三.智能革命

羅振宇：下一只黑天鵝，其實比較大，比我的臉還大，虛，比那誰的腎都虛。這就是人工智能。人工智能作為一個不確定性，2016年已經毫無任何意義的來到我們的身邊。有這么幾件事，印象深刻，除了AlphaGo大戰李世石之外，鮑勃迪倫獲得了今年的諾貝爾文學獎，然后IBM公司用炫技的心態刷了一把存在感，用他們的人工智能的機器叫watson，花了幾秒鐘的時間，閱讀了鮑勃迪倫先生的作品，然后，給他說出了一句話，你的歌曲反映的是兩種情緒，叫流逝的光陰，和枯萎的愛情。這是一個機器的判斷。

同樣是這個watson，今年一位在日本的女性身患重病，醫生已經覺得自己束手無策的情況下，waton花了十幾分鐘時間，讀了2000萬頁的醫療文獻。兩千萬億是什么概念？堆起來大概四千米高。四千米高大概多高？二十多個騰訊大廈，十幾分鐘讀完，然后給出自己的醫療建議，救了這個女性一命。這就是人工智能在2016年給我們秀出來的肌肉。我們知道，有一些我們不熟悉的東西正在崛起，我們的睡塌之旁不是有人酣睡，是有東西醒了，他正緩緩地坐起來，他是什么，我們不知道。這就是我們正在面對的巨大的黑天鵝，智能革命。

智能革命來得又快又急。在2016年的時候，幾乎在硅谷的所有大公司，什么谷歌、蘋果、Facebook、亞馬遜全部投入重兵，不管這些公司的主營業務有多么不一樣，大家都押注在人工智能上。中國的公司也一樣。百度是最著急的，因為我們知道百度今年過得不是很好，對吧？既然這一局大家都上聽了，自己的牌還一塌糊涂，干脆點炮算了。所以今年李彥宏直接說，移動互聯網時代結束了，別玩了，下一步人工智能，我是強項。對，張一鳴說，中國最頂尖的算法工程師主要都在百度，所以今年嘲笑百度的人有可能笑早了。這是一個全球性的現象，大家都在押注人工智能。西方人也在這么說，人工智能技術方向尚不明朗，但是所有的大公司都已經重兵進入。這個人是LinkedIn的創始人里德·霍夫曼。所以第三只黑天鵝，我們就重點來聊聊人工智能。

作為一個文科生，說實話面對這樣的課題，我本來是選擇躲的。但是2016年既然要做跨年演講，這個話題無論如何也躲不過，所以我從年中開始就訪問遍了我能找到的人工智能專家。人工智能是什么？作為一個文科生，我有一點優勢，就是如果我稍微聽懂了一點，我會用人話把它說出來，這就是下面我要干的事情。

人工智能和我們通常理解的不太一樣。我簡單說這么幾點：第一點，人工智能，它不是復制人類，不是，它跟人一點都不一樣，它是另外一種完全不同的存在。我們人的思維方式是什么？我們人的思維方式總是想盡可能去簡化，為什么？因為我們太脆弱，我們用的是這個肉腦袋。雖然有的人是腦黃金，有的人是肉丸子，但是本質上我們都在運行一個肉身的東西。人工智能是一個機器，機器和我們最大的不同就是它精力無限。所以，有人說人工智能就是中國那個最偉大的虛擬人物。中國最偉大的虛擬人物是誰？每個媽媽都說過那個人，加人家的孩子。它是一個勤奮的難以想象的又聽話的完美的笨小孩。你在學習的時候，人家在學習，你在游戲的時候人家在學習，你休息的時候人家還在學習。我們的媽媽們不是經常跟我們講好象有這么一個人存在嘛。對，我們假想一樣，今年3月中旬李世石大戰AlphaGO，其實李世石還贏過一局。我們想像一下當天晚上發生了什么，李世石是在接受采訪，在吃飯，在睡覺，而AlphaGO當天晚上人家輸了，它沒有任何情緒，它是一個機器，當天晚上自己和自己下了一百萬盤。你拿這樣的人能怎么辦？第二天李世石見到它的時候，是另外一個存在了，是李世石通過一生的努力也達不到的距離，已經拉開了。這就是中國人感覺到最悲情的那句話，就是比你還聰明的人還比你勤奮。你試試每天早上6點20起來還發語音？當然，如果是人工智能，連這樣的抱怨都沒有，人家就發了嘛。你要發多少條都可以。

