4月27日上午消息，2017GMIC大會(huì)今日在北京召開(kāi)，創(chuàng)新工場(chǎng)董事長(zhǎng)兼CEO、創(chuàng)新工場(chǎng)人工智能工程院院長(zhǎng)李開(kāi)復(fù)應(yīng)邀發(fā)表主題演講，他主要圍繞“人工智能時(shí)代的科學(xué)家創(chuàng)業(yè)”發(fā)表了看法。
李開(kāi)復(fù)演講之前，英國(guó)劍橋大學(xué)教授霍金通過(guò)視頻發(fā)表了演講，這位目前全球公認(rèn)的智者不斷提醒，必須要警惕人工智能帶來(lái)的威脅。
不過(guò)李開(kāi)復(fù)并不贊同霍金教授關(guān)于人工智能毀滅人類(lèi)的看法。李開(kāi)復(fù)認(rèn)為AI未來(lái)發(fā)展有很多機(jī)遇和挑戰(zhàn)，而毀滅人類(lèi)只是其中一種，而且還顯得比較遙遠(yuǎn)。
李開(kāi)復(fù)人工智能對(duì)于現(xiàn)在最重要的應(yīng)該是下面四件事情：
第一人工智能將創(chuàng)造巨大財(cái)富，讓人類(lèi)第一次有機(jī)會(huì)脫離貧困；
第二我們要擔(dān)心今天手中擁有巨大人工智能力量和數(shù)據(jù)的公司，他們用數(shù)據(jù)來(lái)作惡；
第三看到人工智能將要取代50%人的工作（在未來(lái)10—15年之間），這些人怎么辦，還有更重要的是教育怎么辦；
第四個(gè)是非常重要的話題，科學(xué)家尤其是人工智能科學(xué)家有什么使命有什么機(jī)會(huì)，是不是都要出來(lái)創(chuàng)業(yè)還是跟著霍金一起去尋找人類(lèi)的未來(lái)。
他表示科學(xué)家的特點(diǎn)是追求科研突破、講求嚴(yán)謹(jǐn)、需要慢工出細(xì)活，但這種特點(diǎn)放到創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新可能會(huì)稍顯不適應(yīng)。
然而，目前人工智能大浪潮下，頂尖科學(xué)家正在發(fā)揮越來(lái)越重要的作用，特別是2010年的深度學(xué)習(xí)帶來(lái)的AI技術(shù)突破。目前全行業(yè)都在需求科學(xué)家和科學(xué)領(lǐng)域的創(chuàng)新，這會(huì)應(yīng)用到AI可能發(fā)展的三個(gè)階段中。
李開(kāi)復(fù)認(rèn)為AI擴(kuò)張一定會(huì)經(jīng)過(guò)下面三個(gè)階段：
1）把已有的大數(shù)據(jù)用起來(lái)；
2）把沒(méi)有的數(shù)據(jù)收集起來(lái)、上傳起來(lái)，用各種攝像頭把人臉收集起來(lái)，收集了500億張人臉，所以隨時(shí)識(shí)別300萬(wàn)張人臉，這不是一個(gè)人類(lèi)的功能，而是超人類(lèi)的功能；
3）無(wú)人駕駛的機(jī)器人時(shí)代的來(lái)臨，從工業(yè)走向商業(yè)走向家機(jī)器人，從2到3、4，走向全方位的無(wú)人駕駛。
李開(kāi)復(fù)表示，這三步曲大概是未來(lái)五年、十年、十五年的藍(lán)圖。
而對(duì)于這些科學(xué)家如何參與到這三個(gè)階段，李開(kāi)復(fù)提出了四條建議：首先是自己擼起袖子干，像愛(ài)迪生一樣。其次是找個(gè)商業(yè)合伙人一起干。第三是把技術(shù)授權(quán)出去。第四是通過(guò)開(kāi)源等方式，不斷利用科學(xué)加快創(chuàng)新發(fā)展。
李開(kāi)復(fù)更加看好技術(shù)授權(quán)和開(kāi)源的方式，比如Google的創(chuàng)立，斯坦福的教授通過(guò)技術(shù)授權(quán)，不僅讓創(chuàng)新得以落地實(shí)現(xiàn)，還獲得了巨大的財(cái)富。
