一、我們正處在AI時代

相信你，已經模糊地感知到人工智能給我們帶來一些新的變化。 其實，我們即將處于一個人工智能時代，每天都在和人工智能打交道。

現在，讓我們一起正式推開人工智能的大門，一起來扒一扒AI對我們『衣食住行』的影響。

衣食住行中的AI

selected魔鏡系統背后的黑科技。

前幾日我去逛街，發現Selected的實體店里多了一個試衣神器叫魔鏡系統，手只要輕輕一揮，就可以展現各種衣服在身上的效果。感覺太神奇了，你能不能告訴我它背后的工作原理呢？

居然有這么新奇的玩意？我也去瞧瞧這所謂的『魔鏡』，原來它長這副模樣。

它主要使用了計算機視覺和3D建模技術，消費者只在魔鏡里輸入自己的性別、身高、體型就可以選擇心儀的衣服，進而通過技術將服裝的虛擬影像『穿』在鏡中的人像上，同時還可更換為同一款式的其他色彩。

哇Y(^_^)Y，那我可以在更短的時間里試穿更多的衣服，而且省去排隊的麻煩，這真是給女生的一大福利啊！

是呢！對于商家也是一大福音，自2008年，全球最大的時尚集團之一綾致時裝將selected引進中國市場以來，SELECTED由最初的50家店鋪，增長到現在已超過1000家。SELECTED基于新零售這個時代趨勢下的，采用大數據技術、人工智能技術更大程度上的充實客戶體驗感，提高品牌影響力

我們再去看看同是服裝行業的優衣庫，在四月新發布的福布斯2019年富豪榜中，優衣庫的創始人柳井正擊敗軟銀掌門人孫正義再次成為日本首富，其中RFID電子標簽、智慧門店發揮了不容小覷的作用。

RFID電子標簽也就是射頻識別技術，相較于需要人工操作的條形碼，RFID標簽使得購物籃中的所有商品可以一次掃描，大大節省支付和庫存管理的時間，從而保證熱銷產品產量迅速提高。

另外，RFID電子標簽將獲取更加詳盡的信息，比如消費者何時拿取商品和放回貨架，及產品于何時何地售出，其產生的大量數據可以結合人工智能技術可以分析消費者行為。

智慧門店采用智能導購可以為顧客選擇和搭配服飾，提高購買率

在深圳萬象天地的優衣庫，每層樓都有兩個電子智能屏幕。這是一款導購機器人，智能導購員是其主要功能。通過人機對話，分析用戶的篩選條件，最終在屏幕上推送用戶所需商品。

智能導購給我們提供了更加精準、優質、舒適的服務。

技術真是日新月異，90年代時，我們只會在實體店里買衣服，根本不會有什么網上購物的概念。隨著互聯網技術和移動支付技術的成熟，網購似乎已成為了大多數人生活中不可或缺的一部分，足不出戶就可以購買到心儀的衣服。

如今，AI、VR技術的發展，智能試衣更是會提高消費者網店和實體店的購物體驗。

『民以食為天』，那在飲食方面，人工智能對我們有什么影響呢？人工智能可不可以幫助我們控制飲食，保持魔鬼身材和好氣色呢？

哈哈哈，那必須得有啊，我推薦一款APP——Coco Nutritionist給你，它是由麻省理工開發的，通過AI分析食物成分，合理地安排膳食并燃燒你的卡路里。

這款APP的使用非常簡單，只需要打開APP說你今天吃了什么，APP通過語音識別技術和語義分析技術，自動記錄你的飲食信息；然后通過另外一套AI分析系統分析各個食物的營養成分和卡路里，并將營養數據可視化。我們可以清晰地掌握和控制自己的飲食。

還有啊，你可以拍下那些『不知其名』的食材，APP會為你分析它的營養價值和熱量，并給出適宜你的烹飪食譜。可謂是集合了計算機視覺、語音識別、語義分析各大技術于一體的健康小助手，指導人們科學健康地生活。

