“人工智能”能否做跨界程度高的事？
? ? ? ?也能，但時間比上面一條要長。
? ? ? ?不知道您身邊，有沒有這樣的朋友，眼光獨到、RP大爆發(fā)。全國各地房價高漲前靠貸款入手n套房，提前實現(xiàn)了財務自由；全國股價暴跌前，盆滿缽滿又及時抽身而退。
? ? ? ?吃不到酸葡萄的人，往往將原因歸到對方走了狗屎運。
? ? ? ?如果有幸和這些人聊天，TA可能會告訴你，之所以在大趨勢來之前，比其他人先期反應，是因為TA注意到一些看似不相干的事物。比如當時CPI和貸款指數(shù)之間的關聯(lián)變化規(guī)律（好高深啊好高深）。
? ? ? ?有些人似乎天生具備這種能力，“將已經(jīng)取得的各種經(jīng)歷相互聯(lián)系，整合出全新的思想。他們的能力來自于更多的閱歷、體驗或者來自于對人生經(jīng)歷更多的思考”。
? ? ? ?喬幫主把這種能力稱為“整合事物”的能力，說它即是創(chuàng)造力。
? ? ? ?更多的閱歷來自于見多識廣，涉及的面越寬，越能發(fā)現(xiàn)看似不關聯(lián)事物之間的隱含關系鏈。用去年流行過的詞匯說，這是一種跨界思維的能力。
? ? ? ?人工智能的一大優(yōu)勢在于，在大數(shù)據(jù)背景下工作，數(shù)據(jù)提供的信息對AI就是足夠的閱歷，通過數(shù)學模型，AI挖掘不同數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)，從而在不確定性環(huán)境中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，制定正確的決策。
? ? ? ?過程中，采用一些處理方法，把復雜的數(shù)學問題做簡化。在《數(shù)》中提到的馬爾可夫鏈、貝葉斯網(wǎng)絡、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、互信息，雖然看著很專業(yè)、很學術，其核心思想都是分解和簡化。
? ? ? ?就像吳軍博士反復強調(diào)的，好用的數(shù)學模型必然都非常簡單，這些樸實又漂亮的數(shù)學模型，幫助機器反復訓練、深度學習，最終對復雜問題，也能做出合理的反應。
? ? ? ?跨界越多、越復雜，其數(shù)學模型的設計工作必然也復雜。開發(fā)人工智能的研究人員，從想明白算法模型如何設計，到模型訓練成熟，所花費的時間，必定比單一領域內(nèi)創(chuàng)造性工作投入的時間和精力多。
? ? ? 影響跨界AI很快應用的另一個原因來自AI投入。據(jù)說谷歌的無人駕駛汽車在掃街的時候，直接通過移動互聯(lián)網(wǎng)連到谷歌的超級數(shù)據(jù)中心，短時間內(nèi)迅速處理大量數(shù)據(jù)，并對路況做快速判斷及處理。
? ? ? ?如果僅一輛自動汽車就需要動用這么大的資源。試想，AI要真正走向?qū)嵱没?，這條路有多長，很大程度上還取決于實現(xiàn)的成本。
我們怎么摻和人工智能？
? ? ? ?普羅大眾只需苦練應用技能，開發(fā)的難題交給數(shù)據(jù)公司。
? ? ? ?前一段時間烏鎮(zhèn)舉行的世界互聯(lián)網(wǎng)大會上，國內(nèi)知名的科技和互聯(lián)網(wǎng)公司大咖們，把互聯(lián)網(wǎng)定義成除水和空氣以外，人類所必需的第三類生存資源。
? ? ? ?興許若干年后，人工智能會成為第四種。
? ? ? ?不經(jīng)意之間，人工智能已經(jīng)開始悄悄滲透到我們工作生活的方方面面。各大購物或視頻網(wǎng)站，會針對單個用戶推送感興趣的商品及服務，3C產(chǎn)品（包括手機、智能手環(huán)）和家電，在明的暗的收集著用戶的基礎信息。
? ? ? ?這些都是大數(shù)據(jù)的積累或應用，算是人工智能應用的初級階段。
? ? ? ?但是放眼全球，盡管人工智能火得一塌糊涂，真正能把AI開發(fā)做得風生水起的，還得是資本和技術實力雄厚的大公司，比如google、facebook、微軟、IBM...。
? ? ? ?一方面，大數(shù)據(jù)的積累和數(shù)學模型訓練，本身就是一件呈現(xiàn)馬太效應的事，做得越早越有優(yōu)勢；
? ? ? ?其次，各種開發(fā)人工智能必備的高配服務器、存儲器，跟隨摩爾定律和數(shù)據(jù)量激增，需要持續(xù)不斷的投入銀子升級換代；
? ? ? ?再則，網(wǎng)羅和留住一大批致力于人工智能的頂級水平科學家和研究人員，并把持續(xù)創(chuàng)新的基因根植于一家企業(yè)文化中，亦不是普通公司可以做到。
? ? ? ?所以絕大多數(shù)的人，跟AI發(fā)生關系的方式，主要就是使用它了。
? ? ? ? 例如做實體產(chǎn)品的企業(yè)，也許需要和開發(fā)人工智能的公司合作，為人工智能在該企業(yè)中的應用環(huán)境，包括數(shù)據(jù)采集、算法模型建立，制定相應的設計規(guī)則；
? ? ? ?或者通過產(chǎn)品系列和產(chǎn)業(yè)鏈規(guī)劃，在其實現(xiàn)硬件設備、提供給客戶的產(chǎn)品中，內(nèi)置數(shù)據(jù)采集裝置，再聘請相應的數(shù)據(jù)公司做數(shù)據(jù)挖掘和分析。當然，我們還可以參與數(shù)據(jù)產(chǎn)生、傳輸中的某個環(huán)節(jié)，為AI的應用提供支持。
? ? ? ?從工作職位上來說，僅僅適合人類做，或者僅僅適合人工智能做的事，未來并不存在。
? ? ? ?隨著人工智能的逐漸發(fā)展，人和人工智能可做事情的韋恩圖集合，并集和交集的面積都會慢慢擴大。
? ? ? ?我們需要關注人工智能技術的進展，及時了解上述韋恩圖的邊界。在與AI協(xié)同工作中充分發(fā)揮其優(yōu)勢，而又不被其左右。
? ? ? ?并在這個過程中，始終保持一顆終身學習的心。
