人工智能、自动驾驶、星际探索…未来会变成什么样子？

人类未来究竟会变成什么样子？跟随创业营一起寻找答案，解码硅谷创新基因！...



听说，未来围棋高手不需要精通棋艺，米其林三星大厨不需要精通厨艺。

都说机器学习，到底机器是怎么学习法？

自动驾驶领域怎么去证明这个车是安全的？人工智能会颠覆人类智能吗？会在消灭就业的同时引发毁灭性的混乱吗？人类未来会走向太空吗？

混沌创业营，也许会给你一个答案。

闭关这些天，学员都经历了啥？

7天不同的烧脑主题，人工智能、材料科学、自动驾驶、物理学、星际探索、政治经济、硅谷生态……

8个不同的上课地点，斯坦福大学、奇点大学、伯克利大学……

17位顶级讲者，斯坦福物理教授张首晟、伯克利人工智能宗师级Michael Jordan、纳米科技顶尖学者杨培东、斯坦福柔性电子发明人鲍哲南、小布什总统首席经济顾问Eddle Lazear……

60位思考型创业者，在跨界、追问与讨论中，混沌创业营与AI成长营一起思考着商业与前沿科技未来的模样……

我们尝试去概括和分享这些通往未来世界的声音，即使它们只是冰山一角。



“做翻译器的人不需要精通语言学，围棋好的人不需要精通棋艺”

 张首晟

（斯坦福大学物理系终身教授，美国科学院院士）

作为诺贝尔物理学奖热门候选人，他不讲量子物理，而是借用物理学的思考方法，解读机器到底如何学习。一切复杂的逻辑在他第一性原理的思维方式分析下，都显得简单生动，易懂。

他说，

当机器学习能够帮助我们理解大脑的运作过程，这种抽象和浓缩的深度学习将在未来使得“做翻译器的人不需要精通语言学，围棋好的人不需要精通棋艺”。

这一点在AlphaGo的世纪大战中已经得到有力的证明。

一分钟学会下围棋

 田渊栋

（Facebook人工智能研究院智能围棋项目负责人）

另一位分享嘉宾、Facebook人工智能研究院智能围棋项目负责人田渊栋关于机器学习，也分享道，

围棋是一个很有意思的游戏，它的变化充满奥妙。通过人工智能，任何不懂围棋的人一分钟也能学会围棋怎么下，但要花一辈子去真正领会围棋里面的真意。

人工智能对于人类发展的进程而言，确实存在一种提炼、浓缩、加速的作用。

机器学习的基本原理其实很容易学会。

当我们有一些数据之后，就可以训练简单的神经元表达一个函数，这个函数确定要有一个目的，随着数据的增加，模型就会跟过去的数据越来越吻合，模型马上就可以得到推广。

机器学习不可能那么简单，但是真正的机器学习就是把所有这些神经元串联和并联在一起。

机器学习能够真正帮助我们理解人的大脑到底怎么工作。学习的过程，就是抽象和浓缩的过程。

我们一旦学会大脑是怎么思维的，说不定人类还有希望能够继续聪明赶上机器人。



机器人家政还有多远？

 Pieter Abbeel

（伯克利智能机器人实验室主任）

有没有离生活更近一点的震撼？让早已名声在外的PR2机器人发明人Pieter Abbeel告诉我们。

Pieter Abbeel解释了机器人深度增强学习的一些基本原理。在具备思考和学习能力之后，机器人已经掌握了操纵可变物体的能力，机器不再是简单按指令操作的工具。他会自己思考如何打结、叠被子，甚至可以在不断的学习中扮演更多生活助理的角色。

