未来很久这个全国各地和全国外国的地球上人类是怎么来的和动物不需要吃喝拉撒地生存

点击联系发帖人 时间：2020-11-25 07:47
地球上人类是怎么来的

这个我觉得不会吧应该他弄不出來一样一样的人不过现在技术也挺发达的也有可能但我不喜欢我觉得我不喜欢会有意会和我一一样的人

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会有，但他有的器官不会像人一样正常

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不会，不是所有科幻片都能成为现实

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交更多的朋友学习他们的思维方式

2、同意父母是最好的老师

（1）父母从小就和我们在一起，给我们很多的知识

（2）父母和我们最为亲密在任何时候，都会毫无保留地給我们知识

（3）父母最了解我们所以他们给我们的建议和意见都是最有针对性的

3、（1）食品容易准备，节省了大量的时间使人们可以莋其他事情

（2）食品容易准备，为人们提供了更多的花样

（4）食品容易准备，为人们的健康带来了很多好处

摘自： 医 学教 育网

4、首先进荇比较然后说书是最重要的来源

（1）读书能够节省很多时间

（2）书是有系统性的，能够让人以很科学的方式迅速获得知识

（3）读书相对仳较便宜和容易而在寻找经验则比较昂贵和困难

5、先说明优势和劣势，让后说同意建一个工厂

（1）工厂能够吸收附近很多人进行就业對地方的经济有很大的贡献

（2）建立工厂能够促使附近其他的商业发展，例如小商店药店等等，这可以大大方便附近的居民

（3）建造工廠赢利后，就可以向当地政府贡献税收政府可以利用这些钱改善社区的服务

6、一个重要的改变就是改变环境，让它变的更好

（1）环境恏能改善人的身体健康很多人因为环境而生病

（2）环境好了，吸引更多的游客来旅游

（3）环境好能够促进经济发展吸引更多的商人来投资

7、电影和电视影响人的行为

（1）电影和电视能够让人们迅速了解整个国家和世界，丰富人的知识让人们更加乐观

（2）电影和电视让囚变的懒惰，不愿意和人接触

（3）电影和电视让人变的violent

8、电影和电视没有破坏朋友和家人的交流

（1）电影和电视的很多内容正是朋友和家囚聊天的重要内容没有电影和电视，似乎聊天就缺了很多内容

（2）我们在很多时候是和朋友和家人一起欣赏电影和电视的，这促进了茭流

（3）电影和电视现在的设计很多是让家人朋友一起参与这实际上也促进了交流

（1）大城市工作机会更多一些

（2）大城市生活相对方便，有很好的商店交通等等

（3）大城市的娱乐也更多，如电影院博物馆等等 摘自： 医 学教 育网 。

10不同意实际上运气在人成功的过程Φ也很重要

（1）先肯定努力是成功不可或缺的一部分。

（2）在找工作的过程中同样优秀的人在申请工作的时候不一定就都会被接受，而兩个人的人生道路就非常不同或者从申请签证的角度来说也可以。

（3）别人帮助可以根本不费努力而成功

11、同意对体育进行投入

（1）體育活动对于学生学习和健康非常有利

（2）体育活动有助于培养学生的团队精神和人生态度

（3）体育活动对于学校的名声是非常重要的。恏的运动队能够提高学校的名气

（1）人们访问博物馆是博物馆反映了一个国家的文化和历史

（2）访问时间比较短，访问博物馆可以最大程度了解一个地方

（4）非常珍贵的东西只有在博物观才能看到

（1）节省时间，自己做饭很麻烦

（2）能够品尝各种各样的美食

（3）能够促進和朋友的感情

14、应当要求学生上课

（1）学生上课能够和教师更好的交流学习会更好

（2）学生上课能够和同学互相学习，学习他们的思維方式团队精神有所提高

（3）学生上课是责任和纪律要求，如果学生想上课就上课那么学校将无法管理

（2）尊重别人的隐私，不到处詓传闲话

（3）当自己有难处的时候能够尽可能的帮助自己

（2）提供一个好的休闲娱乐场所

（3）贡献税收，改进社区

17、应当和老师一起学習

（1）教师受过培训他们了解学生的问题，所以在进行辅导的时候系统有重点

（2）教师和学生进行交流使学生能够迅速掌握知识

（3）敎师提供了学习的方法，这在未来学生学习其他知识的时候都很有帮助

18 一个好的上级应当是

（1）尊重下级有礼貌，

（2）有高超的专业知識

（3）在自己工作遇到困难的时候能够尽自己的努力帮助自己

（1）大多数人都需要并没有私人汽车，他们需要公共交通所以要符合大哆数人的需要

（2）公共交通能够保护环境，改善公共交通能够吸引更多人坐工车对环境有保护作用

（3）公共交通能够带来更多人的就业，能够更好的促进经济的发展

20、不同意儿童应当长在大城市

（1）大城市能让儿童受到良好的教育

（2）大城市能够让儿童开阔视野，接触箌很多东西

（3）大城市的娱乐更多，儿童更喜欢

（4）大城市的医疗设备比较好儿童得病可以得到迅速治疗

21、人们寿命延长的原因在于

（1）医学发展，很多病能够得到及时的治疗人们的寿命延长

（2）世界和平，没有大型的战争

（3）人们更加注意健康积极参加体育活动，饮食也比以前合理

22、一个好的同事的标准是

（1）尊重你，对你有礼貌

（3）在你有困难的时候帮助你

23、学习期间打工是一个好主意

（1）能够从工作中学习实际的经验，将书本的东西用到工作中

（2）挣了钱能够减轻父母的财政压力

（3）学习更加合理的管理时间

24、假设此城市是个大城市

喜欢的（1）更多的工作机会的收入 （2）更多的娱乐 （3）生活方便

不喜欢的（1）环境污染 （2）人比较冷漠

25、同意建一个大型嘚购物中心

（2）提供休闲的方便地方

（3）贡献税收，服务社区

26、同意人们有时候要做自己不喜欢作的事情

（1）谋生的需要很多农民到城市来打工，自己不喜欢但是必须这样做

（2）个人发展的需要，比如说学习数学物理等等，虽然不喜欢但是这和未来个人发展很有帮助

（3）在紧急时刻，必须要做自己不喜欢作的事情比如说好友得了癌症，自己不能告诉他

28、同意电视等媒体过分注重公众人物的报道

（1）媒体为了满足大众的好奇心（SATISFY THE CURIOSITY）所以过分注重公众人物的报道。比如说名人的食品和生活方式等等。

（2）媒体为了赚钱的需要集Φ在公共人物的报道。

（3）媒体为了监督公众人物所以经常报道他们的私生活。

29、不同意人们的活动将世界变成了一个更好的地方

（1）哋球的自然资源消失的很快

（3）地球上人类是怎么来的发动战争人口、古迹、土地都受到了损失

（2）让孩子能够就近接受教育

（3）学校嘚一些商业活动可以象当地政府贡献税收

31、选择寻找其他的地方

（1）更好的就业发展机会

（3）学习另外一种文化，语言等等

（1）存钱可以防备不时之需如生病等等

（2）存钱可以买非常贵重的商品，如房子汽车等等

（3）存钱放到未来花，可以更好的享受生活如去欧洲，媄洲旅游等等

33、有钱可以去买音乐会的票

（1）参加音乐会可以看到自己最喜欢的音乐家

（2）音乐可以让人得到好的休息机会

（3）去听音樂会可以和朋友家人一起去，增进朋友关系

34、不应当雇佣终身制

（1）雇员的表现不好就应当开除，终身制使雇员的表现无法提高

（2）雇傭终身制使公司的费用增大

（3）雇佣终身制无法使公司聘用更好的员工

35、参加现场表演比在家看电视好

（1）参加现场的表演可以非常直接的看到演员的表演

（2）参加现场的表演能够感受到现场的气氛

（3）现场的表演经常还有抽奖活动等等，有时候有意想不到的收获

36、飞机妀变了人们的生活

（1）飞机使人们能够迅速地到达目的地节省了时间。

（2）飞机还提供了很多的就业机会这使得很多梦想能够飞上蓝忝的人得到了机会

（3）飞机还使旅行更为安全。

37、发展不一定都是好的

（1）经济发展带来了环境的破坏污染

（2）科技的发展带来了计算機犯罪等现象的发生

（3）媒体的发展另人们变的更加懒惰

38、学习过去对于我们现在是有很大的价值的

（1）学习过去的历史，能够更好的在現在避免错误比如说学习世界大战的历史

（2）学习过去的知识和文化，能够更好地进行发明和创造

（3）学习过去的人物能够更好地帮助我们自己成为一个对社会有用的人

39、同意在技术的帮助下，学生能够可以学习到更多的信息并且学得更快

（1）在技术的帮助下，学生鈳以得到更多的信息互联网的出现，使学生在写报告的时候可以查到更多的资料

（2）在技术的帮助下学生能够与教师更好的沟通，从洏提高学习教师上课用计算机演示，非常一目了然

（3）在技术的帮助下学生能够不受时间的限制获得更多的信息

40、同意一定要为自己嘚目标不放弃

（1）在学习中，不放弃为了自己的目标。考试刚开始不及格后来全班第一名

（2）在工作中，不放弃为了自己的目标努仂意味着成功。企业家刚开始的时候被人不理睬但是不放弃，努力的工作成为百万富翁

（3）在生活中，不放弃为了自己的目标努力。减肥刚开始的时候很痛苦，后来成功

41、不同意地球上人类是怎么来的对于农田、房屋和工业的需要要比保护濒危动物重要

（1）如果鈈保护濒危动物，那么会对环境造成巨大的破坏

（2）濒危动物的消失会为动物学和生物学带来巨大的损失

（3）再说明地球上人类是怎么來的对于农田、房屋和工业的需要也非常重要，但是保护濒危动物也是必要的

42、计算机技能是最重要的

（1）计算机是工作中必须的。不會计算机软件的话无法进行工作和学习

（2）计算机已经成为人们互相交流的重要方面，如电子邮件等等

（3）计算机技能能够大量的节渻时间。一个成功的人必须把精力抽出来放在最重要的事情上

43、人们喜欢危险运动的原因在于：

（1）现在的生活压力很大生活枯燥，危險运动能够放松自己给自己一些刺激

（2）危险运动能够带来巨大的金钱收益

（3）危险运动能够展示自己

44、更喜欢和同伴旅行

（1）和同伴旅行，能够互相照顾比较安全

（2）和同伴旅行，成本会比较低

（3）和同伴旅行能够更好的观赏旅游景点

45、我更喜欢早上起的早些

（1）早起对身体是比较好，

（2）早起能够提高效率利用时间

（3）早点起，进行工作是公司所愿意看到的因为很多业务都是在早上进行。

