许多人已经发现，人工智能是李开复的老本行！他建立的“非特定人连续语音识别系统”曾被《商业周刊》授予 “科学创新奖”，他开发的“奥赛罗”人机对弈系统击败了得过世界团体比赛冠军的选手。
 
李开复提出了 “五秒钟准则”，以此预测，从事翻译、新闻报道、保安、销售、交易、会计、司机等工作的人，10 年内有约90% 被AI 全部或部分取代。很多工作将变成服务业，比如医生。
 
人类的理智逻辑判断不堪一击，人的心灵才真的有意思，也许造物者今天把AI 带到我们身边，就是逼我们去发展这些方面，文艺、创作、哲学……为什么每个人都要工作呢？有些人就画画拍照做雕塑，这世界不是挺好的么？
 
AI 只是人类的工具，人类将步入一个崭新的人机协作时代，这可以被称作第二次文艺复兴。
 
一位科学家的预言
 
1982年，在申请卡内基梅隆大学计算机系时，李开复写了一封非常深情的申请信。信中，令他至今难忘的一点是，他表达了自己做研究的初心：“研究人工智能的意义是去探究人是怎么思考的，以及人为什么存在。”通过学习计算机来认清人类本身，说到底是个哲学问题，饱含人文情怀。
 
苹果、谷歌、微软公司的前高管，创新工场的创始人，这是李开复最为人知的身份，而今我们才发现，原来人工智能才是他的老本行！学生时代他已进入人工智能领域，至今都有36个年头了。“我是在1980年首先做的自然语言处理，1982年做的计算机视觉，1983做的语音识别，1985年做的人机对弈，1996年做的VR/AR……” 李开复获得卡内基梅隆大学计
算机学博士学位的博士论文题目是“非特定人连续语音识别系统”，1988年被《商业周刊》授予了“科学创新奖”，而他开发的“奥赛罗”人机对弈系统也在同一年击败了得过世界团体比赛冠军的选手……
 
然而，在人工智能世界里“绕了一圈”后，他却发现事与愿违：认为机器具有和人类一样的思维方式是十分荒谬的——真正能产生价值的AI，并不是模仿人的思考。
 
“人在数学问题上挺笨的。比如贷款，人是if ，then；else（假如，就；或者）的思维。先看你有没有房子，有，我可以贷给你，没有，看你薪水，够高我贷给你，如果不够高，但工作满三年了也贷给你。就像一块蛋糕，用刀把它一切，如果你属于这一角，就贷款给你。但人工智能非常奥妙，它的思考方式完全不同，它不是在一个二三维的空间做切割，它是在一个两千维的空间里画一个非常美妙的函数，这个函数切开来，这边的人贷款给他，那边的都不要贷，它根本不是我们的思维方式，深到人无法理解。所以我并没有真地了解人是怎么思考的，或者说我很失望地发现人的思考非常肤浅，至少在数学方面，判断、分类或预测，我们彻底被机器击败了。”
 
所以今天李开复做了这样的预言：“十年之内，人类50%的工作会被AI取代。”机器使大部分人沦为无用者的图景在《未来简史》里已被描绘出来，但其作者尤瓦尔毕竟是位历史学家，而李开复则是位科学家，又身为科技界资深投资人，他的预言背后是对技术和行业的深度把握。
 
对于哪些职业首当其冲，他还提出了一个“五秒钟准则”：一项本来由人从事的工作，如果人可以在5秒钟内对工作中需要思考和决策的问题作出相应的决定，那么，这项工作就有非常大的可能被人工智能技术全部或部分取代。比如翻译、保安、销售、客服、会计、司机等工作，未来10年有约90%人工智能全部或部分取代。”
 
生不逢时
 
李开复常叹息自己真是生不逢时。即使在人工智能研究中取得过举足轻重的成就，但很可惜，埋头实验室那些年他没有赶上AI技术的真正开花结果。“那时候我的这些选择基本上都是常‘糟糕错误’的职业选择，因为每一件事情，我都是在它的黄金时代之前、白银时代之前，甚至破铜烂铁都不是的时代就涉足了。”
 
