📖 ZKIZ Archives

德撲“人機大戰”爭奪200萬獎金，李開複：人類這次還有10%勝率

黑智 2017-04-05 17:10

AlphaGo戰勝了人類圍棋國手。今年1月，AI程序擊敗了德撲人類頂級職業玩家。面對人工智能，人類還有多少次可以戰勝的機會？

明天，亞洲的頂尖德撲牌手將再次迎戰人工智能。這次出戰的人工智能“冷撲大師”，是基於卡內基梅隆大學開發的Libratus，就是在1月在美國賓夕法尼亞，擊敗了四名頂尖人類高手，一舉獲得了20萬美元將近和177萬美元籌碼的德州撲克人工智能系統。

它將面對的是，是華人牌手“龍之隊”，由2016年世界德州撲克大賽WSOP金手鏈冠軍得主、常春藤資本合夥人杜悅領軍，戰隊成員由許朝軍、張淮、童舟、朱亞希、王天建六位撲克玩家圈內熟知的高手組成。這次比賽由創新工場、海南生態軟件園聯合主辦。

“勝率大約有10%。”杜悅在出征前坦承，“我希望中國龍之隊是最後一支能夠戰勝人工智能的團隊。”

“如果人類還有戰勝AI的可能，也許就是這次。”創新工場CEO李開複說。“當下次AlphaGo對戰柯潔，我認為，人類的勝出概率，基本為零。”

這次賽事，將在海南進行5天，長達45小時。獲勝一方，將獲得200萬元的獎金。而當人類面對機器已然勝算逐步下降的今天，這場人機對戰，又將代表什麽樣的意義？

突破“不完美信息”遊戲

創新工場之所以參與主辦這一賽事，或許與李開複的“人機對弈”情結息息相關。1988年，李開複在母校卡內基梅隆大學開發了“奧賽羅”，成為第一個擊敗黑白棋世界冠軍的人機對弈系統。而這次，他不僅為活動牽線，更為Libratus專門起了一個中文名“冷撲大師”。

2016年，卡耐基梅隆大學的Tuomas Sandholm教授曾領導開發了一個打撲克的程序Claudico，但是在一場面對數位高手的比賽中慘敗。這也是Libratus的前身。2017年，Sandholm 教授聯同Noam Brown博士開發完成了Libratus。

德撲和AlphaGo所擅長的圍棋不同。此前的20年里，被人工智能所攻克的圍棋、國際象棋和西洋雙陸，都是“完美信息”遊戲。也即是，所有玩家在遊戲中，能夠獲得公開和對稱的確定信息。遊戲中需要作出的決策點的數量，決定了機器的計算量。

而與之相比，德撲則是“不完整信息”遊戲。其中包含了更多的隱藏信息，每個玩家掌握的信息都是不對稱的，他只能看到自己的牌，卻不知道對手的牌，需要根據直覺推測對手手牌，選擇下註和放棄，並判斷對手的打法，想得到理想化的戰略，是非常困難的。因此，“不完整信息”博弈，就成為難以攻克的計算機難題。

冷撲大師Libratus，基於在匹茲堡超級計算中心大約1500萬核心小時的計算，用算法分析德撲規則，預測所有步驟的勝率，來進行自己的下一步。和AlphaGo用大量棋局做訓練不同，它的策略並非基於專業玩家的經驗，沒有用專業牌局進行神經網絡訓練，而是用隨機生成的牌局（隨機產生公共牌、底池籌碼、玩家拿牌概率）和嘗試性的動作帶來的結果（在隨機生成的輸入情況下模擬玩家跟牌後的結果）來作為訓練數據。Libratus還采用了博弈論，它通過納什均衡來計算如何應對對手的招數，通過平衡風險和收益，對自身的下一步進行修正，以期達到收益最大化。其程序名Libratus，就是來源於拉丁文“制衡”。

也因此，德撲被認為是人類博弈心理、智商和情商的高度體現，其中信息具有不透明性和不確定性，可以“詐唬”，甚至還帶有一定的運氣成分。打德撲所需的推理能力和心理戰術，是機器很難模仿的。也正因此，Libratus之前取得的成績，才在人工智能領域引起了巨大關註。

而在李開複看來，現實中，這種“不完整信息”才是常態。“世界上大部分的決策問題、商業問題，都不是單純靠強力的搜索和人工智能就可以解決的。”

高“情商”的AI

根據賽制，在4月6日-10日巔峰表演賽期間，中國龍之隊的六位牌手每人同時打兩手牌，進行每天上下午兩場共10小時的人機對戰，全程估計長達45小時達到36,000手牌。

表演賽為求降低發牌中的運氣因素，機器人將采用複式對稱發牌，兩兩成對的牌手其中一人將拿到與配對牌手對打的機器人底牌，因此六名牌手將拆分於兩個房間和冷撲大師對陣，比賽過程中還必須確保配對牌手彼此不能碰面交流。4月10日完賽時，將以人機各自積累的總計分牌數計算成績，決定最終200萬元獎勵花落誰家。

對於這次的德撲“人機大賽”，他和杜悅仍然“大膽”地把人類勝率預測為大約10%。“第一個畢竟這次的表演賽不如上次的對決那麽長，這次是36000手牌，上次是12萬，運氣成分會增加一些，人類的機會會有一些。第二，這次出戰的‘龍之隊’有計算機專業的學霸，他們對於計算機的理解更為深刻。”盡管如此，他也仍舊認為，遲早機器在符合以下三個前提的領域里，將全面戰勝人類：

第一，有海量的數據；

第二，數據有標準；

第三，單一領域。

“人工智能從AlPhaGo和冷撲大師所提煉出來的想法、技術和先進已經遠遠超過人類。”李開複說。“我們可以把AlphaGo理解為高‘智商’，但是冷撲大師是高‘情商’的。而且這樣的技術可以在很多商業的領域里面應用，因為大部分人類的信息都不是彼此公開的。”

同時，李開複表示：“另外一點就是，冷撲大師並非運用深度學習，而我們會由此認識到，未來會有更多的科學家發明更多的技術，讓AI給人類帶來更多的價值。”截止到目前為止，創新工場已經投資了Face++、馭勢科技、小魚兒科技等人工智能創新公司，但在李開複看來，更多地垂直領域的人工智能應用，仍將出現。他預計，現今這套人工智能撲克程序背後的模型，將適用於需要用到戰略推理和多方談判的場景，從企業談判、商務談判、外交談判、甚至到生活面的房屋買賣談判，十年內都將會部分或全面被人工智能所取代。

值得一提的是，這次表演賽，將在海南生態軟件園落地。而海南也將借此啟動人工智能產業基地。據了解，騰訊、樂視、360等1500家企業，也已經在海南生態軟件園落戶。助理總經理唐堯表示，人工智能產業得到了海南省的高度重視和扶持，海南生態軟件園也配套專項政策、政務及服務，積極布局人工智能產業。看來，業界對海南的認知，也在重構。

文章評論

匿名用戶

發布

全部評論：10

發布

德撲“人機大戰”爭奪200萬獎金，李開複：人類這次還有10%勝率

黑智 2017-04-05 17:10

AlphaGo戰勝了人類圍棋國手。今年1月，AI程序擊敗了德撲人類頂級職業玩家。面對人工智能，人類還有多少次可以戰勝的機會？

明天，亞洲的頂尖德撲牌手將再次迎戰人工智能。這次出戰的人工智能“冷撲大師”，是基於卡內基梅隆大學開發的Libratus，就是在1月在美國賓夕法尼亞，擊敗了四名頂尖人類高手，一舉獲得了20萬美元將近和177萬美元籌碼的德州撲克人工智能系統。

它將面對的是，是華人牌手“龍之隊”，由2016年世界德州撲克大賽WSOP金手鏈冠軍得主、常春藤資本合夥人杜悅領軍，戰隊成員由許朝軍、張淮、童舟、朱亞希、王天建六位撲克玩家圈內熟知的高手組成。這次比賽由創新工場、海南生態軟件園聯合主辦。

“勝率大約有10%。”杜悅在出征前坦承，“我希望中國龍之隊是最後一支能夠戰勝人工智能的團隊。”

“如果人類還有戰勝AI的可能，也許就是這次。”創新工場CEO李開複說。“當下次AlphaGo對戰柯潔，我認為，人類的勝出概率，基本為零。”

這次賽事，將在海南進行5天，長達45小時。獲勝一方，將獲得200萬元的獎金。而當人類面對機器已然勝算逐步下降的今天，這場人機對戰，又將代表什麽樣的意義？

突破“不完美信息”遊戲

創新工場之所以參與主辦這一賽事，或許與李開複的“人機對弈”情結息息相關。1988年，李開複在母校卡內基梅隆大學開發了“奧賽羅”，成為第一個擊敗黑白棋世界冠軍的人機對弈系統。而這次，他不僅為活動牽線，更為Libratus專門起了一個中文名“冷撲大師”。

2016年，卡耐基梅隆大學的Tuomas Sandholm教授曾領導開發了一個打撲克的程序Claudico，但是在一場面對數位高手的比賽中慘敗。這也是Libratus的前身。2017年，Sandholm 教授聯同Noam Brown博士開發完成了Libratus。

德撲和AlphaGo所擅長的圍棋不同。此前的20年里，被人工智能所攻克的圍棋、國際象棋和西洋雙陸，都是“完美信息”遊戲。也即是，所有玩家在遊戲中，能夠獲得公開和對稱的確定信息。遊戲中需要作出的決策點的數量，決定了機器的計算量。

而與之相比，德撲則是“不完整信息”遊戲。其中包含了更多的隱藏信息，每個玩家掌握的信息都是不對稱的，他只能看到自己的牌，卻不知道對手的牌，需要根據直覺推測對手手牌，選擇下註和放棄，並判斷對手的打法，想得到理想化的戰略，是非常困難的。因此，“不完整信息”博弈，就成為難以攻克的計算機難題。

