三.智能革命

罗振宇：下一只黑天鹅，其实比较大，比我的脸还大，虚，比那谁的肾都虚。这就是人工智能。人工智能作为一个不确定性，2016年已经毫无任何意义的来到我们的身边。有这么几件事，印象深刻，除了AlphaGo大战李世石之外，鲍勃迪伦获得了今年的诺贝尔文学奖，然后IBM公司用炫技的心态刷了一把存在感，用他们的人工智能的机器叫watson，花了几秒钟的时间，阅读了鲍勃迪伦先生的作品，然后，给他说出了一句话，你的歌曲反映的是两种情绪，叫流逝的光阴，和枯萎的爱情。这是一个机器的判断。

同样是这个watson，今年一位在日本的女性身患重病，医生已经觉得自己束手无策的情况下，waton花了十几分钟时间，读了2000万页的医疗文献。两千万亿是什么概念？堆起来大概四千米高。四千米高大概多高？二十多个腾讯大厦，十几分钟读完，然后给出自己的医疗建议，救了这个女性一命。这就是人工智能在2016年给我们秀出来的肌肉。我们知道，有一些我们不熟悉的东西正在崛起，我们的睡塌之旁不是有人酣睡，是有东西醒了，他正缓缓地坐起来，他是什么，我们不知道。这就是我们正在面对的巨大的黑天鹅，智能革命。

智能革命来得又快又急。在2016年的时候，几乎在硅谷的所有大公司，什么谷歌、苹果、Facebook、亚马逊全部投入重兵，不管这些公司的主营业务有多么不一样，大家都押注在人工智能上。中国的公司也一样。百度是最着急的，因为我们知道百度今年过得不是很好，对吧？既然这一局大家都上听了，自己的牌还一塌糊涂，干脆点炮算了。所以今年李彦宏直接说，移动互联网时代结束了，别玩了，下一步人工智能，我是强项。对，张一鸣说，中国最顶尖的算法工程师主要都在百度，所以今年嘲笑百度的人有可能笑早了。这是一个全球性的现象，大家都在押注人工智能。西方人也在这么说，人工智能技术方向尚不明朗，但是所有的大公司都已经重兵进入。这个人是LinkedIn的创始人里德·霍夫曼。所以第三只黑天鹅，我们就重点来聊聊人工智能。

作为一个文科生，说实话面对这样的课题，我本来是选择躲的。但是2016年既然要做跨年演讲，这个话题无论如何也躲不过，所以我从年中开始就访问遍了我能找到的人工智能专家。人工智能是什么？作为一个文科生，我有一点优势，就是如果我稍微听懂了一点，我会用人话把它说出来，这就是下面我要干的事情。

人工智能和我们通常理解的不太一样。我简单说这么几点：第一点，人工智能，它不是复制人类，不是，它跟人一点都不一样，它是另外一种完全不同的存在。我们人的思维方式是什么？我们人的思维方式总是想尽可能去简化，为什么？因为我们太脆弱，我们用的是这个肉脑袋。虽然有的人是脑黄金，有的人是肉丸子，但是本质上我们都在运行一个肉身的东西。人工智能是一个机器，机器和我们最大的不同就是它精力无限。所以，有人说人工智能就是中国那个最伟大的虚拟人物。中国最伟大的虚拟人物是谁？每个妈妈都说过那个人，加人家的孩子。它是一个勤奋的难以想象的又听话的完美的笨小孩。你在学习的时候，人家在学习，你在游戏的时候人家在学习，你休息的时候人家还在学习。我们的妈妈们不是经常跟我们讲好象有这么一个人存在嘛。对，我们假想一样，今年3月中旬李世石大战AlphaGO，其实李世石还赢过一局。我们想像一下当天晚上发生了什么，李世石是在接受采访，在吃饭，在睡觉，而AlphaGO当天晚上人家输了，它没有任何情绪，它是一个机器，当天晚上自己和自己下了一百万盘。你拿这样的人能怎么办？第二天李世石见到它的时候，是另外一个存在了，是李世石通过一生的努力也达不到的距离，已经拉开了。这就是中国人感觉到最悲情的那句话，就是比你还聪明的人还比你勤奋。你试试每天早上6点20起来还发语音？当然，如果是人工智能，连这样的抱怨都没有，人家就发了嘛。你要发多少条都可以。

