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北大AI公开课第一讲:雷鸣评人工智能前沿与行业结合点

北大AI公开课第一讲:雷鸣评人工智能前沿与行业结合点

Xtecher原创 丨 行业洞察

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2017-02-23

tuni

Xtecher特稿作者

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2月21日,备受瞩目的“北大 AI 公开课”第一讲揭幕:北大人工智能创新中心主任,百度创始七剑客之一雷鸣对话真格基金创始人、新东方联合创始人徐小平。两位“高人”思维碰撞、金句连连。Xtecher为你送上此次活动的干货亮点。


整理|新智元

润色|Xtecher

网址|www.xtecher.com

微信公众号ID|Xtecher


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2017年2月21日,“北大 AI 公开课”开讲,北大人工智能创新中心主任,百度创始、七剑客之一的雷鸣为与会者带来了备受瞩目的第一讲《人工智能前沿与产业趋势》。


开课伊始,北大人工智能创新中心主任雷鸣首先做了30分钟的陈述,内容涵盖了人工智能的发展、意义、驱动力以及和行业的结合点。诚如他所说,这个课程是为了让学生成为“懂行业的AI人才”。


在AI技术渐成“显学”的当下,我们认为雷鸣老师的这个提法很有启发意义。我们特别整理了这篇开课致辞,和大家分享。


以下是雷鸣老师演讲的PPT全文。


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以主讲人身份现身课堂的雷鸣首先对徐小平的到来表示了欢迎,然后简要介绍了课程的情况和课堂流程:


“首先由我给大家做一个30到40分钟的课程综述,然后请徐老师上台,我们就人工智能创业、创新、产业结合问题进行对话。最后是一个15-20分钟的问答时间。”


接着,雷鸣给大家介绍了这一系列课程的缘起,他列举了过去一年中几个里程碑式的事件,认为这些事件直接刺激了人们对人工智能发展的关注:


第一部分:为什么你不能忽视人工智能



首先是2016年年中时 AlphaGo,以4:1战胜了李世石九段。它在2015年底的时候,只是战胜了一位欧洲冠军——也是一位中国人,那是一位两段的选手。所以说,它的进步速度是非常快的。而到了2016年底,Master 横空出世,在围棋对弈网站上横扫60局不输。我们可以这么认为,在16年年中时,它还是一个跟人类九段选手持平的水平,而到了16年年底,它已经远远高出了人类的最高水平,因为保持60局不败是任何人类九段选手都不可能达到的水平。所以我们感觉这是一个里程碑式的事件。


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今年年初,卡内基梅隆大学人工智能系统 Libratus 在德州扑克的比赛中,大胜了4位人类选手。我为什么要说这件事?因为围棋是一个完全信息的博弈,而德州扑克是非完全信息博弈。相应的技术难度不同。在这两个领域里面,机器都已经战胜了人类。


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还有李飞飞教授在斯坦福做的自然图像分类项目。2011年,计算机对于图像的分类准确度只能达到75%左右,之后就是有不断的消息,说什么今天谷歌又高了,明天微软又高了,后天百度也出来了,等等。现在基本上大家已经不太刷这个榜了。


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我们看2013年的时候,用一些非深度学习的传统方法,[语音识别]我们做到了准确度百分之九十六点几,而人类的话是百分之九十九点一,差距仍很大。但现在,用深度学习的方法,准确度已经到了99.7%,也超过了人类。


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因此霍金说,人工智能的成功将会是人类历史上最重大的事件。我们也认为,这可能也是影响未来的一个最重要的事情。


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雷鸣将人工智能的发展比作人类历史发展上另一个极重大事件:“让我们看看历史上有没有什么事情是最重要的。那就是工业革命!有一位教授在论文中指出,工业革命是世界经济史上唯一重大的事件。



接下来,雷鸣以“创新”为着眼点,以工业革命和人工智能发展作为两个切分点,比较了农业社会、工业社会和信息社会的不同特点:


