【中國智能制造網(wǎng) 名家論壇】創(chuàng)新工場CEO李開復(fù)近日在2016硅谷高科技創(chuàng)新·創(chuàng)業(yè)峰會上表示，創(chuàng)新工場正對人工智能進(jìn)行非常大的布局，到今天已經(jīng)投資了接近1億美金，接近25家公司。　　他談到，人工智能之所以強(qiáng)大的原因在于，“今天人類做的大部分工作是重復(fù)性的，是基于一個有限的領(lǐng)域的，是基于可以客觀思考甚至窮舉的。這些工作在未來的十年都會被人工智能取代。”
　　
　　同時，李開復(fù)列舉了十個有可能在未來十年被機(jī)器人取代的職業(yè)：包括翻譯、記者、助理、保安、司機(jī)、銷售、客服、交易員、會計、保姆，他認(rèn)為，這些職業(yè)中的90%的從業(yè)者將會被機(jī)器人取代。
　　
　　李開復(fù)表示，在這些領(lǐng)域里，人工智能不是模仿人類，也不僅僅是取代人類，所謂的人工智能就是用特別巨大的數(shù)據(jù)集看到一個人一生，甚至一百個人一生，也不能看到那么多的數(shù)據(jù)，然后用數(shù)據(jù)推算出邏輯、判斷和推測，來做比人好的判斷。
　　
　　以下是創(chuàng)新工場CEO李開復(fù)演講實錄：
　　
　　我們今天管理大約12億美金的基金，投了接近300個項目，包括好幾家獨角獸。但是今天我想特別講的是我們投資的一個專門的方向和趨勢。
　　
　　創(chuàng)新工場的特色是做技術(shù)型的投資。我們自認(rèn)為專長的是看到一個趨勢的崛起，并對這個趨勢做深度的分析，而且非常早期的布局。
　　
　　比如說在2009年我們對移動互聯(lián)網(wǎng)的投資，在2011年左右我們對娛樂內(nèi)容的投資，而我們今天正在對人工智能做一個非常大的布局。到今天已經(jīng)投資了接近1億美金，接近了25家公司。
　　
　　我們今天想分享一下為什么我們會特別的看重這個領(lǐng)域?
　　
　　近人工智能得到關(guān)注主要是因為阿爾法狗擊敗了李世石。在很多的世界媒體上我們看到的，就是機(jī)器是否會取代人腦?我個人認(rèn)為沒有足夠的科學(xué)根據(jù)，讓我們想那么多，擔(dān)心那么多。
　　
　　而短期讓我們更應(yīng)該關(guān)注的是怎么用人工智能，我們的工具，我們的奴隸來為社會創(chuàng)造價值，來為創(chuàng)業(yè)者創(chuàng)造機(jī)會。
　　
　　為什么人工智能會這么強(qiáng)大呢?就是因為今天人類做的大部分工作是重復(fù)性的，是基于一個有限的領(lǐng)域的，是基于可以客觀思考甚至窮舉的。這些工作在未來的十年都會被人工智能取代。
　　
　　這些工作我這里列了一些，如果你們不太相信的話，我們可以舉幾個例子。今天美國的美聯(lián)社90%的稿件已經(jīng)是機(jī)器人取代了。
　　
　　在過去的十年華爾街交易員已經(jīng)一半下崗離職了。未來我們肯定會看到無人駕駛的車，當(dāng)這一天來到的時候，世界上大約9%的人他們部分或者全部的工作就即將被取代。當(dāng)然無人駕駛可能還需要十年的時間，但是十年不是很久。
　　
　　怎么能做到呢?其實在這些領(lǐng)域里，人工智能不是模仿人類，也不僅僅是取代人類，所謂的人工智能就是用特別巨大的數(shù)據(jù)集看到一個人一生，甚至一百個人一生，也不能看到那么多的數(shù)據(jù)，然后用數(shù)個數(shù)據(jù)推算出邏輯、判斷和推測，來做比人好的判斷。阿爾法狗就是研究了幾百萬的棋譜和花無數(shù)小時的時間來打敗人類專家的。
　　
　　有人說這個公平，一個棋手不可能花一百萬個小時研究棋譜。這不是公平不公平的問題，而是我們?nèi)绾斡萌斯ぶ悄茏龀鋈瞬荒茏龅牡摹＝厮估隽艘粋€問題，大家可以想想它有幾億小時在車的進(jìn)行中，這些數(shù)據(jù)來難道不會做比人更好的司機(jī)嗎?這一天還沒有到，但是如果有一個司機(jī)做十億小時的練習(xí)，哪怕他開始像個孩子，學(xué)完以后難道不會超過人類嗎?
