这是一篇转载，由于文章对于李开复的AI未来一书的读后感及延伸，写的很不错，通俗易懂，所以备忘，如有侵权，通过站点邮箱通知，马上处理。原文阅读请看文章最后。

这里个人推荐李开复的40集《AI·未来》短视频，这里直接给出了第40集，因为我觉得这一集最精彩，也是我所追求的。

目录

这周抽空翻完了李开复老师写的《AI·未来》，书里讲实际和AI本质相关的内容很少，更像是AI的科普书。

不过书中开复老师对于AI对未来的影响的推演，眼界之宽广，让人佩服！

评分：4星

不足点：

  1. 有点啰嗦
  2. 结构可以更为精简
  3. 多个地方点到为止，希望有更深入的分析

从四个方面记录下这本书有趣的观点，内容比较多，仅挑我认为重要的记录。

一、对于世界的影响

1. 人工智能的四波浪潮

开复老师将人工智能的应用分为四波浪潮

人工智能应用的四波浪潮

第一波，互联网智能化

即互联网+AI ，互联网本身具备的大量数据，可直接作为机器学习的训练语料，所以人工智能技术也最先被运用到互联网之中。

大体上说，互联网人工智能就是使用人工智能算法作为推荐引擎：这些算法了解、研究、学习我们的个人喜好，从而推荐专门针对我们的内容。

常见的今日头条的新闻feed流，抖音的推荐视频等，不再赘述

第二波，商业智能化

即传统企业+AI ，传统企业中数十年累积了大量的数据，如果数据是结构化可被使用的，那么这些企业将能享受到人工智能的红利。

例如银行，证券，保险等具有大量数据的行业。

第三波，实体世界智能化

即现实世界+AI ，也可以理解为IOT（物联网）

实体世界智能化 就是把人工智能延伸至我们的生活环境，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

这里开复老师提出了一个OMO（Online-Merge-Offline）的概念，即「线上线下融合」，线下和线上的链接，能提高线下资源的利用效率。

其实OMO和马爸爸讲的「新零售」，可能是同一个概念。

第四波，自主智能化

即现实世界+复杂感知能力+AI ，可以理解为强人工智能

自主人工智能是前三博人工智能浪潮的集大成者，也是顶峰，把极复杂的数据和机器感知能力结合起来，就会得到不仅能了解世界，也能改变世界的机器。比如尽人皆知的自动驾驶汽车。

最近波斯顿动力刷屏的机器人，其实就是「自主智能化」，面对复杂环境的时候，机器人还能做出决策，执行任务，这是以往工厂内简单的机器臂所不能做到的。

我们同时受到四波浪潮的影响

虽然李开复老师将人工智能应用分为四波浪潮，但我认为这四波浪潮实际并没有清晰的界限，每个浪潮也并未达到顶峰。

真实情况是，我们同时身处多个浪潮之中，例如我们受到「互联网智能化」浪潮的影响，使用着「淘宝」的猜你喜欢的推荐服务，同时也在「实体世界智能化」的浪潮中，应用着「小爱同学」进行搜索

4波浪潮相互交迭，将我们一步步的推向人工智能的世界。

2. 人工智能对世界传统分工协作体系的挑战

过往，产业在不同国家之间交接

世界经济发展过程中，实际上存在产业的不断交接，即发达国家向发展中国家转移劳动密集型产业

图自网络，侵删

例如制造业刚开始在发达国家，后来转移到了亚洲四小龙——中国香港，中国台湾，新加坡，韩国。

再之后转移到了中国，再往后可能就是印度了

这种交接原因在于发展中国家有着更为廉价的劳动力，企业在这些国家生产，生产成本更为低廉

未来，人工智能可能打破交接，赢家通吃

但是由于AI的出现，未来可能导致自动化的机械搬运到更靠近大型市场的地方

也就是说，过往通过人工实现的制造业，未来可能通过AI实现几乎全自动化

如此一来企业计算起成本，发现在发达国家（市场需求旺盛的地方）直接建造大型自动化生产工厂，其投入建厂的成本<跨国运输费和人工的成本

这将导致原有的产业交接被打破。

而发达国家，通过 更多的数据=》更好更廉价的产品=》更多的收入=》更多的数据=》…，能实现赢家通吃，「马太效应」进一步加强。

人工智能时代的世界秩序，将会结合下列因素进一步发展，「赢家通吃」的经济，财富空前集中在 中美少数几家公司。我认为这才是人工智能造成的最大的潜在威胁， 因为严重的视野和财富分配不均问题将会造成社会不稳定。