这是机器和人类思维方式的一个重大区别。我们人类所谓有文化的人是什么人？就是所谓这个人很了不起，很有学问，是什么人？我们的受教育堆积起来这样一个过程，就是我们总试图对世界进行简化和抽象的理解，我们从上学第一天起，我们学的字、词、句、篇章，我们学的公式、原理、理论，都是试图通过最简省的方向来抽象这个世界，因为我们大脑的带宽有限，因为我们传递知识的那个带宽有限，我们只能采取这种方法。所以，人类的知识史上最伟大的原则叫奥卡姆剃刀原则，叫如无必要，勿增实体。说句人话就是怎么简单怎么来，不要搞那些复杂的东西。但是人工智能不这样啊，人工智能有无限的精力啊，它为什么要简单呢？它的世界里没有简化这一说啊。这是第四范式的创始人戴文渊跟我讲的一句话，人的思维习惯是怎么简单怎么来，机器的思维习惯是怎么复杂怎么来。比如说我们人类觉得伟大的发明，牛顿三大定律，过了多少年，又有伟大的发明，爱因斯坦的相对论。请注意，这不是世界的真相，所有这些理论的结晶只是对世界抽象简化理解的结果。如果是机器的世界，它会这样觉得，哦，原来牛顿的世界观和爱因斯坦的世界观是因为速度的不同。那好，把整个宇宙的速度分成三千等分，如果他愿意的话，可以分成一亿等分，然后每一个等分里面再搞一亿个原理，就可以了。你看我们现在理解人类，还需要进行抽象，比如说朝阳区群众，深圳南山区群众，对人工智能来说不存在这个词，你就是你，然后在你身上贴各种各样的标签，这个标签也会复杂到难以想象。它会给你简单地贴上男或者女吗？不可能，我们每个人心里都知道，我们都不是纯粹的男和女，人工智能会给你56种以上的性别标签。年龄？年龄叫什么标签？如果人工智能愿意的话，可以把你的年龄精确到每一秒，给每个人无穷的维度。一家店，一家店怎么可能是人工智能运行的结果，人工智能运行的亚马逊的店，它有三亿个客户，那就运行三亿个店给你，每个人看到的亚马逊是不一样的。老天爷，我们在和一个什么样的物种打交道？我们原来文明的所有的基础对它来说都不存在，它用最复杂的方式，它一出手我们就没法儿理解的方式，在构建他自己的逻辑。所以人工智能为什么在2016年爆发？就是因为驾驭这个复杂的因素出现了。业界公认，2016年人工智能的爆发三大原因，算法的进步、硬件的进步和大数据的进步。

算法的进步，你们愿意听我说吗？我是搞不懂的。但是，有人告诉了我很多词，就过吧。

我们再来看硬件的进步，你们愿意听我说吗？我也不知道。但是，人工智能核心硬件叫GPU，这个领域的领先的公司，英伟达，2016年股价从30美金一股涨到100美金一股，三倍，但是好消息是它的创始人是华裔叫黄仁勋，硬件有多重要，GPU有多重要，大家回去可以自行百度。

重点是最后一个词，大数据。为什么大数据这么重要？因为这是这一轮人工智能算法的核心，这一轮人工智能算法的核心叫深度学习。咱们别扯那么多虚的，简单描述一下，一个原理我们假设需要教机器认出一只猫来，怎么办？就这个家伙。原来的方法是这样的，我们描述和刻划这个猫的特征，眼睛什么样，胡子什么样，花纹什么样，用一堆条件，得出结果，试图教会机器认出这只猫，胡子多长它就是猫，颜色什么样它就是猫等等叠加无数的条件。但是这一轮人工智能深度学习的算法不是这样的，它不用条件，它直接给猫一百万张图片。多吗？二百多张。人工智能教机器认猫，至少是这块屏的一万倍，说给机器，告诉你，这里头有猫，然后自己去定规则，自己去想办法，什么办法我不知道，因为你太复杂。最后你会发现，数据输得越多，从一百万到一千万张，再到一亿张，它认猫的准确性就越来越强，这就是大数据的力量。

