對創(chuàng)業(yè)者的建議:把握人工智落地的條件
首先我們要說的是創(chuàng)業(yè)是敗家的,為何說人工智能芯片是個(gè)創(chuàng)業(yè)者玩不起的“貴族游戲”?
在過去的這么多年里,從來沒有哪一年像今年這樣如此聚焦人工智能。
李彥宏反復(fù)提及人工智能——不管是否樂意,人工智能已經(jīng)來了;
接著,賈躍亭在G20峰會(huì)期間主動(dòng)在微博曝光他們在人工智能上的動(dòng)作——“期待全球首部LeEco人工智能(LeAI)生態(tài)手機(jī)盡早面市,不久見。”
與此同時(shí),出席B20的科大訊飛董事長劉慶豐表示:“如果在討論全球經(jīng)濟(jì)治理時(shí)不考慮人工智能產(chǎn)業(yè)的趨勢和影響,我覺得是完全不可想象的。”
而把技術(shù)領(lǐng)域這股討論熱潮直接推上高峰的,則是習(xí)大大在G20中演講的一段話:“以互聯(lián)網(wǎng)為核心的新一輪科技和產(chǎn)業(yè)革命蓄勢待發(fā),人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)等新技術(shù)日新月異,虛擬經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的結(jié)合,將給人們的生產(chǎn)方式和生活方式帶來革命性變化。”
放眼國外,谷歌也開始調(diào)整了戰(zhàn)略,從移動(dòng)優(yōu)先到人工智能優(yōu)先。
盡管在年初Alphago大戰(zhàn)李世石時(shí),媒體已經(jīng)就人工智能進(jìn)行了各種解讀,但不少人心里仍然會(huì)有諸如此類的疑問:人工智能會(huì)取代人類嗎?其真正的威脅是在哪里?它會(huì)不會(huì)有情感?未來到底是端智能,還是云智能?另外,人工智能落地需要哪些條件?而在商業(yè)層面,人工智能的商業(yè)模式究竟是什么樣的?在這一領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者,應(yīng)該如何創(chuàng)業(yè)?
注:上個(gè)月,阿里云iDST研究員、IEEE Fellow華先勝(花名:方廣);阿里云iDST總監(jiān)初敏;阿里云資深數(shù)據(jù)挖掘?qū)<议h萬里(花名:山景);阿里云研究中心主任田豐(花名:酒道),來了一場“煮酒”論人工智能。
人工智能會(huì)取代人類?這只是科技界的語不驚人死不休科技界經(jīng)常有人說,人工智能要取代人類。但這樣的言論在三位人工智能大咖看來,只是一種語不驚人死不休——以聳人的言論引來關(guān)注度,因?yàn)榻裉焖姷降乃袡C(jī)器人都還只是機(jī)器,離人還差的很遠(yuǎn)。
三位老師從以下的角度進(jìn)行了闡述:
技術(shù)超越人類其實(shí)早就存在;
機(jī)器的局限性:只能做邏輯思考的能力,沒有感性思維,談超越、取代還為時(shí)尚早;
人和人工智能的關(guān)系:是人手、眼、耳等五官的延伸,其終極作用是服務(wù)于我們。
