一、老師簡介
1.人工智能專家，硅谷風(fēng)險投資人。
2.原騰訊副總裁。
3.前Google高級研究員，是當(dāng)前Google中日韓文搜索算法的主要設(shè)計者。
4.畢業(yè)于清華大學(xué)計算機系（本科）和清華大學(xué)電子工程系（碩士）。2002年獲得美國約翰霍普金斯大學(xué)計算機科學(xué)博士學(xué)位。
5.著有暢銷書《數(shù)學(xué)之美》、《浪潮之巔》和《文明之光》。
二、什么是機器智能?
2.1、不能以人的智能方式理解機器
人類智能的起源來自語言，語言又來自基因突變，由于人類的物種容忍了這種“錯誤”，經(jīng)過時間的演化和習(xí)得能力的積累，演變成為了人類智能。
人類的智能是從容忍短期的“錯誤”，逐步進化而來的。
圖靈將機器面對的問題，做了如下劃分
可計算及不可計算的問題。
情感是不可解決問題，機器只能解決可計算問題。
2.2、機器智能的發(fā)展水平
弱人工智能
像美圖秀秀的美化圖片，電商系統(tǒng)給智能推薦商品。這種人工只能是自動學(xué)習(xí)，進而提供智能服務(wù)。
強人工智能
在一些方面，能達(dá)到人的水平，絕大多數(shù)時間還會比人做的好。
例如：
理解人的語言：寫作、寫詩跟人差不多、速記比人做得好
看病：IBM沃森機器人在疑難雜癥的診斷上已超過醫(yī)生水平
開車：比人厲害，實現(xiàn)自動駕駛。
超人工智能
機器是否會取代人？暫時不確定。但是，當(dāng)前機器設(shè)計者，能控制機器。
2.3、機器智能的三個支柱
1.摩爾定律-芯片技術(shù)的進步
2.數(shù)據(jù)-各行各業(yè)的數(shù)據(jù)
3.數(shù)學(xué)模型-算法
小團隊創(chuàng)業(yè)針對行業(yè)知識，不要跟大企業(yè)拼芯片和深度學(xué)習(xí)能力。
2.4、機器智能的三個階段
1.模擬人
2.趕上人
3.超越人
2.5、機器的“感知5官”
廣義的傳感器。
人也是物聯(lián)網(wǎng)的一個部分。
各種收集信息的傳感器，放在人身上的，安裝在機器上、日常物品上的。
狗感知上、下午的時間，是通過嗅覺，判斷氣壓的變化。
機器感知是通過傳感器，跟人是不一樣的。
三、未來人工智能的應(yīng)用展望
3.1、車聯(lián)網(wǎng)-未來交通
基于藍(lán)牙的車與車的通訊，以及無人駕駛控制，能使得汽車的擁堵得到緩解。
3.2、智能城市的一部分
通過無人機全城巡邏，同時基于人所持有設(shè)備的情況，監(jiān)控人群活動，進行反恐，判斷誰是壞人。
3.3、今天 VS 未來的視頻監(jiān)控
今天：基于攝像頭采集信息，通過有線網(wǎng)絡(luò)或者無線網(wǎng)絡(luò)上傳到云端，然后判斷人員信息。
明天：智能攝像頭直接識別出物體情況，只上傳結(jié)果，云端保留長期的數(shù)據(jù)。（前置計算出結(jié)果，不依托云端計算）
3.4、更深入的互聯(lián)
1.各種可穿戴設(shè)備聯(lián)網(wǎng)
2.人通過各種傳感器和設(shè)備聯(lián)網(wǎng)
四、IoT是什么？
4.1、概念：IoT
IoT是Internet Of Things的縮寫，翻譯過來是物聯(lián)網(wǎng)又稱傳感網(wǎng)，簡要講就是互聯(lián)網(wǎng)從人向物的延伸。
是讓所有的物品都與網(wǎng)絡(luò)連接在一起，方便識別和管理。
4.2、第三代互聯(lián)網(wǎng)
第一代互聯(lián)網(wǎng)：機器與機器聯(lián)網(wǎng)（PC電腦時代，又稱WinTel時代，主要是微軟和Intel控制了市場，截止到2010年賣出3億臺左右設(shè)備）
第二代互聯(lián)網(wǎng)：移動互聯(lián)網(wǎng)（現(xiàn)在超過30億臺設(shè)備）
第三代互聯(lián)網(wǎng)：物聯(lián)網(wǎng)（萬物互聯(lián)，任何東西都聯(lián)網(wǎng)，幾乎沒有邊界）
巨大的商機
