论文部分内容阅读
在人类的历史中，大概发生过四场影响世界的技术革命：从以蒸汽机为主的第一次工业革命，到电气化带来的第二次工业革命，再到信息、互联网、移动互联网带来的第三次工业革命，最后是AI带来的第四次工业革命。
中国虽然错过了第一次和第二次革命，但在第三次革命中，我们却抓住了机遇。我预测——中国和美国会成为第四次工业革命的引领者。
AI就是用海量的数据做精确的抉择、判断或者分类。
回顾过去100年里最有价值的10家公司在股市上的表现，我们发现，早期经济是以工业来驱动的，之后面向消费者的产品崛起，再后来技术类的产品渐渐涌现出来。
但是，到2017年我发现了两个新的现象：第一个现象，就是在世界最有价值的10家公司里，有7家是顶级的高科技公司，而且这7家公司有个共同的特点：既有第三次工业革命的基础，也就是IT、移动互联网的力量，同时蕴藏了AI的萌芽状态；第二个现象，就是2017年我们首次看到了中国两家顶级公司进入了世界企业前10强的行列。
如果说，过去我们认为石油或者电是最有价值的，那么今天，在AI即将引领革命的世界里，最有价值的则是全球化、快速发展的数据。
还记得我在31年前发表的博士论文用了海量的数据，当时我的导师非常慷慨地给了我10万美金，让我买一个超级大的硬盘，那个硬盘有200多公斤！正因为有了这么海量的语料，我才做出了当时最好的语音识别系统。
这10万美金、200多公斤的语料，到底装了多少呢？只装了100兆。
今天顶级的语音识别系统之所以能把我当时开发的系统远远地抛在后头，主要原因就是他们用了100万倍的数据量，训练出了AI模型。所以对于AI来说，海量的数据是特别重要的。
在新的AI革命中，数据就是我们新时代的石油和推动力。相比前三次革命，第四次革命肯定会发展、迭代得更快——互联网浪潮累积了海量数据，AI直接用这些数据就可以产生价值。
在AI的第三波浪潮过渡到第四波浪潮的这段时间里，中国逐渐从模仿者变成了创新者。10年前，中国的顶级公司基本都在仿效美国公司，而现在，中国有很多的创新模式和创新技术是引领全球的。例如今日头条、快手、VIPKID、摩拜、映客、拼多多、蚂蚁金服……这些企业的崛起，意味着中国已经从“copy to China”跨越到了“copy from China”的新时代。
AI的发展不仅依靠海量的数据和更快速的计算，这个时代还有一个巨大的发明——深度学习。
深度学习带来的变革，就和当年电力的发明是一样巨大的。只要我们把海量的数据丢进去，AI就能帮我们优化。举个例子，如果我把银行的好账跟坏账一起丢进去，AI就可以分辨一个新的贷款是好账还是坏账；如果我把各种股票、投資数据丢进去，AI就能分辨出哪些是更可能赚钱的股票，哪些是更可能赔钱的股票……深度学习就是这样一个巨大的魔术盒子，能够做单一领域、基于海量数据的判断和抉择，所以当它被用在各种领域的时候，就能创造各种价值。
在过去的四年中，AI曾击败了世界围棋冠军，还成为几乎所有游戏的赢家。当然，它不只在游戏领域有一定的优势，今天的AI在国内可以考过医学院的高考；在日本可以考上东京大学；最好的AI语音识别和物体识别比人类识别得更精确……由此可见，AI正处于一个百花齐放的时代。
据普华永道预测：到2030年底，AI将为全世界创造16万亿美金增额的GDP，其中有7万亿美金来自于中国。麦肯锡也做过类似的研究。
在我的新书《AI·未来》中，我描述了AI一共有四波浪潮：
第一波浪潮，在数据最多的领域——互联网，涌现了各种应用。
第二波浪潮，金融、教育等行业崛起。这些行业的数据有个共同点，都是标注的、精确的、海量的、虚拟的，并没有什么物流制造来放缓产品化的过程。
第三波浪潮，AI更加智能，不仅能听、能看，而且有触感。例如，在当今比较流行的无人商店里，AI不仅可以感受到我们摸了什么，看到我们拿了什么，还可以根据我们的动作来预测我们会购买什么。而且我们不再需要收银员了，结账的时候直接用移动支付就可以付钱。
计算机可以有无数的触觉。一个好的AI算法，有很多传感器，这些传感器除了听、看之外，还可以感受到热度、湿度，在农业领域，AI通过运算就会知道什么时候需要施肥、浇水，哪些地方能够收获多少粮食……
AI还可以做三维重建。比如用iPhone做人脸识别的时候，即使房间很黑，也能够成功解锁，因为有结构光技术让它在黑暗的地方也可以看得清。这些功能会让AI远远超过人类的能力。
