新的機器學習和人工智慧工具後，一個機器就可以收集高達十萬名學生的答卷，教師就可以去分析這些答卷當中學生出錯的規律，而過去一位老師可能窮其一生也不可能接觸多達十萬名學生。實現大規模的資料收集，這就是AI的潛力所在。

　　以大資料為基礎的人工智慧也將為農業帶來變革 。比如透過最佳化種子播種、灌溉、殺蟲和收割提高產量和質量；透過蔬菜水果智慧的整理分工來降低人工，以及計算機視覺和語音應用在農作物對家禽病蟲的預警。

　　推動機器人的使用 。未來人類只需要兩種機器人，一種機器人是做人類做不了的事，另一類是人類不願意做的事。比如冒著生命危險做救火救災甚至上戰場的事情，以及一些簡單重複的勞動工作，這樣人類從中解放出來做更多更高階的事情。

百度CEO李彥宏近日發表演講，他說人工智慧將顛覆四大行業，分別是製造業、汽車工業、醫療行業和娛樂產業。

近年來，關於人工智慧的各種言論使人目不暇接，有的讓人歡欣鼓舞，有的令人不可思議，甚至危言聳聽。

無論你是否做好欣然接受的準備，人工智慧確實風馳電摯般走向我們的世界，即將進入我們生活的每個角落。

面對人工智慧，有人在擔憂失業，有人在憧憬未來，有人在發掘行業機會，有人在研究盈利模式，對於我們更多的在考慮，它將如何影響我們的生活，以至於影響我們即將從事的行業，和未來的選擇。

我們先來了解一下人工智慧，目前主流觀點將其分為三類。

弱人工智慧：弱人工智慧是擅長於單個方面的人工智慧。比如阿爾法狗，能夠在圍棋方面戰勝人類，但你要問他李世石和柯潔誰更帥，他就無法回答了。

弱人工智慧依賴於計算機強大的運算能力和重複性的邏輯，看似聰明，其實只能做一些精密的體力活。

目前在汽車生產線上就有很多是弱人工智慧，所以在弱人工智慧發展的時代，人類確實會迎來一批失業潮，也會發掘出很多新行業。

強人工智慧：人類級別的人工智慧。強人工智慧是指在各方面都能和人類比肩的人工智慧，人類能幹的腦力活它都能幹。

百度的百度大腦和微軟的小冰，都算是往強人工智慧的探索，透過龐大的資料，幫助強人工智慧逐漸學習。

強人工智慧時代的到來，人類會有很多新的樂趣，也會受到很多新的道德觀念的衝擊。

超人工智慧：各方面都超過人類的人工智慧。超人工智慧可以是各方面都比人類強一點，也可以是各方面都比人類強萬億倍的存在。

當人工智慧學會學習和自我糾錯之後，會不斷加速學習，這個過程可能會產生自我意識，可能不會產生自我意識，唯一可以肯定的是他的能力會得到極大的提高，這其中包括創造能力。

那麼，我們距離超人工智慧時代，到底有多遠呢？

首先是電腦的運算能力，電腦運算能力每兩年就翻一倍，這是有歷史資料支撐的。目前人腦的運算能力是10^16 cps，也就是1億億次計算每秒。現在最快的超級計算機，中國的天河二號，其實已經超過這個運算力了。

而目前我們普通人買的電腦運算能力只相當於人腦千分之一的水平。聽起來還是弱爆了，但是，按照目前電子裝置的發展速度，我們在2025年花5000人民幣就可以買到和人腦運算速度抗衡的電腦了。

其次是讓電腦變得智慧，目前有兩種嘗試讓電腦變得智慧，一種是做類腦研究。現在，我們已經能夠模擬1毫米長的扁蟲的大腦，這個大腦含有302個神經元。

人類的大腦有1000億個神經元，聽起來還差很遠。但是要記住指數增長的威力——我們已經能模擬小蟲子的大腦了，螞蟻的大腦也不遠了，接著就是老鼠的大腦，到那時模擬人類大腦就不是那麼不現實的事情了。

以上說法聽起來有些天方夜譚，但是人工智慧正如人類的朋友般疾步向我們走來，我們是否做好迎接它的準備呢？

大概2007年，喬布斯介紹一代iphone時就提到了移動網際網路。而我們今天每個人正沉浸在網際網路時代帶給我們的便利與享受之中，但10年前，誰可以想到現在會進入移動網際網路時代？

10年後，人工智慧發展得怎樣，同樣誰也不能知道，因為技術發展得實在太快，我們只能感受到日益創新的生活帶來人們生活的改變。

擔任百度首席科學家的華裔美華人吳恩達，在他看來，現在我們更應該展望的是人工智慧對行業和職業的影響，這比較切實。

因為人工智慧可以代替人類完成許多重複、簡單的工作，甚至包括會計、護士這樣的從業者都將面臨失業的風險。

就如李彥宏認為，人工智慧時代的到來，製造業的自動化水平甚至可能達到100%，到時候大量的低端製造業工人估計就需要另謀出路了。

在汽車領域體現的是無人駕駛技術，醫療行業也會發生巨大變革，體現在精準醫療方面。比如根據不同人的基因情況和後天成長環境，使用不同的治療和用藥方法等。

而娛樂產業則是因為VR和AR要來了，語言技術也在迅速地發展，將來我們的各種娛樂活動可能透過佩戴某種智慧裝置就可以實現身臨其境的快感。

也可能將來演員出演的電視劇電影，就不用親自參演，只需要授權一下她的聲音和形象，然後所有的效果都用技術合成等等。

宜信公司創始人CEO唐寧甚至表示，智慧投顧在未來，甚至不用10年就會有突破性性的發展。所謂智慧投顧，是虛擬機器器人基於客戶自身的理財需求，透過投資量化演算法來完成以往人工提供的理財顧問服務。

