Go语言可能很快会取代Python

其次，所有的东西都是在形成的过程中，我们之前看到的是产品，现在看到的是过程。比如，我们以前拿到的是已出版的百科全书，现在的维基百科就不是一本百科全书，它是一个创造百科全书的过程。一直在被改变，一直处在创造的过程中。

第二个趋势 ：

知化（Cognifying）

与人工智能的合作表现决定你的薪酬

未来技术变革的影响是永久性的。技术将和人工智能相关，技术要做的事情是让所有的东西更加智能，这个智化的过程就是技术带来的改变。

未来技术跟人工智能相关，是会给我们社会带来根本性变革的技术趋势，可能就像之前的印刷术一样。

很多东西已经变得很聪明了。比如看X光方面的专家会被人工智能所取代的，法律方面的AI可以比人类律师助理更高效地阅读文件。还有飞机驾驶员，比如一趟飞机的航程是12小时，人类飞行员只要工作七八分钟就行了，剩下的时间都是AI驾驶飞机，这些都是已经发生的。

我们为什么还需要人工智能去帮助我们开车呢？比如Google的无人驾驶汽车。因为他们的思考方式跟我们不一样，不会考虑杂七杂八的事情，只是专注去开车。

我们在AI方面做的事情，并不是让他们比人做得更聪明，因为它们很多方面已经比人更聪明了，我们要做的是各种各样的AI，让他们有多种思维方式。

Google训练人工智能玩电子游戏，十年前就开始做了，Google从来没想过去教AI怎么玩，而是教AI怎么学习，AI与人类的不同只在于思考的方式不同。

未来将有数以万计创业公司，他们从事的是人工智能用于某一个领域的工作。使用者越来越多的话，机器会越来越聪明，这是一种滚雪球的方式。

过去我们对智商的的认知就是一维的，这是一般的认知，我们不应该再这样看待智商。我们的智商像不同的乐器弹奏不同的乐曲，不同的人弹奏出的乐曲也不一样，所以大家的IQ不一样。动物、人类和机器的节奏也不一样，所以IQ也不同。

很多人也非常担心，机器人会跟我们抢工作。有一些工作实际上是可以直接让机器人来做的，我们在AI上做的事情不是要让AI更聪明，而是让AI自己去学习，有更多思考和思维。有很多新工作，是机器人去帮助你完成的，工作职位是不断增加的。

AI帮助人类从电力电气、蒸汽时代到现在多彩纷呈的现代世界。现在的汽车，人类用手的肌肉力量即可开动250马力，我们假设将250马力的车转换成250种思想，那么你开的就不是车，而是自动化的电脑。人类未来的目标，是将智力作为一种服务，可以像电力一样传输。

所以，对效率要求不高的工作更适合人类。

比如要求创造力的工作，因为创造本身就是不讲究效率的，不用考虑正确性，这是人类适合去做的工作。

任何看上去特别重复性的、没有意思的、没有什么乐趣可为的事情，都可以让机器完成。所以阿尔法狗和人比赛，是不公平的比赛，因为AI吸收了过去所有的套路。

未来不管是哪个领域，实际上它都是最聪明的人加上机器。与人工智能的合作表现决定了你的薪酬，你必须要和机器进行合作，而不是和他们对抗。

第三个趋势 ：

屏读（Screening）

任何一种平面都可以成为屏幕

这个趋势已经围绕在我们周围了，屏幕无处不在。任何一种平面都可以成为屏幕，看的书是一个屏幕，接触的所有平面都可以是一个屏幕。甚至有的人衣服都可以当成屏幕。

不同的屏幕之间形成了生态系统，不仅我们看他们，他们也在看我们。屏幕可以跟踪你的眼神，知道我们注意力聚焦在那儿了，我们重视什么东西，然后改变屏幕上呈现出来的内容。

情绪跟踪就是很好的例子，屏幕可以做注意力跟踪、情绪跟踪。可以根据用户的注意力、情绪做调整。知道你什么时候高兴，什么时候困扰。我们即将进入屏幕时代，无处不在的屏幕，以前是读书，现在是读屏。

原来书本给人权威，现在是流动开放杂乱的世界，现在的真相是要不断地自己组装。

（编辑：平顶山站长网）

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