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今年兩會中， “人工智慧”一詞首次出現在政府工作報告， 將人工智慧的議題全面推向高潮。 這也是繼去年科技部表態要大力支持人工智慧後， 政府對於這項新興產業的認可和支持的最強音。
兩會向來是科技界的風向標， 作為兩會代表的科技大佬們也紛紛提交議案， 對此展開廣泛討論。
科技大佬的提案透露了哪些關鍵點？
李彥宏的3項提案全都聚焦人工智慧：利用人工智慧視覺技術優化紅綠燈設計、緩解交通擁堵， 用人臉識別技術輔助公安部門尋找走失兒童等。 他大膽預測， 人工智慧革命和傳統工業革命不同， 未來許多產業會實現自動化續作， 類似于職業司機之類的工作， 在可預見的未來將不復存在。
馬化騰提交的7項議案中也特別提到， 伴隨著移動互聯網的發展， 人工智慧、雲計算等技術領域成為全球創新高地。 這些新技術平臺的出現， 使得大規模的連接成為可能， 隨之而來的， 是新模式、新業態不斷湧現。
雷軍也提交了一份加快實施人工智慧國家戰略的議案。 他認為， 未來人工智慧會取代社會50%以上的工作崗位， 同時會創造新的工作機會。 他建議在國家層面進行人工智慧發展的頂層設計和專項規劃， 大力促進人工智慧產業化發展。
可見， 儘管目前人工智慧距離應用在各行各業還很遠， 但它無疑是未來的大方向， 是一個大風口。
未來什麼公司最有價值？
人工智慧浪潮下， 各大科技巨頭早已提前佈局， 搶佔市場。 在中國， 百度最早提出人工智慧戰略， 小米發佈了首款自主研發的SoC晶片“澎湃S1”， 並設立了探索實驗室。 騰訊也已經成立了AI Lab， 致力於打造出一個更加廣義的AI， 讓人工智慧產品能夠深入到我們的生活中。 放眼全球， 穀歌、Facebook、微軟等巨擘更是在人工智慧戰略方面一直高歌猛進。
眼花繚亂的人工智慧開發， 那麼最有價值的方向是什麼？未來最需要什麼樣的企業？要從我們每個人為之貢獻的大資料說起。
人工智慧領域的領軍人物佩德羅•多明戈斯在《終極演算法》一書中提出， 未來會出現一種終極演算法， 它能通過機器自主學習， 創造出關於人類的所有知識。 這就導致未來一定會出現一種新型資料公司。 該公司與你的資料的關係， 就像銀行和你的錢的關係一樣。 銀行不會偷你的錢（有也是極少數）。
“新型資料公司”會對你的網上互動進行匿名處理， 並通過伺服器確定這些互動路線， 然後通過其他使用者將這些互動集合起來。 它會把你這輩子所有的資料儲存在一個地方， 會對關於你和你的世界的完整模型進行學習， 並對其進行持續更新。 它會代表你使用模型， 並一直做你要做的事， 發揮模型的最大能力。 公司對於你的基本承諾是， 你的資料和模型絕不會在損害你利益的情況下被使用。 這樣的保證真的過於簡單， 畢竟你本身就無法保證你絕不會做損害自己利益的事。 但公司的存在就取決於這樣的保證， 就像銀行的存在取決於它保證不會弄丟你的錢一樣， 因此你應該信任這家公司，就像你信任你的銀行一樣。
這樣的公司會很快成為世界上最有價值的公司之一。當今你的簡介也許一分錢就能買到，但一個用戶對於互聯網廣告業的價值可能是每年1200美元，穀歌掌握的你的那部分資訊價值約20美元，facebook的是5美元，等等。除此之外，還沒有誰能全部擁有各部分的資料，而且完整的資料比各部分資料的總和要多。利用這種資料創建一家《財富》500 強公司並不會需要很多費用。
