李彥宏 資料圖新浪科技訊 6月23日消息，百度公司創始人、董事長兼首席執行官李彥宏近日以全國工商聯副主席身份，應邀為在全國工商聯全體機關干部會議上對人工智能技術及未來應用進行講解。在講座中，李彥宏表示，傳統產業利用人工智能技術，將迎來很大的轉變和升級，這也會使中國在新的經濟增長上處于非常有利的位置。而人工智能在未來20年帶來的變化，將遠超過去20年互聯網帶來的改變。
在對全國工商聯全體機關干部的講座中，李彥宏闡述了他對人工智能時代與互聯網時代不同的看法。他表示，互聯網思維是能夠快速迭代，建立在用戶至上的基礎上，通過免費、“羊毛處在狗身上”的方式來進行運營。但在即將到來的人工智能時代，僅僅考慮移動互聯網遠遠不夠。
李彥宏對人工智能時代的特點進行了歸納。他表示，在人工智能領域軟硬件的結合在人工智能時代將更加緊密，算法帶來的推動力比數據更大，而且，由于萬物需要被喚醒，人工智能也將大幅度地改變B端效果。
在最后，李彥宏表示，中國和美國在今天的人工智能技術領域占據了世界的前兩名席位，而中國擁有巨大的市場、充足的人才和資金。他表示，這三者都會不斷地推進人工智能技術領域，也會推進人工智能技術在各個行業不斷滲透，發揮越來越大的作用。（周峰）
以下是李彥宏發言實錄節選：
非常高興能夠來到工商聯跟大家進行一次交流。這次，這個講座是以人工智能為主題，一方面是我對這個主題比較熟悉，另外一方面人工智能確實在過去這一兩年當中非常火熱，不僅僅是在IT領域很熱，在一般的普羅大眾心目中也越來越意識到人工智能的重要性。今天我講這些內容，就是希望能讓大家更好地理解，為什么人工智能會這么熱？以及它會有哪些作用和影響。
我們如果回顧過去這幾十年整個世界的變化，經濟一直還是在相對比較平穩地保持增長。但是經濟增長的動力其實是技術創新。過去這40年主要增長的是發達國家，雖然發展中國家增長更快，但是發達國家體量大，所以他們的增長是真正在帶動全球經濟增長的。發達國家的增長靠什么？不是靠人口的增長，而是靠它的勞動生產力的提升。勞動生產力靠什么提升呢？靠技術創新。可以說，過去40年IT技術是這其中最明顯的，也是影響最大的一個能夠提升勞動生產力的推動力。
所以如果我們看一下，今天美國股市上市值最高的公司和40年前市值最高的公司相比，沒有一個是一樣的。40年前，最有價值的這些公司是來自汽車、能源這些我們今天看來相對比較傳統的領域，而今天在美國股市上市值排名前五位的公司，是蘋果、谷歌（Alphabet）、微軟、Fackbook、亞馬遜（Amazon），全部都是IT或者互聯網公司，為什么？因為過去這些年，世界經濟主要推動的力量是通過技術創新，而技術創新主要來自于這些IT互聯網企業。
我們大家都感受過互聯網在過去20年中對世界的改變。比如說1994年開始的PC時代，我們一直認為它持續到2012年才開始進入移動互聯網時代。移動互聯網時代持續了大概四五年的時間。現在有人說移動互聯網時代已經結束了，因為你們看，發達國家不用說了，在中國的話，網民的滲透率也已經超過50%。以前我們每半年看一次CNNIC的報道，說我們今年的網民人數增加了多少多少，現在不看了，為什么？不太增長了。當這個滲透率到達一定峰值的時候，就已經沒有太多的增長空間了。如今每一個人也都使用上了智能手機，所以這塊其實也沒有太大的增長空間，也就是說，移動互聯網時代其實很快就會過去。
