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迎来“深度学习”这项重大技术突破后，人工智能已经从发明的年代步入了实干的年代。

现在已是未来，我们所处的时代，已经与过去完全不同。面对已经来临的、机遇与挑战并存的人工智能时代，我们必须了解人工智能，跟上人工智能发展的脚步，这样才能不被时代淘汰。

全球目前人工智能发展的情况是怎样的？

全球的人工智能巨头企业有哪几家，现在它们有什么贡献？未来它们又将如何改变世界？

人工智能已经改变了世界前进的脚步，那么人工智能的发展阶段如何区分？

人工智能对社会的最大冲击是什么？我们应该如何应对未来可能出现的大规模冲击？

在未来，个人、企业、政府究竟该如何协作，才能打造出繁荣的社会图景？

李开复博士长期从事人工智能的研究和观察工作，拥有大量的人工智能行业从业经验，曾在苹果、微软、谷歌等顶尖科技公司中担任重要职务，之后创办了中国一流的创投机构——创新工场。在本书中，李开复博士凭借对全球科技业与人工智能行业的深入了解，为读者描绘了人工智能新世界的样貌、未来人工智能对社会的冲击以及在人工智能时代我们的应对策略。

前言/001

01 | 中国的“斯普特尼克时刻”

北京视角/011

一场赛局和赛局的改变者/013

围棋机器里的幽灵/015

深度学习发展简史/016

揭开深度学习的面纱/021

人工智能新时代，谁能保持领先/022

实干的年代/024

数据的年代/025

中国的优势/026

天平一端的重要推手/030

人工智能时代真正的危机/032

人工智能时代的新世界秩序/034

02 | 从竞技场杀出的世界级创业者

“成二代”和“穷二代”/042

皇帝的模仿钟/046

什么都可以模仿/047

模仿到底是一种阻力，还是助力？/050

eBay和阿里巴巴：谁说免费不是商业模式/052

谷歌与百度：黄页与购物商场/054

硅谷大腕为何在中国变成“纸老虎”/057

击败对手，或者被对手击败/058

天生“精益”的创业斗士/063

王兴的蜕变/065

创业者、电力与燃料/069

03 | 中国的另类互联网世界

互联网的未知海域/077

人工智能时代的数据王国/078

移动互联网的纵身一跃/080

微信：低调的雄心/081

移动支付的珍珠港/082

盖好了，他们就会来/084

万众创新/085

深入文化的革新/087

到处都是O2O/089

轻量与重磅/092

扫描或被扫描/094

联网的“自行车赛”/098

模糊的界线与美丽新世界/100

04 | 两国演义和七巨头

人工智能超级大国的那些事/105

诺奖得主与无名工匠/107

人工智能知识的开放与速率/110

避开中国新年的国际会议/111

七巨头和下一个深度学习/114

谷歌战群雄/116

人工智能的电网、电池之战/118

中国芯片的机会与挑战/120

太平洋两岸的两个计划/122

押宝人工智能/123

自动驾驶的困境/125

05 | 人工智能发展的四波浪潮

第一波浪潮：互联网智能化/133

算法与编辑/134

机器人报道与假新闻/134

第二波浪潮：商业智能化/136

商用人工智能事业/136

炒掉银行客户经理/137

请到算法诊所就诊/139

看不见的法庭助手/140

谁能取得领先地位？/141

第三波浪潮：实体世界智能化/142

界限模糊的OMO世界/142

每辆购物车都知道你的姓名/144

OMO驱动的教育/146

如何收集数据？如何应用于改进教育流程？/147

公共数据与个人隐私/149

深圳制造/150

小米先行/151

第四波浪潮：自主智能化/152

草莓园与机器甲虫/153

蜂群智慧/154

谷歌模式与特斯拉模式/155

中国的特斯拉模式/156

围绕自主人工智能技术的较量/158

征服当地市场&武装当地公司/160

从中国市场打到国际市场的共享出行/160

展望未来/162

06 | 乌托邦、反乌托邦和真正的人工智能危机

人工智能发展现状/168

《北京折叠》：科幻小说和人工智能经济学/170

真正的人工智能危机/171

