智能改变世界:

你的财富和竞争力将如何被影响王建国吴斌等著内容简介我们现在已经进入智能时代.
智能时代将会用不同的规则重新创造和分配财富,国家和个人的竞争力也将被重塑.
正如蒸汽机定义了工业时代,软件将定义智能时代.
本书解析了智能时代财富创造和分配的规则,为增强国家和个人的时代竞争力,呼吁全社会重视软件技术,用全新的教育和工作模式培养新时代的人才.
本书特别适合企业管理者、政府机构工作者,以及对技术和未来趋势感兴趣的其他读者.
本书封面贴有清华大学出版社防伪标签,无标签者不得销售.
版权所有,侵权必究.
侵权举报电话:010-6278298913701121933图书在版编目(CIP)数据智能改变世界:你的财富和竞争力将如何被影响/王建国,吴斌著.
—北京:清华大学出版社,2018ISBN978-7-302-50223-4Ⅰ.
①智…Ⅱ.
①王…②吴…Ⅲ.
①软件技术研究Ⅳ.
①TP31中国版本图书馆CIP数据核字(2018)第114760号责任编辑:刘洋封面设计:任燕飞版式设计:方加青责任校对:宋玉莲责任印制:沈露出版发行:清华大学出版社网址:http://www.
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cn印装者:三河市铭诚印务有限公司经销:全国新华书店开本:170mm*240mm印张:15字数:209千字版次:2018年8月第1版印次:2018年8月第1次印刷定价:59.
00元产品编号:079704-01主编:王建国吴斌副主编:李炳昆王胜王鹏吕响亮马骉牛建业江同飞李耿南应俊编委(按姓氏笔画排序):王会杰王晓祯王建东石东龙朱峰李飞李碧李毅李景红刘寅陈玲玲范天柱郝亭亭徐琳徐强唐发黄逢章俊章婷续乐乐韩洋赖晶晶雷威臧明管晓纯薛菲菲龚建新编委会智能时代的技术基础与社会变革关系图解大数据物联网深度学习智能时代软件定义的智能时代时代竞争力互联网云计算人工智能贫富差距新人才观打零工云工作数字经济软件技术社会变革这个时代,我们思考问题所遵循的逻辑起点正在发生着巨大的改变.
作为一个越来越相信人类社会是自下而上演化而来的学习者,我也相信技术发展是推动时代进步的主要动力.
进入21世纪,以计算机软件为重要基础的信息技术大爆发,正在让"富足"取代"稀缺"成为新时代的主旋律.
人类经历了上百万年的历史,从祖先智人到现代人,虽然智力水平得到了提升,但是人类的想象力却一直受限于"贫穷(稀缺)".
从原始社会到工业革命爆发期间,沧海桑田,万事流变,然而人类的生产力并没有多大的提升,直到最近这两三百年才发生了革命性的改变.
即便工业革命之后,人类生产力开始跳跃式提速,但依然没有改变物质普遍匮乏的现状.
人类经历了太长时间的物质匮乏、信息匮乏、知识匮乏、人才匮乏,总之那是一个漫长的稀缺时代.
长期的匮乏,使人类习惯性地以"稀缺性"作为思考的"假定前提".
现代经济学的基本前提,不就是稀缺吗许许多多聪明的头脑毕其一生都在研究如何用有限的资源创造最大的价值.
进入互联网时代或者说智能时代,匮乏在世界许多地方依然普遍序IV存在,但物质富足、信息爆炸已逐渐成为这个时代的主流.
美国著名物理学家和经济学家塞萨尔·依达尔戈在《增长的本质》一书中指出,经济增长的本质是信息的增长,即物理秩序的增长.
如果说经济的增长由信息引发,那么由计算机软件等基础技术引发的一系列新技术的爆发,尤其是最近这两年人工智能取得的突破性进展,已经让信息大爆炸有目共睹.
当社会运行的底层逻辑已经由稀缺逐渐演变为富足时,我们审视这个世界的思维方式也应随之而改变,将富足作为我们思考问题的"新假定前提",可能更有利于激发创造力,更容易在这个时代寻找创造价值的机会.
小米的创始人雷军说,正因为小米没有工厂,所以小米可以找全世界最好的工厂来制造.
这种被称为互联网思维的思考方式,其逻辑起点不就是"富足"吗以"富足"为基础,意味着信息会发生"核聚变",它将让这个时代兼具不对称性、复杂性和不确定性三大特征.
不对称性,是指由于技术的进步,今天少数人可以颠覆一个庞大而复杂的机构;复杂性,是指今天的知识体系非常复杂,是跨学科的,而不是单一维度的,是综合的,而不是单纯的;不确定性,则是指变化太快,没有人能够准确预测未来.
在具备以上3种特征的时代背景下,希望坚守过去那种稀缺性的思维方式,试图设定一个明确的目标,制订一个明确的计划,以此达到目的的方式,可能会变得越来越不现实.
世界著名的麻省理工学院媒体实验室有9条未来社会的生存原则,其中一条就是"指南针优于地图".
地图意味着掌握详细的地形信息及最佳路径;相比而言,指南针是更加灵活的工具,需要使用者发挥创造性和自主性找到自己的道路.
一个人决定放弃地图而选择指南针,是因为他认识到在日新月异的世界中,一份详细的地图可能将你引入密林深处,带来不必要的高成本;而好用的指南针却总能带你去你想去的地方.
V当然,这并不是说你在起程时完全不知道要去哪里,而是指,尽管通向目标的道路是曲折的,但比起在既定的线路上前进,你会更快地抵达终点.
选择指南针而不是地图,可以让你探索其他线路,更加充分、有效地利用绕道的机会,发现意想不到的宝藏.
指南针优于地图战略不仅可以让创新者在探索新理念的同时不偏离目标,帮助学习者从全局角度出发理解遇到的难题,也可以让个人和企业快速应对不断变化的设想和环境.
面对障碍时,携带指南针的创新者可以借此导航绕过障碍,而不需要回到原点重新规划路线.
