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李开复:未来 10 年出现最多独角兽的肯定是人工智慧领域

2020-07-17 04:17

李开复:未来 10 年出现最多独角兽的肯定是人工智慧领域

「我认为未来 10 年出现最多独角兽的领域,肯定是人工智慧领域。」创新工场创始人李开复在 36 氪主办的 WISE·2016 独角兽峰会上如此说道。

在他看来,未来世界上 50% 的工作都会被人工智慧所取代,比如翻译、保全。人工智慧如今已经可以在人脸辨识上比人精确 20 倍,因为他们已经经过了上亿张脸的训练。

他举例说,AlphaGo 战胜了李世乭、人脸辨识和语音辨识的準确率也超越了人类,这些都是人工智慧发展历程的里程碑,在博弈、感知方面,人工智慧的能力已经超过人类,甚至已经有了应用。不过在决策方面还需要时间。这些似乎都在宣示,人工智慧的黄金时代已经到来。

李开复之所以讲黄金时代,是因为他认为人工智慧创业也是需要讲时机的,他就非常生不逢时,在 30 年前就非常苦逼地在研究人工智慧,然而当时的技术不够成熟、机器不够快,他们只能写写论文。

但现在有了一个非常重要的技术突破:深度学习。何为深度学习,李开复非常直白地科普了一下:你扔给它一大堆数据,然后问它问题,就会告诉你答案。

不过,这样的决策只能在特别垂直的领域做得好,而且并非什幺领域都适合人工智慧,那什幺情况适合发展人工智慧?

李开复认为,发展人工智慧必须满足以下条件:
    拥有大量资料,Google 搜寻引擎拥有的大量资料就可以变成一个大脑,它的资料可以用于各个项目,百度大脑也与之类似。有顶尖的科学家,如今类似的人才薪资已经被炒到了天价。要有清晰的领域界限,必须要专注在垂直领域,难以跨界。要有自动的标注数据、要有反馈,比如在百度每一个成功的点击,在滴滴的每一次成功的叫车,都是一个关于成功的反馈,而失败的点击和叫车,都是一次反馈。要有非常多的计算量。

他同时表示,机器的错误率低、成本低,所有非常有应用潜力,如前所及,在某些领域已经开始应用人工智慧,但除了拥有大量资料的网路公司,人工智慧还有影响非常多的传统领域。

李开复列举了几十个拥有创业机会的领域,比如精準广告推送。其中,他认为,最先被商业化的,应该是目前拥有数据最大的领域;金融、保险、券商、智慧投顾、AI 量化基金;而对人类有最大贡献的,肯定是医疗;最后,最大的领域则是无人驾驶,他想像,未来,人们出去叫车可以随叫随到,空气污染得以改善。

对于要做人工智慧创业的企业,李开复有几个建议,首先必须要有特别大的资料,最好闭环的、只有你自己有的;继而要有计算能力;要有人工智慧专家;最后,他强调,必须要把年轻人训练起来。他认为,人工智慧跟资安等领域不同,要培训 10 年才能锻造一位工程师,即便是应届毕业生,被训练 6 个月之后都可以成为人工智慧的工程师。

因此,他相信未来人工智慧最领先的国家,是技术最领先的,也是年轻人最勤奋向上的。中国在人工智慧方面有极大潜力。中国在数学、理工方面有深厚的底子,人工智慧领域的论文大部分出自中国人之手;中国本身的市场就非常广阔,传统企业的技术非常落后,同时无论是创业公司还是大公司都在寻找人工智慧工程师;而美国的工程师很难本土化到中国。

正是因为了解年轻人在这个领域的重要,创新工场除了投资大数据、感知、感测器和机器人领域之外,还在做年轻人工智慧工程师的孵化,找到全球知名的科学家带他们一起工作,为他们提供大量的资料和机器给他们训练模型。

以下为李开复演讲全文:

谢谢大家!

