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再不擁抱它，你可能要錯過一個時代

蔣濤 2016-08-26 09:05

資料卡

課堂：黑馬學吧App＃創業實驗室＃直播

主講人：極客幫創投&CSDN創始人蔣濤

主題：人工智能的大時代

數據：各平臺累計觀看人數68萬＋

2016年，人工智能邁入了60周年。當AlphaGo驚艷了世界時，你是否也會震驚地發現，或許，那個具備智慧的機器人與我們對話的時代，並非只存在電影中的虛幻？在大多數公司中，人工智能已經成為了必談的熱詞。人工智能浪潮要真正來臨？現有的商業和我們的生活，又將被它如何顛覆？

8月23日，極客幫創投創始人蔣濤在黑馬學吧App進行了主題為“未來十年是人工智能時代”的直播。在他看來，一個真正的“AIR”時代，正從2016年正式啟幕，深度學習的突破，使得人工智能時代降臨，並且即將持續10年以上。而創投界的格局，也將隨之改變，尤其是創業者，必須要註意一點：當技術浪潮革新改變時代時，你手上的“武器”，必須要更新了。

以下經蔣濤口述整理而成（觀看完整版請下載黑馬學吧APP）：

世界開始進入“AIR”時代

我從1991年畢業就開始做程序員，做了十幾年。我們那個時候是PC時代，經歷了三大浪潮，從PC到互聯網到移動，在2000年的時候我做了中國軟件開發者網絡，到目前為止我們有4500萬的註冊會員。

五年前我就開始做投資，因為我看到了技術浪潮帶來的巨大的變化。從PC時代到互聯網時代又到移動時代，IT技術的發展歷經了30年，而2016年是標誌性的一年。它是一個技術的轉折年，今年發生了三件大事，而這三件大事，預示著我們已經進入了一個新時代。未來世界會怎麽樣？會變成AIR。

第一，R時代。R時代的標誌是AR和VR。

“R”是虛擬現實、增強現實。我們現在跟世界的連接，都是通過手機，世界的一切也都在趨於數字化、信息化。信息化的第一步是文本，第二步是圖片，第三步則是立體的視覺，即三維的世界。未來我們通過手機或者是任何數字媒介，看到的一定也是一個三維的世界，這就是AR和VR的含義。

要體驗一個新技術是否真正到來，最簡單的定義是，它至少要有一千萬用戶。

今年有一個標誌性事件說明R時代到來了，就是“口袋妖怪”的出現。可惜它在中國不能用，但是我們可以看到它在美國和其他所有開通的地區，都帶來了一個前所未有的景象：所有人都拿著手機，不是在房間里，而是在外面，在體育場、在商場，甚至電視臺的直播間有人都這樣。臺灣的一個女藝人說，我早晨出去跑步，看見周圍所有人都在低頭找小精靈，我覺得現在我脫光衣服都沒有人理我。這是前所未有的一次現象，相當於一個全面的R時代的體驗。它的下載量前一個月應該是超過了推特和Facebook。如果它登錄中國，我認為它第一個月的下載量會超過微信。這是一個非常非常可怕的事情。

更可怕的事情還在後面。其實下載量超過了微信也不稀奇，但是這個遊戲的使用時長也會超過它。我們現在在微信上花的時間已經非常多了，老外用Facebook、Whatsapp、推特，可是口袋妖怪的用戶時長已經超過了Facebook。所以說，如果它登錄中國也會超過微信，這是可以想象的。而且它第一次把所有的用戶都趕到戶外去了，這也是歷史上沒有發生過的。

隨著浪潮，VR和AR在未來的幾年會有巨大的發展，VR可能更偏向於遊戲領域，AR會跟手機結合，以及跟生活、娛樂結合在一起。移動手機上AR和VR會有更大的空間，而且技術的發展超出我們預計。短期來看，我們覺得不會有太大的變化，但是5-10年後，你就會發現，那個時候的生活會完全不一樣了。這就是“R”時代。

第二，I時代，也就是物聯網時代。

我們講物聯網講了很多年，但今年發生了一個重大事件，軟銀創始人孫正義花了320億美元收購了芯片公司ARM。ARM主要是做低功耗的芯片，基本上我們手機里95%以上的芯片都是用的ARM授權，ARM授權的芯片去年一年在全球的銷售量是150億個，全世界72億人口，人均2個。