在第四波浪潮里，AI机器人、无人工厂、无人仓储、无人驾驶将逐渐普及。
通过这四波浪潮，我们发现：AI可以应用到几乎所有领域。但是，直到现在，却只有4%的公司成功运用了AI。因此，AI的发展空间是巨大的。可以说今天的AI就相当于互联网时代早期马云创办中国黄页的时代。可想而知，从中国黄页到之后的发明是多大的一段路程！
通过以上的分析，我认为AI的发展会经历四个过程：首先是以AI技术为主的创新创业；之后是以AI产品为主，更有针对性地服务行业；第三是把AI注入传统行业，提高效率、降低成本；最后就是无所不在的AI。
AI最大的价值就是取代人类重复性的工作。例如，我们的客服电话中有80%的问题是可以用AI来解决的，这就意味着AI可以减少80%的客服成本。
在零售领域，AI可以预测商店的销售情况，如果用AI来管理供应链，可以优化供应流程，把库存降到最低，同时还可以保证货品（尤其是生鲜类食品）的新鲜度，进而帮助公司把成本降到最低。AI还可以分担店长的大部分任务，这不仅可以帮助公司节省运营成本，最重要的是可以让公司拥有快速扩张的能力。
在金融领域，现在大家购买的基金是千人一面的，但通过AI就可以做到千人千面——针对每一个人的需求，制定一个最标准的、最符合用户可容忍风险度的投资。而且它所采纳的信息是基金经理不可能看到的。
AI还可以发明新的药物。传统研制药物的方法，大多凭借科学家的经验去猜什么药物能治什么病，但是如果有了AI，就可以通过生成化学、对抗式网络和自然语言的结合来发明新药，这会把整个研发周期缩短3/4。
所以，AI会带来巨大的商业价值，当然AI也带来了很多挑战。例如人们较为担心AI会泄露隐私，也会造成大量人口失业，并拉大贫富差距。虽然各国政府都已了解这些挑战，而且开始研究怎么治理，但我认为，这些技术带来的问题最终都要由技术来解决，就像当年的病毒是用防病毒软件来解决的一样。
今天的人工智能，会像当初的电力一样，进入所有的行业，为传统行业创造价值。那些拥抱AI的传统公司会胜出，那些不拥抱AI的传统公司，可能会消失。
虽然中国有些传统行业还是比较落后的，还没有应用信息化、数据化，但是恰恰因为落后，这些企业有机会享受三个由技术带来的红利：信息化、数据化和AI化。
AI将改变世界，我们期待和大家一起迎接这美丽的未来！
中国虽然错过了第一次和第二次革命，但在第三次革命中，我们却抓住了机遇。我预测——中国和美国会成为第四次工业革命的引领者。
数据就是新时代的石油和推动力
AI就是用海量的数据做精确的抉择、判断或者分类。
回顾过去100年里最有价值的10家公司在股市上的表现，我们发现，早期经济是以工业来驱动的，之后面向消费者的产品崛起，再后来技术类的产品渐渐涌现出来。
但是，到2017年我发现了两个新的现象：第一个现象，就是在世界最有价值的10家公司里，有7家是顶级的高科技公司，而且这7家公司有个共同的特点：既有第三次工业革命的基础，也就是IT、移动互联网的力量，同时蕴藏了AI的萌芽状态；第二个现象，就是2017年我们首次看到了中国两家顶级公司进入了世界企业前10强的行列。
如果说，过去我们认为石油或者电是最有价值的，那么今天，在AI即将引领革命的世界里，最有价值的则是全球化、快速发展的数据。
还记得我在31年前发表的博士论文用了海量的数据，当时我的导师非常慷慨地给了我10万美金，让我买一个超级大的硬盘，那个硬盘有200多公斤！正因为有了这么海量的语料，我才做出了当时最好的语音识别系统。
这10万美金、200多公斤的语料，到底装了多少呢？只装了100兆。
今天顶级的语音识别系统之所以能把我当时开发的系统远远地抛在后头，主要原因就是他们用了100万倍的数据量，训练出了AI模型。所以对于AI来说，海量的数据是特别重要的。
在新的AI革命中，数据就是我们新时代的石油和推动力。相比前三次革命，第四次革命肯定会发展、迭代得更快——互联网浪潮累积了海量数据，AI直接用这些数据就可以产生价值。
在AI的第三波浪潮过渡到第四波浪潮的这段时间里，中国逐渐从模仿者变成了创新者。10年前，中国的顶级公司基本都在仿效美国公司，而现在，中国有很多的创新模式和创新技术是引领全球的。例如今日头条、快手、VIPKID、摩拜、映客、拼多多、蚂蚁金服……这些企业的崛起，意味着中国已经从“copy to China”跨越到了“copy from China”的新时代。
AI的四波浪潮
