人工智能正在模仿人腦？奇點正在來臨？
2016年AlphaGo擊敗圍棋手李世石，似乎讓全世界進入了人工智能的元年。很多人在討論：人工智能是不是要變成人了？是不是奇點即將來臨？我們人類會不會毀滅？很多科幻小說似乎都是這麼寫的，似乎計算機、人工智能不但會有智慧，而且會有意識，它能夠保護自己，因此就會傷害人類。
既然計算機的速度如此之快，它快速的接近甚至會超過人腦，那麼，未來，計算機也必然地會變成和人一樣？
人工智能再智能，也還是我們的奴隸，我們的工具
今天的人工智能，還欠缺很多人類所擁有的能力，比如說它並沒有感覺，我們知道的很簡單的事情，計算機並不知道。計算機並沒有自我存在的意識，計算機它並沒有感情，它更沒有摧毀人類的慾望。當然未來，它可不可能發生？今天它不懂藝術，不懂音樂，未來是不是可以？我們不能排除它發生的可能性，也許五年後就會有一個奇蹟，也許還要等上一百年，也許壓根就不會發生。與其來談機器人奴役人類、超越人類、統治人類，取代人類，還不入談論一些更切實際的問題。
翻譯、記者、股票交易員、保安等將被取代
人工智能反而會帶來巨大的商機，因為人工智能它發展得非常快，在很多領域我們過去所熟悉的一些工作有些被消失，有些會被慢慢取代，有些會取代人類，有些會讓人類直接下崗。
很多會議的實時講話會被翻譯。我們在座有一個很優秀的翻譯，可能你的工作在不久的將來就會被機器取代。當然一個實時、無錯誤的，充滿感情吸引力的翻譯，要找到這樣一個翻譯還是很困難，所以你的工作機會還得以保留。但是一個簡單、廉價的文字摘要的翻譯，機器已經可以做了。翻譯作為一個工作，如果你特別厲害，能夠實時地翻譯一些詩句，你這輩子從事這個工作都是OK的，沒有問題的。但是95%以上的翻譯，做一個簡單字面上能聽得懂的翻譯，這個工作今天機器已經開始可以做了，而且以後會快速地進步，大膽地說，95%的翻譯應該都會被機器取代。
美聯社90%的文章都是機器寫的，並且在幾年前就已然這樣，為什麼它的文章可以用機器撰寫？記者在常人看來是這麼高大上的工作，機器可以取代嗎？事實是，可以，機器取代記者並不困難，如果你今天看到某個公司發佈一個新聞，再看到它家的股票跌了，你把它攢一攢，加工一下，上下文銜接一下，那就是一篇好的文章了。其實95%的文章都是這一類的，真正特別有深度的，像《紐約時報》做的那樣特別有深度，一個記者花了三、五個月的深度調查，然後出來一篇文章，或者是特別有文采的一篇文章，它還是要有很深度的傳媒精神，有文化的記者才可能寫出來。但是普通的文章基本可以取代了。
成長為一個律師很困難，但是一個法務助手很容易，做一個醫生可能不容易，但是幫助醫生做一個工具，或者在醫療的幫助下，比如說幫助糖尿病患者測血糖的助手，這麼做並不會取代醫生，但實際上，當大家都用了這個機器之後，實際上所需要的醫生和護士的數量就會下降。
交易員、股票分析師，很大程度分析師就是在看不同籃子裡面的股票漲幅、跌幅，帶來什麼樣的購買的獲利空間。如果用機器來做這項工作，效果會更好。
想象一下，以後當這些無人駕駛汽車每天都是在捕捉100萬個不同的場景，就像AlphaGo用了100萬盤棋彼此對弈，人類在數量上無法模擬到這麼多盤棋，因此也就無法擊敗這些機器了，可以大膽地假設，未來這一類的工作，從交易員、助理，任何有“中介”兩個字，或者“助理”兩個字的工作，首先會被消滅。
很多重複性的、數據性的、客觀性的，可以衡量的，可以計算出來的東西，基本會被取代。
