人工智能一直是一个很热门的话题。搜狗CEO王小川在近的一次演讲中，介绍了机器是怎么学会思考的。
机器人学习人类的过程，一共分三个阶段。
个阶段，我们把人已经懂得的规则交给机器。这是开始的方法。程序员把规则写成一个代码交给机器，告诉机器什么数据要怎么处理。比如我们要做一个电饭锅，写好一个程序，到了103度，电饭锅就会跳闸。所以传统的机器学习，就是人告诉机器求解的方法。但这里有个问题，很多时候我们自己都不知道方法是什么。比如人脸识别这个技术，你想让机器认出张三的脸，但你怎么告诉机器这就是张三的脸，眉毛是粗的还是脸是方的？我们发现很难用一个技术把人脸识别出来。
这时候就到了第二个阶段，我们不告诉机器方法，只告诉机器问题和对应的答案是什么，让机器进行学习。比如人脸识别，我们只要告诉机器这是张三的脸，那是李四的脸，不用告诉机器为什么这个脸是张三或者李四的。机器通过大量的数据训练就能够学会。去年开始图像人脸识别机器超过了人，准确率超过了人一倍。谷歌机器人学围棋就是这么学的，把人类棋手六段以上对弈的30万盘棋放在机器面前，告诉他在什么局势下，人是怎么落子的。机器不仅把这30万盘棋学会了，它在这个过程里面还产生了对类似问题的分析能力，所以棋局变了之后，它也能根据以前的经验去做判断。
第三个阶段，只给机器人目标，而不是告诉它怎么做，这是演进中很重要的一步。机器学习人下棋的方法，后战胜人，这是一个超越进化的路径。但谷歌还在做另外一件事情，让机器不学人的下棋方法，随机落子，自己和自己下，然后告诉它输赢，看能不能进化出来一台跟人走棋风格完全不同的机器。这就像一个人在中原学会了所有武功，把它融汇贯通，然后再进行提高；另外一个人从来没有来过地球和中原，却要学武功，你说它的武功跟人会一样吗？这是人类所好奇的，看看重新开始会出现什么智慧。
了解了机器学习人类的过程，未来什么样的职业容易被取代呢？
王小川说，工作环境越封闭，提供的答案越标准，你的工作越有可能被机器人取代。因为环境越封闭，说明我们输入信息是一些固定限制的信息，比如做审计师，看的都是财务报表，输入的数据都是在一个封闭的环境里面的数据，这种工作，答案都是标准化的，是有答案的，有可能被机器取代。但作家就不太容易被机器取代，因为作家需要很多生活阅历，读万卷书，行万里路，这种开放的环境对机器是一个很大的挑战。你输出的解答越开放，越没有固定的答案，就越难被取代。
那未来机器和人类会是一种什么关系呢？
王小川总结说，未来人类不会被机器取代。因为机器没有生存意识，而且人类的想象力是目前的机器取代不了的。未来人与机器是一个融合的关系。但是技术可能让我们变得更强，也可能让我们变得更弱。比如，很多人戴眼镜，眼镜是一种技术，戴眼镜我们看得更清楚，但离开眼镜我们就看不清了。所以我们要抛离技术之后再看自己行不行，放下手机、pad、汽车交通工具之后，我们不会变强，只会变弱。
所以，人工智能与人融合会带来新的物种。通过我们对人工智能的理解和对技术的理解，技术可以带来与人的融合，可以提升人的能力，也可能降低人的能力，这是我们未来的进化。
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