上一講我們順帶談到了一個最近不能更火的話題人工智能一說人工智能大家第1個問題就是人工智能到底會不會毀滅人類，在今天的課程中我們將不回答這個問題，我們今天只討論，這個讓人驚喜，也讓人驚恐的人工智能到底將如何影響商業世界。
概念人工智能。
今天我們提起人工智能，大概是指4件是語音識別，視覺識別，數據挖掘和機器學習。
語音識別很多人都見識過了，科大訊飛的語音輸入法可以每分鐘，每分鐘輸入400個漢字，準確率極高，幾乎完全可以取代速記員，加上機器翻譯就可以取代同聲傳譯。
視覺識別今天也越來越普遍了，比如在240克雲服務，劉潤老師講過用人臉識別將照片分類存放，其實視覺識別遠遠不止能識別人臉，你輸入海邊他還能找出所有海邊的照片，無人駕駛技術就嚴重依賴視覺識別。
數據挖掘就是從已有數據中提取出模型，大家最常見的例子是，通過數據挖掘沃爾瑪找到了啤酒和尿片銷量的正相關性，把這兩樣商品放在一起提高了銷量。
機器學習這個就厲害了，人工智能如此火爆，大部分功勞要歸她，AlphaGo在2016年夏贏李世石，2017年夏盈科傑就要歸功於他每天自我對於100萬盤神速進步的機器學習能力，很多人害怕這樣進化下去，會不會哪天人工智能的智商會超越人類，網絡流傳著這樣一段描述文藝而令人毛骨悚然。
人類唯一戰勝AlphaGo的那個含義，疲憊的李世石早早睡下，世界在慌亂中恢復矜持，以為不過是一場虛驚，然後在長夜中AlphaGo又和自己下了100萬盤棋，是的100萬盤，第2天太陽昇起AlphaGo已經變成完全不同的存在和李世石依舊是李世石，從此之後人類再無機會。
李開復老師在他的書人工智能中說，有這樣擔憂的同學過於樂觀的認為，科技永遠會指數性發展，而忽視了必將遇到的重大瓶頸，與其擔憂人類是否會被滅絕，不如對於我們的工作會不會被取代，以及如何在別人憂心忡忡時抓住商業機遇。
劉潤老師非常認同這個觀點，那麼哪些工作有可能被取代或者反過來說我們應該寫人工智能取代哪些人類做起來低效的事，從而創造巨大的商業機會呢？
運用建議創業者關注幾個領域。
對於創業者建議大家立刻開始關注幾個領域，你會看到處處都是掘金的機遇，而對於保守者你會看到塗層一般血洗的危機。
第一金融。
2016年12月高盛公司發佈報告說，保守估計到2025年機器學習和人工智能將通過節省成本和帶來新的盈利機會，創造美大約每年341~430億的價值。
金融分析師們還自我安慰說，在人工智能和人類一樣聰明之前金融業不會被攻陷，但美國一家叫康守的公司已經開始利用人工智能每天早上8:35，給高盛的僱員們提供自動化的投資分析報告了。
有些金融機構還要用戶到櫃檯辦各種繁瑣手續時，螞蟻金服已經開始利用人臉識別進行遠程身份驗證了。
當很多銀行還在僱傭大量員工疲於奔命的接聽客戶電話時，有些先行者已經開始提供人工智能客服大幅度降低成本。
第二，醫療IBM開始利用其著名的人工智能系統幫助因癌症研究。我省一週時間閱讀了2500篇醫學論文，併為300多位病人找到了醫療方法，此前的一群醫生卻束手無策，人工智能在x光片，識別準確診斷，個性化醫療，甚至手術上都有巨大的發展空間。
第3生活。
這個範圍就廣了不久的將來，機器翻譯會好到，你不再需要學習外語，人臉識別將能做到瞬間識別幾十萬張人臉，大面積抓捕或者尋找走失兒童變得輕而易舉，語音智能助手能做出比你更懂的決策。
李開復提出了一個5秒鐘原則，他說大部分人類需要思考5秒鐘以下的事情都可以由人工智能代勞，也許所有這些事情都是未來巨大的商業機會，講到這裡也許你會擔憂什麼都讓人工智能幹了，那我幹什麼呢？到底還有哪些是人工智能幹不了的？我怕了你我讓我的孩子以後專門學這些還不行嗎？
那麼哪些事情人工智能做不到呢？下面7個領域人工智能在可預見的將來很難超越，我們人類對還可以暫時領先，一，跨領域推理，而抽象能力三知其然也知其所以然，四長15，自我16審美及情感。
總結認識人工智能。
今天我們登高遠眺，發現人工智能不在遠方早已兵臨城下，他有4組大軍語音識別，視覺識別，數據挖掘和機器學習，這些突飛猛進的技術在金融醫療以及生活的方方面面給我們帶來了巨大的不確定性，這些不確定性是挑戰，但也是商業的機遇。
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