读书笔记之《AI·未来》

人工智能无疑是最近两年十分热门的话题，也将是未来科技发展的一个热点方向。李开复博士是语音识别方面的专家，作为业内知名人士，他分享了许多关于人工智能的见解。

  故事从柯洁输给AlphaGo开始

从“深蓝”的胜利到AlphaGo的胜利，中间是深度学习这一核心技术的驱动。人工智能领域的两个阵营：一是规则式（rule-based)方法。简单点说就是，专家写好规则，教计算机“若X，则Y。”另一个是神经网络（neural network)方法。模仿人脑结构，让人工神经网络自己学习大量的例子，从而识别规律。书中有一个很形象的例子，比如看图片中是否有一只猫，规则式方法的逻辑就是“如果一个圆圆的东西上面有两个三角形，大概率就是猫了。”而神经网络方法就是把成千上万张猫的图片“喂”给系统，让它自己去辨别什么是猫。

随着互联网的崛起，带来了海量的数据。科技的进步让计算机的运算力变得强大又便宜。神经网络方法有了新名字——深度学习。它需要大量的相关数据、强大的算法、足够细化的领域以及明确的目标，缺一不可。其核心能力：通过识别规律、得出最优解、做出决策。

模仿硅谷起家的中国互联网

书中讲述了模仿Facebook、Groupon的王兴的故事。讲到了后发优势：后进入市场的企业，可以借鉴先行者的成功经验，规避先行者已经犯过的错误，学习和利用先行者成熟的技术和管理方式，甚至可以接受先行者的资本扶持，以较低的成本获取较大的成就。后发优势的陷阱：后发者在获得一定的成功之后，会失去创新的动力，安于现状。中国的创业者们没有陷入这样的陷阱中，他们不断调整商业模式、迭代产品，抓住用户满意度这一基准，最终优化为最适合本土市场的形态。比如马云发明的支付宝是为了缓解用户对在线购物信任感的不足。比如美国人把搜索引擎当作黄页，用来寻找特定的信息；而中国人把搜索引擎当作购物商城，用来查看体验各种页面。比如把信息填满用户界面的人人网，在烧钱的千团大战中优化后端系统的美团（让顾客付款更顺利、商家收钱更快捷从而提高了用户体验、提高了自己的商业信誉）。

相比较于硅谷崇尚从0到1的创新，希望改变世界，“接受借鉴的文化环境、匮乏心态、以及为抓住创富机会而愿意投入有前景的新产业的迫切”，构成了中国互联网生态系统的心理基础。硅谷倾向于轻量的模式，而中国互联网创业者愿意重磅——花钱、管理劳动力、提供跑腿、建立规模经济——改变数字经济的同时也改变了实体经济。也因此获得了海量的数据。

七巨头的“电网”模式和创业公司的“电池”模式

“电网”模式就是将机器学习的力量转化为标准化服务，可由任何公司购买。云平台计算机就是电网，作用是根据用户提供的不同数据，实现复杂机器学习最佳化。“电池”模式就是在“电网”模式没有形成的时候，为各行各业打造具有高针对性的产品。

人工智能发展的四波浪潮

第一波：互联网智能化（Internet AI）

原理：给互联网用户的浏览数据贴标签

知道我们想买啥的淘宝和京东，知道我们喜欢看啥的抖音。当然还有今日头条

“今日头条”的工作原理

第二波：商业智能化（business AI）

原理：给传统公司数十年积累的大量专业数据贴标签，训练这些数据。比如银行核发贷款时记录还款率。

人类常常根据强特征（strong feature）来做预测，而与结构高度相关的数据，通常是直接的因果关系。人工智能还会考虑弱特征（weak feature）。而这些特征往往又人类难以理解的复杂数学关系。把两者结合的算法，往往能在商业分析上超过从业多年的人类。

第三波：实体世界智能化（perception AI)

以大量的传感器及智能型器材，把我们的现实世界转化成可被深度学习算法分析与优化的数据。比如各种智能音箱、城市大脑、智能冰箱、智能购物车等。基于现实产生的数据并根据数据进一步运作。

第四波：自主智能化（autonomous AI）

把复杂的数据和机器感知能力结合起来。比如智能驾驶、能在某些特定领域取代工人的机器人。

人工智能危机

就业风险评估图：体力劳动

就业风险评估图：脑力劳动

危险区是最近几年容易被替代的工作；结合区是机器可以替代人的部分劳动，让更少的人配合机器完成工作；慢变区属于暂时还不能替代，但是看人工智能的发展速度而定。安全区是在可见的未来还不会被替代的行业。

