导图社区 《AI·未来》读书笔记
这本书通过深入浅出的角度讲述了一个外行人能听懂的道理,李开复博士从多个视角展示AI给社会带来了巨大影响。从人生角度上,李老师讲述他在经历生与死的悬崖旁恢复过来后,启示我们每个人的生活不仅是工作,而且还有其他我们需要珍惜的事情,例如健康和家庭等。人类独有的爱才是我们生活中最需要的!
编辑于2023-06-27 17:53:52 河南作者酝酿二十年,写作四年,试图像牛顿总结物理世界的运动定律一般,去构建舆论世界的完整体系。全书由舆论的弱原理、“四大规律”、“三论三律”及一系列的舆论工具组成,富含大量生活日常、政治选战、商业推广、社会事件等真实案例。因此,这本书既是传授面试、公关、谈判、恋爱乃至夫妻之道中传播技术的实用书,又是处理舆论危机和打舆论战的实战工具书,也是所有媒体人、公众人物和公务员的案头书。见解独到,论述缜密,体系完整,堪称国内首部“舆论世界的哲学”。寄望每一个通过舆论改变人生或摆脱困境的人都能从这本书中找到自己的答案!
这是一本管理类的书。作者艾伦范恩在书中提供了帮助企业员工提升表现的教练方法——GROW模型。此模型由四个步骤组成,每个步骤的英文单词首字母组成了GROW这个词:目标(Goal):我们想做的事;现状(Reality):我们所面对的状况;方案(Options):我们如何从现状到目标;行动(WayForward):我们想采取的行动。作为管理者,想要提升员工的绩效表现,首先需要确立目标,然后反观现状,为员工消除干扰,创造能够让他们专注的环境,只有这样,员工的绩效才能有大幅度的提升!
很多人虽然多年坚持学习,却往往是按部就班地读书 、记忆、写作······没有摸索出一套科学高效的学习方法。本书层层深入,把科学家们通过实验研究和对学习高手的观察,结合心理学及脑科学总结出一套系统、科学、高效的学习理论分享给我们,配合操作性很强的学习建议,帮助我们成为更有 章法、更有智慧、真正的学习者!
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作者酝酿二十年,写作四年,试图像牛顿总结物理世界的运动定律一般,去构建舆论世界的完整体系。全书由舆论的弱原理、“四大规律”、“三论三律”及一系列的舆论工具组成,富含大量生活日常、政治选战、商业推广、社会事件等真实案例。因此,这本书既是传授面试、公关、谈判、恋爱乃至夫妻之道中传播技术的实用书,又是处理舆论危机和打舆论战的实战工具书,也是所有媒体人、公众人物和公务员的案头书。见解独到,论述缜密,体系完整,堪称国内首部“舆论世界的哲学”。寄望每一个通过舆论改变人生或摆脱困境的人都能从这本书中找到自己的答案!
这是一本管理类的书。作者艾伦范恩在书中提供了帮助企业员工提升表现的教练方法——GROW模型。此模型由四个步骤组成,每个步骤的英文单词首字母组成了GROW这个词:目标(Goal):我们想做的事;现状(Reality):我们所面对的状况;方案(Options):我们如何从现状到目标;行动(WayForward):我们想采取的行动。作为管理者,想要提升员工的绩效表现,首先需要确立目标,然后反观现状,为员工消除干扰,创造能够让他们专注的环境,只有这样,员工的绩效才能有大幅度的提升!
很多人虽然多年坚持学习,却往往是按部就班地读书 、记忆、写作······没有摸索出一套科学高效的学习方法。本书层层深入,把科学家们通过实验研究和对学习高手的观察,结合心理学及脑科学总结出一套系统、科学、高效的学习理论分享给我们,配合操作性很强的学习建议,帮助我们成为更有 章法、更有智慧、真正的学习者!