今天,似乎成城的安排是个接力赛,从 40 后到 50 后,我则是 60 后代表讲者。

今天既然是独角兽论坛,我希望谈一下我对未来独角兽的看法。

我觉得,未来 10 年,出现最多的独角兽公司,肯定是人工智慧公司。另外我认为,在座的每一位独角兽,或希望做独角兽的公司,在你们公司发展中,必须了解人工智慧。

这就和 20 年前的网路、10 年前的行动网路,是一样的,做为先知者是有优势的。今天我想谈一下:人工智慧。

在未来 10 年,世界上 50% 的工作,都会被人工智慧所取代。尤其是,这里列出的一些:助理、翻译、资安,这些工作真的都会被取代。

今天的人脸辨识,在有些场景上,已经可以做到比人 20 倍更精确的辨识人脸。那幺保全还需要再辨认脸吗?海巡、柜檯这些工作都可以被机器取代了。这只是一个例子,当然我们看到 AlphaGo 为什幺这幺厉害?是因为,它自己与自己下了很多棋。人脸辨识为什幺这幺厉害?因为,它们看了上亿张脸,然后从中学习。机器学习,在任何狭窄的领域,看到大量的数据,是人脑完全不能够和它竞争的。所以,这已经不是机器取代人类的问题,而是在一些人类只需要 5 秒钟思考的问题中,有大量资料的问题里面,有狭窄领域的问题里面,人绝对不会是机器的对手。而且,一个一个领域,都会被机器超越,不只是取代。

看过去的发展,从 AlphaGo 的下棋,到感知、认知,到做决策,甚至到反馈,这 4 件事情在过去 5 年,有非常非常大的进步。

这里有很多例子,由于时间今天就不多说了。我们可以看到,博弈有 AlphaGo,感知有微软小冰,决策这里有个例子是 Google 现在已经有技术,可以自动帮你回覆 Gmail 了(不过在座可能没有太多用 Gmail 的,所以不像我有机会用这个功能)。汽车,从最近的特斯拉,还有 GoogleCar,发展的都非常非常迅速。因为,这 5 年有非常多技术的突破。

其实,我自己在三十多年前就做人工智慧了,可是很可惜的是,创业必须要生逢其时,所以我做的很多工作,无论在对弈、语音识别、自然语言理解,很不幸的是都没有生逢其时。因为,当时机器不够快,资料不够多、演算法不够先进。但是,今天够先进了。

所以,我想介绍一下,机器学习里面最重要的一个突破,就是深度学习。

深度学习,简单的理解,就是给非常非常大的神经元,用特别大量的资料充进去训练。它就可以在某个领域,在辨识方面、分类方面或者预测方面,远远超过任何过去的演算法。这是过去 5 年中,所推演出来的。

这个学习的演算法,特别适合特别大量的资料量。所以,当你资料量大的时候,就可以做出各种以前做不了的东西。

什幺情况才能用人工智慧?

人工智慧不是万能的,我们在很多情况下还是远远超过电脑的。但是,下列 5 个情况的时候,人工智慧绝对可以做出特别有价值的产品:

    大量的资料。这基本是千万以上的资料,所以当你听很多人说大数据(有一万个样本),都是没有用的,千万级别的数据。这时候还需要顶尖的科学家,不是一个程式设计师、工程师就可以做的。要有非常清晰领域的边界,因为人工智慧只能懂一件事情,让它跨领域是做不到的。就像现在我跟你说「中午我不想吃汉堡」,你们都能听懂,但是如果你跟一个人工智慧这样跳跃领域去讲,它是搞不懂的。要有非常好的标注,比如你用百度时候每一次的点击、去淘宝时每一次的购买,你在滴滴每次成功的搭上车,都是告诉系统我成功了。当你每次在百度没有点击、在淘宝没有购买、在滴滴没有叫到车,也是告诉系统这是一个标注。没有标注的数据,意义是不大的。用这幺大的数据,要有非常多的计算量,这时候人工智慧才可以形成。

可能很多人说,人工智慧是什幺机器人、无人驾驶,这个好长远啊。其实不是的,你每次在用百度、淘宝、滴滴的时候,它背后都是一个人工智慧的引擎。我们在这里可以看到一些过去认为比较遥远的资料:图像辨识和语音辨识的比赛中,机器也已经超越人了。

另外是标注,把演算法对进去,就会产生价值,刚才谈到的每个例子,淘宝、百度、滴滴,都是真实的人工智慧例子,以后只会有更多。如果你是一个创业公司,当你的用户达到了千万级别的时候,你肯定是需要这个的,因为在你的系统里面绝对需要做一些判断和推荐,你要推荐什幺商品给用户,该放什幺样的广告,这背后都可以用到人工智慧引擎。所以,做人工智慧创业的,最好是已经有网路数据的公司。

