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人工智能跨界泛娛樂產業 探求解決人類“孤獨感”

近日，傳媒大亨、華人文化控股集團董事長黎瑞剛向第一財經記者分享了他在美國洛杉磯考察的一家小型技術公司的感受：“這是一家從事VR(虛擬現實)與人工智能技術相結合的公司，VR技術的發展也許可以很好地提升個人娛樂的體驗效果，但是無法解決現代人都面臨的一個巨大的困擾——孤獨感。這家公司創造性的引入了人工智能技術，將你的設備與你的好友設備聯網，當你在使用VR設備時候，一旦你的好友上線，這家公司會將好友虛擬成像在你身邊並即時交流，讓你可以得到與眾多好友一起在玩的群體感受。”

誠然，VR等技術手段的發展帶來了娛樂體驗的提升，然這些技術都只解決了個體化的需求，但人終歸是群居物種，具有很強的交流、分享、互動需求，人工智能正在嘗試解決這問題。

近年來，人工智能一直成為熱門話題，特別是在政策扶持以及一些帶有技術突破的人工智能機器人的出現，推動了該產業的快速發展。大家都相信，人工智能正在也即將代替人類完成很多工作，特別是在情感陪護上，人工智能大有可為，並且情感陪護方面的人工智能技術正在受到資本、技術、消費者多方青睞，在美國大片里面常常出現的用於人機交流的陪伴型機器人在中國的發展日漸顯出雛形。

目前，在陪伴型人工智能領域，國內人工智能泛娛樂化趨勢非常明顯。Gowild公司合夥人、市場VP張立強向記者表示，這背後主要由於技術困境等原因，需要跨界泛娛樂，將人工智能產品IP化來更好的解決用戶接納度、使用習慣、以及暫時技術上不成熟的問題。當然，需要吸引一批用戶才能幫助產業進行改進，因此，人工智能特別是情感陪護型機器人往往與明星IP或者娛樂內容包裝，來吸引用戶。

人工智能發展進入快車道

人工智能正在得到政策層面的扶持。在2017年全國科技工作會議上，科技部部長萬鋼在介紹2017年科技發展改革工作時指出，“科技創新2030-重大項目”將盡快編制完成實施方案，並編制完成人工智能專項規劃，加快推進人工智能等重大項目的立項論證。在政策的規劃和指引下，人工智能有望帶動多個產業的發展，逐步打開萬億級別市場。

隨著從“互聯網+”向“人工智能+”升級的大趨勢以及政策的支持，2017年人工智能將迎來的春天。工業和信息化部賽迪研究院發布的《2016中國人工智能產業演進及投資價值研究》報告顯示，2015年全球人工智能市場規模達到1683.9億元，預計2018年將達到2697.3億元，複合增長率達到17%。

2017年初始，阿爾法狗升級版橫掃圍棋界，百度大腦迎戰最強大腦，無人駕駛閃耀CES，這些都預示著人工智能已經走到爆發臨界點。目前人工智能在各領域進入應用落地階段，在汽車、機器人、家居、可穿戴設備等涉及制造和消費領域，而由人工智能帶動的雲計算、物聯網、大數據、機器人等產業的叠代與發展規模更是不可估量，在這一過程中能夠帶動多個產業的發展，逐步打開萬億級別的市場。

工智能也正在成為創業者眼中的新的”風口“。其中，情感陪護型人工智能技術正在受到風投公司、科技巨頭、制造企業等的極大關註。隨著我國二胎政策放開，我國兒童將以每年2000萬的速度增長，現有的4.5萬億兒童消費市場繼續擴張，加之我國即將進入老齡化社會，而延遲退休政策對於普通家庭來說，針對小孩、老人的家庭教育和陪護機器人市場將成為未來熱點。

可以看到的是，在雲棲大會北京峰會上，阿里雲宣布推出人工智能ET。科大訊飛之前也推出了具有智能對話與情感表達功能的智能語音機器人小柔、Gowild公司的情感社交機器人Gowild公子小白。情感陪護型人工智能技術正在興起。

情感陪護人工智能泛娛樂化

目前市面上看到的情感陪護機器人，幾乎全部紮堆集中在幼童市場，這一方面固然是看到情感陪護機器人在兒童市場的前景，但另一方面，情感陪護型人工智能技術還不夠成熟。

“既然大人很難被‘撩’，那就先‘撩’小孩子。”張立強表示，“但包括Gowild在內的很多人工智能公司並不滿足於此，我們希望能夠生產出成年人能夠接受的情感陪護型機器人。”

事實上，在面向成人情感陪護的人工智能技術已經有了突破。“人類情感雖然複雜，甚至我們自己都很難搞懂，但好在發現了一條路徑——我們不需要弄懂人類情感的本質，只需要讓機器對情感表達的各種信號(面部表情、語言、語音等)進行分析並輸出結果就可以了。就像我們目前雖然無法完全破譯大腦，但我們依然能夠從功能出發研發出智能化的機器一樣，目前這方面技術正在加速。”人工智能產業分析師劉坤表示。

張立強表示，即便如此，想要打動“聰明”的消費者並非易事，Gowild找到的路徑是將年輕人喜歡的娛樂內容跨界引入人工智能領域，用IP來包裝產品，泛娛樂業開始跨界進入AI領域。

據悉，由於看中目前年輕人比較宅，缺乏足夠的情感交流，Gowild公司開始開發面向年輕人的情感社交機器人，由於面向年輕人，其價位也定在了千元左右。為了讓其人工智能機器人更易被年輕人接納，Gowild采取了“IP+AI”的做法。“我們已經先後找了王大陸、好妹妹樂隊、《超能太陽鴨》、《致青春2∙原來你還在這里》等明星或娛樂內容IP，以IP定制的方式，進行深度內容合作、外觀合作。植入到產品中。”張立強表示，“選擇IP也並不是可以隨意挑線，需要根據你的產品定位，例如我們公司投資方有歌手羽泉組合，但我們考慮到我們產品主要面向90後的年輕消費者，羽泉的粉絲主要是80後，因此我們對於羽泉這個IP的使用也會比較謹慎。”

不過張立強並未對記者透露Gowild情感陪護機器人的銷量情況。

“自然語言理解”、“知識圖譜”是人與機器人進行有效溝通，理解用戶的意圖，執行命令或回答問題的關鍵所在。而AI與泛娛樂跨界融合絕非兩個行業簡單相加，而是以“人”為核心，構建遊戲、文學、動漫、影視、戲劇等多個文創業務領域的互動娛樂知識圖譜和上層智能應用。微軟亞洲研究院首席研究員周明認為，人工智能加泛娛樂有非常廣闊的前景，但是從哪里切入是需要動腦筋的。對於強大的計算機來說，理解人類語言並非易事，需要機器翻譯。未來，機器翻譯將會有更加廣闊的應用前景，機器人有望在大數據、機器學習和互聯網的推動下更加巧妙的與用戶相連。

“人工智能發展至今，已漸漸由初創期走向成長期，原來非常少見的機器人，開始頻繁出現我們的日常生活，並極大地改變我們的娛樂方式。人工智能與泛娛樂的結合將成為一種必然趨勢，而了解這種趨勢，洞悉人工智能的下一個風口，對人工智能產品技術的研發，以及如何更好地進憲市場化運作都有著十分重要的意義。”狗尾草智能科技CEO邱楠向記者表示，“我們還在開發具有人工智能的虛擬養成偶像，通過AI+泛娛樂的玩法，賦予了虛擬偶像人的特性和虛擬生命，希望其成為一款橫跨娛樂、文學、遊戲三界的超級IP。”

可以預見，我們的未來世界，機器人會在各行各業中都扮演重要的角色，而情感陪護型機器人要能”撩“人，情感識別與計算將發揮至關重要的作用，雖然現在出現越來越多具有“情感”的產品，並且通過泛娛樂化實現一定的市場突破。但這僅僅是一個開始，面對人類情感這個異常複雜且人類自身都沒有完全弄懂的問題，人工智能還有很長的路要走。

德州撲克也失守：人工智能戰勝四位人類頂級選手；中國網民為折扣狂：逾三分之一願為折扣“犧牲”隱私 | 黑馬早報

黑馬哥 2017-02-01 08:41

1.央視春晚網絡直播之爭：愛奇藝騰訊優酷誰是贏家

據中央電視臺通報消息，大年三十那天，超過一半的中國家庭收看春晚，而每個觀眾的收視時長有161分鐘。這檔最長壽綜藝不僅是觀眾的盛宴，也是各大廣告商、視頻平臺的盛宴，今年獲得授權的三大網絡視頻平臺也是各有所得。據悉，當晚晚會總收視份額達到了78.72%，網絡收看同步放映破億次。其中，愛奇藝播放量6371.4萬，最新的數據為1.6億次，絕大部分是移動端播放。騰訊視頻播放量3012.6萬，最新數據為1.9億次播放，播放人次有反超愛奇藝的趨勢；優酷同步播放量364.4萬，最新數據分節目播放量7488.6萬，而樂視網、搜狐視頻等此次均沒有拿到直播權。

@趴趴：看著春晚吐槽才叫過年呢。

@巴巴地：還是一桌子人圍一塊看有氛圍。

2.索尼第四季度因DVD業務計入10億美元減值

1月30晚間消息，索尼宣布截至去年12月底的第四季度，公司計入了1121億日元（約合9.76億美元）的減值費用，主要源自旗下電影部門的商譽減損。索尼在一份聲明中稱，主要是因為流媒體服務影響了電影DVD的需求。為此，索尼削減了DVD、藍光碟片和其他家庭娛樂業務的利潤預期。當前，索尼正試圖重振電影業務。去年11月，索尼CFO吉田健一郎（Kenichiro Yoshida）曾表示：“複蘇計劃已取得進展，但要真正推動利潤增長尚需時日。”

