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原編者註:李開復是人工智慧堅定的搖旗吶喊者。他曾在多個有影響力的公開演講中,數次表達對人工智慧的看好,甚至有點危言聳聽地表示,人類50%-90%的工作,未來將被機器取代。不僅口頭看好,創新工場近年來也重倉人工智慧,先後投資30多家人工智慧企業。就在今年1月10日,創新工場甚至宣布成立人工智慧工程院,為布局人工智慧產業邁出重要一步。本文素材參考了李開復在《尋找中國創客第三季啟動峰會》、《2016 WISE獨角獸大會》、清華大學等場合的公開演講。

李開復談人工智慧藍海:AI將接管世界,變成人類的工具

今天開始至10日,李開復發起了一場德州撲克「人機大戰」,其中的人工智慧系統Libratus由美國卡內基梅隆大學研發。Libratus曾在一對一無限注德州撲克比賽中擊敗了4名頂級職業玩家。至此,德州撲克成為繼圍棋後又一被攻陷的領域。

人工智慧成為全球熱門新聞話題,很多是因為大家看到AlphaGo擊敗了李世石。但大家對這個話題討論的重心都放在了人工智慧的「奇點」是否即將來臨這樣的問題上——卻沒有真正關注人工智慧對我們的現實影響,能否創造價值。

創業不是科研項目,從科研出發到核心技術,進而形成產品,關鍵的地方在於「致用」。

為此,獵雲網將4月13日於北京四季酒店召開「解碼人工智慧·2017人工智慧產業創業創新峰會」,正是希望通過人工智慧領域著名學者、頂級專家和業界精英代表的參與,共同探討當今AI的發展創新與變革,將產業與人們的實際應用相結合,為人工智慧的普及奠定可行性的基礎。

以下為李開復觀點詳情:

機器將代替重複性勞動,重塑人類工作

在說到「人工智慧」前,我想介紹一下自己一些不太為人熟知的背景:其實在進入幾個國際大公司任職前,也就是在30多年前,我就進入了人工智慧領域。


1980年首先做的自然語言處理,1982年做的計算機視覺,1983做的語音識別,1985年做的人機對弈,1996年做的VR/AR……回顧來看,那時候我的選擇基本上都是非常「糟糕錯誤」的。因為每一件事情,我都是在它的黃金時代之前、白銀時代之前,甚至破銅爛鐵都不是的時代就涉足了。

從這個事情上,我想說,做計算機研究這個領域,本身的素質能力當然都非常重要,但是還要在正確的時候選擇正確的事情。

我在錯誤的時候太過狂熱的跳進了人工智慧領域,與此同時,過去的三四十年人工智慧也是起起伏伏,一下很火,一下又跌入谷底。但現在,正是人工智慧的黃金時代。

就我個人而言,人工智慧要取代人還是一個非常遙遠的事情。我覺得我們需要更關注的事情是人工智慧是今天能夠拿來用的工具,它能幫助人類解決問題,能取代重複性的工作,能創造商業價值。

舉幾個例子:今天很多的工作以後大部分都會消失,比如說翻譯,雖然現在還不是做的那麼完美,但是每年進步的都很快,再過幾年人工的翻譯可能就會非常難找到工作了。記者也同樣如此,如今90%美聯社的文章都是用機器來寫的。

幾乎所有思考模式可以被理性推算的工作崗位,在有足夠數據支撐的時候,都會被取代。

從這點來看,人工智慧的發展可以分成三個階段:

第一個階段是移動網際網路和網際網路幫人工智慧做基礎,把所有的數據上傳。我們做的網頁和內容,交易開始在網際網路發生了,銀行的交易、股票的交易這些都成為了它的標註——美團在幫著標註人吃的習慣,滴滴在標註人出行的習慣,百度在標註人搜索的習慣等等,一切的習慣都被捕捉起來。

第二個階段,是隨著智能硬體和無人駕駛、機器人慢慢的推廣,以及傳感器價格的下降,我們手中各種智能的東西也在捕捉數據。這些數據絕對不是像大家聽的IOT(Internet of Things 物聯網)的時代,這一切背後必須要有人工智慧才有IOT,IOT為什麼火了一段時間就不火了?因為人工智慧沒有起來,因為大數據沒有被整合,整合以後,它的價值是巨大的。

