人工智能自动识别原理

　　导读：

　　5月23日，世界排名第一的中国棋手柯洁与AlphaGo之间的“人机大战”拉开帷幕，第一局柯洁以四分之一子惜败，第二局对战已于今日（5月25日）上午10：30正式开始。

　　与一年前AlphaGo对战李世乭时专家预期不同，目前专业人士认为柯洁对战AlphaGo难求一胜，对人类第一高手能否赢得棋局普遍持悲观态度。

　　仅仅过去一年，围棋专家对待人工智能的态度180度反转，这种情绪的转变不仅受到现实中竞技结果的影响，同时与人工智能近年来突飞猛进的颠覆式发展有必然联系。

　　抛弃遥控器“动口不动手”地看电视，“身无分文”地刷脸购物支付，语音操控就能指挥智能家居系统……曾经有关人工智能想象的一切正在变为现实。

　　“互联网只是前菜，人工智能才是主菜”。在2017百度联盟峰会上，李彦宏提出了人工智能时代的划时代意义。他表示，在互联网出现之前，人与人可以交流，人与物却无法沟通，互联网时代到来后，提高了人与人的沟通效率。但人工智能时代却从根本上解决了人与万物交流的问题。

　　互联网“前菜”的丰盛与美味让人类感受到世界的巨大变化，人工智能能否真的成为“主菜”给人带来更多惊喜，让人期待。

　　一、人工智能发展迅速的原因

　　人工智能的发展在不断拓宽了人们的视野，也在不断挑战着人们的思维边界。

　　近年来，以深度学习为首的人工智能技术突飞猛进。在语音识别、图像识别等传统的机器学习领域里，深度学习实现了机器学习性能的飞跃；在“人类智慧的高级”围棋领域，向来被棋手轻视的围棋AI突然变得不可战胜；电商通过人工智能实现精准营销；医院采用人工智能技术辅助医疗诊断；对冲基金领域开始争夺人工智能人才；机器人、智能汽车、无人机等不断有新的突破……

　　根据广发证券的人工智能研究报告，近年来人工智能突飞猛进的原因主要有以下几点：算法的突破、数据的增长、硬件的发展和开源软件的发展。

　　（一）算法的突破

　　近年来人工智能飞速发展的主要原因之一就是深度学习算法在图像、语音、自然语言处理、广告推送等方面的突破性进展。

　　以语音识别为例，早在20世纪八九十年代，语音识别在技术上就有了很大的发展，然而受限于识别进准和成本，并没有大规模的采用。当精准度足够高——比如语音识别精确率达到目前的97%左右时，同时随着电脑和移动设备的普及，语音识别技术在电脑端和移动端才得以大规模使用了。

　　同时，人工智能技术的发展和成功应用也吸引了大批风险投资者投资人工智能领域，资本的介入催生了一系列人工智能领域的成果，资源的投入与技术的发展和应用相互促进，产生了良性循环。

　　根据PitchBook的数据，2011年以来投资AI相关领域的风险投资增长明显。

　　（二）数据的增长

　　人工智能的发展离不开数据的支持，海量数据的积累是近年来人工智能高速发展的基础。

　　随着互联网技术的发展，特别是手机移动领域和物联网的发展，数据存储技术和能耗的降低，每天都能产生海量的非结构化数据。

　　根据高盛的报告，特斯拉至今已搜集了7.8亿英里以上的驾驶数据，并且每10小时增加百万英里数据。

　　另据IDC的数字领域报告，到2020年，每年数据量将达到44ZB（1ZB表示万亿G）。

　　未来，随着数据量的增长，机器语言可以解决的问题数量也在增长，人类就可以训练出性能更好的学习模型。

　　（三）硬件的加速

　　芯片技术和云计算的提高大大促进了人工智能的发展。云计算使我们可以采用更多的计算资源进行计算，芯片的发展直接推动了计算速度的提高。

　　随着深度学习的算法越来越复杂、所使用的数据集越来越大，人们对专用硬件的需求也在增长。2016年，面向人工智能的平台成了计算硬件开发的一个主要的新方向。这一年，除了英特尔和英伟达这两家芯片巨头在人工智能方向的高调动作，掌握核心科技的创业公司也在尽力改变着市场格局。