当然,还有很多公司是没有网路数据的,这些公司也能创造价值。这就是为什幺人工智慧比行动网路还要伟大的原因,因为它影响了很多行业。

哪些领域会最先呢?我们认为,一定是数据最大、最快能产生价值的领域。比如说,金融领域:银行、保险、券商、智慧投库、AI 量化基金,这些领域是最快能产生价值的。

哪些是对人类最有意义的?一定是医疗领域,癌症的检测、切片,基因个性化的治疗,这些都是特别适合人工智慧的领域,还有教育,等等,这里细节就不多说了。

所有的领域里面,我们认为最大的一个领域,应该是无人驾驶。这虽然可能是个 10 年的目标,但是当电动车、共享经济、无人驾驶,3 件事情同时发生的时候,人类经济会产生最大最大的提升和改变。以后我们出去叫车,应该是随叫随到,人都不需要买车了,也不需要停车场了,路上的车变少了,空气也变好了,这些都是一些会发生的很好的「副作用」。

很多人谈到机器人,我倒认为无人驾驶做出来以后,机器人就迎刃而解了。因为,当你能听、能看、能走、能动的时候,这无论是汽车还是机器人,这些技术都是通用的,感测器的价钱也会逐渐降低。

世界最厉害的 AI 公司肯定是 Google,Google 转型成为 Alphabet,所做的事情就是,当 Google 搜寻里面的引擎被提炼出来,成为一个 Google 大脑的时候,它把它用在网路,就变成 Gmail 的自动回覆、变成 Google 的搜寻和广告。如果用在汽车,就是 GoogleCar,用在人的健康就成了 GoogleHealth,用在围棋就是 AlphaGo。所以,这个大脑是非常有野心的动作,它想要再创造 26 个字母,除了 Google 之外还要再创造 25 个公司。百度大脑也是一个类似的项目。其实每个伟大的网路,都应该考虑,拥有这幺大的资料,是不是也像 Google 一样,用更多的深度学习,来创造商业价值。

当你要做这个产业的时候,有几个建议:

    你要有特别大的数据,而且最好是,只有你别人没有的。买很多机器,尤其考虑 GPU,所以如果要买股票,可以考虑一下 GPU 公司的股票,因为人工智慧会让它快速的成长。还是非常需要有特别多经验的深度学习专家。最后把一些年轻人训练起来,就可以创造价值了。

为什幺我特别提到最后一点呢?这点,可能很多谈人工智慧的没有谈到。人工智慧,它并不是一个火箭专家,或者网路安全专家,这些是学习 10 年的累积才能做的事情。一个特别优秀的数学和电脑系当届毕业生,培训 6 个月,就可以创造人工智慧的价值,就可以做人工智慧的工程师了。

所以我认为,最领先的人工智慧国家,当然是技术最领先的、论文最领先的、应用最领先的。还有,也是年轻人,最上进、最努力、最勤奋的。所以我认为,中国有一些很特殊的机会。

这里提到几个重点:为什幺人工智慧崛起,中国很有机会?

前几天有一篇报导,是有一位美国人工智慧的公司写信给美国当选的总统川普的。提到,美国必须正视中国在人工智慧方面崛起,必须向政府提供更多的基金。这表示,这个作者看到了这几个现象:

现象 1:中国教育特别优秀的理工、数学底子,这里可以发出威力了。世界上的人工智慧论文,43% 都是中国人写的。

现象 2:我们可以快速训练大批的年轻人,创新工场就在做这件事情。

现象 3:传统企业比美国落后,但是表示人工智慧注入进去,就会产生很大的价值。比如,我们投资的第四範式,他在银行注入了一些他的功能,他的用户转换率就马上提升 65%。当然,我相信第四範式有很好的演算法,但其中很重要的理由是,中国的银行算法非常落后,很容易帮其提升。

现象 4:在座每一个潜在的独角兽公司和快到独角兽的公司,像我们投资的美图、知乎、BRPK,都在快速的招人工智能专家,帮他们提升价值,你们可能也要注意一下。这些公司在中国会比美国多,因为中国市场大,也是中国的机会。

