❶ 讀《人工智慧——李開復談AI如何重塑個人、商業與社會的未來圖譜》
時下人工智慧是非常熱門的話題，尤其是2017年5月圍棋程序AlphaGo戰勝李世石的事件掀搜虧起人工智慧的熱潮。人工智慧的發展，促使我們面對幾個問題：人工智慧是什麼，有什麼影響，如何應對？作為人工智慧領域的專家，產業推動者，思想佈道者，李開復先生通過這本書解答了我們的問題。這本書內容豐富，幾乎涉及到人工智慧的方方面面，但是感覺結構有些鬆散。總的來說作為一本科普讀物，還是給予我很多啟發。
一、什麼是人工智慧
人工智慧的概念從計算機發明之初就已經提出，圖靈提出的圖靈測試，就開始思考人工智慧的發展並給出了測試方式。書中列舉了歷史上對於人工智慧定義的演進過程，與定義的抽象相反，人工智慧現在已經實實在在的在我們身邊，例如智能助理、新聞推薦、機器視覺、AI藝術、新搜索引擎、阿爾法狗等。書中用高德納技術成熟度曲線論證，現在的人工智慧熱潮與以往有本質的區別，它實現了語音識別、機器世友神視覺、數據挖掘等多個領域追上甚至超過了正常人類水平，突破了心理閾值，進入真實應用場景，並與商業模式緊密結合，在產業界發揮真正的價值。
深度學習造就了當下的人工智慧，是背後的關鍵技術。2006年，傑弗里.辛頓及其合作者用一篇《一種深度置信網路的快速學習演算法》的論文宣告了深度學習時代的到來。深度學習演算法來自人工神經網路技術，技術靈感來源於對於人類神經節的沿著網狀結構傳遞和處理信息的假說，歷史上這個技術因為「異或難題」陷入停滯，直到1975年這個問題被解決，人們又開發出多層神經網路技術，到2010年後逐步成熟。
書中對深度學習這種神秘的演算法作了形象且容易理解的介紹。從根本上來說，深度學習和所有機器學習方法一樣，是用數學模型對真實世界的特定問題進行建模，以解決該領域內相似問題的過程。用人類小朋友學習認字的過程類比，計算機要總結出文字規律，以後看到類似的圖案，按照之前總結的規律知道圖案是什麼，這個過程叫做「計算機學習」。學習對象叫做「訓練數據集」，數據集中的數據通過「特徵」區別，計算機「建模」來總結出模型。計算機學習有不同的演算法，如決策樹。深度學習的特點是在表達能力上靈活多變，同時允許計算機不斷嘗試，直到逼近目標。從數學的角度，深度學習與傳統機器學習方法本質上沒有實質差別，都希望在高維空間中，根據對象特徵，將不同類告滾別的對象區別開，但是他的表達能力比傳統機器學習高明。具體一點來說，可以把學習的對象看成一大堆數據，把數據丟進一個復雜的、包含多個層次的數據處理網路（深度神經網路），然後檢查經過這個網路處理得到的結果數據是不是符合要求，如果符合就保留模型，否則就繼續調整，直到輸出滿足要求為止。書中舉了水池閥門的例子。這種方式所需要的是計算機用特定的方式近乎瘋狂的調節所有流量調節閥，不斷試驗，摸索，增加層數、變數數量，加大算力、加大數據量，直到湊出最佳模型。所以指導深度學習的基本是一種實用主義。
到這可以看出，深度學習演算法有效發揮作用的前提，一是晶元計算性能、處理能力大幅度提升，二是因為互聯網長夜發展帶來的高質量海量數據。在這兩個條件成熟後，基於深度學習的人工智慧隨之強大起來。
有點玄妙的是，深度學習演算法很有效，但做出模型出來後，設計模型的人也無法能夠說得清楚為什麼，因果關系是什麼。有史以來最有效的機器學習方法，在許多人看來是一個「黑盒子」，由此也會引發一個問題：人們開發出自己無法理解的程序，只知道它做了什麼，但是不清楚它掌握的是一種什麼樣的規律，這種學習程序會不會失控？
