科技，尤其是如今炙手可熱的人工智能，會給生活、商業(yè)、學(xué)術(shù)等帶來多大的影響？在近日由清華經(jīng)管學(xué)院舉辦的“科技·驅(qū)動成長”論壇上，六位來自各界的大佬坐而論道，給出了他們或保守或開放的看法和解讀。
從左到右依次為：清華經(jīng)管學(xué)院院長錢穎一；2012年諾貝爾化學(xué)獎得主、美國國家科學(xué)院院士、斯坦福大學(xué)教授Brian K. Kobilka 教授；騰訊董事會主席兼首席執(zhí)行官馬化騰先生；美國國家科學(xué)院院士、中國科學(xué)院外籍院士、斯坦福大學(xué)、清華大學(xué)教授張首晟教授；北京大學(xué)校務(wù)委員會副主任、理學(xué)部主任、生命科學(xué)學(xué)院講席教授饒毅教授；中國科學(xué)院深圳先進技術(shù)研究院副院長、香港中文大學(xué)教授、商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人湯曉鷗教授
人工智能變的這么熱，有四方面的原因
想要在某一領(lǐng)域取得重大突破，是一件容易的事情嗎？從幾位科學(xué)家的回答來看，這并非一件易事。
比如，Brian K. Kobilka說道，花費25億美元、經(jīng)歷7-12年的時間，但最終一種新藥成功上市的概率只有10%-15%。饒毅也表示，雖然人工智能推動了神經(jīng)學(xué)的研究，但其實神經(jīng)學(xué)沒有任何概念上的突破。湯曉鷗也表示，在過去很多年里，都不好意思說自己在研究人工智能，因為什么都沒有做出來。即便目前取得了一點進展，但仍然困難重重。
具體來說，從50年代開始，就已經(jīng)有人在做人工智能 ，但從50年代到2011年做的都不好。湯曉鷗認為，2011年是一個分水嶺，主要有四方面的原因：
一是實際應(yīng)用的剛需。之前手提電腦非常多，雖然手提電腦能移動，但是大部分的情況下我們不會拎著電腦去吃飯，出去旅游時用電腦拍照。后來手機出來以后，手機上的攝像頭變成了人的第三只眼睛，我們在微信上發(fā)的最多的就是照片或者是視頻。一圖勝千言，這時候產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)需要智能地分析，所以有了實際應(yīng)用的剛需。
二是數(shù)據(jù)的體量有了大幅的增加。原來數(shù)據(jù)是從電腦中產(chǎn)生的，有手提電腦的人還是很少的，因為要一萬多塊錢一臺，但是紅米手機一出來，五六百塊錢一臺，任何人都可以購置兩臺。原來不到一億的用戶，一下子變成十億、二十億，體量出來了，也就產(chǎn)生了大量的訓(xùn)練和應(yīng)用數(shù)據(jù)。
三是可承受的硬件訓(xùn)練平臺。原來我們用CPU的時候，做人臉識別時會用近千個核，但還是要跑一兩個月才能把一個算法跑出來，然后調(diào)一個參數(shù)，再來兩個月，又花錢又花時間。但后來用GPU，十臺機器、六個小時，同樣的東西就跑出來了。所以，這就給大學(xué)實驗室和小公司一個可承受的硬件平臺和能力來做訓(xùn)練。
四是算法的革命性的進步。有了前三個方面還是不夠的，最后深度學(xué)習的框架允許我們做端到端的學(xué)習，有了大量的參數(shù)，以前我們是做小參數(shù)學(xué)習的。而且還要將這些小參數(shù)設(shè)計的非常復(fù)雜，因為要解決很多問題，但實際的應(yīng)用很不理想。但深度學(xué)習的網(wǎng)絡(luò)框架，允許我們用幾千個、幾萬個、幾億個參數(shù)，用無窮大的數(shù)據(jù)直接覆蓋各種場景應(yīng)用。這樣就可以在一些單項、個別的應(yīng)用上超過人類，意味著可以替人類來做這個工作。
對此，張首晟也認為，人工智能突飛猛進是因為計算能力的指數(shù)增長，以及大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和算法的改進。
人工智能不可能控制人類，也不可能達到科幻的程度？
雖然從科學(xué)研究的角度來看，取得革命性的成果是一件困難的事情，但是按照摩爾定律的規(guī)律，經(jīng)過指數(shù)級發(fā)展的人工智能，會不會像科幻小說和書籍中所說的那樣，為我們創(chuàng)造一個無所不能的世界。進一步說，像很多人所擔憂的那樣，人工智能會取代人類，甚至是控制人類。對于這一令很多人不安的話題，多位科學(xué)家給出了偏保守的回答。