　　CPU的应用能加速机器学习的训练。与之相比，在计算密集程度较低的推理和任务上，FPGA可以提供更快的计算。因而，FPGA成为了英特尔公司的重点方向。

　　近年来，英特尔收购了多家人工智能创业公司，其中包括计算机视觉创业公司 Movidius 、深度学习芯片创业公司 Nervana 和 FPGA 厂商 Altera，完成了在人工智能芯片市场上的布局。

　　2016 年 5 月，谷歌发布了一款新的定制化设计的芯片，张量处理单元（Tensor Processing Unit，TPU），这款芯片是专门为基于谷歌已开源的 TensorFlow 机器学习框架而量身定制的。AlphaGo 就是基于 TPU 的计算平台开发出来的。目前，TPU 已经应用到谷歌的云计算引擎当中。

　　与传统的 CPU 和 GPU 相比，TPU 是专门为机器学习应用而专门设计的芯片，在机器学习应用中运算效率更高。

　　（四）软件平台的发展

　　GitHub等开源社区的普及使得人工智能研究者能更方便的交流和共享代码，不需要重复“造轮子”。

　　同时，谷歌、脸书等大型互联网公司相继开源了自己的深度学习平台。谷歌的深度学习平台TensorFlow目前已经成为业界最流行的深度学习平台，使得用户不需要关注深度学习底层代码的编写，就可以基于TensorFlow开发自己的机器学习应用。

　　二、《2030年的人工智能与生活》

　　互联网对人类生活的改变使人们对于接下来人类科技的颠覆式改变充满想象，目前，已有专门的科研机构对未来人工智能的发展开展研究。

　　“人工智能百年研究（AI100）”是微软雷德蒙研究院的院长Eric Horvitz开展的一项能持续一个世纪的研究项目，该项目在斯坦福大学展开，由Horvitz夫妇赞助，它的主要内容是分析和预测人工智能将如何影响人类，从国家安全到公众心理以及个人隐私，几乎涉及了生活工作中的各个方面。

　　Eric Horvitz是微软研究院声名显赫的科学家，而他的另一个身份是美国人工智能协会的前会长。

　　围绕着这个伟大的计划，Horvitz帮助成立了一个跨学科研究者的研究协会，研究者们轮流工作，开展研究，项目提出了一项计划，在未来一个世纪中，每5年就人工智能对社会的影响制作详细报告。

　　2009年，在Horvitz召开的一次会议上，参会的顶尖研究人员讨论了人工智能的发展以及它给人类社会造成的各项影响，这次讨论让他们意识到开展一项对关于人工智能深远影响的可持续研究的必要性。

　　2016年9月初，斯坦福大学“人工智能百年研究”（AI100）发布了首份报告：《2030 年的人工智能与生活》。

　　该报告描述了目前人工智能相关技术、法律以及道德上的挑战，并对产业界、学界、政界三方人士提供了人工智能技术、应用、政策上的指导与建议。该报告引发了业界和投资界关注。

　　（一）人工智能的趋势研判

　　直到本世纪初，人工智能的吸引点主要在于它所传递的承诺，但在过去的十五年里，大多这样的承诺已经得到兑现。

　　几个因素加速了人工智能的革命，其中最重要的是机器学习的成熟，部分由云计算资源和广泛普及的、基于web的数据收集所支持。

1大规模机器学习

　　许多机器学习的基本问题（如监督和非监督学习）是很好理解的。目前努力的一个重点是将现有算法扩展到更庞大的数据集上。例如鉴于传统方法能够负担得起若干遍数据集的处理，现代方法是为单次处理所设计；某些情况只认同非线性方法（那些只关注一部分数据的方法）。

2深度学习

　　成功训练卷积神经网络的能力非常有益于计算机视觉领域，比如目标识别、视频标签、行为识别和几个相关变体的应用。深度学习也在大举进军感知方面的其他领域，如音频、语音和自然语言处理。

3强化学习

　　鉴于传统机器学习主要关注于模式挖掘，强化学习将重点转移到决策中，这种技术将有助于促进人工智能在现实世界中更深入地进入相关研究和实践领域。作为一种经验驱动型的序贯决策框架，强化学习已经存在了几十年，但是这个方法在实践中没有取得很大成功，主要是由于表征和缩放的问题。然而深度学习的出现为强化学习提供了一贴强心剂。

