《人工智能》

《人工智能》

主持人:欢迎各位来到李开复博士和王咏刚先生新书《人工智能》的签售会,很高兴看到大家。希望大家今天下午大家能够满载而归,今天下午有满满的干货。这一次的活动我们也非常的感谢上海市政府的支持还有园区领导的支持,我们要感谢上海市就业促进中心副主任杨永华(音)先生,今天下午我相信大家都知道我们大咖级的人物,他从30多年前就开始研究人工智能,也就是可能在现场很多位朋友都还没有出生的时候,1988年他就开发了黑白旗的人机对弈系统第一次击败了人类,他可谓说是人工智能的先驱,时隔三十年,他终于可以做自己喜欢的事情,把人工智能当成自己的事业。在过去三十几年除了人工智能他先后在谷歌,苹果,微软担任要职。他现在正在带领我们非常大的团队一起为中国青年创业做这样的指导,就是我们的李开复博士,我们先欢迎。

我们的第二位作者王咏刚先生,他一是非常的具有理工气质的男生。他过去十几年在谷歌担任工程师,对人工智能研究也非常有造诣,在谷歌参与了谷歌搜索的研究,对人工智能有非常大的研究。

同时我们再次欢迎现场所有的朋友们,欢迎大家,我想大家也非常的期待我们的李开复博士来到舞台说,我就话不多说,让我们最隆重的掌声李开复博士为我们带来演讲——我不是李开复,我是人工智能。

李开复:非常感谢大家,我其实真的不是李开复我是人工智能。就像我在微信群里常常说我是李开复他们都不信,人工智能其实我是出生于1956年,每一次当我发展很好的时候,就发现我的算法好像撑不上去了,发展的很好大家就说你的这个发展会让人类毁灭了,就要来取代我们,控制我们了。但是其实每一次证明自己有一两个应用发现又不是这样,所以常常被骂。一直到2010年我终于找到了人生的方向,还是比较大器晚成的。现在的人工智能最主要的一个主流的方向,就是基于我10年被发明的大脑,这个大脑是三位北美科学家发明的叫做深度学习。可能很多次听到过深度学习,但是听不懂,因为里面的数学太复杂了。我用最科普的方法介绍我的大脑,深度学习就是一个excellent表,就像你每一次算你公司花了多少钱,付了多少税,按一个纽财报就出来了。人工智能深度学习就是这样,你把很多股票丢进去他就告诉你该买哪一支,或者该卖哪一支,你把各种人的信息丢进去,还有别人的信息丢进去他就告诉你这个人借钱给他靠靠谱,你把很多人脸丢进去他就告诉你这个人是谁。这这样的excellent丢进去就可以做预测,分类,决策。任何的事情可以转换成为大量的数据,然后去教他判断这个是A、B、C、这个是好这个是坏,只要你能客观的标注事实,那么这个深度学习就比你们都牛,而且你们根本没有机会。这几个例子大家听到过一到很多,下棋、打牌。还有刚刚说打败人类,这句话是不对的,打败的是人类冠军,这就是为什么这个月底的AIphaGo的比赛大家很期待,就是因为这一次真的要分高下了,当然结果都是可预测的。

除了这些领域你可能觉得人类至少有些地方比较强,我们听语音看图片,一比较知道,我们能知道这是绿色的,黑色的,那是一个灯这是一个椅子。这位叫王咏刚,听到我讲话知道我讲了什么字,这些方面我们人应该比机器厉害。曾经如此,但是你可以看到视觉和听觉自从在2010年发明了深度学习之后非常快速的应用了起来,不断的用更多的数据,让今天机器在听人的语音比平均人类要听的准,在看的人脸或者看一个物体决定这是不是个什么东西的时候,也比人准。所以已经超过人类了,不是一个追赶人类的问题了。如果在人脸识别上机器超过了人类,我们的保安是不是大部分的工作就没有了,在我们的前台我们每次入境的时候被检查,边防这些人的工作是不是被取代了。

