赋能读后感（精选文档）

下面是小编为大家整理的赋能读后感（精选文档）,供大家参考。希望对大家写作有帮助!

赋能读后感3篇

【篇1】赋能读后感

《智能——互联网时代的文化疆域》读后感

在看完这本书后，作者主要给我们讲述了智能和疆域之间的关系。作者通过田野调查，从互联网、手机、IT、电视游戏角度阐述了自己的发现，在游历了世界上很多具有代表性的国家和地区，以此来证明自己的观点。整个世界已经是一个完全开放、互通、无界的，在数字时代，国界是一个过时的概念。同时网络社交是正在全球各个地方快速发展的交流工具，它的发展让人们更好的享受交流，无论是现实朋友还是虚拟朋友更或者是陌生人，网络社交拉近了人与人之间的距离。

互联网正在改变人们的生活学习方式，信息的普及将是迅速而又自由的。但是互联网的使用还是有区域性的，并且会适应于各地的实际情况，互联网的平台是全球化的，但是互联网的内容不是全球化的，作者提出了互联网的有疆域的，这是一个抽象的概念，互联网上的各种交流大多数都是在各自的疆域来进行的，作者通过田野调查时，发现互联网不是一个全球化的概念，而是互联网随着文化、语言、地区的变化而被打碎。作者分析了脸书，表面上看脸书拥有庞大的用户群体，但是每个用户都有自己相对范围的一个圈，正如脸书联合创始人克里斯·休斯所说的“坚持真实，坚持本地化”，任何社交媒体和网络都应该保持本土化，这也是谷歌、维基百科、特推等公司成功的原因。如今互联网的快速发展就是得益于互联网更加贴近人们的生活，适应了不同地域人们的生活。

近几年互联网在医疗软件、健康管理、线上线下问诊服务、智能健康设备、云数据健康档案等多方面、多层次上进行发展，逐渐渗透到大众生活的点点滴滴，互联网医疗，代表了医疗行业新的发展方向，有利于解决中国医疗资源不平衡和人们日益增加的健康医疗需求之间的矛盾，是卫生部积极引导和支持的医疗发展模式。

现在在我们身边，我们可以通过手机微信挂号，通过太仓健康网预约医院的专家。广大的患者再也不用起早贪黑的在医院挂号窗口排队，同时给医院减轻了工作量，提升了服务质量，患者可以在医院的大厅自主交费、领取各类报告，同时这些报告和就诊记录都将写在患者的电子健康档案里，患者随时随地都可以查阅。

互联网也正在改变我们医护人员继续教育的方式，过去大家集中开会授课的模式正在渐渐减少，取而代之的各种网络视频教学、网站在线学习，随时随地都可以学习，极大的节约了我们医护人员时间。

作者分析了手机互联网社交和电子商务这两个领域，也是存在疆域这个概念，即使像亚马逊这样全球化的电商网站，在实际销售中也需要适应本土市场，并且随着电子商务的发展，地域性的也将越来越明显。

新兴互联网正在发展中国家迅速发展，新兴互联网的发展在每个国家也是不一样的，而且每个国家都有自己本土的互联网产品，作者列举了中国一些很成功的互联网产品：百度、百度百科、优酷、支付宝、微信、QQ等。

习近平总书记亲自参加了第二届世界互联网大会，还发表主旨演讲，提出推进全球互联网治理体系变革“四项原则”、共同构建网络空间命运共同体“五点主张”。国家主席出席互联网大会，这在世界范围内都极为罕见。那么，习近平主席为何如此重视互联网？因为互联网已经越来越成为民众的幸福甘泉，互联网已经成为经济发展的强劲推力，互联网安全已成世界问题亟需全球治理。

作者在调查后发现，标准化的互联网时代和无国界的数字化的全球化时代已经是过去式。疆域化的互联网将成为必要。要想变得智能，既要数字化也要疆域化。同时作者也对互联网表示了担忧，互联网发展正在依赖于文化、语言、国家环境，但是又美国一家主要负责调控互联网的局面没有改变。网络内容的日趋疆域化，网络工具、平台和数据大多集中在美国，作者认为这种过度且不符合时代的权利已不再有理由继续存在了，应该渐渐地扩大渗透到新兴国家，进而蔓延到全世界。

