AlphaGo，比你聪明，比你还勤奋 人因为能力有限，思维方式是尽量简化。所以我们有那个重要的奥卡姆剃刀原则，如无必要，勿增实体。奥卡姆剃刀思维：简单成就高效。 这样可以更方便地理解和传递知识。但是机器的能力足够强，它不需要把世界简化了之后再去理解。人工智能其实是让世界恢复了原本的复杂性。 人的思维习惯是怎么简单怎么来。机器的思维习惯是这么复杂怎么来
于是，运用机器思维的亚马逊公司，它拥有3亿用户，就可以根据每个人的大数据，运算出三亿个结果，给每个人展示一家独特的店。
在人工智能逻辑里，它不关心人类对一件事情的定义，但是它可以输出你要的答案。只要有大量的数据，它就能用跟人完全不同的思路，达到同样的结果。人工智能的基础，算法、硬件和大数据
第二，人工智能不会提高玩家参与的门槛，是降低了参与门槛。 以前各个领域的人工智能，比如搞声音识别的和搞视觉识别的、搞自动驾驶的，是完全不同的行当。但是，因为人工智能的算法底层被打通了。各个应用场景中的人工智能，在算法上越来越像。真正最重要的战场转换到大数据上了。 谁的数据更多，更精准，谁的技术怪兽就会被喂养的更强
过去我们以为，人工智能这一波机会是大公司独享的机会。但是现在看起来，那些顶尖的算法工程师会出来创业，会进入新兴公司和新兴市场；那些计算能力，已经在通过云技术变得人人可用；那些数据，本来就不是大公司的。
而中国在人工智能领域的机会相当大：首先，全世界43%的人工智能论文都是中国人写的；其次，我们每年能毕业上百万的工程师，没有任何一个国家能做到这一点；最重要的是，全世界没有任何一个国家的人民像我们中国人一样乐于向互联网贡献数据，通过各种买买买、卖卖卖。
假设人工智能医生真的是靠大数据和海量的病例才喂养得出来，那么，未来最牛的人工智能医生还能出现在哪个国家呢？ 第三，人工智能不仅是人的延伸，它是人的替代。
过去一万年，人类的总趋势是，在技术的帮助下，个体变得越来越强大，选择变得越来越多元。我们面对的世界越来越丰富。
我们的能力确实是被无数倍地放大。但是丰富到这个程度，其实也很尴尬了。因为我们看不过来，所以海量信息并没有什么用。
所以，公司们也在发生变化。
Google的逻辑起点本是要给大家更丰富的世界、更强大的能力，但到了今天，这个逻辑倒转过来了，它倾向于给你的信息越来越少，越来越逼近你实际的需求。你不用亲自在信息的海洋里游泳。
说到这里，你会发现人工智能这个词太自大了
人工智能，这个词儿暗示一个意思是，这是我们研发制造并由我们自己控制的工具，错了，它不仅是人的延伸，更是人的替代。它是独立于人之外的另外一个智能物种。
它和人之间的关系，不是主人和工具之间的关系，而更像是心理学界经常用的那个比方：大象和他的骑象人。
人工智能是那头大象，它按照自己的算法在行走，骑在大象上的人，偶尔可以施加影响，但是已经说不清谁在主导谁。所以，人工智能不是让我们多了一项工具，而是让我们多了一个跨物种合作的可能。
过去，不管技术多强大，我们都是活在人和人的关系中；而未来，我们在很多场景下，会活在人和机器的关系中。 从人际关系到人机关系
大量的人被替代，大量的人际关系被解体。每个人原先的生存基础都在动摇。
未来社会什么样？这就极其考验我们这代人的想象力。《人类简史》的作者尤瓦尔·赫拉利，又了一本新书叫《未来简史》，就在回答这个问题。
这会是2017年最重要的一本书。怀着极恐的心情细思下去；这本书里说，未来可能出现一种没用的人。如果人工智能足够强大，愿意毫无怨言地被剥削、被奴役，那有的人类可能连被剥削的价值都没有了。
近在眼前的是一系列职业的消失。有了人工智能，司机、文秘、公务员、医生、律师、厨师，这些职业都会受到威胁。美国注册在案的720个职业将会有47%被人工智能取代；如果你现在的所有优势，都附着在某一种职业技能上，那么你就很可能被替代。 如果你的优势是领导力和创造力，那么，你就身处一个暂时不会被淹没的高地；也许只要5到20年，在我们还没有退休的时候，这个世界就会变得极其陌生。这次冲击来得又快又大。过往的人类历史证明，进步是好的，更好的是缓慢的进步。进步是好的，更好的是缓慢的进步。 好消息是我们在进步，坏消息是我们进步的太快
那怎么办？我们这一代人最有效的生存策略也许是，像王烁说的那样，做智识的游牧民族。看见哪里的青草更肥美，我就转场到哪里。 4，认知迭代
2016年，有一种气氛在弥漫，叫事情正在起变化：国家版本的“新常态”、王兴版本的“下半场”、李彦宏版本的“下一幕”，还有马云版本的“五新一平”……面对一个全新的庞然大物，大家都找不到合适的词来描述它。
但是有一件事可以确定，那就是我们的认知必须迭代了。
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