姓名：张艺伦 学号：17011210282
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【嵌牛导读】：本文简单介绍了何为人工智能，之后进一步介绍了人工智能的应用领域以及 怎样使它快速商业化，最后总结了人工智能的发展蓝图。
【嵌牛鼻子】：人工智能，领域，发展蓝图。
【嵌牛提问】：什么是人工智能？它有哪些应用？它今后如何发展？
【嵌牛正文】：
何为人工智能
到底什么是人工智能呢？我觉得大概来说可能是有几个部分。
首先是感知，感知就是包括视觉、语音、语言；然后是决策，刚刚讲的做一些预测，做一些判断，这些是决策层面的；那当然如果你要做一套完整的系统，就像机器人或是自动驾驶，它会需要一个反馈。
（图：人工智能是什么）
在这些例子上可以看到，感知可能更多的是帮助识别图里面一个婴儿在沙发上抱着泰迪熊这种。在推荐上面，我举的例子是一个用Google now通过你过去做的一些事情推测你下面要做什么，在最下面的例子你会看到有一个无人驾驶的汽车，它有各种的sensor，它捕捉的信息可以用来做最后的决策，比如怎么去操作方向盘、油门、刹车等等的。其实这三件事情的总和就是今天所被归纳为的人工智能。
（图：人工智能的发展里程碑）
再从博弈、感知决策以及反馈四个方面回顾一下人工智能的发展历程。博弈今天就不讲太多了，但是基本上我可以看到从我在大学做的Othello到Checkers再到DeepBlue chess，经过很长的一段时间，终于有了今天AlphaGo打败了围棋世界冠军。我们从中可以看到，这是一条长达三十多年的路程。
在感知方面，从我的博士论文发表到Nuance成为一个顶尖的公司，从中国诞生了科大讯飞到美国的Deep Face、中国的Face++等等做得越来越好的企业，这些年也有很多的进步。还有一些很特殊的例子，比如最近看到一些搞笑的比较Microsoft Tay在Twitter上开始跟人家交流一下子就讲了一堆不堪的话，就被Microsoft撤回了，所以这里有很多的成功例子，也有很多有趣的事件。
决策方面，从早期Microsoft Office里的工具到Google广告的推荐，然后到金融行业的很多智能决策公司的出现，进步迅速。Google auto mail可能大家还没有看过，但是如果你现在还在用gamil的话，会发现你有时候收到email，Google会跳出来问要不要发回复，有时候它连回复都帮你写好了，而且写的很精确。这也是人工智能的体现。可能以后我们讲话都不用，助理能帮我们搞定，人工智能的助理肯定也是一个方向。
最后是反馈，从CMU Boss早期的无人驾驶到Amazon用Kiva推动物流，再到最近的Pepper、Google car，我们可以看到这个领域过去三四年特别的热，有很多看起来商业化已经做的非常好。
人工智能将重塑亿万级别的领域
人工智能会重塑很多亿万级别的领域。当然这个不是明天就会发生，因为今天我们在很多相关方面仍存在相当大的欠缺。
比如，在我们的计算架构上面，现在还是需要时间去做算法的改进提升，需要去研究如何部署云端架构，另外深度学习用时仍太长，这些还都是需要探索的内容，而且并没有一个标准化的答案。
另外，算法框架也非常重要。我们可以看到有一些重要技术的推进，实际上是因为有了开源或者API或者标准的出现，但现在仍有很多方面还没有出现相关标准。当然我们知道Google的TensorFlow等提供了一些开源的方法，但是其实他们还没有真正的平台化，比如你把TensorFlow丢给一个没学过机器学习的人，哪怕是清华大学顶尖的计算机系学生，他也很难用其创造价值。如果清华的学生都不能，那它的普及性就有问题了。
为什么iOS、安卓能够做的很好，就是因为它产生了平台化效应，使得很多人能够比较容易的介入。然后我们可以看到像Hadoop这样七八年前很多人觉得很高深的东西现在也慢慢变得平台化了。今天，如何使得整个机器学习的体系平台化，以便于让更多的非专业人士能够使用，这个是目前面临的一个很大的瓶颈，需要一定的发展时间才能得以突破。
在一些领域中，很多技术性问题可以在两三年内得到解决，但是还有很多问题并非如此简单，比如说语义。我们说语音识别是相对简单的：音进来，字出去，这个非常明确，一个API就可以调动。但是音进来，确定是何种情境的语义出去就很难。这些我觉得两三年远远还不够，还需要更多的时间去理解。
传感器一定程度来说是价格的问题、如何普及的问题。现在我们看到Google Car虽然做的很牛，但是正如驭势科技的吴甘沙说的，Google Car实际商业化的一个巨大瓶颈就是价位的问题：传感器实在太贵了。因此要把这件事做下来就是一个鸡和蛋的问题——降低价格就需要量，但量怎么起来？价格不下去量也起不来。要解决这个问题也需要一定的时间。
最后还有很多机械方面的问题。控制机械运动的算法，硬件运动后给出的回馈等等在机械部门也还需要一些开发。
整体来说，虽然我认为机器学习、深度学习在突破人类的精确度方面已经做的非常好，但是以上几个领域还是需要一些时间才能取得突破。但是这一天肯定是会来临的，我们怎么知道会来临呢？
