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来源：虎嗅网
作者：sophia_
原标题：人工智能面前，创业者机会有哪些？如何才能成功拿到钱？
　　今年是人工智能发展的第60个年头，几乎一时之间，所有的投资机构都在谈论和布局该领域。那么AI真的到了商业化的拐点了吗？这次浪潮是不是与以往两次一样，热过之后很快就归于平静？创业者又该如何赶上这一波大浪潮？带着这些困惑，我们找来蒋涛先生当面请教了近三个小时。
　　1999年创办CSDN（全球最大的中文程序员社区），2011年创办极客帮创投至今，蒋涛先生有着创业者和投资人的双重身份；同时他在人工智能领域有着系统且深入的研究。
　　在本文中，他就技术革命的趋势、创业者如何利用新技术实现用户增长、新产品该如何跨越鸿沟、人工智能的现状与拐点以及他目前所看好的三个人工智能的投资方向，详细地分享了自己的思考与总结。
　　如果你是创业公司的创始人或高管，这篇深度总结有助于你洞察到未来的变化，提前思考未来的应对之道；如果你是公司的普通职员，不妨看看怎样努力才能让自己未来更值钱。
　　极客帮创投创始人蒋涛
　　一、企业的核心竞争力
　　做投资以来，经常会遇到技术创业者问我，我是做CEO好，还是干脆做CTO，好好做技术，然后招一个懂市场和管理的CEO进来？我认为，如果你的公司是技术优先型的，最好还是技术人员本身来掌舵，因为他能够把握好资源和方向。
　　这里也有一个问题――一个企业的核心竞争力就是技术吗？
　　其实这个问题的答案并不是一定的，这需要根据你的企业性质来判断。你是属于技术优先、运营优先、模式优先还是时间优先，类别不一样你的核心竞争力自然也就不同。而且公司到了不同阶段，核心竞争力也会发生变化。
　　滴滴创业之初，技术系统并不复杂，整个外包的开发成本是8万。因为它就是一个运营型的企业，而且正好抓住了机会窗口，有时间领先的优势。这种情况，技术的好坏对它不起决定性的作用，只要系统不出错就行。现在的滴滴已经变成了行业里的第一名，这个时候对技术的要求也就不一样了，它需要从另外的角度去寻找突破点，比如发展无人驾驶，这时它的技术指标高低就是决定性因素。
　　当然，从公司内部的角度来讲，一个创业公司的发展，起决定性因素的是创始人本身。尤其是在创业初期的时候，创始人就是最重要的。而当你的公司发展相对稳定后，整个公司就不再依赖于某一个人，而是依赖于整个系统的发展，那你就要意识到整个系统的健康程度要比你更重要。
　　在这个不断被颠覆的时代，实际上到处都在发生着巨变，所以现在是创业者最好的时代，同时也是对创业者挑战最大的一个时代。因为你面临的挑战是技术不断地变化、商业模式变化、跨界竞争，迭代的速度也比过去快很多。之所以比原来快的原因就是现在信息的通道已经被极大地打开了，你可以在极短的时间内收到用户的反馈，好产品迅速占领市场，坏产品迅速被市场淘汰。
　　所以创业者需要正视企业竞争力这个问题，你应该反问自己，你做的产品是否真的解决了用户的问题？永远为用户创造最大价值，而且是用最高效的方式和最低的成本来创造最大价值，对于企业来说，这会是一个始终不变的核心竞争力。
　　二、技术驱动增长
　　那企业该如何达到高效而又低成本地完成运营目标？
　　人们通过烧钱、打广告的形式做运营，在以前是非常好的方式。但在互联网的冲击下，你的广告投放是否依然有效，是否还能吸引用户的注意力，你可能很难判断。
　　因为中间环节与细节的不同，最后所带来的效果可能就千差万别了，页面间的跳转，用户是否有流失；页面的颜色到底用哪一种好？按照传统的思路，你找个产品经理来设计，你说这个好，他说那个好，也许都可以，但是有依据吗？所以按照传统的方法往往出现了问题却很难分析。如今的CEO掌握技术和数据来管理业务是一项必备能力，而且这种方式正在被越来越多的公司采用。