第一點(diǎn):技術(shù)超越人類其實(shí)早就存在,比如數(shù)千年前出現(xiàn)的算盤(比心算快)、幾十年前的計(jì)算器,以及20年前在國際象棋上打敗人類的深藍(lán)。而智能化的技術(shù)也已經(jīng)在很多地方使用了幾十年,比如登月技術(shù)以及工業(yè)生產(chǎn)線。在今天之所以會(huì)成為一個(gè)大眾化的話題,主要是今天的計(jì)算能力、算法、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)能力,讓之前不好解決的問題,在今天也得到了解決,所以會(huì)被大眾過于解讀。
第二點(diǎn):把上面舉的例子串起來,你會(huì)發(fā)現(xiàn)它們擅長的都是有規(guī)則可循的——強(qiáng)調(diào)的是邏輯思考的能力。因此,在一些可以寫成規(guī)則的事情上,人工智能會(huì)超過人類。但在文學(xué)藝術(shù)等感性思維上,其本身就不是一個(gè)有客觀規(guī)律的東西,無法用邏輯寫成一加一等于二或者五除二這樣的簡單規(guī)則,在這種情況下,談人工智能取代人類真的是為時(shí)過早。
第三點(diǎn):做人工智能的絕大多數(shù)人,他的目標(biāo)壓根就不是替代人。它只是在某個(gè)地方看起來像人,但并不是真的具有人的情感和智慧?,F(xiàn)在所有的技術(shù),包括工業(yè)科技,總體來看都是人的感官、肢體的一種延伸,這些東西的背后是人在主宰。“發(fā)展這些技術(shù)最終是要服務(wù)我們的,是在一定的范圍內(nèi)解放我們的雙手、時(shí)間,而不是取代我們整個(gè)思考的過程。”初敏稱,未來一定是以人為本,機(jī)器為輔。具體是什么樣,不太好預(yù)測,“我相信10年之后回來看,根本不是今天我們能想象出來的,因?yàn)檫@里一定會(huì)發(fā)生很多變革。”
綜合來看,人與人工智能是揚(yáng)長補(bǔ)短的關(guān)系,人工智能強(qiáng)在復(fù)雜數(shù)據(jù)的整合、總結(jié)能力,而人強(qiáng)在直觀的感覺。初敏說,它是我們手、腳、眼的延伸,而不是對立。未來其實(shí)只是一個(gè)分工的不同,通過機(jī)器,讓我們的生活變得非常便利和簡單。另外,由于人工智能是由大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),并且受數(shù)據(jù)領(lǐng)域的局限,所以人工智能在未來會(huì)呈現(xiàn)兩個(gè)對立的現(xiàn)象:一個(gè)是越來越智能,另外一個(gè)在有些領(lǐng)域還是有點(diǎn)傻。
這里或許有人關(guān)心,究竟哪些工作會(huì)被機(jī)器替代。工業(yè)革命時(shí)代,體力密集型的被機(jī)器替代,初敏指出:“人工智能時(shí)代,首先被替代的應(yīng)該是人力密集型的,其次則是部分腦力密集型的。” 方廣表示,只要是在數(shù)據(jù)密集型、計(jì)算密集型這些有個(gè)例可尋的領(lǐng)域,機(jī)器都是可以超過人類的。
人工智能的威脅來自人還是機(jī)器?有不少名人做出人工智能會(huì)導(dǎo)致人類滅亡的言論,他們用意到底是什么?三位老師一個(gè)共同的認(rèn)識(shí)是:人工智能的威脅不是來自于那個(gè)被賦予所謂智能的機(jī)器,而是來自造這個(gè)機(jī)器的人。
