一般来说，执行具有特定功能的程序段被称为原语（primitives），而直到现在，深度学习包含的原语（primitives）依然很少，大概只有20个左右。其中，矩阵乘积和卷积计算是最主流的两个。

　　虽然数学和计算机技术的发展，是深度学习算法发展的基础，但如何针对不同的领域，找到"合适"的知识模型，开发出效率更强，准确度更高的算法，也是人工智能演进发展的关键。

　　伴随人工智能的热度急剧升温，越来越多的公司正在投身这一领域，而它们绝大多数，都着眼于进入门槛更低，更适合初创企业发展的算法与应用环节。

　　一个来自乌镇智库的相关数据是，目前全球平均每10.9个小时，就有一家人工智能企业诞生。

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　　总的来说，正是数据量的增长，催生了人工智能。

　　放眼历史，每一次生产力的变革，都引发了社会、经济和产业结构的深刻转型。与工业革命和电气革命相比，信息革命最大的变革，就是带来了人类社会信息数据的爆炸式增长。

　　如果说，流水线消灭了大部分的作坊式工业生产，那么，数据的洪流，就将消灭大部分的传统生产和服务组织方式。

　　信息化打破了物理的限制，让全球变平，从而让每一个产品、每一种业务的规模，都能从微量变成海量。

　　一个例子是，现在，仅仅腾讯一家公司，每天就要处理超过300亿条即时通讯消息。通过它的服务器，用户发送文字消息、图片、语音、视频，甚至玩游戏、听音乐、约车、在线付款乃至使用各种服务。

　　而据滴滴公布的数据，滴滴每天规划的路径超过90亿次，处理的数据超过30TB的数据--相当于30万部电影。依托这些数据和人工智能，它对15分钟后的需求预测，准确率已经超过85%。

　　这样的产品和服务，不是任何单纯的人力工作能直接搞定，它必须通过智能化的程序来协助处理，甚至主导完成。

　　同样的情况，正在我们的各个行业、各个领域、各个环节反复出现。每一家公司从原料采购、员工管理、产品生产、物流配送、售后服务，都越来越多地通过智能化、网络化的手段来进行组织，并将这一切流程，通过大数据的行为分析，来加以归纳、总结和优化。

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　　人工智能发展变化的另一个标志，是吃瓜群众思考的问题。

　　过去，大多都人更担心，j2直播，未来会不会有邪恶的机器人毁灭人类。而现在，越来越多的人开始担心，人工智能会不会消灭掉自己的工作。

　　最重要的是，这个问题的答案，越来越悲观。

　　就像李开复在WISE大会上的结论，当AlphaGo每天自我对弈100万盘棋；Tesla每天从100万辆车的实际?驶中吸收经验，普通人将如何与它们竞争？

　　在越来越多的领域，人工智能正在快速超越人类。

　　比如，人工智能已经可以在?秒钟内，对比全世界所有机场摄像头视频，以及所有通缉犯的?脸，保安能做到吗？

　　显然不可能。

　　这也意味着，大批的翻译、记者、收银员、助理、保安、司机、交易员、客服……都可能在不远的未来，失去自己原来的工作。

　　当然，这个替代不会剧烈地出现。我们会看到的现实情况，将是某些行业和某些工作，用人的需求越来越少，在组织或产业链中的地位越来越轻，产品的销售越来越难，工资越来越低……

　　这个周期，可能是10年，可能是5年，也可能更短。

　　你或许会把自己的遭遇，归结为全球的经济危机，归结为人民币贬值和通货膨胀，归咎于公司老板经营不善跟小姨子跑路，或是其他的原因，但在你看不到的地方，你处身的行业，会正如大地坍塌，最终只剩下熔岩中的廖廖孤岛。

　　正如许多传统的手艺，至今仍然在少数地方硕果仅存一样，由于经济的差异与行业密集度的差异，这种变化也会是一个逐渐扩散的过程，越是经济与信息化落后的地区、越是需要在复杂环境下完成的工作，这种扩散越慢，越晚。

　　甚至绝大多数被替代的行业，仍会长期存续，只不过，原来这个行业能容纳100万人，未来只能容纳100人，留下来的，要么是难以被取代的头部精英，要么是在最落后的区域与环节。

　　中间阶层将成为最早感受到变革阵痛的人群。

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　　2016年6月，《经济学人》曾花了巨大的篇幅，来讨论人工智能未来对包括工作在内的，社会的各种冲击。