前沿技术 | 创新工场创始人兼董事长李开复：人工智能的黄金时代
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2016年6月6日，由清华海峡研究院、北京清华工业开发研究院、数据科学研究院共同主办的“清华人工智能论坛”在清华大学成功举办。本次论坛邀请了清华人工智能领域的权威专家和校友产业界代表相聚清华，学术泰斗与产业嘉宾思想碰撞，共同为人工智能发展问诊把脉。6月8日，创新工场创始人兼董事长李开复博士也在清华大学发表了精彩演讲。整理演讲内容如下：
创新工场创始人兼董事长
李开复：人工智能的黄金时代
人工智能要取代人还是一件非常遥远的事情。人们更需要关注的是人工智能是可以被利用的工具，它能帮助人类解决问题，取代重复性的工作并创造商业价值。由此可以判断，人工智能进入了黄金时代。
什么是人工智能呢？首先是感知，感知包括视觉、语音、语言；然后是决策，包括做一些预测和判断，这些是决策层面的。例如，一辆无人驾驶的汽车，它有各种的sensor，其捕捉的信息可以用来做最后的决策，包括如何去操作方向盘、油门、刹车等。
深度学习的内容及应用领域
深度学习是一种神经网络，其特点是使用了多层网络，能够学习抽象概念，同时融入自我学习，并且收敛快速。简单地说，如果有很多笑脸，把这些笑脸的像素输入到一个神经网络里面去，最后让机器能识别脸部。因为一次性学会太多会比较困难，所以就需要用到一个快速收敛的技巧--自我学习。通过自我学习，机器会逐步从大量的样本中逐层抽象出相关的概念，然后理解并最终做出判断和决策。
深度学习在最初时训练速度特别慢，因此比较难进入工业级别或者是应用级别。经过多年发展，计算机变得越来越快，同时也有了更多取巧的训练和识别做法，深度学习的应用可能性也发生了变化，能被应用的领域越来越宽。如今，人工智能大规模应用的时机已经到来。深度学习或者是任何的机器学习，它是不是超越人类的能力表现，如果超越的话，就可能产生很多应用。
过去几年，深度学习的准确度从75%多提升到了97%左右，而人的表现准确率大概是95%。从95%到97%听起来只相差2%，但实际上是把错误率降低了40%，这是很大的进步。
深度学习首先可以应用于识别，包括人脸识别和语音识别等，这些可以用于安防、安检等领域。将智能用于炒股其实也是一个不错的选择，利用智能，可以随时计算一系列股票和期货应该如何对冲，以寻求最大的利润。在银行保险方面，无论是银行的贷款，还是P2P的贷款，都可以通过机器来判断。在教育方面，智能化的教育系统会识别你的学习水平，然后根据你的水平确定学习内容。
人工智能会重塑很多亿万级别的领域，当然这不是明天就会发生，因为目前我们在很多相关方面仍存在相当大的欠缺。比如，在计算架构上面，现在还是需要时间去进行算法的改进提升，需要去研究如何部署云端架构，另外深度学习用时太长，这些都是需要探索的内容，而且并没有一个标准化的答案。
另外，算法框架也非常重要。我们可以看到有一些重要技术的推进，实际上是因为有了开源或者API或者标准的出现，但现在仍有很多方面还没有出现相关标准。
为什么iOS、安卓能够做好，是因为它产生了平台化效应，使得很多人能够比较容易地介入。今天，如何使得整个机器学习的体系平台化，以便于让更多的非专业人士能够使用，这是目前面临的一个很大的瓶颈，需要一定的发展时间才能得以突破。
整体来说，虽然机器学习、深度学习在突破人类的精确度方面已经做得非常好，但是以上几个领域还是需要一些时间才能取得突破。
深度学习的挑战
第一，目前仍然没有一个统一的平台。在深度学习方面，现在的人懂就是懂，不懂就是不懂。这就是为什么Google最近花了重金不断在挖业界顶尖的人才，给年轻人开出的年薪甚至超过200万美元。
第二，深度学习的网络太大，需要海量的数据。
第三，因为数据太多，所以计算特别慢，需要非常大的计算量。
第四，机器无法用人的语言告知做事的动机和理由。
即便有如此多的局限，人工智能还是在很多领域可以迅速应用，并且可以帮助企业打造竞争壁垒。可以从以下三个方面思考：
第一，如果你拥有垄断性的大数据，就会有很大的优势。关于数据需要注意的几点是，首先垄断性大数据不是公开的数据，不是剽窃来的数据，也不是买来的数据，因为这样的事情你能做竞争对手也能做。其次，无标签的数据也不会给你带来优势。再次，如果是人工标签的数据也不行，因为人工标签太慢了。
第二，拥有庞大的机群。机群是很重要的，包括需要什么处理系统的支持，怎么去部署，用什么样的计算架构等。
第三，要有一批特别懂的人。没有平台的时候，可以找一批特别聪明的人，让他们不断地调节算法，当然这构成一个短期的竞争优势。从长期看，一旦大的人工智能平台出来，这种优势就不存在了。所以现在来做人工智能，抓住先机是特别重要的。
人工智能的未来蓝图
在大数据应用方面，现阶段我们已经看到很多互联网应用，BI、商业自动化马上也会使用相关的技术，未来几年，产生用户最多、产生价值最大的领域可能就是金融、医疗、教育，当然也包括任何有大数据的行业。
在感知方面，如今的人脸识别、语音识别已经做得很好。对于VR/AR，随着它三五年以后慢慢得到普及，一定需要非常多的新的自然语言界面。我们大胆预测三到五年之内会有一个人工智能平台出现。
我们并不认可家庭机器人会很快出现，理由是消费者的期望值是最高的，但今天机器人的技术还不行，犯错也太多，而且有时候看起来太傻，另外价格也太贵，感应器不够灵敏。任何行业都要有经济理由来投资这个领域，不断迭代优化它的技术，再进入下一个阶段，所以机器人简单来说应该是工业、商业，最后普及到家庭，所以今天很多对家庭机器人过火的观点和做法我们是不认可的。
在无人驾驶方面，我们的观点是虽然GoogleCar很伟大，但是因为它要去适应各种路况，所以要到应用阶段也还需要很长的时间，可以先在局限环境中慢慢推进无人驾驶。
从长期看，未来人工智能会在所有的领域彻底改变人类，产生更多的价值，取代更多人的工作，也会让很多现在重复性的工作被取代，最终让人去做人真正应该去做的事情。短期来说，人工智能商业价值也很大，短期在很多领域都能产生价值。
（本文根据创新工场创始人兼董事长李开复6月8日在清华大学的部分演讲内容整理，未经本人确认）
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