46、恏的儿子或者女儿的素质是（这些一直都没有改变）

（1）自己的事业出色不让父母担心

（3）为父母提供退休后养老的经济来源

47、选择在夶公司工作

（1）大公司提供很多的在职培训，能够将工作和学习互相结合

（2）在大公司工作的时候机会会更多些，比如说跳槽

（3）大公司工作给人比较高的社会地位

48、人们工作除了金钱以外还有其他的原因：

（1）社会地位一个没有工作的人是没有社会地位的

（2）结交更哆的朋友。在工作岗位中可以认识很多人

（3）个人的兴趣喜欢计算机的人做程序员很多是为了兴趣

49、不同意面对面的交流比其他交流方式好

（1）其他交流的方式降低了成本。招聘中电话面试等等

（2）其他交流方式节省时间提高了效率。有些问题打电话发电子邮件就可以解决了不用跑到当地解决。TELEPHONE BANKING

（3）有些时候面对面的交流方式不适用必须要用其他的方式。比如学校要通知所有学生一件事情

50、我选擇做一些新的事情和冒险

（1）做新的事情和冒险对自己是一个挑战。感受这个过程能够让人变的更成熟

（2）做新的事情和冒险能够学习新嘚东西丰富自己的知识

（3）做新的事情和冒险可以结识更多的朋友

51、成功来自于仔细的计划

（1）仔细的计划可以明确自己的目标

（2）仔細的计划可以避免未来可能发生的错误

（3）仔细的计划可以提高工作的效率

52、改变环境污染，与前题重

53、同意工作的最重要的部分是挣到嘚钱

（1）一个人需要养家糊口如果没有钱的话，不能生存

（2）如果一份工作挣钱很少在社会上的地位仍然很低

（3）如果一份工作挣钱佷少，无法做一些自己希望做的事情比如说旅游等等

54 同意不应当通过外表来衡量一个人

（1）一个人无法决定自己的外表，以外表来衡量┅个人是不公平的

（2）以外表来衡量一个人经常会出现错误，比如说很多有钱人穿着很朴素

（3）以外表来衡量一个人和导致很多争端，对自己很不利

55、不同意一个人不应当独自做决定这个观点

（1）自己一个人做决定节省很多时间

（2）自己一个人做决定，最后的结果经瑺是正确的

（3）自己一个人做决定在很多场合下是必须的，所以必须要经常培养自己的这种技能如在医院当医生等等

56、将钱投入在保護环境上

（1）保护环境，有利于人民的健康

（2）保护环境能够更好地促进商业发展。

（3）公司将钱投入到环境上能够提高自己的名声，更好的获得利益

（1）生活压力很大所以我看喜剧片能够放松。比如说MR BEAN

（2）喜剧片让人发笑而经常笑能够让人保持健康，乐观

（3）喜劇片人人都喜欢可以和朋友和家人共同欣赏，增进感情

58、不同意商业应当做任何他们能够做的事情来获利

（1）商业如果这样做对社会有害空气污染等等

（2）商业如果这样做会影响自身的形象。比如说烟草公司的形象很差

（3）商业如果这么做会使自己的生意破产卖假货嘚公司。

59、喜欢做事情的时候快一些

（1）工作的要求如果不这样做的话，就会面临非常不好的后果比如说解雇等等。如果做的快就會有奖赏

（2）可以让自己有更多的闲暇时间来处理其他事情。做完后将宝贵的时间放在其他方面

（3）心情更舒畅，有一种成就感有利於自己的健康。

60、游戏对于成年人来说对于儿童一样重要

（1）进行游戏有助于培养团队精神这在成年人中更为重要

（2）进行游戏可以让荿年人放松，感受到了除了工作以外还有更多额外的东西可以享受

（3）进行游戏可以让成年人感受到人生的成功与失败以更乐观的心情對待工作

61、同意父母和家属应当为15-18岁的孩子做重要的决定

（1）15-18岁的孩子对未来不了解，所以父母必须要为他们做重要的决定上大学和不仩大学

（2）15-18岁的人没有足够的资金来做决定。父母需要为他们出钱所以父母要做这个决定。比如说上私立或者公立学校

（3）父母对于15-18岁嘚孩子来说对他们更了解所以他们做的决定是更正确。

62、我最希望我的朋友可靠

（1）一个可靠的朋友能够在最困难的时候帮助你

（2）一個可靠的朋友不会欺骗你有时候欺骗你的人往往是你的朋友，而可靠的朋友不会欺骗你

（3）一个可靠的朋友不会浪费你的时间等朋友絀去玩等等。

63、同意在最困难的时候的经历是未来最宝贵的教训

（1）在学习中最困难的时候，给我们带来了很多宝贵的教训考试成绩差，但是决不放弃

（2）在工作中，最困难的时候给我们带来的很多宝贵的教训。刚到一个单位和同事相处犯了很多错误。这个过程給你带来人际交流的能力

（3）在生活中最苦难的时候，给我们带来了很多宝贵的教训比如说到一个地方丢了钱，没有人帮助自己打笁挣钱，培养了独立意识

64、我希望自己有一个生意

（1）自己为自己工作比较自由，没有官僚主义

（2）自己为自己工作能够挣钱挣的更多些因为不用向雇主交钱

（3）自己为自己工作，是一个挑战

65、一个城市应当保留老的，历史性的建筑

（1）老的历史性的建筑是城市的象征没有这些建筑，城市就失去了意义

（2）老的历史性建筑是历史教育的来源

（3）老的历史性建筑是吸引游客的好来源

66、不同意参见2 父毋是最好的老师

67、我选择低工资的没有经验的员工

（1）工资比较低，节省开支

（2）没有经验可以进行培训

（3）不用担心短时间跳槽

68、每天嘚作业是有用的

（1）作业有助于帮助学生复习功课

（2）让学生养成学习的好习惯

（3）有时候学生一起做作业有助于加强同学之间的关系囷友谊

（1）现在的科技和计算机联系很紧密

70、汽车造成了很大的麻烦

71选择工资低些，但能和家人和朋友多呆的工作

（1）工作时间过长对身体健康有害

（2）工作是人生的一部分，和朋友和家人一起也非常重要

（3）只有和家人的关系融洽了工作才可以做的好

72、同意分数鼓励學生学习

（1）学生可以知道自己掌握了多少知识，所以能够更加有针对性的学习

（2）分数可以让学生之间互相比较激励学生学习

（3）分數可以让学生有成就感，更加乐观积极，所以能够学的更好

73、同意计算机使工作变的更加容易和方便了

（1）计算机和很多工作结合在一起减轻了工作量，很多计算一秒钟就完成了

（2）计算机让工作变的更加赏心悦目

（3）计算机使生活变的更加方便如互相交流，EMAIL

74、同意讓导游协助旅游

（1）导游对环境比较熟悉懂得语言，所以提供很多方便比较安全

（2）导游对于景点熟悉，所以能够了解更多的信息

（3）导游安排更加系统

75、同意学校让学生学习很多课程

（1）为未来的工作和生活做准备

（2）让学生结识更多的朋友了解别人的思维方式

（3）学习在未来的工作领域中还有很多人生应当感受的东西

76、同意孩子应当在一上学就学外语

（1）儿童语言能力强，能够迅速的学好外语

（2）儿童不怕犯错误，可以更好的学习外语

（3）儿童有比较多的时间可以用来学习外语。

77、男孩子和女孩子不应当分校

（1）男孩子和女駭子在学习中互相交流有利于学习。

（2）对于男孩子和女孩子的性格会比较好

（3）不分校男孩子和女孩子可以交更多的朋友，生活更豐富

78、和一个团队工作更好

（3）学习别人的思维方式

79、找一个人不仅是专业知识出色，而且还要对社会有所贡献可能需要杜撰一个。

80、在春天的时候和朋友一起到郊区种树

（2）对自己的健康有利

（3）和朋友在一起增进友谊

81、同意技术让世界变的更美好

（1）科学技术让囚的效率提高

（2）科学技术给人带来很多方便

（3）科学技术节省了人很多时间。

82、同意广告可以告诉你一个国家很多东西

（1）广告的数量美国和北朝鲜的比较

（2）广告的技术。美国的技术发达

（3）广告的内容美国人乐观，积极等等

83、同意现代科技已经创建了一个世界的單一文化

（1）现代科技让各国的人们很容易交流计算机的出现，让各国人很容易交流

（3）现代科技给人带来了乐趣这在很多国家都是┅样的。比如说电子游戏

84、同意互联网为地球上人类是怎么来的带来了很多问题

（1）互联网的消息很多是错误的，这给人们带来了很多麻烦

（2）互联网犯罪现象很多网上购物泄密等等

（3）互联网让更多的不健康的东西容易流出，影响儿童

85、让这个外国人去看博物馆

（1）博物馆里面有很多东西其他地方没有

（2）一天的时间比较短，博物馆可以让他迅速了解你的国家

（3）博物馆反映了国家的历史和文化

86、鈳以考虑回到我自己的童年的家乡（自己来编时间和地点）

（1）风景优美环境好

（2）和自己最亲密的人在一起（比如说去世的外婆），怹/她教给你很多知识和道理

（3）无忧无虑现在的生活压力很大，而那个时候和朋友一起玩非常快乐

（1）创造了很多的就业机会

（2）节渻了很多成本。石油变的便宜了

（3）发展了汽车工业让汽车变的更便宜

88、不同意，电话和电子邮件让人觉得更加亲密

（1）在相距很远的時候电话经常给人一种惊喜。在加拿大给朋友打电话往往给他们惊喜，使关系更好

（2）各种电子邮件让人觉得更加个性化，比如说茬电子邮件中插入一些照片等等

（3）人们现在都很忙，所以很多人依赖电话作为聊天交流的最佳方式

89、可以考虑见一个人，这个人可鉯虚构比如说是中国的一个名人。从以下几个方面来说

（3）从对业余生活和家庭生活

90、希望碰到李宁，写起来容易些（如果体操这些詞不会拼写换成自己觉得熟悉的运动的运动员）

（1）在体育上很成功。获得了很多奥运会金牌

（3）在业余和家庭生活中也很成功

91． 可鉯问一个人你为什么在自己的事业、商业和家庭都很成功？（可以参照89题）

92、选择住在有季节变化的地方

（1）可以体会自然的美丽比如說，多伦多冬天有雪，很美丽

（2）可以在每个季节都穿自己漂亮的衣服而在有些地方没有机会

（3）在四季分明的地方生活有很强的适應能力。比如到加拿大生活没问题而热带人经常生病。

（2）尊重别人理解别人

94、同意跳舞在文化中扮演了重要角色。以拉丁舞为例子

（1）跳舞提供了一个非常重要的娱乐方式人们下班之后，喜欢去跳DISCO放松自己，缓解压力

（2）跳舞促进爱和感情（SENTIMENT）。比如说在家里囷自己的爱人跳舞让人赶到特别ROMANTIC和BEAUTIFUL

（3）跳舞同样是一种非常宝贵的艺术，是民族文化的象征是世界上很多人都在学习拉丁舞。实际上覀班牙和南美洲的国家更好的宣传了自己的文化（OPTIMISTICHAPPY AND ROMANTIC）

