新基建强推人工智能？我们迎来的是“终结者”
首先声明我不是技术流，让我阐述数理化原理臣妾做不到，我只是从本行的商业与金融角度，尝试将国家的大战略解释得浅表一点，尤其是着重探寻与你我普通人的关系，以打开机会之门，探寻未来之道。
投资几十万亿的新基建序列里，还有个既熟悉又陌生的名词：人工智能。说熟悉是因为终结者、变形金刚的形象实在是太深入人心，很多人脑子的的固有公式就是人工智能=机器人。其实这个概念很不全面，从广义的角度而言，人工智能早就和我们密不可分，凡是能替代人做事的机器都有人工智能的影子。
你淘宝上搜了桶泡面，一个月内你淘宝页面上就老有泡面；你抖音上看见个傻子，这傻子就频繁和你在抖音上照面。这背后投你所好的不是客服小姐姐，就是服务器里按一定算法运作的人工智能。
概念：Artificial Intelligence,简称AI,是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
概念就是这样，一定是说的最完整最科学的句子，但你看得懂就算他输。我就喜欢大白话：人工智能就是让机器学习人、模仿人、超过人，目的是服务于人（最后几个字是我良好的愿望）。
1956 年在美国达特茅斯学院会议上，提出了人工智能的概念，在这次会议的讨论引发了计算机学界的关注，从而宣布了「人工智能」这一新兴学科的诞生。
人工智能是迄今为止所有现代学科里最复杂的之一，包括了数学。。。。。。等16门学科，看到第一门我就没有了列举下去的欲望，有强迫症的自己百度。你可以考虑一下，要全面模仿人这么鸡贼的物种，那机器得学多少东西，就可以理解这个学科的复杂性。
人工智能这么复杂，裹和了那么多学科，一般要把它说清楚是件痛苦的事，这个痛苦指的是正在爬文你的痛苦。还好我有好生之德，自虐了良久，下面我就由浅入深，九浅一深得把这个事给捋清楚：
人工智能四大要素算法、算力、数据、场景。
聪不聪明看算法--算法是实现人工智能的根本途径，是方法论，是软件；
能不能干看算力--算力就是计算的能力，是物质基础，主要是硬件；
渊不渊博看数据--数据就是把机器要模仿的人变成数字，是机器学习的资源库；
有没有用看场景--算了半天，学了半晌，没有用武之地，都是白扯。
你是不是靠你的算力用你的算法加工了你脑子里的数据，得出了一个场景了？还蒙圈？
再举个你非明白不可得例子：
把撸串作为场景，大数据相当于串，算力就相当于碳，算法就是作料和火候。嗯，吃货们都明白了。
那我们就继续：
算法：也可以说是机器的学习方法，主流的有机器学习算法和神经网络算法，到了某个程度二者又水乳交融。
算力：最直观的就是芯片。芯片的速度、能耗、反应决定了人工智能的绝大部分算力，人工智能领域的主流芯片都是GPU，算是CPU他大哥。
数据：就是机器学习的课本。现在的人们都生活在一个数据海洋里，无数的文字、声音、图像、小电影等等每天被海量得制造出来。但机器只看得懂字节，要经过转化才能让他明白，所以算法和算力主要就是用最优化的方法、最强大的计算速度把我们的数据预处理成机器可以理解吸收的0和1。
场景：行了，烤好的串出场了。现在人工智能的主要应用领域可以概括成四个方向：
机器人、语言识别、图像识别、专家系统，再分的细点、直观点：
所以上面铺垫一大堆，最终目的就是为了达到让机器更聪明一点，能帮人做的事更多一点，我们有更多的时间可以葛优躺。
人工智能的三个发展阶段人工智能的未来，大致已经做出了推测：
第一阶段：弱人工智能（简称弱智），这个阶段机器可以在单个方面比人做得好，比如深蓝可以战胜世界象棋冠军；大狗可以做的比骡子好；但是你让它们哪怕是垮领域得识别鸡蛋和大象的区别，它们也做不到。人类从1956年开始折腾到现在，还踏踏实实得待在这个阶段。
弱智阶段的机器学习还有个典型案例就是特斯拉， 特斯拉公司的新型汽车非常酷炫， 而这种酷炫背后蕴含着不折不扣的AI科技。你每购买一辆特斯拉汽车就连上了云端。 你的汽车会不停的向云端共享你的驾驶数据。
特斯拉汽车将取得非常多牛逼司机的驾驶数据，当然也包括菜鸟的出错记录，这就好比无数牛逼的教练在帮助特斯拉汽车逐步的掌握人才能掌握的驾驶技巧。 这为其今后的无人驾驶技术，积蓄了海量的数据，虽然现在特斯拉的自动驾驶老是磕磕碰碰，但未来的发展非常有料。
第二阶段：强人工智能，这个阶段机器可以与人比肩，人类干的脑力活它都能干。
著名教授Linda Gottfredson定义强智为：“一种宽泛的心理能力，能进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。”
