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(zhǎng)Yann LeCun,美國(guó)科學(xué)院、美國(guó)工程院、美國(guó)藝術(shù)與科學(xué)院三院院士Michael Jordan,創(chuàng)新工場(chǎng)董事長(zhǎng)&首席執(zhí)行官李開(kāi)復(fù),百度總裁張亞勤,小鵬汽車(chē)董事長(zhǎng)何小鵬,華為榮耀總裁趙明,科大訊飛公司高級(jí)副總裁、訊飛研究院院長(zhǎng)胡郁等的同臺(tái)激辯,讓整場(chǎng)大會(huì)高潮迭起,為現(xiàn)場(chǎng)觀眾帶來(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(fù)的開(kāi)場(chǎng)依舊是他擅長(zhǎng)的“浪潮論”,他將當(dāng)前的人工智能發(fā)展現(xiàn)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(shù)據(jù)的過(guò)程之一。也因此,在數(shù)據(jù)作用日益凸顯的當(dāng)下,擁有數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭就是AI巨頭;

第二波浪潮,同樣針對(duì)擁有大量數(shù)據(jù)的企業(yè),例如銀行,投資機(jī)構(gòu)、保險(xiǎn)公司等,這是人工智能應(yīng)用領(lǐng)域“比較低垂的果實(shí)”,任何有數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù),來(lái)創(chuàng)造新的用戶(hù)體驗(yàn)。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(yīng)用落地;

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

圖 | 創(chuàng)新工場(chǎng)董事長(zhǎng)&首席執(zhí)行官李開(kāi)復(fù)

“我們有海量的數(shù)據(jù),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(guó)帶來(lái)很多機(jī)會(huì)。”李開(kāi)復(fù)說(shuō)。

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

“我們不能太夸大人工智能產(chǎn)業(yè),因?yàn)槲覀兏�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(duì)行業(yè)當(dāng)前的發(fā)展并不滿意。

“對(duì)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(jī)器能夠真正像人一樣。現(xiàn)在大家對(duì)人工智能的研究,人工智能領(lǐng)域的研究,有著根本的結(jié)構(gòu)問(wèn)題�！�

圖 | 美國(guó)科學(xué)院、美國(guó)工程院、美國(guó)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(shè),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(tǒng)。換句話說(shuō),并不是只做到“無(wú)人”就可以了,而是要讓機(jī)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(zhǎng)的時(shí)間。

對(duì)此,Yann LeCun也表示,機(jī)器應(yīng)當(dāng)獲得來(lái)自全球范圍內(nèi)的所有數(shù)據(jù),在監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督的情況下,從環(huán)境中學(xué)習(xí)足夠的背景知識(shí),并基于原則建立體系,獲得和人一樣的預(yù)測(cè)和決斷能力。

激辯二:當(dāng)前的AI應(yīng)用效果里預(yù)期還有很遠(yuǎn)?

除去Facebook研究院院長(zhǎng),Yann LeCun其實(shí)還有另外一個(gè)身份:紐約大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)中心的創(chuàng)始人。也因此,Yann LeCun在大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方面,是行業(yè)內(nèi)是公認(rèn)的“AI大�！�。通常情況下,對(duì)于這樣一位研究者來(lái)說(shuō),研究成果最終落地應(yīng)用是能給他帶去極大的成就感。但Yann LeCun其實(shí)并不看好當(dāng)前的大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)等AI技術(shù)的商業(yè)應(yīng)用。

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

似乎是為了很好的印證Yann LeCun觀點(diǎn),大會(huì)現(xiàn)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(fù)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(shù)據(jù)是可以創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值的,需要商業(yè)、經(jīng)濟(jì)人才與科學(xué)家一起去挖掘,要先建立起一個(gè)系統(tǒng),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(yīng)用確實(shí)存在一些問(wèn)題,如不能精準(zhǔn)的認(rèn)知、判斷等,但并不是所有的AI商業(yè)應(yīng)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(duì)AI的核心,打造適合于AI算法的硬件;