这样他们不仅可以快速改变方向,还可以省下时间和成本,不用为了应对众多无法预见的突发情况而制订若干计划.
不要寄希望于有一张明确的"地图"指导你去一个特定的目的地,而是要像探险家拿着指南针一样,找到一个大概的方向,勇敢上路,在创新的过程中不断校正方向.
本书并不是一张能指引任何人到达某个具体目的地的地图,而更像是一个标识大方向的指南针,努力从技术的维度重新解读这个时代,给当下企业或个人一个选择出发路线的起点.
本书共分为5个部分,以下是内容概要.
第1部分,包括第1章和第2章,简要论述了计算机软件与互联网、大数据、云计算、人工智能等高端技术的关系.
作为这些高端技术的重要基础,软件在促进信息增长方面发挥着不可替代的作用,有人说这是智能时代,但从基础技术来讲,是软件定义了这个时代.
然后,本部分概括性论述了智能软件对社会、企业经营、个人选择、国家崛起方面所产生的重大影响.
第2部分,包括第3章和第4章,从财富增长和分配的角度论述了现在财富不断聚集在科技巨头手里的根本性原因.
由于对软件技术的态度、应用效率的不同,加强了马太效应,世界贫富差距不断拉大,造成的数字鸿沟越来越严峻.
第3部分,包括第5章~第7章,从国家经济和国际竞争的宏观层面论述了软件技术所发挥的重要作用.
中国正走在复兴之路上,以VI软件为基础的信息产业将为中华民族的伟大复兴提供更强劲和持久的动力.
国家的竞争,本质上是人才的竞争,新时代也同样呼吁新的教育,在人才培养上本书也呼吁进行内容和教学方式上的改革.
第4部分,包括第8章和第9章,以软件为基础的信息产业技术不但在财富分配和国家崛起方面发挥着越来越重要的作用,而且对于个人而言,也在逐渐改变着人们的工作方式.
技术的支持、物质和信息的充足,让越来越多的人可以选择新工作方式——云工作.
对于企业来讲,不占用人才,而是使用人才,可能效率更高、成本更低,更有利于在新时代生存.
第5部分,包括第10章,千里之行,始于足下,当我们具备了一个"指南针"之后,最重要的事情就是迈出脚步,向着指示的方向探索前进.
云沃客作为中国新型平台化软件服务的先行者,以"富足"作为思考中国软件业的起点,希望通过实践和努力,发挥平台的能量,帮助中国企业进行数字和智能化转型,连接一切可以团结的力量,尝试革新中国软件人才教育,成为新时代的创造者和参与者.
今天我们如果不生活在未来,那么未来我们将生活在过去!
感谢关注本书的所有读者,希望它能对您有所助益.
第1章软件定义的智能时代/11.
1"通用意义技术"定义时代/21.
27个新时代的关键概念/51.
3人工智能的诞生/91.
4连接人类思想与机器的桥梁/11第2章简述:比不过"人工智能",就堕入"无用"/132.
1人工智能比人更靠谱/142.
2堕入"无用的阶级"的人类/152.
3公司将只有两种,有人工智能的和不赚钱的/162.
4软件化是智能化的前提/182.
5将被智能软件取代的工作/192.
6人工智能时代的国家选择/20第3章转移:最具"钱途"的事儿是"吃软饭"/233.
1别犯傻了,快上火箭吧/243.
2"软件精英"的全球影响力/263.
3"软件精英"的全球财富/29目录VIII3.
4资本市场"偏心"智能化公司/323.
5财富增长和分配的逻辑/353.
6还在不断"膨胀"的软蛋糕/42第4章鸿沟:要么适应智能,要么被智能遗弃/474.
1数字技术,助推经济增长/484.
2地区经济增长的新引擎/514.
3代码:数字技术的幽灵/534.
4万物互联,连接一切数据/584.
5马太效应:向左走、向右走/60第5章竞争:国家智能力,取决于软件/715.
1爱尔兰:依靠软件疯狂逆袭的"西欧乡村"/735.
2印度:一朵软件外包的南亚奇葩/795.
3爱沙尼亚:一个小国的英雄之路/87第6章复兴:软件定义智能中国/936.
1智能软件,驱动中国效率/946.
2智能化转型,中国软件先雄起/996.
3软件业的未来优势/112第7章重构:智能时代的新人口红利/1217.
1大西洋两岸的两只"黑天鹅"/1227.
2重新定义中国人口红利/1297.
3智能时代,呼吁新教育/132IX7.
4数字素养,每个人都应具备/1387.
5国家的胜利,取决于小学讲台/1407.
6在实践中学习,效果更好/144第8章选择:留在大城市,还是撤离/1478.
1城市化与程序员/1488.
2挣扎在城市,还是生活在城市/1518.
3有些人,可能被迫撤离/1558.
4奇点临近:速度比你预想的要快/159第9章新规:云工作时代已经来临/1639.
1边写代码,边环游世界/1649.
2云工作,效率超乎想象/1669.
3为公司打工,不好受/1709.
4零工经济,全职工作已死/1729.
5在云端集市,寻找最好的伙伴/178第10章平台:云沃客的智能生态之路/18510.
1众包平台,助力智能创新/18710.
2大数据支撑,智能化运行/19010.
3创新模式,让人才站在发光处/19510.
4连接一切可以团结的力量/19710.
5编程教育,再造人才红利/200X后记/205附录1可能被计算机智能软件取代的工作/207附录22016年(第15届)中国软件业务收入前百家企业名单/210附录32016年中国互联网企业100强排行榜/214附录4云沃客软件众包发展指数报告/218参考文献/224软件定义的智能时代从基础设施的视角来看,这是一个"互联网+"时代;从计算模式视角来看,这是一个云计算时代;从信息资源视角来看,这是一个大数据时代;从信息应用视角来看,这是智能化时代.
其中有一项很重要的技术,那就是软件.
从某种意义上说,我们这个时代就是一个软件定义的时代.
——中国科学院院士梅宏教授第1章2毫无疑问,人类已经进入了一个全新的时代.
