阿里云機器智能首席科學(xué)家批“學(xué)術(shù)放衛星”現象:做科學(xué)就要耐得住寂寞
如果一個(gè)科學(xué)研究者經(jīng)常出現在新聞上,發(fā)表最新的研究進(jìn)展或者論文,那基本可以判定,他的研究沒(méi)有未來(lái)。
前言:
人工智能的未來(lái)是什么?在剛剛結束的TechCrunch杭州峰會(huì )上,阿里云機器智能首席科學(xué)家閔萬(wàn)里就對此話(huà)題進(jìn)行了深入探討。但對于當前“AI被炒的火熱,總體產(chǎn)能卻不高”等方面的問(wèn)題,并未過(guò)多涉及。
因此,會(huì )后我們與閔萬(wàn)里來(lái)了場(chǎng)深度對話(huà)。對話(huà)中,閔萬(wàn)里從自己的視野和阿里云的業(yè)務(wù)出發(fā),對當下科技行業(yè)浮躁的現象做了深入解析,并表示,“我們要回歸到人工智能的本質(zhì),真正的去研究人腦是怎么工作的。做技術(shù),一定要耐得住寂寞;做科學(xué),則一定要走下神壇。”
“AI+產(chǎn)能不高”是個(gè)偽命題
天合光能電池片A品率提升7%;
協(xié)鑫電池切片良品率提升1%;
中策橡膠橡膠加工合格率提升5%;
恒逸集團實(shí)話(huà)生菜煤炭消耗率降低3%;
......
這是在與阿里云ET工業(yè)大腦合作后,這些在各自領(lǐng)域均是龍頭企業(yè)的廠(chǎng)商,產(chǎn)能提高的真實(shí)數據。但個(gè)位數的產(chǎn)能變化,對于企業(yè)來(lái)說(shuō),真的有必要應用AI技術(shù)嗎?
“百分比是很能反映問(wèn)題的。”
以天合光能的電池片為例,在中國所有的太陽(yáng)能企業(yè)中,電池的凈利率都是非常低的。即便是天合光能此前只有2.91%左右的電池片凈利率,在行業(yè)來(lái)說(shuō),也是處于中上游水平的。
這其中有一個(gè)很大的原因,就是電池片的合格率很低,成本較高。一般情況下,電池片分為四個(gè)等級:A、B、C、D。A最佳,D則基本是廢品。
“A品率的提升就意味著(zhù)凈利潤的提升。我們僅在天合光能的1個(gè)車(chē)間、4條生產(chǎn)線(xiàn)試點(diǎn)了幾個(gè)月,ET工業(yè)大腦就為他們創(chuàng )造了幾千萬(wàn)的效益。
“而當下很多人所說(shuō)的,AI技術(shù)并不能為有效的提升產(chǎn)能,不過(guò)是因為大多數技術(shù)人員,不愿意真正的下到車(chē)間去了解用戶(hù)的痛點(diǎn)和需求。只在辦公室碼代碼,具體應該做什么都不知道,怎么可能提升產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)能呢?”
下車(chē)間、下農田......技術(shù)人員應該忘記自己的身份,走下神壇
“如果真正的AI人才愿意走到實(shí)際的場(chǎng)景當中去的話(huà),一年內,產(chǎn)能絕對就會(huì )有立竿見(jiàn)影性地提升。但現在的技術(shù)人員,大都是在‘神壇’上自我陶醉,對于產(chǎn)業(yè)真正的痛點(diǎn),完全不了解。”
就拿“大腦”來(lái)說(shuō),“城市大腦”、“交通大腦”、“工業(yè)大腦”、“醫療大腦”、“超級大腦”......各種“大腦”充斥在行業(yè)的方方面面,但實(shí)際的應用效果卻幾乎為0。
“我們?yōu)槭裁茨軒椭旌瞎饽軐品率提升7%,是因為我們事先去到了他們的生產(chǎn)車(chē)間,實(shí)地了解了他們在生產(chǎn)制造過(guò)程中遇到的各種問(wèn)題以及該產(chǎn)業(yè)當前的痛點(diǎn)。”
“但恰恰在這一點(diǎn)上,很多做技術(shù)的人不愿意忘記自己的身份,不愿意跨界到車(chē)間,甚至農田去找客戶(hù)或產(chǎn)業(yè)的痛點(diǎn)。他們覺(jué)得在實(shí)驗室、工位上就可以憑感覺(jué)‘治理天下’。這是一個(gè)很大的問(wèn)題。”
在“技術(shù)界”有一個(gè)很有意思的現象,幾乎每周,都會(huì )有一些國際性的技術(shù)大賽,也幾乎每一周,都會(huì )產(chǎn)生一些“頂級技術(shù)冠軍”。
“平常對AI技術(shù)稍有關(guān)注就會(huì )發(fā)現,這些‘冠軍’大多是曇花一現,很少有能將技術(shù)真正應用到行業(yè)中,更別說(shuō)解決各行各業(yè)懸而未決的事情,并將其產(chǎn)品化和規?;?。”
“我們應該追求的是用技術(shù)為行業(yè)創(chuàng )新,而不是一次兩次的排名。排行榜每天都在變,就算是國際足壇也是這樣,即便排名第一也不見(jiàn)得能在世界杯中獲得冠軍。但行業(yè)問(wèn)題始終在那里沒(méi)有被解決,只是沒(méi)有人愿意‘下去’發(fā)現這些問(wèn)題而已。”
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),單純的說(shuō)技術(shù)優(yōu)勢是沒(méi)有任何意義的,忘記自己的技術(shù)身份,切身去找業(yè)務(wù)痛點(diǎn)才是從業(yè)者和企業(yè)應該去做的事情。
“當然,我們還必須承認,技術(shù)不是萬(wàn)能的。就當前來(lái)看,AI技術(shù)并沒(méi)能達到大家所期盼的‘智能’,我們只是在物理極限上,一定程度上超越了人類(lèi)。而這,其實(shí)早在2000年前我們就已經(jīng)做到了。”
如果真的要說(shuō),機器在物理極限上超越人類(lèi)是什么時(shí)候,東漢時(shí)期就已經(jīng)出現的“算盤(pán)”就是一個(gè)很好的例子,它將“0、1、2、3、4、5、6、7、8、9”十個(gè)數字和“四舍五入”的規律完美的融合進(jìn)了算珠中,在“算力”上超越了人類(lèi)的心算和手算。
“也因此,在沒(méi)有讓機器擁有‘人腦的深度’之前,我們還有很多基礎性研究需要去做。”
但這些,并不是短期內就可以有立竿見(jiàn)影性效果的。
“放衛星現象”不可取,做科學(xué)家就要耐得住寂寞
“人腦的深度”是什么?
