“人工智能”是現(xiàn)在流行的話題，但是，如何利用人工智能賺錢你知道嗎？9月27日晚，網(wǎng)易人工智能產(chǎn)品總監(jiān)劉銳博士在脈脈上分享了《如何利用人工智能賺錢》的互動演講。劉銳認為，創(chuàng)業(yè)公司利用好人工智能主要從場景可控、輔助人類、采集數(shù)據(jù)和容錯方案等四方面入手，并以網(wǎng)易旗下一款全智能云客服產(chǎn)品網(wǎng)易七魚為例，為大家解讀了人工智能的商業(yè)化模式。
網(wǎng)易人工智能產(chǎn)品總監(jiān)劉銳
下面是演講全文（略有刪減）：
主持人：各位脈脈網(wǎng)友們，晚上好，我是今天的主持人朱珠。今天我們要聊的話題是，如何利用人工智能賺錢。
我們都知道人工智能是最近互聯(lián)網(wǎng)界很熱門的一個詞，尤其是在阿爾法狗打敗國際圍棋大師李世石之后，媒體上開始出現(xiàn)大量的有關人工智能的探討，一些人甚至開始擔憂機器智能將取代人類統(tǒng)治未來世界。另一方面，許多創(chuàng)業(yè)公司、大公司也開始進入人工智能領域，將人工智能作為企業(yè)未來的重要戰(zhàn)略部署。
雖然媒體炒得很熱，很多網(wǎng)友對于人工智能還是有點迷茫，究竟什么是人工智能，它能做些什么，它對我們未來的生活能產(chǎn)生什么樣的價值，創(chuàng)業(yè)者又要如何利用人工智能賺錢？為了解開這些疑惑，今天我們就有請網(wǎng)易人工智能的產(chǎn)品總監(jiān)劉銳先生來和大家聊一聊這些話題。
先介紹一下我們的嘉賓，劉銳總監(jiān)是中科大人工智能方向的博士。從2012年起，他開始人工智能的產(chǎn)品實踐，陸續(xù)將深度學習技術應用到人臉識別、語義識別、智能客服、智能開放平臺等眾多產(chǎn)品和服務中，屬于國內(nèi)較早一批把人工智能和互聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合，應用到產(chǎn)品中的實踐者，在此過程中積累了大量人工智能產(chǎn)品化的經(jīng)驗。接下來就有請劉銳博士給我們做有關人工智能的分享。
人工智能是什么？
大家晚上好。
今天的話題是人工智能。我們只聊三件事。第一，人工智能是什么。第二，它能做什么。第三，要怎么做。中間可以穿插著一些互動，期待各位發(fā)言。
先說第一件，人工智能是什么。
業(yè)界常見的觀點是，人工智能包含幾個部分，首先是感知，類似于讓機器看見什么、聽見什么；其次是決策，讓機器人可以識別、預測；最后是反饋，機器人看見了識別了，進而自動產(chǎn)生相應的動作。
我打個比方，我們開party時，你在人群中突然看見一個妹子，然后你的大腦忍不住尖叫，哇塞，是個美女，身材超好！這就是感知。然后在幾秒時間內(nèi)，你決定上去搭訕，并準備好開場白，這就是決策，然后微笑、say hi、握手等等。這些就是反饋。
這個過程就是人類的智能體現(xiàn)。在機器或者程序上，復現(xiàn)其中一個或者全部環(huán)節(jié)，就是人工智能。
主持人：非常形象又有趣的介紹，所以人工智能是一個感知、決策、反饋的過程。那么人工智能這個概念是怎么誕生的呢，能不能給我們介紹一下它的發(fā)展歷史？
人工智能并不是新概念，算起來今天已經(jīng)是一位花甲老人，經(jīng)歷過好幾次人生的大起大伏。
這位老人出生于1955年美國的Dartmouth College。在1955年的8月31日，由John McCarthy等人，發(fā)起了一項人工智能計劃。
