大數據這個詞熱了十年,人工智能這個詞大概熱了一年。回顧過去兩年,我們會發現在很多領域機器其實都超過了人類。機器在圖像識別、下圍棋等方面都超過了人類。機器一次又一次超過人類,這代表什么樣?
人工智能帶來的商機是有人類歷史以來最大的商機。也就是說十年以后,如果我們回顧人類的發展,沒有任何事情比人工智能來得更大,移動互聯網的帶來的影響連人工智能的十分之一都沒有。
我三十年前就開始做人工智能。當時,“天時、地利、人和”都還沒有,存在機器不夠快、大數據中心不存在、數據不夠多、算法不夠先進等等各種問題。三十年來不斷有科學家在發明新的技術,到了最近四五年,這個技術所表現出的能力真的在很多獨特領域已經超過了人類,而且遠超人類。
這并不是說人工智能整體超過人類,人工智能還有很多局限,它沒有情感,不能跨領域,但是在狹窄領域里已經遠遠超過了人類。
我想用一個更通俗的方法解釋人工智能新能力的形成。我們可以想象機器是剛出生的小寶寶。人類的小寶寶通過教育、書本讓他們慢慢成長的,人工智能通過什么成長?是大數據,是將大量的大數據灌進去,所以他們在某一個方面成長比人快。
但是,機器一次只能在某一個領域做得好,比如在搜索、識別、聽語言、看文字、看人臉等方面,跨領域就做不好了。人類還是有機會的。人工智能就是一套算法,叫做深度學習,是美國科學家發明的,但是現在中國已經普遍開始使用了。
我們姑且認為人的大腦還是更優秀,因為我們可以統籌各種知識和各種經驗。但是,機器有一個特別大的優勢,就是過目不忘,可以儲存特別大量的數據,而且能通過數據學會推理,如果它看的數據量比我們多一千倍,而我們比它聰明10倍,最后的結果是它還會比我們好100倍,因為它看的數據比我們多。
一個人一生開車能開多少公里呢?即便我們一天開100公里,一年365天,人生開三五十年,這樣累積起來可能也就幾百萬公里的經驗,但是特斯拉今天已經有了20億公里數據,它的數據真的比我們多了1000倍,它的算法不斷在演進,還在不停地收集數據。不過它還沒有真實學會開車。
再舉一個例子。我們投資的一家公司是做人臉識別的,他們訓練機器去看50億張人臉,人一輩子可能只能看幾十萬張臉,它比我們多看了1000倍。我們是用一輩子時間,它可能是用三天。人類保安在看臉方面根本比不上人工智能。
海量大數據的將會使機器在各個狹窄領域遠遠擊敗人類,因為我們沒有無限的時間,我們讀一本書的速度是很慢的,IBM的人工智能在參加電視比賽的時候,能夠一天就能把全部美國國會圖書館的所有藏書讀完,人一輩子也讀不完。
今天,我們都在使用人工智能,百度的一條搜索,今日頭條的排序,淘寶推薦的每個產品,滴滴每次幫你對接司機,背后都是人工智能。在銀行、保險、證券等傳統領域,未來都會有人工智能的存在。
我個人投資的錢已經兩年沒有給人了,都是由機器人來幫我理財,回報一定比人要好。在這些領域,人類根本不是對手,我們永遠不會有機會在一個狹窄大數據領域有任何機會跟機器對抗。
任何領域都有大量數據,他們是超過人一生能看到的數據,如果有很好的標注,機器算法可能幾天之后就能比人做得更好,由此產生的商業價值是不可想象的,絕對超過移動互聯網在內的整個互聯網,超過人類所有的歷史累積,這是我現在的預測。
我不只是在預測,我所管理的基金做的投資,孵化的項目,超過一半已經是針對這個領域,我們是在真實地做事,用真金白銀賭人工智能時代的到來。
