2017年2月7日 星期二

AI 帶來第二次工業革命 運用 AI 未來創業非常簡單



運用AI未來創業公司的秘訣 其實非常非常簡單
文茜的世界周報 Sisy's World News

未來創業公司的秘訣 ,其實非常非常簡單: 拿來某樣東西,加上 AI
這個公式就是未來大趨勢。 這種方式,將掀起另一次大的工業革命。 而就在此時, 你可以登錄谷歌,
購買 AI:用6美分 ,購買100次服務。
這個服務現在就能用。現在已經是趨勢,而且它不難也不貴,每個創業家都可以嘗試:

演講內容

我打算談一談技術的發展趨勢。 當(新的)技術到來時, 常常會令我們感到驚訝。 但事實上,技術在很大程度上 是能夠被預見的。 這是因為所有的技術 都有某種傾向性, 有某種衝動, 有某種趨勢。 這些趨勢是由電線、開關、以及電子的 物理和化學本質所決定的, 並且呈現出不斷重複的模式。 或者說,這些模式形成了 某種趨勢、某種傾向。
你可以把它看成類似於重力的東西。 想像雨點匯入山谷: 一滴雨點流入山谷的實際路徑 是無法預測的。 我們並不知道它的具體走向, 但大方向是很顯然的:
它往下流。 因此,這些內在趨勢和衝動, 深深紮根於技術系統中, 使我們能夠感知它們的大體方向。 具體點說, 電話是必然的,
iPhone 不是; 互聯網是必然的, 但推特不是。
同樣道理, 當下有許多正在發生的趨勢, 而我認為其中最重要的一個 是讓物體變得越來越聰明。 我稱之為知化
也就是人們常說的 人工智能,或者 AI 我認為在未來二十年中, 這將是社會中最具影響力的 發展趨勢和驅動力。
當然,它已經發生了。
我們已經有了 AI 它們通常都隱身在後臺工作, 在醫院裡, AI 分析 X 光片的水準 比人類醫生還要棒。
在律所里, AI 核查證物的本事 比人類助理律師還要強。 我們乘坐的飛機是由 AI 在駕駛。 人類駕駛員只飛個七、八分鐘而已; 其他時間都是 AI 在操控。 當然,在 Netflix 和亞馬遜網站,
AI在後台進行推薦。 這些都是我們已經實現的。
我們也有一些更前沿的例子, 比如阿爾法狗戰勝了 人類最強的圍棋世界冠軍。 但還不止於此。 我們打電玩時,對手往往是 AI
不過最近,谷歌教會了他們的 AI 自己學習如何打電子遊戲。 教(AI)打遊戲 已經不是什麼新鮮事了, 但(AI)自己學習 打遊戲則是另一個境界。 這就是人工智慧。 我們正在以此為起點, 讓它變得越來越聰明。
在這個大趨勢中,
我認為有三點尚未被充分認識; 如果我們能理解這三點, 就能更好的理解 AI
並更加全身心的擁抱 AI 只有擁抱 AI,才能控制AI
我們可以通過擁抱 大趨勢來控制細節。
所以,請允許我談談這三點。 第一點,我們自己尚未很好的理解 什麼是智能。 我們通常認為智能是單一思維的, 就像一個越來越響的音符。 我們用智商來衡量它。 老鼠的智商較低, 猩猩的智商較高, 接下來是比較笨的人, 然後是像我一樣的普通人, 再往上是天才。 智商越高,智能就越高。 這種看法是完全錯誤的。 這根本就不是智能,
人類智能也並非如此。 智能更像由不同音符 組成的交響樂, 每個音符由不同的認知樂器來奏響。
人類的心智包含了多種智能。 我們可以進行演繹推理, 我們具備情緒智力,
我們有空間智能。 我們可能有一百種 不同的智能集合在一起, 它們在不同人的身上也 體現得強弱不一。 而動物們則可能是另一套體系—— 由其他智能組成的另一首交響樂, 當然,有些樂器與人類是相同的。 可能思考的方式相同但側重點不同, 某些方面可能還強於人類, 像松鼠的長期記憶就很了不得, 能清楚記得堅果的埋藏之所。 但在另外一些方面可能不如人類。
當我們製造機器時,
也會用同樣的方式來設計它們, 它們在某些方面會比我們聰明得多, 而在其他方面則遠遠不如我們, 因為根本沒必要。 我們會用這些東西, 這些人造的功能組合, 為我們的 AI 添加
各種各樣的人工認知。 我們會讓它們(的功能)非常具體。
比方說,計算器在數學運算上 要比我們聰明得多; GPS 的空間導航能力遠勝過我們; 谷歌、必應在長期記憶上完勝我們。 然後我們再把這些不同類型的智能 應用……比如說汽車裡, 實現自動行駛。
我們之所以這麼做, 正是因為它的駕駛方式 跟我們不一樣。 它不像我們那樣思考。
這恰恰是它的特點。 它不會分心, 不會擔心是否忘記了關爐子, 不會糾結要不要選金融專業。 它只知道開車。
它會專心開車,對吧?
我們甚至可以把這個做為賣點, 叫做無意識 它們沒有意識, 不會東想西想,
不會分心。
所以,我們應該盡我們所能製造各種各樣的思考(機器)。 我們應該去嘗試 所有可能的思考方式。
在商業和科學上, 我們會遇到一些難題, 單憑人類自身的思考無法解決。 我們可能需要分兩步走, 先發明出新的思考方式, 再與它們一起解決這些真正的難題, 比如暗能量和量子引力。