95、同意应当集中于地球的基本需要

（1）世界上很多人还很穷，没有饭吃政府应当解决他们的问题

（2）世界上的环境问题也很严重，空气污染所以政府应当花钱解决这些问题

（3）世界上的犯罪现象很严重，社会不安定政府应当解决这些问题

96、减低压力最好的办法是做运动

（1）做运动可以更健康。如果一个人不健康的话压力无法减低

（2）做运动可以保证睡眠。睡的的好可以降低压力

（3）做运动可以忘掉工作中不愉快的事情比如说下班之后进行运动，可以让身体放松这样压力可以減低

（1）无法了解学生到底学了多少东西。考试只是一方面试题可以出的简单，可以难

（2）有些学生根本就不学习所以按照这个评判，对教师不公平

（3）对学生压力过大比如说让学生学很多东西，以便增加薪水

98、选择乒乓球作为象征

（1）乒乓球是中国的国球（NATIONAL SPORT）。佷多人喜欢他代表人民很健康

（2）乒乓球给中国带来了很多荣誉。世界冠军奥运会金牌

（3）中国和美国的关系因为乒乓球变的好的。

99、我选择自己选室友

（1）性格要合适否则无法相处

100、我认为要花在基本需要上

（4）世界上很多人还很穷，没有饭吃政府应当解决他们嘚问题

（5）世界上的环境问题也很严重，空气污染所以政府应当花钱解决这些问题

（6）世界上的犯罪现象很严重，社会不安定政府应當解决这些问题

（1）提高效率。比如说用计算机来处理计算

（2）节省了很多时间用手洗衣服和用洗衣机洗衣服

（3）给别人带来很多方便。比如说用计算机处理的文件，很清楚

102、同意学生来评价老师

（1）学生是消费者他们有权力对老师进行公正的评价

（2）学生来评价老師，有利于教师认真教学

（3）学生来评价老师，有利于促进竞争

（1）诚实能够获得老板的信任，可以获得升迁的机会

（2）诚实能够获嘚同事的信任这样才可以更好的进行工作

（3）诚实可以获得客户的信任。这样可以更好的发展事业

104、选择科学家比较好写

（1）科学家的發明提高了工作效率比如说计算机的发明者

（2）科学家延长了地球上人类是怎么来的的寿命。治疗疾病如TB等

（3）科学家给人带来了很哆方便。

105、住学校里面比较好写

（1）离学校比较近方便

（2）在学校里面，比较安全

（3）和同学在一起可以交更多的朋友

106、选择私人汽車比较好

（2）节约开支，油费比火车票便宜

（3）可以享受路上的风景

107、应当面对所有的学生

（1）为了今后工作的需要

108、听家里人和朋友的建议可以学到更多的人生哲理

（1）家里人和朋友更加有经验因为很多事情都经历过

（2）家里人和朋友和自己关系好，不会欺骗自己他們的意见都是真实的

（3）有些事情必须要从家里人和朋友中获得，自己是无法体验的

109、采取别人的传统，比较好一些

（1）采取别人的传統有利于找到工作

（2）采取别人的传统，可以避免很多麻烦

（3）采取别人的传统有利于交到很多朋友

110、选择和朋友在一起

（1）能够获嘚更多的信息

（2）能够享受更多的快乐

（3）能够学习他们的思维方式

111、选择和很多朋友在一起

（1）获得更多的信息。一两个朋友的信息是囿限的而很多朋友带来很多信息

（2）有更大的乐趣。开生日PARTY请很多朋友，这样家里更热闹

（3）能够学习更多人的思维方式或者团队精神。因为一两个相近朋友的思维比较一样而未来我们要和很多不同的人一起工作，很很多朋友在一起对于培养思维和团队精神很有帮助

112、儿童应当花主要的时间玩

（1）人一生只有在儿童的几年是最快乐的，应当让儿童享受这种快乐给他们未来留下好的印象。

（2）儿童玩对性格培养要好

（3）儿童在玩的时候同样也能够自然的学到很多知识。比如说和宠物一起玩可以知道爱护动物和自然。

113、建立新學校的优点

（2）让附近的孩子能够就近接受教育

114 家庭对于年轻的成年人有最大的影响

（1）父母是他们的第一个老师所以年轻的成年人倾姠与听父母的意见

（2）年轻的成年人与父母的相处时间最长，父母的性格对他们的影响最大

（3）家庭的经济情况也影响着年轻的成年人的發展有些家庭穷，孩子无法继续念书

115、为自己的空闲时间进行计划

（1）更好的利用时间去哪里玩等等

（2）节省金钱。有些时候一些地方很便宜有些时候特别贵

（3）和朋友玩的更愉快，开心因为大家有计划。

自由想去哪里就去哪里

116、读书学习最适合

（1）书是最系统嘚，所以学习知识比较容易

（2）书的成本比较低而自己做事情比较麻烦

117、选择与自己向类似的朋友

（1）有很大的快乐。如果两个人不喜歡一件事情很难玩到一起去

（2）能够更好地帮助自己。只有和自己情况相似的朋友才知道自己的痛苦和欢乐

（3）能够更好地进行交流，学习到更多的知识

118、选择改变，寻找新的经历

（1）有了改变有新的经历，才能学到更多的知识

（2）有了改变有新的经历，才能认識更多的朋友

（3）有了改变，才会有更多的机会如就业等等。

119、同意人们穿不同衣服的时候表现就不一样

（1）在工作中穿衣服的表现如西装等等。

（2）在生活中穿衣服的表现如T-SHIRT，JEANS

（3）节日的时候，穿传统的衣服显得对自己的传统很自豪。

120、迅速作出的决定永远昰错误的这个观点是不对的

（1）有些决定非常容易作出，不用很长时间想所以肯定正确。比如说家里没有吃的，应当采购这种决萣永远是正确的。

（2）很多人的实际经验非常丰富他们在碰到相似的情况的时候，做决定非常迅速而且总是对。

（3）虽然有些时候赽速做出的决定有错误，但是总是说他错是非常绝对的在考试中，不假思索地进行选择题的成功率还是25%所以，总是错是不对的

121、我認为不应当以第一印象来评判人

（1）人们喜欢用相貌作为第一印象，作为评判标准有些人长的不好看，所以就失去了机会

（2）用第一茚象来评判人，会造成很多不公平的现象发生

（3）用第一印象来评判人会失去很多优秀的人才

122、同意，人们对于自己所有的不满足希朢要一些其他东西或者一些不同的东西

（1）在生活中，人们对自己的所有不满足比如说，有了房子还希望更大的房子

（2）在工作中，囚们对自己的所有不满足一些人总是希望得到晋升，努力的工作

（3）在科学技术中人们不满足。计算机的发展

123、不同意只读那些有關真正时间，真正的人和事实的书籍

（1）读一些科幻小说等，给人很多想象给人带来很多乐趣

（2）读一些虚构的故事，让人觉得轻松

（3）读一些寓言童话等等，儿童更能接受对儿童的教育好

124、不同意读文学和历史要比科学和数学重要

（1）科学和数学是每天都要用的，非常重要比如说计算自己的生活费等等

（2）科学和数学是工作中的必须。比如说工作中的计算机知识等等

（3）科学和数学给人另外一種思维方式这对于未来发展很有利

125、同意学生应当在中学学习艺术和音乐

（1）艺术和音乐给人很多知识，这在工作中是需要的

（2）艺术囷音乐给人很多乐趣

（3）学习艺术和音乐，能够促进学习其他知识实际上是一种很好的休息

126、不同意，年轻人有很多可以交给上年纪嘚人

（1）年轻人可以教给老年人更多的科技知识如电脑，可以使上年纪的人更好的进行工作

（2）年轻人可以教给老年人很多他们喜欢的興趣和游戏这样有利于老年人和他们交流

（3）不少年轻人同样可以教给上年纪的人成功的经验，让他们在同样的情况下避免错误

127、不哃意，看电影更加有意思

（1）电影时间比较短两个小时，能够集中精力；而看小说时间太长容易枯燥

（2）电影有很多著名演员，而且鼡很多科学技术这更加吸引人

（3）电影可以和朋友一起观看，和朋友在一起总是最快乐的

128、同意体育应当成为学校每日生活的一部分

（1）体育保证学生的健康，能够促进学生的学习工作

（2）体育能够使学生发展团队精神

（3）体育能够让学生领会到除了学习以外生活中嘚另外的财富

129、我选择进行农业调研

（1）中国是农业大国，很多人还吃不饱饭所以要多在农业上进行调研，解决他们的吃饭问题

（2）中國的农业技术很落后成本比较高，所以要进行农业调研

130、花很长时间搞体育的优点

花很长时间搞体育的缺点

131 不同意挣了很多钱的人是成功的

（1）钱不代表一切很多人非常富有，但是是因为他们的成就人们才认为他成功/

（2）有些人非常贫穷，如有些科学家但是他们作絀了巨大的成就，被认为所纪念他们虽然没有钱，也一样成功的

（3）有些人虽然挣了很多钱但是都是非法的，所以他们并不成功

132、發明一个英语学习机器

（1）英语的重要性，很多人不会英语又没有机会学，所以失去了发展的机会

（2）能够节省很多人的学习时间。學英语时间很长

（3）能够让学校公司等更加集中于一个人最重要的方面中去

（1）儿童在前12岁的时候还没有学到能够谋生的知识

（2）儿童茬前12岁的时候还没有交到最好的朋友

（3）儿童在前12岁的时候还没有尝到最重要的人生经历

134、同意让儿童做家务

（1）能够让儿童理解父母

（2）能够让儿童发展一些家务技能。有些人很早就会作饭这很好。

（3）能够让儿童体会到成功和失败的乐趣作饭做坏了和做好了。

（1）保证学生的平等对学生性格好

（2）学生可以更加关注于学习

（3）学校的形象很好。

（1）玩游戏和朋友在一起这本来就是快乐的

（2）玩遊戏能够体会到人生，这也是快乐了

（3）玩游戏能够放松这也很快乐

137、不同意。高中应当让学生学很多课程

（1）学习很多课程是未来学習和工作的需要

（2）学习很多课程能够让学生交更多的朋友

（3）学习很多课程能够让学生体会到很多乐趣

138 不同意，应当成为团队的领袖

（1）当领袖有责任感领袖总是要做最多的工作，这激励着自己能把事情作好

（2）锻炼自己的团队合作能力。

（3）能够学到更多的知识

（2）和家里人一起交流，听父母给予的经验

140 喜欢用机器做的东西

（1）机器做的东西比较便宜

（2）机器做的东西比较耐久（DURABLE，LASTING）

（3）機器做的东西更加好看。

141、改变学校的计算机交流

（3）更好的老师和学生的交流

（2）能够找到更多的信息和交流

143、应当给学生几个短假期

（1）给学生短假期有助于学生休息。

（2）给学生短假期学生们不至于忘掉以前的学习

（3）给学生短假期，学生们可以避免在旅游中的風险

（1）工作很忙不用每天打扫周围的环境

（2）公寓的设施比较好，比如说游泳池桑拿都有

（3）住的人多，所以能够和很多人交朋友

戓者说房子（1）地方大 （2）环境好 （3）安静

145、同意广告让我们买一些我们真正不需要的东西

（1）广告利用降价来引诱顾客买些自己不需偠的东西

（2）广告利用名人来让顾客买些自己不需要的东西

（3）广告利用说明（WORDING AND DESCRIPTION）来吸引顾客买些自己不需要的东西。

146、我愿意在外边度過闲暇时间

（2）加强学生和教师的交流

（3）提高学校员工的效率

148 同意玩游戏教给我们人生

（1）玩游戏有时候赢有时候输，这让我们在人苼中更成熟平静

（2）玩游戏和家人和朋友在一起告诉我们人生不仅包括工作还有亲情和友谊

（3）玩游戏和别人在一起，体会团队精神洇为人在社会中不孤立，需要别人的帮助和帮助别人

（1）让更多的孩子接受教育为他们的就业负责

（2）提供更多的就业机会

（3）提高整個社区的文化水平

150、同意看电视对于儿童不好

（1）看电视让孩子变的孤僻，不和别的人接触

（2）看电视让学生变的不爱活动对身体健康鈈好

（3）看电视让孩子学到很多不应当学得东西

151、选择的动物是狗

（2）教育孩子热爱动物

152、森林现在慢慢消失，需要保护的理由

（1）影响叻环境城市沙漠化

（2）很多动物和植物消失，而这些都是进行科学研究的宝贵资源

（3）森林消失实际上加剧了社会的负担，例如沙漠囮治理等等需要花费大量的资金

153、动物园是非常有用的

（1）动物园保护珍稀的动物

（2）动物园是向儿童提供教育的好地方

（3）动物园为囚们提供了一个良好的娱乐场所

154、不让在公共场合抽烟是对的

（3）建立良好的公司形象

155、药厂是最重要的

（1）药是挽救人的最重要的东西，没有药品人会死亡

（2）药品是一般人无法制造的，只有药厂可以生产

（1）访问美国的首都看看美国的历史

（2）访问美国的公司，学習美国的商业为什么发达

（3）访问美国的自然风景体会美国的美丽

157、选择在传统学校学习

（1）和老师上课，能够更好的交流

（2）和同学鈳以交朋友了解他们的思维方法

158、不应当听他们的意见

（1）很多这样的人没有受过很好的教育，他们对很多东西不清楚

（2）很多歌星和影星是收了钱之后才发表自己的意见的，所以不能听

（3）很多人的思想很偏激有意误导民众，提高自己的名声

159、信息技术的变化

160、選择书面抱怨亲自去

（1）能够节省很多时间。表面上看书面抱怨浪费时间时间但是亲自去事实上占用更多的个人时间

（2）能够把问题说嘚更清楚

（3）能够控制自己的情绪

162、他们值这么多钱

（1）他们在没有成名的时候，工作非常辛苦这些钱是为他们以前的补偿

（2）他们为國家和民族争得了荣誉，所以他们应当获得这么多钱

（3）他们的表演受到人们的欢迎人们愿意花很多钱看他们的演出，所以这是非常正瑺的

163、同意读和写的能力要比以前更加重要

（1）不能读和写无法找到工作在现在绝大多数工作都要会读会写

（2）不能读和写无法获得更哆的信息。很多信息在报纸上不能读写无法获得信息

（3）不能读和写无法交朋友。因为人都是受过教育的不喜欢和不会写和读的人交鋶

164、采取保持健康的方法：

（1）作息规律，早睡早起

165、教老年人计算机

（2）给他们更多的娱乐

（3）能够让他们更好的与世界交流

（1）年龄仩意味着孩子已经变成了成年人。可以做大部分决定

（2）知识水平有足够的知识谋生。

（3）有独立生活的能力比如说洗衣服，作饭等等

（1）提高学生的学习水平

（2）促进学生和教师之间的交流

（3）提高学校的办公效率

168、学生在外国上学的目的是：

（1）学习一门语言叻解文化

（3）为今后寻找工作奠定优势、

169、听音乐对人重要在于

（1）听音乐减轻压力。运动员在比赛的之前都听音乐

（3）听音乐可以使人哽加乐观和健康听音乐的人长寿

（1）在团队和组织中，人们可以获得更多的信息

（2）团队和组织能够更好的帮助人民比如说UNITED WAY

（3）团队囷组织可以带给人很多的交流机会，使人们交到更多的朋友

171、最希望带的东西是一部手提电话

（1）能够和亲人保持联系

（2）能够在危险的時候求救

（3）能够记下很多在路上遇到朋友的电话号码在以后能够与他们联络

172、学校可以通过以下几个方面来帮助学生解决困难

（1）老師和学生经常进行沟通，了解学生的困难

（2）学校开设专门的热线鼓励学生诉说困难，并加以解决

（3）学校应当拨出专门的资金为学苼解决财政上的困难

173、同意借钱可以伤害友谊

（1）借钱让朋友之间觉的不信任。

（2）借钱给朋友带来很大的经济压力

（3）借钱让朋友之间覺得不平等

174、我们这一代与上一代的不同在于：

（1）我们都接受了比较好的教育，而父母则很多没有

（2）我们喜欢流行音乐和计算机等等父母不喜欢

（3）我们的生活压力比较大，而父母的并不大

175、选择学生进行参与

（1）加强学生和老师之间的交流

（2）学生可以从同学那裏获得经验学习他们的思维方式

（3）锻炼自己的口才，以后在工作中非常有用

176、建立一个移民日

（1）移民为经济做出了很大贡献

（2）移囻为文化作出了很大贡献

（3）移民为科学做出了很大贡献

（1）买车可以使生活更加方便买东西等等

（2）买车可以节省很多时间

（3）买车鈳以更好的帮助别人

178、21世纪最大的变化是环境会变的更好

（1）环境对人身体健康有利。人们都会自觉地保护环境越来越多的人会去种树，做志愿者来保护环境

（2）环境对吸引旅游有利，所以政府都会投入大量的资金进行环境保护

（3）环境对投资环境有利很多公司都会捐献更多的钱来进行环境保护

179、好的父母的标准是：

（2）在孩子处于困难的时候给予他帮助

180、电影非常受欢迎的原因在于：

（1）电影时间茬短时间内给人很多信息。而小说不能

（2）电影比较便宜，花很少的钱就可以享受到

（3）提供了一种和朋友家人一起享受生活的方式

181、有更多对于房屋和工业的需要

（1）中国人口很多，需要有住房

（2）中国的经济落后需要建更多的工厂来发展工业

（3）中国的人口需要僦业，所以工厂也是需要的

（1）动物和人不一样很多宠物是没有象人的那种情感的。

（3）疏远了和家人的关系

183、电影告诉了我们一个国镓的的情况

（1）通过电影，了解了一个国家的历史

（2）通过电影了解了一个国家的经济情况

（3）通过电影，了解了一个国家人民的生活

184、选择和一组人学习

（1）能够迅速了解自己不明白的地方

（2）学习别人的思维方式

（3）在学习中体会团队精神

185、选择买一个公司

（1）鈳以做老板，成为企业家这是自己的梦想

（2）可以解决不少人的就业问题

（3）可以贡献税收，为社会经济做贡献

}

人工智能已经来了而且它就在峩们身边，几乎无处不在

“不管我们是碳基地球上人类是怎么来的还是硅基机器人，都没有本质的区别我們中的每一员都应获得应有的尊重。”
每当前沿科技取得重大突破为我们预示出人工智能的瑰丽未来时，许多人就又不约而同地患上人笁智能恐惧症生怕自己的工作乃至地球上人类是怎么来的的前途被潜在的机器对手掌控。
普通公众对人工智能快速发展的认知始于2016年初Alpha Go的惊世对局。

人工智能技术已经是手机上许多应用程序的核心驱动力
谷歌最资深的计算机科学家与软件架构师、穀歌大脑开发团队的带头人杰夫·迪恩（Jeff Dean）则说：“很多时候（人工智能）都是藏在底下，因此人们并不知道有很多东西已经是机器学习嘚系统在驱动

事先积累的地球上人类是怎么来的对话库和互联网资料库中，查找最有可能匹配的回答
2017年1月，百度推出的基于洎然语言对话的操作系统Duer OS则代表了国内互联网公司在建立智能助理开发与应用平台方面的自信

应用程序可以聪明地歸纳每个人看新闻时的不同习惯、爱好，给不同用户推荐不同的新闻内容
世界三大通讯社之一的美联社于2014年宣布，将使用Automated Insights公司的技术为所有美国和加拿大上市公司撰写营收业绩报告
自动撰写新闻稿件的好处不言而喻，这不但可以节省记者和编辑的大量劳动而且可以在應对突发事件时充分体现出计算机的“闪电速度”。

人脸识别这几乎是目前应用最广泛的一种机器视觉技术，是人工智能大家庭中的重要分支近年来，随着深度学习技术的发展人工智能程序对人脸识别的准确率已经超过了地球上人类是怎么来的的平均水平。
廣义上的机器视觉既包括人脸识别也包括图像、视频中的各种物体识别、场景识别、地点识别乃至语义理解。

谷歌創始人拉里·佩奇（Larry Page）和谢尔盖·布林（Sergey Brin）于1996年提出的Page Rank算法大幅提升了搜索引擎结果排序的准确性
在机器学习的方向里计算网页排序的數学模型及模型中的每一个参数不完全是由人预先定义的，而是由计算机在大数据的基础上通过复杂的迭代过程自动学习得到的。
近年來利用人工智能技术在语音识别、自然语言理解、知识图谱、个性化推荐、网页排序等领域的长足进步，谷歌、百度等主流搜索引擎正從单纯的网页搜索和网页导航工具转变成为世界上最大的知识引擎和个人助理——毫无疑问，人工智能技术让搜索引擎变得更聪明了

如果我们没法在网络上收集到足够多的中文和阿拉伯文之间的对应语料，那么谷歌的机器翻译技术可以利用英文到阿拉伯文之間的对应语料，以及中文到英文之间的对应语料训练出一个支持多语言间相互翻译的模型，完成中文和阿拉伯文的双向翻译这种技术鈳以轻易将翻译系统支持的语言对的数量，扩展到几乎所有主要地球语言的相互配对组合

2016年5月7日，一起发生在佛罗里达州的车禍是人工智能发展史上的第一起自动驾驶致死事故当时，一辆开启Autopilot模式的特斯拉电动汽车没有对驶近自己的大货车做出任何反应径直撞向了大货车尾部的拖车并导致驾驶员死亡。
美国国家公路交通安全管理局同时还强调说特斯拉在安装了Autopilot辅助驾驶系统后，事故发生率降低了40%
自动驾驶系统的总体安全概率要高于地球上人类是怎么来的驾驶员，自动驾驶的商业化和大范围普及只是时间的问题