　　我们在衡量一个产品是否有潜力时，通常会看两个数据：
　　1）、用户的留存率；
　　2）、用户的增长率。
　　对于一个创业公司而言，如果你每周的用户增长率能控制在5-7%的增速就算不错了；如果你每周的用户增长率能达到10%的增速，那意味着你做得已经非常出色了；但如果你的用户增长率只有1%的增速，这很有可能说明了你目前所做的事情是有问题的。
　　还有就是产品的留存率。一两个月以后，你的用户是不是还在继续使用你的产品？评估一个产品留存率的及格线是月留存要达到30%，甚至6个月后的留存率能否做到20%。如果你花了很多钱，做了很多的努力把用户吸引进来，但又都流失了，这只能说明你根本没找到用户真正的需求。
　　从长远来看，技术是很容易拉开差距的。假设我的增长率是5%，你的增长率是3%，你花的钱又比我多，连续跑6个月下来，我通过效率就把你击败了。
　　我为什么会强调技术，是因为现在正处在科技和软件改变世界的时代。中国在很短的时间里实现了产业革命，目前技术革命已经成为了主流。
　　最近，朋友圈都在传这张图，美国市值最高的五家企业全部被科技公司霸占，伯克希尔哈撒韦、埃克森美孚、强生、通用以及AT&T等传统制造业巨头公司已经跌到了榜单的第六至第十名。这足以说明我们已进入到了科技革命的时代，在上个世纪我们经常谈起的是石油大王、钢铁大王，以后应该是科技大王。
　　三、人工智能的浪潮
　　谈到科技革命，时下最火的莫过于人工智能。
　　我自己做技术社区，做了十几年，看到过一波一波的技术浪潮过来。当年移动互联网大潮过来的时候，我们原来在PC端做的事情，都可以用移动互联网的理念把它重新做一遍。简单来说，现在的人工智能就相当于原来移动互联网的概念，原来移动端做过的事情，现在又可以结合人工智能的方式再做一遍，而且会比之前更具颠覆性的效果。毫不夸张地说，我认为人工智能所带给我们的冲击，将会像工业革命一样。
　　今年是「人工智能」诞生的60周年，同时也是它的第三次浪潮。这次浪潮和以往的前两次都不一样，这次有了实质性的突破。以前，相当于你想到对面去，但是面前有一堵墙；现在这堵墙被凿开了，之所以这么讲，是因为我有以下三点的观察思考：
　　第一点：人工智能虽然还处于技术创新期，但到人工智能的普及期，我认为也就需要十到二十年的时间。
　　现在相当于移动时代的2005年，虽然第一部3G手机2007年才出现，但2005年我们已经很清楚2G是要到3G的。虽然人工智能还没有找到突破口，不知道会怎么商业化，但是大方向是有的。所以，现在只要你在这个领域冲到第一名，就会持续得到投资。
　　第二点：人工智能的基础已经充实，它是一个逻辑上的发展，这个发展可以分为三个阶段：
　　1）、云计算，把信息基础云化，云计算基础设施的完善使得人工智能响应速度更快。
　　2）、大数据，计算的过程中累积了数据，数据的极大丰富，使得基于大数据做出行为分析及短期预判成为可能，各个行业的信息化也为此奠定了良好的基础。
　　3）、判断决策，对大数据的判断从而产生了更好的决策，决策实际上就是人工智能的进展。现在我们的生活中就有很多计算机技术在做决定，坐车是滴滴在帮你调度；去餐馆是大众点评用算法把离你最近、人气最高的餐馆选出来等等，所以你的生活已经和人工智能相关了。
　　第三点：人工智能之所以取得重大的突破，除了前两个阶段的铺垫外，深度学习的发展也贡献了非常重要的力量。
　　深度学习的发展具体也有三个表现：