AlphaGo横空出世让AI一夜爆红，可其成就并非一蹴而就。在过去60多年中，它经历过三次浪潮。第一次是1950年代由“图灵测试”掀起的。计算机科学的开创者艾伦·图灵提出，让测试者和计算机通过键盘和屏幕对话，如果测试者分不清屏幕后的对话者是人还是机器，就可以说这台计算机具备人工智能。第二次浪潮是80年代到90年代，李开复可以说是站在了浪尖儿上。当时最具代表性的突破性进展之一是语音识别技术。李开复摒弃了传统的走语言学路子的专家系统，而建立起基于语音数据的语料库和概率统计模型，将语音识别从符号主义时代推动到了统计时代。
 
颇令他遗憾的是，他做研究时没有赶上深度学习技术革命，语音识别技术虽有明显提升，却始终无法满足人们需求。“做计算机研究这个领域，本身的素质能力当然都非常重要，但还要在正确的时候选择正确的事。我在错误的时候太过狂热地跳进了人工智能领域。”李开复感慨。
 
当下，深度学习和大数据携手掀起了天翻地覆的变化。首先在计算机视觉领域，它们帮助计算机认识人脸、图片和视频中的物体，然后又冲入语音识别、机器翻译、数据挖掘、自动驾驶等领域大展身手。在2014年ImageNet竞赛上，机器视觉第一次超越了人类肉眼识别准确率。2016年9月，微软最新的语音识别系统已成功地将识别错误率降低到了6.3%，在统计模型崛起后，错误率从40%降到了20%花了二十年，而深度学习时代，两三年时间就从20%降到了6.3%。因此李开复断言，人工智能的黄金时代已来临。
 
近一年中，李开复在清华大学、全球移动互联网大会、奇葩大会、哥伦比亚大学工程学院毕业典礼等各个公开场合中言必谈人工智能，十分活跃。既然无法以科学家的身份投入到这场革命中，用其他方式一样可为其推波助澜——他要做一个伯乐，挖掘人工智能人才和创业公司。他的创新工场已投资30多家以人工智能为核心动力的公司，并创立了人工智能工程院。此外，他还想做一位“推广者”，让更多人意识到人工智能时代的降临，及早做好准备。他的新书就叫《人工智能》，用通俗的方式为大众普及其前世今生、方方面面。
 
为什么每个人都要工作呢？
 
尽管预言了机器将在明确又迅速的10年内取代人类的工作，不过与尤瓦尔的绝望截然不同，李开复对AI技术是乐观的，对AI参与下的人类未来饱含激情与期待。回到故事的开头。在AI研究中“绕了一圈儿”后，李开复除了发现“人类理智和逻辑判断不堪一击”外，还有更重要的发现：“人的心灵才是真的有意思的。
 
“当你与一个人一见钟情，当你第一眼看到你生的baby，你心中那种心灵触电的感觉（是机器不能捕捉的）;安慰剂效应让我们吃面粉也可以把病医好(这是我生病后感受到的)，心灵怎么会有这么强的治疗能力？这是机器不可解的。学AI学了半天，最后还是学到了人的奥妙，这个奥妙是情感，是爱，还是宗教？我们也不知道。也许造物者今天把AI带到我们身边，就是逼我们去发展这些方面，文艺、哲学、创作……也许这才是我们比较独特的地方，当然有一天可能也会被AI击破，但至少现在还没有看到那一天。”最终，他还是达到了36年前他写的那封信里的目的——“让我们更了解自己。”
 
所以，在李开复看来，机器拥有人的意识、人被机器所操控的想法是十分可笑的。AI只是人类的工具，最有可能变成现实的是人类步入一个崭新的人机协作时代。
 
工作被取代就等于失业吗？未必。李开复认为，人工智能时代里人类工作的转型在所难免，但这更多意味着新的工作方式。一部分简单、底层工作消失，也会催生更多新型的、更需要人类判断力和创造力的工作，如设计师、架构师、建筑师、流程设计和管理者、艺术家、文学家……当然，从短期看，转型会给社会带来一定程度的阵痛，但长远看，社会结构、经济秩序会重新调整，从而进一步解放生产力。再说，“为什么每个人都要工作呢？”李开复相信，AI带给人类的将是更大的自由和更加个性化的人生体验。
 