在人工智能的世界里，没有什么猫，只有算法，只有逐渐逼近真相。人工智能会下围棋，它根本不知道什么叫布局，什么叫定式，什么叫飞，什么叫断，它只知道一张一张图形，从这一张图形往下一张图形演化，胜率会提升还是下降，在它那里全部变成了数据。最后给你一个结果而已。所以人工智能在这个项目上特别像我们的人，我们人是怎么识别这个世界的？有的时候就是见得多了嘛。比如说有人问，美国联邦最高法院的法官，说怎么识别色情图片啊？他说我不知道色情的定义，你让我看一眼那个图片，我就知道是不是色情。斯图尔特法官一生一定见过大量的色情图片，大数据训练了他，没有道理，没有规则，没有条件，见到我就知道，这就是人工智能运行的方法。这里面最重要的就是数据，医疗人工智能，它就需要大量的医疗数据。自动驾驶的人工智能，就需要大量的路况数据。想读懂人的表情吗？人工智能看来没什么难的，架着摄像机，比如说今天在场的一万人，每个摄像机跟踪你24小时，不断地拍照片，跟踪你的情绪，旁边有人定义，他是高兴还是不高兴，高兴还是不高兴，然后出现一亿个数据，再去读懂人的表情就没有问题啊，至于它是怎么读懂的，没人知道，那是它的世界，那个抛弃了简单简化的原则的世界，里面发生了什么，没人能给你解释，这就是人工智能的运行的方法。

所以，人工智能跟我们不是一样的存在，对于人工智能，最重要的一个东西还有一个，就是我们都觉得，哦哟，这还了得，人工智能，文科生闪开，你们不懂，这是高科技。错了，这一轮人工智能它之所以爆发，是因为它降低了参与者的门槛。原来做自动驾驶的和做图形识别的，和做语音识别的，是不同的算法，但是因为深度学习算法的存在，算法的底层被打通了，本质上是一种算法。所以大量的人都可以做算法工程师，这个行当的门槛降低了。这带来什么问题？带来人工智能这个产业竞争的战场不再是算法，而是数据。你要理解了这一点，很多去年发生的现象都可以解释了。比如说，有一个很著名的女士，李飞飞，她原来是斯坦福大学的人工智能一个实验室的主任，今年去了谷歌，她是为了钱去的吗？可能是吧。但是最重要的理由是，在实验室里，在研究所里，已经没法再推进人工智能了。为什么？就是我刚才讲的，人工智能是靠数据喂养出来的怪兽，不去贴近最有数据的地方，一个学者将一事无成。所以学者进入产业界，是人工智能的一大特点。

第二，2016年大量的人工智能的领先公司正在把自己的基础设施、把自己辛苦研发出来的算法向社会公众免费公开，随便用。为什么？就是我刚才讲的，数据才重要，算法不重要了，所以你们随便用，只要把数据留在我这儿就OK了，这是大公司的算法。当然，还有一点，王煜全跟我讲，王煜全说其实大公司公开自己的算法，免费给大家用，还有一个算计，因为他们心知肚明，人工智能一定会出现下一代巨头，但是这些巨头是谁，他们也不知道，所以只好把全部的家底全部摊开给大家用，我们就放心去用。到数据最丰富的地方去，上山下乡，深入群众，到行业一线去，谁能搞到最丰富的数据，谁能够定义出这些数据的方法，谁就可能是下一代巨头，这是现在巨头最害怕的事情。

在这儿我顺便替王煜全老师办件事，他让我给大家捎一句话，今年，不，明年2017年4月19号这是多么没有节操的日子，他要办前哨大会，全球科技趋势发布，他要利用自己理解的科技，向大家继续介绍什么是人工智能。好，这是一个趋势。