当我们听觉听字的能力,了解语音的能力超过人的时候,那客服接电话的工作是不是就没有了,或者说是推销打电话卖东西给你的推销员工作就被取代了,所以这样一个一个的工作会被逐渐的取代。人工智能并不是像刚才说的围棋、游戏、听觉很遥远,人工智能就在你的手中,你打开手机里面各个应用,包括今日头条,美图,BAT所有的应用背后都是人工智能。他在帮你做智能的推荐,百度推荐广告,淘宝推荐商品,美图推荐怎么把你做的更美,美团推荐美食等等,这些都是基于大数据你的数据和别人的数据做出的基于深度学习的精准推荐。所以以后这些数据会越来越多,越做越好。以后你的手机会比你更知道你今晚想吃什么,你下一次放假想去哪里玩。也会比你更清楚你心怡的对象以后是什么人。所以以后的人工智能红娘会远远超过今天的APP能做的。

另外还有什么领域能用上AI,最早用上的一定是互联网,几乎互联网是有特殊的安排一样的,先让互联网让我们迷上了这个应用,每天捐赠我们的大数据,产生了互联网的巨大数据,而且这些数据特别的好。因为他都被标注,你每次在淘宝买东西的时候都是在标注,都是在告诉淘宝像我这样的人,买过这些东西的现在可能再想买什么,然后你要推荐什么,你就可以让我来买。每一次百度点击要看某一个链接,你就在告诉他像我这样一个人搜这样一个词可能想看不想看什么的结果,所以这些会越来越个性化,互联网数据是最好的数据,因为他是天然形成自动标注,而且非常的大。尤其如果你是BAT的话。如果你不是互联网公司,机会也很多。还有什么领域有大数据,金融领域做炒股的,做贷款的,做风控的,做保险的他们都有大数据,这些大数据都可以立刻转换成为商业价值,医疗大数据做诊断看片的等等,都可以做等等所有的领域,谁有大数据谁就可以马上用人工智能产生巨大的商业价值。

这些价值很大的程度就是取代了人类,我们都知道华尔街上曾经有10万个交易员,你们可能看到过华尔街举牌的状况,现在全被机器取代了,下一倍所有的被称为助理中介的工作都会被取代。再下一步轻度分析的工作,经过很短的思考30秒钟思考一个一个被取代,比如说股票分析师,还有医院的助理,还有各方面的这种记者,翻译都会被取代。并不是所有的记者都没工作,你如果像胡舒立这么优秀的是不会被普通,但是普通的记者写的简单文章肯定要被取代。而且不只是说所有的低端白领跟蓝领被取代,高端白领也会被取代。比如说放射科医生,如果你有朋友或者孩子正要考医科我最大的建议就是不要考放射科,放射科就是读片子,读片子人读不过机器。当然你要做放射科的研究,整体来说我会劝读医科的朋友们不必做医生,做研究会更好。我们不断的要寻找这些AI走不了的领域。

创新工厂举两个例子,我们投资的旷视科技,Face++人类最早的人脸识别,如果你把这样的机器放在富士康的门口,可以识别300万个不同的人脸,而且同时识别。光这一点在座有没有可以识别300万个人脸,你们最多记得3000张人脸已经不错了,机器已经比你厉害1000倍了,这种功能你可以想象世界上有没有300万个恐怖分子可能都没有,如果在全世界的机场用这样一套技术,恐怖分子不可能进入机场,假设你有这样的数据库,至少在数据库的恐怖分子我们不担心有劫机或者什么行为了,因为人脸识别基本上把网络布在所有的地方。这样一个人脸识别的技术,不是取代人类,不是比最厉害的人做的好,而是比人就是厉害了1000倍。这个根本不是一个什么能不能超过人类的问题,是已经远超人类的问题。

另外一个例子,我们投资的智融集团,也叫做用钱宝。他是做小额贷款,他是靠AI来做。当你要借1000块钱的时候,下载用钱宝,上传一些数据8秒钟如果通过钱就打到你的帐号里去。今天第三方支付非常通常的时候,也许这个月就缺你们一两千块钱,因为还没有到发薪的日子他可以马上把钱打到你的帐号去,解决了你的周转问题,让你不丢面子跟朋友结欠,这样一个快速的现贷的工作人能不能做到?你敢借出多少,街上你看到人一个一个排队来跟你要1000,你能1000个人选300个借给他,你能确保300个人里面280个能还?即便你能做到你能8秒钟做到吗?即便你能8秒钟做到,我们能创造1万个你吗?因为我们每个月要贷出150万笔,现在用钱宝这一个APP他用人工智能放贷,放出150万笔贷款,基本是上海每一个人都跟他借钱,所以他能够无限的扩张,仅仅在一年以前他一个月可能才放10万笔,现在一年以后就放150万笔,即便人能做这个工作你能快速训练10倍的人做这么精准的贷款根本不可能。在这个信贷,放贷征信方面,人已经远远不是机器的敌手。

