李开复:人工智能最好的应用领域之一是金融领域

1评论 2016-12-02 19:04:55 来源:金融界网站 作者:李开复 抢反弹必备短线战法

人工智能最好的应用领域之一是金融领域,因为金融领域是唯一纯数字和钱的领域。人工智能是会改变我们的生活,也可以帮我们赚钱很多。

  金融界网站讯 11月30日,金融客论坛暨金融客咖啡两周年庆典在北京金融街(行情000402,买入)威斯汀大酒店隆重举行。本次庆典活动以“未来金融”为主题。创新工场董事长兼CEO李开复在金融客论坛上表示,人工智能最好的应用领域之一是金融领域,因为金融领域是唯一纯数字和钱的领域。

  李开复表示,传统领域里面数据最好的就是金融界。“一是金融界是相对隔离得非常清晰的,股票就是股票、保险就是保险、银行就是银行、帐单就是帐单,这些东西是非常能够用来计算的,是狭窄领域的。二是利用手中拥有的大数据量,可以获取更多的数据。三是金融是最无摩擦的领域,我们只要算在这个钱进钱出的过程当中,怎么样最大化我们的收入就好了。”

  对于具体应用,李开复指出,有一套系统,可以放到银行里面(或者保险公司里面去),把数据丢进去,立刻产生推测和价值。比如说:要做一个客户的资产配置,它会比一个客户经理判断得更精确;要做一个风险的评估,它会做得更清楚;如果说是要做一个推销,过去都是一个单子给了一批人,每个人不断地打电话推销同一个产品,现在有了人工智能就知道什么人想买什么样的产品。在所有的人工智能推荐、匹配以及判断你的消费,或者判断你的资产配置该怎么做,如果用在股票的领域,这就进入了量化交易。

  “这个量化交易不只是比快的,有了人工智能以后,它可以去计算哪些中国股票搭配起来跟哪些欧洲、美国股票应该是可以对冲的,它可以判断任何市场有任何不平衡的地方,它可以利用现在人民币换美金的交易障碍,来做更好的对冲,或者它可以判断怎么样能够最优化你该买什么样的股票。”李开复说。

  李开复还表示:“我也不把钱交给人了,我现在所有新生产出来的钱都交给机器处理。”

  以下为李开复在金融客咖啡论坛上的演讲实录:

  人工智能的黄金时代

  李开复:非常高兴有机会今天和各位来交流一下人工智能方面的看法。

  宋宇海先生邀请我来的时候,希望我特别针对金融谈一下人工智能,这个待会儿我在讲座中也会做到。

  如果说十年以后回顾人类的发展,我这里很有信心地告诉大家,人工智能将是被公认为人类历史以来最大的一次革命,人工智能影响的不只是科技行业,它所做的不仅是帮助人类把工作做得略微更好,而是可以取代人类、远远超越人类,让人类寻找更有价值的未来的方向。

  就像刚才肖总所说的,是AlphaGO点醒了全世界人工智能这样一件事情,在AlphaGO出现之后,很多人认为其实人工智能是在模仿人类或者是在取代人类,或者以后甚至会统治人类。但是其实我今天很负责地跟大家分享,这些都是很玄的臆测,真实的事情是,人工智能就是我们打造的工具,它其实就是在帮我们工作,甚至是我们的奴隶,我们叫它做什么就做什么,我们叫它开始识别人脸或者听人的语音,它就会这样做,我们是完全有掌控权,用这些工具来创造价值的。

  我认为十年后,人工智能大概会取代人类50%的工作,尤其在这些领域里面可能取代的量更大。但是我们谈取代的时候,绝对不仅仅是说人工智能可以把这个工作做好,人工智能一定是比我们做得更好。在很多领域里面,如果你有特别大的数据量,人根本不是人工智能的对手,我们丝毫没有任何的机会。比如说他用数据来计算的话,AlphaGO是因为能够下100万盘棋,人能够下这么多吗?人脸识别是可以看几十亿、几百亿的人脸,在里面认识10万或者20万个通缉犯,或者是100个或者1000个你的员工,非常清晰地认识每一个人,我们人类是绝对没有任何机会做到的,所以我们不要再幻想仅仅做得跟人一样好。虽然人工智能的机器结构没有人脑那么奥妙,但是它早就在各种狭窄的领域远远地超过我们了。而且不要把人工智能想到是特别远的机器人(行情300024,买入)、无人驾驶、火箭、卫星等等的,其实你们每一天都在用人工智能。