2016年我还发现一件事，就是大量的创业公司，你也没觉得它有多少基础和技术储备，它居然也兴冲冲地要搞人工智能。刚开始我觉得，这是不是一个泡沫现象？比如我的一个朋友傅盛，他的猎豹，去年股价也不怎么样，老喊着转型，一转型就人工智能，然后我就问他，傅盛你这公司原来不是做互联网工具的吗？怎么突然转型做人工智能了呢？他给了我四句话，叫有苗不愁长，全靠数据养。现在是门槛低得多，只要你敢想。打油诗一首。意思很简单，我们这样的创业公司，新秀型公司，因为我们手头有数据，因为我有能力定义互联网产品，所以这一轮机会我有。

经过多次和他的长谈，傅盛说服了我，我觉得猎豹的这次转型真的是有希望，至少很多公司有希望。人工智能不是什么高不可攀的门槛，打落的创业公司在往里面涌，就是因为门槛在降低。

当然，在这儿我们要说到中国人的优势。前不久我问一位旅美华人，我说你觉得中国人的有时在哪儿？他想了半天，给了我三个字，规模化。他说规模化的能力是中国这个民族，是现在这个国家全球罕见的一种能力。比如说苹果，现在美国政府正在劝说苹果公司，是不是生产手机挪回到美国本土？如果苹果公司一年就生产一百万部手机的话，迁回美国本土，没准效率更高、成本更低，没问题。但问题是苹果公司每年要出货将近2亿部手机，这个规模化的能力，对不起，只能中国人有。我们见过那种圣诞树吧？一个圣诞树，下面跑小火车，就这么一个简单的玩意儿，要整合产业链至少十几家。美国人一下订单，四百万张，没有中国人出手，全欧美人民过什么圣诞节啊？你没有这种规模化的能力。人工智能要的是规模化的数据，这就是中国人的强项。所以，我们看到过一些数字，全世界人工智能的相关论文，百分之四十几是中国人写的，我们的脑子对他的理解一点儿也不差，我们每年毕业上百万的工程师，超过一些小国的人口。当算法门槛没有那么高的时候，中国的人口优势又出来了，更重要的是，我们中国人多么热爱互联网，我们通过买买买，卖卖卖，订订订，不断地把自己的数据上传，喂养人工智能这个怪兽。所以现在请听题，人工职能这拨及黑，中国人有多少胜算呢？好吧，承你吉言。

人工智能其实还有第三个误解，很多人觉得人工智能还是人的延伸，是一次过去意义上的技术革命，其实真的不是，人工智能是人的替代，这个趋势是前所未有的。所谓人的延伸，是过去一万多年技术史的常态，弓箭是我们手的延伸，车轮是我们腿的延伸，电视、广播是我们耳目的延伸，互联网是我们人脑的延伸，我们人类不断地通过技术扩大我们的世界和能力。但是人工智能这一轮，好象有点不一样。吴伯凡老师告诉我一个洞察，我觉得特别有意思。就是你看谷歌的逻辑，谷歌最开始的逻辑是什么？就是延伸，给你更大的世界。谷歌的名字其实就是这个字，就是1后面100个0，这个数字就是谷歌，但是后面拼错了。谷歌是试图把世界更丰富、更多元、更广阔的塞给我们的用户。你过去查一个资料，得到图书馆抄小卡片吧，现在谷歌上一搜就来了，“时间的朋友”这五个字，我在百度上搜过，三千万个结果，世界太丰富了，我们人类太强大了。但是强大到这个份儿上，我们心理也有一啊点小尴尬，三千万个结果，我真的是看不过来。所以延伸人的肢体、智能这条路，到今天已经快走到了末端。所以，谷歌刚开始是顺着这条路跑的，现在突然来了一个折返跑。谷歌创始之后，它在干什么？它在试图尽量少给你结果，而不是多给。原来我们输入一个地点，啪，几千万个结果出来，现在输入一个地点，啪，一张地图出来了，你不需要了解更多。未来呢？未来我们都知道，谷歌在研发它的智能汽车，也就是你输入一个地点，车来了，把你送到地点，你根本不需要知道哪堵，周边的地形怎么样，什么都不需要知道，给要求，直接给结果，这是谷歌走的一个相反的了逻辑历程。

