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人工智能将是超级高效的工具,不能被神化也不能被浪费

今天我们既不要对人工智能过度的神话,但是我要对人工智能发展抱有一个很强的信心。因为人工智能跟两次不一样,今天的人工智能是工业界和学术界的互动,甚至是工业界在领导人工智能。

  2016年,阿尔法狗战胜围棋世界冠军李世石,成为人工智能发展的标志性事件。深度学习,感知决策,乃至拥有人类的情怀,人工智能开始全面“入侵”,城市大脑、ET机器人、可穿戴设备、互联网汽车……万物互联的时代,人工智能正掀起一场影响深刻的技术革命。谷歌,苹果,BAT,华为……巨头们纷纷布局人工智能。人工智能将为我们带来什么?未来的边界在哪里?中国企业的机会又在哪里?

        12月10日,在2016(第十五届)中国企业领袖年会上,几位嘉宾就“人工智能开启智慧革”这一话题进行了讨论。

  以下为演讲实录:

  吴晨光(主持人):各位,非常感谢诸位光临我们的人工智能开启智慧革命的论坛。其实人工智能我觉得在我们整个论坛里面关注度最高,而且是最新锐的一个名词。因为在今年的年初发生一件很大的事,我想在座诸位一定很清楚的,由谷歌研制出来的AlphaGo战胜了国际的顶尖棋手韩国的李世石九段,当时我看到4:1的比分之后,我很伤心,我是围棋爱好者,我是二段,李世石都战败了,我本身做的领域也是人工智能有关。我是移动互联APP一点资讯的副总编辑吴晨光。

  人工智能在今年的乌镇互联网峰会上又火了一把,我们首先为大家揭开什么是人工智能。在座的这些都是在人工智能领域里非常顶尖的人物,给你们每人一分钟时间,第一做一个自我介绍,第二这个自我介绍必须跟人工智能有关系,第三用你们的话讲述人工智能是什么。在一分钟里面,这个定义必须是你们自己下的,不能谷歌或者百度出来的。

  俞志晨:大家好,我是图灵机器人的主持人、CEO,我一直对外讲我是机器人,因为我觉得机器人本身,我们公司主要做的是机器人大脑还有机器人操作系统,我们本身公司从2014年开始就一直非常看好人工智能机器人产业,所以一直致力于希望能够让机器人进入每个家庭,甚至能够让每个人都有一个机器人产品,这就是我们公司的使命。

  其实我们自己觉得人工智能本身是一个工具或者一个思维,它需要跟很多场景结合在一起,不管是智能家具、儿童教育、健康等等方方面面结合在一起,更多输出一种工具或者思维改变一种产业或者商业模式,这是我自己的看法和定义。

  吴晨光(主持人):谢谢

  王宪朝:王宪朝,刚才主持人已经给了一个一分钟的话题,介绍得很简单,我20多年一直是在电子信息领域的传感器、软件和安全在做一些事情,至于怎么界定人工智能,也就像我二十多年的学习和工作一样,我一直认为所有的新技术,包括人工智能之前出现的一系列的新的这些概念,其实都是电子信息、通讯、存储计算等等这些技术得到高速充分发展之后带来的让我们人没有办法预料的那样一个结果出现。也许早就有了概念,但是今天可能才开始爆发。所以我对人工智能的理解是很正常的,就像我们之前出现的一系列的其他的VR也好,我们都不要用跨时代的一种突发式的来理解。

  吴晨光(主持人):任何东西都是水到渠成,说得非常好。

  李英睿:大家好,我叫李英睿,我是碳云智能的首席科学家,我们的目标非常简单,关于我们个人的各种场景的不同数据,希望通过人工智能方法来建模,这些东西都是和我们未来健康长期积累关系,我们希望提前知道各种各样的疾病发生的可能性,能够在疾病发生之前处理它,这是我们非常大的希望,我们实际上希望通过新型的数据能够算命或者改变自己未来命运的公司。我个人倒是觉得,我也是比较倾向于人工智能是一种技术,其实它也经过了很多演进,中间也有不同的技术范式,今天一些原因大家对它进行关注,未来真正人工智能实际上是可以举一反三的一个体系,什么时候机器人能够做到举一反三达到我们心理的科幻人工智能的概念。