作者分析了互联网存在的危机，斯诺登事件对网络未来将持续影响，美国继续滥用自己的技术主导地位，必将牵连整个互联网。但是我们也观察到网络管理有加强的趋势。

最近看了一篇文章：谷歌为何能避免魏则西事件的发生？其中讲到了企业文化决定一个企业的社会角色，我们可以在谷歌网站的「关于我」页面看到谷歌经营者的十大信念，其中第六条很直接的写道「不以作恶的方式赚钱」，包括三点：

1.      我们绝不允许效果未经证实的广告出现。

2.      不使用强迫点击的跳出式广告，只有静态的文字广告。

3.      凡是谷歌上的广告都会标示「广告主」的来源，谷歌绝不操控一般搜寻的结果。

相反地，百度官方网站自己的介绍，强调的更多是功能、服务，无关乎道德与自我监督的信条，其核心价值观是「简单可依赖」，但这个依赖似乎不包括「信赖」。在「社会责任」的字段，也不见如谷歌一般的道德守则， 百度与谷歌的差异，间接说明了近期百度文化造成的家庭悲剧，互联网企业的社会责任的缺失和法律法规监管的不利是国内互联网发展的弊端。

我们正处于一场革命的中心，且不知道革命的出口会指向哪里。全球民众对网络发展有着各种各样的担忧，但是保护昨天的世界并不阻止人民迎接明天的时间。作者认为互联网是中立的，我们应该用积极的态度面临新技术。

【篇2】赋能读后感

赋能读后感最新

　　读后感是指读了一本书，一篇文章，一段话，几句名言，一段音乐，然后将得到的感受和启示写成的文章叫做读后感。第一文档网今天为大家精心准备了赋能读后感,希望对大家有所帮助!赋能读后感读到《赋能》这本书的第二章“还原论的时代与全新的时代”，突然有许多感触，现在写下来与大家交流分享。

　　在泰勒的“科学管理”没有出现之前，整个社会都处在一种低效的，浪费的大环境中，工厂用更多的人更多的原材料更多的时间却只能生产很少的产品，一切都需要靠经验进行生产，一个有经验的技术工会被支付高昂的工资，有很大的话语权，他们的地位在工厂中举足轻重。这个时候泰勒应运而生，这个思想超前的了不起的人认为很多事情是在做无谓的浪费，因此他通过精确的计算，通过科学的管理，控制着每一分成本，每一刻时间，每一厘米的距离，工人不需要思考，不需要经验，只需要按照通过计算出来的结果做应该做的事情就可以，就这样泰勒的“科学管理”极大的促进了生产，节省了大量的人力物力财力，却生产出了几倍甚至几十倍的成品，这也是现代工业的一场革命，推动了工业化的进步，甚至他的这种思维在二战中也起到了左右战局的作用，美国用超乎人们想象的制造生产效率造出了令人瞠目结舌的战略武器和物资，用的就是泰勒的理念和思想。但是随着时代的发展，泰勒的“科学管理”开始逐渐被淘汰，人不是没有思想的机器，通过鼓励，情感等引领也是能达到很高的效率，机器代替了人，使人可以变得更有人情味的去工作。作者又用法国的马其诺防线来举例子，看似固若金汤，却被德国用迂回战术和坦克，飞机等新兴武器很亏击败，随着这个信息化时代的发展我们不能再用陈旧的眼光和思想再去看待新鲜事物，这样只会让人停滞不前，变得落后。

　　在教育我中同样也是这个道理。我们现在所接触的孩子是生在21世纪，长在21世纪，他们接触的是这个信息化的时代，是一个瞬息万变的社会。所以我们这些生在20世纪的老师不能再用我们成长过程中经历的方法或者思想来对孩子进行教育。虽然年龄差距不大，但成长的教育环境还真是千差万别，这10里面的发展实在是太快了，快到让人稍微懒惰一点就会被淘汰的地步，所以现在的教育也需要告别当年的泰勒思想了。

