标题:李开复-人工智能四次浪潮同时发生
作者:container
日期:2018-01-03 17:37
内容:
李开复指出，人工智能大概有四波浪潮——互联网AI，商业AI化，实体世界感知AI化，最后是全自动AI化。
过去一个月，李开复在美国、加拿大跑了一圈，见了一些投资人，了解了美国AI巨头在做些什么，还见到了深度学习的三大巨头Hinton，LeCun，Bengio。在“2018趋势分享会”上，李开复分享了自己在美国的所见所闻。
“Facebook没有平台的策略，但是研究做的很深，谷歌平台最强、大牛领先，微软在试着聚拢它的实力， 四大AI公司，有3家不认为亚马逊是AI公司，但其实亚马逊做的很厉害”，他分析了美国四大AI公司各自的特点。
当AI成为过去两年创投圈最热的概念，一直为AI鼓与呼的李开复也承认个别的公司肯定有泡沫，“AI这么火，是一个创业者都要包一个AI外套，就看VC能不能识别”。他仍然看好AI，在分享会上，他援引了财富普华永道的数据，指出“人工智能在2030年将给中国带来20%左右GDP增长”。
李开复指出，人工智能大概有四波浪潮，互联网AI，商业AI化，实体世界感知AI化，最后是全自动AI化。之所以称之为浪潮，是因为“他们同时发生，没有先后的顺序，但是都会带来巨大的商机”。
简单来说，第一波、第二波是把已有的数据拿出来赚钱。第三波是从真实世界捕捉数据，然后产生价值，比如安防、购物中心铺的摄像头。第四波不仅仅采集数据，AI还需要动起来，就像科幻片的机器人、无人驾驶，这个机器人不一定要有感情、能控制欲望，但是必须能动、能触摸。
李开复还谈到了AI应用需要的五个条件——海量数据能不能少一些，客观标注能不能自动标、单一的领域能不能跨领域，超大的计算能不能少成本，顶尖科学家能不能不要。他强调最后一点非常重要，“就像苹果一样，它的技术已经抽象了，一个工程师不用了解指纹识别、人脸识别就可以用，目前AI的东西还没有到这种状态，但是AI工具化、平台化是必然的方向，以后会有很多的工具让工程师、不懂AI就可以进行应用。”
李开复也介绍了创新工场在其中的布局和调整。创新工场至今已成立8年，从最初主要做天使投资调整为专注于早中期(A-B轮)发展阶段的项目，对于高潜力领域也参与C轮后的中后期投资。
以下是李开复演讲全文：
其实我过去5周不在北京，大部分在美国跑了一圈，可以先分享一下在美国看到、听到，我这次在美国、加拿大一共待了3周多，我们这次是去见一些投资人，然后去了解一下美国的AI的状态，包括美国的3大巨头在做什 ..
回复: 李开复-人工智能四次浪潮同时发生
#1 [container 1-3 17:38]
三大研究机构，微软试着聚拢它的实力，谷歌肯定是最厉害的，大家公认谷歌应该全世界范围内，100个AI高手，谷歌应该至少有一半。考虑到谷歌有Jeff Dean，还有李飞飞，所以这三个加起来、而且大家特别觉得谷歌能允许这三个部门在一定的合作加竞争之下往前冲，而往前冲的规则又不太一样，每一个商业利益、研究的基础又不太一样。然后在这个基础上可以做一个相对不用那么恪守谷歌传统规则、价值观，不是说它会做坏事。但是大家对谷歌特别巨大的实践能力、力量、还有特别顶尖巨头的数量都是非常尊重、甚至畏惧。
Facebook也非常有意思，它做的深度的研究非常精彩的，中国人的骄傲之一何恺明，今年做了两篇顶尖的论文。这个也继续做很棒的世界顶尖的工作。所以Facebook不仅仅有一个研究部门，还有AI的产品部门，这两大部门都在快速的成长，即做顶尖的研究、也在快速的推广Facebook部门的使用。
Facebook没有平台的策略，平台谷歌是最强的，但是Facebook好像没有、看起来特别大的平台意识，所以这几个公司各有它的才华。大牛谷歌是领先的，Facebook做的很深。
