哈佛商業評論·微管理系列：人工智能與人的智能

這本書是哈佛商業評論雜誌關於人工智能的文章選集，非常薄的一本小冊子，很快能翻完。如書名所說，這本書主要側重的方向是管理，圍繞的主題是人的智能和人工智能的比較。 從社會發展角度來講，技術的目的是將人從繁瑣、重複的勞動中解放出來，從事更加深層的思考與工作。所以，不要問“現在由人類完成的哪些工作將會在不久後交由機器”這個老問題，讓我們提出一個新問題：在更好的智能機器協助下，人的技藝可以達到怎樣的新境界？人機協作會實現哪些突破？ 書中很多地方都是在回答這些問題。 人的智能（創造力）和人工（機器）智能是相互促進的——算法的每一個環節都體現了人的創造性，而算法又使人更專注於創造。200多年前，工業革命使機械取代了人的勞動力，讓更多人可以從繁重的體力勞動中解脫出來，進行知識的探索，從而帶來了偉大的知識經濟時代。今天，當算法把人從簡單腦力勞動中解放出來時，我們可以預見更偉大的知識創造。 真正超越性的力量仍然在人類本身：人對事物本質的洞察，對因果的思考，對理論的提煉，以及將這些創見落實到數據維度、算法結構和產品模型的能力。每一次人類在這些方面取得的創造性成果，都帶動數據智能發生一次關鍵性突破。 最佳策略大概就是主動提高自己的智能水平。宏觀思考能力和抽象思維能力強於計算機的人總有工作可做。這種方法本質上與自動化擠佔人類工作空間時的傳統應對方法相同：讓機器做低級工作，自己把握機會向更高層次的工作進發。 分析人工智能取代工作崗位，不能僅僅用傳統“低技能”vs.“高技能”的單一維度來分析。人工智能既會產生贏家，也會產生輸家，這取決於具體工作內容。儘管人工智能可以在基於數據優化的少數工作中遠勝人類，但它無法自然地與人類互動，肢體動作不像人類那麼靈巧，也做不到創意地跨領域思考或其他一些需要複雜策略的工作（因爲這些工作投入的要素和結果無法輕易量化）。 未來，AI能代替我們做很多簡單的腦力勞動，我們作爲人類，怎樣在與AI的競爭中不被淘汰，是一個很值得思考的問題。書中很多文章都提到我們要提高自己的思考能力和創造性，要爭取成爲駕馭AI而非被AI駕馭的人。當然，這樣的人是屬於精英，這樣的機會和崗位也不會很多。還有一種途徑，就是在與人打交道的工作中尋找機會，發揮人類自身一些天然的優勢。服務也好，博弈也好，有時候人與人的關係是極度複雜的，這一點AI暫不能超越。 沒人質疑AI的精密和先進程度，但我們對它的信任遠遠不夠。 還有就是，畢竟使用AI的還是人類，人類對AI的信任程度也影響了它發揮效應的能力。提一個之前看到的例子(並非本書內容)：有一篇論文做了調查，結果顯示，很多病人不信任醫學影像AI做出的診斷(雖然AI診斷的準確性在某些特定疾病上與影像科醫生已經不相上下)。 信任是左右交易或項目成敗的關鍵因素。我們信任他人，不是因爲他們像AI一樣聰明，而是因爲他們和我們有情感聯繫 在家金融領域，我們對AI的信任程度也會影響其使用。 總之，談及AI，我們不要太悲觀，也不要太樂觀。它既是競爭對手也是良師益友，關鍵在於我們我們用什麼樣的心態看待。也許最好的方式是，做好準備，提升自己，擁抱未來。

未來社會，低附加值的工作會被人工智能所替代。目前美國在人工智能方面領先，中國緊隨其後，估計美國會佔據人工智能紅利的半壁江山，中國也許會有20%份額，其他各國估計分享剩餘的20%市場份額。人工智能會對各國的經濟和社會造成巨大的衝擊，財富會更集中掌握在科技創業者和工作者手中。而政府需要一種靈活的策略來保證產業升級後居民的就業。

人工智能與人的智能文章。 從投資與管理的角度， 它回答人工智能是否已經逆天了，未來人類還有飯喫嗎？人工智能與人類工作的未來圖譜？AI可能是令人頭疼的隊友。構建AI型組織，企業必須實現三大轉變。

不要問“現在由人類完成的哪些工作將會在不久後交由機器”這個老問題，讓我們提出一個新問題：在更好的智能機器協助下，人的技藝可以達到怎樣的新境界？人機協作會實現哪些突破？

這是今年在微信讀書讀完的第11本書，我想人工智能與人的智能最大的差別，就在於不確定性，因爲有了不確定性，纔有更加豐富的想象力，這是人類創新的源泉，同時也說明了在不確定性中尋找確定性，是人類轉型升級的發展進化之道。

人工智能是應側重於提高人類生活質量的服務領域，還是與人爭飯喫，就像此前的電商還是實體，要算大賬～～

對於人工智能和人之間關係的小文章還是不錯的，是一個不同的視角。策略部分的文章只是大方向，而且更多是理想的方向。

A well-constructive review to demistify AI.