  当你打开今日头条的时候,它就是靠人工智能做出来的一个更精准、更个性化的排序,当你用搜索引擎(百度或者谷歌)的时候它的每一条结果都是人工智能排序出来的,当你每一次在搜索引擎点击的时候,它都在学习,以后别人搜索这个词儿的时候,你点的链接就会被提升那么一点点,你不点的链接就会被下降一点点,它都在学习。

  比如说淘宝推荐的商品,它是人工智能在学习其他像你的人,买了A之后可能想买哪一个B或者C的商品。当你每天用滴滴打车的时候,背后都是人工智能帮你匹配哪一辆车的司机和时间离你最近,让你得到好评,也是让他来判断哪些司机是可能不够格的,或者说没有做好的,这背后都是人工智能。

  当你每一天在美团、百度外卖点外卖的时候,它推荐给你的那些你可能想吃的外卖,有没有发现真的是有兴趣的,那都是人工智能在背后。

  人工智能毫无疑问地会让我们搜到更想搜的结果,看到更想买的商品,会比你更清楚你今天晚上想吃什么,你下一次渡假想去哪个国家,会比你更清楚,比你的孩子更清楚,他们未来的对象该找什么样的人,这是丝毫没有任何疑问的。

  所以我们谈人工智能的时候,不要再臆测以后未来取代人类,人工智能每天都在我们的身旁,以后会越来越多。

  人工智能里面有感知(能看能听)、有决策(能够判断、识别、分类、推荐)、反馈(它能够动,比如说无人驾驶或者机器人)。

  如果我们看过去人工智能,其实在50年代这个词儿就存在了,只是当年50到2000年的时候,谁在做人工智能就会被嘲笑,就会说所有无法工作的东西才叫人工智能,但是今天谁都想做人工智能,哪怕没有人工智能的东西,都想用人工智能来换取更高的估值或者说更高的定增的机会。但是这个过去确实改变很多。

  尤其是过去5年,人工智能真的成熟了,我们这里可以看到右边从对奕(AlphaGO)到感知(微软小冰)或者是IBM沃森到决策,现在比如说谷歌已经可以自动帮我们回邮件了,这背后都是人工智能,还有很多其他的技术,进步都非常快,这都是过去5年的时间。

  5年前可以说大部分的人工智能大部分还不太Work,但是可以说人工智能爆发式成长,进入黄金时代。

  当然我自己在1980年第一次接触人工智能,做的是自然语言,然后大概花了10我年在各个人工智能的领域,很不幸的是我没有生逢其时。

  最左边的每一个产品都是我有幸参与的,但是当时太早了,所以一定要在正确的时间创正确的公司,如果你要在七年前投移动互联网,那么一定要投产品经理,如果你今天要投人工智能,一定是投人工智能科学家,这是没有任何疑问和悬念的地方。创新工场在7年前作为第一家全力投入智能手机和移动互联网的投资公司,投的前14个项目全部成功,那是因为生逢其时,当时我们就只投产品经理,我们当时最爱投的就是腾讯的产品经理,投到最后腾讯都请我们不要再投他们的人了。

  现在我们就要到各个高校研究院去找AI科学家,这就是简单的生逢其时找正确的人。因为5年前有一个很大的技术革命,这个技术其实不止5年了,但是5年前越来越多的人来使用,这个技术的名字叫做深度学习。简单地说深度学习就是一个黑盒子,你丢很多数据和标注给它,它就会协会哪些数据该怎么标注,而且它学的东西跟人的概念是很相似的(甚至会超越人类),你看到右上角的那一条,就是它看了很多人脸,决策出人脸里面最重要的就是一些曲线、眼镜、鼻子、距离,这个就是它用识别来用的东西。

  但是机器所能够看出来的特征,是要远远超过人类的,人类是非常有限的,比如说AlphaGO在打败李世石的时候,就那么下了一次棋,让全世界的棋手统统跌破眼镜看不懂,但是最后那个棋是非常关键的,就表示即便人研究了上千年的围棋,也没有能够体会出一些AlphaGO已经会的特征、理念和观念。所以在这个方面深度学习其实就是一个大黑盒子,丢很多东西进去它就会学。

