李開複 | 創新工廠董事長兼首席執行官。
今日筆記俠客 |吳桐 責編 | 清野
第1381篇 深度好文：4063字 | 6分鐘閱讀
完整筆記·人工智慧·商業趨勢
筆記君說——
俠客們， 下午好！新商業路上， 筆記俠與你守望相助。
在李開複博士的最新演講中， 他以科學家、創業者、投資人的多重身份梳理了幾個時代科學家創業的歷史， 分析了科學家與創業者、VC截然不同的本質， 給出了AI創業的黃金搭配“企業銷售+懂AI”的解決方案， 還建言AI時代科學家該怎麼參與創業。
想要知道清楚一個行業的事， 最好是向這個行業的頂尖人物請教， 這樣才能獲得一個比較好的認知。 今日且讓我們跟隨李開複博士的視角， 獲悉AI行業最前沿的趨勢。
李開複現場演講完整版
霍金教授做了非常精彩的演講， 我認為人類有像霍金教授這樣有遠見的科學家幫助我們的頂尖天才和世界最重要的政治家們策劃一個更美好的未來是非常重要的。
但是他提出的“超級智慧”和“未來人工智慧”會碾壓人類和要避免這個狀況， 我個人認為並不是一個可根據今天科學推測出的必然結果。
當然非必然事件不代表我們不要關注它， 還是要有聰明的人來想它， 但我認為人工智慧對於今天在座每一位最重要的意義應該是下面四件事情：
第一， 人工智慧將創造巨大財富， 讓人類第一次有機會脫離貧困；
第二， 我們要擔心今天手中擁有巨大人工智慧力量和資料的公司用資料來作惡；
第三， 人工智慧將要取代50%人的工作（在未來10—15年之間）， 這些人怎麼辦， 還有更重要的是教育怎麼辦；
第四， 科學家尤其是人工智慧科學家有什麼使命有什麼機會，
一、科學家與創業者、VC截然不同的本質
我自己也是一個科學家創業， 非常早的時候做了人工智慧， 我記得申請卡內基梅隆博士時， 論文就是“人工智慧+我們未來改造未來的世界”。
1986年還沒有AlphaGo（阿爾法狗）、深藍的時候，
所以我充滿信心， 因為我做著各方面頂尖的人工智慧工作，
當時我們做的是， 能不能讓每一個網頁充滿了3D？
3D的遊戲、動畫讓網頁做得更精彩， 讓人們流覽的不是網頁而是一個一個房間， 一定程度上和今天的 VR 非常相似。 這次創業非常失敗， 2000萬美元的投入， 100個員工， 幾乎全軍覆沒。
從這個失敗裡我得到了一些教訓， 我想跟大家分享。
今年有一次在MIT演講的時候， 要求每一位講者演講完後留下一句話， 我留下的那句話是——“創新固然重要， 但不是最重要的， 最重要的是做有用的創新”。
科學家們往往會被自己的研究、自己做得酷的東西所打動， 也認為他所看到的酷的東西是全世界人類所需要的， 但是事實可能並不是這樣。
我們想的是3D有多酷，但沒有想到3D硬體是否準備好、使用者對3D世界有什麼需求、為什麼VC投資我們，怎麼把創業做成能賺錢、有經濟價值的？
我基本錯過了所有創業者應該走的路。
我當年做的是頂尖研究，進入的是頂尖公司，做出的產品依然遭遇了滑鐵盧，人工智科學家應該怎麼想？
其實本質上，科學家和創業者有非常大的不同：
科學家追求的科研突破，創業者追求的是商業回報；
科學家講究嚴謹，創業者講究速度；
科學家要慢工出細活，而創業者要快速反覆運算；
這六件事情往往是背道而馳的。
而這6件事情中最重要的一件，是我讀博士、做教授的過程中，深深體會到的:
在科研領域裡每次問的第一個問題是：這件事情別人是否做過，是不是全新的？
如果有人做過，一定要看別人的。看自己有沒有增加的價值，增加的價值有沒有突破的價值大？
每個科學家不斷要求創新，創新是做前人所未做過的工作，這句話代表了科學、追求科學精神的一種含義。
但是一個創業者，或者一個VC，他更重視的是什麼？是怎麼樣打造產品，怎麼樣產生商業價值。
