李开复：我做人工智能时 “生不逢时”

网易科技讯9月22日消息，在新京报主办的寻找中国创客中，创新工场创始人、董事长兼CEO李开复发表主题演讲。他强调做人工智能，生逢其时非常重要。并说自己做人工智能时，生不逢时。并且，互联网寒冬丝毫没有影响到人工智能的发展。同时，他透露创新工场近期成立了人工智能工程院，这是针对AI科学家推出的EIR（入驻企业家）计划。

李开复指出，人工智能能为人类创造更大的价值和财富，未来机会很多，而如今正是人工智能创业最好的时代。在任何有大数据的领域都可以做人工智能，例如金融领域蕴藏万亿级别机会。人工智能从各种方向来看，过去五年进步最多。可以分成博弈方面、游戏方面、感知方面、决策方面、反馈方面，这些是重要的里程碑。

与此同时，人工智能仍面临许多挑战。李开复指出，1.没有平台，像IOS或安卓一样的平台。当这个平台出现，产业就真的井喷了。2.需要海量数据；3.需要很多机器，传感器太贵了，不过这个问题不用太担心，只要量产就会便宜；对于如何发挥AI的优势，李开复表示：1. 要有闭环的、大量的、自我标注的数据库；2.需要有很多机器；3.要有很多深度学习的专家，特别是顶尖的专家。

最后，在谈到深圳创业环境时，李开复表示，深圳最明显的优势是硬件制造，深圳最大的挑战，是没有足够多的顶尖大学。人工智能在下一个阶段，会有很多海归回来，深圳应该发挥魅力，把海外人才吸引过来。（洁哥）

以下是演讲全文：

李开复：好的，谢谢！非常高兴有机会来跟大家分享我对人工智能的看法。今天的互联网寒冬我觉得丝毫不影响人工智能在国内和行内的发展。它的浪潮其实就像刚才社长所说的，其实是来自我们需要人工智能的指挥棒。

大家讨论的话题是被AlphaGo引爆的。我们认为未来机器人有多未来，当然可以揣测，我们更注意的是人工智能带来什么样的商机，去创造更大的财富，也就社会让更多的时间解放，做人类应该做的事情。其实人工智能它真的是一个工具，是可以靠它来创造价值，当然它会取代人类的工作，这些工作大多数都是重复性的工作，中介、助理，或者人能经过5秒钟以下所做的事情都会被取代，这些非常直观的事情越来越多会被机器人所取代，为什么机器人这么厉害，机器人可能没有我们人脑构造那么微妙，但是你给它足够的数据，比如AlphaGo下一百万盘棋，然后它所能收集的数据，即便它的算法还不如人类的奥妙，但是用巨大的数据是可以超越我们人类的。

那么，人工智能其实我们通常讲人工智能是讲一个模仿人智慧的功能。但是，可能我们会考虑到人能够听，能够看，也能够看到人是能够听见、预测或者像我们人一样的有眼睛、有耳朵，一定程度告诉你应该做什么，今天晚上我会想吃什么，或者一个男孩应该找什么样的女孩做对象，以后人工智能都会比人做得更好，也就是你们的孩子找对象基本要靠人工智能，找到更适合你，因为人工智能会看更多的数据，我们一天顶多认识20个人，但是人工智能可以看到海量的数据。人工智能就不需要动了，有自动化，有无人驾驶发生，我们会归类三种不同的人工智能，有些真的能听能看能懂，有些是告诉你今天晚上你想吃什么，告诉淘宝今天该推荐什么商品给你，告诉百度把广告结果排在最高，每天都在接触数据。

人工智能从各种方向来看，我们可以看到过去五年可能进步最多。这里我不多介绍细节，这里可以分成博弈方面、游戏方面、感知方面、决策方面、反馈方面，这些是重要的里程碑，近期有非常重要的各种研发的结果，这里面可能我们看到的各种在网上看到的新闻，不是任何的邮件（英文），机器人几乎都和人一样的，有腿、四肢来动。