现象 5:美国领先的公司,无论是 Google,或者微软、Facebook,在中国都会很难本土化,这都是我们中国公司的机会。

最后:有些政策方面的问题,在美国可能会很担心,每一辆车可能出的每个车祸,会比较限制无人驾驶的发展。比如说,无人驾驶最快的应用是什幺?可能是在美国的高速公路取代卡车司机。但是,美国有 150 万卡车司机,他们可能都投了川普一票。所以,他们肯定会用他们的工会对美国国会或对美国政府施压,希望川普政府不要那幺快推动卡车在高速公路。这每一个美国各种组织的阻碍,都是中国的机会。

这里是创新工场在人工智慧时代来临的投资蓝图,其实也就是刚才讲的几件事情,从左到右:

    谁有大数据,我们就做人工智慧。在语音、手势、人脸等辨识,会有很大的突破,但是自然语言的理解,可能还需要 5-10 年的时间,也就是语义方面的突破,这跟深度学习到现在为止还没有关係,未来可能会有。感测器现在很贵,很多人都说 Google 做辆车要几十万美元,但我深深地相信,3 年以后,就会降下来。所以,我们更愿意投资那些,现在看起来很贵,但一旦量产,感测器价格就会下来的公司。机器人,我们认为,任何有手、有脚、有眼、有耳朵的机器人都是不靠谱的。因为,我们被科幻小说和电影洗脑,所以认为任何长的像人的东西,都要跟人一样聪明,一下就让所有产品必然失败了。所以我觉得,家庭机器人长的像个人的、像科幻小说的,这恐怕还需要接近 10 年的时间。但是,一些智慧音箱,工业商业的应用,可以快速起来。无人驾驶,一定是先开始辅助人驾驶,然后人来辅助机器,最后才能达到全天候的驾驶。

在创新工场,我们除了在做 A 轮、B 轮的人工智慧投资之外,我们也开始在孵化人工智慧的工作。孵化这个词很多人听起来会觉得,是不是租个场地、找些导师。当然,这些是很好的,但我们的人工智慧孵化,是找那些真正全球知名的科学家,但是又能够动手做事的,带一批年轻人,跟他们一块工作。我们会提供大量有闭环的数据,我们会提供大量上千万人民币有 GPU 的机器,让他们快速摸索,然后创业。

我认为,这样一个特殊人工智慧孵化,是有意义的。因为和行动网路时代不同,行动网路时代,我们当时和成城、和很多在座的,都告诉大家,创业成本达到历史新低,因为只要 3 个小朋友,用着 App store,再加上云端,我们就可以不要钱创业了,拿 VC 的钱一两百万就够了,但是今天人工智慧创业还不行,因为这些人工智慧科学家薪水都炒到天文数字,机器要上千万的价值,资料还非常难获得,要买、要换,都很困难。所以,我们希望把这些很贵的东西做好,让年轻人更有机会创业。这是一个大胆的、没有人试过的,我们正在尝试的,一个人工智慧项目的孵化。

这里有一些我们投资的人工智慧项目,可能比较着名的是 FACE++,今天他们会宣布新一轮的投资,做到最好的人脸辨识。包括,刚才展示的达到世界第一的视觉比赛的科学家,现在也在 FACE++ 里面工作。另外还有地平线机器人、小鱼在家,玉石科技的无人车已经开始在园区里面上路测试了,连方向盘都没有,所以完全是无人驾驶的工作。还有刚才谈到的第四範式,他们做的是金融界的人工智慧。我们认为,这些公司都会创造很大的价值。

我们也在工程院孵化人工智慧项目。这些已经初步得到了一些国际和中国媒体的认可,我们还在继续努力,做这方面的工作。

大家如果需要了解更多,欢迎你们发 E-mail,或者微信联络我们。我们深深地相信,在 10 年以后,我们回顾人类历史,人工智慧不只是一个创业的机会,也绝不只是一个行动网路之后最好的创业机会,绝对是被认为,是人类有史以来最好的创业机会、创新机会,而且是对人类有最潜在、最大的改变,对人类生活有最大提升的一种技术。

谢谢大家!

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