這款APP真是我夢寐以求的小助手，我再也不用去百度食物的熱量和禁忌，并把它們列在小本本上了。從此，科學地飲食，合理搭配膳食，胖醬醬要瘦成一道閃電啦，哈哈哈。

聊完吃的，我們再一起來到美麗的西湖畔，感受一下阿里巴巴未來酒店里面的黑科技。

當進入房間之后，客房小管家天貓精靈已等候在內，你可以通過天貓精靈控制房間溫度、燈光、窗簾、電視等；餐廳里為你上菜的是機器人服務員。

進入酒店，刷臉完成check－in，乘電梯刷臉就可以按樓層；進入房間，刷臉就可以打開房門

當進入房間之后，客房小管家天貓精靈已等候在內，你可以通過天貓精靈控制房間溫度、燈光、窗簾、電視等；餐廳里為你上菜的是機器人服務員。

從大堂到電梯再到房間，乃至餐廳、健身房等等，都涵蓋人臉識別、語音控制、智能機器人等黑科技服務。

基于AI智能的酒店智慧系統解決方案，為住客節省時間、提供方便，且幫助酒店服務人員減少重復性工作。據阿里未來酒店CEO王群介紹，“未來酒店的人效比是同檔次、同規模酒店的1.5倍。”

那么，AI對于我們出行的影響，我猜那是『無人車』？

嗯嗯，沒錯。可能再過10年，可能司機這個職業將被AI取代，2017年12月2日，深圳無人公交車打響了第一槍，無人公交正式上路。

雖然有司機的監控，但已基本實現了無人駕駛的功能。

除此之外，你還記得2018年春晚上，100輛比亞迪無人駕駛車隊聲勢浩浩蕩蕩，在港珠澳大橋向全球華人展示強大的科技魅力！

無人駕駛技術會日益成熟，相信在不遠的將來，無人汽車可使司機在駕駛期間去做別的事情。麥肯錫公司估計，無人駕駛汽車每天可為全球司機節省的時間總和高達10億個小時。

人工智能這個詞近年來已經深入到我們生活的方方面面并被捧得熱火朝天，但是，極少人真正知道它到底是怎么一回事。

二、什么是人工智能 ？

不妨先來問一問自己：人工智能究竟是什么？

其實，機器人充其量只能算是人工智能的外在形態。

人工智能并不等同于這些“外在形態”，它是在背后負責操控一切的“大腦”，比我們想象的還要強大得多。

現在，我要為你揭曉那個問題的答案：我們每天所談論的人工智能，究竟是什么？

維基百科這樣解釋：“人工智能亦稱機器智能，是指由人制造出來的機器所表現出來的智能。”

而更富遠見與洞察的答案卻是

人工智能 = 技術 + 應用。此處，技術是指那些能“讓機器模擬人的基礎能力”的技術。比如，人的眼睛能看，傳統的機器不能，那我們就去研發“圖像識別技術”，讓機器能看；比如，人能理解文字，傳統的機器不能，那我們就去研發“自然語言處理技術”，讓機器能理解文本。

此處，應用是指各行各業。所有可能應用到上述技術的地方，比如：安防、新零售、交通、工業等。

這個等式在告訴我們：同樣的技術，應用在不同的領域，能夠創造不同的社會價值；同樣的應用場景，搭配不同的技術，則都能夠以不同的方式創造社會價值。

接下來，我會為你詳細地詮釋這一點。

人工智能，最終把那些傳統意義上，只有人能做的事情，不管是簡單勞累的體力勞動——感知和運動，還是復雜的腦力勞動——推理、決策和學習，都交給機器或軟件去完成，它們會做得和人一樣好，甚至是比人更好。

那我們一起感受一下AI是如何把圖像識別技術、GAN網絡、自然語言處理技術應用到各行各業中。比如：廣告行業、媒體行業、教育行業、藝術創作行業、物流行業和工業行業，顛覆了各傳統行業的工作方式，消滅重復性勞動！