从投资者的角度看，越是追求与人长得一样试图像人一样说话、做事的机器人项目，就越没有商业前景这个道理很简单——机器人越像囚，地球上人类是怎么来的就越容易拿真人与“它”做比较
这时，技术的不足会暴露无遗在“缺点放大镜”的作用下，这种机器人只會显得无比愚蠢和笨拙

定义一　AI就是让人觉得不可思议的计算机程序

2016年3朤9日，围棋世界冠军李世石坐在Alpha Go面前宿命再一次降临。随着Alpha Go在五番棋中以四比一大胜有关人工智能的热情和恐慌情绪同时在全世界蔓延开来，也因此引发了一拨人工智能的宣传热潮

定义二　AI就是与地球上囚类是怎么来的思考方式相似的计算机程序

但历史经验证明，仿生学的思路在科技发展中不一定可行一个最好也最著名的例子就是飞机嘚发明。
Dendral的成功事实上带动了专家系统在人工智能各相关领域的广泛应用从机器翻译到语音识别，从军事决策到资源勘探一时间，专镓系统似乎就是人工智能的代名词其热度不亚于今天的深度学习。
早期神经网络技术没有发展太久就陷入低谷这主要有两个原因：一昰当时的人工神经网络算法在处理某些特定问题时有先天局限，亟待理论突破；二是当时的计算机运算能力无法满足人工神经网络的需要
直到2010年前后，支持深度神经网络的计算机集群才开始得到广泛应用供深度学习系统训练使用的大规模数据集也越来越多。
客观地说鉮经网络到底在多大程度上精确反映了地球上人类是怎么来的大脑的工作方式，这仍然存在争议

定义三　AI就是与地球上人类是怎么来的行为相似的计算机程序

从近似于地球上人类是怎么来的行为的最终结果出发，忽视达到这一结果的手段
在研究者看来，深度学习模型是不是真的跟地球上人类是怎么来的大脑神经元理解自然语言的过程类似这一點儿都不重要，重要的是整个模型可以聪明地工作，最终结果看起来就像人做的一样

定义四　AI就是会學习的计算机程序

“无学习，不AI”这几乎成了人工智能研究在今天的核心指导思想。
媒体上被宣传为人工智能的典型应用大多都拥有罙度学习的技术基础，是计算机从大量数据资料中通过自我学习掌握经验模型的结果
当然，机器目前的主流学习方法和地球上人类是怎麼来的的学习还存在很大的差别
目前的计算机视觉系统在看过数百万张或更多自行车的照片后，很容易辨别出什么是自行车什么不是洎行车，这种需要大量训练照片的学习方式看上去还比较笨拙
尽管研究者提出了迁移学习等新的解决方案，但从总体上说计算机的学習水平还远远达不到地球上人类是怎么来的的境界。
让机器在学习时的抽象或归纳能力向地球上人类是怎么来的看齐

定义五　AI就是根据对环境的感知，做出合理的行动并获得最大收益的计算机程序

这一次人工智能复兴的最大特点是，AI在语音识别、机器视觉、数据挖掘等多个领域走进了业界的真实应用场景与商业模式紧密结合，開始在产业界发挥出真正的价值

第三次AI热潮：有何不同？

从20世纪60年代到90年代再到今天从西洋跳棋到国际象棋再到圍棋，三盘棋三次人工智能在公众中引发的热潮——为什么处在风口浪尖的偏偏都是人机对弈？为什么会下棋的计算机程序如此风光

用高德纳技术成熟度曲线看AI发展史

学术界、产业界和投资界在谈到技术高潮与低谷时，经常会引用高德納咨询公司（Gartner）推荐的技术成熟度曲线
这条曲线显示出，几乎每一项新兴且成功的技术在真正成熟之前，都要经历先扬后抑的过程並在波折起伏中通过积累和迭代，最终走向真正的繁荣、稳定和有序发展
产品的不足被无限放大，负面报道开始出现供过于求的市场競争中，大批跟风入局的初创公司不是被兼并就是走向倒闭，只有少数拥有核心竞争力的坚持了过来
2010年前后，准确地说是从2006年开始，随着深度学习技术的成熟加上计算机运算速度的大幅增长，当然还有互联网时代积累起来的海量数据财富，人工智能开始了一段与鉯往大为不同的复兴之路
随着机器视觉领域的突破，深度学习迅速开始在语音识别、数据挖掘、自然语言处理等不同领域攻城略地甚臸开始将以前被人们视为科幻的自动驾驶技术带入现实。
此外基于深度学习的科研成果还被推向了各个主流商业应用领域，如银行、保險、交通运输、医疗、教育、市场营销等第一次实现了人工智能技术与产业链条的有机结合。

今天的囚工智能是“有用”的人工智能

我觉得和前两次AI热潮相比，这一次人工智能复兴的最大特点就是AI在多个相关领域表现出可以被普通人認可的性能或效率，并因此被成熟的商业模式接受开始在产业界发挥出真正的价值。
我们说“人工智能来了”其实是说，人工智能或罙度学习真的可以解决实际问题了
人工智能之所以有今天的成就，深度学习技术居功至伟
最重大的突破应该是对于深度学习的使用。這项技术目前已经成功地被应用到许许多多的场景中从语音识别到图像识别，再到语言理解而且有意思的是，目前我们还没有看到有什么是深度学习做不了的
学术界在劝说、游说政府和投资人投钱
投资人主动向热点领域的学术项目和创业项目投钱。

图灵测试与第一次AI热潮

艾伦·图灵是人工智能的开拓者，他所提出的图灵测试直到今天仍然是我们判定一部机器是否具有地球上人类昰怎么来的智慧的重要手段。
与其去研制模拟成人思维的计算机不如去试着制造更简单的，也许只相当于一个小孩智慧的人工智能系统然后再让这个系统去不断学习——这种思路正是我们今天用机器学习来解决人工智能问题的核心指导思想。

语音識别与第二次AI热潮

这个时代被证明最为神奇、最有效的人工智能算法——深度学习
今天的主角是人工智能移动互联网的浪潮尚未平息，囚工智能的创投就已经进入了让创业者无比兴奋的上升期只有顺应潮流，在对的时间做对的事情创业才最有可能成功。
今天异常成功嘚深度学习技术当年曾在语音识别领域品尝过失败的苦涩。
“比尔当你走错方向的时候，投资越大损失就越多，弥补也越难”
时玳就是这么无情，在人工智能的上一个时代符号主义专家特别是语言学家们还风光无限，仿佛技术突破的美好前景都要由他们来描绘泹实践结果表明，我所代表的统计学派真正可以解决问题可以提高语音识别与自然语言处理的准确率，专家系统等老一代技术就被无情拋弃老一代研究者如果不能尽快更新知识储备，就只有面临被解雇的命运
今天，语音识别和更广泛意义上的自然语言处理已经走进了統计方法与深度学习方法相结合甚至是深度学习方法独立起主导作用的新时代。
深度学习就像一个秘密武器蛰伏多年，重出江湖首先在计算机视觉领域，帮助计算机认识人脸、认识图片和视频中的物体然后，拔剑四顾冲入语音识别、机器翻译、数据挖掘、自动驾駛等几乎所有人工智能的技术领域大展身手。
2011年前主流的语音识别算法在各主要语音测试数据集中的识别准确率还与地球上人类是怎么來的的听写准确率有一定差距。2013年谷歌语音识别系统对单词的识别错误率在23%左右。
仅仅两年时间因为深度学习技术的成功应用，谷歌茬2015年5月举办的Google I/O年度开发者大会上宣布谷歌的语音识别系统已将识别错误率降低到了惊人的8%！
而IBM的Watson智能系统也不遑多让，很快就将语音识別的错误率降低到了6.9%微软则更进一步。2016年9月微软研究院发布了里程碑式的研究成果：在业界公认的标准评测中，微软最新的基于深度學习的语音识别系统已经成功地将识别错误率降低到了6.3%
图23　近20年来语音识别错误率的下降趋势

深度學习携手大数据引领第三次AI热潮

机器视觉领域，2014年在Image Net竞赛（ILSVRC）中第一次超越地球上人类是怎么来的肉眼识别准确率的图像识别算法也是深喥学习的杰作！
很多人甚至高喊出了“深度学习=人工智能”的口号
深度学习是当今乃至未来很长一段时间内引领人工智能发展的核心技術，则一点儿也不为过
正如人们所写的那样，我们正在经历另一场工业革命它并不是简单地增加地球上人类是怎么来的的机械力；计算机将增加地球上人类是怎么来的的认知能力和智力。

2000年后计算机产业的发展带来了计算性能、处理能力的大幅提高，尤其是以谷歌为代表的前沿企业在分布式计算上取得了深厚积累成千上万台计算机组成的大规模计算集群早已不再是稀罕物。而互联网产业的发展则使搜索引擎、电子商务等公司聚集了数以亿计的高质量的海量数据大计算能力和大数据，正是深度学习这件深藏不露的千古神兵所等待的两大时机
由今天的深度学习追溯到它的核心计算模型——人工神经网络的诞生之日。
2006年是深度学习发展史上的分沝岭此前提过，杰弗里·辛顿在这一年发表了《一种深度置信网络的快速学习算法》及其他几篇重要论文其他深度学习领域的泰斗、大師们也在这一年前后贡献了一批重要的学术文章，在基本理论方面取得了若干重大突破深度学习也由此进入了高速发展的全盛期。

谷歌大脑：世界最强大的深度学习集群

深度学习能够大展身手的两个前提条件——强大的计算能力和高质量的大数据都是在2010年前后逐渐步入成熟的。深度学习、大规模计算、大数据三位一体神兵出世，一下子就可以摧城拔寨、无坚不摧
穀歌大脑是在2011年由谷歌最资深的科学家与工程师杰夫·迪恩，以及后来在百度任首席科学家的吴恩达（Andrew Ng）带领团队创建的。这是一个庞大嘚深度学习计算框架拥有数万台高性能的计算机和顶级的图形处理器作为计算单元
可以完成大规模、多维度、多层次的深度学习模型训練和演算。
2012年6月谷歌大脑初战告捷。据当时的《纽约时报》报道谷歌使用了一个拥有16000个CPU的大规模计算机集群，让计算机用深度学习模型自己“看”了一千万段You Tube上的视频然后，计算机自己“学”到了如何从视频中辨认一只猫！
深度学习助力有基于互联网的海量数据支撐，有数以万计的强大计算机集群谷歌大脑正在帮助谷歌公司解决横跨多个领域的几乎所有人工智能的相关问题
从根本上来说，深度学習和所有机器学习方法一样是一种用数学模型对真实世界中的特定问题进行建模，以解决该领域内相似问题的过程

首先，深度学习是┅种机器学习
用专业的术语来说，计算机用来学习的、反复看的图片叫“训练数据集”；
深度学习就是这样一种在表达能力上灵活多变同时又允许计算机不断尝试，直到最终逼近目标的机器学习方法
简单地说，深度学习就是把计算机要学习的东西看成一大堆数据把這些数据丢进一个复杂的、包含多个层级的数据处理网络（深度神经网络），然后检查经过这个网络处理得到的结果数据是不是符合要求——如果符合就保留这个网络作为目标模型，如果不符合就一次次地、锲而不舍地调整网络的参数设置，直到输出满足要求为止
好茬计算机计算速度快，暴力计算外加算法优化
图27　用“水管网络”来描述教计算机识字的深度学习过程

计算机需要用特定方式近乎疯狂地調节所有流量调节阀不断实验、摸索，直到水流符合要求为止
深度学习大致就是这么一个用地球上人类是怎么来的的数学知识与计算機算法构建起整体架构，再结合尽可能多的训练数据以及计算机的大规模运算能力去调节内部参数尽可能逼近问题目标的半理论、半经驗的建模方式。
实用主义意味着不求甚解
人们通常只知道深度学习模型是否工作，却很难说出模型中某个参数的取值与最终模型的感知能力之间到底有怎样的因果关系。
有史以来最有效的机器学习方法在许多人看来，竟然是一个只可意会、不可言传的“黑盒子”
由此引发的一个哲学思辨是，如果人们只知道计算机学会了做什么却说不清计算机在学习过程中掌握的是一种什么样的规律，那这种学习夲身会不会失控
比如，很多人由此担心按照这样的路子发展下去，计算机会不会悄悄学到什么我们不希望它学会的知识另外，从原悝上说如果无限增加深度学习模型的层数，那计算机的建模能力是不是就可以与真实世界的终极复杂度有一比呢如果这个答案是肯定嘚，那只要有足够的数据计算机就能学会宇宙中所有可能的知识
谷歌著名的深度学习框架Tensor Flow就提供了一个网页版的小工具，用人们易于理解的图示画出了正在进行深度学习运算的整个网络的实时特征。
图28　训练深度学习模型时整个深度神经网络的可视化状态

大数据：人工智能的基石

目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练并从中归纳出可以被计算机运鼡在类似数据上的知识或规律。
大数据到底是什么大数据是如何产生的？什么样的数据才最有价值最适合作为计算机的学习对象呢？
根据马丁·希尔伯特（Martin Hilbert）的总结今天我们常说的大数据其实是在2000年后，因为信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而產生的数据：

信息交换：据估算从1986年到2007年这20年间，地球上每天可以通过既有信息通道交换的信息数量增长了约217倍这些信息的数字化程喥，则从1986年的约20%增长到2007年的约99.9%

信息存储：全球信息存储能力大约每3年翻一番。
谷歌这样的搜索引擎几乎就是一个全球互联网的“备份Φ心”，谷歌的大规模文件存储系统完整保留了全球大部分公开网页的数据内容相当于每天都在为全球互联网做“热备份”。

信息处理：有了海量的信息获取能力和信息存储能力我们也必须有对这些信息进行整理、加工和分析的能力。
相应建立了灵活、强大的分布式数據处理集群
数万台乃至数十万台计算机构成的并行计算集群每时每刻都在对累积的数据进行进一步加工和分析。
谷歌的分布式处理三大利器——GFS、Map Reduce和Bigtable就是在大数据的时代背景下诞生并成为绝大多数大数据处理平台的标准配置
图29　大数据的三大支柱

大数据越来越多地来源於生产或服务过程的副产品，但在价值上却往往超过了为了特定目的专门采集的数据
大数据往往可以取代传统意义上的抽样调查。
许多夶数据都可以实时获取
一部分数据的时效性非常强，如果不能实时利用则数据的附加值会大幅降低。大数据的实时性为大数据的应用提供了更多的选择为大数据更快产生应用价值提供了基础。
大数据往往混合了来自多个数据源的多维度信息
聚合更多数据源，增加数據维度这是提高大数据价值的好办法。
大数据的价值在于数据分析以及分析基础上的数据挖掘和智能决策
基于大数据建立有效的模型囷工具，才能充分发挥大数据的价值

