在人工智能时代，我们应该学习哪些技能？

一、在人工智能时代，我们应该学习哪些技能？

最近打车，车里一位哥们在侃侃而谈：现在的互联网+，除了打车，其他都是扯淡，没啥用。

我相信现实生活中，这样忽视人工智能时代已悄然来临的人不是少数，而且还很多。

毕竟，从事数据行业的人连2%都不到，更别说真正理解数据的人了。

你也许会说，人工智能是那么高深的技术，我又不做相关的技术，了解那么多干什么。

其实，今天我们谈的不是什么复杂的人工智能高深技术，请注意文章前面的标题：时代。

是的，我们谈的是一个新时代下的个人选择问题。说的更本质一些，其实是在说，这样一个新时代（人工智能时代），人类的思维发生了怎样的改变？进而，我们思考这种思维改变会给个人未来的成长带来怎样巨大的改变和机会。

进一步，你最后会明白这几个问题的答案：

1）为什么中学老师在许多年之后总是感叹：

最终，真正有出息的，都是当年成绩一般般的... ...

2）从1984年洛杉矶奥运会开始，到尽头，国人关注奥运会已经32年了。当年的金牌得主们，除了李宁和郎平，剩下的谁记得呢？

3）为何以前起作用的死磕思维，在人工智能时代，不是最好的人生策略选择。而理解和解答所有的这些问题的前提是，你要真正明白什么才是人工智能时代的核心？

好了，废话不多说，我们先来看看在没有人工智能之前，人类的思维模式是怎样的？

1.单维度死磕思维

在这之前，计算机并不擅长于解决人类智能的问题，也就是我们现在所说的人工智能。

怎样才算人工智能呢？

真正科学定义这个概念的是电子计算机的奠基人 阿兰·图灵（Alan Turing）。

1950年，图灵在《思想》杂志上发表了一篇题为《计算的机器和智能》的论文。在这篇文章中图灵提出了影响至今的图灵测试，现已成为验证机器有无智能的标准判别方法。

图灵测试的原理其实很简单的：就是让一台机器和一个人同时坐在幕后，然后请一个裁判同时与幕后的人和机器进行交流。如果这个裁判无法判断自己交流的对象是人还是机器，就说明这台机器有了和人同等的智能。

简单直白吧，其实很多真正有用的人生道理，也就是这么简单直接。只不过人类天生有喜欢秘密的天性，所以很多人更愿意追逐秘密，而非有用的道理，这也是为何从古至今八卦永盛不衰的道路。

后来，计算机科学家们认为，如果计算机实现了下面几件事情中的一件，就可以认为它有图灵所说的那种智能：

1．语音识别2．机器翻译3．文本的自动摘要或者写作4．战胜人类的国际象棋冠军5．自动回答问题

当然，今天的计算机已经可以做到这些事情，而且还会超额完成更多的智能问题。

例如2011年，IBM研发的智能计算机Watson参加综艺节目《危险边缘》来测试它的能力，这是该节目有史以来第一次人与机器对决。Watson在前两轮中与对手打平，而在最后一集里，Watson打败了最高奖金得主布拉德·鲁特尔和连胜纪录保持者肯·詹宁斯。Watson赢得了第一笔奖金100万美元。

我们从语音识别这个角度来看下，人类一开始是如何思考解决这个问题的：

首先，能想到的是去了解人的大脑是如何识别语音的，然后让计算机按照人的思路去做。举个例子，就拿我们以前学英语，死记硬背单词和句法，当单词量达到一定程度后，就可以理解外国人的话。

事实上，当时各个大学和研究所的专家们在这个问题上就是这么做的，而且已经死磕了20多年的时间。

主要采用的研究方法就是：

基于语法规则和语义规则，利用人工智能的方法理解人所讲的完整的语句。

这个研究方法的思维就是在数学模型这个单维度上死磕，直到“磕的吐血”为止。

我把这种传统的研究思维方法起了个有趣的名字叫：单维度死磕思维。

按照这种方法，经过20多年的研究，在20世纪70年代初，语音识别这个智能问题解决到什么水平呢？

当时按照这个思维方法做出的最好语言识别系统大约智能识别几百个单词，而且识别率只有70％左右。

同时，面对机器人讲话要清晰，不能有方言，不然机器真识别不了。假如王宝强去说，机器估计会想：这是什么鬼，咋听不懂呢？

这种单维度死磕思维，在很长时间指导人们的行为。现在大部分人也都是单维度思维，最典型的例子就是以前读书的时候老师讲的一句话：学好数理化，走遍天下都不怕。指的就是在数理化这条单维度的方向死磕。