书籍信息
作者:李开复
创新工场创始人及首席执行官
创新工坊人工智能工程院院长
书籍简介
在本书中,李开复博士凭借对全球科技业与人工智能行业的深入了解
为读者描绘了人工智能新世界的样貌、未来人工智能对社会的冲击以及在人工智能时代我们的应对策略
出版社:浙江人民出版社
出版年:2018-9-1
一、人工智能究竟是什么
揭开深度学习的面纱
核心能力
识别规律,得出最优解,做出决策
本质
使用大量来自特定领域的数据,为想要的结果做出最佳决策
方法
让系统使用输入的数据,训练自己识别数据和期望结果之间的关联性
人工智能发展简史
人工智能领域分化与发展
规则式VS神经网络
20世纪50年代中期
人类制定了在机器上搭建人类智能的使命
20世纪50年代到60年代
早期人工神经网络获得了乐观且让人振奋的成果
1969年
规则式阵营予以还击,神经网络方法很快“退烧”
20世纪70年代
人工智能陷入早期的寒冬
21世纪头10年的中期
深度学习(人工神经网络)到来
人工智能回暖,开始真正应用在现实世界中
人工智能当前进展
从发明的年代转变为实干的年代
在发明的年代,重要的成就主要由少数顶尖思想家驱动
深度学习出现后,目前还没有其他领域达到过类似规模的创新
从专家的年代转变为数据的年代
就深度学习而言,人工神经网络获得的样本数据越多,就越能够正确识别出形态
数据量更多时,中等水准的工程师设计的算法也会比顶尖工程师的更好
二、人工智能发展历程和未来趋势
四波浪潮
互联网智能化
给用户的浏览数据贴标签
推荐引擎
定制推送
实时报道与识别假新闻
商业智能化
给传统公司的专业数据贴标签
商用人工智能
中国小微金融
算法诊所
司法人工智能工具
实体世界智能化
算法模拟人脑运作方式辨识图像声音
商业应用
教育应用
公共数据与个人隐私
智能硬件
自主智能化
前三波人工智能浪潮的集大成者
创造直接的价值
自主合作产生效能
三、人工智能带来的危机
人工智能发展现状
强人工智能是人机关系的重大转折点,但短时间不会快速开展
基础科学的突破非常困难,深度学习这样的发现极其少见
即使将来会实现强人工智能或超级智能,我们也还有时间
真正的人工智能危机
自动化取代人工工作
人工智能算法的易复制性
风险投资业(VC)的诞生
中国的影响力
加剧全球经济不平衡
智能机器全面上岗,人类就业阻碍重重
莫拉维克悖论:人工智能是“演算的巨人,行动的矮子”
中国和美国自动化的风险是相似的
中国的特殊经济结构将会在适应变化上多争取一些时间
造成更大的贫富差距
核心网络功能被垄断,少数互联网巨头掌控大部分互联网
人工智能推动的细分市场巨头出现,良性循环直到垄断
人工智能实力雄厚和薄弱的国家财富分配不平等无可挽救
人工智能滋生21世纪阶级制度:人工智能精英阶级和“无用阶级”
个人价值危机
工作不只是谋生手段,更是自我认可和对社会价值的体现
人工智能对人类工作的改变,直接伤害到认同感和价值感
失去工作的人类失去人生意义和目标,带来严重心理创伤
五、人类与人工智能共存的蓝图
危机考验
大部分工作岗位在技术上可被人工智能取代
失业率上升,贫富差距扩大
硅谷的思考
就业者再培训
在线教育平台帮助就业者成为“终身学习者”
就业者不断更新技能,进入尚未实现自动化的新行业
人工智能快速发展,就业者被迫频繁更换职业
自动化的步伐和路径具有不确定性,很难预测哪些工作受到影响
减少工作时间
减少工作日或多人分享同一份工作
全职工作分成兼职工作,平分稀缺的工作资源
仅能补偿部分损失的工资,净收入仍然会减少
长期来看,这种方案没有后劲不可持续
重新分配收入