　　1）计算机视觉、语音听觉、自然语言处理技术上的突破。以前计算机在积极学习、网页搜索上有一些进步，但在人的感知方面还没有那么强。现在计算机具备了人的双眼的能力，甚至在准确度上已经超过了人本身。在静态图片的识别能力上发展得已经很好了，以后会在动态上有所发展。语音识别的进展也十分迅速，接着是翻译和自然语言理解的发展，这个突破还在于未来机器人会理解你，你的需求可以和它讲，它会用它的数据来帮你实现需求。
　　2）通过足够的训练，做出理性的决策。一方面，对于复杂的非结构化的数据，在不需要人类指导的情况下，深度学习能主动地逐层发现和提取里面的特征和规律。另一方面，对于有明确的输入输出的问题，比如识别物体，AlphaGo下棋，虽然没办法描述具体规律是什么，但只要给它足够的数据去训练，它就可以建立模型，拟合这个规律去获得最优解。当它能够更准确地把握规律，获得最优解的时候，它也就能够做出更理性的决策。
　　3）结合感知、决策与各种机械硬件，完成自主任务。这就是将来在十至二十年的范围内更大程度上能取代大量人类工作的基础。就像自动驾驶汽车的传感器、摄像头的感知，它的中央控制决策怎么来开车。同样的理论，应用到制造业、服务业、智能传输、智能硬件、家电硬件等来实现各种各样的自动化。
　　四、我们看好的三个方向
　　人工智能还处在技术红利期，距离它真正的应用期还需要3-5年，所以目前我们在这个领域的投资主要集中在以下三个方向：
　　第一个方向：寻找并投资顶尖的技术专家，他们每年的年薪大概在100万美金，一般情况只有大公司能够请得起，这类专家如果出来创业，成功的概率会高一些。
　　第二个方向：这个领域真正的好项目之所以这么贵，还在于掌握深度学习技术的人才数量太少。所以我们投人工智能的社区和培训，这个领域需要更多的人才。也希望更多的技术人员能够学习深度学习，一起加入到技术变革的浪潮中来。
　　第三个方向：有行业数据的一些公司，我们可以给他们带一些人工智能的技术进去。在你原有的行业资源上新做一个公司，或者在你原有公司基础上进行升级。
　　现在人的智能和经验正处在被计算机化的过程，但情感的部分仍在研究。人的思维情感的产生是物质的，是神经元的连接刺激，这需要时间和积累，通过脑神经科学研究可以用计算机模拟出来，但是模拟出多少还不得而知。
　　五、跨越鸿沟
　　技术的发展带来的不仅仅是技术层面的变革，也是社会层面的大变革。现在我们很多行业存在的前提都是历史积累过来的。比如保险，诞生于意大利，当时的商人去淘货要在海上航行，经历海难就很可能回不来，所以大家就想出一个主意叫互相保险，每个人都出一点钱，万一货没有了就从这里赔钱，这样就把损失弥补了。为了增强公信力，就要建一个保险公司把钱交到那儿去。
　　可保险公司是会倒闭、会违规的，但现在我们可以用区块链的技术去做新一代的保险。系统里面账本是公开的，我愿意就加入。也不需要雇佣那么多的人去卖保险，不需要付那么高的佣金成本，所以保险公司这种商业形态是会被干掉的，只是时间早晚的问题。
　　当然，这些变革最初以新产品、服务的形式出现在大家的视野里的时候，在使用层面都是小众的，就像当年的汽车、大哥大和青霉素。从小众产品到大众产品中间横着一条巨大的「鸿沟」， 能否顺利跨越鸿沟并进入主流市场，得到大众的支持，就决定了你的产品的成败。
　　新产品或者新技术要进入市场时，要如何切入？选择最大众的主流用户还是小众的创新用户？杰弗里?摩尔(GeoffreyA.Moore)写过一本书《跨越鸿沟》，在摩尔的《跨越鸿沟》出来之前，市场认为要打主流用户。现在传统的营销理论还是这个论断，认为主流用户是最肥的市场。但《跨越鸿沟》出来之后，给我们带来一个全新的视角，他认为我们先要打的不是主流用户，而是创新用户，理由有两个：