以下是演講全文：
霍金教授做了非常精彩的演講，我認(rèn)為人類(lèi)有像霍金教授這樣有遠(yuǎn)見(jiàn)的科學(xué)家，幫助我們的頂尖天才和世界最重要的政治家來(lái)幫我們策劃一個(gè)更美好的未來(lái)是非常重要的。但是他提出的“超級(jí)智能”和“未來(lái)人工智能”碾壓人類(lèi)和要避免這個(gè)狀況，我個(gè)人認(rèn)為并不是一個(gè)可根據(jù)今天科學(xué)推測(cè)出的必然結(jié)果。當(dāng)然非必然事件不代表我們不要關(guān)注它，還是要有聰明的人來(lái)想它，但我認(rèn)為人工智能對(duì)于今天在座每一位最重要的意義應(yīng)該是下面四件事情：
第一人工智能將創(chuàng)造巨大財(cái)富，讓人類(lèi)第一次有機(jī)會(huì)脫離貧困。
第二我們要擔(dān)心今天手中擁有巨大人工智能力量和數(shù)據(jù)的公司，他們用數(shù)據(jù)來(lái)作惡。
第三看到人工智能將要取代50%人的工作（在未來(lái)10—15年之間），這些人怎么辦，還有更重要的是教育怎么辦。
第四個(gè)是非常重要的話題，科學(xué)家尤其是人工智能科學(xué)家有什么使命有什么機(jī)會(huì)，是不是都要出來(lái)創(chuàng)業(yè)還是跟著霍金一起去尋找人類(lèi)的未來(lái)。
我自己也是一個(gè)科學(xué)家創(chuàng)業(yè)，非常早的時(shí)候做了人工智能，我記得申請(qǐng)我卡內(nèi)基梅隆博士時(shí)，作文就是申請(qǐng)人工智能+我們未來(lái)改造未來(lái)的世界，希望參與這個(gè)行業(yè)。1986年還沒(méi)有AlphaGo、深藍(lán)的時(shí)候，我寫(xiě)了第一篇文章，有關(guān)擊敗世界黑白棋冠軍。
1988年做博士論文，當(dāng)時(shí)是第一個(gè)非語(yǔ)音識(shí)別，在《紐約時(shí)報(bào)》上有所報(bào)道。之后我進(jìn)入蘋(píng)果，這里可以看到一個(gè)很萌的照片，在《早安美國(guó)》節(jié)目上談到了語(yǔ)音識(shí)別將如何進(jìn)入主流，也被《華爾街報(bào)日?qǐng)?bào)》報(bào)道，當(dāng)天股票漲了2.5毛錢(qián)，后來(lái)跌回來(lái)了。所以我充滿(mǎn)的信心，因?yàn)槲易鲋鞣矫骓敿獾娜斯ぶ悄芄ぷ�，認(rèn)為人工智能和其他技術(shù)。
比如說(shuō)虛擬世界即將步入主流，于是就從SGA公司做一個(gè)內(nèi)部創(chuàng)業(yè)。當(dāng)時(shí)我們做的是，能不能讓每一個(gè)網(wǎng)頁(yè)充滿(mǎn)了3D，3D的游戲、動(dòng)畫(huà)讓網(wǎng)頁(yè)做得更精彩，讓人們?yōu)g覽的不是網(wǎng)頁(yè)而是一個(gè)一個(gè)房間，一定程度上和今天的VR非常相似，這次創(chuàng)業(yè)非常失敗，2000萬(wàn)美元的投入，100個(gè)員工，幾乎全軍覆沒(méi)。從這個(gè)失敗里我得到了一些教訓(xùn)，我想跟大家分享。
今天有一次在MIT演講的時(shí)候，要求每一位講者演講完后留下一句話，我留下的那句話是——“創(chuàng)新固然重要，但不是最重要的，最重要的是做有用的創(chuàng)新”�？茖W(xué)家們往往會(huì)被自己的研究、自己酷的東西所打動(dòng)，也認(rèn)為他所看到的酷的東西是全世界人類(lèi)所需要的。但是事實(shí)可能并不是這樣。我們想的是3D有多酷，但沒(méi)有想到3D硬件是否準(zhǔn)備好，用戶(hù)對(duì)3D世界有什么需求，為什么VC投資我們，怎么把創(chuàng)業(yè)做成有賺錢(qián)、有經(jīng)濟(jì)價(jià)值的創(chuàng)業(yè)，我基本錯(cuò)過(guò)了所有創(chuàng)業(yè)者應(yīng)該走的路。