美国媒体文化研究者尼尔·波兹曼在《娱乐至死》中说,"语言不愧是一种原始而不可或缺的媒介,它使我们成为人,保持人的特点,事实上还定义了人的含义.
"不妨将这句话改写为"语言不愧是一种原始而不可或缺的描述时代的媒介,它保持了时代的特点,事实上还定义了时代的含义".
我们怎样看待时间和空间,怎样理解事物和过程,都会通过语言来表达.
这种理论反过来应用也应是可行的,如果我们要了解一个时代的特征,就可以从人们所使用的词汇(语言)开始.
如果要评选出最近几年企业和科技界最受关注的热词,那么互联网、大数据、数字经济、云计算、人工智能、算法、深度学习、云工作等这些非常时髦的概念一定都会榜上有名.
事实上,我们现在所处的这个时代,就是用这些词汇来定义的.
任何一个时代都是多维复杂的,没有人可以用一个词来完全概括其所有特征,但是为了更方便地理解这个时代,人们又不得不给所处的时代打上各类标签,因此可行的办法就是从不同的角度或立场给这个时代一个"片面"的定义(标签).
需要注意的是,即便每一个定义都是片面的,但每个片面的定义也都不是相互独立的,其背后具有很强的关联性,否则它们所描述的很有可能就不是同一个时代了.
1.
1"通用意义技术"定义时代仅凭媒体的"道听途说",现实生活中的人除了增添几分焦虑之外,是无法亲身体验到这种时代变化的.
我们需要切切实实的体验,才能1.
13获得真正的感知.
2017年,云沃客接触了广东省某市国家电网营业厅的人工智能机器人的开发项目.
试想,一旦该机器人开始上岗,那么市民去电网营业厅办理业务时就会有完全不同的体验.
我们不妨提前设想一下这种新体验.
当你走进电网营业厅大门那一刻,迎面走来的不是穿着制服的大厅服务人员,而是"飘来"一个外表非常可爱的机器人,不妨叫它"小江".
小江的"腿"由6个可以360°旋转的万向轮、2个底盘驱动轮组成,另外还有11对红外避障传感器、2对人体传感器,500万像素的高清安防级别的影像系统组成了它的"眼睛".
有眼睛有腿儿,这些设备保障小江能够自由走动,而且可以灵活地躲避障碍物和其他走动的人.
小江身上最明显、最吸引人的地方就是它手上捧着一个具有1080P(超高清电影级别)的触摸显示大屏,市民可以通过这块屏幕查询和选择信息.
如果机器人不能与人对话,那就少了很多乐趣,而小江与工厂流水线上只会"埋头苦干"的工业机器人相比更具人情味了.
它的"嘴巴"是一个采用国际双通道Hi-Fi(HighFidelity,高保真)的高清喇叭,音质甜美、温柔.
当可爱的小江对你说"您好,请问有什么可以帮助您的吗"时,是不是会有另外一番感觉.
假如你说"我想交电费",它会说"好的",然后屏幕就会自动进入交电费的页面,它会提示你扫描身份证,并且通过它的眼睛记住你的样貌,这样你的基本信息就被它记住了.
如果你不喜欢用键盘输入地址或者电话号码,你也可以直接说,小江可以像小学生练习听写能力那样,自动登记,你只需要按照它的提示一步步操作,就可以顺利办理业务.
如果你要咨询一些业务相关的问题,你只需要说出问题,它"听"到后,大屏幕就会显示相关信息.
例如,你问"现在,电价是多少钱"它就会用甜美的声音回答你:"居民用电每度5角,工业用电每度1元.
"同时,屏幕上也会显示这些信息.
4如果你的业务比较复杂,需要工作人员来配合,小江会提前录好相应的信息,然后躲避路上的障碍,自动引导你去相应的窗口,不但避免了你"询人问路"的麻烦,而且减轻了大厅工作人员的工作量,缩短了业务办理时间.
让机器人实现这些智能功能,在以前是不可想象的,但是现在已经可以成为可能.
让机器人变得智能的不是组成它可爱外表的那些硬件,而是隐藏在它"大脑"中的一系列人工智能技术.
例如,与人对话涉及语音识别技术,扫描人脸涉及人脸识别技术,识别身份证、躲避障碍物涉及图像识别技术,当然这背后还隐藏着大数据搜集技术,来帮助电网公司分析客户的数据.
其实,现在和小江一样具备这种智能功能的机器人已经开始在一些地方上岗了.
2018年1月,由云沃客实际参与开发的智能警务机器人已经开始在广西钦州市公安局出入境接待大厅正式服务.
智能机器人的出现替代了一部分人类的工作,它们能够完成很多人力所不能及的任务,它们变得越来越"聪明".
于是,有人担心以人工智能为技术核心的机器人将会取代人类,造成大量工作者失业,甚至以《时间简史》的作者霍金为代表的一派人担心人工智能技术会让机器控制人类,给人类的生存带来威胁.
人工智能是否会取代人类,甚至会控制人类依然存在很多争议,但是人类已经进入一个新的时代却已经成为一种共识.
那么,我们该如何定义这个时代呢很多国内外专家学者都在努力从自己的研究方向或者立场来定义这个时代.
有人说这是互联网时代,有人说这是大数据时代,有人说这是人工智能时代,有人说这是自动化时代,也有人说这是云工作时代.
这些提法无所谓对与错,它们只是从不同角度对这个时代进行描述,但将它们紧密联系在一起的根基就是,它们描绘的都是我们现在正经历的这个与原始社会、农业社会和工业社会完全不同的全新时代.
人类社会的演变和进化,不可否认英雄人物做出的巨大贡献,但是在这一进程中起到绝对作用的却是"通用意义技术".
通用意义技5第1章软件定义的智能时代术,简而言之,就是可以提高各种环境和各个行业生产率的关键技术.

蒸汽机、电力都发挥了通用意义技术的作用,提高了各种环境和各个行业的生产效率,当仁不让地成为第一次工业革命和第二次工业革命的代表.
