无论是今年1月的冬季达沃斯，还是刚刚结束的天津夏季达沃斯，也包括在其他一些重要的公开场合上，只要百度总裁张亚勤出现，他几乎都在“布道”人工智能。
“人工智能的技术会像互联网一样，渗透到每一个场景、每一个设备和每一种服务里面，我们会看到更智能的网络、更智能的交互、更智能的设备……‘互联网+’的下一步就是‘智能+’。”
没有什么比试图创造像人类一样聪明的计算机，更能让人体会到人类有多聪明了。造一个可以进行两位数计算的计算机很简单，但是造一个看到狗猫能回答这是什么的计算机——特别困难。造一个可以下围棋的计算机？搞定。但造一个计算机能够读6岁小孩的图画书、不只能识别文字、还能理解含义？谷歌正在努力，投入了几百万美元。
一些对我们来说简单的事情，其实非常复杂。之所以对我们简单，是因为我们（和大部分动物）在千百万年的进化中已经优化了。然而，要做大数字运算、或者下围棋，对生物来说还是新游戏，还没有进化出相应的熟练度。所以，计算机在围棋上打败我们不算特别困难。
前不久，AlphaGo横扫中国著名围棋选手柯洁，在这之前，它还以大比分优势击败韩国著名棋手李世石，又以MASTER为用户名，扫遍各国的在线围棋平台而无败绩。
可以说，人工智能从深蓝战胜国际象棋大师起，到今天的AlphaGo，终于夺取了棋类最后的“圣杯”——围棋已经完成了自我的证明。
在比赛后，柯洁一反平日里的张狂形象，这样说到：
“很感谢AlphaGo，我居然能有这么大差距，希望我能再努力，让差距更小一点。AlphaGo实在太完美，以后差距只能越来越大，我只能说对自己的表现感觉很遗憾，为DeepMind团队感到开心，AlphaGo棋手能表现这么完美，真是了不起。”
但是更多人从赛后柯洁的哽咽中，依然感受到了危机，而其中最直接的担忧就是，机器会取代人类么？而对于我们的家长而言，最关注的问题就成了，未来的数十年中，自己的孩子会不会被工智能所替代，面临失业。
人工智能离我们到底有多远？
首先，此次AlphaGo的胜利意义非凡，其重大性，要远胜当时与李世石的对决。
DeepMind创始人兼CEO Demis Hassabis，就直接表示，这个版本的AlphaGo更多地从自我博弈中学习，而非传统的靠输入的棋谱学习。
在此粗略解释下，所谓传统的输入棋谱，就是把市面上书本的棋谱，还有各种大赛上棋谱的复盘，统统录入计算机，通过计算机的大储存量，保存下大量的棋谱。
因此，计算机在和高手下棋的时候，就可以通过大量棋谱的数据，来预测对手策略的所有可能性，并从数据库中找到一个对自己优势最大的走法。
而现在的DeepMind团队，在训练AlphaGo的时候，会刻意减少对人类棋谱的依赖，其目的之一，就是增加AlphaGo的泛化能力，使它变得更为通用，从而能被应用在围棋以外的领域上。
说白了，传统输入的棋谱中，只要棋谱还不存在或者忘记录入了，电脑就自动忽略这种可能性，但是现在，电脑已经开始自己和自己下棋，并开始记录棋谱了。
这个过程，其实就是自我学习的过程，相比传统方法更加有主动性，就像一个机器婴儿通过触碰在了解世界。
那么如何训练一个机器婴儿呢？
当然就像我们如何培养一个小婴儿一样，需要一个环境。
现在学术界的一个较为主流的观点是，训练机器进行增强学习，需要建立一个世界模拟器（World Simulator），模拟真实世界的逻辑、原理、物理定律等。
想象一下，人类在电脑里打造了一个完全虚拟的世界，里面天是蓝的、地是实的，并存在重力。当你在这个世界里造出一个机器人来，只有婴儿刚出生时的体力，不会走，甚至不会爬，再将它放进这个世界里不断刺激、不断训练，会发生什么？
和人类一样，这个机器人将会逐渐学会爬行、站立、奔跑，整个过程中人类只提供了一个初始参数，其他所有的训练，都是靠这个机器人在环境中一次次的试错，是不是更加智能？
这事听起来很不可思议，但是实际上这就是正在发生的事。
拿OpenAI为例。
OpenAI是ElonMusk于2015年12月宣布成立的非盈利AI项目，主要关注增强学习和无监督学习，科研人员会将大部分研究成果开源共享。