第三個階段,有點接近科幻世界,一切東西都上網,進入一個全面的自動化的時代,這個時代我們的人生會做得非常的爽、非常的快樂,我們有無限的時間,一切的事情都有計算機幫我們做,當然,我們會變得沒有隱私。

所以,人工智慧一定程度上是要接管世界的,但這個接管世界並不是說奴役我們、控制我們,因為人工智慧還是有限制的,它沒有自我意識、沒有情感,也不會奴役人類,它會變成我們的工具,幫助人們的工作生活。

我大膽的預測,在未來十年,人工智慧不只是能聽、能看,還可以做到能理解、能判斷、能分類、能預測。任何一個以大數據為核心的領域裡面,當一個人的工作是10秒鐘以內能做出判斷的,或者做的是重複性的工作,他們的工作將會被機器取代,而是將會是完整的取代,不是一台機器取代一個人,而是一台機器可以取代上千人。

成立AI工程院,幫助科學家補齊創業短板

人臉識別為什麼這麼厲害?因為它們看了上億張臉,然後從中學習。我們一天頂多認識20個人,但是人工智慧可以看到海量的數據。


阿爾法狗戰勝了李世石、人臉識別和語音識別的準確率也超越了人類,這些都是人工智慧發展歷程的里程碑,在博弈、感知方面,人工智慧的能力已經超過人類,甚至已經有了應用。不過在決策方面還需要時間。

以此也能看到創新工場在人工智慧領域規劃的藍圖。這裡可以劃分成五部分,第一是大數據;第二是感知,我們認為語音和人臉、物體的識別會越做越好;第三是理解,對自然語言的理解在一個領域可以做得很好,跨領域還需要更長的時間。

第四是機器人,機器人目前更多是商業的應用,而不是家庭,因為實際上它離人的期望值還很遠。我們並不是不看好所有家庭機器人,也有一個例外,比如可以播放音樂增加家庭娛樂性的機器人等。第五是自動駕駛。

這五部分裡最重要的,就是平台的形成,這個還要4~5年。這段時間非常關鍵,因為在人工智慧平台未形成之前的這段時間,人工智慧專家還會有非常獨特的優勢,如果我們找到這些專家,就有創業的機會。

創新工場早在2013年就開始投資人工智慧了。2016年又擴大了基金規模,一共12個億的基金,涵蓋各個領域。而在人工智慧方向,目前已投資逾30家直接利用人工智慧技術創造商業價值的創業公司。

2017年1月,創新工場成立了自己的人工智慧工程院(以下簡稱AI工程院),這是針對AI科學家推出的EIR(入駐企業家)計劃,希望能幫助AI科學家,解決他們創業時在市場、資金和數據三個方面的問題。

我們所提供的環境就是,基於我們對行業的理解,我們的合作夥伴,自己搭造一個超級計算機機群,我們去購買可以供應給大家的數據,在這個平台上科學家可來來作一些摸索和嘗試,我們也會幫他們彌補短板,在全球範圍內招聘頂尖的科學家、工程師等,幫他們搭配需要的團隊。

因為AI的黃金時代就在今朝,所以這個可以認為是比A輪、B輪投資的更早的孵化,還有很多科學家可能會有後顧之憂,比如在美國有家、有孩子,還有習慣高薪等,這些我們都會想辦法幫他們解決。

泡沫嚴重,「七大黑洞」是對AI生態的傷害

人工智慧核心的是深度學習算法,大家應該每天都在使用,比如每次滴滴是如何幫你打上車的,每次今日頭條決定哪一篇文章推給你,當百度給你搜索結果,當淘寶給你推薦產品的時候,這全是利用深度學習技術用龐大的資料庫訓練出來的。


這也決定了人工智慧想要發展,必有四個先決條件。

第一是海量的大數據,至少千萬級別以上的;第二是這些數據需要標註,標註不見得是人來標註;第三要求需要垂直領域,不可以跨領域,因為一次只能懂一個領域;第四個要求就是頂尖科學家的加入,他們知道怎麼樣去用煉丹的方法,一定要有累計,有經驗。

