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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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美国的专科医生是专业知识最多、收入最高的群体，比如放射科医生平均要在大学与医院学习和训练13年才能获得行医的执照，年薪是30万～50万美元，是刚进谷歌的程序员收入的3～5倍。但如此高智力的工作，却完全可以被自动识别癌细胞的人工智能取代，其病情诊断不仅比放射科医生更精准，且其成本只有人工的1%。
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地球人都知道美国律师收入高。因为美国是判例型法律，要实现公平，判案需要参考许多过往的案件。企业打一场大的知识产权官司，要分析和处理上百万份法律文件，而一个好律师每小时收费近千美元，律师助理每小时收费300美元，因此一场官司下来律师费会是天文数字，甚至可能达到上亿美元。
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Blackstone Discovery公司发明了一种处理法律文件的自然语言处理软件，能在汗牛充栋的文件中搜寻字词或概念，使得律师的效率可以提高500倍，打官司的成本可以因此下降99%。比如一家小公司花了1万多美元买了这款软件，读了200多万份法律文件，只花10万美元就打赢了一场专利官司。
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Judicata公司开发的人工智能程序可以把法律原则、特定案例等普通文本转化成结构化的信息，以发现相关的法院判例。比如发现包含西班牙裔同性恋员工成功起诉不正当解雇的所有案件，这可以大量节省花在法律图书馆或使用传统电子搜索工具的时间，从而减少打官司的花费，并提高成功率。
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这些创业公司开发的人工智能不仅会冲击律师的收费体系，效率的提高还导致了美国新毕业的法学院学生找到正式工作的时间比以前长了很多。
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