那么,当用各种概念描述现在我们所处的时代时,又是哪种技术发挥了"通用意义技术"的功效,从而全面提升了当下各行业的生产效率呢世界经济论坛创始人兼执行主席克劳斯·施瓦布在《第四次工业革命》中提到,这一轮工业革命的核心是智能化和信息化.
这个结论虽然是克劳斯·施瓦布的一家之言,但与上述其他概念并不冲突,而且相互联系,相互补充,并且它们的底层是由同一种更为基础的"通用意义技术"来支撑的.
借用中国科学院院士梅宏教授的话来说,"从基础设施的视角来看,这是一个'互联网+'时代;从计算模式视角来看,这是一个云计算时代;从信息资源视角来看,这是一个大数据时代;从信息应用视角来看,这是智能化时代.
在这里有一项很重要的技术,那就是软件.
某种意义上来说,我们这个时代就是一个软件定义的时代.
"a1.
27个新时代的关键概念了解软件为什么是这个更基础的"通用意义技术"之前,我们首先要弄清楚这些提法之间的关联,在此不妨先简略了解以下7个重要的概念.
1.
互联网互联网始于美国军事目的的阿帕网.
1983年,TCP/IP协议联合发a软件定义世界.
梅宏院士:软件定义的未来,万物皆可互联,一切均可编程.
http://mp.
weixin.
qq.
com/s/2HlfMQqOrpOCdQOAtg6EXQ.
1.
26明人罗伯特·卡恩说,通过TCP/IP网络传输控制协议,"IP地址可以让你在全球互联网中联系任何一台你想要联系的计算机,让不同的网络在一起工作,不同网络上的不同计算机一起工作".
此时,借助这项技术,世界开始实现互联.
同一年,阿帕网改名为互联网.
但正式让互联网走出计算机专业人士圈子的关键技术是1991年蒂姆·伯纳斯·李推出的万维网.
万维网的推出使普通人不再需要掌握复杂的编码技术,就可以轻松使用互联网.
如果不是互联网走入寻常百姓家,也许之后许多更为高级的技术就缺乏诞生的基础了.
2.
大数据大数据不仅仅是"多"这么简单,还需要具有以下几大特征a:①数据量大.
这个"大"相对于人类传统数据的存储方式,不是一个量级上的大小之分,而是指数级的差距.
②多维度.
为了更精确,必须对一个事物进行多方位的描述.
例如,要了解一个陌生人的信用,这相当于盲人摸象,传统的办法可能是通过几十个方面去了解,但是大数据的多维度可以用几万个维度去评估,最后把反馈汇总在一起.
③处理非结构化数据的能力.
人脸识别、语音识别所产生的数据都是非结构化数据.
结构化数据中最基本的数字、符号等可以用固定的字段、长度和逻辑结构保存在数据库中,但现实中非结构化数据量要远远超过结构化数据,其蕴含的能量更大,应用前景更为广阔.
④大数据是流动的,具有时间性.
一方面是因为数据量太大,无法全部存储;更重要的方面是大数据和人们的生活息息相关,瞬息万变.
⑤无尽的重复.
"重复"的数学意义是"穷举",以往人类无法通过穷举法来掌握一个事情的规律,只能通过"取样"来估计,或者通过观察用简单明了的函数来代表事物的规律,但大数据让穷举法这种"笨办法"变得可能了.
a李彦宏,等.
智能革命:迎接人工智能时代的社会、经济与文化变革[M].
北京:中信出版社,2017:76.
73.
云计算如果通俗地来理解,就是把千万量级服务器的计算能力总和起来,使计算机能力获得快速提高.
但云计算的确切定义还没有完全达成共识,中国云计算专家咨询委员会副主任、秘书长刘鹏教授给出的定义是"通过网络提供可伸缩的廉价的分布式计算能力".
有人将这种模式比喻为从单台发电机供电模式转向了电厂集中供电模式,它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通,就像煤气、水和电一样,取用方便,费用低廉.
云计算与煤、水和电最大的不同在于,它是通过互联网进行传输的.
a4.
算法根据百度百科上的定义,算法是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制.
也就是说,按一定规范输入,能够在有限的时间内获得所要求的输出.
如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,那么执行该算法将不会解决该问题.
b通俗一点理解,算法就是计算机思考问题的方法和规范.
深度学习又称神经网络学习,是机器学习算法中的一种,它其实就是一种非常拟人化的计算机算法.
如果多台计算机、多个芯片联网进行机器学习,而且具备多个芯片网络层次,就进入了深度学习的范畴.
在这种情况下,不需要人类输入规则(编程),而是让机器自己寻找规则,这样看上去机器就有了自己的智能……它会根据不同人的不同特点、兴趣提供不同的服务.
ca中国云计算.
云计算的概念和内涵.
http://www.
chinacloud.
cn/show.
aspxid=14668&cid=17.
b百度百科.
https://baike.
baidu.
com/item/%E7%AE%97%E6%B3%95/209025fr=aladdin.
c李彦宏,等.
智能革命:迎接人工智能时代的社会、经济与文化变革[M].
北京:中信出版社,2017:85.
85.
人工智能人工智能目前也还没有一个大家都能接受的定义.
李彦宏在《智能革命:迎接人工智能时代的社会、经济与文化变革》这本书中,提出了一个新的定义角度.
根据现在的技术,有两种类型的计算系统被人类称为人工智能.
a第一种,本质上相当于"智能计算系统"的子系统框架.
它将数据作为输入,从数据中提取信息并建立模型,将我们关心的某些现象转化为知识.
我们称这种类型的人工智能系统为"通用智能系统",并定义"通用智能"为一台机器获取知识和实现目标的能力.
第二种,指具有类似人类的认知能力,能感知(看、听、感觉),它们可以越来越多地推理和计划,它们可以用感觉运动控制移动.
我们称这种类型的人工智能系统为"认知智能系统",是具有感知、推理、规划和感觉运动控制能力的机器.
6.
数字经济根据G20杭州峰会发布的《二十国集团数字经济发展与合作倡议》的定义,数字经济是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动.
7.