我當(dāng)年做的是頂尖研究，進(jìn)入的是頂尖公司，做出的產(chǎn)品依然遭遇了滑鐵盧，人工智科學(xué)家應(yīng)該怎么想？其實(shí)本質(zhì)上，科學(xué)家和創(chuàng)業(yè)者有非常大的不同，科學(xué)家追求的科研突破，創(chuàng)業(yè)者追求的是商業(yè)回報(bào)，科學(xué)家講究嚴(yán)謹(jǐn)，科學(xué)家講究速度，科學(xué)家要慢工出細(xì)活，而創(chuàng)業(yè)者要快速迭代，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，是我讀博士、做教授過(guò)程中，深深體會(huì)到在科研領(lǐng)域里每次問(wèn)的第一個(gè)問(wèn)題是什么，這件事情別人是否做過(guò)，是不是全新的，如果有人做過(guò)一定要看別人，看自己有沒(méi)有增加的價(jià)值，增加的價(jià)值不如突破的價(jià)值大，所以每個(gè)科學(xué)家不斷要求創(chuàng)新，所起創(chuàng)新是做前人所未做過(guò)的工作，這句話代表了科學(xué)、追求科學(xué)精神的一種含義。但是一個(gè)創(chuàng)業(yè)者，或者一個(gè)VC，他更重視的是什么？怎么樣打造產(chǎn)品，怎么樣產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值。
甚至在VC今天投資過(guò)程中，想想我們投的每一個(gè)團(tuán)隊(duì)冒了人才的風(fēng)險(xiǎn)、商業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)、競(jìng)爭(zhēng)的風(fēng)險(xiǎn)、執(zhí)行的風(fēng)險(xiǎn)，我們非常不要再冒科技風(fēng)險(xiǎn)了，所以我們更寧愿看一個(gè)團(tuán)隊(duì)說(shuō)：這個(gè)技術(shù)已經(jīng)被證明了，只是把它應(yīng)用在場(chǎng)景里。剛才兩段話讓大家看到了科學(xué)家本質(zhì)和創(chuàng)業(yè)者、VC本質(zhì)截然不同，一個(gè)僅僅追求做前人未做過(guò)的工作不考慮它有沒(méi)有用，而只需要賺錢(qián)不希望冒科技風(fēng)險(xiǎn)，這兩個(gè)通常走不到一起。
而且走到了一起，科學(xué)家因?yàn)槌赡昀墼�、在這樣的文化和基因之下發(fā)展，可能會(huì)把公司帶到一個(gè)不那么務(wù)實(shí)、或者不那么快速迭代，或者不追求做過(guò)，或者不專(zhuān)注。科學(xué)家很聰明，每個(gè)人有好多點(diǎn)子，一個(gè)創(chuàng)業(yè)公司每天出個(gè)點(diǎn)子公司會(huì)死掉，因?yàn)槭裁炊甲觥Ｋ跃鎰?chuàng)業(yè)之父STEVE BLANK幫助科學(xué)家創(chuàng)業(yè)，總結(jié)是科學(xué)家必須要小心，因?yàn)轭}目往往是冷僻的，沒(méi)有多大市場(chǎng)；
第二，選題跟風(fēng)口有很大差異；
第三，科學(xué)家不太愿意承認(rèn)自己很可能不具備把技術(shù)霜葉轉(zhuǎn)換成價(jià)值的洞察力和執(zhí)行力。每個(gè)想創(chuàng)業(yè)的科學(xué)家都一定要真誠(chéng)的問(wèn)自己會(huì)否面對(duì)這些問(wèn)題，我想你面對(duì)大家的時(shí)候希望保持自信，但是你自己應(yīng)該知道，對(duì)你來(lái)說(shuō)是不是一個(gè)問(wèn)題。