第二個(gè)層次,AI的智慧系統(tǒng),自我學(xué)習(xí)、認(rèn)知以及計(jì)算機(jī)視覺(jué)等都是其中的重要組成部分;

第三個(gè)層次,基于AI理念的應(yīng)用,例如具備了AI的智慧系統(tǒng)、自然語(yǔ)義理解能力、計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別等的AI手機(jī)。

除去華為用實(shí)際行動(dòng)證明了AI商業(yè)應(yīng)用的可能性,何小鵬更是在今天大會(huì)現(xiàn)場(chǎng),宣布小鵬汽車(chē)G3正式開(kāi)啟預(yù)訂,補(bǔ)貼前售價(jià)20-28萬(wàn),首批預(yù)訂限量2000個(gè)名額,預(yù)計(jì)今年年底量產(chǎn)交付。

圖 | 小鵬汽車(chē)董事長(zhǎng)何小鵬

“到目前為止,全球沒(méi)有任何L3級(jí)別的自動(dòng)駕駛汽車(chē)量產(chǎn),包括特斯拉。而我們的G3,達(dá)到了L2.5級(jí)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(yù)計(jì)今年會(huì)建150個(gè)超級(jí)充電站,未來(lái)三年,這一數(shù)量或?qū)⒊�過(guò)一千�！�

激辯三:AI人才的中堅(jiān)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(jí)副總裁、訊飛研究院院長(zhǎng)胡郁

胡郁還在現(xiàn)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(dāng)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(duì)于AI人才培養(yǎng)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(guó)內(nèi)人工智能研究院數(shù)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(xù)續(xù)有高校開(kāi)始成立人工智能學(xué)院,將專(zhuān)業(yè)人才培養(yǎng)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?yàn)閯側(cè)腴T(mén)的學(xué)生根本不能馬上從事研究或?qū)嶋H研發(fā)工作。對(duì)此,李開(kāi)復(fù)表示,金字塔底層的建設(shè)很重要,但頂尖的更為重要,而且還需要把這些人才系統(tǒng)的聚集到一起。在這方面,做的最好的是谷歌,例如吳恩達(dá)主導(dǎo)創(chuàng)建的“谷歌大腦”,這一部門(mén)幾乎奠定了當(dāng)前谷歌在人工智能領(lǐng)域領(lǐng)先地位。

“但坦白說(shuō),與美國(guó)相比,中國(guó)有多年積累的專(zhuān)家少之又少,就連BAT的頂級(jí)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?qū)⒖茖W(xué)家、工程能力很強(qiáng)和善于做銷(xiāo)售的人結(jié)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(fù)說(shuō)。

圖 | 左:李開(kāi)復(fù);右:百度總裁張亞勤

值得一提的是,在李開(kāi)復(fù)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(duì)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(qiáng)的人,這類(lèi)人才是非稀缺;

二、做產(chǎn)品的,包括芯片設(shè)計(jì)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(yǎng),如 BAT、小米,京東、科大訊飛等,就已經(jīng)自己培養(yǎng)出了很多這樣的人才;

三、實(shí)用人才。這類(lèi)人才的培養(yǎng)沒(méi)有捷徑,可以通過(guò)高校或中學(xué)階段的知識(shí)普及與培養(yǎng),也可以通過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的市場(chǎng)培育,將人才重心轉(zhuǎn)移至AI領(lǐng)域。

“整體來(lái)看,5年后,中國(guó)和美國(guó)在應(yīng)用人才、開(kāi)發(fā)人才等方面,會(huì)基本持平。但在基礎(chǔ)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(guó)AI在飛速前進(jìn),但與國(guó)外還相差甚遠(yuǎn)。

可以看到,無(wú)論在體系建設(shè)、商業(yè)應(yīng)用還是在人才培養(yǎng)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(nèi)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(rèn)識(shí)行業(yè)不足,專(zhuān)心于學(xué)習(xí)、研發(fā)、更新以及應(yīng)用等,真正做到“AI生萬(wàn)物”!