對(duì)于智能時(shí)代，用吳軍的話說就是：「未來我們的城市，就是一個(gè)大的超級(jí)機(jī)器人?！?/p>

大數(shù)據(jù)是智能的基礎(chǔ)

我曾經(jīng)跟伯克利很有名的一位叫邁克爾·喬丹（與美國(guó)球星同名）的教授聊了聊，他是現(xiàn)在的深度機(jī)器學(xué)習(xí)的最早期提出者，也是美國(guó)工學(xué)院、文理學(xué)院和科學(xué)院三院院士，我們就把AI這兩個(gè)字母來回來去組合：

首先是IA— Intelligence Augmentation（智能放大），這就是說人工智能做出來的事情顯得人類很聰明，比如搜索引擎和機(jī)器翻譯，你不會(huì)法語要去法國(guó)旅游，在網(wǎng)上搜索一下就把知識(shí)綜合起來了，這以前是要經(jīng)過20年學(xué)術(shù)研究的。

第二個(gè)是II—Intelligence Integration（智能綜合），機(jī)器不創(chuàng)造知識(shí)，但是它做了綜合。我之前在谷歌做自動(dòng)回答問題的項(xiàng)目，比如問天為什么是藍(lán)色的，我們會(huì)把知識(shí)綜合起來，然后重新組成句子，形成一個(gè)段落回答你。

第三個(gè)是AA—Automatic Algorithm（自動(dòng)算法）。比如說以前人要做一件事情，步驟一二三是設(shè)定好的。最典型的例子就是美圖秀秀，之前用PS也可以做的，但是要有個(gè)學(xué)習(xí)PS的過程，還不一定能學(xué)好，但現(xiàn)在計(jì)算機(jī)就能算好，你按一個(gè)鍵，就可以自動(dòng)修好照片。

所以我們可以認(rèn)為今天的AI（人工智能）=IA+II+AA。

從60年前到今天，人工智能發(fā)展到一個(gè)什么水平階段呢，我把它分成三層：

第一層，弱人工智能。每個(gè)人都在用，今天拍個(gè)照片，女孩子們美圖秀秀修一修，發(fā)出去，這是弱人工智能。今天買東西和五年前習(xí)慣是不一樣的，很多是它推薦給你的，40%營(yíng)收額是靠推薦來的。這是一種很人工智能的算法，很多人覺得還不夠聰明，還放在了弱人工智能方面去。

第二層，強(qiáng)人工智能。人工智能現(xiàn)在不僅能夠識(shí)別，還能翻譯。如果想翻譯成英文，我想我們現(xiàn)在不需要同聲翻譯，直接用計(jì)算機(jī)翻譯過去的話美國(guó)人英國(guó)人是聽得懂的。它還可以干別的事，比如計(jì)算機(jī)能回答問題，能寫作，在華爾街日?qǐng)?bào)或者是紐約時(shí)報(bào)，今天大部分和財(cái)經(jīng)類新聞?dòng)嘘P(guān)的這種報(bào)道中，大部分文章是計(jì)算機(jī)寫的，不是人寫的；下棋就更不用說了，人工智能還可以開車，美國(guó)Google的無人駕駛汽車，到現(xiàn)在開了將近500萬多里，但主動(dòng)交通事故只出了兩起，也就是說它開車的水平要比人其實(shí)高很多；人工智能還可以看病，機(jī)器人看片子會(huì)比專家更好，不僅如此，像沃森這樣人工智能計(jì)算機(jī)，你告訴它三件事，描述一下你的病情，比如肚子疼，給它一個(gè)化驗(yàn)結(jié)果，再給它你過去病例，它就可以做到美國(guó)醫(yī)生的平均水平。

第三層，超級(jí)智能時(shí)代。超級(jí)智能有兩個(gè)核心，一是機(jī)器智能，相當(dāng)于人類的大腦，二是IOT萬物互聯(lián)，相當(dāng)于人類的五官。當(dāng)機(jī)器智能的計(jì)算水平足夠高，當(dāng)IOT的觸角觸及到城市的每個(gè)角落，就形成了超級(jí)智能。未來我們的城市，就是一個(gè)大的超級(jí)機(jī)器人。