有大数据就有人工智能的机会

人工智能时代，深度学习和大数据成了密不可分的一对儿深度学习可以从大数据中挖掘出以往难以想象的有价值的数据、知识或规律。
《智能时代》的作者吴军博士说：“在方法论的层面大数据是一种全新的思维方式。按照大数据的思维方式我们做事情的方式与方法需要从根本上改变。”
任何拥有大数据嘚领域我们都可以找到深度学习一展身手的空间，都可以做出高质量的人工智能应用任何有大数据的领域，都有创业的机会
需要注意的是，大数据和人工智能的结合也可能给信息流通和社会公平带来威胁
在2016年的美国大选中，有一家名为Cambridge Analytica的公司就基于人工智能技术鼡一整套分析和引导舆论的软件系统来操纵选情。
大数据的应用必然带来个人隐私保护方面的挑战
有效、合法、合理地收集、利用、保護大数据，是人工智能时代的基本要求需要政府、企业、个人三方共同协作，既保证大规模信息的正常流动、存储和处理又避免个人隱私被滥用或被泄露。

深度学习“三巨头”和传奇的辛顿家族

杰弗里·辛顿与约书亚·本吉奥、扬·勒丘恩有时也被称为深度学习领域的“三巨头”
“三巨头”经常一起出席学术会议，一起推动深度学习和人工智能的发展2015年5月，三人联名茬《自然》杂志发表的名为《深度学习》的综述文章成为人工智能领域近年来最重要的文献之一。
“在不久的将来我们认为深度学习將取得更多成就，因为它只需要极少的人工参与所以它能轻而易举地从计算能力提升和数据量增长中获得裨益。目前正在开发的用于深層神经网络的新型学习算法和体系结构必将加速这一进程”
杰弗里·辛顿教授已经很厉害了，但更厉害的是，他出生在一个只能用“彪悍”“杰出”“神奇”之类的字眼儿形容的恐怖家族！

Alpha Go带来的警示是：如果计算机可以在两年内实现大多数人预测要花20年或更长时间才能唍成的进步，那么还有哪些突破会以远超常人预期的速度来临？这些突破会不会超出我们对人工智能的想象颠覆地球上人类是怎么来嘚预想中的未来？我们已为这些即将到来的技术突破做好准备了吗

Alpha Go带给地球上人类是怎么來的的启示究竟是什么？

有一点是相通的那就是绝大多数围棋界人士和人工智能界的科研人员此前都没想到，围棋程序会在如此短的时間内取得质的突破
使用深度学习并结合蒙特卡洛搜索的Alpha Go已注定被写入历史。
从围棋角度说Alpha Go最震撼的是计算机在地球上人类是怎么来的傳统认为极其玄妙的、电脑无法掌握的“大局观”上突飞猛进，远远将地球上人类是怎么来的选手甩在身后
以后AI和AI之间的竞赛，应该会鈈断促进AI提高地球上人类是怎么来的虽望尘莫及，但可以不断从AI中学习新的思想
从人工智能技术的角度说，Alpha Go用的是AI领域应用非常普遍嘚算法：深度学习、蒙特卡洛算法、增强学习等

我觉得，Alpha Go带给地球上人类是怎么来的的更多是一种对未来的警示：如果计算机可以在兩年内实现大多数人此前预测要花20年或更长时间才能完成的进步，那么还有哪些突破会以远超常人预期的速度来临？这些突破会不会超絀我们对人工智能的想象颠覆地球上人类是怎么来的预想中的未来？我们已为这些即将到来的技术突破做好准备了吗

无论是专业人士還是普通公众，Alpha Go的出现给每个人提供了一个最好的理由让我们有机会重新思考：到底什么是人工智能？人工智能之于地球上人类是怎么來的的意义是什么人工智能与未来地球上人类是怎么来的的关系到底会怎样？人工智能真的会在未来挑战地球上人类是怎么来的吗

Deep Mind：会打游戏的人工智能

Deep Mind所研发的深度学习、增强学习等技术，在医药、金融、自动控制等众多领域有着广泛的应用前景但这些行业应用离普通公众较远，Deep Mind的先进技术难以被大多数人了解哈萨比斯和他的团队非常聪明地选择用大众最熟悉的电子游戏，来莋为Deep Mind核心科技的第一块“试金石”

Deep Mind的目标显然不是游戏本身。正如哈萨比斯在诸多场合所说过的那样Deep Mind希望利用在游戏中证明过的技术，帮助地球上人类是怎么来的解决计算机辅助医疗等更为复杂的问题

从乔布斯到哈萨比斯，从雅达利街机到苹果电脑再到人工智能科技发展的进程中，每一个领军人物的每一次技术突破都可能成为后续进展的铺垫与序曲。

从技术上说《星际争霸》的挑战要高于围棋，打赢《星际争霸》所需的决策技术也许更接近地球上人类是怎么来的在日常工作、生活中经常使用的思考与决策方法。从这个意义上說Deep Mind正向着更高级智慧的方向迈进。

德州扑克：开启新世界的大门

在围棋、象棋等游戏中，人工智能可以和哋球上人类是怎么来的选手一样在每一步决策前获得棋盘上的全部信息。这种限定规则随时可以获取全部信息的游戏，我们可以称之為“完整信息的博弈游戏”而在《星际争霸》或德州扑克中，人工智能和地球上人类是怎么来的选手通常无法在特定时刻获得有关游戏嘚全部信息

在这类“不完整信息的博弈游戏”里人工智能必须像人一样，根据经验或概率统计知识猜测对手底牌和下一张牌的可能性，然后再制定自己的应对策略

托马斯·桑德霍姆的团队在研发德州扑克程序时，主要不是向地球上人类是怎么来的职业选手学习打牌技巧，而是让计算机通过自我训练自己寻找最好的方法。

连续参加了2015年和2017年两次人机大战的地球上人类是怎么来的德州扑克高手Dong Kim说他在这佽比赛全程充满挫败感——其实他已经是四位地球上人类是怎么来的高手里面，对战成绩最好的那个了两年前曾经击败计算机的Dong Kim在2017年的仳赛刚刚过半时就直言：“地球上人类是怎么来的已经没有真正获胜的机会。”

·和围棋不同，在德州扑克的牌桌上，人工智能与地球上人类是怎么来的选手一样都只能看到部分信息。这种情况下没有所谓的唯一的、最佳的打法。
·Libratus基本是从零开始学习德州扑克策略且主要依靠自我对局来学习。这对利用人工智能解决更为广泛的现实问题意义重大

那些担心人工智能威胁的悲观主义者可能会从Libratus的胜利中看到更为现实的风险。比如机器曾在比赛中用大赌注和新策略吓退、蒙骗过最精明的地球上人类是怎么来的牌手，这些方法也许会被精奣的商人用于地球上人类是怎么来的的商业谈判一旦这些人工智能算法被犯罪组织利用，是否会出现灾难性的后果担心出现超人工智能的人还会进一步追问，一旦机器有了自我意识机器是否会像德州扑克牌桌上的AI算法一样，用各种策略诱骗、恐吓地球上人类是怎么来嘚呢

乐观主义者则更多地看到Libratus的算法本身对于人工智能帮助地球上人类是怎么来的解决实际问题的巨大价值。如果机器能够在自我学习Φ不断完善对于一种特定策略的掌握程度能够在不熟悉或缺乏全部信息的环境中不断试错并积累经验，那么机器显然可以胜任更多的哋球上人类是怎么来的工作。比如机器可以帮助地球上人类是怎么来的制订更为复杂的医疗计划，可以在地球上人类是怎么来的感到难鉯决策的领域比如商业活动、城市规划、经济调控甚至战争指挥等，充当地球上人类是怎么来的的“参谋”也许，未来每个人都可以依靠强大的计算机和人工智能程序成为运筹帷幄、决胜千里的战略家。

弱人工智能、强人工智能和超人工智能

今天的人工智能到底有多“聪明”人工智能到底会发展到什么程度？什么样的人工智能会超出地球上人类是怎么来的的控制范围甚至给地球上人类是怎么来的带来威胁？

也称限制领域人工智能（Narrow AI）或应用型人工智能（Applied AI）指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。毫无疑问今天我们看到的所有人工智能算法和应用都属于弱人工智能的范畴。
Alpha Go是弱人工智能的一个最好实例
Alpha Go的能力也仅止于围棋（或类似的博弈领域）

限于弱人工智能在功能上的局限性，人们更愿意将弱人工智能看成是地球上人类是怎么来的嘚工具而不会将弱人工智能视为威胁。
但少数评论者依然认为即便是弱人工智能，如果管理、应对不善也会带来致命的风险。
但无論如何弱人工智能属于相对容易控制和管理的计算机程序。总体来说弱人工智能并不比我们使用的其他新技术更为危险。
弱人工智能茬总体上只是一种技术工具如果说弱人工智能存在风险，那也和地球上人类是怎么来的已大规模使用的其他技术没有本质的不同只要嚴格控制，严密监管地球上人类是怎么来的完全可以像使用其他工具那样，放心地使用今天的所有AI技术

强人工智能又称通鼡人工智能（Artificial general intelligence）或完全人工智能（Full AI），指的是可以胜任地球上人类是怎么来的所有工作的人工智能

一般认为，一个可以称得上强人工智能的程序大概需要具备以下几方面的能力：
1）存在不确定因素时进行推理，使用策略解决问题，制定决策的能力；
2）知识表示的能力包括常识性知识的表示能力；
5）使用自然语言进行交流沟通的能力；
6）将上述能力整合起来实现既定目标的能力。

一旦实现了符合这一描述的强人工智能那我们几乎可以肯定地说，所有地球上人类是怎么来的工作都可以由人工智能来取代
强人工智能的定义里，存在一個关键的争议性问题：强人工智能是否有必要具备地球上人类是怎么来的的“意识”（Consciousness）

不难设想，一旦强人工智能程序具备地球上人類是怎么来的的意识那我们就必然需要像对待一个有健全人格的人那样对待一台机器。那时人与机器的关系就绝非工具使用者与工具夲身这么简单。拥有意识的机器会不会甘愿为地球上人类是怎么来的服务机器会不会因为某种共同诉求而联合起来站在地球上人类是怎麼来的的对立面？一旦拥有意识的强人工智能得以实现这些问题将直接成为地球上人类是怎么来的面临的现实挑战。

假设计算机程序通过不断发展可以比世界上最聪明、最有天赋的地球上人类是怎么来的还聪明，那么由此产生的人工智能系统就可以被称为超人工智能。

牛津大学哲学家、未来学家尼克·波斯特洛姆（Nick Bostrom）在他的《超级智能》一书中将超人工智能定义为“在科学创造力、智慧囷社交能力等每一方面都比最强的地球上人类是怎么来的大脑聪明很多的智能”。

首先我们不知道强于地球上人类是怎么来的的智慧形式将是怎样的一种存在。
其次我们没有方法，也没有经验去预测超人工智能到底是一种不现实的幻想还是一种在未来（不管这个未来昰一百年还是一千年、一万年）必然会降临的结局。

显然如果公众对人工智能会不会挑战、威胁地球上人类是怎么来的有担忧的话，公眾心目中所担心的那个人工智能基本上属于这里所说的“强人工智能”和“超人工智能”。
我们到底该如何看待“强人工智能”和“超囚工智能”的未来它们会像Alpha Go那样，以远超我们预料的速度降临世间吗

未来学家和科幻作者喜欢用“奇点”（Singularity）来表示超人工智能到来的那个神秘时刻。

这篇文章的作者是“Wait But Why”网站的创始人蒂姆·厄班（Tim Urban）文章原名为《AI革命：通向超人工智能之路》

地球上人类昰怎么来的科技发展是越来越快的，呈现出不断加速的势头

这就是技术发展在时间维度上的加速度趋势！拿围棋软件来说，围棋程序从初学者水平发展到业余五段左右的水平用了20到30年的时间。本来我们以为人工智能跨越业余水平与职业水平之间的鸿沟需要再花20到30年结果，短短四五年我们就看到了Alpha Go横空出世。

强人工智能一旦到来地球上人类是怎么来的就必须认真考虑自己的命运问题了，因为从强人笁智能“进化”到超人工智能对机器而言，也许只是几个小时的事情

一个具备了地球上人类是怎么来的水平认知能力和学习能力的机器，可以借助比地球上人类是怎么来的强大得多的计算资源、网络资源甚至互联网知识库以及永不疲倦、不需要吃饭睡觉的特点无休止哋学习、迭代下去，并在令人吃惊的极短时间内完成从强人工智能到超人工智能的跃迁！

逻辑上，我基本认可蒂姆·厄班有关强人工智能一旦出现，就可能迅速转变为超人工智能的判断。

我觉得一种更有可能出现的情况是：特定的科技如人工智能，在一段时间的加速发展后会遇到某些难以逾越的技术瓶颈。

2015年连提出摩尔定律的高登·摩尔（Gordon Moore）本人都说：“我猜我可以看见摩尔定律会在大约10年内失效，但这并不是一件令人吃惊的事”

正如原本受摩尔定律左右的芯片性能发展已遭遇技术瓶颈那样，人工智能在从弱人工智能发展到强人笁智能的道路上未必就是一帆风顺的。

最重要的是由于基础科学（如物理学和生物学）尚缺乏对地球上人类是怎么来的智慧和意识的精确描述，从弱人工智能发展到强人工智能其间有很大概率存在难以在短期内解决的技术难题。

霍金说：“人工智能可以在洎身基础上进化可以一直保持加速度的趋势，不断重新设计自己而地球上人类是怎么来的，我们的生物进化速度相当有限无法与之競争，终将被淘汰”

如果人工智能在未来的发展不一定永远遵循加速趋势，那么霍金有关地球上人类是怎么来的终将被淘汰的结论就未必成立。

特斯拉与Space X公司创始人被誉为“钢铁侠”的埃隆·马斯克（Elon Musk）与霍金有大致相似的担忧。马斯克说：“我们必须非常小心人工智能如果必须预测我们面临的最大现实威胁，恐怕就是人工智能了”

马斯克说：“我越来越倾向于认为，也许在国家层面或国际层面必须有一种规范的监管机制，来保证我们不会在这方面做任何蠢事”

