AlphaGo战胜李世石引发对人工智能的热议。
对此李开复表示，“AlphaGo第一场就战胜了李世石，但是它不会感觉高兴。”虽然这些机器很“聪明”、高效、勤奋、低廉，但是仍只是冷冰冰的机器和工具。
从工具的角度而言，这些机器只会为人类创造价值，担心其奴役人类大可不必，但是要盯好拥有机器学习+大数据的公司，别来作恶伤害用户。
李开复预言，这些强大的机器将带来人类有史以来最大的“下岗潮”。
以下为李开复分享全文实录
昨天AlphaGo第一盘棋战胜了李世石，激起了各种“机器超越人类，科幻小说将成真”的讨论。特别有趣的是有人揣测AlphaGo下面会不会故意输下几盘棋，以免人类起疑心，阻挡了它统治人类的野心。
其实，虽然机器在逻辑分析推算方面，能力会远超人类，但是依然是属于人类操控的工具。AlphaGo这类的“人工智能”机器真正可能带来的危机，不是奴役人类，而是让人类丧失斗志，无所事事。
有些人描述AlphaGo是“和人一样的方式思考，但是比人快无数倍”。这么说并不精确。AlphaGo确实比人快无数倍，但是AlphaGo的思考只能说是“被人的大脑启发”，而非和人类思考一样。
AlphaGo是一个能自我学习的深度学习，经过专家的调节，它能在任何在可以纯凭逻辑分析推算的问题上，把人类远远低抛在后面。机器速度会越来越快，学习能力会越来越强，数据会越来越多。
基于深度学习的人工智能将带来什么改变呢？我们将看到无数的商机和产品，能够解决问题、拯救keyword/keyword生命keyword/keyword、产生巨大的商业和用户价值。
未来，自动交易能得到更高的投资回报和风险比例，自动诊断+基因排序会达到个性化精准医疗，推荐引擎将能推荐你最可能会买的产品、想吃的菜，想认识的人。
在拥有大数据+大计算+专家调节的领域，就不必再跟人类相比了，因为人类根本差的太远了（就像没有人能打败搜索引擎一样）。
这些技术可能辅助专家，也可能取代专家。非专家的工作者很多将会面临失业。未来十年，大部分今天的人类工作可被机器取代。机器将取代许多的护士、记者、会计、教师、股理财师。。。的工作。任何带有“助理”、“代理”或“经纪”等字样的职位都很可能被取代。
这些机器不需要工资，只需要供电和网，就会一年365天，一天24小时“上班”。这些机器将帮助我们创造世界上的大部分财富。
虽然这些机器确实很“聪明”，而且又高效、勤奋、低廉，但是他们并不“人性化”，只是冷冰冰的机器和工具。
比如说，AlphaGo第一场就战胜了李世石，但是它不会感觉高兴，也不会理解我们对于它的讨论。甚至，它说不上这局棋是怎么赢的。
因为，它的思考虽然周密，但是它不懂“赢了有什么感受？”，也不懂“为什么围棋好玩”，更不懂“人为什么要下棋？”，甚至连“你今天怎么赢的？”都说不上。今天的机器完全无法理解人的情感、喜怒哀乐、七情六欲、信任尊重、价值观等方面。
对于人文艺术、美和爱、幽默感，机器更是丝毫不懂。有位AI研究员做了一套研究幽默感的系统，然后输入了一篇文章，这个系统看了每句话，都说“哈哈”！今天的机器连个两岁小孩都不如。对人工智能的研究者，这应该是一大未来的挑战。
未来机器统治人类的预测还很遥远
所以，今天这些机器仅仅是我们的工具，会为创造价值。至少今天，我们不必担心人工智奴役我们（不过要盯好拥有机器学习+大数据的公司，别来作恶伤害用户）。
那我们该担心什么呢？这些强大的机器，将带来人类能否度过有史以来最大的“下岗潮”。这次的“机器取代人类”将远超过去的工业革命和信息革命。
不过，“下岗”还不是最可怕的，因为这些机器会产生巨大的商业价值，养活着这些下岗者，进而养活着人类。
人类最应该担心的是：一旦当机器供养着人类，人类达到了马斯洛需求的基本需求，人类真的还会有动力去追求更宏伟的目标，自我实现吗？还是会醉生梦死、无所事事地或者？
未来机器养活无所事事的人：真实的危机
面对这个担心，我们应该：
❶ 关注启发式教育，用互动式教育启发孩子对学习的兴趣和效率。AlphaGo愿意跟人类学习，我们当然也要善用最善于分析，最博学的机器。善于学习，乐于学习的孩子，是不会醉生梦死的。
❷ 正视发育右脑的学科领域，平衡文理。塞翁失马，焉知非福？
机器超越人类的左脑（工程逻辑思维），也许就是要人类从过去几十年重视理工，倾斜回来，花更多的精力在机器不擅长的右脑，例如：文学诗歌、艺术音乐、电影话剧、文创设计、工匠之美、宗教哲学、沟通情商。