這是機器和人類思維方式的一個重大區別。我們人類所謂有文化的人是什么人？就是所謂這個人很了不起，很有學問，是什么人？我們的受教育堆積起來這樣一個過程，就是我們總試圖對世界進行簡化和抽象的理解，我們從上學第一天起，我們學的字、詞、句、篇章，我們學的公式、原理、理論，都是試圖通過最簡省的方向來抽象這個世界，因為我們大腦的帶寬有限，因為我們傳遞知識的那個帶寬有限，我們只能采取這種方法。所以，人類的知識史上最偉大的原則叫奧卡姆剃刀原則，叫如無必要，勿增實體。說句人話就是怎么簡單怎么來，不要搞那些復雜的東西。但是人工智能不這樣啊，人工智能有無限的精力啊，它為什么要簡單呢？它的世界里沒有簡化這一說啊。這是第四范式的創始人戴文淵跟我講的一句話，人的思維習慣是怎么簡單怎么來，機器的思維習慣是怎么復雜怎么來。比如說我們人類覺得偉大的發明，牛頓三大定律，過了多少年，又有偉大的發明，愛因斯坦的相對論。請注意，這不是世界的真相，所有這些理論的結晶只是對世界抽象簡化理解的結果。如果是機器的世界，它會這樣覺得，哦，原來牛頓的世界觀和愛因斯坦的世界觀是因為速度的不同。那好，把整個宇宙的速度分成三千等分，如果他愿意的話，可以分成一億等分，然后每一個等分里面再搞一億個原理，就可以了。你看我們現在理解人類，還需要進行抽象，比如說朝陽區群眾，深圳南山區群眾，對人工智能來說不存在這個詞，你就是你，然后在你身上貼各種各樣的標簽，這個標簽也會復雜到難以想象。它會給你簡單地貼上男或者女嗎？不可能，我們每個人心里都知道，我們都不是純粹的男和女，人工智能會給你56種以上的性別標簽。年齡？年齡叫什么標簽？如果人工智能愿意的話，可以把你的年齡精確到每一秒，給每個人無窮的維度。一家店，一家店怎么可能是人工智能運行的結果，人工智能運行的亞馬遜的店，它有三億個客戶，那就運行三億個店給你，每個人看到的亞馬遜是不一樣的。老天爺，我們在和一個什么樣的物種打交道？我們原來文明的所有的基礎對它來說都不存在，它用最復雜的方式，它一出手我們就沒法兒理解的方式，在構建他自己的邏輯。所以人工智能為什么在2016年爆發？就是因為駕馭這個復雜的因素出現了。業界公認，2016年人工智能的爆發三大原因，算法的進步、硬件的進步和大數據的進步。

算法的進步，你們愿意聽我說嗎？我是搞不懂的。但是，有人告訴了我很多詞，就過吧。

我們再來看硬件的進步，你們愿意聽我說嗎？我也不知道。但是，人工智能核心硬件叫GPU，這個領域的領先的公司，英偉達，2016年股價從30美金一股漲到100美金一股，三倍，但是好消息是它的創始人是華裔叫黃仁勛，硬件有多重要，GPU有多重要，大家回去可以自行百度。

重點是最后一個詞，大數據。為什么大數據這么重要？因為這是這一輪人工智能算法的核心，這一輪人工智能算法的核心叫深度學習。咱們別扯那么多虛的，簡單描述一下，一個原理我們假設需要教機器認出一只貓來，怎么辦？就這個家伙。原來的方法是這樣的，我們描述和刻劃這個貓的特征，眼睛什么樣，胡子什么樣，花紋什么樣，用一堆條件，得出結果，試圖教會機器認出這只貓，胡子多長它就是貓，顏色什么樣它就是貓等等疊加無數的條件。但是這一輪人工智能深度學習的算法不是這樣的，它不用條件，它直接給貓一百萬張圖片。多嗎？二百多張。人工智能教機器認貓，至少是這塊屏的一萬倍，說給機器，告訴你，這里頭有貓，然后自己去定規則，自己去想辦法，什么辦法我不知道，因為你太復雜。最后你會發現，數據輸得越多，從一百萬到一千萬張，再到一億張，它認貓的準確性就越來越強，這就是大數據的力量。

