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李开复发起德州扑克人机大战 让人工智能成为人类工具

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  从今天开始至4月10日,李开复发起了一场德州扑克“人机大战”,其中的人工智能系统Libratus由美国卡内基梅隆大学研发。Libratus曾在一对一无限注德州扑克比赛中击败了4名顶级职业玩家。至此,德州扑克成为继围棋后又一被攻陷的领域。

李开复发起德州扑克人机大战 让人工智能成为人类工具

  人工智能成为全球热门新闻话题,很多是因为大家看到AlphaGo击败了李世石。但大家对这个话题讨论的重心都放在了人工智能的“奇点”是否即将来临这样的问题上——却没有真正关注人工智能对我们的现实影响,能否创造价值。

  以下为李开复观点详情:

  机器将代替重复性劳动,重塑人类工作

  在说到“人工智能”前,我想介绍一下自己一些不太为人熟知的背景:其实在进入几个国际大公司任职前,也就是在30多年前,我就进入了人工智能领域。

  1980年首先做的自然语言处理,1982年做的计算机视觉,1983做的语音识别,1985年做的人机对弈,1996年做的VR/AR……回顾来看,那时候我的选择基本上都是非常“糟糕错误”的。因为每一件事情,我都是在它的黄金时代之前、白银时代之前,甚至破铜烂铁都不是的时代就涉足了。

  从这个事情上,我想说,做计算机研究这个领域,本身的素质能力当然都非常重要,但是还要在正确的时候选择正确的事情。

  我在错误的时候太过狂热的跳进了人工智能领域,与此同时,过去的三四十年人工智能也是起起伏伏,一下很火,一下又跌入谷底。但现在,正是人工智能的黄金时代。

  就我个人而言,人工智能要取代人还是一个非常遥远的事情。我觉得我们需要更关注的事情是人工智能是今天能够拿来用的工具,它能帮助人类解决问题,能取代重复性的工作,能创造商业价值。

  举几个例子:今天很多的工作以后大部分都会消失,比如说翻译,虽然现在还不是做的那么完美,但是每年进步的都很快,再过几年人工的翻译可能就会非常难找到工作了。记者也同样如此,如今90%美联社的文章都是用机器来写的。

  几乎所有思考模式可以被理性推算的工作岗位,在有足够数据支撑的时候,都会被取代。

  从这点来看,人工智能的发展可以分成三个阶段:

  第一个阶段是移动互联网和互联网帮人工智能做基础,把所有的数据上传。我们做的网页和内容,交易开始在互联网发生了,银行的交易、股票的交易这些都成为了它的标注——美团在帮着标注人吃的习惯,滴滴在标注人出行的习惯,百度在标注人搜索的习惯等等,一切的习惯都被捕捉起来。

  第二个阶段,是随着智能硬件和无人驾驶、机器人慢慢的推广,以及传感器价格的下降,我们手中各种智能的东西也在捕捉数据。这些数据绝对不是像大家听的IOT(Internet of Things 物联网)的时代,这一切背后必须要有人工智能才有IOT,IOT为什么火了一段时间就不火了?因为人工智能没有起来,因为大数据没有被整合,整合以后,它的价值是巨大的。

  第三个阶段,有点接近科幻世界,一切东西都上网,进入一个全面的自动化的时代,这个时代我们的人生会做得非常的爽、非常的快乐,我们有无限的时间,一切的事情都有计算机帮我们做,当然,我们会变得没有隐私。

  所以,人工智能一定程度上是要接管世界的,但这个接管世界并不是说奴役我们、控制我们,因为人工智能还是有限制的,它没有自我意识、没有情感,也不会奴役人类,它会变成我们的工具,帮助人们的工作生活。

  我大胆的预测,在未来十年,人工智能不只是能听、能看,还可以做到能理解、能判断、能分类、能预测。任何一个以大数据为核心的领域里面,当一个人的工作是10秒钟以内能做出判断的,或者做的是重复性的工作,他们的工作将会被机器取代,而是将会是完整的取代,不是一台机器取代一个人,而是一台机器可以取代上千人。

  成立AI工程院,帮助科学家补齐创业短板

  人脸识别为什么这么厉害?因为它们看了上亿张脸,然后从中学习。我们一天顶多认识20个人,但是人工智能可以看到海量的数据。

  阿尔法狗战胜了李世石、人脸识别和语音识别的准确率也超越了人类,这些都是人工智能发展历程的里程碑,在博弈、感知方面,人工智能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。

  以此也能看到创新工场在人工智能领域规划的蓝图。这里可以划分成五部分,第一是大数据;第二是感知,我们认为语音和人脸、物体的识别会越做越好;第三是理解,对自然语言的理解在一个领域可以做得很好,跨领域还需要更长的时间。

  第四是机器人,机器人目前更多是商业的应用,而不是家庭,因为实际上它离人的期望值还很远。我们并不是不看好所有家庭机器人,也有一个例外,比如可以播放音乐增加家庭娱乐性的机器人等。第五是自动驾驶。

