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李開復:未來十年,人工智能領域將出現(xiàn)最多獨角獸公司

2016.12.07 08:01 人工智能概念股

2016-12-7 星期三 0-02-33

李開復還提到,人工智能要做出特別有價值的產(chǎn)品,有五個條件:海量的數(shù)據(jù)、頂尖的科學家、清晰領域界限、自動標注數(shù)據(jù)、超大計算量。

他舉例稱,銀行、保險、券商、智能投庫、AI量化基金,這些領域是能最快產(chǎn)生價值的。

李開復認為,中國的人工智能有一些特殊的機會,世界上的人工智能論文,43%都是中國人寫的。

今天,似乎成城的安排是個接力賽,從40后到50后,我作為60后代表是下個演講者。今天既然是獨角獸論壇,我希望談一下我對未來獨角獸的看法。

我覺得,未來十年,出現(xiàn)最多的獨角獸公司,肯定是人工智能公司。另外我認為,在座的每一位獨角獸,或希望做獨角獸的公司,在你們公司發(fā)展中,必須了解人工智能。

這就和二十年前的互聯(lián)網(wǎng)、十年前的移動互聯(lián)網(wǎng),是一樣的,作為先知者是有優(yōu)勢的。今天我想談一下:人工智能。

我認為,在未來十年,世界上50%的工作,都會被人工智能所取代。尤其是,這里列出的一些:助理、翻譯、保安,這些工作真的都會被取代。你想,今天的人臉識別,在有些場景上,已經(jīng)可以做到比人20倍更精確的辨識人臉。那么保安還需要再辨認臉嗎?邊防、前臺,這些工作都可以被機器取代了。這只是一個例子,當然我們看到AlphaGO為什么這么厲害?是因為,它自己與自己下了很多棋。

人臉識別為什么這么厲害?因為,它們看了上億張臉,然后從中學習。機器學習,在任何狹窄的領域,看到大量的數(shù)據(jù),是人腦完全不能夠和它競爭的。

所以,這已經(jīng)不是機器取代人類的問題,而是在一些人類只需要5秒鐘思考的問題中,有大量數(shù)據(jù)的問題里面,有狹窄領域的問題里面,人絕對不會是機器的對手。而且,一個一個領域,都會被機器超越,不只是取代。

看過去的發(fā)展,從AlphaGO的下棋,到感知、認知,到做決策,甚至到反饋(就是讓機器自己可以有手有腳或者有輪子,可以動),這四件事情在過去五年,有非常非常大的進步。

這里有很多例子,由于時間今天就不多說了。我們可以看到,博弈有AlphaGO,感知有微軟小冰,決策這里有個例子是Google現(xiàn)在已經(jīng)有技術,可以自動幫你回復Gmail了(不過在座可能沒有太多用Gmail的,所以不像我有機會用這個功能)。汽車,從最近的特斯拉,還有GoogleCar,發(fā)展的都非常非常迅速。因為,這五年有非常多技術的突破。

其實,我自己在30多年前就做人工智能了,可是很可惜的是,創(chuàng)業(yè)必須要生逢其時,所以我做的很多工作,無論在對弈、語音識別、自然語言理解,很不幸的是都沒有生逢其時。因為,當時機器不夠快,數(shù)據(jù)不夠多,算法不夠先進。但是,今天夠先進了。

所以,我想介紹一下,機器學習里面最重要的一個突破,就是深度學習。

深度學習,簡單的理解,就是給非常非常大的神經(jīng)元,用特別大量的數(shù)據(jù)充進去訓練。它就可以在某個領域,在識別方面、分類方面,或者預測方面,遠遠超過任何過去的算法。這是過去五年中,所推演出來的。

這個學習的算法,特別適合特別大量的數(shù)據(jù)量。所以,當你數(shù)據(jù)量大的時候,就可以做出各種以前做不了的東西。

什么情況才能用人工智能?人工智能不是萬能的,我們在很多情況下還是遠遠超過電腦的。但是,下列5個情況的時候,人工智能絕對可以做出特別有價值的產(chǎn)品:

1、海量的數(shù)據(jù)。這基本是千萬以上的數(shù)據(jù),所以當你聽很多人說大數(shù)據(jù)(有一萬個樣本),都是沒有用的,千萬級別的數(shù)據(jù)。

2、這時候還需要頂尖的科學家,不是一個程序員、工程師就可以做的。

3、要有非常清晰領域的邊界,因為人工智能只能懂一件事情,讓它跨領域是做不到的。就像現(xiàn)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能這樣跳躍領域去講,它是搞不懂的。

4、要有非常好的標注,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(tǒng)我成功了。當你每次在百度沒有點擊,在淘寶沒有購買,在滴滴沒有打上車,也是告訴系統(tǒng)這是一個標注。沒有標注的數(shù)據(jù),意義是不大的。

5、用這么大的數(shù)據(jù),要有非常多的計算量,這時候人工智能才可以形成。

可能很多人說,人工智能是什么機器人、無人駕駛,這個好長遠啊。其實不是的,你每次在用百度、淘寶、滴滴的時候,它背后都是一個人工智能的引擎。

我們在這里可以看到一些過去認為比較遙遠的數(shù)據(jù):

上面是圖象識別的比賽,機器已經(jīng)超越人了。

下面這個圖是語音識別的比賽,機器也已經(jīng)超越人了。

標注,把算法對進去,就會產(chǎn)生價值,剛才談到的每個例子,淘寶、百度、滴滴,都是真實的人工智能的例子,以后只會有更多。

所以,如果你是一個創(chuàng)業(yè)公司,當你的用戶達到了千萬級別的時候,你肯定是需要這個的,因為在你的系統(tǒng)里面絕對需要做一些判斷和推薦,你要推薦什么商品給用戶,該放什么樣的廣告,這背后都可以用到人工智能引擎。

