不要夸大人工智能，AI泰斗Michael Jordan Diss李開(kāi)復，AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展沒(méi)你想的那么好

在我們高捧AI產(chǎn)業(yè)的同時(shí)，還需給行業(yè)人士空間，讓他們能夠認識行業(yè)不足，專(zhuān)心于學(xué)習、研發(fā)、更新以及應用等，真正做到“AI生萬(wàn)物”！

4月26日，以“AI生萬(wàn)物”為主題的GMIC全球人工智能領(lǐng)袖峰會(huì )在北京召開(kāi)。Facebook研究院院長(cháng)Yann LeCun，美國科學(xué)院、美國工程院、美國藝術(shù)與科學(xué)院三院院士Michael Jordan，創(chuàng )新工場(chǎng)董事長(cháng)&首席執行官李開(kāi)復，百度總裁張亞勤，小鵬汽車(chē)董事長(cháng)何小鵬，華為榮耀總裁趙明，科大訊飛公司高級副總裁、訊飛研究院院長(cháng)胡郁等的同臺激辯，讓整場(chǎng)大會(huì )高潮迭起，為現場(chǎng)觀(guān)眾帶來(lái)了一場(chǎng)精彩的科技盛宴。

激辯一：AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展沒(méi)想象的那么好？

和以往一樣，李開(kāi)復的開(kāi)場(chǎng)依舊是他擅長(cháng)的“浪潮論”，他將當前的人工智能發(fā)展現狀和未來(lái)分為四波浪潮：

第一波，互聯(lián)網(wǎng)+AI。淘寶的每一次點(diǎn)擊、朋友圈的每一次點(diǎn)贊，都是互聯(lián)網(wǎng)巨頭收集數據的過(guò)程之一。也因此，在數據作用日益凸顯的當下，擁有數據的互聯(lián)網(wǎng)巨頭就是AI巨頭；

第二波浪潮，同樣針對擁有大量數據的企業(yè)，例如銀行，投資機構、保險公司等，這是人工智能應用領(lǐng)域“比較低垂的果實(shí)”，任何有數據的領(lǐng)域，都可以進(jìn)行AI的商業(yè)化，例如銀行用用戶(hù)的數據降低信用卡的欺詐率等，這是一個(gè)TO B的商業(yè)化過(guò)程；

第三波，是基于視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)各種傳感器收集新的數據，來(lái)創(chuàng )造新的用戶(hù)體驗。例如智能音箱，各個(gè)領(lǐng)域的攝像頭等。在這方面，已經(jīng)有很多產(chǎn)品及應用落地；

第四波，是自主化、自動(dòng)化的AI浪潮，例如機器人、無(wú)人駕駛、無(wú)人機、無(wú)人商店、無(wú)人工廠(chǎng)等。而這一浪潮會(huì )徹底進(jìn)行行業(yè)顛覆，目前，中國與國際還有一些差距。

圖 | 創(chuàng )新工場(chǎng)董事長(cháng)&首席執行官李開(kāi)復

“我們有海量的數據，在傳感器等領(lǐng)域的發(fā)展的也特別的快，甚至在某些領(lǐng)域已經(jīng)處于全球領(lǐng)先地位。這四波浪潮會(huì )來(lái)的非常兇猛，將為中國帶來(lái)很多機會(huì )。”李開(kāi)復說(shuō)。

然而，戲劇性的一幕出現了。就在李開(kāi)復剛剛說(shuō)完，Michael Jordan就直接在現場(chǎng)Diss了李開(kāi)復。

“我們不能太夸大人工智能產(chǎn)業(yè)，因為我們根本沒(méi)有建立起一個(gè)完整的智能體系。” Michael Jordan說(shuō)。

作為三院院士，行業(yè)人士把Michael Jordan稱(chēng)為“人工智能泰斗”。作為一位學(xué)術(shù)界人士，他對行業(yè)當前的發(fā)展并不滿(mǎn)意。

“對我們來(lái)說(shuō)，我們的原則就是要搭建一個(gè)體系。這個(gè)體系并不是只做到‘無(wú)人’、自動(dòng)化就可以了，而是要機器能夠真正像人一樣?，F在大家對人工智能的研究，人工智能領(lǐng)域的研究，有著(zhù)根本的結構問(wèn)題。”

