麥肯錫全球研究院在2017年1月推出的一份報(bào)告中稱，金融和保險(xiǎn)領(lǐng)域的工作，有43%的可能性會(huì)被機(jī)器人等自動(dòng)化設(shè)備替代。
俄羅斯最大的銀行Sberbank 宣布他們將推出一個(gè)機(jī)器人律師，這個(gè)機(jī)器人的任務(wù)就是處理各種投訴信件。Sberbank 的執(zhí)行委員會(huì)副董事長 Vadim Kulik 介紹，該銀行在2016年第四季度己經(jīng)推出機(jī)器人律師， 2017 年初將實(shí)現(xiàn)完全機(jī)器人化。這項(xiàng)創(chuàng)新將導(dǎo)致大約 3000 名在銀行工作的專家被炒魷魚。
同樣，一份獨(dú)立研究表明，會(huì)計(jì)師未來丟掉工作的可能性是95%。不止于此，腦力工作者、零售業(yè)者以及體力勞動(dòng)者都將看到工作逐漸被機(jī)器人取代。
放眼未來，最終所有的常規(guī)法律文件的處理都將自動(dòng)化，而只允許律師處理那些緊急的法律程序。綜上我們可以看出人工智能的發(fā)展己經(jīng)具備無限的可能性，照這樣的勢(shì)頭發(fā)展下來，美劇《西部世界》里機(jī)器人全面控制人類社會(huì)的情景或者哪一天真發(fā)生了呢？
那也是說那種操作性質(zhì)的工作，比如金融、會(huì)計(jì)、司機(jī)、律師等等，機(jī)器人做的效率會(huì)更高。這就必然導(dǎo)致大量智能機(jī)器會(huì)取代人力。
——水木然
前段時(shí)間，亞馬遜即將開業(yè)的線下生鮮實(shí)體店Amazon Go，在朋友圈里刷了屏。
這個(gè)商店整合了亞馬遜最新的智能技術(shù)，可以自動(dòng)感知顧客有沒有從貨架上拿走商品，或者是把商品放回貨架，用戶不需要排除結(jié)賬，拿著商品就可以直接回家，亞馬遜會(huì)從你的賬戶里自動(dòng)扣款，并生成賬單。
很神奇。但亞馬遜真的已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了。
事實(shí)上，很多以前我們想像得到，甚至想象不到的"黑科技"，都正在走入現(xiàn)實(shí)。
比如猿題庫，只需要拿出手機(jī)拍照，就可以自動(dòng)識(shí)別手寫的英語作文，將其轉(zhuǎn)化為單詞，顯示作文評(píng)分，并對(duì)語法、單詞等錯(cuò)誤和亮點(diǎn)進(jìn)行批注，有的地方甚至比老師批改更詳細(xì)。
比如訊飛，不但可以智能識(shí)別語音、將文字合成為語音，甚至可以模擬真人的語音，讓聽者難辯真假。
比如百度，"百度號(hào)"的寫作機(jī)器人已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)體育新聞、熱點(diǎn)新聞等多領(lǐng)域的全機(jī)器創(chuàng)作。
諸如此類，不勝枚舉。
這些已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí)黑科技背后，都指向已依稀可見的同一個(gè)未來：人工智能（Artificial Intelligence，AI）。
在對(duì)于未來的預(yù)測中，不論積極還是悲觀，絕大多數(shù)科技界領(lǐng)袖都相信，人工智能已經(jīng)近在咫尺，并將為人類社會(huì)帶來前所未有的巨大改變。
比如《連線》雜志創(chuàng)始主編凱文·凱利認(rèn)為，人工智能是下一個(gè)20年里顛覆人類社會(huì)的技術(shù)，其力量堪比電與互聯(lián)網(wǎng)；英特爾CEO科再奇也認(rèn)為，人工智能將成為人類歷史新的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。
