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本报记者 姚建莉 实 习 生 叶晨豪 上海报道
导读
有时候，因果关系不好找，但是有了大数据以后，两件事情的相关性可以很快地找到，这对未来商业有一定的颠覆作用。
大数据和机器智能的出现，对人类生活的各个方面都将产生重大影响，将重塑个人思维，构建未来商业和社会图景。
正如畅销书《智能时代》作者、前Google智能搜索科学家吴军在接受21世纪经济报道记者专访时所说，智能革命将重新定义未来，在这个过程中，智能化也会对整个社会带来巨大的冲击。
他指出，中国人工智能发展刚刚开始。中国很强调技术，尤其企业家很看重技术，但是高校和研究机构的技术积累还不够，相对应的人才也比较紧缺，更重要的是很多人的观念还跟不上。不过，中国的人工智能可以在很多地方得到比较快的应用。
大数据和智能革命重新定义未来
《21世纪》：你在《智能时代》一书中提出大数据和智能革命重新定义未来，如何重新定义？
吴军：人做很多事未必是最擅长的，有时候机器会比我们做得还好。举例子来说，最早的时候，我们人的体力是不够的，比如生产东西、搬东西的时候力量绝对不如机器，所以工业革命的时候，机器取代人做了很多工作，人类的物质生活就极大地丰富了。当然，世界上有很多事情是机器做不了的，比如脑力的劳动。但现在，计算机和人工智能证明了在脑力上他们很多时候做得也不差。
所以从最高层次来讲，机器在工业革命时把我们人的四肢解放出来了，让我们能够从事更多脑力活动。人工智能则能够将我们的脑力解放出来，让我们从事一些有创造意义的活动。
从中等层次来讲，当机器在工业革命中诞生后，很重要的一个意义就是我们人类的健康状况得到很大的改善，人均寿命从不到40岁提高到将近70岁。现在当然还有很多顽疾很难治疗，主要和衰老有关，比如心脏病、心血管疾病、中风等等，这些疾病用传统的方式来治疗几乎已经达到了极限。但是，如果用机器治人的话，可能能够解决很多的问题。
从低层次来讲，机器能够让我们的制造业、服务业发展，让物质生活和娱乐生活更加丰富。从这三个层次来讲，能很大程度地改善人类的生活。
《21世纪》：近几年人工智能可谓是风口中的风口，是什么原因带来了这样的发展？你认为是大数据吗？
吴军：大量数据的使用，最大的意义是让计算机完成一些过去只有机器才能做到的事情，最终带来一场智能革命。从历史来讲，当一个数据积累到一定的程度以后会有一个爆发。爆发可能会有一个引爆点，这就是一年多前AlphaGo赢了李世石这件事。
第一，技术的积累是一个很长的时间；第二，强调一个摩尔定律，即计算机处理数据的能力和存储数据的能力非常强，不然光有数据是不够的；第三，新一代数学模型、算法相比以前有了很大的进步。以前也有数据，但是模型与算法不成熟，使用数据的效率不高。
《21世纪》：大数据思维对人类社会（商业模式、社会生活等方面）的影响具体如何体现？
吴军：这存在很多方面的影响。以前我们得到知识的次序基本是这样：通过很小数量的经验总结出一个规律，再推广到更多的地方。这里面会有很多的不足，最典型来讲，很多问题我们以为是A原因，最后发现是B原因。但是计算机有时候会反过来，它知道了一些结论以及产生这些结论的原因的一些相关性，因果逻辑这条链它建立不起来，但是相关性是一个思维方式的变化。
当然也不是说所有的相关性都是固定的，只是总体来讲，用强相关性来解决今天的一些问题变得很重要。有时候，因果关系不好找，但是有了大数据以后，两件事情的相关性可以很快地找到，这对未来商业有一定的颠覆作用。
三类公司将受益人工智能
《21世纪》：现在人工智能相关的产业非常多，你觉得前景更好的是哪些行业？
吴军：资本有时候是热钱，不一定理性，但是从真正的谁能受益的角度来看，主要有三类公司：
第一类不需要资本，中国的话是BAT、科大讯飞等公司，他们有足够的技术和足够的数据，他们的业务需要直接用到人工智能。
第二类公司是拥有数据的很多企业，他们总的来讲没什么技术，而且因为体制原因、基因原因等，自己开发技术也未必是一件很有效率的事，比如我们的移动运营商、大央企、银行等。这就给了第三类公司一些机会，这类公司需要了解第二类公司的业务逻辑，然后利用人工智能的技术和大数据技术来提升他们的效率。中国的经济体量是很大，超过10万亿美元，如果能提升2%的效率，就是2000亿美元。中国整个互联网一年创造的财富还没有2000亿美元，所以这是一件很可观的事情。
《21世纪》：随着人工智能时代的渐行渐近，人类也开始重新思考自身价值，一个担忧在于未来很多职业会被替代，这个冲击会有多大？
吴军：人就分两种，一种是跟上时代进步，一种是被淘汰。历次工业革命都是这样，一般要花半个世纪来消化这件事情。现在在中国的情况还好，因为中国把三次工业革命的时间缩短到一次，有人享受第一次工业革命的成果，有人享受第二次工业革命的成果，还有些是享受第三次的，第四次又来了。目前，人工智能对欧美的冲击可能会更大。
作者：姚建莉 叶晨豪返回搜狐，查看更多
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