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自从人工智能的概念诞生起，人们对于它将会掌控甚至毁灭人类的担忧就一直没有停歇。AlphaGo 在围棋上击败李世石，再加上最近的聊天机器人 Tay 频繁出现暴走和让人发毛的诡异举动，更是加剧了外界的恐慌情绪。作为对人工智能推广最积极的巨头之一，也是 Tay 的开发者微软日前却公开表示：大家实在是想太多了。 微软剑桥研究院总监 Chris Bishop 最近接受采访，他明确表示人类安危绝对不是现在大家需要关注的重点，因为人类对 AI 仍有绝对的控制力。他表示，那些担忧只是一种戏剧性的观点，而且劝告说这种恐惧只会影响到机器人技术的进化。 我所看到的危险是，如果我们花费太多的精力在终结者和天网和人类毁灭上，那就等于是在用一种过于消极，过于情绪化和片面的观点去影响人工智能的发展。最终，我们可能会将这个还在婴儿期的技术扔出温床。 伊隆马斯克和史蒂芬霍金都曾公开表示过自己对于 AI 带来的威胁的担忧，而 Bishop 则完全不同意他们的看法。他认为，即使要担心 AI，那也得是很多很多年之后的事情了。 不过，Bishop 也没有把话说死，他承认 AI 的发展对人类是有一定的负面效果，但那和世界末日没有任何关系。他说 AI 的威胁和终结者无关，而是系统的自我学习会不会出现偏差。另外，AI 数据的归属者问题也是值得注意的。 谈到近来大热的 AlphaGO 击败李世石这件事，Bishop 首先承认它的表现确实令人印象深刻，但要让机器表现出和人类一样的智能，科学家还有很长的路要走：对于人脑来说轻而易举的事情，机器却做不到的还有很多、很多。现在去讨论机器拥有人类的思维能力是一种高度架空的想法，大多数专家都会将这样一个未来放在很多年以后。 Chris 对 AlphaGO 的评价还是很中肯的，即使是在它的缔造者谷歌眼里，这个如今享誉世界的 AI 仍然只属于弱人工智能而已。AlphaGO 基于蒙特卡洛算法，它的取胜无关思维能力，只是单纯的概率选择而已。因为增加了深度学习机制，使得 AlphaGO 可以在学习的过程中过滤掉大部分选项，从而大幅度降低对计算能力的需求。
目前人工智能面临的挑战还很多
我们有生之年，应该是看不到人工智能达到人类的水平。
计算机的计算力已经是人类的N倍了，但是，人工智能拥有着近乎无限的资源，才勉强在特定的领域、特定的规则下战胜人类。
其智能程度不及人类3%，智能不等于计算力。目前来看，人工智能就算达到人类99.99999%的智能，也难以超过人类。
除非，人类利用人工智能探索到宇宙的终极物理理论，完完全全明白思维的真正原理，才能造出和人类一样具有思维、智能，毫不输于自身的机器。
2019 年可以说是「预训练模型」流行起来的一年。自 BERT 引发潮流以来，相关方法的研究不仅获得了 EMNLP 大会最佳论文等奖项，更是在 NLP、甚至图像领域里引领了风潮。
去年也有很多 游戏 AI 取得了超越人类的水平。人工智能不仅已经玩转德州扑克、星际争霸和 Dota2 这样复杂的 游戏 ，还获得了 Nature、Science 等顶级期刊的肯定。
机器之心整理了去年全年 在人工智能、量子计算等领域里最为热门的七项研究 。让我们以时间的顺序来看：
第一个重磅研究出现在 2 月，继发布刷新 11 项 NLP 任务记录的 3 亿参数量语言模型 BERT 之后，谷歌 OpenAI 于 2019 年 2 月再次推出了一种更为强大的模型，而这次的模型参数量达到了 15 亿。这是一种 大型无监督语言模型 ，能够生产连贯的文本段落，在许多语言建模基准上取得了 SOTA 表现。此外，在没有任务特定训练的情况下，该模型能够做到初步的阅读理解、机器翻译、问答和自动摘要。