但是在VC今天投資過程中，想想我們投的每一個團隊都冒了人才的風險、商業的風險、競爭的風險、執行的風險，我們不要再冒科技風險了。所以我們更寧願看一個團隊說：
這個技術已經被證明了，只是需要把它應用在場景裡。
剛才兩段話讓大家看到了科學家和創業者、VC截然不同的本質。
幫助科學家創業必須要小心：
第一，他們的選題往往是冷僻的，沒有多大市場；
第二，選題跟主流風口有很大差異；
第三，科學家不太願意承認自己可能不具備把技術能力轉換成商業價值的洞察力和執行力。
每個想創業的科學家都一定要真誠的問自己：能面對這些問題嗎？你面對大家的時候希望保持自信，但是你自己應該知道對你來說這個是不是一個問題。
二、為什麼AI創業需要AI科學家？
可以看到除了今天談的人工智慧之外，在區塊鏈、生命科學、高能電視、細胞擴增、基因程式設計方面，幾乎每個領域都是創業的機會。
我在這裡絕對沒有打壓科學家參與創業的意思，只是參加創業的時候一定要想清楚，過去那麼多科學家包括自己碰到的死穴怎麼去避免。
有成功的案例，我的朋友李博士創造了有價值的公司，國內也會看到很多類似的公司。
但我們看到更多的是教授恪守他的崗位，美國穀歌就是典型例子，穀歌兩個創始人的教授沒有參與，但技術授權有3.4億美金，這是一個模式。
談到AI創業，為什麼需要AI科學家？
每一個時代的科學公司都有做這樣的創業。
互聯網時代，註定是海龜創業，因為海龜在國外看到了互聯網的崛起，帶回到中國。
移動互聯網時代，註定是產品經理的創業，因為這個時代我們需要快速反覆運算產品，因此使那些既懂技術又懂用戶和市場的人成為時代的弄潮兒。
O2O時代，把地面銷售和後臺技術整合起來，這是我們需要衡量的。美團、滴滴就是這樣的搭配。
人工智慧時代，最核心的、最需要的一定是AI科學家。
因為今天AI技術還沒有進入主流，AI平臺還沒有產生，因此AI應用還不能井噴，只有少數手中掌握著如何把AI應用起來的科學家能夠創業。
但這些科學家有剛才講的所有科學家的特點，追求創新、寫論文、不太知道市場。
大部分科學家的創業，在中國都是在做人臉識別，做電腦識別，在座的張宏江博士是這方面的鼻祖，他的徒子徒孫每個人都在做人臉識別工作。
這一定程度上看到我們的科學家是缺乏想像力的。
人工智慧有那麼多的應用，人臉識別絕對不是最好的一個，科學家需要一個懂企業銷售的人跟他們搭配。
這裡當然不是亂搭，但就是像李飛飛、吳恩達這樣的人搭配，才能碰撞出真正的超級獨角獸的AI構思。
三、AI創業黃金搭配：企業銷售+懂AI的解決方案
AI最大突破是七年前的深度學習。
我們可以理解為深度學習是一個超級EXCEL表：
很多資料丟進去以後，再丟一個資料，就能夠做出預測、判斷或者分類；
很多臉丟進去就認識誰是誰；
很多棋盤、一次一次圍棋比賽丟進去就知道下哪一步棋；
很多淘寶商品和用戶丟進去，就知道你想買什麼了。
所以未來的AI肯定可以：
比你更知道你今天晚上想吃什麼；
比你更知道你去哪裡度假；
甚至知道在座未婚的可能喜歡什麼樣的配偶。
這就是一個先知的、對未來能夠做非常強大預測的AI。
AI在這個階段是單領域大資料驅動的引擎，可以把它認為是一個黑核，可以進入各種領域。
AI擴張一定會經過下面三個階段：
第一個階段，把已有的大資料用起來，BAT在用，今日頭條、快手、滴滴、美團都在用；
第二個階段，把沒有的資料收集起來、上傳存起來。用各種攝像頭把人臉收集起來，收集了500億張人臉，就可以隨時識別300萬張人臉，這不是一個人類的功能，而是超人類的功能。
第三個階段，無人駕駛的機器人時代的來臨，從工業走向商業走向家機器人，從2到3、4，走向全方位的無人駕駛。
剛才霍金描述的未來是真實的。不太確定的是：
