李开复是如何评价中国人工智能的发展的？

1. 李开复是如何评价中国人工智能的发展的？

近期媒体对创新工场CEO李开复进行了专访。李开复正在对机器学习技术押下重注，而中国目前已经在这个领域取得领先。并认为中国必将赢得全球AI竞赛 到2030年，中国将成为全球人工智能（AI）领域的主要参与者。
李开复表示，到2030年，中国将成为全球人工智能（AI）领域的主要参与者。这不是研究员或学者的预测，而是中国政府制定的政府政策。国务院于去年7月发布的文件显示，无论在研究还是应用方面，中国要在未来12年内成为世界上最杰出的AI实践者。 

李开复称：世界各国政府也都在忙着支持AI创新，但没有任何国家像中国那样发表了整体计划。更重要的是，中国有能力把事情做好：中国政府能够以西方民主国家不可能的方式施行这些政策。                   
现年56岁的李开复在担任“局外人”的同时，也被证明是个“圈内人”。他出生在台湾，后随父母移民美国，他在卡内基梅隆大学获得计算机科学博士学位。1990年，李开复被任命为苹果公司首席研究科学家，他在那里从事产品和管理工作。1998年，李开复跳槽到微软，在那里担任过许多高级职务，包括在北京建立微软研究院。
2005年，李开复被任命为谷歌中国总裁。在这家搜索巨头工作了四年之后，他宣布离职，并专注于经营早期阶段和种子轮融资的创新工场。如今，他在零售、交通、科技、机器人等领域投资，在中国科技界可谓是一个“摇滚明星”，在中国社交网络上有超过5000万的粉丝。
在过去的十年中，中国创业文化以极快的速度发展起来。如今，像阿里巴巴和腾讯这样的中国科技公司价值已经超过了美国同行。李开复的信念是，中国拥有巨大的结构性优势，主要是规模优势。

李开复说:“中国用户愿意为了获取方便或安全而交换个人隐私数据。这不是一个明确的过程，但它是一种文化元素。”但是到目前为止，国家政策和庞大的市场只需要创新。为了让机器学习和其他形式的计算机科学为未来的主要创业公司提供所需的工具，在已经成为全球市场的领域中，急需更多人才。
李开复指出：“有大量的工程专业学生准备进入AI领域。很多人都将AI误认为是聪明的科学家发明的另一种AI算法，用于医学、金融、贷款、银行、无人驾驶汽车、面部识别……但这并不是AI的运用方式。有一种基本的AI创新——深度学习，而其他人都在为争夺领先优势而努力。所以，我们并不是处于发现的时代，而是实现的时代，我们在数据时代。中国有更好的综合优势，更大的实现者或优秀的AI工程师，他们让算法运行得更快，并连接到业务逻辑上。”
李开复认为，这一优势意味着：为了自身利益，西方需要修正其对中国科技企业的看法，中国企业不再仅仅模仿西方产品设计，事实上，某些中国技术已达到全球领先水平。硅谷面临的最大危险在于唯我主义和自鸣得意。

2. 读李开复博士《人工智能》有感

还记得买这本书是在2017年7月26日，兰州机场买得，在候机之余，逛了逛书店，偶得此书一本。当时心血来潮之际，说自己一个星期把这本书搞定，还发了个朋圈，以示对自己的鞭策。现在看来，不负己望，刚好在一个星期内读完，由此可见，目标管理对于个人而言也是有很大的帮助的。好了下面我就说点我看这书的一些收获吧，也好对自己知识来一个巩固。
                                          
 首先，不得不承认，人工智能于我们而言不在像以前那样存在于科幻世界之中了，它是实实在在的发生在我们身边的，只是有可能我们并没有去刻意注意。像充斥在我们手机里的各种App，你什么智能助手等等之类的，这些东西之前我们是无法想象的，可它现在就在我们身边，虽然目前这些还是处在弱人工智能的时代，但它的意义于我们而言是极大的。
                                          
 其次，关于AI到底是个什么东西，说实话，一开始我还真是不清楚，甚至对AI这个英文缩写都不知道是什么，只是经常在各大网络、媒体上看到，直到看了这个书，才明白原来AI是Artificial Intelligence(人工智能)的缩写。
  