这不是说就不要学理工了，而是说应该让适合理工，爱好理工的人学理工，适合人文，爱好人文的人学人文。我们应该平等看待文理，并且鼓励发展文理双全的人才。
❸ 鼓励有上进心的年轻人挑战自己，孜孜以求，成为专才。不要把时间浪费在“安稳”但是重复性的工作上，而要以“成为某个特殊又有用领域的最顶尖人才”为目标，为己任。
附张泉灵连线李开复实录：
张泉灵：AlphaGo与李世石的比赛现在有新的进展了，有可能人工智能会把原来围棋高手超过2000多年的定式又会有一个推翻和颠覆。我们继续连线李开复先生。
李开复：根据大家的分析李世石好像有在尝试一些新的打法，其实这个是非常不明智的。
因为机器的搜索非常完整，不要说棋谱没有出现过的，你去试试就会让他误入歧途。所以一个比较好的打法还是按照你的经典标准的，过去专家的打法来，会比铤而走险更明智一些。
张泉灵：你现在是不是有点为李世石担心？
李开复：其实我觉得这次棋谁赢谁输不是最重要的。一旦AlphaGo达到了专业二段的水平以后，打败人类只是迟早的事情。
所以说是六个月、一年还是两年，基本上就是在这个时间段上，我们应该假设机器已经战胜人类了，这次是很有趣来看的，但是我也不会说谁赢谁输。
张泉灵：可能即使AlphaGo这次不赢，六个月后，一年之后他一定会赢，这是科技界的观点。但是对这个古力先生是有保留的。他认为人类学习的时候在最后一个段落当中，你可能从一个九分加到九点一分会非常非常困难，未必机器会完成这样的突破。
李开复：这个我觉得聪明人的思考会做这样一个定论。但是无论是我当时做的黑白棋，还是象棋来说，机器的发展是非常快的。
这次可能用了一两千台CPU，下次就可能会用一两万台，不是线性的，但是还是会提升。我们看到机器学习从过去的四个月从3000分拿到现在3300，3500的水平，我觉得未来它的提升应该是很快的，非常快速的。
张泉灵：现在的AlphaGo和1997年击败世界象声冠军的深蓝有多大的进展？
李开复：我觉得进展很大，围棋比象棋的难度高了很多，是难度非常非常大的跳升。当时看到国际象棋觉得围棋就很困难了。
但是我们发现近年来深度学习的技术，还有非常大的数据量和计算量可以扩张的使用，超过了想象。同时我们也对人所谓的智力，当时有一些错误的幻想，实际上我们所看到深度学习的成长非常快速，他也可以非常好的扩张的用上一千台，一万台，甚至更多的机器。
所以在任何客观、科学工程评估的领域，包括任何的游戏，其实也包括很多金融、搜索、广告等等各方面的应用，基本上人不会再有更多的机会跟机器来竞争了。
张泉灵：如果到了围棋这个阶段，像您的说法，即便现在不赢，一年之后总是会赢。还有其他的想法吗？
李开复：我觉得在人的左脑人工推理方面应该认输，即便是AlphaGo打败了李世石，它讲不出为什么。它是一个基本推理的系统，逻辑性的系统。
再往深讲，它不但没法办法解释，甚至没有喜怒哀乐，没有七情六欲。在小说里面我们看到人爱上了机器，这些方面还是非常非常粗浅的，我觉得在下一个里程碑，应该看看机器的右脑方面有没有提升，而不是逻辑方面有没有提升。
张泉灵：我们看到人工智能的视觉、听觉在大踏步的往前走，但是人类还留下了味觉，留下了诗和远方。如果AlphaGo被验证了在围棋上是有非常大的学习能力，同样这一套机器在未来应用方面，给我们两个可能会很大改变我们生活的场景。
李开复：我觉得嗅觉和味觉机器是可以学习和克服的。这些都可以数据化的，只是商业方面还没有足够的需求来让我们发展这种嗅觉和味觉，感知方面是下一步。
现在机器逻辑计算已经超越人类，在感知方面，嗅觉、味觉，听和视觉都有提升的空间，但是感情方面机器基本上没有两岁孩子在这方面的感情。
很多对于人类灵魂、宗教，可能认为这些方面无法超越，我们看到一些机器人至少在表象上看起来是有喜怒哀乐的。但是还是非常困难的，机器是没有幽默感的，机器跟人是不同的。
张泉灵：人工智能到目前的水平，接下来会改变人类生活的哪个方面？围棋那么难判断，都可以势均力敌，未来买股票是不是应该交给机器人呢？
李开复：买股票机器人会超过人类，它会输入一些判断的知识，买股票方面机器人会超过人。
另外一方面就是无人驾驶了，一个无人驾驶的车不但可以看到、听到，还有各种新的技术指导周围的状况，所以它至少在大部分的情况下会比人做更好的判断，也会让我们有更少的出事的可能性，这个还需要很长的时间来做一个道路的学习，甚至三维的场景重建。
谷歌在这方面是最领先的，百度也在做，我期望在十年左右的时间，无人驾驶是最大的。股票其实我机器学习的朋友已经在用机器学习的方法炒股赚钱了，这个是即将发生的事情。
