當(dāng)今時(shí)代的發(fā)展實(shí)在是太快了，相信現(xiàn)在的你也能感受到。從3G到4G再到現(xiàn)在的5G，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、共享經(jīng)濟(jì)、外賣網(wǎng)約車等等。如此快的發(fā)展速度，也難免讓人焦慮。

其實(shí)對(duì)抗焦慮的方法很簡(jiǎn)單，就是通過(guò)大量的閱讀來(lái)采集信息，相互驗(yàn)證后進(jìn)行思考，這樣才能形成自己的判斷。我們今天要讀的這本書，就是作者關(guān)于未來(lái)趨勢(shì)的思考，希望作者的分享能夠給您一點(diǎn)啟發(fā)。

從什么時(shí)候開始，世界變化的更快了呢？也許自動(dòng)化是現(xiàn)代社會(huì)的一個(gè)重要標(biāo)志。

那么是什么因素推動(dòng)自動(dòng)化產(chǎn)生的呢，接下來(lái)我將為您介紹 兩大不能被忽略的因素。

01、因素一：無(wú)處不在的數(shù)據(jù)

世界上90%的數(shù)據(jù)是近兩年產(chǎn)生的，谷歌的每臺(tái)服務(wù)器每天就處理24PG的數(shù)據(jù)，1PG相當(dāng)于2400萬(wàn)GB。

盡管大量的數(shù)據(jù)是渦輪、胎壓、溫度等機(jī)械領(lǐng)域的監(jiān)視數(shù)據(jù)，但也有數(shù)量驚人的數(shù)據(jù)實(shí)際上與我們個(gè)人有關(guān)。試想一下，今天的私人公司平均收集并出售給每個(gè)消費(fèi)者多達(dá)75000個(gè)個(gè)人數(shù)據(jù)點(diǎn)。

大量的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和傳感器產(chǎn)生這些數(shù)據(jù)，通常被稱為是一種“物聯(lián)網(wǎng)”的趨勢(shì)，而這僅僅是剛剛開始。預(yù)計(jì)到2020年將會(huì)有500億臺(tái)聯(lián)網(wǎng)設(shè)備投入使用，有超過(guò)1萬(wàn)億臺(tái)傳感器監(jiān)視我們生活中可以想到的方方面面。

到2025年，預(yù)計(jì)10%的人將穿戴連接互聯(lián)網(wǎng)的衣服和眼鏡。

由于廣闊的范圍和巨大的規(guī)模，大數(shù)據(jù)正在改變商業(yè)的本質(zhì)。通用電氣前董事長(zhǎng)兼CEO杰夫·伊梅爾特通過(guò)反思，認(rèn)為當(dāng)今每個(gè)公司無(wú)論是否愿意，都處于軟件和數(shù)據(jù)分析事務(wù)之中。

IT巨頭思科預(yù)計(jì)，在21世紀(jì)20年代中期，轉(zhuǎn)向互聯(lián)領(lǐng)域?qū)槠髽I(yè)利潤(rùn)帶來(lái)21%的大增長(zhǎng)，產(chǎn)生14.4萬(wàn)億美元的總價(jià)值。

他們以加拿大石油行業(yè)為例說(shuō)明，得益于對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的洞察，其信息運(yùn)行成本降低了11%，相當(dāng)于每年節(jié)約成本1000億美元。

零售商是率先通過(guò)監(jiān)測(cè)消費(fèi)者購(gòu)物數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)的行業(yè)團(tuán)體之一。按伍爾沃斯公司的CEO格蘭特·奧布萊恩的話來(lái)說(shuō)：“數(shù)據(jù)是零售商的一雙新眼睛。沒有它，顧客就是不可見的。”