這個計劃是干啥的呢？就是召集志同道合的人，共同討論人工智能。這是人工智能，簡稱AI，在人類歷史上的第一次正式登場。
當時人們對AI極其樂觀。圖靈獎獲得者Minsky甚至預言，“在三到八年的時間里我們將得到一臺具有人類平均智能的機器?！?/p>
然而好景不長，大家發(fā)現(xiàn)一個真相，所有的AI程序都只是玩具。各方開始停止資助。人工智能迎來第一個冬天。
到了上世紀80年代年，以“專家系統(tǒng)”為代表的人工智能開始興起，但是沒多久，Apple和IBM生產(chǎn)的臺式機性能不斷提升，甚至超過這些專家系統(tǒng)。大家對專家系統(tǒng)的狂熱追捧，轉(zhuǎn)為失望。人工智能進入了第二次低谷。
到今天，人工智能已經(jīng)年過半百，終于實現(xiàn)最初的一些目標，被成功地用在很多產(chǎn)業(yè)中，不過有時是在幕后。比如我們使用搜索引擎查找網(wǎng)頁，背后就有人工智能在幫助我們篩選。比如你在網(wǎng)上購買衣服，背后就有人工智能去幫我們推薦可能喜歡的類型。
總結(jié)來說，人工智能誕生在1955年，在幾次起起伏伏中，走到今天，有了很大發(fā)展。但是，距離當年那個“實現(xiàn)人類水平的智能”的夢想，仍然很遙遠。
主持人：為什么說這個夢想很遙遠呢？現(xiàn)在市面上不是有很多智能產(chǎn)品嗎？像智能手環(huán)，智能手表，智能電子秤，智能儲物柜，甚至是智能晾衣桿等等。
現(xiàn)在“智能”這個詞已經(jīng)被廣告媒體給用濫了，很多產(chǎn)品似乎不帶“智能”兩個字，都不好意思出來賣。但實際上，你們懂的。很多都是偽智能。
大家看見這四個選項，結(jié)合剛才介紹的人工智能概念，大家能不能告訴我，哪個，或者哪些，是真正的人工智能。為什么？
A.能通過APP遠程控制的智能路由器；
B.可以自動進行全套清洗流程的智能洗衣機；
C.能自主回答顧客問題的智能客服系統(tǒng)；
D.配備安卓系統(tǒng)可以安裝APP的智能電視機；
為什么說C是真正的人工智能。因為它首先需要對顧客的問題，進行理解，這就是感知，然后分析判斷，知道要如何采取反應，是聊天逗樂，還是解決問題，最后是給顧客正確的反饋。
主持人：也就是說并不是含有智能二字的產(chǎn)品就是真智能產(chǎn)品，而是要符合您之前介紹的人工智能基本概念，會感知、決策、反饋的才是真正的智能產(chǎn)品。那么人工智能這幾年為什么突然火起來了呢？
因為數(shù)據(jù)更多了、硬件更好了、深度學習技術迅速發(fā)展，這三個因素，導致量變到質(zhì)變，一些領域的準確率，從原來的60-70%，提升到90~95%，少數(shù)領域甚至達到98~99%。
什么意思呢？人的平均準確率是95%左右，如果AI到達95%，就意味著達到人類的表現(xiàn)，可以用機器輔助人類，而如果到99%，就會完全改變游戲規(guī)則，可以直接讓機器來替待人類工作。這就是今天人工智能這么受重視的原因。
主持人：原來人工智能的再次興起得益于深度學習技術的發(fā)展，實際上深度學習這個名詞在新聞稿中也屢見不鮮，學術界甚至有種說法，叫“深度學習一統(tǒng)天下”。這是為什么呢？您能不能介紹下，深度學習是一門什么樣的技術？它究竟牛在哪里，以致于可以掀起一次新的技術浪潮？
是的。到了今天，講到人工智能，就不能不提深度學習技術。
我拿人臉識別領域為例，給大家簡單介紹下。如果給你一張人臉照片，人是怎么認出來的？靠特征，比如像我，就屬于眼睛很?。幌裰鞒秩?，眼睛就屬于很圓潤，很好看。這些都是區(qū)別不同人的特征。