云工作所谓云工作就是个人不再依赖公司,凭借自己的专业技能,突破时间和空间的限制,在互联网上承接完成可以数字化的工作,最终通过互联网远程沟通传输,并且获得收入的工作方式.
简单来讲,工作者将不属于任何一家公司,他们可以借助互联网和计算机,在全球自由寻找工作,不用朝九晚五去办公室,而是可以在家里、咖啡馆、图书馆等任何地方和时间工作,过上低成本、环保、自由的生活.
在云a李彦宏,等.
智能革命:迎接人工智能时代的社会、经济与文化变革[M].
北京:中信出版社,2017:46.
9第1章软件定义的智能时代工作方式中,工作成果是判断工作者能力的唯一标准.
a1.
3人工智能的诞生在简单了解了这些概念之后,我们需要弄明白它们之间的关系.
假如以时下最受瞩目的人工智能作为分析的起点,那么紧随而来的问题就是,人工智能发展的条件是什么为什么直到最近这两年人工智能才因为AlphaGo变得灼目耀眼其实早在20世纪50年代,人工智能就已经被提出.
1950年,英国计算机专家阿兰·图灵提出了大名鼎鼎的"图灵测试".
他认为,如果一台机器能够与人类展开对话而不能被辨别出其机器身份,那么就可以认为这台机器具有智能.
"图灵测试"直到现在还被当作判断人工智能的重要标准.
然而,"人工智能"这种提法是在1956年的达特茅斯会议上才正式确定的.
人工智能的发展之路并不是一帆风顺的,在这轮热潮之前已经经历了"两起两落",人工智能在几十年间并没有取得突破性的进展.
其原因正如人工智能领域的巨擘杰弗里·希尔顿所感叹:"回顾过去,失败只是源于缺少数据量和计算能力.
"b杰弗里·希尔顿在感叹中告诉了我们发展人工智能必备的两大要素,即庞大的数据量和超强的计算能力.
正如李彦宏的比喻:早期的人工智能好比一颗早产的心脏,数据量不足导致其"供血不足",而计算能力不足则导致其"心力不足".
还有第三个,那就是深度学习的算法取得了突破性进展,而算法提高了数据的计算效率.
人工智能的关键三要素如图1-1所示.
a王建国,吴斌,等.
云工作时代:科技进化必将带来的新工作方式[M].
北京:中信出版社,2016:2.
b李彦宏,等.
智能革命:迎接人工智能时代的社会、经济与文化变革[M].
北京:中信出版社,2017:17.
1.
310人工智能大数据超强计算力深度学习图1-1人工智能的关键三要素随着技术的发展,这3个问题迎刃而解.
首先,走入寻常百姓家的互联网让数据量呈指数级增长,形成的大数据可以像血液一样源源不断地输入.
如果没有互联网,那么收集大数据几乎是一个不可能完成的任务.
因此,要感谢互联网的发展及一切人类活动产生的数据记录,没有人类的数据记录,计算机就没有可学习的对象.
另外,物联网的发展将使数据进一步增大.
其次,虽然计算机硬件技术的发展让单个计算机的计算能力跟随"摩尔定律"指数级增长,但是因互联网而演化出的云计算却发挥了"人多力量大"的优势,汇集了千万台服务器的计算能力,让单台计算机的运算能力就显得"小巫见大巫"了.
最后,计算机算法的升级,如深度学习技术,使计算机变得更"聪明",其在提升计算能力方面功不可没.
关于计算机算法需要说明的是,很多非专业人士并不清楚人工智能、机器学习和深度学习这3个概念之间的关系,经常会混用,可以通过图1-2了解三者之间的关系.
人工智能机器学习深度学习20世纪50年代20世纪80年代21世纪初图1-2人工智能发展时间轴及人工智能、机器学习、深度学习的大致关系当人工智能让机器变得越来越聪明,甚至很多方面比人都做得更好时,我们发现人类的很多工作将被机器所替代,自动化代替人将成为一种趋势,人类将要进入克劳斯·施瓦布所提出的第四次工业革命,11第1章软件定义的智能时代即智能化、信息化社会.
此时,经济学家、科技巨头发现,记录包括人、机器和其他几乎所有事物行为的数据成了促进这个时代发展最重要的经济资源,而掌握庞大的数据量和对数据的超强计算力成为这个时代最稀缺的能力,人类经济增长的动力由石化能源驱动变成了数字驱动,数字经济时代来临了.
技术引发工作方式的变迁.
机器已经可以完成许多机械性或者重复性的工作,越来越聪明的人工智能也开始在一些简单的认知工作领域逐渐取代人类,那么不想被替代的人类就必须转入需要认知程度更高,需要更高创造性的工作中去.
但是,传统的将人当作格子间里的螺丝钉的工作方式却不能适应新的工作需要,毕竟思想需要碰撞才可能产生火花,自由的流动更能激发创意的点子,因此很多工作者已经或者将会变成云工作者.
1.
4连接人类思想与机器的桥梁这些概念背后的关系,其实就像一幅科技演化的图景.
科技每走一步,都是按着恰当的顺序在前进.
换句话说,等到时机成熟,新科技必然会产生,这暗示了科技发明是有一定方向性和倾向性的,而且这种发明并不取决于发明者是谁.
而科技进化的固有顺序让科技无法跳跃发展,需要一系列的积累和沉淀才能到达特定阶段.
追根溯源,推动互联网、大数据、人工智能、深度学习这些上层技术的滥觞,即"通用意义技术"——软件——就不能被忽视.
如果将硬件比喻为躯体,那么软件就是灵魂.
软件开发技术赋予了硬件"智慧",让冷冰冰的硬件变得更聪明,更富有成效.
现在,在这两者之间,软件的价值和重要性已经超过了硬件.
互联网深刻改变了人类社会和生活模式,而互联网的核心价值是连接,软件是实现互联网核心价值的重要使能技术.
硬件连接虽然也很重要,但最终的灵活连接还要靠1.
412软件.
a凯文·凯利在《必然》这本著作中提到,"很难想象有什么事物会像廉价、强大、无处不在的人工智能那样拥有改变一切的力量.
