各位书友大家好，欢迎继续做客老齐的读书圈，今天我们还是来讲李开复老师的AI未来，昨天我们说到了今日头条，他最早被称为中国的buzzfeed，相似之处是他们都对病毒话题进行传播，而不同是buzzfeed有一群编辑，而今日头条，则完全根据人工智能的算法。
头条从网络上搜寻内容，一开始他就是通过爬虫扒下来，然后推荐给用户，凭借用户的喜好，然后做标注，通过不同的文章，把用户分类，也通过大量的用户把文章分类。后来做大了，今日头条才开始了原创和版权保护。所以他是一个类似于毒品的运营方式，永远推荐你想看的内容，而你却不知道下一个他要给你推荐的是什么。数据显示，今日头条每天平均占用一个用户74分钟的时间。这是其他编辑推荐的新闻客户端不可比拟的。
大家使用今日头条的时候，最大的痛点就是假新闻太多，现在今日头条正在做一个有意思的事，那就是他用一定的数据标签来过滤假新闻，同时通过一套算法来专门编辑假新闻，然后看这两套算法如何较量，看到底谁能骗过谁，他的目的肯定还是为了过滤，所以会在过滤的上面不断加码，早晚会实现技术突破。所以你看，今日头条这种人工智能算法的公司，连删假新闻，他们也不想通过编辑来完成，而是寻求机器算法来实现。如今今日头条营收已经50亿美元以上，估值450亿美元。作者认为，中国互联网用户比美国和欧洲加起来还要多，移动支付更加普及，所以在互联网人工智能，和商业获利方面，5年之内必然取得优势。
如果说第一波浪潮是给新贴数据标签，那么第二波浪潮也就是商用人工智能，则是给传统公司，积累的大量数据贴标签。比如保险公司，理赔事故数据，那些骗保欺诈的，以及到银行骗贷的行为，这些之前的数据，也需要用标签表现出来，然后让机器可以识别这种行为，这其实就是在训练机器的应激反应能力，最终会得出比人类判断更加准确的结果。举个简单的例子，现在你去大医院，几乎很少大夫会上来就给你诊断，而是让你先去做化验，然后他们只会看结果数据，再给你提供治疗方案。当然中医除外。
在中国这种商用人工智能很有发展，目前在小微金融上已经开始试水，这也是最有前景的一个产业，通过研究算法，就可以评估贷款的风险，并作出比人更加精准的判断，他不要求申请人，填写收入水平，只需要从贷款人手机上提取一些数据，这些数据要比调查问卷和他们资产证明更加精准。那么这些数据包括什么呢？作者说包括用户输入出生日期的速度，实际电池还剩多少电量他才会充电等等。来判断这个属于保守还是激进，是否诚信。所以这种东西你几乎无法隐瞒。数据越多，那么结果也就会越优化。目前有家叫做智融的金融公司，就炒掉了银行的客户经理，他已经通过人工智能算法，把违约率降低到了个位数。这是银行都达不到的数字。
另外，在医学领域也将是人工智能的强项，现在大家看病基本都是大夫根据你的化验结果，来给你提供一个治疗方案，凭借的是大夫的知识，和他所能记忆住的药品功效。这其实人工智能完全可以胜任，而且人工智能的数据库肯定会更大，他可以分分钟拥有全球最顶级医院医生的全部数据库，会让对症下药更加精准。一旦人工智能在医疗领域的商用获得突破，以后医院只需要有护士和做手术的医生，门诊完全可以由机器代替，这样医疗资源将极大地扩充。你要想看病，再也不用往北京上海跑了，你们旁边县城里的医疗机器人也是一样的数据。至于手术，肯定也是一个机器换人的过程，机器早晚比人更加精准。也更加稳定。就目前来看，机器已经实现了，医疗助手的角色，机器会将自己的诊断结果提供给医生，再由医生来建议给患者。这么做第一是为了规避风险，第二其实也是为了获得更多的数据。医生无论是否纠正机器的诊断结果，机器都能获得一份宝贵的诊断数据。从而优化他的算法。
