人工智慧和機器學習引領人類走向何方？
先寫結論：
用人工智慧和機器學習的所帶來的強有力演算法優化能力，有可能可以優化宇宙中的各種演算法--物理學定律，化學定律，等等等等，人類將可能成為改變整個宇宙執行規律的催化劑。
以下是上述結論推導過程：
在機器學習和人工智慧興起後，我做了一些嘗試，第一個感覺是，程式設計方式變化很大。以前的程式設計方式是完全確定性的程式設計，一是一二是二，計算機是完全聽命於我們的，但採用機器學習演算法後，所得的結果是有概率性的，不一定能獲得想要的結果，但優點是，機器學習演算法使用後，能夠用來解決以前的程式設計很難解決的問題，例如，如何從照片裡識別貓？如何下圍棋？這使我感到，程式設計正規化發生了轉變。而這引發了我的興趣，機器學習和人工智慧的引領下，會有什麼樣的事情發生？
關於人工智慧，定義有很多，其中一個流行的定義是：人工智慧是機器產生的智慧，是根據對環境的感知，做出合理的行動，並獲得最大收益的計算機程式。
機器學習的定義：機器學習是一門人工智慧的科學，該領域的主要研究物件是人工智慧，特別是如何在經驗學習中改善具體演算法的效能。機器學習是對能通過經驗自動改進的計算機演算法的研究。
統一起來看，是“獲得最大利益的計算機程式”也好，還是“自動改進計算機演算法”也好，都是一個優化計算機程式的問題。或者說，都是一個“演算法優化”的問題。
那麼這裡又有兩個重要的基本概念：“計算機程式”，以及“演算法”。
甚至說，“程式”不一定只是計算機裡存在，所以這裡探討的是“程式”，和“演算法”的兩個概念。
程式（英語：procedure），指特定的一系列動作、行動或操作，而這些活動、動作或操作必須以相同方式執行，藉此在相同環境下常得出相同的結果（例如緊急應變程式）。粗略而言，程式可以指一序列的活動、作業、步驟、決斷、計算和工序，當它們保證依照嚴格規定的順序發生時即產生所述的後果、產品或局面。一個程式通常引致一個改變（Wiki 百科）。
計算機程式（Computer Program）是指一組指示計算機或其他具有訊息處理能力裝置每一步動作的指令，通常用某種程式設計語言編寫，運行於某種目標體系結構上。打個比方，一個程式就像一個用漢語（程式設計語言）寫下的紅燒肉菜譜（程式）
從以上計算機程式，和程式的定義看，其實是一樣的程式，只是計算機程式是在計算機裡執行而已。
所以，有一本書《計算機程式的構造和解釋（SICP）》裡說，這本書講的不是電腦科學，只是講如何寫演算法和程式，但這不是電腦科學所獨有的。
這裡我們必須把“程式”，和“知識”區別一下，所謂知識，是定義某一件事情，是某一件事情，而所謂程式，是從初識的條件，最終經過一系列的步驟，而達到一個目的。
而什麼是演算法？演算法是一種特定的程式，是從初始條件，經過一系列的程式（步驟）獲得一個輸出，而這個輸出又解決了某一個問題。
所謂演算法，無非是解決某問題的一系列步驟而已，而演算法的優化，就是指的從時間或空間或者解決效果看比以前的演算法要更好。比如，一個好的廚師，他做菜的演算法，一定比我做菜要好的多。我半個小時能做出一個木須肉，他可能十分鐘就做完，而且還比我做的好吃的多的多。我不會畫畫，那麼任何一個畫家的“畫畫演算法”，就比我好的不只十倍百倍，大略如此。
在機器學習和人工智慧興起之前，人類是隻能通過自己的智慧優化演算法的，這就是為什麼我說這是“程式設計正規化”的轉換。我們可能學過很多種排序演算法，那些演算法都是人腦不斷優化後的結果。資料結構，設計模式，都是人腦優化了各種演算法後的結晶。但這種優化的過程比較漫長，有些演算法還不知道怎麼去優化。
而機器學習和人工智慧，可以讓機器參與到演算法的優化來，甚至，人類都不知道怎樣優化的演算法，都可以用機器學習和人工智慧來去幫助去優化出來，例如下圍棋的演算法。其效率和效果驚人。
那麼這會有什麼後果呢？
這裡引用《未來簡史》的一段話：
1.生物是演算法。每種動物（包括智人）都是各種有機演算法的集合，是數百萬年進化自然選擇的結果。
2.演算法的運作不受組成物質的影響。算盤的算珠無論是木質、鐵質還是塑料質，兩個珠子加上兩個珠子還是等於四個珠子。
3.因此，沒有理由相信非有機演算法永遠無法複製或超越有機演算法能做的事。只要運算結果有效，演算法是以碳為載體還是以矽為載體又有何差別？
人類與其他動物的區別在哪？無它，人類的演算法太優秀了。例如同樣是捕獵，同樣是輸入資訊，輸出結果，人類演算法的效率和效果，例如比一隻獵豹，要厲害太多太多，甚至不可比較。
從經濟學上看，任何一個新的組織的出現，也是演算法優化的結果。
比如，郵局產生後，寄信的步驟和演算法就被大大優化了。如果沒有郵局，如何寄信？幾天能到？
國家的起源也是如此。國家的產生，用經濟學的語言說，就是由社會建立起一套防禦侵佔土地的大規模武力系統比建立許許多多小規模的私人武力系統具有規模上的經濟效應。同樣是保護民眾的功能，國家所執行的演算法就更有效率更有效果。
上面講到生物，是各種演算法優化的結果，社會上組織的出現，也是如此，那麼宇宙中又如何？
演算法是一些執行步驟，而宇宙中充滿了各種執行步驟。宇宙中充滿了各種組織結構，行星，化合物，等等。而物理學規律，化學規律等，只是在說明，它們現在是這樣行動的，也就是說，它們現在執行的演算法是這樣的。
而這些宇宙中的演算法，有沒有被優化的餘地？我的結論是，只要是演算法，我認為都有被優化的可能。我很早以前寫過一篇文章，探討過這個問題，文章題目《可持續發展時代》。有興趣的可以去看。連結：ofollow,noindex">https://www.jianshu.com/p/27fffd6e4e60
那麼回到人工智慧和機器學習能夠極大優化演算法這個問題來，就會有一個更好玩的推論出現了：
用人工智慧和機器學習所帶來的強有力的演算法優化能力，有可能可以優化宇宙中的各種演算法--物理學定律，化學定律，等等等等，人類將可能成為改變整個宇宙執行規律的催化劑。
這是我預見到的一個未來，所以，學習機器學習吧，學人工智慧吧，你有可能改變宇宙哦，同學們:grinning:
如果人學會了用機器學習來優化宇宙，那怕是區域性做優化，有可能有完全不可想象的事情發生。
比如，飛船可能在很區域性範圍內瞬間改變物理學規律，突破光速，從而飛到億萬光年以外。
這個世界將是一個完全不同的世界。一切都會在顛覆中重建。