序：比人類強大的，不是 AI ，而是掌握了 AI 的人類。

那麼該有小夥伴兒問了，到底什麼是 AI 呢？

AI ，英文全稱 Artificial Intelligence ，中文名叫人工智慧。 它是研究、開 發 用於模 擬 、延伸和 擴 展人的智慧的理 論 、方法、技 術 及 應 用系 統 的一 門 新的技 術 科學。 人工智慧是 計 算 機科學的一個分支，它企 圖 瞭解智慧的 實質 ，並生 產 出一種新的能以人 類 智慧相似的方式做出反 應 的智慧機器， 該領 域的研究包括機器人、 語 言 識別 、 影象識別 、 自然 語 言 處 理 和 專 家系 統 等。人工智慧從 誕 生以來，理 論 和技 術 日益成熟， 應 用 領 域也不斷 擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的 “容器”，也可能超過人的智慧 。它的 應 用 領 域非常廣泛： 包括機器翻譯，智慧控制，專家系統，機器人學，語言和影象理解，遺傳程式設計機器人工廠，自動程式設計，航天應用，龐大的資訊處理，儲存與管理，執行化合生命體無法執行的或複雜或規模龐大的任務等等。

簡單 點 說 ，就是 創 造機器人替代甚至是取代人 類 從事部分 勞動 ，然後大部分人或將面 臨 華麗麗的失 業 坎兒。

電腦打敗人腦，聽起來很不可思議嗎？

2016年3月， AlphaGo對戰世界圍棋冠軍、職業九段選手李世石，並以4:1的總比分獲勝 。這並不是首次出現機器人打敗人類的事件。 （ AlphaGo是第一個擊敗人類職業圍棋選手、第一個戰勝圍棋世界冠軍的人工智慧程式，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈薩比斯領銜的團隊開發，其主要工作原理是“深度學習” 。 ） 2017年 10 月 ，《紐約客》雜誌的一張最新封面毫無徵兆地在朋友圈裡刷了屏。封面上，人類坐地行乞，機器人則扮演了施予者的角色，意指明顯 ——在未來社會，人類的工作機會被不斷進化的機器人剝奪，從而淪為了流落街頭的弱者。 2017年 11月16日，上海，2017騰訊媒體+峰會現場，騰訊新聞寫作機器人Dreamwriter平均單篇成文速度0.5秒！一口氣連續寫作14篇！驚不驚喜？意不意外？有沒有感到恐怖？令人更驚奇的是，稿件的質量也很高，與人寫的相比，甚至有過之而不及。

而且，就連一個文藝的人工智慧少女微軟小冰都已經出詩集《Sunny失了玻璃窗》啦 …… 這些訊息像一盆冷水，當頭把我們澆的一激靈。說實話，看到這些訊息 還 是很 令人 詫異的。儘管，人類被機器人替代是個老生常談的話題，但是，我沒想到變革的速度竟然來的這麼快。我們以為距離很遙遠的事情，真的已經開始了 ……

因為隨著深度學習技術的迅猛發展，智慧機器人的 “大腦”進化程度已經達到令人瞠目結舌的地步，機器人包括了普通機器人和智慧機器人，而兩者的主要區別在於智慧機器人具有自我學習的能力。

毫無疑問，過剩的工人和過時的技能是經濟進步加速的副產品，這些被浪費的智力資源使得全球勞動力生態系統面臨的潛在危險。要保持社會持續繁榮發展，需要更多的社會創新來提供動力，我們應該投入更多的精力用於回收智力資源，這才能讓我們未來的生活更美好。

那麼，中國作為眾所周知的人口大國， AI 時代全面來臨，我們的失業率豈不是要 upup???