如果想讓計算機認出來，可以類似的，選擇眼睛、鼻子、嘴巴作為特征。這就是傳統(tǒng)方法思路，通過專家經(jīng)驗，去設計特征。
這個方法的問題是，我們不知道一張人臉最重要的特征是什么，只能依靠專家經(jīng)驗，去一點點嘗試，尋找這個最佳識別特征。
深度學習技術不這么做，它只需要通過像搭積木一樣地搭建那些神經(jīng)網(wǎng)絡的組合，用數(shù)據(jù)灌入到網(wǎng)絡，你就會看見神奇的一幕，他竟然會自己一層層的逐漸尋找出最重要的特征，比人類幾十年專家經(jīng)驗設計的特征，效果都要要好得多。這就是這項技術牛逼的地方。
實際上深度學習并不是全新的技術，它的前身是上個世紀的一門技術，叫人工神經(jīng)網(wǎng)絡，而整套理論在二三十年前就已經(jīng)有了，只不過那時候速度特別特別慢，慢到什么樣呢，我們之前實驗室有個哥們，把訓練環(huán)境跑起來之后，就被媳婦拖著，去歐洲度了一趟蜜月，回來以后發(fā)現(xiàn)竟然還沒有訓練完。可想而知有多慢了，根本沒有辦法進入工業(yè)級別或者應用級別。
主持人：那之后是經(jīng)歷了什么，讓深度學習技術又突然崛起了呢？
今天的重新崛起，更多的是因為今天計算機越來越快了，數(shù)據(jù)變多了，另外也有了更多取巧的訓練和識別做法。
不過工業(yè)界開始關注深度學習，跟一個里程碑事件很有關系。是2012年一個權(quán)威的全球比賽。深度學習領頭人Hinton的學生一出場，就拉開第二名一大截，甚至超過了谷歌這些大神。
好比武林大會，昆侖、武當、少林幾個元老在切磋武藝，上下激戰(zhàn)百來回合，也不過你棍子碰到了我的肩膀，我長劍劃破了你的衣服。結(jié)果，比著比著，突然我沖上臺來，掏出深度學習這把手槍，piapia，幾個元老全都被秒殺了。然后整個武林都震驚了。
接下來的故事就容易理解了。先是圖像識別，然后是語音識別，這些領域，一個一個被深度學習突破。好比之前幾十年，我們是從步行、到自行車、再到汽車，今天深度學習就像是飛機，它徹底改變了交通，我們可以迅速抵達全球各地。
而這一切，很大一部分要感謝Hinton、Lecun、Bengio這些領軍人物，如果沒有他們低調(diào)、踏實的堅持，不去盲目的follow熱點，也就沒有深度學習的今天。這也是我非常敬佩的一點。
了解網(wǎng)易的人都知道，它也是一家低調(diào)、踏實的公司。網(wǎng)易一貫的風格是，東西做出來，先自己一遍又一遍的打磨，覺得可以了，才逐漸發(fā)聲。
人工智能這方面也是一樣。網(wǎng)易已經(jīng)有近10年的實戰(zhàn)經(jīng)驗，也是國內(nèi)最早一批應用DL技術的公司。但一直都是先給內(nèi)部產(chǎn)品使用，每天都有數(shù)億級調(diào)用，大量的數(shù)據(jù)、反饋、迭代。然后我們才放心把這些經(jīng)過實戰(zhàn)檢驗的技術，開放出來，應用到對外服務的產(chǎn)品上。
例如網(wǎng)易七魚。我們把這些積累的技術，應用到七魚上，從售前營銷、售后服務、客服管理等各方面，打造全智能客服，幫助企業(yè)用更低的人力成本，提供更好的客服體驗。
當然，我們也知道。今天，即使是全球最頂尖的AI水平，距離用戶期待的智能，還很遙遠。
講了這么多，總結(jié)下，我們先介紹了人工智能的概念，然后講了人工智能的誕生和幾次興衰歷史，最后還聊了聊深度學習技術。這些，就是今天我們交流的第一件事，AI是什么。
