杨洋：创意是人类独有？不！机器人的创意才是无限的

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目前，人工智能在全球的发展主要处于从计算智能到感知智能的阶段，即无人驾驶、图像识别等。

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人工智能的全网第一条路线和完整的笔记路线

今天我想谈四个部分:

首先，什么是人工智能。

第二，人工智能带来了什么新机遇？

第三，我在创业的过程中有一些真实的经历和感受。

最后，这是我个人的感受。

1.什么是人工智能？

事实上，人工智能正在模仿人类技术。这种智能不必模仿人类，但机器有自己独特的思维方式。今天，我主要讲的是人工智能模仿人们对信息的处理，实际上是感知、认知、分析和决策。

例如:

当我说我是医生时，如果你手里拿着一张传单，他就会察觉到医生这个词；认知意味着当你去看医生时，你大脑中的反射区与医生在你大脑中的位置有关。切断你的大脑分析，医生受过高等教育，把微信加到后面是一个决定。

事实上，人工智能只做这一系列事情。

人工智能分为三个阶段:

感知智能；

认知智能；

人类智能。

认知被称为强人工智能，它基本上是独立的。它有自己独立的判断、思考和决策能力。

目前，人工智能在全球的发展主要处于从计算智能到感知智能的阶段，即无人驾驶、图像识别等。

让我告诉你人工智能发展的简史。

人工智能这个词诞生于20多人一起讨论了20天，然后决定了一个词。他们认为计算机有了新的智能。

第一波浪潮正在到来，真正的第一波人工智能是发现计算机可以逻辑地解决数学问题。人类的意识对人工智能充满了无限的期待，但这一次，科技的发展让人类失望了，因为它除了极其严格的逻辑水平之外，没有给人类带来任何东西。

第二次浪潮是在20世纪90年代，它实现了有序递归计算，又称为rnn(递归神经网络——笔记本夏注)。如果你告诉人们，人工智能不过是rnca，它是人工智能中应用最广泛的技术。然而，在20世纪90年代，这种技术可以记忆图像的上下文，识别准确率高达70%，而我们的人对人脸的记忆不超过70%。因此，这一波人工智能进入了真正的大规模应用。

例如，当我还是个孩子的时候，我看到一个女人过来拥抱我，我非常害怕。后来，当她说话的时候，我发现是我妈妈，因为她把头发卷了起来，我没有认出来。在这种情况下，人工智能在当时是有用的，但事实上，它的准确性对不是盲人的人来说用处不大。

第三波人工智能将信息视为一个完整的人，并将其分为头发层、皮肤层和许多层。经过分层处理后，信息利用效率比原来有了很大的提高，并且比我们所知道的所有传统的统计分析工具和算法都有所提高。这一次，人工智能突然进入应用阶段，真正的人工智能实际上出现在2001年。

去年3月的新一轮浪潮中，人工智能降低了对大数据的要求，减少了数据量，但提高了人们使用数据训练方法的技能，这是人工智能未来发展的总趋势。如何识别当没有足够的数据，例如，你已经看到了很多水果，当你第一次看到菠萝在你的生活中，你可以识别它是菠萝或你从未见过的东西，你不会认为它是香蕉。

阿尔法戈突然让社会、媒体和普通大众对人工智能有了很强的理解:阿尔法戈比人类更擅长玩围棋，但事实上，人工智能已经从2001年开始运作。

2014年，当大数据的概念还没有升温的时候，每个人都认为从事人工智能是一派胡言，尤其是当几个大学教授开始自己的生意来做人工智能的时候。你想做R&D，你骗国家基金，骗我们的投资者做R&D，这就是大数据人工智能当时的态度。

一项非常复杂的技术，当它诞生的时候，还没有被人类所理解，而且一切的发展都在逐渐进步，但是因为有了这项技术，人工智能中获取数据的成本大大降低了。

另一个是技术能力上的突破，另一个是互联网已经发展了十多年。随着互联网在各行业的发展，互联网+已经积累了大量的行业数据，并且有很多这样的数据可以积极研究。当然，这些人做的数据是深入的学习和成熟的技术。

如今，人工智能被分为几类。每个人都接触过很多语音识别，另一个是图像识别。目前，图像识别在100，000幅图像的水平上做得很好，但是当数百万幅图像被识别时，人工智能实际上不足以从一百万人中找到你。它可以找到许多和你非常相似的人。

自然语言理解，永远不要认为自然语言理解是文字，它不是文字，它是语言。什么是语言？语言是高度抽象的东西。例如，正如我刚才说的，医生，你把它写成文字，但它真正表达了大脑理解的意思。这是真正的自然语言。

