4月27日，GMIC 2017（全球移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)）北京站開幕。三位前微軟人——李開復(fù)、張亞勤、張宏江齊聚一堂，主要探討了AI的未來的發(fā)展前景、中國在AI領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)、以及AI人才的戰(zhàn)略布局等問題 。
（雷鋒網(wǎng)記者谷磊現(xiàn)場(chǎng)拍攝）
AI未來的前景如何？
李開復(fù)：AI的主要應(yīng)用領(lǐng)域是金融、醫(yī)療和無人駕駛。’
張亞勤：AI技術(shù)的未來是生物和數(shù)字智能的融合。
張宏江：如今是互聯(lián)網(wǎng)+，未來是智能+。
中國靠什么引領(lǐng)AI時(shí)代？
張宏江：高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)，高質(zhì)量的AI人才。
AI時(shí)代需要怎樣的人才？
張亞勤：需要數(shù)學(xué)好、編程好、態(tài)度好，要比機(jī)器學(xué)的塊。
李開復(fù)：做綜合性的人才，學(xué)會(huì)把AI當(dāng)做工具去使用。
以下是雷鋒網(wǎng)(公眾號(hào)：雷鋒網(wǎng))整理的現(xiàn)場(chǎng)對(duì)話：
AI未來前景如何？
高欣欣：人工智能對(duì)我們的生活產(chǎn)生了這么大的影響，再往后看19年后的未來會(huì)是什么樣的呢？您又將為這樣的未來做什么樣的布局呢？
李開復(fù)：我們現(xiàn)在是一個(gè)VC投資機(jī)構(gòu)，還有一個(gè)是工程院，所以我們看的可能是10年后，19年后的事情還是要讓霍金教授和學(xué)者們來推測(cè)。如果看未來這十幾年，我們的機(jī)會(huì)肯定是把已有的數(shù)據(jù)拿來用。比如BAT、滴滴、美團(tuán)等互聯(lián)網(wǎng)公司已經(jīng)用的很好了，但是中國還有很多新的公司，新的獨(dú)角獸，每年幾十個(gè)獨(dú)角獸里可能有一半會(huì)有千萬級(jí)別的用戶，他們的千萬級(jí)別的用戶都是需要AI的，用AI來做運(yùn)營，用AI來了解用戶，用AI來變現(xiàn)，有AI跟沒有AI的公司是巨大的差別。比如我們最近看到崛起特別快的幾個(gè)公司，背后都是有AI科學(xué)家的，比如今日頭條、快手。所以我覺得互聯(lián)網(wǎng)公司用戶做大了，然后可以使用AI，這是第一個(gè)機(jī)會(huì)。
第二個(gè)就是金融行業(yè)。其實(shí)AI就是利用大量的數(shù)據(jù)來做一個(gè)推測(cè)，金融領(lǐng)域本來就是人類創(chuàng)造的數(shù)字游戲，所以用起來特別的順。而且金融領(lǐng)域是有對(duì)錯(cuò)的，你的股票跌了沒有，你的貸款還了沒有，這些問題的回饋可以幫助AI做的更好，甚至取代人類。我們看華爾街的很多交易員已經(jīng)消失了，未來寫報(bào)告的、做投資的，做風(fēng)控的，做征信的，做保險(xiǎn)的都會(huì)被取代。從商業(yè)回報(bào)來說，我們可以看到很大的行業(yè)機(jī)會(huì)。
更偉大的是醫(yī)療。如果腫瘤識(shí)別、CT識(shí)別、病理切片識(shí)別等可以做的更好，這個(gè)毫無疑問是對(duì)人類最有意義的，甚至可能消滅癌癥。這個(gè)領(lǐng)域的挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)不聚攏，有各個(gè)醫(yī)院的防火墻，還有病人的隱私問題。
最后是無人駕駛。今天無人駕駛為什么沒有做好？一方面是科技還不夠，一方面是還沒有足夠的數(shù)據(jù)。我們要想盡辦法做無人駕駛，無人駕駛這個(gè)事情不能說去撞幾個(gè)人就有負(fù)面的數(shù)據(jù)了，怎么樣去虛擬的學(xué)習(xí)而不要傷害人命，這些問題需要解決。還有就是成本太貴，但是這些問題終會(huì)解決，一旦解決了以后，一輛無人駕駛是可聽、可看、可動(dòng)的，當(dāng)我們的傳感器變得夠便宜了，同樣的技術(shù)會(huì)進(jìn)入到機(jī)器人的領(lǐng)域，就進(jìn)入了一個(gè)自動(dòng)化的時(shí)代，這是15年，比你要求的19年差4年。
