REUTERS/Bobby Yip
原文刊登於 36 氪 ，INSIDE 獲授權轉載。
「我認為未來 10 年出現最多獨角獸的領域，肯定是人工智慧領域。」
創新工場創辦人李開復在 36 氪主辦的 WISE·2016 獨角獸峰會上如此說道。
在他看來，未來世界上 50% 的工作都會被人工智慧所取代，比如翻譯、保全。人工智慧如今已經可以在人臉識別上比人精確 20 倍，因為他們已經過了上億張臉的訓練。
他舉例說，AlphaGo 戰勝了李世乭、人臉識別和語音識別的準確率也超越了人類，這些都是人工智慧發展歷程的里程碑，在博弈、感知方面，人工智慧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。這些似乎都在宣示，人工智慧的黃金時代已經到來。
李開復之所以講黃金時代，是因為他認為人工智慧創業也是需要講時機的，他就非常生不逢時，在 30 年前就非常苦地在研究人工智慧，然而當時的技術不夠成熟、機器不夠快，他們只能寫寫論文。
但現在有了一個非常重要的技術突破：深度學習。何為深度學習，李開復非常直白地解說了一下：你扔給它一大堆數據，然後問它問題，就會告訴你答案。
不過，這樣的決策只能在特別垂直的領域做得好，而且並非什麼領域都適合人工智慧，那什麼情況適合發展人工智慧？
李開復認為，發展人工智慧必須滿足以下條件：
一、擁有海量數據，Google 搜索引擎擁有的海量數據就可以變成一個大腦，它的數據可以用於各個領域，百度大腦也與之類似；
二、有頂尖的科學家，如今類似的人才薪水已經被炒到了天價；
三、要有清晰的領域界限，必須要專注在垂直領域，難以跨界；
四、要有自動的標注數據，要有回饋，比如在百度每一個成功的點擊，在滴滴的每一次成功的叫車，都是一個關於成功的回饋，而失敗的點擊和叫車，也都是一次回饋。
五、要有非常多的計算量。
他同時表示，機器的錯誤率低、成本低，所以非常有應用潛力，如前所及，在某些領域已經開始應用人工智慧，但除了擁有大量數據的網路公司，人工智慧還影響非常多的傳統領域。
李開復列舉了幾十個擁有創業機會的領域，比如精準廣告推送。其中，他認為，最先被商業化的，應該是目前擁有數據最大的領域；金融、保險、券商、智慧投顧、AI 量化基金；而對人類有最大貢獻的，肯定是醫療；最後，最大的領域則是無人駕駛，他想像，未來，人們出去叫車可以隨叫隨到，空氣污染得以改善。
對於要做人工智慧創業的企業，李開復有幾個建議，首先必須要有特別大的數據，最好是封閉的、只有你自己有的；繼而要有計算能力；要有人工智慧專家；最後，他強調，必須要把年輕人訓練起來。他認為，人工智慧跟要培訓 10 年才能鍛造成為工程師的資安等領域不同，即便是應屆畢業生，被訓練六個月之後都可以成為人工智慧的工程師。
因此，他相信未來人工智慧最領先的國家，是技術最領先的，也是年輕人最勤奮向上的。中國在人工智慧方面有極大潛力。中國在數學、理工方面有深厚的底子，人工智慧領域的論文大部分出自中國人之手；中國本身的市場就非常廣闊，傳統企業的技術非常落後，同時無論是創業公司還是大公司都在尋找人工智慧工程師；而美國的工程師很難本土化到中國。
正是因為瞭解年輕人在這個領域的重要，創新工場除了投資大數據、感知、感應器和機器人領域之外，還在做年輕人工智慧工程師的育成，找到全球知名的科學家帶他們一起工作，為他們提供大量的數據和機器給他們訓練模型。
以下為李開復演講全文：
謝謝大家！
今天，似乎行程的安排是個接力賽，從 40 後到 50 後，我則是 60 後代表講者。
今天既然是獨角獸論壇，我希望談一下我對未來獨角獸的看法。
我覺得，未來十年，出現最多的獨角獸公司，肯定是人工智慧公司。另外我認為，在座的每一位獨角獸，或希望做獨角獸的公司，在你們公司發展中，必須瞭解人工智慧。
