李开复：我不相信奇点，相信平台化的人工智能工具箱(3)

2017-05-16 10:27:34    微信公众号“创新工场”  参与评论()人

在文字出现之前，类似的图形，例如连续的线条、有规则的轮廓等大量的出现在我们可以看到的自然世界之中。所以，对于这些视觉信号的识别和抽象能力在我们的祖辈甚至可能更早，就已经记录在我们的智能模型之中，也就是在遗传基因里面，并且在繁殖过程中复制给了一代又一代的新的个体。

但是如果是历史生物智能构建过程中不包含的任务，对人类来说一样是非常困难的。如果我们用二维码作为我们的文字系统，即使有再多的样本，对于大部分人类也是极其困难的。然而，这个任务对机器学习来说，识别二维码的难度和识别人类手写体的难度并没有太大差别。
最近的科幻电影 《降临》（Arrival）很好地诠释了这一点，对于来自物理自然环境的形态和我们人类截然不同的世界的外星文明，人类同样无法识别其书写文字，而需要借助计算机来完成。因为我们的视觉系统的进化，只帮助我们发展了以我们的有限的视觉系统能够识别的文字。
人工智能将成为工具箱，未来十年会产生巨大的商业和社会价值
人工智能和深度学习虽然简单粗暴，且不能称为复制人脑，但是在很多特定任务上都已经远超人类，在未来十年会产生巨大商业和社会价值，比如创新工场投资的、由姚期智教授的学生所创办的一家基于深度学习技术的公司旷视科技（Face++），现在可以同时识别300万张人脸, 还有创新工场投资的智融集团，它的产品用钱宝8秒钟就可完成贷款审批，每月放款量可达150万元，远超银行的放款量。
所以，人工智能的快速发展将惠及全人类，创造大量的财富。从数据驱动的AI，到收集新数据的传感器，再到以无人驾驶、机器人为代表的全自动化阶段，将为我们的生活带来深远的影响。

学术界可以继续探索人脑的奥妙，量子计算将慢慢找到应用，但是主流的工程的力量应该投入可以成为平台的人工智能工具箱，带来人工智能应用的井喷，让更多工程师可以使用。在人工智能工具箱所包含的各种“工具”里，有些工具是基于传统计算，加上深度学习，有些工具可能是基于量子计算，它们各自有各自适合的地方，他们都能够创造很大的商业价值，让社会不断的进步。