人工智能能做什么？
主持人：好的，聊完第一個話題，那我想問問劉博士第二個問題，今天的人工智能，可以做些什么呢？尤其是對尋找機會的互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者們來說，可以利用人工智能做些什么？
可以從道和術兩方面來看。
在道方面，一個核心準則是，是否真正創(chuàng)造價值。這個價值比如，你替企業(yè)提高了效率，或者降低了成本，或者提供某種附加價值。只有真正為企業(yè)或者用戶創(chuàng)造了價值，才可能持續(xù)賺錢。
在術方面，目前我認為，在那些思考模式可以被理性推算，并且可以源源不斷拿到足夠多相關數(shù)據(jù)的領域，人工智能相對更靠譜些。
具體來說，我分享一些需要特別關注的點和需要特別警惕的坑。
先說要特別關注的兩個點。第一點，就是那些重復發(fā)生的具體事情，如果人類可以拿到大量數(shù)據(jù)，并可以用這些數(shù)據(jù)來預測下一次的結(jié)果，那么人工智能也能做，比如廣告投放時，可以通過識別用戶個人信息及行為規(guī)律，來尋找目標受眾。第二點，正常人只需要一秒鐘就可以完成的事，那么人工智能也比較適合做。像判斷照片中的人是不是美女，剛剛開過去的是汽車還是自行車。
再說這個要特別警惕的，有兩個坑。第一不要把AI用作噱頭，比如人臉識別登錄APP，這在目前依然是屬于炫技噱頭，完全不考慮移動端用戶體驗的流氓做法；第二也不要對AI有不切實際的期待，認為它能做很多復雜的事情，比如AI聊天機器人，做你的情感伴侶，要知道，即使是微軟和蘋果公司的AI水平，現(xiàn)在也很難滿足你那顆寂寞的心。
主持人：能不能舉一些具體的應用人工智能的例子呢？
好。先聊聊網(wǎng)易正在做什么。剛才我們提到了網(wǎng)易七魚云客服。
對于客服場景，其實有一部分問題屬于重復性、標準性問題，比如支持退貨嗎，幾天退貨?？头拇罅繒r間消耗在這些問題上，對企業(yè)來說是一種資源浪費。
所以，我們使用深度學習技術，在七魚前端，做了一個智能客服。對于這些重復標準的問答，可以交給它來完成。
在網(wǎng)易七魚后端，我們正在搭建一套人機智能互助架構(gòu)?？头ぷ魅藛T在回答問題的時候，智能系統(tǒng)可以識別客戶問題，并且實時把最優(yōu)秀客服的回答展示出來，甚至幫他填寫好回答。這樣，即使新入職的客服，都可以很快達到最優(yōu)秀的客服水平。
并且，我們?yōu)槠髽I(yè)提供了很多附加價值。比如，機器人和人不一樣，它可以7*24小時工作，也可以同時處理上萬個顧客。而原來一個客服只能同時服務三四個顧客，現(xiàn)在有機器人輔助輸入，他可以服務六七個，甚至更多。
主持人：所以人工智能可以極大地幫助客服減輕工作量，替代很多重復性的勞動，從而為企業(yè)節(jié)省人力成本。那么，在其他領域呢？都有哪些人工智能大有可為的事？
這方面，我和李開復老師之前的看法非常一致。比如人工智能能不能用于投資理財，利用人工智能能不能計算出最佳的組合資產(chǎn)配置，獲得最大的利潤收益。頂尖的分析師也可以做這個，但是他不可能7*24小時，把很多因素都考慮計算出來。這就是AI的優(yōu)勢。
實際上，我們也正在做這件事。如果你想嘗試用人工智能來賺錢，可以下載一個叫“網(wǎng)易金融”的APP，里面有智能管家Dr.8幫你理財投資。當然，理財有風險，投資需謹慎。
銀行保險方面，比如說貸款該不該審批，則無論是銀行的貸款，還是P2P的貸款，都可以通過機器來判斷，而且數(shù)據(jù)未必要來自銀行內(nèi)部。
