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人工智能对我们的影响到底有多大 不知何时起，人工智能忽如一夜春风般的走进了我们的工作和生活中，我们突然发现，原来科幻小说中才会出现的场景时常在我们身边发生。我们惊叹科技发展之快，不知不觉中悄悄改变着我们的购物习惯、就餐习惯、出行习惯等生活方式和工作方式，期待着有更多的变化发生。
但随着对“人工智能”这个词汇的不断了解和学习，我们渐渐发现，人工智能在快速发展的今天除了带来便利，也带来了新的危机。他使我们变得更加懒于思考和行动，他让很多人沉浸在虚拟世界不能自拔，他在慢慢取代一些原来需要人工做的工作岗位、、、、、。
人工智能对我们的影响和改变到底有多大，未来还会发生些什么，我们人类是否还能自由驾驭得了？
带着这样的疑问，我阅读了李开复老师的这本《AI未来》。如果你也同我一样，对人工智能既觉得好奇又想知道未来可能会发生什么；如果你对人工智能是如何演化而来的，具有什么的威力还一无所知；如果你美好的期待着以后可能再也没有996只有幸福的生活；如果你迷茫自己该如何调整以适应下一步人工智能浪潮的到来，那就跟我一起来阅读这本《AI未来》吧，我们一起来寻找答案。
这本书是李开复老师被诊为淋巴癌后重新对人工智能所做的思考，既有人工智能是如何进化演变的场景再现、也有人工智能会给我们带来经济转型和危机的深入分析，更有建议我们该如何有效应对的善意提醒，是一本既理性又有温情的书。
我的总结分享就重点围绕：人工智能是如何进化演变的、人工智能会给我们带来经济转型和危机、我们该如何有效应对这三个方面重点来讲。 人工智能是如何演不断演变的 人工智能的出现在我们非专业领域的人看来似乎是一夜之间突如其来，但实际上是经历了从量变到质变的过程一步步发展起来的，并非一蹴而就，对人工智能演变起到关键作用的是“深度学习”，所以我们首先要搞明白什么是“深度学习”。
这个“深度学习”不是人类的深度学习方式，而是人工智能领域的一个专业词汇，简单说就是机器学习，那深度学习到底是什么，和人工智能有何联系，又是如何影响人工智能进化演变的呢？
深度学习到底是什么：深度学习是算法，是神经网络算法的增强版，原理是模仿人脑结构构建多元神经元网络收发信息，”喂“数据给计算机，让计算机其从数据中识别规律，通过使用大量特定领域的数据，为想要的结果做出最佳决策。其核心能力是能够识别规律、得出最优化的解答、帮助人们做出决策。
深度学习的受益者是谁：深度学习推动了人工智能的快速发展，西方国家点燃了深度学习的火炬，但最大的受益者却可能是中国，为什么这么说？
因为之前美国的互联网发展领先于中国，之前中国的互联网企业多以是模仿美国开始的，从Groupon(美国团购网站）到美团，从eBay到淘宝、从Uber到滴滴，中国的企业经历了模仿、本土化和同行厮杀后，自13年开始，中国创业者不再一味模仿和跟随，靠脚踏实地的苦干，成为全球最大的数据生产国，开始研发硅谷没有的产品和服务，中国互联网未来会有更多爆发的可能。
中国能够在互联网发展方面快速异军突起主要受两方面变化的影响：一是人工智能从发明年代到实干年代的转变，二是人工智能从专家年代到数据年代的转变。
发明年代-实干年代的转变：从原有的强调单独发明领先技术转变为要真正在企业中能够使用，这一转变弱化了中国人研究问题总是容易脱离框架思考的方法，强化了有抱负、有头脑的创业者创立强大的企业。
中国创业环境和竞争压力巨大，要想存活下来，必须不断改良产品、革新商业模式，为赢得新市场的份额想尽办法，中国企业家既具有实干精神也更舍得重磅投入、管理和建立规模经济，更具有不怕苦的精神。