高欣欣：感謝。我想請(qǐng)教亞勤老師的問題有兩個(gè)關(guān)鍵詞，一個(gè)是落地，一個(gè)是戰(zhàn)略。對(duì)于大公司和創(chuàng)業(yè)公司來說，人工智能技術(shù)如何在商業(yè)世界里面最快的落地？在落地過程中，大公司、創(chuàng)業(yè)公司應(yīng)該注意什么樣的戰(zhàn)略？
張亞勤：剛才講到AI的落地，對(duì)大公司小公司確實(shí)是需要不同的戰(zhàn)略，不同的打法。大的公司有資源，有數(shù)據(jù)，有規(guī)模，有技術(shù)能力，可以打一個(gè)大仗。創(chuàng)業(yè)公司更需要聚焦，開復(fù)剛才講的相當(dāng)好。比如百度是比較大的公司，我們把未來十年二十年壓賭在人工智能上，現(xiàn)在很多公司說我們AI公司是講故事，但是在百度，從李彥宏到陸奇到我本人，未來公司資源技術(shù)都?jí)涸贏I上面。
我們的打法首先是要做一個(gè)人工智能時(shí)代的操作系統(tǒng)，PC時(shí)代是Windows，移動(dòng)是iOS，我們要做人工智能時(shí)代的Windows或者iOS。第二點(diǎn)，操作系統(tǒng)它本身沒有應(yīng)用、沒有場(chǎng)景，是沒有用的，所以我們會(huì)關(guān)注個(gè)重要的場(chǎng)景，一個(gè)是消費(fèi)者，一個(gè)是家庭，一個(gè)是車。另外是商業(yè)，我們用百度云作為一個(gè)平臺(tái)，上面會(huì)有醫(yī)療、交通、教育、物流這些垂直的行業(yè)。
做一個(gè)操作系統(tǒng)，在上面建立生態(tài)，和整個(gè)產(chǎn)業(yè)去合作，比如最近我們和很多家電企業(yè)、很多車廠都有合作。對(duì)我們來講，開放的平臺(tái)很重要。我們最近有幾個(gè)開放平臺(tái)，一個(gè)是AI的開放平臺(tái)，里面有很多算法，很多模型，有數(shù)據(jù)，開發(fā)者可以使用。另外是一個(gè)智能駕駛的開發(fā)平臺(tái)，這里面有十幾種核心的技術(shù)，開放給產(chǎn)業(yè)，里面有很多數(shù)據(jù)，有API，包括有高精的地圖和定位技術(shù)和數(shù)據(jù)，希望這個(gè)產(chǎn)業(yè)能使用這個(gè)平臺(tái)，加快智能駕駛發(fā)展的步伐。
小公司是完全不一樣的，小公司不可能做操作系統(tǒng)，或者一開始就做一個(gè)平臺(tái)。這個(gè)時(shí)候選一個(gè)場(chǎng)景，選一個(gè)應(yīng)用，用技術(shù)做差異化，真正落地的時(shí)候有很多工作要做。我經(jīng)常講AI是系統(tǒng)工程，從數(shù)據(jù)到模型到整個(gè)解決方案，都需要一個(gè)過程，是一個(gè)系統(tǒng)工程?？赡?0%的是算法，20%是平臺(tái)技術(shù)，70%是落地的過程，這個(gè)相當(dāng)重要。
高欣欣：既然要做一個(gè)操作系統(tǒng)，技術(shù)永遠(yuǎn)是手段是工具，您是如何看待AI技術(shù)發(fā)展的未來呢？
張亞勤：要很長的時(shí)間。我簡(jiǎn)單總結(jié)一下，剛才開復(fù)講到是深度學(xué)習(xí)，未來是深度的算法，可能會(huì)和別的東西相結(jié)合。比如人怎么樣更好的對(duì)大腦有更多的理解，怎樣把這個(gè)模型用到我們現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)里面。另外要做一些人不能做的事，比如最近一個(gè)網(wǎng)絡(luò)算法是聲稱對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，它其實(shí)可以做一些大腦做不了的事，如果我們所做的事就是去模仿大腦，也沒有意義。我們已經(jīng)有人類了，我們要做一點(diǎn)新的事情。