當(dāng)然，今天，科學(xué)創(chuàng)業(yè)大家了一個(gè)有史以來(lái)最好的時(shí)機(jī)，可以看到除了今天談的人工智能之外，在區(qū)塊鏈、生命科學(xué)、高能電視、細(xì)胞擴(kuò)增、基因編程，幾乎每個(gè)領(lǐng)域都是創(chuàng)業(yè)的機(jī)會(huì)，我在這里絕對(duì)沒(méi)有打壓科學(xué)家參與創(chuàng)業(yè)的意思，只是參加創(chuàng)業(yè)的時(shí)候一定要想清楚，過(guò)去那么多科學(xué)家包括自己碰到的死穴怎么去避免，有成功的案例我的朋友李博士創(chuàng)造了有價(jià)值的公司，國(guó)內(nèi)也會(huì)看到很多類(lèi)似的公司。
但看到更多的是教授恪守他的崗位，美國(guó)谷歌就是典型例子，斯坦福和谷歌兩個(gè)創(chuàng)始人的教授，沒(méi)有參與，但技術(shù)授權(quán)有3.4億美金，這是一個(gè)模式。
談到AI創(chuàng)業(yè)，為什么AI需要AI科學(xué)家？每一個(gè)時(shí)代的科學(xué)公司都有做這樣的創(chuàng)業(yè)，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代注定是被海龜創(chuàng)業(yè)，因?yàn)楹｝斣趪?guó)外看到了互聯(lián)網(wǎng)的崛起帶到中國(guó)。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用方面注定是產(chǎn)品經(jīng)理的創(chuàng)業(yè)，因?yàn)檫@個(gè)時(shí)代我們需要快速迭代產(chǎn)品，因此使那些既懂技術(shù)又懂用戶(hù)和市場(chǎng)的人成為時(shí)代的傲兒。在O2O時(shí)代，把地面銷(xiāo)售和后臺(tái)技術(shù)整合起來(lái)，這是我們需要衡量的。美團(tuán)、滴滴就是這樣的搭配。
人工智能時(shí)代來(lái)到了，最核心的、最需要的一定是AI科學(xué)家，因?yàn)榻裉霢I技術(shù)還沒(méi)有進(jìn)入主流，AI平臺(tái)還沒(méi)有產(chǎn)生，因此AI應(yīng)用還不能井噴，只有少數(shù)手中掌握著如何把AI應(yīng)用起來(lái)的科學(xué)家能夠創(chuàng)業(yè)。
但這些科學(xué)家有剛才講的所有科學(xué)家的特點(diǎn)：追求創(chuàng)新、寫(xiě)論文、不太知道市場(chǎng)。大部分科學(xué)家的創(chuàng)業(yè)，在中國(guó)都是在做人臉識(shí)別，做計(jì)算機(jī)識(shí)別，在座的張宏江博士是這方面的是鼻祖，他的徒子徒孫每個(gè)人都在做人臉識(shí)別工作。這一定程度上看到我們的科學(xué)家是缺乏想象力的，人工智能有那么多的應(yīng)用，人臉識(shí)別絕對(duì)不是最好的一個(gè)，科學(xué)家需要一個(gè)懂企業(yè)銷(xiāo)售的人跟他們搭配，這里當(dāng)然是亂搭，兩個(gè)沒(méi)有關(guān)系的人，但就是像的李菲菲、胡溫馬（音）這樣的人搭配，才能碰撞出真正的超級(jí)獨(dú)角獸的AI構(gòu)思。AI本身不是一個(gè)消費(fèi)者的應(yīng)用，當(dāng)然BAT非常幸運(yùn)的應(yīng)用在消費(fèi)者，但我們AI創(chuàng)業(yè)不能自帶流量，沒(méi)有流量和數(shù)據(jù)有什么用？
