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圣克拉拉会议中心位于硅谷的中心。2014年11月14日，新的亿万中美企业家硅谷峰会和2014年创业型国家年会在这里举行。腾讯前副总裁、谷歌搜索专家、丰源创投合伙人吴军发表了演讲，从技术角度阐述了未来的发展趋势。在他看来，机器将能够解决许多智能问题。在未来，机器将接管许多最初人们所做的事情。尤其是对于中产阶级，比如律师和医生，未来将会是一个悲惨的世界，因为机器正在带走他们。他说这个领域的市场将从98%变成2%。
以下是现场记录:
吴军:今天，我们来谈谈一些具体的技术智能机器智能。我不使用人工智能这个词，因为人工智能是一个非常狭窄的词，事实上它在很多年前就已经走到了死胡同。
机器智能是一种技术趋势或技术，它正在发生，发生在过去，并将在未来产生巨大的结果。看看什么是机器智能。我们通常理解的机器人，比如电影，在亚洲和美国有所不同。美国机器人更强大，比如钢铁侠和变形金刚；在亚洲，最典型的是铁臂阿童木，所以当我谈到机器人的时候，每个人都会想到这个形象。不管是中国还是美国，都有两个真正的机器人，一个小圆盘。许多生活在美国的家庭都使用了irobot公司生产的机器人，它可以自动扫地，而且像这样清扫起来很容易。另一个是美国向火星发射的好奇号火星探测器，这是一个核动力装置。但是这个机器人既不是变形金刚，也不是铁臂阿童木，也不是机器人或好奇号，因为我们知道在进化的过程中，人类和我们的近亲，大约100种灵长类动物有什么区别？这不是我们的手和脚，我们的手和脚不一定比大猩猩或黑猩猩更发达，而是大脑，所以这是这个机器人最重要的事情。
你说机器是智能的是什么意思？我们现在要讨论这个问题。20世纪50年代，计算机的鼻祖艾伦·卢特林(Alan Lutling)给出了这样一个定义，今天每个人都认可了这个定义。这个定义很聪明。他的意思是，如果我们在这个屏幕后面，有两个屏幕，一个后面有电脑或机器，另一个后面有一个人。然后我问他一个问题，比如为什么天空是蓝色的？那就让他们回答。如果你分不清哪一个是机器回答的，哪一个是人类回答的，那么我会说机器是智能的。这个测试方法应该是公平的，我想每个人都会接受。
这是在20世纪50年代。后来，在20世纪50年代末，人们开始从事所谓的人工智能。这个人工智能怎么样？过去人们是如何做这种聪明的事情的？用机器模仿人基本上就是这样一个想法，所以我们不讨论具体的细节。如果这里有很多人学习计算机，我们就会知道细节。最后，我学会了人工智能，即如何摘香蕉并计划这样的计划。今天，在各种大学，美国大学，包括中国大学，虽然他们会教这门课，但他们不会教专业，因为他们拿不到任何钱，也没有特别的成绩。
20世纪60年代末，每个人都意识到许多事情不能通过让机器模仿人来完成。这时，一位名叫韦斯利的非常著名的科学家第一次发现了这个问题。他在68年获得了图灵奖，并在66年提出了一个问题。他说了这两个字，也就是说，钢笔在盒子里，盒子在钢笔里。第一句很容易理解。为什么盒子在钢笔里？也就是说，第二句话很难理解。在英语中，笔其实还有另外一个意思，那就是供孩子玩耍的围栏，所以很容易理解，那就是把盒子放在围栏里。从人工智能或智能的角度来看，这支笔有问题。我怎么知道这是栅栏？在任何情况下，当你讲一篇文章时，你看不到这一点，你也看不到这个栅栏比这个盒子大。我不知道这件事。你需要知道这件事你需要什么。你需要世界知识的世界知识，这就是为什么机器智能不能用传统的方式来完成，也就是说，我们人类可以理解这些事情，因为我有一个世界知识，这里有一个步骤，我下去的时候不摔跤，但是你不能和机器人一起走得很好，它掉下来的时候不能起来，它躺在火星上的时候也不能起来，所以这在很大程度上是世界知识。