以上这些大家都很好理解，但有一个部门大家不理解，那就是司法领域，机器能替代律师吗？科大讯飞目前已经开发出了司法助手，会把犯罪嫌疑人的语音识别出来，自动比较，证据，证词还有文件背景，找出其中的矛盾点，然后把这个分析结果提供给审理人员，以帮助他们完成更加理性客观公平的审判结果，而这之前其实都是律师该干的工作，用机器来参与庭审，其实完全可以规避个人好恶，以及种族偏见。
第二波浪潮其实最简单的标志就是，人工智能在这个阶段，长出了耳朵，眼睛和嘴巴。不但能够在日常收集数据，还能够合理有效的表达。而第三个浪潮，就叫做实体世界智能化。以前计算机，只是把所有的东西，比如歌曲和图片都变成0和1两个数字，存储在介质上。而第三波浪潮是把人工智能延伸到我们的生活环境里，以大量的传感器，及智能型器材，把现实世界转化成可以深度学习的算法数据，也就是说计算机会广泛接收，各种各样的复杂数据。然后进行加工处理，自动形成自己可应用的数据，这个就不再需要人工去录入了。这就大大加快了计算机自学习的速度。
我们在这两年已经实现了O2O。下一个阶段就是OMO，也就是从数字世界和现实世界的整合，把线上的便利性，全部带到线下去。把线下的感知，带到线上的世界里去。想象一下，以后你在浏览购物网站的时候，可能会产生触感，在看外卖的时候，会闻到味道。这些也许并不全是白日做梦。而现在已经做到的，就是刷脸支付，肯德基和支付宝已经在尝试这种应用了。
现在的智能家居已经实现了部分功能，冰箱会替你下单采购你的日常消费品，比如大米面粉，牛奶鸡蛋，一旦数量降低到一定程度，冰箱会帮你完成自动下单，然后由快递人员送货上门，又或者你去超市里，购物车会跟你打招呼，并跟你亲切交流，问你需要买什么，并向你推荐，你经常采购的产品。你可以通过语音就告诉他，然后他会指引你去购买，当你选购完商品放到购物车里的时候，传感器完成了自动称重和计费，当然购物车也会向你推荐他们店里新到的一批红酒，和你喜欢的巧克力，你不要觉得这是危言耸听，作者说，这里描绘的超市已经快成现实了，创新工场旗下的创新奇智正在与永辉超市合作开发。核心技术已经存在，目前已经进入了数据调试阶段。相当于以后你再去超市，每个消费者旁边都配了一个私人导购。
OMO时代对于教育行业也将是颠覆性的，现在孩子的学习是以年级为单位，每年升一级，你学的特别好也只能跳级，而人工智能可以完全破除这些流水线的限制，人工智能可以完全模仿老师的教育，将教育分成四大场景，课堂教学，家庭作业与练习，考试评分，还有家庭辅导，机器人老师会对孩子进行一对一的辅导，并通过收集孩子的表情和语言，获得反馈信息，提供针对性的教学流程。也就是说，你是否真的搞懂了，机器非常清楚，他会教到你真正学会了为止。
目前来看，信息采集已经实现了，老师教学现在还得用人工进行，也就是通过视频会议摄像头，让老师提供远程教学，然后通过传感器收集学生表情，比如点头，摇头，困惑的表情，反馈给远程教学的老师，然后再做针对性的教学调整。算法现在也可以为学生量身定制家庭作业，高等级的学生，就会被要求完成更难更有挑战的题目。有些脑子慢的学生，可能会被要求，在空闲时间进行补课。这种反馈技术，让真正的远程教育，甚至远程工作成为可能。比如现在非常成功的vipkid这家英语教育公司，已经通过摄像头在收集学生的反馈表情。并纳入到数据库当中。短短几年这家公司已经估值超过了30亿美元。
不过麻烦的是，越来越多的人，对自己的数据被别人收集而感到不安。全世界很多国家也出台了法律，规定对非法收集数据，和买卖用户数据的行为进行处罚，但到底数据收集到什么程度合适，这个没有答案。目前反正各家公司都在竭尽所能的去收集数据。也许人们也会有一个从不接受，到接受的过程。所以大家现在的心态就是，法无禁止皆可为。明天我们再来讲讲，制造业和人工智能的联系。
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