隨著近幾年全球各大科技巨頭紛紛入場人工智能領域，催生了一大批技術的發展和落地：AI醫療、智能翻譯、圖像識別、智能社交機器人、無人駕駛……這些技術的背后都離不開“深度學習”。科技改變我們生活的同時，也給我們帶來了某些隱憂：人工智能會不會取代我們甚至統治我們？

日前，中信出版社推出了《深度學習：智能時代的核心驅動力量》一書。本書作者特倫斯·謝諾夫斯基是全球人工智能十大科學家之一、深度學習先驅及奠基者，親歷了深度學習在20世紀70年代到90年代的寒冬。但他和一眾開拓者，利用大數據和不斷增強的計算能力，終于在神經網絡算法上取得重大突破，實現了人工智能井噴式的發展。中信出版社特別邀請微軟（中國）CTO韋青分享了這本書的閱讀感受，以及對人工智能發展的判斷。

深度學習不僅是知識，而是思維范式的轉變

首先我們怎么看深度學習，它到底是新的知識，還是一種范式的轉變？人工智能非常廣泛，其中機器學習是一方面，深度學習又是機器學習的一個子域。我認為深度學習不僅僅是知識，更是一種思維范式的轉變。

愛因斯坦說過：“我們不能用制造問題時的同一思維水平來解決問題”。我們處在一個智能的時代，機器開始解決很多人類原來以為自己擅長的，結果是機器更擅長解決問題，所以我們需要努力學習新的知識。《深度學習》這本書的作者特倫斯·謝諾夫斯基，是幾十年一直跟著業界發展的前輩和專家，他在這本書清晰的把“深度學習”的來龍去脈講清楚了。其中最大的核心點，是這種知識要求我們了解人類的思維方式，并通過數學算法轉變對世界的描述方式，讓我們理解這個世界是由很多模型構成的。

如果我們還帶著過去的思維方式，無論是電氣化時代的思維方式，還是信息化時代的思維方式，都無法理解智能時代人的思維方式和計算機的計算方式有什么異同。過去的思維方式會產生兩種結果：一方面容易把人工智能所帶來的成就神話和夸大，另一方面對數學和算法的進步帶來的人工智能發展成果產生誤解。現在出現很多“機器是否會代替人，機器人是否讓人類滅亡”的擔憂，都是因為沒有充分了解什么是人工智能。

以史為鑒，重新認識科技進步

由于技術的進步引發的新話題層出不窮，我們不斷被動地接收新的理念。越來越多的人發現，人類開始進入“無人區”，沒有一個大思想家或者大哲學家能夠告訴我們未來會怎么樣，所以人們就產生了很多爭論，關于人工智能的爭論，關于機器智能的爭論，關于機器人的爭論，關于技術和人類關系的爭論等等。

微軟公司CEO薩提亞曾在一場演講中說：“未來沒有人引導我們，那么我們可以選擇以史為鑒，看看歷史上發生過什么。”最有代表性的就是第一次工業革命到第二次工業革命之間，由蒸汽時代進入電氣化時代。我把這個階段總結為四種態度和四種結局。

在蒸汽時代，很多有影響力的全球性公司用蒸汽力量代替人的四肢，但當電氣出現的時候，絕大多數公司態度是看不起電，因為最初電的效率并不夠高。第一類公司的想法是電力不行，效率太低，沒有未來，蒸汽力量足夠了，一百年之后這些公司被淘汰了。

第二類公司放下一些包袱，認為電是新生事物，也有潛在發展的可能性，但是仍然堅信蒸汽機的力量，堅信只要對蒸汽機進行改良一樣可以保持競爭力，這些公司也被淘汰了。

最可惜是第三類公司，他們已經放下舊的生產力，開始擁抱新的生產力和形成新的生產關系，但是思維方式沒有改變。他們認為自己全面擁抱電氣化時代，已經產生比蒸汽機時代超高的效率，更低的成本，但是他們還在跟蒸汽機相比，這些公司最終也被淘汰掉了。薩提亞提到，我們做了一些粗略的分析，只有不到5% 的公司在那個時代完成了轉型和飛躍，真正進入了電氣化時代。