當然，當前的一些公司想擁有數碼的你，穀歌就是其中一個。謝爾蓋•布林說:“我們想讓谷歌成為你大腦的第三個組成部分。”但是，雖然諸如穀歌和facebook之類的公司處於領先地位，但它們並不適合作為你的數碼家園，因為它們存在利益衝突。它們通過廣告分析來謀生，因此得權衡你的利益和廣告商的利益。你不會允許自己大腦的第一或者第二組成部分各有忠心，第三組成部分就更別提了。
人工智慧或將接管世界？
世界著名物理學家霍金近日在接受《泰晤士報》採訪時，表示人工智慧進一步發展便可能會通過核戰爭或生物戰爭摧毀人類。他建議人類組成“世界政府”來防範人工智慧可能帶來的威脅。“世界政府可能會成為暴政,所有這一切聽上去好像人類劫數難逃,但我是一個樂觀主義者。我認為,人類終將會崛起，解決這些挑戰。”
當所有的資料都被資料公司掌控，人工智慧超越人類後，會不會消滅人類？這也是尤瓦爾•赫拉利在《未來簡史》中探討的議題。
每個人每天產生的海量資料都無形中將一個全新的資料處理系統——“萬物互聯網”餵養得越來越強大。“個人”正逐漸成為這個巨大網路系統裡的微小晶片，而這個巨大系統卻沒人真正瞭解。每天你都通過電子郵件、電話和文章吸收無數資料，處理這些資料，再通過更多電子郵件、電話和文章，傳回新的資料。但在整個宏觀的架構中，你究竟身處何處？我們所產出的那些資料，又如何與其他幾十億人或電腦產出的資料連接？而且我們也沒有時間找出答案，因為光是回復電子郵件就已經耗盡我的時間。而隨著我提升效率，能夠更有效地處理更多資訊，也就是回復更多電子郵件、打更多電話、寫更多文章，反而讓身邊的人淹沒在更多的資料之中。
這種無情的資料流程帶來了新的發明和破壞，而且不在任何人的計畫、控制或理解之中。沒有人能真正理解全球經濟如何運作，也沒有人知道全球政治將走向何方。但也沒有人真的需要理解這一切。你該做的，就只是回信回得更快（而且允許系統存取這些內容）。正如自由市場資本主義相信市場那只看不見的手，資料主義相信資料流程也有一隻看不見的手。
當然，我們可以試著升級人類資料處理系統，但光這樣還不夠。萬物互聯可能很快就會創造出龐大而快速的資料流程，就算是升級後的人類演算法也無法處理。汽車取代馬車，我們並不是讓馬升級，而是直接讓馬退休。或許，智人也到了該退休的時候。
不要成為AI的敵人，要利用它
當然，我們無法真正預測未來，因為科技並不會帶來確定的結果。同樣的科技，也可能創造出非常不一樣的社會。人工智慧和生物科技的興起肯定將改變我們的未來，但並不代表只會有一種結局。《未來簡史》講到的“萬物互聯網”只是可能性，而非預言。作為普通大眾，我們應該做的就是享用人工智慧，就像《終極演算法》給出的建議：“不要和人工智慧對抗，要讓人工智為你服務。”
如果電腦已經學會完成你的工作，不要試圖與它競爭，而要利用它。把大資料看作你知覺的延伸，把學習演算法看作你大腦的擴展。當下最佳棋手是所謂的人馬怪（半人、半程式）。在其他許多職業中情況也是如此，從證券分析師到棒球球探。這並不是人類與機器的對抗，而是有機器的人和沒有機器的人之間的對抗。資料和直覺就像馬和騎手，而你不會試圖超過一匹馬，你在駕馭它。