投资方面人类也会很快被取代,尤其是那些特别喜欢忽悠买什么基金什么的,人已经没有必要做基金了,基金应该以后都是由机器来做。这里很多细节不多说,举一个美国的例子,我的同学他们的年化收益从1994年到2014年用机器学习的方法来做,只是用简单的AI来做,那时候没有深度学习。年化收益71%,20年。在座有没有做到的?所以这些就是机器能做,这还没用到深度学习,所以机会是特别特别的多。这个领域越来越多,包括用来做癌症的检测,像刚刚说的Face++识别人脸都比人厉害1000倍,识别癌症会弱于人吗?人是怎么进化的,人从baby出生我们就在训练他识别父母的脸,看到了就要感觉到安全,感觉要笑,分别父母和非父母,即便我们出生那一天就做的事情都输给机器一千倍,识别癌症细胞,识别癌症的病因,识别癌症的核磁共振和病理切片我们有任何可能打败机器吗?肯定是没有的,所以IBM Watson在美国不断推进这个技术。右边这个例子,在政治领域在美国的选举里面,AI可以被用来个性化针对每一个人来投放个性化的广告,他可以深度的用AI来了解基于你过去的点赞行为,我们在微信都点赞他大概达到的结果是这样的,如果能看到75个你的点赞他可以比你朋友更了解。如果能看到150个点赞,他会比你的配偶更了解。如果能看到300个点赞他会比你更了解,这是一个真实的科学测出来的结果。这个就是人工智能神奇的地方。

这么多领域都有很多价值,我们也看到在过去几十年,有各种的发展。尤其在过去这五年,因为深度学习他发展的特别快,你也可以看到最早几个零散左边都是我有幸参与先烈的工作,当时是觉得很酷很先进的工作,但是后来发现都是太早了一点。人工智能在全球的资本寒冬里面依然火热,投资成长的速度非常快。我们可以看到世界上很多公司都宣称自己是人工智能公司,当然也包括了我们的创新工厂,也许你可以说创新工厂跟李开复你自己这个人工智能的讲话不客观,那我就问问各位过去这40年之内,最牛的三代IT公司是谁?40年前肯定是IBM,25年前肯定是微软,过去10年肯定是谷歌世界级的,今天你去问一个IBM,微软或者谷歌的人请问贵公司是做什么的,他们的回答是一致的我们是人工智能公司。你到他的网站上会看到IBM就是一个人工智能公司,他号称已经去年卖了100亿人工智能的产品,微软成立了人工智能的部门,把6000人扫到人工智能部门里面去。谷歌说我们本来就是人工智能,深度学习已经用在2000个谷歌的应用上面。即便你觉得我可能有私心不客观,因为自己学人工智能的。但是你看看三代的美国最牛的科技公司,都自称是人工智能了,他们不可能是不客观的。

人工智能到底会怎么样来到世界,大部分会分三波。第一波就像刚才所说的把已有的大数据激活,互联网的数据,金融的数据,医疗的数据等等激活。因为我们已经有这么多数据,赶快把他用上,用他来做推测,取代人的工作,创造人的价值。第二波有新的传感器,智能硬件,比如说小鱼在家,比如说以后的可穿戴设备,比如说以后的车联网,比如说以后的智能家电等等,这些传到网上有新数据产生,有新数据才能有新应用,以后的智能家庭,智能交通都是第二波带来的机会。第三波真的当第二波把技术传感器生产的成本降到最低,可以放在每一辆车,每一个机器人上面,就真的进入了一个全面自动化的场景,出门无人驾驶车就来了,回家扫地做菜机器人帮你解决各种的问题,这三波大约会是在未来15年之内成真。