山景表示,任何一個(gè)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展都是雙刃劍,它都可能有反作用。比如說,有人把惡意的代碼給串進(jìn)去,哪怕是一個(gè)簡單的機(jī)器人,也可能對人造成巨大的傷害。所以,就像今天的殺毒軟件一樣,將來對人工智能也會(huì)出現(xiàn)類似的訴求。
在某方面,超越人類極限的技術(shù)并無過錯(cuò),就好像搜索,就是很大的超越,去圖書館翻書,一個(gè)人一年能看度搜好書?能查到多少資料?“技術(shù)的本質(zhì)還是給人帶來便利。由于機(jī)器人沒有自主意識(shí),所謂的威脅是背后的人在做壞事或者是有人在教機(jī)器人做壞事的邏輯,而不是機(jī)器人自己在做壞事。”初敏說,不需要擔(dān)心這個(gè),至少在能看的見的時(shí)間里不用操心這件事情。
如果談如何防范的話,建議如下:
1、邏輯代碼上少一些Bug;
2、用法律約束人工智能背后的人。
自發(fā)的情感智能是一件特別難的事“要想做到情感智能,首先要讓機(jī)器理解人的情感世界。但人的大腦有百億量級的神經(jīng)元,每個(gè)細(xì)胞元都存在激活和非激活狀態(tài)(0和1),一天的數(shù)據(jù)量大概是一百個(gè)PB。如果能通過計(jì)算的方式,展示每時(shí)每刻整個(gè)腦神經(jīng)的細(xì)胞元活動(dòng)圖,還原我們每一個(gè)情感的狀態(tài)——處在什么狀態(tài)下是開心或不開心、哪幾個(gè)細(xì)胞元被激活導(dǎo)致這樣一個(gè)情緒、是因?yàn)槭裁凑T因?qū)е碌??如果這個(gè)問題能解,至少能從認(rèn)知的角度先理解我們的情感的這個(gè)通道,和它的模式是什么樣的。”
只有先理解這個(gè)工作模式后,才可能有可能去造一個(gè)有情感的機(jī)器人。怎么樣讓一個(gè)機(jī)器有一個(gè)自發(fā)性的情感產(chǎn)生,山景認(rèn)為:“在目前為止,我覺得還是非常難的一件事,目前只能先做好第一步,先理解情感的產(chǎn)生。”
他還表示,在情感理解上,今天的大數(shù)據(jù)已經(jīng)可以部分做到,雖然沒有把腦神經(jīng)的活躍度圖給展現(xiàn)出來,但是它能夠模擬刺激數(shù)據(jù)是什么樣,然后再通過表象猜深層次的,就能夠?qū)崿F(xiàn)一些情感功能,比如欣賞音樂等。“這只是在情感上去做一些可量化,然后無限逼近,但無限逼近并不代表有自發(fā)的創(chuàng)造性。”
初敏認(rèn)為,情感智能化分成兩個(gè)層面,一個(gè)是讓讓機(jī)器本身具有情感,另外一個(gè)是讓機(jī)器理解人的情感,這兩個(gè)不一樣。讓機(jī)器去理解人的情感,這件事是可行的,但讓機(jī)器有情感這件事情還是太難了。比如說所謂的陪伴機(jī)器人,陪伴機(jī)器人不是教這個(gè)機(jī)器人有情感,而是讓它能抓住跟它需要陪伴對象的情感,以及這個(gè)對象在不同情感狀態(tài)下,需要它來做什么,這些事情完全是可以學(xué)習(xí)到的。
未來到底是端智能,還是云智能?現(xiàn)在有兩種趨勢,一種是云計(jì)算公司把智能往云上做,另外一種,則是創(chuàng)業(yè)公司把智能往端上做,比如攝像頭、手機(jī)等智能設(shè)備端,那未來趨勢,到底是端智能,還是云智能?