　　由谷歌 DeepMind 开发的计算机程序 AlphaGo 在五次对抗比赛中击败了人类围棋冠军，它最近所取得的成功在很大程度上要归功于强化学习。AlphaGo 是通过使用一个人类专家数据库来初始化一个自动代理的方法被训练的，但随后提炼的方法是通过大量地自我对抗游戏以及应用强化学习。

4机器人

　　至少在静态环境中，机器人导航在很大程度上被解决了。目前的努力是在考虑如何训练机器人以泛型的、预测性的方式与周围世界进行交互。互动环境中产生的一个自然要求是操纵，这是当下所感兴趣的另一个话题。

　　深度学习革命只是刚开始影响机器人，这在很大程度上是因为要获得大的标记数据集还很困难，这些数据集已推动了其他基于学习的人工智能领域。

　　免去了标记数据需求的强化学习可能会有助于弥合这一差距，但是它要求系统在没有错误地伤害自己或其他系统的情况下能够安全地探索出一个政策空间。在可信赖的机器感知方面的进步，包括计算机视觉、力和触觉感知，其中大部分将由机器学习驱动，它们将继续成为推进机器人能力的关键。

5计算机视觉

　　计算机视觉是目前最突出的机器感知形式。它是受深度学习的兴起影响最大的人工智能子领域。直到几年前，支持向量机还是大多视觉分类任务所选择的方法。但是特别是在 GPU 中的大规模计算的汇合，使得更大数据集的可获得性（尤其是通过互联网）以及神经网络算法的改进导致了基准任务中能的显著提高（比如 ImageNet 中的分类器）。计算机首次能够比人类更好地执行一些（狭义定义的）视觉分类任务。目前的研究多是关注于为图像和视频自动添加字幕。

6自然语言处理

　　自然语言处理是另一个通常与自动语音识别一同被当做非常活跃的机器感知领域。它很快成为一种拥有大数据集的主流语言商品。谷歌宣布目前其 20% 的手机查询都是通过语音进行的，并且最近的演示已经证明了实时翻译的可能性。现在研究正在转向发展精致而能干的系统，这些系统能够通过对话而不只是响应程式化的要求来与人互动。

7协同系统

　　协同系统方面进行的是对模型和算法的研究，用以帮助开发能够与其他系统和人类协同工作的自主系统。该研究依赖于开发正式的协作模型，并学习让系统成为有效合作伙伴所需的能力。能够利用人类和机器的互补优势的应用正吸引到越来越多的兴趣——对人类来说可以帮助人工智能系统克服其局限性，对代理来说可以扩大人类的能力和活动。

8众包和人类计算

　　在完成许多任务方面由于人类的能力是优于自动化方法的，因而在众包和人类计算方面，通过利用人类智力来解决那些计算机无法单独解决好的问题，该领域研究调查了增强计算机系统的方法，这项研究的提出仅仅是在大约 15 年前，现在它已经在人工智能领域确立了自己的存在。最有名的众包例子是维基百科，它是一个由网络公民维护和更新的知识库，并且在规模上和深度上远远超越了传统编译的信息源，比如百科全书和词典。

　　众包专注于设计出创新的方式来利用人类智力。Citizen 科学平台激发志愿者去解决科学问题，而诸如亚马逊的 Mechanical Turk 等有偿众包平台，则提供对所需要的人类智力的自动访问。通过短时间内收集大量标记训练数据和/或人机交互数据，该领域的工作促进了人工智能的其它分支学科的进步，包括计算机视觉和自然语言处理。基于人类和机器的不同能力和成本，目前的研究成果探索出了它们之间理想的任务分离。

9算法博弈理论与 (基于) 计算机 (统计技术的) 社会选择

　　包括激励结构、人工智能的经济和社会计算维度吸引到了新的关注。自 20 世纪 80 年代初以来，分布式人工智能和多代理（multi-agent）系统就已经被研究了，于 20 世纪 90 年代末开始有显著起色，并由互联网所加速。一个自然的要求是系统能够处理潜在的不恰当激励，包括自己所感兴趣的人类参加者或公司，以及自动化的、基于人工智能的、代表它们的代理。