第一波、第二波都已经开始在发生,第一波已经有很多公司在赚大钱,第二波开始在发生,第三波是重要的投资潮流,但是可能还没有开花结果,因为传感器还比较贵,这个是我们可以看到的。未来科幻电影里面,至少那些智能家电自动化,聪明的机器人,取代人类的工作这些部分是必然成真的,是绝对可预测的。而中国是在应该是双手引领,迎接这样一个很好的时代。华人在AI领域的贡献非常大,43%世界上AI重要论文都是华人写的,我们是非常适合做这个领域。我们也可以看到,中国的年轻人是非常愿意看到很火的领域,快速的跳进去。我当年成立的微软亚洲研究院就训练了5000个人,这些人大部分都是做AI的,还有其他各个公司,清华、北大、交大ACM班都开始走人工智能路径,这是一个不可逆转的趋势。

当然到美国他们也告诉我说人工智能去年80个人,现在3000个人。可能美国斯坦福有一千个人,我们复旦交大有一万个人,因为毕竟数学好就可以学人工智能,你比计算机架构更低一点,中国人数学天然就好,加上理工科的人多,他们要转型学人工智能不是做什么世界顶级的科学家,但是就像我们在有做写IOS,八年前懂IOS的工程师,他的身价就比较高。你如果懂IOS跟懂WIS一定比懂IOS身价高。这样的一种重赏之下必然有大批勇夫出现。第三中国传统企业信息化和智能化做的很差,中国的AI只要比很差的门槛好一些,就可以创业了,就可以成为有价值的公司。美国的公司没有AI就很高,打败他们不容易。在美国20年前信用卡欺诈就做的很好,我在美国住了那么多年,信用卡很少被盗用,因为他们非AI技术大部分会警觉到信用卡欺诈。你把AI技术把原来99.9%的,变成99.9999%要把很大一步,中国现在只有80%你AI打败原来的门槛就更容易一些。工业革命需要最先进的大学,科研,技术。如果你给我一批世界最顶级的数学家,给他们少量的数据,给我们一批世界上二流的科学家,给他们大量的数据,后者必胜。这也是为什么美国的斯坦福特别担心微软、谷歌垄断,你们的数据这么多怎么打的败你。如果不考虑MIT怎么想微软,CMU怎么想谷歌,这个事情离我们太远,我们就想想中国数据多还是少,我们人口多。我们今日头条的数据有多少,每一个应用银行的数据,各种的数据都会比美国多,因为人口基数多,数据多哪怕我们一流的科学家没有美国多,因为数据多就有数据的优势,很多新独角兽的崛起,创新工厂那波可以看到我们投资的知乎、美图本来都不是人工智能公司,但是他的用户数据达到了上千亿马上就说我是人工智能。这真的是,如果真的没有看懂你的脸能把你弄的那么漂亮吗?美图现在是了解人的五官最牛的公司,因为他的数据最多。你要说美图的科学家一定比谷歌厉害吗?我觉得肯定不会,但是谷歌做不出来,因为数据不够多。这是活生生的例子告诉我们数据大国的优势即将体现在中国市场。

中国可能有道德,法律约束等等,我觉得国内会冲的很快,这方面也会形成新的优势。创新工厂角度来看,大数据会在三五年之内产生巨大的应用,在感知方面我们会发现,在传感器会越做越便宜,便宜以后就能量产,量产以后就能够带来更多的应用。但是有一个你可以看到,AI成为一个平台还是没有发生的,不是每个工程师都可以用AI。AI做跨领域还没有发生,AI来做自然语言的理解,还每一发生,这个可能会放在5-10年之间。机器人我们认为一定是先有工业再有商业,最后才有家庭,这个道理也很简单,因为刚开始传感器很贵,只有能够帮你挣钱省钱才是商业的正常路径,家庭能够买的一两千块的机器人,他会是非常的脆弱,然后绝对达不到人的期望值。再加上人一听到了机器人就会把他跟什么比,就会跟人比。尤其是这个机器人有手有脚,有眼睛,有嘴巴有耳朵的时候,你是个机器人怎么听不懂,怎么那么笨,怎么走路也不会走,怎么没听懂没看到我,就会对他有各种的期望,家庭机器人可能真的要等到接近10年,第三波自动化时代可能才会来临。智能家电是很快就来临的,这些加上智能化这个用户不会有误会或者很高的期待。