所以做出來(lái)的AI還是給企業(yè)應(yīng)用，企業(yè)金融、醫(yī)療有數(shù)據(jù)，我們結(jié)果他的方案，在他的公司需要企業(yè)銷(xiāo)售，需要懂AI的解決方案，這才是一個(gè)黃金搭配來(lái)解決AI創(chuàng)業(yè)。所以AI科學(xué)家的參與是非常重要的。
AI最大突破是七年前深度學(xué)習(xí)。我們可以理解深度學(xué)習(xí)是一個(gè)超級(jí)EXCEL表，很多數(shù)據(jù)丟進(jìn)去以后，再丟一個(gè)數(shù)據(jù)，就能夠做出預(yù)測(cè)、判斷或者分類(lèi)，很多臉丟進(jìn)去就認(rèn)識(shí)誰(shuí)是誰(shuí)，很多棋盤(pán)、一次一次圍棋比賽丟進(jìn)去就知道下哪一步棋，很多淘寶商品和用戶(hù)丟進(jìn)去，就知道你想買(mǎi)什么了。
所以未來(lái)的AI肯定可以知道你今天晚上想吃什么，比你更知道；知道你去哪里度假，比你更知道；甚至在座未婚的可能喜歡什么樣的配偶比你更知道。這就是一個(gè)先知的、對(duì)未來(lái)能夠做非常強(qiáng)大預(yù)測(cè)的AI。AI在這個(gè)階段是單領(lǐng)域大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的引擎，可以把它認(rèn)為是一個(gè)黑核，可以進(jìn)入各種領(lǐng)域。AI擴(kuò)張一定會(huì)經(jīng)過(guò)下面三個(gè)階段。
第一個(gè)階段，把已有的大數(shù)據(jù)用起來(lái)，BAT在用，今日頭條、快手、滴滴、美團(tuán)都在用。另外，金融領(lǐng)域可以用，比如我們投資的智融集團(tuán)的用錢(qián)寶，一個(gè)月放出30億的貸款，因?yàn)榭梢园岩延械臄?shù)據(jù)、用戶(hù)數(shù)據(jù)激活做小額貸款，還有醫(yī)療。
第二個(gè)階段是把沒(méi)有的數(shù)據(jù)收集起來(lái)、上傳起來(lái)，用各種攝像頭把人臉收集起來(lái)，收集了500億張人臉，所以隨時(shí)識(shí)別300萬(wàn)張人臉，這不是一個(gè)人類(lèi)的功能，而是超人類(lèi)的功能。
第三個(gè)是無(wú)人駕駛的機(jī)器人時(shí)代的來(lái)臨，從工業(yè)走向商業(yè)走向家機(jī)器人，從2到3、4，走向全方位的無(wú)人駕駛。這是我們投資的聚石科技。這三步曲大概是未來(lái)五年、十年、十五年的藍(lán)圖。剛才霍金描述的未來(lái)是真實(shí)的，不太確定的是AI會(huì)否有意識(shí)、人類(lèi)情感、掌控人類(lèi)、做我們的工具、會(huì)否自我重新迭代、自我重新重寫(xiě)等等，這些是未知的，但已知的可以推出這些應(yīng)用。應(yīng)用推出來(lái)以后會(huì)產(chǎn)生巨大結(jié)果、產(chǎn)生巨大價(jià)值，國(guó)家征稅，取代大量的工作，這些工作可以用大量的征稅補(bǔ)助下崗人重新訓(xùn)練自己，以改造教育。
所以人工智能時(shí)代對(duì)經(jīng)濟(jì)有巨大改變，50%下崗人該怎么辦，未來(lái)教育該怎么辦都是我們需要解決的問(wèn)題。從12點(diǎn)這邊逆時(shí)針轉(zhuǎn)，紅色是必然被取代的工作，綠色是被修改的工作，黃色是暫時(shí)還不能取代的工作，轉(zhuǎn)到最上面是最難取代的工作，能取代和不能取代很容易解釋?zhuān)苋〈木褪谴髷?shù)據(jù)可以針對(duì)一個(gè)目標(biāo)函數(shù)做一個(gè)決策，比人更好的決策，那你就可以取代了。
大部分工作都是這樣的。綠色代表，是當(dāng)有一天機(jī)器比醫(yī)生可以做更好的診斷，但機(jī)器是冷冰冰的，醫(yī)生可以包裝一個(gè)人性化的接口，讓病人得到安慰，讓安慰劑起效應(yīng)啟動(dòng)，使病人存活和心理感受更好。右邊這些是現(xiàn)在人工智能還不能做的，包括藝術(shù)、人類(lèi)學(xué)、管理者、決策者，更包括最大的發(fā)明家。