醫(yī)療方面，今天的醫(yī)生的判斷不是最完善的，甚至一些地方的醫(yī)生水平還很落后。那我們能不能利用傳感器采集的數(shù)據(jù)、醫(yī)學上的知識數(shù)據(jù)，各種病歷大數(shù)據(jù)，來輔助醫(yī)生去發(fā)現(xiàn)，去診斷，去治療。
教育方面也是一樣。在學習的過程中，如果基礎沒有打好，下一個層次根本學不下去。有沒有可能，讓教育系統(tǒng)，去識別你的學習水平，然后根據(jù)你的水平確定學習內(nèi)容。比如，你的加減法沒有學好，機器就不讓你去學乘除法。
網(wǎng)易在這方面已經(jīng)開發(fā)了專門面對中小學生的智能在線學習產(chǎn)品，叫網(wǎng)易100分，可以幫助學生更快的提高學習成績。大家可以搜索下關鍵詞“網(wǎng)易100分”，或直接去100.163.com試試。
總結(jié)來說，關于用AI來做什么這個問題，我認為，在客服銷售、投資理財、銀行保險、醫(yī)療教育這些領域，用AI去輔助完成那些重復性的具體工作，或者那些人類一秒以內(nèi)可以完成的工作。這些都是我個人比較看好的方向。
我們應該怎么做？
主持人：您剛才跟我們介紹了人工智能做些什么可以賺錢，那能不能再深入分析一下，在這些領域里面，具體要怎么做才能賺到錢？
好?，F(xiàn)在我們聊聊最后一件事，怎么做。
對于創(chuàng)業(yè)公司，如何落地生存。我總結(jié)了四要四不要。
第一，不要開放場景，要封閉、可控。因為AI水平?jīng)]有你想象的那么厲害，但在一個封閉可控的環(huán)境中，AI又比你想象的要牛逼。
什么是開放場景？搞個自動駕駛汽車，這玩意就是開放場景。有迎著陽光的，有背著陽光的，有隧道里，有高速上的。即使是現(xiàn)在最牛的自動駕駛汽車，現(xiàn)在到了下雨下雪天，基本都會歇菜。
或者聊天機器人，希望能像朋友一樣跟你聊天為你服務的。這種演示的時候很厲害，各種應答自如。但是一旦你跳出了它預設的邏輯，體驗就會立馬糟糕起來，讓你覺得它非常愚蠢。
這種開發(fā)場景，初創(chuàng)企業(yè)就不要去碰。那什么是封閉、可控。我不做自動駕駛，但我做個倉儲搬貨機器人，就是在倉庫里面，從A到B，完成一個固定的任務。這里面場景是封閉的，光線是可控的，路線是受約束的。這種任務，目前AI就可以做得比較好。
或者你做客服機器人，專注處理顧客遇到的業(yè)務上的問題，這就是封閉場景，你可以不用解決全部問題，而只是那些高頻重復的標準問題，在這樣一個可控的范圍內(nèi)，你把體驗做好。先解決一個具體的小問題。產(chǎn)品穩(wěn)定，又能創(chuàng)造價值。
第二，不要完全替代人，要輔助、增強。人工智能只有少數(shù)領域的少數(shù)場景下，才能做到超過人類水平。所以暫時還是需要保持理性，當下這個階段，即使把輔助、增強做好，也很不容易。
第三，不要等待大數(shù)據(jù)，要巧妙采集、草船借箭?，F(xiàn)在大家都意識到做AI，擁有大量的數(shù)據(jù)特別重要。但對于初創(chuàng)團隊來說，要弄到海量數(shù)據(jù)，成本極高。那要如何采集呢？
一般有三種途徑，你可以通過提供免費的工具服務，比如語音轉(zhuǎn)寫服務，來采集數(shù)據(jù)，這種比較簡單，就不多說了。也可以精心設計一些功能，思路是先通過更高頻、更強的需求切入。比方說你正在做寵物垂直領域，想研發(fā)個品種識別模塊，可以識別出一只狗是什么品種，這個需要很多數(shù)據(jù)。假設又很難買到或者數(shù)據(jù)特別貴，這個時候你可以在C端上，從人人都愛萌寵這個角度出發(fā)，設計個狗狗的“貼紙”功能，主打萌萌噠風格，讓即使是中華田園犬照片，用你的軟件處理后，都能萌化了。這樣就可以通過對“萌”，這個更通用、更強的需求切入，收集到狗狗照片。