另外一點(diǎn)，如果說未來的趨勢(shì)，我認(rèn)為是融合，是生物和數(shù)字智能的融合，現(xiàn)在有很多這方面的研究。還有一個(gè)是量子計(jì)算，量子計(jì)算大家覺得是天方夜譚，但我覺得五到十年內(nèi)會(huì)真的變得更加有用。而且量子計(jì)算會(huì)改變我們?nèi)斯ぶ悄芎芏嗟乃惴ǎ哉f我覺得很多很有意思的事情都會(huì)在未來的五到十年內(nèi)發(fā)生。
中國靠什么引領(lǐng)AI時(shí)代？
高欣欣：接下來要問的是張宏江博士，您最近常說一句話，說AI是中國引領(lǐng)世界的機(jī)會(huì)，我問您的問題就是在世界大范圍下的中國機(jī)會(huì)，您是如何看待的？為什么您這么強(qiáng)調(diào)AI是中國引領(lǐng)的機(jī)會(huì)呢？我們中國的公司有沒有機(jī)會(huì)成為世界級(jí)別的獨(dú)角獸呢？
張宏江：剛才亞勤和開復(fù)講到，我們看AI看兩塊，一塊就是數(shù)據(jù)本身，隨著互聯(lián)網(wǎng)二十多年的發(fā)展，隨著物聯(lián)網(wǎng)逐漸普及，今天我們能獲取的數(shù)據(jù)是十年前、五年前、甚至三年前都不可想象的。而且這些數(shù)據(jù)量跟以前不太一樣，大部分是通過互聯(lián)網(wǎng)形態(tài)來獲取的，有相當(dāng)好的精準(zhǔn)度，可以很好地跟蹤。這些數(shù)據(jù)本身可以作為很好的所謂的燃料，輸入給人工智能，這是我想說的第一點(diǎn)，我們談到AI的話，第一點(diǎn)最重要的前提條件是數(shù)據(jù)，而中國的數(shù)據(jù)是如此之多。
第二塊就是人工智能其實(shí)和其他做任何一個(gè)新的技術(shù)一樣，那就是人才一個(gè)核心點(diǎn)。如果你看一下過去十年AI這個(gè)領(lǐng)域中國的研究人員數(shù)量的增長，無論是在中國大陸的還是在海外的中國人的數(shù)量，總數(shù)已經(jīng)開始超過其他國家，從14年開始已經(jīng)超過了美國。也就是說總體的數(shù)量已經(jīng)很大了。所以我們中國有了兩個(gè)核心點(diǎn)，一個(gè)是高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)，一個(gè)是高質(zhì)量的AI人才，這是我說為什么中國在AI這個(gè)領(lǐng)域是有一個(gè)非常好的引領(lǐng)全球的機(jī)會(huì)。
在過去的五年里，我們已經(jīng)看到，在移動(dòng)這個(gè)領(lǐng)域，中國的應(yīng)用導(dǎo)向在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)引領(lǐng)了世界潮流，我相信在AI這個(gè)新的領(lǐng)域里面，中國如果抓住這個(gè)機(jī)會(huì)，依然可以像在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)一樣，引領(lǐng)世界潮流。而且這次跟移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)不太一樣的地方在于，這次我們?cè)诩夹g(shù)上也有課能引領(lǐng)世界潮流，也能抓住這個(gè)機(jī)會(huì)，因?yàn)槲覀內(nèi)瞬艃?chǔ)備相當(dāng)豐厚了，這是我為什么對(duì)中國在AI這個(gè)浪潮中如此有信心一個(gè)根本的原因。
AI時(shí)代需要怎樣的人才？
高欣欣：既然談到了人才，現(xiàn)在我們?nèi)斯ぶ悄茴I(lǐng)域很多科學(xué)家走出了實(shí)驗(yàn)室，進(jìn)入到了產(chǎn)業(yè)，甚至成為了創(chuàng)業(yè)者，他們這么做是可以理解的，可是這也引起了行業(yè)一個(gè)擔(dān)憂，因?yàn)槿斯ぶ悄苓€有很多需要突破的技術(shù)，所以需要做基礎(chǔ)研究的人才，大家就特別擔(dān)心出現(xiàn)斷層，您是怎么看待這個(gè)問題呢？