孫正義為什麽要收購ARM？這有一個基本的推論，平均現在一個人周圍有兩顆芯片，手機上一個，你周圍可能碰到的冰箱、汽車，能聯網的很多WiFi也有裝ARM的芯片。隨著整個芯片技術的發展，它覆蓋的範圍會越來越廣，未來所有的東西，家里所有的物體，包括你的衣服、鞋子可能都是有感應器的，也都會連到互聯網上；你的汽車各個部件可能都需要芯片驅動，也有網絡驅動。所以我們可以想象，未來的銷售量可能是一萬億顆芯片。這也是孫正義為什麽要花巨資舉債全資收購了ARM，這是非常罕見的，基本上把軟銀賺的錢全扔在里面了，把阿里巴巴也賣掉了，原來他是不準備賣的。ARM將來是軟銀的重中之重。

所以我們可以想象，未來的世界首先是I時代，所有東西都是聯網的，你要通過芯片、通過網絡，它相當於我們人的神經系統。未來一定是一個萬物互聯時代，所有的行業都會冠上兩個字，那就是互聯，這就是未來的場景。

而且，你進去以後會發現，它的體驗是立體的，以後是立體視覺。未來是“I+R”，這是我們可以預見到的，十年以後一定是這樣的場景。

第三，A時代，即人工智能。

人工智能今年發生了全球矚目的事件，後續也掀起了一波浪潮，就是在今年的3月9日，Google Deepmind挑戰圍棋世界冠軍李世石。比賽是全球直播，我也參加了直播現場，跟著圍棋國手一起直播了比賽。在比賽前我們還開過一個發布會，也請了一些國手預測，他們都覺得很可笑，覺得電腦就是會炒作。

結果比賽出乎意料，AlphaGo大勝，4比1，差點5比0，下到第三盤的時候，我是一個圍棋愛好者，我都很絕望。在Google Deepmind去挑戰李世石之前，全世界絕大部分人都認為圍棋上電腦要戰勝人類至少還要10年的時間，一般來說，預測一兩年內是我們能看得見的，超出五年以上的預計都是不靠譜的。他們說10年的意思就是說，看不到頭。那為什麽人工智能有了這麽大的進步？我們為什麽進入了A時代，而且這個AI時代一定會持續十年以上？是因為人工智能最近幾年在深度學習有非常驚人的突破。深度學習、深度神經網絡是個大殺器。這個突破不是在今年發生的，但AlphaGo現象刺激了全球的專家，包括計算機領域的，包括其他領域的。

在圍棋這個項目上，計算量是非常巨大的，是一個指數級的計算量，號稱是10的170次方，這個數字大到把全宇宙的原子數加在一起還不如圍棋的變化多。所以原來是不可能用計算機來下圍棋的，這是不可能的，一步棋能夠選擇的變化太多了。人下棋和電腦是有一些不同的，高手有一個判斷，在某個局面下我們能選擇的步數是有限的，但是計算機原來的學習的方法是沒有這個能力的，這個能力不是計算得出來的，是靠經驗得出來的。

而機器用深度學習去學習人類的判斷，跟普通人學棋的進展是一樣的，它學會了以後有判斷能力。這是算法上的突破。這在2012年就有了一個非常大的進展，斯坦福大學就搞了一個圖像識別比賽，比賽規則就是從一百萬張圖片里面給你一張照片，用計算機的算法，用一個程序，把照片分類標註出來。基本上2010年開始，這個比賽錯誤率都在25%，在2012年，加拿大多倫多大學的錯誤率達到了15%，提高了10個百分點。

在2013年的比賽中，30個團隊全部換了算法，到了2015年，錯誤率是3.5%。人的錯誤率是多少？斯坦福大學優秀學生在2014年試驗過，錯誤率是4%多。

所以圖像識別從2012年以後就取得了巨大的突破。很快各個領域的專家都開始行動了，人臉識別取得了巨大的突破，相比原來，都是20%、30%的識別率的提高。語音識別也取得了重大的突破，包括智能語言理解，據說也在飛速的進步。

那麽，我不用圖像識別和語音識別，也不搞自然語言理解，這個東西對我有用嗎？也有用。谷歌在2012年看到比賽結果，當下掏了500萬美金，把這個老師加兩個學生的公司DNA Search，直接收購了。2012年開始，谷歌在內部軟件項目用上了深度學習。到了2015年的第四季度，谷歌內部統計，有2700個項目用到了深度學習，涉及到了谷歌內部的所有軟件項目。

谷歌還有一個很大的舉動。在2016年3月份，他們把搜索負責人撤換掉了，換成了人工智能的負責人，把算法也改了，原來的算法叫按頁面排序，替換了的算法叫RankBrain，它用人工智能、深度學習的算法替換掉它原來賴以生存的算法。