单维度死磕的好处是你可以在某一个领域变的足够强，但是它也有致命的缺点：就是由于你将全部注意力集中在这个维度上，你的视野和见识会很小，往往看不到其他维度的红利。

2.多维度思维

直到一个人的出现，才打破了人工智能研究方法的僵局。同时，开启了人类思维的新时代。

我把他的研究方法称为：多维度思维，而这也正是人工智能时代的核心。

这个人是谁呢？

1972年，康奈尔大学的教授 弗雷德·贾里尼克（Fred Jelinek，1932—2010） 到IBM做学术休假，正好当时IBM想开发出具有人工智能的计算机，贾里尼克就负责起这个项目。

语言识别和机器学习先驱~贾里尼克

他选择解决的问题就是：如何让计算机自动识别人的语音？

值得一提的是贾里尼克原本并不是一位人工智能专家，他其实是一位通信专家。

可能是因为跨界的原因吧，他看待语言识别的角度和先前的人工智能专家都不相同。在他看来，语音识别不是一个人工智能的问题，而是一个通信问题。

贾里尼克认为，人的大脑其实是一个信息源，声音从外界传播到耳朵，一个解码的过程。而大脑从思考到找到合适的语句，再通过发音说出来，是一个编码的过程。

这么一想，贾里尼克就找到通信领域的对应数学模型来解决语言识别这个问题，而彻底抛开了人工智能的那一套做法：单维度死磕。

在找到合适的数学模型后，贾里尼克并像以往一样死磕模型这个维度，而是找到数据这个维度来提高准确度。

贾里尼克的做法是用统计方法和大量的数据来训练模型的。幸运的是，在当时只有IBM具备语音方面的大量数据。

为何只有IBM具备这些条件呢？

在那个年代，IBM在全世界计算机乃至整个IT产业可以说是处于独孤求败的地位。20世纪60年代末，IBM的市值达到500亿美元，占到了美国GDP（国内生产总值）的3%以上。

虽然IBM现在市值下滑很严重，也在做大数据方向的转型，但是不可否认IBM仍然是一家伟大的公司，未来价值也巨大。

贾里尼克的团队花了4年的时间，就开发了一个基于统计法和大数据的语音识别系统，它的语音识别率从过去的70％左右提高到90％以上，同时语音识别的规模从几百词上升到两万多词。

这样语音识别就有了本质的飞跃。从此，语音识别就能够从实验室走向实际应用了。

贾里尼克在研究语音识别时，无意中开创了一种多维度（统计+数据）的方法解决智能问题的途径。由于这种方法需要使用大量的数据，因此现在又被称为数据驱动方法，这也是现在大数据解决问题的思维办法。

不在数学模型这一个维度上死磕，而是通过大量数据这个维度来解决以往解决不了的问题。这种方法最大的好处是，随着数据量的积累，会变得越来越好。

李开复就是在这样的背景下，在传统的人工智能实验室里，采用这种多维度的方法开展他的博士论文的工作，并且最终和洪小文一起构建了世界上第一个大词汇量、非特定人、连续语音识别系统。

随着互联网兴起之后，数据的获取变得非常容易，所以大数据的这种多维度研究方法也变的流行起来。

可以说，贾里尼克开启了人类思维的一个里程碑：多维度思维。

基于多维度思维，我们可以分析数据中多个维度的相关性，往往可以获得意外的收获。

就拿我自己的经历来说，之前我为客户做女性购物数据分析的时候。在分析之前，大家普遍认为网上购物产品页面详情应该不需要太多的字，尤其现在手机屏幕那么小，会造成用户体验差的感受。

但是，经过分析排名前50家店铺的多个维度，我发现这样一个有趣的现象：对于女性网上购物用户，产品详情页面越长，越详细越好。

基于这个分析结果，客户调整了页面展示和营销的策略，从而提高了店铺的销售额。

3.什么是人工智能的核心？

现在我们知道了，从 传统思维方法 到 人工智能新思维方法 的出现，人类其实是经历了一个很长时间的思维转变。而这个思维也成为现在大数据时代的核心：

单维度死磕思维 -> 多维度思维

只有深刻认识到这个时代思维转变的核心，我们才能彻底从大脑认知底层理解：为什么个人在这个新的时代，适应转变成多维度跨界思维变的那么重要？

因为，在任何一个单一的维度上，能做到“第一”的只有一个人，只有少数人“名列前茅”，剩下的绝大多数都是“落后”。想想，你在自己的领域多久才能超过那个第一，或者名列前茅的人呢？

但如果我们拓展开另外一个维度呢就会完全不同。

我打个比方，你在维度A上打80分，维度B上打60分（勉强及格就可以），两个维度上相乘就是4800分。

现在来看你的竞争对手，在维度A上是90分。

你的4800分和对手的90分比，谁的优势更明显呢？结果很显然，你的多维度更有竞争优势。

你也会明白，实际生活中的人都是立体的，而不是平面的。在单个维度上，大家比的是人生的长度，而在两个维度上，大家的比的是人生的宽度.... ....