所以AI時(shí)代的人才結(jié)構(gòu)，我們看到有大量的服務(wù)型人才，包括羅輯思維說(shuō)的疊衣師、愛(ài)心陪伴，人的愛(ài)是不能被機(jī)器取代的。往上是會(huì)把人工智能當(dāng)作工具的人，比如說(shuō)醫(yī)師變成AI工具和人的過(guò)渡者，再上是發(fā)明每一個(gè)領(lǐng)域的新技術(shù)掌控者，再上是跨領(lǐng)域的工作者，懂很多領(lǐng)域。當(dāng)然最最頂尖的就是發(fā)明新的AI，掌控AI，他們寫(xiě)人不但是最聰明的最懂技術(shù)的，而且抱有最大的科學(xué)技術(shù)革命。
AI怎么參與？有四條路子，從走下角講起來(lái)：第一，自己擼起袖子做創(chuàng)業(yè)，這個(gè)最困難，因?yàn)榭茖W(xué)家本質(zhì)是創(chuàng)新，而不是創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值。往下找個(gè)商業(yè)合伙人一起看。右上，留在學(xué)校，繼續(xù)做創(chuàng)新，把技術(shù)授權(quán)出去，讓學(xué)生或者別人做，這是我大大鼓勵(lì)的。最后一個(gè)是提供開(kāi)源，發(fā)布數(shù)據(jù)和內(nèi)容。
今天AI科學(xué)家苦于沒(méi)有BAT手中的數(shù)據(jù)，希望用更開(kāi)源的方法把手中的工作做出來(lái)。所以真的希望鼓勵(lì)科學(xué)家，看清楚學(xué)家才是科研的凈土，不要因?yàn)槟軌蛸嶅X(qián)就加入到公司或者創(chuàng)業(yè)。頂尖科學(xué)家是我們稀缺的資源，希望你們恪守自己的崗位，把技術(shù)推到更高的一個(gè)層次，深度學(xué)習(xí)只是人工智能的第一步，未來(lái)還有很多機(jī)會(huì)。恪守自己的科研崗位也會(huì)得到商業(yè)價(jià)值，比如經(jīng)過(guò)技術(shù)授權(quán)。
如果你決定創(chuàng)業(yè)，也希望你能夠了解，創(chuàng)業(yè)的話就要知道客戶(hù)才是上帝，需要知道怎么樣去拿最有價(jià)值的VC錢(qián)幫助你補(bǔ)足短板，比如創(chuàng)新工場(chǎng)，要能夠有紀(jì)律、有效率的解決問(wèn)題，而不是一個(gè)又一個(gè)問(wèn)題的提出，不是提出問(wèn)題，而是解決問(wèn)題，解決的時(shí)候重視效率，做你擅長(zhǎng)的事，找合作伙伴，補(bǔ)足你的短板。
作為社會(huì)，必須做很多事情讓教授既能得到利益，也能得到名聲，還能夠做有趣的創(chuàng)業(yè)。在報(bào)酬方面，讓整個(gè)研究界提高科學(xué)家的報(bào)酬。在生育和大獎(jiǎng)方面，比如圖靈獎(jiǎng)和科學(xué)獎(jiǎng)都是很好的支持。資源方面應(yīng)該給更多的數(shù)據(jù)，不僅讓BAT有最大的數(shù)據(jù)，教授也有最大的數(shù)據(jù)。時(shí)間上要思考怎解決不浪費(fèi)時(shí)間的問(wèn)題。
斯坦福用技術(shù)授權(quán)的方式，CMU讓教授創(chuàng)業(yè)是占股份的方式，這都是非常好的方式，國(guó)際上尤其在中國(guó)都要好好思考，怎么樣把土壤做得讓創(chuàng)業(yè)者能做他們擅長(zhǎng)的事，讓科學(xué)家做他們擅長(zhǎng)的事，讓兩者有機(jī)的結(jié)合，而不要強(qiáng)逼每個(gè)科學(xué)家都一定要出去創(chuàng)業(yè)。