　　第一个原因：创新用户和主流用户之间的距离在不断缩短，因为产品进步的步伐在不断加速。
　　第二个原因：主流用户基本上都是「乌合之众」，他们对新技术和新产品的独立认知和判断，是通过他身边的创新用户形成的。所以摩尔提出跨越鸿沟，有两个办法：
　　第一个办法：单点突破，找到用户使用场景中间的痛点，挖掘出单个创新用户群作为突破口。
　　第二个办法：以点带面，在单个用户群的基础上，集中力量，而不是四处撒网，以单个创新用户群，来拉动其他主流用户。
　　创新用户群对周围人影响极大，促使周围的人成为产品的天使用户，本质上就是创新用户群的延伸。天使用户有两个重要特征：
　　1）、天使用户对痛点如此之痛，以至于他愿意付出代价，来接受一个解决方案。
　　2）、如果你的解决方案不完美，他会帮助你来改进，因为它的这个痛点是如此之痛。
　　在我看来，你的第一批天使用户，以及被传播吸引来的早期使用者，应该要到达总用户量的10%；而另一批我们叫做早期大众，他们更加注重实用性，当你的产品被验证确实有价值后再使用，这一批用户大约占总用户量的40%-50%。
　　只有这样你才能顺利跨过鸿沟，而一旦跨越鸿沟，市场的发展就像龙卷风一样迅速蔓延，从而形成主流，也就有了早期的大众及后来的追随者。所以从「鸿沟理论」的经验来看，拐点可能就出现在用户占总用户量约10%-20%左右的时候。
　　六、无限想象
　　回到人工智能，目前我认为人工智能可以较为快速商业化的场景是无人驾驶与客服。中国2018或者2019年应该会颁布这个政策，让每辆车配备一个国产的无人驾驶辅助系统。那么整个行业的生态会变得不一样了，不需要司机了，相关公司也将完全不一样了。这些还会带动社会系统性的变革，法令会不一样了，道路也会不一样，这是革命性的变化。所以我说十年二十年以后，我们处在的社会结构会和现在不一样。
　　现在很多公司都有客服人员，1-2年内人工智都能够替代。像做金融服务的宜信，有1万多个客服，携程大概有7、8千个客服，每天负责就接各种投诉电话，每次都是被用户狂骂、抱怨，这个应该很快能解决掉。再有就是工业机器人，亚马逊的仓库已经有许多工业机器人在投入使用。
　　我们不妨畅想一下，再过40年，可能我们所有人都不用干活了，一些机械性的工作会被人工智能取代。我们就可以去探索宇宙世界，干航空航天事业；我们还可以去探索思维的突破，我们现在对外部的了解要大于对人内部的了解，虽然现在有一些进步，但是对人的思维意识的了解还比较少。
　　当然，也可能出现这样的景象，郝景芳在《北京折叠》这本书里描绘得很好，这个世界分成了三层，第一层：巨富，上流社会；第二层：中层，白领；第三层：底层，蓝领。不同的人占据了不同的空间，也按照不同的比例，分配着每个48小时周期。下面的人就过着比较糟糕的生活，挣得钱不多，保证你能糊口，你也有机会到另一个空间去，但想突破一层非常困难。所以它慢慢形成了马太效应，财富越来越集中，权力越来越集。
　　这可能是未来人工智能世界另外一种比较极端的类似场景，但具体会变成什么，我们谁也不知道。但现在我们可以看到的，是人工智能带给我们的无限想象。
(责任编辑：唐绮 UF033)
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人工智能第三次热潮，我们将何去何从
图片来源网络
我们的世界永远在不断前行，以你预料不到的加速度。
作为90后一代来说，
记得小时候家里的第一台电视机，它陪伴了我的一整个童年。
记得大学里的第一台笔记本，它陪伴了我四年的大学时光。
而工作后的第一台Iphone,它只陪伴了我一年左右。
这就是加速度。
大一的时候，诺基亚手机和笔记本电脑还在市场上大行其道，大二的时候Iphone横空出世，安卓紧接其后，移动互联网迅速火热。