事實上不光谷歌這麽幹，百度也這麽幹，百度在2012年也看到了這個問題，所以2013年他們就把深度學習頂尖專家吳恩達給挖過來了。大家如果關註百度的財報，你會發現2013年下半年到2014年它的收入是有非常巨大的提升，其中很重要的一點就是深度學習在它的廣告系統和推薦系統上的應用。

未來十年AI改變創投格局

這是非常重要的一個技術，它的普適性不僅僅是用在簡單的識別上，它非常重要的一點是，我們原來計算機做出判斷和決策的地方，如果它運用新的技術的話，都會帶來非常大的改善，至少是從質量上來說，應該是兩位數以上的百分比提升。

你未來的生活都將是人工智能決定的。比如說你今天出去打車，哪輛車會走到你的跟前；你去點外賣，哪個外賣送到你的跟前，原來你是靠自己去選的，現在都是電腦幫你選的，電腦選擇是靠算法、靠優化。

未來我們是數字化的生活，數字化的背後是軟件，軟件的背後是算法，而算法現在正在發生重大的革新性的變化。以前你可以說這個原來沒人做這個生意，我圈塊地就做；現在每個行業可能都有人做了，你想到的問題其他人都解決了，你要怎麽辦？你還有沒有武器？現在其實除了人的因素外，還有武器的因素，其中很重要的東西就是IT，還有馬雲老師忽悠的DT，後面還有AT。我們要進入AT時代了，你有數據，數據是要做決策的，不用就是個死的。

怎麽用它？得靠AI，人工智能幫你決定。算法比你的個人判斷更穩定、更有效。未來我們商業競爭也好、要改變生活也好，人工智能在里面起了決定性的作用。

我們很多常規性的工作也都將會被取代，甚至我們認為有一定的技術含量的工作都會被取代。俄羅斯Prisma能把每一張照片都變成藝術畫。這個技術我看到了，谷歌其實公布了開源的模型，當時看完了以後我就跟我們的人說趕緊做一個，我們可以要吳道子的風格，可以要八大山人的風格，這多好玩。可是我們還沒做出來，俄羅斯做出來了。你還可以比如說搞一個比賽，續寫紅樓夢，或者還可以作曲。

這很可怕，以後我們幹的各種工作，計算機都給你幹了。比如律師是學了一些規則，電腦顯然是能更好地做這件事情的，會計幫你做帳，分析得靠會計師，但是現在分析能力我們也可以用電腦來做。國外的公司都已經開始在搞這個了。

我們還投資了一家做批改作文的。改作文現在感覺還有點難度，但是我們改英語作文是可以改得很好。

比如人工智能學的機械手，機器人的手臂都很笨重，他抓東西不能像人那樣，不同規則的東西都能抓好，不同重量的東西知道該用多大力，機器人很難判斷這件事情。現在用深度學習也有很大突破，所以未來我估計三五年，機械臂也會發展得很快。

未來的十年會帶來一個新的格局，無論是對於創業者還是對於投資人，我覺得都會看到一個新的機會。技術的又一波的大浪過來了，每一浪對前一代的業務模式包括巨頭都是很大沖擊，PC時代，微軟英特爾最強，在互聯網時代它還有一點威力，到了移動時代就變成蘋果、谷歌在最前面。再過十年會什麽樣，就看誰在人工智能上、在AIR上取得領先。

最重要的是，你要意識到你的武器跟原來不一樣了。原來你沒有IT，得上IT，IT得升級到雲計算了，再往下還得搞大數據，這就很厲害了。所有新技術就是AI+大數據。

對於我們的技術創業者和行業的認識，我想，首先，要學習掌握新武器。新武器現在還不是那麽厲害，還沒有成熟。今天如果我們要招合夥人或者是創業同伴，一起走向未來的5-10年，我們希望找到兩類人：

第一類，你想做一個“造武器”的，你想學技術，你想搞人工智能、搞大數據，搞新技術。你要有好奇心，願意學習新的技術，而且英文要好，能看懂論文，動手能力強。我們下面也準備搞人工智能的社區，可以一起來搞，在中國搞出一萬名會用深度學習的工程師出來。

第二類，不會造，可你想用，也很好，但得有個條件，你要有足夠多的數據量。你的公司如果能夠有比較多的數據源，做決策的事情，能讓人工智能去參與。

舉個例子。我們現在投資的有做跟醫療相關的，醫療數據就是一個非常有價值的數據。醫生根據你的病狀做出判斷，你去拍片子，他看了你拍的8張片子給你下了個結論，他基於的就是你描述的癥狀加上他獲得的數據，給你做出判斷。醫生水平是個金字塔，頂尖的醫生只有10%。如果我們用人工智能的方法，你給我足夠多的醫療數據，我們能夠做出來比這10%的醫生水平不差的人工智能程序，那樣我們社區的醫生、二甲醫院的醫生就不用背負那麽大的壓力了，可以依賴一個更智能的電腦醫生幫他進行判斷。