過去之后是什么？就是人工智能。人工智能也正是主要靠技術的革新、或者說改變來影響社會，影響世界的。人工智能提出來大概已經有60年左右的時間了，其實最早是當時圖靈提出一個測試的方法。就是說，如果我和對面進行對話的話，我如果分辨不出來對面是一臺機器在跟我對話、還是人在跟我對話，就說明機器具有了人的智能，或者說機器通過了圖靈測試，這就是他1950年提出來。1956年，MIT的一些教授、科學家首次提出了Artificial Intelligence，也就是AI這個詞。當初他們提出AI這個概念時，他們覺得這個問題很簡單，一下子就能解決，后來發現這個問題很復雜，用了幾十年都沒有解決。我在美國讀書的時候，我其實很喜歡人工智能這門課，但是我們的老師和我們講，人工智能這門課沒用，你將來靠學好這個是找不到工作的。原因是什么呢？那個時候的人工智能確實在工業界沒有實際的應用。就是說在理論上講有一套方法論，但實際應用不行，也沒有比其他更高效的方法。
這個事情一直持續了大概半個世紀，一直到2006年開始，加拿大有個教授叫Geoffrey Hinton，他提出了一個深度學習的概念。這個概念剛提出來的時候其實效果也一般。但是在那之后，一方面基于IT領域著名的摩爾定律：每過18個月，計算機的能力翻番、計算機芯片的成本降一半，如此技術能力的迅速提升會導致一個從量變到質變的轉變。與此同時，剛才我們講互聯網，互聯網經過20年的積累，其實積累了大量的數據。所以一方面我們前所未有地收集到了很多有價值的數據，另一方面，計算的能力又比以前任何時間都更加便宜和強大了。所以我們原來覺得說人工智能不行，人工智能做不到，人工智能不可能，是因為我們沒有足夠多的數據，沒有足夠強大的計算能力。那么今天再用這些方法重新做，就可以做到了。之所以可以了是因為有數據可以訓練，有能力可以計算。
而今天，重視人工智能其實也是全球的一個共識，今天人工智能技術最領先的，應該是中國和美國兩個國家，但是你去跟其他任何一個國家的領導去交流的話，人工智能基本上可以奠定一個很共性的話題，就是有些話可能我說他不懂，有些話他說我不懂，但是講人工智能就是他也理解，我當然也了解，這是很明顯的。
我們看到一些數字，去年全球科技公司在AI上的投資達到300億美元，人工智能這個詞受到的關注度也出現了爆炸性的增長。老百姓越來越多地意識到人工智能的力量。中國在人工智能方面確實是走得很靠前的，一方面是巨大的市場；另一方面，中國也有很多人工智能方面的人才；第三，中國的資金其實也不缺乏。這三者的合力就會導致技術創新不斷出現。這有兩個例子，就是說中國人工智能不僅在中國我們很認可，在國外大家也很認可中國人工智能的能力。像《華盛頓郵報》，說China has now eclipsed US in AI research（中國已在人工智能研究方面領先美國）這個說法其實有點夸張，我們只是說在部分領域超越了美國，在很多領域美國還是比中國要先進。《紐約時報》也講Is China Outsmarting America in A.I.?也是講中國在部分領域比美國要做得更先進一些，這些美國的主流媒體也越來越意識到，中國在人工智能方面處在一個可以跟美國叫板的位置上。
國內我們也看到，2017年的“兩會”第一次在政府工作報告中提到了“人工智能”這個詞，這個其實很像是五六年前，政府工作報告里第一次提到“互聯網”這個詞。大家可以看到過去這五六年，互聯網在中國社會產生的影響力和爆發力，就能感受到我們也認同人工智能在未來5到10年的時間會產生比互聯網更大的影響力。