我們實際上是在創造異形智能。 某種意義上,甚至可以將它們看作 人造異形。 它們將幫助我們用不同的方式思考, 而換一種思考方式是創造的源泉, 是財富和新經濟的引擎。
第二點是,我們將用 AI 推動第二次工業革命。 在第一次工業革命中, 人類發明了我稱之為人造能源的東西。 在此之前, 在農業革命時期, 制造業靠人力驅動, 或者靠畜力。 除此之外別無他法。
工業革命時期的偉大發明就是 人們利用化石燃料和蒸汽 所產生的人造能源來做
我們想做的任何事情。 今天,當我們開車行駛在高速上, 只需輕輕撥弄開關, 就能駕馭 250 匹馬力—— 或者說,250 匹馬的馬力—— 我們可以建造高樓大廈, 修建道路,建設城市, 開辦工廠,源源不斷地 生產桌椅或冰箱, 這些都遠遠超出了人力所為。 這種人造能源還可以通過電網和電線 輸送到家庭、工廠和農莊, 任何人都可以 購買這種人造能源 只需插上插頭就可以使用。
它也帶來了很多創新,
農民可以為手動泵通上電, 加上這種人造能源 就變成了電泵。 類似的改造成千上萬,
這個(人力機械+人造能源的) 公式造就了工業革命。 今天我們看到的所有事物, 享受的所有服務, 幾乎都來源於此。
現在我們要用 AI 做同樣的事情。 我們用網路傳輸 AI
AI 加載到 諸如電泵之類的東西上, 就得到了聰明的電泵。 類似的改造做上幾百萬次, 就會掀起第二次工業革命。 那麼將來汽車行駛在高速上, 它不僅有 250倍馬力, 還有 250倍的腦力。 這就是自動駕駛汽車。 它是一種新的商品, 是一種新的基礎設施。 AI 將會在網站、在雲端傳輸, 就像電一樣。
所以凡是可以用電的地方, 都可以用 AI 而我可以建議說, 未來一萬家創業公司的秘訣 其實非常非常簡單: 拿來某樣東西,加上 AI
這個公式就是我們將要不斷踐行的。 我們將以這種方式 來掀起第二次工業革命。 順便說一句,就在此時, 你可以登錄谷歌, 購買 AI:用6美分
購買100次服務。 這個服務現在就能用。
第三點是, 我們將AI實體化, 就得到了機器人。 機器人可以幫助我們, 完成許多曾經需要 我們親力親為的任務。 而工作就是一系列的任務, 我們的工作將會被重新定義, 一部分任務將交給機器人來完成。 與此同時,也將產生一大批 不同種類的新任務, 一批以往我們沒有意識到 要去做的任務。 它們甚至有可能催生出新的職業, 我們感興趣的新工作,
就像自動化帶來的許多新事物, 我們之前並不知道會需要它們, 但今天我們已經離不開它們了。 所以機器人帶來的 工作機會比它們搶走的要多。 更重要的是,我們交給它們的 都是需要效率或生產率的任務。 如果一個任務, 不管是體力的還是腦力的, 可以用效率或生產率來衡量, 那麼就應該交給機器人來完成。 需要效率的事情交給機器人好了。 我們真正擅長的是浪費時間。
我們最擅長做那些沒有效率的事情。 科學從本質上來說是低效的。 我們一次又一次的失敗, 很多試驗和嘗試都徒勞無功, 否則我們也學不到什麼東西。 事實就是, 科學研究沒有什麼效率。 創新從定義上來說就是低效的。 畢竟我們需要製作原型, 需要做各種嘗試,經歷各種失敗。 探索是低效的。
藝術是低效的。 人際關係也是低效的。 這些都是我們喜歡做的事情, 因為它們都是低效的。 高效是機器人的使命。 還要認識到,我們將和 AI 一起工作, 因為它們的思維方式與我們不同。
深藍戰勝國際象棋的世界冠軍後, 人們以為國際象棋沒什麼玩勁了。 但事實上,目前世界上
最厲害的國際象棋冠軍 並不是 AI 也不是人類, 而是由人類和 AI 組成的團隊。 最棒的醫學診療師
既不是醫生,也不是 AI 而是他們組成的團隊。 也就是說我們將和 AI 一起工作, 你將來的薪酬,
很可能取決於 你跟機器人合作得如何。 這就是我想說的第三點: AI 是不同於我們的, 它們是技術設備, 我們將與它們合作, 而非競爭。
那麼, 未來會如何? 我想,25年後我們回頭再看 今天對 AI 的理解,我們會說:你們那都不叫 AI
你們甚至都還沒有真正的互聯網,
25
年後的國際互聯網才能叫互聯網呢。
我們也還沒有真正的 AI 專家。 而大量的資本正湧向這個領域, 動輒數十億美金, 這是一個巨大的產業。 但我們尚未擁有真正的 AI 專家—— 如果跟20年後相比的話。 我們還處在最初的起步階段, 所有一切才剛剛開始。
網路的歷史才剛剛開始。 美好的未來才剛剛開始。 未來20年最受歡迎的 AI 產品, 最普及的 AI 產品, 還沒有被發明呢。 也就是說,你們還有機會。謝謝!(掌聲)



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