還有是通過精心的交互設計，剛才介紹的方法可以幫助你采集到更多數(shù)據(jù)，但光有數(shù)據(jù)還不夠，還需要打標簽。這個時候，巧妙的交互設計就很重要，比如剛才那個例子，在狗狗拍完，如何設計，讓主人可以順手打個品種標簽，這個環(huán)節(jié)就比較有意思了。具體操作需要case by case的討論，這里就不展開了。
第四，不要過于相信算法，要精心設計聰明的容錯方案。算法是一定會出問題的，要通過設計容錯方案，保證出錯情況下的用戶體驗。
比如我們在設計智能客服的時候，如果我們不能確保當前回答一定正確，就會提供給顧客最有把握的前三個答案，這樣即使算法work的不太好，用戶也可以得到自己想要的答案。如果三個都不對，我們還貼心的設計了無縫轉(zhuǎn)人工服務。
總之，對于創(chuàng)業(yè)公司，首要問題是生存，選一個非常具體的、約束可控的切入點，讓AI可以靠譜的發(fā)揮出它的真正價值，然后掙錢活下來。再言其他。
主持人：您剛才談了對創(chuàng)業(yè)公司來說，切入人工智能這個行業(yè)的一些提醒，四要四不要。那么，對于已經(jīng)應用人工智能的企業(yè)來說，要如何贏得競爭呢？
對于已經(jīng)應用人工智能的企業(yè)，如何贏得競爭？主要是三方面：真正懂深度學習算法的人才、領先的數(shù)據(jù)量和領先的硬件計算資源。
如果是要做一個智能產(chǎn)品，而不是一個算法平臺。我要強調(diào)的一點是：負責人要選擇產(chǎn)品人才，而不是選擇算法人才。也就是說，如果是2C的產(chǎn)品，這個負責人要精通人性；如果是2B的產(chǎn)品，這個負責人要精通業(yè)務。
我之前接觸下來的很多企業(yè)，因為AI技術門檻高，導致很多時候負責人就是最懂算法的那個，最后做了很長時間，結(jié)果都是在賣能制造的，而不是制造能賣的。這兩句話聽起來相似，結(jié)局卻完全不同。
事實上，一個能把握真正價值，對人性或者業(yè)務洞悉的人才，對產(chǎn)品成敗至關重要。這是我在這些年實踐過程中，感觸非常大的一點。
主持人：好，感謝劉博士生動有趣的介紹，和我們分享了AI是什么，能做些什么，以及如何做能賺錢。能否給我們推薦一些書籍，或是學習的資源，讓大家可以更進一步地了解AI呢？
如果你只是簡單關注，想了解大概，那你可以去看wiki百科、失控、必然。還有一些電影，如：黑鏡、HER、超能查派，這幾部對人工智能的未來有比較有趣的解讀；如果你打算入門學習：Artificial Intelligence: a Modern Approach（人工智能：一種現(xiàn)代的方法）、 cousera課程（吳恩達-機器學習）或 udacity課程；如果你想深入研究，那就需要系統(tǒng)性的學習。
主持人：最后我想問一個我個人好奇的問題，我們都知道人工智能正在逐漸地改變?nèi)祟愓J識世界，感受世界，和與世界交互的方式，那么站在這個繼往開來的時代，您作為一個人工智能從業(yè)者，認為人工智能會有怎樣的明天？
我的觀點是，對未來最好的預測，就是加入它，創(chuàng)造它。
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