例如，当我在求职简历中提到华为这个词时，会有很多公司或学校专业的书面信息，这些信息实际上是非常有经验的，华为根本不能代表华为。

同样，当我提到华为时，不同的华为在你们每个人的脑海中都有所反映。有人认为华为是一家移动电话公司，也有人认为它是一家通信公司。让机器理解这个东西，这是目前人工智能的一大难点。

目前，全球人工智能产业链非常强大，可以分为垂直和同声传译，这是一个非常大的产业链。这条产业链基本上可以渗透到所有行业。

第二，人工智能带来的新机遇

我有一个非常深刻的体会:随着人工智能、人机交互和高速计算技术的发展，越来越多的人逐渐被取代。当我当时看到这句话的时候，我刚刚开始进入大规模人工智能的实际应用。我们公司做了这三大块:

人们对信息的理解；

人机交互；

高速计算。

我们整天都在谈论人工智能取代人类。它们取代了什么？人们的日常工作分为两部分。一部分是90%的时间花在重复性工作上。事实上，这部分工作是非常确定的。每天只有10%的人做需要创新的事情，其中90%可以被机器人取代。

接下来，我会给你一些例子，告诉你人工智能是如何在各种行业和目前最先进的地方使用的。

作为关键领域，教育、医疗、法律和金融首当其冲。因为这些街区属于利润最大的区域。例如，我们公司开始做教育，但在过去的三年里，每天都有各种各样的投资者来到我们的门前，劝说我们做金融，说金融市场太大了，我们可以随便做就赚很多钱。我们每天都面临着更大的诱惑，所以人工智能首先在这些领域发挥它的力量，比如，我想做医疗，包括我们公司做法律。82年后，整个市场的规模相当于中国的gdp。

1.手工作业

这是最基本的体力劳动。左边的是库卡机器人，库卡机器人是德国的。这个机器人是一只手臂，特斯拉的整个生产线都是KUKA机器人，没有人。右边的是qkm，DJI无人机的一只手臂可以代替人做高空工作。这是机器人手臂的真实应用场景，也是中国乃至世界的最高水平。

2.教育

世界上在这个领域最好的公司之一叫做牛顿。它是一个自主学习系统，可以帮助每个学生通过做问题来掌握学习的理解和深度以及知识点。因此，引入了完全个性化的试卷来帮助学生提高。我们过去常说在线教育已经做了很多年了。过去，我们不能通过教育赚钱。然而，在这些公司诞生后，整个教育行业被科学技术所改变，赚钱不再是一个梦想。

教育的这一巨大变化导致许多教师失业。为什么？我不是由老师教的。因为我认为最好的老师必须因材施教。我的高中一个班有80个人。他们如何运用他们的才能？我的大部分学习依赖于自学。只有自学能力强的人才能使自己优秀。这是我个人的看法。

3.法律

有些人认为机器人很难做。我们通常认为律师是一个非常高端的职业。世界上第一家法律公司，哈佛毕业于一个团队，他们用roos作为一个法律机器人。我们公司已经尝试了法律，并取得了良好的效果。法律最大的优点在于它严格的逻辑，但缺点在于我们正在做这个项目，这是一件专业的事情，我们根本看不出这个机器人是好是坏。因此，人工智能应用在这类专业行业将面临一些问题。

4.金融

因为金融业有很大的商业应用前景，我每天都被各种金融问题困扰。有一家著名的美国公司叫高盛，它通过分析数据来回答像投资这样复杂的专业问题。但我可以负责任地告诉你，这是一个骗局。他可以骗过很多外部公司，包括高盛，但他骗不了我。目前，他还没有达到回答任何问题的水平。

有人问，你能开发一个软件股票市场吗，成功率会很高吗？事实上，人们一直都在这么做，而且有很多人工智能在赌马。香港一位大学教授用算法赌马，两年内赚了8000万元。如果不是因为诉讼，没有人知道这种算法已经进入了赛马博彩业，但是人工智能是什么时候被发现的呢？如果我做了一个股票交易软件，我怎么卖它赚钱？我必须关上门，秘密使用它。

2013年2月2日，这两种算法计算了蓝筹股20分钟，因为它们计算了价格。如果价格计算准确，当市场开放时，这两种算法会立即达到平衡点。人工智能在金融领域由来已久，但如果它做得好，就必须在那里秘密地玩，而且我永远不会告诉你，当我把软件发给你时，这是电话欺诈。