在人工智能的世界里，沒有什么貓，只有算法，只有逐漸逼近真相。人工智能會下圍棋，它根本不知道什么叫布局，什么叫定式，什么叫飛，什么叫斷，它只知道一張一張圖形，從這一張圖形往下一張圖形演化，勝率會提升還是下降，在它那里全部變成了數據。最后給你一個結果而已。所以人工智能在這個項目上特別像我們的人，我們人是怎么識別這個世界的？有的時候就是見得多了嘛。比如說有人問，美國聯邦最高法院的法官，說怎么識別色情圖片啊？他說我不知道色情的定義，你讓我看一眼那個圖片，我就知道是不是色情。斯圖爾特法官一生一定見過大量的色情圖片，大數據訓練了他，沒有道理，沒有規則，沒有條件，見到我就知道，這就是人工智能運行的方法。這里面最重要的就是數據，醫療人工智能，它就需要大量的醫療數據。自動駕駛的人工智能，就需要大量的路況數據。想讀懂人的表情嗎？人工智能看來沒什么難的，架著攝像機，比如說今天在場的一萬人，每個攝像機跟蹤你24小時，不斷地拍照片，跟蹤你的情緒，旁邊有人定義，他是高興還是不高興，高興還是不高興，然后出現一億個數據，再去讀懂人的表情就沒有問題啊，至于它是怎么讀懂的，沒人知道，那是它的世界，那個拋棄了簡單簡化的原則的世界，里面發生了什么，沒人能給你解釋，這就是人工智能的運行的方法。

所以，人工智能跟我們不是一樣的存在，對于人工智能，最重要的一個東西還有一個，就是我們都覺得，哦喲，這還了得，人工智能，文科生閃開，你們不懂，這是高科技。錯了，這一輪人工智能它之所以爆發，是因為它降低了參與者的門檻。原來做自動駕駛的和做圖形識別的，和做語音識別的，是不同的算法，但是因為深度學習算法的存在，算法的底層被打通了，本質上是一種算法。所以大量的人都可以做算法工程師，這個行當的門檻降低了。這帶來什么問題？帶來人工智能這個產業競爭的戰場不再是算法，而是數據。你要理解了這一點，很多去年發生的現象都可以解釋了。比如說，有一個很著名的女士，李飛飛，她原來是斯坦福大學的人工智能一個實驗室的主任，今年去了谷歌，她是為了錢去的嗎？可能是吧。但是最重要的理由是，在實驗室里，在研究所里，已經沒法再推進人工智能了。為什么？就是我剛才講的，人工智能是靠數據喂養出來的怪獸，不去貼近最有數據的地方，一個學者將一事無成。所以學者進入產業界，是人工智能的一大特點。

第二，2016年大量的人工智能的領先公司正在把自己的基礎設施、把自己辛苦研發出來的算法向社會公眾免費公開，隨便用。為什么？就是我剛才講的，數據才重要，算法不重要了，所以你們隨便用，只要把數據留在我這兒就OK了，這是大公司的算法。當然，還有一點，王煜全跟我講，王煜全說其實大公司公開自己的算法，免費給大家用，還有一個算計，因為他們心知肚明，人工智能一定會出現下一代巨頭，但是這些巨頭是誰，他們也不知道，所以只好把全部的家底全部攤開給大家用，我們就放心去用。到數據最豐富的地方去，上山下鄉，深入群眾，到行業一線去，誰能搞到最豐富的數據，誰能夠定義出這些數據的方法，誰就可能是下一代巨頭，這是現在巨頭最害怕的事情。

在這兒我順便替王煜全老師辦件事，他讓我給大家捎一句話，今年，不，明年2017年4月19號這是多么沒有節操的日子，他要辦前哨大會，全球科技趨勢發布，他要利用自己理解的科技，向大家繼續介紹什么是人工智能。好，這是一個趨勢。