首先,没有什么比把迟钝的东西变得聪明富有成效.
在某个现有进程中植入极少量有效的智能都会将其效率提高到全新水平.
……把机敏的头脑植入普通事物之中才能带来真正的颠覆,这些事物可以是自动贩卖机、鞋子、书……"b技术日新月异,但技术如果不能被人类思想所驱动,就是无用之物、静止之物.
软件就如同桥梁一样,肩负了连接人类智慧和技术的责任.
软件肩负起的责任,让现代经济已经进入软性资产的时代.
当今世界有一个新的趋势,那就是很多优秀的创意和公司实际上是脱离了实体形式的,它们主要以软性资产的形式存在.
市值逼近1万亿美元的苹果公司,它主要是一个软件公司而不是制造业公司.
软性资产具有可扩展性,一个人使用一项软性资产,并不妨碍另一个人使用.
软性资产可以被重复使用,会被网络效应放大,能够让像苹果这样的软件公司的规模迅速变得庞大.
软件定义了人工智能时代,软件定义了现在的世界经济.
当专家学者用各种概念定义这个时代时,暗含了"技术定义世界"的潜台词,而这个时代的"通用意义技术"就是软件.
a软件定义世界.
梅宏院士:软件定义的未来,万物皆可互联,一切均可编程.
http://mp.
weixin.
qq.
com/s/2HlfMQqOrpOCdQOAtg6EXQ.
b凯文·凯利.
必然[M].
北京:电子工业出版社,2016:29.
简述:比不过"人工智能",就堕入"无用"如果你只是像机器一样处理你现在的工作,那很快你也会被一台机器所取代.

如果你现在的工作需要你调用很多知识和常识,需要你不断灵活理解和处理特定的情景,当机器取代你的工作时你会得到晋升.
——皮埃罗·斯加鲁菲,《硅谷百年史》作者第2章14一些经济学家预言:"人类若不能变得更强大,迟早会变得完全没有用.
"现在,这个预言正被人类发明的人工智能软件不断自我验证,而且造成的后果就是绝大部分的人会变成"无用的阶级",财富和权力可能会越来越集中在拥有强大人工智能技术的极少数精英手中.

这件事不是对所有人来讲,都是一个好消息.
2.
1人工智能比人更靠谱2011年,旧金山开了一家与众不同的药店,它与其他普通药店最大的区别在于,药店里的药剂师不是人,而是智能机器人.
当一个顾客上门,机器人只需要短短几秒就能知道关于这个顾客的所有处方、服用药物的详细信息,还包括对哪些药物过敏.
人类药剂师一般只会按照医生处方抓药,但是机器人会先确认新的处方不会造成过敏,也不会与其他药物发生不良反应,接着才会为顾客配药.
开业一年,机器人药剂师开出了超过200万张处方,而且是"零错误".
人类药剂师与其相比就不那么完全可靠了,平均而言,人类药剂师配药处方的错误比例大约占总处方数的1.
7%,在美国平均每年就会有超过5000万张处方被错配.
智能软件比人类的工作效率更高.
云沃客在人工智能开发领域也积累了一些技术,能够帮助客户大幅度提高工作效率,削减运营成本.
2017年下半年,云沃客为金士顿开发了一个基于图像识别技术的智能小程序.
金士顿是著名的移动U盘品牌,因为名气大,所以市场上有大量假冒的金士顿U盘.
因此,为了防止假冒,金士顿会给每一个产2.
115第2章简述:比不过人工智能,就堕入无用品设置防伪验证码.
之前,如果客户购买了金士顿的产品,若想验证真伪,就会拍一张照片发到金士顿的官方微信公众号里,然后客服人员会根据照片与数据库进行比对.
但是,这个工作量太大了,即便金士顿雇用了十多个全职客服,工作压力依然很大,于是金士顿邀请云沃客为其开发一款可以自动识别图片信息并与数据库进行比对的智能小程序.
有了这个小程序,顾客只要将照片上传至小程序,不需要太多人工干预,就能很快得出查询结果.
小程序的出现,不但降低了金士顿的客服压力和工作量,而且也影响了一些客服人员的工作,因为金士顿已经将客服团队缩减至三四个人了.
智能软件同样可以取代一些耗费体力和简单的脑力工作,而且表现得比最聪明的人类更可靠.
但是,有些人说,人类在艺术方面的创造性肯定不会被取代.
然而,事实并非如我们所想.
戴维·柯普是加州大学的音乐教授,他花了7年时间写了一个编曲程序——音乐智能的实验(ExperimentsinMusicalIntelligence,EMI),专门模仿巴赫的风格.
EMI一经推出,就在短短一天之内写出了5000首巴赫风格的赞美诗.
戴维·柯普挑出几首,安排在一个音乐会上演出,结果是表演激动人心,观众反应热烈.
然而,观众并不知道这些曲子的作曲者并不是巴赫,而是EMI,而等真相揭开,观众都非常吃惊.
人类所能涉足的领域,智能软件似乎都可以染指,人类独有的领域就像热带雨林一样正在不断萎缩,人类似乎并不存在一块计算机软件无法染指的净土.
2.
2堕入"无用的阶级"的人类既然智能软件这么厉害,几乎可以接手一切工作,而且比人类做的还要好,最重要的是还没有情绪,不会抱怨,不用休息,那么被智能软件取代的人类该怎么办2.
216人类有两种能力:身体能力和认知能力.
也就是说,人类的劳动分为体力劳动和脑力劳动,工业革命的爆发,人类的大部分体力劳动都被机器所取代,人类转而做需要大量认知能力的脑力劳动.
然而,"机器人技术、人工智能与机器学习的发展开启了自动化的新纪元,机器在越来越多工作上的表现已经与人类旗鼓相当,甚至超越了人类.
就算是一些需要认知能力的工作,机器也能胜任.
"a1996年,IBM的超级计算机"深蓝"打败了世界国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫,推翻了认为人类认知能力更高的论点.
新一代人工智能,青出于蓝而胜于蓝,它们更喜欢自己学习.