 书上对人工智能的定义做了几个收集：
  
 *人工智能就是机器可以完成人们不认为机器能胜任的事。（非常主观，但也有意思）
   *AI就是与人类思考方式相似的计算机程序（OR人工智能就是能遵照思维里的逻辑规律进行思考的计算机程序）。
   *AI就是与人类行为相似的计算机程序。
   *AI就是会学习的计算机程序。
   *AI就是根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序。
  
 从以上不难看出，人工智能的核心是“程序”，而这种程序正是由人类创造的，至于未来由于人工智能的深度学习的不断加深，会不会超出人类的控制，这个还真不好说，至少是有可能的。就像最近FACEBOOK最近关闭了一个“开发出人类无法理解”的沟通的智能对话机器人项目。
                                          
 AlphaGo带来的警示是：如果计算机可以在两年内实现大多数人预测要花20年或更长时间才能完成的进步，那么，还有哪些突破会以远超常人预期的速度来临？这些突破会不会超出我们对人工智能的想象，颠覆人类预想中的未来？我们已为这些即将到来的技术突破做好准备了吗？
  
 这个问题真得是值得我们深入思考的问题！但我认为我们更应该积极地来看待人工智能带给我们的便利。
  
 再次，对待人工智能的发展，我们要去适应，因为这是大势所趋，我们当顺势而为，主动去认识它，了解它，让它为我等所用。我们要认识到在这场革命之中，一定会颠覆很多传统的行业，这些行业一定会出现失业的现象。但同时人工智能也会创造出不少新的职业，但这需要我们主动适应，提前准备，才不至于到时措手不及。
  
 就像，我认为未来学习语言这个事情，其实就变得没有多大的必要了，相信现在的人工智能翻译通过深度学习的加深，未来一定会更加人性化，一旦达到人类的使用的阀值，像同声翻译、英语教师、培训机构将面临很大的威胁。
  
 最后，我想说的是，在这场革命之中，也是一次优胜劣汰的洗牌活动，我们要以积极主动心态去迎接，重新定位自己，重新发现机会，于人工智能洪流之中披荆斩棘。
  
 “人工智能来了，普通公众看到的是智能应用的经验，科技公司看到的是大势所趋的必然，传统行业看到的是产业升级的潜力，国家层面看到的是技术革命的未来！”P232

3. 李开复《人工智能》读书笔记

Q：AI会让人类大量失业吗？
  
 A：大部分工作将 发生转变而非消失 。
  
 就如同没有夕阳行业，只有夕阳做法而已。工作形式一定会发生转变，我们要拥抱转变，让AI成为好帮手。
  
 大多数情况下，人工智能并不是一种全新的业务流程或全新的商业模式，而是对现有业务流程、商业模式的根本性改造。AI重在提升效率，而非发明新流程、新业务。
  
 AI提升的效率是几何级数的，这将是AI运用相当长时间的重点，就是提升效率。
  
 从根本上说， 深度学习 和所有机器学习方法一样，是一种用数学模型对现实世界中的特定问题进行建模，以解决该领域内相似问题的过程。
  
  深度学习 绝对不是人工智能领域的唯一解决方案，二者之间也无法画上等号。但说深度学习是当今乃至未来很长一段时间内引领人工智能发展的核心技术，则一点儿也不为过。
  
 关于深度学习的定义和当前的地位。
  
 2016年年初，马文•闵斯基去世时，曾经对乔布斯和苹果影响巨大的教父级人物艾伦•凯（Alan Kay）是这样评价马文•闵斯基的：“马文是为数不多的人工智能先驱之一，他用自己的视野和洞见，将 计算机 从一部超强 加法器 的传统定位中解放出来，并为其赋予了新的使命——有史以来最强大的人类力量 倍增器 之一。”
  
