我们上一节课介绍了第四代人工智能的基本原理，核心就是深度学习。那么深度学习的对象是什么呢？没错，就是大数据。这节课我们将介绍大数据技术及负责大数据提取的物联网建设。
一、大数据会替代这些人类工作领域
在深度学习算法突破以后，这一轮人工智能的主要问题就从算法问题变成了数据问题。也就是说：在搜集的数据越多、数据质量越高的领域，人工智能就会进步的越快，能够更早更好的替代人类和提高工作效率。
目前，人工智能替代人类做的最好的领域并非生产流水线或者汽车驾驶这种看上去不太需要很多智力和知识的领域。实际上，生产线和汽车驾驶所需要的人类经验相当复杂，尤其是要把这些经验转变成可以由机器自主学习的大数据并不容易。
这一代人工智能技术对人类工作替代最快的发生在金融领域——这个看上去技术含量非常高、需要极高智商和复杂知识的领域。
之所以如此，是因为金融领域的信息化基础最好，数据最多最丰富而且质量很高。金融决策所需要的信息几乎全部都数字化了。
根据统计，2000年，华尔街投资银行高盛公司在纽约总部的美国股票交易柜台雇用了600名交易员，根据投资银行大客户的订单买卖股票。如今，他们只剩下了两个股票交易员，人工智能对人力的替代率超过了99%。
相比于人类，人工智能的优势是显而易见的。早在2014年，高盛便联合谷歌部署了一款由人工智能驱动的大数据智能分析处理引擎：肯硕（Kensho）。当Kensho被问到：「iPhone发布后哪些股票会涨」的时候，它只用了不到一秒钟就给出了精确的答案。
根据美国商业智能公司「联盟（Coalition）」提供的数据显示，从2011－2016年，在全球10家领先的投资银行中，从事固定收益业务、股票和银行投资业务的交易员其从业人数下降了20％以上，而这一趋势也还在持续发生。
交易员被替代的经历，代表着华尔街的传奇景象已经成为历史，而这只是全球金融公司的一个缩影。
不仅如此，程序化交易也来抢交易员饭碗。高盛已经开始悄悄推动电脑程序交易，允许投资者不必与投行人员交流就能交易8.4万亿美国企业债市场。
这些人工智能程序不拿钱就干活，也从不抱怨，从不会因为疏忽而搞砸工作，二十四小时不休息的跟踪全球市场。这是人类无法比拟的优势。
与金融业情况类似的是财务会计领域。这同样是一个数据密集型的工作领域，最适合人工智能发挥作用。
去年，全球四大会计师事务所陆续推出财务机器人并投入使用，同类型财会软件「金账师」也是采用机器学习、图像识别等人工智能技术。机器人取代传统核算会计的进程已经开始。从事报销、制单、跑腿及整理各种凭证的基层财务人员属于失业高危人群。
仅次于财务金融领域的是新闻写作。这项工作需要不断撰写大量的新闻报道供人阅读。绝！
本章完
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