在人工智能的發(fā)展過程中，人工智能大廈有三個(gè)重要支柱支撐著過程的演變：

（1）摩爾定律

在IT行業(yè)里來講，每18個(gè)月處理器的性能會(huì)翻一番，這個(gè)速度大概相當(dāng)于每五年多一點(diǎn)的時(shí)間，處理器性能要漲10倍左右。iPhone當(dāng)年2007年發(fā)布，距離今天10年，那么今天iPhone的處理器相當(dāng)于當(dāng)年的100倍。

（2）大量數(shù)據(jù)

現(xiàn)在數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度有多快呢？最近三年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，超過了從三年前到人類出現(xiàn)文字以來產(chǎn)生數(shù)據(jù)的總和。在很多人的印象中，數(shù)據(jù)就是數(shù)字，或者必須是由數(shù)字構(gòu)成的，其實(shí)不然。互聯(lián)網(wǎng)上的任何內(nèi)容，文字、圖片和視頻，都是數(shù)據(jù)；醫(yī)院里包括醫(yī)學(xué)影像在內(nèi)的所有檔案也是數(shù)據(jù)；各種設(shè)計(jì)圖紙，甚至是出土文物的尺寸、材料，也都是數(shù)據(jù)；我們的社會(huì)關(guān)系、我們每天的活動(dòng)，都是數(shù)據(jù)。很多種數(shù)據(jù)，比如語音和文字，反而沒有多少數(shù)字的內(nèi)容。知識(shí)是人類進(jìn)步的階梯，我們用知識(shí)不斷地改變我們的生活和周圍的世界，而數(shù)據(jù)正是知識(shí)的基礎(chǔ)。過濾沒有意義的數(shù)據(jù)，刪除偽造的數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)中獲取有用的信息，隨后進(jìn)行處理，人類就可以獲得知識(shí)。

（3）深度學(xué)習(xí)

這實(shí)際是一種新的算法或者數(shù)學(xué)模型。

在有大數(shù)據(jù)之前，計(jì)算機(jī)并不擅長(zhǎng)解決那些需要人類智能解決的問題，但在今天，這些問題換個(gè)思路就可以解決了，其核心就是轉(zhuǎn)換智能問題為數(shù)據(jù)問題。傳統(tǒng)的人工智能方式是讓計(jì)算機(jī)按照人的思路去做，但今天幾乎所有的科學(xué)家都不再堅(jiān)持「機(jī)器要像人一樣思考才能獲得智能」的觀點(diǎn)。比如AlphaGo（阿爾法狗），它不是靠邏輯推理獲勝的，而是靠大數(shù)據(jù)和算法。在數(shù)據(jù)方面，谷歌使用了幾十萬盤圍棋高手之間對(duì)弈的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練它；在算法方面，谷歌采用了上萬臺(tái)服務(wù)器來訓(xùn)練它下棋的模型，并且讓不同版本的AlphaGo相互對(duì)弈了上千萬盤，可以說它幾乎是算無遺策。所以說，這是個(gè)智能的時(shí)代，而智能的基礎(chǔ)是大數(shù)據(jù)，可謂「無數(shù)據(jù)、不智能」。

大數(shù)據(jù)對(duì)于商業(yè)的影響更顯而易見，舉個(gè)某服裝奢侈品牌的例子。奢侈品牌有個(gè)特點(diǎn)，就是決定銷量的并非價(jià)格，而是顧客群的喜愛。之前企業(yè)并不太很好了解顧客的喜好，但進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，則有了解決方案，就是在商品標(biāo)簽中植入智能芯片，商品只要被拿到試衣間，芯片就能識(shí)別出來，同時(shí)記錄這件商品的試穿次數(shù)，從而了解顧客的喜好。這樣公司就能明白銷量不好的商品的原因是什么，然后針對(duì)商品做出改進(jìn)，改變銷售方式。

