赫拉利的新書《未來簡史》中提及了二十一世紀全體人類將會被技術(shù)進步趨勢分化為三種人：

無用的人：所從事的工作被機器智能所代替的人，比如股市高頻交易，初級律師，藥劑師。無經(jīng)濟價值，軍事價值，那么，政治經(jīng)濟系統(tǒng)就會認為沒有價值。聽從于算法。

沒有自主的人：人類做為整體有價值，每個人作為個體已無價值。最大的作用是作為人類整體產(chǎn)生算法。

神人：利用生物技術(shù)主動升級的人，世界上總有些精英一直都有用，一直都重要，算法不能理解這些精英，也不知道他們有什么需求。這些人才是世界的主人。普通人聽算法的，算法聽他們的。

當然，赫拉利忽視了與機器人比起來人是具有“意識能動“的物種，結(jié)論聽起來多少有點駭人聽聞，不過關(guān)于人工智能的論斷還是具有一定前瞻性的。

人工智能這個名詞從其誕生之氣已有60多年的歷史，從1950-1970年代，人工智能的”推理時代“。1970-1990年代，人工智能的”知識工程“時代，到2000年至今，人工智能的”數(shù)據(jù)挖掘“時代歷經(jīng)三代，這一代的人工智能核心主要是表征學習。

什么是表征學習？ 舉個例子：

人工智能的識別一只老鼠的時候，深度神經(jīng)網(wǎng)絡會通過學習大量的各種各樣的老鼠的樣子，然后講各種不同的老鼠的輸入圖片簡化為基本相同的一個模式信號，這個過程即表征學習。經(jīng)過可視化處理，學到的老鼠的表示信號。通過強化學習，人工智能識別準備率會逐漸提高，然后可以成功識別出一只老鼠。

人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡的表征學習可以有效地簡化各種復雜地輸入，從而推動人工智能的不同領(lǐng)域，如圖像識別，語音識別的進步。然而神經(jīng)網(wǎng)絡的表征學習需要大量的輸入樣本，計算量很大，表征學習的背后，是大數(shù)據(jù)和計算能力的支持。AlphaGo在圍棋碾壓人類高手，實際就是表征學習的應用。

當前的人工智能會不會發(fā)生赫拉利所說的 全面超越人類，大面積取代人的工作？

從分類來看，人工智能分為弱人工智能，強人工智能，超人工智能，眼下的人工智能就屬于弱人工智能，只能在特定領(lǐng)域，反饋目標明確下學習獲得智能，比如學習算數(shù)這個任務，輸入樣本相對確定，都是數(shù)字圖片，對學習結(jié)果對錯的反饋直接，學習的目標單一而明確。有了這些限制條件，機器可以勝任這類學習任務。學習圍棋實際跟學習算數(shù)在學習任務模式上也類似，研制出AlphaGo的DeepMind公司，持有的就是弱人工智能技術(shù)，通過有監(jiān)督的學習（深度學習），可以應用到各個行業(yè)領(lǐng)域里面。這輪的人工智能的優(yōu)化接近完成，如果你有人工智能的應用機會，千萬別費勁做谷歌這種平臺搭建，也別費勁做DeepMind這種底層技術(shù)開發(fā)的事情，關(guān)鍵是你能不能熟悉運用它的技巧，而為它找到你的領(lǐng)域里的運用空間，未來人必須要具有人類的機器智商，理解機器，讓機器為你干活，你才是未來的人生贏家。

無人駕駛會在這波人工智能浪潮中到來嗎？

暫時不會，原因是缺少核心技術(shù)，要實現(xiàn)自動駕駛，最少要達到強人工智能級別， 無人駕駛 則需要達到超人工智能級別——不僅要理解車內(nèi)人員的意圖，還要時刻觀察周邊車輛、行人等的運動狀態(tài)，并對他們的行為做出預測，制定好應對措施，其難度遠高于圍棋對弈。從這一點來看，目前的技術(shù)顯然還達不到要求。感知技術(shù)技術(shù)上效果比較好的“超聲波雷達+毫米波雷達+激光雷達+攝像頭”組合方案，效果的確比使用單一傳感器要好，但成本往往也更高，用在量產(chǎn)車上根本不現(xiàn)實。數(shù)據(jù)瓶頸，自動駕駛 汽車需要測試數(shù)億至數(shù)千億公里，才能驗證它們在減少交通事故方面的可靠性。更何況就算花很長時間收集了大量的數(shù)據(jù)，也難以覆蓋所有的狀況。此外，這些數(shù)據(jù)后期的分類標定、數(shù)據(jù)質(zhì)量以及算法，也還存著在很多的不確定因素，足以影響行車安全。算法難題，在龐大的數(shù)據(jù)面前，傳統(tǒng)的計算能力會讓人工智能的訓練學習過程將變得無比漫長，甚至完全無法實現(xiàn)最基本的人工智能——數(shù)據(jù)量已經(jīng)超出了內(nèi)存和處理器的承載上限，從而極大地限制了人工智能在自動駕駛領(lǐng)域的發(fā)展和應用。控制執(zhí)行，在自動駕駛汽車領(lǐng)域，卻被少數(shù)幾家大型的零部件供應商壟斷了，而且這些供應商大都擁有自成體系的全套底盤控制系統(tǒng)，且大多不開放，也在一定程度上制約了自動駕駛汽車的發(fā)展。

雖然這波人工智能在通用人工智能領(lǐng)域還欠火候，但是在高級自動化，數(shù)據(jù)領(lǐng)域發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)造價值，特定領(lǐng)域成為專業(yè)人士的助手將有用武之地，理解世界的趨勢，了解科技的力量，擁有更加成熟的心智模式，所以這個時代的高手，人工智能已來，未來已來，你準好了嗎。