@和嘿嘿：大餅太大，難免攤不下。

3、手環廠商Fitbit宣布全球裁員6% 昨日股價跌幅一度超14%

1月30日晚間消息，在發布了令人失望的第四季度業績後，可穿戴設備廠商Fitbit今日宣布，將在全球範圍內裁員6%。Fitbit今日在一份聲明中稱，作為業務重組計劃的一部分，公司將裁員110人。受此消息影響，Fitbit股價在今日美股早盤中跌幅一度達到14.22%，最低達到6.18美元。相比一年內的最高股價18.82美元已跌去大半。

@城市的遊離者：難道智能穿戴設備的前景還不明朗？

4、德州撲克也失守：人工智能戰勝四位人類頂級選手

當地時間1月30日，在賓夕法尼亞州匹茲堡的Rivers賭場，卡耐基梅隆大學（CMU）開發的人工智能系統Libratus戰勝四位德州撲克頂級選手，獲得最終勝利。

據官網介紹，此次由4名人類職業玩家Jason Les、Dong Kim、Daniel McAulay和Jimmy Chou對戰人工智能程序Libratus，賽程為20天，一共進行了12萬手牌的比賽。繼圍棋和德州撲克之後，人工智能的下一站會是哪個遊戲呢？

@王同意：願人工智能超越棋牌，把領域擴展的更寬。

5.數十家科技公司抱團：擬發聲明支持起訴特朗普禁令

1月31日晚，據新浪科技報道，針對美國總統特朗普發布的移民禁令，數十家美國科技公司將舉行一場會議，商討提交一份意見陳述聲明，以支持一起挑戰該禁令的訴訟案件。特朗普在上周五簽署移民禁令後，受到了包括谷歌、蘋果、Facebook在內的大企業的猛烈批評。一些公司緊急召回了來自被禁國家且身處海外的員工。1月30日，數百位谷歌員工上街遊行，抗議特朗普禁令。遊行隊伍中就包括谷歌創始人謝爾蓋·布林，38年前五歲的布林正是以難民身份從蘇聯逃亡至美國。

@威仔：特朗普下了一道“聖旨”，然後整個矽谷都為之瘋狂了。

6.西媒：中國手機征服印度令大品牌“頭疼”

參考消息網報道稱，根據西班牙《世界報》近期文章，中國曾是蘋果、三星等手機大品牌“救星”的局面已經改變。中國的手機制造商已經能夠與世界大品牌競爭，並成為它們當中的一員。根據美國康特波因特研究公司的最新報告，去年第四季度，小米、聯想、華為、vivo和OPPO等中國主要智能手機品牌已經占據了印度46%的市場份額。蘋果在排名中僅位列第十。

@你好明天：我已經被vivo的廣告詞洗腦的不要不要的了。

7.星巴克推虛擬語音助手：可通過語音直接下單

1月31日消息，美國咖啡連鎖巨頭星巴克剛剛在該公司的移動應用My Starbucks里推出了一項新的語音助手功能，方便用戶通過語音點單和支付。除此之外，該公司還與亞馬遜Alexa平臺進行整合，用戶可以借助Echo音箱或其他內置Alexa平臺的設備重新購買自己最喜歡的餐品。

@black：真真的是科技改變生活。

8.調查：逾三分之一中國網民願為折扣透露隱私

德國消費調研公司GFK的調查顯示，38%的中國受訪者願意分享自己的個人信息（如健康、財政狀況、駕駛記錄等），以換取低價優惠。願意以個人信息換取優惠的網絡用戶比例居高的國家還有墨西哥30%、俄羅斯29%和意大利28%。

@hello哈：咋這麽想的開呢？

9.遊戲外設品牌雷蛇收購雲存儲智能手機公司Nexbit

昨日消息，遊戲外設硬件品牌雷蛇，近日宣布收購智能手機創業公司Nextbit，後者是一家以雲存儲服務起家的公司，Nextbit曾推出雲存儲智能手機Robin，該款智能手機以圖片和應用存儲在雲端以節約手機容量為最大亮點，2015年Nextbit通過Kickstarter眾籌超過130萬美元的資金得以成功生產。

據悉，該筆交易於上周五（1月27日）完成，具體交易條款未披露，Nextbit CEO Tom Moss表示，Nextbit全部30名員工並入雷蛇，組成一個新的移動產品開發部門，Nexbit的團隊成員來自谷歌、摩托羅拉和HTC等公司，合並後Nexbit將保留獨立運營和自主決定權，舊金山總部也將保留。

@nevermore02:以後雷蛇手機也能帶專屬呼吸燈了。

10.Uber無人駕駛再加碼：谷歌原搜索負責人Amit Singhal加盟Uber負責地圖部門

近日，谷歌原搜索業務負責人Amit Singhal加盟了Uber，出任Uber的高級副總裁，直接向Uber的創始人卡蘭尼克匯報。他將主要負責Uber的地圖部門，以及加強Uber在無人駕駛領域的競爭力。Uber的這一動作，既可以鞏固它的打車業務，又能對其無人駕駛領域產生補強。

這已不是Uber第一次從矽谷巨頭那里挖人，包括谷歌地圖前負責人Manik Gupta，谷歌地球的創造者Brian McClendon，以及谷歌無人車的前資深工程師Anthony Levandowski。加盟之後，Amit Singhal將同他們一起，加強Uber在地圖方面的技術。

@ABC：這年頭做事業講究強強聯合。

今日思想

不是技術讓你淘汰，是落後思想讓你淘汰，是不願意學習，自以為是讓你淘汰

——馬雲

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馬斯克：若人工智能達到臨界值，將可能很快超過人類智力總和

據Business Insider報道，牛津大學人類未來研究所(Future of Humanity Institute)本周在YouTube上發布了一段視頻，內容是SpaceX創始人埃隆·馬斯克(Elon Musk)、DeepMind首席執行官丹米斯·哈撒比斯(Demis Hassabis)、牛津大學哲學家尼克·博斯特羅姆(Nick Bostrom)等數位專家學者關於人工智能未來發展的談話。

馬斯克和其他幾位專家被問到：當人工智能發展到與人的智力水平相當的時候，還需要多久才會出現超級智能？

“一旦人工智能發展到相當於人類智能的水平時，還需要多久才能產生飛躍?”麻省理工學院教授馬克斯·泰格馬克(Max Tegmark)問道。他還補充說：“有些人說只需要幾天或幾小時，有人認為可能需要幾千年或至少幾十年。

馬斯克回答：“我認為，如果人工智能達到一個臨界值，即達到相當於人類中最聰明、最富有創造力的人的智力水平時，那麽它就真的可能會在很短的時間內超過人類智力的總和。”

其他幾位專家預測，更有可能的情況是，人工智能在達到臨界值之後需要幾年時間才能成為超級智能，但沒有人認為需要超過100年的時間。而哈撒比斯則說：“我認為這部分取決於人工智能的架構。”

泰格馬克還問及其他幾位專家，他們是否希望看到超級智能的到來緩慢一點，以便人類社會能夠適應。Skype聯合創始人揚·塔里安(Jaan Tallinn)表示：“慢比快好。”

去年10月，博斯特羅姆曾經表示，DeepMind在人工智能開發競賽中已經領先。去年，DeepMind開發的人工智能系統在圍棋比賽中擊敗了世界冠軍李世石。不僅如此，DeepMind開發的其他領域(包括醫療保健和能源管理)的人工智能系統也很先進。

楊洋：創意是人類獨有？不！機器人的創意才是無限的

楊洋 2017-02-20 10:17

本文由筆記俠（微信ID：Notesman）授權i黑馬發布。

全網首發·完整筆記·人工智能

今天我要講四個部分：

第一，什麽是人工智能。

第二，人工智能帶來新的機會是什麽？

第三，我自己在創業過程中真實的一些體驗和感受。

最後，是我的一些個人感悟。

一、什麽是人工智能？

其實人工智能是仿照人類的技術，這個智能不一定要模仿人類，而是機器有它獨特的思考方式。我今天主要講人工智能模仿人對信息的處理，其實就是感知、認知、分析和決策。

舉個例子：

當我說我是博士的時候，如果你手里有宣傳書的話，他會感知到“博士”這兩個字；認知就是當你看到博士時，你大腦里面反射區跟大腦里博士是什麽概念，關聯起來。截下來你的大腦分析，博士是比較高學歷，到後面加微信就是決策。

其實人工智能幹的無非就這一系列的事情。

人工智能分為三個階段：

感知智能；

認知智能；

人類智能。

認知稱為強人工智能，強人工智能基本上就是獨立的，他有自己獨立的判斷和思考以及決策能力。

目前整個全球的人工智能發展主要處在一個計算智能過度到感知智能的階段，就是大家看到的無人駕駛、圖象識別等等。

我和大家稍微介紹一下人工智能發展簡史。

“人工智能”這個詞的誕生是20多個人在一塊，討論了二十天然後定出來的一個詞，他們認為計算機有新的智能存在。

往後就是第一波浪潮，人工智能真正第一波浪潮是發現計算機可以在邏輯下解決數學題。人類意識對於人工智能充滿無限的期待，但是這一次的技術發展卻讓人類失望，因為除了邏輯特別嚴格的水平之外，並沒有給人帶來什麽。