“人的灵性和爱是不能被机器简单复制的，如果我们深信它们的存在，就应该鼓励更多的人去走这条路。无论是做个好的导游，还是做个老人院的志愿者，还是多花时间陪父母，这种爱心的发散并不直接产生经济价值，但对社会有正向影响。过去几千年，无论希腊还是中国的古人，他们都是在爱和美方面不断去创造。是不是过去这几百年我们根本走偏了？社会告诉人们要去做重复性工作，挣钱买车买房。2000年前的日子为什么一定是不好的？过去这300年的日子为什么一定是好的？人下岗了再给他找个重复性工作？也许他就应该过别的日子。这都是不同的思考方向，不要迷信过去的100年人的追求。以前的诸侯不是还养食客吗？他们每天帮人出主意，进行思想的碰撞。我们就可以这样，来谈哲学、谈美，谈AI和人类学的改变，或理论上的碰撞，或创造一些美的事物，有些人就画画拍照做雕塑，这世界不是挺好的么？”
Q&A
Q: 你预言十年之内人工智能会替代50% 的人类工作，你还有个AI 发展的十年蓝图，为什么对AI 这么乐观？
A:算法是可以推演的。比如我们投资的智融集团的用钱宝，它八秒就能对一个陌生人判断借不借钱给它，一个人要花一个小时，这样就是500倍的提升。
它是基于什么呢？大数据。那我们把它时空转移，用在车贷、房贷、企业贷款、债券的企业评级、保险，或用在我们内部做的AI量化投资，在某些领域可以看到很高回报，甚至能取代基金经理。
比如我们投资的Face++旷视科技，它有些应用的效率是人的20倍，人可以识别出来三个入侵者，Face++可以识别60个，它有300万人的数据库， 人最多识别几千张人脸。那还有什么像识别人脸的？识别肿瘤、病理切片、MRI、CT……医学的领域特别大。这些都是一个已成的算法，把它延伸出去，看到它还能用到什么领域，是非常理性而且绝对正确的产业延伸。
深度学习有成功和没有那么成功的应用，有些领域还没那么成功，我就不会去做这种预测。所以我是基于：第一，对技术的深度理解，毕竟做了36年人工智能的研究了。第二，我们有一批特别顶尖的科学家在创新工场做顾问，以及看到已经投的案子用AI创造的价值，再加上它合理的领域的延伸，我对大数据领域无比乐观。
 
Q: 你提到AI 会带来一些阵痛，怎样解决短期的结构性失业和人才培养？
A:知己知彼，AI不善长什么我们就多做什么。机器不善于做领域扎得特别深的工作，还是要有人作为这个领域的专家，比如编程，这种人肩负责任特别重，不但要技术很强，还要有社会责任感。当然这可能是万里挑一。还需要什么人？跨领域人才。还有善用AI的人，就像今天你不会用Word、Excel你就落后了，20年前你会用，可能你作为记者的生产力就比别人高，所以要提早会用AI。最重要的一点是，机器不能取代我们的审美观，以及对美、爱和各种感情的需求，同理心、心灵碰撞和安慰剂效应。
考虑到我们孩子，就要让他们做全方位的发展了。做事要做得深，做自己爱做的事，要跨领域，要更努力。而且对服务业不要排斥，因为以后很多工作会变成服务业，它是人对人的，机器代替不了，要鼓励更多人进入服务业。我们创新工场是善于帮人做独角兽，但谁能教人做服务业，做个好的服务者，做个好的服务者的创业者，这些特别重要。
还有社会要给做服务业的人一个崇高的地位，跟医生、护士、匠人、艺术家一样的层次。此外，还有无偿的服务业，我们要鼓励人去做，因为人们内心的交流是最重要的，去老人院孤儿院做志愿者，这些都要从孩子教育时就开始实行。不能跟孩子说，你坐在按摩室里很丢人，这是很low的工作，不能跟他说做导游不好，这些都可能是最适合人类的事。
那些少数能够做到最顶尖，最跨领域的天才、专才，我们要把他们挖掘出来，但大部分人都做服务业。其实还有文化娱乐、艺术、考古学、人类学……AI的来临给我们带来很多新的研究机会。当你孩子说他对人类学有兴趣，想知道未来AI跟人类怎么结合，这是特别好的课题，鼓励他们去做，不要说人类学找不到工作，做父母的要彻底改变自己观点。
 