物聯(lián)網(wǎng)預(yù)計在2020年市場保守估計達(dá)到500億的市場規(guī)模，到2030年可能達(dá)到上萬億的規(guī)模。
2016年互聯(lián)網(wǎng)總計3800億的市場。未來，物聯(lián)網(wǎng)有巨大的商機。
4.3、當(dāng)下的問題
1.設(shè)備無法獨立聯(lián)網(wǎng)：例如蘋果的Apple Watch，得依靠蘋果手機。
2.安全性問題：黑客通過設(shè)備獲取用戶信息、盜取用戶病例、通過劫持昂貴的醫(yī)療設(shè)備，使得其無法工作來勒索錢財。
4.4、IoT的架構(gòu)
1.設(shè)備與設(shè)備信息的互聯(lián)，可以基于新一代藍(lán)牙技術(shù)，實現(xiàn)在300米范圍內(nèi)傳輸信息。
2.前置計算：基于最新的芯片技術(shù)，達(dá)到服務(wù)器級別的計算能力，實現(xiàn)在設(shè)備終端對業(yè)務(wù)的處理。
五、IoT的新機會
5.1、芯片
1.低功耗：設(shè)備、傳感器一輩子不用換電池
2.高性能：只有充電寶大小，相當(dāng)于現(xiàn)在有很多電腦的計算中心的計算能力
3.藍(lán)牙遠(yuǎn)程通訊：300米范圍傳輸能力的藍(lán)牙技術(shù)
5.2、操作系統(tǒng)
目前物聯(lián)網(wǎng)里面所使用的傳感器等設(shè)備，暫時都沒有操作系統(tǒng)，市場是空白。
誰要能做出來，就是下一個微軟或者Google。
未來物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)的特點
1.實現(xiàn)IoT設(shè)備與傳感器的通訊
2.前置計算的操作系統(tǒng)
目前華為已經(jīng)開始做基于2G網(wǎng)絡(luò)的NB-IoT，已經(jīng)跟沃達(dá)豐、電信、聯(lián)通等談好合作。
NB-IoT：基于蜂窩的窄帶物聯(lián)網(wǎng)（Narrow Band Internet of Things, NB-IoT）
還有基于電視通訊空置下來的UHF頻帶，做物聯(lián)網(wǎng)通訊。
5.3、算法
將算法植入芯片，實現(xiàn)信號的直接采集和處理。
直接識別目標(biāo)，能傳輸和存儲識別的結(jié)果。
5.4、安全
安全主要是網(wǎng)絡(luò)安全，網(wǎng)絡(luò)安全里面，主要是依靠防火墻。
第一代防火墻：直接攔截ip地址，攔截網(wǎng)址。
第二代防火墻：像360一樣，是尋找和預(yù)測病毒的模式，來防止病毒。
第三代IoT的安全：通過人工智能來區(qū)分正常用戶和入侵者的用戶習(xí)慣差異，來預(yù)防。還有就是通過區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)信息的安全存儲和防篡改。
5.5、區(qū)塊鏈
區(qū)塊鏈(Blockchain)是一個去中心化的加密數(shù)據(jù)庫賬本，記載所有的交易記錄。
基于區(qū)塊鏈記錄過去發(fā)生的所有事情，由于去中心化，所以安全、可靠。
應(yīng)用總結(jié)：
1.在目標(biāo)物體產(chǎn)生的時候，創(chuàng)建一個區(qū)塊，每次變化，都創(chuàng)新新區(qū)塊。
2.具備安全性和隱秘性，隨時可以訪問。
3.區(qū)塊可以拆分，也可以合并。例如：可以管理大量商品的分離和集中打包。
六、展望超級智能新經(jīng)濟時代
特點
共享、跟蹤、合作、眾籌
6.1、共享
共享經(jīng)濟是多用資源，提高資源的利用效率，增加新的需求。
糾正一個概念
商業(yè)的本質(zhì)：讓用戶多花錢。
成功提升效率的案例
1.滴滴是將大眾有車的人的閑置時間和閑置資源充分利用起來（人和車聯(lián)網(wǎng)）
2.airbnb是將閑置的房屋拿出來掙錢。（人和房聯(lián)網(wǎng)）
失敗的案例
1.上門洗腳
2.網(wǎng)約醫(yī)生
3.共享家庭日用工具
這些失敗的案例，都無法提高人的效率。