全民基本收入
每个公民(或每个成年人)从政府那里定期领取收入补助金
最低保障收入
建立最低收入的门槛,仅向穷人提供补助金
硅谷精英的心态
通过调整激励机制或是塞一大笔钱解决所有问题
本身的问题
单一的UBI政策就是不劳而获
失业人员拿着UBI找到工作后不久又被人工智能取代
人机共存:优化与人性
民营企业主导创造更人性化的新就业机会
人工智能负责例行的、重复性的优化任务
人类负责需要创业和战略思维的工作和处理人机关系
广泛开展人机协作
互联网英灵的共享经济潮流将大大缓解失业情况,重新定义人工智能时代的工作
通过服务业的影响力投资和政策推动文化价值转变
创造“人性服务”岗位,同时投资相关产业
风险投资人要转变心态,从获取高风险高回报到获取线性回报
政府全力以赴在人工智能时代重写新的社会契约
硅谷的思路
政府提供全面的经济保障
调拨资金维持下岗人员的生存
作者的思路
设立“社会贡献津贴”
以这种津贴成为新型社会契约的支柱
对于护理、服务、接受培训、非营利组织、志愿活动等的参与者给予津贴
政府将大部分补贴用在不会被取代的领域
四、为什么中国发展人工智能有优势
中国有从最残酷竞技场杀出的世界级创业者
模仿年代最宝贵的结晶——创业者
什么都可以模仿,接受借鉴的文化环境
匮乏心态下利益至上的实干家,迫切需要投入有前景的新产业
愿意迭代、改进、本土化产品以迎合中国用户
在和硅谷的竞争中激烈搏杀,选择比对手更努力,执行更到位,经受血与火的考验
视竞争为战争,在本土市场击败国内其他公司对手或者被对手击败
秉承“精益创业”,时刻以利润为导向,迭代产品、调整方案、发明新的商业模式
融合硅谷精神的中国特色互联网生态
中国政府对创新创业的空前支持
中关村创业大街
2015年李克强总理“大众创业,万众创新”的号召
全国各个城市快速推动扶持创新创业政策措施落地
政府引导转型,民营风投资本积极跟进转向高科技产业
2017年国务院发布《新一代人工智能发展规划》
深入文化的科技和商业革新
服务业的爆炸增长
中国科技公司更愿意在现实世界里认真耕耘,亲历亲为去线下做事
身边满是凶猛的竞争者,时刻准备对它们现有的产品逆向分析
疯狂烧钱、依靠大量廉价劳动力来运作它们的产品,使它们的商业模式难以复制
借移动互联网的发展使中国大批用户跨越个人计算机时代
愿意重磅——花钱、管理劳动力、提供跑腿、建立规模经济,渗透实体经济
移动支付的进步,使中国在传统技术上的弱势变成优势,跳过冗余步骤直接快进至新模式
海量的数据资源
服务行业的互联网化,是中国拥有了大量关键资源——数据
送外卖、汽车维修、共享单车、街头便利店等
中国技术生态系统与现实世界的紧密结合,为深度学习的算法提供了更多日常生活的数据
微信、支付宝等移动工具应用到生活的所有场景,创造出全球最丰富的实体世界数据
中国互联网公司利用现实世界中丰富的互动获得了推动其人工智能革命的庞大数据
人工智能超级大国竞争格局中的后发优势
人工智能实干年代,对优秀人工智能工程师的数量要求超过对顶尖人工智能科学家智力的要求
通过网络中国人工智能社群能够共享最新知识,跻身高端研究,加入即时培训
中国能够用更有利的政策导向加速资源配置,产生更多数据,持续良性循环
人工智能领域研究具有两个重要特征:研究成果开放和进步速度极快
短期内无法出现另一个“深度学习”一样颠覆性突破的技术
七大巨头研究机器学习标准化服务,其他创业公司押宝传统商业日常运营
中国研究人工智能芯片,目前硅谷仍领先但未来将被中国赶上
政府主导人工智能计划,自上而下引导转型,投资规模巨大,发展速度极快
未来已来 你,准备好了吗