AI是否會有意識？有沒有人類情感？會不會掌控人類？會不會做我們的工具？會不會自我重新反覆運算、自我重新重寫等等，這些是未知的，但已知的可以推出這些應用。
應用推出來以後會產生巨大的結果、產生巨大價值，取代大量的工作，這些工作可以用大量的徵稅補助下崗人重新訓練自己，以改造教育。
AI本身不是一個消費者的應用，當然 BAT 非常幸運的應用在消費者身上。
但我們AI創業不能自帶流量，沒有流量和資料有什麼用？所以做出來的AI還是給企業應用，企業銷售+懂AI的解決方案，這才是一個黃金搭配來解決AI創業。
所以人工智慧時代對經濟有巨大改變，“50%下崗人該怎麼辦？未來教育該怎麼辦？”都是我們需要解決的問題。
能取代和不能取代很容易解釋，能取代的就是大資料可以針對一個目標函數做一個決策，比人更好的決策，那你就可能被取代。
所以AI時代的人才結構，我們看到有大量的服務型人才，包括羅輯思維說的疊衣師、愛心陪伴師，人的愛是不能被機器取代的。
往上是會把人工智慧當作工具的人，比如說醫師變成AI工具和人的過渡者；
再上是每一個領域新發明新技術的掌控者；
再上是跨領域的工作者，懂很多領域；
當然最最頂尖的就是發明新的AI，掌控AI，他們這些人不但是最聰明最懂技術的，而且抱有最大的科學技術革命。
四、AI時代科學家怎麼參與創業？
有四條路子：
第一，自己擼起袖子做創業，這個最困難，因為科學家本質是創新，而不是創造商業價值；
第二，找個商業合夥人一起幹；
第三，留在學校，繼續做創新，把技術授權出去，讓學生或者別人做，這是我大大鼓勵的；
第四，提供開源，發佈資料和內容。
今天AI科學家苦於沒有BAT手中的資料，希望用更開源的方法把手中的工作做出來。所以真的希望鼓勵科學家，看清楚科學家才是科研的淨土，不要因為能夠賺錢就加入到公司或者創業。
頂尖科學家是我們稀缺的資源，希望你們恪守自己的崗位，把技術推到更高的一個層次，深度學習只是人工智慧的第一步，未來還有很多機會。
恪守自己的科研崗位也會得到商業價值，比如經過技術授權。
如果你決定創業，也希望你能夠瞭解，創業的話就要知道客戶才是上帝，需要知道怎麼樣去找最有價值的VC錢幫助你補足短板。
比如創新工廠，不是提出問題，而是解決問題。解決的時候重視效率，做你擅長的事，找合作夥伴，補足你的短板。
現代社會，必須做很多事情讓教授既能得到利益，也能得到名聲，還能夠做有趣的創業：
報酬方面，讓整個研究界提高科學家的報酬；
技術大獎方面提供更多支援，比如圖靈獎和科學獎都是很好的支持；
資源方面應該給更多的資料，不僅讓BAT有最大的資料，教授也有最大的資料；
時間上，要思考怎解決不浪費時間的問題。斯坦福用技術授權的方式，CMU讓教授創業是占股份的方式，這都是非常好的方式。
國際上尤其在中國都要好好思考，怎麼樣把土壤做得讓創業者能做他們擅長的事，讓科學家做他們擅長的事，讓兩者有機的結合，而不要強逼每個科學家都一定要出去創業。
所以結論是，科學家挺苦逼的，非常重要，我們應該以珍惜國寶的態度支持頂尖的科學家。
謝謝大家！
筆記俠華北區達人統領行走大俠，現場發回第一手筆記
筆記俠筆記達人雅鑫、筱米、行走，現場發回第一手筆記
但是事實可能並不是這樣。我們想的是3D有多酷，但沒有想到3D硬體是否準備好、使用者對3D世界有什麼需求、為什麼VC投資我們，怎麼把創業做成能賺錢、有經濟價值的？
我基本錯過了所有創業者應該走的路。
我當年做的是頂尖研究，進入的是頂尖公司，做出的產品依然遭遇了滑鐵盧，人工智科學家應該怎麼想？
其實本質上，科學家和創業者有非常大的不同：
科學家追求的科研突破，創業者追求的是商業回報；
科學家講究嚴謹，創業者講究速度；
科學家要慢工出細活，而創業者要快速反覆運算；
這六件事情往往是背道而馳的。