进而，你会发现一个新的趋势，现在跨界（多个维度）赚取财富的人越来越多。他们事实上，都知道这样一个秘密道理：跨界能给自己拓展一个新的维度。

说到底，其实是因为时代变了，以前我们用的诺基亚手机都淘汰了，在新的时代，思维不转变就会一直产生这样的问题：为什么我和他的差距越来越大呢？

4.为什么你总是落后？

所以，我们现在知道文中开始那几个问题的答案了：

1）为什么中学老师在许多年之后总是感叹：最终，真正有出息的，都是当年成绩一般般的... ...

由于在学校教育长期实行的是单维度的评价标准（传统的思维模式），使得大部分人只关注学习成绩这个维度。

这在学校的时候其他能力（维度）不足也没有关系，但是步入社会后，就会发现多维度才是竞争的核心。

中学老师之所以感叹，就是因为没有想到，当初竟然不知道人生除了学习成绩之外，人还有很多其他的维度需要扩展。

2）从1984年洛杉矶奥运会开始，到尽头，国人关注奥运会已经32年了。当年的金牌得主们，除了李宁和郎平，剩下的谁记得呢？

李宁除了金牌这个维度，他还增加了商业这个维度。

3）为何在某个技能上死磕，在大数据时代，不一定是最好的策略选择，那什么才是这个时代好的策略？

时代不同了，在人工智能时代，多维度打造竞争力才是更好的选择。单维度能扩展你人生的深度，但是多维度却可以扩展你人生的宽度。

5.你该如何执行多维度策略？

在认知上有了这个概念以后，却不去执行，就好比恋爱的时候知道恋爱的理论，却迟迟没有下手去追。

不去执行，学习再多，也没有用。

那么，如何执行多维度策略，在人工智能时代，打造个人竞争力呢？

首先，我们应该反省下自己擅长的领域是哪些，然后围绕这个领域你可以扩展的维度有哪些。

以我个人为例，我擅长的领域是编程（大概可以打80分），围绕编程这个领域，我扩展了数据分析（大概可以打70分）和写作（可以打60分）。

所以，我的人生维度分析如下：

值得注意的是，图中60分是及格线，我又将它取名叫平庸线。因为一个维度没有及格的话，说明你在这个维度上是平庸的，那就不能算作你的维度，因为它分数太低，不起作用。

所以，想让自己不平庸的最直接的办法，就是在有限的维度上提高积累，然后组合打出漂亮的“组合拳”（多维度跨界）。

如果你也想在未来变成一个有竞争力的人，而不被时代淘汰，不妨也画出你的人生维度分析图，去反思该从哪些维度方面去积累和整合资源。

人最可怕的就是不了解自己，在错误的方向努力，而多维度图可以清晰的展示你目前的水平，尽快发现你该努力的方向。

二、人工智能时代，软件发展的特点？

1、万物互联：人工智能时代，人类步入万物互联的社会。“联结”不仅仅是局限于狭义的物理功能属性，它既是介质的互联，亦是思维的互联，将成为常态化的状态。借助网络技术，人工智能时代将人、数据、事物、场景等结合在一起，通过信息转化产生动能，为社会发展提供动力，同时将社会系统各个要素更紧密地联系在一起。信息技术的倍增、叠加、转化效应在各个行业得以体现，数字化和智能化将推动构建一个连接无处不在、智能无处不在的万物互联社会。无论是人与人的连接、人与物的联结，还是物与物的联结，它的服务指向和目标中心均是“人”，以人的思维推演为支撑。

2、虚拟现实：人工智能时代，多源信息融合的虚拟现实（VR）技术为人类突破时间和空间的限制提供了机会。人们可以借助虚拟现实技术去观察、体验、认知现实中由于时间或空间限制很难实现或实现成本较高的事物。