IFR 資料顯示，全世界 2016年大約賣出30萬臺機器人，其中每10臺機器人就有3臺被華人買走，中國已經成為了世界上最大的機器人消費國，而美國僅僅排在第四位，排在第二三位的分別是南韓和日本。

近年來，隨著勞動力成本的走高，醫療零售銀行等行業對機器人的需求也在進一步擴大，目前中國機器人需求主要是有三個方面：一是助老助殘方面的社會需求，二是在國防 公共安全 救災搶險 科考等國家重大方面需要；三是在智慧家居 教育等面向個人及家庭方面的消費需求。在需求增長 消費水平提升的雙重因素驅動下，服務機器人增速和產業規模都超過工業機器人，成為拉動機器人行業增長的新動力。但是值得注意的是，目前中國機器人產業在技術和關鍵零配件製造方面，仍然相對落後，對服務機器人的發展形成了掣肘。服務機器人的三大核心零部件包括伺服系統 運動控制系統 精密減速器都主要依賴進口，其中高階零部件進口比達到 70%到80%。另外，中國服務機器人還處在產業化前期，服務機器人在使用功能的安全 性、 可靠性等技術成熟度上還有完善，而尤其面向家庭和個人服務的機器人，還面臨著資訊安 全、 倫理道德等問題，須相關法律法規的健全。

AI時代全面來臨，人類所面臨的並非失業，而是更高層次的就業！

將來人工智慧會導致產業結構發生巨大變化，可能有的行業會消失，新的行業誕生，失業率最低的國家往往擁有最高密度的機器人。而另一個極端則是那些準備加強機器人普及率的國家。儘管我們中國是全球最大的機器人市場，但機器人密度卻低於全球平均水平，平均每一萬名製造業工人只對應 68臺機器人。

所以， 在未來一段時間內，人與機器之間的新型配合作業，將成為各個行業發展的關進所在，相關產業的發展也會超乎我們目前的想象。

隨著 AI 技術的迅猛發展，以及國內外相關產業領域對此專業人才的迫切需求，英國許多大學開設的相關課程都倍受廣大學子 追捧。

　　2017年11月28日，AWS re:Invent第二天，AWS大資料、AI負責人Carig Sitres 和AWS新興技術負責人Olivier Klein 用了一個半小時的時間來談二十年來AWS在AI上的積累，以及下一步的戰略和期待。筆者發現，AWS在AI方面低調地走了很遠，看得很遠。

　　突破AI創新的三大領域

　　AWS雲服務已經覆蓋了全球大、中、小型數以萬計的企業。在AI方面，AWS似乎正打算照此辦理。正如AWS大資料、AI負責人Carig Sitres所言：“在計算力的飛速發展中，AWS要做的就是將計算的能力賦能給普通使用者。今天，經過了20多年的積累，AWS的AI技術已經應用到了業務中，並形成了規模化的商業應用。我們要讓技術為更多使用者所用，讓計算機視覺、文字理解等技術變得更加普惠，同時構建對技術的信任。“

　　AWS大資料、AI負責人Carig Sitres：AWS業務覆蓋了全球數以萬計的大、中、小型企業客戶。

　　在這樣的背景下，AWS預見到一個新世界，就是AI與計算、AI與智慧邊緣緊密結合的世界。AI技術將會在三個領域體現出深遠的影響力：

　　一、透過AI實現使用者體驗與互動上的變化，同樣的體驗會普及到各裝置中，無縫銜接，可以在所有裝置上執行，無論是PC、手機、汽車。

　　二、計算能力要到邊緣去，而對於智慧化機器的應用尤為重要。因為物聯網終端資料越來越多，會要求更多的計算能力下沉，這也意味著更加分散式的AI和分散式的計算。

　　三、在各個行業引領科技的突破，例如：在醫療行業，能夠預測並早期發現重大疾病。

　　應用為先構築AI優勢

　　筆者認為，AWS在AI上的優勢在於，AWS的服務一經推出之時，應該有了落地的應用。既有在亞馬遜落地的應用，也有在其它客戶落地的應用。這次大會上，AWS就宣佈，美國針對小微企業的著名財務軟體Intuit選擇AWS實施機器學習和人工智慧。美國國家足球聯盟(NFL)選擇AWS作為雲計算和機器學習服務提供商。