而這6件事情中最重要的一件，是我讀博士、做教授的過程中，深深體會到的:
在科研領域裡每次問的第一個問題是：這件事情別人是否做過，是不是全新的？
如果有人做過，一定要看別人的。看自己有沒有增加的價值，增加的價值有沒有突破的價值大？
每個科學家不斷要求創新，創新是做前人所未做過的工作，這句話代表了科學、追求科學精神的一種含義。
但是一個創業者，或者一個VC，他更重視的是什麼？是怎麼樣打造產品，怎麼樣產生商業價值。
但是在VC今天投資過程中，想想我們投的每一個團隊都冒了人才的風險、商業的風險、競爭的風險、執行的風險，我們不要再冒科技風險了。所以我們更寧願看一個團隊說：
這個技術已經被證明了，只是需要把它應用在場景裡。
剛才兩段話讓大家看到了科學家和創業者、VC截然不同的本質。
幫助科學家創業必須要小心：
第一，他們的選題往往是冷僻的，沒有多大市場；
第二，選題跟主流風口有很大差異；
第三，科學家不太願意承認自己可能不具備把技術能力轉換成商業價值的洞察力和執行力。
每個想創業的科學家都一定要真誠的問自己：能面對這些問題嗎？你面對大家的時候希望保持自信，但是你自己應該知道對你來說這個是不是一個問題。
二、為什麼AI創業需要AI科學家？
可以看到除了今天談的人工智慧之外，在區塊鏈、生命科學、高能電視、細胞擴增、基因程式設計方面，幾乎每個領域都是創業的機會。
我在這裡絕對沒有打壓科學家參與創業的意思，只是參加創業的時候一定要想清楚，過去那麼多科學家包括自己碰到的死穴怎麼去避免。
有成功的案例，我的朋友李博士創造了有價值的公司，國內也會看到很多類似的公司。
但我們看到更多的是教授恪守他的崗位，美國穀歌就是典型例子，穀歌兩個創始人的教授沒有參與，但技術授權有3.4億美金，這是一個模式。
談到AI創業，為什麼需要AI科學家？
每一個時代的科學公司都有做這樣的創業。
互聯網時代，註定是海龜創業，因為海龜在國外看到了互聯網的崛起，帶回到中國。
移動互聯網時代，註定是產品經理的創業，因為這個時代我們需要快速反覆運算產品，因此使那些既懂技術又懂用戶和市場的人成為時代的弄潮兒。
O2O時代，把地面銷售和後臺技術整合起來，這是我們需要衡量的。美團、滴滴就是這樣的搭配。
人工智慧時代，最核心的、最需要的一定是AI科學家。
因為今天AI技術還沒有進入主流，AI平臺還沒有產生，因此AI應用還不能井噴，只有少數手中掌握著如何把AI應用起來的科學家能夠創業。
但這些科學家有剛才講的所有科學家的特點，追求創新、寫論文、不太知道市場。
大部分科學家的創業，在中國都是在做人臉識別，做電腦識別，在座的張宏江博士是這方面的鼻祖，他的徒子徒孫每個人都在做人臉識別工作。
這一定程度上看到我們的科學家是缺乏想像力的。
人工智慧有那麼多的應用，人臉識別絕對不是最好的一個，科學家需要一個懂企業銷售的人跟他們搭配。
這裡當然不是亂搭，但就是像李飛飛、吳恩達這樣的人搭配，才能碰撞出真正的超級獨角獸的AI構思。
三、AI創業黃金搭配：企業銷售+懂AI的解決方案
AI最大突破是七年前的深度學習。
我們可以理解為深度學習是一個超級EXCEL表：
很多資料丟進去以後，再丟一個資料，就能夠做出預測、判斷或者分類；
很多臉丟進去就認識誰是誰；
很多棋盤、一次一次圍棋比賽丟進去就知道下哪一步棋；
很多淘寶商品和用戶丟進去，就知道你想買什麼了。
所以未來的AI肯定可以：
比你更知道你今天晚上想吃什麼；
比你更知道你去哪裡度假；
甚至知道在座未婚的可能喜歡什麼樣的配偶。
這就是一個先知的、對未來能夠做非常強大預測的AI。
AI在這個階段是單領域大資料驅動的引擎，可以把它認為是一個黑核，可以進入各種領域。
AI擴張一定會經過下面三個階段：