冷撲大師Libratus，基於在匹茲堡超級計算中心大約1500萬核心小時的計算，用算法分析德撲規則，預測所有步驟的勝率，來進行自己的下一步。和AlphaGo用大量棋局做訓練不同，它的策略並非基於專業玩家的經驗，沒有用專業牌局進行神經網絡訓練，而是用隨機生成的牌局（隨機產生公共牌、底池籌碼、玩家拿牌概率）和嘗試性的動作帶來的結果（在隨機生成的輸入情況下模擬玩家跟牌後的結果）來作為訓練數據。Libratus還采用了博弈論，它通過納什均衡來計算如何應對對手的招數，通過平衡風險和收益，對自身的下一步進行修正，以期達到收益最大化。其程序名Libratus，就是來源於拉丁文“制衡”。

也因此，德撲被認為是人類博弈心理、智商和情商的高度體現，其中信息具有不透明性和不確定性，可以“詐唬”，甚至還帶有一定的運氣成分。打德撲所需的推理能力和心理戰術，是機器很難模仿的。也正因此，Libratus之前取得的成績，才在人工智能領域引起了巨大關註。

而在李開複看來，現實中，這種“不完整信息”才是常態。“世界上大部分的決策問題、商業問題，都不是單純靠強力的搜索和人工智能就可以解決的。”

高“情商”的AI

根據賽制，在4月6日-10日巔峰表演賽期間，中國龍之隊的六位牌手每人同時打兩手牌，進行每天上下午兩場共10小時的人機對戰，全程估計長達45小時達到36,000手牌。

表演賽為求降低發牌中的運氣因素，機器人將采用複式對稱發牌，兩兩成對的牌手其中一人將拿到與配對牌手對打的機器人底牌，因此六名牌手將拆分於兩個房間和冷撲大師對陣，比賽過程中還必須確保配對牌手彼此不能碰面交流。4月10日完賽時，將以人機各自積累的總計分牌數計算成績，決定最終200萬元獎勵花落誰家。

對於這次的德撲“人機大賽”，他和杜悅仍然“大膽”地把人類勝率預測為大約10%。“第一個畢竟這次的表演賽不如上次的對決那麽長，這次是36000手牌，上次是12萬，運氣成分會增加一些，人類的機會會有一些。第二，這次出戰的‘龍之隊’有計算機專業的學霸，他們對於計算機的理解更為深刻。”盡管如此，他也仍舊認為，遲早機器在符合以下三個前提的領域里，將全面戰勝人類：

第一，有海量的數據；

第二，數據有標準；

第三，單一領域。

“人工智能從AlPhaGo和冷撲大師所提煉出來的想法、技術和先進已經遠遠超過人類。”李開複說。“我們可以把AlphaGo理解為高‘智商’，但是冷撲大師是高‘情商’的。而且這樣的技術可以在很多商業的領域里面應用，因為大部分人類的信息都不是彼此公開的。”

同時，李開複表示：“另外一點就是，冷撲大師並非運用深度學習，而我們會由此認識到，未來會有更多的科學家發明更多的技術，讓AI給人類帶來更多的價值。”截止到目前為止，創新工場已經投資了Face++、馭勢科技、小魚兒科技等人工智能創新公司，但在李開複看來，更多地垂直領域的人工智能應用，仍將出現。他預計，現今這套人工智能撲克程序背後的模型，將適用於需要用到戰略推理和多方談判的場景，從企業談判、商務談判、外交談判、甚至到生活面的房屋買賣談判，十年內都將會部分或全面被人工智能所取代。

值得一提的是，這次表演賽，將在海南生態軟件園落地。而海南也將借此啟動人工智能產業基地。據了解，騰訊、樂視、360等1500家企業，也已經在海南生態軟件園落戶。助理總經理唐堯表示，人工智能產業得到了海南省的高度重視和扶持，海南生態軟件園也配套專項政策、政務及服務，積極布局人工智能產業。看來，業界對海南的認知，也在重構。

文章評論

匿名用戶

發布

全部評論：10

發布

霍金隔空對話李開複：超級AI將毀滅人類？AI 科學家還有什麽機會？

黑智 2017-04-27 17:47

4月27日，黑智（VR-2014）來到了今天開幕的全球移動互聯網大會（GMIC）北京站現場。今年的大會以“天·工·開·悟”為主題，用意是關註未來，著眼現在。因此，可以預料到，人工智能主題的討論，自然也是其中必不可少的環節。而今年的會議上，物理學家、劍橋大學教授斯蒂芬·威廉·霍金自然是最為引人註目的一位。

霍金一直提出的“人工智能威脅論”早已為人所知。而這次亮相，他自然也重申了這一點，提醒全世界，都要小心人工智能對人類的毀滅性威脅。他承認AI的巨大發展潛力以及對人類文明進步的推動，但他仍然表示，“人工智能是有根除疾患和貧困的潛力的，但是研究人員必須能夠創造出可控的人工智能”。

而創新工場創始人、CEO李開複表示，霍金提出的“超級智能”和“未來人工智能”碾壓人類這個狀況，並不是可根據今天科學推測出的必然結果。雖然關註它也是很必要的，但他更關心的，則是人工智能時代，科學家們即將面臨的機會和挑戰，以及當機器逐漸取代人類職業時，我們的教育問題。

同時，李開複提出，人工智能時代科學家創業會面臨3個問題：科學家的選題沒有往往過於冷僻、細微；科學家的選題跟主流創投關註的風口有巨大差距；科學家往往很不願意承認自己不具備把技術商業阿虎的洞察與能力。因此，想創業的科學家，應該問問自己是否克服這些“死穴”。

以下是霍金和李開複的演講主要觀點，黑智有編輯刪節。

霍金：人工智能的全方位發展可能將滅亡人類

在我的一生中，我見證了社會深刻的變化。其中最深刻的，同時也是對人類影響與日俱增的變化，是人工智能的崛起。簡單來說，我認為強大的人工智能的崛起，要麽是人類歷史上最好的事，要麽是最糟的。我不得不說，是好是壞我們仍不確定。但我們應該竭盡所能，確保其未來發展對我們和我們的環境有利。

文明所提產生的一切都是人類智能的產物，我相信生物大腦可以達到的和計算機可以達到的，沒有本質區別。因此，它遵循了“計算機在理論上可以模仿人類智能，然後超越”這一原則。但我們並不確定，所以我們無法知道我們將無限地得到人工智能的幫助，還是被藐視並被邊緣化，或者很可能被它毀滅。的確，我們擔心聰明的機器將能夠代替人類正在從事的工作，並迅速地消滅數以百萬計的工作崗位。

在人工智能從原始形態不斷發展，並被證明非常有用的同時，我也在擔憂創造一個可以等同或超越人類的事物所導致的結果：人工智能一旦脫離束縛，以不斷加速的狀態重新設計自身。人類由於受到漫長的生物進化的限制，無法與之競爭，將被取代。這將給我們的經濟帶來極大的破壞。未來，人工智能可以發展出自我意誌，一個與我們沖突的意誌。盡管我對人類一貫持有樂觀的態度，但其他人認為，人類可以在相當長的時間里控制技術的發展，這樣我們就能看到人工智能可以解決世界上大部分問題的潛力。但我並不確定。

2015年1月份，我和科技企業家埃隆·馬斯克，以及許多其他的人工智能專家簽署了一份關於人工智能的公開信，目的是提倡就人工智能對社會所造成的影響做認真的調研。在這之前，埃隆·馬斯克就警告過人們：超人類人工智能可能帶來不可估量的利益，但是如果部署不當，則可能給人類帶來相反的效果。比如，人工智能是有根除疾患和貧困的潛力的，但是研究人員必須能夠創造出可控的人工智能。

在過去的20年里，人工智能一直專註於圍繞建設智能代理所產生的問題，也就是在特定環境下可以感知並行動的各種系統。在這種情況下，智能是一個與統計學和經濟學相關的理性概念。通俗地講，這是一種做出好的決定、計劃和推論的能力。基於這些工作，大量的整合和交叉孕育被應用在人工智能、機器學習、統計學、控制論、神經科學、以及其它領域。共享理論框架的建立，結合數據的供應和處理能力，在各種細分的領域取得了顯著的成功。例如語音識別、圖像分類、自動駕駛、機器翻譯、步態運動和問答系統。

隨著這些領域的發展，從實驗室研究到有經濟價值的技術形成良性循環。哪怕很小的性能改進，都會帶來巨大的經濟效益，進而鼓勵更長期、更偉大的投入和研究。目前人們廣泛認同，人工智能的研究正在穩步發展，而它對社會的影響很可能擴大，潛在的好處是巨大的，既然文明所產生的一切，都是人類智能的產物；我們無法預測我們可能取得什麽成果，當這種智能是被人工智能工具放大過的。但是，正如我說過的，根除疾病和貧窮並不是完全不可能，由於人工智能的巨大潛力，研究如何（從人工智能）獲益並規避風險是非常重要的。

現在，關於人工智能的研究正在迅速發展。這一研究可以從短期和長期來討論。一些短期的擔憂在無人駕駛方面，從民用無人機到自主駕駛汽車。比如說，在緊急情況下，一輛無人駕駛汽車不得不在小風險的大事故和大概率的小事故之間進行選擇。另一個擔憂在致命性智能自主武器。他們是否該被禁止？如果是，那麽“自主”該如何精確定義。如果不是，任何使用不當和故障的過失應該如何問責。還有另外一些擔憂，由人工智能逐漸可以解讀大量監控數據引起的隱私和擔憂，以及如何管理因人工智能取代工作崗位帶來的經濟影響。

長期擔憂主要是人工智能系統失控的潛在風險，隨著不遵循人類意願行事的超級智能的崛起，那個強大的系統威脅到人類。這樣錯位的結果是否有可能？如果是，這些情況是如何出現的？我們應該投入什麽樣的研究，以便更好的理解和解決危險的超級智能崛起的可能性，或智能爆發的出現？