2016年我還發現一件事，就是大量的創業公司，你也沒覺得它有多少基礎和技術儲備，它居然也興沖沖地要搞人工智能。剛開始我覺得，這是不是一個泡沫現象？比如我的一個朋友傅盛，他的獵豹，去年股價也不怎么樣，老喊著轉型，一轉型就人工智能，然后我就問他，傅盛你這公司原來不是做互聯網工具的嗎？怎么突然轉型做人工智能了呢？他給了我四句話，叫有苗不愁長，全靠數據養。現在是門檻低得多，只要你敢想。打油詩一首。意思很簡單，我們這樣的創業公司，新秀型公司，因為我們手頭有數據，因為我有能力定義互聯網產品，所以這一輪機會我有。

經過多次和他的長談，傅盛說服了我，我覺得獵豹的這次轉型真的是有希望，至少很多公司有希望。人工智能不是什么高不可攀的門檻，打落的創業公司在往里面涌，就是因為門檻在降低。

當然，在這兒我們要說到中國人的優勢。前不久我問一位旅美華人，我說你覺得中國人的有時在哪兒？他想了半天，給了我三個字，規模化。他說規模化的能力是中國這個民族，是現在這個國家全球罕見的一種能力。比如說蘋果，現在美國政府正在勸說蘋果公司，是不是生產手機挪回到美國本土？如果蘋果公司一年就生產一百萬部手機的話，遷回美國本土，沒準效率更高、成本更低，沒問題。但問題是蘋果公司每年要出貨將近2億部手機，這個規模化的能力，對不起，只能中國人有。我們見過那種圣誕樹吧？一個圣誕樹，下面跑小火車，就這么一個簡單的玩意兒，要整合產業鏈至少十幾家。美國人一下訂單，四百萬張，沒有中國人出手，全歐美人民過什么圣誕節啊？你沒有這種規模化的能力。人工智能要的是規模化的數據，這就是中國人的強項。所以，我們看到過一些數字，全世界人工智能的相關論文，百分之四十幾是中國人寫的，我們的腦子對他的理解一點兒也不差，我們每年畢業上百萬的工程師，超過一些小國的人口。當算法門檻沒有那么高的時候，中國的人口優勢又出來了，更重要的是，我們中國人多么熱愛互聯網，我們通過買買買，賣賣賣，訂訂訂，不斷地把自己的數據上傳，喂養人工智能這個怪獸。所以現在請聽題，人工職能這撥及黑，中國人有多少勝算呢？好吧，承你吉言。

人工智能其實還有第三個誤解，很多人覺得人工智能還是人的延伸，是一次過去意義上的技術革命，其實真的不是，人工智能是人的替代，這個趨勢是前所未有的。所謂人的延伸，是過去一萬多年技術史的常態，弓箭是我們手的延伸，車輪是我們腿的延伸，電視、廣播是我們耳目的延伸，互聯網是我們人腦的延伸，我們人類不斷地通過技術擴大我們的世界和能力。但是人工智能這一輪，好象有點不一樣。吳伯凡老師告訴我一個洞察，我覺得特別有意思。就是你看谷歌的邏輯，谷歌最開始的邏輯是什么？就是延伸，給你更大的世界。谷歌的名字其實就是這個字，就是1后面100個0，這個數字就是谷歌，但是后面拼錯了。谷歌是試圖把世界更豐富、更多元、更廣闊的塞給我們的用戶。你過去查一個資料，得到圖書館抄小卡片吧，現在谷歌上一搜就來了，“時間的朋友”這五個字，我在百度上搜過，三千萬個結果，世界太豐富了，我們人類太強大了。但是強大到這個份兒上，我們心理也有一啊點小尷尬，三千萬個結果，我真的是看不過來。所以延伸人的肢體、智能這條路，到今天已經快走到了末端。所以，谷歌剛開始是順著這條路跑的，現在突然來了一個折返跑。谷歌創始之后，它在干什么？它在試圖盡量少給你結果，而不是多給。原來我們輸入一個地點，啪，幾千萬個結果出來，現在輸入一個地點，啪，一張地圖出來了，你不需要了解更多。未來呢？未來我們都知道，谷歌在研發它的智能汽車，也就是你輸入一個地點，車來了，把你送到地點，你根本不需要知道哪堵，周邊的地形怎么樣，什么都不需要知道，給要求，直接給結果，這是谷歌走的一個相反的了邏輯歷程。