而现在呢，当你惊叹智能手机和微信已经成为大爷大妈生活必需品的时候，移动互联网又即将成为热点过去时，人工智能时代星火燎原。
这个市场，远比移动互联网的市场要大得到，涵盖你生活的方方面面。
百度已经全线压在人工智能领域，创新工场已经只关注人工智能市场的投资，阿里、腾讯、华为、小米、搜狗、滴滴、今日头条等纷纷建立了人工智能研究团队，而美国的Google、Amazon、Mcrosoft、Facebook、IBM等更是早已摩拳擦掌。
那么这次人工智能的热潮，究竟是指的什么？让我们一起走进李开复老师的最新著作《人工智能》。
一、什么是人工智能（Artificial Intelligent）？
大部分人的第一直觉，人工智能是“机器人”，是《机械姬》里的艾娃，是《西部世界》里的德洛丽丝，如果这样想的话那你就太“表面”了。
其实人工智能包括智能搜索引擎、智能助理（比如微软小冰、苹果Siri）、机器翻译、机器写作、机器视觉、自动驾驶、机器人等。对于人工智能定义很多，其中维基百科采用的是Stuart Russell与Peter Norvig在《人工智能：一种现代的方法》里的定义：
人工智能是有关“智能主体（Intelligent agent）的研究与设计”的学问，而智能主体是指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。
看懂了吗，没关系，我也没看懂，但至少有个粗浅的认知。
二、AI复兴：深度学习+大数据=人工智能
首先这次人工智能兴起的里程碑事件想必很多人都听过，那就是谷歌大脑的Alpha Go与李世石举世瞩目的围棋人机大战，Alpha Go赢了。上一次人机大战（国际象棋）还是1997年IBM的深蓝战胜卡斯帕罗夫，那还是人工智能的第二次热潮。而再上一次，是1962年IBM的西洋跳棋战胜了一位盲人跳棋高手，那是人工智能的第一次热潮。
为什么这次人机大战Alpha G0能够取胜呢，那就是深度学习+大数据。从2006年开始，深度学习技术开始成熟，并且计算机运算速度也开始加快，互联网上累积的数据量也越来越多，成为一笔巨大的数据财富。
2012年—2015年，在代表计算机智能图像识别最前沿的Image Net竞赛中，人工智能深度学习算法在识别准确率上突飞猛进，甚至超过了普通人类的肉眼识别准确率，由此开始，深度学习算法迅速在语音识别、数据挖掘、自然语言处理等不同领域攻城略地，甚至自动驾驶也被带入现实。此外，基于深度学习科研成果还被推向了各个主流商业应用领域，比如银行、保险、交通运输、医疗、教育、市场营销等，第一次实现了人工智能技术与产业链条的有机结合。
所以，这次人工智能的成就首先归功于“深度学习”，那么深度学习又是什么呢？
深度学习（Deep Leaning）就是计算机科学家们基于人工神经网络设计的机器学习算法。
深度学习并不是一下子蹦出来的，它的历史几乎和人工智能历史一样长。只不过数十年里，深度学习及相关的人工神经网络技术由于种种原因，蛰伏于人工智能兵器库的一角，默默无闻，任由其他门类的兵器在战场上耀武扬威。蛰伏不等于沉寂，在漫长的等待中，深度学习技术不断磨砺自己，弥补缺陷，打磨锋刃。当然，最重要的，是等待最合适的出山时机。
2000年后，计算机产业的发展带来了计算性能、处理能力的大幅提高，尤其是以谷歌为代表的前沿企业在分布式计算上取得了深厚积累，成千上万台计算机组成的大规模计算集群早已不再是稀罕物。而互联网产业的发展则使搜索引擎、电子商务等公司聚集了数以亿计的高质量海量数据。大计算能力和大数据，正是深度学习这件深藏不露的千古神兵所等待的两大时机。