饒毅認為，大部分常人可以想到的人工智能擁有記憶、思維，在我們有生之年都不可能達到科幻的程度。而且我們離那個程度還差很遠，不是一點半點。但是，也許我們可以做一些自閉癥方面的事情，也許腦血管方面的疾病可以治療了，也許在睡眠方面（睡與不睡）有新的發(fā)現(xiàn)。他表示，在這些具體方面，是可以預(yù)期的。但是那些所有高級的，人工智能有思維、認知和情感的都是瞎說的。同樣他也認為，“人工智能的進步是有限的，所有把人工智能模擬成人的那一部分，我認為百分之百的都是假的?！?/p>
雖然湯曉鷗的人工智能實驗室并評為全球前十大先鋒實驗室，而且他本人也是人工智能方面的專家。但是他卻認為，我們聽到的那些名人和網(wǎng)紅講的人工智能的事情，基本上是不可能實現(xiàn)的。他坦言，從事人工智能的那些第一線的、離炮火最近的人，其實做的很辛苦。因為過去幾十年里，什么都沒有做出來。他還調(diào)侃道，以前還曾以此來招生，因為啥都做不出來，所以可以保證學(xué)生一輩子都有工作。
但他也承認，最近幾年人工智能確實迎來了爆發(fā)式的增長。以前人工智能每年成長的速度是提高1%，剛開始ImageNet檢測的準確率只有22%，如果要達到100%，需要大概80年。但深度學(xué)習技術(shù)出現(xiàn)后，我們真的是幾年以內(nèi)就做到了將近70%。盡管人工智能的進步比以前快多了，但他還是堅持認為：“機器的任務(wù)還是人類定義的，不可能控制人類，想多了?！彼€補充道，其實離炮火越近的人，越覺得這件事情還很遙遠；而離炮火越遠的人，可能剛聽到一點炮聲就開始行動了。
人工智能的應(yīng)用以及未來的市場價值
雖然不能太夸大人工智能，但該項技術(shù)的應(yīng)用似乎已經(jīng)勢不可擋。
馬化騰認為，人工智能演化的第一步肯定會成為人類的幫手，成為人類研究和解決下一代技術(shù)時的一個重要的助手。但AI在怎么發(fā)展都是戰(zhàn)術(shù)性的，是一種支持和幫助。比較復(fù)雜的戰(zhàn)略以及沒有多次重復(fù)規(guī)律的領(lǐng)域，還是離不開人腦的判斷。未來計算機和信息科學(xué)都會在生物科學(xué)以及人們生活的方方面面產(chǎn)生很大的作用。從騰訊方面來說，AI是發(fā)展的方向之一。他認為，在足夠垂直的細分領(lǐng)域里還是有機會的。這些方面代替人，比人做得好是有可能的。所以公司現(xiàn)在在找細分領(lǐng)域里，一些可以應(yīng)用到AI和信息技術(shù)的商業(yè)機會。各種研究再怎么天花亂墜，最終還要看是否能提高效率、改善用戶體驗。
在湯曉鷗看來，目前人工智能在三個方面應(yīng)用的比較多：一是語音識別。這個是相對成熟，也是第一個突破的。二是視覺，現(xiàn)在的主戰(zhàn)場就是在視覺領(lǐng)域，而且看的能力的場景是非常多的。三是自然語言的理解，就是要像大腦一樣解決問題，這件事情目前是完全沒有解決的?，F(xiàn)在這一塊很熱，很多國內(nèi)外的公司都做對話機器人，但這其實是非常難的一件事情，因為它對各種背景知識以及條件的要求是非常多的。
自然語音技術(shù)的應(yīng)用到底有多難，為此他還舉了好幾個例子，比如說一句“上次我交給你的那件事，你給我辦了”，語音機器人是判斷不了具體什么時間以及什么事情的。這就需要很多的背景，但這都還沒有解決。目前市面上的應(yīng)用是比較簡單的，主要是問一下餐館、影院這些比較固定的場景。還有一個問題是，很多智能機器人完全是由人來控制的，比如他開玩笑道，有的機器人是5點要下班的，因為后臺操作它的人5點就下班了。還有Siri團隊會搜集一些比較難的問題，然后自己回答，當我們問到相關(guān)問題時，就會得到相同的答案。
雖然馬化騰和湯曉鷗都看好人工智能的發(fā)展，但因為兩家公司發(fā)展階段的不同，導(dǎo)致他們做的事情也有些不同。
馬化騰認為，人工智能與醫(yī)療和教育的結(jié)合是比較難的。騰訊投了大量與醫(yī)療和教育相關(guān)的公司，但感覺只了解到皮毛。因為這個產(chǎn)業(yè)鏈太長了，從各個角度來說只做了一小部分。雖然路還很長，但也是看到一些跡象可以與醫(yī)療和教育進行結(jié)合。比如用AI將教育的個性化系統(tǒng)進行提升。因為現(xiàn)在的教育可以利用信息技術(shù)，能針對每一個人、對不同的教育內(nèi)容的反饋來決定下一步的教育的內(nèi)容。利用信息技術(shù)的遠程、視頻寬帶，以及配對和匹配這些技術(shù)手段和產(chǎn)品可以將學(xué)生和教師進行更好的適配，提供更加靈活的方式和更好的體驗。