　　现在的孩子会跟你讲民主，会跟你据理力争，会张扬个性，会用现代思想思考问题那我们就应该尊重孩子，我们应该俯下身子去研究教育而不是再只是去做教授知识。正如赵校长所说，学习的主人是学生，我们一切都应以学生为中心，为他们的成长提供需要的帮助。梅洪建老师也说，孩子的成长需要培育，而不是引领。我们只是做孩子成长过程中的养分，土壤，阳光就好了，至于他成长为柳树还是松树，我们何必去强求呢?但是，我们这个“养分”也需要不断的充电，不断的去丰富自己，不断的去学习，要不然孩子学长越大，需要的“养分”越来越多，我们提供不了帮助，岂不是辱了“老师”这两个字。

　　赋能读后感在愈加错综复杂的新时代下，无论现在我们有多么丰富的海量数据，预测都难以成为应对不确定性的唯一方法。这些大量的数据可以帮助我们理解现象是如何发生的以及可能如何演化，让我们误以为我们有能力掌控任何事情。但其实并不然，比如当前的疫情，虽然与2003年非典相比，无论是医疗条件还是应对经验都有提升和积累，但当前世界流动性的便利是那个年代所没有的，因此依然充满不确定性。

　　作为组织或个人来说，环境的变化更是如此，每个组织都应该增强自己的韧性，学会如何重新布局以应对未知的世界，在变动中能寻求新生，在破碎后能迅速复原。增强团队的韧性和适应能力，需要团队间互信、信息共享，清楚拥有共同的目标，才能克服“囚徒困境”带来的挑战，革新“深井”式架构，塑造团队的赋能新体系。书中还建议，领导也应从“象棋大师”变为“园丁”，将注意力从棋盘上移动棋子转移到构建生态系统和维系组织氛围上来。

　　作为员工的我，最近也感受到部门很多行之有效的团队赋能措施，个人也是深感受益，比如部门例会纪要的共享、咨询组的《行业简报》、我们平台组内例会各项目进度和技术分享......这些信息的共享不仅可以让团队成员互相吸取获益，也使大家互相理解各自的工作内容，明晰团队的目标是一致的，为同一目标一起奋斗。

　　在读的过程中，也产生了一些困惑，如何把握信息共享的度，如何找到赋能的平衡点，这些都不是容易的事情。完全的信息共享会带来繁杂，也会分散团队有限的精力，同时信息共享无法保证会遭自私的人利用，影响团队的共同利益。共享意识，应该包括了共享的目标，共享的方法论，共享的背景信息，共享的能让人互信的价值观。而赋能也不是一个简单的动作，而是一种体系。简单的放松控制是非常危险的举动，赋能的前提是共享意识，被赋能者必须能够拥有相应的视野和知识，对整体背景都得了解，不然即便被赋能也很难采取明智的行动。因此赋能给谁，如何赋能，如何使人具有被赋能的能力，也是领导者需要不断琢磨的问题。

　　因此，在这个纷繁复杂、随时变化的新时代，没有唯一通用的方法，需要多种方法的灵活配合多进行实践可能才更适合敏捷团队的构建。

　　赋能读后感近日在读《赋能》时，发现自己理解的还不够深入。以本书所阐述的理论，结合自己之前的实践，谈谈自己的一点感想。

　　当今的时代，是一个被称作为“VUCA”的时代(Volatility——易变性、Uncertainty——不确定性、Complexity——错综复杂性、Ambiguity——模糊性)。在这个时代，各种信息、各种因素互相影响，从而构成一个错综复杂、而又无法明确预测的不确定社会。层出不穷的信息系统，各种社交APP以及各种视频APP使得世界各地发生的任何一件事情，在非常短的时间里就会传遍全球，从而产生无法估量的影响。

