人工智能时代读书笔记-高中生读书摘抄笔记

亲爱的央视读者

从昨天（2016年8月6日）开始，Central View进行了新的实践。 我们建了一个群。 与其他小组不同的是，这个小组不仅有分享，还有参与。 参与内容是“小关”组织大家一起看文章。 我们计划每天阅读一篇文章，每周阅读五天。 我们鼓励参与的朋友认真阅读文章，认真做笔记，认真分享和讨论。 我们每天早上8:00发文，希望大家每天晚上18:00前回到读书笔记。 读书笔记不多，只要你觉得合适就可以。

我们这样做是为了做一个小实验，看看我们能一起坚持多久，看看我们坚持后会有多大的进步。 小关不希望这件事成为大家的负担，只希望它能成为大家努力学习知识、发自内心成长的一部分。

中欧商学院曾经做过一个研究，他们发现造成企业差距的最根本的因素是一个企业能否取得持续的、微小的进步。 小观想一个人也是一样。 我们一天看一篇文章，十天，半个月，一个月，和别人的差距就可以显露出来了。 俗话说，不积步不成千里。

今天，我们正在阅读《经济学人》的文章《人工智能的革命》。 很高兴昨天18:00之前收到了8位读者朋友的反馈和分享。

有的认真总结文章内容，有的提出自己的看法，都不错。 总结起来，主要有以下几点：

1、深度学习系统的发展促进了人工智能的腾飞。 现在人工智能技术的应用越来越广泛，离我们也越来越近（深度学习系统的一些基础知识和分类，可以看下面王小荣的笔记）

2、人工智能对经济发展和社会进步的影响，智能化将更加普遍，高比例劳动者面临工作自动化风险。

3、如何适应人工智能的发展？ 有必要害怕人工智能的发展吗？ 一个人需要不断地学习，做非常规认知的脑力劳动和体力劳动。 无需害怕人工智能的到来。 与机械化一样，人工智能将极大地促进人类经济和社会的发展，最终将体现在每个人生活质量的提高上。 个人将因此获得更大的幸福和自由。

4、人工智能在金融领域的应用。 对此，蔡其鹏的分享很到位，给了我很多启发。 你可以在文末阅读他的演讲。

感谢这8位小伙伴对本次活动的信任和小关本人，让我们看看他们的笔记分享。

王晓蓉 上海银行

1、深度学习系统的发展促进了人工智能的腾飞。 人工智能经历了缓慢的发展过程人工智能时代读书笔记，如今已成为热门的技术领域。 快速发展归功于深度学习系统的快速发展及其在不同领域的应用。 深度学习有许多不同的方法。 最常用的是“监督学习”，这是一种使用一组标记示例训练系统的技术。 这种方法的巨大优势在于，系统可以直接从标记数据中学习，而不需要人类专家写出规则列表，也不需要程序员用代码编写这些规则。 另一种技术是无监督学习，它通过将网络暴露给大量示例来训练网络，而不告诉它要寻找什么模式。 相反，网络学习识别相似样本的特征和集群，揭示数据中隐藏的分组、连接和模式。 强化学习介于有监督学习和无监督学习之间，涉及训练神经网络与环境交互，仅将奖励作为偶尔的反馈。 迁移学习技术允许强化学习系统以学习到的知识为基础，而不必每次都从头开始训练。 Multitask learning，一种系统，使用相同的神经网络架构来解决多种不同的问题，在一件事情上获得的经验可以用来更好地解决其他事情。 深度学习系统往往依赖大量的用户数据进行训练，一些初创公司正在探索新的数据依赖性低的智能系统。

二、人工智能的进步对人类社会的影响

对于大多数人来说，人工智能的进步将反映在他们每天使用的互联网服务的改进上。 几年之内，一切都会有一定程度的智能嵌入其中。 机器将能够执行以前只能由人类完成的任务。 研究表明，近期机器学习的发展将占据大量的职业分布，近期面临风险的职业分布广泛。 通过检查跨职业的计算能力，很大一部分员工面临工作自动化的风险。 随着越来越多的工作实现自动化，日常工作很可能会逐渐被机器取代。 悲观主义者（其中许多是技术专家类型）认为这次不同，机器将接管所有工作，而乐观主义者（主要是经济学家和历史学家）坚持认为技术最终会创造更多的工作。 而事实可能介于两者之间。 人工智能不会导致大规模失业，但它会加速计算机相关自动化的趋势，像技术变革之前那样扰乱劳动力市场，并要求工人比以往更快地学习新技能。 公司和政府需要想方设法让工人更容易获得转换工作所需的新技能。

