李开复:人工智能是中国领先世界的机遇

最近在格隆汇的演讲,讲人工智能的过去、现在、未来,和中国在人工智能领域的巨大机会。

李开复:人工智能是中国领先世界的机遇

很高兴有这个机会来格隆汇和大家交流,我知道大家今天想听的不是技术,是怎么赚钱,所以在我的演讲过程当中,至少会讲到有三个如何赚钱的机会,所以大家要仔细听。

如果你们在2008年,2009年创新工场成立的时候,我们当时就告诉全世界移动互联的时代将来临,安卓将是最重要的手机操作系统。那时候,大多数人,不相信我们,也不听我们,但是少数投资我们的,比如说在座的徐小平先生,就看到移动互联的爆发成长,然后在最早期我们的投资也获得非常好的回报。

如果再有一次移动互联网时代,我们应该怎么做投资?

我觉得有几个建议。

第一个建议,如果能够找到真的特别靠谱的互联网公司,直接投资他。因为当风口来的时候,顶尖的公司可能可以赚1000倍,普通的公司也可以赚几十倍,我们投资的过程真的是这样。

第二个是找一个好的基金,这个基金很懂这个领域,比如说今天要投创新工场,投真格基金都是很好的选择。

第三个方式,你可以想想,如果移动互联网时代起来了,哪一支股票会涨得最多?这是非常简单的问题。我们回到2009年,哪一支股票,无论移动互联网公司谁会赢,最后这个公司都会大涨,这是哪一支股票?有人说谷歌,不对,谷歌起来必须是安卓赢才对,不过你投资谷歌也不错,但是谷歌大概只涨了三四倍吧,有一个公司比它更厉害,涨了二十倍。它就是ARM。无论你是哪一个移动互联网操作系统或者应用软件,这个公司的底层必须一定是包含芯片的,这个芯片无论是高通的还是联发科的,它一定是有ARM的重要技术来做这个芯片,所以买ARM是绝对正确的。

讲完了移动互联网时代,当然今天这些投资机会也都不在了,ARM也已经被别人买走了。但是对于人工智能时代,这将是一个比移动互联的这个时代大十倍的市场。

所以我们今天要用刚才的三个方法来思考:在人工智能时代来的时候,如何去找最好的创业者?如何去找最好的基金?如何去找二级市场的这个股票?至于,第三个答案我最后会公布给你。

下面容我介绍一下人工智能为什么这么伟大。

李开复:人工智能是中国领先世界的机遇

大家听到人工智能这个词大概是在今年年初,AlphaGO 战胜李世石的时候。当时在讨论人工智能是在模仿人脑,超越人脑,奇点是否来临?我们是否会被机器统治?

实际上这些都是很玄很远而且也不太靠谱的说法。所以我建议大家也不要再看任何讨论刚才几个问题的文章了。其实,人工智能跟人脑的关系也不大,也没有什么超越人脑的可能。人工智能全部都是我们完全控制的奴隶,我们让他们做什么,就做什么。有没有一天它们会比我们聪明,告诉我们做什么,这个我不知道。但是对于我们来说,至少还有20年,这20年我们应该专注怎么用好人工智能,给人类创造价值,帮我们赚钱。还有就是怎么去投资人工智能,以及担心人工智能会取代哪些工作。至于其他的问题就不用考虑了。

人工智能这个事情,其实绝对不仅仅是取代人脑,它会比人脑厉害很多。但是这不是说它是在所有领域,它一定是在几个前提条件下,而且一定是在某一个狭窄的领域。

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比如说围棋,比如说传一篇文章,比如说量化交易,这些领域里面,它可以非常的厉害。因为它用巨大的数据,来做一些分类,预测或者对未来的推测。比如说,演示文稿上的这10个工作, 10年以后90%干这些行业的人就都失业了。当然,剩下来的则是顶尖的,对于记者他可以写很深度的文章,而顶尖的翻译他可以为元首做实时的翻译,或者是翻译诗词、诗歌。这些人工智能做不到,但是普通的翻译、记者、助理等等都不需要。普通的保安也不需要了。有没有一个作为人的保安可以记住20万犯罪者的照片,不可能的,但是机器可以。所以在这些领域里面,人根本没有任何的机会,这不是说什么机器会不会比人能干,在这些领域里面,确实,人就是没有希望。

