北大 AI 公开课第1讲：雷鸣评人工智能前沿与行业结合点（41PPT） 及 徐小平对话雷鸣——AI 创业仅有科学家是万万不行的

北大AI公开课第一讲：雷鸣评人工智能前沿与行业结合点（41PPT）

徐小平对话雷鸣——AI 创业仅有科学家是万万不行的



1 新智元报道
 

来源：北大 AI 公开课

整理：张易

【新智元导读】“北大
AI 公开课”日前开讲，北大人工智能创新中心主任，百度创始七剑客之一雷鸣带来了备受瞩目的第一讲《人工智能前沿与产业趋势》。下面新智元为不能亲临现场的读者带来约100分钟课程的精华汇总及全部PPT。



2017年2月21日，北京大学“人工智能前沿与产业趋势”系列课程如期开讲。开课伊始，北大人工智能创新中心主任雷鸣首先做了30分钟的陈述，内容涵盖了人工智能的发展、意义、驱动力以及和行业的结合点。诚如他所说，这个课程是为了让学生成为“懂行业的AI人才”。

在AI技术渐成“显学”的当下，我们认为雷鸣老师的这个提法很有启发意义。我们特别整理了这篇开课致辞，和大家分享。

以下是新智元整理的演讲以及雷鸣老师的PPT全文。



以主讲人身份现身课堂的雷鸣首先对徐小平的到来表示了欢迎，然后简要介绍了课程的情况和课堂流程：

“首先由我给大家做一个30到40分钟的课程综述，然后请徐老师上台，我们就人工智能创业、创新、产业结合问题进行对话。最后是一个15-20分钟的问答时间。”

接着，雷鸣给大家介绍了这一系列课程的缘起，他列举了过去一年中几个里程碑式的事件，认为这些事件直接刺激了人们对人工智能发展的关注：

第一部分：为什么你不能忽视人工智能







首先是2016年年中时 AlphaGo，以4：1战胜了李世石九段。它在2015年底的时候，只是战胜了一位欧洲冠军——也是一位中国人，那是一位两段的选手。所以说，它的进步速度是非常快的。而到了2016年底，Master 横空出世，在围棋对弈网站上横扫60局不输。我们可以这么认为，在16年年中时，它还是一个跟人类九段选手持平的水平，而到了16年年底，它已经远远高出了人类的最高水平，因为保持60局不败是任何人类九段选手都不可能达到的水平。所以我们感觉这是一个里程碑式的事件。



今年年初，卡内基梅隆大学人工智能系统 Libratus 在德州扑克的比赛中，大胜了4位人类选手。我为什么要说这件事？因为围棋是一个完全信息的博弈，而德州扑克是非完全信息博弈。相应的技术难度不同。在这两个领域里面，机器都已经战胜了人类。



还有李飞飞教授在斯坦福做的自然图像分类项目。2011年，计算机对于图像的分类准确度只能达到75%左右，之后就是有不断的消息，说什么今天谷歌又高了，明天微软又高了，后天百度也出来了，等等。现在基本上大家已经不太刷这个榜了。





我们看2013年的时候，用一些非深度学习的传统方法，［语音识别］我们做到了准确度百分之九十六点几，而人类的话是百分之九十九点一，差距仍很大。但现在，用深度学习的方法，准确度已经到了99.7%，也超过了人类。





因此霍金说，人工智能的成功将会是人类历史上最重大的事件。我们也认为，这可能也是影响未来的一个最重要的事情。



雷鸣将人工智能的发展比作人类历史发展上另一个极重大事件：“让我们看看历史上有没有什么事情是最重要的。那就是工业革命！有一位教授在论文中指出，工业革命是世界经济史上唯一重大的事件。





