【大咖说】马宁：人工智能与创客时代的觉醒

前不久，由重庆市经信委主办的“大数据智能化、重庆创新发展新动能”2018重庆产业互联网高峰会，在江北区盛大召开。第一创客CEO马宁先生受邀参加了本次活动，并做了《人工智能与创客时代的觉醒》的主题分享。主要讲述了以下几个方面：

1. 以通俗的语言讲述了什么是人工智能，以及人工智能近70年的发展历史；

2. 为什么人工智能在现阶段成为了一个全民性的话题，为什么投资人现在都在关注这个领域；

3. AI发展的三阶论：AI做人类不愿做的事、做人类做不好的事、做人类不能做的事；

4. AI到底会取代谁？

5. 详细介绍了AI的创业机会有哪些；

6. 不久的未来，AI将无处不在。

以下为整理后的演讲原文＋PPT截图，献给各位意犹未尽的创业者！

非常感谢主办方，让我在这里分享一些我的本门功课，因为之前分享的更多还是跟创业投资相关的一些东西，但是，程序编程才是我的本门功课，我在微软工作了五年，我的大老板是张宏江。

我当时在微软亚洲工程院，微软在人工智能领域涌现出来的人才，就像在硅谷有一个“PayPal黑帮”一样。在现在的人工智能领域，有很多我之前同事创建的一些公司。大家都知道，旷视、商汤、依图的几位创始人，都在微软工作过，或是微软的实习生。

我们在这个行业里边还是有蛮多挺好玩的一些事情可以给大家分享的。

 

01什么是人工智能

首先就是什么叫人工智能。现在大家经常聊的就是这三个词，人工智能、机器学习，还有一个词，大家可能稍微陌生一点，叫深度学习。这三个东西既有关联又有差异。

人工智能，很简单的一句话，就是说用计算机来模拟人类的智能，而机器学习是人工智能中的一种方法，也就是说我们不再通过编程的方式告诉计算机什么是对的，什么是错的。而我们通过让计算机自己去学习的方式，让计算机能够知道什么是对的，什么是错的。当然在这个过程中，人也要参与，为什么呢？计算机很难了解一个人到底是长的好看还是长得难看，所以我们就得需要一个工作，我们内部叫“打标签”，“打标签”就是一个人看到一张照片，他就知道这人是丑的还是美的。

当美和丑建立在一个大数据的基础之上，你有一个几万、几十万、甚至上百万样本库的时候，它一定是准确的！或者说它一定是符合大众审美需求的！那么在2006年到2010年的时候，又有一个新的概念和技术被提出来了，叫做“深度学习”。深度学习，我就不解释了，因为如果要是解释完，估计天都亮了。简单一句话叫做通过模仿人类的神经元的运算方式来实现中间层次的运算。从而能够模拟人类判断一些相对比较复杂的事物。这个我们叫深度学习。

那么人工智能现在还有一个问题，就是大家现在经常在说的人工智能能做什么？我们接下来还要探讨另一个问题，就是现在人工智能还不能做什么？

首先，目前人工智能是一个黑盒子，我们计算机这个行业里有一句话叫做“只要它能工作，那你就不要去动它”。而人工智能或者说我们深度学习，恰好体现这一点。包括某个人工智能的创建者，他很难了解清楚人工智能、深度学习内部的这样一个运作原理。只要能用、并且它做出来的结果能够符合我们的预期，那我们就让它工作。但是确实现在我们真的是缺少对于他内部这样一个工作原理的认知，这个是现状。

另外还有一点是什么呢？就是说目前我们所说的所有的人工智能只是对于人类已有的信息知识，包括人类感知的模拟重现，但是机器并不是真的具有智能。所以这一点请大家清楚：我们并不是创造了一个真正有智慧的生命在计算机里，而我们只是在计算机里创造了一个我们自己的影子。

当然，最近在围棋这个领域AlphaGo现在已经不屑于跟人类下棋了。他们怎么办？他们在自己跟自己下棋，所以AlphaGo的水平有人说达到11段的水平。但是古往今来围棋的规则是人来制定的， AlphaGo不能改变规则。所以这就是人类的智能，和我们现在已知的AI最大的一个区别。

