辭舊迎新的交匯點，世界萬物歸于祥和美好。時光靜止，思緒涌動，謹以思考為禮給您拜年！

辭的是什么舊？迎的是什么新？身在其中，辨不出年年歲歲花相似。站在50年后的未來回望今天，絕非《萬歷十五年，一個無足輕重的年份》。

2005年，庫茲韋爾在《奇點臨近》的預言，10年后的今天漸次舒展，日漸清晰。

我所看到，影響當今世界文明進程的兩大重要元素，都在2016年呈現出革命的態勢。

新的生產力(人工智能)，新的生產關系(美國新政)，推動著世界，朝一個我們所陌生的方向前行。

吳軍《智能時代》開篇一語道破，“2016，是機器智能歷史上一個具有紀念意義的年份”，點明了2016的時代意義。遺憾之處卻是“紀念”成了該書的基調，道盡了過去與現在，對未來卻欲言又止。

KK語錄：“未來已來，只是尚未流行 ”會是對2016更好的詮釋。

未來是什么？

未來會如吳軍所講：2%的人將控制未來，成為他們或被淘汰？一種殘酷的悲哀。

還是繼承了凱恩斯觀點的JERRY KAPLAN所描述：最富有的1%將因公共利益指數，讓所有人參與其中？ 一種和諧的大同。

即便觀點天壤之別，卻指向一處：人工智能作為新生產力，將消滅大多數職業，更快更集中地掠奪財富。

過去的2016年，到底發生了什么？

奇點臨近

9個月前，2016年3月，李世石是第一個輸給AlphaGo的世界冠軍。那時的人類還有眾多的遐想、假設，甚至叫囂。

9個月后，2017年1月，李世石卻成為唯一贏過AlphaGo的人類。60勝0負，碾壓式的勝利，讓一群被譽為全球最聰明的世界冠軍已無非分遐想。開始考慮人機聯手。

2017年1月27日，AlphaGo宣布會將技術擴展到其它領域，下圍棋已經不是它的興趣。

另一個更為復雜的領域：汽車駕駛，人工智能的進展也突飛猛進。

Elon Musk表示：未來3~6個月內，Tesla車主能嘗鮮使用“全自動駕駛”的一些功能。

谷歌數據顯示：其每1000英里的人為干預數值已經從2015年的0.8次降低到2016年0.2次。提高一個數量級，超越人類司機水平指日可待。

2017年1月15日，釣魚臺，占地56平方公里，全球首個城市級無人駕駛汽車社會實驗室全球啟動。由招商局集團、源創力智能汽車研究院、前沿產業基金聯合密歇根大學、中國汽車技術研究中心、中國建筑、廈門大學、Intel等世界500強共同建設，將加速無人駕駛汽車的產業化和商業化。

得益于無人駕駛技術的快速演進，全球各大車廠均表示在2020年前后，無人駕駛汽車全面量產。

而呈現這所有的一切，并非源自人類對機器的教育或設定，而是機器的自主學習能力：Deep Learning。你只要告訴他事實，他就可以自己總結出規律，并不斷訓練和提升自己。Google翻譯在深度學習時，居然自主創造一種機器語言，可用于兩種沒關聯語言間的翻譯。巴別魚已經在孕育！

這就是庫茲威爾所描述的奇點臨近。

當所有人還在討論“電腦是否會思考？”的時候，算法和數據搭載著摩爾定律的計算平臺，高歌猛進。不斷呈現的事實，讓這個問題，變得與“潛水艇是否會游泳？”一樣，答案不言自明。

人工智能，已經越過了臨界點，在特定領域中，一騎絕塵。這場無人可以置身事外的變革中，第一幕更像是情節清晰的悲劇。

人工智能，將使傳統產業分崩離析

美國現有的工作47%有被機器人替代的危險，而中國是77%，排名世界倒數第二。@牛津大學2013《技術對工作的替代》

以人工智能率先實現突破的無人駕駛汽車產業為例：

1.司機消失(無人駕駛汽車)

2.車險消失(交通事故減少98%)

3.4S店消失(消費品變成生產工具，銷售方式改變。不會撞就不用修，保養方式改變。)

4.工業鏈重構(主動安全的提升，降低被動安全需求，車的形態將改變，產業鏈也隨之改變。“不準確的比喻：不會撞就不用保險杠”)

根據《MIT技術評論》的分析，無人駕駛對于美國“每年有超過3萬億美元的潛在財務效益，相當于美國GDP的19%”。仔細一想，這其中將消滅與創造多少崗位，并非對每個人都是好事。