5.医疗

Ibm是一家伟大的公司。在过去不到100年的时间里，它是寿命最长的科技公司，因为它不断调整自己的战略，并在一些癌症诊断和治疗以及糖尿病方面做得非常好。

中国和美国的人工智能技术在医疗方面有很大的差距，不是因为人与人之间的差距，而是因为数据的积累。美国医疗保健起源于80年前。目前，中国顶级医学数据的治疗水平与国外相比仍有很大差距。数据的积累是人工智能的最大基石。对于疾病诊断，它依赖于我们的诊断数字化。

中国在这方面也做得不好。例如，如果你去中山看医生，但你想让另一家医院提出这个病例，这是非常困难的。而且，许多手写的医生故意写难看的字，然后他们不能让你做图像识别。手写识别是目前中国的一个难题，但准确率仍然是90%，医生的手写识别率几乎为零，这是一个世界性的难题。

我想谈的是诊断和分析。中国目前还没有对中国的疾病进行分级，这对机器学习是非常不利的，所以中国在医疗方面超过美国也不是很乐观。另一个原因是美国是一个多种族和多性别的一体化国家，这是中国所没有的优势。例如，我们的鼻烟癌被称为广东癌，但在美国有鼻烟癌的记录。他们记录了不同的人对不同药物的反应。他们的这一块数据有更大的优势，美国有专门的研究，而中国在这方面的研究还没有被纳入官方指导，而中国落后了。

6.会计

一天，中国的两家会计师事务所分别来找我。你想干嘛?中国的年度税务审计，包括财务审计，尤其是对上市公司的审计，需要以一种标准化的方式进行，例如，在4月份之前，所以会计师事务所在头4个月非常忙，在剩下的几个月里在外面开账单。

7.文学创作

以前有很多新闻报道，我们自己用机器来进行招聘。基本上，看不出它写的是机器人写的。他会伪造地址，伪造网站，伪造那些东西，然后像真人一样写下来。腾讯也在使用写作机器人来写财经新闻，这实际上是可以做到的。然而，日本的小说《机器人》，即四部小说在日本通过初审的事实，是非常不可靠的，这反映了那些法官也是机器人的事实。为什么？因为写小说需要很强的逻辑和对人们口味的把握，所以故事的悬念有高超的技巧，这是目前机器人无法做到的。

机器人可以写问题和八股文，但是如果你让他写小说，你就不能读，但是如果你真的有干货，机器人就不能写。

8.运输

亚马逊在仓库中使用了大量的机器人，包括京东，以降低成本。它们将对我们未来的生活产生巨大的影响。无人驾驶是用机器人代替司机。目前，特斯拉发生了一起车祸，这证实了事故的主要原因不是因为无人驾驶系统，而是因为无人驾驶大卡车的司机在另一边没有违反规则。机器人很难平稳地做出这种反应，这是人工无法避免的。无人驾驶更安全。

汽车的最大成本在哪里？它是汽油，现在使用电动汽车。电动汽车在许多国家都很便宜，尤其是核能，也就是热核反应。将来，电费肯定会降到很低的水平。未来，由于人工智能和电动汽车的普及，整个物流将对许多行业产生深远的影响，因为物流将影响几乎所有的行业。

9.艺术创作

许多人说机器人不知道如何创造，机器人也不知道什么是好的创造，但是机器人肯定知道如何创造。什么是创造？什么是创造力？创造力通常归结为一个人极其宽广的思维，但是从数据的角度来看，什么是创造？创造意味着你在空.之间玩随机游戏如果你有很强的随机性，你的创造能力会特别强。在空的房间里，机器人的创造是设计的随机数，随机数的变化是可控的，如果我们为机器人创造无限的创造力，它将比人类有更强的无限创造力，这就是为什么一只狗可以战胜人类，因为他的创造力是随机的。

相反，我们人类的创造力正变得越来越差。为什么？让我给你举个例子:

我女儿4岁时做了一件事，这让我开始思考为什么我们人类的创造力会逐渐下降。一天早上，当我起床时，太阳正照在我们的窗户上，墙上有一个亮点。我说，看那个光点多美。我女儿说我可以让它消失。我想她一定是关了窗户，所以她打开了灯。这给了我们很大的反思。事实上，我们不知道我们不能，但是当我们思考的时候，我们的思考是有限的。我们用自己的知识，但机器人可以随意控制，所以它的创造力空是无限的。

第三，哪个行业受人工智能的影响最小？

我们都知道阿尔法戈非常强大。阿发狗玩围棋时会做什么？阿尔法戈真的很强大，它能精确计算每一种方法并获胜，但最糟糕的是它不能告诉你为什么。如果你把孩子交给阿尔法戈，让阿尔法戈教孩子下棋，那根本不可能，因为阿尔法戈不能解释，只能算，为什么不能解释？因为它的理解方法与人类完全不同，所以Afa狗不能理解信息，因为它不能掌握人类对信息的体验和人类在处理信息时对信息的理解。