人工智能如何快速商业化？
人工智能怎么能特别快的商业化呢？这里我要提供几个建议：
（图：人工智能如何迅速商业化）
第一，不要用人工智能去取代人。
机器不一定要取代人，很多情况之下他只要能辅助人就可以了。我谈到了很多工作会消失，但医生会全部失业吗？一定不会，应该是最高明的医生创造很多机器人给他人使用。记者就不再需要了吗？写深度文章还是需要的，但简单拼拼凑凑的文字就不需要了。所以这些工具一定程度上是在辅助人而不是取代人。
第二，要聪明的找到容错的用户界面。
想想搜索引擎，搜索引擎的精确度其实是很低的，你想一想，当你去百度，Google搜索的时候，它们给出的第一条就是你要的答案的情况有多少？我估计不会超过50%，但是为什么我们都说搜索引擎聪明，不说他笨呢？第一个理由当然是因为它博学，第二个则是因为它的界面做的非常的聪明：它给用户提供很多结果，而用户只要能找到他满意的那个，就会认为搜索引擎很棒，因为没有它的话，用户可能什么也找不到。这一类的容错的界面，即便它的识别率很低，给你很多结果，让你在一定时间里得到满足，其实还是达到了一定的可用度。
第三，让用户提供自然的大数据。
当Siri推出的时候很多人都说“这就是个玩具而已”，认为它没有真实的用处，但是苹果靠Siri收集了很多人的真实语音，收集了大量数据。
很多人把Siri当成一个搞笑工具，会问它诸如“你是男是女”这种无聊问题，苹果就把这些无聊的问题深度分析了一下，去了解人们最常问的都是什么问题，然后他们就考虑能不能优化Siri，让它对正常问题的解答能让人们在一定程度上得到满足。人们满足了以后，就会继续的问，如此问题越问越多，苹果也就可以得到更多的数据。
苹果的这种数据收集方法非常聪明，值得借鉴。我们以前在学语音对话的时候，问的都是非常正经的问题，到最后分析来分析去，不过是那固定的几万句，一直没有跳出这个框框，得到的结果也就不会让人满意。但用一种有趣的方式，你就可以像草船借箭一样，去“借”到几亿个数据。这些数据哪怕不精确也无妨，因为整体来说深度学习非常聪明，能把那些不精确不精准的东西忽略掉。
第四，关注局限领域。
Google很伟大，它要做全天候全路况的无人驾驶，它想把全部竞争对手都击败，最后就剩一个Google。这个计划很宏伟，但是是不是一定要这么做呢？我觉得不见得。其实我们完全可以先做一个用于局限领域的无人车，把这样的一个产品先做起来，然后我们通过它获取数据，学习教训，不断改进。
想想无人驾驶叉车。这个叉车是产生价值的，因为它取代了一个叉车工人去开叉车；它技术难度相对低，因为它只要知道从A走到B；它不上路，不用担心政府的法律法规，不需要考虑撞到人怎么办，是不是要停下。
Google Car能在高速公路上比99%以上的人都开的更好，但是它碰到一些极端的情况，比如大风大雨的漆黑天，它就没辙了，因为它不知道该怎么办，从来没看到过这种情况。这种情况下只有把车子停下来，但那一停会发生什么呢？当然就追尾了。
既然这种情况连Google也避免不了，为什么我们不先考虑做一些可控环境下的商业驾驶项目？这也是一个值得思考的问题，不是说Google的路线不对，而是说有两种路线可以走。
总结：人工智能的未来蓝图
（图：人工智能的未来蓝图）
上图是我认为的人工智能的未来蓝图，这是我们创新工场现在对这一领域的理解，以及可能会发生的顺序。
大数据应用方面，现阶段我们已经看到很多互联网应用，BI、商业自动化马上也会使用相关的技术，未来几年，离钱最近、产生用户最多、产生价值最大的领域可能就是金融、医疗、教育，当然也包括任何有大数据的行业。
在感知方面，今天的人脸识别、语音识别已经做的蛮好。对于VR/AR，我们在短期还不是太乐观，但是随着它三五年以后慢慢得到普及，一定需要非常多的新的自然语言的界面。此外，我们大胆预测三到五年之内会有一个人工智能平台出现。
我们并不认可家庭机器人会很快出现，理由是消费者的期望值是最高的，今天机器人的技术还不行，犯错也太多，而且有时候会看起来太傻，另外价格也太贵，感应器不够灵敏。基于这些理由，我们对家用机器人的投资还只限于一些给小朋友的玩具，或者小鱼在家这种用于沟通的工具，这一类的家庭应用我觉得还是合理的，但要一个能够在家里帮你扫地做菜的机器人出现，恐怕还是一个非常长期的事情。任何行业都要有经济理由来投资这个领域，不断迭代优化它的技术，再进入下一个阶段，所以机器人简单来说应该是工业、商业，最后普及到家庭，所以今天很多对家庭机器人过火的观点和做法我们是不认可的。
关于无人驾驶，我们的观点是虽然Google Car很伟大，但是因为它要去适应各种路况，所以要到应用阶段也还需要很长的时间。我们认为可以先在局限环境中慢慢推进无人驾驶。
从长期看，未来人工智能会在所有的领域彻底改变人类，产生更多的价值，取代更多人的工作，也会让很多现在重复性的工作被取代，然后让人去做人真正应该去做的事情。短期来说，人工智能商业价值也很大，短期在很多领域都能产生价值。