再谈一下那三位AI大牛，都很有意思。Geoffrey Hinton大概70岁左右，另外两为是我这个年纪50多岁，他们关系良好，也彼此竞争。他们是三位在深度学习碰到低潮的时候还坚持做它的研究，尤其是LeCun Bengio争取了加拿大的经费，美国人拿不到经费，跑到加拿大硬撑下去，还是很敬佩的，他们真是很坚持下去。
这次见到他们，总体来说他们对AI未来在上一个台阶的乐观是超过我们想象的，上一个台阶是什么意思呢?如果我们严格看今天AI的能力，大部分还是在判断、识别、预测、分类这样的决策，如果谈人的智慧其实很多是策划了、分析了、理解了、对话啊，在思维、逻辑、对话、理解、交流、还有策划特别重要。其实我们很多现在AI的应用都跳过那些，我们看到眼睛看到什么东西，弄起来再说，并没有很深去想，我要从这个地方开车到那个地方，我要策划各种东西，我碰到什么状态怎么反应，那个人的计划什么，发生我应该怎么样地这一整套是更深的，我们是很深的思维，而不是判断是什么东西，然后怎么做。这几个AI大牛在AI上另外一个台阶不同的场合表示出乐观。可能现在没有很深的基础，但是一定程度上我们几个不用做太多的深度学习。一方面代表着其实深度学习已经足够成熟、可以让业界发挥它的工程力量、发挥它的价值。让它产品化、工业化、市场化。
另外，有一点酸 ..
#2 [container 1-3 17:41]
其实从这三位大牛身上，我并不能预测他们5年、10年有多大的发展，但是我特别敬佩的是他们这种精神，但达到世界顶尖的状态，还在思考归零重来。一方面我们中国会成为顶级大国，因为我们数据、资源都非常好。另外北美需要钻研、把过去归零重来，还让我非常敬佩。还让美国未来的发展不再是有一席之地，不断达到中美两家最强，还是能帮助美国科研更高的层次。
在美国大概总结起来就这几件事情。
可能你们都来了我们媒体开放日，哪天你们觉得创新工场不仅仅做AI，今天你发现我们创新工场还在做AI。
AI有弱人工智能、强人工智能，强人工智能我们就不讨论了，可能以后会发生，但是现在没有基础，有兴趣我们可以专门做一个采访的细节。
但是弱人工智能，针对某一个领域用大量的数据、做出比人更强大的判断，这一件事情正在发生，我们可以不断的幻想，幻想也许会发生、也许不会，但是工具是必然的事情。弱人工智能会创造巨大的价值。
这里面我提出全世界最保守的预测，就是由我们财富普华永道推测的人工智能带来的价值，最保守的财务公司人工智能在2030年将带来中国GDP20%左右。从创新工场我们会分析人工智能大概有4波浪潮，之所以称之为浪潮，他们同时发生，没有先后的顺序，但是这四件事情都会带来巨大的商机。
一个互联网AI，第二个商业AI化，第三个实体世界感知AI化，最后是全自动AI化。互联网AI化是AI以数据作为它的能源、作为它的燃料的，所以数据越多，它发展越快，人类有史以来有架构化标志的数据最多就是互联网。因此现在的七大巨头都在互联网领域，他们有幸在过去20年累计大量的数据，在推动AI，数据做好了，AI就会做好，雇更多人、收集更多的数据。
第二个商业智能化，除了BAT、互联网公司，还有谁有数据。非互联网公司因为商业的理由存了一套数据，可能它要备份、为了理财、为了客户的满意度，累计很多的数据，这些数据同样有价值，不像互联网那样爆炸式的增长，但是医院、物流公司都有数据，这数据足够大，也会激活产生价值，而且它在商业流程产生价值。
第一、第二把已有的数据来出来赚钱。
第三波把没有数据变成有，然后产生价值，比如安防、购物中心铺的摄像头，就把真实的世界捕捉起来，用这个产生有价值的应用。
第四波不仅仅采集数据，这个AI就要动起来，就像科幻片的机器人、无人驾驶，我们不认为这个机器人有感情、控制欲望，但是能动、 ..