方廣分析到,端智能的優(yōu)勢在于敏捷性,不需要語音交互,馬上得到計(jì)算結(jié)果,因此對于一些實(shí)時(shí)性要求高的應(yīng)用,目前必須使用端,比如自動(dòng)駕駛、安防等。端它的缺點(diǎn)則是受限于它的計(jì)算的能力,同時(shí)也不能感受到其他的端(如果能,那就是云了)。云的優(yōu)勢是:有強(qiáng)大的計(jì)算能力,又能夠把這些點(diǎn)——各個(gè)端的這些收集起來的數(shù)據(jù)能夠綜合起來進(jìn)行分析、判斷,這種智能有時(shí)候是超越人智能的。
方廣認(rèn)為,云和端兩者之間的關(guān)系是互相依賴的:云的技術(shù)需要通過端來展現(xiàn),端則是云數(shù)據(jù)的入口和出口。他指出,N年以后,也許云和端概念就沒有了,當(dāng)云和端之間帶寬不是問題的時(shí)候,端和云將是一體的。
“智能在端,智慧在云。”山景稱,當(dāng)局部的智能聚集在一起時(shí),就能成為一個(gè)大智慧。比如說,抓套牌車、闖紅燈的攝像燈在云端串聯(lián)起來,可做的事情將會(huì)變得非常多,這就是局部的智能變成一個(gè)全局的智慧。端和云必然是連在一起的,終極境界就是你中有我,我中有你,混為一體。
初敏則從另外個(gè)角度解說云和端的關(guān)系。端和云之間,只是分工不同。有些事情因?yàn)榘踩碗[私需要,不適合在云上,所以只能放在端中處理,比如家中的智能音響,不能把所有聲音都傳到云上。
人工智能落地的條件方廣認(rèn)為,人工智能落地的條件分別是:算法、數(shù)據(jù)、計(jì)算平臺(tái)、用戶、商業(yè)模式,這五個(gè)條件是必不可少的。
人工智能首先是建立在足夠強(qiáng)大的算法上,但光有算法沒有數(shù)據(jù),那也是巧婦難為無米之炊。除了算法和數(shù)據(jù)外,也需要一個(gè)計(jì)算平臺(tái)做支撐,否則算法無法得以實(shí)現(xiàn)。除此之外,也需要用戶有需求,才能帶動(dòng)技術(shù)發(fā)展,并貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)。同時(shí),也需要好的商業(yè)模式,否則一切都很難長久。
過程中反饋非常重要,山景說,就像填鴨式教育,老師給你題目做,它是做錯(cuò)了,還是做對了,下一輪該給它什么樣的題目,這個(gè)地方自反饋、自適應(yīng)的過程非常關(guān)鍵。
光有這些條件,如果不用互聯(lián)網(wǎng)思維的話,落地可能也沒那么快。初敏稱指出,用互聯(lián)網(wǎng)的思維把這五個(gè)因素串起來,迭代才能非??臁?ldquo;以更快的速度使用反饋數(shù)據(jù)來更新模型,形成這樣的正循環(huán)周期后,效果就會(huì)越來越好。”哪怕就是算法不變,只要能不斷的反饋數(shù)據(jù)并不斷優(yōu)化,過一兩個(gè)月之后,它的能力也會(huì)好很多。
人工智能該怎么商業(yè)化?談到人工智能的商業(yè)模式,初敏稱,并不是人工智能有什么商業(yè)模式,而是在解決人的一些需求以及商業(yè)化中,人工智能應(yīng)用的價(jià)值性更大。
從分工角度,初敏認(rèn)為人工智能的商業(yè)模式有兩個(gè)層次:“第一個(gè)層次是一群人在后面提供基礎(chǔ)技術(shù),再一群人落地到產(chǎn)品——在具體的應(yīng)用場景中使用人工智能;另外一個(gè)則是宏觀上的判斷,它是一個(gè)很有趨勢的場景,在這個(gè)場景中有極大的可能性做出好結(jié)果,從而推動(dòng)某些企業(yè)將這些技術(shù)儲(chǔ)存在它的應(yīng)用里。”
“一種是對現(xiàn)有商業(yè)流程上的效率提升,另外一種則是顛覆性的創(chuàng)新。”山景則把商業(yè)模式總結(jié)為這兩種。前者的價(jià)值,主要是體現(xiàn)在增值上面,比如生產(chǎn)線使用人工智能以后,效率提升了、整體收益提高。后者則是一種無中生有,創(chuàng)造全新的機(jī)會(huì),比如蒸汽機(jī)車代替了馬車,在今天則是無人駕駛汽車的出現(xiàn),有可能顛覆勞動(dòng)密集型的出租車行業(yè),山景認(rèn)為,這些都是有可能的,“屆時(shí)可能是一種商業(yè)模式的重組,賣算法,或者賣計(jì)算的時(shí)間,按照行駛的里程數(shù)來賣錢。”