所以说，深度学习首先不是一个新事物，但是以前没有火起来因为它的要求太高，现在条件具备了，强大的计算能力和高质量的大数据让深度学习算法大显身手。
深度学习从原理上来说，就是把计算机要学习的东西看成一大堆数据，把这些数据丢进一个复杂的、包含多个层级的数据处理网络（深度神经网络），然后检查经过这个网络处理得到的结果数据是不是符合要求，如果符合就保留这个网络作为目标模型，如果不符合，就一次次地调整网络的参数设置，直到输出满足要求为止。
三、这次人工智能热潮，会带来哪些改变？
书本第四章开头便说：人工智能不仅是一次技术层面的革命，未来它必将与重大的社会经济变革、教育变革、思想变革、文化变革等同步。人工智能可能成为下一次工业革命的核心驱动力，人工智能更有可能成为人类社会全新的一次大发现、大变革、大融合、大发展的开端。开复甚至称这次人工智能时代不亚于“第二次文艺复兴”。
这次人工智能会带来大量失业吗？
2016年底，霍金曾说：工厂的自动化已经让众多传统制造业工人失业，人工智能的兴起很有可能会让失业潮波及中产阶级，最后只给人类留下护理、创造和监管等工作。不过开复则持乐观态度，他认为，所有科技革命都是人类发展的加速器，虽然从局部来看，也许会引起人们生活方式的改变，短期内难以被接受，但从长远来看，科技革命从来不会给人带来灾难。
不过短期内哪种工作最容易被AI取代呢？开复提出一个“五秒钟准则”，如果人可以在5秒钟以内对工作中需要思考和决策的问题作出相应的决定，那么这项工作就有非常大的可能被AI取代。
比如股票市场的交易员，他们的工作通常是信息录入员或中间人的角色，根据买家或卖家的指令完成交易操作，对于一桩交易来说，他们只需要关注数字和市场行情在两三秒内就能做出判断。再比方说，驾驶汽车，人类根据路况做出的判断，其实都是在短时间内处理完成，并立即做出反应的。而像写作评论、创作钢琴曲、交响乐的作曲家，深度访谈节目的电视导演等，这些复杂工作可以利用人工智能来局部改善效率，但很难被取代。
开复基于五秒钟准则预测：从事翻译、新闻报道、助理、保安、销售、客服、交易、会计、司机、家政等工作的人，未来10年将有约90%被人工智能全部或部分取代。从整体来看，人类约50%的现有工作会被人工智能取代。
但这并不代表就是失业，而是人类工作方式的转变。也许很多简单工作、底层工作消失或转变了，但由此也会催生更多新型的、更需要人类判断力和创造力的工作类型。如设计师、架构师、建筑师、流程设计和管理者、艺术家、文学家等，这些工作的从业人员也许会越来越多。
自动驾驶，是这次变革最大的应用场景。自动驾驶带给我们的改变，一定是巨大的。
当汽车不再需要司机的时候，我们可能不会像今天这样，在家里保有一部到两部私家车，滴滴、优步等共享经济已经为我们揭示出了未来生活的样子：大多数汽车可以随叫随到，因为不需要司机，这些汽车可以24小时待命，可以在任何时间、任何地点提供高质量的租车服务。这样一来，整个城市的交通状况都会发生变化。停车难、大堵车等现象会因为自动驾驶共享汽车的出现而得到真正解决。那时候，私家车只用于满足个人追求驾驶乐趣的需要，就像今天人们回到郊区骑自行车锻炼身体一样。
谷歌在2009年就开始组建自己的自动驾驶团队，2014年在谷歌X实验室生产来了自己的卡通版谷歌无人驾驶汽车。在谷歌不懈追求最高水准的自动驾驶系统的同时，特斯拉、优步、百度、苹果、英伟达等公司纷纷加入了自动驾驶研发的阵营。
智慧金融，目前最被看好的落地领域。包括银行、保险、证券等在内的整个金融行业，都已经并正在发生着用人工智能改进现有流程，提高业务效率，大幅增加收入或降低成本的巨大变革。