专家年代-数据年代的转变：不再只强调专家至上，而是海量的数据能产生更强大的威力，这一转变弱化了中国顶尖研究人员的重要性，强化了增强数据的重要性（中国积累有大量数据）。
中国的人工智能发展跨越了美国的信用时代直接从现金-移动支付时代，创造、搜集了真实世界里的海量新数据，阿里巴巴、腾讯、抖音、饿了么、滴滴等众家创业公司争相把工具应用到城市生活中的每个支付场景：外卖、共享单车、网红直播等，到处都是”O2O”场景。 只要一部智能手机即可完成大部分消费，大大提高了生活的便利。我国这些消费场景积累了海量的数据，通过深度学习算法得到的结果会比美国顶尖公司在各个平台上不定时消费得到的用户习惯更为精准。
了解一组数据，能帮我们更真实和清晰的判断出中美两国在互联网一些重要行业方面的差距。
外卖订单：中国是美国的10倍 移动支付：中国是美国的50倍 电子商务：中国是美国的2倍 滴滴出行：中国的订单是Uber全球订单的4倍。
人工智能的四波浪潮：第一波是互联网智能化、第二波是商业智能化、第三波是实体世界智能化、第四波是自主智能化。
第一波互联网智能化：主要特征是使用算法给互联网浏览的用户数据贴标签，做为推荐引擎，了解、研究、学习个人喜好，推荐有针对性内容。 第一波浪潮的经济价值主要用于高科技和数字世界，互联网行业是首批受益者。
在我国，这类公司的领头羊是今日头条，今日头条的人工智能引擎在互联网上搜寻内容，使用自然语言处理和计算机视觉技术，消化整理来自合作者及撰稿人的大量文章与视频，再根据用户的诸如点击、阅读、浏览、点评等习惯，针对每个用户的兴趣、喜好和习惯高度定制动态推送。
第二波商业智能化：主要特征是使用算法给传统公司积累的大量数据贴标签，利用非结构化数据，从数据库中挖掘人类容易忽视的隐性联系，参考以前的决策和结果，最终超越经验量丰富的人类工作者。
第二波浪潮的经济价值开始向传统行业转移，受益者主要是数据已经结构化的保险和金融行业，同时有望在司法界和疾病诊断行业实现突破。
第三波实体世界智能化：把人工智能延伸到我们的生活环境，把现实世界转化为可被算法分析和优化的数据，称之为感知人工智能的OMO，如小米音箱的”小爱同学”和Amzon Echo可把声音环境数字化、阿里巴巴的“城市大脑”可把城市交通流量数字化。
感知人工智能可以识别我们的面孔、听懂我们的声音、观察我们身边的世界，我们坐在沙发上说一句话，就能订好外卖，冰箱能自动告诉商店里的购物车家里没有牛奶了。线上的便利会来到线下世界，同时通过了解及预测购物者的习惯，商超可改进供应链，提升效率，提高盈利能力。
第四波浪潮自主智能化：是前三波人工智能浪潮的集大成者，把极复杂的数据和机器感知能力结合起来，能彻底改变我们绝大部分人的日常生活，可应用于购物商场、餐厅、农业、工厂、交通等，如自动驾驶、自动采摘的机器、自动理货机器等。
第四波浪潮产生的人工智能可以为所有者直接创造经济价值，可用于执行人工成本昂贵或是找不到人执行的工作。
第一波互联网智能化和第二波商业智能化已经出现在我们身边，第三波浪潮将彻底改变我们的互动体验以及模糊数字和现实的分界，第四波浪潮将进一步改变农业、交通、连锁餐饮等众多领域。
美国目前领先的是商业智能化，中国目前在互联网人工智能、感知人工智能中已经领先，很快在自主智领域能赶上美国。
人工智能带来的经济转型和危机 人工智能的不断演化，高速发展能不断带给我们欣喜和希望，能带给国家更多的经济转型，但与之相伴而生的也有影响人类的危机，是一场冰与火的考验。
经济转型真正带来的危机：李开复老师指出，与第一次工业革命和第二次工业革命不同，人工智能会让技术变得更加通用，不会通过去技能化而创造工作，而会通过越来越智能化的机器替代工作。