　　
　　我們可以想像，如果有一個人臉識別的機(jī)器，它把全世界罪犯的臉都背下來了，有人能夠做到這一點嗎?所以從這個例子可以看到，我們不用絲毫的懷疑人工智能會全方面的超越人類。
　　
　　但是這不是在所有的領(lǐng)域里，是在一些領(lǐng)域可以窮舉的領(lǐng)域，或者可以客觀分析的領(lǐng)域，或者有正確答案的領(lǐng)域，有大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域，而且是有專家參與的領(lǐng)域，所以它會逐漸的發(fā)生，不會一次到位的發(fā)生。
　　
　　我個人有幸在三十年前開始做人工智能，但是可惜的是當(dāng)時數(shù)據(jù)不夠，所以并沒有做太多超越人類的事情。所以各方面我們可以看到對弈只是游戲的領(lǐng)域，它本身并不帶來巨大的商業(yè)價值。
　　
　　更多我們在業(yè)界會看到的可能是感知，就是用算法，人工智能來做判斷或者反饋，這個時候機(jī)器就要動起來了。
　　
　　我們可以看到過去七八年來有特別大的進(jìn)步，這是為什么呢?這是因為在機(jī)器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域有一套技術(shù)叫做深度學(xué)習(xí)。它是帶來了巨大的變革，今天可能沒有時間太解釋這套算法。但是簡單來說，就是過去人是需要一步一步地告訴電腦你該怎么走，該怎么做，之后人可能說我一步一步來教你可能會犯錯，可能不全面，可能也不適合計算機(jī)的結(jié)構(gòu)，更適合人腦的結(jié)構(gòu)。
　　
　　但是是不是就是人來說，就先對人臉找眼睛、找鼻子、找耳朵，但是這個大概是所謂的專家系統(tǒng)，就是人告訴機(jī)器一切，然后機(jī)器來計算，這個大概是三十年前的技術(shù)。
　　
　　大概十五年前的技術(shù)是人落找特征，機(jī)器學(xué)參數(shù)。這里就是人告訴他識別人的時候找眼睛、嘴巴，然后你再來計算。這個有一個提升，這是人機(jī)結(jié)合的學(xué)習(xí)。
　　
　　深度學(xué)習(xí)的技術(shù)應(yīng)該算是近五年推出的技術(shù)，這個技術(shù)幾乎人都不參與了，特別神奇的地方，給看一億張臉，你自己看，該學(xué)習(xí)眼睛、嘴巴，還是別的事情，也許法令紋更重要，也許耳朵的大小更重要。我們不要假設(shè)人比機(jī)器更重要，我就把大量數(shù)據(jù)給你，讓你收取你認(rèn)為重要的特征。
　　
　　而且這些特征只有機(jī)器懂，人都聽不懂的。這就是阿爾法狗戰(zhàn)李達(dá)以后世石的時候，下出了人類棋手都沒有辦法看懂的步驟。這就是深度學(xué)習(xí)，它能自我學(xué)習(xí)，抽象的概念。
　　
　　而且這個抽象概念超越了人類的想象，因為它用的數(shù)據(jù)集比人更大。它就像一個孩子，能夠自我學(xué)習(xí)，而且數(shù)據(jù)量夠大的時候，什么都學(xué)的會。所以這大概解釋了什么是深度學(xué)習(xí)。
　　
　　深度學(xué)習(xí)，這是一個識別物體的領(lǐng)域，而且是有人標(biāo)注的數(shù)據(jù)庫。我們可以看到大概僅僅在五年前，一個機(jī)器跟人的差別還是一個74%對94%的差別。如果算錯誤率的話，可能是六七倍的差別了，所以不太能夠用到實際的場景里。但是每一年都在快速的進(jìn)步著，我們可以看到在2014、2015年的時候已經(jīng)超越人類，而且差距越來越大。
　　
　　就是說當(dāng)機(jī)器識別人臉，比人更厲害的時候，那些以識別人臉工作的人就要下崗了。同樣的，識別也超過了人，語音識別超過了人，像客服，比如每天打電話賣房地產(chǎn)產(chǎn)品的人，以后打電話的不是人了，因為機(jī)器比人更聽的懂。
　　
　　所以當(dāng)每個技術(shù)超越人的時候，它帶來的機(jī)會是巨大的。所以我們要認(rèn)為下一個階段，未來的五年什么東西產(chǎn)生巨大的價值，可能有這些領(lǐng)域，當(dāng)然這些領(lǐng)域包括了高科技，用麥克風(fēng)，用攝像頭等等的，這些會產(chǎn)生很大的價值。但是還有另外一個領(lǐng)域，就是如果一個領(lǐng)域有特別大的數(shù)據(jù)了，只是這個數(shù)據(jù)沒做挖掘，沒有產(chǎn)生價值。