当今时代的发展实在是太快了，相信现在的你也能感受到。从3G到4G再到现在的5G，互联网技术、共享经济、外卖网约车等等。如此快的发展速度，也难免让人焦虑。
其实对抗焦虑的方法很简单，就是通过大量的阅读来采集信息，相互验证后进行思考，这样才能形成自己的判断。我们今天要读的这本书，就是作者关于未来趋势的思考，希望作者的分享能够给您一点启发。
从什么时候开始，世界变化的更快了呢？也许自动化是现代社会的一个重要标志。
那么是什么因素推动自动化产生的呢，接下来我将为您介绍 两大不能被忽略的因素。
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因素一：无处不在的数据
世界上90%的数据是近两年产生的，谷歌的每台服务器每天就处理24PG的数据，1PG相当于2400万GB。
尽管大量的数据是涡轮、胎压、温度等机械领域的监视数据，但也有数量惊人的数据实际上与我们个人有关。试想一下，今天的私人公司平均收集并出售给每个消费者多达75000个个人数据点。
大量的网络设备和传感器产生这些数据，通常被称为是一种“物联网”的趋势，而这仅仅是刚刚开始。预计到2020年将会有500亿台联网设备投入使用，有超过1万亿台传感器监视我们生活中可以想到的方方面面。
到2025年，预计10%的人将穿戴连接互联网的衣服和眼镜。
由于广阔的范围和巨大的规模，大数据正在改变商业的本质。通用电气前董事长兼CEO杰夫·伊梅尔特通过反思，认为当今每个公司无论是否愿意，都处于软件和数据分析事务之中。
IT巨头思科预计，在21世纪20年代中期，转向互联领域将为企业利润带来21%的大增长，产生14.4万亿美元的总价值。
他们以加拿大石油行业为例说明，得益于对数据驱动的洞察，其信息运行成本降低了11%，相当于每年节约成本1000亿美元。
零售商是率先通过监测消费者购物数据来发现趋势的行业团体之一。按伍尔沃斯公司的CEO格兰特·奥布莱恩的话来说：“数据是零售商的一双新眼睛。没有它，顾客就是不可见的。”
在农业领域，数据也正在转变效率和收益率。新西兰的农场主利用技术可在一大块区域每秒钟获取成百上千的测量数据，这些数据可以让农场主更有效地安排奶牛进食。同样，数据也提醒农场主在低产量的地区增加施肥量。这种精确农业技术大大提高了农业产出。
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因素二：人工智能
提到人工智能（Artifical Intelligence,AI)，我们大多数人首先会想到《终结者》系列电影中天网这一未来主义概念，以及邪恶的机器人毁灭人类的情景。
然而，实际上人工智能早已出现，也还没有杀死我们－至少到目前为止还没有。我们的计算机远比我们大多数人意识到的更聪明，而且它们也一直在变得更聪明。
最近我经历了一个令人惊恐的时刻。我在iPhone中查找几年前我去考茨沃尔德旅行时的照片。我打开搜索词条，开始依次输入字母“c”“o”“t”“s”“w”，刚输入完第三个字母，一个相册出现了，其中是我和我怀孕的妻子为我们即将出生的孩子马克斯准备小床的相关照片。
我很快发现我的手机并非独具此功能。在接下来的几周里，我注意到我的脸书开始识别我准备发布的照片中朋友的面孔，而不用我手动标记他们。增强功能的 人工智能技术最近几年取得了令人吃惊的准确性。
例如，
照片识别错误率由2010年的30%下降到2016年的4%，当考虑到用于准确性实验的相册是从数百万张普通的、模糊的或完全不可辨认的照片中产生的时候，这一数据尤其令人吃惊。脸书的面部识别软件的准确率为97.2%，仅比人类97.53%的识别率略低。
我们今天所称的人工智能的历史实际比大多数人认为的要长很多。研究者们利用计算机进行实验的时间可以追溯到20世纪40年代。当时称之为“深度学习”。
20世纪50年代末，工业先驱赫伯特·西蒙、马文·明斯基、克劳德·香农以及约翰·麦卡锡开发了一个叫作 “一般问题求解器”的计算机程序，用于求解各种逻辑问题。 实际上，这些先驱者之一约翰·麦卡锡第一次提出了“人工智能”这个词语。
从一开始，关于人工智能的希望和对其潜力的预测就被证明是雄心勃勃的。1957年，赫伯特·西蒙大胆地预测10年之内计算机将在国际象棋比赛中打败人类。实际上，完成这一创举花费了将近四倍的时间。1997年5月11日，IBM公司的深蓝计算机战胜了当时的国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫。
正因为人工智能技术的快速发展，才能继续推动自动化技术在不同领域中的应用。