3、自控制导向：人工智能时代，集中计划与控制成为历史，技术将进入自控制导向阶段。历史中，机器一直是被创造的纯客体存在，主要在人的控制下工作。随着人工智能的发展，机器开始具备一定的自我行动能力和自主意识，不再是纯“输入—输出”的口令式产物，它可以根据嵌入式信息物理系统、信息反馈和智能识别系统，随时跟踪和记录社会各系统的运行情况，通过数据信息“指令”自行采取相关行动程序，不需要集中计划和控制。自控制导向可以通过智能识别、感知反馈技术自动调适行动方略，并抑制不适宜的他策略。

三、人工智能发展是 时代特征？

1、资源配置以人流、物流、信息流、金融流、科技流的方式渗透到社会生活的各个领域。需求方、供给方、投资方以及利益相关方重组的目的在于提高资源配置的效率。

2、新时期的产业核心要素已经从土地、劳力资本、货币资本转为智力资本，智力资本化正逐渐占领价值链高端。

3、共享经济构成新的社会组织形式，特别资源使用的转让让大量的闲置资源在社会传导。

4、平台成为社会水平的标志，为提供共同的解决方案、降低交易成本、网络价值制度安排的形式，多元化参与、提高效率等搭建新型的通道。

四、人工智能时代我们如何处理舆情？

人工智能时网络舆情的处理：

要回归于现实生活,直面利益化冲突,在网结化的善治进程中重塑主客体的良性关系。它将摆脱“一种封闭的或者限制局外人准入的社会关系”,共建全民参与的多边化人工智能舆情治理模式。

网络舆情的预警,关键在于识别和监测潜伏期网络事件的舆情发展走向,遏制舆情危机的渗透与升级,进而达成消除负面影响的目标。

人工智能时代政府舆情治理,要贯彻落实群众路线的精神,网络舆情治理从生活中来,要从生活中理清事件的脉络,澄清彼此间的利益关系。不论是圈层化的网络舆情监控,亦或者是立体化的智能媒介轨迹,重建民众的契约型传播关系。这注定是一个不断修正的过程。

五、人工智能时代我们应当怎么做？

1、保持不断学习，更新认知的宽容心态。

每一天都有大量的新知识涌入我们的生活，如果不拥抱未知，没有接受变化的能力，那么很快就会被时代淘汰。

2、保持不变的决心和意志力，爱的能力。

人类的很多品质是智能人无法复制和拥有的，不管技术再先进，智能人再智能，人类文明积淀的人性美好的部分我们都不应该丧失。

3、适当学一点编程语言，知己知彼，方能百战不殆。

如果需要更好地了解机器，了解“智能人”，那么学会怎么操控他们，或许是未来一个必备技能。不需要多么精通，或许一点简单的操作就能在关键时刻帮到你。

六、在未来人工智能时代，我们该如何迎接变革？

引言

当我思考未来的人工智能时代时，脑海中总会浮现出无数的可能性与挑战。我们正在目睹一场科技的革命，人工智能（AI）不仅开始融入我们的生活，还在各个行业产生深远的影响。未来的人工智能时代将是什么样子？我们又该如何准备迎接这场变革呢？

人工智能的发展历程

要理解未来，我们首先需要回顾人工智能的发展历程。从最初的试验性算法，到如今的深度学习网络，人工智能的演变仿佛在一瞬间加速。机器学习、自然语言处理、计算机视觉这些科技概念已经逐渐变得耳熟能详。那么，在未来的人工智能时代，这些技术到底会如何影响我们的生活和工作呢？

未来的职业与人工智能

在我看来，人工智能将重塑职业的面貌。不少传统行业会因为AI的普及而遭遇挑战。比如，在制造行业，自动化生产将极大降低对人工劳动力的需求。而在服务行业，智能客服和聊天机器人又使得越来越多的客户问题能够由机器解决。难道我们真的要面对一个“失业”的未来吗？

• 新职业的崛起：尽管一些职业可能消失，但与此同时，新的职业将会涌现。例如，AI训练师、数据分析师和虚拟现实设计师等新兴职业正日益受到欢迎。
• 技能的转变：我们必须适应这种变化，持续学习和发展技能，特别是在编程、数据分析和AI相关领域的能力。

我曾经想过，是否每个行业都会因此改变？其实，每个行业都有其独特的需求，适应人工智能的方式也各不相同。就像医疗行业，AI能够帮助医生进行更精确的诊断，从而提升治疗效率，但人类医生的情感与判断力依然不可或缺。

生活方式的改变

未来的人工智能将不仅仅停留在工作层面，它还将深刻影响我们的生活方式。想象一下，当智能家居设备接入AI后，我们的生活会变得多么便利。准确的天气预报、及时的交通更新、健康监测等，都是未来生活的一部分。