共享經(jīng)濟的核心
使用權(quán)比擁有更重要。
擁有主要依靠的是資本，使用主要是靠鏈接人與服務(wù)，所以共享經(jīng)濟是要通過連接實現(xiàn)。
案例：鳥屋書店
鳥屋書店，把書店變成圖書館。
圖書館周邊有各類體驗消費，幫人花費，消磨時間，通過房地產(chǎn)和賣咖啡賺錢。
從線上導(dǎo)流人到線下，全日本有五千萬會員。
6.2、跟蹤
跟蹤經(jīng)濟就是跟蹤收集足夠多的數(shù)據(jù)，然后提升效率。
當(dāng)下已經(jīng)實現(xiàn)的案例
1.心臟起搏器：日常生活中，一直收集病人信息，醫(yī)生能輕松判斷病人在每一天具體時間的情況。
2.酒吧：23%的酒是被偷喝掉的。在瓶子底和酒架上加傳感器，跟蹤每一瓶酒什么時間，被倒了多少，判斷是哪個服務(wù)員有問題。
商業(yè)領(lǐng)域，跟蹤經(jīng)濟的未來
1.精細(xì)到每一筆交易
2.提前預(yù)知用戶的洗好，提前推薦商品，出家門前就知道了
3.區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用于數(shù)據(jù)安全，全程跟蹤
4.早期癌癥診斷
5.個性化醫(yī)療服務(wù)：個性化藥品、精準(zhǔn)的醫(yī)療服務(wù)
6.3、合作
合作經(jīng)濟，就是傳統(tǒng)的企業(yè)或者行業(yè)，加上互聯(lián)網(wǎng)，通過人工智能，改善經(jīng)營，提升效率。
案例：Google和福特戰(zhàn)略合作自動駕駛汽車
1.Google提供技術(shù)、數(shù)據(jù)存儲和處理，以及車輛的調(diào)度。（車聯(lián)網(wǎng)）
2.福特負(fù)責(zé)汽車的生產(chǎn)制造。
這其實就是長板理論，整合各自的長板，提升社會服務(wù)。
6.4、眾籌
眾籌經(jīng)濟的核心是信用共享，將過去的預(yù)售、流通等流程環(huán)節(jié)縮短。
廣義的眾籌：眾籌經(jīng)濟，不是現(xiàn)在的預(yù)籌資，廣義的眾籌是運用區(qū)塊鏈技術(shù)，合并與打散，實現(xiàn)跨行業(yè)的眾籌。
案例：耶魯大學(xué)太陽能板項目
耶魯大學(xué)貸款利率很低。工程商和中國制造商貸款利率很高。
通過區(qū)塊鏈跟蹤，可以以耶魯信用級別給工程承包商貸款，價格可以降下來。
實現(xiàn)成本和效率的提升。（聯(lián)網(wǎng)帶來的好處）
七、結(jié)束語
1.未來的社會是一個整體，IoT將一切聯(lián)網(wǎng)，一切皆有可能。
2.大量的數(shù)據(jù)要靠機器智能處理。
3.IoT為機器智能的發(fā)展提供更多的信息。
4.商業(yè)和社會都會改變。
八、問答環(huán)節(jié)
7.1、人工智能給創(chuàng)業(yè)者帶來那些機會？
基礎(chǔ)架構(gòu)方面不要做了，不要跟大公司競爭。創(chuàng)業(yè)者要深入行業(yè)，把人工智能應(yīng)用到行業(yè)里。
7.2、留存數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度如何提高？
數(shù)據(jù)的完整性才是人工智能的黃金標(biāo)準(zhǔn)。
所謂的數(shù)據(jù)噪音可能不是噪音而是信號，基于全數(shù)據(jù)，得出不一樣的結(jié)論。（大數(shù)據(jù)里的全數(shù)據(jù)的概念，就是全數(shù)據(jù)樣本，而不是過去理解的抽樣，甚至過濾掉異常情況）
例如：AlphaGo顛覆人類對圍棋的認(rèn)知，過去判斷當(dāng)前一步是爛棋，可是計算機知道20步以后是一招妙棋。證明一點：人類的認(rèn)知太淺，人計算的帶寬、深度不夠。
7.3、人工智能會帶來的副作用？
1.失業(yè)
2.人的自主性喪失(遞弱代償)
3.制造人工智能機器的這些人，跟別的人差距進一步拉大。
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