AI的发展不仅依靠海量的数据和更快速的计算，这个时代还有一个巨大的发明——深度学习。
深度学习带来的变革，就和当年电力的发明是一样巨大的。只要我们把海量的数据丢进去，AI就能帮我们优化。举个例子，如果我把银行的好账跟坏账一起丢进去，AI就可以分辨一个新的贷款是好账还是坏账；如果我把各种股票、投資数据丢进去，AI就能分辨出哪些是更可能赚钱的股票，哪些是更可能赔钱的股票……深度学习就是这样一个巨大的魔术盒子，能够做单一领域、基于海量数据的判断和抉择，所以当它被用在各种领域的时候，就能创造各种价值。
在过去的四年中，AI曾击败了世界围棋冠军，还成为几乎所有游戏的赢家。当然，它不只在游戏领域有一定的优势，今天的AI在国内可以考过医学院的高考；在日本可以考上东京大学；最好的AI语音识别和物体识别比人类识别得更精确……由此可见，AI正处于一个百花齐放的时代。
据普华永道预测：到2030年底，AI将为全世界创造16万亿美金增额的GDP，其中有7万亿美金来自于中国。麦肯锡也做过类似的研究。
在我的新书《AI·未来》中，我描述了AI一共有四波浪潮：
第一波浪潮，在数据最多的领域——互联网，涌现了各种应用。
第二波浪潮，金融、教育等行业崛起。这些行业的数据有个共同点，都是标注的、精确的、海量的、虚拟的，并没有什么物流制造来放缓产品化的过程。
第三波浪潮，AI更加智能，不仅能听、能看，而且有触感。例如，在当今比较流行的无人商店里，AI不仅可以感受到我们摸了什么，看到我们拿了什么，还可以根据我们的动作来预测我们会购买什么。而且我们不再需要收银员了，结账的时候直接用移动支付就可以付钱。
计算机可以有无数的触觉。一个好的AI算法，有很多传感器，这些传感器除了听、看之外，还可以感受到热度、湿度，在农业领域，AI通过运算就会知道什么时候需要施肥、浇水，哪些地方能够收获多少粮食……
AI还可以做三维重建。比如用iPhone做人脸识别的时候，即使房间很黑，也能够成功解锁，因为有结构光技术让它在黑暗的地方也可以看得清。这些功能会让AI远远超过人类的能力。
在第四波浪潮里，AI机器人、无人工厂、无人仓储、无人驾驶将逐渐普及。
通过这四波浪潮，我们发现：AI可以应用到几乎所有领域。但是，直到现在，却只有4%的公司成功运用了AI。因此，AI的发展空间是巨大的。可以说今天的AI就相当于互联网时代早期马云创办中国黄页的时代。可想而知，从中国黄页到之后的发明是多大的一段路程！
通过以上的分析，我认为AI的发展会经历四个过程：首先是以AI技术为主的创新创业；之后是以AI产品为主，更有针对性地服务行业；第三是把AI注入传统行业，提高效率、降低成本；最后就是无所不在的AI。
AI如何为传统企业赋能？
AI最大的价值就是取代人类重复性的工作。例如，我们的客服电话中有80%的问题是可以用AI来解决的，这就意味着AI可以减少80%的客服成本。
在零售领域，AI可以预测商店的销售情况，如果用AI来管理供应链，可以优化供应流程，把库存降到最低，同时还可以保证货品（尤其是生鲜类食品）的新鲜度，进而帮助公司把成本降到最低。AI还可以分担店长的大部分任务，这不仅可以帮助公司节省运营成本，最重要的是可以让公司拥有快速扩张的能力。
在金融领域，现在大家购买的基金是千人一面的，但通过AI就可以做到千人千面——针对每一个人的需求，制定一个最标准的、最符合用户可容忍风险度的投资。而且它所采纳的信息是基金经理不可能看到的。
AI还可以发明新的药物。传统研制药物的方法，大多凭借科学家的经验去猜什么药物能治什么病，但是如果有了AI，就可以通过生成化学、对抗式网络和自然语言的结合来发明新药，这会把整个研发周期缩短3/4。
所以，AI会带来巨大的商业价值，当然AI也带来了很多挑战。例如人们较为担心AI会泄露隐私，也会造成大量人口失业，并拉大贫富差距。虽然各国政府都已了解这些挑战，而且开始研究怎么治理，但我认为，这些技术带来的问题最终都要由技术来解决，就像当年的病毒是用防病毒软件来解决的一样。
今天的人工智能，会像当初的电力一样，进入所有的行业，为传统行业创造价值。那些拥抱AI的传统公司会胜出，那些不拥抱AI的传统公司，可能会消失。
虽然中国有些传统行业还是比较落后的，还没有应用信息化、数据化，但是恰恰因为落后，这些企业有机会享受三个由技术带来的红利：信息化、数据化和AI化。
AI将改变世界，我们期待和大家一起迎接这美丽的未来！