Q: 在医疗领域，能否理解为医生会是一个最后做决策的人，他会参考AI 给出的结论？
A:基于人对现在机器的担忧，和对“医生必然是人”（的坚持），初步的状态一定是这样。可能就是AI作为工具，医生做决策，因为这样就不需要新法律。但从科学家角度来看，这肯定不是最优的。在很多领域，医生还有可能说机器不对，但其实可能不对的是医生。我觉得有AI这个工具总是好事，它一定是第一个阶段，不然人不会接受。就像你可能不会接受一个律师、法官、警察是机器人，说你有罪，有罪在哪里？讲不出来。这个过渡有个周期，但最长远来说，一定是机器的诊量会超越医生，而且是一个一个领域地超越，不是第一天全面超越。有些领域是非常明确会超越的，比如肿瘤的识别，其他领域机器可能会更慢一些。
但最终医生会是什么样呢？我觉得医生会变成服务业。也就是机器看到病人，就会说你是四期滤泡性淋巴癌，你的五年存活率是23%，病人肯定不愿意听到这句话。所以医生做什么呢？要了解医学，了解病人，要用合适的语言与病人沟通。比如病人说，我盗汗了，机器知道你得了淋巴癌会说你当然盗汗。但医生会说，真的啊？多久了？严重吗？你现在温度多少？……
病人得到一种关怀，然后医生会说，看来你很可能是得了滤泡性淋巴癌第四期，虽然是百分之百，但我们用的说法是“很可能”。这个病人会问，我能不能活下来？医生不会说23%，他说，你知道吗？李开复得了这个病，后来就好了，所以你只要自信，睡眠足够，增加抵抗力，按照我的方法医疗，真的是蛮有可能好，这个病人一下就感觉还有救，他就不会再放弃治疗，这种安慰剂效应就会开始发生，然后他真的存活了。机器可能做不了这一层，所以以后医生并不会被取消，只是他们要能够接受，他们变成了一个服务业的工作者。
 
Q: 在《未来简史》中，尤瓦尔说人类会最终落入自己织造的罗网，因人无力处理大量数据，只能将权力交给人工智能，比如我们的选举投票、购买商品和选择配偶方面，你怎么看？
A:肯定不会的。比如选择配偶，一个女孩子平均要约会十个男孩最后选择配偶，这十个男孩可能一部分是介绍的，一部分来自婚恋网站，一部分是偶遇的，但未来这十个人可能大部分都是电脑帮她介绍的，会帮她做最好的搭配。但这十个里最后挑选嫁给谁，还是要靠恋爱跟感情，这个是机器无法取代的，所以他错误地把这个筛选跟决策都交给了电脑，这是一个对人类的人性的一种背叛。
选举时，有可能我们会把候选人过去的事挖出来， 或预测看到一些人成功率只有10%，把他们排除，但如果你相信民主制度，最后还是由人投出这一票。购买商品也是一样，网购时会被推荐很多商品，最后买不买还是在你。世界上男人太多，你不可能每个都去约会一次，世界上的商品太多，也不能每个去买一个，那我们用人工智能帮你筛筛，最后还是你来选。
有些事是要用心来选择的，有些事可能就无所谓了。比如交通，以最快的速度从place A到place B，对99%的人来说就是UBER或滴滴随叫随到。当然可能会有1%的人还是要买古董车自己开开。我觉得这时就要分辨，当新消费习惯来临后，过去的习惯可能被颠覆。可能大部分人不那么爱车了是可以的，但让机器选老公这事我觉得很荒谬，当这一天发生时，我觉得也不需要老公，嫁给机器人算了。
 
Q: 你工作和生活中与AI 的关联度高吗？比如家里是否有人工智能设备？
A:我如果用手机，基本都用语音输入。我家里有 Amazon Echo和小鱼在家，我所有的理财都是机器人打理的。
 
Q: 你对AI 改变你的生活有什么样的感受？
A:我用的每个APP背后其实都是AI，你用的也是。百度、淘宝、美团、滴滴，它们给你的推荐、各种排序都是靠AI做的，还有创新工场的门禁是Face++，我们是不戴名牌的，所以其实AI已经渗透到我的身边，也会渗透到所有的人的身边。
 