當前控制人工智能技術的工具，例如強化學習，簡單實用的功能，還不足以解決這個問題。因此，我們需要進一步研究來找到和確認一個可靠的解決辦法來掌控這一問題。

簡而言之，人工智能的成功有可能是人類文明史上最大的事件。但是人工智能也有可能是人類文明史的終結，除非我們學會如何避免危險。我曾經說過，人工智能的全方位發展可能招致人類的滅亡，比如最大化使用智能性自主武器。

現階段，我對災難的探討可能驚嚇到了在座的各位。很抱歉。但是作為今天的與會者，重要的是，你們要認清自己在影響當前技術的未來研發中的位置。我相信我們團結在一起，來呼籲國際條約的支持或者簽署呈交給各國政府的公開信，科技領袖和科學家正極盡所能避免不可控的人工智能的崛起。

然我們對潛在危險有所意識，但我內心仍秉持樂觀態度，我相信創造智能的潛在收益是巨大的。也許借助這項新技術革命的工具，我們將可以削減工業化對自然界造成的傷害。

我們還應該扮演一個角色，確保下一代不僅僅有機會還要有決心，在早期階段充分參與科學研究，以便他們繼續發揮潛力，幫助人類創造一個更加美好的的世界。我們站在一個美麗新世界的入口。這是一個令人興奮的、同時充滿了不確定性的世界，而你們是先行者。我祝福你們。

李開複：人工智能時代的科學家創業

霍金教授提出的“超級智能”和“未來人工智能”碾壓人類這個狀況，我個人認為並不是一個可根據今天科學推測出的必然結果。當然非必然事件不代表我們不要關註它，但我認為人工智能對於今天在座每一位來說，最重要的意義應該是下面四件事情：

第一，人工智能將創造巨大財富，讓人類第一次有機會脫離貧困。

第二，我們要擔心今天手中擁有巨大人工智能力量和數據的公司（壟斷性企業），他們是否會用數據來作惡。

第三，人工智能將要取代50%人的工作（在未來10-15年之間），這些人怎麽辦，更重要的是教育怎麽辦？

第四，科學家尤其是人工智能科學家的使命和機會是什麽？是不是都要出來創業？還是跟著霍金一起去尋找人類的未來？

我自己也是科學家創業。當年我在SGA公司做內部創業。當時我們做的是，能不能讓每一個網頁充滿了3D，3D的遊戲、動畫讓網頁更精彩，讓人們瀏覽的不是網頁而是一個一個房間，一定程度上和今天的VR非常相似，這次創業非常失敗，2000萬美元的投入，100個員工，幾乎全軍覆沒。從這個失敗里我得到了一些教訓，我想跟大家分享。

今天有一次在MIT演講的時候，要求每一位講者演講完後留下一句話，我留下的那句話是——“創新固然重要，但不是最重要的，最重要的是做有用的創新”。

科學家們往往會被自己的研究、自己認為酷的東西所打動，也認為他所看到的酷的東西是全世界人類所需要的。但是事實可能並不是這樣。比如我當年做的是頂尖研究，進入的是頂尖公司，但曾經的那次內部創業，做出的產品依然遭遇了滑鐵盧。

人工智能科學家應該怎麽想？本質上，科學家和創業者有非常大的不同。科學家追求科研突破，創業者追求的是商業回報；科學家講究嚴謹，科學家講究速度；科學家要慢工出細活，而創業者要快速叠代。這六件事情往往是背道而馳的。而這6件事情中最重要的一件，是我深深體會到的，在科研領域里我們每次問的第一個問題往往是，這件事情別人是否做過，是不是全新的。如果有人做過，要看自己有沒有增加的價值，增加的價值不如突破的價值大。所以每個科學家不斷要求創新，創新就是做前人所未做過的工作。

但是一個創業者，或者一個VC，他更重視的是什麽？是怎麽樣打造產品，怎麽樣產生商業價值。在VC今天投資過程中，我們投每一個團隊都冒了人才的風險、商業的風險、競爭的風險、執行的風險，我們不想要再冒科技風險了，所以我們更寧願看一個團隊說：這個技術已經被證明了，只是把它應用在場景里。

這是科學家本質和創業者、VC本質截然的不同。科學家很聰明，每個人有好多點子，但一個創業公司每天出個點子公司會死掉，因為什麽都做。精益創業之父STEVE BLANK幫助科學家創業，總結是科學家必須要小心，因為他的選題往往是冷僻的，沒有多大市場；第二，選題跟風口有很大差異；第三，科學家不太願意承認自己很可能不具備把技術轉換成價值的洞察力和執行力。每個想創業的科學家都一定要真誠的問自己，會否面對這些問題。

今天，科學創業面臨了一個有史以來最好的時機，除了今天談的人工智能之外，在區塊鏈、生命科學、細胞擴增、基因編程，幾乎每個領域都是創業的機會。但是科學家創業的時候一定要想清楚。

互聯網時代註定是海歸創業，因為他們在國外看到了互聯網的崛起，把它帶到中國。移動互聯網應用方面註定是產品經理的創業，因為這個時代我們需要快速叠代產品。在O2O時代，把地面銷售和後臺技術整合起來，這是我們需要衡量的。美團、滴滴就是這樣的搭配。

但人工智能時代，最核心的、最需要的一定是AI科學家。今天AI技術還沒有進入主流，AI平臺還沒有產生，因此AI應用還不能井噴，只有少數手中掌握著如何把AI應用起來的科學家能夠創業。AI本身不是一個消費者應用，AI創業不能自帶流量，但做出來的AI還是給企業應用，所以公司需要企業銷售，需要懂AI的解決方案，這才是一個黃金搭配來解決AI創業。

AI擴張一定會經過下面三個階段。第一個階段，把已有的大數據用起來，BAT在用，今日頭條、快手、滴滴、美團都在用。另外，金融領域可以用，還有醫療。第二個階段是把數據收集起來並上傳。第三個是無人駕駛和機器人時代的來臨。這大概是未來五年、十年、十五年的藍圖。剛才霍金描述的未來是真實的，不太確定的是AI會否有意識、人類情感、掌控人類、做我們的工具、會否自我重新叠代、自我重新重寫等等，這些是未知的，但已知的可以推出這些應用，會產生巨大結果、產生巨大價值，取代大量的工作。

人工智能時代對經濟有巨大改變，50%的下崗的人該怎麽辦，未來教育該怎麽辦都是我們需要解決的問題。一份工作能不能取代很容易解釋，大數據可以針對一個目標函數做一個決策，比人更好的決策，那你就可以被取代了。大部分工作都是這樣的。現在人工智能還不能做的，包括藝術、人類學、管理者、決策者，更包括最大的發明家。AI時代的人才結構，我們看到有大量的服務型人才，再往上是會把人工智能當作工具的人，再上是發明每一個領域的新技術掌控者，再上是跨領域的工作者。當然最最頂尖的，就是發明新的AI，掌控AI的人。

與霍金的現場問答

創新工場CEO 李開複：

互聯網巨頭擁有巨量的數據，而這些數據會給他們各種以用戶隱私和利益換取暴利的機會。在巨大的利益誘惑下，他們是無法自律的。而且，這種行為也會導致小公司和創業者更難創新。您常談到如何約束人工智能，但更難的是如何約束人本身。您認為我們應該如何約束這些巨頭？

霍金：據我了解,許多公司僅將這些數據用於統計分析,但任何涉及到私人信息的使用都應該被禁止。會有助於隱私保護的是，如果互聯網上所有的信息，均通過基於量子技術加密，這樣互聯網公司在一定時間內便無法破解。但安全服務會反對這個做法。

獵豹移動CEO 傅盛：

靈魂會不會是量子的一種存在形態？或者是高維空間里的另一個表現？

霍金：我認為近來人工智能的發展，比如電腦在國際象棋和圍棋的比賽中戰勝人腦，都顯示出人腦和電腦並沒有本質差別。這點上我和我的同事羅傑·彭羅斯正好相反。會有人認為電腦有靈魂嗎？對我而言，靈魂這個說法是一個基督教的概念，它和來世聯系在一起。我認為這是一個童話故事。

百度總裁 張亞勤：

人類觀察和抽象世界的方式不斷演進，從早期的觀察和估算，到牛頓定律和愛因斯坦方程式， 到今天數據驅動的計算和人工智能，下一個是什麽？

霍金：我們需要一個新的量子理論，將重力和其他自然界的其它力量整合在一起。許多人聲稱這是弦理論，但我對此表示懷疑，目前唯一的推測是，時空有十個維度。

斯坦福大學物理學教授 張首晟：

如果讓你告訴外星人我們人類取得的最高成就，寫在一張明信片的背面，您會寫什麽？

霍金：告訴外星人關於美，或者任何可能代表最高藝術成就的藝術形式都是無益的，因為這是人類特有的。我會告訴他們哥德爾不完備定理和費馬大定理。這才是外星人能夠理解的事情。

文章評論

匿名用戶

發布

全部評論：10

發布

李彥宏和李開複的第二次交鋒：爭奪人工智能話語權

億歐網 2017-05-04 19:05

來源|億歐網（ID：i-yiou）

文 |陶博

有過節的兩位大佬李彥宏和李開複又“打”起來了，這一次，是爭奪人工智能的輿論話語權。

上一次李彥宏和李開複成為競爭對手還是在2005年。那一年，是李彥宏最意氣風發的一年。當年，李彥宏拒絕了谷歌的收購誘惑決意上市，以股價漲幅創記錄的方式登陸納斯達克。又因為火爆的“超女”百度貼吧風生水起，百度也一舉超越新浪成為流量最大的中文網站。2005年之後的很多年，百度是中國最賺錢的互聯網公司。