  这五部分里最重要的,就是平台的形成,这个还要4~5年。这段时间非常关键,因为在人工智能平台未形成之前的这段时间,人工智能专家还会有非常独特的优势,如果我们找到这些专家,就有创业的机会。

  创新工场早在2013年就开始投资人工智能了。2016年又扩大了基金规模,一共12个亿的基金,涵盖各个领域。而在人工智能方向,目前已投资逾30家直接利用人工智能技术创造商业价值的创业公司。

  2017年1月,创新工场成立了自己的人工智能工程院(以下简称AI工程院),这是针对AI科学家推出的EIR(入驻企业家)计划,希望能帮助AI科学家,解决他们创业时在市场、资金和数据三个方面的问题。

  我们所提供的环境就是,基于我们对行业的理解,我们的合作伙伴,自己搭造一个超级计算机机群,我们去购买可以供应给大家的数据,在这个平台上科学家可来来作一些摸索和尝试,我们也会帮他们弥补短板,在全球范围内招聘顶尖的科学家、工程师等,帮他们搭配需要的团队。

  因为AI的黄金时代就在今朝,所以这个可以认为是比A轮、B轮投资的更早的孵化,还有很多科学家可能会有后顾之忧,比如在美国有家、有孩子,还有习惯高薪等,这些我们都会想办法帮他们解决。

  泡沫严重,“七大黑洞”是对AI生态的伤害

  人工智能核心的是深度学习算法,大家应该每天都在使用,比如每次滴滴是如何帮你打上车的,每次今日头条决定哪一篇文章推给你,当百度给你搜索结果,当淘宝给你推荐产品的时候,这全是利用深度学习技术用庞大的数据库训练出来的。

  这也决定了人工智能想要发展,必有四个先决条件。

  第一是海量的大数据,至少千万级别以上的;第二是这些数据需要标注,标注不见得是人来标注;第三要求需要垂直领域,不可以跨领域,因为一次只能懂一个领域;第四个要求就是顶尖科学家的加入,他们知道怎么样去用炼丹的方法,一定要有累计,有经验。

  我最看好的领域,短期可能是金融,中期肯定是医疗,长期就是无人驾驶。金融钱最快、量最多,大家最容易投资进去,金融的数据无摩擦不生产没有配送;医疗领域,最容易取代的是放射医疗,尤其是影像放射医疗,因为我们人脸识别已经超越人类了,肿瘤识别也会很快到来。

  长期肯定是无人驾驶。虽然可能是十年的目标,但是当电动车、共享经济、无人驾驶三件事情同时发生的时候,人类经济会产生最大的提升和改变。以后我们出去打车,应该是随叫随到,人都不需要买车了,停车场也不需要了,路上的车也变少了,空气也变好了,这些都是一些会发生的很好的“副作用”。

  讲了那么多人工智能的好,我要提几个让人担心的事情,因为今天人工智能的投资和估值肯定泡沫化了,而且很严重。

  现在见到的创业者,每个商业计划都要加上人工智能。前一阵我见了一个创业者,他说要做内衣的人工智能,这就是典型的伪人工智能,做出来的也是伪需求。

  比如家用机器人是一个大风口,它们很多都有眼睛、耳朵、手脚,但是千万不要做人型的家用机器人,因为做不出来符合人类预期的,人的期望太多。不论是家庭主妇还是孩子,买了以后会很失望,因为没有像《星际大战》里那么可爱。

  另外,创业公司需要大量的数据、技术、人才,但是这些都被大公司牢牢掌控着。因此也出现了世界上人工智能领域的七大黑洞,就是Googel、Facebook、nohow、亚马逊、BAT,他们有巨大的黑洞,只会进去,不会分享。

  大公司的封闭化,是对人工智能行业的一大伤害。我们需要一个更开放的平台,推动人工智能行业向前发展。

  更多“独角兽”将在人工智能领域诞生

  世界最厉害的AI公司肯定是Google,当Google搜索里面的引擎被提炼出来,成为Google大脑时候,它把它用在互联网,就变成了Gmail的自动回复,变成了Google的搜索和广告。

  如果用在了汽车,就是GoogleCar,用在了人的健康就成了GoogleHealth,用在了围棋就是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。

  我们看到,百度大脑也是一个类似的项目。所以,其实每个伟大的互联网,都应该考虑,拥有这么大的数据,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:

  1、你要有特别大的数据,而且最好是,只有你别人没有的,闭环的。

  2、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,因为人工智能会让它快速的成长。

  3、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。

  为什么我特别提到最后一点呢?这点,可能很多谈人工智能的没有谈到。人工智能,它并不是一个火箭专家,或者互联网安全专家,这些是学习十年的累积才能做的事情。一个特别优秀的数学和计算机当届毕业生,培训6个月,就可以创造人工智能的价值,就可以做人工智能的工程师了。

  以我认为,最领先的人工智能国家,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。

  从这几个方面来说,中国有一些很特殊的机会。

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