　　No.1复杂与错综复杂是相对的

　　作者认为我们的社会已经从之前的复杂发展到现在的错综复杂。在复杂社会时代，大家基本都是采用泰勒的还原论，将复杂的系统拆分成多个简单的小系统，以构成流水线，从而降低对团队成员的能力要求——只需要按照流水线的要求进行操作即可，不需要做太多的思考。流水线即是高效率、科学管理的代表。而在错综复杂的时代，是多个元素之间互动剧烈增加的时代，元素之间的影响关系已经迅速升级到无法预测。如果将复杂比喻为一个乱线团，那么错综复杂就相当于多个乱线团纠结在一起。

　　但是随着时代的发展，随着科学技术的进步，在目前认为是错综复杂的事情，可能就会变为复杂的事情。赋能、敏捷是针对于错综复杂环境下的解决方案，而复杂环境下的解决方案依然可以使用泰勒的还原论，梳理出流程性的处理方案，降低对于团队成员的要求，提升效率。也就是没有绝对的错综复杂，科技发展到一定程度，原先的错综复杂就会变为当今的复杂。就像多个纠结在一起的乱线团如果多个人一起梳理，还是可以梳理出来一样。

　　No.2韧性思维与韧性能力是关键

　　既然当今的时代是一个VUCA的时代，必定是处于错综复杂的时代，在没有转化为复杂之前，存在各种的不确定性，我们必须采用应对错综复杂的解决方案——提升团队成员的韧性思维与韧性能力。与韧性相对应的是刚性，刚性能力是一个团队成员为了完成基本工作所需要的能力，而韧性思维与韧性能力，则可以确保团队成员在遇到不可预知的问题时，具有一定的解决方法。如大禹治水，就是采用了韧性思维。直接堵，就相当于利用人类的刚性能力与洪水的能力进行硬碰硬，谁更强大，谁就赢。而采用疏，则是利用了韧性思维。团队成员必须在保证刚性能力的前提下，不断提升自己的韧性思维与韧性能力，才可能面对不确定的问题时，有较好的解决方案。

　　总之，无论哪个时代，都会面临不确定性，当今的VUCA，由于错综复杂，则更是放大了不确定性的概率，为了应对不确定性，每一个人都需要提升自己的韧性思维与韧性能力。

【篇3】赋能读后感

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《人工智能》（李开复）读后感

本书内容框架如下：

1•关于人工智能的五种定义

2•人工智能发展的三个阶段

3•人工智能是否会威胁人类

4•人类将如何变革

行业的创业概况

时代下的教育和个人发展

一、关于人工智能的五种定义

首先，请抛开人工智能就是人形机器人的固有偏见。

人工智能目前作为一种技术手段，已经成为了不少应用的核心驱动力。

苹果的SIRh微软的小冰是常见的人工智能助理。当用户与他们对话时，他们 会通过事先积累好的人类对话库和互联网资料库中，查找最有可能匹配的回 答。

X日头条、淘宝购物推荐，会根据你的浏览习惯、购物历史，学习你的爱好。

所以用的越久，它就会越懂你。

人脸识别是U前应用最广泛的机器视觉技术，是人工智能大家庭中的重要分 支。用刷脸的方式替代门禁卡，支付宝正在开发的刷脸支付也是依托于人脸识 别技术。广义上的机器视觉还包括图像、视频中各种物体识别、场景识别、地 点识别乃至语义理解。比如手机中的照片自动分类就是运用了场景识别的功 能，还有清理重复照片的功能，也运用到了这个技术。此外，白度中的图片搜 索、淘宝中的商品图片搜索，也运用到了人工智能技术。

我们现在用的美图秀秀中的一键P图软件、三生三世画风的一键美妆，都是运 用到了人工智能技术。机器通过从大量经典画作中学习到的上色技法、笔触技 法、干湿画法、上妆技巧等，来对原始图片进行处理。