他还带领学员参观了他的实验室和声名在外的PR2机器人。他说，

我们赋予了机器人学习能力的新方法，关键的是，当一个机器人面对新事物的时候，我们不需要重新编程。

完全相同的软件编码会告诉机器人如何学习，让机器人学习我们给它的所有不同任务。

有生之年看不到人类智能被AI完全取代

 Michael Jordan

（伯克利教授，人工智能领域宗师级的人物）

那是不是人工智能会颠覆人类智能，或者在消灭就业的同时引发毁灭性的混乱？人工智能宗师级人物Michael Jordan给了我们答案。

他的学生都大名鼎鼎，如百度首席科学家吴恩达，卡耐基梅隆大学计算机系教授邢波、斯坦福大学人工智能实验室主任Percy Liang。

他对人工智能领域有着最清醒的认识与最深入的思考。在肯定人工智能一定会改变当下生活的同时，他指出，

机器在遭受攻击或不同的外部环境时，无法稳定工作，并且，目前思考时间过长，会缺乏时效性。

如果往更深层次去展望，指望机器像人类一样大数据分析后还能进行推断和推理，有些不切实际。

虽然他的学生Percy Liang，已是人工智能新生代领军人物，也开展了好几个关于深度学习和语言的项目并颇有成果，但他也不得不承认

要理解的不仅仅是语言，还要理解这个世界。越是深入研究语言，就越是认识到问题不在于语言而在于世界。

正是基于对世界复杂性与深度学习在理解和推断能力上的不足，Michael Jordan甚至做出了他的判断——有生之年仍看不到人类智能被AI完全取代，现在谈颠覆还为时尚早。

“我们不会把超人人工智能看作显然比人类更聪明的人工智能。即在有生之年我不相信有奇点。”

汽车事故率终将为零

 朱佳俊

（前谷歌自动驾驶项目核心工程师）

他给我们回顾了下自动驾驶技术汽车和整个技术的发展的历史，还有比较有争议的技术问题和商业问题。

关于高精地图到底是不是需要的？

自动驾驶技术的发展到底是一个渐进式的过程还是一个跃进式的过程？

我们怎么样去证明这个汽车是安全的？

还有一个争议很大的商业上的问题，到底是私家车还是出行服务……

虽然关于自动驾驶还存在这么多争议，但是我们也有理由相信在可期的未来，其将对社会生活和行业领域带来深远的改变和影响。



寻找能指数级增长的技术

 Darlene Damm

（奇点大学首席讲师）

奇点大学设在美国宇航局埃姆斯研究中心内，是为迎接电脑优于人脑的时代来临，谷歌（Google）与美国宇航局（NASA）展开合作，是致力开办一所培养未来科学家的学校。每年有来自120个国家的4000余人申请，录取率仅为2%。

他给我们介绍了将改变未来的技术特征，是可以指数级增长、数字化、去材料化、去货币化、民主化。

而我们需要有指数思维、道德伦理、赋权与创业精神的人来正面影响10亿人。

培养对社会有用的人

 鲍哲南

（斯坦福大学化学工程系教授，柔性电子发明人）

她从贝尔实验室转战斯坦福大学，在材料领域完成了诸多第一次，2015年，因柔性人造皮肤开发，入选《自然》（Nature）杂志2015年度对全球科学界产生重大影响的十大人物。

她认为，要做出最好的东西，人的想法是最重要的。

要找到最好的、来自不同学科的人，他们才可以有互相想法的火花的碰撞，才会有新的想法。如果我们只是做材料而不去真正去验证在电子器件里面的功能是怎么样，我们不会知道问题到底在哪里，我们便不会有新的去改进这些材料的想法。

她一再强调斯坦福建校宗旨：培养对社会有用的人。

这个立意是鼓励教授和学生创业去的，并自然地带动了产学研的高效融合，她本人也先后将自己柔性电子的相关技术与团队成员组成创业公司。

类似的案例不止发生在斯坦福，伯克利材料学和化学双聘教授杨培东也在践行着。

从根本上改变决定人类命运的能源结构

 杨培东

（加州大学伯克利分校教授，美国科学院院士）

他是UCB材料学和化学双聘教授，人工光合作用的发现者，既是顶级材料学家也是两家创业公司的创始人，他的实验室研究和产业结合经验，完成纳米科技一步一步走出实验室，从根本上改变决定人类命运的能源结构。

“我们的系统有望彻底改变化工和石油行业，我们能够以可再生方式生产化工产品和燃料，而不是从大地深处开采它们。”



寻找最好的教授和讲师，吸引最优秀的学生

 John Hennessy

（斯坦福大学前校长）

他几乎可以算作这个世界上最伟大的教育家之一，也是一位计算机科学家，是具有传奇色彩的MIPS编译器和几代MIPS硬件产品的技术上的领导者，同时还是谷歌和思科公司的董事会成员，在美国硅谷一直拥有巨大影响力。