同樣是在2005年，“谷歌中國”正式開業，掌舵者是谷歌費盡心思從微軟挖過來的李開複。2005年下半年，李開複跑遍了各所高校，奠定了其在中國大學生心目中的導師地位，也為谷歌中國造了足夠的勢。可惜的是，谷歌在中國沒打贏百度，李開複在2009年9月從谷歌離職，之後創辦創新工場，以投資人身份活躍在互聯網圈。

12年後的2017年，李彥宏的百度不複當年，由PC互聯網轉型移動互聯網、由信息平臺轉型服務交易平臺的努力失意，巨頭地位已風雨飄搖；而創新工場在移動互聯網賽道上的投資成績雖然不錯，但依然配不上李開複的江湖地位。兩位大佬，心中的苦悶，在人工智能風口來臨之際，找到了最合適的宣泄口。

結果是，2017年李彥宏和李開複不約而同地成為了人工智能最重要的鼓吹手，都想奪下人工智能的最大話語權。李彥宏的著作《智能革命：迎接人工智能時代的社會、經濟與文化變革》於2017年4月出版，緊接著李開複的《人工智能》一書在2017年5月出版。李彥宏挖來微軟前執行副總裁陸奇，all in人工智能；李開複建立創新工場人工智能工程院，全球招攬人才。李彥宏到處宣講“互聯網的下一幕就是人工智能”，李開複更幹脆徹底，直接說“我不是李開複，我是人工智能”。

兩位大佬搶奪人工智能的話語權，情有可原。百度說了一個又一個的資本故事後，市值依然離1000億美元很遠；到了山窮水盡的百度，寄望人工智能幫助百度柳暗花明。李彥宏技術背景出身，加上百度將近20年的技術沈澱，有一定優勢。百度一直想對標谷歌，後者近年來在人工智能上取得長足進展，百度心急如焚。

而李開複的學術背景就是人工智能，在遙遠的1988年就寫過人工智能的學術論文。這樣說來，李開複此前是被耽誤了，現在才真正輪到了屬於自己的時代。另外，如果以一般的標準評價，創新工場這些年的成績還可以；但掛上了李開複的名，外界對創新工場的評價就不會那麽寬容：在上一波移動互聯網大潮中，創新工場缺大成的案子，不算是很成功。

而2017年的人工智能確實已經不是空中閣樓，有四大爆發的理由：一是商業上可證明，亞馬遜的AWS、Echo、Kiva等智能產品和服務已經產生巨大商業價值，助推了其股價大幅上漲；二是技術上可實現，機器學習的錯誤率低於人類平均錯誤率；三是市場在驅動，中國人口紅利逐漸消失，人力成本遞增，以人工智能為代表的新技術代替人工存在巨大的市場需求；四是資本在催化，主流的VC投資機構入場，為人工智能的發展解決了資金需求。所謂是，萬事俱備，也有東風。

占據人工智能的話語權，對李彥宏和李開複都有實際的意義。對百度來說，一掃過去“送外賣”的對外形象，使自己重新找回科技公司的性感形象；同時，可以扭轉百度目前低沈的士氣，為團隊註入新的願景和使命。果然，李彥宏利用五四青年節的時機，把百度的Slogan改為了“用科技讓複雜的世界更簡單”，要“從搜索引擎徹底轉型為人工智能公司”。

對李開複和創新工場來說，抓住人工智能的話語權，最直接的好處是可以增大獲取人工智能優質項目的幾率。目前，VC投資機構林立，品牌號召力成為了核心競爭力之一。此前，李開複更多以人生導師的身份影響到年輕人，創新工場在投資方向上的對外品牌不夠清晰，在精準獲取項目方面多少有點吃虧。另外，人工智能的創業門框很高，其中有一點就是需要較強的學術人脈和圈子，李開複趁勢把這個群體抓住後，創新工場也就有了更強的競爭力。

盡管如此，無論是李彥宏和李開複，即便搶到了人工智能的輿論話語權，也並不代表會成為最終的獲益者，先烈和先驅，處理不好，結果只在一字之隔。此前，李彥宏也鼓吹過很多概念，並且做出過實質性的努力，但最終都失意而歸。此前，百度的戰略，一年一小調整，三年一大調整，把百度的精氣神折騰殆盡。而李開複，盡管備受行業尊崇，曾經也鼓吹過“團購只是O2O的冰山一角，O2O是下一個萬億市場”的言論，李開複推崇人工智能，但他確實不是人工智能。

作為具有廣泛影響力的大佬，李彥宏和李開複的言論本意是不錯的，但很容易被誤讀或過度解讀。只期望，2017年人工智能的這股風，比2014年的O2O風要更加清新和真實。為了達到這個目標，李彥宏有責任，李開複也有責任，我們也都有責任。

文章評論

匿名用戶

發布

全部評論：10

發布

李開複王小川張宏江對話：為什麽拿出200萬獎金打造中國版ImageNet？

黑智 2017-08-15 18:08

ImageNet走了，AI Challenger來了。

8月14日，創新工場、搜狗和今日頭條聯合宣布，三方攜手發起 “AI Challenger全球AI挑戰賽”，並且，走在一起的三家確立的目標是：打造中國最大的科研數據集與世界級AI競賽平臺。

在人工智能領域，數據的質和量是科研與研發的核心。高質量訓練數據對機器學習模型的建立和優化有關鍵性的作用。建立大規模、高水準的標註數據集，是推動AI科研和技術前進的驅動力。在國際上，前有ImageNet挑戰賽，後有機器學習競賽平臺Kaggle，都吸引了全球將近百萬數據科學家和研究者。但就在上月，在舉辦了八屆後，ImageNet創始人之一李飛飛博士正式宣布其退出歷史舞臺。

現在，創新工場、搜狗和今日頭條走到一起，“我們希望更多的中國人才參與進來，改變世界。”創新工場CEO李開複博士如是說。

200萬獎金、規模最大的科研數據集

就在活動發布的8月14日當天，AI Challenger全球AI挑戰賽的報名通道也宣布開通，並邀請全球AI科研人才參與。

對各界科研人員而言，這次競賽中蘊藏著極大的吸引力。

首先就是數據。大賽第一年啟動，將開放超過1000萬條中英文翻譯數據、70萬個人體動作分析標註數據、30萬張圖片場景標註和語義描述數據，是國內迄今公開的規模最大的科研數據集。

據發布會現場介紹，此次三方聯合開放的AI Challenger數據集涵蓋多個領域，包括最大規模的人體骨骼關鍵點數據集（用於無人駕駛、安防、體感遊戲等場景）、最大規模的圖像中文描述數據集（用於圖像和視頻內容理解、圖像標題自動生成等各類應用）、最大規模的口語領域英中翻譯數據集（用於同聲傳譯等自然語言處理的各類應用）等。

在獎金方面，首屆“AI Challenger 全球 AI 挑戰賽”將於9月4日正式拉開帷幕，各路高手展開為期三個月的比拼，並於12月中旬進行總決賽巔峰對決，這次競賽設置了共計200萬元人民幣的獎金池。

據悉，2017年競賽將區分為五個競賽任務，分別是：

英中機器童聲傳譯

英中機器文本翻譯

場景分類

人體骨骼關鍵點檢測

圖像中文描述

據賽事主辦方透露，本次挑戰賽有三大特點：

偏重為前沿科研，並將逐步涵蓋計算機視覺、 自然語言處理、 自動駕駛、 智慧醫療、 智慧金融等核心AI領域。

超大規模的高質量數據。首度公開的人體⻣骼關鍵點檢測、 圖像描述和口語類機器翻譯數據集， 均為國內迄今規模最大。

打造開放的世界級平臺。

不難看出，這次競賽，在科研之外，更大的側重點是前沿科技，以及和未來商業、生活領域密切相關。而促使三方走到一起，打造這樣一項賽事，細究緣起，無外乎兩點，那就是推動國內科研創新能力，以及挖掘更多的AI人才。

創新與人才的競爭

“之前的數據集已經遠遠不夠了。”李開複說。

李開複回憶，他之前去美國，在和很多美國頂尖的教授談話中，他們都在感嘆自己已經追不上美國互聯網巨頭了。“雖然這些教授能力絕對不比谷歌的工程師差，但是他們沒有數據、沒有大的計算力。”

同樣，這也是國內人工智能領域，所面對的問題。在科研領域，研發人員缺乏數據、缺乏機器，同樣也缺乏對前沿AI主流研究的課題。而對於擁有大量數據的商業公司而言，也更期待有更多的應用場景和研究成果可以挖掘。

在此之前，搜狗已經和清華大學共同做了9年的聯合研究。雙方在數據、人才、資金上進行不間斷的交流和互相輸送，在去年，更是聯合成立了天工智能計算研究院。但王小川仍在思考，是否可以把數據公開給更多的國內高校，共同推進研發。而李開複的建議，讓他感覺到，在這件事情上，其實可以做得更大。

“我們期待，高校和企業一樣做出更好的研究成果。當高校等的研究人員應用數據時，他們可能會打破企業的固有的慣性思維和路徑，做得更好、更深。”王小川說。

“我們是出於對數據的共識走在一起的。”張宏江說。“開放能夠讓更多的人加入進來，讓算法研發進展更快。我們也將從中受益。而我們把數據開放出來以後，更多的創業公司也能夠從中受益。它們可以應用數據更快地驗證和產生新的創意、新的應用場景。”

人才培養的缺口和瓶頸，同樣也在困擾著AI領域的創新創業公司。促使更多的人進入AI領域、為AI研發提供動力，同樣也是這次大賽的目標之一。

“依賴高校基礎上的人才供給，還是有缺口的。我有一段時間，非常擔心從互聯網時代走向AI時代時我們會掉隊。”王小川說，“但今天，我還是看到了希望。中國公司跑得非常快，也在反哺高校，推動中小創業公司的進步。今天我們做這件事情的意義就是，讓中國在AI領域里繼續得到推動。”