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如果我们进入到某种称为智能社会的社会,那么可能基于技能的重复性工作会被大量替代。创新有一定的失败率,但是投入其中的人越多,基数越大,社会发展就会越快。


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如果说在工业社会里,有10%的人去创新,比如说,一个收割机原来一天能割100亩,经过10年的改造,变成了一天能割200亩,就是说提升1倍劳动力花了10年的时间。而到了智能社会后,因为从事创新的人多,可能投入了10倍的人去创新,发展速度就会加快,也许1年的时间,这个收割机就从1天割100亩到1天割200亩了。所以,整个社会的发展速度会进一步大幅度提升。所以说,智能革命会替代重复性的脑力劳动,释放出大量的创新力量。创新力量多,就会加速。因此的话我们能看到一个曲线。


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我们能看到,到某个时间拐点之后,未来社会发展会更加快速。这会对社会产生极其深远的影响,比如说对财富的定义,对我们的工作形态,对社会的组织结构都会发生根本影响。创业的时候大家都要问,什么产业最有前途?


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我们说农业社会时,会根据谁家有多少牲口多少亩地多少庄稼来看他的实力,到工业社会,这个就变了,我们是看谁有工厂谁有石油谁有钱。我们在农业社会,工作对象就是自然,比如我弄个庄稼什么的,就是天天跟自然打交道,产出的也是自然。在工业社会,工作对象是自然界里被你改造过的东西。而到了智能时代,这些东西我们都不用管它了,因为有机器人在那里替你搞。我们所做的可能就是处理信息,我们设计公式就可以了,机器人把它执行出来,然后为我们所用。这会对社会造成非常深远的影响。



第二部分:为什么现在学习人工智能


接下来,雷鸣分析了人工智能现在进步迅速的原因:


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为什么会是现在?为什么现在正好是这个拐点?人工智能为什么现在进步的如此之快?首先人工智能发展的必要因素,我们就说是三要素吧。第一个因素,是数据。你没有大量的数据,你就没法学;第二是运算能力;第三个就是算法。那这三个要素为什么现在突然爆发了?我们看其实就是数据和运算能力的提升到了一个临界点,这个点以后,很多原来解决不了的问题,变得能解决了。



那么,我们刚才说的这几个要素都在怎么变化?第一,我们说数据,由于电脑网络,将来咱们还有什么物联网传感器等等,这些会导致数据的增长,每年都以50%的速度在增长。这是什么意思?这就是说,基本上每一年半到两年翻一番,记得这一个结论,就是说数据涨的太快了,这个我们人做事情都是线性的,它可不是,它是指数级的。


我们再看另外一个涨的就是运算能力,运算能力的话,注意摩尔定律也是每1.5到2年运算能力也翻一翻。这两个还有点意思,基本上是同步的。 当然了,相关的内容还如果大家愿意看,有一本叫《奇点临近》的书,非常烧脑,作者是美国的一位未来学家,名字叫库兹韦尔。大家可以查一下他提到的2020年的话,一千美金的运算能力可以达到人脑的运算能力。就按照现在模拟神经元来算,那2050年呢,1000美金就可以达到全人类的运算能力。差不多是2的30次方,或者20多次方。而且现在的GPU已经有很厉害的运算能力了。


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我们再看算法,算法其实也在不断的演进,这个深度神经网络神经网络算法其实几十年前就提出来了,但是后面一直没什么进展,是为什么呢?就是刚才说的,没有数据,没有运算能力。因为这个算法需要的数据量很大。但现在数据运算能力有了之后,它的威力就出来了。基础算法虽然很多年前就提出了,但是后面我们不断的有强化学习、迁移学习等等。基于深度学习的话,会出来一个非常大的理论体系来支撑现在的发展。引用吴恩达的一个说法,就是说,他说有监督学习方面,深度学习可以超越几乎其他所有的算法,只要数据量足够。只要数据量够大,深度学习能不断逼近真实函数。