  但是不是人人都会用这个大黑盒,你要想象有各种各样的不同的开关和控制器,这些只有科学家才会调,我们在座的是不会调的。

  深度学习其实只是冰山一角,以后还有很多的技术在这里就不多介绍了。

  到底什么领域可以用上深学习或者发展越来越快的人工智能,有5个要求。

  要求一:数据一定要是海量的,是千万级别的。如果有人跟你说我有1昂万个大数据什么的,就不要再听下去了,10万个数据是做不了深度学习的,是需要千万级的数据。

  要求二:顶尖的AI科学家。你随便找一个特别厉害的计算机科学家、数学家是没有用的,一定要懂AI的才有可能,世界上这样的人可能只有上万,没有上十万,所以这种人的价值现在在快速提升。

  再往上要有非常清晰的领域的界限,你不能说我丢一个人工智能放在这个房间里,听了每一个演讲我就懂了,它是不可能懂得个的,我们跳越各个技术领域、各种政策还有各种投资机会,计算机是无法懂得所有的事情的。

  还有我们人听到某一个东西就可以跳跃领域,比如说现在如果我说今天中午我不想吃汉堡,每一个人都听德得懂,是要跟人工智能这么说就完蛋了,一个人工智能的技术只懂一个领域,领域越清晰、狭窄、有边界,就越能够用人工智能,越跨领域就没戏了。

  再往下需要自动标注的数据,所以有些公司找你来融钱,说我在网上爬了很多数据,也不用再听下去了,网上爬的数据没有价值的,是需要标注的,滴滴如果只是捕捉了车子到处在开,他没有办法知道该给你搭配哪辆车,淘宝如果只是看了很多人在街边上花钱,他也不知道怎么推荐哪个商品给你,一定要把最后人的动作整合到整个数据流里面,才能够形成有意义的人工智能。淘宝要知道你这个浏览轨迹和你的个人背景,是看到了什么商品可能会买,不可能会买,实际上你买了没有就是他地训练数据,一定是有这样的数据才有价值。

  最后要有非常多的计算量,要买很多计算机,所以这里我们就可以马上想到创业成本大大提升了,我们在移动互联网时代,一个产品经理带着两个工程师,可能100万就可以创业了,成了再融下一轮,不成了就关门了。或者如果是三个学生,他们都不拿钱,那0元就可以创业了,因为我们有Appstore、云计算,可以让他们不需要买任何东西就可以创业了,但是AI创业是不需要的,你需要顶尖AI科学家,他们的期望值至少年薪40万美金,然后还需要海量的数据,要买很贵,自己做很花时间,超级大的计算量,我们投的任何一个人工智能公司,每买机器就要花两三百万,所以一个基础的AI创业可能就要两千万,所以它的创业成本又突然大幅度地提升了,所以是非常难寻找到好的项目。

  而且现在人工智能这么火,任何人有跟人工智能有任何关系,就都放在他的履历表上了,是很容易忽悠不是在这个领域扎得很深的人的。

  人工智能到底能生产什么价值,最简看的就两个图:

  图一:人工智能识别物体超过人类。

  图二:人工智能识别语音错误率低于人类。

  一个往上一个往下,但是都是超越人类的标杆性的指标。

  超越人类又怎么样呢?当计算机能是别人脸超过人的时候,那我们就不需要保安了,至少保安70%、80%的工作是由机器来做了。当然他们还有很多人与人之间接触的功能还是需要的,但是是别人脸,知道你能不能让你进去,知道能不能让你入境,其实已经不需要人了,已经远远超过人了。

  按甚至最近我们投资的一个公司,在某一个应用里面,它超越人类的识别率是20倍,因为没有人能记得这1000个员工,而让他们一个一个对照也不见得能够准,不是仅仅达到人类水平,是超过人类20倍。