第三阶段：超人工智能，到了这个阶段，机器各方面都可以秒杀人类。
牛津哲学家，知名人工智能思想家Nick Bostrom定义如下：“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。”
注意到没，到了这个阶段只有哲学家能给它下定义了，科学家都已经无语了。这其实也告诉我们，终结者的电影有多荒谬，因为按照这个推理，在机器战队面前人类生存概率为0。
那问题又来了，从弱智到强智几十年一直跨越不过去，是什么原因呢？
这似乎又是一个哲学问题，因为在研究中发现很多有趣现象，比如，
制造 AlphaGo那样有穷尽算力，并战胜所有围棋冠军的目标已经实现，但谷歌花了几十亿美元造一台能真正读懂六岁儿童画本的电脑宣告失败。
再比如：微积分、天体物理、核聚变模拟、多语言翻译，这些能把你折磨死的课题，电脑不费吹灰之力；但理解我们的笑话、微表情、评论、情绪这些本能的事情，机器会觉得比登天还难。
怪事出来了，凡是需要思考的事情，机器大概率可以超越人类，而无论给它多少样本学习、分析、模拟，人不怎么需要思考就能完成的事，机器却始终遥不可及。这可不是我说的，这是计算机领域专家的总结。人类一思考。。。。。。，我去~机器是上帝的化身了吗？
我们关于人工智能三阶段的惊悚讨论先到此为止，回过头来把弱智阶段的事先搞明白。
如果说在21世纪，还有哪一种技术可以和历次工业革命中的先导科技相提并论的话，那答案一定是人工智能技术。但不可否认，人工智能的发展在前些年遇到瓶颈期，最近大热的新基建里为何将相对比较高冷的人工智能又涵盖了进去呢？
1.技术条件储备，为快速增长奠定了基础，再回忆前文我们讲过的人工智能四要素：
深度学习的日益成熟，突破了过去机器学习领域浅层学习算法的局限，颠覆了语音识别、语义理解、计算机视觉等基础应用领域的算法设计思路。
算力方面，GPU、NPU、FPGA等专用芯片的出现，使得数据处理速度不再成为人工智能发展的瓶颈。
数据的爆发式增长为人工智能提供了充分的条件，根据IDC预计，到2020年，全球数据总量将达到40ZB。得益于巨大的人口基数和活跃的线上平台，我国数据量将达到8.6ZB，占全球的21%左右。
学习方法、学习能力、学习教材都升级了，结果也一定会快速向好。
2.庞大的市场容量和投资拉动效应：
全球市场调研机构IHS Markit发布数据显示，到2025年AI应用市场规模将从2019年的428亿美元激增到1289亿美元。而仅中国国内的市场规模预计核心产业规模和带动产业规模也十分惊人。
从2019年，全球AI产业巨额融资清单也看得出，中国无论数量和金额都排名第一，说明投资热情高涨。未来对于人工智能的吸金和盈利效应普遍看好。
3.国家战略的持续关注：
国务院2017年7月8日就印发了《新一代人工智能发展规划》，作为我国人工智能发展的顶层战略。对人工智能在各细分行业的发展规划都做了详细描述，而2020年开始正是发力年。
国家之所以如此关注，还有一个主要背景就是目前世界上已形成中、美、欧三足鼎立的竞争态势。全球正在从“互联网+”向“AI+垂直细分领域”转型。“AI+”让人工智能逐渐融入各个传统行业，对行业进行改造。推动人工智能在金融、医疗、交通、安防、文娱、农业、教育等领域将应用场景落地生根，创造出更大价值。
由于人工智能的发展，尤其是应用仍处于大规模起步阶段。中国无论在数据容量、企业数量都具有不小的优势，同时又有制造业大规模转型内生动力。目前人工智能时代的产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都还在积极推动人工智能技术生态的研发布局，全力抢占未来人工智能相关产业落地的制高点。时不我待啊！
4.我国人工智能发展的水平：
目前在我国，综合类人工智能第一阵列还是BAT三强，想想为什么？因为他们掌握了最权威的教材，也就是最大的数据。包括大疆、华为、海康、讯飞等一批企业在某个专项上，也做到了世界前排。
我们先来看看同是行业巨咖的二马在一个高峰论坛上说的一段相声：
马斯克：人通常低估人工智能的能力，实际上机器很有可能比人聪明得多。我希望AI是友好的，如果打不过AI就加入AI组成团队。人类输入信息给计算机特别慢，计算机看人一定会觉得特别无聊。
马云：我不是搞高科技的人，我是讲生活的，我觉得AI能更好服务现在我们居住的环境。我很乐观，我不觉得AI是一种威胁，因为人类很聪明。
马斯克：技术进步速度太快了，人类历史来看，哪怕技术进步慢1000倍，人类进化/文明也跟不上。这是事实，和乐观悲观无关。