搜索引擎根据问题给岀最直接的答案，也与SIRI的运行原理相类似。

在机器翻译这一块儿上，通过对语言.语言学的学习，得出的翻译结果也具备 较强的可读性。其至可以通过中文与英文的翻译数据、英文与阿拉伯文的翻译 数据，自动学习如何从中文翻译到阿拉伯文。

还有U前在商业化方面已经取得长足进展的自动驾驶技术。也是通过数白万里 的驾驶里程学习，来完成车速调整、控制转向、避免碰撞等操作。当然，H前 相对比较成熟的还是半自动驾驶技术。完全的无人驾驶或许还要等到十年之

还有我们经常在电影中看见的机器人行业。快递分拣机器人、无人飞机、工业 机器人，都极大的提高了商业效率。但U前机器人还无法做到像人一样具备完 整的思维。大家所期待的人形机器人，其实投资人也是不看好的。原因很简 单，机器越像人，就越容易被拿来和真人比较。山于人工智能技术尚未达到十 分成熟的阶段，这个机器人的鑫笨会暴露的非常彻底。使期望与现实之间的差 距加大，因此难以获得市场认可。

那讲了这么多现象，到底什么是人工智能

目前常见的定义有五种：

第一，人工智能是让人感到不可思议的计算机程序。儿十年前的人类，如果能 见识到现在手机上常见的人机对战的象棋、跳棋游戏，恐怕会被吓一大跳，甚 至怀疑是有人在背后操纵。可现在的人都见怪不了。所以，用这种方法定义， 会使得人工智能随着技术的成熟，失去一个客观的标准。

第二，AI就是与人类思考方式相似的计•算机程序。这种说法在早期非常流行。

本质上与仿生学无异。但弊端在于，人类至今也无法说清楚大脑是如何进行学 习、记忆、归纳、推理等思维过程的。因此，也很难教会机器去模拟人脑的运 作。再一点就是，通过为程序输入大量专业的知识、常见的思考逻辑，使得计 算机应用难以扩展到较为复杂的领域当中。比如面对语言中的歧义和丰富的表 达方式，得岀的翻译结果往往也是漏洞百出。

第三，AI就是与人类行为相似的计算机程序。这一定义与仿生学派的说法是对 立的。实用主义者并不在乎人工智能要遵循什么思考框架，也不在乎计算机到 底是如何处理采集到的数据。只要模型可以工作，最终的结果是对的就行。

第四，AI是会学习的计算机程序。最近的这波人工智能热潮里，深度学习作为 一种技术手段确实是一枝独秀，儿乎垄断了所有流行的技术方向。而在此之前 的专家系统、统计模型都未能使人工智能获得如此大的进步。所以，把学习等 同于AI,虽然过于狭隘，但也是比较符合时代精神的。但要注意的是，机器的 学习方法和人类的学习方法还有很大的差距与不同。如果人工智能是一种会学 习的机器，那么需要着重提高的就是其抽象理解能力。

第五，AI就是根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计•算机 程序。不同的定义分别适用于不同的人群和语境。如果非要得出一个看上去比 较合理的定义，那也只能是比较模糊的概念。那么这一种就是学术界的教科书 式定义，全面均衡，偏重实证。

二、人工智能发展的三个阶段

1962年，IBM的阿瑟萨缪尔开发的西洋跳棋程序曾经战胜过一位盲人跳棋高 手,1997年IBM深蓝战胜卡斯帕罗夫的那一天，全世界科技爱好者奔走相告， 2016年ALPHAGO战胜李世石，就由流传起人工智能将要毁灭人类的言论。

