头图｜视觉中国
ChatGPT概念热度不减，近一个多月相关个股涨幅也格外惊人。
2022年12月ChatGPT这款应用也颠覆了普通人对AI的想象，能解奥数题，能编程，能写诗，又富有人情味。甚至连我女儿在玩了ChatGPT之后，都问，这背后是不是有一个真人。
ChatGPT的出现让大家近距离感知到了AI的强大，目前AI也已经迎来了一个全新的爆发拐点，而未来或许还将带来更多领域的颠覆性改造。
我们说改造伴随着阵痛，也伴随着机会，那么在此次大浪潮中，我们该如何抓住机会？
在《给投资者的消息内参》的读书课中，我们就给大家推荐一本书----《AI未来进行式》，作者是李开复，这也是我认为目前市场上最系统的，涉及新消息最多的一本书。
这本书讲述了10个未来科幻故事，这些故事都非常接近目前AI正在探索的领域，包括金融、计算机视觉、教育、医疗、虚拟现实技术、自动驾驶、量子计算等等。
下面我们就从金融、计算机视觉以及教育这三个故事来聊一聊，看看能给投资者带来怎么的启示。
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一、金融领域
在了解AI给金融领域带来的变化之前，我们先来说一下“深度学习”这个概念。
深度学习其实就是在输入端给到大量的数据，然后输出端给到相应的处理结果，而中间用来支撑的叫做中间层，现在由于算力的增强，可以训练出成千上万个中间层的网络。
深度学习怎么去训练成一个好用的模型呢？一般需要找一个特定的场景，根据场景搜集大量的数据样本，把这些数据样本投喂给人工神经网络，同时在它的输出端投喂大量的正确答案，通过这种训练不断的优化人工神经网络去匹配，让它慢慢向正确答案去靠近，最后正确概率会越来越高，而这个过程是一个数据处理的过程。
在任何领域，只要是需要识别、预测、分类、合成，它都能够发挥一定的作用。而在金融领域，也早对人工智能张开了双臂，因为只要人工智能帮助提高盈利水平，这背后就意味着巨大的利益。
比如保险行业，人工神经网络能够帮助识别出哪些投保人有可能患重大疾病，也是一本万利的事，将会保险行业带来利润的爆发式增长。
金融是一个数据型的行业，金融卖的就是信息， AI也有一个非常大的优势，就是数据越多，数据越多元，更容易做出预判，让公司赚钱。
在李开复的这本书里面就介绍了，未来很有可能往这个方向发展，整个数据收集和计算系统是非常敏感的，未来手机数据无处不在，在虚拟世界中我们会变成一个360度无死角的透明人，这对金融行业，特别是保险公司来说，意味着很大的价值。
再比如基金公司，早在上世纪90年代AI就渗透到了基金行业，当时文艺复兴科技公司创始人西蒙斯，就创立了大奖章基金，而背后所用的就是量化投资，本质上也是通过AI进行交易的。
另外，在深度学习和AI推进过程中，互联网行业的领头企业也是第一批的受益者，比如阿里巴巴，腾讯，Facebook、亚马逊、谷歌等平台之所以会受益，是因为在他手里面聚集了大量的数据，这些数据都是关于用户行为模式的。
因此，这些推动相关业务也会变得简单，会形成一个正向循环，这其实也是这些互联网巨头在过去十年中，市值不断攀升的一个原因。
二、计算机视觉技术
计算机视觉技术模仿的是人的六感当中最重要的视觉，也就是看的能力。它不仅能够捕捉一段视频或是一张图片，还能够更进一步理解图片的具体含义，或是按照你的意图来制作一段仿真视频。
例如，2018年，网上疯传的一段视频美国前总统奥巴马谩骂“特朗普就是一个彻头彻尾的白痴”的视频，后来被证实该视频是制作者乔丹·皮尔通过人工智能的方式自导自演的假视频。