比如说司机,无人驾驶10年左右就会来临。无人驾驶来的时候,世界上做司机工作的9%的人类他们都要换工作,所以在这个领域,就是如此被巨大的颠覆了。

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人工智能也就是这样几个事情,感知、决策、反馈。

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前两件已经做的很好了,后一件还需要时间。我们在这几个领域可以看到,过去二三十年有很多重要的里程碑,尤其是在最近的5年,我们发现人工智能能用了。

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当然如果你像我这么不幸在30年前就做人工智能,我们就没有生逢其时,也没有找到这个风口。我们就只能写写论文,然后再换份工作。但是30年之后,我们非常清晰的看到这个领域成熟了。

为什么说这五年成熟了呢?30年前做的太早呢,为什么三十年前成为先烈,现在成了伟大的创业者呢?

就是因为一个特别重要的技术,叫做深度学习。

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深度学习是什么?你丢一大堆数据给它,然后问它,我应该买什么股票?这个人的保险该付多少钱?这个想贷款的该不该贷?这个信用卡的交易是否有欺诈的嫌疑?你还可以问他,这么多的男人你应该找哪一个为对象?你也可以问他,今天晚上这么多好吃的,我应该吃哪些?它都会告诉你一个答案。

但是非常重要的是它来做这么个决策只会在一个狭窄的领域,而不是任何的领域。

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深度学习其实只是一个技术,以后还有很多其他的技术,这里就不说了,但是绝对不是人工智能就能取代人脑。人脑的情感、自我认知是机器完全没有的,还有我们人可以跨领域思考,比如说我现在跳出来说我中午不要吃汉堡,你们每个人都可以懂,但是机器不能懂,机器一次只能懂某一个领域。

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所以说人工智能的五个条件很简单。海量的数据,清晰领域界限,顶尖的AI科学家,还有自动标注数据,以及超大的计算量。原来所说的,7年前听到我所说的移动互联网的时代来到了,任何三个小朋友都可以创业。在人工智能的时代,这个完全被颠覆了。三个小朋友你不要想创业了,因为你没有巨大的机器,没有顶尖的科学家,你也没有特别大的计算量。所以这个是科学家的创业时代来临了,而不是三个小朋友的创业时代。

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深度学习到底有多了不起?

大家看左边这张图,你可以看到在5年之内,左上角代表的是在图像识别领域机器超越人类,左下角是语音识别领域机器的错误率低于人类。一个往上,一个往下,都是代表超越人类的表现。

当人脸识别超越了人类,我们还需要保安吗?当语音识别超越了人类,我们还需要客服吗?还需要打电话推销吗?当自动驾驶超越人类,我们还需要司机吗?当传内容,写新闻,金融稿件的能力超越了人类我们还需要金融界记者吗?这些都不需要。90%的金融领域的报道都是传出来的,这些报道以后绝对不是人写的,人写是会犯错的,机器不会犯错,只有深度的报道才需要人写。所以,这就是超越人类的一些领域。

那到底哪些领域可以做人工智能,可以挣钱呢?实在太多了,我在这里随便列了三十多个领域,在任何一个领域就是一个商业计划书,如果你能找到一个该领域的超级的商业专家,销售专家,再搭配一个人工智能的科学家,那就是一个黄金创业团队。这些细节这里就不多讲了。

简单来说,谁能做人工智能的创业,第一种,谁手中拥有互联网数据的这个是最了不起的,也就是BAT、滴滴、美图等等,他们手中有数据,而且已经标注,只要有科学家就可以产生价值。