這就和二十年前的網路、十年前的行動網路，是一樣的，作為先知者是有優勢的。今天我想談一下：人工智慧。
在未來十年，世界上 50%的工作，都會被人工智慧所取代。尤其是，這裡列出的一些：助理、翻譯、保安，這些工作真的都會被取代。
今天的人臉識別，在有些場景上，已經可以做到比人 20 倍更精確的辨識人臉。那麼保安還需要再辨認臉嗎？邊防、前台，這些工作都可以被機器取代了。這只是一個例子，當然我們看到 AlphaGo 為什麼這麼厲害？是因為，它自己與自己下了很多棋。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。機器學習，在任何狹窄的領域，看到大量的數據，是人腦完全不能夠和它競爭的。所以，這已經不是機器取代人類的問題，而是在一些人類只需要 5 秒鐘思考的問題中，有大量數據的問題裡面，有狹窄領域的問題裡面，人絕對不會是機器的對手。而且，一個一個領域，都會被機器超越，不只是取代。
看過去的發展，從 AlphaGo 的下棋，到感知、認知，到做決策，甚至到回饋，這四件事情在過去五年，有非常非常大的進步。
這裡有很多例子，由於時間今天就不多說了。我們可以看到，博弈有 AlphaGo，感知有微軟小冰，決策這裡有個例子是 Google 現在已經有技術，可以自動幫你回覆 Gmail 了（不過在座可能沒有太多用 Gmail 的，所以不像我有機會用這個功能）。汽車，從最近的特斯拉，還有 GoogleCar，發展的都非常非常迅速。因為，這五年有非常多技術的突破。
其實，我自己在 30 多年前就做人工智慧了，可是很可惜的是，創業必須要生逢其時，所以我做的很多工作，無論在對弈、語音識別、自然語言理解，很不幸的是都沒有生逢其時。因為，當時機器不夠快，數據不夠多，算法不夠先進。但是，今天夠先進了。
所以，我想介紹一下，機器學習裡面最重要的一個突破，就是深度學習。
深度學習，簡單的理解，就是給非常非常大的神經元，用特別大量的數據充進去訓練。它就可以在某個領域，在識別方面、分類方面，或者預測方面，遠遠超過任何過去的算法。這是過去五年中，所推演出來的。
這個學習的算法，特別適合特別大量的數據量。所以，當你數據量大的時候，就可以做出各種以前做不了的東西。
什麼情況才能用人工智慧？
人工智慧不是萬能的，我們在很多情況下還是遠遠超過電腦的。但是，下列 5 個情況的時候，人工智慧絕對可以做出特別有價值的產品：
1、海量的數據。這基本是千萬以上的數據，所以當你聽很多人說大數據（有一萬個樣本），都是沒有用的，千萬級別的數據。
2、這時候還需要頂尖的科學家，不是一個開發者、工程師就可以做的。
3、要有非常清晰領域的邊界，因為人工智慧只能懂一件事情，讓它跨領域是做不到的。就像現在我跟你說「中午我不想吃漢堡」，你們都能聽懂，但是如果你跟一個人工智慧這樣跳躍領域去講，它是搞不懂的。
4、要有非常好的標注，比如你用百度時候每一次的點擊，去淘寶時每一次的購買，你在滴滴每次成功的搭上車，都是告訴系統我成功了。當你每次在百度沒有點擊，在淘寶沒有購買，在滴滴沒有打上車，也是告訴系統這是一個標注。沒有標注的數據，意義是不大的。
5、用這麼大的數據，要有非常多的計算量，這時候人工智慧才可以形成。
可能很多人說，人工智慧是什麼機器人、無人駕駛，這個好長遠啊。其實不是的，你每次在用百度、淘寶、滴滴的時候，它背後都是一個人工智慧的引擎。我們在這裡可以看到一些過去認為比較遙遠的數據：圖像識別和語音識別的比賽中，機器也已經超越人了。
另外是標注，把算法對進去，就會產生價值，剛才談到的每個例子，淘寶、百度、滴滴，都是真實的人工智慧的例子，以後只會有更多。如果你是一個創業公司，當你的用戶達到了千萬級別的時候，你肯定是需要這個的，因為在你的系統裡面絕對需要做一些判斷和推薦，你要推薦什麼商品給用戶，該放什麼樣的廣告，這背後都可以用到人工智慧引擎。所以，做人工智慧創業的，最好是已經有網路數據的公司。
