答案毋庸置疑，是的。

到底什麼是人工智慧呢？ 大概來說可能是有這幾個部分。

一. 感知就是包括視覺、語音、語言；然後是決策，剛剛講的做一些預測，做一些判斷，這些是決策層面的；那當然如果你要做一套完整的系統，就像機器人或是自動駕駛，它會需要一個反饋。

人工智慧要取代人還是一個非常遙遠的事情。我覺得我們需要更關注的事情是人工智慧是今天能夠拿來用的工具，它能幫助人類解決問題，能取代重複性的工作，能創造商業價值。 正因為這個理由，我們今天進入了人工智慧的黃金時代。

另外，在這裡做個預測：今天很多的工作以後大部分都會消失，比如說翻譯，雖然現在還不是做的那麼完美，但是每年進步的都很快，再過幾年人工的翻譯可能就會非常難找到工作了。記者也同樣如此，如今90%美聯社的文章都是用機器來寫的。幾乎所有思考模式可以被理性推算的工作崗位，在有足夠資料支撐的時候，都會被取代。有人說十年之內一半的工作會消失，有人說十五年之內一半的工作會消失，感覺這些都是合理的揣測。

一點看法。

人工智慧落地需要哪三個階段？

　　如果按這個邏輯，AI會按什麼樣的設計方案呢？我劃分了三個階段，或者說四個階段。

　　第一階段就是過去30年網際網路和移動網際網路，其實在網際網路被髮明出來的第一天，就註定了人工智慧必然會發生。所以在中國過去20年的網際網路和移動網際網路的發展，不斷的把各行各業線上化和數字化的過程，其實就是人工智慧的階段。

　　然後AI，把萬事萬物做好了準備，準備好了資料，準備好了交易流程，這樣這些行業可以被AI所做。像Googel和Facebook的領域。隨著移動網際網路的進展這個領域會越來越多，比如說為什麼現在金融行業是對人工智慧非常感興趣的行業，很簡單，比如說像現在所有的銀行都在大量的做線下的網點，因為所有的使用者，基本上除了法律法規必須要到銀行進行線下處理，其他都可以透過手機線上解決問題。而電子商務的各種各樣的線上交易，也讓交易速度大規模的提升。

　　所以銀行幾乎不可能線上下完成業務了，必須把所有的業務放在線上。比如說交易量有了電子商務的微交易，交易量也在提升，不可能採用原來的線下的方式了。

　　當一個銀行採納了線上的交易提高了效率，其他銀行為了提高他的競爭力，必須也用，這樣才能做好更好的效率。量化交易裡面，當一個企業做得很大的時候，其他的企業透過預算，也會產生更大的程式，否則就會在市場上走得很慢。隨著移動網際網路不斷的延伸，比如說美團把餐飲業線上化，滴滴、摩拜單車把交通出行線上化，AI就會跟著這些行業覆蓋。第一階段的話，無論是to B還是to C，AI主要還是在純線上進行流程自動化、資料自動化、業務自動化的這個層面來發生的。

　　但隨著感測器、感知的技術發展，計算機這些程式裡面越來越成熟，越來越便宜，計算機系統可以接受或者助力線下的物理的互動和操作。人工智慧就會逐漸的去從虛擬世界進佔到實體實體世界，無論是自動駕駛、服務業，還是其他的行業。

　　可能一開始主要在生產力的角度發生，整個世界的生產服務B端會被人工智慧滲透。但這也不是終點，因為只要技術產量規模大幅度上升，價格力度大幅度下降，最終人工智慧就會便宜到延伸到所有的個人、家庭，所有端的服務。

　　而當這時候全面自動化的失掉就真正到了，這個過程可能沒有像大家想象的那麼長，第一階段可能三年之內就會發生，第二階段六七年就會發生，第三節可能十幾年就會變聲。

　　或者說任何用人的思維模式去做是什麼樣的，這是沒有意義的。但是人工智慧的結果，自動化其實會對整個世界造成前所未有的一些東西，這個東西會改變整個人類社會的生產、交流、互動、消費，所有的模式。就像我們過去20年，網際網路的延展實際上改變了整個社會，無論是人機的結構，還是交易的結構，還是分配的結構。但自動化這件事如果真正實現的話，可能對整個世界或者社會的改變比過去20年網際網路的變化還要大。

　　它給我們所有人一個問題，人類準備好了嗎？等到十幾年之後，可能我們的世界就會變成一個被演算法、模型監管的一個世界。其實現在世界上已經流行了，比如說滴滴、Uber這樣的公司，是演算法和工程師做的模型控制了整個網路。而Uber的司機或者個人，都是這個網路上的一個螺絲釘。另外大量的自動化的發生必然會引來大量真人的消費，而這件事其實工業革命時代曾經發生過，大量的手工業被機器自動化所取代。

　　但是工業革命其實花了上百年的時間逐步的完成了這個過程。而我們人工智慧可能在接下來短短的十幾年內，可能就會對整個世界發生更工業革命快十倍，甚至劇烈十倍的衝擊。我們大量的人口會被丟擲現在的軌跡，我們無論是社會、經濟、政治、財富分配、就業、教育，所有的制度是不是已經準備好了？我們到底能不能解決這個問題，這也是非常非常有意思的話題。謝謝大家。