该模型名为 GPT-2，它是基于 Transformer 的大型语言模型，包含 15 亿参数、在一个 800 万网页数据集上训练而成。训练 GPT-2 有一个简单的目标：给定一个文本中前面的所有单词，预测下一个单词。GPT-2 是对 GPT 模型的直接扩展，在超出 10 倍的数据量上进行训练，参数量也多出了 10 倍。
GPT-2 展示了一系列普适而强大的能力，包括生成当前最佳质量的条件合成文本，其中我们可以将输入馈送到模型并生成非常长的连贯文本。此外，GPT-2 优于在特定领域（如维基百科、新闻或书籍）上训练的其它语言模型，而且还不需要使用这些特定领域的训练数据。在 知识问答、阅读理解、自动摘要和翻译等任务 上，GPT-2 可以从原始文本开始学习，无需特定任务的训练数据。虽然目前这些下游任务还远不能达到当前最优水平，但 GPT-2 表明如果有足够的（未标注）数据和计算力，各种下游任务都可以从无监督技术中获益。
最后，基于大型通用语言模型可能会产生巨大的 社会 影响，也考虑到模型可能会被用于恶意目的，在发布 GPT-2 时，OpenAI 采取了以下策略： 仅发布 GPT-2 的较小版本和示例代码，不发布数据集、训练代码和 GPT-2 模型权重 。
机器学习顶会的最佳论文，总会引起人们的广泛讨论。在今年 6 月于美国加州举办的 ICML 2019（国际机器学习大会）上，由苏黎世联邦理工学院（ETH）、德国马普所、谷歌大脑共同完成的《Challenging Common Assumptions in the Unsupervised Learning of Disentangled Representations》获得了其中一篇最佳论文。研究者在论文中提出了一个与此前学界普遍预测相反的观点：对于任意数据，拥有相互独立表征（解耦表征）的无监督学习是不可能的。
论文链接：
在这篇论文中，研究者冷静地审视了该领域的最新进展，并对一些常见的假设提出了质疑。
首先，研究者表示从理论上来看，如果不对模型和数据进行归纳偏置，无监督学习解耦表征基本是不可能的；然后他们在七个不同数据集进行了可复现的大规模实验，并训练了 12000 多个模型，包括一些主流方法和评估指标；最后，实验结果表明，虽然不同的方法强制执行了相应损失「鼓励」的属性，但如果没有监督，似乎无法识别完全解耦的模型。此外，增加的解耦似乎不会导致下游任务学习的样本复杂度的下降。
研究者认为，基于这些理论，机器学习从业者对于超参数的选择是没有经验法则可循的，而在已有大量已训练模型的情况下， 无监督的模型选择仍然是一个很大的挑战 。
去年 6 月，来自德国波恩-莱茵-锡格应用技术大学和谷歌大脑的研究者发表了一篇名为《Weight Agnostic Neural Networks》的论文，进而引爆了机器学习圈。在该论文中，他们提出了一种神经网络架构搜索方法， 这些网络可以在不进行显式权重训练的情况下执行各种任务 。
论文链接：
通常情况下，权重被认为会被训练成 MNIST 中边角、圆弧这类直观特征，而如果论文中的算法可以处理 MNIST，那么它们就不是特征，而是函数序列/组合。对于 AI 可解释性来说，这可能是一个打击。很容易理解，神经网络架构并非「生而平等」，对于特定任务一些网络架构的性能显著优于其他模型。但是相比架构而言，神经网络权重参数的重要性到底有多少？
来自德国波恩-莱茵-锡格应用技术大学和谷歌大脑的一项新研究提出了一种神经网络架构搜索方法，这些网络可以在不进行显式权重训练的情况下执行各种任务。
为了评估这些网络，研究者使用从统一随机分布中采样的单个共享权重参数来连接网络层，并评估期望性能。结果显示，该方法可以找到少量神经网络架构，这些架构可以在没有权重训练的情况下执行多个强化学习任务，或 MNIST 等监督学习任务。
BERT 带来的影响还未平复，CMU 与谷歌大脑 6 月份提出的 XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现，并在 18 个任务上取得了当前最佳效果。