 

02人工智能简史

人工智能的整个发展过程，我觉得特别有意思的是，我发现如果我们抛开技术谈人文，或者抛开人文谈技术，都不可能。所以大家会发现我列出来的这些信息里边既有技术上的成就，也有一些人文的成就。

人工智能逐渐被人认知，最早是从图灵开始的，建议大家如果有时间，可以去读一下《图灵传》这本书。我们必须得承认，科技或者技术是由少数天才来推动的。而在计算机领域，图灵被我们尊称为“祖师爷”。他在二战时参与了破译德国密码的工作，他主要的一个工作成就是在1950年，提出了著名的假设，叫“图灵测试”。两个人，不在同一个房间里，通过设备来进行沟通，如果有30%的人无法判断与他对话的另一方，是机器还是人，这个设备就通过了“图灵测试”。

这和我们现在使用的语音助手，包括Siri还有微软Cortana非常像，如果你不告诉他这个是Siri或者这个是Cortana的话，就很难判断出他到底是一个人还是一个机器，所以这是“图灵测试”。

特别有意思的是什么？在同一年1950年，著名的科幻小说作家阿西莫夫，写了一个小说叫《我，机器人》，在这本书里边，他提到了非常著名的“机器人三定律”：一、机器人不得伤害人，也不得见人受到伤害而袖手旁观；二、机器人应服从人的一切命令，但不得违反第一定律；三、机器人应保护自身的安全，但不得违反第一、第二定律。由一个著名的科幻作家提出来机器人三定律，仍然在指导着我们现在所有的工作。

AI这个词儿，是什么时候被提出来的，是在1955年“达特茅斯会议”，在英国的达特茅斯学院提出的。几个天才式的人物，共同出了一份会议纪要，这份会议纪要里边正式提到了AI这个词。但是 AI包含了非常多的东西，包括我们现在所说的语音识别、图像识别、自动翻译和自动驾驶等等。

一直到1979年,有一个自动驾驶汽车斯坦福Stanford Cart，现在在硅谷计算机博物馆展示的自动驾驶车就是斯坦福的真实复制品。然后到1997年深蓝在国际象棋上击败了卡斯帕罗夫。

紧接着到了2001年的时候，斯皮尔伯格指导的电影《AI》正式上线。再往后，Watson(IBM)在一个智力节目里边，击败了人类。

到了2006年，Hilton等几位科学家一块提出了深度学习的概念，正是因为有了深度学习，有了一系列的工具集，我们才迎来了现在这个年代的人工智能大爆发。

紧接着又过了十年，在2016年AlphaGo战胜李世石，正式宣告在人类最复杂的一个棋类游戏上，人工智能已经全面击败了人类。列出来一系列的时间点，说明什么？

首先， AI几乎和计算机的整个的发展历程一直是相伴相生的，所以它从来不是一个新的概念。而一直经历了七八十年的时间，我们才刚刚站到了AI的门槛上，我们后边还有很多的工作需要去做，所以大家千万不要觉得说深度学习就已经是AI的终点了。我们现在只是认为深度学习，到目前为止，是能够解决AI问题的、目前已知的一个次优解，但是最优解是什么?没人知道。

也许，在2026年或者2036年，我们再有一些新的发现，或者你发现AI应用到了一个新的领域，这个也是有可能的。但是我相信深度学习，至少在现在这个阶段，能够带我们走很远。

 

03WHY NOW

红杉在投资的时候经常会问的一个问题是：“Why Now”为什么是现在？为什么不是两年之前？为什么不是两年之后，一定是现在？你要决定创立公司，解决某一个问题，或者说你要做一个什么样的产品？什么样的项目？同样，对于中国来说，为什么现在人工智能会成为一个全民性话题，或者说能够成为一个行业人士和行业外的人士，包括投资人都在关注的这样一个热点？我认为我们已经具备了这样几个要素，或者说我们已经完成了一些初步的原始积累。