2017年，据彭博社报道，摩根大通开发了一款金融合同解析软件COIN，经测试，原先律师和贷款人员每年累计需要36万小时才能完成的工作，COIN只需要几秒就能完成。据高盛集团2016年12月发布报告指出，在金融行业，“保守估计，到2025年时，机器学习和人工智能可以通过节省成本和带来新的盈利机会创造大约每年340亿~430亿美元的价值，这一数字因为相关技术对数据利用和执行效率的提升，还具有更大的提升空间”。
为什么是金融行业最先落地，因为金融行业可以说是大数据积累最好的行业，银行、保险、证券等业务本来就是基于大规模数据开展的，这些行业很早就开始了自动化系统的建设，这提供了很好的前提。过去的几十年，金融业习惯由人类分析师根据数学方法和统计规律，为金融行业建立自动化模型，而考虑到动辄几千、几万的金融数据维度，基于深度学习的人工智能算法显然可以在数据分析与数据预测准确度上，超出人类分析师好几个数量级。
具体来看，金融行业最有可能应用人工智能技术的领域包括：量化交易与智能投顾，风险防控，安防与客户身份认证，智能客服，精准营销等。
未来人类社会是怎样的形态？
科幻作家、雨果奖得主郝景芳说，在人工智能时代，人们不得不开始思考“我能做什么”，而结论必然是“我能做和机器人不一样的事”。机器人会迅速占领所有标准化领域，而人类将在各种差异化产品的供应中寻觅新的领地。在未来，工厂及其流水线留给机器人，人会以更加富有创造性的方式与流水线竞争。人的独特性会体现出来：思考、创造、沟通、情感交流；人与人的依恋、归属感和协作精神；好奇、热情、志同道合的驱动力。人的综合感悟和对世界的想象力，才是人与机器人最大的差别和竞争力。创造者的个性化才是产品的价值所在。
开复说，我们应该以开放的心态迎接世界，换一个角度，人工智能即使造成了人类失业，这就一定是坏事么？ 这也许是人类真正意义上的“个人解放”，因为人工智能带来的生产力大幅提高，整个世界不需要所有人都努力工作，就可以保证全人类的富足。统治者或许定期发放生活补助给所有人，喜欢工作的人可以继续工作，不喜欢工作的人可以选择旅游、娱乐、享受生活，可以完全从个人兴趣出发，去学习和从事艺术创作，愉悦身心。这种趋势下，娱乐产业必将迎来大发展，未来的虚拟现实(VR）和增强现实（AR）技术必将深入每个人的生活中，成为人类一种全新的娱乐方式。
四、面对这些变革，我们将何去何从？
人工智能时代，程式化的、重复性的、仅靠记忆与练习就可以掌握的技能将是最没有价值的技能，几乎一定可以由机器来完成；反之，那些最能体现人的综合素质的技能，例如，人对于复杂系统的综合分析、决策能力，对于艺术和文化的审美能力和创造性思维，由生活经验及文化熏陶产生的直觉、常识、基于人自身的情感（爱、恨、热情、冷漠等 ）与他人互动的能力......这些是人工智能时代最有价值，最值得培养、学习的技能。
AI时代如何学习？ 开复认为，AI时代，学习方法远比学什么更为重要，尤其是在人机交互协作、各自发挥特长的时代里，填鸭式、机械式的学习只能把人教成机器，丧失人类独有的价值。他认为最核心、最有效的学习方法包括：
1.主动挑战极限：主动接受一切挑战，在挑战中完善自我；
2.从实践中学习（Learning by doing）：面向实际问题和综合性、复杂性问题，将基础学习和应用实践充分结合，而不是先学习再实践。就像现代职业体育选手以赛代练，对个人素质的要求更高，效果也更好；
3.关注启发式教育，培养创造力和独立解决问题的能力：被动的、接受命令式的工作大部分都可以由机器来替代，而人的价值更多会体现在创造性的工作中。
4.在线学习愈来愈重要：只有充分利用在线学习的优势，教育资源才能被充分共享，教育质量和教育公平性才有切实保证。