更深層一點，可能就會做成工具，讓更少的人從事這樣一項工作。還有很多非高大上的工作，也會被取代。人們接近10%的工作都在駕駛和駕車有關，司機會被取代。保安會被取代，機器人可以將視頻拍得很完整，當它知道有人入侵，就會通報人類。當然不是說，全世界所有的保安都被取代了，也許在一個工廠晚上巡邏的工作中，本來要10個保安，現在只需要一個保安再加上10個機器人。
10－15年之後，世界上90%的工作，也許50%的人類可能都要面臨工作部分或全部被取代，從另外一個角度看，這裡就會有巨大的商機。使用機器人的成本越來越低，邊際成本會不斷地下降。這些機器人是24小時，一年365天工作，他們不會罷工，不會抱怨，不會抗議，不會跟老闆吵架，不會鬧情緒，也不用生孩子，這些機器人是非常聽話的。誰能發明這些人工智能的機器人？無論是司機、保安、交易員還是秘書，誰就能從中獲取非常好的利潤，一定是從錢最多的行業開始，落差最大的行業開始，不斷去推廣。
人工智能是什麼？
簡單來說，人工智能可以分為感知、決策和反饋。感知就是看到、聽到，取代我們的眼睛，耳朵，鼻子，當機器人看到這張圖，就會說，一個嬰兒抱著泰迪熊睡在沙發上，這是人工智理解的內容。決策，就是判斷該做什麼，不該做什麼，我該去買賣哪一支股票，該去推薦哪一個異性的對象來交往，或者預測明天的天氣會怎麼樣。google的自動回覆功能非常酷，如果你用gmail，手機收到郵件之後，它會提示你，要不要這麼回？當有一個人發一封感謝信，他會自動寫一個回覆“非常感謝你的來信，我非常感謝你對我的讚揚，因為他看了很多很多人的來信和回信，甚至可以主動地推薦或者幫你撰寫你的回信。
除了決策之外，也有機械的反饋，包括機器人、無人駕駛。
在過去的30多年有非常多的里程碑，今天不是一個特別細膩的講座，這裡就不多說了。我自己也非常有幸在語音識別和視覺，還有自然語言處理的遊戲方面都在非常非常早的年代，還不能說是真的很智能化的時代做了這方面的研究。可以看到在過去的一、兩年越來越多的產品化，越來越多很好的技術和產品的推出。
近年取得最大的突破：深度學習
為什麼這幾年，人工智能會有這麼大的進步呢？深度學習是一個非常大的推動力。如果說過去的機器學習是簡單地來說是很淺的學習，今天的深度學習給非常大的空間，讓一個自我學習的系統，看到很多的樣本，然後從這個樣本里面能抽象出概念來，比如說我給你看很多很多臉，每一個名字、男女、年齡，它自己慢慢就會學習，原來眼睛、頭髮、眼鏡是這麼回事，慢慢自己提升能力，在非常海量的數據上能夠理解概念，判斷、推測，作出很好的決策。
最簡單的人工智能機器就是搜索引擎，每天在百度、google上搜東西，出去的結果都是人工智能機器學習方面的出來的。
一個巨大的機器學習有上億個不同的參數，給它看幾十億個照片，能學出來什麼是什麼。然後創新工廠有幸參與的face++，它所看到的眼睛、鼻子、嘴巴，之前的皺紋或者是皮膚的顏色，或者是雀斑等等的，都是看了上億張臉以後所判斷出來的，這是一個皺紋，這是個青春痘，那是個疤痕等等的，根據這些人臉來判斷，怎麼幫你彌補起來，一個疤痕需要彌補。這些東西其實在美圖秀秀裡有非常好的處理，明天我正好要去美圖秀秀新的發佈會，它裡面其實用了face++的技術。
深度學習到底價值在哪裡？簡單地來說，最厲害的地方就是它超過人類了。不是說在所有的領域，而是說在一些識別的領域，我們這裡是一個實體的物體的識別，比如說貓、狗、椅子，我們可以看到在深度學習之前，人的識別的能力是接近95%，機器只有75%，最近因為深度學習，機器超過了人類。當機器在識別的能力上超過了人類，它就可以有很多應用，比方說在邊防、保安，哪些人就是看著你的臉，跟你的身份證是否匹配，機器做得比人好，就不需要人了。語音識別做客服，接線生，機器做得比人好，就不需要人了。
