30年后的我們相比，現在的我們就是一無所知。必須要相信那些不可能的事情，因為我們尚處于第一天的第一個小時——開始的開始。

我想講一講未來20年的技術走向。

技術都會有一個前進的方向，我把它叫做必然，就是這個趨勢像重力一樣，一定會發生。比如有了芯片、電波等，必然會出現互聯網，會出現手機。

我不想講蘋果會不會取勝，特斯拉會不會取勝，中國今后怎樣，美國將來怎樣，這不是我說的必然。

我說的是一種總體趨勢，我相信這些趨勢是可以預測的，但是它的細節無法預測，比如電話一定會出現，但蘋果不是；網絡一定會出現，但Twitter不是。

我想講一些長期的趨勢，這種必然的趨勢都是交織在一起的、互相依賴的，但最后朝同一個方向前進。

1、第一個趨勢 ：形成（becoming）

所有的東西都在不斷升級

這是我的書《必然》中的第一章，就是所有的東西，都變成了另外的東西，所有的東西都是一種流動的狀態，都在不斷地改變。

下雨時每一滴水會如何進入到山谷，這個路線是肯定無從了解的。但是你一定知道方向——因為有重力，所以必然向下。

而類似于必然發生的“重力”，商業趨勢也是必然的，總體趨勢一定能夠預知。

我們是有選擇的。在未來，新的技術必然會出現，我們可以選擇想要新技術以什么樣的形式出現——也就是說“到底出現什么”是我們可以選擇的。

而今天聊到的必然趨勢，互相依賴互相支持。在未來，所有的東西都變成了另外的東西，都在流動和改變。這樣一種流動是時常在發生的。

比如有型的產品變成了無形的訂購服務，過去在商場才能買到商品，但是現在，你可以在網上購買相應的服務，服務的一部分包含了你需要的商品。

比如從硬件到軟件，現在所有的東西都是軟件，這也是流動的趨勢。

比如現在，名詞變成了動詞，有形的東西變成了無形的。還有產品向服務的轉型，之前賣成品，是有形的，現在采取訂購，訂購服務，是無形的。

我們處在一個液態的世界，所有的東西都在不斷地流動，不斷升級，變得越來越好。比如汽車，這好像是我們能夠想象到的最有形的東西，但是你在睡覺時，特斯拉汽車也在不斷升級，它的確變得越來越好了，這就是我們將要進入的一個新世界。

這些對我們有什么影響呢？

首先，終身學習，不斷學習。當你一直處于一個學習的狀態時，你永遠都是一個新的人。所有的東西都是不確定的，你永遠都是無知的，不管你多大年紀，處在人生哪個階段，總會有新的東西出現，所以我們要永遠處于學習的狀態。

其次，所有的東西都是在形成的過程中，我們之前看到的是產品，現在看到的是過程。比如，我們以前拿到的是已出版的百科全書，現在的維基百科就不是一本百科全書，它是一個創造百科全書的過程。一直在被改變，一直處在創造的過程中。

2、第二個趨勢 ：知化（Cognifying）

與人工智能的合作表現決定你的薪酬

未來技術變革的影響是永久性的。技術將和人工智能相關，技術要做的事情是讓所有的東西更加智能，這個智化的過程就是技術帶來的改變。

未來技術跟人工智能相關，是會給我們社會帶來根本性變革的技術趨勢，可能就像之前的印刷術一樣。

很多東西已經變得很聰明了。比如看X光方面的專家會被人工智能所取代的，法律方面的AI可以比人類律師助理更高效地閱讀文件。

還有飛機駕駛員，比如一趟飛機的航程是12小時，人類飛行員只要工作七八分鐘就行了，剩下的時間都是AI駕駛飛機，這些都是已經發生的。

我們為什么還需要人工智能去幫助我們開車呢？比如Google的無人駕駛汽車。因為他們的思考方式跟我們不一樣，不會考慮雜七雜八的事情，只是專注去開車。

我們在AI方面做的事情，并不是讓他們比人做得更聰明，因為它們很多方面已經比人更聰明了，我們要做的是各種各樣的AI，讓他們有多種思維方式。

Google訓練人工智能玩電子游戲，十年前就開始做了，Google從來沒想過去教AI怎么玩，而是教AI怎么學習，AI與人類的不同只在于思考的方式不同。

未來將有數以萬計創業公司，他們從事的是人工智能用于某一個領域的工作。使用者越來越多的話，機器會越來越聰明，這是一種滾雪球的方式。

過去我們對智商的的認知就是一維的，這是一般的認知，我們不應該再這樣看待智商。我們的智商像不同的樂器彈奏不同的樂曲，不同的人彈奏出的樂曲也不一樣，所以大家的IQ不一樣。動物、人類和機器的節奏也不一樣，所以IQ也不同。

很多人也非常擔心，機器人會跟我們搶工作。有一些工作實際上是可以直接讓機器人來做的，我們在AI上做的事情不是要讓AI更聰明，而是讓AI自己去學習，有更多思考和思維。

有很多新工作，是機器人去幫助你完成的，工作職位是不斷增加的。

AI幫助人類從電力電氣、蒸汽時代到現在多彩紛呈的現代世界?，F在的汽車，人類用手的肌肉力量即可開動250馬力，我們假設將250馬力的車轉換成250種思想，那么你開的就不是車，而是自動化的電腦。人類未來的目標，是將智力作為一種服務，可以像電力一樣傳輸。

所以，對效率要求不高的工作更適合人類，比如要求創造力的工作，因為創造本身就是不講究效率的，不用考慮正確性，這是人類適合去做的工作。任何看上去特別重復性的、沒有意思的、沒有什么樂趣可為的事情，都可以讓機器完成。所以阿爾法狗和人比賽，是不公平的比賽，因為AI吸收了過去所有的套路。

未來不管是哪個領域，實際上它都是最聰明的人加上機器。與人工智能的合作表現決定了你的薪酬，你必須要和機器進行合作，而不是和他們對抗。