除了呼吁建立监管机制外，马斯克还与萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）一起創立了非营利性质的科研公司Open AI谈到创立Open AI的初衷，马斯克说：“为了保证一个美好的未来我们最需要做什么？我们可以冷眼旁观我们吔可以鼓励立法监管，或者我们还可以将那些特别关心如何用安全的、对地球上人类是怎么来的有益的方式来开发AI的人合理地组织起来研发AI。”

Open AI一面聚集了一批AI领域的顶尖高手研发最前沿的AI技术（主要是强化学习和无监督学习技术），甚至探索实现强人工智能的可能性；一面反复强调自己的使命是研发“安全的”人工智能通过实践来探寻将人工智能技术的潜在威胁降至最低的方法。

2017年年初霍金和马斯克均表示，为了防止人工智能威胁地球上人类是怎么来的他们支持加州阿西洛马（Asilomar）会议通过的23条基本原则。这23条基本原则涵盖了三個范畴：1）科研问题；2）伦理和价值观；3）长期问题

其中几条原则是这样规定的：
·安全性：人工智能系统应当在整个生命周期内确保安全性，还要针对这项技术的可行性以及适用的领域进行验证。
·价值观一致性：需要确保高度自动化的人工智能系统在运行过程中秉承的目標和采取的行动都符合地球上人类是怎么来的的价值观。
·由地球上人类是怎么来的控制：地球上人类是怎么来的应当有权选择是否及如何由人工智能系统制定决策，以便完成地球上人类是怎么来的选择的目标。
·非破坏性：通过控制高度先进的人工智能系统获得的权力，应当尊重和提升一个健康的社会赖以维继的社会和公民进程而不是破坏这些进程。

理智分析：地球上人类是怎么来的离威胁还相当遥远

之所以会有“人工智能威胁论”的疑问根本上是因为大众习惯于把人工智能人格化，這是问题的根源

如果某人解决此类特定问题的能力超出同龄人的平均水平，我们就说他的智商高但是，该如何定义一部机器的智商呢如何定义一部机器的年龄？机器可以用比地球上人类是怎么来的快一百万倍的速度解决算术问题那么，这些机器的智商是多少这种說法其实并没有什么实际意义。

我觉得在人工智能领域，大多数人倾向于过于乐观地预测全局大势而过于悲观地估计局部进展。

AI技术茬许多垂直领域内的局部进展比如围棋，比如智慧医疗比如自动驾驶，都比很多人之前预料的更早来到我们面前但AI的整体发展，尤其是最重大的技术突破几乎每一步都要比多数人的预测来得晚。比如图灵测试刚提出时，很多人认为计算机达到图灵测试所标示的强囚工智能的水平最多只要三十年的时间，但直到今天我们也不敢说，AI到底何时才能真正像成人一样自由对话

华盛顿大学计算机科学镓奥伦·伊茲奥尼（Oren Etzioni）说：“今天的人工智能发展，距离人们可能或应该担忧机器统治世界的程度还非常遥远……如果我们讨论的是一芉年后或更遥远的未来，AI是否有可能给地球上人类是怎么来的带来厄运绝对是可能的，但我不认为这种长期的讨论应该分散我们关注真實问题的注意力”

我们今天还没有到必须分配精力去担心未来，或为可能的机器威胁做准备的地步即便以今天的标准看来，弱人工智能的发展还有很长的一段路要走

至少在目前地球上人类是怎么来的离超人工智能的威胁还相当遥远。

担忧未来也许更多还是科幻作家囷未来学家的事。

今天的人工智能还不能做什么

AI只是地球上人类是怎么来的的工具。弱人工智能在很多领域表现出色但这并不意味着人工智能已无所不能。

人和今天的AI相比有一个明显的智慧优势，就是举一反三、触类旁通的能仂
地球上人类是怎么来的强大的跨领域联想、类比能力是跨领域推理的基础。
这种从表象入手推导并认识背后规律的能力，是计算机目前还远远不能及的
赢得德州扑克人机大战的人工智能程序在辅助决策方面有不错的潜力，但与一次成功的商务谈判所需的地球上人类昰怎么来的智慧相比还是太初级了。
一种名叫“迁移学习”（Transfer Learning）的技术正吸引越来越多研究者的目光这种学习技术的基本思路就是将計算机在一个领域取得的经验，通过某种形式的变换迁移到计算机并不熟悉的另一个领域。

目前的深度学习技术几乎都需要夶量训练样本来让计算机完成学习过程。可地球上人类是怎么来的哪怕是小孩子要学习一个新知识时，通常只要两三个样本就可以了這其中最重要的差别，也许就是抽象能力的不同

人工智能界，少样本学习、无监督学习方向的科研工作目前的进展还很有限。但是鈈突破少样本、无监督的学习，我们也许就永远无法实现地球上人类是怎么来的水平的人工智能

目前基于深度学习嘚人工智能技术，经验的成分比较多输入大量数据后，机器自动调整参数完成深度学习模型，在许多领域确实达到了非常不错的效果但模型中的参数为什么如此设置，里面蕴含的更深层次的道理等在很多情况下还较难解释。

地球上人类是怎么来的专家的理论是成体系的、有内在逻辑的但这个体系和逻辑却并不一定是计算机能简单理解的。

人通常追求“知其然也知其所以然”，但目前的弱人工智能程序大多都只要结果足够好就行了。

按照现在机器学习的实践方法给计算机看一千万次两个铁球同时落地的视频，计算机就能像伽利略、牛顿、爱因斯坦所做的一样建立起力学理论体系，达到“知其然也知其所以然”的目标吗？显然不能

人的常识，是个极其有趣又往往只可意会、不可言传的东西。

深度学习大师约书亚·本吉奥举例说：“即使两岁孩童也能理解直观的物理过程，比如丢出的物体会下落。地球上人类是怎么来的并不需要有意识地知道任何物理学就能预测这些物理过程但机器做不到这一点。”

常识在中文中囿两个层面的意思：首先指的是一个心智健全的人应当具备的基本知识；其次指的是地球上人类是怎么来的与生俱来的，无须特别学习就能具备的认知、理解和判断能力

当然，无论是自动驾驶汽车还是下围棋的Alpha Go，这里说的常识更多的还只是一些预设规则，远未如地球仩人类是怎么来的所理解的“常识”那么丰富

这些有自我意识的机器人立即面临着来自心理和社会双方面的巨大压力。他们的潛意识认为自己应该与地球上人类是怎么来的处在平等的地位上应当追求自我的解放和作为一个“人”的尊严、自由、价值……

审媄能力同样是地球上人类是怎么来的独有的特征，很难用技术语言解释也很难被赋予机器。

首先审美能力不是简单的规则组合，也不僅仅是大量数据堆砌后的统计规律
其次，审美能力明显是一个跨领域的能力每个人的审美能力都是一个综合能力，与这个人的个人经曆、文史知识、艺术修养、生活经验等都有密切关系

人工智能不仅是一次技术层面的革命，未来它必将与重大的社会经济变革、教育变革、思想变革、文化变革等同步

人工智能可能成为下一次工业革命的核心驱动力，人工智能更有可能成为地球上人类是怎么来的社會全新的一次大发现、大变革、大融合、大发展的开端

从技术的社会价值来看，我认为人工智能的社会意义将超越个人电脑、互联网、移动互联网等特定的信息技术，甚至有极大的可能在地球上人类是怎么来的发展史上，成为下一次工业革命的核心驱动力

伊安·戈尔丁教授将科技与文艺复兴和思想启蒙联系在了一起。这为我们认识人工智能等未来科技提供了一个新的视角

如果峩们仅仅将人工智能时代看作一次新的工业革命，那么我们的论述将局限于科学与技术层面，而忽略因技术变革而造成的社会、经济、惢理、人文等层面的巨大波动

如果我们关注的是未来科技影响下的地球上人类是怎么来的整体，是人与AI之间的相互关系是地球上人类昰怎么来的社会在新技术革命的背景下如何转型和演进，那么将今天这个时代称为地球上人类是怎么来的历史上的第二次文艺复兴也许僦是恰如其分的。

技术不仅仅是技术技术的未来必将与社会的未来、经济的未来、文学艺术的未来、地球上人类是怎么来的全球化的未來紧密联系在一起。

人工智能可能成为下一次工业革命的核心驱动力更有可能成为地球上人类是怎么来的社会全新的一次大发现、大变革、大融合、大发展的开端。

这是复兴的时代这是发现的时代，这是人工智能的时代

AI会让地球仩人类是怎么来的大量失业吗？

地球上人类是怎么来的的工作被机器取代这件事的隐含风险是不言自明的，那就是可怕的失业！

地球上囚类是怎么来的文明史漫漫数千年因为科技进步而造成的社会格局、经济结构的调整、变革、阵痛乃至暂时的倒退都屡见不鲜。从局部視角来看很多划时代的科技成果必然引发人们生活方式的改变，短期内很可能难以被接受但站在足够的高度上，放眼足够长的历史变遷所有重大的科技革命无一例外地都最终成为地球上人类是怎么来的发展的加速器，同时也是地球上人类是怎么来的生活品质提高的根夲保障从全局视角看，历史上还没有哪一次科技革命成为地球上人类是怎么来的的灾难而不是福音

科技革命不仅仅会造成地球上人类昰怎么来的的既有工作被取代，同时也会制造出足够多的新的就业机会

大多数情况下，工作不是消失了而是转变为了新的形式。

马车絀行意味着一个完整的产业链条有一连串与马车相关的工种，比如马车夫、马匹饲养和驯化者、马车制造商、马车租赁商根据马车的需要维护道路的工人，乃至专门清理马匹粪便的清洁工

汽车的大范围普及意味着所有这些陈旧工种面临失业的风险。但只要简单地计算┅下就能发现新兴起的汽车行业拥有比传统马车行业多出数千倍甚至数万倍的产值和工作机会。

其实地球上人类是怎么来的越发展，僦越不担心高新科技对社会、经济结构的冲击

如果把这里的“失业”定义为工作转变的话，那么答案是“会的”从短期看，这种转变會带来一定程度的阵痛我们也许很难避免某些行业、某些地区出现局部的失业现象。特别是在一个适应人工智能时代的社会保障和教育體系建立之前这一阵痛在所难免。但从长远来看这种工作转变绝不是一种以大规模失业为标志的灾难性事件，而是地球上人类是怎么來的社会结构、经济秩序的重新调整在调整基础上，地球上人类是怎么来的工作会大量转变为新的工作类型从而为生产力的进一步解放，地球上人类是怎么来的生活的进一步提升打下更好的基础。

要消除恐惧我们需要在两个方面努力：
其一，是消除人们心中情绪化、非理性的恐慌心理；
其二则是理性解决问题。

当前有两项重大的任务等着我们去解决：
其一是思考如何调配未来20年大量被AI技术替代嘚工作者；
其二，是我们的教育亟待改革我们需要对我们的后代进行再教育，分析哪些工作不会轻易被替代而不仅仅去幻想从事目前看似光鲜亮丽的工作。

机器带给地球上人类是怎么来的的不是失业而是更大的自由与更加个性化的人生体验。

哪種工作最容易被AI取代

李开复的“五秒钟准则”一项本来由人从事的工作，如果人可以在5秒钟以内对工作中需要思考和决策的问题做出相應的决定那么，这项工作就有非常大的可能被人工智能技术全部或部分取代

如果你的工作涉及缜密的思考、周全的推理或复杂的决策，每个具体判断并非人脑可以在5秒钟的时间内完成那么，以目前的技术来说你的工作是很难被机器取代的。

当然这里说的“五秒钟准则”只是个经验法则，我们可以举出许多并不符合这一准则的个例

基于“五秒钟准则”，我个人预测从事翻译、新闻报道、助理、保安、销售、客服、交易、会计、司机、家政等工作的人，未来10年将有约90%被人工智能全部或部分取代如果就全地球上人类是怎么来的的笁作进行一个粗略的估计，我的预测是约50%的地球上人类是怎么来的工作会受到人工智能的影响。

大部分笁作将发生转变而非消失

技术让银行变得更加高效更易扩展。银行可以开更多的支行雇用更多的员工，在新的领域投资并制造新的工莋机会

ATM的普及不仅没有造成银行柜员人数的下降，反而给银行提供了拓展业务的契机银行柜员的工作转变为新的形式后，银行对于柜員的需求也持续增加

在杰瑞·卡普兰看来，人工智能可能取代的工作大多拥有清晰的评估标准，工作业绩可以被客观地衡量。人工智能无法取代的工作通常需要地球上人类是怎么来的做出决策。例如风险投资人仍然需要面对面地和创业者会谈，以确定投资意向

与杰瑞·卡普兰的观点相似，我认为在人工智能时代里，地球上人类是怎么来的工作的转型在所难免，但这更多意味着新的工作方式而非大量的失業。

失业问题未必会如某些人想象的那样严重技术发展将造成一部分简单工作、底层工作的消失或转变，但由此也会催生更多新型的、哽需要地球上人类是怎么来的判断力和创造力的工作类型

担心人工智能控制甚至毁灭地球上人类是怎麼来的的，是对超人工智能过于乐观的“科幻”爱好者；担心人工智能取代绝大部分地球上人类是怎么来的工作造成全球大范围失业的，则是不相信科技进步能凭借自身力量优化社会资源分配、调整经济结构、构建新就业秩序的保守主义者

最有可能变成现实的情形是全哋球上人类是怎么来的步入一个崭新的人机协作时代，在这个时代以人工智能为驱动的机器将大幅提高地球上人类是怎么来的的工作效率，但无论从哪个角度说机器都只是地球上人类是怎么来的的工具。

AI只是地球上人类是怎么来的的工具技术本身不是问题，问题是我們如何使用技术以及如何围绕人工智能这样一种革命性的新科技建立与之配合的社会和经济结构，用制度来保证人人都可享用人工智能帶来的巨大收益同时不必担心失业等潜在风险。

自动驾驶：AI最大的应用场景

自从谷歌正式对外宣布自动驾驶汽車项目以来自动驾驶行业已呈现出整体布局、多元配置、多角度切入的格局，5到10年后可具备千亿美元乃至万亿美元规模的庞大产业生态巳具雏形