一個月前，張宏江來到斯坦福大學和伯克利學院交流，最大的感受是，在AI人才方面，中美之間，仍然存在著差距。在研究的領先性和創造性上，在新問題的提出和把握上，國內仍然還有很大的改善空間。“這能培養更多的人才。我希望我們今天做這件事促進中國在這方面的發展。”

而“人才”也是張宏江加入今日頭條後的一項主要工作。據他對黑智透露，在今年1月份成立的今日頭條AI實驗室已經有50人的規模，而在今年年底，則要達到200人的目標。而這次競賽，無疑將更加加強三方在人工智能領域的號召力和影響力，吸引更多的優秀AI才加入。

據悉，本次參賽的優秀選手還可獲得進入三家主辦方工作、實習或獲得投資的機會，並有機會在國際頂級學術會議上分享獲獎心得，得到如上海科技大學教授馬毅、曠視科技首席科學家孫劍、前Google研究院高級管理科學家林德康等十余位人工智能領域頂級專家評委的指導和評價。

以下是李開複、王小川、張宏江對話實錄，經黑智編輯：

蔣濤：是什麽機緣讓三方走到了一起？

李開複：我之前去美國見到了很多美國頂尖的教授，他們都在感嘆自己已經追不上美國互聯網巨頭了，雖然這些教授能力絕對不比谷歌的工程師差，但是他們沒有數據、沒有大的計算力，於是我就想到國內是不是也有類似的機會和挑戰，回來以後就跟王小川、張宏江、一鳴聊了下。

王小川：我們之前跟清華做了9年的聯合研究，不斷把數據輸送給一個機構，當時我們意識到可以把數據公開更多，我還思考給中國高校提供數據。跟李開複老師聊，我們可以做得更大，實現全球的開放，我覺得李開複老師很有號召力，能做的更好，我願意一起來做。

張宏江：我們三個人走在一起是對於數據共同的認識，對於人工智能進展最核心的因素，我們能夠開放出來，讓更多人加入進來，讓他們算法研發上進展更快。

李開複：一開始合作三方都有想法貢獻，我代表創新工場來描述一下。我們是感覺到 ImageNet 已經一年比一年參與的人越來越少，人氣越來越小，數據不夠。一方面我們非常認可李飛飛教授當年做的事情，現在數據已經遠遠不夠了，所以我們從創新工場作為投資者角度，覺得我們應該幫助創業者，怎麽樣盡快速度做一些數據集。

蔣濤：您怎麽看我們提出的數據集難度？

張宏江：當一個問題大面上解決的時候，我們應該認識到更加深入的，我們今年發布的數據更細分的領域，包括人體骨骼，包括其他的。我們希望這些數據能夠把我們AI算法研究帶到下一個高度，能夠分得更細。今日頭條之所以跟王小川、李開複走到一起，我們希望看到更多的學校，通過這些數據集能夠把更好的問題提出來，開發出更好的算法，我們也從中間受益，在學校能有新的解決方案。

王小川：我們有兩個期待。我們希望開放全球，尤其高校使用時，是否能像企業一樣做出很好的研究性成果。有些企業是有思維慣性、有自己路徑的，有可能學校用到數據有不同的方法，有比企業做的更好、更深，這是我的一個期待。

第二個期待，在數據里面發揮真實作用。我們的數據來自於我們自己的問題，給大家一點啟發，也許有更大的發揮。我們給他們的是真實的數據，企業在里面做的工作，有些對標，怎麽能做出不同的算法、產生不同的價值，這是我認為比賽會有難度地方。

蔣濤：對於參賽的選手有什麽樣的期待？他們從中除了獲得數據以外，還能獲得什麽？

王小川：很多學生真的很用心地要做好學術成果，但是缺乏條件，真的希望他們在參賽過程中，也許在一些局部里面做成出成果，甚至超過我們的工程師，反過來能對我們產生刺激。如果他們有想法，有動力，能夠比做出差異化或者更好，這就是非常有價值的。

張宏江：當我們企業自己做業務的時候，我們更聚焦於我們目前的業務，怎麽來服務我們的用戶，當我們把數據開放出來以後，給更多的人，包括學校，學生，另外希望更多創業公司，無論做算法、應用的，能夠看到數據以後對他們也有所幫助，從而對他們提出更新的算法、應用。

李開複：我希望全國每一個教AI的老師和學生都參加這個比賽。前一陣我見了一個老師跟我講，找課題多麽難。我就鼓勵他們，做AI研究還是要做主流的，他們說沒有數據，也沒有足夠的機器。這次我們也希望在AI Challenger能夠徹底解決、而且長期解決這個問題，如果真要做主流AI研究，至少知道自己能做到什麽程度，這樣的數據集一定要嘗試的。一定要鼓勵他們參加，要提升中國整個AI水平，一定要讓每位老師、研究組知道他們現在位置在什麽地方，有多大成長空間，如果基礎知識不夠可以學習，如果數據集不夠我們可以提供數據集等等，真的希望每一位老師、每一位學生都考慮參加。可能有的學生說，看起來很難我不會做怎麽辦？每個領域我們都會提供基礎的算法，比如你不需要從無到有打造完整口語翻譯引擎，是在我們基礎之上去做的。

蔣濤：一般公司會有自己的主研方向，但是還有很多新的場景可以挖掘是嗎？

張宏江：是，尤其當一個小公司開始考慮某一個方向時，很快用數據驗證或者是看到數據會產生新的創意、新的應用場景。

蔣濤：創新工場人工智能研究院的研究方向能分享嗎？

李開複：我們整體看好的方向還是基於大數據的AI，不用搜集更多信息，已有數據就可以產生價值，這些領域在互聯網的電商、廣告、金融、保險、貸款或者是信用卡、券商、量化交易這些領域是最快能夠看到效益的。長期的話我們還是認可無人駕駛作為重要行業發動引擎，再輻射到機器人領域。我們最近看了一些美國的公司。有的類型的公司中國還有欠缺，比如像IBM的Watson，針對企業需求開發數據，在醫療、零售、教育等等領域都會產生價值。

蔣濤：頭條是AI驅動的公司，您對AI人才，包括比賽怎麽看？

張宏江：剛才問到我們為什麽要做大數據、做比賽，對我本人有什麽意義，我覺得這就是一個水漲船高的事，當你有更多數據讓更多人用數據，就能提高他們的水平，就能培養更多的學生。一個月前我到斯坦福和伯克利花了一點時間，就像20年前讀博士一樣跟那邊的學生、老師，讓他們每個人講講他們做些什麽。我整體感覺還是非常非常受啟發的，他們博士平均的水平和他們對問題的把握，做出研究的領先性或者是創造性跟我們整體國內比起來的話，還是平均值要高很多。往外看的話整體水平跟美國還是有差距的，人才還是有差距的。

我認為新的問題把握，提出把握和解決上我們還是有很多很大空間去改善。我記得在以色列3月份去做過一個講座，提到以色列人才最好跟中國合作；那麽AI就像移動互聯網一樣，也要中國和美國雙贏。中國有人，中國有市場，在人才方面還是有事情要做，我希望我們今天做這件事促進中國在這方面的發展。

蔣濤：小川你們的AI戰略是什麽？

王小川：兩年前我們在討論一個事：中國在AI時代會不會落後？我當時有一個擔憂，2年前的數據互訓前10大公司里面中國已經有4家了，5年之後可能一半甚至超過5家都是中國公司。中國公司在互聯網公司，AI走出去我們是處於領先位置。但一旦說到高校，前100所學校只有只有2家，而且不在TOP50里面，高校里面相對落後。背後人才的儲備，不像谷歌這樣的，AI的人滿地都是，我們能夠撈幾個，國外引入幾個，都是很幸福的事情。依賴中國高校基礎人才供給上有差距的，總體上有巨大缺口的。但今天看起來我覺得還是有希望，中國公司跑得真的很快，現在公司都在反哺高校，讓小創業公司能夠有起步。今天做這件事情是有非常大意義的，中國在AI里面就可能繼續推動，5年後就會把美國壓在下面，如果做不到，我們好不容易建起來的全球領先領域又掉回去了。

剛才說到我們戰略來講，我內心有一個東西，今天隨著深度學習的發展，語音和圖像得到了跨越性的發展，語音圖像在深度學習時很快就達到一個新的高度。文字難度大一點，深度學習對文字解決非常有限。語言背後承載的抽象的東西，有知識和推理，語言的內涵更豐富。我們語音識別做了很多，用戶量最大，但我始終認為我們專註點在語言上。我們之前做搜索、輸入法都是以語言為核心的。翻譯在語言里面最簡單，之後還有對話問題、問答問題。所以我們說翻譯切入，我們背後做的是對話的機器和問答的機器，這是我們在AI里面所幹的活。

張宏江：我非常同意王小川說的，我們今天看AI的話，在識別人臉、識別人的行為、識別圖像接近人的精度，但在語言這塊差的很遠。翻譯這件事已經讓我們覺得很頭疼了，真正理解文本、理解對話，從簡單的幾句對話中間推演整體上下文的意義，這需要有更多的研究、更多公司來做的，這也是今日頭條一個重點，大家認為今日頭條是一個內容推薦引擎，其實更重要的是創作的平臺。今天你寫了一篇文章可以通過今日頭條來給你審一下，有沒有語法錯誤、前後歸置，如果都沒有問題的話，給你建議哪個題目比較合適，幫你找一下哪個圖文比較合適。這中間涉及到很深層語言理解，我們也希望跟同行一起，不光是把產品做好，而是AI上的研究。

蔣濤：挑戰賽針對全球的策略是什麽？

李開複：我們一開始希望針對全球，因為我們要讓它快速啟動，是對全球開放的，很多里面大部分參與者是來自中國，我們在美國沒有看到類似的活動，如果我們能夠作為拋磚引玉第一期活動，第二期希望有更多公司貢獻更多數據，我們大家拿出更多資源、金錢和標註，讓它成為真正改變全世界的數據庫。