5月15日，OpenAI发布了一款名为“Roboschool”的开源软件，用于训练机器。在这个虚拟环境中，科学家们还原了重力、摩擦力、加速度等不同元素。
另外，我们所用的智能语音提醒系统，比如大家手中的苹果手机自带的SIRI，还有浏览网页时越来越智能的广告推送，实际上都是人工智能在分析你的个人需求之后，给出的结果。
人工智能看上去离我们有些距离，但是随着技术瓶颈的突破，它融入我们日常生活的速度，可能比我们想象的要快得多。
越重复越机械的劳动，越容易被完全取代
对于这个问题，其实和原来的工作竞争中的思维模式是一致的。
不可替代性越高，工作越不容易被取代。
只不过，这次我们多了一位强而有力的竞争者——带有人工智能的机器。
要问人类哪里最容易被替代，不如问人类哪里比不过机器。
劳动越重复越机械，越容易被机器学习和适应，并逐步替换。这是因为，人会疲劳，而机器不会；人更容易在重复劳动中犯错，而机械不会；人有工会等劳工组织，而机械却不会要求加薪。（虽然机器有引入成本，这点暂时不考虑）
在此，我们以在劳动要素中，重复最频繁、劳动最密集的工业生产为例。
制造业领域中，工业机器人应用最广泛的领域，是汽车及汽车零部件制造业，而汽车工业，则是使用工业机器人最普及的行业。
在全世界范围内，亚洲、美洲和欧洲地区，汽车及汽车零部件工业，在工业机器人应用所占比例如下：
亚洲地区33%，美洲地区61%，欧洲地区46%。
在工业生产中，弧焊机器人、点焊机器人、分配机器人、装配机器人、喷漆机器人及搬运机器人等工业机器人，都已被大量采用。
亚美欧三大洲中，各行业工业机器人应用所占比例如下：
随着技术的不断成熟，这张表格上的数字，最终都会达到百分之99%甚至以上。
部分需要经验、技巧的工作，会以半人工半机器的形式续存
如果机器真如婴儿般诞生并学习，那么人类现在还领先的地方，可能就是经验，和凭靠经验积累下来的判断力。
当然，这个优势会随着时间而逐步消耗殆尽，因为机器学习并熟练掌握新技能的时间，要比我们短得多。
比如，培养一个人类顶级围棋选手，通常需要十年以上，而一个能击败顶级围棋选手的人工智能项目，从落地到比赛的时间，可能只需要短短几年。
另一个比较鲜明的例子，就是外科手术医生。
目前，还没有任何机器，能够替代一位临床经验丰富的医生，但是高精密度医用器械，正在弱化医生的手术技巧。
医生在手术方面的操作技巧，正在变得越来越不重要，而相比之下，医生对于紧急情况的判断和经验，则更为重要。
不过，人类优于机器的“经验”和“技能”，或许也会在不久的将来，被机器全盘学习，并灵活利用。
以色列历史学家Yuval Noah Harari 的新书《未来简史》，虽然收到的评价褒贬不一，但是书中提到，人类处理各种各样的问题，应对各种场景，实际上应对措施就是一种“算法”。
如果人类面对的场景，和解决方案的逻辑，可以转化为机器可以理解的算法，随着机器识别物体的能力越来越强，机器吸收各行各业的“经验”，并最终在这些强调技巧和经验的行业里代替人工，也并非绝无可能。
越需要创造力的工作，就越不容易被机器取代
从前面的叙述中不难看出，人类的优势，看起来是一个渐渐式微的过程，但是实际上，大家也不用太恐慌。
按照目前科技发展的速度，五十年后的人工智能，应该还处于工具水平，并不能发展成拥有自我意识的新物种，更无法完全替代人类。
然而，还有一点需要确定，人类所独有的创造力和情感，是无论如何都不会被取代的。
那么，这种人类对人理本身的思考，与创造力和情感最为交织的地方，究竟体现在哪儿呢？
就在追求美，追求理性，追求精神寄托的路上啊！
纵观人类历史，艺术、宗教、哲学都属于人类心灵的绝对领域，是人类自我意识的终极体现。甚至有人直接断言，人类历史能绵延至今，艺术、宗教和哲学长期的蓬勃发展，功不可没。
虽然已经有软件，可以自动谱写出令人惊心动魄的交响乐，但是那是通过分析用户听每个音节的反应而做出的产品，是统计学和大数据的胜利，和贝多芬写命运交响乐所想传达的情感，一点可比性都没有。