客戶以透過機器人投顧的方式，能夠獲得實施流動性的穩健、均衡和自身理財目標和風險偏好相匹配的一個組合，這種狀態在過去的財富管理行業前所未有。

2016年“IT·智慧·共享”為主題的峰會上，針對智慧技術帶來的革命性改變，他們這樣說：

“未來十年AI（人工智慧）會改變每一個產業，而且50%的工作都會被AI取代掉。”李開復高階對話環節中表示。他舉了個例子，“在美國，智慧交易出來之後交易員從10萬人掉到5萬人，智慧交易會取代人的工作。過去一年，我就沒有再買過人管理的基金，我過去一年的投資都是機器人幫我管。”

李彥宏則表示：“工業革命，讓一些機器替代了體力勞動，但創造了很多就業機會，我相信未來的人工智慧革命也一樣，它可能會出現很多替代簡單腦力勞動的現象，但也會創造出來很多新的機會。”

人工智慧是否仍是披著羊皮的狼，對傳統的行業及就業的趨勢到底是福利還是威脅？

隨著關於人工智慧的辯論日趨激烈，人們對於給勞動力產生的影響的擔心也日趨加重。

許多矽谷風險投資家、高管就曾聯合撰寫了一封公開信表示，“過去的一波科技變革為我們創造了許多新工作崗位，並大大提高了工資水平。但從目前的情況看來，這一波的科技變革不禁會讓人們思考事情是否還會同上次一樣，抑或者像許多媒體所說的那樣‘機器人正在逐漸取代我們的工作崗位？’”

作為樂觀派，達文波特和科爾比所表達了他們的觀點——人和機器是可以在工作環境下和諧共存，只是兩者的合作方式或將有所改變而已。具體來說，他們將人類同機器合作的方式分為了五大類，分別是“站出來”（step up）、“讓位”（step aside）、“介入”（step in）、“有限指導”（step narrowly）以及“向前邁進”（step forward）。

其中，“站出來”指的是人力工作者應該繼續掌管那些需要呼叫更高智慧的工作，比如高階專案管理以及商業顧問；“讓位”指的是人力工作者應該在某些工作領域給予人工智慧更多的自主許可權；“介入”指的是人力工作者應該監督、指導自動化機器展開工作；“有限指導”指的是人力工作者應該對那些難以由機器人完全自動化完成的工作給予一定的關注；而“向前邁進”則意味著人力工作者應該嘗試打造出下一代計算和人工智慧工具。

達文波特和科爾比相信，那些僅僅使用這些自動化技術來展開業務的企業最終將失去自己的核心競爭力。因為自動化技術雖然非常實用，卻並非是企業成敗的關鍵。成功的關鍵還在於人類本身，因為我們才是未來一切創新想法的源泉，而這一點是任何人工智慧都難以匹及的。”

不論我們怎樣看待人工智慧，怎樣理解人工智慧時代，它已漸漸清晰，並向人們走來這是一定的，它給現代社會帶來的影響不亞於100多年前的電這是千真萬確的，它將顛覆未來的就業觀這是不容置疑的，它將改變我們每個人的生活也是真真切切的。

而我們生長在這樣一個年代，面對未來的專業的選擇和要從事的行業，是多了一些惆悵和彷徨，還是感到慶幸？

李彥宏的答案是，不管是否樂意，人工智慧已經來了，“它將會永遠地改變幾乎所有的行業，會摧毀很多東西，但是我也看到了樂觀的一面”。

人工智慧的“智慧”，一般有兩種分法，一種，叫“強AI”，顧名思義，就是智慧水平很高了，基本上和人類的智慧水平差不過，人類能做的事情，除了板磚洗碗這些簡單的，那些複雜的，比如對情感的理解、閱讀與創作等等，它也能做到，所以才能叫“強”嘛；另外一種，當然就是“弱AI”了，雖然能夠處理大量的資料，甚至可以從資料中學習，從而完成人類可以做到的很多具有創造性的事情，比如新聞寫作、當律師，以及一些精細的事情，比如開刀動手術，但是依然無法理解人類情感，在各種細節上，依然不得力——簡稱“人工智障”……

現在雖然世界上到處都在說是什麼“人工智慧”時代到來了，其實大多情況只是一種商業說法而已。因為我們現在這個“弱AI”，它有一個特點就是，隨著計算速度、計算能力以及收納資料的提升，它的水平越來越好，而我們現在的計算機水平，也確實達到了一個相當不錯的水準，因此人工智慧，或者說“基於大資料的機器學習”看起來確實完成了不少任務。

但其實就現階段的人工智慧來說，它的整個方向，就不是為了做出和人一樣強的人工智慧，而只是做出一個能用的工具，這就導致了它雖然看起來很厲害，但是侷限性也很明顯。你不能因為它現階段對商業、工業帶來了巨大改變，就覺得未來的“類人智慧”已經很快就可以出現了……其實老一輩的人工智慧專家們做了各種主動探索，大都也是鎩羽而歸。

所以，人工智慧時代真的來了嗎？這得看怎麼定義它。

如果說的是經典的“強AI”定義，那其實並未到來。