来自卡耐基梅隆大学与谷歌大脑的研究者提出新型预训练语言模型 XLNet，在 SQuAD、GLUE、RACE 等 20 个任务上全面超越 BERT。
作者表示， BERT 这样基于去噪自编码器的预训练模型可以很好地建模双向语境信息，性能优于基于自回归语言模型的预训练方法 。然而，由于需要 mask 一部分输入，BERT 忽略了被 mask 位置之间的依赖关系，因此出现预训练和微调效果的差异（pretrain-finetune discrepancy）。
基于这些优缺点，该研究提出了一种泛化的自回归预训练模型 XLNet。XLNet 可以：1）通过最大化所有可能的因式分解顺序的对数似然，学习双向语境信息；2）用自回归本身的特点克服 BERT 的缺点。此外，XLNet 还融合了当前最优自回归模型 Transformer-XL 的思路。
延伸阅读：
2019 年 7 月，在无限制德州扑克六人对决的比赛中，德扑 AI Pluribus 成功战胜了五名专家级人类玩家。Pluribus 由 Facebook 与卡耐基梅隆大学（CMU）共同开发，实现了前辈 Libratus（冷扑大师）未能完成的任务，该研究已经登上了当期《科学》杂志。
据介绍，Facebook 和卡内基梅隆大学设计的比赛分为两种模式：1 个 AI+5 个人类玩家和 5 个 AI+1 个人类玩家，Pluribus 在这两种模式中都取得了胜利。如果一个筹码值 1 美元，Pluribus 平均每局能赢 5 美元，与 5 个人类玩家对战一小时就能赢 1000 美元。职业扑克玩家认为这些结果是决定性的胜利优势。 这是 AI 首次在玩家人数（或队伍）大于 2 的大型基准 游戏 中击败顶级职业玩家 。
在论文中，Pluribus 整合了一种新的在线搜索算法，可以通过搜索前面的几步而不是只搜索到 游戏 结束来有效地评估其决策。此外，Pluribus 还利用了速度更快的新型 Self-Play 非完美信息 游戏 算法。综上所述，这些改进使得使用极少的处理能力和内存来训练 Pluribus 成为可能。 训练所用的云计算资源总价值还不到 150 美元 。这种高效与最近其他人工智能里程碑项目形成了鲜明对比，后者的训练往往要花费数百万美元的计算资源。
Pluribus 的自我博弈结果被称为蓝图策略。在实际 游戏 中，Pluribus 使用搜索算法提升这一蓝图策略。但是 Pluribus 不会根据从对手身上观察到的倾向调整其策略。
在人工智能之外的量子计算领域，去年也有重要的研究突破。2019 年 9 月，谷歌提交了一篇名为《Quantum supremacy using a programmable superconducting processor》的论文自 NASA 网站传出，研究人员首次在实验中证明了量子计算机对于传统架构计算机的优越性：在世界第一超算 Summit 需要计算 1 万年的实验中，谷歌的量子计算机只用了 3 分 20 秒。因此，谷歌宣称实现「量子优越性」。之后，该论文登上了《自然》杂志 150 周年版的封面。
这一成果源自科学家们不懈的努力。谷歌在量子计算方向上的研究已经过去了 13 年。2006 年，谷歌科学家 Hartmut Neven 就开始 探索 有关量子计算加速机器学习的方法。这项工作推动了 Google AI Quantum 团队的成立。2014 年，John Martinis 和他在加利福尼亚大学圣巴巴拉分校（UCSB）的团队加入了谷歌的工作，开始构建量子计算机。两年后，Sergio Boixo 等人的论文发表，谷歌开始将工作重点放在实现量子计算优越性任务上。
如今，该团队已经构建起世界上第一个超越传统架构超级计算机能力的量子系统，可以进行特定任务的计算。