接下来，雷鸣以“创新”为着眼点，以工业革命和人工智能发展作为两个切分点，比较了农业社会、工业社会和信息社会的不同特点：



如果我们进入到某种称为智能社会的社会，那么可能基于技能的重复性工作会被大量替代。创新有一定的失败率，但是投入其中的人越多，基数越大，社会发展就会越快。



如果说在工业社会里，有10%的人去创新，比如说，一个收割机原来一天能割100亩，经过10年的改造，变成了一天能割200亩，就是说提升1倍劳动力花了10年的时间。而到了智能社会后，因为从事创新的人多，可能投入了10倍的人去创新，发展速度就会加快，也许1年的时间，这个收割机就从1天割100亩到1天割200亩了。所以，整个社会的发展速度会进一步大幅度提升。所以说，智能革命会替代重复性的脑力劳动，释放出大量的创新力量。创新力量多，就会加速。因此的话我们能看到一个曲线。



我们能看到，到某个时间拐点之后，未来社会发展会更加快速。这会对社会产生极其深远的影响，比如说对财富的定义，对我们的工作形态，对社会的组织结构都会发生根本影响。创业的时候大家都要问，什么产业最有前途？





我们说农业社会时，会根据谁家有多少牲口多少亩地多少庄稼来看他的实力，到工业社会，这个就变了，我们是看谁有工厂谁有石油谁有钱。我们在农业社会，工作对象就是自然，比如我弄个庄稼什么的，就是天天跟自然打交道，产出的也是自然。在工业社会，工作对象是自然界里被你改造过的东西。而到了智能时代，这些东西我们都不用管它了，因为有机器人在那里替你搞。我们所做的可能就是处理信息，我们设计公式就可以了，机器人把它执行出来，然后为我们所用。这会对社会造成非常深远的影响。





第二部分：为什么现在学习人工智能

接下来，雷鸣分析了人工智能现在进步迅速的原因：



为什么会是现在？为什么现在正好是这个拐点？人工智能为什么现在进步的如此之快？首先人工智能发展的必要因素，我们就说是三要素吧。第一个因素，是数据。你没有大量的数据，你就没法学；第二是运算能力；第三个就是算法。那这三个要素为什么现在突然爆发了？我们看其实就是数据和运算能力的提升到了一个临界点，这个点以后，很多原来解决不了的问题，变得能解决了。







那么，我们刚才说的这几个要素都在怎么变化？第一，我们说数据，由于电脑网络，将来咱们还有什么物联网传感器等等，这些会导致数据的增长，每年都以50%的速度在增长。这是什么意思？这就是说，基本上每一年半到两年翻一番，记得这一个结论，就是说数据涨的太快了，这个我们人做事情都是线性的，它可不是，它是指数级的。

我们再看另外一个涨的就是运算能力，运算能力的话，注意摩尔定律也是每1.5到2年运算能力也翻一翻。这两个还有点意思，基本上是同步的。 当然了，相关的内容还如果大家愿意看，有一本叫《奇点临近》的书，非常烧脑，作者是美国的一位未来学家，名字叫库兹韦尔。大家可以查一下他提到的2020年的话，一千美金的运算能力可以达到人脑的运算能力。就按照现在模拟神经元来算，那2050年呢，1000美金就可以达到全人类的运算能力。差不多是2的30次方，或者20多次方。而且现在的GPU已经有很厉害的运算能力了。



我们再看算法，算法其实也在不断的演进，这个深度神经网络神经网络算法其实几十年前就提出来了，但是后面一直没什么进展，是为什么呢？就是刚才说的，没有数据，没有运算能力。因为这个算法需要的数据量很大。但现在数据运算能力有了之后，它的威力就出来了。基础算法虽然很多年前就提出了，但是后面我们不断的有强化学习、迁移学习等等。基于深度学习的话，会出来一个非常大的理论体系来支撑现在的发展。引用吴恩达的一个说法，就是说，他说有监督学习方面，深度学习可以超越几乎其他所有的算法，只要数据量足够。只要数据量够大，深度学习能不断逼近真实函数。



但是我们去看这个这个图，也很有意思，这个学习算法随着数据的增加，它有一个拐点啊，到某一个点之后，他就停下来了。当然了，这个传统模型大部分我们也能理解到， 因为你的公式本身表达能力很有限。你比如就定了5个参数，然后搞一个线性的，其实表达能力是非常有限的。你怎么训练它，都不能把真实的东西完全模拟好。但深度学习不一样，你只要给的模型足够大，它基本上可以把这个真实环境原函数给你还原的非常好。所以刚才说，它随着数据的增加，每一个数据的反馈都会修改这个函数，然后就逼近真实函数。所以说，它到达一个点之后，爆发了数据和运算能力，使得深度学习真的有用了。它可以超过原来的传统算法。那以后的话呢？它会继续扬长而去，不断进步。

