Michael Jordan教授认为，虽然人工智能依赖海量的数据，并基于这些进行重复训练，目前已经在计算机视觉、语音识别、自然语言处理和工业机器人领域取得了长足进步，进而影响了很多行业；但是Michael Jordan教授指出人工智能在可见的未来仍然无法完成很多在人类看来非常简单的“常识理解”。
Micheal Jordan教授认为我们不太可能看到具有和人类同等智力灵活性和创造性的AI系统。虽然AI系统确实比人类更有耐心浏览海量数据和假设空间，因此它们能够提出不同寻常的见解，但是它们不一定明白为什么洞察能成为洞察，亦无法审查洞察是“真实的”还是“有用的”；形成长链推理的能力很有限以及自我解释能力很有限。
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选择一个你熟悉的行业／职业（比如，物流行业或教师、翻译等），分析从人工智能的技术进展中分析这个行业／职业中什么样的工作会被人工智能替代，并且这样的技术会给这个行业带来怎样的变革。
1.熟悉的行业-->互联网产业
我们公司是图普科技, 是一家做人工智能的图像识别公司,我们公司最著名的业务就是鉴黄, 就是客户使用我们的技术进行色情, 暴恐, 政治敏感等网上内容过滤
2.这个行业什么样的工作会被替代-->内容审核员
a. 为何能在这个垂直细分领域做起来, 是因为政府对这类的内容是有要求跟管制的, 早期一般公司都是培养自己的内容审核员, 但由于需要24小时审核, 且工作内容大部分是重复性的, 相对没有长远未来发展性, 所以此类员工的流动率高。
b.我们的技术刚好能解决客户的痛点, 我们运用深度学习把大量的色情, 暴恐, 政治敏感等图片数据训练成好几个模型, 模型训练好后, 客户要上传图片给我们, 透过我们的模型去识别就能判断出是否是违规的图片; 模型识别的方式就是依照上传图片的特征, 看是否跟违规图片数据库的特征很接近, 数值越接近100就表示越类似, 当然也会有模凌两可的图片, 一般人工智能就会列入复审类别, 由人工再去复审此类图片。
3.这样的技术会给这个行业带来怎样的变革
此技术并不是完全取代人工, 而是让人工审核的效率提高, 节省出来的时间人工可以去做其他的工作进而帮助公司的效益提升。
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从AI不能做什么出发，分析你自己应该如何在AI的技术浪潮中构建自己的职业／企业护城河。如果你不认同教授的观点，可以在这一部分中进行有体系地反驳（说明为何不认同，依据是什么）。
之前看过李开复老师说的, 越是与感性相关的, AI越难取代, 他提的几点如下:
1.跨领域推理 , 2.抽象能力, 3.知其然,也知其所以然, 4.常识, 5.自我意识, 6.审美, 7.情感
综合以上这几点, 可以了解到目前的AI技术都还处于弱人工智能, 如何构建自己的护城河, 我的想法如下：
a. 打造自己多个领域的知识跟能力, 尤其是感性类的(美感、情感、心灵), 例如:乔布斯(科技+美感)
b. 李善友教授说的第一性原理, 因为AI并没办法推导出第一性原理, 快速找到自己或事物的第一性原理(特别适合混沌的同学)
不过我认为是利用这几点去跟AI做结合, 例如你跟别人一样是做家用社交机器人, 但你设计的机器人更接近用户的想法跟内心, 你对更多使用场景有着更多的理解, 你所做出来的机器人就会让人觉得更好用。
AI始终只是一种技术, 端看使用者有没有好好的去使用它。
