AlphaGo再厲害也是人類的奴隸，可以幫人類做過去不能解決的問題！

【IT時代網編者按】這是李開復在參加2016年中國IT領袖峰會時，關于AphaGo和人工智能的分享。他認為，機器人再厲害也是人創造出來的，而且機器人只是人類的努力而已。另外，他從投資人角度分析了人工智能發展前景。

3月27日消息，創新工場董事長李開復今日在IT領袖峰會上表示，今天谷歌AlphaGo再厲害也是人類的奴隸，他厲害的是能復制出1000個奴隸幫人類干活。

“現在的機器沒絲毫能力，沒有感情，沒有喜怒哀樂，這是什么時候都教不會的。”

李開復說，人工智能存在60年，這次深度學習所基于的神經網絡也存在五六十年，而這個領域是跌宕起伏的，一陣子很熱，然后又一下子沒有很蓬勃的樣子，然后又一陣子很熱。

“作為從業者，我們是比較樂觀的，這次AlphaGo里使用的技術是基于特殊的神經網絡，過去神經網絡，如果機器學習，你給他看很多樣本，告訴它這是什么，比如給它看貓，它就學會了貓是什么，給它聽很多聲音就知道ABCD是怎么念。”

李開復說，AlphaGo看了很多棋譜，在學習過程中從千萬級別的與高手對弈提升到一定的層次。在這個基礎上，它又做了兩個核心，一個是特殊的神經網絡，圍棋里有很多特征。

AlphaGo下的很多棋路，圍棋高手看不懂，它在挖掘圍棋真理，已經超越了人類，至少跟人類不一樣。

AlphaGo還有自我學習，把高手的棋路學了以后怎么再上一層樓?就是兩個AlphaGo，A和B下，A贏了照A的路子走，B贏了照B的路子走，進行很多的排列組合。

第三個是強大的運算能力。先跟高手學，再跟自己學，再用非常大的機器運算量不斷地學，而且它有200個CPU，一天24小時學習，所以人類再聰明也不如它勤奮。

李開復認為，AlphaGo肯定是巨大的成功，因為它是里程碑的事件，包括他本人在內都認為機器至少需要五年的時間才能跟人類的圍棋高手交鋒。

因為推算一下國際象棋是20年前做的10的50多次方，圍棋是10的170多次方，計算的次數大概需要30年。結果AlphaGo的表現超越了大家的想象，所以它讓很多人樂觀地說AlphaGo里面的技術跟著人學習也好，自我學習也好，也可能用到別的領域。

“我覺得這是它達到的非常巨大的效應，讓我們更多人覺得原來這個速度比我們想象得還要快，所以我們是不是可以用它來做很多其他的領域，比如說幫著律師看，幫著醫生做判斷，判斷股票的走勢，這些都會比我們想象得走得更快，這是很大的成就。”

李開復認為，今天人工智能，如果具有三個條件就可以深度進入很多人類過去感覺不太能解決的問題，且提供巨大的商業價值。這3個條件分別是：

1、要有巨大的數據量，最好還能自我迭代，他們有數據就可以學習。

2、要有非常巨大的計算量，谷歌的一大秘密是其技術比全世界任何一個公司都多，他的巨大的計算量又是巨大的優勢。

3、技術講得這么偉大，實際上要平臺化，網上公開的還是與谷歌相差得相當遠。谷歌投入了15個世界頂尖的深度學習專家，把15個人投進去兩年。這些基本上可以在任何可理解的領域里達到他的貢獻。

李開復說，從投資人和創新創業的角度看，一方面對AI的發展特別樂觀，會改變每一個產業，且50%的工作都會被AI取代掉。

前兩年李開復的觀點還是認為只能在比較小的領域，因為平臺的形成要時間，不像過去安卓、hadoop有基礎。“我認為這個技術兩年比較保守，但十年會有特別巨大有顛覆性的基礎。”

谷歌經過做搜索、廣告提煉出了一個大腦，這個大腦用在基因檢測、醫學就會形成新的公司，所以就用這個大腦做比喻，也有做投資、無人駕駛、語音識別都可以用上。

李開復說，國內的科技發展還需要看哪些公司能有數據、計算量和深度學習的科學家打造更多的大腦工程，無論是大公司來做，還是創業公司來做，這都有必要。【責任編輯/Mr·De】

來源：李開復

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