第二浪潮是上世紀90年代，實現有序遞歸計算，也是RNN（遞歸神經網絡-筆記俠註）。如果你跟人家講，人工智能無非就是RNCA之類的東西，這是人工智能用得最多的一個技術，但是在90年代的時候這個技術能夠通過記憶圖像的上下文，識別準確率高達70%左右，而我們人對於臉孔的記憶也不高於70%，所以這一波人工智能浪潮，進入真正大規模應用。

比如我小時候看到一個女的過來抱著我，我特別害怕，後來她一說話，我發現是我媽，因為她把頭發燙卷了，我沒有認出來。在這種場景下，那個時候人工智能有用，但是其實他的準確對於不臉盲的人來講，其實是沒有多大用處。

第三波人工智能浪潮，把信息當成整個人，分成頭發層、皮膚層，分成很多層處理。分層處理之後，信息使用效率能夠比原來大大提升，比所有我們所知的傳統統計分析工具算法有所提升。這一次人工智能一下子進入應用階段，真正人工智能其實是在2001年出現。

更新一波浪潮，在去年3月份，人工智能對大數據的要求降低，它對於數據的量降低了，但是它對於人使用數據訓練方法技能卻提高了，這是未來人工智能發展大趨勢。如何在數據不夠多的時候識別，比如你見過很多水果，你人生中第一次見到菠蘿的時候，你能夠識別出這個是菠蘿，或者是你沒有見過的事物，你不會認為這個菠蘿是香蕉。

AlphaGo突然一下子讓社會和媒體以及普通大眾對人工智能有了非常強大的認識：AlphaGo下圍棋比人類更厲害，但是其實人工智能從2001年就開始進入運營階段。

2014年大數據這個概念還沒炒火時，大家覺得搞人工智能是扯淡，尤其是幾個大學教授去創業做人工智能感覺就是搞研發。你要去做研發，你騙國家經費，騙我們投資人去做研發，這就是當時大數據人工智能的態度。

一個非常複雜的技術，它誕生的時候，還沒被人類理解，任何一個事物發展逐步往前推進，但正是由於這項技術，他在人工智能獲取數據的成本大幅度降低。

另外一個就是技術能力突破，再一個是互聯網發展了十多年，各個行業在互聯網發展之後，“互聯網+”把大量的行業數據積累下來，有很多這樣數據，可以積極學習，當然這些人幹的數據就是深度學習技術成熟。

現在人工智能無非就是分為幾類。聲音識別大家都已經接觸很多了，還有一個就是圖象識別，目前圖象識別在十萬張圖象識別級做得還是不錯，但是在百萬張圖象識別的時候，人工智能其實不足以從一百萬人里找到你，它可以找出好多個跟你特別像的人，這個人很像。

自然語言理解，千萬不要以為自然語言的理解就是文字，它不是文字，它是語言。語言是什麽？語言是高度抽象的東西，就比如我剛才說“博士”，你寫下來它是文字，但是它真正表達大腦理解的含義，這才是真正的自然語言。

當我提到“華為”這兩個字，比如找工作簡歷里，寫的就會有大量公司文字信息，或者學校專業這些文字信息，這些信息其實是高度體驗，“華為”兩個字根本代表不了華為。

同樣我當提到華為的時候，你們在座每一個腦海里面映射出來不同的華為。有的人認為華為是一個手機公司，有人是覺得是做通訊的公司。讓機器去理解這個東西，這是目前人工智能非常大的難點。

目前全球人工智能產業鏈上非常強，可分為垂直類，同聲傳譯，這是非常大的產業鏈。而這個產業鏈，它基本上可以滲透到所有行業。

二、人工智能所帶來的新機會

我有一個非常深的體會：隨著人工智能、人機交互和高速計算技術的發展，越來越多的人逐漸被取代。當時看到這句話的時候，剛開始進入大規模人工智能的實踐應用，我們公司做這三大塊：

人對信息的理解；

人機交互；

高速計算。

我們整天提人工智能取代人，它們取代是什麽呢？人每天工作分為兩部分，一部分是90%時間用於做重複性工作。這一部分工作其實是非常確定的，每天只有10%人去做需要創新的，90%那一塊其實都是可以被機器人取代的。

接下來我跟大家舉一些例子，這些例子會講目前人工智能在各個行業，目前最先進的地方怎麽使用的。

作為關鍵領域，首當其沖是教育、醫療、法律、金融。因為這幾塊是屬於利潤額最大的領域。比如我們公司開始做教育，但是過去三年隨著天天有各種各樣的投資人找上門勸我們做金融，說金融市場這麽大，隨便做一做賺很多。我們每天面臨更大的誘惑，所以人工智能最先是在這幾個領域發力，比如我想做醫療，包括我們公司做法律。82年之後，整個這一塊市場的規模，就相當於中國GDP。

 1、手工勞作

這是最基礎的體力勞動。左邊這個是庫卡機器人，庫卡機器人是德國人。這個機器人是手臂，特斯拉整個生產線全是庫卡機器人，沒有人。右邊那個是QKM，大疆無人機的一個手臂就可以替代人去高空作業，這是機械手臂真實應用場景，也是中國和全球最頂尖水平。

2、教育

這個領域全球做得最好的一家公司叫牛頓。它是一個自營學習系統，能夠為每一個學生通過做題掌握對學習、知識點的理解和深度，為此推出完全個性化考試卷子幫助學生提高。我們原來都說在線教育，在線教育做了很多年，以前都做教育賺不了什麽錢，但是這些公司橫空出世之後，整個教育行業被科技改變，賺錢根本不再是夢想。

這個對教育的極大改變讓很多老師失業，為什麽呢？我就不是老師教出來的。因為我認為最好的老師一定是因材施教，我的高中一個班80個人，怎麽因材施？我絕大部分學習都是靠自學，一個自學能力很強的人，他才有可能把自己變得很優秀，這是我個人的觀點。

3、法律

法律這個東西有人認為機器人很難做，我們一般認為律師是一個很高端的職業。世界上第一個法律公司，哈佛畢業一個團隊，他們用ROOS做的法律機器人。我們公司在法律上做嘗試，而且也取得不錯的效果，法律最大的好處在於邏輯特別嚴謹，但是壞處就在於我們做這個項目，它是一個專業的東西，我們根本看不出來這個機器人好壞。所以做這一類專業性特別強的行業，AI應用會面臨一些問題。

4、金融

因為金融行業有巨大商業應用前景，所以我天天被各種金融問題煩惱。美國有一家著名公司叫做高盛，它就是通過分析數據回答投資這樣複雜的專業問題。但我可以很負責任的告訴大家，這是一個騙局，他可以忽悠很多外面一些公司，包括高盛在內，但是他騙不到我，目前還沒有達到可以回答任何問題的水平。

有人問，你們能不能開發一個軟件炒股，勝率會大嗎？其實這個事一直有人在做，連賭馬都有大量人工智能在做。香港有一位大學教授用算法賭馬，兩年賺了八千萬。如果不是因為吃官司，都沒有人知道算法已經進入到賭馬行業，但是用人工智能做這些什麽時候被發現？如果我做一個炒股軟件，我怎麽會拿他去賣錢，我一定把門關起來偷偷用。

2013年2月2日兩個算法對績優股計算了20分鐘，因為他們算出來這個價格，如果算準一個價格之後，在剛剛開盤的時候，兩個算法立刻把這個股票達到平衡點。人工智能早就進入金融，只是做得好的一定是偷偷在那玩，絕對不會告訴你，我把軟件發給你，那一聽就是電話詐騙。

5、醫療

IBM是一家很偉大的公司，這一家公司在過去不到100年，它是壽命最長的科技公司，就是因為不斷調整戰略，在一些癌癥診療上還有糖尿病上，它用專項做得非常優秀。

中國在醫療方面跟美國AI技術差距太大了，不是在於人的差距，而是在於數據的積累。美國醫療是起源於80年前，目前中國最頂尖的醫療數據的治療水平跟國外還有相當大的差距。數據的積累是人工智能最大的基石，對於疾病診斷這一塊，它特別依賴於我們診斷數字化。

這一塊中國做得也不好，比如你到中山看病，但是你想另外一個醫院把病例調出來，這個事很難，而且很多手寫的醫生故意把字寫得很難看，然後無法讓你做圖象識別。手寫體識別在中國目前是一個難題，但準確率還有90%，醫生手寫識別率幾乎為零，這是世界難題。

我要說的就是診斷分析，中國目前還沒有對中國疾病分級，這非常不利於機器學習，所以導致這一塊不是很看好中國在醫療方面超過美國。另外還有一個原因，美國是大融入國家，他有眾多的人種，有眾多的性別，這是中國不具備的優勢。比如我們鼻煙癌稱之為廣東癌，但在美國的鼻煙癌也是有記錄的，他們記錄各種人對不同藥物的反應。這一塊他們的數據優勢更大，美國有專門的研究，而中國這方面的研究沒有納入官方的指導，中國落後了一些。

6、會計

有一天中國有兩大會計事務所，分別來找我，想幹什麽呢？中國每年稅務審計，包括財務審計，尤其是上市公司需要做得規範，比如4月份之前做完，所以會計事務所頭四個月忙得要死，剩下幾個月在外面跑單。