首先第一个，就是中国的网民数量现在已经是全球最多了，而且在中国不上网的人已经非常少了。所以说正是因为互联网的快速发展，给了我们一个非常好的产业基础，或者说是一个非常好数据基础，这是第一步。

第二步，前两年就非常热的大数据概念，如今在我们的各行各业， “大数据化”这一点基本完成了。也就是说以前我们很多领域都需要通过纸质单据的方式进行数据交流，但是现在基本上都完成了电子化或者大数据化，而且现在信息公开也逐渐成为了潮流。

第三点，就是云计算的普及。人工智能是需要大量运算的，之前，你无论是买多少台服务器，去搭建计算网络，它的运算都是有限的。但是现在云计算给我们提供了近乎无限的运算能力。当运算能力不再是一个问题的时候，我们把人工智能应用在各个领域的计算基础，就已经存在了。

第四点，就是现在我们的移动终端设备，已经无处不在了，所以，我们能够有一种非常便捷的方式，来访问到人工智能。通过无缝的方式给我们提供了人工智能的访问方式。这样能帮助我们快速地解决很多问题。

我认为，正是因为完成了最前面的四个步骤，所以说我们现在人工智能才能够有机会完成这一次的飞跃或这一次爆发。

 

04 AI 三阶论

我认为，我们站在现在这个时间点再往后看人工智能，应该会经历三个阶段：第一个阶段，人工智能会做人类不愿意做的事。第二个阶段：人工智能会做人类做不好的事。第三个阶段，人工智能能做人不能做的事。现在我们基本介于第一阶段和第二阶段中间。

什么叫做人类不愿意做的事？今天科大讯飞的语音识别来完成速记，其实人可以做的，但是人做的成本很高：实时翻译的成本很高、速记的成本非常高，所以我们用语音识别和自动翻译来解决这个问题。这个叫做人不愿意做的事。有几种情况，有的时候，如果一个人一整天在速记肯定会烦，另外一个成本比较比较高，这都属于叫做人不愿意做的事。人不愿做的有哪些？第一个智能客服，这个是我们现在经常在用的，你跑到淘宝上去，特别亲热的叫你“亲”的人，也许是个人，也许是AI。自动翻译，语音识别，科大讯飞已经帮我们实现了。紧接着还有包括智能仓储物流的规划，包括安防体系，这些都属于人不愿意做的事。

第二个部分，我觉得才是我们现在的创业者,真正有机会或者说应该值得发力的阶段，我只是列出了一些点，但是还有非常多的点，是能做的。这就是什么呢？叫做人做不好的事。第一个，就是人脸识别。我昨天到税务局去办事，税务局也上了一套人脸识别的系统，解决了一个身份认证的问题。同时像我这种脸盲的人，我经常看到这个人觉得很熟，但是得想半天才能想起来这个人到底是谁。第二个是专家系统，关于征信就不用多说了。接下来，人工智能除了像人脸识别图像、识别语音、识别这些领域之外，以后可能会出现独角兽的地方我认为有两个：第一个就是金融，第二个叫做医疗。现在已经有很多人在做了，只不过现在可能不像旷视或者商汤那么热，重要的原因是在于大家还是没有看到它的商业价值，但是它的数据积累已经完成了。现在国内做医疗影像的，自动判别、自动识别这一部分，就我所知，不下一百家公司。而且它的顶部企业已经完成了几百万份样本收集。

人工智能领域，还有一个特别有意思的是他的先发优势异常明显。当它完成了原始数据积累的时候，你几乎赶不上。所以给大家一个建议是，无论你手里有多少数据，不管是什么样的数据，从今天晚上回去之后，不管采取什么样的方法，把它存下来。几万、几十万、上百万，上千万都没关系。因为人工智能领域，大数据领域有一个概念叫：历史数据的不可回溯性。当你这个数据丢掉了之后，你就丢了，再找不回来了。而无论你是一家多么小的公司，如果你在2018年的1月份，就开始收集某一个行业或者某一个领域的数据，这个数据将来你如果不愿意卖，不好意思，BAT花多少钱他也买不到，所以说AI是小公司的创业机会。

 