人工智能技术在教育领域有着巨大的发展潜力。 新的机器学习技术最终可能有望帮助实现适应性学习的目标，为每个学生量身定制课程，以获得最简单、最有效的学习方法。

对人工智能和自动化的担忧也导致人们呼吁建立更强大的安全网，以保护人们免受劳动力市场动荡的影响。 特别是，一些人工智能评论员认为，应该建立福利制度，让每个人（无论情况如何）都享有基本的生存收入。 如果大多数工作要实现自动化，我们将需要一种替代机制来重新分配财富。 但基本收入保障的前提是必须有收入，这将意味着更高的税收。 此外，由于人们自身的财富水平与各地的消费水平不同，公平性也难以保证。 而保障基本收入实际上会阻碍再培训，造成一群不愿工作（而不是不能工作）的“懒惰”人群，从而增加纳税人的负担。

自动化的地缘政治影响也将逐渐显现。 自动化对发展中经济体的影响大于对富裕国家的影响，因为发展中经济体有更高比例的体力劳动工作：低薪工人生产廉价产品，在呼叫中心提供廉价服务，在国内或国外做建筑工作......如果自动化使发达国家在这些领域自给自足人工智能时代读书笔记，他们将需要更少的发展中国家提供的商品和服务——发展中国家将失去在这些领域的比较优势，同时，机器人和人工智能的技术和专利基本处于发达国家的手。 自动化可能会让发达国家通过全面工业化剥夺贫穷国家的发展机会。

3、有必要惧怕人工智能吗

许多人担心机器会解雇数百万人，导致不平等和社会动荡。 甚至人工智能也会威胁到人类的存在，因为超级智能的计算机可能不同意人类的目标，反而攻击创造它们的人类。 一些人工智能研究人员给出了几个理由，说明为什么人们不需要害怕人工智能，至少在现阶段是这样。

第一，吴恩达曾经说过，智力和感知能力、意识是不同的。 在 IBM 人工智能伦理小组工作的法兰西斯卡·罗西 (Farancesca Rossi) 也表示，人工智能“有一天会醒来并获得自己的思想”的想法是不现实的。

其次，所谓的“智能爆炸”也是不可能的，因为它需要人工智能在比旧版本更短的时间内升级到新版本。 但是大多数计算问题，即使是比人工智能简单得多的问题，也需要很长时间才能扩展。

第三，即使机器可以从经验和环境中学习，它们也并不总能学习。

两个世纪前，工业化浪潮席卷英国，大卫·李嘉图等人担心机器取代人类劳动可能导致人口过剩，也担心“机械恶魔”的破坏力会扰乱整个劳动力。 组，但机械化的总体影响将是创造空前规模的就业机会。 机器允许单个工人生产更多，降低许多商品的价格，增加需求并将需要更多的工人。 将创造全新的工作来监督机器。 机械发明对劳动的最终好处是无可争辩的。 与机械化一样，人工智能将极大地促进人类经济和社会的发展，最终将体现在提高每个人的生活质量上。

该市央行工作人员王晓婷在互联网金融领域发展迅猛。 尤其是今年以来，央行主要推广数字货币（区块链技术），我对金融科技产生了兴趣。 本文梳理人工智能，从历史入手，介绍人工智能的发展历程，剖析人们对人工智能的探索和焦虑，同时也展望未来的发展趋势，让初学者有个整体的认识。 我的体会更侧重于AI在金融服务中的应用，尤其是文中提到的人脸识别，为盲人描述图像等，为未来创新金融服务和普惠金融的推进打开了视野。 如果说人工智能的发展可能会导致大量失业，但在这个过程中，我们自己也会不断学习，创造更多的业态，推动人类产业的创新和变革。 欧阳健人工智能的发展和机器的大规模应用，不会导致大规模失业，反而会引导劳动者逐步转行。 机器的大规模应用，将大大提高生产和生活效率，将人类从复杂的、特别是机械的、重复性的劳动中解放出来。 拖拉机的出现，不仅解放了农民，更解放了牛。 农业不需要过多的劳动力。 农业剩余劳动力大规模向工业生产转移。 下一阶段，随着人工智能的发展，人类的一部分脑力劳动也将得到解放。 那个时候，人类可能会有更多的时间花在科学研究、文学和艺术上。 人工智能的设计方向是为人类服务，而不是颠覆人类。 真正拥有顶尖学术造诣的科学家，都具有强烈的正义感，正是他们心中强烈的济世之心，激发着科学不断发展的动力。 人工智能是大势所趋，不能因噎废食。 也不会因为呛到而浪费食物。