所以,做人工智能創(chuàng)業(yè)的,最好是已經(jīng)有互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的公司。

當然,還有很多公司是沒有互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的,這些公司也能創(chuàng)造價值。這就是為什么人工智能比移動互聯(lián)網(wǎng)還要偉大的原因,因為它影響了很多行業(yè)。

哪些領域會最先呢?我們認為,一定是數(shù)據(jù)最大、最快能產(chǎn)生價值的領域。比如說,金融領域:銀行、保險、券商、智能投庫、AI量化基金,這些領域是最快能產(chǎn)生價值的。

哪些是對人類最有意義的?一定是醫(yī)療領域,癌癥的檢測、切片,基因個性化的治療,這些都是特別適合人工智能的領域,還有教育,等等,這里細節(jié)就不多說了。

所有的領域里面,我們認為最大的一個領域,應該是無人駕駛。這雖然可能是個十年的目標,但是當電動車、共享經(jīng)濟、無人駕駛,三件事情同時發(fā)生的時候,人類經(jīng)濟會產(chǎn)生最大最大的提升和改變。以后我們出去打車,應該是隨叫隨到,人都不需要買車了,停車場也不需要了,路上的車也變少了,空氣也變好了,這些都是一些會發(fā)生的很好的“副作用”。

很多人談到機器人,我倒認為無人駕駛做出來以后,機器人就迎刃而解了。因為,當你能聽、能看、能走、能動的時候,這無論是汽車還是機器人,這些技術都是通用的,傳感器的價錢也會逐漸降低。

世界最厲害的AI公司肯定是Google,當Google搜索里面的引擎被提煉出來,成為一個Google大腦的時候,它把它用在互聯(lián)網(wǎng),就變成了Gmail的自動回復,變成了Google的搜索和廣告。如果用在了汽車,就是GoogleCar,用在了人的健康就成了GoogleHealth,用在了圍棋就是AlphaGO。所以,這個大腦是非常有野心的動作,它想要再創(chuàng)造26個字母,除了Google之外還要再創(chuàng)造25個公司。

我們看到,百度大腦也是一個類似的項目。所以,其實每個偉大的互聯(lián)網(wǎng),都應該考慮,擁有這么大的數(shù)據(jù),是不是也像Google一樣,用更多的深度學習,來創(chuàng)造商業(yè)價值。

當你要做這個產(chǎn)業(yè)的時候,有幾個建議:

1、你要有特別大的數(shù)據(jù),而且最好是,只有你別人沒有的,閉環(huán)的。

2、買很多機器,尤其考慮GPU,所以如果要買股票,可以考慮一下GPU公司的股票,因為人工智能會讓它快速的成長。

3、還是非常需要有特別多經(jīng)驗的深度學習專家,最后把一些年輕人訓練起來,就可以創(chuàng)造價值了。

為什么我特別提到最后一點呢?這點,可能很多談人工智能的沒有談到。人工智能,它并不是一個火箭專家,或者互聯(lián)網(wǎng)安全專家,這些是學習十年的累積才能做的事情。一個特別優(yōu)秀的數(shù)學和計算機當屆畢業(yè)生,培訓6個月,就可以創(chuàng)造人工智能的價值,就可以做人工智能的工程師了。

所以我認為,最領先的人工智能國家,當然是技術最領先的、論文最領先的、應用最領先的。還有,也是年輕人,最上進、最努力、最勤奮的。

所以我認為,中國有一些很特殊的機會。

這里提到幾個重點:為什么人工智能崛起,中國很有機會?

前幾天有一篇報道,是有一位美國人工智能的公司寫信給美國當選的總統(tǒng)特朗普的。提到,美國必須正視中國在人工智能方面崛起,必須向政府提供更多的基金。這表示,這個作者看到了這幾個現(xiàn)象:

現(xiàn)象1:中國教育特別優(yōu)秀的理工、數(shù)學底子,這里可以發(fā)出威力了。世界上的人工智能論文,43%都是中國人寫的。

現(xiàn)象2:我們可以快速訓練大批的年輕人,創(chuàng)新工場就在做這件事情。

現(xiàn)象3:傳統(tǒng)企業(yè)比美國落后,但是表示人工智能注入進去,就會產(chǎn)生很大的價值。比如,我們投資的第四范式,他在銀行注入了一些他的功能,他的用戶轉換率就馬上提升65%。當然,我相信第四范式有很好的算法,但其中很重要的理由是,中國的銀行算法非常落后,很容易幫他提升。

現(xiàn)象4:在座每一個潛在的獨角獸公司和快到獨角獸的公司,像我們投資的美圖、知乎、BRPK,都在快速的招人工智能專家,幫他們提升價值,你們可能也要注意一下。這些公司在中國會比美國多,因為中國市場大,也是中國的機會。

現(xiàn)象5:美國領先的公司,無論是Google、坦斯福羅,或者微軟、CNTK、Facebook,在中國都會很難本土化,這都是我們中國公司的機會。

最后,有些政策方面的問題,在美國可能會很擔心,每一輛車可能出的每個車禍,會比較限制無人駕駛的發(fā)展。

比如說,無人駕駛最快的應用是什么?可能是在美國的高速公路取代卡車司機。但是,美國有150萬卡車司機,他們可能都投了特朗普一票。所以,他們肯定會用他們的工會和各種對美國國會或對美國政府的拉比,希望特朗普政府不要那么快推動卡車在高速公路。這每一個美國各種組織的阻礙,都是中國的機會。

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