　　备受关注的主题包括计算机制设计（computational mechanism design）（一种激励设计的经济理论，它寻求激励兼容的系统，其中输入会被如实报告）、(基于) 计算机 (统计技术的) 社会选择（computational social choice）（一种有关如何为替代品排列顺序的理论）、激励对齐信息获取（incentive aligned information elicitation）（预测市场、评分规则、同行预测）和算法博弈理论（algorithmic game theory）（市场、网络游戏和室内游戏的平衡，比如poker——它在近几年通过抽象技术和无遗憾学习（no-regret learning）已经取得了显著的进步）。

10物联网（IoT）

　　越来越多的研究机构致力于这样一个想法：一系列设备可以相互连接以收集和分享它们的感官信息。这些设备可以包括家电、汽车、建筑、相机和其他东西。虽然这就是一个技术和无线网络连接设备的问题，人工智能可以为了智能的、有用的目的去处理和使用所产生的大量数据。目前这些设备使用的是令人眼花缭乱的各种不兼容的通信协议。人工智能可以帮助克服这个“巴别塔”。

11神经形态计算

　　传统计算机执行计算的冯诺依曼模型，它分离了输入/输出、指令处理和存储器模块。随着深度神经网络在一系列任务中的成功，制造商正在积极追求计算的替代模型——特别是那些受到生物神经网络所启发的——为了提高硬件的效率和计算系统的稳定性的模型。

　　目前这种“神经形态的（neuromorphic）”计算机尚未清楚地显示出巨大成功，而是刚开始有望实现商业化。但可能它们在不久的将来会变成寻常事物（即使仅作为冯诺依曼所增加的兄弟姐妹们）。深度神经网络在应用景观中已经激起了异常波动。当这些网络可以在专门的神经形态硬件上被训练和被执行，而不是像今天这样在标准的冯诺依曼结构中被模拟时，一个更大的波动可能会到来。

　　（二）人工智能在各个领域的应用

　　虽然人工智能的很多研究和应用会基于一些通用技术，比如说机器学习，但在不同的经济和社会部门还是会有所区别。

　　人工智能研究和应用的不同类型主要有八个方面：交通、家庭服务机器人、医疗健康、教育、低资源社区、公共安全、工作和就业、娱乐。

1交通

　　交通可能会成为首批几个特定应用领域之一，在这些领域，大众需要对人工智能系统在执行危险任务中的可靠性和安全性加以信任。自动化交通会很快司空见惯，大多数人在嵌入人工智能系统的实体交通工作的首次体验将强有力的影响公众对人工智能的感知。

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　　智能汽车

　　2

　　交通规划

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　　即时交通

　　4

　　人机交互

2家庭服务机器人

　　过去十五年中，机器人已经进入了人们的家庭。但应用种类的增长慢得让人失望，与此同时，日益复杂的人工智能也被部署到了已有的应用之中。人工智能的进步常常从机械的革新中获取灵感，而这反过来又带来了新的人工智能技术。

　　未来十五年，在典型的北美城市里，机械和人工智能技术的共同进步将有望增加家用机器人的使用和应用的安全性和可靠性。特定用途的机器人将被用于快递、清洁办公室和强化安全，但在可预见的未来内，技术限制和可靠机械设备的高成本将继续限制狭窄领域内应用的商业机会。至于自动驾驶汽车和其它新型的交通机器，创造可靠的、成熟的硬件的难度不应该被低估。

　　1

　　真空吸尘器

　　2

　　家庭机器人（2030）

3医疗

　　对人工智能而言，医疗领域一直被视为一个很有前景的应用领域。基于人工智能的应用在接下来的几年能够为千百万人改进健康结果和生活质量，但这是在它们被医生、护士、病人所信任，政策、条例和商业障碍被移除的情况下。主要的应用包括临床决策支持、病人监控、辅导、在外科手术或者病人看护中的自动化设备、医疗系统的管理。

　　近期的成功，比如挖掘社交媒体数据推断潜在的健康风险、机器学习预测风险中的病人、机器人支持外科手术，已经为人工智能在医疗领域的应用扩展出了极大的应用可能。与医学专家和病人的交互方法的改进将会是一大挑战。

　　至于其他领域，数据是一个关键点。在从个人监护设备和手机 App 上、临床电子数据记录上收集有用的数据方面，我们已经取得了巨大的进展，从协助医疗流程和医院运行的机器人那里收集的数据可能较少一些。但使用这些数据帮助个体病人和群体病人进行更精细的针对和治疗已经被证明极其的困难。