  语音识别如果超过人类,那我们就不需要客服,也不需要打电话了,统统由机器做就行了,所以很多的工作又被取代了,所以取代了工作,马上就节省了成本,马上就挣钱了。

  所以人工智能怎么挣钱,简单地来说是2B的应用、给商业的应用,帮助商业赚钱或者省钱,这是最直接的方法,虽然我们也投了美图,里面也有人工智能。

  这里面我们就提到了在识别方面、语音、人脸、物体等等,所有的视频都知道里面是什么内容,所以什么时候该弹广告出来,帮你3D重建等等都有很多的机会。

  再下面我们谈到的就是互联网数据了,谁有互联网数据谁就能挣钱,所以BAT的机会很多,他们能够用数据做各种各样的数据,我们也看到了BAT开始进入了金融等等的领域,他们手中的数据比我们在座的每一位都要多,所以他们有特别多的优势,哪怕是做金融方面的应用,我们一定要找别的机会来进入这个领域。

  除了互联网的数据还有传统的数据,其实传统领域的数据是非常好的,传统领域里面数据最好的就是金融界了:

  原因一:因为金融界是相对隔离得非常清晰的,金融的领域是不跟其他定领域混在一起的,金融的领域股票就是股票、保险就是保险、银行就是银行、帐单就是帐单,这些东西是非常能够用来计算的,是狭窄领域的。

  原因二:利用的手中拥有很大的数据量,然后可以获取更多的数据,这个也是很好的。

  原因三:金融是最无摩擦的领域,钱进钱出,我们只要算在这个钱进钱出的过程当中,怎么样最大化我们的收入就好了,我们这里没有生产、没有仓库、没有物流,我们是纯金钱的,也就是刚才所说的,人工智能最好的应用领域之一就是最快能够看到你赚更多钱或者省更多钱的,没有比金融领域更好衡量的,如果你要用在一个百货公司,他有各种的消费,如果你用在电子商务,他有各种的消费,金融领域是唯一一个纯数字和钱的领域,所以说这个领域是最好的。

  这里举几个我们投资的公司,我们投资了一家叫做第四范式的公司,这个公司应该是国内金融界做得最顶尖的,他有一套系统,可以放到银行里面(或者保险公司里面去),把数据丢进去,立刻产生推测和价值,比如说要做一个客户的资产配置,它会比一个客户经理判断得更精确。比如说要做一个风险的评估,它会做得更清楚,如果说是要做一个推销,过去都是一个单子给了一批人,每个人不断地打电话推销同一个产品,现在有了人工智能他就知道什么人想买什么样的产品。所以当你接到第四泛式驱动的垃圾电话的时候,你的成功率就会变高了,用了第四范式的AI技术以后,转化率就提升了65%,也就是说你以前每卖掉1亿的产品,现在就能卖掉1.65亿的产品,所以你可以想象这个可以用在多少的领域,在所有的人工智能推荐、人工智能匹配、人工智能判断你的消费,是不是被倒卡了,这个的判断,信用卡是否被盗了,或者说是否能够判断你的资产配置该怎么做,或者用在股票的领域,这就进入了我们的量化交易。

  但是这个量化交易不只是比快的,大部分我们看量化交易都是去这边买那边卖,每天挣一点小钱,但是加起来就因为交易量很大,挣的钱就更多了。但是有了人工智能以后,它可以去计算哪些中国股票搭配起来跟哪些欧洲、美国股票应该是可以对冲的,它可以判断任何市场有任何不平衡的地方,它可以利用现在人民币换美金的交易障碍,来做更好的对冲,或者它可以判断怎么样能够最优化你该买什么样的股票。

  过去两年其实我已经没有做任何的个人投资了,我也不把钱交给人了,我现在所有新生产出来的钱都交给机器处理,人已经不能再管理我的钱了,因为人打不过机器,这是非常明确的事情,我们个人投资的这些基金不太好意思分享回报率,回报是不低的,然后是零风险的,它每一天晚上结帐,我可以看到钱全部都卖掉回来了。

  人工智能当然不可能永远都是这么好的世界,但是因为现在中国的市场刚刚开放这一类的交易机会,打造新的这种对冲的机会实在是太多了,即便现在可能有一些限制,但是我们不用靠量取胜、靠快取生,完全可以靠智能取生,因为你的智能算出来的交易,哪怕是当天或者隔一天的交易,都要比人算出来的更清晰。

  所以相对来说,交易员以后就没有工作了,因为人是不可能打败技术的,高盛在过去的5年已经裁了四分之三的交易员,只是没有对外来说,可能帮他们培训了一下做客服或者什么去了,但是任何人能够靠数字算出来的东西都没戏了,任何人能够5秒钟想出来的事情都没戏了,所以说这就是在金融界有多大的机会。