5.主动向机器学习：未来的人机协作时代，人所擅长的和机器所擅长的必将有很大不同，人可以从人工智能计算结果中吸取有助于改进人类思维方式的模型、思路甚至基本逻辑。
6.既学习人-人协作，也学习人-机协作：未来的“沟通”能力将不仅仅限于人与人之间的沟通，人机之间的沟通将成为重要的学习方法和学习目标。
7.学习要追随兴趣：通常来说，兴趣就是那些比较有深度的东西，所以只要追随兴趣，就更有可能找到一个不容易被机器替代的工作。
有了AI，人生还有意义吗，开复依然是乐观态度，在可预见的未来，人机协作随处可见，人类有大量的空闲时间，或者沉浸在高水准的娱乐内容里，或者追随自己的个人兴趣，或者干脆无所事事。在这样的时代里，压在每个人肩头的工作压力、家庭压力会小很多，人生经历、人生目标以及人的价值会前所未有地呈现出多样化的特征。
1.第三次人工智能时代已经来临了，这次AI兴起是由“深度学习+大数据”带来的；
2.这次人工智能热潮不仅是科学界的热潮，而是市场化、商业化的热潮，所以必将对整个人类社会产生深远变革；
3.人工智能会在诸多程序化的、重复化的领域迅速形成优势并取代人类的工作，所以我们应该提前做好准备，建立自己未来的竞争优势。
4.人工智能带给人类社会的一定是利大于弊，所以我们完全可以保持乐观的态度积极应对。
看完这整本书，我受益良多，在开复的带领下好像一下看清了世界的发展趋势，我也在看的过程中不断思考自己现在的工作会不会被人工智能去掉，自己未来的竞争力究竟在哪，是否要从现在开始筹划自己的未来等。书本中有很多开复自身的经历和有趣的案例，感兴趣的请自行购买阅读。
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人工智能很可能导致人类的永生或者灭绝，而这一切很可能在我们的有生之年发生。 上面这句话不是危言耸听，请耐心的看完本文再发表意见。这篇翻译稿翻译完一共三万五千字，我从上星期开始翻，熬了好几个夜才翻完，因为我觉得这篇东西非常有价值。希望你们能够耐心读完，读完后也许你的世界观都会...
Java继承 继承的概念 继承符合的关系是:is-a,父类更通用,子类更具体. 类的继承格式 在Java中通过extends关键字可以申明一个类是从另一个类继承而来的,一般形式如下: 为什么需要继承 多个类实现相同的功能,代码存在重复,导致代码量大且臃肿,而且维护性不高(维...
又下雨了...... 还是一个人顶着风 没有狂奔 没有躲避 暴露中淋得湿透 看看身旁的他们 全都急切着跑个不停 唯独我 就像傻瓜一样 好似淡定从容 就这么 一路欢笑 一路行走 当走到路的尽头 才猛然发现 自己只剩下“湿”意和娇柔 我总是向往 一个人的清闲与幽静 总是艳羡 垂...
今天早上是惊醒的。 不是被外面的讲话声吵醒，是被自己的想法惊醒。 不可否认，世界上真的有种感情，是不会被远距离打倒的。 很早之前，我认识了一个现居美国的台湾小女生。长相甜美，声音娇滴滴，是那种听了就觉得不管她做错什么事情都可以被无条件原谅的那种...
第一篇 阅读的层次 第二章 阅读的层次 从这一章的标题可一次看出这是第一篇的重点内容，向我们简单介绍了阅读的四个层次。称之为层次就是说它们之间是循序渐进的关系，高的层次包含着低的层次，下面分别说一下对四个层次的理解。 层次一：基础阅读 这一层次的阅读我们通常是在小学的时候完...
文案一：秦安安在直播颁奖典礼的路上上摔了一跤这一跤摔回了高一重活一世她打算要弥补上辈子的遗憾做一名女学霸要继续上一世未完成的梦想当一名声名大噪的影后至少也得摸一摸影后的奖杯 文案二：粉丝从来没有想到过她们每日瞻仰的息影了的男神竟为了一名没有任何名气的小演员接戏还每天在剧组对...}