在2016年12月6日，36氪主辦的WISE大會(huì)上，創(chuàng)新工場董事長兼CEO李開復(fù)更斷言，"十年后，全世界50%的工作，都會(huì)被人工智能所取代。"
但現(xiàn)在的問題是，面對(duì)人工智能的突飛猛進(jìn)，從經(jīng)濟(jì)到產(chǎn)業(yè)，從政策到法律，從社會(huì)到倫理，我們真的已經(jīng)做好準(zhǔn)備了嗎？
1
人工智能的發(fā)展，與人類社會(huì)對(duì)它的預(yù)期，其實(shí)已經(jīng)偏離。
到底什么是人工智能？
關(guān)于這個(gè)問題，有太多的定義、闡述與理解，很難找到通行的準(zhǔn)確定義。
從廣義來講，能夠執(zhí)行自動(dòng)程序的計(jì)算機(jī)、手機(jī)等所有機(jī)械與設(shè)備，都應(yīng)該納入人工智能的范圍，從手機(jī)、電腦、銀行、汽車到我們生活中的幾乎每一個(gè)環(huán)節(jié)，都已經(jīng)有或多或少的人工智能發(fā)揮作用。
但在普通人眼中，或許"終結(jié)者"那樣擁有自己思想甚至情感的機(jī)器人，才是人工智能的典型代表。
而業(yè)界更普遍的觀點(diǎn)，是把人工智能分為三種：弱人工智能、強(qiáng)人工智能，以及超人工智能。
其中，弱人工智能是所有不能真正地自主推理和解決問題的智能，它的智能更多體現(xiàn)在"智能的行動(dòng)"，這也是當(dāng)前幾乎所有人工智能的現(xiàn)實(shí)水平。
而強(qiáng)人工智能，將具有智能思考能力，在某些領(lǐng)域的智能表現(xiàn)，接近甚至達(dá)到人類水平；超人工智能則將有可能形成對(duì)人類的智能碾壓。
這兩者，也正是人工智能產(chǎn)業(yè)努力的方向。
過去，即使每天花10個(gè)小時(shí)在自己的手機(jī)上，使用著各種信息時(shí)代的便利，我們依然認(rèn)為，"真正的人工智能"還停留在科幻電影與遙遠(yuǎn)的未來。
但現(xiàn)在，各種黑科技的井噴，正在告訴我們，從弱人工智能到強(qiáng)人工智能之間，或許并沒有一道森嚴(yán)的壁壘。在一些領(lǐng)域，人工智能將達(dá)到，甚至已經(jīng)悄然越過那條看不見的分界線。
更重要的是，要對(duì)我們的產(chǎn)業(yè)、經(jīng)濟(jì)乃至社會(huì)組織形成顛覆式的影響，其實(shí)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不需要真正的強(qiáng)人工智能。
即使，我們離想象中的人工智能仍有距離，但它對(duì)人類社會(huì)產(chǎn)生的沖擊，已經(jīng)全面開始。
2
2015年3月，谷歌人工智能AlphaGo以4比1戰(zhàn)績，擊敗韓國圍棋選手李世石，是刺激全球進(jìn)入人工智能競速狂潮的標(biāo)志事件。
人工智能概念由來已久，但最近幾年，這個(gè)產(chǎn)業(yè)才迎來井噴式的大繁榮。這段時(shí)間的發(fā)展速度與成就取得，遠(yuǎn)超過去幾十年的累積。
這一輪的人工智能大發(fā)展，始于2006年，Hinton等人提出的深度學(xué)習(xí)概念。
在此之前，開發(fā)者們更希望直接編寫出一套足夠智能的程序，但無論如何天才的開發(fā)者，編寫出的程度都與外界的期望天差地別。
而深度學(xué)習(xí)則放棄了這個(gè)不切實(shí)際的想法，不再是程序員直接完成所有的代碼，而是放手讓人工智能自己演化成長。
通俗來講，它通過對(duì)人和動(dòng)物大腦的仿生，將計(jì)算代碼模擬為簡單的、相互連接的神經(jīng)元，并通過修改單元之間的連接，來不斷進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)積累，讓它形成自己的邏輯推理，自我完善發(fā)展。