技术乐观主义者和“勒德谬误”/173

盲目乐观的终结/174

人工智能：让技术变得通用/178

硬件：更好，更快，更强/179

人工智能的“可以”与“不可以”/181

经济学家的研究结果/184

这些研究忽略了什么/187

两类失业：“一对一取代”和“彻底清除”/188

中美失业问题对比与莫拉维克悖论/191

担心算法还是担心机器人？/192

人工智能导致的不平等/193

随之而来的个人危机/194

07 | 一个癌症患者的思考

1991年12月16日/202

铁人/204

你想在墓碑上写什么？/205

诊断/207

遗嘱/209

向死而生/211

山顶上的法师/212

第二意见和第二次机会/215

解脱与重生/217

08 | 人类与人工智能共存的蓝图

危机考验与新的社会契约/226

3R：再培训、减时间、重分配/228

全民基本收入/231

硅谷的“魔杖”心态/233

人机共存：优化与人情/235

芬克的信与影响力投资/239

政府的角色/242

当司机的CEO/243

“社会贡献津贴”：护理、服务和接受培训/244

尚未解决的问题/246

环顾周遭，展望未来/247

结束语 | 现在已是未来

没有军备竞赛，这是我们共同的未来/251

做好准备，迎接未来/252

人人都是撰写者/254

忘记优化，珍爱彼此/255

致谢/257

李开复

创新工场创始人及首席执行官

创新工场人工智能工程院院长

李开复博士于2009年创立创新工场，担任首席执行官、创新工场人工智能工程院院长。创新工场现管理总额110亿元人民币的双币基金，主要关注人工智能、教育、消费升级、B2B企业服务、文化娱乐等领域，专注投资早中期的高成长型科技企业。

在此之前，李开复博士曾是谷歌全球副总裁兼大中华区总裁，曾在微软、苹果、硅谷图形公司担任要职。李开复获得了美国哥伦比亚大学计算机科学学士学位、卡内基·梅隆大学计算机系博士学位，同时还是香港城市大学的荣誉博士、卡内基·梅隆大学荣誉商业管理博士。

在人工智能领域，李开复创建的微软中国研究院被《麻省理工科技评论》誉为最热门的计算机科学实验室。此后，微软中国研究院更名为微软亚洲研究院，为中国培养了大批人工智能领军人物，包括百度、腾讯、阿里巴巴、联想、华为和海尔的首席技术官、人工智能领军人物等。在苹果公司任职期间，李开复负责的人工智能项目的语音以及语言处理，曾被美国广播公司的《早安美国》节目精选，并成为《华尔街日报》的头条。

李开复博士先后获得过10项美国专利，发表逾百篇专业期刊或会议论文，并出版过7本中文畅销书，当选为美国电气和电子工程师协会（IEEE）的院士，被《时代》杂志评选为影响全球100位年度人物之一。

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2010年10月，在经历了一年半的诉讼之后，北京人民法院判决人人网赔偿开心网人民币40万元，但这个前途似锦的挑战者此时已经元气大伤。一个月后，人人网到纽约证交所挂牌上市，融资7.4亿美元。

“精益创业”的核心理念是：创始人不知道市场需要怎样的产品，只有市场才知道。因此，创业公司不应该花大量的时间，投入大笔金钱，默默地开发自己眼中完美的产品，而是应该快速推出“最小可行产品”(minimum viable product)，以此测试市场对该产品不同功能的需求。

These internet juggernauts had given the United States a dominance of the digital world that matched its military and economic power in the real world.

Researchers in the rule-based camp (also sometimes called “symbolic systems” or “expert systems”) attempted to teach computers to think by encoding a series of logical rules: If X, then Y.