第二种是传统企业,比如说股票的数据,比如说保险业、银行业,各种金融的。我觉得数据非常的丰富,而且是非常的狭窄领域,不用跨领域的理解,而且可以快速产生商业价值。再往下医学,如何看片子,看MRI,看CT,看各种人的健康记录一定是超过医生的,现在至少有3种重要的病症人工智能已经超越了医生的平均水平,而且你像这个是要花多少临床的时间,现在三种可能再过5年就是300种,再过10年可能就是3000种。然后90%的医生就都不需要了,至少被机器取代。那这些医生就要做更高等的工作,更深入的工作,去发掘新的医药的工作,或者是做更心理医疗的工作。面对病人,机器还是冷冰冰的,可能还需要一个人脸对着病人,但是90%的医生,在10年以后应该都打不过我们机器的诊断能力了。这对人类是有很大意义的,教育的数据也是很多的,就不多细讲。

最右边是无人驾驶。这是我们特别看好的领域,它是最大颠覆量的,以后都不需要人开车了。再加上电动车和共享经济,以后我们出门的时候,一辆坐一人的车就会出现在我们面前,它带我们去要去的地方,节能低碳,减少雾霾,而且这还会影响整个经济。如果大家谁有投资停车场的,十年以后就没有停车场了。所以,这些都有巨大的颠覆性。如果你们觉得听起来像是天方夜谭,像是科幻小说,那么你们也可以想一想,2009年当我告诉所有人移动互联网时代来临的时候,大部分人也是这样想的。甚至当时的BAT听了移动互联网的预测之后,他们总是认为没有PC大,没有PC赚钱,成长的会很慢。但现在你看他们一个个也都追上来了。所以人工智能是一个特别巨大的领域和机会。

那么我们到底该和谁学人工智能呢?

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世界上最懂人工智能的绝对是谷歌这个公司了。在一年前他就宣布了要做Alphabet这个母公司。

什么是Alphabet呢?其实它就是把谷歌里面做搜索提炼出来的人工智能做成谷歌大脑,然后把它用到各种领域。用在围棋就成了AlphaGo,我们已经看到它的威力有多大了,用在汽车就是Google car,用在健康就是Google house用在基因检测就是Google genetics,所以在Alphabet上面,谷歌的野心就是要把一个谷歌的成功变成26个,这是一个特别有野心的人工智能的公司。

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而这个公司内部也是在用刚才所说的深度学习。这个图是来自谷歌的一个科学家,他对外演讲用的我们可以看到也是在这4年,他们才领悟了人工智能的价值和谷歌大脑的价值,收购了Deep Mind这样的公司。所以很明确的就是,谷歌的Alphabet这样的一个动作,绝对是它看到了机器学习可以进入各种领域的机会,这也是它所进行的一个很有野心的探索。

到底人工智能如何克服挑战产生竞争壁垒呢?

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简单的来说。

第一,就是要寻找行业里面有特别大的大数据,然后是垄断性和闭环的。

第三是有很厉害的深度学习的科学家。左边两个,谷歌基本是为了买这两个人,花出1亿到4亿美金,右边的是我们投资的Face++公司聘了的,刚才看到的2015年超越人脸识别,超越世界图像识别人类能力的那位科学家孙剑,他是我们Face++挖过来的,这边就不放金钱了,因为我们投的公司不好意思去说我们花了多少钱雇了这样一个人,但是至少可以说明一点的是,这样的大脑是有特别巨大的价值的。

第四,虽然这些顶尖科学家很有价值,同样的小朋友也有价值。不过小朋友还不能创业,需要培训。只要我们找到前10名的高校毕业的顶尖毕业生,这些毕业生必须是学下面几个领域,计算机、统计、数学、应用数学,电子系,还有自动化系。在这6个科系里面的顶尖学生,前10学校的前10到50名的学生我们全部招进创新工场我们来培训他,成为人工智能科学家。只要给我们6个月的时间,然后有左边的这些高手来带他们一下。人工智能很大的一个特色是速成,他不像是你去找一个化学科学家,或者说生物科技或者甚至是计算机领域的这个Networking、Database之类的,非常难学。人工智能不一样,它很好学,前提是你一定要是一个数学天才。所以我们就设立这样一个计划,这是人工智能很大的一个特点,是可以速成快速创造价值的。

这个可能主要是对产品的探讨,这里就不多说了。

接下来说下怎么样让人工智能快速商业化,虽然它的技术还不够好。

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有四个理由,第一是做助手,而非取代人。第二是界面要用好,给很多结果,而不只是一个结果。第三草船借箭,要用户提供数据,如果你的数据不够。第四局限你的领域,不要做一个特别伟大的超级的技术。