马云：每一个技术革新，人类都担心会减少就业，事实证明技术会创造出新的就业机会。以后人类会活的更长，工作时间最好减少，让人有更多时间娱乐、旅游、生活和生孩子。
马斯克：今后人工智能会使得工作失去意义，所以我建议大家去学工程、物理或者做一些和人互动的工作。我们要思考神经连接的问题，我们所剩的时间也不多了。
马云：我从来不担心自己解决不了的问题。
马云：所有的教育体系给孩子教的东西，主要是为工业时代所设计，过去我们专注的都是记忆，但计算机可以比你记得更好，算得更快。所以人类要更有创意，更有建设性，比如去学艺术，学画画，学跳舞。
马斯克：最好的未来学习方法是完善神经连接科技，让知识批量快速上传。
马云：人类最好的资源是大脑，人脑不会被AI控制，人类无法制造出比人更聪明的东西。
马斯克：我不赞成，聪明人犯的最严重的错误就是自以为聪明。
马云：哪个人类创造的东西比人更聪明？
马斯克：阿尔法go
马云：计算机可能更聪明，但是人类要有更多的智慧。聪明是学术驱动的，但是智慧是经验驱动的。是人类发明了计算机，我从来没有看到计算机发明一个人。
马斯克：人工智能已经在跳跃自由度，智能的数量级在不断的上升，可以完全模拟人的各个方面。
马云：AI就是爱，以前一个成功的人士必须情商高智商高，在未来的AI世界里面，成功需要爱商要高。
马斯克：牛。
你品，你细品，这段对话信息量极大。对未来的人工智能，二马明显一个是悲观主义者，一个是乐观主义者。马云寄希望于“用爱发电”，马斯克很现实的要实现人机接口，就是用人和机器合体来对抗人工智能统治世界。
这里有几个现实问题：
1.人工智能的广泛运用会否让人都失业？
这个问题我比较乐观，理由如下：
人类历史的演进中，每个颠覆性的新技术出现虽然会灭掉一部分传统职业，但又会创造一大批新职业，逐渐实现平衡。机器越来越聪明，把脏活累活都干了，但机器的维护和设计制造总得有人干吧。
再者，包括富士康在内的人力密集企业现在广泛使用机器人，那是因为人力成本超过了设备配置成本。一旦达到某个临界点，资本可猴精猴精的，哪些活谁干更合算，资本说了算。
MIT的经济学家阿西莫格鲁曾做过关于人工智能对于人类影响的推测模型，最后的结论是：
当新的技术革命产生时，某个行业受到冲击，此时再投入进行技术的改进费效比很低。反而是开发基于新技术的周边商业应用更有利可图，而且也会创造大量新工作岗位。
再说了，如果真达到物质生产极大丰富的时候，人可以少干活甚至不干活，安享共产主义啊。
2.普通人如何在人工智能大潮中活的更好？
人工智能因为跨越大量学科而出奇复杂，所以对一般人而言要成为专业人士去掘金，那需要接受长时间、大量的基础教育和研究积累，门槛很高。
目前，很多平台采用了开源的方法，共享很多功能代码。比如百度，他就开源了很多无人驾驶的功能代码与汽车企业共享共建，即为很多非专业企业提供了升级的渠道，同时也为自己建立了数据收集的通道。这些开源的功能包，可以为企业和个人提供抱着大腿起飞的机会。
从机器钢铁直男铁憨憨的学习秉性而言，普通人应该掌握其致命弱点，即关于情感、文化、心理类的感性范畴是其无法逾越的坎，所以扬长避短的设定发展方向是明智选择。你非要和它拼背诵圆周率，我~祝你开心。
3.强人工智能后的人类命运？
最后，我们又到了开脑洞的环节。有几个关键结论是需要掌握的：
A.按现有发展，人类制造出与自身智能水平相当的机器是早晚的事，即达到强人工智能水平。计算能力的飞速跃升、算法的逐渐精进、数据库的无限膨胀，让这个结果是理所当然的事。
这个不是伦理、道德和焦虑可以限制得了的。总有人按捺不住统治同类的欲望，科学家的好奇心和自尊心也无法得到满足。
B.一个人工智能当达到了与人类比肩的程度，哪怕它之前花了几十年甚至上百年，哪怕只是触摸到脑残级别的智能水准，但就像打开了一个开关，它的运算能力和自我进化速度可以在极短时间内就达到超人工智能的水平。
例如电脑“小明”在凌晨12:00达到人类4岁的全面智力水平，在12:30就可以自行推导出广义相对论级别的理论系统，在0:30分智能就可以达到人类水平的17万倍，而且它可以同步让所有连线电脑同时达到这个水平。
然后呢？谁能说出这个然后来？对这一点，我表示悲观，因为部分人类有时候会愚蠢和自私到无法想象而不自知的地步。
霍金、马斯克、比尔.盖茨是三个“人工智能威胁论”的坚定持有者，人工智能可能毁灭人类甚至是霍金的临终警示。但，那个开关何时会被按下，谁也不知道，也许100年后，也许就在明天。。。。。。
我是【玄同商道】，商业地产二十年运营，头部金融企业合伙人。
严肃财商、有趣分享、欢迎关注、共同进步。
