李開復：人工智能的四次浪潮同時發生
李開復指出，人工智能大概有四波浪潮互聯網AI，商業AI化，實體世界感知AI化，最后是全自動AI化。
過去一個月，李開復在美國、加拿大跑了一圈，見了一些投資人，了解了美國AI巨頭在做些什么，還見到了深度學習的三大巨頭Hinton，LeCun，Bengio。在2018趨勢分享會上，李開復分享了自己在美國的所見所聞。
Facebook沒有平臺的策略，但是研究做的很深，谷歌平臺最強、大牛領先，微軟在試著聚攏它的實力，四大AI公司，有3家不認為亞馬遜是AI公司，但其實亞馬遜做的很厲害，他分析了美國四大AI公司各自的特點。
當AI成為過去兩年創投圈最熱的概念，一直為AI鼓與呼的李開復也承認個別的公司肯定有泡沫，AI這么火，是一個創業者都要包一個AI外套，就看VC能不能識別。他仍然看好AI，在分享會上，他援引了財富普華永道的數據，指出人工智能在2030年將給中國帶來20%左右GDP增長。
李開復指出，人工智能大概有四波浪潮，互聯網AI，商業AI化，實體世界感知AI化，最后是全自動AI化。之所以稱之為浪潮，是因為他們同時發生，沒有先后的順序，但是都會帶來巨大的商機。
簡單來說，第一波、第二波是把已有的數據拿出來賺錢。第三波是從真實世界捕捉數據，然后產生價值，比如安防、購物中心鋪的攝像頭。第四波不僅僅采集數據，工業機器人維修，AI還需要動起來，就像科幻片的機器人、無人駕駛，這個機器人不一定要有感情、能控制欲望，但是必須能動、能觸摸。
李開復還談到了AI應用需要的五個條件海量數據能不能少一些，客觀標注能不能自動標、單一的領域能不能跨領域，超大的計算能不能少成本，頂尖科學家能不能不要。他強調最后一點非常重要，就像蘋果一樣，它的技術已經抽象了，一個工程師不用了解指紋識別、人臉識別就可以用，目前AI的東西還沒有到這種狀態，但是AI工具化、平臺化是必然的方向，以后會有很多的工具讓工程師、不懂AI就可以進行應用。
李開復也介紹了創新工場在其中的布局和調整。創新工場至今已成立8年，從最初主要做天使投資調整為專注于早中期（A-B輪）發展階段的項目，對于高潛力領域也參與C輪后的中后期投資。
以下是李開復演講全文：
其實我過去5周不在北京，大部分在美國跑了一圈，可以先分享一下在美國看到、聽到，我這次在美國、加拿大一共待了3周多，我們這次是去見一些投資人，然后去了解一下美國的AI的狀態，包括美國的3大巨頭在做什么。這次也見了深度學習的三大巨頭Hinton，LeCun，Bengio，非常碰巧，三大行業巨頭、三大深度學習界的巨頭都見到，談了很多事情，也一言難盡，碎碎念講了一大堆。
我在美國看到非常有意思的事情，一個就是美國的AI工業界他們感覺AI的價值是特別巨大的，然后他們也覺得機會巨大、價值巨大、責任也巨大，因為很多未來的挑戰、比如說AI的安全方面、隱私方面，AI帶來的失業問題比較嚴重的，所以他們成立了PartnershiponAI。我這次給他們抗議說你這個PartnershiponAI是美國公司、歐洲公司、怎么沒有中國公司。他們也比較難以啟齒說，為了快速達到共識先不請中國公司，這是一種短視的做法。
過去人類的毀滅論，講的有些過激，但是美國四大巨頭只講人類未來非常美好，AI只會好的，不會壞的，AI取代一些工作，人類才可以增長、1+1等于3，不認為有失業問題，不存在失業問題，這個也不是很好的說法。問題是，現在美國AI公司想開開心心想掙一些錢，不想承擔輿論的指責。
四大AI公司，有3家不認為亞馬遜是AI公司，但是其實亞馬遜做的很厲害。微軟、還有谷歌突然被趕超，都不知道怎么死的，你不能語音，你又不懂自然語音，你怎么突然收集這么多語料，不知道怎么回事兒，很有意思的狀況。
三大研究機構，微軟試著聚攏它的實力，谷歌肯定是最厲害的，大家公認谷歌應該全世界范圍內，100個AI高手，谷歌應該至少有一半。考慮到谷歌有JeffDean，還有李飛飛，所以這三個加起來、而且大家特別覺得谷歌能允許這三個部門在一定的合作加競爭之下往前沖，而往前沖的規則又不太一樣，每一個商業利益、研究的基礎又不太一樣。然后在這個基礎上可以做一個相對不用那么恪守谷歌傳統規則、價值觀，不是說它會做壞事。但是大家對谷歌特別巨大的實踐能力、力量、還有特別頂尖巨頭的數量都是非常尊重、甚至畏懼。
Facebook也非常有意思，它做的深度的研究非常精彩的，中國人的驕傲之一何愷明，今年做了兩篇頂尖的論文。這個也繼續做很棒的世界頂尖的工作。所以Facebook不僅僅有一個研究部門，還有AI的產品部門，這兩大部門都在快速的成長，即做頂尖的研究、也在快速的推廣Facebook部門的使用。
Facebook沒有平臺的策略，平臺谷歌是最強的，但是Facebook好像沒有、看起來特別大的平臺意識，所以這幾個公司各有它的才華。大牛谷歌是領先的，Facebook做的很深。
再談一下那三位AI大牛，都很有意思。GeoffreyHinton大概70歲左右，另外兩為是我這個年紀50多歲，他們關系良好，也彼此競爭。他們是三位在深度學習碰到低潮的時候還堅持做它的研究，尤其是LeCunBengio爭取了加拿大的經費，美國人拿不到經費，機器人維修，跑到加拿大硬撐下去，還是很敬佩的，他們真是很堅持下去。
這次見到他們，總體來說他們對AI未來在上一個臺階的樂觀是超過我們想象的，上一個臺階是什么意思呢？如果我們嚴格看今天AI的能力，大部分還是在判斷、識別、預測、分類這樣的決策，如果談人的智慧其實很多是策劃了、分析了、理解了、對話啊，在思維、邏輯、對話、理解、交流、還有策劃特別重要。其實我們很多現在AI的應用都跳過那些，我們看到眼睛看到什么東西，弄起來再說，并沒有很深去想，我要從這個地方開車到那個地方，我要策劃各種東西，我碰到什么狀態怎么反應，那個人的計劃什么，發生我應該怎么樣地這一整套是更深的，我們是很深的思維，而不是判斷是什么東西，然后怎么做。這幾個AI大牛在AI上另外一個臺階不同的場合表示出樂觀。可能現在沒有很深的基礎，但是一定程度上我們幾個不用做太多的深度學習。一方面代表著其實深度學習已經足夠成熟、可以讓業界發揮它的工程力量、發揮它的價值。讓它產品化、工業化、市場化。
另外，有一點酸葡萄，我們學校機器沒有你們多，你們Facebook，谷歌那么多機器，要比數據量做的最好，我們也比不過你們。人臉識別、語音識別我們不搞，有一點點這樣的意思，因為我們資源不夠。
當然還有第三層最重要的意思，真要達到人工智能突破，不能糾纏這個是貓還是狗，我們要更深層的智慧，如果不是我們三個來做，是誰來做，我們有一定的責任感，所以把這技術推到更高的層次。給他們三個交流，看到更高的理想，讓人敬佩，可能我們面臨是一個分水嶺，現在是把已有的技術產品化，我們投資公司、BAT都會去做。