7、文學創作

之前有很多新聞報道這一塊，我們自己也用機器做了招聘需求，它寫出來的東西基本上看不出來是機器人寫的，他會偽造地址，偽造網址，偽造那些東西，寫得和真人一樣。騰訊也在用寫作機器人寫財政新聞，這其實可以做到，但是日本小說機器人，四篇小說通過日本初審這個事就非常不靠譜，這就反應一個事實，那些評委也是機器人。為什麽？因為小說寫作要求非常強的邏輯和對於人的品位的這種把握，故事懸念有高超的技巧，目前機器人是不可以做到的。

機器人可以寫問題，寫八股文，但是你讓他寫小說，那種看不懂的可以，但是你要想真的有幹貨，機器人絕對寫不出來。 

8、交通運輸

亞馬遜在倉庫里用大量機器人，包括京東也在用，降低成本。它們會對我們未來生活造成極大的影響。無人駕駛是用機器人替代司機，目前特斯拉出了一個車禍，證實了車禍主因不是因為無人駕駛系統，是因為另外一方沒有無人駕駛的大貨車司機違章。這個人工避免不了的，機器人也很難順利去做出這種反應，無人駕駛更加安全。

汽車最大成本在哪里？是汽油，現在用電動汽車，電動汽車在很多國家電是非常便宜的，尤其是核電，就是熱核反應，未來電成本一定會降到極低。未來整個物流將會因為人工智能、電動汽車等的普及，對很多行業造成深遠的影響，因為物流會影響幾乎所有行業。   

9、藝術創作

很多人說機器人不懂創作，機器人不懂什麽是好的創作，但是機器人絕對懂創作。什麽是創作？什麽是創意？創意我們經常歸結為一個人的思維特別開闊，但是從數據上來講，創作是什麽？創作就是你發揮空間隨機性，如果你隨機能力特別強，那你創作的能力就會特別強。在機器人設立創意是設計的隨機數，控制隨機數變化的空間，如果我們給機器人設立創意無限的話，它會擁有比人類強很多的無限創意，這個就是為什麽阿發狗能夠戰勝人類，因為他的創意是隨機。

我們人類恰恰相反，我們人類創意從小到大逐漸變差，為什麽？我舉個例子：

我女兒4歲的時候做了一件事情，讓我開始反思我們人類的創意，為什麽會逐漸衰退。有一天早上起床，太陽曬到我們窗戶，墻上有光斑，我說你看那個光斑多漂亮。我女兒說我能讓它消失。我想她肯定是把窗戶關上，結果她把燈打開了。這個給我們很大的反思，其實我們不是不知道不可以，而是我們在思考的時候，我們思維被限制住。我們使用自己的知識，但機器人是可以隨意控制，所以它的創意空間無限。

三、人工智能最不會影響哪個行業？

我們都知道AlphaGo很強大，阿發狗下圍棋的時候不能做什麽呢？AlphaGo的確很強大，它能夠精確計算每一種下法，能夠勝利，但是它最不擅長的地方，就是它不能告訴你為什麽這樣下。如果你把小孩交給AlphaGo，讓AlphaGo教小孩去下棋，是根本沒有可能，因為AlphaGo它不能解釋，它只會計算，為什麽它不能解釋？因為它的理解方法跟人類完全不一樣，阿發狗不掌握人類對信息的體驗，不掌握人類處理信息時候對信息的理解，它不能去理解信息。

但是理解恰恰是我們商業社會非常重要一點，如果你問我今天賣股票賺多少錢，你說不知道，賭的，沒有人會信你，所以信息具有可解釋性是在我們這個商業社會特別重要的一點。

我現在做的事情，就是能夠讓機器擁有媲美人商業價值的鑒定和分析能力。目前在商業里我們還無法對人和企業信任做精準評估和分析。    

我們iPIN數據架構技術較強，幫助機器人理解這個社會，往上就是模擬人對這個社會認知分析最頂層。往上到最頂層的這種規劃，然後就是讓輸入輸出如何在業界被使用，這是最關鍵一點。大量技術研發是在如何更好的使用輸入輸出，我們頂層架構，我們解決問題就是做一些高考資源填報，去幫助企業去監控這個市場發展動態，幫助律師找相關案例等等。這都是我們現在在做事情，這就是目前商業分析最核心這一塊。

四、人工智能是巨大的機遇

有一些人說人工智能是泡沫，比如360。

如果一個技術真的可以將行業升級，這個巨大的價值在這里，這種價格變成商業價格，就不可能是泡沫。人工智能是中華民族偉大複興的機遇，這感悟是我最近這一段時間才有的。我在2月3日到美國參會時，得知這次參加全國最頂尖人工智能會議學者里面60%是華人。

人工智能是一個學術界帶領的行業，原因是學術界對技術的掌握特別好。在讀了N多年博士人眼里，學術界是開放的領域，所以中國人很善於學習掌握，還有中國人數學特別好。

我發現一個事實，中國的初中生平均數學水平遠超美國大學教授的數學水平，這是我們中國教育在人工智能身上給我們打下的堅實的基礎。因此這是我們非常好的彎道超車的機會。在人工智能教育里面，美國很可能輸給中國，因為中國政府對這一塊格外重視。

如何應用AI？如何組建AI團隊？

第一是算法專家；但更重要的是行業專家，這個可能被很多人忽略。進入招聘行業，我們都不是行業專家，我們自己根本不懂，尤其是法律那一塊我自己搞不懂，法律我根本不想成為專家，所以行業專家是非常有必要的。    

第二，使用開放平臺；

第三，AI外包。為什麽找我們合作企業特別多，大家希望我們做外包。目前人工智能是神話，人工智能有很多不可思議的地方，但是有很多天花板，這里研究三個天花板。

1、邏輯

機器人邏輯語言理解邏輯很差。

2、理解

其實真正理解人是非常困難，機器人用他的方式去理解，我們要引導它去用人類的方式理解才行，但是它不可能做到真正理解人，所以它很難跟人自主正常交流。大家看到網上很多機器人跟人交流的視頻，跟主持人對話，其實很多都是假的，因為不可能。正是因為大量的虛假信息在互聯網里面，所以很多人對人工智能有很多誤解。

3、意識

機器人到底有沒有意識？或者AI是否會威脅人類？

這個問題說實話，基本上觸及到了最核心的地方。因為我之前本科是讀光電，我第一個博士是讀物理，光電是研究光子，物理研究量子，後來做人工智能。

人工智能是否可以基於在量子狀態光子傳輸上運作？這個問題很多人關心，我的答案是機器人不具備我們人類具備的所有意識。為什麽？我的看法是這樣子的，物理學這個學科給了我一個很好思維習慣，就是凡是要去問，它的本質是什麽？現代物理學有非常著名的試驗，一個是量子糾纏。當量子糾纏被證實，當一對電子被拉得無限遠，拉得很遠，當你讓其中一個量子偏轉的話，另外一個量子它也會出現完全同方向的運動，而且瞬間傳輸，根本沒有經過時間。或者因為我們儀器探測不出這個中間時間間隔是多少？比如會絕對超光速？或者真是瞬間移動？這還需要繼續探究。

量子糾纏不是神話，這是2013年一個試驗，這個試驗基本上證明一點，鬼魂是存在的。

這個鬼魂不是大家理解的鬼魂，而是說這個世界萬世萬物是直接關聯的，是直接連接，中間有某種物質將我們萬事萬物直接相連，才會導致這種瞬間信息傳遞的事情發生。

那是什麽東西將萬事萬物直接連在一起？

這個並沒有直接給出結論，但是暗物質是一個答案。因為從物理學來說，這個宇宙我們能夠看到的物質屬於明物質，還有有大部分物質存在暗物質里面，但是這個暗物質以我們手段目前探測不到。物理學里可以論證它，它是存在的。

這就是今天我的分享，非常感謝大家！

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科技與人工智能正在埋沒人類的未來？

黃有璨 2017-02-20 08:35

本文系黃有璨（微信ID：owen_hyc）授權i黑馬發布。

1.

這一周的互聯網，大事不斷——令人翹首以盼的微信“付費訂閱”似乎終於要正式到來；百度再次收購了一位90後的公司渡鴉科技；滴滴內部也開始了新一輪的組織架構重組……

然而諸多大事之中，卻有一個雖然未能成為引爆行業成為焦點，卻一定不容忽視的聲音——汪華。

身為創新工場“幕後操作手”，在投資圈內享有盛譽，且一向深居淺出的汪華在這一周罕見地接受了36氪的采訪，並在談到“人工智能”與未來的科技發展時，少有的露出了幾份凝重與嚴肅。

“人工智能正在把人分為有用的和沒用的。”

“30年後，也許只有20%的人需要工作，而80%的人則帶著VR的面罩在虛擬世界里進行所謂虛擬的生產和消費。”

汪華所帶來的觀點，不可謂不觸目驚心。

2.

歷史上，先後有過很多科幻電影思考和展望過人工智能的發展，遠有斯皮爾博格的《A.I》，近的也有亞力克斯·嘉蘭的《機械姬》。

然而，關於人與機器之間的關系，最不容忽視的，乃是沃卓斯基兄弟的經典巨作《黑客帝國》。

在《黑客帝國》中，未來世界被描述成了一個由機器統治，人類則被“飼養”，終日在虛擬世界中醉生夢死的狀態。而電影中的機器，則擁有高度的、超越人類的智能，足以面對和處理各種複雜情況。

盡管細思極恐，但長久以來，“機器超越人類”終究只是一個遙不可及的幻想。

一直追溯到2016年3月，AlphaGo戰勝李世石，並在此後又陸續通過網絡戰勝了幾乎人類社會中的所有頂尖棋手。

這意味著，機器在“圍棋”這個曾經被認為是複雜到連機器都難以逾越人類的領域，已經開始全面超越了人類。

第一次，人類的信心和信仰，開始受到動搖。

3.