　　AWS新興技術負責人Olivier Klein

　　當AWS新興技術負責人Olivier Klein同媒體分享AWS的深度學習、技術模型預測、資料計算等人工智慧技術在具體業務中的應用時，筆者深刻感受到，這些技術結合AWS創新的服務，跟已有業務進行的融合。期望這些已經落地的技術，為更多的人工智慧創新企業提供幫助，也希望那些打著“人工智慧”招牌、卻還沒有實現自動化建設的傳統企業能夠借鑑。

　　AWS的AI技術在業務上的應用同樣體現在三個方面，總結如下：

　　首先，在使用者互動體驗上，AWS透過Amazon GO的應用，展示了“如何利用AI獲得更好的體驗”。在這一應用之上，AWS更是做了很多的創新。其中，Olivier Klein談到一體化感測器技術。11月30日，AWS在大會上重磅推出了語音識別技術新服務——Amazon Comprehend，全託管的自然語言處理理解服務。

　　在機器輔助功能上，可以利用AWS人工智慧技術，創新地為機器增加很多附加功能，代替人工。AWS的技術已經應用到“應急響應、自主駕駛”等技術革新，是很不錯的案例。在這一點上，AWS技術已經和正在用於解決“如何有效提高吞吐能力”的問題。

　　最後，在一些傳統和新型領域進行創新技術突破。例如：透過虹膜AI技術進行臉部識別;透過大資料分析，提前預警病症，為醫療行業做出貢獻等等，AWS也已經為這些創新推出了相應的雲服務。

　　綜上所述，越來越多的AI技術代替了人工操作，結合AI應用的新技術成為AWS進入未來智慧世界的有利武器。AWS為這些創新應用提供了語音識別與合成、影象識別與處理、音影片處理、深度學習等豐富的雲服務，幫助創新企業、傳統企業快速構建AI應用，實現AI創新。例如：對話式的AI是語音領域最為讓人興奮的一點，因為它代表了下一代人機互動的變化，就像是從命令列到圖形介面的演變，可以讓互動變得更簡單。這也是為何，當AWS CEO Andy Jassy宣佈推出Amazon Transcribe 自動語音識別文字記錄服務，將語音轉成語法正確的準確文字以及Amazon Translate 自動多語種文字翻譯服務等新服務之時，現場掌聲雷動的重要原因。

　　更多內容請關注：《用音樂譜寫出這樣一個AWS re：Invent》

AI(artificial intellgience)，人工智慧，就是用機器來模仿人的聽覺，視覺觸覺，感覺以及思維方式，人類很容易從一大堆圖片中識別出不同的圖片，機器要模仿人類，需要經過大量的訓練，人工智慧早已經滲透到了我們的生活中，舉個例子

(1)指紋識別和人臉識別就是人工智慧，透過你輸入的指紋和人臉跟資料庫中你曾經錄入的指紋和人臉進行匹配，各種刷臉支付自動售賣機遍佈在大街小巷。

(2)過年掃福，透過對大量的圖片進行訓練，得到一套演算法來識別掃到的福。

貪吃蛇裡面的蛇也是AI,為了增加遊戲體驗感設定了一個排行榜，其實裡面只有你一個真蛇，吃雞裡面也有AI，沒人打你就安排個機器人打你，手機就是一個人工智慧的整合器，各種APP只要你使用，就越來越懂你。

瑟瑟發抖

AI所體現的優勢在於強大的演算法帶來的效率提升，並在一定程度上取代人類的工作量，特別是勞動力密集型場景，如影象識別，行為模式判斷，語音互動或商業智慧應用，營銷等。現在的AI在日常生活中只實現了淺層次的應用，一是技術上有瓶頸，二是缺乏統一的海量資料互動，宏觀層面的資料孤島很多。AI要強大也需要能量，它的能量來源之一就是資料。可以說，很多AI離理想中的全面落地應用還有一段距離，現在屬於逐步完善的階段。不過，還是很期待未來AI能給帶人很多便利。