Q: 你说自己生不逢时，80 年代就开始研究人工智能，当时你的心态是怎样的？觉得AI 在什么时候能够达到这样的力量？
A:当时我做出了第一套不指定语者的语音识别系统，被《商业周刊》认为是当年最重要的创新之一，也被《纽约时报》、《华尔街日报》报道过。但现在回想，当时还是挺天真的，因为我当时觉得离应用不远，可能五年之内就可以应用，现在看，当时犯了几个大错误。
第一个是，一个实验室的结果到一个真实应用的场景差得还很远；第二个，对于这个场景的真实用户的强需求和价值，作为一个科学家我是不懂的，我只是觉得语音进去字出来就够好，在应用中只要你把平台做好，用户就会来。当时我们内部鼓励员工的一句话就是：build itand they will come,有部电影就是这个词，就是我相信我只要把棒球场搭出来，球员跟观众就会来，最后他的梦想真的成真了，但在我们的领域这只是梦想，除非解决了用户的强需求。还有我觉得科学家总是在优化自己做了什么过去没做过的事，为了创新而创新，没有足够地意识到这种强需求和用户才是上帝。还有科学家对应用场景的想象力其实非常欠缺，你看中国做计算机视觉的人全去做人脸识别，为什么？因为他博士论文就是做这个，于是一直做下去。但人脸识别只是应用之一，但科学家把它做成一个优化创新，把一件事做得非常紧密，做得很深，不会考虑到做事速度、迭代和用户强需求。所以一个科学家创业，这者是一定要在一个人身体里都有，再不然就要两个人合作，一个纯科学家创业，挑战蛮多的。
 
Q: 在当下的AI 浪潮中你是一个什么样的角色？
A:我工作上当然是去当伯乐，找好的项目，投资，拿好的回报，然后确保选的是不作恶的人，因为人工智能公司是潜在很可怕的公司。另外我同样希望扮演的一个角色是，让整个社会知道人工智能时代即将来临，它对世界有颠覆性作用，会带来好事，也会带来挑战，让大家提早认知到，并选择自己的方向。
 
Q: 创新工场现在投了30 多家以AI为核心驱动力的公司，你选择投资的标准是怎样的？哪几个是你们比较看好将来会有很大突破的？
A:选择的企业里一定要有人工智能科学家，因为现在AI还没有成为一个平台，AI还是个高门槛的事，能做的人不是很多。同时我们希望它是用一个已知的算法去解决一个新领域的问题，这样的搭配会最快地创造商业价值，即在已有大数据的领域把人工智能用上来。第二种就是一些新的感知，它能够传新的数据，然后创造前所未有的应用，这可能更像Face++。第三种，自动化是未来，比如机器人、无人驾驶、回了家就有帮你按摩洗脚做菜的机器人。这三种我们都在投。
我投第一种时，我们要了解的就是它为谁服务，需求强不强，产生的价值大不大，数据哪里来，这些问题必须要解决。第二个领域就要看新的sensor（感知）怎么布局。比如美图，它靠女孩子的自拍；而Face++靠监测摄像头数据的上传和认证。第三个领域，无人驾驶实在太难了，能不能不要做完全的无人驾驶，要限制场景。是垃圾车、扫地车、景区车还是在停车场的车，在这些场景里做有限制的应用。所以我们要求其实是完全不一样的，在非常成熟的领域真的不要发明什么东西，赶快把钱赚出来，再稍微长远一点的是，去哪里搞数据，在更长远的是，要限制场景。我们会用我们的专业的方法来评估这三个领域，确保它是符合的。
那给你三个例子。第一个例子是我们投资的智融集团用钱宝，它现在每个月放贷150万单，已经超过世界上最大的银行，而且是在短短的18个月之内。
它是在做风控，8秒钟做一个抉择，远超人类。它产生的价值也是巨大的，人来做这个工作就不现实了。为了借出一千块钱，我花一个小时那怎么挣钱呢？用机器花8秒钟不但很精确，坏账率很低，而且它是可扩张的，当我的放贷量从1万涨到10万再涨到100万，它只要加服务器就可以了，所以它非常符合这种原则，它很快就要上市了。
Face++是我们怎样把人脸识别这个应用做到最佳，怎样把效率提高。刚才说了它在很多场景里比人类识别效率高20倍，它还有在识别人脸之外的突破，比如识别车牌、物体、商品、卫星图和肿瘤，前景非常大。
最后一个领域无人驾驶我们投资的驭势科技，吴甘沙非常务实地限制他的场景，就在刚才讲的这几个领域里面能开车，不是开到狂风暴雨的北京，或在充满雾霾的一天里开，或到胡同里去开。他是最早做出可用的无人驾驶车之一的公司，我们非常看好。