纵观前两次次人工智能潮，每一次都曾让人以为人工智能将会掀起大的变革。

但最后回头看，都没有达到人们期望的高度。与其说是人们的心理落差，不如 说是人们对机器是否具有智能的判断标准在不断被拔高。

那究竟这一次的人工智能热潮，会超出人们的期望吗

从高徳纳咨询公司的技术成熟曲线来看，每一项技术在早期阶段，都会被公众 追捧，被媒体大肆报道，最终走向一个充满泡沫的膨胀期。

随着盲□追捧者的激增，跟风的公司越来越多。但随着技术遇到瓶颈，市场供 过于求，大量没有核心竞争力的公司不是被兼并，就是倒闭。

行业跌入低谷后，迎来了第二轮.第三轮投资，技术上的突破使得第二代、第 三代产品得到了普罗大众的认可。投资得到了回报。

20世纪50年代到60年代，随着通用电子计算机的诞生，人工智能悄然兴起， 比如一些简单的象棋程序设想。但山于当年计算机的运算水平远远达不到要 求，很多东西只能停留在纸上谈兵的层面。

20世纪80年代到90年代，基于统计模型的技术悄然兴起，并在语音识别、机 器翻译等领域取得了不俗的进展。人匸神经网络也在模式识别应用等领域开始 有所建树。但还是不足以超过人类的预期。

那么这一次的人工智能复兴的最大特点就是AI在多个领域达到了人们心中“有 用”的标准，在商业领域被广泛的应用。

从心理学上说，人们接受一件新事物，就像人们接受外界刺激一样，是有一个 阈值的。只有当外界刺激的强度超过了一个人能感知的最小刺激量，人们才会 注意到它。而这个人们能感知到的最小刺激量，就是心理学上的绝对阈值。

这一次的AI热潮，正是达到了人们的心理阈值才得到了广泛的关注。就拿人脸 识别来说，之前的准确率可能只有20%不到，根本不具备实用价值，只能停留 在实验室当中，自然就没有达到人们的心理阈值。但现如今就不一样了。

所以，我们说人工智能来了，其实是说人工智能或深度学习真的可以解决实际 问题了。在机器视觉、语音识别、数据挖掘、自动驾驶等方面都获得了长足的 进步。

而这一切，都离不开深度学习。

今天的人工智能研究者，儿乎无人不谈深度学习。很多人甚至喊出了 “人工智 能二深度学习”的口号。但毋庸讳言，深度学习绝对不是人工智能领域解决的唯 一方案，二者之间不能划上等号。但说深度学习是未来很长一段时间内，推动 人工智能进步的核心技术，则一点都不为过。

深度学习依赖海量的大数据和强大的计算能力。对于计算机来说，想让它成功 识别猫这个物种。需要其学习一千万段视频才行。

三、人工智能是否会威胁人类

人工智能真的足够聪明以至于会超出人类的控制范围，最终威胁到人类吗

要回到这个问题，首先要理清不同层级人工智能的定义。

弱人工智能：限制领域人工智能，指的是专注于且智能解决某一特定领域问题 的人工智能。L1前看到的所有人工智能都属于这个范畴。例如AlphaGoo人们 更多的是将其看作一种工具，而不是威胁。当然了，同其他所有工具，如汽 车、飞机等一样，都是存在风险的。

强人工智能：指可以胜任人类所有工作的人工智能。就是人可以做什么，人工 智能就可以做什么。谈及这个层面，就不得不面对强人工智能是否有必要具备

“意识”这个问题。一旦牵涉到“意识”，强人工智能的定义和评判标准就会 变得十分复杂。

超人工智能：比人类还有天赋、还要聪明的人工智能。H前更多的是从哲学以 及科幻的角度加以解析。没有办法和经验去预测这种智能究竟是否存在。

□前大众忧心的人工智能威胁论，主要指的是强人工智能和超人工智能。那么 他们会以远超我们预料的速度降临吗

LI前大多数对于这类威胁的论述都是基于“人类科技发展是越来越快，呈现岀 不断加速的势头”。但这个假设是否正确，也很难给出明确的答复。

但作者更相信：特定的科技如人工智能，经历一段时间的加速度发展后，会遇 到难以攻克的技术瓶颈。

客观的分析看，人类威胁还相当遥远。问题的根源可能在于人类总习惯把人工 智能人格化。人工智能的危险，本质上还是和其他工具一样具备无法避免的弊 端，这是我们需要防范的，而并非担心智能机器会像人类一样思考。