#3 [container 1-3 17:42]
第二波浪潮把AI用在已有数据，用它产生价值，进入商业。最好肯定是金融，金融是人类的虚拟游戏，我们有大量的数据都不是真的东西，比如说股票、存款、利息，本身就是一个数字，数字收集起来标注很简单，你股票一年之后不是涨就是跌了，你贷款不是还了就是没有还，所以只要我们能累计一段时间数据，你往一年前、半年前、一个月前推算，都在标注你一切的过去，对发生意外的人，可能要收更多的保费，贷款如果你没有还就少借给你。金融就是大量的数据好标注、还有只要做的好钱就到了。金融本身是虚拟的东西，只要把参数调好，我投资的概率变多我钱就调出来了。所以金融是最好的。
还有谈一下医疗，我真的觉得医疗是很应该做的，因为医疗的数据不足，因为隐私的关系，还有医院可能分享的数据给别人自己吃了亏，或者数据流失负责任，这不是中国问题，是全世界的问题。非常可惜我们计算机视觉用在影像医学、用在病例、发射科最合适的，但是因为数据的局限性，没有像金融那么推动。
用第二波浪潮最大的你的数据有没有被格式化，如果没有格式化就用不上。还有有一些甚至还没有数据，这都是很麻烦的事情，美国数据相对格式化，因为中国有很多传统企业数据是乱七八糟的，所以这个中国赶超可能有一些挑战。但是中国有一些很好的公司，我们投的追一科技是做客服，他们会针对各种的客户卖软件、优化，让你用了软件感觉到我省好多钱、赚好多钱。
做这个领域的创业需要非常有大数据经验的工程师，不是AI大牛，反而是百度搜索出来的团队，它需要一个CEO需要能卖软件，一个AI的工程师卖软件很难，还是需要找一个卖软件出身更好一些。
我们这边有一个例子叫做追一科技，你们有兴趣可以给他们沟通，这个团队来自腾讯搜搜，把搜索技术跟语音技术加起来做客服，为什么客服靠AI来做，因为很大良好的企业都把客服数据储存下来，还有评估客服很好的方法，不在于你最后点了几颗星，你有没有很好的完成、没有客户流失，这个大企业用上，就很高对用户的需求做一个分类。这个企业有潜力成为很大的企业。客服比较单一、重新性的，而且在中国独特好处、大部分的中国用户习惯用淘宝掌柜这种小窗子做客服，而不是打电话，在美国打电话很麻烦。这个数值很大，客服不仅仅取代人类，还可以推荐品牌的延伸等等的工作，我们认为这是非常好的自然语言延伸的领域。
第三波浪潮，我们上次讲的OMO，经过传感器的普及，我们要把世界整个数字化 ..
#4 [container 1-3 17:42]
第四波全面自动智能化，硬件的修改比软件慢很多，软件收集越多数据越好，这样我们需要机器手臂去动、去行动。很多机器人两只脚走路开门就摔倒，我拿到这样的东西，就不会撞到眼睛，但是机器人手就不协调。还有我们人是非常灵活、非常不可思议的，比如说去郊外摘草莓，一摘就可以吃了，但是机器可能太轻了摘不下来，太重了烂了，这个可能不会想象那么快，可能有一些硬件，而且它越来越要做人做的。
还有自动驾驶可能成为下一段的操作系统，大家看到两个操作系统，Windows第一个，安卓是第二个，第三个可能是我们自动驾驶，这个可能是很久以后，现在还看不到那个公司创造这个系统。因为这个自动驾驶把多视觉、功能融合在一起，把各种的应用、其他的应用都可以在这个舞台识别出来。同样的原理机器人也可以动了，所以我们看到这么一个机会，可以让不同的传感器、控制系统都可以用起来。
还有很重要的因素，现在全世界基本上相信无人驾驶，虽然还没有发生，但是你问任何一个车厂，任何一个工程师能在无人驾驶工作那是太酷的事情，当世界资本、世界行业的公司，世界的天才都已经投降了，那是必然发生的，这全世界已经等待它的时代的到来。这个我们非常看好。更多因素可能不在技术上，更多是社会如何接受它、法律如何处理、还有法律、理赔的问题，交通的问题等等都需要被解决。