• 智能家居：通过改变家中的设备，AI将使得我们的生活更加高效，智能音箱、智能冰箱等设备将时刻发挥作用。
• 个性化体验：人工智能能够根据我们的喜好和习惯，提供更贴合的服务，例如个性化的购物推荐或定制化的旅行计划。

伦理与社会责任的探讨

然而，伴随着人工智能的发展，伦理与社会责任的问题同样越发突出。我们是否需要对AI的决策保持警惕？它能否在不损害人类利益的情况下运作？我在不断思考这些问题，现行的法律框架或许无法涵盖未来所有的场景。

• 隐私问题：随着AI分析数据的能力增强，如何保护我们的个人隐私成为亟待解决的问题。
• 偏见与公正：AI往往依赖历史数据，而这些数据可能包含偏见。如何确保AI的公正性，将是我们需要面临的挑战。

应对未来人工智能时代的策略

我认为，面对未来的人工智能时代，我们应该采取有效的策略来适应这种变化。首先是教育体系的改革，将编程、数据科学等课程纳入基础教育中。其次，企业也应积极投资于员工的技能培训，使其能够适应新的技术要求。

• 开放的心态：我们需要保持开放的心态，去迎接新技术带来的变化，而不是抱怨或抵制它们。
• 协作与创新：不同领域之间的合作将促进AI技术的更快发展，而企业与学术界的合作亦能够推动技术向着更加人性化的方向发展。

未来的展望

无论未来的人工智能时代会带来怎样的挑战和机遇，我相信我们总有应对的方法。作为社会中的一份子，我深感责任重大。我们必须引导技术发展，确保人工智能为人类服务，而不是取代我们。

通过这篇文章，我希望能够激发读者对人工智能未来的思考。面对这个科技迅速发展的时代，积极参与到相关讨论中去，或许是我们能做的最小但也是最重要的贡献。

七、什么在发展时代在召唤？

社会在发展，时代在召唤。实现中华民族伟大复兴，建设美丽新中国，是亿万中华儿女最为伟大的的梦想。新时代，新青年，争做时代追梦人。一代青年，一代梦，我们要把自己的理想融入到祖国的建设中，为祖国奉献自己的微薄之力。

争做时代追梦人，需要我们加强自身的力量。

八、何为人工智能时代教育发展路径？

在人工智能时代，教育发展路径主要可以从以下三个层面进行探讨：

1. **工具层面的应用**：这一层面上，人工智能作为技术手段被引入教育领域，以支持教学、学习、管理和评估等教育活动。通过利用智能工具对教育系统各要素进行自动分析，可以促进规模化教学与个性化学习的发展，加快人才培养模式和教学方法的改革。

2. **内容层面的整合**：在内容层面，人工智能成为学习的对象，即学生需要学习和掌握的知识和技能。这包括人工智能知识教育、应用能力教育和情意教育等，旨在提升学生的人工智能素养，使他们能够适应未来社会的需求。

3. **工具与内容的组合**：这一层面是对前两者的综合，既将人工智能作为提高教育效率和质量的工具，同时也将其作为学习内容，实现学习层面与应用层面的统一与融合。

除了上述三个层面，人工智能时代的教育发展还需要关注以下几个方向：

1. **全纳与公平**：确保教育技术的发展不会加剧社会不平等，而是促进教育资源的均衡分配，让每个学生都能享受到高质量的教育。

2. **人机共生**：构建一个人类与机器协同工作的新生态，使技术成为人的延伸，而不是替代。

3. **融合人文取向和科学取向的教育**：在强调科学技术的同时，也要注重人文精神的培养，培养具有全面素质的人才。

综上所述，人工智能时代的教育发展路径是多元化的，不仅包括技术层面的创新，还包括教育内容和理念的更新。教育者需要不断探索和实践，以适应这一时代的变化和挑战。

九、发展的时代，我们应该坚守哪些道德底线？

发展的时代我们应该坚守道德的底线，以道德为主，以自己的底线为主。

十、人工智能时代我们该如何规划孩子的未来？

在人工智能时代，我们应该为孩子规划未来，培养他们的创造力、批判思维和合作能力。

他们需要掌握科技技能，如编程和数据分析，以适应快速变化的工作环境。同时，我们也要注重培养他们的情商和人际交往能力，以应对人际关系的挑战。

重要的是，我们要鼓励孩子发展自己的兴趣和热情，并提供支持和指导，帮助他们找到自己的定位和目标。