下面我要讲的是中国的一些特别的机会。

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中国在人工智能领域比移动互联网领域还适合创造世界顶尖的公司。

第一个理由就是,中国人很适合做人工智能。我们知道美国的很多中学的学生,加减乘除都做不好,我们中国虽然教育有很多的挑战和问题,但是理工科的学生平均水平特别强,人数又特别多,所以今天在世界上做人工智能的科学家有43%是中国人,所以我们可以知道,当然很多是在海外读书,现在要把他们拉回来,所以这是一个特别大的机会。

第二,训练小朋友非常快速,这刚才已经讲过了。

第三,传统企业的人工智能技术非常的弱。就是他们现在的这个产品,是没有用人工智能,相对来说是很弱。

比如说我们现在做一个Credit Card Fraud Protection。就是去识别信用卡被盗卡的这样一个现象,比如说我突然在这个阿布达比刷了2万块钱银行就会警觉了,实际上很多偷信用卡的人,比这个聪明,他不会去刷2万块钱,他会刷100块,200块,他还会到各种城市去刷,也许就是请朋友吃顿饭之类的。我最近的信用卡就是这样被盗的。

这个如何抓呢,美国的银行做信用卡已经做了40年,他们靠非人工智能的技术,就是一条一条的规则写进去,然后把用户做各种的规则,比如这个人收入是怎么样的。然后如果他突然飞到几千里之外,用的金额是什么,如果有三次什么之类的。这样一大套,如果是这个就怎么样,如果不是这个就怎么样,套这个来做这个信用卡的盗卡的识别。那这些银行没有人工智能,但是这些技术在美国做的很好,所以要在美国做人工智能的公司,去卖这样一个Credit Card Fraud Protection技术给银行是不靠谱的也是不可能的。除非你是有拿了大数据来做,不过那得有多难。

但是在中国几个小朋友随便写一个简单的机器学习算法,深度学习都不用,拿到中国的任何银行马上就能产生价值。所以呢,过去这些银在国内不太开放,技术也比较落后,不太愿意别的技术进来,还是要感谢AlphaGo 自从它打败围棋世界冠军以后,中国的银行开始相对开放了。我们投的一些公司,比如说第四范式就已经进入了十五家银行,产生了特别大的价值。

银行曾经不是经常打电话给我们说,要不要买什么产品,过去它的这个转化率非常低,但是经过我们人工智能一条就增加了65%。所以以后银行打的垃圾电话,经过创新工场投资的这个第四范式,精准度会比较高。过去1000个电话买1个,现在接600个电话就会买一个。这个对于你来说,都是让人烦扰的电话,但是对银行来说,产生了多大的价值,它如果一年靠这个电话卖20亿的产品,现在就卖33亿了,因为有了之前说的那65%的成长。所以这一类的人工智能在国内因为它的算法竞争对手太弱,在银行保险、券商等等的机会特别大。

在座可能有些看过量化交易的,但是你们看的量化交易都是没有智能的,都是拼速度的。但是加上智能就不得了。我读博士的时候就是做人工智能,我的一个同学跟我学一样语音识别,但是他比我聪明,我毕业之后去苹果了,他去了文艺复兴科技公司(Renaissance Technologies)。它是美国做量化交易第一的公司,他在那边做了30年,然后我们在Wikipedia可以看到他的这个身价大概是我的几十倍。当然我说的不是这个,更重要的是说他把机器算法很早就做到了二级股票市场交易中去了。他们内部基金每一年的年化收益,20年,71.8%。这就是人工智能的力量。当然这个基金做不大,一做大这个收益就会下来,但是至少也还是几十亿的规模。所以你可以看到,这些机会,是非常非常的大。