  当然不只金融界,医疗是一个对人类最有意义的,现在很多算法已经超过一般的医生的水平了,比如说我们判断一些肺癌或者做一些切片的病理判断癌症,或者是皮肤病,这些方面机器已经超过人类了,以后会超越得更完整。还有教育等等其他的领域。

  最后我想提一下无人驾驶,这也是一个必然的趋势,我们不要觉得这个很玄,其实特斯拉和谷歌的车,已经在路上跑了很久了,是可以做到的,只是说它现在的精准率可能还需要提升,还需要更多的测试,还有就是我们对一些法律条文的修改,但是我觉得这件事情在10年左右一定会被克服的,其实它最大的障碍不需要10年,最主要的障碍是两个:

  第一,法律和人的担心。这个可能会让它滞后一段时间。

  第二,我们人类。我们为什么还要开车呢?每一个人开车都有风险,如果有一个城市说我们城市不允许人类驾驶了,只允许无人驾驶了,这时候这个技术就会突飞猛进。我们也很希望有一个政府能够支持这个,我们投资了很多公司可以马上推动这个。

  因为人在路上是不可控的,我们会困、我们醉酒、我们会不清晰、我们会打电话,我们会跟别人聊天,每一个都是风险,机器是不会的,而且机器之间可以彼此传递信息,一辆车可以告诉另外一辆车,我刚爆胎了你赶快避开,这样就不会出车祸了,甚至以后一辆车可以跟另外一辆车说,我的主人急着开会,你如果让开我们左行道,我可以给你2毛钱。

  以后这就是物联网,这些车子彼此之间讲话,我们人就不要再开车了,这是一个必然的事情,全世界所有的汽车公司都在看无人驾驶,那么所以他必须发声,因为我们这么多的资本,还有所有的出行公司(滴滴、UBER)都在探索无人驾驶会带来什么样的机会。

  对他们来说无人驾驶不只是省钱,而是盈利的必要性,比如说UBER现在每赚1块钱要花1.8元钱,这1.8元中有0.6元是花在乘客身上的,1.2是花在司机身上的,所以你想UBER、滴滴有多么急迫地要把司机赶出去,因为他就可以从亏钱变成赚钱了。所以这些公司肯定是最有动力的,我相信UBER跟滴滴的动力一定会超过所有的汽车公司,因为汽车公司是慢慢灭亡的,这些公司是不赚钱就完蛋了,所以这些技术是10年之内可以被克服的。

  而且它会逐渐出来,先是AI告诉我们路况,然后是AI当看到我们要睡着的时候,可以帮我们开车,这个时候可以救我们的命,再下面是车自动来开,我们人帮助它(或者是上了高速公路它就来开,下了高速公路我们人类再来开),这种搭配会逐渐地发生,而且会很快地发生。到了10年后人就不用再开车了,这是我们的预测。

  而且我在业界所有的人都很确定这件事情一定会发生,因为它所产生的经济动力实在太大了,世界上9%的人是以开车、驾驶为生,或者说工作需要大量地开车,这9%的人类就被解放了,他们可以做别的工作去了,然后人的死亡率会大大下降,所以这是一个必然会发生的事情,它所产生的经济效益比我们看到的任何一个领域都来得更多,所以我们对这个是特别认可的。

  最后讲一下,一旦无人驾驶做好了,机器人也解决了,因为无人驾驶要解决的就是能看、能动、能反应,那么机器人也同样出现了,所以这个领域会是特别巨大的。

  我们如果看世界最领先的公司就是谷歌,谷歌改名成为Alphabet,谷歌只是它的一个子公司,就是它从搜索里面体会出来的人工智能叫做谷歌大脑,这个谷歌大脑将会被Alphabet这个公司用来驱动25个其他的新的商业机会,这25个机会包括了,如果你把人工智能用在围棋上,就成了AlphaGO,如果你做成了车就是GOOGleCAr,如果你打败了死亡就是Googlehealth,所以这是它所用的各种的事情。