2016年3月,AlphaGo以创新的战略4∶1击败韩国棋王李世石,令世界大跌眼镜.
当李世石晚上睡觉的时候,AlphaGo一直在不知疲倦地和自己下棋,也就是说前一天的AlphaGo与后一天的它完全不同,它随时随地都在进步,这才是真正神一样的对手.
机器和人工智能不但做了人类身体能力的工作,现在还能承担人类认知能力的工作.
那么21世纪,我们其中的很大一部分人会堕入一个全新而庞大的阶级——无用的阶级:这群人没有任何经济、政治或艺术价值,对社会的繁荣也没有任何贡献.
b对于以营利为目的的公司来讲,无用的阶级——没有智能软件出色的人员,毫无价值,它们又有什么动力来雇用这些人呢2.
3公司将只有两种,有人工智能的和不赚钱的c未来公司的赚钱"神器",可能就是人工智能.
印度较大的软件a麦肯锡.
人机共存的新纪元:自动化、就业和生产力[R].
美国:麦肯锡全球研究院,2017.
b尤瓦尔·赫拉利.
未来简史[M].
北京:中信出版社,2017:295.
c张芳.
塔塔报告:公司将只有两种,有人工智能的和不赚钱的.
http://www.
thepaper.
cn/newsDetail_forward_1645093.
2.
317咨询公司之一,塔塔咨询服务有限公司(TCS)在2017年3月发布的第7个全球趋势年度报告显示,84%的公司把人工智能视为竞争力的关键要素,并认为在2020年仍保持这项技术的领先优势对公司来说非常重要;50%以上的公司甚至将其视作一项革命性的技术.
这项名为《越来越聪明:人工智能正在怎样提升全球公司的表现》(GettingSmarterbytheDay:HowAIisElevatingthePerformanceofGlobalCompanies)的年度报告,对北美、欧洲、亚太和拉美地区的835名公司高管进行了调查,发现目前虽然68%的公司只是将人工智能技术简单地作为IT(InternetTechnology,互联网技术)功能在使用,但是70%的公司认为到2020年人工智能将会在市场营销、客户服务、财务和人力资源管理等方面发挥最大效用.
TCS的首席技术官KananthKrishnan说:"随着企业开始更多地将人工智能用于商务用途,他们将逐渐认识到这一变革力量的重大影响.
我们全球趋势调查报告也显示,有远见的公司开始逐渐进行重大的人工智能方面的投资,由于每个行业和公共部门中越来越多的数字化革命,人工智能理应被视为公司未来战略的关键组成部分.
"随着人工智能技术逐渐成熟,一些公司对人工智能的投资也在不断上升.
2016年,7%的公司每年至少拨出2.
5亿美元来拓展人工智能的技术应用;2%的公司计划到2020年在人工智能技术方面累计投入超过10亿美元的资金,他们希望尽早获得在这项技术上的竞争优势.
研究报告也显示,人工智能的投入力度与公司业务盈利能力之间存在明显的相关性.
从2015年的数据可以看出,那些在人工智能技术上前期投入更多的领头羊公司平均年收入增加了16%,而落后者仅实现了5%的温和增长.
2015年的数据也显示出,在地域层面上,北美公司是人工智能技术的主要投资者,平均每家公司在人工智能方面的支出为8000万美元;其次是欧洲,为7300万美元;亚太地区为5500万美元;拉丁美洲为5100万美元.
人工智能已经成为公司竞争的新战场,这也是一个赢家通吃的游戏,所以没有任何一个上进的公司敢于轻视和懈怠人工智能.
182.
4软件化是智能化的前提智能化的前提是软件化.
在2013年股东大会的发言稿中,通用电气(GeneralElectric,GE)的首席执行官杰夫·伊梅尔特写道:"我们相信,每一个工业公司都将成为一个软件公司.
"(Webelievethateveryindustrialcompanywillbecomeasoftwarecompany.
a)GE在软件驱动创新方面并不孤单.
全球市值最高的苹果公司从没说过自己是一家硬件制造厂商,而坚称自己是一家软件公司.
"宝马7系列汽车的价格为什么高因为它的软件有两亿行代码.
特斯拉的软件有5亿行代码!
滴滴打车提供的就是一个软件平台.
京东之所以做得这么大,很大程度也是功能强大的软件平台在发挥作用.
"b同样,其他诸多备受资本市场青睐的独角兽创业公司,如Uber也不是一家出租车公司,Airbnb也不是一家酒店集团,但它们都是软件公司.
现在,越来越多的公司意识到能推动可持续创新,提高生产效率的动力已经发生改变,开始从物质设备和经验转向智能软件的发展和应用.
麦肯锡发布了一项名为《工作的未来:自动化、就业和生产力》(AFuturethatWorks:Automation,Employment,andProductivity)的报告,认为自动化(智能机器人、人工智能)可以通过减少失误、提升质量和速度增强商业表现,而且在很多方面,自动化的表现已经超过了人类.
根据计算模型,麦肯锡估计自动化(2015—2065年)平均每年能够在全球范围内将生产率提升0.
8%~1.
4%.
而早期的蒸汽机(1850—1910年)让生产率提升了0.
3%,早期机器(1993—2007年)让生产aGnanasambandamC,HarryssonM,ManglaM,etal.
Anexecutive'sguidetosoftwaredevelopment.
https://www.
mckinsey.
com/business-functions/digital-mckinsey/our-insights/an-executives-guide-to-software-development.
b高博.
5万亿元大买卖!
软件博览会即将开幕.
http://www.
stdaily.
com/index/kejixinwen/2017-03/22/content_526813.
shtml.
2.
419第2章简述:比不过人工智能,就堕入无用率提升了0.
4%,信息技术(IT,1995—2005年)让生产率提升了0.
6%.
a那些率先应用智能软件的公司将提前进入更高一层的维度,高维打低维就像用卫星看大气运动一样清晰,将大概率在市场上控制局面,战胜那些依然墨守成规的公司.
面对这样的生存竞争态势,积极进取的公司是有极大的动力去软件化的.