当然，视觉技术本身也可以通过真实画面，来理解并提取其中的含义，例如检测人类驾驶员是否疲劳驾驶、监督顾客在无人超市当中是否付费行为等等。
当然，除了日常场景之外，我们完全可以把想象空间再放大一些，医学领域已经开始使用的医学图像分析，军事领域当中对敌方士兵、平民和我方士兵的区分，以及将视频中A的脸替换成B的脸的换脸术等等。
在生活中，计算机视觉似乎已经无孔不入，而其背后所应用的原理正是卷积神经网络技术，简称CNN。卷积神经网络将通过多层级的判断和过滤无限逼近正确答案，以最终获得对输入图片的判定。在这个过程当中，它会不断地进行自我学习以精进自己的推演水平，提高自己的判断速度和正确率。
那么，为什么这种技术在最近这几年有了突飞猛进的发展呢？答案是2012年开始智能手机的大规模应用，智能手机提供了海量图片、视频的拍摄和上传渠道，使得神经网络有了大量的素材得以学习和进化，相关的研究和应用也开始了颠覆式增长。
目前为止，我们几乎可以说它在识别方面已经趋近于完美，很多年之后，当它越来越逼近于尽善尽美时，它必然会从人类手中接过很多工作，例如身份、珠宝、病情的鉴定等等。
三、教育领域
在介绍教育领域之前，我们先来说说自然语言处理。
自然语言处理（简称NLP）就是当人类用自然语言与机进行交流时，机器能够理解其表达的意图所在。
在这个过程中，会设置图灵测试，当计算机能够理解人类语言且在不使人察觉地前提下与人顺畅交流时，就意味着通过该测试。
自然语言处理系统的训练方式与我们所说的视觉网络等技术是一样的，它需要大量的素材投喂，以达到不断推理、判断、学习并最终进化升级的目的，从而向正确答案无限逼近。
举例来说，当你输入：“火炉比猫重，海洋比尘土重，那么烤面包机和铅笔哪个更重？”的问题时，一个训练有素的系统会告诉你烤面包机更重，而要想得出这个答案系统首先就要理解什么叫做“重”，只有这样它才能知道烤面包机和铅笔之间究竟要比较的是什么。
ChatGPT所依仗的另一技术突破来自于Transformer，也就是序列转导模型。这项技术能够帮助其实现选择性记忆，也就是将你之前所输入的内容重点圈画出来，等下次再提及时以便告诉你答案。
不过，它的资源配置（全球顶级超级计算机平台）和数据量（一个人需要耗时50万次生命周期才可以全部读完的45Tb，且该数据还在以每年10倍的速度在增长）也是十分惊人的。
这也就意味着，我们每一次与它对答如流的互动，都是其调动庞大量级的数据来搜寻的，可想而知它的数据存储和调取能力有多充分。
目前 GPT才刚刚更新到第四代，其未来的想象空间是无限大的。那么未来为什么GPT这套系统会在教育领域中最有想象力？
众所周知，当前教育所采用的教学形式已经延续几十年，个性差异明显的孩子被局限在同一场景之下接受着同样的教学进度，对孩子的时间和精力造成了极大的浪费，而昂贵的定制化教育又面临资源分配上的差异。
而AI系统的应用或许正可以解决这一矛盾，让系统成为亦师亦友的伙伴去训练孩子，因材施教地使其掌握孩子所偏好的知识、技能，引导其更加创新的思维方式。
这不仅对孩子来说大有益处，对于整个社会而言也是影响颇深——实现教育公平。
当AI发展到一定程度，基础教育成本降至极低且不再需要人员参与时，它就具备了不限地域、不限资本的推广条件，能够让绝大多数孩子享受到同样的教育机会以及顶级的教学内容。
GPT的发展才刚刚开始，未来它将是一个日新月异快速发展的车道，在这一车道上大家要系好安全带，千万不要吝啬自己的眼睛和大脑，去发现一些机会。
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