创新工厂作为非常早期介入人工智能,部分是因为我的背景,还有部分看了优质的创业者,还有顶尖的AI公司希望得到创新工厂的投资,我们真正懂这个领域能够给他附加价值。除了刚才的Face++,还有用前钱宝之外我们还投了很多的公司。另外我们也启动了我们的AI工程院,包括我和王咏刚都是工程院的一份子,我们的工程院形成了一个特别好的模式,我们想做的事情就是找一批技术专家,再找一批很懂商业的技术型的创业者,这两个结合起来,再找一批年轻人给他们很多的数据,让他们来创业。这个解决的问题是什么,第一个解决的问题就是人工智能创业需要大量的数据,创业者没有我们帮他找。让他们用让大家带走,第二个问题就是人工智能科学家可能不懂商业应用我们来教他帮他搭配找伙伴。第三个很难雇到一大批懂人工智能的工程师,我们直接来训练,我们3-6个月就可以把名校毕业的数学系的毕业生训练成年轻的工程师加入到这个公司,这是一个非常独特的人工智能孵化的模式,整体来说我觉得现在孵化越来越难做,因为你提供一个空间,帮着公司解决税务法务问题,帮他做点市场活动,这些东西都已经做烂了基本成为一片红海,在人工智能的领域真的可以提供巨大的价值。这些东西要不然是没有的,这是创新工厂现在在努力做的事情,是用真正有价值的方法来做孵化,然后来换取股份。

我们的布局可以看到各个王掌中外的基本都非常认可,我们在人工智能的布局。下个礼拜我会到美国去,各个美国的媒体也非常希望听到今天我跟大家分享的信息,看到中国将在世界的人工智能的布局上,扮演一个重要的角色。这个人工智能到底有多大,其实比我们想象的都要大很多,这里有一个例子。无人驾驶,这可能要到10-15年才会发生,这个发生的时候可不要认为以后买车有一个按纽一按就会自动驾驶,不按就自己开,肯定不是这样。因为很多个革命会同时发生,第一个共享经济会越做越好,未来的滴滴会越做越棒,第二个电动车将成为主流。第三个我们没有任何的理由自己买车了,因为你们如果有车,96%的时候是停滞的,这是你一生做的最糟的投资,你买房是赚钱涨的,你买车96%都是跌价。唯一的功能就是4%的时候给你方便,如果有一辆滴滴电动无人驾驶车,随叫随到30秒钟之内就到,甚至不叫都到因为他知道你在哪里,知道你下面要听李开复的演讲车子就来了。

如果这辆车大部分装一个人,我们这些车都是为了一个司机和一家人设计的,基本给当年的美国家庭设计的四人车坐的那么宽,大部分我们坐的是一个人,所以这辆车比人大一点点就可以。这辆车可以有多少个可以平行进行,两个车的道路现在可以做四个车,因为车子变小车子电动化就没有空气污染的问题。车子聪明了人的撞车死亡率大大下降,现在每一公里要死三个人,刚开始推出可能也要死2.9个人或者什么,但是大数据的力量之下,比如说10年之后无人驾驶可以出,15年之后有大量的数据,这个数据包括了不小心撞死人的数据,只要维持在人的1公里死三个人之下,我们刚开始死2.9个人,但是5年之后可能死1个人,0.1个人都有可能。就像人脸识别刚开始打不过人类,但是收集了很大数据就比人清楚。用钱宝原来是赔钱的贷款,现在数据越多就不会这样。他真的改变了我们的使用习惯,我们不买车,钱更多,空气也干净了,交通不堵塞了,未来的事情带来的出行是一个全新的体验,不止改变出行,还改变物流、配送以后这些无人驾驶车都会帮你们把京东、天猫买的东西更快的可以送到你的家门口,而且都不需要司机的成本。所有的物流配送电子商务都会被激活,创造巨大的价值,当然司机都可能失业了,但是他们可以找到其他的方法为社会创造价值,而非常低的成本可以把10%左右人花的时间解决掉,现在除了司机的工作可以帮他做的更好更安全,我们每个人有车还有很多其他的问题,找停车位,花停车费用,撞车保险各种麻烦都可以避免,以后车子真的会很少出车祸,因为每辆车跟其他的车连起来,当你爆胎的时候会告诉周围的车躲开我要爆胎。或者你急着上班的时候,可以告诉你我老板急着上班给你一块钱闪开好不好,他是带来一个颠覆性经济的改变。