两类失业：一对一取代和彻底清除。当整个产业被重构时，就面临这种被彻底清除的景象。

伴随失业浪潮，随之而来的还有个人危机。自工业革命以来的数个世纪里，工作不仅是一种谋生手段，更是一种自我认可以及生活意义的源泉。当我们身处社会之中，需要自我介绍或介绍他人时，首先提到的就是工作。工作让我们过得充实，给人一种规律感，让我们和其他人联结。固定的薪水不仅是一种劳动报酬方式，也代表了个人对社会的价值，表明每个人都是社会的重要成员。切断这些联系，或者说迫使人们从事低于过去社会地位的工作，影响的不只是收入，还会直接伤害到我们的认同感和价值感。

一个癌症患者的思考

这段讲述了李开复博士患癌到治愈的整个过程。“我想创造像人类一样思考的机器，可最终我也变成了一个像机器一样思考的人。”这句话让我感受到了他发自肺腑的悔和感悟。当他遇到星云大师的时候，轻易被揭开被包裹住的名利之心，终于也明白人不应该这样思考，时刻不停地计算、量化一切事物，会腐蚀掉我们内心本真的东西——爱。开复博士的家人朋友更是让他深刻明白了这一点。这样让他相信，未来是由人工智能强大的思考能力和人类爱的能力构筑。

人类与人工智能共存的蓝图

针对人工智能将引发的失业问题，开复博士提出了主流的看法。比如3R：就业再培训、减少工作时间或重新分配收入。（调节某一个变量：技能、时间、报酬）这种方式短期能够缓解人工智能对失业问题的冲击，但是长期看来，人们的净收入依然在下滑，政府也很难负担巨额的补助。另外就是全民基本收入，每个人都能领取到无条件的基本补助金，可维持最低生活标准。这样大家有了基本的保障之后，都可以去做自己喜欢的事情。对于此项方案，开复博士认为：“人性都是好逸恶劳的，如果有了保障不想工作怎么办？再者，拿了保障去通过培训再就业，再一次被人工智能取代了怎么办？”

“由人工智能负责例行的、重复性的优化任务，人类负责需要创意和战略思维的工作和处理人际关系。”这是开复博士的看法。我们应当在科学、技术、工程、数学的教育上强调创意和思维的培养，另外就是关爱型的工作，这将是未来教育的两个重点。“社会贡献津贴”：对于那些把时间和精力投入慈善、使社会更有人情味和创造力的人（包括三大类活动：护理工作、社群服务和接受培训），政府将付给他们一项报酬。既缓解了人工智能对就业的冲击，也让人们重视爱的力量，从而创造更好的社会环境。

在改善教育体系时，我们可以向韩国学习。韩国推行的资优教育计划，旨在为国家培养顶级科技人才。还可以从美国的社交与情感教育实验中吸取经验，交给学生在未来“以人为本”的岗位上所需要的至关重要的技能，协助打造关爱型社会。

在学习如何调整工作方法和工作态度方面，我们应该参考瑞士和日本的工匠文化。追求完美的精神，将日常工作升华为追求艺术和极致的活动。加拿大和荷兰充满活力的志愿者文化，诠释了工作可以是多角度、全方位的。我们应该将公共政策和个人价值融合在一起，花点时间研究如何重新定义衡量方法，比如“国民幸福指数”。

书中点点滴滴的感动：

乔布斯在斯坦福演讲的时候，告诉在座的学生，未必要事先规划好人生和事业。“（人生是由无数个转折点组成的）你在向前展望时不可能将这些点串联起来，只能在回顾时将点点滴滴联系起来。所以，你必须相信这些点在未来都可能联结起来。在谢丽尔的《向前一步》中，也曾写到，我们攀登的事业可能不必是一个竖梯，而是一个方格架。要爬到梯子的顶端只有一种方式，但是爬到方格架的顶端则会有很多种方式。

《北京折叠》中的“有用”阶层和“无用”阶层，源自我们多年信奉的工业时代价值观（仅仅用产生的经济效益来衡量个人价值）。我们选择哪些价值观念，在未来这些理念就会变成应验的预言。我们人类的价值不应该仅仅在于经济贡献，还有更多人性本真的东西——爱人与被爱的能力。

总结：

读这本书的初衷是为了更多的了解人工智能这一前沿科技，没想到还见识到了开复博士对中美互联网的深刻分析和见解，这让我获益匪浅。另外关于脑力劳动中高重复的优化性和低沟通要求的工作，最最危险，那我目前的工作——结构工程师确实非常非常危险。最后会成为结合区的工作，更少的工程师，更多更强的机器辅助。另外开复博士对于人工智能可能导致的失业危机，非常担忧，在他的个人公众号也用了各种形式——文章、小视频等，给大家科普，佛家语就是“渡众生”了。也提到了许多的可能解决方案，让我感悟到了他作为一个治愈的癌症患者，心中涌起的大爱。非常感激！