05 AI 会取代谁

因为互联网和移动互联网都是建立在用户的基础上的，用户的忠诚度是最不靠谱的。只要你付出的成本足够高，无论你多晚进入这个市场，你一定能够买得到用户，但是数据不一样。如果你不愿意卖，无论多有钱，竞争对手都没有办法获取到你的数据。所以这个是小公司的创业机会，大家一定记着一点。

自动驾驶这个不用说了，很多人都在做。还有，人工智能现在还有一个特别有意思的应用是什么呢？写作。就像大家觉得围棋这个事，不太容易被AI掌握，但是恰好它是有办法被AI掌握的。现在国内已经有公司在尝试做智能写作了，大家都觉得写文章、写小说，是一个特别有创造力的事，是特别没有办法被AI来侵入的这样一个领域。

但是大家真的是没有研究过这个行业哈。首先，第一个从莎士比亚年代就提出了一个东西叫做“戏剧的33定式”，也就是说你现在看到的所有小说,它的剧情都在这33种之中。 如果大家真的跟这些写作班子聊过就知道，现在，国内写网络小说的人，很少有人是单打独斗的，都是一个团队在写。有人把提纲定出来，有人先把剧情写出来，每个人负责写相应的一个段落，而到最后还要有人负责统稿，因为每个人的语言风格可能是不一样的。所以说过于个性化的一些语言摘除掉，或者一些方言摘除掉。现在几乎所有的网络小说，都是用这种方式批量化生产出来的。但凡是它有一定的模式可循，并且他们能够采用工厂化的方式生产的产品，我们认为它都是有可能被AI取代的。

可能我们AI出不了莫言，出不了陈忠实，出不了莎士比亚。但是AI出个网络小说作家，一点问题都没有。另外，还有一点大家千万别忘了，像网络小说的样本，在所有的数据里边恰好是相对比较容易获取的，它几乎没有门槛。

医疗辅助诊断，大家现在很多人在聊AI的时候也有一个误区，天天说会不会被AI取代，但是现在更多的是AI在帮助人类做一些专业化的事情，在医疗这个行业里边，这一点特别明显。谁也不敢把命交给一个AI，对吧？因为将来病人出点什么事，要追究责任的时候，你也不能把AI砸了，对吧？但是AI可以帮助医生做非常多的前期辅助诊断，一个理想状态是AI做80%的工作，而最后确诊和处方这两件事，确定治疗方案，一定还是交给人类的医生来做的，所以说这个是相对比较现实的AI发展之路。

还有一点就是可能大家没注意到，就是刑事案件的侦破这一块，恰好也是AI能够帮忙去做的，因为，AI不怕比对证据麻烦，也不怕运算量大。而且现在深度学习加入进来之后，看似不相关的很多东西能够被有效的串连起来了。所以说，这块是AI有机会大显身手的地方。

第三部分就是人类不能做的事。目前我想这一块不太多，我觉得对这个东西可以慢慢尝试。首先，第一个空间探索，准备把人扔到火星上去，但是返程票成本太高，只能卖单程票。如果要是AI将来发展到一定程度，这个部分完全没问题，当然还要结合机器人的技术。以后，包括一些极端环境的探索，甚至包括一些社会管理，都可以应用AI。但这个相对而言会比较遥远一些。我给大家建议是，如果大家是一家小公司，恰好又有某一个行业的经验，我们要多从第二个阶段找一些突破口，我觉得这个才能赶上AI发展的必经之路。

 

06 AI 的创业机会

这个图是创新工场的开复老师写的，我本来当时也是想画一个这样的图，后来找了半天，我发现，我真的已经没有机会再超越开复老师了，所以我就直接把这图Copy出来了。就是说AI底下是会分为很多种类。

如果想要实现产品化，只靠AI是不行的，因为AI是属于典型的一个后端技术。你不可能说，我直接和人类思维进行沟通，仍然需要人机交互接口的。所以，现在所说的很多前端技术，包括人机交互接口，我们还是有很多机会的。

现在会有几个大的机会，首先第一个就是我们在AI芯片这个层级的工作。就我所知，现在寒武纪在做，原来中科院计算所的团队在做，包括地平线现在也在做。原因也很简单，因为现在绝大部分的人工智能的训练是通过深度学习训练，是通过GPU来完成的。因为目前为止，GPU运算能力是远远超过CPU的。