張宏江：這是一系列的問題，在座的我們?nèi)黄鋵?shí)都完成了從科學(xué)家到管理者到企業(yè)家的轉(zhuǎn)型。我們起了一個(gè)大早，趕了一個(gè)晚集，做語音識(shí)別做的太早，三十年后才開始進(jìn)行使用，讓我們高興的是我們的學(xué)生，我們學(xué)生的學(xué)生，正在成為今天這個(gè)領(lǐng)域的主流。剛才說到的，在AI這塊其實(shí)中國有很大的優(yōu)勢(shì)，中國有很多的人才，過去二十年也在很大程度上歸功于微軟研究院積累了一批世界一流人才，我覺得在我們?nèi)瞬欧e累這塊是非常好的。
這次AI大潮跟以前有一些不同的地方，就是在互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)過二十年發(fā)展以后，我們提出一個(gè)概念叫做互聯(lián)網(wǎng)+，這是今天AI在過去熱了這幾年以后，很快大家認(rèn)識(shí)到AI是一個(gè)賦能者，未來我們看到的是智能+，AI會(huì)幫助人，會(huì)替代人，會(huì)超過人。但是它的切入點(diǎn)是從應(yīng)用開始切入的，在這塊我們科學(xué)家創(chuàng)業(yè)的時(shí)候，在完成從科學(xué)家到企業(yè)家到創(chuàng)業(yè)者這個(gè)轉(zhuǎn)型過程中，可能要花更多的時(shí)間看運(yùn)用，從運(yùn)用的角度來切入。這是一個(gè)從科學(xué)家到企業(yè)家中間一個(gè)很重要的轉(zhuǎn)變，就是把你的思考從我是不是最新，我是不是對(duì)于現(xiàn)有的技術(shù)有些突破，轉(zhuǎn)變成我的技術(shù)能不能實(shí)用，能不能為用戶帶來便利，能不能創(chuàng)造更大的效率。這是思考的一個(gè)轉(zhuǎn)變，完成這種轉(zhuǎn)變，才是真正完成從一個(gè)科學(xué)家到企業(yè)家的轉(zhuǎn)變。
隨著過去三十年的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，科研水平的提高，人們對(duì)自己實(shí)力的自信，加上中國如此多應(yīng)用的場(chǎng)景、應(yīng)用的機(jī)會(huì)，我們的科學(xué)家一定會(huì)和商業(yè)市場(chǎng)很結(jié)合，真正能夠做出一些非常好的新公司出來，從這塊來講我是非常非常有信心。而且我覺得我們不需要擔(dān)心科學(xué)家都去創(chuàng)業(yè)，因?yàn)閷?shí)際上這些創(chuàng)業(yè)成功的科學(xué)家，他們會(huì)帶來更多的數(shù)據(jù)，帶來更多的機(jī)會(huì)，讓很多人能夠發(fā)現(xiàn)一些更好的問題，從而作出更好的研究。同樣也有一些科學(xué)家創(chuàng)業(yè)兩三年，發(fā)現(xiàn)自己更喜歡安靜，更喜歡做研究，可能回到學(xué)術(shù)界?？茖W(xué)家出來創(chuàng)立的公司，會(huì)給學(xué)生提供更好的實(shí)習(xí)機(jī)會(huì)，這是非常好反饋過程。
高欣欣：接下來請(qǐng)教張亞勤博士，我要問的是人才戰(zhàn)略。在整個(gè)人工智能行業(yè)里面，大家都在搶人才，如果你有野心，人才戰(zhàn)略已經(jīng)變成了最重要的戰(zhàn)略之一。對(duì)于那些有野心的創(chuàng)業(yè)公司，或者是大公司，您覺得人才戰(zhàn)略應(yīng)該如何布局呢？
張亞勤：當(dāng)時(shí)在微軟研究院的時(shí)候，我們講要“三好學(xué)生”：數(shù)學(xué)好、編程好、態(tài)度好。我想在AI時(shí)代也是同樣的，可能更加重要。
數(shù)學(xué)好，現(xiàn)在AI里面用了許許多多的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，包括線性代數(shù)、優(yōu)化的理論、統(tǒng)計(jì)學(xué)等，我們中國學(xué)生其實(shí)是很有優(yōu)勢(shì)的；編程好的話，剛才講到要去落地，去實(shí)施；態(tài)度好也很重要，特別是在技術(shù)快速發(fā)展的時(shí)候，大家要快速的學(xué)習(xí)，其實(shí)在IT在互聯(lián)網(wǎng)這個(gè)領(lǐng)域，五年前十年前的知識(shí)基本沒什么關(guān)系了，很多新的理論算法都是在過去這幾年，每周每天都要學(xué)習(xí)。
