李開復：創新工場為什么看好人工智能？

　　所以當每個技術超越人的時候，它帶來的機會是巨大的。所以我們要認為下一個階段，未來的五年什么東西產生巨大的價值，可能有這些領域，當然這些領域包括了高科技，用麥克風，用攝像頭等等的，這些會產生很大的價值。但是還有另外一個領域，就是如果一個領域有特別大的數據了，只是這個數據沒做挖掘，沒有產生價值。

　　比如說商業化的流程，比如說互聯網的數據。所以今天誰最適合做大數據人工智能呢，其實就是BAT，在美國就是Google、微軟和FB，因為他們已經有互聯網大數據。這些怎么做到呢?

　　像百度搜索的十個結果，我一個都沒有點，這暗示這十個都不好，但是這不是絕對的暗示，但是數據足夠多，是可以充分的學習。其實這些BAT走在使用，滴滴、美團都在使用，只是在創業領域大家還沒有足夠的機會。

　　這個世界上還是Google做的最好，因為它有世界最大的數據集，它使世界上做人工智能做的最早，然后再加上Google多年累計了大浪的技術人才，還有特別快的機器。

　　所以為什么Google做出來阿爾法狗，而不是BAT，美團和小米。但是Google的野心不僅僅是阿爾法狗。前幾年我們看到Google自我命名為Alphabet，是互聯網的一家公司，它可能還有做醫學的公司，可能還要做基因檢測的公司，可能做汽車等等領域。

　　Google做智能產品的過程中發展了一套Google大腦。其實Google里有兩套大腦，這個可以用到各個領域。發現這個大腦，其實才是它的最大價值。在其他的領域，只要有數據就可以啟動。

　　所以Google擁有了巨大的數據量，它們啟動了數十個不同的項目。在美國有一些機構，比如OpenAI，也擔心，Google如果這么多數據，還有沒有機會跟它競爭，它歸不會人類知道的太多了。

　　我覺得這類的問題對Google，對FB，BAT，我們作為消費者和媒體都要擔心他們。當然的最好的辦法是讓更多的人參與到這個領域來創業，這樣就不會被某一個壟斷了。

　　Google有這么大的野心，我們怎么知道是深度學習呢?這是Google用深度學習的數量，在過去的三年可以一看到深度學習的數量和應用的領域在大大提升。所以剛才講的并不是空穴來風。

　　這么好的機會我們怎么捕捉這個機會呢?講了這么多樂觀的事情，我要稍微保守地告訴大家說，這并不是人人能做，做起來也不是很簡單的。

　　第一，有些領域是要平臺。

　　比如開發一個蘋果APP，或者安卓的APP，使要有平臺的。你只要是計算機程序員就可以學會開發一個安卓APP。但是你即便是一個優秀的程序員也沒法兒用深度學習，因為這個還沒有平臺化，你還要知道進去很多微調的東西。這方面的專家可能只有幾百個人，所以這樣的人才很稀缺。

　　第二，需要海量的數據。

　　說一千萬的數據就是大數據，其實那是小數據。真的要機器學習要用用武之地，要有更巨大的量。這些數據儲存，還有存儲量。我們都認為這個超越人了，可以倒過來解釋給我們聽，但是機器學習沒有辦法告訴你怎么決定的，你要相信就相信，按照結果說話，回來說怎么打贏李世石的，說不出來。

　　怎么做呢?買這個數據，標注這個數據，不要浪費錢，GPU可能比CPU好用。

　　第三，找專家，這樣的專家真的不多。

　　Google已經開出九位數的代價挖這樣的專家。這是我們過去不能夠想象的，在國內我們也看到，比如說看到投資的Face++，最近也是努力挖到了華人在深度學習的研究員，這些人才的價值使特別巨大的，因為非常稀缺。

　　但是話說回來，這個稀缺也是未來兩三年的現象，之后我覺得會有很多聰明人，尤其在中國會涌入這個領域。因為重賞之下必有勇夫。

　　最后，是學怎么調這些參數了。但是有這些東西還不夠，深度學習說實在的還會有一些挑戰，最后貼貼補補還不能完成你的應用該怎么辦呢?就要用巧妙的，非技術的方法，就是不要取代人，而是輔助人就好了。