BAT会越来越有钱,有大数据的公司会越来越有钱,这样的贫富差距有没有问题,50%的人会失去工作,他们的下岗应该怎么去处理,我们下一代的教育应该怎么修改,才能让更多的人不被机器取代,这些问题都是我们需要思考的。这次我和王咏刚写这本书,一方面是希望达到人工智能的科普,告诉大家已经来了,一方面告诉大家跟科幻小说不一样,更重要的是让每一个非科技人了解这个对整个世界的颠覆是巨大的,是比工业革命还要大,甚至要大十倍以上的改变。说了这么多人工智能的厉害,人工智能还是有限制的,第一个今天他不是一个平台,还是需要顶尖的AI科学家做,慢慢有更多工程师可以做。第二个需要海量的数据,至少千万级别的数据,第三要很大的计算量不是一台PC就可以做,第四数据要标注当然有些例子是自动标注的,比如说淘宝的购买这一类。最后是单一领域,人工智能不太能跨领域,就像你如果跟微软说买电影票很好,你突然跳出来说另外的东西就蒙了。人的语言交流是无语言限制,这些就是人工智能今天的限制,当然这些限制可以突破。

比如说深度学习经过了增强学习,他就可能可以自我学习,然后可能用更少的数据学习,所以千亿学习从一个领域的知识转到另一个领域有潜在的跨领域,还有有没有什么方法让我们跨领域做自然的理解。最后我们希望AI能够成为一个平台和工作箱,就像我们做算法的,有很多算法可以用来解决一个问题,AI现在主要是一个大工具可以深度学习,未来有很多小工具可以使用,所以期待未来10年这些问题至少可以带来很大的进步可能带来很大的突破,这些是我非常乐观的刚才三个阶段也期望着这些领域里面会有一定的推进。但是有些领域我觉得是无法预测的,科幻里面人和机器的爱,机器能够审美,机器的七情六欲,他的自我意识,这些都是科幻小说的作者想象力太丰富。今天所有的科技基础不能够延伸来证明这件事情会发生,当然我们也不能证明他不会发生,就像我跟你说明天有一个人能从这个楼出去飞到另外一个楼上,你听起来不太靠谱,但是我们也不知道一定不会发生,也许就有一个人出来。这些就是科学家的想象力,会不会有我觉得现在无法证明有,所以我会劝大家不要花太多时间担心科幻小说的事情,如果要担心担心刚才谈到的教育问题,失业问题,贫富差距问题,这些是必然面临的问题,还有担心你的工作会不会取代,取代了以后你怎么办,这些问题是真实的,而且可能是必然的。

这些问题是揣测想象的,姑且假设他不会发生,因为我们面临的问题实在太多了,不必再考虑不是必然发生的问题。到底谁会被取代,这是我们画的一个大约取代的时间表,最快被取代的是流水线工人,或者前台这一类非常低思考的工作,再往下可能交易员,会员,司机,助理,股票分析师的工作。再往下可能工程师,律师,甚至一些医师。但是医师会全部被取代吗?其实不会,未来的医师可能比今天还多,但是今天医师做的工作肯定会不一样,因为AI的诊断绝对超过医生10年以后,医生该做什么工作,医生该做的是AI诊断和病人之间的桥梁工作,AI诊断你得了第四期淋巴癌,病人听到完了就要死了。医生就会包装会解释,你最近有没有什么症状,最近晚上流汗,倒汗一个月几次,是冷汗还是什么,病人就觉得我被关怀了,倒汗确实是淋巴瘤的现象,我们先做一些诊断,看起来可能是所谓的淋巴瘤,但是你真的不用担心,因为李开复也得了这个病他现在也好了,所以你只要读他的《向死而生》用他的方法来治疗过日子你也会好的,这个医生的职位就变成了一个冷冰冰但是超级聪明诊断机器人和人的桥梁,这个医生的职位非常需要,今天我们看医院有没有觉得医生花的时间不够多,五分钟就把你赶出来了,以后医生可以跟你聊30分钟,让我们感觉被关怀了,特别重要的是他是有效果的,我们听过安慰剂效应吗?当你认为你吃的药可能医疗你的疾病,即便这个药不是真的药,只是一个面粉,但是你被治愈的可能性也会提升,这些神奇的事情是真的保住了,你不能教机器人怎么安慰,但是医生经过关怀和帮助和增加自信这是医生扮演的角色,以后医生老师很多左边的工作并不是消失,只是变成桥梁的工作。