這就像人的成長，剛出生時(shí)只有最基礎(chǔ)的本能，只有經(jīng)過慢慢長大，不斷學(xué)習(xí)，才能在不同的領(lǐng)域綻放光彩。成長環(huán)境的不同，學(xué)習(xí)方向的不同，都會(huì)影響未來的前進(jìn)方向與成就高度。
這個(gè)概念的另一個(gè)通俗叫法，是"機(jī)器學(xué)習(xí)"。這個(gè)詞顯然更直接，它的目的就是要讓機(jī)器學(xué)習(xí)，自己進(jìn)化。
比如，科學(xué)家們有過這樣的實(shí)驗(yàn)：他們制造了一個(gè)機(jī)械海星，只為它輸入了控制自身部件的簡短代碼，以及讓它"學(xué)會(huì)自己走路"的目標(biāo)，但它通過深度學(xué)習(xí)，只用了很短時(shí)間，就從只能在原地蠕動(dòng)，到學(xué)會(huì)了流暢地行走，甚至當(dāng)科學(xué)家截去一部分"肢體"，它依然能頑強(qiáng)地繼續(xù)前進(jìn)。
這并非科學(xué)幻想，而是2015年初就已完成的真實(shí)實(shí)驗(yàn)。
而現(xiàn)在，這種人工智能的深度學(xué)習(xí)，正在無數(shù)個(gè)不同的領(lǐng)域展開實(shí)驗(yàn)，不斷累積通往下一次進(jìn)化的經(jīng)驗(yàn)與數(shù)據(jù)。
就像本文開始列舉的那些黑科技，都是有人工智能和深度學(xué)習(xí)參與的應(yīng)用實(shí)例。
3
深度學(xué)習(xí)的原理并不復(fù)雜，但為何直到近年方才盛行？
關(guān)鍵原因在于，海量數(shù)據(jù)的模型訓(xùn)練，是深度學(xué)習(xí)的核心過程，人工智能賴以提升智能水平。
因此，它的發(fā)展需要三個(gè)核心推動(dòng)力，缺一不可。
一、海量的數(shù)據(jù)。
如果以網(wǎng)絡(luò)游戲來比喻，數(shù)據(jù)就是人工智能賴以升級(jí)的經(jīng)驗(yàn)包。如果沒有足夠多的數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)將無從談起。
因此，人工智能進(jìn)展最快的領(lǐng)域，比如棋牌比賽、金融、語言與圖像識(shí)別等，都是擁有海量數(shù)據(jù)樣本的業(yè)務(wù)。
過去20年來，正是信息通信技術(shù)（尤其是互聯(lián)網(wǎng)）的發(fā)展，積累了龐大的數(shù)據(jù)，并產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)處理需求，從而為人工智能爆發(fā)奠定基礎(chǔ)。
一個(gè)第三方的估測數(shù)據(jù)是，過去三十年來，全世界的數(shù)據(jù)量，一直以大約每兩年10倍的速度激增。
而隨著我們進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，每個(gè)人、每件設(shè)備的每個(gè)行為，都將納入大數(shù)據(jù)的信息圖譜，我們產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量還將持續(xù)增長。
在這方面，英特爾全球副總裁兼中國區(qū)總裁楊旭有一組數(shù)字，可以作為參考：
二、強(qiáng)大的計(jì)算力。
只有超強(qiáng)的計(jì)算力，才能處理無比龐大的海量學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。
得益于摩爾定律的驅(qū)動(dòng)，硬件的計(jì)算能力一直在持續(xù)增長。如今，一部智能手機(jī)的計(jì)算性能，都已經(jīng)遠(yuǎn)超幾十年前的超級(jí)電腦。
此外，專門針對(duì)深度學(xué)習(xí)的集成電路產(chǎn)品，近年來更發(fā)展迅猛。