量子优越性实验是在一个名为 Sycamore 的 54 量子比特的完全可编程处理器上运行的。该处理器包含一个二维网格，网格中的每个量子比特与其他四个相连。量子优越性实验的成功归功于谷歌改进了具有增强并行性的双量子比特门，即使同时操作多个门，也能可靠地实现记录性能。谷歌使用一种新型的控制旋钮来实现这一性能，该旋钮能够关闭相邻量子比特之间的交互。此举大大减少了这种多连通量子比特系统中的误差。此外，通过优化芯片设计来降低串扰，以及开发避免量子比特缺陷的新控制校准，谷歌进一步提升了性能。
虽然 AI 没有打败最强人类玩家 Serral，但其研究的论文仍然登上了 Nature。2019 年 10 月底，DeepMind 有关 AlphaStar 的论文发表在了当期《Nature》杂志上，这是人工智能算法 AlphaStar 的最新研究进展，展示了 AI 在「没有任何 游戏 限制的情况下」已经达到星际争霸Ⅱ人类对战天梯的顶级水平，在 Battle.net 上的排名已超越 99.8％的活跃玩家 。
回顾 AlphaStar 的发展历程，DeepMind 于 2017 年宣布开始研究能进行即时战略 游戏 星际争霸Ⅱ的人工智能——AlphaStar。2018 年 12 月 10 日，AlphaStar 击败 DeepMind 公司里的最强玩家 Dani Yogatama；12 月 12 日，AlphaStar 已经可以 5:0 击败职业玩家 TLO 了（TLO 是虫族玩家，据 游戏 解说们认为，其在 游戏 中的表现大概能有 5000 分水平）；又过了一个星期，12 月 19 日，AlphaStar 同样以 5:0 的比分击败了职业玩家 MaNa。至此，AlphaStar 又往前走了一步，达到了主流电子竞技 游戏 顶级水准。
根据《Nature》论文描述，DeepMind 使用通用机器学习技术（包括神经网络、借助于强化学习的自我博弈、多智能体学习和模仿学习）直接从 游戏 数据中学习。AlphaStar 的 游戏 方式令人印象深刻——这个系统非常擅长评估自身的战略地位，并且准确地知道什么时候接近对手、什么时候远离。此外，论文的中心思想是将 游戏 环境中虚构的自我博弈扩展到一组智能体，即「联盟」。
联盟这一概念的核心思想是：仅仅只是为了赢是不够的。相反，实验需要主要的智能体能够打赢所有玩家，而「压榨（exploiter）」智能体的主要目的是帮助核心智能体暴露问题，从而变得更加强大。这不需要这些智能体去提高它们的胜率。通过使用这样的训练方法，整个智能体联盟在一个端到端的、完全自动化的体系中学到了星际争霸Ⅱ中所有的复杂策略。
2019 年在 AI 领域的各个方向上都出现了很多技术突破。新的一年，我们期待更多进展。
此外，机器之心于 2019 年 9 月底推出了自己的新产品 SOTA 模型，读者可以根据自己的需要寻找机器学习对应领域和任务下的 SOTA 论文，平台会提供论文、模型、数据集和 benchmark 的相关信息。
西人（【正】）已乘黄（【可】）鹤去，
此地（【版】）一去不（【控】）复返。
黄鹤（【旗】）千载空（【可】）悠悠
白云（【牌】）历历汉（【测】）阳树，
芳草（【卦】）萋萋鹦（【试】）鹉洲，
日暮乡关何处是，烟波江上使人愁。日暮乡关何处是，烟波江上使人愁
希望可以帮到你 ~~~~~谢谢~~~··· 请采纳~~~~~~~~
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“最年轻的副总裁”今天看来似乎并不是一个好词。
许朝军25岁当上了人人网的副总裁，李一男27岁时成为华为史上最年轻的副总裁；当年29岁的李明远是百度最年轻的副总裁。如今这三人一个在监狱，一个刚出来，一个差点进去。
无论是故作聪明，还是百密一疏，天之骄子跌落云端，泯若众人，总归是令人唏嘘。
这些“最年轻的副总裁”有什么共性，他们中年为何多坎坷？
被德扑扑倒的人