所以在每一個領域里面，如果你有足夠多的數據，要做出判斷和決策，都是非常有價值的事情，可以用我們的人工智能做判斷，甚至包括比如說你選位子，做實體產業也是一樣。

所以不論你是做金融領域、教育領域、醫療領域，每個領域里的創業者要問自己這樣幾個問題：你的數據源夠不夠多，你的業務形態需不需要進行決策，你做的事情是不是要依賴於專家，你的日常工作是不是比較固定。那些很固定的工作，比如律師、會計做的很多事情，人工智能都是能夠對它進行優化和做出更好的替代的，這些領域從業的創業的人可以跟我們一起，進行顛覆式創新。

2/3的人類工作將被人工智能取代？

有個相對聳人聽聞的說法，未來2/3的工作會被人工智能所取代。比例我不知道，但是很多常規性的工作，肯定是會發生比較重大的變化的。

當然，還有人說，程序員會不會被取代掉，機器會不會以後自動寫代碼？我認為這個機器自動寫代碼的日子是遲早會到來的。現在最需要擔心的是寫算法的工程師們，得趕緊學習深度學習的方式來做算法。最近有一篇報道，用代碼寫算法的時代結束了。老一代的算法定義很多參數、定義很多規則，他都是看你的程序，現在深度學習進來以後，調的是你的模型和參數，而且這些參數的含義不一定是那麽清晰的，是以結果為驅動來調整的，你要不掌握深度學習的這套東西，就相當於拿著機關槍跟大炮在比賽一樣，遲早會落敗的。

現在所有頂尖的專家、高校頂尖的教授全部被挖到了四大巨頭：谷歌、Facebook、微軟，亞馬遜，蘋果也肯定要加入戰場。

埃隆馬斯克做了OpenAI。現在要搞出一套特別好的AI的系統，第一你要有頂尖的人才，第二你要有大的計算量和大的數據量，這個都還是比較高成本的投入，所以馬斯克開發了OpenAI。大家也可以關註，他們也會有很多成果出來。

華大的基因測序，現在也有深度學習。很多軟件的算法，都面臨升級換代，對交易員會有巨大的影響，像美國的交易應該一半以上都是機器撮合的。其實已經有很多的項目，包括股市，以及期貨市場的預測和交易，在用新一代的人工智能技術正在模擬。如果計算機介入金融交易市場，對交易員肯定會有影響，但交易員反過來可以利用這個計算機程序提高自己和驗證自己想法，或者計算機描繪出來80%-90%，你最後再下一個決斷，我想這是未來的常態吧。

長遠來看，我們人大概幹不了太多的事情。你現在動腦筋的事情一半以上可以交給計算機去幹了，在我們可以看得到的有生之年，我們關鍵動手的工作、服務的工作計算機也能幫你幹了。

跟人相關的面對面的工作，這樣的工作是最不容易被取代的。那種日常性的工作、相對機械性的工作，95%以上會被取代。

人腦是一個非常神奇的東西，器官會演化的，所以我們不用擔心人腦會退化。你需要提高的可能是新的東西。

人工智能的危險是什麽？更長遠的危險其實我們還很難想象。機器人會不會統治世界？現在有兩派，會或不會，哪一派都有一定的道理。我是支持不會的，但是會有一個比較可怕的事情發生，即以後掌握大數據和掌握大人工智能公司的威力和權利，會比現在想象的大非常非常多。

比如說，人工智能預測的準確度可能會非常高，如果被開發成一個人工智能警察，他判斷你有罪，這很可怕。我們就算能夠預防犯罪力提升，但是反過來有沒有可能誤判呢？現在自動駕駛、無人駕駛會不會撞死人呢，一定會有誤判的，這可怎麽辦？我覺得，研究哲學的人，可以好好地研究一下。

Q&A

➤➤人工智能對SEO是否會產生沖擊？

現在SEO可能跟原來有一些不同了，美國那邊已經是哀號一片，原來靠SEO獲取流量的方式，現在可能不是靠單一的因素就能獲取的，通過詳細的研究人工智能相關的文章，我看到從去年開始，美國關於SEO方面已經有非常多這樣的討論，大家可以去研究一下。

