近日，在清华大学体育产业发展研究中心主办的“人工智能(+-×÷)围棋观点与对话”讲座上，丰元资本创始合伙人吴军博士发表演讲，描述了一个惊人前景：到2030年，人工智能将造就七万亿美元规模的大市场，而2016年，谷歌营收才1000亿美元，整个互联网行业也不过3800亿美元。

　　01 超级智能时代来袭

　　Alpha Go战胜李世石，意味着智能时代的到来。再往前发展一步，超级智能时代是什么?

　　将来不仅有单个的Alpha Go，整个北京市可能是一台超级计算机。这个超级计算机由两部分构成，第一部分是它的大脑会变得更加聪明。第二，IoT(Internet of Things，物联网)构成了它的感官。整个城市是一个非常复杂的大“机器人”，我们每个人是物联网的一部分。比如说，你要给太太买生日礼物，计算机知道你看过哪些购物网站，浏览过哪些产品页面，你的智能车会问你是不是要去某品牌专卖店，去的路上，通知店员做准备。

　　所以，很可能5年后，北京是一个超级计算机，10年后整个地球是个超级计算机。这种超级计算机，意味着超级智能时代的到来。

　　人和机器的边界，越来越含糊了。过去我们用图灵测试判断。如果在屏幕后面有一个人，有一台计算机，你问一个问题，判断不清楚是人给的答案，还是计算机给的答案，我们就认为人和计算机拥有同等的智能。这也是今天人工智能实现的一个原则。计算机并不需要模仿人，只需要达到同样的效果。比如，只要下围棋能赢就可以了，Alpha Go并不需要学棋谱。

　　所以，“人工智能”更准确地说，应该是机器智能，因为计算机获得智能的方式和人是不一样的。有了这样一个机器智能，IoT相当于人的五官，机器智能相当于人的大脑，然后，整个城市连成一个超级计算机。

　　02 人工智能的三个层次

　　人工智能的发展水平，可以分为三层：弱人工智能，强人工智能，还有超人工智能。

　　第一层，弱人工智能。美图秀秀就是弱人工智能。这么多人用它自拍，它有自动学习的过程，不仅仅是根据经验，事先设定一个参数。大家用过亚马逊的Echo吗?你可以跟他对话，他会根据你的购买行为，建议你买一些东西。这也是弱人工智能。

　　第二层，强人工智能。围棋不仅是一项智力运动，更是一种文化，超越了计算本身，但是，计算机可以解决得很好。理解人的语言，科大讯飞已经做得不错了，甚至比速记员的差错率还低。我在谷歌最后两年负责的一个项目里，虽然计算机不懂得物理学原理，但是它可以根据所有搜索结果，综合知识点，重新组合出一个段落，回答“天为什么是蓝色”这种问题，可以做得很好。计算机看病，输入你的化验结果，口述你的身体状况，以及以前的病历，诊断水平在美国能达到医生的平均水准，在疑难病检测上甚至比人做得好。

　　那么，有没有超人工智能呢?至少在我们有限的生命里，是不用担心这件事的，有两个原因：第一，不管智能程序有多聪明，本质上解决的都是可计算的问题。人类有很多问题是不可计算的。为什么不可计算?我们叫它自由意志。阿兰·图灵有两位精神导师，一位是约翰·冯·诺依曼，一位是戴维·希尔伯特。希尔伯特就提出来，世界上有没有不能直接回答“是”或者“非”的问题?当然是有的，比如说情感问题。

　　03 机器能否取代人?

　　机器能否取代人?这是一个很好的问题。

　　计算机获得智能的方式，很大程度上是靠摩尔定律。计算机的性能每18个月翻一番，1965年至今翻了34番，计算速度翻了160亿次。最近几年，摩尔定律进步速度放缓。美国人估计到2030年，计算机机器智能的水平可能会达到黑猩猩的水平。黑猩猩是人科，它们与人类的差距，要比跟大猩猩的差距要小。

　　10年前有了大数据，使得计算机的进步非常快。今天计算机能获得如此高的智能，很大程度上取决于数据。缺少数据的时候，计算机再快，“巧妇难为无米之炊”。有了数据，估计到2030年，计算机能在各方面达到人的水平，也就是说，还剩13年的时间。你觉得很主观的事情，比如说买什么东西合适，你的判断和计算机的判断可能是完全一样的。

