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創新工場成立于2009年，今天管理了大約12億美金的基金，投了接近300個項目，包括好幾家獨角獸。創新工場現在的投資的有一個專門的方向和趨勢——人工智能。
創新工場的特色是做技術型的投資，它最專長的是看到一個趨勢的崛起，并對這個趨勢做深度的分析，而且做非常早期的布局。比如說在2009年創新工場對移動互聯網投資，2011年左右對娛樂內容的投資，而今天它正在對人工智能做一個非常大的布局。到今天在人工智能領域，創新工場已經投資了接近1億美金，接近了25家公司。那么，它為什么會特別的看重人工智能這個領域？
最近人工智能得到全球關注主要是AlphaGo擊敗了李世石。在很多的世界媒體上看到的討論就是機器是否會取代人腦？現在還沒有足夠的科學根據，讓我們想那么多，擔心那么多。而短期人類更應該關注的是怎么用人工智能——我們的工具，我們的奴隸，來為社會創造價值，來為創業者創造機會。

 
一、人工智能的投資領域？

這只是根據現在所知判斷未來五年的應用會在哪個領域里面。創新工場相當看好大數據，尤其是金融領域，因為它有最大的黑盒，能夠產生最大的效應，也會吸引最多的應用。機器人方面很多企業都想做家庭機器人，可是創新工場更加認可有商業價值，能掙錢，能省錢的機器人，而不是家里有兩條腿、兩個手的人在家里跟你打打招呼的，這樣是不能滿足家庭期望值的。這樣的機器人好玩兒，可以做老人陪伴，可以做小孩的玩偶，但是就是這么多了。要期待它幫你炒菜、掃地，成為家庭主婦，或者家庭的新的一員或者新的電器，這個還是一個天方夜譚。當然如果把這個機器人做成了一個音箱，或者做成了陪伴老人的小機器，小魚在家，當然也是可以做的。但是人類所想象的機器人一定會先在商業領域出現，之后才會在家庭有希望一、人工智能為什么這么強大？


二、人工智能為什么這么強大？

 1、機器取代人類？
為什么人工智能會這么強大？就是因為今天人類做的大部分工作是重復性的，是基于一個有限的領域的，是基于可以客觀思考甚至窮舉的。這些工作在未來的十年都會被人工智能取代。舉例來說。今天美國的美聯社90%的稿件已經是機器人取代了；在過去的十年華爾街交易員已經一半下崗離職了；未來我們肯定會看到無人駕駛的車，當這一天來到的時候，世界上大約9%的人他們部分或者全部的工作就即將被取代。無人駕駛可能還需要十年的時間，但是十年不是很久。

2、人工智能到底是什么？
人工智能是什么？其實在這些領域里，人工智能不是模仿人類，也不僅僅是取代人類，所謂的人工智能就是用特別巨大的數據集看到一個人一生、甚至一百個人一生、也不能看到那么多的數據，然后用數個數據推算出邏輯、判斷和推測，來做比人好的判斷。
①AlphaGo為什么能打敗世界圍棋冠軍？因為它是研究了幾百萬的棋譜和花無數小時的時間來打敗人類專家的，而一個棋手不可能花一百萬個小時研究棋譜。我們用人工智能做出了人不能做的事情。
②最近特斯拉出現了問題，盡管如此，特斯拉已經行駛了幾億小時，有這些數據作支撐，難道特斯拉不會成為比人更好的司機嗎？這一天還沒有到，但是如果有一個司機做十億小時的練*，哪怕他開始像個孩子，學完以后難道不會超過人類嗎？
③我們可以想像，如果有一個人臉識別的機器，它把全世界的罪犯的臉都背下來了，有人能夠做到這一點嗎？
所以從這個例子可以看到，我們不用絲毫的懷疑人工智能會全方面的超越人類。但是這不是在所有的領域里，是在一些領域可以窮舉的領域，或者可以客觀分析的領域，或者有正確答案的領域，而且有大數據的領域，而且是有專家參與的領域，所以它會逐漸的發生，不會一次到位的發生。但是它肯定會發生。
 


三、人工智能的進化邏輯——不可不知的深度學習
創新工場在三十年前開始做人工智能，但是可惜的是當時數據不夠，所以并沒有做太多超越人類的事情。過去七八年來有特別大的進步，為什么？因為在機器學習的領域有一套技術叫做深度學習。它帶來了巨大的變革。

