2016硅谷高创会（北京）暨全球产业互联网大会于7月16日举行，由硅谷高创会主办。本次硅谷高创会，不仅有资深高科技业内人士共同探讨中美风险投资、虚拟现实与增强现实、智慧未来等热门高科技话题，还有从硅谷来的高科技创业项目带来虚拟现实、人工智能、物联网、智能汽车等多个领域最前沿的硅谷黑科技。会上，创新工场创始人李开复进行了主题为《人工智能的黄金时代》的演讲。
以下为李开复演讲内容：（活动家略有删减）
今天有幸跟大家分享一下，我们对于一个特别特别重要的研发和投资的趋势的看法。创新工场的特色是做技术型的投资，我们自认为最专长的是看到一个趋势的崛起，并对这个趋势做深度分析，而且做非常早期的布局。比如在2009年，我们对移动互联网的投资；2011年左右对娱乐内容的投资；今天正在对人工智能做一个非常大的布局，到今天已经投资了接近1亿美金，接近25家公司。
今天想分享一下，为什么我们会特别看重这个领域（人工智能领域）？
最近人工智能得到全球关注，主要是因为阿尔法狗击败了李世石，在很多世界媒体上我们看到的是机器是否会取代人脑？我个人认为没有足够的科学根据，让我们想那么多，担心那么多。而短期让我们更应该关注的是怎么用人工智能为社会创造价值，为创业者创造机会。
为什么人工智能会这么强大？就是因为今天人类做的大部分工作是重复性的，是基于一个有限的领域的，是基于可以客观思考的，这些工作在未来十年都会被人工智能取代。今天美国美联社90%的稿件已经是机器人取代了，过去的十年华尔街交易员已经一半下岗离职了，未来我们肯定会看到无人驾驶的车，当这一天来到的时候，世界上大约9%的人他们部分或者全部的工作就即将被取代。当然无人驾驶可能还需要十年的时间，但十年不是很久。
其实在这些领域里，人工智能不是模仿人类，也不仅仅是取代人类，所谓的人工智能就是用特别巨大的数据集看到一个人一生甚至一百个人一生也不能看到的那么多的数据，然后用数个数据推算出逻辑、判断和推测，来做比人做的好的判断。
阿尔法狗就是研究了几百万的棋谱和花无数小时时间来打败人类专家的，有人说这个公平，一个棋手不可能花一百万个小时研究棋谱，这不是公平不公平的问题，而是我们如何用人工智能做出人不能做的。我们可以想像，如果有一个人脸识别的机器，它把全世界罪犯的脸都背下来，有人能做到这一点吗？从这个例子可以看到，我们不用丝毫的怀疑人工智能会全方面超越人类，但这不是在所有领域里，是在一些可以客观分析、有正确答案、有大数据的领域，而且是有专家参与的领域，所以它会逐渐的发生，不会一次到位的发生。
我有幸在三十年前开始做人工智能，但可惜的是当时数据不够，所以并没有做太多超越人类的事情。所以各方面我们可以看到对弈只是游戏的领域，它本身并不带来巨大商业价值，更多的是我们在业界看到的可能是感知，就是用算法，人工智能来做判断或反馈，这个时候机器就要动起来了。过去七八年来有特别大的进步，因为在机器学习领域有一套技术叫做深度学习，它带来了巨大变革。
深度学习的技术应该算是最近五年推出的技术，我们不要假设人比机器更重要，我就把大量数据给你，让你收取你认为重要的特征，而且这些特征只有机器懂，人听不懂。这就是阿尔法狗战胜李世石时，下出了人类顶尖棋手都没有办法看懂的步骤。这就是深度学习，它能自我学习抽象的概念，而且这个抽象概念超越了人类的想象，因为它用的数据集比人更大。
深度学习是一个识别物体的领域，而且有人标注的数据库。我们可以看到大概仅仅在五年前，一个机器跟人的差别还是一个74%对94%的差别。如果算错误率的话，可能是六七倍的差别，所以不太能够用到实际的场景里，但我们可以看到在2014、2015年已经超越人类，而且差距越来越大。就是说，当机器识别人脸比人更厉害的时候，那些以识别人脸工作的人就要下岗了。同样，识别也超过了人，语音识别超过了人，像客服以后打电话的不是人，因为机器比人更听的懂。所以当每个技术超越人的时候，它带来的机会是巨大的，我们要认为下一个阶段，未来五年什么东西产生巨大价值，可能有这些领域，这些领域包括高科技，用麦克风，用摄像头等，这些会产生很大价值。但还有另外一个领域，就是如果一个领域有特别大的数据，只是这个数据没做挖掘，没有产生价值，比如说商业化的流程、互联网的数据。所以，今天谁最适合做大数据人工智能，其实就是BAT，在美国就是Google、微软和FB，因为他们已经有互联网大数据。
这个世界上，还是Google做的最好，因为它有世界最大的数据集，它是世界上做人工智能做的最早的，然后加上Google多年累计了大量技术人才，还有特别快的机器。所以为什么Google做出阿尔法狗，而不是BAT、美团和小米。但Google的野心不仅是阿尔法狗，前几年Google自我命名为Alphabet，是互联网的一家公司，它可能还有做医学的公司，可能还有做基因检测的公司，做汽车等领域。
过去的三年，深度学习的数量和应用领域在大大提升。怎么捕捉这个机会？
这并不是人人能做的，做起来也不是很简单的：第一，有些领域要平台。你即便是一个优秀的程序员，也没法用深度学习，因为这个还没有平台化，你还要知道很多微调的东西，这方面的专家可能只有几百个人，这样的人才很稀缺。第二，需要海量的数据。一千万的数据其实是小数据，真的要机器学习，要有更巨大的量。第三，这些数据储存，还有存储量。第四，我们都认为这个超越人了，但机器学习没办法告诉你怎么决定的。
怎么做？买这个数据，标注这个数据，不要浪费钱，GPU可能比CPU好用；找专家，这样的专家不多，Google已经开出九位数挖这样的专家，这是我们过去不能想象的。在国内我们也看到，比如投资的Face++，最近也挖到了华人在深度学习的研究员，这些人才的价值特别巨大，因为非常稀缺。这个稀缺也是未来两三年的现象，之后会有很多聪明人，尤其在中国会涌入这个领域。最后，学怎么调这些参数。深度学习还会有一些挑战，最后贴补还不能完成你的应用怎么办，就要用巧妙的、非技术的方法，就是不要取代人，而是辅助人就好。辅助医学，不是说取代医生，但可以给医生做一些工具是完全可以的。
关于无人驾驶，就是怎么去应用我们的约束，让它在有些场景可以有用，先帮助人，人帮助它，最后才是无人，而这还是在十年后。
过去两三年创新工场在悄悄耕耘这个领域，因为有些领域投资一对外公布，这个领域很快就被玩坏，现在我们投资了20家公司，我们愿意和大家分享投资的两家公司，Face++、驾势科技，这两个项目应该在国际上达到了很高知名度。此外，我们还投了很多公司，像地平线机器人、第四范式，还有很多中国和美国的投资。因为深度学习需要非常大的数据量，我们跟像富士康这样的公司有很深度的合作，所以这个领域我们是特别看好。
以上是李开复在2016硅谷高创会（北京）暨全球产业互联网大会的分享。文章内容来自厦门智能plus创新创业平台，活动家整理编辑，转载请注明出处：//m.catawbaoil.com/41445.html，如有任何疑问，请联系小编微信：hdjkefu
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