然后，在20世纪70年代，是这两个人(ppt)。2000年，我参加了一个icas会议，他做了一个演讲，题目是从水门事件到白水事件，所以我把这两个人放在这里。为什么？由于尼克松在水门事件的那一年非常痛苦，他们在ibm开始了用数据驱动方法或统计方法解决智能问题的最早尝试，也就是始于1972年的语音识别。然后是2000年他让它说话，将近30年后，这里有了很大的进步，也就是说，在过去的30年里，整个人类开始意识到机器不是通过模仿人来实现智能，而是通过计算来实现的，机器是通过计算来实现智能的。这是第一个，第二个需要数据。从尼克松到韦斯利的28年间，科学家们意识到了这一点。不幸的是，许多人，包括好莱坞，在拍摄电视并谈论它时，总是传达一个非常错误的概念，即人工智能的概念。当你和一个没有这种经历的人说话时，你会发现你不能说话，因为他仍然在怀疑电脑是否像人一样。突然，它可以有创造性思维，然后它突然变得有意识。计算机技术智能的实现依赖于计算。当时，最早的认识是两台计算机解决了智能问题，一台是语音识别，一台是一个人说话，另一台是机器翻译，也就是说，你今天用谷歌，今天你用谷歌语音或谷歌翻译，所有这些都很好。我在旁边画了一块石头。石头叫做罗塞塔。你购买机器翻译软件。其中大部分被称为罗塞塔。为什么它叫做罗塞塔？我可以自己做一个广告，我可以读我的新书《文明之光》，它将谈论为什么它被称为罗塞塔。
好了，现在我们都知道这些东西是用的，也就是说，机器可以解决很多人的智力问题，所以一个比较困难的问题过去从来没有解决过，也就是说，你的电脑，让我们回到艾伦·卢特林的假设，你能回答这个问题吗，这个事情两年前不可能完成，而两年前，我们在谷歌开始做这个，当我离开腾讯的时候，回到谷歌来做这个。我们可能有一支跨国团队。刚才熊和谈到了中国的国际化。事实上，你可以从谷歌上看到，中国的国际化仍然非常非常遥远。当时，我的团队来自四个地方，包括纽约、以色列和苏黎世，还有旧金山。这些科学家和工程师共同努力做到了这一点。大约花了两年时间，在我离开之前我们完成了它。基本上，这就是机器的答案。你可能分不清这是机器的答案还是人类的答案。为什么天空是蓝色的？它给出了一个解释，因为光会散射，那么蓝光和红光的透射率是不同的。最后，红光射下来，蓝光留在天空，大概是这样的。这是一个如此相似的问题，那就是为什么夏天比冬天冷。这个回答问题是这样的。在学术界，所有的结论体一般都被称为wh(词句)，也就是说，因为它的第一个词是W或H，也就是如何和H，如何做某事，然后问你什么时候，在哪里和谁，什么时候，在哪里，为什么和什么都是W，真正难以回答的是为什么和如何做的问题。至于一些事实，你可以通过检查和写一些模式匹配来找到它们。例如，当习近平出生，当奥巴马成为总统，你可以找到他们。所以我们真正关注的是我们能否回答这个问题。
在这些事情完成之后，从艾伦·路瑟林的观点来看，计算机是智能的，那么接下来该怎么做呢？首先，它与传统的人工智能无关。事实上，我们受益于两件事。首先是计算机速度的提高，因为我们依赖大量的计算。我给出了这样一幅图，叫做摩尔定律。随着时间的推移，横轴是时间，纵轴是半导体芯片中晶体管的数量。你可以看到这个纵轴不是线性的，而是指数的，所以它是指数增长。让我们假设计算机起初很笨，但它能计算。如果你有一个好的数学模型，能把智能问题转化为数学问题，你可以想象，如果人类智能的提高是一个缓慢的上升趋势，而计算机是一个解释的上升趋势，它将在某个时候被交上来，然后计算机将比人类走得快得多。从那以后，人们一直很痛苦，所以现在它基本上转向点，这是第一个，也就是说，依靠计算机的高速。第二是依靠数据。你为什么能回答这些问题？因为这些问题的答案现在可以在互联网上找到，如果十年前你不能做到这一点，这台电脑不会推理，但它不需要推理，它只需要计算，然后有足够的数据，所以我现在已经谈了两点。不用说，摩尔定律是半导体人做的事情，可能与每个人都无关。在过去的40年里，我们这个世界的信息技术发展基本上是由摩尔定律控制的。不管你信不信，它是有效的。如果你相信，你将赶上20世纪40年代的信息技术发展浪潮。接下来，至少20年后，世界将被数据所控制，你也是如此。
然后我们再谈一件事，也就是说，当计算机有这些数据时，你如何能很好地计算它们？在那里，谷歌提出了一个深入的研究，这是非常好的说法。它被称为谷歌大脑。我原本想画一张我的大脑的照片，但后来我觉得这会误导大家，所以我在里面画了一张真正的照片。事实上，这种人工神经网络与几十年前没有太大不同。为什么谷歌选择这个作为机器学习工具？因为在过去的几十年里，机器学习的许多算法和工具都在不断改进。例如，如果你使用这个盆地网络，他们不喜欢看这些东西。只有这种人工神经网络，基本算法保持不变。不变性的优点是我构建了一个平台，所以我不必每天都改变平台中的实线，并且我可以稳定地运行很多东西。至于如何实现谷歌，我对数学有点兴趣，一个对大数据感兴趣，另一个对深度学习感兴趣。我在新书《数学的伟大》的第二卷中也谈到了这一点，这本书有两章。