说到这儿，理解了这一点，我们就知道我们太自大了。我们还在说人工智能，这个词好像是这玩意儿我们人造的，我还能控制它，我们距离控制它已经越来越远了，它和人之间的关系已经不是主人和工具之间的关系，而是心理学界经常讲的大象和骑象人之间的关系。什么意思？就是人工智能就像那头大象，它用自己的算法在走它自己的路，我们骑在它身上，偶尔给它下一个命令，它偶尔会听，能够改变路线，但是本质上，我们是跟着它在走。举一个例子，假设十年后，人工智能医生已经极其发达，你私人有一部这样的人工智能医生，现在它给你一个建议，说来，把这个药片吃了。你说我为什么要吃啊？我不痛不痒。人工智能医生说，这是我跟踪你的大数据，有几千万页，了解了现代医疗技术的发展，也读了几千万页，道理你想我讲给你听吗？大概花一万年的时间，你愿意听吗？不愿意花这个时间，来，把药片吃了，对你好。

在过去的人类世界当中，不管什么样的技术，本质上都是连接人和人的，蒸汽机牛吧？火车牛吧？他让我们到远方，在远方能够遇到更多的人。但是人工智能呢？把我们原来的协作关系让它彻底解体掉。我们的司机，我们的秘书，我们的医生，我们的律师，逐渐要退到历史的暗影当中，人际关系要变成人机关系。我们原来所有文明的基础，就是人和人之间的协作，面临解体，人类文明必须重新构建人和人的关系，这个冲击就实在是太大了。每个人都有可能在人工智能这个浪潮中获益，但是每个人脚下的土壤都将因此而动摇。

举一个例子，有一本书叫《机器人时代》，里面讲了一个故事，我不知道是真是假，原文引述，左边这位小福特，汽车公司创始人的二代，右边这位，工会领袖，叫鲁瑟。据说有一天小福特带领工会领袖去看全自动机器人生产汽车的厂房，然后企业主福特得意地跟工会领袖说，看见了吗？我现在全部用是机器人工人，我不用你们工会成员了，你再大本事能找机器人收会费吗？工会领袖鲁瑟说，对啊，你是用机器人了，未来你把车卖给谁呢？这就是我刚才讲的，每个人脚下的土壤都在发生动摇，这是我们现在的基本处境。

过去我们创业者，我们商人，我们思考世界有一个单一的维度，叫效率，叫繁荣，叫经济。我们追逐那些数字，没有问题，机器人或者人工智能会给我们人类文明一个空前的繁荣，繁荣到几乎所有人你不愿意工作就可以不工作的程度。但是与此同时，我们人类文明所困扰的那些问题，那些价值观难题就会出现，要更多的自由还是更多的公平？更多的效率还是更多的安全？更多的隐私还是更多的服务？这些矛盾会在机器人人工智能到来之后变得空前的复杂。

未来社会什么样，谁都不知道，我也不敢信口雌黄地猜测。但是现在我要宣布一件事，尤瓦尔·赫拉利写出了《人类简史》，去年卖了一百万册，席卷了中国的知识界。他新写了一本书，叫《未来简史》，就是回答我刚才提的问题，到目前为止全世界只有英国版，美国版还没有，但是中文版，选择在《时间的朋友》现场首发。让我们的用户比别人的用户率先看到最该看到的东西，这回我们又做到了，很傲娇。可以扫二维码，直接下单，你们将是全球第一拨拿到这本书的中文版用户。

这本书我率先看了，我就举当中的一个小判断，就是未来会不会出现这样一种人，叫毫无用处的人。我们所熟知的人类关系，最恶劣的是什么？就是剥削和被剥削，奴役和被奴役嘛。但是因为人工智能的出现，会出现有一种人，他没有被剥削的价值，没有被奴役的价值，一两百年前，一个罪恶的统治者，穷兵黩武，他好歹还要把老百姓当炮灰一样押上战场吧，去打仗吧。一个再残忍的资本家，他好歹要去剥削工人吧。人工智能时代，可能会让一群人连这个价值都没有，你不需要工作，你只是活得没有意义，你也没有尊严，你所有能干的事情，机器人比你能干一万倍，你呆着就好。政府可能会给你一个虚拟现实的眼镜，你在那儿打游戏吧，就这么度过你一生。会不会出现这样一种人？这种人的比例有多大？尤瓦尔·赫拉利在这本书的判断是很大。