很多人就會開始問，未來是不是會有一些我們想象不到的后果？我們從研究者的角度來看，人工智能可以分成三個階段：弱人工智能、強人工智能和超人工智能。目前我們處在弱人工智能階段，從去年開始AlphaGo下圍棋，這個看著很強大，其實還是屬于弱人工智能。但是DeepMind團隊，你去跟他交流的話，他說我們的目的是要做成強人工智能。弱人工智能跟強人工智能的差別在哪呢？弱人工智能是在某些領域區別人的能力，我們剛才演示的其實都是這樣，聲音的識別、圖像的識別，他都是某些領域有實現人的能力。
強人工智能是在任何領域，通用地都可以區別人的能力，這個在目前還沒有實現。什么時候能實現呢？我自己判斷未來幾十年都實現不了，是很難很難的。真的讓機器完全具備人的能力，這是非常難的。因為我們一直到今天也搞不清楚人腦是怎么回事。所以有人說人工智能是仿生學。人工智能不是仿生學，人工智能過去這么多年，這五六年應該說是發展最快的，這五六年的新技術沒有一項技術是模仿人腦在做，完全都是根據計算機的特點在做，他只是能夠具備人的某些能力和功能。
當然第三個階段是所謂的超人工智能，這就有很多人擔心了，有一天機器比人更聰明了，會不會機器統治人類。我認為越了解人工智能的人越不擔心這個事情，越不了解的，或者他這個公司在人工智能領域處在相對不是特別靠前位置的，他反而會擔心萬一有一天人工智能超越了人類怎么辦。有一個可類比的東西就是戰爭，原子彈發明了之后，實際上不是使得人類更容易被毀滅了，而是使得戰爭越來越不容易發生，其實一戰、二戰沒有相隔多少年，二戰之后不停地有人說是不是第三次世界大戰要來，但是一直到今天都沒有來。我覺得很大的一個原因就是因為有了核武器，有了威懾，大家知道什么都玩不起的情況下，人還是會克制，會控制它的這種影響力。
同樣，人工智能可能會在未來發展出來各種各樣我們覺得不可思議的能力，但是人仍然可以控制人工智能使得它的正面影響發揮到最大，負面影響降到最小。負面影響也有可能是一些我們現在看到的職業將來不存在了，像司機、翻譯，也包括金融分析師這幾種職業。金融的新聞其實是很好寫的，比如說百度發財報，基本上都是那幾個要素，收入是多少、利潤是多少、盈利是多少，就是這些東西，完全是有規律可尋的。這個時候機器完全可以寫一篇報道，這是可以做出來的。金融分析師做的一些有套路的分析，那這就不需要人來做。
但是我們也覺得人工智能會帶來很多新的機會，尤其是需要人的創意來給你工作的機會。比如說我可以做成張國榮說話的聲音，我甚至還可以做張國榮的樣子，可以讓張國榮出來再演一遍戲，這就需要有創造性，這些東西需要人一起來完成。未來生產效率越來越提升的時候，你可能更多的時間是花在娛樂、花在享受上，這些方面的需求會越來越大，AI可以在這些方面更好地幫助人享受生活。
我從開始講的時候就說，我們已經進入了這樣一個人工智能的時代，人工智能時代跟我們過去的PC互聯網時代、移動互聯網時代有什么不一樣？它的思維方式上有什么不一樣？其實這個問題我們也沒有確切的答案。只是我們從去年開始在思考這種問題。大家可能聽互聯網思維聽了幾年了，互聯網思維是能夠快速迭代，建立在用戶至上的，免費的，羊毛出在狗身上，（這是）一系列在互聯網時代大家覺得很通行的，很有效益的思維方式和規則。