由于强大的联想记忆和基于数据的判断，Gango人工智能在金融层面的运作会比人类加入欲望的判断更加理性。 如果全球金融机构以此判断为依据，从国家到个人，都将大幅降低黑天鹅出现的可能性，对投机者而言未必是好消息。 人工智能进入工商业等与人类相关的各个领域，至少会降低成本和劳动强度，让生活更美好。 有多种可能，但也有可能形成一个比历史上任何时期都强大的“强大”社会。 center”，当你站在地球上的任何一个地方，你的信息都会一目了然。这绝对不是什么好事，但唯一可以欣慰的是，未来与消费有关的职业可能会成为最广泛的职业。陶哲轩在看完《人工智能时代》一文后，对文章对人工智能发展的影响有了自己的一些思考。

首先，科学技术的发展是人类发展的趋势，也是从低级社会向高级社会迈进的主要动力。 让我们回忆一下。 从人类的早期历史开始，就有以鸟类为图腾的部落。 人类有飞翔的梦想，也一直在向大自然学习，把人类束缚成翅膀，然后是热气球。 从后来的飞机、宇宙飞船，几千年的发展折射出人类不断用科技改变生活、实现梦想的过程。 同样，对于机器人来说，路上肯定会有各种波折，但大方向一定是向前的。

至于机器的大规模应用会不会导致工人大规模失业，我觉得不必过分担心。 就像工业革命带来的变化一样，人们用自己的智慧提高生产效率，降低成本，从而创造更多的社会财富，造福全人类。 由于机器的应用可以替代大量低技术含量和部分高风险的人工操作，可以为企业节省生产成本，降低生产风险； 对于消费者来说，购买产品成本的降低必然会增加购买和使用的欲望； 对社会而言，意味着发展和进步。 那么，人工智能的发展必然是当前和未来的方向。 或许，在这个进化过程中，确实会出现工人大规模失业的短期过程，但人类最可贵的还是头脑和思维。 这必然需要工人素质的不断提高。 或许当代工人无法适应这种情况，提高下一代工人技能的唯一途径就是通过教育和培训。 人工智能必须从替代低附加值、低技术含量的人工操作开始。 当人类用科技摆脱大量重复劳动密集型的日常工作，这不就是一种进步吗？ 所谓改善劳动条件，不就是减轻劳动强度、提高劳动效率、提高劳动生产率吗？ 而人工智能正是实现这一愿望的必然途径。 我们不是在和机器争饭碗，而是让机器代替大量的体力劳动，解放人类去做更多高附加值、高智能化的工作。

所以，我看好人工智能，而人工智能技术本身并没有好坏之分，就像核技术可以制造原子弹或者核电站一样，能不能给人类带来幸福，或许更多取决于人类自己的认知并使用这项技术。 人工智能时代的到来，就像工业革命时代一样，必将给人类生活带来深刻而重大的变化。 丹尼斯人工智能笔记：

提问：机器（人工智能的出现）只对少数人有利，导致大规模失业，加速马太效应？

观点： 1. 人工神经网络（深度学习、迁移学习）使计算机在完成复杂任务方面能够赶上人类。 2、人工智能可以帮助人类更准确地判断和分析数据，从而使大量常规职业被替代，同时非常规职业不断增加。 简而言之，人工智能将加速自动化，而人类只会通过获得新技能来增加不可替代性。 3、人工智能推动在线教育，助力学习轻松高效，实现终身学习，适应快速更新的社会。 4. 通过保障基本收入，可以缓解自动化对失业的影响，但可能对发展中国家（传统工作聚集地）的经济造成很大影响，贫富差距会拉大。 5、人工智能的独立运行不会使其超越自我觉醒而威胁到人类。