前提是你必须接受AI比你做的好,把这个工具用好,而不是说排斥AI,AI永远做不了我的工作,这种人反而是被取代的最惨的。再往下什么会被取代,机器不能做艺术家,作家,导演,演员这些工作做不了,如果看到奇葩大会的演说说主持人能不能做,最近小冰开始做主持人了,但是还做不了蔡康永,马东,高晓松这种级别的主持人做不了。作家也是一样,很多人文科学的工作,今天感觉有点冷门,父母会说你不要学人类学以后找补工作,我觉得父母应该鼓励孩子去学他们想学的东西,这并不是说人类学就能找到工作了,而是说你想他去学的也找不到工作,所以应该给他机会发展自己想做的,而且人类学因为有了AI变得突然非常有意思了,哲学因为有了AI变得非常有意思,过去300年有出伟大的哲学家吗?没有,但是现在可以说了,AI来了可能整个哲学的架构和思想都要颠覆了,顶尖的管理者、决策者,我们的马云、马化腾我们的国家领导人的这些跨领域专家,我们的战略家,我们能够深度跨领域分析的人这是最难被取代的。

在这个前提之下以后到底人类的金字塔会长的像什么样子,从我们这种比较AI的观点来看,先要有一批能够管理AI的人,如果你家里有个数学天才可以鼓励他往这边走。但是我必须务实的告诉你这可能是十万分之一的概率,再往下鼓励更多的人做综合性人才,如果你能够懂两个领域,而且这两个领域的结合是很有价值的,比如说你很懂中美关系和朝鲜的思维,可能你就可以帮助国家领导人来怎么样做一个很好的外交策略,如果你很懂材料又很懂医学也许你就可以制造一个能够帮助人更康复的工作,跨领域变得很重要。第三专业型的,每个领域还是会有顶尖的,哪怕记者都消失了,胡舒立还是OK的。再有创意型的,艺术这些机器还是不会懂的,反而是那些做画家、设计师、摄影师这个好难,但是如果你真的能把美做出来还是有机会的,所以我非常幸运两个女儿都走的艺术路线,在金字塔中海油生存之地。

再往下善用AI型,今天不红用Word,不会用excellent你根本就不会用。当我觉得他更好我就用他做工具,当我觉得他比我更好的时候我就当他的翻译器,这是一个很好的方法,不要抗拒不要不承认,不承认不会造成他不发生。再往下我们会看到90%的人可能还是做不了前5种工作,90%的人该做什么,应该做人与人之间交流的事情,因为机器他本身是冷冰冰的,是做判断的是做决策的。机器是没有办法有人的爱心,统领心,没有办法有人的同情心,彼此之间感激之心,感恩之心,情感夫妻之间的父母孩子之间的情感,这些东西都做不了。所以我们应该可以有很多有意思的工作。比如说罗振宇前一阵说叠衣师,还有很多东西会被创造出来,导游,按摩师这些机器很难取代。当然不见得每个人都能找到一个好的服务业,但是即便找不到做志愿者也是挺好的,未来的社会其实是会有很多财富的,因为这些AI公司赚了很多钱都会被征税,这些税一定用来养所有失业的,失业的当然鼓励他们就业,实在不能就业志愿者也是一个不错的选择。今天很多退休的人,人都是首先要求文博,未来AI时代来临,温饱贫困可能差不多被解决了,下面要追求自我实现,今天的自我实现很大的程度来自于我作为一个司机我把老板开到办公室没有迟到我就有自我实现,我作为一个园丁把花剪的很漂亮我就自我实现了,未来这些事情机器人比你做的更好。