接下来我们再讲一下人工智能会影响什么。我们认为人工智能会影响几乎所有的产业。

第三部分：人工智能对产业的影响

关于人工智能对产业的影响，雷鸣说：



举一些简单的例子，比如说服务业， 扫地机器人现在全球已经卖几千万台了，这是机器人里销量最大的。看着很傻，一个圆盘在那，但是它真的解决了一个问题，你不用扫地了。还有陪伴机器人，这个概念说了很久，现在还没落地，但是呢，这个东西未来肯定会实现。然后呢？导购机器人也是这样。我们能看到这一块儿正在高速的发展，什么时候会人手一台呢？我们不太清楚，中间的话也许有些挑战，
一定要把成本降到某个水平线之下等等，但是未来是很明确的，它就是在朝这个方向发展。我们相信在一定时间之后，每个人家里面都会有N个机器人在帮你做这做那。这就是未来的工业机器人和智能工厂。







特斯拉在整个生产过程中，有十几个工程师到几十个工程师在盯着，这些工程师并不是流水线工人，他们在盯着流水线不要发生故障。真正的生产都是机器自动化进行的， 所以说未来工业也会有深刻的变化。另外，现在我们知道自动驾驶和智能交通，这两个当然也会出一些事故，因为在创新的早期，错误总是会犯的。但是它会越来越好。另外我们大胆的估计，也许20年以后，可能你自己在马路上开车就是违法的。





接下来，雷鸣展望了人工智能的未来和发展。







雷鸣最后阐述了“北大AI公开课”的主旨及课程安排，他说：

我们希望通过这个课程，给大家一些好的思考的方法，希望大家对产业的发展有所了解。到底我的东西有什么用？这个产业的路径现在怎么走？什么技术什么时候可能能达到一个突破点？

我们希望，学生成为懂行业的AI人才，我们想通过课程让大家了解：第一，行业发展；第二，知道在每个行业里面哪些AA的技术在被使用，怎么使用。你会知道这个行业什么时候什么技术可能比较成熟了，整个发展路径健全以后会是怎么样？有什么挑战，有什么机遇？ 

另外，上完这个课之后，大家可能对于每个行业都能有所了解，然后决定你喜欢哪个行业。因为我们毕业后不可能参与所有的行业，你早点知道自己喜欢哪个行业，你早点去了解将来的话，你就会更明确目标。创业也好，加入公司也好，都能做得更好。

第四部分：课程介绍













最后，附上本次课程的视频回放链接：
http://www.iqiyi.com/l_19rrf6l46v.html http://toutiao.com/group/6389004054286041345


1 新智元报道
 

来源：北大 AI 公开课

作者：零夏

【新智元导读】昨天，备受瞩目的“北大
AI 公开课”第一讲揭幕：北大人工智能创新中心主任，百度创始七剑客之一雷鸣对话真格基金创始人、新东方联合创始人徐小平。两位老师思维碰撞、金句连连。新智元第一时间报道，为你总结对话环节干货亮点。还等什么，赶紧看吧~



2017年2月21日，北京大学“人工智能前沿与产业趋势”系列课程如期开讲。

在课程后半部的对话环节，两位老师思维碰撞、金句连连。徐小平一上来就是乐呵呵的台风，他表示能生活在这个 AI 时代，感觉很燃烧！徐小平还调侃自己，虽然只有“人工”没有“智能”，但是依然投了很多成功的 AI 公司。下面一起盘点对谈中的十个亮点。

1. 数据在智能时代就是“石油”，不能期望免费获得

雷鸣：政府可能开放数据，但是很难要求企业开放数据。数据在智能时代就是“石油”，不能期望免费获得的。我们可以做两个方面：

第一，现在很多领域数据是没有的，你通过做出应用来收集数据，然后再智能化，自己再原生迭代，这是一个方式。满足需求才能获得数据。

第二，找一个领域专家，他可以获取领域数据，双方可以配合做起来把数据整理好，从中获取机会。

徐小平：举个例子，医院积累多年的病例，对于医院来说不会再用。而我们投资的一个创业公司帮医院把所有病例结构化，并从中挖掘价值，现在做的很好。类似这样的机会相当多，相当于十几年前的互联网时代，几乎所有的行业都有崭新的需求。