二、人工智慧的影響
對於人工智慧討論的最熱烈的應該是科幻電影吧，《駭客帝國》、《攻殼機動隊》、《我，機器人》、《終結者》，這個名單可以很長……討論了無數種可能。簡單的歸類，分為樂觀和悲觀兩種觀點。
人工智慧對我們有威脅么？電影喜歡這種設置，人工智慧發展超過了人類的控制，人類被贍養、奴役或者消滅。我覺得的確是杞人憂天了。
書中對人工智慧進行分類：弱人工智慧、強人工智慧、超人工智慧。書中觀點是，我們現在能夠看到的是弱人工智慧，就是應用型人工智慧，專注於且只能解決特定領域問題的人工智慧；強人工智慧，又稱通用型人工智慧，可以勝任人類所有工作的人工智慧，具有在不確定環境下推理、策略、解決問題、制定決策、有常識、規劃、學習、溝通等，強人工智慧可以替代人類。但是這里，強人工智慧是否有「意識」？這個問題很復雜，如果人工智慧有了自我意識，那麼跟人類有區別么？人和機器的關系，就不是人和工具的關系了；超人工智慧，假設人工智慧繼續發展，可以比世界上最聰明的人，最有天賦的人還聰明，這個定義比較模糊，因為已經超過人類的理解，只能從哲學、科幻的角度去解析了。
書中有個關於是否奇點來臨的討論，前陣子很流行所謂「嚇尿指數」，人們發現人類的科技水平是加速發展，且短短百年，人類已經遠遠超過了歷史。因此人們也擔心這種加速度趨勢，會使得強人工智慧和超人工智慧快速發展，一旦奇點來臨，人類命運是難以預料的，就像美洲土著無法預料科技先進的歐洲殖民者到底會帶來什麼影響。按照書中的觀點，特定的科技如人工智慧，在一段時間的加速度發展後，會遇到難以逾越的技術瓶頸，例如晶元性能。他的結論是，在一定時期內，都是人類的工具，很難突破人工智慧的門檻。霍金的憂慮是機器與人在進化速度上的不對等，人工智慧可以加速度進化，但是人類的進化有限。此外，還有失業問題。
總的來說，我贊同書中觀點，在我有生之年可以見到弱人工智慧的充分發展，也許可以看到強人工智慧的出現，但是超人工智慧還是在科幻電影里。我們能夠看到的，更大的可能是一個人與作為工具的人工智慧協作發展的景象。
三、如何應對人工智慧時代
人工智慧時代到來是無法迴避的客觀事實，從樂觀的角度來看，人工智慧可能是人類社會全新的一次大發展，與三次工業革命一樣重要，人類因此生活在完全不同的時代，個性和自由可以得到更大的發展。人們的聯系的效率，生產的效率提高，引起的社會、經濟的變化。順應時代潮流是理性的選擇。
首先面對的問題是工作，我們的工作會被取代么？書中給出經驗法則：「五秒鍾原則」，如果人可以在5秒內對工作中所需要思考和決策的問題作出相應的決策，那麼這項工作很有可能被替代。想一想自己的工作真是有點擔心。但如果涉及到縝密的思考，周全的推理和復雜的決策，那麼久是很難取代的。有專家認為，那些有清晰的評估標准，工作業績可以被客觀的衡量的，人工智慧容易取代。在未來，無論什麼樣的層次工作，都會跟人工智慧合作進行，以讓高級人才發揮他們的技能特長，著眼於最不容易被自動化的工作。這種趨勢已經很明顯，各行各業都開始了AI+的過程。既然人工智慧在某些領域會做的遠遠比人類好，我們要考慮的是作為人類的話要如何捍衛自己的價值。做那些人工智慧做不好的事情，例如跨界推理、抽象能力、小樣本和無監督學習能力、知其然知其所以然的能力、建立整體體系的能力、常識能力、自我意識、審美、情感等。