當然，還有很多公司是沒有網路數據的，這些公司也能創造價值。這就是為什麼人工智慧比行動網路還要偉大的原因，因為它影響了很多行業。
哪些領域會最先呢？我們認為，一定是數據最大、最快能產生價值的領域。比如說，金融領域：銀行、保險、券商、智慧投庫、AI 量化基金，這些領域是最快能產生價值的。
哪些是對人類最有意義的？一定是醫療領域，癌症的檢測、切片，基因個人化的治療，這些都是特別適合人工智慧的領域，還有教育，等等，這裡細節就不多說了。
所有的領域裡面，我們認為最大的一個領域，應該是無人駕駛。這雖然可能是個十年的目標，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最大的提升和改變。以後我們出去叫車，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」。
很多人談到機器人，我倒認為無人駕駛做出來以後，機器人就迎刃而解了。因為，當你能聽、能看、能走、能動的時候，這無論是汽車還是機器人，這些技術都是通用的，感應器的價錢也會逐漸降低。
世界最厲害的 AI 公司肯定是 Google，Google 轉型成為 Alphabet，所做的事情就是，當 Google 搜索裡面的引擎被提煉出來，成為一個 Google 大腦的時候，它把它用在網路，就變成了 Gmail 的自動回復，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。百度大腦也是一個類似的項目。其實每個偉大的網路，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，因為人工智慧會讓它快速的成長。
3、還是非常需要有特別多經驗的深度學習專家。
4、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，可能很多談人工智慧的沒有談到。人工智慧，它並不是一個火箭專家，或者網路安全專家，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，就可以創造人工智慧的價值，就可以做人工智慧的工程師了。
所以我認為，最領先的人工智慧國家，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。所以我認為，中國有一些很特殊的機會。
這裡提到幾個重點：為什麼人工智慧崛起，中國很有機會？
前幾天有一篇報道，是有一位美國人工智慧的公司寫信給美國當選的總統特朗普的。提到，美國必須正視中國在人工智慧方面崛起，必須向政府提供更多的基金。這表示，這個作者看到了這幾個現象：
現象 1：中國教育特別優秀的理工、數學底子，這裡可以發出威力了。世界上的人工智慧論文，43%都是中國人寫的。
現象 2：我們可以快速訓練大批的年輕人，創新工場就在做這件事情。
現象 3：傳統企業比美國落後，但是表示人工智慧注入進去，就會產生很大的價值。比如，我們投資的第四範式，他在銀行注入了一些他的功能，他的用戶轉換率就馬上提升 65%。當然，我相信第四範式有很好的算法，但其中很重要的理由是，中國的銀行算法非常落後，很容易幫其提升。
現象 4：在座每一個潛在的獨角獸公司和快到獨角獸的公司，像我們投資的美圖、知乎、BRPK，都在快速的招人工智慧專家，幫他們提升價值，你們可能也要注意一下。這些公司在中國會比美國多，因為中國市場大，也是中國的機會。