说到德扑，很多名流都是它的拥趸。李开复曾在知乎上传授过德扑的经验技巧，指导玩家运用统计学知识赢牌。据说饿了么CEO张旭豪也喜欢用打德州扑克来面试候选人；被传的更广的则是汪峰和章子怡靠着德州扑克结缘的故事。
今年4月，卡耐基梅隆大学开发的德州扑克AI程序“冷扑大师”受李开复邀请，去了海南，迎战“中国龙之队”的6位德扑高手，其中一位就是人人网前负责人，社交App啪啪的创始人许朝军。
正如李开复预言，龙之队在AI面前毫无胜算。赛后接受采访时，许朝军说：人工智能将会更好地帮助人类选手训练、提高技术。
三个月后，许朝军再度登上媒体头条，原因竟是涉嫌通过德州扑克聚众赌博，被北京市公安局逮捕。
7月29日，被剃了光头的许朝军上了CCTV，他在镜头面前交代了自己的违法案情：承认“指点”赌博，涉案金额达300余万元。
据报道，许朝军出事不是因为打德扑，而是组织别人打德扑，他从中抽水赚钱，无意间碰到了红线。
许朝军一出事，媒体便把他和不久前哽咽敲钟的王小川做对比。在清华大学读书时，许朝军的寝室就在王小川隔壁。
1999年，刚从斯坦福回来的陈一舟去清华招人，他要找计算机系最牛的三个人，找来找去，选中了周枫、王小川和许朝军。
正在做ChinaRen的陈一舟请来了三人做兼职，据说一个月兼职的工资就有8000块。那是18年前，8000块的工资成就了王小川和许朝军天天吃小炒的日子，也给清华计算机系老师留下了一个痛苦的夏天——有了这三个人做榜样，全班至少一半的人都逃课去做兼职。
2000年，张朝阳的搜狐动用了它在纳斯达克上市的400万股票，以当时近3000万美元的价格收购了ChinaRen，周枫、王小川和许朝军三人也就都去了搜狐。但到了2002年，周枫决定回到清华继续读了硕士，此后又去美国读硕博士，从搜狐出走，后来被丁磊招去做了有道。
2005年，许朝军离开搜狐去了校内网，也就是后来的人人网。25岁当上副总裁，算下来他比27岁上任搜狐副总裁的王小川要风光一点。尽管后来的分手并不愉快，“前人人网负责人”的标签还是烙在了他身上，曾带来无限荣光。差不多同样的时候，在千橡打工的王兴，受Twitter启发创业做了饭否。
和陈一舟分道扬镳之后，许朝军在盛大待了一年。期间，许朝军认识了当时还叫“青年创业教父”的李开复，再难知道两人究竟聊了什么，但一顿烤鸭促使许朝军离开熟悉的PC互联网，转战移动社交平台，推出第一个项目点点网，并拿到了李开复百万美元的投资。
2011年2月15日，许朝军在微博上写道：“成功是偶然，失败是必然。但是自己要开始惊险一跳！”
期间，许朝军还转发过李开复评价德州扑克的微博，人们说德州扑克就是“牌桌上的高尔夫”，如果想打入PE/VC圈，就不能对它一无所知。后来点点网成立3个月便拿到联创策源、红杉和创新工场1000万美元的A轮投资，在这些人脉和口碑背后，不知有多少德扑的功劳。
熟识许朝军的人评价他很用功、也很努力，但总是少些运气。
之后的几年里，许朝军不断的调整方向，五年五个产品，但没有一个能火起来，“前人人网负责人”的title一年比一年显得尴尬。相比之下，饭否被关闭，王兴赶上了千团大战，终成美团霸业。
如今，德扑几乎已经成了创投圈的生活标配，“前人人网负责人”许朝军也摇身一变成为北京国际扑克学校创始人兼校长许朝军。坊间盛传，他有丰富的德扑实战经验和理论体系，圈内称“京城名鲨”。
许朝军所组织的德扑，下注额在200、400或800元，他每局抽成5%。警方说，许朝军开设赌局已有半个月时间，涉案金额达300余万元，也有人说金额远不止这些。
有人总结许朝军的职业履历时认为，他从搜狐开始到人人网再到盛大，看起来好像很光鲜，但是之后他创业的时候，几乎每一个前东家都在走下坡路，他这个人的性格里又有点自卑，抱不住BAT的大腿，也没用好雷军等湖北老乡和清华校友的资源，一路全凭单打独斗，创业失败是注定的。最后只能去开个德扑培训学校，跌入了人生低谷。