其次面臨的問題是教育，我們需要什麼樣的教育？書中從社會結構的角度來討論這個問題，傳統的社會結構是金字塔型，在人工智慧時代，金字塔會更加合理和高效，底層從事基礎工作、重復性勞動的人會減少，但金字塔不會坍塌，更多的可能是在現有基礎上自我調整。樂觀的來說，隨著生產力的發展，更多的人從繁重的生計中解脫出來，可以或者說必須投入更加人性化的領域。因此，教育體制需要進行大調整，要培養更多博學、專深、領導、藝術人才，增強人機協作的技能。更多培養如思考、創造、溝通、情感交流、人與人的依戀、歸屬和協作、綜合感悟和對世界的想像力等人所特有的能力。僅靠記憶和練習就能掌握的技能是最沒有價值的，幾乎一定可以由機器來完成。死記硬背的應試教育和計算能力是最無用的技能了。只有人的個性才是人工智慧時代人類的真正價值。從表現形式來看，作者舉了兩個前沿的例子，一個是密涅瓦大學，一個是清華的的「姚班」，他總結人工智慧時代的核心、有效的學習方法是，主動挑戰極限，從實踐中學習，關注啟發式教育，互動式在線教育，主動向機器學習，學習人與機器的協作，學習要追隨興趣。找到一個不容易被機器替代的工作，無論是為了美還是為了好奇心。
書中也對未來產業發展進行了闡述。自動駕駛是人工智慧最大的應用場景，充滿想像。它會帶動新的業態，新的基礎設施建設，新的生活方式，這對我來說是個福音。作者還詳細的闡述了自動駕駛技術的發展情況，他認為中國發展自動駕駛技術的優勢是很大的，可以扮演關鍵角色。一個是因為法律和道德上寬容度更高，一個是基礎設施建設是我們的長項。另一個人工智慧目前被看好的是智慧金融。利用深度挖掘大數據，在量化交易，智能投顧，風險防控、安防和客戶身份識別、智能客服精準營銷等上具有優勢；翻譯、智慧醫療。智慧醫療是我很看好的，醫療資源緊缺，通過人工智慧的輔助，可以提高效率和受眾面，頂尖醫生可以騰出精力來進行研究真正具有挑戰性的科研。書中還對人工智慧創業，從國家戰略到企業層面進行了闡述，中國政府擁有更強大的執行能力，中國也有優秀的科研人員。此外，也還討論了人工智慧時代的信息安全問題的擔憂和建議。
四、給我的啟示
生活在這個時代是幸運也是不幸的。說幸運，是因為我們處於變革期，有機會看到未來顛覆性的發展。不幸是要調整自己面對不確定性，而且可能見不到「強人工智慧」的充分發展和「超人工智慧」。
樂觀的來看，未來由於從低端的勞動中解脫出來，人可以投身內心真正渴求的工作，為自己的熱愛而工作，生活體驗將更加豐富多彩。人工智慧將創造出更多的財富，大多數人可以更加自由的生活，將會有更好的新的社會福利體系。由於人工智慧的出現，人再次確認自己的獨特價值，就是有自主意識，可以解悟生命的意義和死亡的內涵，因為生命有限，才能使得思想和命運如此寶貴。書中引用法國哲學家布萊茲的話：「人只不過是一根蘆葦草……不過，人知道自己要死亡以及宇宙隊他所具有的優勢，而宇宙對此一無所知，因而我們的全部尊嚴在於思想」。不斷提高自己，善於利用人類的特長，善於藉助機器的能力，將是未來社會里各領域人才的必備特質。
同時，人工智慧的發展必然會帶來嚴重的問題，從歷史上來看，生產力的發展，尤其是初期，會帶來諸多社會問題，給當時的人們帶來痛苦，新技術也未必會普惠到大多數人，可能會造成更大的社會不公。即使從目前來看，信息安全問題、接受的信息被過濾操縱（如劍橋分析事件）就非常嚴重，我們面臨的危險更多了。
❷ 李開復：中國為什麼能成為AI強國