比如英偉達(dá)（Nvidia）業(yè)績的突飛猛進(jìn)，就是因?yàn)槿藗儼l(fā)現(xiàn)，曾經(jīng)用于增強(qiáng)電腦顯示能力的圖形處理器（GPU），比傳統(tǒng)的中央處理器（CPU）更適合用于深度學(xué)習(xí)，這讓GPU巨頭英偉達(dá)成功轉(zhuǎn)型，從一家并不引人注目的顯卡制造商，搖身變?yōu)槿斯ぶ悄苄袠I(yè)的領(lǐng)潮者。
而高通、英特爾等在PC和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的芯片領(lǐng)袖，在過去10多個(gè)月中，也已經(jīng)在這個(gè)方向上發(fā)起全力沖刺。
比如英特爾，已經(jīng)連續(xù)收購了Indisys、Saffron、Itseez、Movidius、Nervana等公司，從自然語言處理、認(rèn)知計(jì)算、計(jì)算機(jī)視覺模式識(shí)別等不同領(lǐng)域，提升自家的人工智能實(shí)力。
2016年12月2日，英特爾更首次對(duì)外公布其人工智能的整體戰(zhàn)略和路線圖，未來將通過機(jī)器學(xué)習(xí)和推理系統(tǒng)兩條路徑，搭建從硬件平臺(tái)、到軟件與數(shù)據(jù)庫（開發(fā)工具、開放框架、數(shù)據(jù)庫、開發(fā)者培訓(xùn)）在內(nèi)的一整套解決方案，最終"重新定義AI"。
英特爾稱，將打造一系列適應(yīng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特殊處理器，并全面提升自身產(chǎn)品在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的性能。比如至強(qiáng)Xeon處理器的最新版本Skylake，性能將提高18倍；最新版本的至強(qiáng)融核處理器Knights Mill的深度學(xué)習(xí)性能，將是上一代產(chǎn)品的四倍，培訓(xùn)時(shí)間可以減少31倍；其Lake Crest的深度學(xué)習(xí)性能，也將在2020年達(dá)到目前市面GPU芯片的100倍。
三、先進(jìn)的算法。
對(duì)人工智能來說，算法程序就像是生物體內(nèi)的DNA，它決定了深度學(xué)習(xí)的能力與效率。
一般來說，執(zhí)行具有特定功能的程序段被稱為原語，而直到現(xiàn)在，深度學(xué)習(xí)包含的原語依然很少，大概只有20個(gè)左右。其中，矩陣乘積和卷積計(jì)算是最主流的兩個(gè)。
雖然數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，是深度學(xué)習(xí)算法發(fā)展的基礎(chǔ)，但如何針對(duì)不同的領(lǐng)域，找到"合適"的知識(shí)模型，開發(fā)出效率更強(qiáng)，準(zhǔn)確度更高的算法，也是人工智能演進(jìn)發(fā)展的關(guān)鍵。
伴隨人工智能的熱度急劇升溫，越來越多的公司正在投身這一領(lǐng)域，而它們絕大多數(shù)，都著眼于進(jìn)入門檻更低，更適合初創(chuàng)企業(yè)發(fā)展的算法與應(yīng)用環(huán)節(jié)。
一個(gè)來自烏鎮(zhèn)智庫的相關(guān)數(shù)據(jù)是，目前全球平均每10.9個(gè)小時(shí)，就有一家人工智能企業(yè)誕生。
4
總的來說，正是數(shù)據(jù)量的增長，催生了人工智能。
放眼歷史，每一次生產(chǎn)力的變革，都引發(fā)了社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的深刻轉(zhuǎn)型。與工業(yè)革命和電氣革命相比，信息革命最大的變革，就是帶來了人類社會(huì)信息數(shù)據(jù)的爆炸式增長。
