當今時代的發展實在是太快了，相信現在的你也能感受到。從3G到4G再到現在的5G，互聯網技術、共享經濟、外賣網約車等等。如此快的發展速度，也難免讓人焦慮。

其實對抗焦慮的方法很簡單，就是通過大量的閱讀來采集信息，相互驗證后進行思考，這樣才能形成自己的判斷。我們今天要讀的這本書，就是作者關于未來趨勢的思考，希望作者的分享能夠給您一點啟發。

從什么時候開始，世界變化的更快了呢？也許自動化是現代社會的一個重要標志。

那么是什么因素推動自動化產生的呢，接下來我將為您介紹 兩大不能被忽略的因素。

01、因素一：無處不在的數據

世界上90%的數據是近兩年產生的，谷歌的每臺服務器每天就處理24PG的數據，1PG相當于2400萬GB。

盡管大量的數據是渦輪、胎壓、溫度等機械領域的監視數據，但也有數量驚人的數據實際上與我們個人有關。試想一下，今天的私人公司平均收集并出售給每個消費者多達75000個個人數據點。

大量的網絡設備和傳感器產生這些數據，通常被稱為是一種“物聯網”的趨勢，而這僅僅是剛剛開始。預計到2020年將會有500億臺聯網設備投入使用，有超過1萬億臺傳感器監視我們生活中可以想到的方方面面。

到2025年，預計10%的人將穿戴連接互聯網的衣服和眼鏡。

由于廣闊的范圍和巨大的規模，大數據正在改變商業的本質。通用電氣前董事長兼CEO杰夫·伊梅爾特通過反思，認為當今每個公司無論是否愿意，都處于軟件和數據分析事務之中。

IT巨頭思科預計，在21世紀20年代中期，轉向互聯領域將為企業利潤帶來21%的大增長，產生14.4萬億美元的總價值。

他們以加拿大石油行業為例說明，得益于對數據驅動的洞察，其信息運行成本降低了11%，相當于每年節約成本1000億美元。

零售商是率先通過監測消費者購物數據來發現趨勢的行業團體之一。按伍爾沃斯公司的CEO格蘭特·奧布萊恩的話來說：“數據是零售商的一雙新眼睛。沒有它，顧客就是不可見的。”

在農業領域，數據也正在轉變效率和收益率。新西蘭的農場主利用技術可在一大塊區域每秒鐘獲取成百上千的測量數據，這些數據可以讓農場主更有效地安排奶牛進食。同樣，數據也提醒農場主在低產量的地區增加施肥量。這種精確農業技術大大提高了農業產出。

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02、因素二：人工智能

提到人工智能（Artifical Intelligence,AI)，我們大多數人首先會想到《終結者》系列電影中天網這一未來主義概念，以及邪惡的機器人毀滅人類的情景。

然而，實際上人工智能早已出現，也還沒有殺死我們－至少到目前為止還沒有。我們的計算機遠比我們大多數人意識到的更聰明，而且它們也一直在變得更聰明。

最近我經歷了一個令人驚恐的時刻。我在iPhone中查找幾年前我去考茨沃爾德旅行時的照片。我打開搜索詞條，開始依次輸入字母“c”“o”“t”“s”“w”，剛輸入完第三個字母，一個相冊出現了，其中是我和我懷孕的妻子為我們即將出生的孩子馬克斯準備小床的相關照片。

我很快發現我的手機并非獨具此功能。在接下來的幾周里，我注意到我的臉書開始識別我準備發布的照片中朋友的面孔，而不用我手動標記他們。增強功能的 人工智能技術最近幾年取得了令人吃驚的準確性。

例如，

照片識別錯誤率由2010年的30%下降到2016年的4%，當考慮到用于準確性實驗的相冊是從數百萬張普通的、模糊的或完全不可辨認的照片中產生的時候，這一數據尤其令人吃驚。臉書的面部識別軟件的準確率為97.2%，僅比人類97.53%的識別率略低。

我們今天所稱的人工智能的歷史實際比大多數人認為的要長很多。研究者們利用計算機進行實驗的時間可以追溯到20世紀40年代。當時稱之為“深度學習”。

20世紀50年代末，工業先驅赫伯特·西蒙、馬文·明斯基、克勞德·香農以及約翰·麥卡錫開發了一個叫作 “一般問題求解器”的計算機程序，用于求解各種邏輯問題。 實際上，這些先驅者之一約翰·麥卡錫第一次提出了“人工智能”這個詞語。

從一開始，關于人工智能的希望和對其潛力的預測就被證明是雄心勃勃的。1957年，赫伯特·西蒙大膽地預測10年之內計算機將在國際象棋比賽中打敗人類。實際上，完成這一創舉花費了將近四倍的時間。1997年5月11日，IBM公司的深藍計算機戰勝了當時的國際象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫。

正因為人工智能技術的快速發展，才能繼續推動自動化技術在不同領域中的應用。

以上內容源自 | 《 未來已來》