2月28日，創新工廠創始人李開復來到清華大學和年輕人分享他對於AI技術和中國的AI未來的看法，也作為他新書《AI·未來》(AI Superpowers)的推介會。會上，李開復時不時有些咳嗽，但這絲毫不影響他表達對於AI技術發展的信心和對中國智能化未來的期許。
李開復在演講中表示，AI關鍵的深度學習技術(deep learning)在不同時期有不同的突破。第一波的技術突破發生在1988年左右，互聯網和AI的發展充滿了局限性，往往只是針對一個特定的領域和特定的行為，「我們用純粹的數據(pure data)去 預測用戶的行為 」，他舉例道，「像亞馬遜的推薦清單，臉書的新聞推送，和現在今日頭條用的技術都是類似的基於大量的用戶的點擊行為 模擬用戶的喜好 。」
第二波的突破在2004年前後，當時每一個行業都已經積累了大量的商業數據，尤其是尤其是金融行業，他們利用數據的相關性在金融防欺詐和消枝耐信貸審核等方面有了質的飛躍。用戶不再是貼標簽式的被分為群組，每一個人的風險偏好和金融行為都會被精準記錄並且分析，這樣每個用戶都能匹配到最適合TA的金融產品。
第三波的突破發生在2011年，李開復稱之為「Perception AI」，主要是集中在面部識別和語音識別領域，這也是李開復的老本行。1988年他從卡耐基梅隆大學博士畢業，博士論文做的就是關於語音文字識別方向。這時，他舉了歌神張學友變成「逃犯剋星」的例子，演唱會的人臉識別幫助警方在演唱會時抓住了9名在逃嫌疑犯。「雖然這樣的技術並不是適合所有國家都採用到抓捕行動中，但這顯示了AI在這個方面巨大的潛力。」
第四波的突破是2015年AI在 自動化 方面的成就。無人駕駛，自動泊車，智能巴士等等都是我們這幾年在新聞上經常看到的AI應用。另外，李開復提到一種新型智能自動洗碗機，即將來我們可能把吃過的鍋碗瓢盆都可以一股腦放進洗碗機里，洗完以後洗碗機會將餐具自動分類放好，大大節省我們分類和擺放的時間。「不過這個技術還沒有普及，這樣的洗碗機過於巨大，而且現在要賣30萬美金。」
當然一個顯而易見的原因是，人。中國有很多優秀的學者和工程師投身於這個行業。據《中國人工智慧發展報告2018》，在全球院校中，中國科學院系統AI論文產出數量最多。微軟全球資深副總裁、大中華區董事長兼首席執行官柯睿傑（Alain Crozier）在接受澎湃新聞采訪時也表示，在中國他們有最好的工程師，中國已經成為僅次於美國的第二大全球研發中心，微軟將繼續投資中國，希望能趕上下一波潮流。並且，李開復還提到，「AI是 開源 的，所有工程師都可以在知識分享中創造出新的技術」，這一點對於像中國這樣的科技後起之秀來說是非常有利的。
發展深度學習的首要條件就是有足夠多的數據去訓練演算法和模型，而中國擁有全球最多的用戶，互聯網、智能手機和移動支付的普及，「使每一個用戶能產生的數據都遠遠大於美國用戶產生的數據」搭宏。李開復提到，2017年中國在移動支付方面的交易量已經超過中國2017全年的GDP總量，原因就在於移動支付的每一分錢都涉及了多種產品和服務。
另外一個重要原因就是中國有大量政策支持，「中央政府定下發展AI技術的主旋律，各級地方政府就會根據當地的情況，提出因地制宜的AI政策去促進產業發展。比如，雄安人口不稠密並且有大量平坦的土地，他們決定大力研發測試自動駕駛技術；南京高校雲集，政府就可以出台成立AI研發中心的政策。」
李開復表示，重復性的沒有創造力的體力的工作很有可能被替代。原麥山丘開了無人售貨店，飛步正在大力推廣無人駕駛貨車，但是有創造性的需要多方面協調的工作永遠不會被替代。「AI沒有感情，柯潔輸掉了棋局會哭會流眼淚，所有人都會為他感動為他鼓掌，但是Alpha Go被切掉電源以後就只是一台冰冷的機器...AI給了我們很好的機會去思考我們為什麼生而為人，是什麼使我們特別。「