在商業(yè)模式上,方廣提到了一個(gè)非常關(guān)鍵的點(diǎn)——它是不是真正的解決了人們的需要。“這個(gè)東西到底是不是有用?是解決了部分人,還是很多人的問題。”方廣認(rèn)為,只有把這個(gè)應(yīng)用找出來,在點(diǎn)上發(fā)力,解決其中的技術(shù)、數(shù)據(jù)、平臺(tái)、用戶的問題,才可能真正成為一個(gè)商業(yè)的應(yīng)用。
對人工智能領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)者的建議對當(dāng)下在人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者,方廣覺得,可能還是要找準(zhǔn)要解決的問題是什么,所擅長的是什么,然后再去看上面提到的那五個(gè)要素:算法、數(shù)據(jù)、用戶、計(jì)算平臺(tái)和商業(yè)模式,如果這些因素都具備成功可能性大很多,如果不具備某個(gè)因素,就要思考如何獲得。
“對一個(gè)創(chuàng)業(yè)者來說,更精準(zhǔn)的定位很重要。”初敏認(rèn)為,最重要的是專注,而不要心太大,盡量利用周圍有的現(xiàn)成的東西做你最想做的那件事。人工智能有不同的層次,做場景的,技術(shù)不一定需要自己研發(fā),也可以利用現(xiàn)有技術(shù);對于在技術(shù)領(lǐng)域耕耘的,一定要把技術(shù)做的有價(jià)值、有門檻,最后才能售賣技術(shù)。每個(gè)企業(yè)根據(jù)自己的特點(diǎn),需要準(zhǔn)確的給自己做一個(gè)定位。
山景則建議大家別做人工智能芯片,“這是一個(gè)貴族游戲,一失敗幾百萬美元就燒沒了,這種對創(chuàng)業(yè)公司來說沒有資本是搞不定這件事。”他接著表示,人工智能芯片中某一種算法可能非常的牛,但由于研發(fā)到量產(chǎn)需要很長一段時(shí)間,這種技術(shù)領(lǐng)先性可能就被稀釋掉。若出現(xiàn)另外一種東西可以代替它,那整個(gè)價(jià)值一下子就被稀釋了,這是人工智能創(chuàng)業(yè)高危的一個(gè)選擇。山景還談到,對于做場景——業(yè)務(wù)創(chuàng)新的人,應(yīng)弱化技術(shù)的角色開始先站住腳,搶市場份額,尤其在咱們國內(nèi)這種競爭環(huán)境下,否則很容易被復(fù)制,被扼殺掉。
最后主持人田豐也延伸出一個(gè)問題:有沒有可能出現(xiàn)一種超級算法,讓人工智能發(fā)現(xiàn)一些人類發(fā)現(xiàn)不了的規(guī)律,這時(shí)人們又怎么去驗(yàn)證它?
方廣表示,這是有可能存在的。“今天的人工智能都是假設(shè)一種情況來測試它,像那種增強(qiáng)學(xué)習(xí)的人工智能到了一定程度之后,的確很難檢驗(yàn)它是好是壞。”初敏稱,你不知道數(shù)據(jù)里藏了什么,所以有可能不知道它學(xué)到的是什么。
山景認(rèn)為這種超級算法非常難實(shí)現(xiàn)。他表示,證明一個(gè)東西的成立往往很難的,但是要證明它的不足和不成立是很容易的,從這個(gè)角度來講,今天的人工智能學(xué)到的東西還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足。
三位專家也就人工智能的未來做了寄語,總結(jié)成兩點(diǎn):
1、人工智能前景非常光明,但道路是曲折——Long wait go。但只要方向?qū)α?,就不用怕路遠(yuǎn),只要堅(jiān)持走下去,總是會(huì)有量變到質(zhì)變的一個(gè)過程。
2、人工智能是我們手、眼、耳等五官四肢的延伸,它最主要的作用是幫助我們,所以不需要去特別擔(dān)心人工智能的威脅論。