在讨论了机器智能的正确方法之后，让我们来看看结果。这里有两辆车，一辆是格戈格尔自动驾驶汽车。刚才我说过，当计算机的计算速度和能力达到一定程度时，它将开始与人区分开来，并开始能够做得比人更好。所以十年前当每个人都意识到这一点的时候，每个人都在想，很有可能有一天，电脑会接管我们原本属于的东西，所以这件事会被它接管。两位经济学家来讨论这件事。我记得很清楚，那是麻省理工学院斯隆商学院，然后他们考虑了一下。这是在2004年，说有一件事是电脑不能做的，那就是开车，因为为什么？两个原因，因为路况太复杂，这个事情必须同时做出很多判断，这是第一个。第二个是当时美国由美国联盟政府资助的一些研究项目。后来，每个人都带着自己的自动驾驶汽车在无人的道路上行驶。事实上，他们在沙漠之类的地方奔跑。当时，在2004年，如果我没记错的话，第一个跑步者死于大约13英里，大约20公里以外。其余的汽车都不如它好。当时，车速是每小时5英里。也许我们以每小时3英里的速度行走，5英里比我们走得快一点，比自行车慢得多。就是这样，所以2004年其他一些汽车发生了严重的撞车事故，所以当时，每个人都认为这可能是一个机器不能代替人的地方，因为这似乎不是一个完全的计算问题。然而，事实上，这种问题最终变成了计算和数据的问题。因此，2010年，根据《纽约时报》的报道，《纽约时报》报道称，当时谷歌无人驾驶汽车已经行驶了10万多英里。美国高速公路和一些地方没有发生事故，在大陆和城市，超过10万英里几乎赶上了我们开了半辈子的车。当然，发生了意外。它没有撞到人，但是它后面的人撞到了它。所以你可以看到有很多事情是我们以前无法想象的，现在机器正在接管你。谷歌的第一个原型是这辆丰田汽车，后来它是自己制造的，没有方向。如果你能仔细看，我不知道这幅画是否清晰。没有方向盘，没有油门，没有刹车，只有一个开关，然后根据安装要求增加一个紧急刹车。
好吧，也就是说，这种无人驾驶汽车是一种机器人或智能机器。让我们谈谈我们最近投资的两家公司。事实上，谷歌收购了一家公司nest，你可以把它视为智能家具的一部分。事实上，按照我的标准，它实际上是某种机器人的触手或眼睛。我们现在谈论的最重要的机器人是数据中心区域中心后面的100，000或更多的服务器和上面非常聪明的算法，我刚才已经展示了，例如深入学习这些算法和大量数据。那么让我们投票给两个，第一个很小，另一个是一个智能浇水机器人，也就是说，在你家，你可以在你的院子里倒一点水，看看哪里是干的，然后当它是湿的时候倒一点水。这就是《时代》杂志也介绍过的小工作。在这里，他有时会节约家里99%的水，因为你们大多数人。后来，它被卖掉后，许多人用它做了其他事情，不仅仅是给它浇水，比如擦窗户和洗车，因为它可以设定它的高度、角度和去向等。有些人发现它这样做。上面的无人机现在是热门话题，这就是为什么我们在z-park投资了两家公司。这架无人驾驶飞机被称为天空科技，其估价已经非常高，约为5亿美元。当我们投资时，它仍然很小。这些苹果公司正在使用它。它不是一台智能机器。无人机是一个完整的智能系统。也就是说，它的所有操作都相当于自动化，也就是说，它相当于有一个机器人在它后面帮助他完成它。例如，如果电池用完并被替换，那么存储卡将被取下并被替换，这些将被输出给未来的用户。所有这些事情都是自动完成的，也就是说，你只需要每天给它分配任务，其余的就不用担心了。这是一种，也就是说，我们说机器智能更重要，我想谈谈。事实上，我们未来真正做的是智能，即数据中心后面有10，000台服务器，或者一百万台服务器。
正如我刚才所说，人类比灵长类动物的优势在于大脑。事实上，我们已经发展了我们目前的想法，也就是说，机器人不仅仅是一个你可以看到和触摸的东西，不管它是人、汽车还是磁盘。这样的东西，机器人，我们称之为机器智能，它可能是我们墙后的很多服务器，至于伸出那些触角是什么样子。