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当然30年前美国的股票交易也很落后,量化一进去,就把大家都击溃了。他今年是Renaissance的CEO,你可以看到在这种算法里,科学家的力量是多大。整个Renaissance的公司至少在创立的时候,都是不懂股票的,一大堆算法进来,交易大师就打不过他们了。那么在中国,这个景象正在发生。我们看到的人工智能的项目里,三个就有一个是做股票交易的。在过去两年里面,我除了个人买了一支股票之外,其他的钱都是交给这些小朋友打理,他们在国际国内港股A股的这些市场,加上做这些AI的对冲,每一天大部分交易就是T或者T+1,然后就结算,基本没有什么风险,收益率也没有一个月是负的,每一年的回报虽然不到71.8%,但是也是很高的。所以这是一个特别大的机会,在国内量化AI的环境还不成熟的时候,如何找到这些机会,可能获得的是比VC的基金或者PE的基金回报都还要高。

第四个理由,因为中国市场大,互联网公司多,很多非AI的公司到了一定的规模,就开始需要AI比如我们投资的美图,知乎,VIP KID。我们也恭喜美图准备在香港上市,我们是美图最早的投资人,也非常看好,我们会继续的持有,非常看好他。

美图的这个公司呢,你可能觉得就是帮助女孩子变漂亮一点,但是变漂亮的过程中你要知道大家都喜欢哪样的漂亮,得到用户回馈,加入AI算法这个是非常重要的。从这里我们可以学到,中国的女孩子喜欢非常的白,但是印度的女孩子白一点就好,非洲的女孩子也希望白一点。中国的女孩子希望眼睛越大越大,但是美国的稍微加一点点眼影就可以了。修改以后就看用户是否喜欢不喜欢,这个可以做人工智能的回馈,甚至人工智能还可以生成,可以帮助来推测,你会喜欢什么样的照片,或者甚至把你变成卡通画,或者是一张很美的像画出来的画一样。这是第四点。

第五点,美国人工智能现在是绝对领先中国的,但是他们进不了中国,中国上面有各种理由。因为美国公司进不来,给我们3年时间就不输于美国公司了。人工智能的这个技术都是美国和加拿大做出来的,他们是非常乐于公开的,每次写完了就放到网上,放到网上大家就学去了,中国和美国的公司一起学,所以这也没有太大的门槛。中国的公司只要给我们3年的时间,给我们更多的机会,我们一定会产生和美国一样的价值。

最后一点是中国对人工智能各方面的约束较少。比如说Trump上台以后,假如我们两年以后发现Uber的Otto,这个Otto它是取代卡车司机的,假如它做的非常好,两年以后会取代这个人类的话,会不为有这个卡车的工会冒出来一起抗议。美国有150万的卡车司机,他们也是投了Trump票的,我们也很清楚低收入的美国中年男人尤其是白人投了这个票,这些人要是抗议,会不会有可能通过一个法律使得卡车无人驾驶先暂缓推出,或者先要证明自己不伤人之类的。就这样,很简单的一个规矩就把这个技术给放缓了。所以我觉得中国在这方面就会有更大的机会。

还有无人驾驶最大的敌人是什么?第一是法律,第二是人。我们人是最差劲的司机了,容易犯困,要睡觉,还喝酒,然后犯错,而且不可预测等等。机器则是非常冷静的,但是它面对这些不冷静的人也会很头疼。如果某一天这个城市里都是无人驾驶的车,不允许人开车了,这一天就是技术飞腾的时候了。那么哪个国家会有可能做这样一个小城市?肯定不是美国,但有可能是中国。你可以想象,如果路上都没有人了,车子也都安全了。比如说一辆车可以告诉后面的车,我爆胎了,你小心一点。甚至你可以想象这样的一个环境,车子会说我的主人急着上班,请你让我一下,我给你2毛钱,这些情况都可以发生,前提是人要被赶出去,所以我非常急迫希望人类不要开车。

创新工场对人工智能有一个很完整的投资蓝图,在这里我想就不适合讲太多的细节了。

讲几个重点。

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第一个重点是大数据的机会,这是现在面临的,也是即将到来的一个巨大的机会。