回過頭去再看AlphaGo，它是否真的意味著，這一輪“人工智能”的發展已經開始讓機器擁有了超越人類的“智能”和“思考能力”？

答案是未必。

吳軍在其新著《智能時代》一書中，為這一波人工智能的發展做出了甚為詳盡的解讀——某種意義上，這一輪人工智能所取得的成就，僅僅只是因為我們已經開始擁有了更為強大的計算能力以及互聯網的發展為我們帶來了更為海量的數據。

簡而言之，關於“人工智能”的研究，事實上經歷過兩個階段。

第一個階段，被稱為“仿生派”，即先了解人類是如何產生智能的，然後試圖讓機器按照人的思路去做，幾乎所有的科學家都堅持“機器必須要像人一樣思考才能獲得智能”。

然而，這個方向的努力最終在上世紀60年代受阻，除了做出幾個能摘香蕉的機器人這樣的簡單玩具以外，無法再取得突破性進展。

自那時起，“人工智能”研究的第二個階段開始了。

在第二個階段中，科學界對於“人工智能”的研究開始徹底轉向了另一個方向——他們不再試圖讓機器如人一般思考，而是回歸到一個樸素的常識——機器會擁有遠遠勝過人類的數據儲存和計算能力，而量變則往往可以帶來質變。

舉個例子，在以往的“仿生派”人工智能研究下，如果讓機器學會下棋，需要先讓機器擁有如人類一樣的思考方式和能力。而在另一種思路——以數據和統計學驅動的人工智能研究下，這個問題被高度簡化了。

我們可能只需要遍歷一下迄今為止人類所有高手下過的棋局，然後基於某個特定的局面和已有的海量數據存儲，通過某種數據模型，計算出當前情況下勝率最高的一手即可。它把下棋變成了一個冰冷的計算問題，而不再是心理、智能和複雜思考之間的博弈。

無論是此前戰勝了卡斯帕羅夫的“深藍”，還是AlphaGo，乃至當前高速發展的無人駕駛等領域，其背後的核心思想都是如此。

在這個意義上，當前的“人工智能”，顯然還並不是那種可以淩駕於人類之上的“人工智能”。

4.

然而，即便如此，“人工智能”反過來吞食掉人類的可能性，卻未見得不存在。

換句話講，當下的“人工智能”以及科技、互聯網的發展，肯定沒能“超越”人類，但卻已足夠“取代”大量人類。

幾周以前，我到一個餐館去吃飯，發現了一個有趣的東西——餐桌邊上貼著一個二維碼，當我完成點餐吃過飯之後，我只需要掃一下這個二維碼，就可以立即結賬，然後拍拍屁股走人，整個過程完全是自主操作的，大大提升了結賬買單的效率。

你可能已經意識到了——這個東西，在事實上已經可以替代掉“收銀員”的存在。

要是延展下去，我們的點餐、上菜甚至餐品制作等等是否也有可能變成完全自動化的存在？假如可以實現，是否可能意外著大量餐飲業服務人員的失業？

類似的事情還有很多，比如說，無人駕駛汽車一定會讓大量司機失業；在線聊天機器人的發展和數據積累，最終可能會導致客服人員們的失業；以及，大量效率工具的出現也可能會讓一部分產品經理和運營失業。

甚至，要是以類似的邏輯來推測，假使有一天機器積累的數據量足夠龐大，以及其計算能力也足夠強大之後，會不會連寫作、策劃、活動創意這樣的事情，它也可以做到接近人類的水平？

至少，未見得不可能。

5.

汪華在他的采訪中，也頗有幾分殘酷的談到這個問題——

“其實，我們所有的投資，如果做一個哲學上的歸納的話，其實是很簡單的一件事。就是我們一邊投自動化讓這個世界變得越來越有效率，一邊其實讓越來越多的工作、勞動在消失。

其實不光是從我們開始，電商已經消滅了很多工作。另一方面，我們必須再投一些產生新消費的項目，把剩下的時間和精力浪費掉。否則的話會很恐怖，你想，效率在不斷提高，那麽多人閑著幹嘛，這是一件很恐怖的事。

如果自動化再進行下去，可能會把人分成兩部分，一部分是有用的人，一部分沒用的人。整個社會變化那麽快。過去一個行業的淘汰是以幾十年為單位的，所以一代人是慢慢淘汰的。如果這個事情縮短到10年的過程中，被淘汰的人有沒有這個能力和速度再重新自我學習和轉移到新行業，是一個大問題。

雖然我在做投資，在促使這件事的發生，不代表我樂見這件事的發生。我並不希望等到30年後，只有20%的人類在工作，80%的人帶著VR的面罩在虛擬世界里進行所謂虛擬的生產和消費。”

按照汪華的假想，也許可能出現的一種情況，就是隨著科技的發展，人類依據自身學習能力的高下，將被分成兩類，一類掌控話語權和世界運作的秩序，而另一類則成為徹底的失語者。

他們的存在將無法對社會發展帶來任何的助推力量，而只能作為某種消費者和消費對象而存在，要麽被話語權所有者們消費，要麽持續消費話語權者們生產出來的某些娛樂消費類項目，打發時間。

而吳軍在其《智能時代》中也直言不諱——

“在歷次技術革命中，一個人，一家企業，甚至一個國家，可以選擇的道路只有兩條：要麽加入浪潮，成為2%的人，要麽觀望徘徊，被淘汰。”

假使有那一天存在，假如真的在機器的幫助下，2%-5%的人主導的生產就已經足以滿足100%的人類的基本物質生活需求，無疑對很多人來說將是一場徹頭徹尾的悲劇——機器或許沒有真正超越和奴役人類，卻在不經意間把大量人類變成了“無用”的存在，從而在另一種意義上開始漸漸淩駕於人類之上。

假使上面提到的場景將是我們無可避免需要面對的其中一種可能，乃至我們自己本身也開始慢慢步入一種“可能會被機器替代掉”的焦慮和實際威脅之時，我們又該如何應對？

我想試著給出兩種回答。

6.

先說第一種回答。

假如機器開始全面超越人類，這個世界將向何處去？

這或許是個沒人能有確切答案的問題。

但即便如此，還是有一些基本邏輯可以讓我們有一些推測與思考：

首先，當生產力過剩，80%以上甚至更多的人，都不再需要從事現在的工作，他們一定需要更多的事情來填充自己的時間；

其次，人們的時間被填充，大體存在幾種可能——要麽是人們找到了新的集體努力方向，要麽是人們的時間開始被虛擬娛樂等事物大量消費，要麽則是漸漸出現一些新的產業重新解決了人們的就業問題；

再次，從社會發展的規律和客觀事實來說，當舊的產業因為技術進步而消失，為釋放出來的勞動力尋找出路，往往需要1-2代人的時間，並非短時間內可以解決。這一點，回顧兩次工業革命時期西方各國的歷史已可證明——為了維持社會穩定，包括日本和歐盟，甚至在較長時間內，一度將大量無所事事的人強制塞回到公司里。

因而，當我們面向未來去進行思考時，我們也許可以看到如下一些可能性：

1.對於個人而言，最優的選擇，一定是成為那20%的可以掌控和影響世界的人；

2.中短期來看，當一部分人們漸漸從工作崗位上被釋放出來，而物質消費品又越來越泛濫之後，娛樂、學習等原本還沒有占據那麽多人類時間的事情，將會占據人們更多的時間。

所以，“教育”和“娛樂”，或許會成為兩個更加重要的產業。這當中，尤其是“學習”對於人們的意義，可能會顯著提升——當大比例的人開始無所事事之後，邏輯上講，要麽讓他們在虛擬世界中找到存在感和意義，要麽讓他們通過持續的學習來獲得認可和意義；

3.當20%的人開始掌控世界並擁有更強的話語權和財富之後，他們或許會對“服務”提出更高的期望。因而，類似在美食餐飲這樣的領域內，或許也會迎來又一波升級——我們或許會需要更多個性化的類似服務；

此外，汪華也有在其采訪中談及——

“當然這個世界還有一種可能性。就是人類能去拓展新邊界，消耗掉過多的生產力。當年歐洲生產力過剩的時候，就有大航海時代。

現在我不知道會有什麽，我更希望人類能有這個勇氣和決心把過剩的80%的生產力爆發出來，真正的去拓展人類的邊界和極限。比如物理疆界上的，類似太空探險，或者別的科學上的實驗。”

總之，人們需要去填充自己的時間，而填充時間的方式，無非兩種：要麽通過探索和創造來填充時間，要麽通過一味的“消費行為”來打發時間。

邏輯上講，一定是一個更多人可以面向前者的世界和社會，會更讓我們感到充滿希望。

7.

第二種回答，容我引用一個簡短的典故就好。

多年前，關於科技發展與人類間的關系，程苓峰曾經和王興有過這麽一段對話——

程苓峰：你覺得科技越發達，人類就越臨近滅亡？

王興：是可能。

程：那你還堅持在科技行業里創業的原因是，假如這個趨勢是個人無力阻擋的，那就不如跳進去感受它？

王：對頭。

8.