3. 中美发展人工智能环境的差异

政府政策、商业环境和企业模式不同，中国竞争更激烈

4. 为什么中国有机会能实现弯道超车？

正是上述的差异导致了中国可能实现弯道超车

  1. 三驾马车（数据，算法，算力）中，未来是数据为王，中国有大量的数据
  2. 政府政策引导，强有力的政权，能集中力量办大事
  3. 商业环境，竞争激烈，迫使企业快速迭代，同时通过「重模式」建立护城河，而连接线上线下的「重模式」，带来了更多的数据
  4. 完善的IOT所需的产业链

二、对于社会的影响

1. 人工智能带来的最大问题，是就业市场和社会体系问题

如上文提及，当赢家通吃效应加强时，产生的大量失业和社会问题，才是人工智能带来的严重问题。

重点提下，不同于以往两次工业革命，生产力的进一步提升不能直接带来更多的工作岗位（可以理解为边际效用递减），所以不能用过往的经验乐观的看待人工智能给世界带来的变化

生产力持续提升，但薪资和就业却持平或下降，贫富差距不断被拉大

2. 未来因人工智能导致的大量失业问题，该如何解决？

我总结为3+2策略

传统的3个策略

  1. 培训再就业
  2. 减少工作时长
  3. 社会收入再分配，简单理解为「低保」也没毛病

开复老师提出的2个策略

  1. 引导民企提供更多的高效的「人机协作」的岗位，同时引导风投进入

    这点和李飞飞近期提出的「以人为本」的AI理念很相似！

  2. 对于「社会贡献」进行补贴，以鼓励发展护理、服务和培训行业

三、对于企业的影响

1. 大厂做电网，小公司做电池

大公司，提供基础的AI服务

类似罗胖在《时间的朋友2015》提出的，当新一代的基础设备出现的时候，看连接旧世界的机会！

所以各大公司争相在提供AI能力，期望搭建一个「AI电网」的PAAS服务，之后中小企业要使用AI能力的时候，就从大公司购买。

例如百度推出的超级小白的深度学习平台——easyDL，小白到你只需要提供数据，在上面标注好即可训练好一个深度学习训练的模型。

百度easyDL

PS：当基础设备已经搭建完成后，当大公司的电网布置完毕的时候，就需要充分的吸收和利用基础设备，让自己茁壮成为这个基础平台中的节点。

小公司，做电池，提供深度

小公司也做AI，但是走平台的模式肯定是斗不过大公司的

这时候小公司做的其实是「电池」，利用AI技术深度结合产业做深做透（即人工智能的第二波浪潮——商业智能化），提供便捷高可用性的企业级AI服务

这种服务好比电池，传统企业没有能力自己开发AI服务，使用大公司的电网服务开发也十分吃力，不然直接购买其他企业已经做好的行业AI解决方案。

四、对于个人的影响

1. 如何判断工作是否会被人工智能所取代？

开复老师将工作分为体力劳动和脑力劳动两大类，这两大类工作都有可能被AI取代

  • 体力劳动

根据「社交强弱」和「技能结构化高低」可划分为四个象限

体力劳动

  • 脑力劳动

根据「社交强弱」和「对创意程度的依赖高低」可划分为四个象限

脑力劳动

  • 人工智能将会如何影响这些工作？

    • 危险区

      • 逐渐替代

    • 慢变区

      • 逐渐替代

    • 结合区

      • 人机协作-机器完成大多数幕后的单调工作的工作，人工完成需要进行社交互动的工作

    • 安全区

      • 人机协作-辅助决策

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