人工智慧（AI）時代來臨，創新工場董事長兼執行長李開復指出，AI革命比工業革命的規模大且更猛烈 人工智慧是否會取代人類工作？
這個話題一直備受關注，本篇讓我們來看看李開復對於人工智慧（AI）的演講
未來，人類剩下的只有兩件事，第一件是創造力，包括了科學的創造力、文學、藝術的創造力，也包括了講故事的能力、公關、市場的能力；第二件是要做有愛心的工作，“未來人類的工作就是創造性和關愛性”。
以下是李開復在2017.12.10，第十六屆中國企業領袖年會上的演講：
謝謝大家，非常高興有這個機會來跟大家分享獨角獸和AI的故事，最近美國的機構做了個評選，2017年中國創造獨角獸最多的公司，創新工場有幸在其中，當年跨過10億美元門檻的公司，我們創了6家。
為什麼能夠把早期投資做到獨角獸呢？未來獨角獸該怎麼走呢？我們認為，未來的獨角獸公司的關鍵是人工智能，互聯網和傳統公司未來很好地用上了人工智慧。
什麼是人工智慧
人工智慧是什麼呢？我想做一個非常簡短的介紹，最後有一些傳統企業，我想分享一下傳統企業家如何看待人工智慧。
最近有幸去拜訪北美的三位教授，包括AlphaGo，比如說大家都懂表格，你每個月把員工的薪水輸進去，最後出來一個表就是這個季度的表格。你把很多圍棋的棋一按就知道該下什麼棋，你把很多按紐再一按就知道這個人會還是不會，其實這是需要很多人工智能專家去調整，但它背後的背景就是基於特別大量的數據這樣的一個表格。最後它可以做決策、預測、分類，分類這張臉是誰的臉，決策就是說我下一步該走什麼棋，預測是明天的股票會漲會跌，這些事情人工智慧都可以做。
強AI和弱AI
所以很多人說這麼可怕，AlphaGo突破了，超過了人類的語音、人類的物體、人類的人臉識別，人工智慧是不是要取代人類了呢？
這裡我要特別清楚地分析一下人工智慧有所謂的強AI和弱AI。所謂強AI就是能做一些人能做的事情，今天沒有任何科學根據讓我們看到強AI，今天我只會講弱AI，弱AI的意思就是在單一領域用大量的數據來做非常強大的推測和判斷。
雖然是單一領域，但它是遠遠超過人類的，如果再往後我們看，這四波人工智慧的浪潮，這是創新工場的觀點，我們認為人工智慧有四波浪潮，所謂一波浪潮，表示它不是階段，不是一個接一個發聲的，它是同時發聲的，今天的這四波浪潮都在發聲，有些可能是前潮，有些可能是後潮。
下面的兩條是大數據人工智慧，上面的兩條可能你們認為是人工智慧，因為它看得懂、聽得懂，能看、能聽、能講，其實背後的原理都是剛才講的深度學習，當然還有強化學習等一系列的其他的技術。
人工智慧發展的四波浪潮
下面我從所謂的大數據AI先講起，大數據AI就是我蒐集了一大堆數據，這些數據可能是股票的數據、互聯網的數據、醫院的數據，從這些數據來做判斷，這是下兩行（PPT播放）。
第一波是互聯網AI，互聯網AI就是在互聯網上BAT、谷歌、Facebook蒐集了大量的數據，用來做AI。
第二波就是一個傳統的機構看你有很多數據，可能是在你們的傳統商店裡面的行銷數據，可能是銀行的存款數據，可能是股票數據，可能是保險數據，我們把這些數據用在正常的商務流程裡面來賺錢。
第三波是實體世界的數據化，我們把過去不是數據的東西變成數據，用它來做過去未曾有的應用，比如說人臉識別、語音識別這一類的，或者是像天貓精靈、小魚在家很多很多的攝像頭，或者是機場、其他的購物中心布很多攝像頭來捕捉數據，把世界上還沒有數據化的東西數據化，變成AI，因為AI必須要數據化的。
第四波是全自動的智慧，這四波是需要時間的。
人工智慧發展四波浪潮的應用