The “neural networks” camp, however, ..., these practitioners tried to reconstruct the human brain itself.

Doing this requires massive amounts of relevant data, a strong algorithm, a narrow domain, and a concrete goal.

Deep learning is what’s known as “narrow AI”

Deep learning’s most natural application is in fields like insurance and making loans.

But the great majority of China’s technology community didn’t properly wake up to the deep-learning revolution until its Sputnik Moment in 2016, a full decade behind the field’s breakthrough academic paper and four years after it proved itself in the computer vision competition.

书籍介绍

迎来“深度学习”这项重大技术突破后，人工智能已经从发明的年代步入了实干的年代。

现在已是未来，我们所处的时代，已经与过去完全不同。面对已经来临的、机遇与挑战并存的人工智能时代，我们必须了解人工智能，跟上人工智能发展的脚步，这样才能不被时代淘汰。

全球目前人工智能发展的情况是怎样的？

全球的人工智能巨头企业有哪几家，现在它们有什么贡献？未来它们又将如何改变世界？

人工智能已经改变了世界前进的脚步，那么人工智能的发展阶段如何区分？

人工智能对社会的最大冲击是什么？我们应该如何应对未来可能出现的大规模冲击？

在未来，个人、企业、政府究竟该如何协作，才能打造出繁荣的社会图景？

李开复博士长期从事人工智能的研究和观察工作，拥有大量的人工智能行业从业经验，曾在苹果、微软、谷歌等顶尖科技公司中担任重要职务，之后创办了中国一流的创投机构——创新工场。在本书中，李开复博士凭借对全球科技业与人工智能行业的深入了解，为读者描绘了人工智能新世界的样貌、未来人工智能对社会的冲击以及在人工智能时代我们的应对策略。

• 作者：晚上吃豆豆 发布时间：2018-09-21 07:13:37

  双语同步发行的意思原来是写给美国人看中国的，就身边的事，也没啥洞见

• 作者：荒 发布时间：2018-10-22 22:17:29

  这么优秀的书才7.3分，让我对好书的标准从八降到了7+，那些不能给出好坏充分理由的评价者是无知无畏无耻的键盘侠，博人眼球，往往以吐槽翻译，不说书内容本身而是说些无关的花边新闻来矫揉造作的草率评论，或者给出某些令人称快的一句评价，炒作概念和情绪化的关键词来贴标签，从而吸引注意力，展示自己博学实则空虚无知，用“头重脚轻根底浅，嘴尖皮厚腹中空”形容他们最好。

• 作者：湘蛮子 发布时间：2020-08-26 13:23:04

  科普

• 作者：kevin 发布时间：2018-09-15 20:49:43

  这本书的确毫无水准，信噪比太低了，大部分章节没有实质信息

• 作者：王绎东 发布时间：2018-09-16 12:09:16

  精彩呀，就是精彩呀。比各种literature review 屌多了。逻辑清晰，眼界宽广，很多都有切身体会，而且这么快就分享出来，真是膜拜了。

  也有点愤愤不平，豆瓣为这么低评分，没办法，毕竟大多数读者背景不是深度学习，甚至不是AI的，很多是看热闹的，也有些是猎奇的。

• 作者：glacier-zzq 发布时间：2018-11-18 19:47:29

  深度不够，基本就是对比中美在AI领域的异同，优劣。危机方面讲得也很浅。没什么深层次的思考，泛泛而谈，基本看他的序言就差不多了。

• 人工智能会加剧不平等不稳定：3星|李开复《AI·未来》

  作者：左其盛 发布时间：2018-09-21 22:27:02

  

