当问及人们未来十几年的风口在哪，言语吞吐间总会谈到一个话题——人工智能。

# Q：为什么人工智能会火？

人工智能不是一个新概念，它在20世纪50年代被第一次提出，经过半个多世纪的发展起伏，期间曾两度陷入低谷，而如今人工智能又再一次进入了蓬勃发展的上升期，这不得不归功于三个因素的成熟：数据，算法和算力。

在互联网浪潮的推动之下，人类产生的数据量达到了一个空前的量级，而这正是人工智能技术扎根生长的必备土壤。另一方面，摩尔定律所带来计算机算力的指数级增长，为更为复杂庞大的机器学习算法注入了生机，使处理海量数据成为可能——我们的时代便处在这个三线交汇的节点之上，因此它能滋养人工智能，并使其不断壮大。# Q：人工智能的核心原理是什么？

有人说目前的人工智能就是统计学，这正确吗？也对，也不对。比较准确的说法应该是：统计学是人工智能的一个重要的支撑学科，但不应该将两者轻易等同。事实上，我更倾向于将目前的人工智能称为机器学习，因为其核心，便是利用强大的机器算力和更复杂的学习算法，对海量的数据进行处理，从而得到可以用于预测和应用的数学模型。

举个简单的例子，下面有一串数字：2，4，6，8，10。我希望用这些数据生成一个数学模型：这个模型不仅可以完美地契合上述数据，而且还能准确地预测接下来的数据。这个问题，我想很多人都能轻易解决，而这就是机器学习的基本思想。只不过现在，这个模型是由计算机通过算法和算力得出的，而输入的数据，也远非简单的几个数字，而是庞大到人类的头脑根本无法处理的多维、巨量的数据。随着计算机算力进一步的增长，它可以处理的数据量也会随之增长。最终，计算机会变成一个黑匣子，人类将无法追溯，也无法理解计算机的计算过程，我们只需预设好算法，给计算机数据，它便会通过自身强大的算力生成模型，至于期间如何，我们无从知晓。# Q：人工智能会颠覆什么？

很多人都有技术焦虑：他们害怕人工智能的发展会带来社会动荡，让大量的人类失业。当然，也有乐观派认为人工智能在让一部分工作消失的同时也必定会带来新的工作。

那么人工智能会取代大量的人类工作吗？毫无疑问会，并且这种戏码已经开始陆续上演——一些不需要太多技巧的工作，如收营员，银行柜员，已经开始被人工智能替代，而人类自诩甚高的艺术领域，也正遭遇到人工智能的冲击。阿里打造的鲁班系统，可以在一秒内智能生成8000张图，轻松替代初阶设计师。而由人工智能谱写的莫扎特曲子，连人类也无法辨认其真伪！

那么人工智能会带来新的工作吗？毫无疑问也会，但是我们必须意识到，这是一个不平衡的转换漏斗：大量的工作被倒入漏斗中，消失，转化，可最终从漏斗口流出的，却只是一小部分新的工作，而且这些新的工作还会以更先进的知识为门槛，将失业者拒之门外。工业革命解放了体力，从而使人类可以充分发挥脑力优势，旧工作消失的同时依然带来了大量新的工作。可是如果人工智能革命解放的是人类最引以为傲的大脑，那人类又该拿出什么，去换取新的工作机会呢？比剥削更可怕的，是无能。

那还有什么是人工智能无法颠覆的呢？可能很残酷，但事实上，没有什么是人工智能无法颠覆的。在KK的《科技想要什么》中，他把科技拟人化，比做一个有自己的意识和想法的人。他说，很多科技成果的出现看似是偶然，实则都是必然。科技正在裹挟着全体人类，前往一个既定的结果中去。当然，这听上去有些可怕，也无法考证，只能当作一场丰富的想象。但随着脑科学领域的发展和突破，科学家们愈发确信人类的一切想法、决策、情绪，归根不过是神经元上的生化反应罢了——人类不过是一套精密的生化算法，嵌入在基因之中。如果真是这样，那我们又有什么底气认为根植在碳基生命中的算法，无法被硅基算法取代呢？当然，人工智能彻底取代人类的那一天，可能还要好几个世纪才会真正到来。

# Q：人工智能的缺陷在哪里？

这里提出的缺陷，仅针对现阶段的弱人工智能，而非有自我意识和思维的强人工智能。事实上，人类距离能产生有自我意识和思考能力的智能机器还有很长的路要走，远不需要在当下时间点就开始忧虑。

现阶段的弱人工智能的缺陷，我简单总结为三个方面：

1、人工智能无法产生情感。在这一点上，它是人工智能的劣势，却也是人工智能的优势。在《未来简史》中，作者认为情感不过是干扰人类理性思考和作出正确决策的精神污染。当然，肯定会有很多人反对这种说法，因为我们都很重视游离于脑海中的那些喜怒哀乐，尽管很多时候正是因为这些情感，我们才会做出违背常理的选择。或许人活于世，必须要有情感慰藉，但对机器而言，情感又是否如人类一样不可或缺呢？机器没有情感，所以不会无聊，不会疲惫，不会抱怨，而这远非人类可以忍受。