失业的人只能在其他更加难以自动化的产业中找工作，但人工智能不会留给我们足够的时间，工业革命需几代人才完成的，人工智能革命在一代人就能产生重大影响。
因为人工智能会在三个催化剂的作用下加速应用与扩散，这些催化剂在前两次工业革命时是没有的，是哪三个催化剂呢？
带来经济转型的三个催化剂：人工智能算法的易复制性、风险投资业（VC）的诞生和中国的影响力。
算法的易复制性：人工智能的产品只是数字算法，可快速在全球无限复制且零成本应用 ，能够替代大量白领工作者获取信息、处理信息，并依据这些信息提出建议的工作。
风险投资业（VC）的诞生：如今VC是新技术商业化常见投资方式，VC在坚持不懈寻找好项目，以获得最大回报，会推动人工智能快速应用和商业模式迭代。
中国的影响力：前两次工业革命，中国满后于西方国家，好不容易在互联网时代赶上了发展的进程，中国的企业家、互联网生态系统和中国政府积极推动因素相结合，会不断产生催化作用。
人工职能真正带来的危机：财富分配不均、人员失业和个人危机。
财富分配不均：人工智能的快速发展会进入赢家通吃时代，深度学习与庞大数据的密切关系，会自动形成良性循环，数量越多-越会生产越好的商品-商品越好，会吸引更多用户-用户越多，会产生更多的数据。拿Uber为例，目前的商业模式是75%的载客收入都给了司机，如果自动驾驶技术取代司机后，公司的价值会变得多惊人，财富开始流入人工智能时代起步较早的公司。
人员开始失业：李开复老师指出，预估未来10-20年内，美国有40%-50%的工作岗位可能被取代，更多的失业人员会来抢夺越来越少的工作岗位，会使薪水进一步降低，导致许多人不得不从事兼职或在共享经济里打“零工”。
带来个人危机：我们身处社会当中，代表个人社会价值和表明自己是社会成员的往往是工作，如果人工智能导致人类失去工作，带来的心理创伤会非常大，因为被轻易取代后的无力感会让人失去人生意义和目标，感觉自己存在没了意义。
现实如此之残酷，我们以为人工智能可以帮我们做许多机械的工作，甚至好多人以为我们以后可以彻底脱离996开始幸福生活，但可能没有想到，人工智能有一天会取代我们的工作。哪些岗位可能被取代呢？
可能被取代的岗位：李开复老师将被人工智能取代的工作岗位区分为体力劳动者和脑力劳动者，并按强社交与弱社交对每个劳动者的风险评估都区分了四个象限：危险区、安全区、结合区和慢变区。我们重点以危险区和安全区的岗位举例：
体力劳动者：身处危险区的是工作技能低且结构化和弱社交的工作。如卡车司机、水果采摘员、装配车间工人、洗碗工、餐厅后厨、快餐厨师和出纳收银岗位；身处安全区的是非结构化且强社交的工作。如训狗师、发型师、理疗师和老人看护人，全是和个性化需求及满足关怀需求相关的岗位。
脑力劳动者：身处危险区的同样的技能低、工作结构化和弱社交的工作。如电话销售、信用评估员、简单翻译、税务助理和放射科医生；身处安全区的是市场公关总监、心理治疗师、社工、酒店门童、并购专家和CEO。
工作内容落在危险区的岗位在未来几年因自动化程度的不同会面临着被取代的风险，安全区的在可预见的未来中不太可能被自动化，同时结合区和慢变区的的界限不是特别明显，暂不会完全被取代，但技术稳定进步后，可能会引起大范围裁员。
其他国家常用的失业解决方案：3R（再培训、减少工作时间和重新分配收入）和UBI（全民基本收入）。
再培训方案：这种方案认为教育平台可帮助就业者成为“终身学习者”帮助他们不断更新技能，进入还没有自动化的新行业。