圖 | 美國科學(xué)院、美國工程院、美國藝術(shù)與科學(xué)院三院院士Michael Jordan

Michael Jordan表示，目前的人工智能體系建設，大多是基于單個(gè)個(gè)體考慮的，也就是局部情況考慮的太多，但整體性考慮不夠，而我們需要的是一個(gè)有連接的整體系統。換句話(huà)說(shuō)，并不是只做到“無(wú)人”就可以了，而是要讓機器像人一樣，可以從全局去判斷和做決策。要做到這一點(diǎn)，還需要很長(cháng)的時(shí)間。

對此，Yann LeCun也表示，機器應當獲得來(lái)自全球范圍內的所有數據，在監督和無(wú)監督的情況下，從環(huán)境中學(xué)習足夠的背景知識，并基于原則建立體系，獲得和人一樣的預測和決斷能力。

激辯二：當前的AI應用效果里預期還有很遠？

除去Facebook研究院院長(cháng)，Yann LeCun其實(shí)還有另外一個(gè)身份：紐約大學(xué)數據科學(xué)中心的創(chuàng )始人。也因此，Yann LeCun在大數據和機器學(xué)習方面，是行業(yè)內是公認的“AI大牛”。通常情況下，對于這樣一位研究者來(lái)說(shuō)，研究成果最終落地應用是能給他帶去極大的成就感。但Yann LeCun其實(shí)并不看好當前的大數據和機器學(xué)習等AI技術(shù)的商業(yè)應用。

?圖 | Facebook研究院院長(cháng)Yann LeCun（屏幕上）

似乎是為了很好的印證Yann LeCun觀(guān)點(diǎn)，大會(huì )現場(chǎng)的AI翻譯就將“red herring AI（AI里的紅鯡魚(yú)）”翻譯成了“red hair in the eye（眼睛里的紅頭發(fā)）”，以及在李開(kāi)復說(shuō)“AI大牛”時(shí)將其翻譯成了“AI Cow”。

“所以，在語(yǔ)義理解方面，AI還存在一些問(wèn)題。” Yann LeCun說(shuō)：“數據是可以創(chuàng )造商業(yè)價(jià)值的，需要商業(yè)、經(jīng)濟人才與科學(xué)家一起去挖掘，要先建立起一個(gè)系統，才能去探索AI真正可以實(shí)用的功能，為人類(lèi)造福。”

可以看到，目前AI在商業(yè)應用確實(shí)存在一些問(wèn)題，如不能精準的認知、判斷等，但并不是所有的AI商業(yè)應用效果都是不好的，華為的AI芯片麒麟970一個(gè)就是典型的例子。

“AI產(chǎn)業(yè)，厚積才能薄發(fā)。麒麟970就是我們十年磨一劍的產(chǎn)品，它專(zhuān)門(mén)的NPU處理器就是為人工智能所打造的。”趙明說(shuō)。

圖 | 華為榮耀總裁趙明

在榮耀看來(lái)， AI分三個(gè)層次：

第一個(gè)層次，芯片和硬件的層次，就是針對AI的核心，打造適合于A(yíng)I算法的硬件；

第二個(gè)層次，AI的智慧系統，自我學(xué)習、認知以及計算機視覺(jué)等都是其中的重要組成部分；

第三個(gè)層次，基于A(yíng)I理念的應用，例如具備了AI的智慧系統、自然語(yǔ)義理解能力、計算機視覺(jué)識別等的AI手機。

除去華為用實(shí)際行動(dòng)證明了AI商業(yè)應用的可能性，何小鵬更是在今天大會(huì )現場(chǎng)，宣布小鵬汽車(chē)G3正式開(kāi)啟預訂，補貼前售價(jià)20-28萬(wàn)，首批預訂限量2000個(gè)名額，預計今年年底量產(chǎn)交付。

圖 | 小鵬汽車(chē)董事長(cháng)何小鵬

“到目前為止，全球沒(méi)有任何L3級別的自動(dòng)駕駛汽車(chē)量產(chǎn)，包括特斯拉。而我們的G3，達到了L2.5級別。除此之外，G3還搭載了智能語(yǔ)音交互技術(shù)以及安裝了智能大屏等，最大程度保證了其智能化。而為了解決充電問(wèn)題，我們預計今年會(huì )建150個(gè)超級充電站，未來(lái)三年，這一數量或將超過(guò)一千。”