当然我们GPU还能干一件事就是挖矿，对吧，这个咱不多说了。随着深度学习的专业化程度越来越高，出现专门的针对深度学习训练的一个芯片，这个可能性非常大。因为只要当某一项的需求，逐步增大的情况下，专业芯片或者我们经常说的SOC，要比这种通用型的芯片效率要更高。但这件事一定要关注一个点：光做芯片是没有用的。

因为我们以后所有AI的架构一定是构建在云计算的平台之上的。不夸张一点就是微软、亚马逊、阿里、Google这些公司事实上它们也在做芯片，这些公司在做芯片我觉得是完全没有问题的。因为他做完了芯片之后就可以直接放到它的云计算平台之上。如果你是一家单独的创业公司，来做人工智能这样一个芯片，那么很重要的一点是你如何能够获取到这种云计算厂商的支持，这个是要考虑的一个问题。

金融、医疗和教育，这几个领域，我相信一定是有很大的机会，关键就看你怎么切。还有一个领域，就是在整个多媒体交互这一部分，我们前端利用VR或者AR这样一个技术，来对于人工智能做一个非常有趣的前端呈现，也是非常有意思的一个方向。大家别忘了，大家现在经常说Siri，真正的第一个有形象的，这样的人工智能是微软Cortana，Cortana最早是出现在HALO游戏里边，它是通过全息投影的方式来呈现出来的，所以大家都不愿意跟一个没有实体形态的东西进行交互，那么前端的交互我觉得也是一个能够发力的点。

还是那句话，就是说我们现在谈人工智能能够完全取代谁，我觉得还太早。但是，我觉得我们现在如果要是去谈人工智能能够帮助谁减轻80%的工作量，我觉得这个是靠谱的。为什么这么说，大家想一下，如果有一天老板告诉你说我们这工作不要你了，被人工智能取代了，你那个时候的感觉是怎么样的。如果要是有一天老板告诉你，从下周开始，你一周只需要上一天班，剩下那四天，人工智能会帮你做这些事，想想是不是挺开心。所以说我觉得现在谈取代还早，我觉得早晚会有这么一天，大家等着。

 

07 AI 不能做的事儿

AI现在还不能做的事，这个其实是大家应该多多努力做的事儿。我刚才举那个例子是围棋，AlphaGo在现有的情况下，可以打败人类棋手，但是围棋规则的演化，这个其实它做不了。这个我们叫做抽象的能力。就是我们能够把一个具象的事物抽象成一个理论，或者抽象成一个概念，不好意思AI现在做不到。

还有一个是自我意识。小孩从一岁多开始就有自我意识，计算机是没有，或者AI是没有的。最后一个是情绪，人类经过了亿万年的进化，我们最宝贵的东西就是情绪，我们高兴，我们恐惧，这个是我们自然的本能，这个是AI不具备的。所以，如果要是说我们任何一个职业或者任何领域需要用到这四块之一，至少在目前的深度学习的架构之下很难被AI所取代。

 

08 AI将融入生活

最后，说有点夸张，有点标题党，但是，因为我是2001年毕业，我毕业的时候，恰好赶上互联网泡沫的破裂。当时互联网公司都叫.com公司，恨不能路边烤红薯的大爷都写一个烤红薯.com。大家试想一下就是几个月的时间，北京从4000多家.com公司，一下子跌到200家，但是后来百度、腾讯包括三大门户网站都在这些幸存者里面。其实也是一样的，今天我们无论干什么，都恨不得给自个儿挂一个AI的这样一个标题，但是你看一下到今天互联网发展了20年之后，有人还会专门的说自个儿是一家互联网公司？不会了，BAT都不会这么干，腾讯说我们是一家社交公司，百度说我们是一家搜索加人工智能的公司，阿里说我们是一家电商公司。

所以说，我觉得人工智能在十年之后也是一样的，到了十年之后就再也不会有一个公司声称：我是一个人工智能AI的公司。但是AI到那个时候会渗入到我们生活、工作的每一个行业每一个领域，这就是我对AI未来的一个判断。