在美國很多的領域，因為之後就沒有然後，語音、語料方面也就是到了一個極限，很多自然語言都說英文。我覺得有中國的元素讓大家知道世界最重要語言之一是中文，真正願意讓資源拿出來讓全世界參與，這是我們的目標。

蔣濤：會有更好的數據集發布是嗎？

李開複：我們已經在收集更多更有意思的數據。

王小川：我覺得之前是非常落後的，在科研精神、論文、數據分享上遠遠走在美國的後面，所以這個事情是需要改變的。國家提倡，企業不僅要響應，也要非常踴躍地做出自己的貢獻。真正讓數據分享走在前面之後，中國科研才能有一個超越。現在研究語音拿英語做實驗，研究語言也拿英語做實驗，我們國內寫論文，優先他們轉。現在我們要用自己的數據做貢獻，把研究能力提上去。

張宏江：開源這件事情已經做了很多年了，開源社區，各個公司、非盈利機構、盈利機構、大學、個人貢獻，大家已經形成一套規律，我們希望通過我們這次數據分享也能夠引領更多中國企業、中國的個人、中國學校參與進來，把開源的想法能夠真正變成我們的實踐，投入到我們日常工作中去。

（參賽選手可登入活動官網challenger.ai，了解比賽信息、評選細節）

文章評論

匿名用戶

發布

全部評論：10

發布

李開複：高科技創業只是創業的冰山一角

朱丹 2017-10-23 15:10

i黑馬訊，10月23日消息，近日，《雙創中國》在京舉行了首映活動，創新工場李開複出席活動並接受采訪，表達了關於創新工場的模式、無人駕駛以及創業趨勢等觀點。

以下為李開複口述，經創業家&i黑馬編輯：

創新工場最初是孵化模式，但是那些認為自己需要被孵化、需要找個創業導師指點自己的人並不會成為偉大的創業者。為了尋找更多偉大創業者，今天創新工場徹底轉換了成了“VC+AI”模式。這個模式既新又舊：“舊”是指VC，創業者需要幫助可以找我們，但我們不認為可以當他們的創業導師；“新”在我們懂AI，這個模式更能讓偉大的創業者與我們達成合作。

判斷趨勢是創新工場的強項之一，做早期投資，因為沒有什麽業務數據可以看，因此我們判斷的標準主要是看賽道夠不夠長、風口是不是即將到來，公司能否創造一片新天地，而非和別人搶食固定的餅。在評估創業者時，我們會看他的韌性和學習能力。今天創新工場也會投一些B輪、C輪項目，在判斷這些項目時我們一定會看核心指標，如日活、付費用戶等。值的註意的是，這些數據要從具體領域來衡量數據指標，根據業態的發展做未來的推算。

創新工場的特色之處是中美都設有機構。我們會觀察美國最聰明的教授、學生在做什麽，因為美國的技術型創業對中國具有引導性價值。此外，我們也會觀察中國的哪些事情在改變整個產業的格局，根據這些來判斷未來的機會點。

過去兩年，國內的一個重大改變是開啟了全民支付，進入了第三波人工智能。過去只有線上信息，如今線下信息也被數字化上傳。線上線下進一步融合，我們稱之為“OMO”。在這個環境下，摩拜可以在線下被查詢、無人零售出現可以捕捉線下用戶的行為軌跡。線上線下信息融合可以讓一個公司更好獲取用戶和變現。

中國的創業者更能夠專註於快速叠代產生效果。人工智能和無人駕駛是快速得到數據、讓數據進入人工智能的機器學習的過程。很多地方政府在讓無人駕駛上不遺余力的給出了幫助，讓我們的落地更快。未來在政策和社會接受方面，中國都會跑的更快。

第一代無人駕駛唯有上路才能找到解決問題的方式。無人駕駛是純無人的，純無人駕駛在景區、停車場、機場都有超凡表現。讓中國無人駕駛汽車快速跑起來，在獲取數據展現出中國的優勢，然後和美國進行技術開源合作、優秀科學家回國創業，技術上的差距可以拉平。長此以往，因為叠代式創業、政府支持、資金支持，無人駕駛有能演變為中美領跑全球的狀態，盡管今天是美國處於領先位置。

如果我們關註一些很大的變遷會發現，過去這一年技術創業變得更加重要。美國在五到十年前也發生過這樣的變遷。美國最傳統的幾家VC，在過去十年左右失去領跑的地位，而有幾家以懂科技、懂產品、懂趨勢的VC跑了出來。在科技快速改變時代的當下，把握住產業界和科技發展的脈搏，我們就可以知道下一個機會在哪里。

美國技術型創業項目超過中國，但中國應用型創業項目卻比美國多。但進入同質化競爭局面之後，技術優勢才是一個更長久的打法。當然也可以打資本戰，用資本砸死競爭對手。我們作為技術型投資人，在傳感器、無人駕駛、計算機視覺、機器翻譯、語音識別、自然語言等方面還在尋找新的科技型創業項目。

高科技創業只是創業的冰山一角，占創業的5%，而95%的創業都是接地氣、服務型的項目，如關愛型、交流型、服務型創業，像按摩師、月嫂、導遊等。

談到雙創、談到高新創業，我們不能認為這些創業不值一提。換位思考一下，創業者都能做成BAT麽？未來人工智能取代50%甚至更多工作以後，該如何解決就業問題？大量重複性的白領或藍領工作被取代的時候，他們要做什麽呢？

我認為創業園區、孵化器、“雙創”未來應該轉移註意力，去關註這些能夠解決大量下崗問題、創造“溫度”的企業。或許每一個公司都不能創造龐大的經濟價值，但都是可以盈利的公司，而不是將全部社會資源都註入科技創業。科技創業雖然可以創造最大的經濟價值，但並不是每個人都可以做。

O2O時代有些VC投多了，手中有很多現金，導致現在很多VC都面臨紙面估值很高，卻無法退出的窘況。我們作為投資人要警惕哪些投資僅僅是賬面上顯示的融資金融，但真實的價值已經不在了。負責任的VC會自我降低虛高估值的項目。創新工場一直這麽做，因此無論是帳面回報還是退出角度都可以給投資人非常好的交待。

文章評論

匿名用戶

發布

全部評論：10

發布

李開複：矽谷公司做不了中國市場的角鬥士

李開複 2018-01-02 16:57

來源 | 李開複（ID：kaifu）

作者 | 李開複

這是2017年底，Bloomberg主持人Emily Chang對我訪談節目的一部分。美國媒體似乎最在乎的問題是：美國科技公司能否在中國得到成功。希望這次解釋清楚了。

許多人把公司間的競爭比作角鬥場里的角鬥士，恐怕矽谷的公司做不了角鬥士，他們會在中國市場上被打敗。那些在中國出現的新公司，他們從一個充滿競爭的環境中誕生，要比美國的產品更加易用。

美國科技公司需要意識到，中國的代替品非常強，以自我為中心的態度會使任何一家美國公司在中國受挫。我覺得微信比Facebook Messenger好得多，淘寶和天貓比eBay更好，和亞馬遜不相上下。”

李開複

Emily Chang

Emily Chang是Bloomberg TV的主持人，曾任CNN駐北京記者。她還曾客串多部美劇，比如講述美國創投圈故事的《矽谷》（Silicon Valley）。

中國公司將挑戰

美國頂尖公司的地位

Emily Chang：百度、騰訊和阿里巴巴在人工智能上的策略和谷歌、Facebook以及亞馬遜有何不同？ 

李開複：這7家公司吸引了全球最頂尖的人才。有趣的是，微軟、Facebook和騰訊，都選擇以一種非常有效但又有點象牙塔式的方法去進行他們的實驗。谷歌、亞馬遜和百度、還有阿里巴巴試著采用一種以產品為核心的手段去研究人工智能，兩者都很有意思。

Emily Chang：百度、騰訊和阿里是否會在谷歌和Facebook主宰的市場中成為有潛力的對手？

李開複：中國作為一個市場來說，或許比全世界其他的所有市場之和都大。中國有7.3億能上網並且立刻進行支付的人，他們可以隨時隨地買任何東西，並不需要經過許可。我們看到中國的公司獲得投資並且投資給在矽谷的許多公司，還有東南亞、印度。所以，中國人對於向國外的擴張將挑戰那些美國頂尖公司的地位，這是未來會發生的。

Emily Chang：你對於騰訊投資Snap怎麽看？占股百分之十二，這會是它美國投資偉業的開始嗎？

李開複：騰訊在全球投資方面十分聰明，他們教會了被投公司很多東西。我有和埃文聊過（Snapchat的CEO），他十分感謝騰訊對他公司的幫助，尤其是基於中國用戶社交行為相關的。

但同時我也覺得，埃文也教會了騰訊很多東西。所以，騰訊就像是一部非常強大的學習機器，它做投資，同時也是在學習，這個學習過程是雙向的，我並不認為騰訊有掌控全球的野心，它的主要重心還是在中國，但它想通過投資來增強存在感。

Emily Chang：在人工智能方面中國會趕超嗎？

李開複：谷歌顯然領先了世界其他公司，領先了中國的大學和公司，但中國有三大優勢，我認為這是趕超的關鍵。

首先是數據量，因為人工智能是數據量越大就越能訓練好的東西，它們才會越來越智能。第二是大量的工科畢業生，工程和數學是中國大學的強項。第三是政策，2017年7月，國務院發布了一個關於AI的計劃，所有省市都拿出許多資金用以支持人工智能公司發展。有這些因素，我想中國趕超是很有可能的。最終，中國或者美國，都有可能會在人工智能技術上領先世界。