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但是我们去看这个这个图,也很有意思,这个学习算法随着数据的增加,它有一个拐点啊,到某一个点之后,他就停下来了。当然了,这个传统模型大部分我们也能理解到, 因为你的公式本身表达能力很有限。你比如就定了5个参数,然后搞一个线性的,其实表达能力是非常有限的。你怎么训练它,都不能把真实的东西完全模拟好。但深度学习不一样,你只要给的模型足够大,它基本上可以把这个真实环境原函数给你还原的非常好。所以刚才说,它随着数据的增加,每一个数据的反馈都会修改这个函数,然后就逼近真实函数。所以说,它到达一个点之后,爆发了数据和运算能力,使得深度学习真的有用了。它可以超过原来的传统算法。那以后的话呢?它会继续扬长而去,不断进步。


接下来我们再讲一下人工智能会影响什么。我们认为人工智能会影响几乎所有的产业。


第三部分:人工智能对产业的影响


关于人工智能对产业的影响,雷鸣说:


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举一些简单的例子,比如说服务业, 扫地机器人现在全球已经卖几千万台了,这是机器人里销量最大的。看着很傻,一个圆盘在那,但是它真的解决了一个问题,你不用扫地了。还有陪伴机器人,这个概念说了很久,现在还没落地,但是呢,这个东西未来肯定会实现。然后呢?导购机器人也是这样。我们能看到这一块儿正在高速的发展,什么时候会人手一台呢?我们不太清楚,中间的话也许有些挑战, 一定要把成本降到某个水平线之下等等,但是未来是很明确的,它就是在朝这个方向发展。我们相信在一定时间之后,每个人家里面都会有N个机器人在帮你做这做那。这就是未来的工业机器人和智能工厂。



特斯拉在整个生产过程中,有十几个工程师到几十个工程师在盯着,这些工程师并不是流水线工人,他们在盯着流水线不要发生故障。真正的生产都是机器自动化进行的, 所以说未来工业也会有深刻的变化。另外,现在我们知道自动驾驶和智能交通,这两个当然也会出一些事故,因为在创新的早期,错误总是会犯的。但是它会越来越好。另外我们大胆的估计,也许20年以后,可能你自己在马路上开车就是违法的。



接下来,雷鸣展望了人工智能的未来和发展。



雷鸣最后阐述了“北大AI公开课”的主旨及课程安排,他说:


我们希望通过这个课程,给大家一些好的思考的方法,希望大家对产业的发展有所了解。到底我的东西有什么用?这个产业的路径现在怎么走?什么技术什么时候可能能达到一个突破点?


我们希望,学生成为懂行业的AI人才,我们想通过课程让大家了解:第一,行业发展;第二,知道在每个行业里面哪些AA的技术在被使用,怎么使用。你会知道这个行业什么时候什么技术可能比较成熟了,整个发展路径健全以后会是怎么样?有什么挑战,有什么机遇? 


另外,上完这个课之后,大家可能对于每个行业都能有所了解,然后决定你喜欢哪个行业。因为我们毕业后不可能参与所有的行业,你早点知道自己喜欢哪个行业,你早点去了解将来的话,你就会更明确目标。创业也好,加入公司也好,都能做得更好。


第四部分:课程介绍




第五部分:对话环节


在课程后半部的对话环节,雷鸣与与主持人徐小平展开激烈的思维碰撞、金句连连。徐小平一上来就是乐呵呵的台风,他表示能生活在这个 AI 时代,感觉很燃烧!徐小平还调侃自己,虽然只有“人工”没有“智能”,但是依然投了很多成功的 AI 公司。下面一起盘点对谈中的十个亮点。


1. 数据在智能时代就是“石油”,不能期望免费获得


雷鸣:政府可能开放数据,但是很难要求企业开放数据。数据在智能时代就是“石油”,不能期望免费获得的。我们可以做两个方面:


第一,现在很多领域数据是没有的,你通过做出应用来收集数据,然后再智能化,自己再原生迭代,这是一个方式。满足需求才能获得数据。


第二,找一个领域专家,他可以获取领域数据,双方可以配合做起来把数据整理好,从中获取机会。


徐小平:举个例子,医院积累多年的病例,对于医院来说不会再用。而我们投资的一个创业公司帮医院把所有病例结构化,并从中挖掘价值,现在做的很好。类似这样的机会相当多,相当于十几年前的互联网时代,几乎所有的行业都有崭新的需求。


2. 基础研究美国强,中国市场得天独厚


雷鸣:中美AI创业分别有什么特点?


徐小平:我们投的最好的创业公司,其创始团队都是有欧美留学背景的。例如我们投的依图科技(做海关和公安的人脸识别)成了领域标杆,创始人是 UCLA 的PhD。所以在这个领域,我的感觉是中国跟美国比还是有差距的。

 

雷鸣:中国有一个得天独厚的巨大市场。创业也不仅仅是纯看学术研究的,还是要和需求结合起来。

 

徐小平:毫无疑问中国创业者拥有无与伦比的机会。例如我们去年投的一个公司,帮京东做定价的体系,怎么获得最多客户怎么赚最多的钱。他们还帮顺丰做物流路径的设计,怎么走最省油。这是尖端技术和尖端市场的结合,所以我们闭着眼睛就投了。


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3. 创业最好找原生的痛点去做


徐小平:对VC来说,最痛的痛点,就是拿着矫揉造作的痛点、伪需求去创业的。好的项目如蜜芽宝贝,创始人生孩子之后发现国内没有让人放心的母婴产品,于是她寻找、点评、分享好的产品。渐渐她成为了妈妈群体中的意见领袖,渐渐越做越大,百度也投资了她,现在做的很好。真正的需求不是想出来的。

 

还有北大出来的创业者戴威,他做ofo之前,先做自行车环岛游,但是做不下去了,都要破产了。后来发现他一年在学校要丢两三辆自行车,他就想为什么没有自行车分享呢,想骑就能有车骑,所以才创立了ofo。


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4. 技术、市场缺一不可,找到最合适的中国合伙人


徐小平:我们投资最痛苦的经历,就是投了一个没有商业意识的科学家。投资创业是商业,如果你有一个idea一个技术,怎么卖掉,征服市场。我们投过很多世界级的科学家,但是他招人、开人、整人、管人、教育人的能力欠缺,最后伟大的梦想全部破灭。


完美的情况是,这个技术牛人同时具有商业能力。但是更多的情况是,做技术的可能只想做技术,你就要找一个商业专家、一个管理专家。我很看重一个创业团队,几个“中国合伙人”,一个管技术,一个管市场、一个管供应链。所以中国的技术人员和科学家整体跟美国的比起来,综合能力相对弱

 

我不是针对搞技术的,我认为大家读书的时候都要培养深入社会的能力和爱的能力。要加入创业公司,去打杂、哪怕倒开水、做前台、当司机……锻炼自己的商业感觉和与人打交道的能力。


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5. 大学毕业后是创业的黄金时期


徐小平:有的老师对大学生创业表示担忧。两年前,Elon Musk去清华演讲,有人问大学生能不能创业,Elon 说,大学毕业以后你什么负担都没有,是你一生中创业的黄金时期。福布斯调查表明,毕业之后创业的人平均收入是毕业之后加入大公司的人的1.5倍。创业的人损失的是一点工资,但是拥有的可能是全世界。


6. 辍学创业根本不是问题,你还问这个问题,你就out了


雷鸣:有同学提问,您是否建议大学生休学创业?


