人工智慧時代的關鍵特點有什麼？
數據信息促進人工智慧時代發展壯大，關鍵體現在四個關鍵方面，分別是行為數據化、數據信息完備性、強化相關性和強調個性化。
第一個方面是行為數據化。日常生活中，計算機、智慧型手機、各種智能家居用品，收集著我們的行為數據信息，並通過計算機反饋來接近我們，使得我們看新聞、運動健身、出行等等日常生活變得更加便捷。不但如此，數據信息將人與人、人與世界連接起來，構成一張網絡。
行為數據化的結果就是產生了大數據，人工智慧時代的本質就在於對大數據的運用。奢侈品牌普拉達可以用RFID晶片記錄時裝是否被顧客試穿、試穿的次數。數據分析師根據這些數據信息就能知道一件時裝賣得好不好，有沒有人拿去試穿。問題是出在設計製作上還是出在銷售上，然後就可以採取相應的措施。
第二個方面是數據信息完備性。谷歌自動駕駛汽車就是一個典型案例。曾經有一輛谷歌的自動駕駛汽車在道路上安全行駛了200多萬英里。因為谷歌自動駕駛汽車經過的地方，都是被谷歌街景掃描過的，自動駕駛汽車上還裝有十多個傳感器，每秒鐘進行幾十次的各種掃描，同時在短時間內處理大量數據信息。因為窮舉出了所有的路況，谷歌自動駕駛汽車才能順暢行使。
第三個方面是強相關性。相關性是數學上的一個術語，就是事物之間的關聯度。最簡單的例子就是淘寶的商品推薦，它們可以根據你的瀏覽記錄，向你提供可能需要的商品。在過去，人們只能從有限的數據信息中得到模糊的結論，但在人工智慧時代，大數據能夠找出更強的相關性，提供更精準的結論。
第四個方面是突出實效性與個性化。在過去，由於信息技術水平的限制，信息基本無法實現即時化。即使在機械時代，電話、電報等渠道所能傳播的信息量也極其有限。但在人工智慧時代，網際網路和傳感器的完美結合，使得數據信息的時效性和個性化得到充分發揮。
美國通用公司把冰箱和其他家電產品都連上WiFi，然後通過手機APP進行連接，及時提示用戶更換冰箱濾芯等耗材。通過分析數據，通用公司就會知道用戶未來需要什麼，然後進行精準推銷。如果製造業廠商能夠把思維方式變成「+大數據」，那麼，原本相對孤立的產品功能得到延伸，不僅能夠去掉供應鏈中不必要的環節，還能夠最大限度滿足客戶的個性化需求。
各行各業智能化的趨勢是怎樣的？
農業是人類所從事的最古老的行業，也是支撐人類文明的基礎。智能化農業不僅能夠大幅提升糧食產量，還能夠解決土地和水資源短缺等制約農業發展的問題。以色列是嚴重缺水的國家，以色列人發明了滴灌技術，採用計算機進行自動化控制，將水和肥料通過裝有滴頭的管線直接送到植物的根系，這套灌溉系統中安裝有傳感器，能通過檢測植物的根莖變化和地下濕度，來決定對植物的灌溉量。以色列依靠農業高科技，給傳統農業帶來了革命。
未來製造業的發展趨勢，是通過智能機器、大數據分析來幫助工人，甚至取代工人。美國特斯拉汽車公司已經嘗試全部使用機器人來裝配汽車，不僅使得工廠僱傭工人的數量大幅減少，而且還讓汽車的性能和質量更加穩定。
醫療保健行業同樣在人工智慧時代大有作為。智能化的計算機不僅能夠幫助診斷，還可以進行手術。當今世界最有代表性的手術機器人就是達文西手術系統，不僅精密度和靈活性遠遠超過人類，而且手術創口非常小，還能實施一些人類醫生難以完成的手術。
智能發展壯大面臨哪些技術挑戰？
首先是數據採集的問題。大數據的關鍵特點就是能夠把所有人的信息作為研究對象，但這是一件非常有挑戰性的事情。即使數據信息能夠成功採集到，但數據信息的存儲和處理依然是個大問題。
在處理這些海量數據時，即使一些看似很簡單的操作，也會變得特別費時間。
除了技術問題，數據安全也是人工智慧時代的重大挑戰之一。在大數據時代，由於數據量巨大，一旦丟失，損失也是巨大的。雖然計算機系統在設計時，對安全性的考慮比過去周全了許多，但依然無法百分之百地防止黑客入侵，很多時候都是由於人為失誤造成的，而不是防火牆不夠先進。
除此之外，技術的發展壯大和隱私保護之間也開始產生矛盾。比如智能交通工具能夠為消費者提供便捷服務，但如果某個提供這種服務的公司無節制地收集用戶數據信息，個人的行蹤就可能完全暴露在大眾面前。
我們應該怎樣面對智能帶來的失業風險？
在人工智慧時代，一定會有一小部分人參與智能機器的研發和製造，但是這只會占到勞動力的很小一部分。雖然我們不知道如何在短期內創造出消化幾十億勞動力的產業，但是我們很清楚如何讓自己在智能革命中受益，而不是被拋棄。這個答案就是爭當2%的人。要做這2%的人，最重要的就是要完善自己的思維方式，從以往單一的機械思維向兼具數據思維轉變。
保持確定性，就是用確定的公式或者規則來描述事件。數據思維則不同，完全是建立在不確定性的基礎之上，能夠使用大量的數據信息和信息來消除不確定性。機械思維的另外一個特點，就是依靠因果關係找到答案。能找到事物間的因果關係固然好，但現實問題往往非常複雜，數據思維會利用大數據的強相關性進行挖掘，直接找出答案。
所以，在人工智慧時代，只有同時具備機械和數據信息兩種思維模式，才能夠從大數據中挖掘相關性，消除不確定性，幫助我們得到想知道的答案。事實上，同時具備這兩種思維的人早已存在，已經成為2%中的一員。讓自己成為2%並不是說要到網際網路公司上班，而是要善於靈活運用數據思維，將大數據和機器智能等新技術為自己所用。