  主要内容：作者对自己一些经历的回顾，对中美两国人工智能行业的回顾与展望。

  作者认为中国的创业公司比美国节奏更快工作更拼命，深圳在硬件创新上远远领先于美国，中国创业公司们走出了一条跟美国不同的路。

  作者认为人工智能很快会导致较大规模失业，加剧社会的不平等和不稳定。

  作者患癌治愈后，更重视与家人朋友的交流沟通，不再关注墓碑上写什么内容，坚信未来是人工智能的思考力加上人类的爱构成的。

  总体评价3星，有参考价值。

  以下是书中一些内容的摘抄，#号后面是kindle电子版中的页码：

  1：幸运的是，李德宁——我的女儿“准时”地来到了这个世界，没有耽误我的“正事”。苹果公司当时的CEO（首席执行官）斯卡利因为听了我的演讲，决定启动人工智能项目。#132

  2：我开始攻读博士时，人工智能领域已经分化为两个阵营：其一是规则式（rule-based）方法，其二是神经网络（neural network）方法。#326

  3：深度学习是怎么做到的呢？本质上来说，深度学习的算法使用了大量来自特定领域的数据，为想要的结果做出最佳决策。其方法是让系统使用这些输入的数据，训练自己识别数据和期望结果之间的关联性。#372

  4：这些创业者可以很容易获得中国科技界的另一项“天然资源”——多到爆炸的数据。中国已经超越美国，成为数据产量最多的国家，拥有的数据量多到惊人。同时由于中国独特的科技生态系统，这些数据似乎先天就是为了打造赚钱的人工智能公司而产生的。#472

  5：在分析王兴和其他中国创业者的成功时，西方的观察者们犯了一个基本错误，他们认为中国公司的成功是因为模仿美国公司出色的创业点子，同时受到中国政府对本土公司的保护。他们觉得中国互联网的市场竞争没有那么激烈，本土公司因为受到保护，尽管先天体质薄弱，但也能在竞争中存活得很好。#625

  6：以上三个要素：接受借鉴的文化环境、匮乏心态，以及为抓住创富机会而愿意投入有前景的新产业的迫切，构成了中国互联网生态系统的心理基础。#701

  7：美国人把搜索引擎当作黄页，用来找寻特定的信息；而中国人把搜索引擎当作购物商城，用来查看、试用各种商品，并最终选择购买一些商品。对当时一亿左右刚接触互联网的中国人来说，这是他们首次接触种类如此繁多的信息，得全部尝试一下。#850

  

  8：谷歌和其他的硅谷公司竭力避免这样的情况出现，它们相信硅谷总部打造的经典产品完全适用于全球的任何用户。我为此力争数月才获得调整产品的认可。在此期间，百度已经用其更加本地化的产品赢得了更多用户。#859

  9：我在美国公司工作多年，又花了许多年给它们在中国的竞争对手做投资，我发现硅谷进军中国的方式才是它们在中国市场上失败的重要原因，它们输在了自身的策略与管理上，与中国政府的管理并无关系。#870

  10：硅谷经常以较长的工时而自豪，这是靠公司提供的免费餐饮、桶装啤酒和公司内的健身房实现的。但是跟中国的创业界比起来，硅谷的公司员工说是懒散也不为过。#952

  11：Facebook甚至把它的社交网络功能和实时通信功能区分开来，成为两款不同的应用：Facebook及Facebook实时通（Facebook Messenger）。腾讯选择的超级应用模式，起初看来很危险：把这么多东西结合在一起，用户会不会招架不住？但事实证明，微信的超级应用模式非常成功，在塑造中国不同互联网世界的过程中扮演了很重要的角色。#1343

  12：中国的公司则倾向“重磅”。它们不想只建造平台，还想招揽每一个卖方、处理货品、运营配送团队、提供和维修电动车、控制支付行为……如果有必要，它们会补贴整个流程，以快速获取更多的用户，并且通过价格战策略战胜竞争者。#1354

  13：反观选择轻量的ApplePay和GoogleWallet，虽然技术上更加便捷，但它们不愿意补贴用户来推广移动支付。因为补贴将吃掉营收与利润，而硅谷纯粹的创新主义者通常不赞成“收买用户”的行为。#1433

