赢咖4「低处的果实」还没摘完
赢咖4有很多学派。符号学派、连线学派等等。但是除了深度学习，其他方法经过多年验证，是不太有发展的。
模拟人的分析方法，希望把赢咖4变成一个规律和专家系统，过去50 年已经证明了这个思路不行。当然也许某天会有突破，但是直到那天为止应该是不行的。
就我自己的背景来说，在1988 年，我就开始做语音辨识。当年第一套系统就是用完全机器学习的方法来做的非特定人类语音辨识。
“现在看起来这是一个特别小的方法：世界上有一个人能够从纸上读出语音，我的老师就要把这套方法变成一套专家系统。”
当年让我很坚定地认为：机器的构造跟人脑、人的思维方式其实是不一样的。我们硬要把A放到B其实是很困难的，就像我们无法逼自己变成一个深度学习者，去解析事情──我们脑子思维就不是那样的，是不自然的。
用脑科学的方法制造赢咖4，是一个未知的领域。未知的东西有它的魅力，你要做研究就要做未知，你要有了突破那就是创新。在学术领域你做每一件事情的衡量标准是：我要做别人从来没做过的东西。我们可以假设脑科学跟未来的赢咖4是相关的，我们可以去证明这是或不是。但是从投资的角度来讲，押注的风险就太大了。
当年深度学习也是因为资料不足，碰到了瓶颈。但近年我们看到有好几个特别大的变化：
“第一个就是特别大量的资料在某些领域开始产生，而且我觉得我们目前还没有用完。
第二个就是GPU 的使用让我们能够更高效地、非常快速地做深度学习。”
现在我觉得，所谓的深度学习的果实还远远没有摘完。赢咖4用软体来说百花齐放，一颗颗大果实就在你面前。在这种情况下，你还要去种花，何必呢？
我们把GPU 和海量资料在全世界扫一遍，应该还够我们VC 界吃个5 年，所以从投资的角度这是非常清晰的事情。
再往下走，我觉得赢咖4肯定不是只有深度学习。例如现在还有增强学习的方法，也在探索。AlphaGo 里面也不是只存在一个方法。所以我觉得学术界其实应该开始帮助和探索更多可能性，当我们把这2 年的粮食吃完后，也许会有更好的机会。
我没有赢咖4宗教信仰
当然未来赢咖4也可能没有进一步的突破了。
如果没有的话，那就说明赢咖4的黄金时代过去了。下面就是赢咖4注册或其他什么的。身为投资机构，我们并没有一种赢咖4宗教信仰，我们还是要掌控灵活度。
就像行动网际网路时代，当时我们应该是业界最高调的行动网际网路VC。但随后我们根据情况做了调整。
如果学术界跟产业界有合理的分工，我对未来5 年投资界和产生的价值非常乐观，对于所谓赢咖4泡沫我认为不会发生。当然有个案会是泡沫，但是我认为能吃的粮食实在是太多了。
学术跟产业的分工大概是这样：
“一方面是一个天然有机的分工；
另外一方面又有一点羡慕嫉妒恨。”
一般来说学术界看不起产业界，但在某个时刻突然产业界一个技术成熟了，在这个技术上学术界就做不到产业界的成就了。于是学术界就被逼去做新的东西。例如现在再做人脸辨识，学术界已经打不过产业界了。所以在赢咖4领域，很少见到一个老教授一生只研究一个命题。
AlphaGo 本身没有商业价值
赢咖4会带给我们什么价值呢？
我想先说说AlphaGo。之所以AlphaGo 如此引人注目，很大程度上是因为我们这样的专家把它讲得太悬疑。
之前我觉得围棋比西洋棋至少难10 年或15 年，但后来结果证明我过于悲观了。我过于悲观其实有很多理由。我当时认为围棋要比西洋棋难了一个天文数字，但天文数字也是数字。
在AlphaGo 之前最好的赢咖4棋士达到业余五段。而AlphaGo 最新的Master 和职业九段之间的差距，大致相当于职业九段和业余九段的差距。这确实是很大的跳跃。