　　研究和部署人工智能应用已经被过时的条例和激励机制拉扯后腿。在这样大型的、复杂的系统中，贫乏的人机交互方法和固有的难题以及部署技术的风险也阻碍了人工智能在医疗的实现。减少或者移除这些障碍，结合目前的创新，有潜力在接下来几年为千百万人极大的改进健康结果和生活质量。

　　1

　　临床应用

　　2

　　医疗分析

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　　医疗机器人

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　　移动健康

　　5

　　老年看护

4教育

　　在过去的十五年间，教育界见证了为数众多的人工智能科技的进步。诸如 K-12 线上教育以及大学配套设备等等应用已经被教育家和学习者们广泛利用。尽管素质教育还是需要人类教师的活跃参与，但人工智能在所有层面上都带来了强化教育的希望，尤其是大规模定制化教育。如何找到通过人工智能技术来最优化整合人类互动与面对面学习将是一个关键性的挑战，这一点医疗行业也是如此。

　　机器人早已经成为了广为欢迎的教育设备，最早可以追溯到 1980 年 MIT Media Lab 所研制出的 Lego Mindstorms。智能辅导系统（ITS）也成为了针对科学、数学、语言学以及其他学科相匹配的学生互动导师。

　　自然语言处理，尤其是在与机器学习和众包结合以后，有力推进了线上学习，并让教师可以在扩大教室规模的同时还能做到解决个体学生的学习需求与风格。大型线上学习的系统所得的数据已经为学习分析产生了迅速增长的动力。

　　但是，学院与大学采用人工智能技术的步伐依然很缓慢，主要是由于资金的缺乏，以及其可以帮助学生达成学习目标的有力证据。一个典型美国北部城市的未来五十年，智能导师与其他人工智能技术帮助教师在课堂或家中工作的规模很有可能会显著扩大，因为意愿学习是基于虚拟现实的应用。但是计算机为基础的学习系统将无法完全替代学校里的教师们。

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　　教育机器人

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　　智能辅导系统（ITS）与线上学习

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　　学习分析

　　4

　　更广大的社会成果

　　自广大人民难以获得教育的国家，如果这些群体有可以获取在线教育的工具，那么在线资源将会产生重要的积极影响。在线教育资源的发展应该能让支持国际教育项目的基金会可以通过提供工具和相对简单的使用培训来更轻松地提供素质教育。比如说，针对 iPad 开发出了大量的、且大部分免费的教育应用。

　　在消极的一面，现在学生已有把自己的社会接触限制在电子设备上的趋势了，他们在网络程序的互动上花费了大量时间，却没有进行社会接触。如果教育也越来越多地通过网络进行，那么在学生的社会发展阶段缺乏与同龄人有规律的面对面接触会带来怎样的影响呢？特定的技术已经表明这会产生在神经方面的影响。另一方面，自闭症儿童已经开始从与人工智能系统的互动中受益了。

5低资源社区

　　人工智能存在许多机会去改善生活于一个典型北美城市的低资源社区中的人民生活状况——事实上在某些情况下已经有所改变。了解这些人工智能的直接贡献也可能会激发对于发展中国家最为贫穷的地区的潜在贡献。在人工智能的数据收集过程中并没有对这个人群的显著关注，而且传统上人工智能资助者在缺乏商业应用的研究中表现得投资乏力。

　　有了有针对性的激励和资金优先次序，人工智能技术可以帮助解决低资源社区的需求。萌芽中的努力是有希望的。人工智能可能会有有助于对抗失业和其他社会问题带来的恐惧，它或许会提供缓解措施和解决方案，特别是通过受影响的社区以与其建立信任的方式来实现。

6公共安全与防护

　　城市已经为公共安全和防护部署人工智能技术了。到 2030 年, 典型的北美城市将在很大程度上依赖它们。这些措施包括可以检测到指向一个潜在犯罪的异常现象的监控摄像机、无人机和预测警务应用。与大多数问题一样，好处与风险并存。

　　获得公众信任是至关重要的。虽然会存在一些合理的担心，即与人工智能合作的警务可能会在某些情况下变得霸道或是无处不在，而相反的情况也是可能的。人工智能可能使警务变得更有针对性并只在需要时被使用。而且假设经过仔细的部署，人工智能也可能有助于消除一些人类决策中固有的偏见。