"在很多領域，人們對於AI技術的發展是持保守態度的，比如醫療領域，我認為目前的『AI+醫療』市場是過熱了」。
還有一個永遠不會消失的職業，李開復又開玩笑又嚴肅的說道，「那就是企業的CEO」。他認為，企業家們要處理各方面的事務，充滿創造性，但更重要的一點是，企業家給企拿春業帶來的願景和期望，是帶領企業走向未來的重要利器。「這一點上馬雲做的非常突出，『讓天下沒有難做的生意』；但絕大部分的中國企業家還是要等企業做大以後才會逐步承擔起社會責任。這跟矽谷很不一樣，像蘋果的Steven Jobs和特斯拉的Elon Musk，他們都在創立企業的時候有一個改變世界的夢想。」
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文/檸檬經濟
圖/來源於網路
❸ 為什麼說演算法是程序設計的核心
演算法其實無處不在，在計算機編程的每個角落都有演算法的身影。無論你將來從事軟體開發方面、資料庫方面、多媒體、游戲娛樂等等，都需要用到演算法，而大學時期積累一些基礎的實用的演算法是很有益的。雖然現在很多人認為學會幾種流行語言，會使用幾種開發平台就很了不起，但演算法就像基礎，以後在實際應用中，懂大部分演算法的人可以在幾分鍾內漂亮解決的問題，有些人就要折騰好幾天，所以在大學打好演算法基礎是十分重要的！
❹ 中國IT界最牛的十個人
1、最牛的是史玉柱。他是80年代末在深圳做漢卡（輸入漢字字型檔早期硬體）賺到第一桶金，但後來擴張太快搞房地產和保健品破產了欠了幾個億。但卧薪嘗膽幾年後還清老百姓的債務，重新回到IT行業做網路游戲、保健品、房地產，現在是網路游戲界里的老大之一。有技術、有良心、有能力、有熱情！
2、網易的丁三石，搞互聯網很多年了，發展穩固，最近幾年搞網路游戲發展迅速，又是廣東政協委員IT的先進代表，最近又開始關注環保和農業
3、盛大的陳天橋，最早引入韓國《傳奇》開拓了國內的網游市場，賺第一桶金
4、李開復。1998年，李開復加盟微軟公司，並隨後創立了微軟中國研究院（現微軟亞洲研究院）。2005年7月20日加入Google（谷歌）公司，並擔任Google（谷歌）全球副總裁兼中國區總裁一職。2009年9月4日，宣布離職並創辦創新工場任董事長兼首席執行官。他現在自己的公司還沒出名，但之前最牛的軟體公司在亞洲他做老大。是IT年輕人的偶。
5、 楊致遠 1990年以優異的成績進入離家不遠的斯坦福大學。該校的電機系是矽穀神州的組成部分，他就選修電機工程，只花了四年，他就獲得了學士、碩士學位，並結識戴維•費洛，二人於1994年4月創立Yahoo!，因此楊致遠被稱為「世紀網路第一人」，開啟了人類的網路時代。他是中國台灣人
6、譚浩強。這個沒什麼人聽過吧。但所有在國內大學計算機專業學習的教科書10本有8本是他編寫的。共編著出版了130本計算機著作，主編了300多本計算機書籍。獲全國高校教學成果獎國家級獎、國家科技進步獎、多項部委級優秀教材獎，北京市政府授予「有突出貢獻專家」稱號，被國家科委、中國科協表彰為「全國優秀科普工作者」。英國劍橋國際傳記中心將他列入「世界名人錄 」，2000年被《計算機世界》報組織的「世紀評選」評為我國「20世紀最有影響的10個IT人物」之一 。