Emily Chang：在中國的自動駕駛領域，誰會獲勝？原因是什麽？

李開複：我當然覺得我投資的公司會獲勝，我們投資了三家公司，它們都有不錯的機會。

大家都知道，百度在這方面投入巨大，對此，我也十分尊重。滴滴也有強烈的動機想促成這個行業，因為人工駕駛會耗費很大的財力，Uber也一樣。

不看好美國輕型互聯網公司

在中國的發展

Emily Chang：如今，優步從中國退出，Airbnb正嘗試收費盈利，它是否能夠在其他美國公司倒下的地方繼續前行下去？

李開複：我並不看好美國的輕型互聯網公司在中國的發展，我個人很喜歡Airbnb，但它與用戶之間的輕型聯接，在中國並不奏效。

在中國，你需要建立非常大的粉絲基礎來阻礙你的競爭對手，否則他們會吃掉你的份額。中國也有公司想成為Airbnb，他們會下很大的功夫來占領市場份額。比如以成本效益為基礎，系統有效地更換屋內的冰箱。

Airbnb的模式對中國遊客走到海外是很棒的，對來到中國的外國遊客也一樣，但相對於整個中國消費市場來說，只是很小的一部分。

Emily Chang：所以，你認為Airbnb在中國的前景不太好？

李開複：不一定，他們可以開展一些其他的業務，就像谷歌和Facebook那樣，在中國賣一些廣告，或像亞馬遜出售一部分的雲服務一樣，但只會是整個市場的一小部分。

Emily Chang：我們聊聊創新工場事吧，你覺得現在最火熱的投資領域是什麽？

李開複：在人工智能領域，我們是下了重註的。比如人工智能在金融科技的應用，在健康和醫療方面的應用，還有自動駕駛領域。

我們還投資了機器人，尤其是工業機器人，可以切實地看到它們在賺錢、省錢。我們還投資了新型傳感器，這將會大大降低自動駕駛車輛以及機器人的成本。除了人工智能，我們還投資了其他六七個領域。

Emily Chang：中國的大型科技公司如騰訊，持續保持著增長。你覺得中國的科技公司逐漸變成一個商業帝國，其價值體現在哪里？

李開複：對互聯網公司來說，中國是一個比世界其他地方都要大的市場。目前大型互聯網公司的價值，美國對比中國，大概是一對一，美國略微高一點。等到一切都塵埃落定，中國大約會比美國高出百分之五十，所以價值會共同增長。

中國在未來五年會增長更多，因為借力線上支付能力，以及加速發展的進步，會到達一個合理的比例，可能是中國公司1.5，美國公司1。

Emily Chang：真的嗎？

李開複：另一方面，我確實有看到其中的泡沫。所以並不是說，所有的一切都會不停地瘋漲。那些沒有識別能力的投資人肯定會把過多的錢投在不是真正的人工智能公司上，或許現在會得到雙倍甚至三倍的估值，但最終還是要回歸合理化。

文章評論

匿名用戶

發布

全部評論：10

發布

李開複：Tech VC 時代到來了

“不要再說我們（創新工場）是天使、孵化器了 。”4月25日下午，北京四環創新工場辦公室里，剛剛從香港飛到北京的李開複這樣對包括第一財經在內的媒體說。

此前，外界對創新工場的印象是一家“投資+孵化”的機構，但現在李開複重新勾勒了它的定位——VC+AI，“Tech VC 時代到來了”。

他同時對記者透露，目前創新工場第四期美元風險投資完成超額募集，總規模為5億美金；此輪募資完成過後，創新工場共管理6支基金，管理的資產規模達110億元人民幣。此外第三期人民幣基金啟動募集，預期金額25億人民幣。未來創新工場在C、D輪的比例會繼續增加。

在李開複看來，中國已成為全球最大的互聯網單一市場，中國的創新能力已從借鑒美國模式成功反超，具備中國本土創新能力，甚至中國模式在海外被借鑒。而創新工場的投資領域主要集中在人工智能、教育、消費升級、B2B企業服務、文化娛樂五條“賽道”。

從1500萬美元到5億美元

2009年，李開複和創新工場將創業孵化器概念帶入大眾視野。剛成立時，李開複和團隊們吃盒飯、住如家、坐經濟艙，擠在清華創業園。現在看起來，當時創新工場所募集的孵化基金少得可憐：1500萬美元。

盡管頭頂“李開複”的光環，但創新工場早期的資金募集並非易事。2009年時，創新工場募集第一只基金就碰上了世界金融危機。之所以逆市融到一筆錢，靠的是一幫信任和支持的朋友，比如富士康、新東方等，而不是標準的財務投資人。

2011年時，為了募集二期基金，李開複一個人拎著行李箱在歐洲跑了13個城市、見了15個投資人，還在日內瓦遭搶，但歐洲投資人普遍保守，一圈跑下來沒能從歐洲融到多少錢。

那次融資也面臨著很多挑戰。對創新工場來說，不能永遠靠戰略性或者合作夥伴，或是內部融資來做投資。

到三期融資時，李開複又碰上了新的挑戰——當時正趕上大量中概股退市，這對美國投資者打擊很大，因此市場很“冷清”。

相比前三次，這一次的美元融資順利得多。李開複告訴記者，此次美元基金融資窗口期很短，啟動募資後，不到一個月就完成投資意向確定，遠超基金預期融資上限，以至於後來“不得不勸退部分LP”。投資人中除了國際知名養老基金、母基金、主權基金、國際先進制造公司等已有投資人外，還增加了西班牙銀行、歐洲知名金融集團、國際汽車巨頭等戰略投資人。但他並未透露投資方的詳細信息。

他同時對記者透露，目前創新工場第四期美元風險投資完成超額募集，總規模為5億美元；此輪募資完成過後，創新工場共管理6只基金，管理的資產規模達110億元人民幣。

這一次能夠順利募資完成，一方面靠的是創新工場過去9年的成績，例如創造了《奇葩說》的米未傳媒獲得了18.4倍回報，還投出了Face++、知乎、摩拜、VIPKID、優客工場、比特大陸多家獨角獸；另一方面是國外投資人對於中國創業市場的看好。中國已成為全球最大的互聯網單一市場，中國的創新能力已從借鑒美國模式成功反超，具備中國本土創新能力，甚至中國模式在海外被借鑒。移動支付、OMO（線上線下融合）、多波“人口紅利”、人工智能（AI）崛起等因素，驅動中國消費經濟加速擴張。

繼第四期美元基金之後，創新工場第三期人民幣基金開始啟動募集。李開複稱，過去美金基金和人民幣基金差異很大，人民幣基金有上市的規則，需要盈利、時間、規模等，國外基金則更看重平臺化、互聯網。從周期來看，人民幣基金通常投資周期較短，美元基金周期較長，因此很多人工智能、黑科技等項目就拿美金，和娛樂、文化相關的就拿人民幣，因為後者變現比較快。但最近，因為新的政策鼓勵獨角獸和科技公司在本土上市或通過CDR方式上市，人民幣基金募資變得越發重要。

李開複透露，創新工場第三期啟動的人民幣基金新增人工智能和大數據、消費升級方面的投資，側重於具有本土化色彩、盈利模式偏成熟的項目。

“人民幣基金接地氣，加上美國（美元基金）戰略技術思維，兩邊的錢要準備得一樣多，這樣才不會錯過好項目。”李開複說。

AI進入爆發期

從早期投資和孵化模式，到調整投資策略專註於早中期（A-B輪）發展階段項目。李開複稱，創新工場在高潛力領域也參與C輪以後的中後期投資，目標是鎖定賽道，加大投資。第四期的美元資金還將加大在C、D輪投資。

轉型背後，一個考慮是整個市場和用戶的量在起來，創業者的質量高了，估值高了。“基金一定要做得更大一點，才能夠在好的案子里面進去，能夠搶到份額，能夠在後輪追加。”李開複認為，傳統VC正面臨挑戰，因為巨頭力量越來越大，只有錢加上商業的幫助不足以搶到最好的項目。

他將現在創新工場的模式定義為“Tech VC”。如果對標美國投資機構Benchmark來看，這家專註於科技的VC有50%合夥人具有技術或者理工背景；投資驅動型公司，如Uber、Twitter、Snapchat、Instagram、eBay等；回報率甚至超過紅杉、KPCB等老牌基金。而創新工場中投資團隊80%以上有技術背景或者理工學位；擅長技術趨勢預測，偏愛技術背景創業者；具有約15位計算機博士。

此外，創新工場旗下的人工智能（AI）工程院既是AI領域的投資智囊，也為被投資公司培養AI工程師，甚至為數十家被投公司搭建業務合作平臺或提供AI技術支持。

具體到投資領域，創新工場的投資重點包括人工智能和大數據、消費升級、B2B和企業升級、教育、文化娛樂這五條賽道。

在對比中美科技產業趨勢時，李開複認為，中美“平行宇宙”時代開始到來。未來在海外擴張方面，美國公司依然會占據北美、西歐等英語系市場；而中國公司在東南亞、中東、非洲市場會占有一定優勢。“世界將進入中美全球寡頭擴張的時代。”

“美國模式的主要特點是聚焦突破創新，偏技術性、使命導向創業，模式比較輕盈，註重全球平臺擴張；而中國模式的主要特點是聚焦融合與高速，偏應用型、結果導向創業，模式比較重，註重本地化發展。”李開複分析。他援引數據稱，中國與美國同類科技公司市值或估值已經趨近1∶1。

談到中國市場，李開複認為，移動支付、人工智能、海量數據+OMO、海外擴張是中國相比美國市場的巨大優勢。例如移動支付領域，2017年中國移動支付總額達到18.8萬億美元，已經超過了中國這一年的GDP總量。另外，線上線下融合（OMO）也成為一種趨勢，在其中大量的數據被采集，這將使中國變成“數據的沙特阿拉伯”。

可以看到的是，在人工智能這條賽道上，創新工場先後投資了Face++、比特大陸等獨角獸。李開複對記者提到，之所以投資比特大陸，是因為看中了它的技術能力，而這套技術在AI方面可以更好應用。