末了，關於今天的話題，我也想引述一部讓我印象深刻的短篇科幻小說——劉慈欣的《詩雲》。

希望下面這個故事，多少可以讓你若有所思。

某一天，人類終於遇到了一個科技發展程度遠超自己的外星種族，對方是一個技術驅動的種族，他們的技術能力和已有的運算能力，成百上千倍於人類，以至於人類世界中的一切，在對方眼中，都是自己借助技術可以輕易實現的，看起來都如此破舊和不值一提。

在如此巨大的差距面前，外星種族認為人類世界中的一切都是無意義的，想要毀滅掉人類世界中的一切。

但，人類代表在與對方對話時，顯得執著又頑固。他們堅稱，人類世界中的有些東西，是哪怕科技程度發展遠超人類的外星種族都做不到的。比如：詩歌，尤其是那種可以帶來一種直擊人類心靈的美感的作品。

崇尚以科技為核心的外星種族被這個觀點激怒了，他們試圖要憑借科技寫出超越人類偉大詩人——李白的詩歌。為此，他們開發了計算能力強大到了極致的程序，甚至開始讓程序模仿李白在寫詩前的一切行為，依靠學習獲得相似的體驗，例如：飲酒、遊山玩水、美色相伴。

在技術的驅動下，外星種族試圖去結構和分解所有這些體驗背後的一切，獲得“偉大的詩”產生背後的特定邏輯。但，最終外星文明痛苦的發現，在技術和算法的推動下，自己雖然已經能夠寫出一些不錯的詩，但它們並未能夠寫出超越李白的詩歌。因為，很多時候，偉大詩歌的創作，都是非邏輯的。

於是，為了寫出超越李白的詩，技術驅動下的外星文明想到了另一條理論上可行的路徑——窮舉法。也即，在符合韻律等規則的情況下，把所有可能的字詞組合都窮舉出來。

最終，外星文明成功的完成了這一壯舉——不計其數的詩歌被創作了出來，其中也必定包含了那些能夠超越李白的詩歌。

但是，外星種族最終仍然認輸了。

因為，雖然那些詩歌上的巔峰之作已經必然被創作了出來，但外星種族卻無法開發出一個具備詩歌鑒賞能力的程序，也就無法借助偉大的技術把這些巔峰之作從幾億億首詩中檢索出來。

這意味著，技術層面上外星種族雖然已經確實超越了李白，但他們卻仍然沒有真正得到和擁有那些巔峰之作，因為它們無法被找到，無法被鑒賞，更無法被品味。

備註：受限於專業知識水平所限，本人關於人工智能的理解不能確保完全正確。如文中相關解讀有誤，還請指正。

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英國研究員稱人類平均壽命或達110歲

長時間以來，日本都是世界上平均壽命最長的國家。然而，根據一項最新研究顯示，韓國將取代日本，成為世界上新的最長壽國。

英國倫敦大學帝國理工學院的研究顯示，到2030年，韓國女性平均壽命將首次超過90歲，達到90.8歲，男性平均壽命也超過其他國家，達到84歲。有評論稱，該研究顯示出過去60年韓國向一個技術領先的現代化國家的卓越轉變。

這份22日發表在醫學雜誌《柳葉刀》上的報告認為，除了普及的醫療保健，韓國發展和人均預期壽命提高的原因還包括教育、兒童營養和“新醫療技術的快速擴大改善”。研究稱，和大部分西方國家相比，韓國人的體重系數和血壓都維持在較低水平。

不過，韓國是經濟合作與發展組織(OECD)中老年貧困率最高的國家。去年的一份報告顯示，韓國有近一半65歲及以上人口生活在貧困線下。低生育率則是東亞國家普遍面臨的問題。韓國延世大學醫學教授樸殷哲也對該國的高平均壽命預期和低生育率表示擔心。他說：“韓國的低生育率意味著兒童死亡發生率也很低。這對計算平均壽命有很大影響”。

與此同時，“長壽之國”日本預期平均壽命在排行榜上下滑。日本女性平均壽命將被韓國和法國超越，男性平均壽命預期則從現在的第四位跌到11位。此前日本人的平均壽命已經連續20多年位居世界首位，根據世界衛生組織的《2016年世界衛生統計》，2015年全球人均壽命為71.4歲，其中男性69.1歲，女性73.8歲。日本的人均壽命全球最高為83.7歲。進入21世紀以來，人類的預期平均壽命已增長了5歲。

目前，在英國和美國等國出現越來越多關於未來醫療保險的激烈辯論。根據該研究，世界上的高度發達國家到2030年女性平均壽命將為83歲，男性為80歲。

研究發現，到2030年美國可能是高收入國家中平均壽命預期最短的國家，女性平均壽命預期為83.3歲，男性則為79.5歲。這和墨西哥以及克羅地亞等中等收入國家人口的平均壽命預期相近。研究認為，美國缺乏普遍的醫療保障制度，同時也因為美國有著相對較高的出生率、孕產婦和兒童死亡率、謀殺率和肥胖率等。該研究對象包括美國、英國、加拿大、德國、波蘭、墨西哥和捷克等35個發達國家和新興市場國家。

根據研究，在歐洲，法國女性和瑞士男性將擁有最長的壽命，前者平均壽命預期為88.6歲，後者則為84歲。

報告研究員伊紮提（Majid Ezzati）認為，人類的預期平均壽命將明顯繼續增加，或許某天能達到110歲或120歲。

為啥身邊總有“創業者”這種不正常人類？

人神共奮 2017-02-27 11:41

本文由人神共奮（微信 ID:tongyipaocha）授權i黑馬發布。

1

小區南門上周開了一家水果店。一般小區的新店，我都會去混個臉熟，成為第一批老客戶，以後能優惠點。

結賬時，我問老板：“知道這兒之前開的什麽店嗎？”

他說：“知道，做營養早餐的，那玩意兒，做不長，太虛。”

好吧，我才不會告訴你，那家做營養早餐的老板開始也是賣水果的，發現賣不動才轉行的。

我也不會告訴你，你隔壁的店、隔壁的隔壁的店、隔壁的隔壁的隔壁的店都賣過水果，沒一家能賣起來。這小區就是跟水果店有仇，我住了十幾年，先後倒了十幾家水果店。

我也不會告訴你，小區北門對面的拐角，那家水果店，規模比你大，東西比你新鮮、價格比你便宜。

我已經看見，一出悲劇正上演……

據老板說，他以前開過水果店，生意很好，覺得自己經營有方，可你知道嗎？線下實體店成功的因素，70%是選址，30%靠經營。你以前的成功不過是撞大運而已。

回家後，我就把這個“笑話”講給俺媳婦聽。沒想到，她一臉不屑：“去年就聽你說看好水果實體店的生意，我怎麽光聽你說，沒見你有什麽行動啊？

“你笑話人家？人家好歹也開了兩家店了。

“而且，你怎麽知道人家沒有打聽過，不了解行情呢？說不定人家就是這麽自信呢？”

列位看官，別怪我畫風陡轉，非如此不能讓大家體會我當時被暴擊一萬點的心情。

有道理啊，為什麽這種“腦子瓦特了”的人也能開兩家店呢？而我這麽聰明絕頂指點江山的人還在這里辛辛苦苦地碼字兒呢？

2

今天我們要來聊一聊創業的話題。

先上個數據吧，Funders and Founders發布的調查顯示，創業者第一次創業成功率只有12%，就是說，賠了時間賠了金錢，還不如回家賣紅薯。

有人說，賠錢不要緊，至少還收獲了經驗、人脈。好吧，第二次創業成功率為20%，高了那麽一點點。

兩次創業，寶貴的五六年就過去了，沒結婚的拿什麽娶老婆？結婚的拿什麽養孩子？

再看看這里對創業成功的定義，不是說要成為馬雲馬化騰，僅僅是指企業能活下來，說不定賺得還沒以前當部門經理時多。這不就是那句老話嗎——操賣白粉的心，賺賣白菜的錢。

所以《2015中國創業心態調研報告》顯示，創業者的比例僅為13%，說明這個社會，還是頭腦清醒的正常人多。

用行為經濟學的經典理論來說，大部分人都是“風險厭惡者”。

什麽叫“風險厭惡者”呢？比如說，給你兩個選擇，A：直接拿10萬塊錢走人；B：賭大小，50%的概率賺20萬，50%的概率一分錢沒有。雖然名義效用一樣，但大部分人都會選擇A，直接拿錢——面對的錢越多，越是不願冒險。

換句話說，創業就是典型的“非理性行為”，不願直接拿10萬塊，卻願意用12%的概率拿20萬，創業者都是屬於那一部分“風險偏好者”的不正常人類。

如果你的朋友是創業者，請別刺激他們，畢竟他們已經“腦子瓦特了”。

如果你的妻子或丈夫是創業者，請善待他們，你有你的同學、你的朋友、你的工作，而他們，只有創業。

問題是，為什麽有人喜歡過這種不正常的生活呢？

3

吳曉波講過他第一次見馬雲的情景。

那是2000年，阿里巴巴剛剛成立一年，讓馬雲名滿江湖的“《福布斯》封面報道”還要再等上幾個月。吳曉波搞清楚阿里巴巴是幹什麽的之後，問了馬雲一個問題：“那麽你是靠什麽賺錢的？”

馬雲想了兩秒鐘說：“哎呀，這件事情很複雜，不說了，我們打牌我們打牌。”