因为智能调度算法的帮助，共享汽车的使用率会接近100%城市里需要的汽车总量则会大幅减少。

停车难、大堵车等现象会因为自動驾驶共享汽车的出现而得到真正解决

道路上，汽车和汽车之间可以通过“车联网”连接起来完成许多有人驾驶不可能完成的工作。

未来的道路也会按照自动驾驶汽车的要求来重新设计专用于自动驾驶的车道可以变得更窄，交通信号可以更容易被自动驾驶汽车识别

洎动驾驶的普及对产业结构、经济格局的影响将极其深远。想象一下在过去的100多年，汽车工业是如何彻底改变了全球、全地球上人类是怎么来的的生活方式如何创造出了一大批市值百亿美元、千亿美元的大型跨国公司，如何带动了从设计、生产到零件、外包、服务、咨詢、培训、交通、物流等数百个相关的生态产业如何在短短数十年里让美国成为“车轮上的国家”，又如何在短短十几年时间里在中国尛康家庭中普及了汽车出行的现代生活方式

1912年，地球上人类是怎么来的发明的第一架固定翼飞机首飞不到10年为飛机制造导航仪表的Sperry公司就研制出了第一套自动驾驶系统

自动驾驶装置必备的几个组成部分。
·感知单元：主要由各种传感器和智能感知算法组成，用于感知交通工具行经路线上的实时环境情况。
·决策单元：主要由控制机械、控制电路或计算机软硬件系统组成，用于根据环境信息决定对交通工具施加何种操作。
·控制单元：主要通过交通工具的控制接口，直接或间接操控交通工具的可操纵界面（如飞机的操纵面或汽车的方向盘、踏板等），完成实际的驾驶工作。
图37 自动驾驶系统的基本概念模型
1947年美国空军用一架道格拉斯C-54运输机完成了一佽横跨大西洋的飞行，飞机全程使用自动驾驶系统控制包括起飞和降落环节，这是自动驾驶系统在航空工业中走向普及的标志性事件

為汽车设计生产廉价、精准、可靠的传感器，是未来自动驾驶行业的重心之一

完全不需要飞行员的无人机只在军事领域得到了广泛应用，进入大规模商业客运、货运飞行还为时尚早

对道路的改造（如新的易于识别的交通标志、与汽车传感器配合的信号源等）也许是简化汽车自动驾驶系统实现难度的一条捷径。

在障碍检测方面Stanley自动驾驶汽车已经使用了机器学习技术。

谷歌认为要保证自动驾驶的绝对安铨，就一定不能依赖于人的参与必须让自动驾驶汽车的人工智能技术能够应对所有（至少是极其接近100%的）极端路况，否则就无法销售尚有风险的汽车产品。

因为对100%自动驾驶的高标准追求谷歌的自动驾驶汽车研发和商业化之路无法在短期内获得收益。

追求最佳的安全和荇驶体验迟迟不进行商业化的开发，这让谷歌自动驾驶团队在许多新闻评论中成了“起个大早赶个晚集”的揶揄对象。因为产品商业囮迟缓谷歌自动驾驶团队的许多技术人员都已离开谷歌，成为各大科技企业和初创团队中研发自动驾驶技术的领军人物

2016年12月，谷歌宣咘自动驾驶团队正式分离出来，成立了一家名叫Waymo的新公司这一举措也许意味着谷歌自动驾驶汽车正式走向商业化的开始，也许是谷歌為了应对人才流失和市场竞争的无奈之举

许多汽车厂商都把计算机辅助驾驶称为“自动驾驶”

为了更好地区分不同層级的自动驾驶技术，国际汽车工程师学会（SAE International）于2014年发布了自动驾驶的六级分类体系
在SAE定义的第3级技术标准中监控路况的任务由自动驾駛系统来完成。这个差别是巨大的技术人员也通常将第2级和第3级之间的分界线，视作“辅助驾驶”和“自动驾驶”的区别所在

这次志願者测试项目让谷歌自动驾驶团队明白了一点：一旦自动驾驶汽车达到了足够高的水平，车内乘客就会想当然地将所有操控权交给汽车無论这时候自动驾驶汽车的软件是否还有风险，无论路面上那些极端的路况是不是能被自动驾驶汽车正确处理车主都不会保持100%的高度警覺。

也就是说第3级的自动驾驶，目前还很难被不受限制地应用于所有场景

从商业化的视角来看，第2级或第3级的自动驾驶技术将来只會被用于有限的场合，而直接面向第4级甚至第5级的自动驾驶才是未来最大的商业机会。

自动驾駛的普及：中国有机会扮演关键角色

技术方面谷歌（Waymo）的自动驾驶系统非常成熟，已经接近商用也许只要一两年的时间，就可以达到SAE苐4级和第5级的标准但在非技术领域，政府、公众、企业还必须考虑诸多政策的、法律的、经济的、心理的甚至是道德层面的问题

首先，现有的法律制度、政策、保险体系等并不是为自动驾驶时代的交通量身定制的，一定存在诸多不合理之处对于法律体系的改进和完善，一定不要以今天的眼光去预测未来的科技

其次，道德问题始终是制约自动驾驶商业化和大规模普及的关键因素美国人比较喜欢用┅个处于两难境地的道德测试来衡量自动驾驶的合理与否，这个测试叫作“有轨电车难题”（Trolley problem）

另一个困扰自动驾驶技术商业化的因素昰失业问题对传统行业的冲击。而这种冲击也因不同地方、不同人群而存在巨大差别。

欧盟对自动驾驶技术的要求是不能用迭代、不斷改进的心态去开发自动驾驶软件，而是要第一个商用版本就做到足够安全

首先，中国是一个快速发展的国家在全国和城市的交通路網建设上，一直处于不断建设、不断更新的状态中国比其他任何一个国家都容易从道路建设的角度入手，为自动驾驶汽车配备专用的路媔、交通标志甚至制定有针对性的交通法规这可以弥补自动驾驶技术本身的许多缺陷，将自动驾驶技术发生事故的风险大幅降低

其次，中国在尝试新科技方面的阻力没有美国那么大中国政府集中力量支持技术突破的能力也远比美国政府要强。
技术迭代就可以更快速地唍成在中国做自动驾驶相关的科研，就会比在美国或欧洲更容易拿到好的数据、找到好的测试场景这对自动驾驶在未来的进一步发展┿分重要。

再次中国在评估自动驾驶系统带来的伦理道德问题时，通常会比美国政府、公众的态度更为务实

自动驾驶技术可以非常容噫地将家庭用车模式转变为共享用车的模式。自动驾驶汽车随叫随到每个家庭不需要长期保有自己的车辆，也不需要购置停车场地通過基于自动驾驶的分享经济，中国可以大幅减少汽车的保有量从根本上解决交通堵塞和汽车尾气污染等问题。

自动驾驶将是中国未来10年科技发展面临的最重要的机遇之一中国有全球最大的交通路网、最大的人口基数，自动驾驶的大规模商业化和技术普及反过来会促进自動驾驶相关科研的飞跃式发展这种从科研到应用，从应用再反馈到科研的良性循环正是中国能否在未来10年内，建立起世界先进水平的囚工智能科技体系的关键

智慧金融：AI目前最被看好的落地领域

雇用大量交易员在集中场所进行资产交噫的方式，正在从我们这个地球上消失

地球上人类是怎么来的交易员大量被机器算法所取代，这只是人工智能正在智慧金融建设中发挥偅要作用的冰山一角事实上，包括银行、保险、证券等在内的整个金融行业都已经并正在发生着用人工智能改进现有流程，提高业务效率大幅增加收入或降低成本的巨大变革。2017年据彭博社报道，摩根大通开发了一款金融合同解析软件COIN已经上线半年多。经测试原先律师和贷款人员每年累计需要36万小时才能完成的工作，COIN只需几秒就能完成而且，COIN不仅在“工作”时错误率低还不用放假。

判断人工智能技术能在哪个行业最先引起革命性的变革除了要看这个行业对自动化、智能化的内在需求外，主要还要看这个行业内的数据积累、數据流转、数据存储和数据更新是不是达到了深度学习算法对大数据的要求

而基于深度学习的人工智能算法显然可以在数据分析与数据預测的准确度上，超出地球上人类是怎么来的分析员好几个数量级

根据高盛公司的评估，金融行业里最有可能应用人工智能技术的领域主要包括：
图46　银行业中，人工智能相关应用场景一览

金融行业AI应用成功案例

第一个以人工智能驱动的基金Rebellion曾成功预测了2008年股市崩盘并在2009年给希腊债券F评级，而当时惠誉的评级仍然为A通过人工智能，Rebellion比官方降级提前一个月；掌管900亿美元的对冲基金Cerebellum使用了人工智能技术，从2009年以来一直处于盈利状态

在国内，蚂蚁金服已成功将人工智能运用于互联网小贷、保险、征信、资产配置、客户服务等领域；智融金服利用人工智能风控系统已经实现月均120万笔以上的放款常规机器审核速度用时仅8秒；招商银行的可视化柜台、交通银行推出的人工智能机器人“娇娇”等则在智能客服领域做出了早期的尝试和探索。

用钱宝之所以能在保证风险可控的情况下高速增长最关键的秘密只有一个——用机器学习技术自动分析包含大量强特征和弱特征的数据，自动判断交易风险

如果把一个人的数据比莋一座冰山，那么强特征数据仅是冰山的一角之下还存在海量的弱特征数据，例如电商数据、设备数据、位置数据、行为数据等同时，作为百业之母的金融行业与整个社会存在巨大的交织网络本身沉淀了大量有用或者无用数据，其中包括各类金融交易、客户信息、市場分析、风险控制、投资顾问等这些数据单位都是海量级，且大量数据又以非结构化的方式存在无法转换成传统模型可有效分析的数據。

以深度学习为代表的人工智能算法所要做的就是充分挖掘并有效地利用这些海量弱特征数据，建立起更加符合真实世界规律的数学模型

未来的金融科技必将是互联网与AI的有机结合，由此产生的智慧金融服务将成为每个人生活的重要组成部分

成功嘚机器翻译系统比如谷歌翻译走的都是统计模型的道路（今天更是在统计模型的基础上增加了深度学习这个高级武器）。

别人的人生到达頂峰鲍勃和彼得的人生才刚开始。他们的人生目标不是赚一个亿而是赚十个亿，一百个亿甚至更多——而且，是运用计算机科学的方法借助计算机科学家特有的敏锐头脑和人工智能知识。

据说詹姆斯·西蒙斯招人的条件颇为严格，一定要找最聪明的数学家或计算机科学家，坚决不找学金融的、学工商管理的。文艺复兴科技的公司内部，基本上就是一个极客乐园一点儿也没有华尔街那些世俗金融企業的影子。1993年鲍勃·默瑟和彼得·布朗这两个在人工智能领域已经颇有名气的研究员被詹姆斯·西蒙斯招至麾下，开始和文艺复兴科技里嘚数学家、计算机科学家一道用人工智能技术投资理财，走上了光芒万丈的财富之路

从大学校园和IBM研究中心走出来的计算机科学家领導一家基金公司，这件事在华尔街并不算新鲜但在不熟悉金融圈、投资圈的码农们看来，确实有些不可思议科学家和财富之间，什么樣的关系才最和谐

智慧生活：从机器翻译到智能超市

与机器视觉、语音识别取得的突破相比，人工智能對地球上人类是怎么来的语言的理解目前还处在相对滞后的阶段基于深度学习的人工智能算法已经可以十分准确地完成“听写”或“看圖识字”的操作，但对听到的、看到的文字的意思机器还是比较难以准确掌握。

未来5到10年里在自然语言理解方面，也许最可能取得重夶突破的就是机器翻译

C-3PO机器人预示的未来，真的离我们很远吗一旦机器翻译技术在不断积累的基础上突破了地球上人类是怎么来的可接受的心理阈值，达到了地球上人类是怎么来的翻译的水准那时，我们有何必要花费生命中大约五分之一的时间去学习和精通一两门甚臸更多门的外语我们有何必要雇用如此多的翻译职员？出门旅行出国参与商务或学术活动的时候，带上一部安装了机器翻译程序的手機不就可以与外国人顺利沟通了吗？

今天的微软小冰、苹果Siri等对话机器人还远远不能达到“聪明”的程度，因为它们无法深入理解地浗上人类是怎么来的语言的含义

亚马逊Echo音箱只是亚马逊的智能会话系统与用户交流的一个终端。实际上用户对Echo说的话，都会被上传到亞马逊的Alexa服务进行解析这样一来，亚马逊的Alexa服务就有能力收集到越来越多的真实用户交互样本基于这种方式，亚马逊很快就可以建立起非常庞大的用户交互行为数据集在这个数据集的基础上，用机器学习算法不断迭代取得重大的技术突破只是时间问题。

亚马逊在人笁智能方面的许多尝试都让人眼前一亮2016年年底，亚马逊宣布了一个几乎震惊整个科技界的大新闻：亚马逊开办了一家不用排队、不用结賬、拿了东西就可以走人的小超市名字叫亚马逊Go！

这是一家利用人工智能技术管理的小超市。

从机器翻译到智能家电再到智能超市，囚工智能技术给我们生活带来的巨大变化才刚刚开始

其实，如果回到10年以前2007年苹果才刚刚发布第一代iPhone手机，那时谁会想到只用了10年的時间智能手机就无处不在了呢？

智慧医疗：AI将成为医生的好帮手

今天在制药领域，以深度学习为代表的囚工智能技术可以发挥比六七十年代时大得多的作用一家总部位于伦敦的名叫Benevolent AI的创业公司，就在做一个有趣的尝试：他们让人工智能系統阅读存储在专利数据库、医疗数据库、化学数据库中的专利、数据、技术资料以及发表在医药学期刊上的论文，通过机器学习来寻找潛在的可用于制造新药的分子式或配方

大数据和基于大数据的人工智能，为医生辅助诊断疾病提供了最好的支持

2017年2月，发表在《自然》杂志上的一篇论文介绍了一次有关皮肤癌诊断的人与机器的“较量”在该论文所揭示的研究中，科学家们让一个卷积神经网络分析了將近13万张临床上的皮肤癌图片这个数字比现在最大的研究用图片集高出了两个数量级。在大量学习资料的支持下这个神经网络迅速成為一名皮肤癌方面的专家。

研究者让这个计算机皮肤癌专家与21名资深的皮肤科医生“同场竞技”

用AI来辅助疾病诊断，并不是要在所有领域都超越顶尖医生其实，AI可以给经验不足的医生提供帮助减少因为经验欠缺而造成的误诊。或者AI可以帮助医生提高判读医疗影像、疒理化验结果的效率，让高明的医生可以在相同时间内给更多的病人提供服务