如果說，流水線消滅了大部分的作坊式工業(yè)生產(chǎn)，那么，數(shù)據(jù)的洪流，就將消滅大部分的傳統(tǒng)生產(chǎn)和服務(wù)組織方式。
信息化打破了物理的限制，讓全球變平，從而讓每一個(gè)產(chǎn)品、每一種業(yè)務(wù)的規(guī)模，都能從微量變成海量。
一個(gè)例子是，現(xiàn)在，僅僅騰訊一家公司，每天就要處理超過300億條即時(shí)通訊消息。通過它的服務(wù)器，用戶發(fā)送文字消息、圖片、語音、視頻，甚至玩游戲、聽音樂、約車、在線付款乃至使用各種服務(wù)。
而據(jù)滴滴公布的數(shù)據(jù)，滴滴每天規(guī)劃的路徑超過90億次，處理的數(shù)據(jù)超過30TB的數(shù)據(jù)——相當(dāng)于30萬部電影。依托這些數(shù)據(jù)和人工智能，它對(duì)15分鐘后的需求預(yù)測，準(zhǔn)確率已經(jīng)超過85%。
這樣的產(chǎn)品和服務(wù)，不是任何單純的人力工作能直接搞定，它必須通過智能化的程序來協(xié)助處理，甚至主導(dǎo)完成。
同樣的情況，正在我們的各個(gè)行業(yè)、各個(gè)領(lǐng)域、各個(gè)環(huán)節(jié)反復(fù)出現(xiàn)。每一家公司從原料采購、員工管理、產(chǎn)品生產(chǎn)、物流配送、售后服務(wù)，都越來越多地通過智能化、網(wǎng)絡(luò)化的手段來進(jìn)行組織，并將這一切流程，通過大數(shù)據(jù)的行為分析，來加以歸納、總結(jié)和優(yōu)化。
5
人工智能發(fā)展變化的另一個(gè)標(biāo)志，是吃瓜群眾思考的問題。
過去，大多都人更擔(dān)心，未來會(huì)不會(huì)有邪惡的機(jī)器人毀滅人類。而現(xiàn)在，越來越多的人開始擔(dān)心，人工智能會(huì)不會(huì)消滅掉自己的工作。
最重要的是，這個(gè)問題的答案，越來越悲觀。
就像李開復(fù)在WISE大會(huì)上的結(jié)論，當(dāng)AlphaGo每天自我對(duì)弈100萬盤棋；Tesla每天從100萬輛車的實(shí)際行駛中吸收經(jīng)驗(yàn)，普通人將如何與它們競爭？
在越來越多的領(lǐng)域，人工智能正在快速超越人類。
比如，人工智能已經(jīng)可以在1秒鐘內(nèi)，對(duì)比全世界所有機(jī)場攝像頭視頻，以及所有通緝犯的人臉，保安能做到嗎？
顯然不可能。
這也意味著，大批的翻譯、記者、收銀員、助理、保安、司機(jī)、交易員、客服……都可能在不遠(yuǎn)的未來，失去自己原來的工作。
當(dāng)然，這個(gè)替代不會(huì)劇烈地出現(xiàn)。我們會(huì)看到的現(xiàn)實(shí)情況，將是某些行業(yè)和某些工作，用人的需求越來越少，在組織或產(chǎn)業(yè)鏈中的地位越來越輕，產(chǎn)品的銷售越來越難，工資越來越低……
這個(gè)周期，可能是10年，可能是5年，也可能更短。
你或許會(huì)把自己的遭遇，歸結(jié)為全球的經(jīng)濟(jì)危機(jī)，歸結(jié)為人民幣貶值和通貨膨脹，歸咎于公司老板經(jīng)營不善跟小姨子跑路，或是其他的原因，但在你看不到的地方，你處身的行業(yè)，會(huì)正如大地坍塌，最終只剩下熔巖中的廖廖孤島。
正如許多傳統(tǒng)的手藝，至今仍然在少數(shù)地方碩果僅存一樣，由于經(jīng)濟(jì)的差異與行業(yè)密集度的差異，這種變化也會(huì)是一個(gè)逐漸擴(kuò)散的過程，越是經(jīng)濟(jì)與信息化落后的地區(qū)、越是需要在復(fù)雜環(huán)境下完成的工作，這種擴(kuò)散越慢，越晚。
甚至絕大多數(shù)被替代的行業(yè)，仍會(huì)長期存續(xù)，只不過，原來這個(gè)行業(yè)能容納100萬人，未來只能容納100人，留下來的，要么是難以被取代的頭部精英，要么是在最落后的區(qū)域與環(huán)節(jié)。