即使工业制造表上所预言的99%智能机器使用率，也依然还有1%无法被机器替代。而这些只有人类才能做的事情，就是汽车设计、食品包装设计、广告设计等不可避免的需要用到人的创造力的领域。
这也算是一种比较宽泛的艺术创作了。
可以预见的是，随着人们的工作逐渐被机器所取代，越来越多的人，会从工作中被解放出来，去更多地挖掘自身的价值。
目前就有一些国家，已经开始在部分行业实行一周四天半的工作时间，以适应机器逐渐替代人工的事实。
另外，要想避免完全被机器替代，长期以来的重理轻文趋势，也可能会得到极大的改善。之前被抱怨就业窄的文科，就可能会因为要满足人类逐渐膨胀的人文需求，而逐渐受到欢迎。
毕竟对于人来说，不用担心柴米油盐酱醋茶，就会对琴棋书画有所追求。
至于理科，基础学科的研究工作，因为很多基础学科的研究工作，本身就和人工智能高度吻合，以及计算机会在计算方面具有绝对优势，所以理科生被人工智能替代的几率，恐怕更高（特指非创造性的分析实验工作）。
另外一些两栖学科，比如心理学和相应的心理咨询行业，会越来越受到重视。
因为人工智能的来临，会大幅度的改变社会结构，让机器替代人们做更多工作，从而让人类的闲暇时间越来越多。而在人类变得逐渐有闲的同时，空虚感和寂寞感就会趁虚而入，引发更大的心理失衡，所以对心理学专业人士的需求，就会更高。
需要什么拥有什么素质 才不会被人工智能淘汰？
?创造力
创造力或者创造性思维，可以为人脑带来更多解决问题的体系和策略。
50年后，人工智能解决问题的能力依旧有限，因为很多突发情况的发生速度，可能要比机器学习的速度更快，这时候依旧需要人类群体或智囊团，通过自身的创造力给予问题解决的办法，并对未知领域进行探索和发明创造。
比如科学家、工程师，这些是人类的开拓者，这些职业是不可能被电脑和人工智能替代的。
另一点，有创造力的人往往很有趣，更容易在社交中受到垂青。并且，一个有创造力的人，往往也是一个容易让人感到有趣的人。
而在当前社会，人类平均每天花4-5个小时进行社交。随着机器逐步代替人们完成更多日常工作，比如将家庭主妇从家务中解放出来，人们就有更多的时间进行社交。
所以，社交会在人们生活中变得更加重要，而一个有创造力的、有趣的人，也自然会在职场与社交中如鱼得水。
?良好的审美
之前我们说过，艺术永远不会被淘汰，那么艺术追求的是什么？
是美。
而在未来，一个没有良好审美能力的孩子，将会在未来会失去75%的生活乐趣，在与他人交往的过程中，这样的孩子与他人的共同话题，也会少将近40%。
而仅仅丢失掉这40%的共同话题，就必然严重影响日常的社交生活。
?良好的编程能力
这个说起来有些可笑，是我们创造了机器，科技理应以人为本，但是反过来，我们还需要适应机器。
就像是人类发明了电器，但是如果你看不懂电路板走线，你可能还比不上那些上得了厅堂、下得了厨房、杀得了木马，还抓得了小三的“女汉子“。
在未来的50年里，程序员的职业会逐渐消亡，而相关领域的AI维护人员，则会取而代之。而编程能力，会成为大众需要掌握的能力标配，就像目前一门外语在人才市场上所处的地位一样，编程能力将被纳入职场基本技能之一。
除了会写程序、会读代码，更重要的是，我们得了解人工智能是怎么利用算法，对不同状况进行分析的，也就是算法本身的内涵。
这样一来，当你与人工智能一起工作时，就不会出现无法理解的状况。
总结
很多人都对人工智能的即将普及惶恐不已， 然而，可怕的不是人工智能来了，而是它快来了，你却还没有准备好。
更可怕的是，无论什么来了，你都没有去变化去适应的意识。
在对孩子进行未来职业规划的时候，人工智能就应该被考虑在内了。
今天高校设置的专业，在未来20年里会发生翻天覆地的变化。但是有一点永远不变，那就是永远保持学习，永远不要放弃做一个有趣的人，具备这两点，就算因为人工智能而半途失业，你也能很好地再站起来。
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