怎么自我实现,我到老人院让五个老人感觉有爱,我去看了我父母让他们感觉很温馨,我去孤儿院帮助三个孩子学会了两首歌,这些东西都是自我实现。因为有了自我实现,人才会能够稳定的,然后开心的活着,所以我觉得这些应该是人真的要做的事情。如果你回顾一千年前的古人,很多人都是在最下面的层次,有什么关系?过去这几百年可能我们太过分的追求财富所谓的金饭碗,让大家都成了中介,司务等等的,但是这些重复性枯燥的工作都会被取代,所以逼着我们做知己知彼,AI做不了的事情,AI做不了的就是人与人之间情感的交流。如果帮助孩子寻找到好的方向,我的建议第一个让孩子做自己爱做的事情,学AI也可以,学文史艺术也没问题,一样的有机会。第二做任何事情要做深,你不做深不做1万个小时成不了专家,成不了专家也OK那就接受服务业。第三平衡的发展让自己可以跨领域的了解,我特别感谢我读的哥伦比亚大学计算机科学的时候他逼我读了200本书,他让我的左右脑可以平衡,思考的问题可能比纯理工的人多一点纬度。第四个要善用AI,接受AI把这个工具用好,让人跟机器的1+1>2,第三提高EQ,重视人与人之间的情感交流,现在刷手机,以后玩AR,社会又养着你,你的大脑我们人类的大脑一定会退化,所以我们手机可以玩但是不要玩太多。今天我告诉大家的,AI时代已经来临,但是不要相信科幻片里面AI的目的是战胜跟取代人类,AI的目的真的是让我们能够得到自由跟平稳生活,谢谢大家。

主持人:谢谢AI李,我们请出第二位作者王咏刚先生跟大家说几句。

王咏刚:李开复已经把AI和人的关系讲的非常清楚,说说这本书。现在市场上有很多大家可以了解新的技术,了解人工智能的书。给大家几个读这本书的理由,并不是说这本书有多好,给大家几个这本书的特质,AI是一个非常有历史感的技术,就像李开复说的AI从1950年代到现在已经经历了60年的发展,这60年里AI经历了起起伏伏,大家都认为AI来了要毁灭人类的时候,AI又跌入了低谷,人们都说搞AI的都是骗子。这样的历史给我们今天体一一个非常大的问号,如果我们今天说AI这么火那明年,后年?我们现在这么火的投资,这么火的创业是不是会像以前的AI一样也跌入一个低谷,这个问题是现在摆在我们AI从业人员,AI创业人员,AI投资人员面前的一个非常大的问号,未来的AI到底会怎么发展,这本书上我觉得和其他书很本质的不同,李开复是AI真正历史的亲历者,黑白妻还是游戏。在语音识别领域,李开复是承上启下的一个很关键的人物。当年把语音识别从20分提高到50分,后来随着深度学习的技术从60分提高到90分,在这一一个整个发展过程中间,一个亲历者对历史的回顾可能更容易跟大家交流AI的未来会怎么走,这本书里会很明确的告诉大家,AI在今天的这样一个热潮未来会怎么发展这是基于李开复和我们创新工厂的一个本质的判断所以我觉得这个特点其他书是很难具备的。

第二个特点这本书是真正像李开复这一的投资人,因为我在过去的十年多的时间里,一直在谷歌做搜索相关的技术,自认为还是站在所谓的现在应用技术相对比较前沿的地方,我们既可以从投资的角度,看到这样一个产业发展的趋势,也可以从技术的领域,扎扎实实的跟大家分析讨论清楚,每一项技术在每一个领域在每一个环节到底处在一个什么样的位置,我们根本不会去漫步边际夸赞说现在的技术有多强,任何一个地方表现的多好。现在AI在很多领域表现的其实很低级,AI比如说在语言理解方面,远远低于人类一个小孩的水平,我们必须正视这些技术的现状,才能给现在的AI和未来的AI一个更好更正确的道路。