閔萬(wàn)里給我們舉了個(gè)例子:
今天,我喝了一瓶水。腦海里立馬浮現出了,10年前的某一天某一刻,我也喝了一瓶水,并和幾個(gè)好朋友暢聊了很多事情。再回想現在,與當時(shí)有了很多的變化。
“此情此景”,就是人腦深度的表現之一。
除此之外,“洞察”和“遠見(jiàn)”也是“人腦深度”的重要特征。比如“看監控”,看似很簡(jiǎn)單的事情,人去看,能夠就視頻呈現的表面信息進(jìn)行聯(lián)想和解讀,從而抽絲剝繭得到最終結論。但機器去看,又能從表面信息往下走幾步呢?
“人的大腦是很復雜的,讓機器擁有人腦的思考能力,首先就必須要知道,人腦細胞的工作邏輯。哪幾個(gè)或哪些小區域的細胞運動(dòng),就會(huì )發(fā)出‘喝水’的指令;哪些細胞的組合,會(huì )發(fā)出‘跳’的指令;哪些又是控制聯(lián)想并啟動(dòng)其他‘記憶細胞’的?
“但直至今天,我們的探測技術(shù)還沒(méi)能精確到每一個(gè)細胞,只能精確到一個(gè)腦區。想要完全理解大腦結構和工作邏輯,是一個(gè)漫長(cháng)的歷史過(guò)程。”
不僅是大腦,基礎性研究都需要科研工作者極具耐性?;乜词澜缈萍及l(fā)展史,沒(méi)有哪一次的重大發(fā)現是一蹴而就的。
例如高溫超導材料,1987年左右,高溫超導曾經(jīng)掀起過(guò)一陣熱潮。但現在已經(jīng)30年過(guò)去了,依舊沒(méi)能實(shí)現應用。
再比如現在CPU上廣泛使用的‘硅’,之前也是科學(xué)家一種種材料一步步嘗試才讓其實(shí)現應用。而現如今,被大家炒的火熱的量子計算,想要找到一種合適的材料,基本上需要把當前人類(lèi)所發(fā)現的材料再重新試一遍。
“當然,不排除撞大運撞上一個(gè)正好適合的。”閔萬(wàn)里笑著(zhù)說(shuō)。
“基礎性的研究從來(lái)不是‘日更新’、‘月更新’、‘年更新’的事情。如果一個(gè)人經(jīng)常出現在新聞上,發(fā)表最新的研究進(jìn)展或者論文,那基本可以判定,他的研究沒(méi)有未來(lái)。
“科學(xué)發(fā)展需要長(cháng)期投入,我們要尊重這樣的發(fā)展規律。”
最后
在對話(huà)的結束,我們和閔萬(wàn)里聊了聊當前的大公司和創(chuàng )業(yè)公司競爭關(guān)系。閔萬(wàn)里表示,作為創(chuàng )業(yè)型公司,首要的是明確創(chuàng )業(yè)的“初心”是什么?
是“事業(yè)”還是‘愛(ài)好’;是“說(shuō)故事”還是“創(chuàng )未來(lái)”?
“如果是前者,我們不建議創(chuàng )業(yè)公司和大公司硬拼,獨角獸中很少有跟大公司對著(zhù)干的,都是瞄準一個(gè)垂直行業(yè)的垂直問(wèn)題,通過(guò)合作的方式深入進(jìn)去,解決實(shí)際的問(wèn)題。”
閔萬(wàn)里
阿里云機器智能首席科學(xué)家,“山景”是他的花名,因為他曾在山景工作過(guò)。
閔萬(wàn)里很喜歡笑,個(gè)人經(jīng)歷也是非常不一般:7歲之前,考試經(jīng)??剂惴?;14歲,入選中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)少年班;1997年大學(xué)畢業(yè),赴美留學(xué),獲芝加哥大學(xué)統計學(xué)博士學(xué)位,并先后在IBM T.J.Watson研究所、IBM Singapore及Google擔任研究員,從事大數據理論研究與應用算法研發(fā)。
2013年閔萬(wàn)里加入阿里巴巴,負責領(lǐng)導阿里云人工智能ET大腦項目,現已推出ET城市大腦、ET工業(yè)大腦、ET環(huán)境大腦、ET醫療大腦等。
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