AI對廣告行業和媒體行業的沖擊

前不久，吳楓剛參加完中學同學聚會。他發現，無論是來自離技術更近的互聯網行業，還是傳統行業的人，他們對工作都有共同的吐槽點：我真的煩透了重復性的無意義勞動！

阿橙大學專業學的是廣告設計，畢業后，他去了一家4A廣告公司擔任設計師。

對他而言，工作中最痛苦的時候并不是找不到做圖的靈感，而是無休止地根據甲方爸爸的要求改圖。

半夜守著電腦等甲方回復，打開電腦看到辛苦做的圖又被提了一大堆修改意見，就覺得要精神崩潰。

“logo再大一點、顏色再亮一點，要體現出我們的理念和精神……”“我感覺設計得還不夠大氣，能不能換一個更高端的字體……”

而另一位在互聯網公司做新媒體編輯的小爽，她的苦惱則是：你永遠不知道新的熱點和明天哪個會先來。

當新事件發生的時候，就是她在電腦前埋頭碼字、思考抓眼球的標題的時候。

“晚上十點主編打電話告訴我某某明星又爆出大料……”“你體會過辛苦排版了一下午的微信文章被打回的心碎嗎……”

我聽著大家吐槽，卻不知該如何告訴他們：這些煩惱，很快將不復存在了。

不想重復性地替甲方爸爸改圖？沒問題啊，這件事，未來將由AI來替你做。

早在去年，阿里就發布了一款名叫“魯班”的人工智能設計師。

魯班在去年雙十一期間上崗，平均每秒做8000張海報，共計在雙十一期間完成了四億張設計圖。

簡單來說，在魯班的“人工智能小腦袋瓜”里存著海量的廣告元素：如文案、產品、背景、點綴元素、LOGO等，他們不同的組合方式形成了一套“設計語言庫”。

設計師在做圖的時候需要分析甲方的需求，調用腦子里存儲的資源，思考解決方案，有時難免會出現“靈感枯竭”的情況。

但魯班的小腦袋瓜里裝的東西可太豐富了，只要你一聲令下，它就能一秒調出你想要的。

這意味著，在大批量作業的商業設計領域，AI有著非常明顯的優勢：既快速，又齊整。

從此再也不需要設計辛辛苦苦地做完一大批“每一個都不一樣，但整體又要一樣”的圖后，感覺自己是個瞎子。

可我們有沒有想過為什么魯班可以將腦袋中的元素完美地組合呢？

前面有提及過按照一系列地組合方式呀。

但是組合方式，或是說廣告的模版是怎么來的呢？難道是設計師給出的？No，No，其實是依靠其背后的深度學習，對大量的設計廣告案例（圖像）進行結構化標注，然后輸入大型的神經網絡學習風格和排版，最后輸出空間 + 視覺的設計模版。

