科大訊飛劉慶峰：未來產業機器人決定GDP全球排名

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今日筆記俠客| 月芽 責編 | Even

內容來源：湖畔大學出品，喜馬拉雅FM播出的《湖畔三板斧》音頻節目。筆記俠經授權整理筆記版。

—每周三，在筆記俠遇見湖畔大學—

筆記君說——

俠客，你好!新商業路上，筆記俠與你守望相助。

人工智慧會代替人類的工作嗎?人工智慧對未來又會有什麼影響呢?

現在有很多的創新，用演算法基礎結合雲計算、大數據以及物聯網和移動互聯網，把所有數據迅速匯聚到後台學習和分析，人工智慧在未來五年，一定會大規模進入到社會生活每一個領域。

一、人工智慧處於真正爆發的前夜

人工智慧現在是否能夠深刻改變世界?

現在是兩條路在走，一條路是用現在的深度神經網路往前延伸，結合外圍環境的成熟就可以改變世界。

對腦科學的研究過程中，我們也試圖從腦科學研究中找到更大的突破，雖然那個突破還沒到來，但是現在已經可以替代我們日常的很多工作。人工智慧，現在應該處於真正爆發的前夜。

筆記俠註：

1956年，達特茅斯會議召開開啟了人工智慧序幕，到了上世紀70年代，已經達到第一次黃金期，《數學原理》這本書中的50多個定理已經有30多個可以用機器證明了，人們相信再過十幾年機器就能把所有的定理證明完;

但實際並不是這樣，隨著Hopfield網路(一種結合存儲系統和二元系統的神經網路)演算法和日本提出的第五代計算機的人工智慧計劃，人工智慧又重新抬頭;

而第三輪人工智慧的爆發，除了深度神經網路(微軟推出的一款語音識別軟體，其工作原理是模仿人腦思考方式)的提出，更重要的是雲計算、移動互聯網帶來的大數據的超大運算能力，這一輪人工智慧的爆發是真正的產業爆發，是能夠進入千家萬戶帶來很多產業變化的爆發。

前兩輪人工智慧的高潮和中國沒有太大關係，但是在第三輪人工智慧爆發的前夜，中國有很多科學家、工程師和企業已經做好準備和世界站在同一起跑線上，未來人工智慧的產業大變革中一定會有中國的一席之地。

AlphaGo跟李世石對戰的時候，大家都猜人會贏。我說一定是機器贏，因為我對AlphaGo後台的演算法分析得特別透。在下第一盤棋的時候，機器下得很差，很多人說機器完了。

(AlphaGo是第一個擊敗人類職業圍棋選手、第一個戰勝圍棋世界冠軍的人工智慧程序，由谷歌旗下DeepMind公司戴密斯·哈薩比斯領銜的團隊開發。其主要工作原理是「深度學習」。2016年3月9日起，李世石與谷歌計算機圍棋程序AlphaGo進行圍棋人機大戰。截止3月15日，李世石不敵人工智慧「阿爾法圍棋」，以總比分1:4落敗。)

我當時並不這麼認為，三個理由：

第一，用深度神經網路學習像圍棋這樣相對有規律的遊戲，機器已經完全可行了。

第二，後台方法，現在雖然沒有用分散式計算，1800台CPU、200個GPU在後台給定的圍棋時間裡，機器本身就比人不知疲倦，它可以更強。

第三，李世石的棋風，機器可以做針對性的適當學習。

很多人講這是谷歌一個非常好的商業策劃，全世界都知道。其實這是真正的深度神經網路，大家都在做。所以有時候機器超過人是肯定的。

二、人工智慧對未來的影響

關於人工智慧對未來的影響，有很多的預測，和大家分享下第三方數據：

1、Gartner(Gartner Group公司成立於1979年，它是第一家信息技術研究和分析的公司。它為有需要的技術用戶來提供專門的服務)預測：2018年會超過300萬人向機器彙報工作。

2、麥肯錫的分析(我個人覺得值得一看)：我們45%的日常活動可以被技術自動化。

我們都以為機器替代的是那些傻簡單粗笨、重複性的工作，其實不對，你們的很多工作都會被機器替代掉。現在很多時候機器寫文章、做財經分析，它會比人做得更全面而且更快。

再更進一步，機器寫作文還算簡單一點，它在網上搜最後給你寫出來，按照一定的邏輯。機器現在改作文已經比人強了，這個是人工智慧上非常大的突破。我們每個人千萬不要小看人工智慧，絕對要替代掉你的工作或者讓你更幸福。

3、德勤的預測：認知技術成為80%世界百強企業的標配。

德勤甚至預測到2045年起點到來的時候，人工智慧會顛覆全球就業率50%，而對中國的顛覆率達77%。凱文·凱利的《失控》到《必然》說20年之內，人工智慧會像水和電一樣，無所不在。