几年间的种种原委，也许只能等某一天许朝军自己讲出来。但他又是出了名的惜墨如金，知乎上最后一条答案停留在对啪啪网的介绍。就像跳舞一样，看似顺风顺水，倘若一个舞步错了，接下来的趔趄也就不可避免。
历史哪怕稍作点修改，站在张朝阳和马化腾中间的，说不定也会另有其人。
李一男：被任正非关在玻璃房里的接班人
许朝军被关进去的时候，李一男差不多快要出来了。
12月2日，李一男的代理律师、广东晟典律师事务所的陈美竹接到电话，那头的李一男告诉他，自己出狱了。
从2015年6月3日被刑拘至今年12月2日出狱，李一男足足在监狱待了两年六个月。这次牢狱之灾，是源于2014年李一男使用妹夫和母亲的证券账户于内幕信息敏感期买入华中数控股票。最终，他因内幕交易罪被判处有期徒刑两年六个月，并处罚金750万元。根据检方指控，通过股票交易，李一男总共获利439万余元，其妹获利236余万元。
和王小川一样，李一男27岁就当上了副总裁，而且是华为的副总裁。据说李一男进入华为的第二天，就当上了工程师；半个月后，他成了主任工程师；两年后，他是华为的总工程师；四年后，他变成了华为史上最年轻的副总裁。
2000年，许朝军还在和王小川做兼职的时候，李一男响应当时华为内部支持员工外出创业的号召，从华为出走。视其为接班人的任正非召集华为所有高管，在深圳五洲宾馆搞了一场出征仪式，当时横幅上写着，“预祝李一男副总裁北上创业成功”。
之后的三年，被媒体称作“三年十个亿”——2003年，李一男创办的港湾网络销售规模已经突破了10亿元。当年年底，港湾收购华为光传输元老黄耀旭创办的钧天，而这比交易让任正非开始警觉。华为的前员工回忆起来，说任正非在EMT（经营管理团队）会议上惊叹：乖乖，红一方面军和红四方面军还胜利会师了！
为抑制港湾网络的发展，任正非甚至专门成立了“打港办”，从知识产权保护等角度压制港湾网络。在资本市场的折戟最终压垮了李一男，他选择与任正非言和——2006年，华为正式收购港湾，李一男也回到了华为，担任首席电信科学家、副总裁、华为终端公司副总裁等职务。
还是华为，还是副总裁，但李一男已经不再是接班人。传言说任正非给李一男安排了一个玻璃办公室，没有窗帘，员工经过时免不了要议论一番。当时曾有过一篇名为《囚徒李一男》的文章，描述他在华为的困境，谁曾想一语成谶。
在这样的环境下挣扎了两年，李一男出走华为。这一走，便是他频繁跳槽的开始。离开华为后，李一男的第一站是加入百度任职CTO，他被李彦宏称为“全世界能担百度CTO大任的三人之一”。
但两年后，李一男就离开百度，转身加入中国移动，担任12580的CEO一职。短暂停留后，李一男又辞去职务，进入创投圈，以合伙人身份加盟了金沙江创投。
到了2015年6月1日，北京751D.Park时尚设计广场的大罐里，小牛电动的发布会，李一男又站台上说，这是他人生中最后一次创业。他还说了一句，“我的人生起起伏伏，如同过山车一样”。
两天后，李一男因涉嫌内幕交易罪被深圳市公安局刑事拘留。
有人说，李一男最辉煌的故事发生在10年前其职业生涯的早期，他诠释了现代版“出道即巅峰”的伤仲永的故事。但是，除了被视为技术天才，李一男并没有证明其技术以外的能力，频繁的跳槽和锋芒毕露的性格给人留下“浮躁”的印象。
一个技术天才却因内幕交易获利几百万而锒铛入狱着实令人唏嘘，不知经历了两年六个月铁窗生涯的李一男如何总结自己的人生，以及他的下一步又会走向哪里？
李明远：“皇上”保不住的“太子”
李一男离开百度的时候，百度正值多事之秋：大举投入的外卖和和糯米团购在日后成为了商业失败的典型案例，负面新闻也让它一度称为众矢之的，内部的种种问题同样接踵而至。
去年11月4日，百度的一封内部邮件公告令外界错愕，这封邮件称“百度副总裁李明远因在收购和管理业务中有私下经济往来，违反公司内部规定，已经引咎辞职。”
公告和之后充满克制的声明不难看出李彦宏的惋惜——在这封邮件中，没有使用任何贪污或受贿等字眼，“老百度人”、“重大贡献”也是多次被提及的词汇。作为又一个“最年轻的副总裁”，李明远曾被众人认为是李彦宏最有可能的接班人。