好吧，这本书里的奇思妙想，包括那种让我自己看了都觉得惊骇的判断太多，有勇气的人不妨翻翻这本书，跟着尤瓦尔·赫拉利的思路往下想，怀着一种极恐的心情细思下去，没有勇气也没有关系，等到那个时代到来总会比现在好，至少可以不工作，也挺好。

但是回到现实，毕竟有一件事情迫在眉睫，就是大量的工作会失去，跟蒸汽机时代，汽车终将会替代马车，汽锤发明以后，铁匠终会失业一样，这个世界当中大量的人会失去他们的工作。卡普兰，斯坦福大学的教授，做了一个调查，美国有案可查的720个职业当中将会有47%被人工智能取代，在中国这个数字会更多，大概70%几的职业会被人工智能替代。那么怎么办？我们现在心中升起的疑问是什么样的人会被替代？好，我们不妨给一个粗糙的结论，请注意是粗糙的结论。如果你现在所有的优势都是附着在某种职业技能上，不管你是会开车，还是会打针，会开外科手术，只要你所有的优势只在一种特定的技能上，人工智能的潮水迟早会淹没的，你会被替代。那什么样的人不会被替代？简单的说，这种说法有很多种，我最认可的是这么一种，如果你的优势是领导力和创造力，你就身处在一个暂时不会被淹没的高地上。好，什么是领导力？就是你会组织一群人去做一件极其复杂的事，一件从未有过的事，叫领导力。如果你能做一件从来不存在的事，这叫创造力。那你用这两种方法和人工智能赛跑，那就有一丝胜算。当然有人会反驳说，没有那么惨啦，过去产业革命事实证明不也都是繁荣的结果吗？没有那么多的悲哀。但是这一次真的不一样了，上一次的产业革命就是电气化革命，前后大概花了三十年的时间，老铁匠的职业是被工业的汽锤给替代了，但是那个过程相对来说比较漫长。老铁匠的儿子大学毕业了，在办公室里找到了文员的工作，这个家庭的收入受到的冲击没有那么大，但是人工智能这一轮真的不一样，它会非常快，在未来五到十年之后，你会发现这个世界变得你不认识了。所以，我们这一代人总觉得进步是好的，但是正如这句话写的，进步是好的，但是比进步更好的是缓慢的进步。所以，2016年是人工智能的元年，这一年我们听到了一个好消息和一个坏消息，好消息是我们在进步，坏消息是，这一次我们可能进步得太快。

当然怎么办？2016年我听过的最优质的建议，来自于财新的总编王烁，王烁在他的专栏里给我们讲了一种另类的“二八原则”，就是你只需要抽出20%的领域去了解一个领域80%的知识就足够了。过去我们主张说术业有专攻，我们应该在学问的某一个分杈的金字塔上不断向尖端攀登，王烁说没有必要，因为前面我们判断得好，只要你是某一个专业的技能，很可能就会被替代，我们的人工智能将来玩的是什么？是捉迷藏，我们跟它们拼的是跨界的能力、是整合的能力、是协作的能力、是创造的能力，所以以一种游牧民族的方式，以一种知识的游牧民族的姿态出现在知识技能和人类文明的原野上，这恰恰是我们应该和人工智能博弈所采取的姿势。哪里水草丰美，我们就转场到哪里，不是我们对尖端的知识没有兴趣，而是80%首先就够了。另外，当我们不断地从一处牵往另外一处的时候，一个领域知识的80%已经足够激发我们对全新领域的好奇心，这个时候我们身为游牧民族，搭起我们的帐篷，赶着我们的牛车，去到那全新的草地上，把自己变成一条知识的溪流，让观念、思想在里面不断地发生验证、融合、碰撞、反证，当我们以这么一种姿态生活的时候，人工智能暂时真的就拿我们没办法。