 对人工智能之父马文明斯基的地位评价，最强大的倍增器！
  
 在马文•闵斯基自己看来，理解音乐是理解人类大脑的一种有效途径，反之，理解人类的大脑也有助于我们欣赏音乐的本质。有时对问题领域的扩展可以让问题变得更简单。
  
 马文明斯基是个跨界人才，曾发明名为“音乐三角”的音乐合成器，他强调跨界的重要性，解决复杂问题有时候需要跳出问题，跨界去寻找答案，往往会有意外收获。
  
 机器视觉领域最有效的深度学习算法——卷积神经网络（CNN）
  
 卷积，这么专业的名词我也听讲了。
                                          
 辛顿家族的这张脑图可是花了我很多时间制作，不过意外收获是，我终于搞清楚各种称谓之间的区别。原来曾祖父就是祖父的爸爸，或者说爷爷的爸爸，哈哈~
  
 在人工智能领域，大多数人倾向于过于乐观地预测全局大势，而过于悲观地估计局部进展。
  
 AI技术在许多垂直领域内的局部进展，比如围棋，比如智慧医疗，比如自动驾驶，都比很多人之前预料的更早来到我们面前。但AI的整体发展，尤其是最重大的技术突破，几乎每一步都要比多数人预测来得晚。比如，图灵测试刚提出时，很多人认为计算机达到图灵测试所标示的强人工智能的水平，最多只要三十年的时间，但直到今天，我们也不敢说，AI到底何时才能像成人一样自由对话。
  
 人工智能边界非常广，涵盖的细分领域非常多，现在的重要突破多是集中在某一个特别领域，专注于一点更有可能获得突破，不要贪多。
  
 担心人工智能能控制甚至毁灭人类的，是对超人工智能过于乐观的 “科幻”爱好者 ；担心人工智能取代绝大部分人类工作，造成全球大范围失业的，则是不相信科技进步能凭借自身力量优化社会资源分配、调整经济结构、构建新就业秩序的 保守主义者 。
  
 理性看待人工智能的发展，以及与人类的关系。
  
  AI创业的五大基石： 
  
 • 清晰的领域界限 ：人工智能创业，要解决的领域问题一定要非常清晰，有明确的领域边界。目前的人工智能技术只有在限定问题边界、规范使用场景、拥有大数据支持的领域才能发挥最大效能。
  
 • 闭环的、自动标注的数据
  
 • 千万量级的数据量
  
 • 超大规模的计算能力
  
 • 顶尖的AI科学家
  
 清晰的领域界限，殊为重要。只攻一点，更可能成功，不要贪婪，不要冒进。
  
 AI时代该如何学习？
  
 Q：AI时代，孩子到底该学什么，才不至于被机器“抢”了工作？
  
 A：与其讨论让孩子学什么，不如先讨论孩子该如何学。学习方法远比学什么内容更重要。
  
 嗯，学习方法远比学什么内容更重要。
  
 Minerva大学四年的主题依次是基础、方向、专注、综合。
  
 非常有创新精神的大学，四年的主题值得借鉴。
  
 人工智能时代，自动化系统将大幅解放生产力，极大地丰富每个人可以享有的社会财富。而且，由于人工智能的参与，人类可以从繁重的工作中解放出来，拥有大量的休闲时间。
  
 我并不认同。《未来简史》悲观预测未来会有很多“无用之人”，我也悲观。因为一定会有新的更有挑战、新的相对费时的工作出现（或者说转变）。人类不会有大量的休闲时间，一定会被其他事情排满，就像在公司中一样，不可能让你闲着。
  
 这个时候，这个社会对文化、娱乐的追求就会达到一个更高的层次，而未来的文娱产业，总体规模将是今天的数十倍甚至上百倍。那么，学习文艺创作技巧，用人类独有的智慧、丰富的情感以及对艺术的创造性理解去创作文娱内容，显然是未来人类证明自己价值的最好方式之一。作家、音乐家、电影导演和编剧、游戏设计师等，一定是人工智能时代的明星职业。
  
 马云也说，未来2H有大发展前景。人们物质生活提高了，精神追求必定提高。Happiness（幸福）、Health（健康），都有大作为。感性族群，有创造力的人会有更大的舞台展示自己，实现抱负。
  
 科幻作家、雨果奖得主郝景芳说：“很显然，我们需要去重视那些重复性标准化的工作所不能够覆盖的领域。包括什么呢？包括创造性、情感交流、审美、艺术能力，还有我们的综合理解能力、我们把很多碎片连成一个故事这样的讲述能力，我们的体验。所有这些在我们看来非常不可靠的东西，其实往往是人类智能非常独特的能力。”
  