　　对于人工智能分析学更成功的一个应用是检测白领犯罪，比如信用卡诈骗罪。网络安全（包括垃圾邮件）是一个被广泛关注的问题，而机器学习也对其有所影响。

　　人工智能工具也可能被证明有助于警察管理犯罪现场或是搜索和救援活动，它可以帮助指挥官排列任务的优先次序以及分配资源，尽管这些工具还没有为这些活动的自动化做好准备。在一般的机器学习尤其是在转换学习中的改进——在新情境中基于与过去情况的相似性而加快学习——可能有利于这样的系统。

7就业与劳资

　　尽管人工智能很有可能会对典型北美城市的就业和工作场所产生深远的影响，但对当前的影响我们目前还难以作出评估——是积极的还是消极的。在过去十五年，由于经济衰退和日益的全球化，尤其是中国参与到了世界经济中，就业状况已经发生了改变，非人工智能的数字技术也发生了很大的变化。自 1990 年代以来，美国经历了生产率和 GDP 的连续增长，但平均收入却停滞不前，就业人口比率也已经下降。

　　有一些数字技术有重大影响（好的影响或坏的影响）的行业的显著案例，而在一些其它的行业，自动化将很有可能能在不久的将来发生重大的改变。许多这些改变已经得到了“例行的”数字技术的推动，其中包括企业资源规划、网络化、信息处理和搜索。理解这些改变应该能为人工智能影响未来劳动力需求的方式（包括技能需求的改变）提供见解。

　　到目前为止，数字技术已经给中等技能的工作（比如旅行代理）带来了更大的影响，而不是非常低技能或非常高技能的工作。另一方面，数字系统所能完成的任务的范围正随着人工智能的演进而提升，这很可能会逐渐增大所谓的「例行任务」的范围。人工智能也正向高端的领域蔓延，包括一些机器之前无法执行的专业服务。

　　为了获得成功，人工智能创新将需要克服可以理解的人们对被边缘化的恐惧。在短期内，人工智能很有可能会取代任务，而非工作，同时还将会创造新类型的工作。但新类型的工作比将可能失去的已有工作更难以想象。就业领域的变化通常是渐进的，不会出现剧烈的过渡。

　　随着人工智能进入工作场所，这很有可能是一个持续的趋势。影响的范围也将扩大，从少量的替代或增强到完全的替代。比如说，尽管大部分律师的工作还没被自动化，但人工智能在法律信息提取和主题建模方面的应用已经自动化了一部分第一年工作的律师新人的工作。在不远的将来，包括放射科医生到卡车司机到园丁等许多类型的工作都可能会受到影响。

　　人工智能也可能会影响工作场所的大小和位置。许多组织和机构很庞大的原因是他们所执行的功能只能通过增加人力来扩大规模，要么是「横向」扩展地理区域，要么是「纵向」增多管理层级。随着人工智能对许多功能的接管，扩展不再意味着会带来大型的组织。

　　许多人已经指出一些知名的互联网公司只有很少数量的员工，但其它公司并不是这样。人类企业可能存在一个自然的规模大小，在这样的企业中，CEO 能够认识公司里的每一个人。通过将创造有效地外包给人工智能驱动的劳动力市场，企业会倾向于自然的大小。

　　人工智能也将创造工作，特别是在某些行业中，通过使某些特定任务更重要，以及通过产生新的交互模型创造新类型的工作。

　　复杂的信息系统可被用于创造新的市场，这往往会带来降低门槛和增加参与的影响——从应用商店到 AirBnB 再到 taskrabbit。人工智能界有一个活跃的研究社区在研究创造新市场和使已有市场更高效地运作的进一步的方式。

　　尽管工作本身有内在的价值，但大部分人工作是为了购买他们看重的商品和服务。因为人工智能系统可以执行之前需要人力的工作，因此它们可以导致许多商品和服务的成本下降，实实在在地让每个人都更富有。当正如当前的政治辩论中所给出的例子一样，失业对人们的影响比对散布的经济效益的影响更显著——尤其是那些直接受其影响的人；而不幸的是，人工智能常常被视作是工作的威胁，而不是生活水平的提升。

　　人们甚至在某些方面存在恐惧——害怕人工智能会在短短一代人的时间内迅速取代所有的人类工作，包括那些需要认知和涉及到判断的工作。这种突变是不太可能发生的，但人工智能会逐渐侵入几乎所有就业领域，这需要在计算机可以接管的工作上替换掉人力。

