李開復如何看待人工智慧
自從 Google 人工智慧（AI）系統 AlphaGo 打敗南韓圍棋棋手李世乭後，「人工智慧」是否會取代人腦的議題成為入門話題。創新工場的李開復在多個場合中提出對人工智慧的看法。同時，李開復新書《人工智慧來了》中提到，AI 將為人類各個領域帶來深刻變革
AI時代是顛覆的時代，50%工作面臨轉型
未來世界上 50% 的工作都會被人工智慧所取代，特別是重複性高、工作可量化成數位、思考時間不超過 30 秒等工作最容易遭到取代；比如助理、翻譯、保全。人工智慧如今已經可以在人臉辨識上比人精確 20 倍，因為他們已經經過了上億張臉的訓練。他舉例說，AlphaGo 戰勝了李世乭、人臉辨識和語音辨識的準確率也超越了人類，這些都是人工智慧發展歷程的里程碑，在博弈、感知方面，人工智慧的能力已經超過人類，甚至已經有了應用。不過在決策方面還需要時間。這些似乎都在宣示，人工智慧的黃金時代已經到來。
以產業領域來看，擁有天然數位數據的金融業，將會是最快迎來 AI 變革的領域，接著還包括醫療、教育等領域，也都將面臨 AI 衝擊。與其說 AI 會「取代」我們、搶走我們的工作，不如說 AI 是將工作「轉變成新的形式」。李開復認為歷史上所有劃時代科技必然引發人們生活方式的改變，加速推動人類發展並提高人們生活品質，儘管會有一定程度陣痛，但長遠來說，將重新調整社會結構與經濟秩序。「AI 幫我們做重複性工作、釋放我們去做更多該做的事情，」李開復說，「未來會是人類和機器共存，協作完成各類工作的新時代。」
發展人工智慧必須滿足以下條件
1.大量的資料。這基本是千萬以上的資料，所以當你聽很多人說大數據（有一萬個樣本），都是沒有用的，千萬級別的數據。
2.這時候還需要頂尖的科學家，不是一個程式設計師、工程師就可以做的。
3.要有非常清晰領域的邊界，因為人工智慧只能懂一件事情，讓它跨領域是做不到的。就像現在我跟你說「中午我不想吃漢堡」，你們都能聽懂，但是如果你跟一個人工智慧這樣跳躍領域去講，它是搞不懂的。
4.要有非常好的標註，比如你用百度時候每一次的點擊、去淘寶時每一次的購買，你在滴滴每次成功的搭上車，都是告訴系統我成功了。當你每次在百度沒有點擊、在淘寶沒有購買、在滴滴沒有叫到車，也是告訴系統這是一個標註。沒有標註的數據，意義是不大的。
5.用這麼大的數據，要有非常多的計算量，這時候人工智慧才可以形成。
他同時表示，機器的錯誤率低、成本低，所有非常有應用潛力，如前所及，在某些領域已經開始應用人工智慧，但除了擁有大量資料的網路公司，人工智慧還有影響非常多的傳統領域。
李開復列舉了幾十個擁有創業機會的領域，比如精準廣告推送。其中，他認為，最先被商業化的，應該是目前擁有數據最大的領域；金融、保險、券商、智慧投顧、AI 量化基金；而對人類有最大貢獻的，肯定是醫療；最後，最大的領域則是無人駕駛，這雖然可能是個 10 年的目標，但是當電動車、共享經濟、無人駕駛，3 件事情同時發生的時候，人類經濟會產生最大最大的提升和改變。以後我們出去叫車，應該是隨叫隨到，人都不需要買車了，也不需要停車場了，路上的車變少了，空氣也變好了，這些都是一些會發生的很好的「副作用」。
創新工場在人工智慧時代來臨的投資藍圖
未來 10 年出現最多的獨角獸公司，肯定是人工智慧公司，創新工場關注以下的新創企業：
1.誰有大數據，我們就投人工智慧。
2.在語音、手勢、人臉等辨識，會有很大的突破，但是自然語言的理解，可能還需要 5-10 年的時間，也就是語義方面的突破，這跟深度學習到現在為止還沒有關係，未來可能會有。
3.感測器現在很貴，很多人都說 Google 做輛車要幾十萬美元，但我深深地相信，3 年以後，就會降下來。所以，我們更願意投資那些，現在看起來很貴，但一旦量產，感測器價格就會下來的公司。
4.機器人，我們認為，任何有手、有腳、有眼、有耳朵的機器人都是不靠譜的。因為，我們被科幻小說和電影洗腦，所以認為任何長的像人的東西，都要跟人一樣聰明，一下就讓所有產品必然失敗了。所以我覺得，家庭機器人長的像個人的、像科幻小說的，這恐怕還需要接近 10 年的時間。但是，一些智慧音箱，工業商業的應用，可以快速起來。
5.無人駕駛，一定是先開始輔助人駕駛，然後人來輔助機器，最後才能達到全天候的駕駛。
封閉將成科技巨頭弱點
李開復指出，人工智慧是現在的投資風口，全世界都在良性的成長，但是現在人工智慧的投資和估值也已經泡沫化了。另外，在世界上，人工智慧領域有七大黑洞，分別是Google、Facebook、Microsoft、亞馬遜、BAT，這些科技巨頭還有一個弱點就是共享性不夠，就像是黑洞一樣，只會進去，不會分享。所以在這七個公司外做人工智慧有一定的挑戰。李開復表示，我們需要一個更開放的平臺，讓更多的創業者能用人工智慧。在年初，李開復旗下的創新工場成立了人工智慧工程院，計劃將工程技術從孵化器中剝離出來，與非 BAT 的各產業龍頭一起打造公開的數據庫平台，以吸引更多科學家及創業者。
參考來源 : 36氪、科技新報、生物谷（林秀英摘要整理）
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