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大數(shù)據(jù)”這個詞熱了十年,“人工智能”這個詞熱了也超過了一年?;仡櫧鼉赡甑陌l(fā)展,我們會發(fā)現(xiàn)在很多領域機器其實都超過了人類。這代表什么樣的商機呢?是人類歷史以來最大的商機。

我們已經(jīng)看到移動互聯(lián)網(wǎng)是個巨大的市場,但它連人工智能的十分之一都沒有。十年后,如果我們回顧人類的發(fā)展,會發(fā)現(xiàn)沒有任何市場比人工智能來得更大。

我從30年前就開始探索人工智能,但是沒有天時地利人和——機器不夠快,大數(shù)據(jù)中心不存在,數(shù)據(jù)不夠多,算法不夠先進……30年來,不斷有科學家發(fā)明新的技術,雖然人工智能還有很多局限,沒有情感,一次只能涉足一個領域,不能跨領域思維,但是從最近四五年開始,這些技術在很多狹窄領域里已經(jīng)遠遠超過了人類。

李開復談人工智能:它的市場價值將超過整個互聯(lián)網(wǎng)世界

如何用一個更通俗的方法解釋什么是人工智能?想象一臺機器是剛出生的小寶寶,人類的小寶寶是用教育、用知識、用書本讓他們慢慢成長,但人工智能用什么來幫助他們成長呢?就是大數(shù)據(jù)。

但是機器一次只能專注在某一個領域,在單一領域它可以做得非常好,但是跨領域做不到,所以人類還是有機會的。美國科學家發(fā)明的深度學習在中國已經(jīng)普遍開始使用,就是這個道理。

由于我們可以統(tǒng)籌各種知識和經(jīng)驗,姑且認為人的大腦還是比機器優(yōu)秀。但是機器有一個特別大的優(yōu)勢,即“過目不忘”,不僅可以儲存大量數(shù)據(jù),而且能夠從數(shù)據(jù)中學會推理。

我們投資的一家做人臉識別的公司,訓練的是50億張人臉,比我們多看了1000倍,我們要用一輩子時間,它可能是只用三天時間就記住了。所以現(xiàn)在保安這一類用人臉來做的工作根本比不上人工智能。

再以無人駕駛為例,一個人,即便一天開100公里,一年365天地開,三五十年累積起來可能也就幾百萬公里的經(jīng)驗。但是今天特斯拉已經(jīng)有20億公里數(shù)據(jù),比我們多了1000倍,而且算法還在不斷演進,它已經(jīng)超過了人類。

海量的大數(shù)據(jù)在很多狹窄的領域遠遠擊敗人類所能夠做的極限,可以說,人類永遠不會有任何機會勝過機器。比如我們讀一本書的速度是很慢的,而IBM人工智能參加電視比賽的時候,一天就能夠把全部美國國會圖書館的所有藏書讀完。

大數(shù)據(jù)正在各個領域幫助人類創(chuàng)造價值。今天人們都在做大數(shù)據(jù)的人工智能,如百度的一條搜索,今日頭條的排序,淘寶推薦的每個產(chǎn)品,滴滴每次對接司機……這背后都是人工智能。

結合大數(shù)據(jù)的人工智能,可以廣泛應用于傳統(tǒng)領域,比如銀行、保險、券商、機器人炒股。我個人的投資已經(jīng)兩年沒有給人,都是機器人幫我理財,但回報一定比人要好,這些領域人類根本不是對手。

在醫(yī)療、教育等其他傳統(tǒng)領域也存在著大量數(shù)據(jù),機器算法、人工智能可能幾天之后就能比人做得更好,產(chǎn)生的商業(yè)價值是不可想象的,超過互聯(lián)網(wǎng)和人類所有的歷史累積。

創(chuàng)新工場不只是在做預測。我們所管理的基金投資孵化的項目,超過一半是針對這個領域的,我們是真金白銀在賭即將來臨的人工智能時代。

這個時代即將來臨,我們能做什么事情呢?

首先是建立好一體化大數(shù)據(jù)中心。這個事情最重要,為什么呢?所有應用需要的數(shù)據(jù)不是一個公司能夠收集的,這個數(shù)據(jù)中心必須一體化,因為除了應用里面的數(shù)據(jù)之外,用戶填的數(shù)據(jù),外面還要抓取各種數(shù)據(jù)。

我們還希望收集在一體化數(shù)據(jù)中心里的數(shù)據(jù)能得到很好的保護,從而能夠探索將這些數(shù)據(jù)變成服務,幫助創(chuàng)業(yè)公司創(chuàng)造價值。

比如說要做一個貸款的APP,不能只是依靠用戶填寫的幾樣數(shù)據(jù)就決定貸不貸,背后還要有整個征信數(shù)據(jù),包括出行數(shù)據(jù)、消費數(shù)據(jù)等等。它可能提交一個要求,讓大數(shù)據(jù)人工智能判斷這個人還款概率是多少,欺詐概率是多少,有否犯罪記錄,這些都可以算清楚,而且并不需要暴露用戶隱私數(shù)據(jù)。

二是計算資源。這對創(chuàng)業(yè)公司來說特別重要。APP時代,我們常說中國創(chuàng)業(yè)成本達到歷史新低,很不幸,人工智能加大數(shù)據(jù),創(chuàng)業(yè)成本將會達到歷史新高。我們投資的一家公司,七個小朋友,沒有人超過三十歲,他們成立的第一天,就把我們打的款花完了,還只是買了一些機器,因為做的是無人駕駛。

但我們不可能讓成千上萬的雙創(chuàng)項目都買機器。要把這些機器放在數(shù)據(jù)中心里,將CPU和GPU的功能很好結合,談個更好的采購價錢,不同的時段按照使用收費,這個也是未來大數(shù)據(jù)能夠提供的潛在機會。

第三是數(shù)據(jù)量需要非常多。數(shù)據(jù)收集是一個逐漸的過程。有些數(shù)據(jù)可能不能公開,有些公司數(shù)據(jù)可能需要保護隱私,但是可以用API做一個接口,不泄露數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)怎樣整合起來?首先要有一個一體化數(shù)據(jù)中心。

谷歌成立了一家公司,旗下有100萬臺數(shù)據(jù)庫服務器,是世界上最大的一體化數(shù)據(jù)中心,它把所有數(shù)據(jù)加以利用,用在搜索就是谷歌,用在診斷就是谷歌健康,用在汽車就是無人駕駛……背后都是人工智能加上一體化大數(shù)據(jù)。

四是要培訓大量人才。人工智能聽起來非常高深,但是培養(yǎng)一個人工智能工程師,需要多久呢?這么高深的技術也許至少要十年、二十年?做網(wǎng)絡安全的都是要有十五、二十年的工齡,做計算機網(wǎng)絡和其他的領域都要讀博士再做十年工作吧?實際上,一個優(yōu)秀的理工學生半年就可以成為AI工程師,應該做一個更大的平臺培訓年輕人。

創(chuàng)新工場看到了這些機會,正在策劃成立一個產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟,我們非常希望把這個聯(lián)盟建立起來。在計算方面,數(shù)據(jù)中心方面,和北京供銷大數(shù)據(jù)集團合作,在購買大數(shù)據(jù)方面政府能提供多少,業(yè)界能買多少,能夠授權多少,我們希望也能統(tǒng)籌大數(shù)據(jù)這件事。

這幾件事情里特別核心的一件就是大數(shù)據(jù)中心和人工智能算法的整合。讓我們一起來引領人工智能和大數(shù)據(jù)時代的來臨。

責任編輯:海凡

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