一、机器智能和人的智能的概念
虽然我们总说“人工智能”，但机器产生智能的原理和人的智能原理是不同的。鸟，风筝带人飞，飞机不一样（空气学动力）。
机器智能概念由马文·明斯基于60年代提出。用结果来判断机器是否有“智能”（图灵测试）。
马文·明斯基
* “人工智能之父”和框架理论的创立者
* 也是“虚拟现实”（virtual reality）的倡导者，虽然VR这个名词与概念是20世纪90年代才出现与明朗起来的
* 他的一句流传颇广的话就是：“大脑无非是肉做的机器而已”（the brain happens to be a meat machine）
1956年，“人工智能”概念产生，距今60年整。
二、机器智能发展水平到了什么阶段，能完成什么事情
级别：弱人工智能、强人工智能、超人工智能
弱人工智能：计算成分大些，智能成分小些。
应用领域：语音识别、面部识别、医学影像识别（很多医学影像识别是超过人的）等
三、未来时代是个怎样的时代？
人工智能的应用前景举例：
* 智能交通，无人驾驶（普及可能比大家想象的快很多）：更方便、更安全，每年有三万多人死于交通事故，多于死于肝癌的人数
* 服务型机器人，比如无人机，技术上已经成熟了，关键是工程上如何实现
四、有了机器智能，所有的产业都会被升级一遍。
技术革命
代表发明
代表人物
对既有产业的升级改造
第一次工业革命
蒸汽机
瓦特、博尔顿、韦奇伍德（将蒸汽机用于瓷器生产）
（月光社）
第二次电气革命
电
冶金
机电
（道格拉斯，托拉斯）
第三次IT革命
摩尔定律
信息技术
信息化
数字化
阿拉伯世界被排除在主流世界之外的，嫉妒依赖资源，没有未来。类似的地区有东欧，南欧，拉美，非洲。
第四次智能革命
数据
中国在第一二三次效应叠加35年一起爆发，自己的财富一直在增加，整体财富一直在增加。
平均财富增加，中位数相对下降。富者越富，穷者越穷。美国1%的人纳45%税。
所有现有产业智能化就变成新产业
可能被改造的产业举例：
1、体育产业--金州勇士队
6年间成为NBA总冠军，被几个风险投资人买了，招聘了一群工程师来分析篮球，不消耗体力，创造机会跳投三分。每一个细节都用数据说话：该传球给谁、该做什么动作...
2、医疗行业--癌症治疗
癌变因素不同，因此癌症难以治疗：通过机器学习找到可能的基因变化，研究药物。
癌细胞自己会突变，传统方法是专门针对一个人开发药物，一个人十亿美元。
solution：至今人类只有5000种癌症，也就有上百万种可能的病变，那么癌症只需要几百种药物即可，每一个病人整个一生都可以随时找到药物组合，这是理论上可行的。
3、看病
达芬奇机器人：做手术的机器人，精度远高于医生。外科医生、放射科医生未来可能会被计算机取代。
【Panel Discussion】
一、人工智能将要颠覆哪些职业？
客服、同传、律师、医生...
1、to B领域应用人工智能会非常块
——提高效率、降低成本
——B的支付能力较强
2、可以从“人工智能能带来什么”去思考
——技术的民主化：以前贵族才能享受的服务，通过人工智能去普惠享受，比如律师服务
——专业性强：律师、医生等等，机器学习效率更高，医生一年读不完的文献机器可以很快读完
3、近些年，与虚拟世界有关的发展很快，与机械、传感、控制、能源有关的东西进展比较慢，如果你的职业需要后者相关能力（比如园丁），可能会被替代的比较慢
4、有些事，人做不了或者做不过来的，机器可以帮助人去做
* 考试改卷子：现在的老师改不过来
* 口语考试：人做不了，自动化技术可以做
* 速记：当前正确率不够
5、未来就是适合机器去做的让机器去做，适合人做的就人去做，未来是“人机协同”的未来
**相关报告
二、BAT+华为与全球leading AI players有多大差距？
市值Top5：Alphabet、Apple、Microfost、Amazon、Facebook，共同特点：
* 技术好
* 全球化
Google语音识别比苹果好，不是技术差距，是数据的差距。从这个角度上看，全球化就很重要，数据的丰富性。
苹果是个产品公司，华为是个科技公司，是不可比的。BAT是地区公司，谷歌亚马逊苹果华为是全球公司，所以市值没法比较。
人工智能的算法研发是全球研发，不是区域性的东西。所以算法技术本身差异不是很大。
差距较大的一些方面：
1. 美国的创新文化生态及高等学府相关教育很好、很早。比如美国很多大学都有人工智能课程，3年前清华都还没有。
2. 芯片、电机、控制精度等方面差距会很大，这个需要长期积累。
3. 美国的互联网公司都是科技创新的公司，不管是互联网还是移动互联网。都是科技力推动。中国只有华为是科技力推动的公司。多做一些从零到一的基础创新、源头创新。
4. 美国公司愿意把技术奉献出来的无私心态更突出一些。
5. 个别领域中国严重依赖国外：
* 半导体芯片：中国进口最多的一个领域
* 操作系统：中国全被别人驾驭
三、“智能+”时代的赢家
从事这个行业的、使用智能技术的行业尤其是传统行业（legacy industries，意味着思维方式的改变）
**现在国内很多行业都是完全没有数据驱动的，但美国很多公司都是数据驱动的，国内这个市场是有很大的空白的。
How to Win：
* 没有机会再学习的，要靠下一代思维方式的改变，这要靠教育的升级，当前的教育教我们内容大部分都是可以轻易被机器替代的
* 学习如何使用机器
* 自己去学习开源的“机器学习”知识
**建议所有的人都应该去学习人工智能和机器学习的知识，这就像以前我们学习数学、英语——这是未来不可或缺的工具。
**焦虑是常态，最重要是要去客服焦虑，而不是去学习人工智能。焦虑要适中，保持动力。
**推荐阅读
赢者思维
核心技术系统创新+产品创新和为创新=引领人工智能时代的到来
* 你没办法跨过数据化数字化，去谈人工智能。我们应该有数据思维，去建立收集数据的情境和方法。
* 要有行业洞察，让行业洞察插上人工智能的翅膀
机器学习核心算法+垂直行业专业知识+有意义的海量数据