4、霍金認為未來100年人工智慧會將人類取而代之，人工智慧會達到很高的水平，從而取而代之。

這個我不太認可，但至少可以看到預言大師和科學家各個方面的判斷。

5、孫正義認為未來的GDP排名，今天是美國全球第一，到2020年可能是中國。

我認為，未來的第一可能是日本。你別看日本人口下降了，但未來不是靠人，是靠機器。軟銀有3000萬個機器人，機器人24小時不用休息，頂3個人，3000萬個機器人就是9000萬的勞動力，我們中國的人均工資現在基本上是3000多塊錢。

第三世界國家承接我們產業轉移工資大概2000，而機器人的工資現在平均不到1000塊錢，未來會在500塊錢之下。將來機器人的數量和質量決定了國家經濟的排行，這是一個活生生的事實，在未來幾年就會發生。

三、人工智慧可分為三個階段

我們經常講人工智慧，好像什麼都是人工智慧。那麼過程自動化都屬於人工智慧嗎?現在基本上分為強人工智慧和弱人工智慧，但邊界也是比較模糊的。

訊飛研究院大概在前年做了一個區分，也是現在行業中大家比較認可的。把它分為三個階段：

第一，運算智能

運算智能是機器的儲存和運算。就像1997年IBM的深藍電腦下象棋超過了卡斯帕羅夫，那是運算智能的取勝，是用專家知識把所有可能性都排列計算。

第二，感知智能

也就是所謂的能聽會說、能看會認。比如機器在視覺上可以有紅外、紫外，我們人卻看不見;聽覺上的超聲波、次聲波它都能聽，語音識別比數據員還快，這個叫做感知智能機器，在很多方面比人要強。

第三，認知智能

讓機器能理解、會思考，所謂知識的推理和學習，這個要做到就很厲害。所以說讓機器具備像人類一樣的智慧，是人類最偉大的夢想之一，這件事情正在開始逐步地發生。

我們認為人工智慧切入點是什麼?其實高考最難的就是自然語言理解。認知計算的突破口，我認為就是語音和語言。《人類簡史》介紹了我們人類怎麼發展：2000萬年前就有智慧生物，跟人類的大腦結構差不多的生命出現了，但是一直到7萬年前，智人才開始一統天下，一統天下的標準是什麼?產生了語言。

因為有了語言才有什麼呢?它可以描述周圍的環境，比如河邊有個獅子。它可以組織更大的團體，其實人類的團體能力在地球上一統天下的是什麼?當能夠組織500人團隊的時候，人類就無敵了。

靠什麼?靠語言組織起來，當然還可以有理想和信念，通過語言表達，這就是語言的使用。沒有語言，認知革命是不可能的。

因此，未來人工智慧發展的必由之路是語音和語言為入口的認知革命，而如今恰好是萬物互聯時代，包括我們的心跳，我們各種各樣的身體參數。

如果你願意，再加上我們的日常交互，所有數據都可以通過互聯網、通過萬物互聯送到後台。現在有越來越多的機會學習人類的需要，在後台產生大數據，進行我們深度學習分析的基礎，這就可以真正產生認知革命。這是一個關鍵點。

Gartner(第一家信息技術研究和分析的公司)預測的未來十大突破性的進展、戰略性方向，有幾項中國已經開始領先了。20%的商業工作自動內容會被機器替代，內容由機器來寫。其實現在我們不光可以寫，還可以改卷子，根據你的需要自動生成各種摘要。

人臉和語音識別，我們現在把聲紋識別跟業界的人臉識別結合，兩個識別率一疊加，安全等級就會大幅提升，現在已經在很多公安部門使用。智能客服替代了40%的員工，這是Gartner的預測。

現在中國在人工智慧里有兩個基本狀態：

第一，關於人工智慧的基本演算法。

在過去60年中，中國基本上是缺席全球人工智慧最頂尖的演算法創新，這是現狀。但是好在從2006年之後，我們現在從源頭技術上已經趕上了，我覺得現在在深度神經網路，從透徹的掌握以及對它進行演算法的延伸和創新上，我們一點都不落後於全世界任何國家。

為什麼我們的英語，能超過美國人，就是因為這方面我們有很大的突破。

第二，以語音和語言為入口，我們在用戶上也有很好的基礎。

所以在下一步人工智慧產業中，中國很有希望，而且相關技術方向在每個領域幾乎可以用得到。所以我們現在把AIUI開放，今年我們的創業者還會大幅提升。

希望讓大家了解到技術產業的發展現狀，它會深入影響到我們每個人的產業和生活。

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