這七大公司在互聯(lián)網(wǎng)上當(dāng)然是很巨大的，可是在一些傳統(tǒng)而實體的產(chǎn)業(yè)，這些公司的影響力其實很微小，所以我們可以期望將來會出現(xiàn)在資料上更開放的系統(tǒng)，來取代這七大黑洞。其實就科學(xué)家來說，這七大黑洞造成很多困擾，因為發(fā)展人工智能的技術(shù)，需要這些資料，但是這些資料并沒有被分享，所以科學(xué)家的發(fā)展就被限制住了，這也是為什么后來許多科學(xué)家不得不去這七家公司，不然研究做不下去，但終究這還是為人所詬病的一種對自我利益過度保護(hù)的行為，科學(xué)家做研究還得去「乞討」資料，情何以堪？
所以創(chuàng)新工場的作法就是不只程式碼開源，資料也開源，而且對學(xué)生合作，因為有許多比較資深的工程師其實也不懂人工智能，但是現(xiàn)在的大學(xué)生很多都已經(jīng)懂了，過去斯坦福大學(xué)的機器學(xué)習(xí)課程一堂 80 個人，今年 1000 個人，這些懂人工智能的大學(xué)生，將來就是人工智能發(fā)展的人才庫，他們會很飢渴的找平臺去發(fā)展他們自己的才華，而我們就盡量提供他們機會。
反過頭來看臺灣的學(xué)術(shù)界，就李開復(fù)的觀察，其實研究者都處于快要放棄的狀態(tài)，因為資料沒有比人多，又不像是美國或中國有七大黑洞，臺灣連黑洞都沒有。所以如果有臺灣的教授或?qū)W生對人工智能的發(fā)展有興趣，接下來可以多發(fā)展或是參與開源的生態(tài)系。
人工智能未來的發(fā)展有三個階段
對人工智能的發(fā)展，李開復(fù)提到將會歷經(jīng)三個階段：
1. 先是應(yīng)用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)。
2. 接下來是透過更多新的感應(yīng)器和硬體收集新的數(shù)據(jù)發(fā)展新的應(yīng)用。
3. 最后則是全面自動化。
這三個階段發(fā)生的時間大概會是未來的五年、十年和十五年。最開始應(yīng)用人工智能的就是科技產(chǎn)業(yè)，像是 Google 的搜索其實已經(jīng)應(yīng)用很久了，現(xiàn)在已經(jīng)是科技公司如果不用人工智能的技術(shù)，那就有點落伍了，有資料還不用，那不奇怪嗎？
除了互聯(lián)網(wǎng)公司，還有誰有資料呢？金融產(chǎn)業(yè)，而且金融產(chǎn)業(yè)是天生就應(yīng)該要用人工智能的，完全是數(shù)據(jù)化的一個產(chǎn)業(yè)，不管是銀行、保險、貸款、征信、投資，都是數(shù)據(jù)的處理。
李開復(fù)是這樣看的，一個產(chǎn)業(yè)如果有大量的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)帶有標(biāo)簽而且是單一領(lǐng)域的，那就是人工智能應(yīng)用最理想的數(shù)據(jù)。
金融產(chǎn)業(yè)非常符合這三個標(biāo)淮。而且金融產(chǎn)業(yè)很有錢，創(chuàng)業(yè)者會一窩蜂闖進(jìn)這個產(chǎn)業(yè)，好好的利用人工智能。
接下來才是醫(yī)學(xué)，醫(yī)學(xué)也有很多數(shù)據(jù)，像是影像就是一種數(shù)據(jù)，如果你現(xiàn)在有朋友在放射科，那要淮備改行了?？?X 光片、核磁共振、斷層掃描，過去需要累積經(jīng)驗，可是再怎樣人的經(jīng)驗都比不上人工智能透過整個資料庫去學(xué)習(xí)?。∪四槺孀R，傳統(tǒng)可能最厲害的是警察，一看就知道誰是不是逃犯，可是現(xiàn)在在路口架設(shè)一臺攝影機，有哪個警察可以做得比人工智能好？24 小時不休息、資料庫完整，辨識速度快、失誤率低。除了影像以外，DNA 也是一種數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的處理在深度學(xué)習(xí)成熟之后都有很突破性的發(fā)展，也會是未來的發(fā)展重點，接下來可以透過 DNA 來發(fā)展更精淮、更定制化的醫(yī)療。
連醫(yī)生都得改變自己的工作內(nèi)容
所以不要看醫(yī)生現(xiàn)在是很好的職業(yè)，人工智能在一些事情上可以做得比醫(yī)生更好，例如人的手會抖，機器開刀不會，人的經(jīng)驗有限，機器的經(jīng)驗只被資料庫的大小局限。接下來，醫(yī)生與其說是看病，不如說是成為機器與病人之間的溝通橋梁或「介面」。其實這也不是壞事，現(xiàn)在很多醫(yī)生一邊要看診、一邊要做研究很辛苦，將來人工智能取代了看診的大部分工作之后，醫(yī)生可以更專心的去做研究，醫(yī)學(xué)就有更快速的突破了。
談到醫(yī)療與人工智能的應(yīng)用，就讓人想起 IBM 的 Watson 過去也參與了腫瘤的醫(yī)學(xué)研究，不過有趣的是李開復(fù)談了許多人工智能的發(fā)展，卻似乎很少談 IBM？李開復(fù)認(rèn)為，其實 IBM 的人工智能并不是基于目前有顯著進(jìn)展的深度學(xué)習(xí)技術(shù)。過去 IBM 的確挑選了一些特定的領(lǐng)域可以提供他們的服務(wù)并且獲取收入，其實如果真的要去回想有什么人工智能的頂尖科學(xué)家在 IBM 服務(wù)？有什么突破性的技術(shù)？有什么可怕的數(shù)據(jù)？好像都沒有。