 郝景芳说的更浅显易懂了，人类独特的情感、能力，这是短期内人工智能无法媲美和超越人类的。
  
 人工智能时代，学习或教育本身不是目的，我们真正的目的，是让每个人在技术的帮助下，获得最大的 自由 ，体现最大的 价值 ，并从中得到 幸福 。
  
 目的：自由、价值、幸福。
  
 法国哲学家布莱兹•帕斯卡说过：“人只不过是一根芦苇，是自然界最脆弱的东西；但他是一根能思想的芦苇。用不着整个宇宙都拿起武器来才能毁灭；一口气、一滴水就足以致他死命了。然而，纵使宇宙毁灭了他，人却仍然要比致他于死命的东西更高贵得多；因为他知道自己要死亡以及宇宙对他所具有的优势，而宇宙对此确是一无所知。因而，我们全部的尊严就在于思想。”
  
 有独立思想的人，才可能实现自己不同寻常的抱负，才可能过上不一样的人生。
    
 链接：https://www.jianshu.com/p/3a27e6343ffe
  
 来源：

4. 读《人工智能——李开复谈AI如何重塑个人、商业与社会的未来图谱》

时下人工智能是非常热门的话题，尤其是2017年5月围棋程序AlphaGo战胜李世石的事件掀起人工智能的热潮。人工智能的发展，促使我们面对几个问题：人工智能是什么，有什么影响，如何应对？作为人工智能领域的专家，产业推动者，思想布道者，李开复先生通过这本书解答了我们的问题。这本书内容丰富，几乎涉及到人工智能的方方面面，但是感觉结构有些松散。总的来说作为一本科普读物，还是给予我很多启发。
  
  一、什么是人工智能 
  
 人工智能的概念从计算机发明之初就已经提出，图灵提出的图灵测试，就开始思考人工智能的发展并给出了测试方式。书中列举了历史上对于人工智能定义的演进过程，与定义的抽象相反，人工智能现在已经实实在在的在我们身边，例如智能助理、新闻推荐、机器视觉、AI艺术、新搜索引擎、阿尔法狗等。书中用高德纳技术成熟度曲线论证，现在的人工智能热潮与以往有本质的区别，它实现了语音识别、机器视觉、数据挖掘等多个领域追上甚至超过了正常人类水平，突破了心理阈值，进入真实应用场景，并与商业模式紧密结合，在产业界发挥真正的价值。
  
 深度学习造就了当下的人工智能，是背后的关键技术。2006年，杰弗里.辛顿及其合作者用一篇《一种深度置信网络的快速学习算法》的论文宣告了深度学习时代的到来。深度学习算法来自人工神经网络技术，技术灵感来源于对于人类神经节的沿着网状结构传递和处理信息的假说，历史上这个技术因为“异或难题”陷入停滞，直到1975年这个问题被解决，人们又开发出多层神经网络技术，到2010年后逐步成熟。
  
 书中对深度学习这种神秘的算法作了形象且容易理解的介绍。从根本上来说，深度学习和所有机器学习方法一样，是用数学模型对真实世界的特定问题进行建模，以解决该领域内相似问题的过程。用人类小朋友学习认字的过程类比，计算机要总结出文字规律，以后看到类似的图案，按照之前总结的规律知道图案是什么，这个过程叫做“计算机学习”。学习对象叫做“训练数据集”，数据集中的数据通过“特征”区别，计算机“建模”来总结出模型。计算机学习有不同的算法，如决策树。深度学习的特点是在表达能力上灵活多变，同时允许计算机不断尝试，直到逼近目标。从数学的角度，深度学习与传统机器学习方法本质上没有实质差别，都希望在高维空间中，根据对象特征，将不同类别的对象区别开，但是他的表达能力比传统机器学习高明。具体一点来说，可以把学习的对象看成一大堆数据，把数据丢进一个复杂的、包含多个层次的数据处理网络（深度神经网络），然后检查经过这个网络处理得到的结果数据是不是符合要求，如果符合就保留模型，否则就继续调整，直到输出满足要求为止。书中举了水池阀门的例子。这种方式所需要的是计算机用特定的方式近乎疯狂的调节所有流量调节阀，不断试验，摸索，增加层数、变量数量，加大算力、加大数据量，直到凑出最佳模型。所以指导深度学习的基本是一种实用主义。
  