  我们也可以看到在谷歌内部越来越多地在用深度学习,所以这个确实是可以用一个黑盒,有大量的数据解决各种的问题,产生各种的价值。

  人工智能如果要做好,一定是要挑选有大量的数据和闭环的数据,可以自我标注的,然后买很多机器,找很多聪明的人,再带领一批小朋友,这是最好的方法。因为人工智能有一个特点,就是如果你有正确的人,我们把这个人培训成为一个人工智能工程师,大概只需要6个月的时间,这个跟所有的生物科技、计算机科技是完全不一样的,但是很重要的一点是正确的人是谁,不是街上找一个人就可以的,你需要找一个中国前十名的学校,里面学数学、应用数学、统计、计算机科学、电子系还有自动化系,这些系里面的顶尖学生,前十学校的前100名学校,这1000个人再乘以6个系,这6000个人如果给我来培训的话,我保证半年以内,他们都可以产生价值。可能写不了顶尖的论文,但是可以用人工智能在各个领域产生价值。

  然后人工只能在商业化方面可能有一些挑战,但是我们要考虑的是,人工智能不是取代人,它可以成为一个工具,它取代医生风险很大,万一医死人了咱们办,但是作为一个工具让医生做最后的判断,就可以马上使用了。界面要做得好,数据不够用草船借箭的方法来骗用户提供,比如说AppleSIRI就是很好的例子,还有局限你的领域,无人驾驶全天候上街上路也许现在还不行,但是在一个仓库里面做一个叉车肯定是可以的。

  我们认为中国有特别独特的人工智能机会,因为中国人是非常适合做人工智能的,刚才讲的6个系都是各位的孩子你们想让他们读的系,读完了以后做人工智能就可以了,甚至读的时候来创新工场做三个月的暑期工作,做两年就立刻产生巨大的价值。

  我们可以看到中国人的教育里面,数学和数学的应用特别顶尖,世界上43%的人工智能论文都是中国人写的,另外可以非常快速地训练一个年轻人的团队,第三是传统企业在中国是很弱的。

  不好意思,在座的各位可能很多是传统企业,但是至少在计算机应用方面是很弱的,比如说你去一个美国银行,帮他做一个信用卡的防盗卡、防欺诈的系统是很难的,因为他已有的系统即便没有人工智能,即便是一个一个规则写出来的,可能都做得不错,你要用人工智能超越它会很困难,但是中国的银行基本上技术都是非常容易超越的,因为比较落后,美国人用信用卡用了30年了,中国才刚开始,这样的技术可能很难卖到美国,可能你要雇20个人做三年才能卖进去,但是在中国的话,可能5个小朋友很快就可以给银行产生价值了。

  第四,中国很多APP很快的量就多了,就需要AI了,我们投资的美图就是最好的例子,刚开始可没想到什么AI,但是后来发现怎么样把一个女孩子的脸变得更好看,是有很多背后学习的过程,它里面的因素可能要考虑各种事情,比如说你的年纪、种族,一个东方人希望把自己弄得越白越好,但是美国人反而希望不要太白,比较自然。而非洲人希望白一个为level,不能白太多,白太多就把黑人变成白人了,这样是不行的。

  当然我们规则是可以归纳出来,但是初步计算帮你美丽图的时候都有考虑到你的个性、你的过去,还有每一次你点了储存,这个对美图就是一个训练数据,这次美图修的是成功的的。每次你美图了不点击储存,换了一些参数,这个时候美图就说我这次没有做好,所以每次你的储存和不储存都是他的训练数据。像美图这样的公司要成为A公司,我们可以想象任何量大的公司都需要的,比如说知乎、VIPKID等等。

  第五,在人工智能领域,美国公司很难成功,像美国的高科技公司在中国都没有发展得很好,所以本土的公司机会应该是特别大的。

  最后,在一些约束方面,美国人特别重视隐私,买卖数据被认为一般是不可做的事情,但是在国内这是比较接受的常态。另外,刚才所说的,我不相信美国会有一个城市,我们这里不准人开车了,我相信中国是有可能的,大城市是不可能,但是小城市总有可能吧,小城市就算不行,新开一个城市总可以吧,做个特区总有可能吧。只要愿意这个城市的国家,我保证它的人工智能的技术和无人驾驶的技术一定是领先的。