  14：绝大多数摩拜单车都装有太阳能供电的GPS、加速器、蓝牙及近场通信（NFC）等系统，都可以用智能手机启动。这些传感器每天能够生成20TB的数据，汇入摩拜单车的云端服务器里。#1458

  15：向人工智能研究投入大量资源的公司有数百家，七大人工智能巨头——谷歌、Facebook、亚马逊、微软、百度、阿里巴巴和腾讯，实际担当了50年前由国家扮演的角色，即规模巨大的投入与研发、封闭的系统、人才与资源控制、专注于“不外传”的突破技术。#1674

  16：在我个人看来，未来几年某个巨头单独且秘密地完成这种发现的可能性不大。深度学习是过去50年来最大的飞跃，这种规模的进展几十年只有一个。如果这样的突破性进展再次出现，出现于开放性学术环境的可能性相对较大。#1687

  17：相对较小的人工智能创业公司则选择了另一条路：为各行各业打造具有高度针对性的人工智能“电池”，这时“电网”还没有成形。这些创业公司靠的是深度而非广度。#1747

  18：目前，人工智能革命分为四波浪潮：互联网智能化（Internet AI）、商业智能化（business AI）、实体世界智能化（perception AI）、自主智能化（autonomous AI）。每一波浪潮都将以不同方式利用人工智能的力量，颠覆不同产业，让人工智能更深层次地融入我们的生活。#1901

  

  19：就目前的情况具体来说，中国在互联网人工智能、感知人工智能中取得了领先优势，很快也可能在自主人工智能领域赶上美国。目前，美国唯一拥有明显领先地位的是商用人工智能方面。#1912

  

  20：硅谷或许在软件创新方面仍领先全球，但硬件创新却是深圳在领跑。过去5年间，这个位于中国南方沿海的制造业大都市，已经发展出了全球最有活力的智能硬件制造业生态系统。#2182

  21：现在，中国制造业的最大优势不是廉价劳力，印度尼西亚及越南之类的国家的工资更低。中国制造业现在的最大优势是无可匹敌的供应链灵活性，以及能够研发出新器材的原型并且量产优秀的工程师。#2187

  22：谷歌、Facebook、Uber之类的硅谷巨头想在这些市场上直接推出它们全球一体化的产品（只对产品进行有限的本地化）。这种孤注一掷的方法如果成功，收获当然会巨大，但空手而归的概率很高。#2327

  23：中国的公司避开了直接竞争，转而投资硅谷公司试图消灭的当地创业公司。比如在印度及东南亚，阿里巴巴和腾讯投资了当地与亚马逊等巨头竞争的本土创业公司，这是中国智慧的体现。#2329

  24：相反，我认为人类文明很快就会面临人工智能引起的危机。这场危机虽然不会带来好莱坞大片里的末日场景，却会以同样惊人的规模破坏经济和社会，甚至会触及21世纪人类意义的核心。简而言之，这将是一场涉及工作和不平等的危机。#2429

  25：然而，人工智能不会给我们足够的时间。和前几次GPTs推动的经济转型相比，人工智能带动的经济转型会发生得更快。工业革命历时几代人才完成，而人工智能革命在一代人的时间内就能产生重大影响。#2457

  26：在左上角的“结合区”中，大部分计算和体力性质的工作已经可以由机器完成，但关键的社交互动部分使它们难以完全自动化。所以，最可能产生的结果就是幕后优化工作由机器完成，但仍需要人类员工来做客户的社交接口，人类和机器形成共生关系。此类工作可能包括服务员、理财顾问甚至全科医生。#2598

  

  

  27：贝恩公司得出结论：到2030年，雇主对雇员的需求将减少20%—25%，也就是说美国失业人数将达到3000万—4000万。(22)贝恩公司承认，的确有部分失业人员会步入新的岗位，这些岗位在今天可能很少见（例如机器人维修员），但是这种再就业对大规模且呈上升趋势的失业率无法造成实质性影响。#2694