有了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)之后，數(shù)據(jù)量是非常大的。以前很多數(shù)據(jù)，其實(shí)沒有沒有收集上傳、沒法存儲(chǔ)，今天這個(gè)都變成了一個(gè)可能。在過去三年里，人類收集到的數(shù)據(jù)總和超過人類歷史上六千年，從出現(xiàn)文字到現(xiàn)在六千年就有了數(shù)據(jù)記載。過去三年里，數(shù)據(jù)量超過了人類六千年的總和。而且按照這個(gè)指數(shù)速度往上漲，可以預(yù)測(cè)估計(jì)一年半以后，又要翻一番了，這是一個(gè)非?？斓乃俣?。所以在今天來講，你干任何一件事都要善用數(shù)據(jù)。

未來隨著人工智能的發(fā)展，最先受到?jīng)_擊的將會(huì)是傳統(tǒng)生產(chǎn)線上的工人。機(jī)器人可以替代人類做重復(fù)性的工作，特斯拉的工廠已經(jīng)完全機(jī)械化，沒有人工作業(yè)了。其次就是高端行業(yè)領(lǐng)域，比如專科醫(yī)生的病理診斷，機(jī)器的識(shí)別病癥識(shí)別率開始高于醫(yī)生了。

在未來，機(jī)器為人類所用，給人類提供服務(wù)?？赡?8%的人都在享受人工智能的成果，2%的人在設(shè)計(jì)AI。而這2%的人會(huì)有絕對(duì)話語權(quán)，所以如果不想被社會(huì)淘汰的話，要爭(zhēng)取成為2%的人。

做2%的人

兩次工業(yè)革命和信息革命都曾對(duì)當(dāng)時(shí)的社會(huì)產(chǎn)生巨大的沖擊，使得很多行業(yè)消失，但同時(shí)又催生出新的行業(yè)。不過，新的行業(yè)容不下那么多人，釋放出來的勞動(dòng)力需要尋找出路，這種影響花費(fèi)了半個(gè)世紀(jì)、甚至更長(zhǎng)的時(shí)間才消化掉。在這個(gè)漫長(zhǎng)而痛苦的轉(zhuǎn)型過程中，只有2%的少數(shù)人受益于新科技。

很多人問我這2%的人是怎么算的？2%不是計(jì)算出來的，而是前些年占領(lǐng)華爾街的人自稱98%的人，反對(duì)社會(huì)的既得利益者，即所謂的2%的人。從此誕生了一個(gè)新概念，2% VS 98%。

在過去如果按照社會(huì)階層和經(jīng)濟(jì)狀況將人口分類，會(huì)發(fā)現(xiàn)社會(huì)是一個(gè)紡錘形，兩頭小中間大，但今天卻是一個(gè)金字塔形狀，上面小下面大。這樣的社會(huì)不會(huì)太穩(wěn)固，最底層常常是最容易產(chǎn)生動(dòng)蕩的。但是盡管世界各國(guó)都不斷地增加窮人的福利，各國(guó)的金字塔形狀卻越來越明顯。

很多處于社會(huì)和行業(yè)底層的人經(jīng)常抱怨社會(huì)的不公，但很少思考為什么，以及自己如何能改變命運(yùn)。美國(guó)大部分富豪都是一代致富，中國(guó)的富一代也是如此，那么為何同樣的起跑線，每個(gè)人的命運(yùn)會(huì)有如此巨大差距。舉個(gè)例子，在阿里巴巴之前，有個(gè)叫8848的電商網(wǎng)站一度很火，但是后來關(guān)門了，同時(shí)關(guān)門的電商還有一大批。于是當(dāng)時(shí)搞電子商務(wù)的人說中國(guó)不適合做電商，因?yàn)楫?dāng)時(shí)沒有支付手段，大家不誠(chéng)信，以及沒有物流等等。他們采取了消極的態(tài)度，但馬云用的是另一種積極的態(tài)度，沒有支付手段就搞一個(gè)支付寶，沒有誠(chéng)信就搞一個(gè)商家評(píng)價(jià)體系，沒有物流就由公司出面和物流公司談專門的服務(wù)協(xié)議。換句話說，馬云是站在商家的角度想問題，幫商家成功就是幫阿里巴巴成功。