第一個階段，把已有的大資料用起來，BAT在用，今日頭條、快手、滴滴、美團都在用；
第二個階段，把沒有的資料收集起來、上傳存起來。用各種攝像頭把人臉收集起來，收集了500億張人臉，就可以隨時識別300萬張人臉，這不是一個人類的功能，而是超人類的功能。
第三個階段，無人駕駛的機器人時代的來臨，從工業走向商業走向家機器人，從2到3、4，走向全方位的無人駕駛。
剛才霍金描述的未來是真實的。不太確定的是：
AI是否會有意識？有沒有人類情感？會不會掌控人類？會不會做我們的工具？會不會自我重新反覆運算、自我重新重寫等等，這些是未知的，但已知的可以推出這些應用。
應用推出來以後會產生巨大的結果、產生巨大價值，取代大量的工作，這些工作可以用大量的徵稅補助下崗人重新訓練自己，以改造教育。
AI本身不是一個消費者的應用，當然 BAT 非常幸運的應用在消費者身上。
但我們AI創業不能自帶流量，沒有流量和資料有什麼用？所以做出來的AI還是給企業應用，企業銷售+懂AI的解決方案，這才是一個黃金搭配來解決AI創業。
所以人工智慧時代對經濟有巨大改變，“50%下崗人該怎麼辦？未來教育該怎麼辦？”都是我們需要解決的問題。
能取代和不能取代很容易解釋，能取代的就是大資料可以針對一個目標函數做一個決策，比人更好的決策，那你就可能被取代。
所以AI時代的人才結構，我們看到有大量的服務型人才，包括羅輯思維說的疊衣師、愛心陪伴師，人的愛是不能被機器取代的。
往上是會把人工智慧當作工具的人，比如說醫師變成AI工具和人的過渡者；
再上是每一個領域新發明新技術的掌控者；
再上是跨領域的工作者，懂很多領域；
當然最最頂尖的就是發明新的AI，掌控AI，他們這些人不但是最聰明最懂技術的，而且抱有最大的科學技術革命。
四、AI時代科學家怎麼參與創業？
有四條路子：
第一，自己擼起袖子做創業，這個最困難，因為科學家本質是創新，而不是創造商業價值；
第二，找個商業合夥人一起幹；
第三，留在學校，繼續做創新，把技術授權出去，讓學生或者別人做，這是我大大鼓勵的；
第四，提供開源，發佈資料和內容。
今天AI科學家苦於沒有BAT手中的資料，希望用更開源的方法把手中的工作做出來。所以真的希望鼓勵科學家，看清楚科學家才是科研的淨土，不要因為能夠賺錢就加入到公司或者創業。
頂尖科學家是我們稀缺的資源，希望你們恪守自己的崗位，把技術推到更高的一個層次，深度學習只是人工智慧的第一步，未來還有很多機會。
恪守自己的科研崗位也會得到商業價值，比如經過技術授權。
如果你決定創業，也希望你能夠瞭解，創業的話就要知道客戶才是上帝，需要知道怎麼樣去找最有價值的VC錢幫助你補足短板。
比如創新工廠，不是提出問題，而是解決問題。解決的時候重視效率，做你擅長的事，找合作夥伴，補足你的短板。
現代社會，必須做很多事情讓教授既能得到利益，也能得到名聲，還能夠做有趣的創業：
報酬方面，讓整個研究界提高科學家的報酬；
技術大獎方面提供更多支援，比如圖靈獎和科學獎都是很好的支持；
資源方面應該給更多的資料，不僅讓BAT有最大的資料，教授也有最大的資料；
時間上，要思考怎解決不浪費時間的問題。斯坦福用技術授權的方式，CMU讓教授創業是占股份的方式，這都是非常好的方式。
國際上尤其在中國都要好好思考，怎麼樣把土壤做得讓創業者能做他們擅長的事，讓科學家做他們擅長的事，讓兩者有機的結合，而不要強逼每個科學家都一定要出去創業。
所以結論是，科學家挺苦逼的，非常重要，我們應該以珍惜國寶的態度支持頂尖的科學家。
謝謝大家！
筆記俠華北區達人統領行走大俠，現場發回第一手筆記
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