我在斯坦福告訴學(xué)生們，我說機(jī)器在學(xué)習(xí)，你必須要學(xué)得比它快，否則就會(huì)被機(jī)器所淘汰。剛才宏江講中國AI人才量很多，我在斯坦福去做了一個(gè)演講，這個(gè)演講結(jié)果有一半以上的同學(xué)，可能80%是中國的學(xué)生，其中一半以上都是在做深度學(xué)習(xí)。這也是個(gè)問題，現(xiàn)在大家都去一窩蜂做深度學(xué)習(xí)，可能也是有一些重復(fù)性。我想未來可能研究也好，專業(yè)也好，要看重一些交叉學(xué)科。比如斯坦?，F(xiàn)在有一個(gè)學(xué)科，把物理學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)交叉的一個(gè)新的專業(yè)，還有人腦科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)，包括量子計(jì)算，這些都是未來要發(fā)展的方向。
高欣欣：接下來要問開復(fù)博士了，霍金教授說當(dāng)技術(shù)發(fā)展快過了人的發(fā)展，快過了社會(huì)的發(fā)展，必然會(huì)激化一系列的問題，很多職位被機(jī)器替代的時(shí)候，這個(gè)時(shí)候?qū)θ说囊缶妥兊锰貏e高了。您覺得對(duì)于我們每個(gè)人來說，深處這個(gè)巨變的時(shí)代，怎么提高自己，快速規(guī)劃自己，適應(yīng)甚至享受這個(gè)巨變的時(shí)代給我們的極致體驗(yàn)?zāi)兀?/strong>
李開復(fù)：很多人提到AI對(duì)人類全面超越時(shí)，我們就完蛋了，不是這樣的，做任何事情必須要知己知彼，我們要了解深度學(xué)習(xí)是什么事情不能做的，我們?nèi)祟惏褧r(shí)間放在這些方面，還是有很多機(jī)會(huì)的。
從最深的開始講，剛才談到的人工智能時(shí)代起來了，一定要有管AI的人，這些頂尖的AI科學(xué)家他們肯定是要做的很深，做的很棒，因?yàn)樗麄儾坏黾夹g(shù)，還要確保AI不能失控。
第二，在任何領(lǐng)域頂尖的人都會(huì)存在的，最厲害的醫(yī)生、最厲害的律師、最厲害的人類學(xué)家、歷史學(xué)家都有機(jī)會(huì)，即便現(xiàn)在AI可以寫稿子了，但是他們寫的都是那些體育賽事、財(cái)報(bào)等，真的去寫出像龍應(yīng)臺(tái)這樣的作品，是做不出來的。還有藝術(shù)創(chuàng)作，AI是并不擅長的，因?yàn)槊啦皇且粋€(gè)非?？陀^，要不然就有，要不然就沒有的狀態(tài)，所以這個(gè)訓(xùn)練很困難。
還有綜合性人才很重要，AI學(xué)習(xí)是一個(gè)領(lǐng)域一個(gè)領(lǐng)域的學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)下圍棋，學(xué)習(xí)買股票，學(xué)習(xí)風(fēng)控，并不能綜合性的考量各種事情，比如一個(gè)地球?qū)W的專家加上一個(gè)化學(xué)的專家，可能會(huì)知道以后怎么去處理垃圾?；蛘呤且粋€(gè)非常懂國際政治的人，懂中美關(guān)系的人，又懂得經(jīng)濟(jì)發(fā)展，把AI當(dāng)做工具，他這個(gè)人不會(huì)被取代。還有善于用AI做工具的人，以后的醫(yī)生只靠自己在醫(yī)學(xué)院學(xué)肯定是不夠的，他要知道未來的醫(yī)學(xué)工具是什么，就像今天我們不用Word、iPhone是不能生存的，未來醫(yī)生要掌控AI的工具。
但是最大的一批人肯定要走向服務(wù)業(yè)，因?yàn)槿伺c人之間打交道，人與人之間的交心，這些過程中表達(dá)的愛是機(jī)器學(xué)不來的。
4月27日，GMIC 2017（全球移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)）北京站開幕。三位前微軟人——李開復(fù)、張亞勤、張宏江齊聚一堂，主要探討了AI的未來的發(fā)展前景、中國在AI領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)、以及AI人才的戰(zhàn)略布局等問題 。