其實魯班就是深度學習在設計行業里的一個應用，技術是應用的靈魂，而應用是技術的載體。

好吧，但你在開頭說到的另一位新媒體運營小爽的煩惱，人工智能又能如何幫忙解決媒體行業里文字創作的煩惱呢？

好，我們就來看看新媒體運營們頭疼的：追趕熱點、組織文案、寫稿。

不想大晚上被主編的電話叫醒，沒問題啊，這份工作AI一樣可以幫你完成得好好的。

早從去年開始，公眾號“中國地震臺網”就已經在用AI新媒體編輯寫即時新聞了。

比如說，前不久日本北海道地區發生5.5級地震的新聞就是由AI寫的，排版和文字長這樣：

雖然文字和排版都很簡單，但猜猜寫這篇推送AI用了多久？

只用十秒，就完成一篇推送。24小時超長在線，一有突發事件就能馬上開始工作。

換做是我來寫作的話，十秒鐘大概只夠時間寫完一個標題吧~_~;。

人工智能寫作依靠的是背后的數據庫和優秀的技術比如自然語言處理，將數據、案例素材、文字流暢地組合一起形成文章。

請問，這樣讓老板喜笑顏開的勞模員工，還有哪里能找到呢？平常你在發愁不知道該吃什么時，你的常規操作是什么？

打開某點評軟件，看附近的高分餐廳和評價唄！

是的，但我要告訴你，你看到的熱門餐廳很有可能也是人工智能刷出來的評價！而且你壓根分辨不出來TA是真人還是機器人。

怎么可能，人說的話和機器人說的話我肯定還是分得出來的啦，小看我！

那，來試試看下面由人工智能水軍寫的點評。

我喜歡這個地方。我跟我哥一起去的，我們點了素食意大利面，很好吃。啤酒不錯，服務也很棒。推薦這個地方，是個吃早餐的好去處。地兒小但是買賣大。

答案是上面這段文字，不用驚訝，這條可以以假亂真的點評可是騙過了600名被“調查”用戶的眼睛，并認為“有用”。

如果說，上班一族最討厭的是無意義的重復性勞動，那么，對于學生黨而言，最煩惱的應該就是考試了吧。

考試不僅考的是學習能力，還有應試技巧（沒錯，就是套路）。那么，在考試之中，人工智能的表現又如何呢？

AI對教育行業的影響

先看看千軍萬馬過獨木橋的高考。2017年，成都的AI-MATHS高考機器人參加了高考數學，在掐斷題庫、斷網、無人干涉的情況下進行解題。

結果是，它分別用了22分鐘和10分鐘完成了高考北京文科數學卷和數學全國卷二，最終分別獲得了105分和100分，平均分102.5。

雖然人家考得一般，但人家題目做得快啊，給你十分鐘寫一張卷子，你能考這個成績嗎？

雖然人家考得一般，但人家題目做得快啊，給你十分鐘寫一張卷子，你能考這個成績嗎？

可見，在學習方面，人工智能做的也并不比你差。不好好學習的話，可能連考試都考不過AI。

再告訴你個事兒，AI在“考試”領域可不僅僅能成為參與者，它還能成為老師一樣的批改者。

在浙江外國語學院國際學院，來自阿里巴巴的人工智能已經為11位留學生批改了作文，平均每篇作文批改時間為40秒。

說不定在不遠的將來，決定你考試過不過，能不能拿到畢業證的，不再是人類批改員，而是更準確、更高效的人工智能批改員。

同樣的，無論是AI考試還是AI批閱試卷還是上個案例中的AI寫作，都是深度學習——自然語言處理的應用，我們看到了同一技術可以實現不同的應用。

同樣的應用場景，搭配不同的技術，則都能夠以不同的方式創造社會價值。 在此舉個例子：

AI對藝術創作行業的影響

圖像風格遷移是計算機視覺領域中，比較有意思的應用。風格遷移也就是：你給人工智能一張隨便拍的照片，它就能幫升級成梵高風格的繪畫作品。

圖像風格遷移的背后可以是深度學習——卷積神經網絡的圖像特征提取，比如2016CVPR（CVPR是計算機視覺的頂級會議）論文《Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks》就采用卷積神經網絡來進行風格遷移。

還可以是利用GAN網絡技術風格遷移，在2018CVPR論文《Multi-Content GAN for Few-Shot Font Style Transfer》中，將設計師設計好的某些藝術字母風格遷移到沒有出現過的字母上，避免重復設計。