第二个是语言方面,听到的语言不代表听懂的语言,所以人类的语言,对自然语言的理解还是一个很大的问题,所以要推到接近10年以后,

第三呢,是传感器的降价非常的重要。现在它太贵了,但是我们非常有信心在无人驾驶和机器人的推广下,量产它就会降价,所以这可能需要3年的时间。机器人,我们都认为,家庭机器人基本不靠谱。因为我们科幻片看太多了,尤其是机器人有眼睛、耳朵、手脚,所以把我们的期望值就变得太高了。我们更看好的是家里的家电,比如说Amazon Echo,是个音响,但是它也慢慢的变聪明了,放的是周杰伦它能知道,放的是古典音乐它也都知道,过几天你说,家里没有牙膏了,它还能马上跳出来说京东立刻帮你寄到家里。这些功能在美国已经实现了,京东当然也做了类似的这样的技术,这些我觉得还是比较靠谱的。还有我们投资的小鱼在家,这些产生陪伴这类功能的是可以的,但是前提是家庭机器人一定不可以有眼睛、耳朵、手和脚,听到这样的项目你赶快跑。

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右边我们在做VC,我们投了很多国内的公司,包括刚才讲的美图、face++,第四范式、地平线机器人等等公司,也投了一批美国的公司。还有驭势科技,是国内领先的无人驾驶公司。当然这是VC的投资,如果说有好的创业者拿了项目来,我们可以像其他的VC一样可以投资他。

左边做的是一个人工智能的孵化,我们做了一个工程院,在直接的招顶尖的人工智能专家,还有一批刚毕业的学生,我们会出主意给他,买数据给他,拿机器给他,让他在这些方面,能够快速的探索,创造价值,然后出来创业,创业的时候我们的基金也可以投他。这个布局很像我们在移动互联网时代的布局。当我们有一些这个领域的优势的时候,我们认为这个是一个可行的方法。

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VC投资就不多说了,我们一共管理大概12亿美金的基金,这是我们些投资的公司,这里刚才讲的差不多了。

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再提一个美国的项目,中间下面是wonder workshop,它是一个人工智能的玩具。它可以跟着小朋友,就像现在的这个大疆新的机型,可以让它跟着你一样。甚至两个机器可以在一块玩等等,很有趣的。它是一个没有眼睛、耳朵、手与脚只是几个小轮子做的这样的一个机器人,我们认为这个领域也像Echo音响一样是有机会的。

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那么讲到创新工场人工智能工程院,刚才我们也说过了,我们会找一批专家带一批学生,买大量的数据,数据也包括了金融交易的数据。其实现在美国有很有意思的公司,我觉得国内也有一些类似的公司,就是把这个量化交易做成一种竞赛,把这些数据全部弄好了,然后这些小朋友上去比算法,然后Backtesting,看看过去3年,5年,10年可以赚多少钱.谁做的更好,我们基金就跟他分红,当然,这里说的不是我们创新工场的基金,它指的是一个特殊的量化基金,这是一种比赛。

然后还有无人驾驶和一些识别之类的也是一些领域。我们认为在AI科学家,AI时代的创业呢,都是科学家。科学家呢,不知道怎么买数据,没有钱买机器,不懂商业,我们可以在这些方面补足,所以这是一个很特殊的新的做法。

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那我们在这方面的布局也得到不少国内外的认可,在纽约时报、华尔街日报、Forbes等也都有报道我们的投资和我们投资的一些公司。

第一个怎么投资公司。刚才我已经说过了,要衡量它有没有大数据,然后有没有独特的大数据,不是买来的大数据,有没有科学家,有没有闭环,有没有很多机器。然后他做的这个领域,是不是可以产生商业价值的领域,还是一批科学家在瞎搞。这是第一个。看这些项目要小心,还有看机器人的项目,有眼睛耳朵手与脚的就千万不要再听了,虽然听起来很酷。无人驾驶可以去想想怎么去参与。

这是投公司的,投基金呢?投创新工场和真格基金就可以了。

至于买股票呢?我是美图的董事,可能下面不适合说,但是你应该知道我要说什么,我们看好美图,认可美图。

刚才也分享了,量化AI在国内的投资应该机会特别大,这不是一个人工智能投资,这是一个真的二级市场的投资,当然要避免一些法律所不允许的事情,但是机会还是很多。那么我们现在也在专门看这个量化AI投资,对于这些呢,如果有兴趣的我们也可以一起以后在别的机会一起探索。

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