我最看好的領域,短期可能是金融,中期肯定是醫療,長期就是無人駕駛。金融錢最快、量最多,大家最容易投資進去,金融的數據無摩擦不生產沒有配送;醫療領域,最容易取代的是放射醫療,尤其是影像放射醫療,因為我們人臉識別已經超越人類了,腫瘤識別也會很快到來。

長期肯定是無人駕駛。雖然可能是十年的目標,但是當電動車、共享經濟、無人駕駛三件事情同時發生的時候,人類經濟會產生最大的提升和改變。以後我們出去打車,應該是隨叫隨到,人都不需要買車了,停車場也不需要了,路上的車也變少了,空氣也變好了,這些都是一些會發生的很好的「副作用」。

講了那麼多人工智慧的好,我要提幾個讓人擔心的事情,因為今天人工智慧的投資和估值肯定泡沫化了,而且很嚴重。

現在見到的創業者,每個商業計劃都要加上人工智慧。前一陣我見了一個創業者,他說要做內衣的人工智慧,這就是典型的偽人工智慧,做出來的也是偽需求。

比如家用機器人是一個大風口,它們很多都有眼睛、耳朵、手腳,但是千萬不要做人型的家用機器人,因為做不出來符合人類預期的,人的期望太多。不論是家庭主婦還是孩子,買了以後會很失望,因為沒有像《星際大戰》里那麼可愛。

另外,創業公司需要大量的數據、技術、人才,但是這些都被大公司牢牢掌控著。因此也出現了世界上人工智慧領域的七大黑洞,就是Googel、Facebook、nohow、亞馬遜、BAT,他們有巨大的黑洞,只會進去,不會分享。

大公司的封閉化,是對人工智慧行業的一大傷害。我們需要一個更開放的平台,推動人工智慧行業向前發展。

更多「獨角獸」將在人工智慧領域誕生

世界最厲害的AI公司肯定是Google,當Google搜索裡面的引擎被提煉出來,成為Google大腦時候,它把它用在網際網路,就變成了Gmail的自動回復,變成了Google的搜索和廣告。


如果用在了汽車,就是GoogleCar,用在了人的健康就成了GoogleHealth,用在了圍棋就是AlphaGO。

所以,這個大腦是非常有野心的動作,它想要再創造26個字母,除了Google之外還要再創造25個公司。

我們看到,百度大腦也是一個類似的項目。所以,其實每個偉大的網際網路,都應該考慮,擁有這麼大的數據,是不是也像Google一樣,用更多的深度學習,來創造商業價值。

當你要做這個產業的時候,有幾個建議:

1.你要有特別大的數據,而且最好是,只有你別人沒有的,閉環的。

2.買很多機器,尤其考慮GPU,所以如果要買股票,可以考慮一下GPU公司的股票,因為人工智慧會讓它快速的成長。

3.還是非常需要有特別多經驗的深度學習專家,最後把一些年輕人訓練起來,就可以創造價值了。

為什麼我特別提到最後一點呢?這點,可能很多談人工智慧的沒有談到。人工智慧,它並不是一個火箭專家,或者網際網路安全專家,這些是學習十年的累積才能做的事情。一個特別優秀的數學和計算機當屆畢業生,培訓6個月,就可以創造人工智慧的價值,就可以做人工智慧的工程師了。

以我認為,最領先的人工智慧國家,當然是技術最領先的、論文最領先的、應用最領先的。還有,也是年輕人,最上進、最努力、最勤奮的。

從這幾個方面來說,中國有一些很特殊的機會。

【文章出處】
《每日頭條》
〈李開復談人工智慧藍海:AI將接管世界,變成人類的工具〉
2017-04-06
網址:

https://kknews.cc/tech/92gkg85.html
作者: 李開復
【作者簡介】
李開復(1961年12月3日-),生於臺灣新北市中和區,資訊工業經理人、創業者和電腦科學的研究者,曾在蘋果、SGI、微軟和Google等多家IT公司擔當要職,現任創新工場董事長兼執行長。

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