2. 基础研究美国强，中国市场得天独厚

雷鸣：中美AI创业分别有什么特点？

徐小平：我们投的最好的创业公司，其创始团队都是有欧美留学背景的。例如我们投的依图科技（做海关和公安的人脸识别）成了领域标杆，创始人是
UCLA 的PhD。所以在这个领域，我的感觉是中国跟美国比还是有差距的。

 

雷鸣：中国有一个得天独厚的巨大市场。创业也不仅仅是纯看学术研究的，还是要和需求结合起来。

 

徐小平：毫无疑问中国创业者拥有无与伦比的机会。例如我们去年投的一个公司，帮京东做定价的体系，怎么获得最多客户怎么赚最多的钱。他们还帮顺丰做物流路径的设计，怎么走最省油。这是尖端技术和尖端市场的结合，所以我们闭着眼睛就投了。



3. 创业最好找原生的痛点去做

徐小平：对VC来说，最痛的痛点，就是拿着矫揉造作的痛点、伪需求去创业的。好的项目如蜜芽宝贝，创始人生孩子之后发现国内没有让人放心的母婴产品，于是她寻找、点评、分享好的产品。渐渐她成为了妈妈群体中的意见领袖，渐渐越做越大，百度也投资了她，现在做的很好。真正的需求不是想出来的。

 

还有北大出来的创业者戴威，他做ofo之前，先做自行车环岛游，但是做不下去了，都要破产了。后来发现他一年在学校要丢两三辆自行车，他就想为什么没有自行车分享呢，想骑就能有车骑，所以才创立了ofo。



4. 技术、市场缺一不可，找到最合适的中国合伙人

徐小平：我们投资最痛苦的经历，就是投了一个没有商业意识的科学家。投资创业是商业，如果你有一个idea一个技术，怎么卖掉，征服市场。我们投过很多世界级的科学家，但是他招人、开人、整人、管人、教育人的能力欠缺，最后伟大的梦想全部破灭。

完美的情况是，这个技术牛人同时具有商业能力。但是更多的情况是，做技术的可能只想做技术，你就要找一个商业专家、一个管理专家。我很看重一个创业团队，几个“中国合伙人”，一个管技术，一个管市场、一个管供应链。所以中国的技术人员和科学家整体跟美国的比起来，综合能力相对弱

 

我不是针对搞技术的，我认为大家读书的时候都要培养深入社会的能力和爱的能力。要加入创业公司，去打杂、哪怕倒开水、做前台、当司机……锻炼自己的商业感觉和与人打交道的能力。



5. 大学毕业后是创业的黄金时期

徐小平：有的老师对大学生创业表示担忧。两年前，Elon
Musk去清华演讲，有人问大学生能不能创业，Elon 说，大学毕业以后你什么负担都没有，是你一生中创业的黄金时期。福布斯调查表明，毕业之后创业的人平均收入是毕业之后加入大公司的人的1.5倍。创业的人损失的是一点工资，但是拥有的可能是全世界。

6. 辍学创业根本不是问题，你还问这个问题，你就out了

雷鸣：有同学提问，您是否建议大学生休学创业？

徐小平：有一篇文章说以色列的母亲都希望孩子能休学创业，一开始我很纳闷，犹太人不是最重视教育吗？后来听以色列的创业之父说，如果以色列的英雄、富豪、偶像都是优秀的创业者，以色列的母亲自然知道自己的孩子应该追随创业者。

 

之前，我嘴上经常会说学校不重要学位不重要，但是我心里还是觉得上北大最好。但是现在，我看到太多没有学历的人成功，彻底改变了我的观念。例如美图秀秀创始人吴欣鸿，他当时考上了清华美院，他没有去上。十二月十五号，美图秀秀以四百亿港币估值在香港上市。所以休学、停学都不是问题，你还问这个问题，你就out了。