吳曉波說，其實當時馬雲自己也不知道該怎麽賺錢。他後來一直覺得馬雲是一個很不靠譜的人。

也難怪，2000年的馬雲，其實跟騙子只有一步之遙。

今天回頭來看，馬雲的成功有相當多的偶然因素。

我們知道，中國有兩個“企業年”，一個是1984年，聯想、海爾、萬科、四通、健力寶、南德、科龍都誕生在這一年，這是因為鄧小平的第一次南巡講話，把積蓄了很多年的“創業力量”一次性釋放出來。

另一個就是1999年，BAT三家全部誕生在這一年。

這是因為納斯達克2000年3月份之後一路狂跌了77%，導致互聯網風投幾乎消失。所以，誕生在1999年以後兩三年寒冬期的互聯網企業，幾乎拿不到投資；而誕生的過早的互聯網企業，資金又剛好用完了。

只有1999年誕生並及時拿到風投又沒有來得及花的企業，才有可能節衣縮食生存下來。阿里就是其中一個幸運兒。

馬雲的幸運還不止於此。吳曉波曾總結了馬雲犯下的十大錯誤，包括：好大喜功、盲目擴張、急功近利、並購頻頻失誤、用人戰略遊疑、陷入誠信危機……，好吧，把幾乎所有創業者該犯的錯都犯了，還能做到今天的規模，只能用一句話形容：“天降大任於斯人也”。

是的，如果他不是這樣一個不正常人類的話，那麽他根本連犯錯的機會都不會有。

不得不承認，阿里巴巴創造的幾個業務都是人類商業史上最成功的商業模式之一，“不正常人類”才是這個世界進步的動力。

回頭看看，吳曉波說的這些所謂的錯誤，真的是錯誤嗎？

如果當年馬雲不收購雅虎，就不會喪失控制權，就不會發生後來的支付寶股權危機。沒錯，但如果不收購雅虎，為了擴展業務，鬼知道馬雲會收購一個什麽別的回來？會不會把控制權丟給一個可能更強硬的人呢？

所有理性的決策都是建立在概率估算的基礎上，但對於創業而言，特別是創新性很強的創業而言，決策比算命科學不到哪里去。

總結馬雲的錯誤，不如去研究一個問題：

在不確定的事件中，創業者做出的決策與正常人類有什麽不同呢？

這就是我們下面要請出的一個高大上的理論，研究者卡尼曼和特維斯基曾因此獲得2002年的諾貝爾經濟學獎，這也是行為經濟學第一次被主流經濟學認可。

這個理論的名字叫：前景理論。

4

在“前景理論”中，引入了兩個新的主觀函數：價值函數和權重函數。前者負責評估價值，後者負責評估概率。以開頭的水果店為例：

在我評估小區開水果店的前景時，我看到的是”前十幾家都倒閉了“這個風險，而選址占了70%的成功因素，所以風險很大，不宜開店。

而水果店老板呢？我們假設他已經知道“前十幾家都倒閉了”的這個事實，但他考慮的是：“為什麽別人做不成功的事，我一定做不成功呢？畢竟我已經成功地開了一家店了，畢竟我有一家店當底子撐著。”

“前景理論”將我和水果店老板不同的心態總結為：前期的盈利可以使人更喜歡冒險，還能讓後期的損失感覺不那麽痛苦；而前期的虧損則會加強後期虧損的痛苦感。

它解釋了創業者為什麽總是過於自信：

在體制內呆久了的創業者，常常會有一種幻覺，把體制內資源帶來的優勢當成是自己的能力；

大公司的銷售人員出身的創業者，總是傾向於認為前公司的客戶還是自己的人脈資源；

知名媒體出身的創業者，總是把與名人的工作關系當成自己的魅力，過高地評價自己的社會地位……

“前景理論”還認為，當損失更不確定時，人的註意力會放在風險研究上，決策就會更謹慎；當利潤更不確定時，人的註意力會放在測算未來前景上，往往會選擇更冒險的方案。

比如，水果店老板也許還會想，一家店能虧多少呢？萬一錯過了這里，接下來的選址更糟糕呢？這就是把風險看成確定的數，而不停的YY未來。

星巴克在早期開店時，喜歡在同一個城市的同一個區域密集開店，有人拿了數據想證明這些店靠得太近，相互搶客，影響單店效益。而創始人舒爾茨並不在乎這些數據，他的理由是：

星巴克不是一家咖啡店，而是家和公司之外的“第三生活空間”，人們應該毫不費力地在某些公共場合看到並走進星巴克，這才是我想要做的事，而不是一個店賺多少錢。

很多決策過了很多年再看，不理性反而成了最大的理性，能讓你高瞻遠矚的其實都是模糊的未來。

5

從”前景理論“上看，創業者身上有一些共同的特性，讓他們成為“風險偏好者”，比如：

高估自己以往的成功中個人努力占的比重；

更喜歡規劃未來美好前景，而對風險只願意了解個底線；

更看重財富的增加值，而非絕對量；

更喜歡贏的感覺（市場份額），而非單純的賺錢……

很難說這種品質是好是壞，在一個成熟市場里，他們更會成為上海鋼貿城里那些無視風險最後陷入互保債務鏈的周寧商人，在一個變數很大的時代里，他們就有機會成為馬雲馬化騰。

如果把時間放到整個人類進化史，冒險反而是更合理的“進化策略”，第一次從樹上下來、第一次直立行走，第一次用火……，環境永遠在變化，能傳下基因來的，都是不正常人類。

6

在創業者的詞典里，常常有一個詞叫“時不我待”。

用經濟學的話說，他們總是把“時間”做為一個極其重要的決策函數。

在他們的感覺中，人生的開頭和結尾都是固定的節目，只有中間這三十幾年是人人都平均享有、自由決策的資源，讓每一分鐘盡可能顯示出它的意義，這才是真正效用極大化的事。

更長遠一點看，用人的一生去影響未來，還有比這效用更大的資源使用方式嗎？

是的，在歷史上留下名字的，一定是創業者們。

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俞敏洪：創新力是人類的最終資源

老俞閑話 2017-02-28 11:00

本文由老俞閑話（微信ID：laoyuxianhua）授權i黑馬發布，作者俞敏洪。

用了好幾天的零碎時間，終於讀完了拉斯·特維德（Lars Tvede）的《創新力社會》（The Creative Society: How the Future Can Be Won）一書。該書內容比較豐富，35萬8千字。中文版由中信出版社出版，翻譯質量整體不錯，閱讀起來感覺流暢。推薦閱讀指數：五星。

該書的主題簡單明了：創新力是人類社會發展的基礎，是社會繁榮和可持續發展的必要條件。作者認真檢點了歷史，從遠古人類社會的進化寫起，一直到今天互聯網社會興起，人類的每一次進步，無不是人類發揮自身創造力所帶來的結果。相反的例子就是，凡是人類歷史上的黑暗時代和貧窮時代，都是扼殺了人類創新力的時代。通過對於歷史和現狀的分析，作者認為人類進步的過程，就是不斷和僵化的錯誤思想和落後勢力進行較量和鬥爭，並不斷取得勝利的過程。

人類的創新力是如何產生的？作者認為最主要的有五個要素：個體單元、變革驅動者、有效網絡、共同記憶和競爭。

個體單元，就是允許個人思維存在。越是允許個人產生奇思妙想，越容易引發創新。獨裁體制和集權制度不容易有創新，就是因為不允許個人思考存在。

變革驅動者，不僅僅指個人，也指其他因素的驅動，比如氣候的變化是導致人變得更加智能的重要原因。比如中國春秋戰國時代，國與國之間的互相競爭，是百家爭鳴的重要驅動力。

有效網絡，是指個體單元需要有交流互通的渠道，聯系越密切，進步就越快。這就是為什麽互聯網時代世界創新力大爆發的主要原因。凡是不允許交流互通的時代，或者信息交換機會匱乏的地區，都會變得封閉落後。

複活節島本來有不錯的文明，但因為和外界隔絕，連祖先的發明都不斷遺忘，最後島人進入原始狀態，自然資源消耗殆盡，大量人員被活活餓死。這讓我想起不久前美國拍的動畫片《海洋奇緣Moana》，島民因為害怕大海，收起航海夢想，結果物質匱乏、災難來臨、精神萎靡，後來在Moana的探索下，島民重新撿起航海夢想，意氣風發，揚帆遠航。

在中國，凡是開明的時代比如唐宋，都有很多創新和文化成就出現，凡是封閉的王朝比如明清，都乏善可陳。今天的中國，要想真正引領世界，只有不斷開放互聯，拒絕信息隔離，和世界融為一體，才有真正的希望。

共同記憶，就是人類需要有統一的代碼（文字等），來記住成功經驗，不斷複制並升級。比如人類的DNA，就是一種代碼；人類的文明制度，也是一種可以傳遞的代碼。西方的民主自由制度，複制到世界各地，也為世界的進步做出了貢獻。

競爭，是指需要一個公平透明的競爭局面，讓優秀的東西不斷勝出，促進正能量的傳播，阻止負面趨勢的蔓延。一個壟斷的社會，是消滅競爭，或者鼓勵幕後交易的社會，會導致社會最終走向衰落。

面向未來，作者是一個樂觀主義者。他認為，只要保持人類的創新力，人類幾乎能夠解決所有面臨的困難，走向更加幸福和進步的社會。如果人類把自己封閉起來，社會進入靜態，變成一潭死水，則人類社會將災難不斷、狼煙四起、饑寒交迫、民不聊生。

由於社會一直在進步，所以一些過去的悲觀主義者所預料的人類社會資源枯竭、環境崩潰、饑荒遍地這樣的情況並沒有出現，因為人類通過創新帶來了高科技生產力，現在能夠在保護好資源和環境的前提下養活幾十億人民，而在古代養活幾億人都是很困難的。