因此你應該信任這家公司，就像你信任你的銀行一樣。這樣的公司會很快成為世界上最有價值的公司之一。當今你的簡介也許一分錢就能買到，但一個用戶對於互聯網廣告業的價值可能是每年1200美元，穀歌掌握的你的那部分資訊價值約20美元，facebook的是5美元，等等。除此之外，還沒有誰能全部擁有各部分的資料，而且完整的資料比各部分資料的總和要多。利用這種資料創建一家《財富》500 強公司並不會需要很多費用。
當然，當前的一些公司想擁有數碼的你，穀歌就是其中一個。謝爾蓋•布林說:“我們想讓谷歌成為你大腦的第三個組成部分。”但是，雖然諸如穀歌和facebook之類的公司處於領先地位，但它們並不適合作為你的數碼家園，因為它們存在利益衝突。它們通過廣告分析來謀生，因此得權衡你的利益和廣告商的利益。你不會允許自己大腦的第一或者第二組成部分各有忠心，第三組成部分就更別提了。
人工智慧或將接管世界？
世界著名物理學家霍金近日在接受《泰晤士報》採訪時，表示人工智慧進一步發展便可能會通過核戰爭或生物戰爭摧毀人類。他建議人類組成“世界政府”來防範人工智慧可能帶來的威脅。“世界政府可能會成為暴政,所有這一切聽上去好像人類劫數難逃,但我是一個樂觀主義者。我認為,人類終將會崛起，解決這些挑戰。”
當所有的資料都被資料公司掌控，人工智慧超越人類後，會不會消滅人類？這也是尤瓦爾•赫拉利在《未來簡史》中探討的議題。
每個人每天產生的海量資料都無形中將一個全新的資料處理系統——“萬物互聯網”餵養得越來越強大。“個人”正逐漸成為這個巨大網路系統裡的微小晶片，而這個巨大系統卻沒人真正瞭解。每天你都通過電子郵件、電話和文章吸收無數資料，處理這些資料，再通過更多電子郵件、電話和文章，傳回新的資料。但在整個宏觀的架構中，你究竟身處何處？我們所產出的那些資料，又如何與其他幾十億人或電腦產出的資料連接？而且我們也沒有時間找出答案，因為光是回復電子郵件就已經耗盡我的時間。而隨著我提升效率，能夠更有效地處理更多資訊，也就是回復更多電子郵件、打更多電話、寫更多文章，反而讓身邊的人淹沒在更多的資料之中。
這種無情的資料流程帶來了新的發明和破壞，而且不在任何人的計畫、控制或理解之中。沒有人能真正理解全球經濟如何運作，也沒有人知道全球政治將走向何方。但也沒有人真的需要理解這一切。你該做的，就只是回信回得更快（而且允許系統存取這些內容）。正如自由市場資本主義相信市場那只看不見的手，資料主義相信資料流程也有一隻看不見的手。
當然，我們可以試著升級人類資料處理系統，但光這樣還不夠。萬物互聯可能很快就會創造出龐大而快速的資料流程，就算是升級後的人類演算法也無法處理。汽車取代馬車，我們並不是讓馬升級，而是直接讓馬退休。或許，智人也到了該退休的時候。
不要成為AI的敵人，要利用它
當然，我們無法真正預測未來，因為科技並不會帶來確定的結果。同樣的科技，也可能創造出非常不一樣的社會。人工智慧和生物科技的興起肯定將改變我們的未來，但並不代表只會有一種結局。《未來簡史》講到的“萬物互聯網”只是可能性，而非預言。作為普通大眾，我們應該做的就是享用人工智慧，就像《終極演算法》給出的建議：“不要和人工智慧對抗，要讓人工智為你服務。”
如果電腦已經學會完成你的工作，不要試圖與它競爭，而要利用它。把大資料看作你知覺的延伸，把學習演算法看作你大腦的擴展。當下最佳棋手是所謂的人馬怪（半人、半程式）。在其他許多職業中情況也是如此，從證券分析師到棒球球探。這並不是人類與機器的對抗，而是有機器的人和沒有機器的人之間的對抗。資料和直覺就像馬和騎手，而你不會試圖超過一匹馬，你在駕馭它。