 

09 五年后的回眸

四年之前，我们能够想象说，我出门不带钱包是一个什么样的生活状态吗？四年之前我们能够想象，在手机上点两下，这车就到门口来等我了吗。我们今天看AI，也是一样的。 我们现在是刚刚站在AI的门槛上扒着门边稍微往里边看的一个状态，所以说大家还对于这个事到底能做什么，不能做什么，还有非常多的误解。

试想一下，五年之后每天早上起来的时候，突然有一个声音在你耳边跟你说，你昨天晚上睡眠的质量是怎么样的，我建议你接下来应该做什么，你今天的日程是怎么样的，今天几点钟你要出门要见谁谁？北京今天是雾霾天，你要提前做好个人防护。

那接下来就是当你出门的时候，一辆无人驾驶汽车自动地会停在你家门口。那个时候大家可能也就没有私家车了，为什么？因为所有的车都是自动驾驶的了，而且，他们在大数据和人工智能的支配之下，无人车总能够在合适的时间点，出现在你周围的五公里，让你能够找到相应的车。所以那个时候，买车的意义也就不大了。

所以这个时候，我们坐上一辆由滴滴或Uber自动驾驶的汽车把你送到办公室去。你进办公室之后，开会的时候一桌子人，只有你一个活人，为什么？可能你的同事有人在美国，他通过全息投影来参加会议，也有人在三亚休假，他安排了他的人工智能过来参加这个会。下午你约你的医生，你的医生告诉你的不是说：通过检查发现你现在得了什么病，而是说五年之后，你有可能得什么病的一个概率会比较高，那我现在建议你采取什么样的生活方式来解决这个问题。

听起来是不是挺美好的？听起来是不是挺科幻的？我可以负责任地跟大家说，这一切的技术架构的积累，已经做完了。而这一切的数据积累，现在正在做，而且我估计在未来的2到3年我们能够完成。现在自动驾驶，最大的问题是路测，但是路测，现在国家逐渐在开放。所以说五年之后刚才我所描述的这些应用领域，能够逐步地被商用。我觉得是完全有可能的。

五年之后如果我们有机会再回过头来，看看我今天的这段视频，我觉得会挺有意思的。所以这个恰好就是AI或者是我们做技术的这群人一个最美好的追求，就是哪怕我们一生只做一件事，但是我们能够稍微改变一点这个社会，那么我们的目的就达到了。

 

10 第一创客的AI野心

最后是广告时间，对，我还是得稍微来一段广告。因为我是做技术出身的，而且我一直在做技术。但是跟我的前同事、前老板做的事儿不一样，我做了一件特别low的事，或者说是特别传统的一件事。

就是我们现在在做创业服务，简单一点说，我们现在做孵化器和加速器，我们现在在国内6个城市有落地正式运营的孵化器，接下来，今年我们大概还会在四五个城市会有新的孵化器的建立。

另外，我觉得我们干了一件挺牛的事情：在2017年的10月份，我们在西雅图为微软、亚马逊、波音的华人工程师，做了一个专门针对于人工智能的加速器计划。我们非常希望能够把海外好的项目也引回来，这个是我们现在做的一件事。最后我们也非常希望能够整合微软系的资源。

因为大家都知道，除了有微软这些同事，微软还有一个加速器，下面还有一堆孵化器，这些里边有非常多的、好的、未来的公司，他们做的事现在不为人知，但是可能一两年之后，他们也会成为新的独角兽。

开复老师说创新工厂要成为中国最成功的投资AI的风险投资。那我们的小小的野心是什么？因为我们这帮创始人里边有几个都是从微软出来的，而且我们很懂技术、很懂AI，所以我们非常希望，将来能够成为国内最成功的AI领域的创业服务机构。这个就是我们的最终目标。

所以说大家如果有AI方面的创业项目，可以联系我们。这个PPT上显示的是我们投资的一些与AI或大数据相关的企业，我们也非常希望将来各位的企业，能够加入到这面Logo墙里边去。

好，谢谢大家！