 到这可以看出，深度学习算法有效发挥作用的前提，一是芯片计算性能、处理能力大幅度提升，二是因为互联网长夜发展带来的高质量海量数据。在这两个条件成熟后，基于深度学习的人工智能随之强大起来。
  
 有点玄妙的是，深度学习算法很有效，但做出模型出来后，设计模型的人也无法能够说得清楚为什么，因果关系是什么。有史以来最有效的机器学习方法，在许多人看来是一个“黑盒子”，由此也会引发一个问题：人们开发出自己无法理解的程序，只知道它做了什么，但是不清楚它掌握的是一种什么样的规律，这种学习程序会不会失控？
  
  二、人工智能的影响 
  
 对于人工智能讨论的最热烈的应该是科幻电影吧，《骇客帝国》、《攻壳机动队》、《我，机器人》、《终结者》，这个名单可以很长……讨论了无数种可能。简单的归类，分为乐观和悲观两种观点。
  
 人工智能对我们有威胁么？电影喜欢这种设置，人工智能发展超过了人类的控制，人类被赡养、奴役或者消灭。我觉得的确是杞人忧天了。
  
 书中对人工智能进行分类：弱人工智能、强人工智能、超人工智能。书中观点是，我们现在能够看到的是弱人工智能，就是应用型人工智能，专注于且只能解决特定领域问题的人工智能；强人工智能，又称通用型人工智能，可以胜任人类所有工作的人工智能，具有在不确定环境下推理、策略、解决问题、制定决策、有常识、规划、学习、沟通等，强人工智能可以替代人类。但是这里，强人工智能是否有“意识”？这个问题很复杂，如果人工智能有了自我意识，那么跟人类有区别么？人和机器的关系，就不是人和工具的关系了；超人工智能，假设人工智能继续发展，可以比世界上最聪明的人，最有天赋的人还聪明，这个定义比较模糊，因为已经超过人类的理解，只能从哲学、科幻的角度去解析了。
  
 书中有个关于是否奇点来临的讨论，前阵子很流行所谓“吓尿指数”，人们发现人类的科技水平是加速发展，且短短百年，人类已经远远超过了历史。因此人们也担心这种加速度趋势，会使得强人工智能和超人工智能快速发展，一旦奇点来临，人类命运是难以预料的，就像美洲土著无法预料科技先进的欧洲殖民者到底会带来什么影响。按照书中的观点，特定的科技如人工智能，在一段时间的加速度发展后，会遇到难以逾越的技术瓶颈，例如芯片性能。他的结论是，在一定时期内，都是人类的工具，很难突破人工智能的门槛。霍金的忧虑是机器与人在进化速度上的不对等，人工智能可以加速度进化，但是人类的进化有限。此外，还有失业问题。
  
 总的来说，我赞同书中观点，在我有生之年可以见到弱人工智能的充分发展，也许可以看到强人工智能的出现，但是超人工智能还是在科幻电影里。我们能够看到的，更大的可能是一个人与作为工具的人工智能协作发展的景象。
  
  三、如何应对人工智能时代 
  
 人工智能时代到来是无法回避的客观事实，从乐观的角度来看，人工智能可能是人类社会全新的一次大发展，与三次工业革命一样重要，人类因此生活在完全不同的时代，个性和自由可以得到更大的发展。人们的联系的效率，生产的效率提高，引起的社会、经济的变化。顺应时代潮流是理性的选择。
  
 首先面对的问题是工作，我们的工作会被取代么？书中给出经验法则：“五秒钟原则”，如果人可以在5秒内对工作中所需要思考和决策的问题作出相应的决策，那么这项工作很有可能被替代。想一想自己的工作真是有点担心。但如果涉及到缜密的思考，周全的推理和复杂的决策，那么久是很难取代的。有专家认为，那些有清晰的评估标准，工作业绩可以被客观的衡量的，人工智能容易取代。在未来，无论什么样的层次工作，都会跟人工智能合作进行，以让高级人才发挥他们的技能特长，着眼于最不容易被自动化的工作。这种趋势已经很明显，各行各业都开始了AI+的过程。既然人工智能在某些领域会做的远远比人类好，我们要考虑的是作为人类的话要如何捍卫自己的价值。做那些人工智能做不好的事情，例如跨界推理、抽象能力、小样本和无监督学习能力、知其然知其所以然的能力、建立整体体系的能力、常识能力、自我意识、审美、情感等。
  
