獵雲網（微信：ilieyun）北京】4月6日報道（文/小LV）
獵雲注：李開復是人工智能堅定的搖旗吶喊者。他曾在多個有影響力的公開演講中，數次表達對人工智能的看好，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能，先後投資30多家人工智能企業。就在今年1月10日，創新工場甚至宣佈成立人工智能工程院，為佈局人工智能產業邁出重要一步。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。
今天開始至10日，李開復發起了一場德州撲克“人機大戰”，其中的人工智能系統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。
人工智能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能的“奇點”是否即將來臨這樣的問題上——卻沒有真正關注人工智能對我們的現實影響，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“解碼人工智能·2017人工智能產業創業創新峰會”，正是希望通過人工智能領域著名學者、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，為人工智能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“人工智能”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，我就進入了人工智能領域。
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能領域，與此同時，過去的三四十年人工智能也是起起伏伏，一下很火，一下又跌入谷底。但現在，正是人工智能的黃金時代。
就我個人而言，人工智能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能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，人工智能的發展可以分成三個階段：
第一個階段是移動互聯網和互聯網幫人工智能做基礎，把所有的數據上傳。我們做的網頁和內容，交易開始在互聯網發生了，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，是隨著智能硬件和無人駕駛、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能才有IOT，IOT為什麼火了一段時間就不火了？因為人工智能沒有起來，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，人工智能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，因為人工智能還是有限制的，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，人工智能不只是能聽、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，不是一臺機器取代一個人，而是一臺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，但是人工智能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，這些都是人工智能發展歷程的里程碑，在博弈、感知方面，人工智能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能領域規劃的藍圖。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，就是平臺的形成，這個還要4~5年。這段時間非常關鍵，因為在人工智能平臺未形成之前的這段時間，人工智能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能了。2016年又擴大了基金規模，一共12個億的基金，涵蓋各個領域。而在人工智能方向，目前已投資逾30家直接利用人工智能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能工程院（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，我們的合作伙伴，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，在這個平臺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
人工智能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數據庫訓練出來的。
這也決定了人工智能想要發展，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”。
講了那麼多人工智能的好，我要提幾個讓人擔心的事情，因為今天人工智能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能。前一陣我見了一個創業者，他說要做內衣的人工智能，這就是典型的偽人工智能，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》裡那麼可愛。
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能領域的七大黑洞，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，是對人工智能行業的一大傷害。我們需要一個更開放的平臺，推動人工智能行業向前發展。
更多“獨角獸”將在人工智能領域誕生
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，它把它用在互聯網，就變成了Gmail的自動回覆，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，其實每個偉大的互聯網，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，因為人工智能會讓它快速的成長。
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，可能很多談人工智能的沒有談到。人工智能，它並不是一個火箭專家，或者互聯網安全專家，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，就可以創造人工智能的價值，就可以做人工智能的工程師了。
以我認為，最領先的人工智能國家，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。
在4月13日北京四季酒店召開的“解碼人工智能·2017人工智能產業創業創新峰會”上，獵雲網邀請了45＋人工智能領域頂級專家和業界精英代表，將從市場和實際應用相結合，分享投資新銳企業的獨門祕籍和鮮活的創業故事！挖掘人工智能在商業領域的潛在機遇！
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