近些年，随着信息技术的发展与进步，人工智能已经逐渐应用与渗透到我们生活的方方面面，并对我们的日常工作和社会发展产生了巨大影响。为了使人工智能在实践中发挥积极作用，我们需要将训练数据集输入学习算法，这些算法就是人类向机器发出的执行任务的指令。如若没有数据科学家或数据分析师的算法输入，计算机便无法正常运行相应的任务。因此，算法对于人工智能而言是极其重要的。

人工智能的第一次浪潮

实际上，在第一次浪潮中，人工智能并未涉及任何机器学习，而是聚焦于规则的设定与模型的建立。人类根据其知识体系和观察结果搭建模型，定义规则以匹配其所需要达到的结果。但是，由于技术与认知的限制，我们在这个时期还无法定义某种规则使得人工智能能够成功预测天气。

要点：根据人类所提供的规则，第一次浪潮时期的人工智能擅于感知自然世界和推理，但其学习能力十分有限。

人工智能的第二次浪潮

第二次浪潮时期，机器已能够给通过训练数据自主识别模型，而不再单纯依赖于人类的输入。我们只要提供足够量的历史数据，机器便能解决剩下的问题。但是，由于每种算法只适用于某种特定结果，这个时期的人工智能只能为某个特定的目标而进行学习。

同样以天气预测为例，第二次浪潮时期的人工智能已经能够根据过去40年500个城市的历史数据，得出相应趋势并预测出未来天气情况。我们目前就处于第二次浪潮中。

要点：第二代人工智能擅长语音识别并能在一定程度上识别图片。该过程需要大量的数据支持，因此仍需要较高程度的人工干预。

人工智能的第三次浪潮

第三次浪潮主要涉及人工智能在解释和交叉运用算法方面的能力。这一时期的人工智能训练仅需较少量的数据样本，其便能够在最小限度的监督下学习和运行，越来越接近人类的智力水平。

仍以天气为例，第三代人工智能系统能够运用10个模型分别对天气的不同方面进行预测，并相互作用得出最终预测结果。

要点：第三次浪潮主要是关于语境适应和解释决策。

在《思考，快与慢》中，丹尼尔·卡内曼描述了人类智力思维的两个系统：系统1是理性的，在有限理性范围内运行。我们通过查看数据，并依据自身的经验及对世界的认知来做出决定。这相当于人工智能的第二次浪潮。系统2依赖于直觉。我们把知识储存在潜意识里，这些潜意识相互联系从而得出我们无法解释的结论。人工智能的第三次浪潮是将这两个系统的属性相结合。

根据我们在人工智能领域取得的进步以及对于三次浪潮的研究，显而易见的，通过设定预定义的规则，我们能够训练计算机分析海量数据，其速度和效率均远高于人工操作。

就目前而言，我们还未真正进入第三次浪潮时期。虽然机器越来越接近于人类智力，但它们并不具备个体思想与常识认知，至少现在如此。尽管人工智能与机器人在某些领域替代了简单重复的人工操作，在工作中实现了一定程度的自动化，但对于软技能导向的岗位，仍需要人类智慧的不断注入，机器是无法完全取代的。

在该系列的第二期文章中，我们将会着眼于人工智能对于科技及新时代职场的影响，并在第三篇也就是该系列的结篇针对人工智能与招聘展开探讨。

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