1、人工智能是怎樣進化的
①30年前的技術。過去人是需要一步一步地告訴電腦該怎么走，該怎么做；之后人可能會覺得一步一步來教機器有弊端，可能會犯錯可能不全面，可能也不適合計算機的結構、更適合人腦的結構。這是所謂的專家系統，就是人告訴機器一切，然后機器來計算，這個大概是三十年前的技術。
②15年前的技術。大概十五年前的技術是人來找特征，機器學參數。就是機器在識別人臉的時候，人會告訴機器來找眼睛、找耳朵、找嘴巴，找眼睛之間的距離，讓機器自己算算該怎么判斷誰是誰。這里就有一個提升，因為這不是人教機器一切，而是人機結合的學習。
③深度學習的技術是最近五年推出的技術。這個技術幾乎人都不參與了。給機器看一億張臉，機器自己看，自己學習眼睛、嘴巴，還是別的事情，自己琢磨或許法令紋更重要，也許耳朵的大小更重要。我們不要假設人比機器懂得多，只是把大量數據給機器，讓機器抽取它認為重要的特征。而且這些特征只有機器懂，人都不懂。這就是AlphaGo戰勝李世石的時候，下出了人類頂尖棋手都沒有辦法看懂的步驟的原因。這就是深度學習，它能自我學習抽象的概念，而且這個抽象概念超越了人類的想象，人類看不懂。因為它用的數據集比人更大。它就像一個孩子，能夠自我學習，而且數據量夠大的時候，什么都學的會。

2、深度學習到底有多厲害？
深度學習是一個識別物體的領域，而且是一個有人標注的數據庫。大概僅僅在五年前，一個機器跟人的差別還是一個74%對94%的差別。如果算錯誤率的話，可能是六七倍的差別了，所以不太能夠用到實際的場景里。但是每一年都在快速的進步著，在2014、2015年的時候機器已經超越人類，而且差距越來越大。
①當機器識別人臉比人更厲害的時候，那些以識別人臉為工作的人就要下崗了。接待員，我們的安防，專門識別人臉的專家，或者在公司里面看人能不能進來的保安人員，這些人就將被機器取代。同樣的，語音識別也超過了人，語音識別超過了人意味著什么？意味著以語音識別為工作的人，比如說像客服，比如每天打電話賣房地產產品的人，以后打電話的不是人了，就是機器了。因為機器比人更能聽的懂，聽得懂客戶講的字。所以當每個技術超越人類的時候，它帶來的機會都是巨大的。所以，默念哪個行業的人會先失業吧。
②人工智能領域，Google做的最好。為什么？第一個，Google有世界上最大的數據集；第二，Google做人工智能做得最早；再加上Google多年累積了大量的技術人才，還有特別快的機器。所以為什么Google做出來AlphaGo，而不是騰訊百度，也不是美團和小米。但是Google的野心不僅僅是AlphaGo。前一兩年Google自我命名為Alphabet，也就是說Google是里面的一個互聯網公司，它還要做很多其它的公司，比如說醫學的公司和基因檢測的公司，幫人類避免死亡的公司，可能要做汽車金融等等領域。它可能還有做醫學的公司，可能還要做基因檢測的公司，可能做汽車金融等等各個領域。


③人工智能不是誰都能做的。
人工智能并不是人人能做，做起來也不是很簡單。
第一，有些領域是有平臺的，比如開發一個蘋果APP，或者安卓的APP，就要有平臺。你只要是計算機程序員你就可以學會開發一個安卓APP。但是你即便是一個優秀的程序員也沒法兒用深度學習，因為這個還沒有平臺化，你還要知道進去微調很多東西。這方面的專家可能只有幾百個人，所以這樣的人才很稀缺。
第二，需要海量的數據。今天說到一百萬一千萬就是大數據，其實那是小數據。真的要機器學習有用武之地，要有10億甚至更大的數據量。
第三，這么多的數據需要儲存，也需要計算量，所以創業的成本就會很深。
第四，機器學習是沒法告訴你它怎么決定的，回來說是怎么打贏李世石的。


四、總結——李開復都投資了哪些人工智能公司？
創新工場在過去兩三年悄悄布局人工智能領域，因為有些領域的投資一旦對外公布，這個領域很快就被玩壞了。現在創新工場投資了20家公司，一個是Face++，就是人臉識別的number1的公司；第二個是馭勢科技，這兩個項目在國際上達到了很高的知名度。除此之外，創新工場還投了很多公司，像地平線機器人，它是硬件平臺來打通這個領域，而且它會用大家電來做它的第一步的切入；或者第四范式，它在銀行和保險業做了非常大的突破，這個禮拜有一個非常大的發布會，讓大家知道第四范式在做的事情怎么改變了中國的金融領域。等等。