　　人工智能对认知型人类工作的经济影响将类似于自动化和机器人在制造业工作上对人类的影响。许多中年工人失去了工厂里的高薪工作以及伴随这个工作的家庭和社会中的社会经济地位。长期来看，一个对劳动力的更大影响是失去高薪的“认知性”工作。

　　随着劳动力在生产部门的重要性的下降（与拥有知识资本相比），大多数市民可能会发现他们的工作的价值不足以为一种社会可以接受的生活标准买单。这些变化将需要政治上的，而非单纯经济上的响应——需要考虑应该配置怎样的社会安全网来保护人们免受经济的大规模结构性转变的影响。如果缺少了缓解政策，这些转变的一小群受益者将成为社会的上层。

　　短期来看，教育、再训练和发明新的商品和服务可以减轻这些影响。更长期来看，目前的社会安全网可能需要进化成更好的服务于每个人的社会服务，例如医疗和教育或有保障的基本收入。事实上，瑞士和芬兰等国家已经在积极地考虑这些措施了。

　　人工智能可能会被认为是一种财富创造的完全不同的机制，每个人都应该从全世界人工智能所生产的财富中分得一部分。对于人工智能技术所创造的经济成果的分配方式，相信不久之后就会开始出现社会争议了。因为传统社会中由孩子支持他们年老的父母，也许我们的人工智能「孩子」也应该支持我们——它们的智能的「父母」。

8娱乐

　　随着过去十五年互联网的爆发式增长，很少有人能想象没有它的生活。在人工智能的驱动下，互联网已经将用户生成的内容作为了信息和娱乐的一个可行的来源。Facebook 这样的社交网络现在几乎已经无处不在，而且它们也成为了社会互动和娱乐的个性化渠道——有时候会损害人际交往。WhatsApp 和 Snapchat 等应用可以让智能手机用户与同伴保持“接触”和分享娱乐和信息源。

　　在《第二人生》这样的在线社区和《魔兽世界》这样的角色扮演游戏中，人们想象在虚拟世界中有一个虚拟的存在。亚马逊 Kindle 这样的专用设备已经重新定义了打发时间的要领。现在只需手指点点划划几下，就可以浏览和获取书籍了；一个口袋大小的设备就可以存储成千上万本书，而阅读体验基本上可手持的纸质书差不多。

　　为了跟上时代的步伐，传统的娱乐资源也已经开始拥抱人工智能。正如书和电影《点球成金》中给出的例子，职业运动现在已经转向了密集的量化分析。除了总体表现统计，赛场上的信号也可以使用先进的传感器和相机进行监控。用于谱曲和识别音轨的软件已经面世。

　　来自计算机视觉和 NLP 的技术已被用于创建舞台表演。即使非专业用户也可以在 WordsEye 等平台上练习自己的创造力，这个应用可以根据自然语言文本自动生成 3D 场景。人工智能也已经被用于协助艺术品的历史搜索，并在文体学（stylometry）得到了广泛的应用，最近还被用在了绘画分析上。

　　人类对人工智能所驱动的娱乐的热情是很令人惊讶的，但也有人担心这会导致人与人之间的人际交互减少。少数人预言说人们会因为在屏幕上花费了太多时间而不再与人互动。孩子们常常更愿意在家里快乐地玩他们的设备，而不愿意出去和他们的朋友玩耍。人工智能会使娱乐更加交互式，更加个性化和更有参与感。应该引导一些研究来理解如何利用这些性质为个人和社会利益服务。

　　佰川研究院认为：

　　随着移动互联网红利面临消退，人工智能的时代已来临。过去一年，全球智能手机销售增速放缓，苹果手机更是出现50个季度以来的首次销售下降。移动互联网红利的消退让人们不得不思考：下一个爆发的领域会在哪里？

　　“人工智能（AI）”被视为“人”、“人的延伸”甚至“超人”，AI与产业融合的空间无限，具有十足的发展空间。

　　目前，无论在产业还是政策层面，对人工智能的发展都给予了支持，中国在智能领域的研究也走在了世界前列。习近平主席在G20峰会开幕式上曾表示“人工智能、虚拟现实等新技术日新月异，虚拟经济和实体经济的结合，将给人们的生产方式和生活方式带来革命性变化”。

　　人工智能的发展，令人期待！