98%的人在思維上犯了不能公正的就事論事的錯(cuò)誤，習(xí)慣撿芝麻而不是撿西瓜。在機(jī)器搶掉人類飯碗的時(shí)代，如何做到不被拋棄？答案很簡(jiǎn)單———跟上智能革命的浪潮。98%的人，就是抱著舊思維不放、不愿接受新技術(shù)的人。比如你做秘書的工作，不會(huì)用電腦而非要手寫稿子，那你馬上就會(huì)被淘汰。

所以，要做2%的人：首先，獨(dú)立思考這一點(diǎn)非常重要。很多人很容易接受結(jié)論，而不去關(guān)注結(jié)論產(chǎn)生的過程和方法，不去判斷它是否正確、合理，是否符合常識(shí)。有人說自己太忙，沒時(shí)間求證，在我看來，這是一種思想上的懶惰。別說沒時(shí)間，我看很多人有大把刷微信的時(shí)間；還有就是要簡(jiǎn)單化。永遠(yuǎn)要記得：兩點(diǎn)之間，直線最短。任何復(fù)雜的金融產(chǎn)品都可能是騙局，因?yàn)樗鼰o法直截了當(dāng)?shù)馗嬖V你它的贏利模式。

分享·跟蹤·合作·眾籌

自從我的《智能時(shí)代》出版之后，我進(jìn)一步梳理了思路，根據(jù)對(duì)產(chǎn)業(yè)的研究，總結(jié)出了未來時(shí)代商業(yè)八字訣——「分享、跟蹤、合作、眾籌」。

1、分享

中國(guó)的滴滴、美國(guó)的Uber、Airbnb都是分享經(jīng)濟(jì)的代表。在未來分享經(jīng)濟(jì)時(shí)代，連接比擁有更重要。滴滴和Uber沒有一輛汽車，確實(shí)全球最大的出租車公司，Airbnb沒有一間住房，卻比世界上任何酒店集團(tuán)都大。淘寶上的商品也不是阿里巴巴的，但它也超過任何一家百貨連鎖店。滴滴、Uber和Airbnb通過互聯(lián)網(wǎng)把更多的資源引入市場(chǎng)。滴滴出現(xiàn)之前，中國(guó)只發(fā)放了200萬張出租車牌照，今天中國(guó)街上的出租車加上專車幾乎翻了兩番，接近800萬輛，增加的500多萬輛都是滴滴等公司通過互聯(lián)網(wǎng)把閑置資源和大家進(jìn)行共享。

2、跟蹤

在萬物聯(lián)網(wǎng)這個(gè)時(shí)代，當(dāng)然還有大數(shù)據(jù)、人工智能做后臺(tái)支撐，就有可能跟蹤到經(jīng)濟(jì)，細(xì)到說能跟蹤到每一筆交易，每一個(gè)人，每一個(gè)很細(xì)節(jié)的地方，這都將帶來無限的商機(jī)。

3、合作

我在《智能時(shí)代》一書中講了一個(gè)技術(shù)革命時(shí)代的范式：現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)+新技術(shù)=新產(chǎn)業(yè)。很多在美國(guó)、日本等工業(yè)化國(guó)家已經(jīng)消失的所謂「遺產(chǎn)工業(yè)」，在中國(guó)依然所在。這些產(chǎn)業(yè)，在過去被看作是拖后腿的產(chǎn)業(yè)，但是它們升級(jí)改造的壓力最大，也最愿意采用新技術(shù)。因此，未來智能技術(shù)和它們的結(jié)合，會(huì)創(chuàng)造出很多有新意的產(chǎn)業(yè)。合作經(jīng)濟(jì)是未來的趨勢(shì)。