中間階層將成為最早感受到變革陣痛的人群。
6
2016年6月，《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》曾花了巨大的篇幅，來討論人工智能未來對(duì)包括工作在內(nèi)的，社會(huì)的各種沖擊。
其中一個(gè)觀點(diǎn)是，從歷史來看，每一次科技進(jìn)步最終創(chuàng)造的就業(yè)，都超過所消滅的就業(yè)，即使我們需要經(jīng)歷短時(shí)間內(nèi)的動(dòng)蕩與陣痛，長期創(chuàng)造的新就業(yè)也將彌補(bǔ)這一且，甚至綽綽有余。
但這個(gè)觀點(diǎn)或許過于樂觀。
人工智能對(duì)人類工作的沖擊，與過去的每一次技術(shù)變革都不同。
一、無論是取代的領(lǐng)域范圍、規(guī)模，還是取代的速度，人工智能引發(fā)的變革都將更加迅猛。它將深入滲透社會(huì)生活中的幾乎所有領(lǐng)域。
二、人工智能的發(fā)展，將成為驅(qū)動(dòng)其他各種技術(shù)變革加速發(fā)展的催化劑，并相互協(xié)同形成連鎖反應(yīng)，最終如同彼得·戴曼迪斯在《富足》一書中所說，人類即將有望達(dá)到滿足地球上所有人生存基本需求的生產(chǎn)能力。
三、過去的變革無論帶來怎樣的生產(chǎn)力提升，都需要大量的人來操作管理。而人工智能只需要極少量的人，甚至可以在無人管理的情況下自已完成工作。
替代你工作的，不再是機(jī)器+其他的人，而是只有機(jī)器人。
所以，這一次變革，將成為一個(gè)拐點(diǎn)。
在此之前，大部分人類的工作，都是服務(wù)于生產(chǎn)和提高生產(chǎn)力；而以此之后，這些工作將更多地由少數(shù)人與人工智能來共同完成。
大部分人類的工作，將轉(zhuǎn)向?yàn)樗颂峁┓?wù)——還得去掉一些被人工智能取代的簡單服務(wù)，轉(zhuǎn)向創(chuàng)造性的工作，以及那些短時(shí)間內(nèi)人工智能難以取代的領(lǐng)域。
從這個(gè)意義上來講，中國將成為其受益者。因?yàn)槿绻麤]有這場變革，全世界的經(jīng)濟(jì)與產(chǎn)業(yè)都將如同30年前從西方向中國的大遷移一樣，跟隨著人力成本的變化，從中國向印度、印尼等更新興市場轉(zhuǎn)移。
而現(xiàn)在，形勢(shì)將發(fā)生微妙的轉(zhuǎn)移。
在此過程中，很多的上一代人將成為犧牲者，因?yàn)樗麄兌嗄昀鄯e的經(jīng)驗(yàn)與技能，都將喪失根基。而社會(huì)化分工與流水線的改造，已經(jīng)讓他們的知識(shí)與能力，長期聚焦于一個(gè)極小的范圍，一旦跳出圈子，他們將很難具有競爭力。
而對(duì)年輕一代人來說，最值得擔(dān)心的問題是，你學(xué)習(xí)的知識(shí)與工作技能，人工智能比可以你學(xué)得快100倍、1000倍，你的創(chuàng)新創(chuàng)造也很有可能被人工智能快速模仿。
在新的時(shí)代，我們可能不用擔(dān)心溫飽，因?yàn)槿斯ぶ悄軒淼纳a(chǎn)力極大提高，可以讓更多國家快速向福利型社會(huì)轉(zhuǎn)型。
但正如馬斯洛的需求層次理論，每個(gè)人除了生存的需求，還需要尋托歸屬感，獲得尊重，并實(shí)現(xiàn)自我價(jià)值的成長。如何為規(guī)模越來越大的失業(yè)群體找到新的就業(yè)方向，重新為他們創(chuàng)建自我價(jià)值實(shí)現(xiàn)的通道，而不是轉(zhuǎn)變?yōu)樯鐣?huì)的不安定因素，這將是所有政府必須深入考慮的重要問題。
而這，還僅僅是開始。
可以預(yù)見，當(dāng)人工智能與機(jī)器人、與腦機(jī)互聯(lián)、與基因科學(xué)等領(lǐng)域的科技突破結(jié)合到一起，我們將面對(duì)的，將會(huì)是一個(gè)全新的時(shí)代。