刚才所说的生逢其时是非常重要的，各种天时地利人和，但是很不幸的，我做人工智能的时候呢，无论是语音识别、自然语言还是下棋基本没有人关注，为什么呢？当时机器太慢，算法不够，速度不够，在一个相对封闭的领域里面，如果有很多数据、很多计算、很多厉害的人时候，但很不幸的时候小小的数据，算法也不成熟，只能做出一些论文来，没有做出更大贡献。

我们可以看到一本书《异类》，作者所描述的什么事都要生逢其时，讲到PC时代，比尔盖茨等四位都是生于1955、1956年左右，那时候出生的特别出生的人，他可能会学编程，他会悟出来PC可能来临了，人人可以去做PC上的软件和硬件，所以必须在55、56年出生，如果你读贵族高中你会接触到PC，如果在55年你要做人工智能那就没戏了，可以看到无论在国内国外，无论是PC时代还是移动互联网时代，那些顶尖者可能都是生逢其时，如果你出生在80年代可能做移动互联网，在座的90后，甚至95年，如果你们学计算机科学，读了博士，要为某某公司打工一辈子的，其实你的时代来临了，因为你在今天做人工智能其实可能做成的，十年前是没有戏的，二十年前更是没有戏，所以你们今天是有希望的。

我们谈到人工智能，谈到深度学习，有足够的东西进去，可以学会概念，快速在判别新的没有看过的数据，大概这么讲。可以看到刚才的例子里面，这个机器学习，它是学会人脸里面的眼睛、嘴巴，深度学习足够的数据不是学能懂的，它还会悟出很多人不能懂的概念，而且据我所听说，在（英文）的内部，现在AlphaGo不是任何人可以跟它竞争的，可能是十段以上，因为它不断在进行学习，它过去可能需要靠棋谱来做一个启动，然后自己对弈，现在对弈越来越多可能会悟出特征，这些特征在非常早期我们做机器学习，比如说我做博士论文的时候，靠专家系统，靠人来系统，当你看到白白的里面有一块黑黑的就是眼睛，中间有一个鼻子，然后就自己去学，再厉害的就自己看一大堆照片，比如我们投资的美图，怎么判断一个女孩子更漂亮，这就是深度学习特别厉害的功能。

举一个简单例子，深度学习就是给它看很多脸，让它自己学习，脸里面什么东西最重要，告诉它说你去教它好，看奥巴马、王宝强，再下一步就会自己学习一些数据出来，再下面你看了这么多脸，我开始让你标注，看到右边叫奥巴马，然后这个是王宝强。然后我再问它，考一考，可能说对了，也可能说错了，深度学习有很大、很长的算法，告诉它如何去调整网络里面的数据，让它下一次出现这个照片或者类似照片的时候就可以正确判断出哪个是马云哪个是王宝强，但不能调得太过分，只能微调，有特殊的做法，专家才能慢慢摸索出来。这是非常简单的深度学习的介绍。

深度学习到底有什么用呢？最简单就是看网上这个比赛，五年前大概差五六倍，大概去年超过人了，2015年有一位叫孙建（音），微软的研究员，打破人类，超越人类，人以识别脸为生的就被机器人所取代了，防恐，过去要靠人来识别，而且没有一个人能记得20万张通缉犯的长相，但机器可以，这一类系统产生很大的社会价值，除了人脸识别，语音识别，那些客服是不是不需要了，还有那些打电话给你推销的人是不是也被取代，当然，不止是被取代，还有很多新的生活是被产生的，很多细节在这里不多说了，基本可以理解，在很多领域，任何领域有大数据的都可以做人工智能，每一个领域的一段词都是创业的机会，尤其国内很多企业，不像美国，没有深度学习的时候，它去防欺诈或者判断要不要贷款给你，背后都有人工智能和非人工智能的方法，因为每做一个正确的贷款决策或者一个信用卡是否欺诈的时候都是可以赚钱的，所以美国一直是在发展的，但国内一直在落后，落后就对我们有好处，你可以用上这些技术，你可以给银行、保险等创造很多价值。

（编辑：济南站长网）

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