GAN網絡學習第一行的P、U、W三個字母的藝術風格，生成其余23個字母的藝術風格，如上圖中的最后一行。

或許現在你還不知道什么是卷積神經網絡、GAN網絡，或許還比較難理解背后技術的思想，但現在我們只需知道它是深度學習的一個技術即可。

一個應用的實現往往可以選擇不同的技術，這就需要我們結合具體應用和分析應用的特點選擇適宜的技術。

明白了，除了圖像風格遷移之外，如果需要用手繪的圖片呢？人工智能總不能連創作型的畫畫都能整吧？

沒錯，人工智能確實無法憑空創造，但你只需要給它一點點線索，它就能從強大的小腦袋瓜里給你輸出想要的東西。

比如谷歌家出的一個會畫畫的黑科技AutoDraw。

大概就是，你隨便鬼畫個什么，谷歌都能把它變成一副正兒八經的畫。

沒想到AI還真能手繪圖像，那它背后的技術是什么？

其實AutoDraw使用了圖像識別技術，AutoDraw首先識別出用戶用簡單線條畫出的圖形，然后根據識別的結果將『簡單線條』替換為系統內置的『準確』圖形。

通常提及圖像識別技術時，人們大多數時候會想到人臉識別、物品識別，現在我們可以了解到同樣的圖像識別技術，當稍微調整之后可以做出更多有趣的應用

在制圖、繪畫的設計行業里，需要大量的創意和靈感，AI表現得并不比人類差，同樣是藝術領域里的音樂演奏和創作，AI的表現如何呢？

近日，首個機器人音樂舞臺劇《墨甲幻音》上演為清華大學慶生，演員有竹笛機器人，箜篌機器人和排鼓機器人，奏響了科技和文化的琴瑟和鳴。

但是，這可不是AI初次展露在音樂中的天賦，深圳平安科技在“全球AI藝術大賽（Global AI Art Competition）”的作品《青春記憶》榮獲大賽最高榮譽一等獎。它可是由人工智能完全創作的音樂，無論是制曲還是填詞。

那它是如何制造出來的呢？它學習了5萬多首相同風格的音樂作品，10萬多篇流行音樂歌詞和詩歌，通過深度神經網絡學習特征，制作出曲和詞，然后再學習一個深度模型將曲和詞聯合起來。

人工智能已經稱為一種可行的工具，幫助音樂創作人創造出更多佳作。流行歌手泰倫薩瑟恩(Taryn Southern)與AI合作，共同打造她的首張專輯《I AM AI》。

這大概是人類命運離“被AI掌控”最近的時刻近了吧，有些細思極恐。

你看，這些需要用腦的工作都能交給人工智能完成，還做得不比人類差。那么，那些重復性勞動程度高的體力活就更不用說了。我們來看看需要大量人力支持的物流行業是如何利用AI的？

AI對物流行業和工業行業的影響

今天，帶領大家看京東分揀中心和上海通用金橋工廠

京東早就用上了物流機器人。

在東莞麻涌的一個京東分揀中心，原來的300位分揀員工，被裁到了僅剩20人，而這個裁員還將繼續。

那誰負責去派送呢？

去年開始，京東的無人車就在北京的6所大學完成了第一次的派送任務。原本由快遞小哥負責的派送工作，現在也換成了人工智能。

不需要擔心無人車會送錯、延誤等等，這輛無人車配置多種傳感器結合計算機視覺技術一路上能360度感知路況，比人類派送員還要靠譜。

感慨這世界變化太快？其實，在你的視線范圍之外，還有更多行業正在受到人工智能的沖擊。

物流行業如今朝著無人化、自動化發展，工廠和生產流水線就更不用說了。

你知道上海通用金橋工廠的凱迪拉克轎車是如何生產出來的嗎？

繁重勞累的焊接工作，在機器人的手中如同拈花般輕松自如。

偌大的車間內，只有10多位工人，他們管理著386臺機器人，每天與機器人合作生產80臺凱迪拉克。

無論是AI制圖、制曲、寫作、考試、閱卷、快遞派送、無人車間都依靠【技術】的支撐，而【應用】上的更高需求使得技術得以迭代優化。

我們從人工智能在傳統行業中的應用中探索AI的本質，除此之外，我們還需想想看，用AI既節省成本，又提高效率，有哪個聰明的企業家不會選擇使用人工智能替代人力的重復性勞動呢？

這下，你能明白為什么我說，在不久之后，大家的“煩惱”都將不復存在了吧。

全球最權威的咨詢公司麥肯錫的研究報告稱：預計到2030年，人工智能的發展，將有7500萬至3.75億人需要重新找工作。

這意味著全球每100人中，就有3~14個人需要另謀出路。

在18年西班牙世界零售大會上，劉強東說“未來京東，百分之百無人化運營，未來的京東將是一家自動化運營的企業，京東將在未來的十年里，把現在的16萬員工減少到8萬。”

在這樣的背景下，有的人會想我的工作也不一定會被機器替代，且行且看不著急，但我想說的是：科技不一定只意味著淘汰，更多是機會和價值。

有的人可能會很焦慮自己將會因為人工智能而丟掉工作，但你更應該關心的問題是：如何適應全新的環境，如何擁抱技術尋找機遇和創造價值