回头讲机器人，我觉得智能驾驶发生之后机器人就随之而解了。现在很多人做的重复性流水线的工作会被机器取代。工业应该是创造价值、用了这个东西可以省钱，所以在工业会率先被使用。
我们在美国投了几家公司，刚才说摘草莓不是开玩笑，真是投了一家。人是不想做摘水果，这个工作很少人申请，在美国有最低的公司，很少人愿意摘水果，但是很多人都想吃水果，还有种的不规则，AI加一些手臂是可以处理。
这个是洗碗机器，不是洗碗机，吃完了它会拿过去，该仍掉仍掉，只要把一层层板放上去，这个机器那么贵，怎么能买的起，但是可以用租赁，我用租的给人，一个月收你两万五千块钱，可以取代5个洗碗工、8个洗碗工，这个比较划算。而且也考虑到商业者的痛点，洗碗工常常说不干就不干。所以工业应用产生价值、商业应用解决老板的痛点，最后才是家里面。我们并不认可家里面有一堆机器人跑来跑去。可能一个机器人在家里面，应该像人一样，不像人就会失望了。可能小鱼在家、教育机器人会有一定的空间，但是还是需要商业打磨出来，最后才是家 ..
#5 [container 1-3 17:43]
下一步你如果很聪明你就可以用，以后会慢慢的平台化，像之前手机编程刚开始很难，后来越来越容易很容易。
技术方面我们会投资很多的技术。
下面我想稍微讲中国和美国的差距，从一个角度中美差距很大，刚开始介绍之前美国顶尖的科学家、包括左边的11位、AI的铜奖得主，彩色是还在世，黑白是已经往生的。你看这个AI的院士、中国和美国，一方面你会很绝望，美国人这么厉害，但是不用绝望。因为中国的学术水平在上升，尤其是中国人学术水平非常厉害，学霸说人脸识别这么厉害，很多学术界都在快速解决，因为针对性解决问题，中国人非常擅长。
你看这个数量，过去23%到42%，你可能说前100名的期刊，你看商业的中国少很多，但是前100名非常著名，不容易进去的。在我创立亚洲微软中国研究院，中国可能接近0，我们从98年几乎0到20，之后又翻一倍。这些人怎么来?我们微软研究院起关键的作用，包括BAT、华为、今日头条，联想都有很多顶级的来之当时的研究院。40岁都是学术进入大公司，他们下一批的徒弟们、学生们就开始创业了。所以我们对创业充满信心，这些都是微软研究院的学生、他们的员工也是非常厉害，也有几位老一些，也进入创业的领域，AI的创业也是吸引很厉害的人。
其实我觉得更多的年轻人、在读本科、硕士都想进入AI，在创新工场人工智能工程院我们培养100个实习生，不敢说他们成为世界级的高手，但是他们都可以很好的运用AI。6个人就做一个写歌词的系统，可以写任何歌词，6个人做一个无人驾驶的小车，其实AI并没有想象那么难，前提你理工、数学、计算机很好，你在上面加6个礼拜，你就可以成为AI工程师。这也是我们跟教育部、高校沟通，让年轻的AI工程师可以产生出。
还有第三个就是中国大量的数据，因为AI吃数据，大量的数据推动很棒的技术，一个不错的AI科学家、加海量的数据，或者顶尖的世界大牛、中国的数据有点多，我们移动互联网比国外多3倍，更关键是更多更新线下的技术、共享单车多了300倍，这些不是挑选性的，这些新产生的业务是特别巨大的数据在推动，也可以做出很好的AI。
这非常重要一点就是移动支付，因为腾讯、阿里的成功，让中国有6亿用户任何人可以给任何小额的钱，几乎不要交易费，这个是远远落后。这让腾讯、阿里有更多的机会，另外带来更多创业的机会，包括摩拜、美团没有支付的背景，他们也做不出来，未来创业速度更快、产生数据更快、因此应用AI机会更多。
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