但是在人工智能時代，它又有另外一套東西，我們覺得跟互聯網是不一樣的。首先我們要意識到雖然手機還會長期存在，但是移動的機會已經不多了。今天很難再成立一個新的公司說我利用了移動的特點做出一個獨角獸，我認為這種機會基本上沒有。剛才一開始講的智能手機已經完全普及，互聯網的用戶滲透率50%以上已經不會再高速增長，所以當一個領域不再高速增長，又沒有創新出來的話，那么他的機會也不多了。
過去我們做產品的時候講Think Mobile（移動化思考），手機要從移動的角度來考慮。最早提這個事應該是FaceBook的Mark Zuckerberg（扎克伯格）。FaceBook也是成立于PC互聯網時代，但是他們成立不久就迎來移動互聯網的大潮。扎克伯格作為創始人又很年輕，就很快地意識到移動互聯網思維方式跟PC互聯網是不一樣的。所以他就跟下面的人講，要用移動的思維方式來做產品。但是他講了之后，他的員工、他的工程師對他講產品，拿出screenshot（屏幕截屏）說這些產品怎么怎么設計，都還是PC截圖。他說你們回去，我不看這個。以后你們再來跟我講你的產品，你要用移動的截屏圖、手機的截屏圖跟我講。就是這樣的模式，他的員工迅速地把思維方式從PC互聯轉到移動互聯網。
但是到今天，我們僅僅考慮移動互聯網是遠遠不夠的，還要考慮AI時代的幾個特點。我們也有產品經理，我們內部現在也是有不同的產品出來，還有不同的階段，還存在這種移動產品經理，他上臺講的時候就會講我這個屏幕應該設計成什么樣子，我的字體應該有多大，導航應該放在什么地方。他很細地在琢磨這些東西，你稍微變一個位置，可能就會影響0.1%的人，0.1%的人也是幾千萬人。所以你稍微調一個東西就會影響很多人，大家一起討論的都是很細節、很細節的東西。
而我們做AI產品的產品經理在開會時是這樣的，他直接從口袋里掏出來一個芯片，說我現在可以把度秘的芯片做到這么小，這個芯片原來是199元，現在可以做到58元，他們想問題的方法已經是非常非常不同。所以剛才我講造芯片，其實在整個互聯網時代，包括PC互聯網、移動互聯網，我們基本上是只關注軟件的東西。今天看到大多數的互聯網公司，騰訊也好，百度也好，阿里也好，我們很少有硬件產品，都是在軟件層面做改進。
但是到AI時代，軟件和硬件的結合越來越緊密了，你僅做軟件恐怕是不行的。像現在智能音箱在美國很火，他們賣了上千萬臺，這個是充分利用了軟硬件結合優勢。有些我們在手機上不方便實現的功能，在音箱上實現了。為什么？因為手機有電池壽命的問題——就是電池能夠支撐多長時間。所以你不能讓它永遠都在聽你說話，這是手機的問題。你要解鎖，你要打開一個APP，你要按住說話。但音箱不用，你就動動嘴，用不到一個詞他就開了，因為他永遠插著電。而你的手機你要離他很近，我們一般叫半米以內，可能這個對于手機用戶來說不是什么問題，但是你在家庭場景時就不方便，我們需要的距離是五米以內。這個就不僅僅是需要軟件的這種概念，硬件也要隨著改變，軟硬件結合也是AI時代一個非常重要的特點。
還有，我們經常聽到說數據重要，以至于我們的工程師都講數據秒殺一切算法，你只要有好的數據，就能夠訓練出來一些好的算法。但是我自己覺得真正推動社會進步的是算法，算法是需要創造性的東西，他是能夠真正把社會效率大大提升的東西。這個也可以類比工業革命，人工智能是可以類比工業革命的。工業革命大家認為最有標志性的事件是蒸汽機的到來，不是煤的開采。而蒸汽機之所以能夠出現，還真跟煤有關系，最早的蒸汽機就是在英國的煤礦，為了挖煤，這個水滲下去了，他想把水給抽上去。最早的時候蒸汽機非常低效，所以很耗能源，也只有在煤礦邊上，因為煤便宜可以用。這個跟今天數據很多，數據很豐富也可以類比為一件事。
