自谷歌 DeepMind AlphaGo Lee 問世以來，擊敗已是14個世界冠軍得主李世乭，又擊敗了中國棋手柯潔。DeepMind當然不僅限於此，開發全新人工智能AlphaGo Zero。Zero 的成長速度要遠超於Lee，最後100:0擊敗了Lee。
2017年來自全球28支隊伍匯聚StarCraft AI Competition，歷時並且挑戰RTS遊戲星際爭霸，歷時兩週，AI擊敗韓國星際爭霸頂尖選手。
人工智能的腳步並沒有僅限於此，2018年AlphaStar問世，僅僅訓練了兩週的時間，挑戰了難度更高的星際爭霸2，並且以10:1的戰績擊敗WCS星際爭霸2選手，TLO、最強神族MANA等。RTS遊戲的難度遠超圍棋，人工智能的發展速度簡直恐怖。
這就是全部想象了？並不是。
IBM研發的Project Debater，2018年在多次辯論賽中，通過舉例論證，贏得了廣泛支持，所使用的語言結構非常嚴謹和精確，邏輯清晰。
人工智能的發展速度，遠超我們人類自身的學習能力，和想象力。
在公司裏，有人曾問我，未來會如何？我應該怎麼做纔不會被淘汰？當他們問我這些問題的時候，我思索了一下，告訴他們：做人類本身擅長的事情，把不擅長的交給機器。
有人疑惑，爲什麼？
答案很簡單。看上面那些人工智能的發展，當他們不斷的前進探索跨越一個個障礙挑戰的時候，相應的論文，民間應用也會逐漸開發起來，比如語音助理，寫作助手，戰略思維，各種方法論會層出不窮，各種邏輯思維訓練也會越來越廣泛。這些系統將會成爲人類的工具、助手，讓人類的工作更加高效和準確，這個時候，請問還僅僅需要依靠人類本身嗎？
人類有着豐富的情緒，不理智的行爲，無效的使用一天24小時，有多少時間我們是在認真學習、工作？我們的記憶需要遵循艾賓浩斯曲線，我們的技能革新需要依靠忒修斯之船，我們的生物理解力需要NLP生物網絡支持，我們的大腦更需要釋放正面的、負面的情緒。就從工作技能與方法論而言，我們無法與人工智能匹敵。
而重複單調應急反饋效率數據收集恰恰是人工智能最擅長的事情。
如果作爲95、00後。如果你還不會使用計算機語言，那麼我希望你能去學習一下它們，在將來，它會使你快速掌握全網關鍵字、熱點信息，手握大量數據，讓你不盲從。如果你還不習慣用知網、圖書館、GOOGLE資源查找最新的論文來閱讀，那麼我希望你能掌握這個習慣，面對任何未知的事物，先去查詢書本和論文。如果你遇到了問題迷茫不解的時候，你所學習的基礎語言、行爲習慣會提供大量工具、方法論會讓你破開迷霧，尋找到落腳點。
如果作爲95、00後。在未來，現在所使用的方法論、思維導圖、工具都將成爲垃圾，掃入歷史。那些東西，僅能緩解一時之急。不應把時間浪費在學習方法論、背思維導圖上面。如果你瞭解人工智能應用，就會逐漸認同我的看法。
阿里鹿班系統，秒出8000張圖。當你打開手機淘寶，你會發現自己搜索過的產品，或者類似的出現的首圖上？這個就是鹿班帶來的變革。當基於reinforcement learning，Rescoper，模擬人類困境，Clarifai技術，數據驅動的撰寫及表達，聽力理解等技術的不斷提升和民用化，HR、PMP、電話銷售、翻譯等只需要技術執行且具有重複反饋屬性的工作，是否會被人工智能代替呢？比如已經有部分代替HR的人工智能平臺，納人網絡。
在未來還有更多的應用、工具、方法浮現水面。我們所處在時代變革的過渡期，新時代的人類將掌握各種現在的人看來不可思議的手段，如同我們現在的人會說英語、會用手機一樣，它是生活日常的組成部分。
學習基礎語言、培養行爲習慣將會讓你在未來更好的和人工智能產生配合，而不是被人工智能代替。
以上的文字，是否會對你有那麼一些些的幫助？
寫到這裏，其實已經差不多了。下面的文字是一些僅供參考的東西，也許會帶來啓發。在未來因爲人工智能的存在，也許我們更有可能成爲一個“人”，能夠感應到自身的需求和直覺，不需要依靠更爲強大的系統（方法論，工具）來判斷自己所身處的環境和情緒。
這一切需要在“立足人本身”上面下功夫。
隨着人工智能代替了人類大部分的工作之後，我們將恢復成爲“人”的可能，擺脫那些刻意建構的人爲系統，讓重新喚醒人身體所蘊含的原始能量成爲可能。
我們的身體所蘊含巨大的原始能量，它帶給我們破壞力、性、攻擊性。然而大多數人、尤其是職場上的人，已經感受不到自身身體原始能量的存在。
我們的工作、學習，如同機器一般。沒有能量的工作，效率比不上人工智能。重新發現我們身體中的原始能量並恰當的運用，用帶有能量的身體改變對方，影響策略，影響彼此的氣場和能量關係。這些恰恰是人工智能無法做到的，人工智能無法用身體去影響一個有能量的身體。
伴隨能量而來的是人類的一個天賦能力“直覺”，以及“自然行爲動作”的恢復。某些自然誕生的動作，比如：音樂、表演、繪畫、愛情等等。同樣的，想象力的恢復，這個我稱之爲“我是誰”的原始發問，是人與人工智能的重大區別之一。人工智能所不具備的想象力建構了我們的現實世界，並且讓它看得見，摸得着。
儘管在人工智能廣泛應用之前，學習系統知識、刻意練習會對自己有用，但依舊無法改變自主性缺乏的事實，我們必須，也不得不回頭面對自己的內在需求和自然屬性，以此檢視和改善我們自己，依靠自己的天生本質和天賦而活，做一個真正的人。
最後
如果有人問我，如何在未來與人工智能共存中佔有一席之地。我想回答的是，做一個“真正的人”，將是一個最有力的競爭條件。