在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)也正在轉(zhuǎn)變效率和收益率。新西蘭的農(nóng)場(chǎng)主利用技術(shù)可在一大塊區(qū)域每秒鐘獲取成百上千的測(cè)量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以讓農(nóng)場(chǎng)主更有效地安排奶牛進(jìn)食。同樣，數(shù)據(jù)也提醒農(nóng)場(chǎng)主在低產(chǎn)量的地區(qū)增加施肥量。這種精確農(nóng)業(yè)技術(shù)大大提高了農(nóng)業(yè)產(chǎn)出。

[[376568]]

02、因素二：人工智能

提到人工智能（Artifical Intelligence,AI)，我們大多數(shù)人首先會(huì)想到《終結(jié)者》系列電影中天網(wǎng)這一未來(lái)主義概念，以及邪惡的機(jī)器人毀滅人類的情景。

然而，實(shí)際上人工智能早已出現(xiàn)，也還沒有殺死我們－至少到目前為止還沒有。我們的計(jì)算機(jī)遠(yuǎn)比我們大多數(shù)人意識(shí)到的更聰明，而且它們也一直在變得更聰明。

最近我經(jīng)歷了一個(gè)令人驚恐的時(shí)刻。我在iPhone中查找?guī)啄昵拔胰タ即奈譅柕侣眯袝r(shí)的照片。我打開搜索詞條，開始依次輸入字母“c”“o”“t”“s”“w”，剛輸入完第三個(gè)字母，一個(gè)相冊(cè)出現(xiàn)了，其中是我和我懷孕的妻子為我們即將出生的孩子馬克斯準(zhǔn)備小床的相關(guān)照片。

我很快發(fā)現(xiàn)我的手機(jī)并非獨(dú)具此功能。在接下來(lái)的幾周里，我注意到我的臉書開始識(shí)別我準(zhǔn)備發(fā)布的照片中朋友的面孔，而不用我手動(dòng)標(biāo)記他們。增強(qiáng)功能的 人工智能技術(shù)最近幾年取得了令人吃驚的準(zhǔn)確性。

例如，

照片識(shí)別錯(cuò)誤率由2010年的30%下降到2016年的4%，當(dāng)考慮到用于準(zhǔn)確性實(shí)驗(yàn)的相冊(cè)是從數(shù)百萬(wàn)張普通的、模糊的或完全不可辨認(rèn)的照片中產(chǎn)生的時(shí)候，這一數(shù)據(jù)尤其令人吃驚。臉書的面部識(shí)別軟件的準(zhǔn)確率為97.2%，僅比人類97.53%的識(shí)別率略低。

我們今天所稱的人工智能的歷史實(shí)際比大多數(shù)人認(rèn)為的要長(zhǎng)很多。研究者們利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的時(shí)間可以追溯到20世紀(jì)40年代。當(dāng)時(shí)稱之為“深度學(xué)習(xí)”。

20世紀(jì)50年代末，工業(yè)先驅(qū)赫伯特·西蒙、馬文·明斯基、克勞德·香農(nóng)以及約翰·麥卡錫開發(fā)了一個(gè)叫作 “一般問(wèn)題求解器”的計(jì)算機(jī)程序，用于求解各種邏輯問(wèn)題。 實(shí)際上，這些先驅(qū)者之一約翰·麥卡錫第一次提出了“人工智能”這個(gè)詞語(yǔ)。

從一開始，關(guān)于人工智能的希望和對(duì)其潛力的預(yù)測(cè)就被證明是雄心勃勃的。1957年，赫伯特·西蒙大膽地預(yù)測(cè)10年之內(nèi)計(jì)算機(jī)將在國(guó)際象棋比賽中打敗人類。實(shí)際上，完成這一創(chuàng)舉花費(fèi)了將近四倍的時(shí)間。1997年5月11日，IBM公司的深藍(lán)計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝了當(dāng)時(shí)的國(guó)際象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫。

正因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)的快速發(fā)展，才能繼續(xù)推動(dòng)自動(dòng)化技術(shù)在不同領(lǐng)域中的應(yīng)用。

以上內(nèi)容源自 | 《 未來(lái)已來(lái)》