李开复老师认为，此方法远远不能解决大量失业问题，因为人工智能的快速发展使得大多数人每隔几年就不得不更换职业，最后人们发现自己就像灾难来临前逃亡的动物一样，不停从一块岩石跳到另一块岩石寻找更高落脚点。
减少时间和共享工作：这种方案认为把每周的工作天数缩短，可能让多人“分享”同一份工作，全职工作可以分为几份兼职工作，给其他人一部分稀缺的工作资源。
李开复老师认为，面对人工智能对岗位的不断冲击，这种方案可能会失去后劲，因为减少工时、共享工作最终会影响就业者的净收入减少，这是不会被低收入者所接受的，且政府也很难负担巨量的补贴。
全民基本收入(UBI)：目前，最流行的再分配方案是最低保障收入，就是仅向失业者和穷人提供补助金，建立“最低收入”门槛，保证就业者收入不低于这条线。
这种最低保障收入方案的资金来源于从大型科技公司、以及借这些科技而起的富人们征得的高额税金（有些杀富济贫的味道）。
这种方案看似合理，但最大的问题每月固定的补贴会导致人们的好恶逸劳和不劳而获心理。
甚至会像《认知盈余》里描绘的，大批农民迁移城市脱离了繁重劳动后迷上了饮酒而整天烂醉如泥，这些接受补贴的人也可能会无所事事、沉迷游戏、烟酒甚至毒品。这更像是止痛药，让被人工智能伤害的人获得暂时的镇静和麻木。
面对这种局面，我们人类难道真的就束手无策了吗？我们创造了人工智能，最后却要被其伤害，难道我们就没有办法可以将人工智能的优势被人类所用吗？
我们该如何与人工智能共存 人类与机器最大的区别：李开复老师指出，他曾经被这个问题无数次的困惑和折磨过，在身患癌症并最终战胜癌症后他突然发现，原来人与机器最大的区别是爱的能力，机器没有温度、没有情感、不会关怀，而人恰恰有这种能力，这是机器所无法替代的。
当我们生病去就医时，更希望能得到鼓励和关怀；当我们生病躺在病床上，更希望受到别人的关心和照顾；当我们人在旅途，更希望得到家人般的问候和温暖；当我们面对压力而焦虑抑郁时，更希望能得到倾听和理解、、、、、
人类与机器的共存局面：因为人具有爱的能力，所以，与关爱和创意相关的工作都是人类所擅长的，这部分工作也是机器永远所无法取代的。 可以由人工智能负责例行的、重复性的优化任务，人类负责需要创意和战略转思维及关爱性工作。
比如人工智能完全代替医生完成诊断检查工作，医生则变成集护士、医疗技术人员、社会工作者和心理学家于一体的“关怀护理医师”。
再比如，律师事务所的律师可以将常规研究任务交给人工智能，专注地与客户进行沟通，使客户感受到更多的关心和关注。财务可以将数字计算交给人工智能，专注于高情商和有同理心的谈判、复杂的资本并购角色。
人工智能的到来虽带来了危机，我们要清晰的认识到这一变化即将会带来的革命，但却不是世界末日，我们要提前有意识的调整准备，有意识多学习与积累与人的关爱、与人沟通互动类的经验并积极参与这些工作中去。
同时也可依据自己的优势有侧重性的来提前准备，懂关怀的人可考虑往护理和关怀服务方面发展、有雄心壮志的可往职业培训发展、有理想的可在大众服务方面发展（社工等）
回归财务看财务 看完这本书，心里感叹良多，我们大多数财务人还在专业技能里兜兜转转，想以此仗剑走天涯，把外部的沟通对接短板归结为自己天生不擅长，不喜欢参与公司动态的革命中去，更不善于去主动搞事情推动变革，怕给自己惹来更大的麻烦。却岂不知外部环境已悄然渐变，突然有一天会卒不及防的来个翻天复地。
如果那时的我们，在时代浪潮中失了工作，失了方向和目标，更失了人生存在的价值和意义，我们又该何去何从呢？
趁现在，趋势已显，尚未变天，赶紧武装自己、改变自己，不再固守小圈，突围走出去，一切还来得及。
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