李开复清华演讲：为什么今天是人工智能的黄金
2016-07-28 08:35:00 来源：易采站长站 作者：网络整理
当然它现在还不是一个整体平台，但Google 就会找一些极聪明的人来进军这些领域，有平台的用平台，平台未成形的就用聪明才智来想办法。现在看来，Google这种模式也做成了很多有意义的事情。所以，对于Google，我们千万不要低估了它的能力，因为这家公司可能是未来推动人工智能平台化的最大力量。
怎么证明这是真的呢？从最近Jeff Dean演讲的一张图我们就可以看到Google内部有多少项目在用深度学习。
（图：谷歌对深度学习的大量使用）
我们可以看到，从2012年到今天，Google对深度学习的利用在快速增长，应用领域也极为广泛。从这张图我们就可以看到Google，也就是现在的 Alphabet在人工智能方面是多么的有野心。
再回到我原来的问题，我们现在是不是生逢其时，可以在正确的时候选择进入人工智能这个领域呢？如果我们相信Google这帮人很聪明，如果我们相信Google对深度学习的使用逻辑，我们也要相信人工智能的应用期即将来临。
深度学习的挑战
（图：深度学习面临的挑战）
第一个问题，就是我刚刚提到的：目前仍然没有一个统一的平台。在深度学习方面，现在的人懂就是懂，不懂就是不懂。这就是为什么Google最近花了重金不断在挖业界顶尖的人才，给年轻人开出的年薪甚至超过200万美元。这些人也就是二十来岁，博士刚毕业不久，怎么会这么值钱呢？
其实就是因为两个理由，第一，这些人进入了公司之后，会被投入到健康、医疗、预防等等各个领域的研究。他们虽然每年拿走公司的两百万美金年薪，但是也许两年后他们就能在相关领域创造出两亿美金的价值，所以对Google公司而言，这些人才实际上不贵，是非常划算的。
第二个理由就是Google多雇一个，Facebook就得少雇一个。这不是开玩笑。因为在美国有三个大公司在疯狂挖人工智能的人才——Google、Facebook和Microsoft，他们之间竞争激烈，对人才的吸引力也不相上下。
第二就是深度学习的网络太大，需要海量的数据。
第三，因为数据太多，所以计算特别的慢，所以需要非常大的计算量。
第四点有点奇怪但也合理：机器无法用人的语言告知做事的动机和理由。即便机器训练做了很棒的深度学习，人脸识别、语音识别做的非常棒，但它不能和人一样，它讲不出来这是怎么做到的。虽然有人也在做这方面的研究，但是在今天，如果一个领域是不断需要告诉别人该怎么做，需要向别人去解释为什么的，那这个领域对于深度学习来讲还是比较困难的。比如Alpha Go打败李世石，你要问Alpha Go是为什么走这步棋，它是答不上来的。
即便有如此多的局限，我们还是认为人工智能在很多领域可以迅速应用，并且可以帮助企业打造竞争壁垒。
人工智能如何帮企业打造竞争壁垒？可以从如下四个方面思考：
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