說到這兒，理解了這一點，我們就知道我們太自大了。我們還在說人工智能，這個詞好像是這玩意兒我們人造的，我還能控制它，我們距離控制它已經越來越遠了，它和人之間的關系已經不是主人和工具之間的關系，而是心理學界經常講的大象和騎象人之間的關系。什么意思？就是人工智能就像那頭大象，它用自己的算法在走它自己的路，我們騎在它身上，偶爾給它下一個命令，它偶爾會聽，能夠改變路線，但是本質上，我們是跟著它在走。舉一個例子，假設十年后，人工智能醫生已經極其發達，你私人有一部這樣的人工智能醫生，現在它給你一個建議，說來，把這個藥片吃了。你說我為什么要吃啊？我不痛不癢。人工智能醫生說，這是我跟蹤你的大數據，有幾千萬頁，了解了現代醫療技術的發展，也讀了幾千萬頁，道理你想我講給你聽嗎？大概花一萬年的時間，你愿意聽嗎？不愿意花這個時間，來，把藥片吃了，對你好。

在過去的人類世界當中，不管什么樣的技術，本質上都是連接人和人的，蒸汽機牛吧？火車牛吧？他讓我們到遠方，在遠方能夠遇到更多的人。但是人工智能呢？把我們原來的協作關系讓它徹底解體掉。我們的司機，我們的秘書，我們的醫生，我們的律師，逐漸要退到歷史的暗影當中，人際關系要變成人機關系。我們原來所有文明的基礎，就是人和人之間的協作，面臨解體，人類文明必須重新構建人和人的關系，這個沖擊就實在是太大了。每個人都有可能在人工智能這個浪潮中獲益，但是每個人腳下的土壤都將因此而動搖。

舉一個例子，有一本書叫《機器人時代》，里面講了一個故事，我不知道是真是假，原文引述，左邊這位小福特，汽車公司創始人的二代，右邊這位，工會領袖，叫魯瑟。據說有一天小福特帶領工會領袖去看全自動機器人生產汽車的廠房，然后企業主福特得意地跟工會領袖說，看見了嗎？我現在全部用是機器人工人，我不用你們工會成員了，你再大本事能找機器人收會費嗎？工會領袖魯瑟說，對啊，你是用機器人了，未來你把車賣給誰呢？這就是我剛才講的，每個人腳下的土壤都在發生動搖，這是我們現在的基本處境。

過去我們創業者，我們商人，我們思考世界有一個單一的維度，叫效率，叫繁榮，叫經濟。我們追逐那些數字，沒有問題，機器人或者人工智能會給我們人類文明一個空前的繁榮，繁榮到幾乎所有人你不愿意工作就可以不工作的程度。但是與此同時，我們人類文明所困擾的那些問題，那些價值觀難題就會出現，要更多的自由還是更多的公平？更多的效率還是更多的安全？更多的隱私還是更多的服務？這些矛盾會在機器人人工智能到來之后變得空前的復雜。

未來社會什么樣，誰都不知道，我也不敢信口雌黃地猜測。但是現在我要宣布一件事，尤瓦爾·赫拉利寫出了《人類簡史》，去年賣了一百萬冊，席卷了中國的知識界。他新寫了一本書，叫《未來簡史》，就是回答我剛才提的問題，到目前為止全世界只有英國版，美國版還沒有，但是中文版，選擇在《時間的朋友》現場首發。讓我們的用戶比別人的用戶率先看到最該看到的東西，這回我們又做到了，很傲嬌。可以掃二維碼，直接下單，你們將是全球第一撥拿到這本書的中文版用戶。

這本書我率先看了，我就舉當中的一個小判斷，就是未來會不會出現這樣一種人，叫毫無用處的人。我們所熟知的人類關系，最惡劣的是什么？就是剝削和被剝削，奴役和被奴役嘛。但是因為人工智能的出現，會出現有一種人，他沒有被剝削的價值，沒有被奴役的價值，一兩百年前，一個罪惡的統治者，窮兵黷武，他好歹還要把老百姓當炮灰一樣押上戰場吧，去打仗吧。一個再殘忍的資本家，他好歹要去剝削工人吧。人工智能時代，可能會讓一群人連這個價值都沒有，你不需要工作，你只是活得沒有意義，你也沒有尊嚴，你所有能干的事情，機器人比你能干一萬倍，你呆著就好。政府可能會給你一個虛擬現實的眼鏡，你在那兒打游戲吧，就這么度過你一生。會不會出現這樣一種人？這種人的比例有多大？尤瓦爾·赫拉利在這本書的判斷是很大。