深度學習在很多領域超越人類，創造價值
這裡有很多人工智能的應用，在識別方面，還有很多商業，互聯網就是人工智能的使用，因為BAT已經有特別量的數據。陰謀論說Facebook有太大的數據了，會有AI巨頭去抵抗。這些互聯網的數據可以用來推廣告、賣產品、社交媒體營銷。另外一個推薦的商品就是人工智能推薦的，每天打開微信所推的人和頻道，可能想認識的人和頻道也是人工智能所做的。
什麼東西離錢最近？肯定就是三大金融領域：券商、保險，銀行，各個領域都有各種人工智能，我們每天接到電話，你要不要買銀行的產品？大家都不想買。應用了人工智能以後，你接到的電話可能就是你想買的，實際上，我們就有投資一個這樣的公司，它就是來優化這個過程，以後我們會收到越來越多我們想買的東西，越來越不被過分地騷擾，這一類的技術可以用在各種領域。
還有就是醫學領域，沒有什麼比救人命更有意義的，在癌症的判斷，DNA的檢測，MRI/CT，我自己生病的過程中，我的醫生就會告訴我，我就會問，那邊好幾個是不是腫瘤又回來了？醫生說那不是，那是你自己的小腸。那個是囊腫，那麼，囊腫與腫瘤有什麼差別？醫生說，在你們看來都一樣。醫生就是被訓練來識別惡性腫瘤的機器，這個完全可以交給人工智能來做的。
教育，在學外語、語音機會特別巨大，所以商機是非常非常大的。
人工智能的未來藍圖
從未來的角度來看，我們可以看到，未來十年之內都會不斷有人工智能促使新的產業的發生。在大數據上使用的各種數據，金融、教育、醫療應該是三大應用。在感知方面，我覺得現在我們看到語音、手勢識別，未來可以在安防領域。還有AR/VR，看到很厲害，你戴上一個頭盔，要靠什麼來控制它呢？要靠身體的運動。
在決策方面可以看到，各種不同的感應器都可以有東西進來，所以一個無人駕駛的汽車，就是把各種不同的幹因其全部扔到一個機器裡，機器告訴你怎麼去開？深度學習可以把不同的東西扔到一起做判斷。雖然今天大家都在講家庭機器人，但是在我看來，人工智能首先會是在工業上，從工業走上商業，再走上家庭，因為家庭的要求是最高的，現在的技術還不夠，但不斷有商業價值的東西來促使技術的推展，然後再進入家庭。
這個主要想講的藍圖，未來是非常光明的，是今天就有應用可以掙錢的，明天、後天，十年之內都充滿著應用，會進入人的每一個生活的角落。
創新工廠投了不少的公司，包括在座的吳甘沙做的無人駕駛，包括face++所做的人臉識別，我就不多說了。我們不是因為湊熱鬧來做人工智能的，是真實把我們50%的錢全部投到人工智能裡面，人工智能如果不成功，我們就會賠很多錢的，當一個人講話人工智能很火，AR、VR很火，問問他你把多少錢就要投到這個領域去了？她們講了很多，但是投入的很少。我們投入的是真金白銀。
我們投資的有些公司已經上了福布斯、紐約時報等等。
人工智能VS人類
人工智能對人類帶來了什麼樣的影響、機會和挑戰？
我非常同意卡普蘭的看法，我不講，未來人工智能會不會奴役人類？先渡過這一關，你想想，未來10-15年，有一半的人因為人工智能而失業，當然你可以說，失業沒有關係，都去做一些AI就好了，但實際上不是這樣的，不是每個人都有興趣和能力，而且所需要的人數也不是那麼多。如果大膽地假設十到十五年，會有一半的人失業。也許人工智能會創造20%的工作，是一些編程的，或者是AR/VR設計的，或者是修理機器人的，修理無人駕駛的等等。
人工智能產生的工作肯定遠遠少於失去的工作，所以面對人類很大的一個挑戰，我們怎麼樣能夠去在我們的經濟體系裡面，還有整個社會穩定的狀態裡面，能夠讓這麼巨大的失業人數不帶來很大的挑戰，這個是工業革命和信息革命沒有看到的。工業革命毫無疑問取代了很多人的工作，那麼機器革命也是一樣的，但是從來沒有像今天來得這麼快速，來的這麼大量，是不是做好了準備？