　　几年前深度学习开始发展，在算法上有一些改进，这又会加速计算机智能的发展。所以，到2030年，计算机几乎可以全面超越人。

　　04 IT助人提高竞技水平

　　国际象棋有一套自己的积分标准，一名很牛的棋手叫加里·基莫维奇·卡斯帕罗夫，他的积分能达到2700分。他的下棋水平怎么达到这个程度的?他天天跟计算机下，平时根本不摸棋盘。也就是说，人工智能可以用来帮助训练棋手。

　　2015-2016赛季，金州勇士队在常规赛中取得73胜9负的成绩，打破了公牛队在1995-1996赛季创下的纪录。这个队是怎么得到总冠军的?你请一个里皮这样的教练有一点用处，但更有用的是科技。2009年，金州勇士队在NBA中倒数第二名，一位风险投资人就把它买下来，觉得能够把这个球队训练好。金州勇士队把大牌卖了，引进了库里。库里身高只有1.94米，在NBA球员里是比较矮的，而且腿受过伤，但是他的投篮技术很好。围绕着库里的优势，教练设计了新的打法。工程师团队在球场上设置了很多摄像机，用Sport VU跟踪记录，用MOCAP制定具体打法。六年下来，勇士队从倒数第二名，做到了NBA总冠军。

　　如果关注高尔夫球，你会发现，老虎·伍兹当时打出67、68杆的成绩就能得冠军。他们训练的时候要浑身带着设备，旋转角度很准。

　　这就是机器智能，或者说IT对体育的帮助。

　　05 机器智能是如何产生的?

　　机器智能是如何产生的?有三个支柱，一个是摩尔定律，一个是数据量的提高，第三是数学模型。第三个，数据模型的实现，叫深度学习。所以，机器智能其实是沿着数据和深度学习的路径在发展。如果有人在这个领域要创业的话，想要像谷歌一样去研究深度学习是没有希望了，但是，真正地研究清楚一个行业，掌握这个行业的数据和数学模型，还是有希望的。

　　人工智能发展，经过了三个阶段。

　　第一阶段(1956-1970年)是模拟人。这是人认知的普遍规律。人想飞，不会飞，看到鸟有翅膀可以飞，所以人就绑上翅膀。直到今天，很多人想象中的机器人，还是人形机器智能，其实它不需要人形。

　　第二阶段(1970-2000年)，赶上人。康奈尔大学一位教授提出来，要把一个现实问题变成数学问题，后来取得了突破性进展。语音识别是最早的智能。

　　第三阶段是超越人，比如说无人驾驶汽车。谷歌无人驾驶在美国跑了300多万公里，主动的交通事故是两次。智能驾驶汽车看到的场景跟我们完全不一样，上面有激光雷达，下面藏了无数传感器，有一些死角能够看到。人只有五官，机器的IoT特别多。

　　06 七万亿美元大市场将诞生

　　未来的设备有多少?乐观估计，2030年，将有一万亿互联设备，能够创造七万亿美元的大市场。七万亿美元是什么概念?2016年，谷歌营收才1000亿美元，整个互联网行业也不过3800亿美元，电信设备也就3.5万亿。七万亿，也就是两个电信市场的规模。

　　未来生活会是什么样?当有了RFID、有了方便的跟踪技术后，共享经济会变得不同。三年前谈共享经济的时候，最终把市场做大的，基本上两件事，一个是租车，一个是租房。国家批准的出租车牌照200万张，现在网约车加上出租车一共800万张，增加的基本上是网约车。租房子也是把生意做大，美国有一个调查，好多人出门旅行计划是三天时间，有了Airbnb，房子便宜了，他们可能会旅行五天。所以，专业照相设备能不能租?在物联网可以跟踪后，是可以的。

　　在第一代、第二代互联网的时候，最关键的技术是操作系统和芯片。今天，我们很遗憾看到IoT其实还没有操作系统。谁能真正做出物联网的操作系统，就能成为下一个谷歌或者微软。现在，华为做了NB-IoT，基本做了行业标准，将来可能会发展为操作系统，是非常值得看好的事。

　　除了操作系统，还有处理器、存储器、网络安全技术，这4个技术将是IoT时代最关键的技术。我们未来的城市是超级智能化的机器，IoT是他的每一个触角，智能程序是他的大脑，它们相辅相成，将整体的设备和程序推向崭新的高度。10年后回过头来看，你会发现很多今天想都不敢想的事，就这样发生了。