（雷鋒網(wǎng)記者谷磊現(xiàn)場(chǎng)拍攝）
AI未來的前景如何？
李開復(fù)：AI的主要應(yīng)用領(lǐng)域是金融、醫(yī)療和無人駕駛。’
張亞勤：AI技術(shù)的未來是生物和數(shù)字智能的融合。
張宏江：如今是互聯(lián)網(wǎng)+，未來是智能+。
中國靠什么引領(lǐng)AI時(shí)代？
張宏江：高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)，高質(zhì)量的AI人才。
AI時(shí)代需要怎樣的人才？
張亞勤：需要數(shù)學(xué)好、編程好、態(tài)度好，要比機(jī)器學(xué)的塊。
李開復(fù)：做綜合性的人才，學(xué)會(huì)把AI當(dāng)做工具去使用。
以下是雷鋒網(wǎng)(公眾號(hào)：雷鋒網(wǎng))整理的現(xiàn)場(chǎng)對(duì)話：
AI未來前景如何？
高欣欣：人工智能對(duì)我們的生活產(chǎn)生了這么大的影響，再往后看19年后的未來會(huì)是什么樣的呢？您又將為這樣的未來做什么樣的布局呢？
李開復(fù)：我們現(xiàn)在是一個(gè)VC投資機(jī)構(gòu)，還有一個(gè)是工程院，所以我們看的可能是10年后，19年后的事情還是要讓霍金教授和學(xué)者們來推測(cè)。如果看未來這十幾年，我們的機(jī)會(huì)肯定是把已有的數(shù)據(jù)拿來用。比如BAT、滴滴、美團(tuán)等互聯(lián)網(wǎng)公司已經(jīng)用的很好了，但是中國還有很多新的公司，新的獨(dú)角獸，每年幾十個(gè)獨(dú)角獸里可能有一半會(huì)有千萬級(jí)別的用戶，他們的千萬級(jí)別的用戶都是需要AI的，用AI來做運(yùn)營，用AI來了解用戶，用AI來變現(xiàn)，有AI跟沒有AI的公司是巨大的差別。比如我們最近看到崛起特別快的幾個(gè)公司，背后都是有AI科學(xué)家的，比如今日頭條、快手。所以我覺得互聯(lián)網(wǎng)公司用戶做大了，然后可以使用AI，這是第一個(gè)機(jī)會(huì)。
第二個(gè)就是金融行業(yè)。其實(shí)AI就是利用大量的數(shù)據(jù)來做一個(gè)推測(cè)，金融領(lǐng)域本來就是人類創(chuàng)造的數(shù)字游戲，所以用起來特別的順。而且金融領(lǐng)域是有對(duì)錯(cuò)的，你的股票跌了沒有，你的貸款還了沒有，這些問題的回饋可以幫助AI做的更好，甚至取代人類。我們看華爾街的很多交易員已經(jīng)消失了，未來寫報(bào)告的、做投資的，做風(fēng)控的，做征信的，做保險(xiǎn)的都會(huì)被取代。從商業(yè)回報(bào)來說，我們可以看到很大的行業(yè)機(jī)會(huì)。
更偉大的是醫(yī)療。如果腫瘤識(shí)別、CT識(shí)別、病理切片識(shí)別等可以做的更好，這個(gè)毫無疑問是對(duì)人類最有意義的，甚至可能消滅癌癥。這個(gè)領(lǐng)域的挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)不聚攏，有各個(gè)醫(yī)院的防火墻，還有病人的隱私問題。
最后是無人駕駛。今天無人駕駛為什么沒有做好？一方面是科技還不夠，一方面是還沒有足夠的數(shù)據(jù)。我們要想盡辦法做無人駕駛，無人駕駛這個(gè)事情不能說去撞幾個(gè)人就有負(fù)面的數(shù)據(jù)了，怎么樣去虛擬的學(xué)習(xí)而不要傷害人命，這些問題需要解決。還有就是成本太貴，但是這些問題終會(huì)解決，一旦解決了以后，一輛無人駕駛是可聽、可看、可動(dòng)的，當(dāng)我們的傳感器變得夠便宜了，同樣的技術(shù)會(huì)進(jìn)入到機(jī)器人的領(lǐng)域，就進(jìn)入了一個(gè)自動(dòng)化的時(shí)代，這是15年，比你要求的19年差4年。
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