還有對下一代的教育也有非常大的挑戰，很多傳統的父母會告訴孩子說找一個安穩的工作吧，找一個金飯碗吧，甚至很多重複性的工作被認為特別適合孩子的，尤其在中國家庭裡，針對女孩子，會告訴她，安穩的工作更重要。我個人不這麼認為，這麼去教孩子，其實就害了孩子，因為重複性的工作最快速被取代的，取代了以後不再回來了。
小時候，我的姐姐被很多長輩說，打字員這個工作挺好的，因為打字員很安穩，永遠需要，人寫的字都很亂，報社需要、翻譯需要，尤其是英文打字員，那就不得了，我有一個姐姐就做了打字員。她現在已經退休了。要是她晚二三十年再出生，放在今天，她的飯碗就會被取代，今天很多金飯碗都有很多的挑戰。
面對人工智能的未來，我是樂觀呢，還是不樂觀呢？
面對未來，到底是樂觀還是不樂觀呢？我覺得我現在可能50%：50%，50%的人是非常同意卡普蘭教授的看法，人工智能產生經濟價值，趕快捕捉，社會要學著怎麼去轉型。甚至還會進一步說，本來人類之所以存在，應該不是讓我們全部去做重複性的工作，應該是做我們有興趣、有天賦的事情，也許就是要一個人工智能推向，把這些工作都弄沒有了，我們才會去追尋自己的心，找到未來人類應走的方向，這是很神聖的目標。
另一方面也很擔心，因為90後、00後生活在虛擬社會里，玩著遊戲，在網上刷著手機，60、70後可能也是這樣，但是95、00後更嚴重，如果這些小朋友在虛擬社會里長大，工作也不好找，金飯碗也不在了，逼我成為頂尖的畫家、頂尖的記者太難了，還不如躺在沙發上玩著VR遊戲，這可能是人類面臨不好的結局，
到底是積極的，還是消極的？很大程度看我們怎麼做，看我們想怎麼樣教育下一代，我的建議就是說，尤其在教育方面，還是應該非常重視啟發式教育，讓孩子找到自己有興趣的事情，因為一個有興趣的人，他是有激情的投入，做他愛做的事情，這樣一個人我相信很可能不會被機器取代，或者很難被機器取代，或者這是他唯一一條不被機器取代的路。
你可以想象一個特別會寫詩的詩人，特別會唱歌的歌手，或者一個非常有才華的科學家，他們會繼續開創他的事業，因為現在的AI還是有很多侷限性的。
第二點，可以平衡一下我們的感性和理性的思維，過去50年很多人都是被就業，很多父母都跟孩子說要做理工科、工程師或者商學院，工科跟商科是最好的，文科不好找工作。其實如果看人類的歷史，工科和商科不見得是最大比例的，也不見得是每一個時代人們最渴望做的事情。也許過去的50年到100年有巨大的就業機會和壓力，讓我們更多地走上了這個路。
當然喜歡的還是可以繼續走，但是這些工作可能也是相對容易被機器取代的，華爾街過去的10年，交易員就從10萬個變成了5萬個，以後會更少的，剛才講的很多其他的商業工科的可能也是一樣的，所以我們也許可以再考慮一下我們的下一代，如果真的對文科，對藝術有興趣，或者不是要做這麼創意的，對文創，對手工，其實也不是不可以的，對服務，這些有熱衷的孩子們，我覺得應該更退一步考慮更多的方向。
另外一個方法講，找那些不會被機器取代的，一個機器還是很難取代一個有才華的人，還是很難取代服務做得特別溫馨，讓你感覺心中都很開心的一個行業，所以可能再考慮一下這個文藝跟理工方面要平衡一下。
最後我覺得真的要做到頂尖的人才了，任何的領域如果你真的讓自己扎得很深，做成頂尖的人才，這樣才能讓自己不取代。
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