但是我們現在這么多年回想起來，我們只記得瓦特，但瓦特不是發明蒸汽機的人，他是改良蒸汽機的人，是他使得蒸汽機變得有效率，這樣才能夠推廣開來。所以我們認為算法對社會進一步的推動是很大的，比數據更大。人工智能和蒸汽機，還有一個類似之處：就是從第一代蒸汽機發明，到瓦特發明他的蒸汽機之間有90年的時間，這是很漫長的一個過程。我們看人工智能也類似，今天這個社會節奏已經變得快很多了，從人工智能提出來到真正進入實用階段、變得有影響力，也就是從上個世紀50年代到現在，一共用了60年的時間。
還有一點是我們認為極早具備AI的思維方式，確實可以讓你在競爭當中占領先機，所以我們用AI思維做互聯網產品就相當于是一個降維攻擊?；ヂ摼W這么多年最大的改變實際上是改變了PC，改變了用戶的生活方式。但是我們認為人工智能能改變很多to B的東西，我們現在講供給側改革，供給側實際上是B端大家能做的東西。其實您仔細想一下互聯網對這端有改變了什么嗎？但是人工智能可以大幅度地改變這端的效果。一個很簡單的方向就是萬物都需要被喚醒。我們過去是人和人之間進行交流，我一開始說人工智能會使得人和物之間能夠進行交流。今天人和計算機交流，大家已經比較習慣了。那能不能讓世界上任何東西都像計算機一樣具備一定的智能，答案是肯定的。將來我們把一個類似于度秘這樣的芯片植入到一個電視機的機頂盒，它就能告訴我們有一個女演員叫劉濤。
我們把一個芯片植入到一個冰箱里，就可以知道你這個冰箱里面什么東西壞了，你可以跟它進行各種各樣的對話、交流。人類跟動物最大的區別是會使用工具。人類發明工具這幾十萬年，一直是人類學習使用工具。人工智能時代以后，是工具學習人類的習慣。你以后再不用學什么了，你只要用人話跟它講，它就明白你要干什么，萬物都被喚醒。這個廣闊前景會改變任何一個行業，我們及早地了解人工智能更有助于推動這個改變。
剛才自動駕駛已經講了，而人工智能在金融的應用，有比如我們現在講的很多金融的理念，包括智能投顧、寫自動金融分析報告等。醫療方面大家也聽過很多，比如醫學影像讀片子看有沒有癌癥之類的。計算機也可以很智能問你幾個問題，判斷你是否得病的準確率也越來越高。而精準醫療（Precision Medicine），就是說每個人得病可能是同一種病，但因為人不一樣，治療方法也不一樣。就像這個藥在這個人身上有效，在那個人身上是沒效果的。像化療，只對1/6的人有效，我們不知道自己是不是這1/6，所以只好大家都用同樣的藥。這些到人工智能應用上都會有改善。再有就是人工智能深度學習去體驗各種各樣的藥物測試，比方說篩選和發現新的潛力藥物。
對中國傳統產業來說，我們也覺得面臨很大的機會，就是因為剛才講所謂的供給側，我們現在所有生產的東西都可以重做一遍，讓它變成智能的。音箱、電視、冰箱都可以變成智能的，桌子、椅子也可以。這個傳統產業確實面臨著很大的轉變、升級。所以AI時代的到來，確實會使得中國在新的經濟增長上存在非常有利的位置。我們一開始也講，今天人工智能的技術使中國和美國，不能說是并駕齊驅，但是也是明顯的第一和第二。而中國有巨大的市場，有非常多的人才還有充足的資金，這三者都會不斷的推進人工智能技術領域，也會推進人工智能技術在各個行業不斷滲透，不斷發揮越來越大的作用。我覺得雖然過去20年大家經歷了互聯網翻天覆地的變化，但是未來20年，人工智能給我們每個人的生活帶來的變化，會遠大于過去20年互聯網給我們帶來的變化。