  这里是我们未来的投资蓝图,可能没有时间讲细节了,简单来说我们看到几个重大的趋势。

  趋势一,大数据的人工智能可以产生很多价值(尤其在金融领域)。

  趋势二,感知(听到声音、看到人脸、听到字不代表它懂,人工智能离懂人的语言还有很长的道路,我们估计10年左右)。还有传感器现在是很大的问题,因为很贵,比如说Google Car需要30万美金才能做出来,但是我们相信传感器量产以后是会下降的,三年之内这个问题就可以解决了。机器人我们看到很多有手有脚,能动、有眼睛、有耳朵的机器人放在家里陪伴孩子,我劝大家千万不要买,因为你们一定会失望的,你想我们的期望最高,我们的预算最少,就是在家里,我们每个人都是看了很多科幻片,当一个东西叫机器人的时候,我们对它的期望值就是要跟人一样,但是这肯定做不到,所以机器人一定是在工业、商业成了才会进入家庭。

  最后谈一下创新工场到底在做什么:

  第一,做投资(做VC,我们大概投了25个案子,包括有一些在美国的,一些在中国的)。

  第二,利用刚才所说的在做人工智能工程院,这个工程院就是吸引一批科学家,他们自己不知道怎么创业,但是他们懂技术,再吸引一批小朋友,这样吸引20个就够了,我们就买很多的数据,让这批人有各种探索的机会,让他们在金融、健康、医疗、教育领域都可以找到很多产生价值的机会。

  这是我们投的一些公司,比较著名的几个:

  旷视科技(Face++),人脸识别是世界第一的,首席按科学家孙剑是华人深度学习领域最强的。

  地平线机器人:是做芯片的。无论哪个公司成功都会要用很棒的芯片,真的用到终端,我们希望地平线机器人发明最新、最快的深度学习的应用芯片。

  宇视科技:是我们投资无人驾驶公司,他们是由因特尔、谷歌和一些本土的教授一起做的。

  第四范式:就是我刚才说的帮银行和保险用深度学习快速地做推荐产生价值,因为这个能帮银行快速地赚钱省钱,已经进了十几家银行。

  我们现在做的这些事情已经得到了国内外的认可,已经上了各种杂志的封面,所以我们相信随着人工智能不断地产生价值,是非常值得关注的。

  最后再给大家几个建议,可能大家想的人工智能这么火,我们有什么投资机会?

  建议一,你自己本身有没有巨大的数据,如果有的话,这个就是可能产生巨大的价值,有的话欢迎找我或者是找其他的人工智能专家。

  建议二,有很多创业者找你投资的时候,这个时候反而要谨慎,因为现在人工智能太火了,什么人都号称自己了人工智能专家,所以一定要谨慎,不要仅仅因为他号称做了什么。最简单的问题是给他一些数据看他能做出来什么你不能想象的东西。

  建议三,投资一些专注人工智能的基金,也包括我们的。

  建议四,随人工智能起来,看看二级市场有什么样的机会,尤其是美国的二级市场,有时候我们很难把握,到底是谷歌会赢还是特斯拉会赢,但是他们里面可能都会有一些工具像美国挖工具的时候,最赚钱的不是谁挖到金矿,一定赚钱的是那些卖铲子的,因为无论是谁都要铲子。

  所以会提供人工智能的工具,在芯片来说、技术来说可以观察,还有很多公司现在特别领先的有很多数据的,比如说阿里巴巴,还有谁的数据最有价值,阿里巴巴的数据是最棒的,因为最后你买或没买,是最价值的标注。腾讯,我们所有东西都在微信里,只要挖掘一下你们发了什么好的投资的创意,就已经可以赚钱了,当然他们不会这么做。谁有最大的数据、最有价值的数据,最好的标注的数据,阿里巴巴、腾讯、谷歌和亚马逊,还有特斯拉,是最大胆的把车推出去。还有做芯片的公司,我们做的机器人现在还没有上市不能购买,但是美国AMD等等在做,这些都值得观看。

  所以人工智能是会改变我们的生活,也可以帮我们赚钱很多!

  (本文根据作者在金融客论坛暨金融客咖啡两周年庆典上的发言整理。金融客咖啡授权金融界网站发布,未经授权,请勿转载。如果您有干货观点或文章,愿意为广大投资者提供最权威最专业的意见参考。无论您是权威专家、财经评论家还是智库机构,我们都欢迎您积极踊跃投稿,入驻金融界网站名家专栏,邮箱地址:zhuanlan@jrj.com.cn,咨询电话:010-83363000-3438。期待您的加入!)

关键词阅读:李开复 人工智能

责任编辑:赵昀伟 RF11518
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