 其次面临的问题是教育，我们需要什么样的教育？书中从社会结构的角度来讨论这个问题，传统的社会结构是金字塔型，在人工智能时代，金字塔会更加合理和高效，底层从事基础工作、重复性劳动的人会减少，但金字塔不会坍塌，更多的可能是在现有基础上自我调整。乐观的来说，随着生产力的发展，更多的人从繁重的生计中解脱出来，可以或者说必须投入更加人性化的领域。因此，教育体制需要进行大调整，要培养更多博学、专深、领导、艺术人才，增强人机协作的技能。更多培养如思考、创造、沟通、情感交流、人与人的依恋、归属和协作、综合感悟和对世界的想象力等人所特有的能力。仅靠记忆和练习就能掌握的技能是最没有价值的，几乎一定可以由机器来完成。死记硬背的应试教育和计算能力是最无用的技能了。只有人的个性才是人工智能时代人类的真正价值。从表现形式来看，作者举了两个前沿的例子，一个是密涅瓦大学，一个是清华的的“姚班”，他总结人工智能时代的核心、有效的学习方法是，主动挑战极限，从实践中学习，关注启发式教育，互动式在线教育，主动向机器学习，学习人与机器的协作，学习要追随兴趣。找到一个不容易被机器替代的工作，无论是为了美还是为了好奇心。
  
 书中也对未来产业发展进行了阐述。自动驾驶是人工智能最大的应用场景，充满想象。它会带动新的业态，新的基础设施建设，新的生活方式，这对我来说是个福音。作者还详细的阐述了自动驾驶技术的发展情况，他认为中国发展自动驾驶技术的优势是很大的，可以扮演关键角色。一个是因为法律和道德上宽容度更高，一个是基础设施建设是我们的长项。另一个人工智能目前被看好的是智慧金融。利用深度挖掘大数据，在量化交易，智能投顾，风险防控、安防和客户身份识别、智能客服精准营销等上具有优势；翻译、智慧医疗。智慧医疗是我很看好的，医疗资源紧缺，通过人工智能的辅助，可以提高效率和受众面，顶尖医生可以腾出精力来进行研究真正具有挑战性的科研。书中还对人工智能创业，从国家战略到企业层面进行了阐述，中国政府拥有更强大的执行能力，中国也有优秀的科研人员。此外，也还讨论了人工智能时代的信息安全问题的担忧和建议。
  
  四、给我的启示 
  
 生活在这个时代是幸运也是不幸的。说幸运，是因为我们处于变革期，有机会看到未来颠覆性的发展。不幸是要调整自己面对不确定性，而且可能见不到“强人工智能”的充分发展和“超人工智能”。
  
 乐观的来看，未来由于从低端的劳动中解脱出来，人可以投身内心真正渴求的工作，为自己的热爱而工作，生活体验将更加丰富多彩。人工智能将创造出更多的财富，大多数人可以更加自由的生活，将会有更好的新的社会福利体系。由于人工智能的出现，人再次确认自己的独特价值，就是有自主意识，可以解悟生命的意义和死亡的内涵，因为生命有限，才能使得思想和命运如此宝贵。书中引用法国哲学家布莱兹的话：“人只不过是一根芦苇草……不过，人知道自己要死亡以及宇宙队他所具有的优势，而宇宙对此一无所知，因而我们的全部尊严在于思想”。不断提高自己，善于利用人类的特长，善于借助机器的能力，将是未来社会里各领域人才的必备特质。
  
 同时，人工智能的发展必然会带来严重的问题，从历史上来看，生产力的发展，尤其是初期，会带来诸多社会问题，给当时的人们带来痛苦，新技术也未必会普惠到大多数人，可能会造成更大的社会不公。即使从目前来看，信息安全问题、接受的信息被过滤操纵（如剑桥分析事件）就非常严重，我们面临的危险更多了。