4、眾籌

相比于網(wǎng)絡(luò)上眾籌出書、出唱片，更大、更有顛覆性的眾籌經(jīng)濟(jì)是通過顧客參與的方式，改變產(chǎn)品和服務(wù)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)和銷售的全過程。最典型的例子就是特斯拉汽車，特斯拉通過眾籌的方式從未來顧客那里收取定金，然后讓顧客參與設(shè)計(jì)，運(yùn)用顧客的理念來生產(chǎn)汽車，并且繞過批發(fā)零售的環(huán)節(jié)，直接送到客戶手上。這樣比傳統(tǒng)汽車制造銷售鏈條短了很多，因此價(jià)格就會(huì)便宜很多。采用特斯拉眾籌模式的不僅適用制造業(yè)，那些先充值后服務(wù)的模式，也是一種變相眾籌經(jīng)濟(jì)。比如說摩拜單車，用戶要先充值押金，這些錢足夠讓摩拜單車生產(chǎn)足夠的自行車投放在市場(chǎng)上，不然像摩拜單車這樣重資產(chǎn)的企業(yè)，負(fù)債的壓力是很大的。

好壞參半的未來

我們每個(gè)人的出行都是隨機(jī)的，就跟布朗運(yùn)動(dòng)似的。未來城市是怎樣的呢？你可以把整個(gè)城市想象成一臺(tái)超級(jí)電腦，每一輛汽車是一個(gè)終端，可以從主機(jī)上獲得一個(gè)優(yōu)化的交通方案。在美國(guó)有人做過這樣的試驗(yàn)，將原來70分鐘的出行時(shí)間降到了20分鐘?，F(xiàn)在在北京，人們上下班平均要花兩個(gè)半小時(shí)，如果能夠按照這個(gè)比例節(jié)省，每天就有可能節(jié)省40分鐘，社會(huì)效益非?？捎^。再往后，馬路上可能都是無人駕駛的電動(dòng)汽車。它們可以連成一排往前開，像火車一樣而不需要紅綠燈，中間哪輛車要拐彎了，就從隊(duì)伍里分出去。整個(gè)社會(huì)交通會(huì)變得更美好、更安全。未來還可以用無人機(jī)來代替警察巡邏，這些無人機(jī)和今天的無人機(jī)不一樣，它們很聰明，攝像頭帶有人工智能視覺識(shí)別軟件，能夠識(shí)別出潛在的犯罪嫌疑人。

為什么說也是一個(gè)很壞的時(shí)代呢?智能革命讓一切更精細(xì)化和人性化，所有產(chǎn)業(yè)都將迎來挑戰(zhàn)，包括農(nóng)業(yè)、制造業(yè)、體育、醫(yī)療，還有傳媒這些行業(yè)。這是空前的挑戰(zhàn)，因?yàn)樗鼤?huì)造成非常多的社會(huì)問題——科技進(jìn)步帶來的未必全是生活水平的提高，也可能有很多困擾。比如，今天的我們生活在一個(gè)毫無隱私可言的社會(huì)里。我們自己就是隱私泄露者———你在手機(jī)里安裝了那么多APP，參加了那么多優(yōu)惠活動(dòng)，都是在主動(dòng)曝光自己。雅虎曾被曝丟失5億個(gè)賬號(hào)。一般人可能會(huì)覺得，5億個(gè)賬號(hào)，哪那么容易從中找到我的信息？其實(shí)不然。處理這些賬號(hào)的是機(jī)器，不是人工，找到你的賬號(hào)、破解你的密碼是很容易的。

所以，未來的時(shí)代是一個(gè)很好的時(shí)代，同時(shí)也是一個(gè)很壞的時(shí)代。

作者：吳軍，前騰訊副總裁、豐元?jiǎng)?chuàng)投創(chuàng)始合伙人 著名自然語言處理和搜索專家

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