2、人工智能无法产生意识。在《必然》中，KK用“知化”一词来形容人类赋予机器认知能力，而机器负责工作的人机协作的场景。事实上，我认为这也是未来最常见的工作方式。机器的能力虽然强大，但它没有自我意识，无法为事物赋予意义——机器能在一秒之内搜寻上万张照片，并从中迅速识别出在逃罪犯或是某个走失儿童的脸，但对机器本身，却并不知道自己这样做有什么意义，也无法判断对错。而这一切，都需要通过人类来赋予。简而言之，就是人工智能虽然强大，却依然只是一个没有自我意识的工具，而如何使用这个工具，则还是需要人说了算。

3、人工智能无法跨越不连续性。要说不连续性，就不得不谈归纳法。归纳法是指从个别到一般的泛化推理。当我们看到身边的乌鸦都是黑的，就很容易得出“天下乌鸦一般黑”的结论；当我们看到太阳每天都从东边升起时，就会认为明天太阳还会从东边升起。人类所得的知识，有90%以上都是由归纳法得出的，它是我们认识世界的一种重要的思维方式。然而使用归纳法有一个默认的前提，即“世界在时空上是连续的”。只有基于这个前提，我才能用过去的经验，去证明其在未来也能成立。然而这个世界并非总是连续的。当事物沿着自己固有的轨迹发展时，归纳法能够让人们做出正确的决策，但是当遭遇不连续性，出现新的事物和新的发展轨迹，新旧两种情形的性质和趋势根本不一样，这时，建立在归纳法基础上的经验就会失效。言归正传，那人工智能为什么无法跨越不连续性呢？因为机器学习最底层的思想之一，就是归纳法。上面提到过，机器学习是基于过去世界的数据，通过算法和算力去进行拟合，生成数学模型以用来预测未来会发生的情况。那么在遭遇时空的不连续性时，我们又如何指望计算机能凭借过去的经验数据，无中生有呢？

这个世界是不连续的# Q：如何才能不被人工智能颠覆？

在人工智能上，我从来不是乐观派。吴军老师在《智能时代》中告诫我们：“2%的人将控制未来，成为他们或被淘汰。”科技带领着人类整体发展的同时，也逐渐拉大了两极差异。未来的列车已经进站，可我们又要做出什么样的准备，才能拿到通往未来的车票呢？基于上述的人工智能的三个缺陷，我提出三个方向作为参考：

1、没有情感的机器尽管无比的理性，但人类社会绝不能只依靠理性运转。一个事实是，人工智能可以很容易地取代医生，却无法在短时间内取代护士。因为护士需要和病人沟通，理解病人，并照拂病人的情绪，而这样任务，机器远难以完成。所以在平常的生活中，我们要有意识地训练自己感性方面的能力——多和人交流，学习沟通技巧；试着去理解别人的所思所感，培养同理心；塑造并发挥自身的人格魅力，在团队协调中发挥作用。

2、在机器还未发展出意识之前，人机协作都会是最主流的工作方式。认识到这点，我们就应该花点功夫去研究一下人工智能到底为何物以及人工智能的发展现状，同时结合自身所在行业，主动寻求未来发展的可能性，做到“知己解彼”。我们无须深入底层，硬啃技术，但对未来的风口，我们要保持最基本的了解和敏感性，具备一定的AI思维，用AI+的眼光来看待各个行业。

3、人工智能局限于底层的归纳逻辑，无法跨越时空的不连续性，但绝大部分人类也局限在这种连续性错觉中，同样无法跨越。过去的认知经验对我们的帮助很大，而在遭遇不连续性时，对我们最大的遮蔽同样也来源于这些固化的认知。要改变这种状况，实现自我突破，我认为要具备三点：眼力、判断力和能力。所谓眼力，就是要具备很好的敏感性，能觉察到时代发展中的不连续点。事物沿着自己固有的轨迹发展到一定程度，会增长放缓，甚至陷入停滞，而这时往往需要新的事物出现来取代旧事物重新推动时代发展，不连续点由此产生。所谓判断力，就是能准确预判到新事物及其发展轨迹，这需要对整个世界的运转有一个良好的认知，并能运用多元的知识多维度分析，从而提高预判的准确性。所谓能力，便是在预判到正确方向后，有一定的内推力和外推力将想法付诸行动，从而推动，甚至引爆一个新的时代潮流。如果你只知道风口的位置却去不到，那你依然无法起飞。

"这是最好的时代，也是最坏的时代。”如果能见证到旧世界的颠覆和新世界的重构，那总归是幸运的。