  

  

  28：中国关于自动化带来冲击的研究甚少，但是外界普遍认为中国将受到更大的影响：智能机器人将逐渐代替“世界工厂”里的工人，中国的部分支柱产业需要尽快转型。#2702

  29：我担心，利用人工智能获取巨大利益会创造出显著不平等，同时也导致社会的不稳定。人工智能有能力创造前所未有的财富规模，这应该是值得庆祝的一件事。但如果任其发展，人工智能会让全球的财富分配不平等达到无可挽救的程度。#2749

  30：面对这样的趋势，一个可能的结果是人工智能算法完全代替人类医生，完成全部的问诊工作。但是，很多患者可能不希望面对一台机器来完成看病的过程。#3358

  

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• AI，亦敌亦师亦友

  作者：小兴安 发布时间：2019-02-05 20:16:37

  中国或许会领跑吧，谁知道呢。这是未来的巨大机会，我能从在阅读本书时内心中涌动的好似“农民企业家看到新的养殖技术”的好奇心与无限向往中感知到。这个比喻或许奇怪，但在我看来无比恰当。鲥鱼多刺与我无关，海棠无香我也无所谓，我只恨自己是一个“用爱发电”的文科生，没有什么专业视角。科技界已然稀松平常的事情，以及由此引发的我个人的小小思考（大部分可能都是错的）都能让我激动不已。

  就像这个夜晚，我写下这些文字的时候，脸颊都微微发烫。

  拥抱未来吧！

  我厌恶类似“今日头条”之类的app，这厌恶里应该含有“它只会迎合我，而不会挑战我、指引我”这样的鄙视吧。互联网智能可以用算法感知我们的偏好从而达到精准推送，然而不能带我们看新奇的、挑战我们认知的内容……但我很快放弃了这样的想法。

  相信不久后广大的数据库、孜孜不倦的工程师会为我们解决这个问题。比如，它会找到与我们当前内容最接近的历史内容的输入者，看他的偏好，那时的AI将是我们的导师。那些重度仰赖“经验”的领域或许会分崩离析。

  我更进一步从这种思路里发现了自我教育，甚至处理亲密关系的一些奥秘。比如，微信阅读是根据我的阅读历史、搜索历史等来优化推送的。这可以说是一种把人的成长路径可视化（有点残酷哈）的做法，为了不让数据推送给我那些很脑残但有时候我就是想看看杀时间的内容（它们就是信息界的垃圾食品），我必须不断选择更优质的内容（多吃蔬菜吧！）。

  这不仅令我想到撒切尔夫人的名言：注意你的思想，因为它将变成言辞；注意你的言辞，因为它将变成行动；注意你的行动，因为它将变成习惯；注意你的习惯，因为它将变成性格；注意你的性格，因为它将决定你的命运。

  这个不是宣扬信息领域的“黑天鹅理论”，而是足够警惕来发觉信息统计中的“凡有接触，必有痕迹”（罗杰定律）。那么我们必须谨慎对待信息的选择。我现在也只能选择“信息”这个词汇来表达自己，你懂我就好。所以，当前我感受到的AI（算法？大数据？不管了文科生用爱发电的）的最大好处就是，用最客观也最无情的角度探查自己，并借此鞭策自己。

  现在我最想知道的就是，信息如何赋值？一方面是工程师们对我们输入的信息如何赋值。另一方面，我们的神经网络如何对我们一生中接受的海量信息赋值？什么样的经历会重度影响人的成长轨迹？什么样的又不会？或许这二者有一天会取得一致。我们将创造我们自己。

  我想向这过程中付出努力的所有人致以最高的敬意！我们也知道这里面涉及到的一部分人是这颗星球上最具智慧、最有挑战雄心的人们！也希望人类不忘记自己应有的骄傲，就像在今天这样技术大行其道的年代，我一个无缘亲身参与技术创新的人依旧骄傲一样。