“智能”二字本身就是缺乏一个客观的、可量化的定义的。单从计算能力看，

人工智能确实超出人类很多。如果仅根据这种限定范畴的技术能力去推测，确 实很可怕。但如果综合考虑人工智能的跨领域推理能力、常识和感性、理解抽 象概念的能力等，其实人工智能还很难给人类造成威胁。

今天的人工智能还不能做什么：

1.跨领域推理：比如使用比喻句•人类强大的跨领域联想、类比能力是跨领域推理的基 础。但显然智能机器是不具备的。在今天，迁移学习的槪念正在兴起，指的是将人工 智能在某一领域取得的经验，通过某种形式的变换，迁移到另一个陌生的领域。

2.抽象能力：目前的深度学习技术都需要大量的数据来支撑。不像人类可以通过少量样 本就总结出规律。

3.探索原因：人工智能做出行为的原因很简单，就是依赖于设宦的一个程序。而不会去 追求为什么要设定这个程序。譬如看到苹果落地，智能机器看一万颯也不会去思考背 后的原因。

4.常识：即无须仔细思考就能宜接使用的知识、方法和经验。比如虽然小朋友没学习过 牛顿立理，但也知道东西会下落。人工智能只能靠人类设泄的规则来完成常识的积 累，丰富性还不足。

5.自我意识：这种能力智能机器很难在短时间内拥有。也很难推测有没有拥有的可能。

6.审美：审美缺少量化的标准，是非常主观的东四。那种体验到美好事物之后的情感， 人工智能也难以领会。

7.情感：推测判断人类的表情目前是可以实现的。但至于说让人工智能自己具备情感， 可能还有很远的路要迫。

四、 人工智能将如何变革

人工智能不仅是技术层面的一次革命。山于人工智能会对生产效率有大幅的提 升，也必然会触及社会、政治、经济、文化层面的变革。

这其中热议最多的就是关于失业的问题。从短期看，必然会造成某些行业、局 部地区的失业阵痛。但从长期看，会刺激大量工作转变为新的工作类型，从而 为生产力的进一步解放、人类生活的进一步提升打下基础。

这里有一个“5秒钟”准则：如果人可以在5秒钟内对工作中需要思考和决策 的问题作岀相应的决定，那么就很有可能被取代。反之，如果涉及缜密的推理 和复杂的决策，就很难被取代。

例如，照着课本讲课的老师可能会被取代，但可以重塑知识架构体系，创造性 的方法为学生授课的老师则不会被取代。

因此，一些简单的重复性工作将被取代，但也会催生更多新型的、需要判断 力、创造力、情感交流以及审美和艺术创作的工作类型。如设计师、架构师、 艺术家、文学创作者。人的独特性会体现出来：思考、创造、沟通、情感交 流；
人与人的依恋、归属感和协作精神；
好奇、热情、志同道合的驱动力。

五、 人工智能的创业方向

第一阶段，AI会率先在哪些在线化程度高的行业开始应用，在数据段、媒体端 实现自动化。

第二阶段，随着感知技术、传感器和机器人技术的发展，AI会延伸到实体世 界，并率先在专业领域、行业应用、生产力端实现线下业务自动化。工业机器 人、仓储机器人等将大范圉普及。

第三阶段，AI会延伸到个人场景，全面自动化时代终将到来。

AI创业的五大前提：

第一，淸晰的领域界限.例如仓储、物流.扫地机器人。

第二，闭环、自动标注的数据。

第三，千万级的数据量。

第四，超大规模的讣算机能力。目前一些空调马力不足的机房，甚至会购买冰块儿散热。

第五，AI技术专家。

六、 一些感想

人丄智能是一种提高生产效率的技术手段，在未来会大范圉的使用。未来人的 价值会被无限放大，越独特，越有思想的人就越值钱。当然了，没什么思想的 也可以活，毕竟生产效率的提高会使得物资价格有大幅的降低。但在娱乐体验 方面，可能就需要支付较高的费用。

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