这是郭台铭的富士康工厂。看一看。这是安装苹果的生产线。当我看到它时，我感到震惊。这家工厂简直太大了。左边的那个很好，下面还有一些非常悲伤的女工。也就是说，我们称之为卖血汗钱。我会告诉你未来。这些人可能更痛苦，因为你想卖汗水和汗水。没有卖汗水和汗水的地方。上面是他们的机器人。郭台铭说你想要20块。那么我的意思是你可以看到机器智能对社会的影响。我说的不是波浪。也可以说我很聪明，我不会去生产线。这与我无关，我不卖血汗钱。请看另一个例子。这是一位美国的放射科医生，一位非常阳光的女性，一位放射科医生。在美国长大的人可能知道这是一个专业。如果你得到了放射科的工作，你必须在那之前受苦。也就是说，你必须上四年大学，然后上四年医学院。在中间，你没有被打断，非常幸运。之后，你将实习四年，然后再实习两年。到这个时候，你的高中同学已经结婚生子，孩子是最大的。你可能还是单身，等等。那些人在他们的职业生涯中成为了经理或主管。这时，告诉他我最近刚得到一份工作，请他给我一份工作，但是年薪是50万美元。这就是今天美国放射科医生的生活，那么接下来呢？
(ppt)这也是一个放射科医生，但它是一个机器人。刚才，机器人不必使用手、脚和轮子。它可能是一个数据中心后面的10，000台服务器，也可能是一台非常智能的机器。他的癌症检测的准确性比我们的放射科医生好。此外，我们电影的结果是否准确可能与今天的情绪有关，比如今天早上吃了一个警察。所以你可以想，未来就是这样一个世界。再举一个例子，你会发现在硅谷买房的人有好几种，也就是说，比如说，那些为了发财而经营公司的人更早去了谷歌和脸书，或者你在某个公司升职很快，基本上就是这种人。当时，30%的资金来自中国大陆，另一种人是我们所说的专业人士。例如，医生和律师赚了很多钱。
我在这里给出几个数字。第一个数字，一亿，一亿。这是古尔、沃勒姆和普勒姆在媒体披露的诉讼中花费的律师费。第二个数字是多少？其次，苹果和三星上了法庭。最后，一些诉讼被解决并停止。判决结束后，苹果公司说我损失了太多的钱。你三星帮我付了部分诉讼费。这是三星要求支付的法律费用。一千六百万，这场官司的总费用被认为是几亿。我不知道有多少亿。这就像x。第三个数字是100，000美元，这意味着他花了10，000美元买了一个软件，帮助他扫描了200万个不同类型的文件。因为有很多诉讼，他以100，000美元结束了诉讼，所以如果你看看差额，我想说你可以向这里的许多律师收取每小时1000美元，这些人可能会慢慢失去工作。放射科医生和律师过去挣的钱最多。这是迷失的，所以未来会是什么样的世界，不管你承认与否，不管你相信共和还是民主，这是事实，这是占领华尔街。所以看到你这样很难过。他们反对什么？面对华尔街，谁是华尔街？没有目的，为什么？美国的问题不是华尔街，而是许多街道(01: 31: 46)。这些人将来可能会变得更加悲惨。政府可以给他救济，给他钱让他吃得更多，但他的未来是暗淡的，因为机器不断剥夺他们的工作。你可以承认，也可以不承认。未来是2%的人制造数据中心背后的机器。当你通过机器控制我们的世界时，你不能承认这一点。你是慈善家和社会学家。这是科学技术的事实。你可以制定很多政策来保证他们的福利，但是我想告诉你你是加入98%还是2%。我认为这是美国工资的变化，不是说我们在发展科技，我们赚的钱越来越多。像熊总和赵总一样，他们都很富有，但事实并非如此。
你可以看到美国的工资呈下降趋势。奥巴马的政策降低了我们的失业率，但是平均工资没有上升。为什么？因为拿回来是更多收入的工作。机器取代了我们过去认为白领需要人类智慧的工作，所以最后一幅图中的绿线是硅谷的房价，它正在迅速上涨。为什么它能长得这么快？这是自然增长。每年，这个地方都发展得很快。当然，来自中国的30%的资金是非常重要的。底部红色的那一点是这里的明星公司积累的财富，谷歌、苹果和脸书，但是他们的员工很少。20世纪60年代，当通用汽车还是世界上最大的公司时，它在全球雇佣了数十万人和80万名员工。今天市值最大的公司苹果有多少人？80，000人，加上世界上最多的人数不能超过100，000人。估价比它大，即总价值比它大，也就是说，这么多钱不是由80万人分的，而是由10万人分的，所以这就是为什么有些人买得起房子，也就是说，要么加入98%，要么加入2%，不管政客的口号是什么。随着科学技术和经济的发展，这是机器的结果。
那么，让我们来谈谈这项投资。机器智能是我们的重点，但我是否投资风险投资将是好的，不一定，因为一半的风险投资正在赔钱，现在我们大约是估计价值的两倍，这是约80%的风险投资，所以我们如何才能成为2%的人，而不是98%的人？这是留给每个人的问题。
趋势在这里，这是不可逆转的。机器会占用很多人的工作，所以你现在只能成为2%而不是98%。谢谢您们。
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