但這卻又是不可逆轉的趨勢。即使您就是一位司機，如果您只需花1000元/月就可以雇一個機器人永不停歇替您開車。您如何打算？

除了汽車，醫生、律師、新聞作者和金融分析師等過去被認為非常需要腦力的工作，已經正在被人工智能逐步侵蝕。只要用"上述職業+人工智能"作為關鍵詞搜索，現實一目了然。李開復更直言上述職位90%將在10年內被取代：

以今天的技術成果往前走，只要摩爾定律和庫茲韋爾定律仍然生效，再過3年，到2020年，人類將迎來人工智能史第一波上規模的失業潮。

算上時間和速度，僅比1001夜稍長的日子。一切讓人變得坐立不安。

庫茲韋爾在《奇點臨近》中的展現了更遠圖景：

2020年，人類通過逆向工程造出人腦；

2030年，計算機智能全面超過人類；

2045年，通過腦機接口和納米科技，人機智能誕生。

關于這一切的影響，Kaplan的《人工智能時代》一針見血：

社會正變得富有，而我們卻沒有過得更好。

吳軍在《智能時代》則用震撼力的圖表詮釋了上述觀點，

過去20年美國大學生的工資收入不升反降，期間中國的房價上漲何止20倍。

中國改革開放30多年的快速發展，讓所有人感受欣欣向榮的生命力，也帶來了樂觀與自信。

我在想，其中一個原因會不會是因為我們落后的足夠遠？有足夠長的跑道讓我們奔跑。

1980年是我們劃定經濟特區的年份，也是Apple公司上市的年份。

如今的“新常態”會不會使中國重構美國1967~2012的家庭收入曲線？

人工智能，對現實的破壞，清晰而肯定。

人工智能，對未來的重構，卻并不亞于冬天的霧霾。未來就在我對面，我卻看不見他。

奇點臨近，我的人生又該何去何從？

人的一生，時勢與英雄的關系。

兩個要素構成了人的一生：1.你在哪條路上；2.你是怎樣的人。人物傳記多以此雙線展開。

10多年的職業投資生涯，相遇相交的眾多企業家、職業經理人，無論成功還是失敗，也避不開這兩大要素互相作用的結果。

關于這兩點《異類》和《刻意練習》舉了很多例證，提出的建議也讓個人成就有章可循。

前段時間，看完黃仁宇的《中國大歷史》和《萬歷十五年》，又從反面強化了認知：如果在一個錯誤的系統之中，哪怕你位高權重、富可敵國、天資過人、付出再多的努力也不過是一出可有可無的戲，更談不上在整個宇宙激起巨大漣漪。主動的，命運領著走；被動的，命運拖著走。主動/被動，命運都會把你帶到終點。

如何過好這一生？如何不辜負光陰不負卿？每個人都有自己的選擇。尋找不可逆轉的時勢，成為其中的一員。是我的人生策略。

1.去未來世界，尋找今天的方向；只要知道未來在哪里，就能找到路的方向。

如果未來站在對面，我們卻看不見他。那我們就繼續往前一步，離未來更近一些。

所有未來都是由人創造，未來的所有蛛絲馬跡，都藏在過去和現在。

如果你沒有足夠的自信，確保命運會把你推上那2%的未來列車。花點時間，了解未來列車的特征。

找到，上去，坐穩。

影響人類未來的四大基礎科學，“人工智能”、“新能源”、“新材料”、“基因科學”都存著突破性進展的可能，會是4列最快最遠的未來列車。

精力有限，能力有限，我選擇了“人工智能 - 無人駕駛汽車”。

2.在普世智慧，明白做人的道理

看到過不少的案例，上車又下來，或者直接被甩出車廂。能不能上車，能不能坐穩，這一切取決于“你是怎么樣的人”。

能融入團隊，自然就有座位。如何富有團隊精神，成為創新者、聯結者、領導者，答案在普世智慧中不難找到。

3.學會學習

我們面臨的問題、思考的答案。都會有現成的線索和散落在各處的拼圖。如何找到？學會學習，首當其沖。

既然與數據的交互會被逐步人工智能取代，那么與人的深度交往就會逐步提升。用普世智慧讓自己變得更好，習得必不可少的優良品行。會是最好的防守策略。

“開智學堂”、“湛盧文化”、“中信書店”都是不錯的選擇。去到時間的源頭，品味知識的源泉。別人咀嚼過，再吐出來的二手知識，權當消遣就好。

過年期間，兩位朋友的六字真言，也值得品味:成為有趣的人,因智慧得自由。毫無疑問這樣的人生策略又會是另一番精彩。

前沿的未來列車，已經緩緩前行，我們不敢妄言看到了清晰的未來。但是我們希望遇到更多有趣的人，在歡歌笑語中，離未來更近一些。

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