“宫斗剧中，太子犯了错，皇上即使想保也不得不顾虑众大臣的看法以表公正。此事中，太子被人抓住了把柄，百度游戏一直是腐败重灾区，不得已只有这个结局。好在保住了太子活路，没有移交司法，已经是 Robin （李彦宏）尽了最大的力。总之，Robin 的日子不好过。”东窗事发时，有百度员工这样现身说法。
百度贴吧的掌舵人俞军是李明远的伯乐。在百度实习期间，李明远参与设计了百度贴吧的产品架构，凭借贴近搜索的新模式与超女等娱乐事件的运营，贴吧的流量从占百度的1%，半年内飙升到11%，成全球最热门的中文网上社区之一。
2007年，缺少电商基因的百度开始大刀阔斧进军电商市场，百度为此设立了其史上第一个独立事业部——电子商务事业部，当时掌管百度有啊和百付宝等业务的李明远担任该事业部的总经理，那年他刚满24岁。不过两年后，淘宝屏蔽了百度搜索引擎爬虫的抓取，百度的电商业务瞬间开始溃退。2010年3月，李明远因“个人原因”辞职。
2011年11月，在UC干了一年多的李明远重回百度。这一次，李彦宏给予了他高度的信任。到了2014年，李明远正式加入E-Staff，进入百度最高决策层，负责LBS和移动事业部。从那时开始，人们便用“太子”称呼他，其风头之劲，不输于当年的李一男。
百度收购91无线的交易悄然埋下了李明远黯然离场的导火索。2013 年 7 月，百度宣布以总价19 亿美元收购了 91 无线，这就是百度移动应用和游戏业务的前身。这笔收购中，91 无线的市盈率高达 700 倍，在当时创下了中国科技公司并购的纪录。随着 91 团队并入百度，百度也因此在福州成立研发中心。
2014 年，百度在福州软件园为 91 无线团队租赁了新的办公楼，可容纳包括运营、游戏、移动分发、桌面产品、阅读产品和技术支持中心等部门在内的 91 无线总员工一千余人，租期为两年。
一些员工回忆，2014 年、2015 年的时候，百度总部给予了福州研发中心感情和金钱上无微不至的关心，原因则是福州业务归属李明远管辖。由此可见，无论内部、外部，李明远这个“太子”的形象都深入人心，他一度被视为李彦宏的接班人，他管辖的远在福州的研发中心也能跟着有肉吃。
“李明远买 91 （无线）的时候拿了很多钱，大家都知道，只是不知道为什么现在才爆出来。”91无线失宠的时候，有前员工站出来这样说。
也有人说，百度游戏传闻出售时，李明远已经在交接工作了，只是没想到被牵扯出当年的旧账。还有媒体整理的一份名单显示，李明远参股了不少公司，并且担任多家公司的董事长、监事、执行董事等职务，但未向百度方面报备。再加上同一时间百度贴吧“魏则西事件”、“血友吧事件”的延续，让李明远成为被百度废弃的棋子。
今年四月底举办的全球移动互联网大会上，李明远再度现身。比起回忆在百度经历的种种不愉快，他更愿意谈谈离开百度之后的几个月。说起李彦宏时，李明远用的词是“亦师亦父”。
李明远想要刻意保持低调，但媒体还是挖出了今年1月他悄悄赴任广州实地房地产开发有限公司总裁的消息，这家公司的实际控制人张量则是富力地产联席董事长兼总裁张力之子，比李明远大两岁，行事同样低调。
据说张量对李明远十分信任，他曾说，如果李明远真犯了罪，百度为什么不送他进监狱？
不过李明远的地产总裁之路走的似乎并不顺利，毕竟，地产对他来说是一个陌生的领域。
今年11月，李明远又作为一家IP孵化运营机构——猫片的执行董事公开亮相，但他说的，又是与地产和人工智能相关的东西。
在猫片的新闻通稿里，李明远被介绍为“以实习生身份加入百度，30岁进入百度最高决策层”，之后的事情，则只字未提。
从高处跌落后，李明远似乎在重复李一男的职业轨迹——频繁跳槽，祝愿他能找到适合自己的位置。
容易迷失自己。
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