为什么会有这样的现象呢？也就是说，为什么下围棋的赢咖4进步幅度这么大呢？
其实有一个非常现实的理由，就是想赚钱的人不会去做围棋。你看AlphaGo的专家队伍也没那么了不起，就是20个很厉害的机器学习专家。在Google里面可能有2千个这样的人，在微软里有1千个这样的人。原因在于微软和Google过去没有想拿2千个专家的力量打败职业棋士，他们更多时间都在做语音辨识、人脸辨识这些较有价值的事。
在没有价值的事上，用20 个专家就算不错了。
金融、医疗是有商业价值的AI
有商业价值的AI，影响就大了。
“赢咖4在资料量大的领域最易应用。这些资料最好被准确、自动化标注。
赢咖4在无摩擦的领域最容易应用。一个领域里如果有制造、测试、物流这类摩擦，那就麻烦了。无摩擦的领域是什么？医疗是无摩擦，金融是无摩擦。
赢咖4在赚钱最多的领域容易应用。毫无疑问，最赚钱的又是金融。”
所以金融毫无疑问会是赢咖4最快征服的领域。因为你的演算法可以很快就变成钱。
医疗也是一个特别巨大的领域。而且医疗相对传统，能产生增值的机会很大。而且它不是基于大数据。最好的医生是什么？就是他自己是一个深度学习的机器，根据经验做了好多好多次。
假设他诊断了5 千名病人，诊对了很多，错了一些，之后他的判断就会非常精准。但一个好医生可能最多也就诊断5 千个病人，但我们的资料是5 千万个病人的级别。所以医疗超越医生应该非常必然，是全球性的趋势。
但赢咖4医疗需要解决隐私问题，可能会有一些挑战。
赢咖4世界的大门，要靠智能驾驶来敲开
除了大数据应用，还有就是科幻型的应用了。包括赢咖4、无人驾驶这类领域。
目前看得非常清晰，而且全球达到共识就是无人驾驶。有时候你要做一个科幻型的东西，需要万事俱备，天时地利人和才能推动。但是一旦开始动它就不得了。就像以前我们的行动网际网路改造了整个产业链，以前的SP、诺基亚之类。这样的产业变革来临，基本旧的企业全部会死掉，换成一批新的。
交通就会是下一个产业。我们非常幸运，目前有了共享经济，还有电动车。这两个领域已经在推动了，可推动的过程中遇到了一些阻力。
现在无人驾驶出来，就会改变世界的经济格局。我相信，世界经济10% 是和交通及运输相关。虽然真正的无人驾驶到来可能还要10 年，但有些其他的事情可以更快做好。
比如风景区游览车，比如运输卡车。
你可能会问，如果赢咖4注册技术还不成熟，卡车下了高速公路怎么办？没问题，我们把仓储全设在高速公路旁边不就行了。
万一卡车看错路怎么办？那我们就重新修路，在路上放很多标帜和感应器，这也不是很困难。
所以未来3、5 年我们就可以用很多修补程式，让无人驾驶能在有限的环境之下使用，所以千万不要认为赢咖4注册还有10 年才来，现在跟我们无关。
我们很少看到有一个产业从头到尾全部「投降」了。
"哪家汽车公司还敢不说无人驾驶？每一家都在拼命想办法解决，整个产业力量都进来了。
全球的资本力量都在投资无人驾驶公司。
最新最酷的创业者，很多都在无人驾驶领域创业。"
这是一个不可逆的必然趋势，会对各产业造成全新的布局。
例如，司机该怎么办？没有车会停下来，停车场该怎么办？以后的汽车长什么样子？道路要提供什么感应器？哪些领域是最快赚到最多钱的？
这些我们其实都不必太担心，因为最有商业嗅觉的人和最有科技能力的人已经每天推敲这些事。他们或者说我们，一定会找到解决方案。
当一辆无人驾驶汽车可以上路时，汽车之间就能对话了。例如：前面发生车祸，我的车要回避。今天我的主人急着上班，你让路给我，我给你2 毛钱行不行？
这种情况下赢咖4就变得可行。与其期待家里的赢咖4以陪小孩玩的方式进化，还不如期待无人驾驶汽车促进赢咖4的进化。