現象 5：美國領先的公司，無論是 Google，或者微軟、Facebook，在中國都會很難本土化，這都是我們中國公司的機會。
最後：有些政策方面的問題，在美國可能會很擔心，每一輛車可能出的每個車禍，會比較限制無人駕駛的發展。比如說，無人駕駛最快的應用是什麼？可能是在美國的高速公路取代卡車司機。但是，美國有 150 萬卡車司機，他們可能都投了川普一票。所以，他們肯定會用他們的工會和各種對美國國會或對美國政府的遊說，希望川普政府不要那麼快推動卡車在高速公路。這每一個美國各種組織的阻礙，都是中國的機會。
這裡是創新工場在人工智慧時代來臨的投資藍圖，其實也就是剛才講的幾件事情，從左到右：
1、誰有大數據，我們就做人工智慧。
2、在語音、手勢、人臉等等識別，會有很大的突破，但是自然語言的理解，可能還需要 5-10 年的時間，也就是語義方面的突破，這跟深度學習到現在為止還沒有關係，未來可能會有。
3、感應器現在很貴，很多人都說 Google 做輛車要幾十萬美金，但我深深地相信，三年以後，就會下來。所以，我們更願意投資那些，現在看起來很貴，但一旦量產，感應器價格就會下來的公司。
4、機器人，我們認為，任何有手、有腳、有眼、有耳朵的機器人都是不靠譜的。因為，我們被科幻小說和電影洗腦，所以認為任何長的像人的東西，都要跟人一樣聰明，一下就讓所有產品必然失敗了。所以我覺得，家庭機器人長的像個人的，像科幻小說的，這恐怕還需要接近十年的時間。但是，一些智慧音箱，工業商業的應用，可以快速起來。
5、無人駕駛，一定是先開始輔助人駕駛，然後人來輔助機器，最後才能達到全天候的駕駛。
在創新工場，我們除了在做 A 輪、B 輪的人工智慧投資之外，我們也開始在育成人工智慧的工作。
育成這個詞很多人聽起來會覺得，是不是租個場地，找些導師。當然，這些是很好的，但我們的人工智慧育成，是找那些真正全球知名的科學家，但是又能夠動手做事的，帶一批年輕人，跟他們一塊工作。我們會提供大量有門檻的數據，我們會提供大量上千萬人民幣有 GPU 的機器，讓他們快速摸索，然後創業。
我認為，這樣一個特殊人工智慧育成，是有意義的。因為和行動網路時代不同，行動網路時代，我們當時和成城、和很多在座的，都告訴大家，創業成本達到歷史新低，因為只要三個小朋友，用著 app store，再加上雲端服務，我們就可以不要錢創業了，拿 VC 的錢一兩百萬就夠了，但是今天人工智慧創業還不行，因為這些人工智慧科學家薪水都炒到天文數字，機器要上千萬的價值，數據還非常難獲得，要買、要換，都很困難。所以，我們希望把這些很貴的東西做好，讓年輕人更有機會創業。這是一個大膽的、沒有人試過的，我們正在嘗試的，一個人工智慧領域的育成。
這裡有一些我們投資的人工智慧專案，可能比較著名的是 FACE++，今天他們會宣佈新一輪的投資，做到最好的人臉識別。包括，剛才展示的達到世界第一的視覺比賽的科學家，現在也在 FACE++ 裡面工作。另外還有地平線機器人、小魚在家，玉石科技的無人車已經開始在園區裡面上路測試了，連方向盤都沒有，所以完全是無人駕駛的工作。還有剛才談到的第四範式，他們做的是金融界的人工智慧。我們認為，這些公司都會創造很大的價值。
我們也在工程院育成人工智慧專案。這些已經初步得到了一些國際和國內媒體的認可，我們還在繼續努力，做這方面的工作。
大家如果需要瞭解更多，歡迎你們發 E-mail，或者微信聯絡我們。我們深深地相信，在十年以後，我們回顧人類歷史，人工智慧不只是一個創業的機會，也絕不只是一個行動網路之後最好的創業機會，絕對是被認為，是人類有史以來最好的創業機會、創新機會，而且是對人類有最潛在、最大的改變，對人類生活有最大提升的一種技術。
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