徐小平:有一篇文章说以色列的母亲都希望孩子能休学创业,一开始我很纳闷,犹太人不是最重视教育吗?后来听以色列的创业之父说,如果以色列的英雄、富豪、偶像都是优秀的创业者,以色列的母亲自然知道自己的孩子应该追随创业者。

 

之前,我嘴上经常会说学校不重要学位不重要,但是我心里还是觉得上北大最好。但是现在,我看到太多没有学历的人成功,彻底改变了我的观念。例如美图秀秀创始人吴欣鸿,他当时考上了清华美院,他没有去上。十二月十五号,美图秀秀以四百亿港币估值在香港上市。所以休学、停学都不是问题,你还问这个问题,你就out了。


7. 徐小平:连我做创投也要被 AI 取代了


徐小平:我从深圳过海关的时候,海关提示,千万不要用别人的身份证蒙混过关,我们有人工智能,随时可以抓住你。我当时浑身一愣,幸好我的身份证是自己的。


人工智能确实对我们的生活和社会带来了很大变化,甚至在一些我没想到的地方都应用了人工智能。再比如,我们投资的“一起作业”,本来是老师在网上布置作业,孩子在网上交作业。但是最近他们做一个AI ,如果孩子题目做错了,就给孩子推送类似的题目。我相信他们以后会做到比天底下最好的老师更好更因材施教。

 

我们甚至做了一个AI 来帮助做投资。我们每天收到300封BP,但是还是这些项目很难得到正确的评估。后来我们请技术人员帮我们研发了一个软件,帮我们筛选BP,看创始人的年龄、工作经验、什么学校的等等,给这个BP打分,凡是六十分以上我们就约见。经过大半年的测试,投资效率大大提高。我最着急的是我就要被取代了,不用做投资了,因为凡是九十分以上的项目就直接可以投了。事实上现在二级市场很多交易员都被颠覆了。

 

雷鸣:对,据我所知现在机器交易量增速很快,我记得是每年超过百分之一百的增长。

 

徐小平:我知道某些投资部门原来几百个人,现在只养两个人就够了。


8. 不想被AI 替代,必须掌握五个能力


雷鸣:未来重复式工作会淘汰。但是有三个能力,计算机短期之内还无法替代,一是有意义的创新能力,使得社会更有效率;第二是复杂能力,也就是综合能力,例如协作能力;第三是长期能力,也就是坚持。

 

徐小平补充:还有两个能力,适应能力和再学习能力。我当时从音乐学院到北大,我当时想从政,但是我发现自己根本没这个能力。我很痛苦,所以就出国,我在国外唯一的工作就是送pizza,只要会开车就行了。然后我回国,有很多人想留学,我就做留学方面的工作,做的也不错。后来新东方上市,我发现创业的人需要启动资金,于是我又开始做投资。所以身边有需求,就要扑进去抓住机会。


9. 团队!团队!团队!


雷鸣:很多人说要准备创业应该准备点啥呢,如果说你技术很牛了,你可以趁在学习在工作,多交点不一样的朋友。例如你拉几个朋友,一拉三个科学家,再一拉五个科学家,就很麻烦了。你最好拉一个销售的,拉一个传媒的,等等,那你的朋友圈就很广。


 徐小平:每个人在世界上都有独一无二的位置,都有自己的价值,看你怎么定位。你要是做技术、有专利,你就去找钱。一般投资人看到有技术的人都会投,哪怕最后可能后悔。但是你一定要有找钱的意识,还要找商业的合伙人。

 

雷鸣:如果一个人有这样的能力和意识,哪怕第一次创业不成功,第二次第三次第N次可能会成功。

 

10. 没有公司不在战斗中成长,都是打打闹闹


徐小平:我们投团队看3个C:


1. Chemistry,团队要有渊源有理解,有共同文化。依图的朱珑是做技术,他有个合伙人做商务,他们是一起长大的中学同学。 他们就是一个很好的例子,所以要找到有共同价值观的合伙人。

2. Complementary,之前提到的三个博士没投,就是因为没有互补。

3. Compromise,要有这样一种文化,既能够相互拍桌子,又能够相互妥协,这样才能做起来。没有公司不在战斗中成长,都是打打闹闹、哭哭啼啼的,才能成长。


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