人類社會的進步，也是人類思想的進步。過去的一千年，人類經歷了文藝複興、啟蒙運動、地理大發現、宗教改革、工業革命、科技革命、女性解放、信息革命等；與此相對應，每一次進步的背後，都是人類對自身的一次解放，都是人類對於人性、自由、寬容、民主、法治、權力制約的不斷努力追求的結果。

讀完整本書，有一種令人振奮的感覺。我們所擔心的人類所面臨的困難，都可以在人類創新力中找到解決之道。人類的最終資源，甚至是唯一的資源就是我們的創新力。因為創新力，我們可以尋找到新的能源來代替傳統能源，新的糧食生產來代替傳統糧食生產。人類的永久生存之道就在創新力。不管這一論證有沒有漏洞，但這樣的思考真的非常重要。

就像一個人一樣，一個樂觀的、不斷善於創造的人，前途總是更加光明的，而那些悲觀的、心底灰暗的人，永遠不可能為自己創造出光輝燦爛的世界和人生來。

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人工智能會替代人類還是促使人類加速進化？

在電影《超能陸戰隊》中，大白Baymax就是主角身邊的醫療機器人。將來人工智能診斷疾病，比老醫生還要靠譜。（東方IC/圖）

（本文首發於2017年2月23日《南方周末》，原標題為《舊人類暢想人類未來》）

人工智能診斷疾病，比老醫生還要靠譜。2017年2月15日，《自然》雜誌刊登了美國北卡羅來納大學Heather Hazlett團隊的一項成果。有自閉癥哥哥或姐姐的小朋友是自閉癥高危人群，但一般而言，自閉癥在兒童成長到2到3歲才表現出典型的癥狀。如何在這些小朋友2歲前判斷他們有多大的可能患自閉癥？

對此，傳統的行為問卷調查法只有50%的準確度，和扔硬幣相當，但Hazlett團隊開發的深度學習算法準確度達88%。

2016年，IBM的人工智能Watson，用十分鐘時間診斷出一位女性得了一種罕見的白血病。

人工智能目前還在嬰兒期，距離“奇點臨近”還是相當遙遠的，但已經在制造業、金融與醫療等行業嶄露頭角。

有兩類工作危險了：一類是動作與處理方式可以標準化、程序化的工作，例如制造業，越來越智慧的機器人，動作精度比人高，處理速度比人快，犯錯誤的概率比人低；另一類是產生大量數據，需要從數據中尋找模式的工作，具備自我學習能力的人工智能，有人類越來越難以企及的算力，掌握人類甚至不能理解的算法，將超越最好的人類統計學家。

無怪乎微軟創始人比爾·蓋茨建議，如果人類工作被機器人搶走，可以向機器人征稅。蓋茨認為：一個人類員工，在工廠中創造了5萬美元的價值，人類會為這個價值繳稅；如果機器人來做同樣的事情，我們應該對機器人征收同等水平的稅。那麽，這機器人到底是算機器還是算人？機器人、人工智能取代人類工作，和歷史上的技術革命是同一性質的嗎？

歷史上有許多技術革新，耕牛是畜力代替人力，蒸汽機、電動機是自然力代替人力，極大提升了效率，也提升了人類生活水平。當然，裁縫會恨縫紉機，馬車夫會恨汽車，手工業者會恨機器，因為他們的工作被搶走了。一些理論家也預測過機器大規模使用，造成普遍失業與貧困，但真相是，經過適當培訓，失業者往往進入新湧現出來的行業，獲得更高的收入。

但是，這一次會不一樣嗎？一些人用歷史上的汽車取代馬車，來類比機器人、人工智能取代人類工作，讓大家不必杞人憂天，一些工作被機器人、人工智能取代了，新的工作又會被創造出來，就好像馬車夫失業了，但需要造汽車的工人，需要汽車司機；只要是技術能夠極大提升效率，這種技術的普及就是不可阻擋的，也會總體上提升大家的生活水平。

不過，你確信你是被取代的馬車夫，抑或是被淘汰的馬？馬車這個行業消失之後，馬車夫只要放低心態，或經過適當培訓，固然能找到新的工作，但是社會可不需要這麽多馬了，大量的馬被送往了屠宰場、做成了馬肉罐頭。

過去所有的技術革命，導致一些工作消失，相當於馬車夫改行。這一次智能機器人、人工智能代替人類工作，從短期效應看跟過去的技術革命會很類似，被取代的馬車夫找到了新的工作，但從長期效應看極有可能跟過去的技術革命完全不一樣，一種可能是大部分人將成為被淘汰的馬，被福利養起來，只有小部分人工作，甚至最終所有人都被福利養起來。

汽車取代馬車之後，需要制造汽車的人，但要是智能機器人會制造汽車，要是智能機器人會自我複制，還需要制造汽車的人嗎？汽車取代馬車之後，需要汽車司機，但人工智能開得又快又穩，不會違反交規，也不會錯踩油門，還需要汽車司機嗎？

另一種可能是這種選擇壓力會導致人類加速進化，基因編輯技術會打造遠離遺傳疾病、更健康、更長壽、更聰明的新人類1.0，如果大腦中有人工智能接口，那就是新人類2.0……未來或將遠遠超出我們這些舊人類的想象。

人工智能會替代人類還是促使人類加速進化？

在電影《超能陸戰隊》中，大白Baymax就是主角身邊的醫療機器人。將來人工智能診斷疾病，比老醫生還要靠譜。（東方IC/圖）

（本文首發於2017年2月23日《南方周末》，原標題為《舊人類暢想人類未來》）

人工智能診斷疾病，比老醫生還要靠譜。2017年2月15日，《自然》雜誌刊登了美國北卡羅來納大學Heather Hazlett團隊的一項成果。有自閉癥哥哥或姐姐的小朋友是自閉癥高危人群，但一般而言，自閉癥在兒童成長到2到3歲才表現出典型的癥狀。如何在這些小朋友2歲前判斷他們有多大的可能患自閉癥？

對此，傳統的行為問卷調查法只有50%的準確度，和扔硬幣相當，但Hazlett團隊開發的深度學習算法準確度達88%。

2016年，IBM的人工智能Watson，用十分鐘時間診斷出一位女性得了一種罕見的白血病。

人工智能目前還在嬰兒期，距離“奇點臨近”還是相當遙遠的，但已經在制造業、金融與醫療等行業嶄露頭角。

有兩類工作危險了：一類是動作與處理方式可以標準化、程序化的工作，例如制造業，越來越智慧的機器人，動作精度比人高，處理速度比人快，犯錯誤的概率比人低；另一類是產生大量數據，需要從數據中尋找模式的工作，具備自我學習能力的人工智能，有人類越來越難以企及的算力，掌握人類甚至不能理解的算法，將超越最好的人類統計學家。

無怪乎微軟創始人比爾·蓋茨建議，如果人類工作被機器人搶走，可以向機器人征稅。蓋茨認為：一個人類員工，在工廠中創造了5萬美元的價值，人類會為這個價值繳稅；如果機器人來做同樣的事情，我們應該對機器人征收同等水平的稅。那麽，這機器人到底是算機器還是算人？機器人、人工智能取代人類工作，和歷史上的技術革命是同一性質的嗎？

歷史上有許多技術革新，耕牛是畜力代替人力，蒸汽機、電動機是自然力代替人力，極大提升了效率，也提升了人類生活水平。當然，裁縫會恨縫紉機，馬車夫會恨汽車，手工業者會恨機器，因為他們的工作被搶走了。一些理論家也預測過機器大規模使用，造成普遍失業與貧困，但真相是，經過適當培訓，失業者往往進入新湧現出來的行業，獲得更高的收入。

但是，這一次會不一樣嗎？一些人用歷史上的汽車取代馬車，來類比機器人、人工智能取代人類工作，讓大家不必杞人憂天，一些工作被機器人、人工智能取代了，新的工作又會被創造出來，就好像馬車夫失業了，但需要造汽車的工人，需要汽車司機；只要是技術能夠極大提升效率，這種技術的普及就是不可阻擋的，也會總體上提升大家的生活水平。

不過，你確信你是被取代的馬車夫，抑或是被淘汰的馬？馬車這個行業消失之後，馬車夫只要放低心態，或經過適當培訓，固然能找到新的工作，但是社會可不需要這麽多馬了，大量的馬被送往了屠宰場、做成了馬肉罐頭。

過去所有的技術革命，導致一些工作消失，相當於馬車夫改行。這一次智能機器人、人工智能代替人類工作，從短期效應看跟過去的技術革命會很類似，被取代的馬車夫找到了新的工作，但從長期效應看極有可能跟過去的技術革命完全不一樣，一種可能是大部分人將成為被淘汰的馬，被福利養起來，只有小部分人工作，甚至最終所有人都被福利養起來。

汽車取代馬車之後，需要制造汽車的人，但要是智能機器人會制造汽車，要是智能機器人會自我複制，還需要制造汽車的人嗎？汽車取代馬車之後，需要汽車司機，但人工智能開得又快又穩，不會違反交規，也不會錯踩油門，還需要汽車司機嗎？

另一種可能是這種選擇壓力會導致人類加速進化，基因編輯技術會打造遠離遺傳疾病、更健康、更長壽、更聰明的新人類1.0，如果大腦中有人工智能接口，那就是新人類2.0……未來或將遠遠超出我們這些舊人類的想象。