本来，以本人挑书的一贯风格，李开复推荐的书都万万入不了眼，更遑论他自己写的书（当然我更相信排在他后面那个名字才是真正的作者）。可是今年人工智能实在太热，而且也与本人安身立命的行业有些关系，不读上一本多少有点对不起自己，也算是凑个热点，攒些谈资。
首先抛出我自己的观点：作为一个理工男，我对人工智能的看法是——大势所趋。也曾和其他人讨论过，人工智能会不会砸了自己的饭碗，讨论来讨论去，结论基本悲观。在一个确定的规则下，建立在各种优化迭代，以及对运算量要求极高的工种，迟早要被人工智能砸了饭碗。好像是《奇葩大会》上，李开复也曾经下过这样的论断——一半的理工科未来会因为人工智能而失业。
因为下围棋的alphaGo，除了带火了人工智能，也带火了深度学习这个名词，读这本书至少让我搞明白了什么叫深度学习。
深度学习大致就是这么一个用人类的数学知识与计算机算法构建起整体架构，再结合尽可能多的训练数据以及计算机的大规模运算能力去调节内部参数，尽可能逼近问题目标的半理论、半经验的建模方式。
听起来挺抽象，我总结一下，深度学习就是有明确目标，有科学依据，有海量数据，有快速迭代的一种方法。拆开来讲一下：
1. 有明确目标，目标必须清晰有边界。从理工科的角度看，做一件事情之前，最好先把完成目标明确下来。玩个RPG游戏，都会提前告诉你任务一，任务二，任务三……，通关需要条件一，条件二，条件三……。如果有一款游戏，只是告诉你，你玩就好了，那这游戏除非是minicraft，否则一定会让你抓狂。同样的道理，你可以让深度学习训练写一篇文章，但是你没法训练它写一篇世界上最好的文章，因为“最好的文章”中的最好，是没有边界的。
2. 科学依据。这个容易理解，深度学习脱胎自人类的科学思维，有归纳，有演绎，有各种联系。但是你绝对不可能告诉机器心诚则灵之类的方法，机器不喝鸡汤，不认画饼，有它自己的法则。
3. 海量数据。这个东西正应了前阵子还很火的大数据概念，记得两年前读关于大数据的书，里面就有预言，抽样调查会消失，因为数据足够多，多到几乎就是全样本。同时，那本书也预测了，在数据量爆炸以后，机器将会在数据分析中占据越来越重要的地位。而深度学习，很明显就是机器占据100％地位的一种数据分析方式。可见，技术真的是一步一个台阶，没有大数据，哪会有可以提供给深度学习训练的内容？
4. 快速跌代。说白了就是摸着石头过河，但是一次可以摸很块石头，过越来越宽的河。计算能力的提升提供了深度学习演进的基石，而深度学习反过来又会让机器计算时更加灵活。以前让机器算从1加到100，估计它会凭着速度快去硬怼，以后可能它真的会想到，好像首尾相加再乘以50，这样会更快一些。
人工智能的定义清楚了，那它又会做些啥呢？除了下围棋，打星际争霸，目前最火的应用毫无疑问是自动驾驶。
自动驾驶十年内成大气候，这几乎已经成了共识。现在不是说技术达不到那一步，而是人类的观念，法制，规则赶不上自动驾驶的发展需求。自动驾驶能改变的觉不仅仅是你可以在上班路上打个盹这么简单，搭配上共享经济，以后可能大部分车都是无人驾驶的滴滴和uber，堵车，停车，考驾照这种事情没准就会消失掉。到时候什么pm2.5，可能也会成为一个历史名词，发展中的问题最终会在发展中解决。
人工智能除了带来方便，也带来了恐慌。最大的恐慌还真不是造出个终结者那样的机器人，杀的人类亡国灭种。真正有杀伤力的，是失业。人工智能造成的失业，可能超过历史上历次技术革命，那不是效率上的倍增，不是一个犁地的机器代替了千万农民手中的锄头。而是像这本书中所说的那样：
人工智能时代，程式化的、重复性的、仅靠记忆与练习就可以掌握的技能将是最没有价值的技能，几乎一定可以由机器来完成；反之，那些最能提现人的综合素质的技能……，将会是最有价值，最值得培养、学习的技能。
二十一世纪最需要什么？过去讲究的是专才，以后好像越来越需要通才。因为专才往往是通过大量的刻意练习，获得现在拥有的技能。通才则是根据不同学科，甚至看起来风马牛不相及的事物之间的联想，迸发出所谓的灵感。优秀建筑设计师，绝对不可能只是对设计里面那些力学，材料很熟悉，他一定对美有深刻的认识，而对美的认识如何培养？那一定源自于他经历过的，看到过的，读到过的，甚至是梦到过的东西。
我自己还有一种直觉，那就是手艺人会回归，一个物件可以由运行在冰冷机器里的缜密算法搞定，这里面一定会缺少一样东西——情感。机器学习当然可以编曲，但是听live的时候你更想听一段即兴的solo，还是想听一曲专辑完全没有区别的演奏？基于大数据的算法确实可以预测我打开购物网站以后最想看到哪些商品，可以根据我以前吃过的所有东西推荐出我最喜欢的菜品，可是，人不是都更喜欢惊喜吗？我更想突然看到一个小众牌子，然后发现很适合自己，我更想尝试不同口味的食物，而不是只吃那些我一直喜欢的口味。人性深处总有些东西，连人自己都说不清楚，而这些说不清楚的东西潜移默化地影响了人生。人生在世，如果追求什么事情都有意义，都有章可循，那该多无趣。
说到最后，人工智能到底是不是一个好东西，在我的心中，百分之八十这是个好东西。剩下百分之二十，就要看人类怎么玩转它。决定性的工具带来决定性的变化，而这种变化又催生人类观念上的变化，观念的变化才是这个时代最有力量的变化，我们能做的，就是努力快跑，不要被时代落在后面。