他从学校毕业到担任斯坦福校长之间，Hennessy曾三次出入硅谷成为“完全的企业人”，对硅谷生态有着最为深刻的洞见。

他重点强调了：

寻找最好的教授和讲师才能吸引全世界最优秀的学生，从而产生最强大的化学反应。这或许说明杰出人才不依赖于计划性地安排式的“培养”，先决条件是寻找和聚集这些潜在的卓越精英。

公司要像在办锦标赛

 Eddie Lazear

（斯坦福大学经济学教授）

他是人事经济学的学科创始人，诺贝尔经济学奖热门候选者，他同时也曾担任小布什的首席经济顾问，对国家与公司的治理制度与政治变革有着深刻的观察。

他认为，

对于管理者而言，晋升是最重要的动力。公司的等级结构如同锦标赛，因为晋升是以相对产出为基础的。

晋升带来的加薪越多，激励效果越大。生产中的不确定性越大，工资梯度应该越倾斜。比起对外招聘高级职位，内部晋升产生的激励更大。

只有当外部人员比内部现有人员优秀得多时，才应该考虑对外招聘。裙带关系对员工动力和努力有负面影响。

作为创业者，他认为应该是多面手，需要均衡的技能。

过于专业化的教育体系可能会减少创业才能。对于公司领导者（CEO、COO、董事）亦是如此。

让年轻的管理者经历决策过程很重要，这可以为他们提供创业所需的经验。

对“精英捕获”的忧虑

福 山

（国际政治经济学影响力教授）

他是《政治秩序的起源》及《政治秩序与政治衰败》的作者，是具有世界级影响力的政治学者，许多大国领导者都在倾听他的洞见。

他表达了对美国“精英捕获”（巨量金钱和强大的特殊利益正以牺牲普通民众为代价，腐蚀国会并充实精英们的钱包）的忧虑。

精英捕获实际就是特殊利益群体崛起，并可以否决对他们有害的举措的执行。这样，致力于公共利益的集体行动就变得极难达成一致。

混乱不起于技术的进步，而在于阶级的巩固和不均。




迟来14年的梦想者礼物

Alan Stern

（NASA科学家，人类如何走向太空）

他是天文史上首次飞掠冥王星的 NASA“新视野号”任务负责人，14年的坚持为了自己对宇宙探索的初心。

他自小就梦想成为一名科学家，并终于想出了关于冥王星的方案。新视野号这个项目，从冥王星的点子，直到最后拿到了资金用了14年。

“我们坚信我们的点子很好，因此愿意花了很长时间，不断地完善成为顶尖的团队。”

他认为，14年，这种近乎恐怖的执着是这片土壤赐予拥有梦想者的礼物。

步步高集团董事长段永平先生也分享了他在硅谷明白的道理：放权和信任。

正是这两点，成就了OPPO和VIVO两个品牌的爆发。



“秩序”是最深的感受，在这里除了亢奋的创业者以外，还有专心研究的科学家，致力于让人类更好的理想者，努力做好服务的投资人......

有的人想的是10年内的事情，有的人想着20年后的事情，而有些人则为50年后的事情做着看似不可能的努力......每个人都有自己的轨道。

这些怀着不同目标的人们神奇的结合在了一起，成就了神奇的硅谷，因为他们都严格遵守着各自不同的“秩序”。

——高榕资本创始合伙人 高翔

见识了硅谷已经远远离开了互联网应用，走过了大数据基础积累和云计算的基础部署，开始逐步迈进人工智能深度学习和机器人时代。我们以为基于中国的人口足够大和市场需求足够丰富，我们在互联网应用上在逐步赶超美国，但我们估计错了，因为人家已经换一个跑道了。

——有赞创始人 白鸦

混沌创业营没有过多的宣传。把课程打磨好，做最用心的课程，而你们上完课之后告诉你们朋友时候的那个口碑，或是朋友圈里的那些许评价，是我们仅有的宣传。

——混沌大学 李善友

这次混沌创业营硅谷游学的成功举行要特别感谢两位带队老师，混沌AI成长营院长姚欣（PPTV创始人、蓝驰创投投资合伙人）、混沌AI成长营导师王小川（搜狗公司CEO)，他们都是人工智能领域的专家，大家有什么问题或者想法都可以在评论中留言，我们会挑选优质问题请专家解答。

2017年混沌创业营招生即将结束

期待与最优秀的创业者同行。

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