但是理解在我们的商业社会中是非常重要的一点。如果你问我今天卖股票赚了多少钱，你说我不知道。如果你赌博，没人会相信你。因此，信息的可解释性在我们的商业社会中是一个特别重要的问题。

我现在正在做的是使机器能够识别和分析人的商业价值。目前，我们还不能准确地评价和分析商业中人与企业之间的信任。

我们的ipin数据架构技术很强，这有助于机器人理解这个社会，以及模拟人们对这个社会的认知分析的最高水平。这种自上而下的规划，以及随后在行业中如何使用投入和产出，是最关键的一点。很多技术研发都是关于如何更好地利用输入和输出，我们的顶级架构，我们通过填充一些高考资源、帮助企业监控这个市场的发展、帮助律师找到相关案例等等来解决问题。这就是我们现在正在做，也是目前业务分析的核心。

第四，人工智能是一个巨大的机会

有人说人工智能是一个泡沫，比如360。

如果一项技术真的能提升这个行业，这个巨大的价值就在这里，这个价格变成了商业价格，所以它不可能是泡沫。人工智能是中华民族伟大复兴的一个机会，我最近才有这个机会。当我2月3日在美国参加会议时，我了解到在中国参加顶级人工智能会议的学者中有60%是中国人。

人工智能是一个由学术界主导的行业，因为学术界对技术有很好的掌握。在那些学习了N年以上的人眼里，学术界是一个开放的领域，所以中国人非常擅长学习和掌握，而中国人尤其擅长数学。

我发现一个事实，中国初中学生的平均数学水平远远超过美国大学的教授，这为我们中国的人工智能教育打下了坚实的基础。因此，这是我们在弯道超车的一个非常好的机会。在人工智能教育方面，美国很可能输给中国，因为中国政府对此非常重视。

如何应用人工智能？如何建立人工智能团队？

第一个是算法专家；但更重要的是成为行业专家，这可能会被很多人忽视。当我们进入招聘行业时，我们不是行业专家，我们一点也不了解它，尤其是法律。我根本不想成为专家，所以行业专家是非常必要的。

第二，使用开放的平台；

第三，人工智能外包。为什么有这么多合作企业在找我们？每个人都希望我们外包。目前，人工智能是神话。人工智能中有许多不可思议的地方，但也有许多天花板。这里研究了三个天花板。

1.逻辑

机器人逻辑语言对逻辑的理解很差。

2.明白；理解

事实上，真正理解人是非常困难的。机器人以自己的方式理解。我们必须引导他们用人类的方式去理解，但是他们不可能真正理解人，所以他们很难自主和正常地与人交流。每个人都在网上看到了很多机器人与人交流和与主人交谈的视频，但事实上，其中很多都是假的，因为这是不可能的。正是因为互联网上存在大量的虚假信息，许多人对人工智能产生了许多误解。

3.意识

机器人有意识吗？还是人工智能会威胁人类？

说实话，这个问题基本触及了核心。因为我以前在本科学习光电子学，我的第一个博士学位是物理学，光电子学研究光子，物理学研究量子，后来研究人工智能。

人工智能能在量子状态下对光子传输进行操作吗？许多人关心这个问题。我的答案是机器人没有我们人类拥有的所有意识。为什么？我的观点是这样的。物理学给了我一个思考的好习惯，那就是，当我不得不问的时候，它的本质是什么？现代物理学有一个非常著名的实验，一个是量子纠缠。当量子纠缠被证明时，当一对电子被拉得无限远时，当你偏转一个量子时，另一个量子也将向同一个方向移动，它将被瞬间传输，根本不需要经过时间。还是因为我们的仪器检测不到中间时间间隔？比如绝对超光速？还是真的是瞬间的？这还需要进一步探索。

量子纠缠不是神话。这是2013年的一个实验，基本上证明了鬼魂的存在。

这个鬼魂不是每个人都理解的鬼魂，而是这个世界上的一切都是直接相关的。中间有某种东西直接连接着我们体内的一切，这将导致这种即时的信息传递。

是什么将一切直接联系起来？

这不能给出一个直接的结论，但是暗物质是一个答案。因为在物理学中，我们在这个宇宙中能看到的物质属于亮物质，而且大部分物质都存在于暗物质中，但是这种暗物质目前还不能被我们探测到。它可以在物理学中得到证明，而且它是存在的。

这是我今天的分享，非常感谢！

来源：搜狐微门户