结语：人工智能在取代很多职业的同时，也会创造出大量新的就业岗位和产业。 因此，我们应该欢迎它的到来，而不是抵制它。

蔡其鹏人工智能下的苍南农商行职业思考

目前，人工智能仍然是基于“弱人工智能”，也就是说它只能完成某些特定的任务。 人工智能不断发展，达到“强人工智能”，即可以与正常人等价思考。 计算机硬件的扩展可以不息升级，一旦达到人类的水平，就可能进行自我进化，类似于指数级进化。 继续进化达到“超级人工智能”后，会出现人类永远无法企及的智能程度，对人类形成暗恋。 如何应对人工智能达到“强人工智能”后获得的普通人的智力水平以及后续的进化能力所带来的伦理和社会问题。 被“强智阶段”碾压的人类该怎么办？ 这就是现在一些人对人工智能的警惕。

展望人工智能未来的发展方向，让我们来看看人工智能目前存在的问题。 以人工智能中深度学习涉及的神经网络为例。 神经网络相当于一个黑洞，我们给数据输入，期望得到理想的数据输出。 有效的神经网络一般层数较多，需要大量的数据输入训练才能获得理想的结果。 黑盒导致我们不知道神经网络到底发生了什么，所以根据经验调整神经网络的参数非常重要，训练数据量越大，结果越准确。 拥有大量数据的大公司获得更多优势。 人类下一次只需要看一只猫就能认出另一只猫，而人工智能可能需要数万张猫的图片学习才能认出另一只猫。 这符合人类的认知习惯，也符合人工智能未来的发展方向，即通过有限的数据进行快速学习。 但这一发展并不顺利，因为科学界对人类的思维过程还了解不多。

具体到经济金融领域，人工智能由于对大数据的学习，只能得到相关性，而不能得到因果性。 人工智能只能根据大数据判断不同参数之间的相关性，却无力找出原因，寻找普遍的解释规律。 在投资方面，尤其是基于宏观策略的中长期投资，人工智能的表现往往不尽如人意。 还不如人类能够把握相关的政策信号，制定不同的应对措施。 因此，各类量化基金主要以短线甚至超短线交易套利为主。 在信用方面，人工智能主要是收集各类信息进行整合，然后进行交叉验证。 通过从不同渠道获取的大量数据，尽可能消除“信息不对称”，获取客户真实的还款能力和还款意愿。 这适用于通过分散风险获得规模经济的小额贷款。 中大额贷款仍需人工现场个性化调查。

由此可见，人工智能在某些特定任务上会远远超过人类的水平，但在逻辑发现和模式识别等方面却往往相当薄弱。 如果你想在人工智能大潮中保持专业竞争力，以人工智能为辅助，理清关联观察正确切入点，提升复杂背景下的信息抽取和逻辑发现能力，找到因果关系事物。 从而展现出他们独特的价值，得到应有的回报。 金融硕士黄婷婷看了这篇文章，主要是向我们传达了AI会带来很多职业变革，比如大部分的交通和客运行业（比如出租车司机和送货司机）和公共关系（比如接待员）和保安）都有可能被电脑取代，许多销售和服务人员（如收银员、柜台人员、租赁人员、电话推销员和审计员等）也面临着被电脑取代的威胁。 当然，也会带来一些新的职业发展机会，比如会计师。 未来，人工智能是否会导致失业还不得而知。 目前，人工智能技术致力于深度学习的研究，并将其应用到许多不同的领域，同时也在发展迁移学习和多任务开发。 此外，人工智能将引发道德辩论 专家给出了人们不应该害怕人工智能的几个原因，至少在现阶段是这样。 第一，吴恩达曾经说过，智力和感知能力、意识是不同的。 在 IBM 人工智能伦理小组工作的法兰西斯卡·罗西 (Farancesca Rossi) 也表示，人工智能“有一天会醒来并获得自己的思想”的想法是不现实的。 其次，所谓的“智能爆炸”也是不可能的，因为它需要人工智能在比旧版本更短的时间内升级到新版本。 但是大多数计算问题，即使是比人工智能简单得多的问题，也需要很长时间才能扩展。 第三，即使机器可以从经验和环境中学习，它们也并不总能学习。 例如，无人驾驶汽车并不是每次驾驶时都接受训练。 相反，深度学习系统可能需要数天时间才能在执行特定任务的神经网络中构建计算模型。 该模型可以应用于执行机器，例如汽车、无人机、应用程序或其他地方。 但这些汽车和无人机在工作时不会学习。 相反，他们在工作中获得的数据被发回以改进模型，然后再次应用。 因此，单个系统不会在环境中学习“不良行为”，因为它不会在环境中学习。