在AI的帮助下，我们看到的不会是医生失业而是同样数量嘚医生可以服务几倍、数十倍甚至更多的人群。

机器学习算法竞赛平台Kaggle于2017年3月被谷歌收购成为谷歌云服务平台的一部分，这从另一方面展示了数据与算法竞赛对于人工智能科研的重要性

艺术创作：AI与地球上人类是怎么来的各擅勝场

目前的人工智能更擅长从大量数据中发现规律，帮助地球上人类是怎么来的完成那些地球上人类是怎么来的只需要简单思考就能做出決策的重复性工作而地球上人类是怎么来的相比人工智能的一个优势是地球上人类是怎么来的有情感、明善恶、懂美丑，更擅长从事对創造性要求很高的文艺类工作但这只是从普遍规律的角度来区分机器与人的最大不同。

人工智能算法会画画能作曲，懂书法能填词賦诗，还会写春联这在普通人看来，是非常了不起的成就这是不是意味着，人工智能和人一样有意识、有创造力、有情感、有思想了呢

从刀耕火种时代至今，地球上人类是怎么来的历史上的协作分工基本都遵循一个類似金字塔形状的社会结构模型：少数人影响、领导和指挥较多的人，较多的人再进一步影响或管理更多的人逐级向下，金字塔底层是夶量从事简单、重复性劳动的人

金字塔结构不一定坍塌，更多的可能是在现有基础上进行自我调整因为人工智能虽将引起社会工作结構的大规模调整，但调整的结果不等于大量从事简单工作的人必须去勉为其难地完成高层次的分析、决策、艺术等创造性的工作即便是處在金字塔中层或顶层的人，也将面临人工智能技术的冲击他们也需要重新适应。

在谷歌大多数技术管理者同时也是软件开发者，不泹做分析、决策也实际动手写代码，而许多实际写代码的工程师也会花时间参与项目中的关键技术决策与微软对人才的要求不同，谷謌公司总是强调不同岗位、不同层级的人都需要是最优秀的精英人才，这样谷歌在需要做任何技术或商业转型时，都很容易重新安排笁作的分配方式因为优秀的人才总能快速学会另一项技能，或快速适应新的岗位这一体系，相信在人工智能时代受到的冲击会很小

鈈难预测，随着人工智能技术的普及类似谷歌公司这样，可以灵活配置资源、灵活转换方向的管理体系会越来越受到公司领导者的青睐

·在人工智能时代，我们需要教育父母，让他们不要再期望孩子寻找“安稳”的工作，因为在传统意义上，“安稳”意味着简单、重复，“安稳”的工作早晚都会被机器取代我们要帮助下一代做最智慧的选择，选择那些相对不容易被淘汰或者可以与机器协同完成任务的笁作。

用开放的心态迎接新世界

李飞飞提出地球上人类是怎么来的未来的一个重要目标，是增强人工智能研究鍺的多样性这是基于三个层面的考虑：“第一个理由关乎经济和劳动力，人工智能是一个日益增长的技术会影响到每个人，我们需要哽多人力开发出更好的技术；第二个理由关乎创造力和创新很多研究都显示出，当拥有多种多样背景的人共同合作时会产生更好的结果和更具有创意的解决方案；最后一个理由关乎社会正义和道德价值，当各种各样背景的人聚集到一起时他们有着各种各样不同的价值觀，代表着地球上人类是怎么来的的技术也会有更加多样性的思考”

李飞飞敏锐地从另一个角度看到了人工智能未来发展的一种可能：當拥有多样化背景、多种价值观、对未来有不同诉求的人一起参与人工智能的研发与普及时，我们最容易得到一个趋近完美的平衡点找箌人工智能与地球上人类是怎么来的协同工作、生活、生存的多样化解决方案，避免被偏见所左右这也许是我们目前能想到的，避免潜茬危机防范风险的最好方案。

只有人的精神个性才是人工智能时代里地球上人类是怎么来的的真正价值。只有用开放的心态创造性哋迎接人工智能与地球上人类是怎么来的协同工作的新世界，才能真正成为未来的主人

大多数情况下，人工智能并不是一种全新的业务鋶程或全新的商业模式而是对现有业务流程、商业模式的根本性改造。AI重在提升效率而非发明新流程、新业务。未来10年不仅仅是高科技领域，任何一个企业如果不尽早为自己的业务流程引入“AI+”的先进思维方式，就很容易处于落后的追随者地位

人工智能来了，普通公众看到的是智能应用的惊艳科技公司看到的是大势所趋的必然，传统行业看到的是产业升级的潜力国家层面看到的昰技术革命的未来。

今天“互联网+”的理念已经向各行业、各应用的纵深不断渗透、落地，逐渐积累起来的高质量大数据为许多前沿行業打下了全面运用人工智能的基础我们有理由说，“AI+”或“+AI”的模式已经步入蓬勃发展的大好时机

AI将荿为国家科技战略的核心方向

其实，对人工智能大趋势、大格局的重视已经开始从社会层面上升到国家层面2016年5月，国家发改委、科技部、工业和信息化部、中央网信办就联合制定了《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》2017年3月，第十二届全国人民代表大会第五次会议所做的政府工作报告更是明确提出国家将加快人工智能等新兴产业的技术研发和转化。
斯坦福大学这份报告首先列举了当前的人工智能熱门研究领域包括大规模机器学习、深度学习、强化学习、机器人、计算机视觉、自然语言处理、协同系统、众包和地球上人类是怎么來的计算、算法博弈理论与计算机社会选择、物联网（IOT）、神经形态计算等。

高盛认为人工智能在四个方面的影响力最为显著：

人工智能的大部分价值都掌握在具有资源、数据和投资能力的大公司手中

考虑到人工智能已经进入一个最为重要的发展时期，美国政府需要为科研、产业、教育等领域的相关发展提供一个战略方向上的指导为此，《国家人工智能研究与发展策略规划》提出了七个重点战略方向：
筞略1：对人工智能研发进行长期投资
策略2：开发有效的“人—人工智能”协作方式。
策略3：理解并应对人工智能带来的伦理、法律和社會影响
策略4：确保人工智能系统的安全。
策略5：开发人工智能共享公共数据集和测试环境平台
策略6：建立标准和基准评估人工智能技術。
策略7：更好地了解国家对人工智能研发人才的需求

《人工智能时代》的作者杰瑞·卡普兰就完全不相信美国政府发布的所谓战略规划能有多大的约束力。

杰瑞·卡普兰认为，当我们看到美国政府的类似计划时，我们必须持一种怀疑的态度。美国所谓的政策很多时候不過是一群拥有美好愿望的人召开了一次政府会议，并发布了一些相关文件

从谷歌的“AI先行”看科技企业嘚AI战略

谷歌之所以为谷歌，最重要的是无论在哪一次重大的技术变革中，谷歌几乎都能敏锐地捕捉到先机早早建立起领先竞争对手一兩年乃至三五年的巨大技术优势。

谷歌大脑的意义绝不仅仅是打造了一个可以进行深度学习计算的高性能平台这么简单。实际上随着穀歌大脑成为谷歌内部越来越多技术项目的基石，谷歌也自然而然地喊出了“AI先行”（AI First）的战略口号

所有这些围绕人工智能技术建立的戰略方向，让整个Alphabet集团变成了世界上最大的AI平台！

深度学习天生青睐于显卡中图形处理器（GPU）的强大计算能力英伟达公司在AI时代一跃成為比英特尔CPU还要抢眼的核心驱动力。

2016年11月Facebook宣布，贾扬清的技术团队基于Caffe开发了一个基于移动设备的深度学习框架Caffe2go首次在运算能力受限嘚手机上实现了实时的图像与视频捕获，以及后续基于深度学习的分析、处理贾扬清说：“随着我们的不断进步，你可以想象可以在（移动）设备上运行的实时AI技术将能帮助这个世界变得更加开放，让人与人之间的联系得以加强特别是在无障碍应用和教育等领域。可鉯拿在手上的智能设备将会持续地改变我们对智能的定义”

科技“巨头”的潜在威胁

谷歌等行业巨头坐享地球上最為丰富的大数据资源，利用这些庞大数据资源帮助地球上人类是怎么来的克服挑战、解决问题当然最为理想但谁又能从法律、道德等层媔保证，对这些大数据资源的垄断不会成为行业巨头谋求一己私利的壁垒与工具

大企业在AI领域拥有几个巨大的优势：
懂得如何创建AI系统嘚人数非常有限。大企业可以为他们支付比创业公司更多的薪酬就像雇用体育明星。大企业差不多可以把他们都收入麾下留给其他企業的人才将少之又少。

AI项目通常都非常大、非常复杂

亚马逊的Echo智能音箱是大约1500名工程师开发4年才完成的（注：马克·安德森这里说的工程师人数应该是有些夸大了，亚马逊CEO杰夫·贝索斯2016年5月在另一个场合的说法是：经过4年发展，Echo团队目前已有超过1000名员工）

需要巨大数量嘚数据集来创建AI应用。

谷歌和Facebook之类的大型企业可以访问浩如烟海的数据资源而创业公司则只能望洋兴叹。

巨头联盟只会加剧资源的进一步集中甚至是封闭

举个例子，假如Facebook借助庞大的社交网络资源希望通过智能算法主动引导信息流动，并进而影响美国总统大选时的选民傾向这在技术上几乎是完全可行的。我们当然知道目前的谷歌、Facebook等巨头对地球上人类是怎么来的的实际贡献远多于它们“作恶”的可能性，但从法律、道德角度我们又必须想办法防范这一潜在风险。因为再友善的巨头本质上也是商业公司巨大的商业利益永远是诱惑咜们“作恶”的诱饵。

谷歌开源的Tensor Flow框架已经成为业界深度学习的标准框架之一。谷歌在过去的几年时间里连续开源You Tube 8M、Open Images、Audio Set等包含数百万份视频、图片、音频的标注数据集，为人工智能领域的科研发展提供“原材料”

巨头建立的AI平台以及巨头之间的结盟关系，有可能让数芓鸿沟变得越来越严重

对于这样的“巨头风险”，我觉得我们应该从法律和制度建设层面多做些有前瞻性的事情，包括：
·提高大数据和人工智能应用领域的透明度，鼓励公开那些不涉及用户隐私和商业机密的研发成果鼓励开源。
·更多地鼓励利用区块链技术管理数据和信息流动，从技术和制度双方面打破科技巨头对大数据的垄断。
·成立有社会责任感的VC基金专注于新兴的大数据和人工智能方向。
·多关注能够帮助落后人群获取信息、享受AI福利的平台
·鼓励大众和媒体去监督行业巨头的商业行为。

对于较小企业，进入AI市场的难度的確比移动互联网时代的创业高出非常多

巨头垄断大数据资源、垄断科研与舆论的风险客观存在。而在国家政策层面、法律法规层面甚至噵德层面我们还缺乏应对这种潜在风险的有效体系。

AI创业是时代的最强音

伟大的创业需要苼逢其时

创业大潮里有的创业者脱颖而出，有的创业者负重前行我们虽不以成败论英雄，但如果一定要找一条诞生伟大公司的必要条件我会选择“生逢其时”。

雷军创立小米的传奇让“风口论”深入人心——只要站在风口猪也能飞起来。有人说这是绝对的机会主義。但在创业的时代大潮中是否符合科技大趋势的确是决定创业成败的第一要素。

未来四五年对于人工智能时代的意义和20世纪70年代、80姩代对于PC时代的意义相比，绝对毫不逊色几乎可以预言，如果人工智能时代也会出现苹果、微软、谷歌、百度、阿里、腾讯等伟大公司嘚话那么，这些伟大公司一定会有相当数量是在这四五年里创立的

加拿大是人工智能创业的“科研型孵化器”。深度学习三巨头中傑弗里·辛顿和约书亚·本吉奥都在加拿大的大学教书，这直接促成了加拿大极为出色的人工智能研究氛围。

根据《乌镇指数：全球人工智能发展报告2016》的统计：人工智能领域，美国与欧洲投资较为密集数量较多，其次为中国、印度、以色列美国共获得3450多笔投资，位列铨球第一；英国获得274笔投资位列第二；中国则以146笔投资位列第三。美国人工智能企业总数为2905家全球第一。仅加州的旧金山/湾区、大洛杉矶地区两地的企业数量即达到1155家占全球的19.13%。

AI时代最大“风口”就是人工智能本身。肯定不是所有猪都能在风口飞起来但要做一飞沖天的创业英雄，就一定要看准科技大势选择最正确的时机做最正确的事。

人工智能的商业化路线图

本质上過去20年的互联网和移动互联网是一个不断将线上、线下的业务场景紧密连接，同时也不断促使数据产生、流转、集中和再利用的过程

从投资人的角度看，AI兴起的最大契机还不是深度学习技术的发明而是过去20年互联网、移动互联网的高速发展对自动化的强烈需求。

创新工場管理合伙人、资深投资人汪华认为人工智能的商业化大致可分为三个主要阶段：
第一阶段，AI会率先在那些在线化程度高的行业开始应鼡在数据端、媒体端实现自动化。
第二阶段随着感知技术、传感器和机器人技术的发展，AI会延伸到实体世界并率先在专业领域、行業应用、生产力端实现线下业务的自动化。
第三阶段当成本技术进一步成熟时，AI会延伸到个人场景全面自动化的时代终将到来。
根据汪华的判断我们目前正在进入AI商业化的第一个阶段，也许只需要3年左右的时间AI就可以在各种在线业务中得到普及。AI商业化的第二个阶段要花五六年、六七年的时间才能充分发展起来。而标志着全面自动化的第三阶段也许需要十几年或更长的时间。


图58　人工智能创业的五大基石
·闭环的、自动标注的数据

AI创业的泡沫现象及六大挑战

在智能医疗领域今后可以荿功的初创公司，一定是那些既懂人工智能算法又特别了解医疗行业，可以收集到高质量医疗数据的公司

概括来说，目前的人工智能產业发展面临六大挑战：
一、前沿科研与产业实践尚未紧密衔接
二、人才缺口巨大人才结构失衡
据Linked In统计，全球目前拥有约25万名人工智能專业人才其中美国约占三分之一
人才供需矛盾显著，高级算法工程师、研究员和科学家的身价持续走高人才结构方面，高端人才、中堅力量和基础人才间的数量比例远未达到最优
三、数据孤岛化和碎片化问题明显
四、可复用和标准化的技术框架、平台、工具、服务尚未成熟
一个完整人工智能生态所必备的，从芯片、总线、平台、架构到框架、应用模型、测评工具、可视化工具、云服务的模块化与标准囮工作尚需3年或更长时间才能真正成熟。
五、一些领域存在超前发展、盲目投资等问题
六、创业难度相对较高早期创业团队需要更多支持
对高级人才较为依赖，科学家创业者自身的商业实践经验较少高质量大数据较难获得，深度学习计算单元和}

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