好吧，這本書里的奇思妙想，包括那種讓我自己看了都覺得驚駭的判斷太多，有勇氣的人不妨翻翻這本書，跟著尤瓦爾·赫拉利的思路往下想，懷著一種極恐的心情細思下去，沒有勇氣也沒有關系，等到那個時代到來總會比現在好，至少可以不工作，也挺好。

但是回到現實，畢竟有一件事情迫在眉睫，就是大量的工作會失去，跟蒸汽機時代，汽車終將會替代馬車，汽錘發明以后，鐵匠終會失業一樣，這個世界當中大量的人會失去他們的工作。卡普蘭，斯坦福大學的教授，做了一個調查，美國有案可查的720個職業當中將會有47%被人工智能取代，在中國這個數字會更多，大概70%幾的職業會被人工智能替代。那么怎么辦？我們現在心中升起的疑問是什么樣的人會被替代？好，我們不妨給一個粗糙的結論，請注意是粗糙的結論。如果你現在所有的優勢都是附著在某種職業技能上，不管你是會開車，還是會打針，會開外科手術，只要你所有的優勢只在一種特定的技能上，人工智能的潮水遲早會淹沒的，你會被替代。那什么樣的人不會被替代？簡單的說，這種說法有很多種，我最認可的是這么一種，如果你的優勢是領導力和創造力，你就身處在一個暫時不會被淹沒的高地上。好，什么是領導力？就是你會組織一群人去做一件極其復雜的事，一件從未有過的事，叫領導力。如果你能做一件從來不存在的事，這叫創造力。那你用這兩種方法和人工智能賽跑，那就有一絲勝算。當然有人會反駁說，沒有那么慘啦，過去產業革命事實證明不也都是繁榮的結果嗎？沒有那么多的悲哀。但是這一次真的不一樣了，上一次的產業革命就是電氣化革命，前后大概花了三十年的時間，老鐵匠的職業是被工業的汽錘給替代了，但是那個過程相對來說比較漫長。老鐵匠的兒子大學畢業了，在辦公室里找到了文員的工作，這個家庭的收入受到的沖擊沒有那么大，但是人工智能這一輪真的不一樣，它會非常快，在未來五到十年之后，你會發現這個世界變得你不認識了。所以，我們這一代人總覺得進步是好的，但是正如這句話寫的，進步是好的，但是比進步更好的是緩慢的進步。所以，2016年是人工智能的元年，這一年我們聽到了一個好消息和一個壞消息，好消息是我們在進步，壞消息是，這一次我們可能進步得太快。

當然怎么辦？2016年我聽過的最優質的建議，來自于財新的總編王爍，王爍在他的專欄里給我們講了一種另類的“二八原則”，就是你只需要抽出20%的領域去了解一個領域80%的知識就足夠了。過去我們主張說術業有專攻，我們應該在學問的某一個分杈的金字塔上不斷向尖端攀登，王爍說沒有必要，因為前面我們判斷得好，只要你是某一個專業的技能，很可能就會被替代，我們的人工智能將來玩的是什么？是捉迷藏，我們跟它們拼的是跨界的能力、是整合的能力、是協作的能力、是創造的能力，所以以一種游牧民族的方式，以一種知識的游牧民族的姿態出現在知識技能和人類文明的原野上，這恰恰是我們應該和人工智能博弈所采取的姿勢。哪里水草豐美，我們就轉場到哪里，不是我們對尖端的知識沒有興趣，而是80%首先就夠了。另外，當我們不斷地從一處牽往另外一處的時候，一個領域知識的80%已經足夠激發我們對全新領域的好奇心，這個時候我們身為游牧民族，搭起我們的帳篷，趕著我們的牛車，去到那全新的草地上，把自己變成一條知識的溪流，讓觀念、思想在里面不斷地發生驗證、融合、碰撞、反證，當我們以這么一種姿態生活的時候，人工智能暫時真的就拿我們沒辦法。