李开复万字长文科普人工智能：AI是什么 将带我们去哪儿？

医学方面，因为我自己生过病，也深深的受过这方面的痛苦，我也感觉到在今天的医生的判断真的不是最完善的。一方面医生有好有坏，顶尖的医生是非常少的；第二方面比如在癌症方面，它每一年都有新的药出来，那每个医生每天忙着看病人，就不见得有时间去研究这些药物，那些药物也不是每个国家都可以使用的。还有就是每一个人，他的各种特质，不见得就适合用这个药。这些其实都是可以用机器学习来做出来的。

前一阵我在美国碰到了一些科学家，他们正在用机器学习的方法来发明新药。我们的科学研究方面当然要有聪明的头脑和很好的实验，但是其中有一个很关键的部分，就要是一定的程度去排列组合：试很多东西，对小白鼠先试试这个有没有用，再试试看那个有没有用，然后再在猿猴身上实验，再进行人体实验。在以前，这整个过程都是由人脑完成，但是这个交给机器来做也许会更精准。甚至有一家公司它养了非常多的白老鼠，他里面所有的实验都是通过机器学习精准进行：每天白老鼠活了几只，死了几只，什么药可以进到下一步……这些都是靠机器学习加上非常精密的系统来做。

我们发明的很多新的材料，都不是靠纯粹的科学方法推出来的，也是去试一试，把这个碰到那个，就产生了有很特殊效应的材料。这些知识都可以输入我们的信息学习系统，通过它我们可以帮助发明新的事物。

在教育方面也有应用。在学习的过程中，如果基础没有打好，下一个层次根本学不下去。智能化的教育系统会识别你的学习水平，然后根据你的水平确定学习内容。比如，你的乘法没有学好，机器就不可能让你去学除法。

当然学习外语也是很好的例子，我们今天的语音识别做的这么好，为什么我们学外语还是一定要找外教，为什么语音识别不能再上一层楼呢？所以，当你的技术一提高了，语音识别应用就不会只是我的讲话进去然后文字出来，它还有可能用在教育领域。

在这么多机会之下，这个人工智能会重塑亿万级别的领域。当然这个不是明天就会发生，因为我觉得人工智能在很多方面还是相当大的欠缺……

人工智能将重塑亿万级别的领域

人工智能会重塑很多亿万级别的领域。当然这个不是明天就会发生，因为今天我们在很多相关方面仍存在相当大的欠缺。

比如，在我们的计算架构上面，现在还是需要时间去做算法的改进提升，需要去研究如何部署云端架构，另外深度学习用时仍太长，这些还都是需要探索的内容，而且并没有一个标准化的答案。

另外，算法框架也非常重要。我们可以看到有一些重要技术的推进，实际上是因为有了开源或者API或者标准的出现，但现在仍有很多方面还没有出现相关标准。当然我们知道Google的TensorFlow等提供了一些开源的方法，但是其实他们还没有真正的平台化，比如你把TensorFlow丢给一个没学过机器学习的人，哪怕是清华大学顶尖的计算机系学生，他也很难用其创造价值。如果清华的学生都不能，那它的普及性就有问题了。

为什么iOS、安卓能够做的很好，就是因为它产生了平台化效应，使得很多人能够比较容易的介入。然后我们可以看到像Hadoop这样七八年前很多人觉得很高深的东西现在也慢慢变得平台化了。今天，如何使得整个机器学习的体系平台化，以便于让更多的非专业人士能够使用，这个是目前面临的一个很大的瓶颈，需要一定的发展时间才能得以突破。

在一些领域中，很多技术性问题可以在两三年内得到解决，但是还有很多问题并非如此简单，比如说语义。我们说语音识别是相对简单的：音进来，字出去，这个非常明确，一个API就可以调动。但是音进来，确定是何种情境的语义出去就很难。这些我觉得两三年远远还不够，还需要更多的时间去理解。

传感器一定程度来说是价格的问题、如何普及的问题。现在我们看到Google Car虽然做的很牛，但是正如驭势科技的吴甘沙说的，Google Car实际商业化的一个巨大瓶颈就是价位的问题：传感器实在太贵了。因此要把这件事做下来就是一个鸡和蛋的问题——降低价格就需要量，但量怎么起来？价格不下去量也起不来。要解决这个问题也需要一定的时间。

最后还有很多机械方面的问题。控制机械运动的算法，硬件运动后给出的回馈等等在机械部门也还需要一些开发。

整体来说，虽然我认为机器学习、深度学习在突破人类的精确度方面已经做的非常好，但是以上几个领域还是需要一些时间才能取得突破。但是这一天肯定是会来临的，我们怎么知道会来临呢？

Google的野心

我们知道，不久前Google重新组织了公司架构，将搜索业务和其他前沿项目子公司都放进了控股公司Alphabet公司。很多分析师说，Google把搜索和其他的业务分开来做Alphabet，是为了优化它的股价，其实这种说法太表面了，他们没有了解一个真正有野心的公司在做什么。

一定程度上，Google之所以成立了Alphabet，是因为Google经过搜索和广告业务的积累，逐步发展了一套我们可以简称为GoogleBrain的模式。Google Brain其实就是机器学习的大脑，这个机器包括了平台也包括了专家，如果它用在搜索领域就是一个搜索引擎，如果它能够用在医学领域，那它可能就是一个癌症诊断系统，它也可以用于人类寿命的延续以及智能家电等各种不同领域。所以Google的野心就是把机器学习作为一个核心，然后用它去解决非计算机非互联网领域的各种问题。

当然它现在还不是一个整体平台，但Google 就会找一些极聪明的人来进军这些领域，有平台的用平台，平台未成形的就用聪明才智来想办法。现在看来，Google这种模式也做成了很多有意义的事情。所以，对于Google，我们千万不要低估了它的能力，因为这家公司可能是未来推动人工智能平台化的最大力量。

怎么证明这是真的呢？从最近Jeff Dean演讲的一张图我们就可以看到Google内部有多少项目在用深度学习。

Google内部对深度学习的大量应用

我们可以看到，从2012年到今天，Google对深度学习的利用在快速增长，应用领域也极为广泛。从这张图我们就可以看到Google，也就是现在的 Alphabet在人工智能方面是多么的有野心。

再回到我原来的问题，我们现在是不是生逢其时，可以在正确的时候选择进入人工智能这个领域呢？如果我们相信Google这帮人很聪明，如果我们相信Google对深度学习的使用逻辑，我们也要相信人工智能的应用期即将来临。

（编辑：应用网_丽江站长网）

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