第一波浪潮為什麼這麼成功？是因為BAT非常聰明地讓我們成為他的數據創作者，每天你在淘寶、天貓、京東購物的時候，你的每一個點擊購買都會被他吸收下來，未來再買什麼東西都會被預測。互聯網公司就成了天然的第一批最大的AI獨角獸。因為他們的數據量最多，而且我們每天不但幫他產生數據，還在幫他標註數據。比如說我們投資的美圖就是這樣一個案例，大家有沒有發現美圖美得越來越好？那是因為你們每天都在標註，在五年前你自拍了一張做了美圖，你一看效果怎麼這麼醜，你就把它刪除了。可能三年前你拍了一張，這個很美，我要存下來，你刪除的和你存儲的就成了美圖的訓練數據，它就會希望以後更多把美化的效應做成你會留存的那種，而不像你會刪除的那種，如果數據量足夠多，它就會越做越美，因此這樣的公司就是這麼滾動的，淘寶、百度也是這樣的道理。第一波互聯網的AI其實不是那麼容易做的，因為今天這個領域已經非常擁擠了。
第二波的浪潮是什麼呢？這個就是將已有的業務流程作為中心，我們可能常聽到一些C2M，從用戶的需求去設計產品，優化你的產品流程、你的物流、你的庫存、你的供應鏈等等，這些都屬於第二波的浪潮，把你已有的數據拿來激活你的商業流程。
還有什麼算式呢？比如說銀行要來決定要不要貸款給你，或者是一個私人銀行來判斷你的資產該怎麼配置，或者一個AI的量化炒股決定哪一支股票下一週會漲得更多，或者是一個保險機構來決定這個保險是不是欺詐，他說他撞車了，是不是撞了。還有保險怎麼去給每一個人定他的月費，這些東西都是用數據來決定的。過去用人來決定的就像人下圍棋、人下國際象棋一樣，未來將會被AI完辦。誰有大量的數據存在庫裡這就是AI的機會，在座的傳統企業家，你們如果想擁有數據，如果你擁有數據，就要趕快用AI把它激活，讓它幫你比你現在的員工做出更好的優化流程。
如果沒有數據，怎麼辦呢？沒有數據就趕快蒐集數據，要不然會沒有競爭力的。第二波浪潮我也舉一個投資的例子，叫做追一科技，是做客服，把你公司的產品掃一遍，把你人工客服服務客戶的流程掃一遍，把之後用戶的滿意度再掃一遍，這樣它就知道了什麼樣的用戶出了什麼樣的問題，怎麼樣去服務於他，會讓他更滿足，甚至半年、一年以後還留在我們的公司，我們運營客服中心最大的問題就是很難去量化，不知道這個客服到底有沒有效，他給你打一顆星三顆星沒問題，他可能不賣東西的，一個好的公司會把所有的客服數據留存下來，這樣會產生巨大的價值。比如說滴滴就是用追一科技，未來有傳統企業的客服有一千人、一萬人都有可能被AI取代，一旦你滿足了客戶，你就可以用你的客服推銷你的產品，或做你的市場經營。
前面兩個是把已有的數據激活，下面再講一講第三波浪潮，經過感測器的普及，我們會捕捉過去不存在的數據，比如說今年每個人進場就是人臉識別，以前的安防在那裡，現在不需要了，機器取代了，這就是節省了成本，我們能夠更快地過關就是節省了時間。
之後還可以想像人臉識別之後有更多的應用，比如說在過街的時候，紅燈你就闖過街了，當時就把你拍下來罰單寄到家裡去了，也可能在購物商場的時候，看到你這個人走到什麼地方、摸了什麼東西、拿了什麼東西、買的什麼東西都記錄下來，除了視頻、人臉、還有物體、還有語音，這些都會產生大量的數據。像當年BAT用大量的互聯網數據做出了AI，今天做一些視頻、人臉、語音的公司也會採集大量的數據，成為他們行業裡面的獨角獸。還有感測器會越來越便宜、用得越來越多。這裡舉一個例子，我們投資的曠視科技Face++，現在人臉識別針對一個人的識別已經不算什麼了，現在難度是你能不能拿一個100萬、200萬、300萬的數據庫把這些人隨時都識別出來，如果可以的話，以後這種劫機的事件、安全就可以大大地保障了，因為所有的被通緝的犯人都可以被蒐集到一個數據庫裡不讓他們上飛機，這一類的技術不但可以帶來價值，可以帶來給我們人類更多的安全和更好的生活。
未來五年，機器人從無人駕駛和工業的自動化啟動