而對于創(chuàng)業(yè)公司商湯科技來說，短期來說首先是要活下來，所以不能挑高大上的事情做。湯曉鷗說，公司第一步要做安防，因為安防到處都是，每個攝像頭幾百萬。然后是手機，手機有視覺、圖像等很多需求，目前商湯已經(jīng)在和很多手機廠商合作。第三是直播，做廣告植入和特效也需要很多的視覺要求，像faceu和一直播都是商湯在提供核心技術(shù)。
從中期和長期來說的話，公司會布局金融領(lǐng)域，無論是開戶還是內(nèi)部的大數(shù)據(jù)運算、智能投顧等，都會用到人工智能。雖然這些技術(shù)普及后，可能公司再去推進業(yè)務(wù)沒那么容易。但是人工智能還有很多的用處，比如做個性化的保險服務(wù)。而自動駕駛、醫(yī)療、芯片三大領(lǐng)域，在未來5-10年會有很大的應(yīng)用。目前這三個行業(yè)的融資是最多的，但需要多做原創(chuàng)技術(shù)，而且還需要跟大廠商合作才能取得更大的進展。
大公司的激烈競爭與小公司的艱難發(fā)展
早在2002年的時候，湯曉鷗就曾成立了一家美圖公司，做人臉識別、家庭監(jiān)控攝像頭、VR。但做了一年的時間，就關(guān)掉了，因為人才、技術(shù)不夠，也沒有辦法同時兼顧科研。直到2011年、2012年時候，湯曉鷗在各方面準備成熟的情況下，與人聯(lián)合成立了商湯科技。
在很多人看來，商湯科技已經(jīng)算是很成功的人工智能公司。但湯曉鷗卻坦言，別人說創(chuàng)業(yè)是痛并快樂著，但他覺得沒有快樂，只有痛。這是因為國內(nèi)和國外，是完全不同的創(chuàng)業(yè)環(huán)境。在國外，創(chuàng)業(yè)成功的概率是5%，而要做強做大的話，概率會更小。然而在中國，這一概率可能要再縮小10倍。因為前面有谷歌、微軟、Facebook這些大公司，后面有BAT三座大山以及無數(shù)的小公司。在中國三分天下的格局下，很難再有創(chuàng)業(yè)公司成長起來。無論做什么行業(yè)，大家的壓力都很大，很早的時候就開始站隊。在國外是不存在這樣的問題，跟谷歌合作后，還是可以跟微軟、IBM合作的。
就大公司投資和收購的創(chuàng)業(yè)公司來說，很多可能也想做一番事業(yè)。但他調(diào)侃道，雖然說大丈夫不為五斗米折腰，但是如果你給六斗的話，有人也是會動搖的。他還補充，創(chuàng)業(yè)公司還是很愿意跟BAT這樣的大公司合作的。而且像AI技術(shù)，它不是獨立存在的，它需要很多的場景等。它是一個賦能的技術(shù)，可以幫助各個行業(yè)提高效率。像谷歌不是靠自動駕駛和下棋掙錢的，它是將深度學(xué)習算法運用到搜索，使得整體效率提升了30%，相應(yīng)的帶來了幾億甚至幾十億的產(chǎn)出。
對于湯曉鷗的“抱怨”，馬化騰回應(yīng)說，其實我們也很無奈。騰訊沒有開放之前，業(yè)界對我們的意見很大。但這五六年我們完全大變樣，已經(jīng)形成更開放的生態(tài)，包括開放平臺、眾創(chuàng)空間以及舉辦的一些活動都是往這個方向發(fā)展。然而競爭是免不了了，但BAT三家的發(fā)展路徑使得中國在移動互聯(lián)網(wǎng)、O2O、移動支付、共享單車、自動駕駛方面的發(fā)展是遠超歐美的。但另一方面，也確實產(chǎn)生了一些惡性競爭，使得創(chuàng)業(yè)者很無奈的思考要不要站隊，接受了這個投資那個就不行。
馬化騰表示，這就是競爭形成的格局。雖然在享受競爭帶來的高速發(fā)展，但也會面對一些自己感覺都很厭煩的事情。其實這是一個很不健康的事情，我們也想打破。希望大家一起努力，但短時間內(nèi)可能還沒有那么容易實現(xiàn)。
另外，因為3Q大戰(zhàn)的前車之鑒，目前騰訊奉行“半條命戰(zhàn)略”，把另一半命交給合作伙伴。公司內(nèi)部會要求這不要做、那不要做，要做的話就出去做，然后騰訊可以投資。馬化騰表示，騰訊內(nèi)部很多事情是不做的，專注做那些能發(fā)揮核心優(yōu)勢的事情，其他全部留給生態(tài)合作伙伴。而且包括占小股就行，不用控股，這樣才更有活力。
來源：36Kr
