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卓越判断力挑战人类智商
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在需要处理信息来完成工作的时候，智能机器表现得比人更为出色，其判断的精准度是出类拔萃的。人工智能从庞大的、复杂的、无序的个体数据中发现更为本质、更能解释世界的规律，从而解决很多难题。
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谷歌和百度早就开始使用人工智能技术推荐搜索结果和广告；人工智能可以帮助企业研发新药，比如完成研发过程中的无数次精准试验；人工智能教育系统可以分析学生的语音、作业、考试等过程数据，识别用户学习水平，如果学生表现出色，速度就会加快，如果他或她有些吃力，程序就会放缓、改变教学风格或发信号给教师请求援助，这意味着所有学生接受一种教育的模式的终结；人工智能还可以帮助提高票务分析效率、寻找最佳的投资方案、寻找最优的家庭能源使用方案等。
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人工智能判断力的本质是计算。1651年，哲学家托马斯·霍布斯发表《利维坦》，一个开创性的思想首次出现在人类文明中：“推理”只不过是“计算”。哲学家帕斯卡尔在1642年发明的机械计算器Pascalina就已经可以计算了，Pascalina就是人工智能的远祖。随着机器计算速度的指数性增长，其判断力（包含推理、分析、预测）也在飞速进步，人类正在失去地球唯一高级智能体的中心地位。
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顶尖的围棋高手智商都超乎寻常，常昊智商138，李昌镐139，罗洗河高达160。智商超过140的属于万里挑一，100万人中只有一个智商超过160。这足以证明战胜人类围棋冠军的阿尔法狗具有高智商了。
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阿尔法狗的研发团队中并没有围棋高手，它也不理解围棋中“势”“厚薄”等种类繁多的术语。它用两年时间分析学习30万盘人类历史高手的棋局，从中总结了围棋的规律，并不断与“自己”对战，下了3000万盘棋局，从中寻找比基础棋谱更多的打法来击败人类。
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阿尔法狗的胜利说明，很多我们认为只能靠人类独有的神秘“智慧”完成的工作，其实是可以通过某种“复杂计算”来搞定的。
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IBM的人工智能沃森在问答竞赛中的胜利靠的也是“计算”。沃森不仅能读懂和理解《危险边缘》中的提问，还能理解包含双关语和比喻，并能从广阔的知识面（比如说维基百科或其他百科知识）中汲取答案所需的知识。但一些专家指出，沃森没有真正理解《危险边缘》节目或它所阅读过的百科全书，因为它只是在进行“统计分析”。
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今后我们接触到的信息，将主要由智能机器根据我们的浏览记录和爱好来推荐阅读，人工智能靠的还是“计算”。
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现在传统新闻门户在用户数上还占有优势，但平均使用时长已经大大落后于算法类产品。根据Trustdata发布的数据，2015年10月，今日头条用户平均每日打开时长为41.8分钟，而网易新闻和凤凰新闻分别是26.1分钟和24.7分钟，腾讯新闻仅为19.8分钟，不到今日头条的一半。使用时间更长，意味着智能机器给用户的信息更对胃口，其判断比人工编辑更为精准。
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再来看一个具体案例。优步的成功不仅是因为其共享经济的理念，还因为它掌握了先进的人工智能技术。优步把打车这个传统行业，改造成为基于数据和算法的智能商业：随着智能手机的普及，乘客和司机的位置信息可以实时在线，与此同时，云计算和人工智能技术的进步使得实时匹配海量乘客和车辆（司机）成为可能。随着优步的智能匹配算法不断优化，大部分乘客的等待时间已经低于4分钟，同时价格也在降低，优步的用户规模因此不断壮大。价格虽然下降，但通过车辆使用率的提高，司机的收入并没有下降，很多私家车主不断加盟。
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这个成功的商业模式充分体现了人工智能强大判断力的威力，靠人工是不可能快速完成海量乘客和车辆的匹配的。在优步公司，工程师占了员工一半以上，而且有非常豪华的算法团队。
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由于人工智能强大的判断力，那些机械的、重复性的、内容比较单一的工作，比如翻译、记者、助理、销售、客服、交易员、会计等，在未来的十几二十年都会被机器大量取代。
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这个判断是有历史依据的。自从20世纪90年代，美国的就业市场就无法在萧条之后迅速恢复了，因为企业纷纷通过使用技术而不是增加雇员来保持公司的发展。30多年来，美国的程序认知性的工作（如出纳、邮局职员、银行柜员）和程序体力类的工作（如机器操作工、泥瓦工、裁缝）的需求在加速下降。
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那些程序认知性+程序体力性的工作也将被替代。
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Monsieur机器人酒保不仅懂得制作300种鸡尾酒，而且还可以在几秒钟之内完成调酒。如果你不知道自己想喝点什么，你可以选择一个主题，例如“单身派对”或者“爱尔兰酒吧”，机器人酒保就会奉上大约20～25种饮料供你选择。
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在加州大学旧金山分校的药房里，由机器人负责药品的打包和分发。在引入机器人的最初阶段，机器人配发的350，000剂药品无一出错，而且机器人能确保病人所取的药物不会和病人正在服用的其他药物产生不良反应。
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美国陆军上将罗伯特·科恩（Robert Cone）2014年表示，2030年之前，美国作战部队的四分之一可能被机器人取代。
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不仅上述普通工作会受到威胁，人工智能强大的判断力还将使金融、法律和医生等高智力职业也被取代。
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金融是非常纯粹的信息处理业务，而人工智能最擅长的就是信息处理。
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比如百度以秒为单位就可以决定是否要给一个人教育贷款，而在过去完成信用审查工作是要以天为单位去计时的。
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人工智能在分析投资策略时，可以24小时不睡觉，把各种因素融合进去，包括高管变动、行业新闻、自然灾害等。
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在过去的十年，华尔街交易员已经有一半下岗离职了，今后的情况也不乐观。机器人投资顾问开始在2016年兴起，这源于很多客户偏好低费用、自动化的投资方式。野村报告指出，截至2015年年底，全球机器人投顾旗下管理资产已经达到500亿美元，并预计将于2020年达到2.2万亿美元，占到全球资管行业的2.2%。
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智能机器为金融服务业带来的主要益处是能快速而有效地分析海量数据，能更好地识别发展规律和趋势，从而减小风险。
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再来看医疗领域。相比于人类医生，人工智能医生不需要预约，仅凭借一个手机App就可以为病人做全年无休的健康监测，甚至在病状出现前就判断出病因，因为它们掌握着人类医生无法掌握的大量数据。
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