第四波浪潮是全面自動智能化，這個機器需要動起來，就沒有前三波容易了，這不只是一個深度學習、機器學習、軟件在做事情，而是軟件要開始動了，車子要開始動了。第一個它的突破性可能會比想像的慢，大家想到我什麼時候能有一個家庭機器人幫我做一些家務，雖然有些公司想讓你趕快買一台，在所有產品的進化流程中進入家庭是最困難的一關，因為我們的期望值最好，因為它長得像人我們會認為它跟人一樣，我們人願意花的錢又是最少。所以機器人一定是從兩件事情開始啟動的，第一個是無人駕駛，這個是全球已經認可的，在未來十幾年會成為主流，以後都不用開車了；另外一個就是工業的自動化，因為在生產的過程中，確實很多在流水線上的人，他們的工作是重複性、是可被機器取代的，就和工業革命一樣，這兩點才是未來五年的著重點。
當然無人駕駛有人說很難，一輛車開上去，撞到人怎麼辦？可能就要用階段性的方法來解決這個問題，我們能不能夠先讓一輛車在低速的地方跑起來、蒐集數據，或者我們能不能在機場，能不能夠跑起來，在停車場能夠跑起來，或者能不能讓他上路，但是無人駕駛適合上的路是什麼呢？高速公路，因為高速公路我們開起來可能有點害怕，但機器開起來反而是非常非常合適的，我們投資了幾家公司，包括馭勢科技，它就是把一個可解的低安全問題領域的做起來，讓車子跑起來，現在到廣州白雲機場可以坐的就是馭勢科技的無人車，還有很多其他的公司，我們還投了很多其他的公司。整個領域會激活整個產業，而且它背後的技術可能會成為人類可以看到的第三代操作系統，如果說第一代是windows，第二代是安卓，第三代就是這樣一個操作系統，是谷歌會做持續呢？還是百度會做出來呢？要看下面的發展。
數位化
下面要提醒傳統企業家的事情就是如果你還沒有數位化，一定要數位化，數字是非常重要的，如果你有一家在網上賣衣服的店，你很喜歡每個用戶喜歡穿什麼，你要通過每個買手店一個一個去測，等你肯定賣的多少回來了知道你的衣服哪些被南方喜歡，哪些不被北方喜歡，一旦數字化以後，有必要開始全鏈條數字化管理，識別有什麼低效的地方，不斷地推進你的產品，讓你能夠做得更好。比如說在服裝這個領域，我們可以看到我們就是在搭配人、貨、場這三件事情，我們能做什麼事情呢？你可以想像，我們幾乎是把每一個人在線下的行為都帶上了一個所謂的線上。比如說我們在一個賣場裡面可以分析客流來了多少，每一層來了多少人，結賬的效應如何，每一個人買了什麼衣服，經過人臉識別知道誰買了，整個過程就會把線下跟線上做一個非常好的結合。比如說做數字化運營，數字化之後把它的一個產品經過用戶的需求，設計的產品推到零售店的時候，只花了30天變到了7天，這個時候你可以想像賬期上能夠節省多少。
AI時代來了，簡單的工作都會被取代
最後，我想呼籲大家，AI的時代來了，有一個必然的現象，AI可以肯定一個一個例子，是取代了人類的工作，這些工作跟工業時代是不一樣的。工業時代比如說一輛車本來是幾個工匠做的，但是可能經過流水線變成幾十個比較低訓練的工人來取代了，它消滅了工作，也創造了工作，但是在人工智能呢，我們談到剛才的客服也好、流水線也好、司機也好，都是全方位地取代。未來很多工作都會被取代，這裡因為時間關係就不多說細節了。比如說重複性的工作、簡單的工作都會被取代。
人類剩下什麼呢？人類未來剩下的只有兩件事情，第一件事情就是創造力，我們要推動我們的創造力，包括了科學的創造力、文學、藝術的創造力，也保證了講故事的能力、公關、市場的能力，人工智能不用多說了，另外就是有愛心的工作，真的能夠把愛放到工作裡面，經過人與人之間的溝通和信任，來導致更多的人信任你的品牌、信任你的產品。這些服務業會越來越重要，所以我們不但需要鼓勵更多的人進入服務業，當傳統老闆在考慮未來我們的公司該怎麼辦，當一些技術被AI取代了，可能你錢賺得更多了，有一些人下崗了該怎麼辦？考慮服務業，尤其考慮關愛層的服務業，未來人類的工作真的就是創造性和關愛性。AI會是我們最好的工具。
謝謝大家！
同場加映：
人工智慧領域，2018年值得投資什麼？
1 大數據應用公司
2 傳感器公司
3 智能客服，智能辨識公司
創新工場的AI投資藍圖：
留言列表