激辯三：AI人才的中堅力量在學(xué)校？

“科大訊飛成立于1999年，那個(gè)時(shí)候，我們都還只是一幫大學(xué)生，也不知道全球人工智能正處于第二次的低潮時(shí)期，就這么稀里糊涂的創(chuàng )立了公司。” 胡郁說(shuō)。

圖 | 科大訊飛公司高級副總裁、訊飛研究院院長(cháng)胡郁

胡郁還在現場(chǎng)說(shuō)了一個(gè)小秘密，北京做語(yǔ)音技術(shù)的人中最有錢(qián)的，當年不是研究員出身，而是中科院聲學(xué)所的一個(gè)技工，他叫孫金城。所以，在胡郁看來(lái)，對于A(yíng)I人才培養來(lái)說(shuō)，從學(xué)校、科研院所中找到合適的人是至關(guān)重要的。

可以看到，近年來(lái)，國內人工智能研究院數量激增，而為了解決AI人才緊缺的問(wèn)題，從去年開(kāi)始，就已經(jīng)陸陸續續有高校開(kāi)始成立人工智能學(xué)院，將專(zhuān)業(yè)人才培養從研究院提前到了高校階段。

但這其中依舊存在問(wèn)題，人才的斷層，因為剛入門(mén)的學(xué)生根本不能馬上從事研究或實(shí)際研發(fā)工作。對此，李開(kāi)復表示，金字塔底層的建設很重要，但頂尖的更為重要，而且還需要把這些人才系統的聚集到一起。在這方面，做的最好的是谷歌，例如吳恩達主導創(chuàng )建的“谷歌大腦”，這一部門(mén)幾乎奠定了當前谷歌在人工智能領(lǐng)域領(lǐng)先地位。

“但坦白說(shuō)，與美國相比，中國有多年積累的專(zhuān)家少之又少，就連BAT的頂級人才，也大多是從Facebook、亞馬遜、微軟挖過(guò)來(lái)的。而從VC的角度來(lái)看，AI領(lǐng)域需要的不僅是學(xué)術(shù)專(zhuān)家，我們希望能夠將科學(xué)家、工程能力很強和善于做銷(xiāo)售的人結合到一起，一個(gè)多元化的AI公司可能更容易成功。”李開(kāi)復說(shuō)。

?圖 | 左：李開(kāi)復；右：百度總裁張亞勤

值得一提的是，在李開(kāi)復說(shuō)BAT頂尖人才都是挖來(lái)的時(shí)候，張亞勤正坐在他旁邊。對此，張亞勤表示，AI人才基本上分為三種：

一、在理論、算法及研發(fā)方面能力很強的人，這類(lèi)人才是非稀缺；

二、做產(chǎn)品的，包括芯片設計等人才。這類(lèi)人才也很缺乏，但產(chǎn)業(yè)本身可以自己培養，如 BAT、小米，京東、科大訊飛等，就已經(jīng)自己培養出了很多這樣的人才；

三、實(shí)用人才。這類(lèi)人才的培養沒(méi)有捷徑，可以通過(guò)高?；蛑袑W(xué)階段的知識普及與培養，也可以通過(guò)長(cháng)時(shí)間的市場(chǎng)培育，將人才重心轉移至AI領(lǐng)域。

“整體來(lái)看，5年后，中國和美國在應用人才、開(kāi)發(fā)人才等方面，會(huì )基本持平。但在基礎研究和算法理論方面，還會(huì )存在較大的差距。” 張亞勤說(shuō)。

最后

AI產(chǎn)業(yè)在發(fā)展，但問(wèn)題還有很多；中國AI在飛速前進(jìn)，但與國外還相差甚遠。

可以看到，無(wú)論在體系建設、商業(yè)應用還是在人才培養方面，我們都還有很多問(wèn)題沒(méi)有解決。更重要的是，這些或許都不是短時(shí)間內能有明顯成效的。也因此，在我們高捧AI產(chǎn)業(yè)的同時(shí)，還需給行業(yè)人士空間，讓他們能夠認識行業(yè)不足，專(zhuān)心于學(xué)習、研發(fā)、更新以及應用等，真正做到“AI生萬(wàn)物”！

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