毋庸置疑，目前互联网上讨论最火的技术当属人工智能了，而作为一个技术从业者，虽然对人工智能技术的了解甚少，但最近读了一些技术相关的书籍以及观看了一些视频后，自我感觉技术对人类社会的发展影响深远。
# 技术在改变着人类的社会发展
对这句话的深刻思考源于前几天看过的一个纪录片《美国商业大亨传奇 The Men Who Built America》 (2012)，这部纪录片讲述了19世纪中后期20世纪前期的美国商业大亨的故事，其中包括铁路大王范德比尔特、石油大亨洛克菲勒、钢铁大王卡内基、摩根以及亨利福特。
而这些故事发生的时点正逢第二次工业革命，而就是这些商业大亨在铁路、石油、钢铁、电力、汽车等方面的贡献，使得美国短短几十年的时间就成为了世界第一强国。
第二次工业革命的主要标志就是电力的广泛使用，根据这部纪录片中的讲述，正是由于范德比尔特在铁路方面加速了美国生产力的发展，连接了美国的东西部；洛克菲勒对石油的研究改变了美国人民的照明和生产方式，而卡内基的钢铁建设了美国；摩根看到这些大亨的成就，也想做改变美国以及改变世界的事情，是爱迪生发明的电灯让他找到了一个值得冒险的机会。
虽然摩根在推广电力的事情上发生了很多意外，但电力的大力发展和推广无疑奠定了美国在世界上第一强国的地位。
如果再仔细研究目前的互联网技术或者新科技的发展，维基百科又称此为第三次科技革命，毫无疑问，第三次科技革命的领头羊依旧是美国。也正因如此，现在在世界500强的互联网企业中美国才会占据那么多席位。
无独有偶，前几天一口气读完了阮一峰老师的未来世界的幸存者，其中有一篇文章很有意思。在技术决定历史一文中，阮一峰老师提到他大学读的是世界经济专业，在学习《经济史》之前，阮一峰老师一直觉得政治最重要，决定了历史的变迁。
而学完了《经济史》之后，他的观念改变了，他在文章中这样说道：“学了《经济史》，我认识到，经济比政治更重要。政治人物只是舞台上的演员，剧情走向早由经济因素决定了。”
而又在经历了经济危机以及阮一峰老师学习了编程技术以后，他对待历史的看法又一次发生了改变。在他读完大量技术书籍以后，他这样说：
熟悉科技史以后，我看待历史的观点，再一次发生了巨大的变化。我现在认为，主导历史的因素，短期（一年到几年）是政治，中期（几年到几十年）是经济，长期（几十年到几百年）则是技术。
长期来看，政治和经济都不太重要，影响不了趋势，真正起决定性作用的是技术。政治和经济只能改变资源的分配和价格，只有技术才能创造出新东西。政治和经济只能使人类在平面上移动，只有技术才能使得人类向上提升，进入下一个阶段。
阮一峰老师的观点是技术决定历史，而历史正是我们现在的经历所产生的。所以，对于技术的发展以及预测，基本上就可以说是在预测未来。包括我们以前看过的很多科幻电影，里面很多情节、很多事物都是当时的人们对未来想象而来的，但科幻电影里面的情节也好，事物也罢，都是由技术发展演进而来的。
如果科幻电影里的情节成为了现实，也只能说导演或者编剧预测对了技术的发展或者走向，从而预测对了未来的生活。
# 人工智能对中国有利吗？
马云前几年有一次演讲中提到：现在是 IT 时代向 DT 时代转换的时期，而阿里未来要做DT相关的公司。而此处的 D 就是 data(数据)。
前段时间 AlphaGo 打败中国棋手柯洁，说白了就是运用了数据打败了柯洁，并不是说 AlphaGo 有多聪明，而是谷歌的深度学习系统在掌握了大量的围棋对阵数据后进行再处理的结果。
得益于云计算的发展，使得大数据的处理变成可能，而目前的人工智能还处于通过大量的数据处理进行学习的阶段，因此 AlphaGo 在掌握浩瀚的数据并深度学习之后再来打败柯洁一点也不奇怪。
当然，人工智能发展需要的最重要的就是数据，在这方面，中国因为有较多的人口，产生的数据理论上也会更多，应该还是有比较大的优势的。
比如目前的淘宝的商品推荐系统就是根据大量的数据进行机器学习的结果，用户在淘宝购物的过程中产生了大量的浏览数据，正是对这些数据的处理，淘宝可以在不需要人工介入的情况下进行对应的商品推荐，这就是数据的力量。
类似的例子还有很多，比如客服系统，电商平台可以根据用户数据进行深度学习从而研发出来智能的客服机器人，这样就可以大量的减少客服人员也能达到很好的客服沟通和处理工作。
还有百度的无人驾驶汽车，正是得益于深度学习、机器学习等技术，使用大量的数据对机器进行驯化，最后可以得到一个比人类驾驶更安全、更可靠的驾驶系统。
当然，人工智能可以做的事情还有很多很多，目前我们在可预见的未来会出现很多基础的人工智能系统。未来，肯定也会有更多我们预测不到的人工智能系统，到时候系统所做的事情就不得而知了。
昨天看了一篇王煜全老师《新技术与新趋势》的万字笔记，其中他提到了工人智能，也对美国的人工智能产业和中国的人工智能产业进行了对比，他提出人工智能的入口是客厅，即客厅的电视，电视需要有视频内容或者电商内容去支撑。美国人工智能做的最好的是亚马逊，而中国能与之相对应的企业就是乐视，但是乐视选错了战略方向，导致现在中国目前没有企业能与亚马逊相对应。当然，他也不止谈到了人工智能，还有其他很多的东西，如果有兴趣可以阅读这篇文章：王煜全《新技术与新趋势》课程万字深度笔记。
# 技术人员又该何去何从？
学习它、跟随它。
正如苹果在 iOS 11 系统中加入了 ARKit 以及 ML(Machine Learning) 技术一样，大公司也在努力把这些前沿技术变成现实从而进行普及，ARKit 框架使得一台 iPhone 就能随时随地体验 AR 技术带来的便利，目前网络上也有了很多的新奇的 AR App，就像百度地图也在其应用内内置了 AR 实景导航，这样的技术带给普通人的更多的是便利，需要快速普及开来。而且 ML 也提供了一系列 SDK 供开发者使用，开发者在使用的过程中也是在驯化苹果的机器学习这个“大玩具”。
而机器学习、深度学习等技术在网络上也比比皆是，未来，会有越来越多的公司进行这方面的研究和开发，到时候肯定需要大量的数据处理、数据挖掘、机器学习等方面的人才。
当然，未来的技术发展不仅仅是人工智能一个方向，或许未来的新兴技术会越来越多，怎么样去判断技术的发展趋势并顺应它，对我们来说就是一个很困难的问题了。
就像尤瓦尔·赫拉利在《未来简史》中提到的那样，当人文主义这个故事讲述不下去的时候，世界可能就会由“数据教”来进行统治了。
