这是否意味着人工智能和机械进修能做到一切工作？感知和认知涵盖了大年夜量的范畴——大年夜驾驶汽车到猜测发卖，再到决定雇佣谁或提拔谁。我们信赖，人工智能在大年夜多半或所有范畴的机能将很快达到超人程度。那么什么是AI和ML做不到的呢?

同样，被动地评估一小我的精力状况和积极尽力去改变它，两者之间有着巨大年夜的差别。机械进修体系在前者上表示惊人，但后者要想赶超仁攀类须要进步的空间还很大年夜。我们仁攀类是一个异常社会化的物种，我们不是机械，最善于应用诸如同情、骄傲感、联结和耻辱等社会驱动力来说服、鼓励和感染彼此。2014年，TED大年夜会和XPrize基金会宣布设置一个奖项以等待，“第一小我工智能来到这个舞台，给一段同样富有感染力的TED演讲，让不雅众起立为其鼓掌”。估计这个奖项很快就要被捧回家了。

我们认为，在这个超等强大年夜的人工智能的新时代里，仁攀类聪明的最大年夜和最重要的机会在于两个范畴的交叉点：找出下一步要解决的问题，并说服很多人去解决问题，并广泛应用。这是对引导力的一个很好的定义，在第二个机械时代，引导力变得加倍重要。

在这个范畴内另一个小众但成长快速的范畴是强化进修（reinforcement learning）。这种办法嵌入到已经控制了Atari技能的视频游戏和棋类游戏的体系中。它还有助于优化数据中间的电力应用情况，并为股票市场制订交易策略。Kindred应用机械创建的机械人可以或许辨认和分类他们大年夜未竽暌滚到过的对象，加快了在配送中间对花费品进行“遴选和放置”的过程。

贸易世界的构造变革时代已经开端，由技巧进步带来。就像蒸汽动力和电力一样，它本身也无法获得新技巧，甚至无法进入顶尖技恋人员，将赢家和输家区分开来。相反，它是那些思惟开放的立异者，可以或许看到以前的近况，并假想出截然不合的办法，并且有足够的悟性把它们放在合适的地位。机械进修的最大年夜遗产之一可能是创造新一代的贸易领袖。

在我们看来，人工智能，尤其是机械进修，是我们这个时代最重要的通用技巧。这些立异对贸易和经济的影响不仅反竽暌钩在他们的直接供献上，也表如今他们可以或许支撑和鼓励互补立异的才能上。经由过程更好的视觉体系、语音辨认、智能问题解决以及机械进修带来典范多其他功能，新产品和新工艺正在成为可能。

一些专家甚至走得更远。如今负责丰田研究机构的Gil Pratt将今朝的人工智能技巧与5亿年前的寒武编大年夜爆发比拟较，那就是出生了各类各样的新生命情势。就像如今一样，关键的新功能之一就是视觉。当动物第一次获得这种才能时，它许可它们更有效地摸索情况；这就催化了物种数量的大年夜量增长，包含捕食者和猎物，以及被填满的生态龛典范围。今天，我们还欲望看到各类各样的新产品、办事、流程和组织情势，以及大年夜量的物种灭尽。当然也会有一些骤然掉败和意想不到的成功。

固然很难精确猜测哪些公司会在新情况中占据主导地位，但一般原则是明白的：最灵活、适应性强的公司和履行力将会成长强大年夜。在AI驱动的时代，任何对趋势敏感且能快速反竽暌功的团队都更应当抓住此次好机会。是以，成功的策略是愿意测验测验并快速进修。如不雅职业经理人们没有在机械进修范畴增长实验，他们就没有在做他们的工作。将来十年，人工智能不会代替治理人员，但应用人工智能的经理将代替那些不应用人工智能的人。

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