SEO領域在進行重新的調整，每一次算法的更新大家都在反向的去猜谷歌和百度內部到底什麽參數最重要，去做測試。但是現在我要告訴大家，這個測試可能會無效。

➤➤BOT大數據應用的兩個賽題您怎麽看？

我覺得兩個賽題都非常好，一個是計算機視覺識別，一個是人工智能聊天機器人的商業應用。

現在計算機視覺識別很熱，用在無人駕駛、安防上面都非常有應用實際場景的。

人工智能聊天機器人的商業應用也是現在非常熱的，叫做聊天機器人。這被認為是一項巨大的革命，巨頭都在幹這個事，特別是Facebook和Google去年宣布要開發自己的新序，做智能聊天。未來我覺得可能兩三年之內，通用的聊天機器人可能會進入一個更加智能的時代。

➤➤深度學習對人工智能的發展做出了什麽貢獻？

它最大的貢獻是突破原來人工智能特征提取的局限性。

原來最大的問題是機器怎麽樣去獲取一個特征，比如說判斷一條狗或是一條雪納瑞。即使是10只變型的雪納瑞，人類也大概也能認識那只狗叫做雪納瑞，但是原來機器學習在這一點上非常難，因為它是靠規則定義的。

曾經在90年代的時候，日本和美國都啟動了一個巨大的項目叫做全人類知識庫，就是把人所有的知識儲備、量化到計算機里面去，但是知識嵌套太複雜了，所以這條路是一條死路，最後失敗了。

而深度學習它繞過這個東西，它模擬人的思維方式，你不需要告訴我特征是什麽，我自己會把特征提取出來，只要你給我足夠的數據和數據之間的關聯。有人相信知識在頭腦里面是分布式的，人腦大概有200億個連接，所以人腦的連接才產生了人腦的智慧，所以可以用計算機來模擬。

➤➤人工智能有思想嗎？

關鍵是思想的定義是什麽，有一些東西實際上是我們定義的所謂的思想也是可以被計算機磨煉出來的，這是第一個。

第二，實際上現在的科學還有很多無法探知的地方，整個宇宙也是這樣的，物理學家和天文學家研究表明，這個世界還有96%的物質是我們不知道的，我們知道的只占4%左右，所以我們還有大量地未知的計算機在已知世界里面肯定是無法求解的。

你說的人工智能會不會有思想，我認為是會有的。前兩年有一個機器人可以描述人的情緒，你背後的思想也能夠進一步的去模擬和模仿，被計算機進一步提煉。

➤➤國內人工智能發展到什麽程度了？

第一，我們非常高興地說，我們跟全世界還是走到了同一水平線上，這重大的突破來自於理論界和學術界，現在學術會議上論文1/3是中國人發表的。

第二，我們有足夠多的數據，而且人才也足夠多，所以我想在下一撥大戰里面，我們是很有機會走在最前面的，現在應該是三個中心，矽谷、倫敦加北京。

我呼籲每個懂技術的人，都應該去學一下深度學習，如果我現在還能寫代碼，我就不在這兒講話了，我趕緊去看論文了。第一撥上來的程序員你們是引領世界的人，你們是掌握新武器的人類，你要知道英國當年鴉片戰爭跟我們打仗派一千人就把我們的10萬人打敗的，靠的是新武器，所以大家現在新式武器已經出來了，你還不去掌握嗎？

➤➤深度學習在金融領域有哪些應用？

量化交易，還有做預測和判斷。

預測和判斷用深度學習和人工智能都可以進行非常大的改善。在金融領域，一個是區塊鏈，一個是人工智能，人工智能主要是用在交易決策上，現在各個研究機構都在用這個技術在做算法，看看它的預測準確度和原來相比到底是怎樣？

➤➤您對人工智能的未來判斷是否過於樂觀？

不是過於樂觀，它確實是取得了重大的突破。

人工智能已經發展了60年，最關鍵的問題是在特征提取上被真正的突破了。所有跟人工智能相關的公司都貴得一塌糊塗，它是一個非常昂貴的技術，谷歌今年的IO大會最重要的是講人工智能各方面的技術，包括提供開源的框架。我想每一個現在有自己產品和技術的人都可以去看看，能不能用到深度學習、深度神經網絡來幫你進行提升。

如果不能幫助提升的話，我建議你可以換一家能夠應用新技術的公司，這樣你未來的成長空間會更大。

現在我們看到移動優先時代已經進入了AI優先時代，這是谷歌CEO在2016年第一季財報上講的，而且他們所有的產品也都在采取這樣的策略，這是一個巨大的轉折點。我剛才講了2016年是進入新浪潮的轉折點，未來再過10年，我們一定會看得非常清楚?

*本文系創業黑馬學院·創業實驗室#直播整理，如需轉載請到後臺回複“轉載”獲取轉載格式，推薦關註i黑馬微信號（ID:iheima）

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