機會 來了
2016 人工智慧新的里程碑
羅胖先舉了一個2016的例子，IBM Watson 在閱讀了相當於 193m 高的醫療文獻，給予了醫療團隊準確的治療解決方案，拯救了一名年長的女性
我相信，如果這名女性如果是你我的母親或是親人，這個意義將會有多麼重大
參與計畫的東條有伸教授表示藉由這起病例，說明「人工智慧在醫療領域具有無窮的潛力，未來能對診斷和治療提供巨大幫助。」這種機器學習使用方法，事實上就是大數據的進化版，只是不再用人工自己去找關聯性，而是由機器代替人類閱讀、分析。事實上 Watson 已廣泛運用在 商務 、金融、 法律 以及 資安 等許多領域上，搭配它強大的自然語言與系統溝通能力，將能有效透過機器學習協助人類做出更快、更好的決策。 -- 人工智慧真能救人一命！IBM Watson 在日本找出罕見白血病，助患者渡難關 Inside在第4戰 AlphaGO 輸給了李世石。但是在那晚，它進入了精神時光屋，與自己多對弈了100萬盤棋，隔天再度面對李世石的時候，又提升了一個檔次，順利在第5戰拿下勝利[]
中國企業狀況
人工智能未來一定會出現下一代巨頭，只是不知道是誰，於是大公司願意將工具開放出來給大家使用，像是 Google 的 Tenorflow，方便嗅出未來的趨勢
有個著名的奧斯卡姆剃刀原則，就是如無必要，不增複雜。但是，在深度學習有了突破之後，這個原則很有可能不適用這個領域
人工智慧在2016大爆發的原因是因為出現了能夠駕馭複雜的3個要素，分別是-演算法的進步(深度學習)、硬體的進步(Nvidia 的GPU)、大數據的進步
第一是深度学习在这几年才刚刚发展起来的原因是规模化。
我喜欢做一个类比，建立人工智能就像是建立一个火箭一样，到底什么叫做火箭，你要造一个火箭首先需要一个大的引擎，然后需要很多的火箭燃料，这两个都是非常大。如果引擎非常大，但是燃料非常少，这个火箭也飞不了多远。如果说引擎非常小，燃料非常多，有可能火箭根本就无法起飞。
只有引擎非常大燃料非常多的时候才能建造一个非常好的火箭。神经网络就像火箭的引擎，现在我们能够建立这样的神经网络，是因为现在规模化，是因为GPU的发展。而前面提到的火箭燃料就是今天大量的互联网公司获得的数据。
--- 百度吴恩达：怎样用GPU来造人工智能“火箭” | GTC China 2016
因此，除了演算法跟硬體以外，還要能夠貼近數據才能夠讓火箭起飛。例如，2016年，李飛飛，加入並主持谷歌新成立的人工智慧實驗室[4]，希望能夠繼續推進機器學習在Google產品上的應用
上面有提到了一個規模畫的優勢，如果來看中國，規模化這個概念絕對適用。2016年，人工智慧領域有 40% 的論文來自中國，同時海量(TB等級)的數據每天都在中國的一棟互聯網產生，拿來使用、訓練機器學習得模型更顯威力
人工智慧革命帶來的衝擊
大象與騎象人的比喻 - 人工智慧越來越像一頭難以控制的大象，人類就像那位在大象背上的騎象人，人類偶爾能夠給予大象一些指令，但是整體的過程中，
未來律師和醫生這兩個行業很有可能慢慢退居幕後[6]，某些基礎的知識工作者開始面臨強大的衝擊。傳統的人人之間的競爭關係，變成人機之間的競爭關係
我們該提早因應一個問題
2016/1/18 補充，一早起來，又看到一個高薪的工作可能被人工智慧取代的新聞 - 不動產估價師[7]
Q : 未來如果人工智慧能夠取代大部分的工作，到底該如何生活 ?
<未來簡史>一書中提出一個概念，在人工智慧時代，毫無用處的人，沒有被剝削的價值 (還記得好萊屋電影極樂世界(Elysium)中的主角以及其他社會底層的人嗎? )
現有的職業，未來將有 很高比例的47% 會被人工智慧取代。如果只有仰賴單一或少數專業技能，很有可能被取代。但是，反過來說，如果是展現領導力(組織相當困難的事)、創造力(創造從來不存在的事物同時大家喜愛的事物)，則是不容易被取代
人工智慧這次所造成的新產業革命，不但來的又快又急(5-10年內即可能讓一個產業的從業人員大量失業)，全面衝擊你我的未來
未來的工作者，很可能只需要遵守 20/80 法則，了解某個產業的80%內容即可。以前認為要在某個領域裡面中做到十分頂尖，未來很有可能人工智慧就能取而代之。如果剛好你我的專長是人工智慧能夠取代，即使我們做到頂尖，也是白忙一場
(聽到這段，我覺得一萬小時定理沒有失靈，只是要投資在能夠產生複利報酬的項目上。這個時候就是比選擇的智慧)
Ex. 跟生產線比製造速度? => 不切實際
( 延伸影片 - The first 20 hours -- how to learn anything | Josh Kaufman | TEDxCSU )
未來世界
未來人類很有可能以知識的遊牧民族型態，與人工智慧競爭。哪裡水草豐美，就轉場到哪裡。如此一來，人工智慧暫時拿人類沒辦法
關於這個議題，其實前幾期節目 罗辑思维 176 人工智能 乐观悲观都是错的 有做過
有興趣的朋友可以看看
延伸閱讀
[1] 淺談Alpha Go所涉及的深度學習技術、AlphaGo 功臣黃士傑回台：第四戰替李世乭開心，但工程師要回去找 Bug 了
[2] 百度仿亞馬遜推智慧音響，拉 Nvidia 推自駕車、[BAT] 百度人工智慧「百度醫療大腦」，發展醫療電商布局線上醫療生態圈、百度创建独立风投公司 2亿美金聚焦人工智能
[3] 吴恩达：人工智能在百度应用超乎预想
[4] 「她」被認為改變了 AI 界，Google 的人工智慧將因她的加入出現巨大革變
[5] 转型做内容的猎豹，为何如此看重人工智能？
[6] 律師也被人工智慧搶生意？AI「ROSS」將正式步入事務所，提供法律諮詢！
[7] 利用机器学习预测房产价格，旧金山房产评估初创公司 HouseCanary 获得 3300 万美元风险投资
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