2.
5将被智能软件取代的工作2017年麦肯锡全球研究院进行的一项新研究称,估计到2030年,将有4亿~8亿个工作岗位被机器人取代.
其中,还有一个重要的结论就是,工作者所处的国家越发达,中产阶层和中等收入的工作者面临的威胁越大,如美国的中产阶层的工作就比中国和印度的更容易被机器颠覆.
而中国与印度相比,中国将有更多的工作岗位被颠覆,麦肯锡估计到2030年,印度被取代的工作岗位是9%,而中国却为16%.
b早在2013年9月,牛津大学的两位学者卡尔·弗瑞和迈克尔·奥斯本就发表了《就业的未来》研究报告,其目的是调查各项工作在未来20年被智能软件取代的可能性.
根据他们所开发的算法估计,美国有47%的工作有很高的风险被智能软件所取代.
例如,到2033年,包括但不限于电话营销人员和保险业务员、公交车司机、收银员、建筑工人、导游等职业将大概率面临失业,详细数据如表2-1所示.
除此之外,其他可能被替代的工作可参考附录1.
aJamesManyika,MichaelChui,MehdiMiremadi.
Harnessingautomationforafuturethatworks.
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mckinsey.
com/global-themes/digital-disruption/harnessing-automation-for-a-future-that-works.
bRobotsThreatenBiggerSliceofJobsinUs,otherRichNations.
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com/story/robots-threaten-bigger-slice-of-jobs-in-us-other-rich-nations/amp.
2.
520表2-12033年大概率面临失业的职业职业失业概率(被计算机取代的概率)电话营销人员和保险业务员99%运动比赛裁判98%收银员97%厨师96%服务员94%律师助手94%导游91%面包师89%公交车司机89%建筑工人88%安保人员84%船员83%调酒师77%档案管理员76%木匠72%救生员67%2.
6人工智能时代的国家选择在人工智能领域的投资,中国同样走在世界的第一梯队,中国已经成为仅次于美国的第二大人工智能融资事件发生地a.
根据《乌镇指数:全球人工智能发展报告》的显示,2016年前两季度,中国国内新增60余家人工智能创业公司,投资金额达到6亿美元.
在过去一年中,中国大陆在人工智能领域进行了202笔投资,共涉及10亿美元,市场规模庞大.
b仅真格基金在5年时间就累计投资人工智能创业公司36家,a猎云网.
最钟爱人工智能的10强VC:真格基金领衔.
http://www.
ebrun.
com/20170824/244007.
shtml.
b李彦宏,等.
智能革命:迎接人工智能时代的社会、经济与文化变革[M].
北京:中信出版社,2017:18.
2.
621占比超过其总投资项目的10%.
a在人工智能时代,作为国家最重要的事情,从短期来看是进行产业布局,而从长远来看更应该是对于新时代人才的培养.
将来,人们不仅需要一个工作,更需要一个"人类比智能软件做得好"的工作.
正如尤瓦尔·赫拉利在《未来简史》中所说,我们无法预知2040年的就业形势,我们也不知道如何教育下一代,毕竟等到他们30岁或40岁时,他们在大学学的一切都会过时.
但是,毫无疑问,未来我们每一个人都必须具备数字化素养(与计算机和智能机器协作的能力),这种素养和情商、智商相并列,也有人将这种素养称为"机器商".
数字化素养不但影响一个人的职业发展,更会影响一个国家和地区的经济.
人才始终是一个国家最重要的资源,一切竞争的根源都是人才的竞争,国家要想提升经济、增强国力,就需要从加大对新时代所需人才的培养上开始.
2017年3月1日,英国政府重磅发布了《英国数字战略》,对将来在脱欧后英国打造世界领先的数字经济和全面推进数字转型做出了全面而周密的部署,希望到2025年将数字经济对英国经济的贡献值从2015年的1180亿英镑提高到2000亿英镑.
其中最重要的一项就是为人工智能时代培养具备数字技能的人才,要求英国的个人、企业、政府部门及其他机构必须开始采取措施,确保英国能够在越来越智能化的世界中提供具备相关数字技能的劳动力.
如果说作为发达国家的英国如此重视人才数字化素养是为了保持经济持续增长,那么作为弱国、穷国、小国,要想提升国家竞争力、改变国家命运,就更应该重视人才数字化素养的教育.
印度、爱尔兰、爱沙尼亚曾经都是穷国,但它们无一例外都是通过培养数字化人才而实现了换道超车和经济腾飞,使得国家综合国力大幅提升.
现在,印度是世界上最大的软件接包国,爱尔兰成为欧洲地区最大的软件服务国,爱沙尼亚成为世界著名的科技创新地.
a猎云网.
最钟爱人工智能的10强VC:真格基金领衔.
http://www.
ebrun.
com/20170824/244007.
shtml.
22在教育上,是时候改变之前的认知观念了.
应该让孩子们知道,作为个人如果不想被淘汰,只有一种办法,那就是抛弃传统的以学习期和工作期分割人生的模式,进入一个"一辈子不断学习,不断打造全新的自己"的模式.
学什么学比智能软件做得更好的技能,如研究创造人工智能、自动化、机器人、算法的软件工程师,或者从事只有人类才拥有的需要想象力的工作.
从中长期提高生产效率的角度来看,正如印度、爱尔兰、爱沙尼亚一样,要想提升国家竞争力,将人才资源引入当下经济效率最高的产业——智能软件科技产业——也许是当下非常重要的事情之一.
中国是人口大国,过去我们的人口红利帮助我们成为世界制造工厂,大量人力资源聚集在制造业.
现在将人才引入智能软件产业,也许是另一次引爆中国人口红利的新机遇.
转移:最具"钱途"的事儿是"吃软饭"快上火箭吧!
当公司快速成长并产生很大影响力的时候,你的事业自然也会蒸蒸日上;当一个公司发展缓慢或者前景一般的时候,公司就会变得不景气,办公室政治也会随之出现.
你现在有坐上火箭的机会,别管什么位置,上去就行.