在談及火熱的AI芯片時，李開複稱，這個時代一定會給芯片行業帶來很多機會。未來，AI芯片會進入機器人、無人駕駛汽車等新的終端產品。相比AI芯片，他稱自己還看重傳感器，“未來每一種傳感器都會有新的做法，比如說光學等等。”

李開複判斷，人工智能目前正在從“技術為主+專家為王”的萌芽期轉變為“應用為主+數據為王”的爆發期。

他預計，人工智能進入爆發期後，中國將成為最大受益者。人工智能應用經歷了四波浪潮，第一波是互聯網智能化，這就像BAT所做的事；第二波是商業智能化，例如幫助銀行、保險、飲料把已有的數據轉換成商業價值，第三波是實體世界智能，如身份驗證、智能音箱交互、無人商店和安防等，第四波是全自動智能化。

“今天中美的互聯網智能化可能是平分秋色，但是隨著未來歐盟對美國的限制，加上中國的數據優勢，還有細分市場，我認為中國會比美國有一些優勢。”李開複說。

李開複：過去3、4個月，AI創業公司估值下滑20%-30%

“過去3、4個月里，不少AI創業公司的估值下降了20%-30%，我覺得再下降20%-30%就很合理了。”9月2日，在創新工場創始人李開複的新書《AI·未來》發布活動上，當被第一財經記者提問關於人工智能創業公司估值的話題時，他這樣回應。

一年前，當李開複還在寫上一本有關人工智能的科普書籍《人工智能》時，他曾提到AI的泡沫可能不會太遠了。這個泡沫的意思是，太多創業者用AI來包裝概念，造成估值過高，這一現象未來將會得到調整。現在來看，當時的預判得到了驗證。

作為過去最受資本市場關註的投資賽道之一，此時的人工智能正在經歷一波估值調整的過程。“當任何一個概念特別火，很快就會被玩壞。”

不過，AI仍然是一個至少會持續15年的趨勢。言出必談人工智能，儼然成為人工智能布道者的李開複提到，在15年內，人工智能和自動化將具備取代40%~50％崗位的技術能力，但AI仍有兩個弱點：創造力和愛。

中美角力人工智能

不久前，李開複剛剛做了一場關於人工智能的TED演講。關於這個話題，現場所有人最關心的問題歸結起來只有兩個：一是人工智能會給人類帶來什麽威脅和挑戰？二是中國會不會超越美國領跑世界人工智能？

在他看來，這兩個問題其實只有一個答案：人工智能不存在三國，中美將成為雙雄，需要一起面對並解決人工智能帶來的挑戰。

梳理來看，人工智能應用經歷了四波浪潮，第一波是互聯網的智能化，這就像BAT所做的事；第二波是商業智能化，例如幫助銀行、保險等行業把已有的數據轉換成商業價值，第三波是實體世界智能，如身份驗證、智能音箱交互、無人商店和安防等，第四波是全自動智能化。

現在，前兩波浪潮已經出現在了人們身邊，而第三波浪潮將徹底改變人類和世界之間的互動體驗以及模糊數字世界和現實世界之間的分界。隨著自動駕駛汽車的上路、無人機的飛天，智能機器人接管工廠，第四波浪潮也就是自主人工智能將進一步改變交通、農業、連鎖餐飲等眾多領域。

而在這場人工智能背後的中美競賽，李開複評價，美國是世界上人工智能研究積累最深、應用成果最多的國家，美國一流高校有著傳統悠久、自由開放的人才流動機制、鼓勵特立獨行的研究精神，可以說是人工智能原創研究的樂土。

特別是深度學習技術突破之後，人類進入了人工智能的實踐時代。在實踐時代，執行力、產品質量、速度和數據變得越發重要。在這方面，中國展現出了自己的優勢。

其中一個重要的優勢在數據領域。人工智能的關鍵在於根據海量數據進行優化，從一組數據來看：中國的手機用戶數量是美國的3倍，食品外賣量是美國的10倍，移動支付額是美國的50倍，共享單車乘騎數是美國的300倍。有了這些海量數據，中國企業的人工智能如虎添翼。

另一個優勢在於，中國產品創新已經開始和美國共同領先全球，並且經過殘酷市場鍛煉出了大量專註、勤勉、決策快速的創業者。

他舉例，微信、美團、今日頭條等就是因為這一點而湧現。這些創業者很勤勉，充滿進取心，永遠不會滿足於眼前的成就，他們不僅僅渴望打造強大的企業帝國，還要不斷擴張邊界，修築護城河，甚至幹了不少粗活、重活，如美團的外賣送餐。

這和矽谷的行事方式很不一樣。美國互聯網企業的商業模式較輕，競爭方式相對紳士，缺乏上述特點。例如：Pinterest看看Instagram會說：“你已經創造了Instagram，那我要去創造Pinterest。以後我們互相尊重，既合作又競爭。”中國創業者卻是：“咱們在同一個領域，是你死我活的關系。”

中國還有一個重要的優勢，是政府對技術的務實態度。他提到，關鍵點完全不在於對人工智能所投入的金錢，而是比如在基礎設施建設上，中國已經建設了高速鐵路網和強大的4G網絡。現在，中國還在建設支持自動汽車等人工智能技術的基礎設施。雄安將成為一座支持自動汽車的新城市。美國可能想不到建設一座新城市來支持自動汽車，而且美國的卡車司機工會在要求放緩自動卡車的高速公路測試 。

而從資本市場的角度來看，創投分析機構CB Insights公布的人工智能趨勢報告指出，2017年中國的AI新創取得全球AI資金的48%，首度超越美國的38%，中國明星AI公司不斷湧現。

但值得註意的是，作為過去最受資本市場關註的投資賽道，人工智能正在經歷一波估值調整的過程。

李開複提到，現在不少AI公司估值過高，因此投資AI項目要謹慎。

“現在的創業環境是，當任何一個概念特別火，很快就會被玩壞。”他說。每個創業者都要包裝AI，挖幾個谷歌、百度人才，斯坦福、清華等名校博士，每個投資人要走AI賽道，有好公司怎麽也得擠一點進去，這就像當年O2O 領域的里投資人喜歡什麽創業者就做什麽的to VC模式。

例如，一個頂級的AI的科學家，也就不用人領投了，拿10個VC的錢，每家一兩千萬，就搞定一輪上億的投資……很多不可持續的事情就這麽發生了。

他提到，過去3、4個月里，不少AI創業公司的估值下降了20%-30%。

“在一個理性的市場，特別是在資金相對沒有以前那麽充分的市場里，一些估值的調整、還有一些過分吹牛公司的死亡，對整個生態環境其實是一個很良性的事情。”李開複說。

AI有兩個弱點

2013年患上淋巴癌，成了李開複人生的分水嶺。在此之前，他那本著名的《做最好的自己》里，一個觀點是努力工作才能做最好的自己，但現在再看，他認為這其實是工業時代的價值觀。

“直到五年前我得了一場大病，我突然覺得一生的努力和重心完全不值得。”李開複說，自己的瀕死經歷不僅改變了他的生活，也讓他重新審視人工智能對於人類的意義。在所有重複性工作上，人工智能都將高出人類一籌。但人們並非因為擅長重複性工作而為人，是愛定義了我們的人性。

他對第一財經記者說，在20多歲時，自己對於AI的看法是它未來取代人類的大腦；30多歲時，發現AI技術論文很好寫，但做出產品卻有各種問題；到了40歲，他發現AI在搜索產生相當大的價值；50出頭，因為生了一次病對人生有不同的看法，也對過去AI取代人大腦就是一切、拼命工作就是一切有了不同的認知；直到過去3年里，AI重新恢複輝煌的時代，他看到兩件事，一是AI短期內帶來巨大財富，但也取代大量工作，人類需要好好面對、處理這一難題，二是如果真的取代重複性工作，人類的時間可以更好地花在有興趣的事情，達到人類生存的真正意義。

基於當前技術的發展程度與合理推測，他認為在15年內，人工智能和自動化將具備取代40-50％崗位的技術能力。例如，重複性勞動，特別是在相同或非常相似的地方完成的工作如洗碗、裝配線檢查、縫紉；有固定臺本和對白內容的各種互動如客戶服務、電話營銷；相對簡單的數據分類如文件歸檔；在某公司一個非常狹小的領域工作如銀行理財產品的電話推銷員以及不需與人進行大量面對面交流的工作如分揀、裝配、數據輸入等等。

他舉了個例子，放射科醫生一度批評他所提出的這一職業5至10年就會被AI取代的說法，但到了今年，美國的放射科醫生們已經開始討論自己還能工作多久？

未來，人工智能很可能會處處勝出人類一籌，但它也有兩個弱點：創造力和愛。

愛使人類有別於人工智能。無論科幻電影如何描述，人工智能程序沒有愛的能力。例如，AlphaGo在圍棋比賽中擊敗世界冠軍柯潔九段，但它無法從勝利中感受到喜悅，也不會在獲勝後產生擁抱愛人的渴望。

在可見的未來里，人工智能做不到什麽？這些將是人工智能難以取代（至少在當前階段）的工作類型。這包括了創意性工作，如醫學研究員、人工智能科學家、獲獎劇本作家、公關專家、企業家；複雜性及戰略性工作，如首席執行官、談判專家、並購專家；靈敏性工作，如口腔外科醫生、飛機機械師；以及同理心及人性化工作，如社工、特殊教師、婚姻顧問等等。

李開複還提到，有人問他創新工場為什麽不投資做關懷類機器人，“你的父母、爺爺奶奶，希望未來是機器人在照顧他們嗎，還是你或者有溫度的人來照顧？”

盡管人們還是需要利用人工智能進行醫療診斷和治療，但卻可以用人性之愛的溫暖包裹冷冰冰的機器。“你們難道不認為我們需要數以十倍計的教師，來手把手幫助孩子們在這個美麗新世界中生存和發展嗎？”

他認為，未來人類將以其獨一無二的頭腦和心靈，做著只有人類擅長、以人類創造力和同情心取勝的工作。  

責編：彭海斌