7. 徐小平：连我做创投也要被 AI 取代了

徐小平：我从深圳过海关的时候，海关提示，千万不要用别人的身份证蒙混过关，我们有人工智能，随时可以抓住你。我当时浑身一愣，幸好我的身份证是自己的。

人工智能确实对我们的生活和社会带来了很大变化，甚至在一些我没想到的地方都应用了人工智能。再比如，我们投资的“一起作业”，本来是老师在网上布置作业，孩子在网上交作业。但是最近他们做一个AI ，如果孩子题目做错了，就给孩子推送类似的题目。我相信他们以后会做到比天底下最好的老师更好更因材施教。

 

我们甚至做了一个AI 来帮助做投资。我们每天收到300封BP，但是还是这些项目很难得到正确的评估。后来我们请技术人员帮我们研发了一个软件，帮我们筛选BP，看创始人的年龄、工作经验、什么学校的等等，给这个BP打分，凡是六十分以上我们就约见。经过大半年的测试，投资效率大大提高。我最着急的是我就要被取代了，不用做投资了，因为凡是九十分以上的项目就直接可以投了。事实上现在二级市场很多交易员都被颠覆了。

 

雷鸣：对，据我所知现在机器交易量增速很快，我记得是每年超过百分之一百的增长。

 

徐小平：我知道某些投资部门原来几百个人，现在只养两个人就够了。

8. 不想被AI 替代，必须掌握五个能力

雷鸣：未来重复式工作会淘汰。但是有三个能力，计算机短期之内还无法替代，一是有意义的创新能力，使得社会更有效率；第二是复杂能力，也就是综合能力，例如协作能力；第三是长期能力，也就是坚持。

 

徐小平补充：还有两个能力，适应能力和再学习能力。我当时从音乐学院到北大，我当时想从政，但是我发现自己根本没这个能力。我很痛苦，所以就出国，我在国外唯一的工作就是送pizza，只要会开车就行了。然后我回国，有很多人想留学，我就做留学方面的工作，做的也不错。后来新东方上市，我发现创业的人需要启动资金，于是我又开始做投资。所以身边有需求，就要扑进去抓住机会。

9. 团队！团队！团队！

雷鸣：很多人说要准备创业应该准备点啥呢，如果说你技术很牛了，你可以趁在学习在工作，多交点不一样的朋友。例如你拉几个朋友，一拉三个科学家，再一拉五个科学家，就很麻烦了。你最好拉一个销售的，拉一个传媒的,等等，那你的朋友圈就很广。

 徐小平：每个人在世界上都有独一无二的位置，都有自己的价值，看你怎么定位。你要是做技术、有专利，你就去找钱。一般投资人看到有技术的人都会投，哪怕最后可能后悔。但是你一定要有找钱的意识，还要找商业的合伙人。

 

雷鸣：如果一个人有这样的能力和意识，哪怕第一次创业不成功，第二次第三次第N次可能会成功。

 
10. 没有公司不在战斗中成长，都是打打闹闹

徐小平：我们投团队看3个C：

1. Chemistry，团队要有渊源有理解，有共同文化。依图的朱珑是做技术，他有个合伙人做商务，他们是一起长大的中学同学。
他们就是一个很好的例子，所以要找到有共同价值观的合伙人。

2. Complementary，之前提到的三个博士没投，就是因为没有互补。

3. Compromise，要有这样一种文化，既能够相互拍桌子，又能够相互妥协，这样才能做起来。没有公司不在战斗中成长，都是打打闹闹、哭哭啼啼的，才能成长。

最后，附上本次课程的视频回放链接：
http://www.iqiyi.com/l_19rrf6l46v.html http://toutiao.com/group/6389004054286041345
课程介绍

“人工智能前沿与产业趋势”课程由北京大学开设，并面向公众开放。课程由人工智能创新中心主任雷鸣老师主持，共14节，每节课邀请一位人工智能领域顶级专家和行业大咖作为主讲嘉宾，就人工智能和一个具体行业的结合深度探讨，分析相应技术的发展，如何影响产业，现状及未来趋势、对应挑战和与机遇。所有课程相关信息、通知都会在下方的公众号发布。



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