  吴晨光(主持人):用科学来给大家算命。

  黄伟:大家好,我叫黄伟,是云知声的CEO,说起来我是人工智能的一个老兵了,从读研究生开始进入这个行业来说,到今天差不多有20年了,从今年年初之前我估计我们都不敢说我们是做人工智能的,我们只是碰到一些跟我年龄差不多的,我们今天一些行业的叱咤人物当年都不敢说自己是做数据挖掘的,不敢说做大数据的,更不敢说是做人工智能的,学术界的人会认为你是骗子。今天为什么人工智能慢慢变得成熟呢?其实恰恰是过去二十年的低调发展,任何事情都是水到渠成的,这个世界上没有黑科技,人工智能也是一样。所以今天我们既不要对人工智能过度的神话,但是我要对人工智能发展抱有一个很强的信心。因为人工智能跟两次不一样,今天的人工智能是工业界和学术界的互动,甚至是工业界在领导人工智能。

  吴晨光(主持人):黄总告诉我们一个很重要的道理,做人要低调,做事也可以低调一点。

  霍涛:大家好!我是白山云科技的CEO霍涛,白山云科技目前来说我们主要产品大概有云分发、云存储。我在十年前是在做机器翻译这一块,是华电集团,是获得过国家科技进步一等奖,那时候的翻译跟现在谷歌的机器人翻译完全不同,没有深度学习的概念,整个核心在哪就是一小段。至于现在我们公司跟人工智能相关,我记得开复说一过句话,A轮、B轮之后,C轮一定要跟人工智能相关,比如说API安全充分利用无监督学习来进行各种模式的自我学习,一会儿细的有时间可以聊一下。如果说到概念,我觉得可能AI实际上是人类利用计算机的软硬件算法来模拟人类的思维和行为的理论方法和技术,如果通俗地讲,我一个朋友讲过,我觉得他说得非常好,实际上AI是未来我们每个人心目中的大白,谢谢

  刘维:接着霍总的话,人工智能不光是模拟人类,还要远远超越人类,人工智能是什么?用我的话来说它就是未来的生命体,今天所做的一切,生命体还在学习阶段,在感知世界,试图理解世界,对世界的洞察越来越具有远远超越人类的,无论是做工,还是做判断,还是进行各种转化的能力,创造极大的效率价值,我们医疗上浪费的药的东西,无意义的卡口也好,都不要被浪费。人工智能最终是一个超级的效率的工具。我来自联想之星联想之星可能很多朋友会知道,应该算在国内最早专注布局人工智能早期的天使投资机构,从2010年开始到现在,我们专注投人工智能六年时间了,大概布局了60多个项目,整个投资组合价值超过200多亿人民币。因为以后投资组合应该要大到200万亿人民币才行。

  印奇:我先回答第二个问题,前面都已经讲了很多概念,我给大家举个例子什么叫下一波的人工智能,如果在座这些全是机器人的话,我觉得上一波的人工智能叫确定智能,我们这一波叫做灰土智能,这就是接下来三年要实现的人工智能。我自我介绍一下,我们叫旷视科技,我们是专门做人脸识别和机器识别这个领域。

  吴晨光(主持人):如果我是机器人,我一分钟把话筒都抢过来。因为我也是做这个相关的,之前看到谷歌应该是全球做人工智能最好的公司,里面搜索很多大数据集纳出来,比如说AlphaGo拿出来,比如说谷歌汽车也拿出来了,包括谷歌house健康也拿出来了,所以人工智能未来整个里面覆盖20多个领域。我们在座的这7位嘉宾都是行业的翘楚,所以我们接着刚才的问题,因为刚才只有一分钟,我们可以深度论述一下你所在的行业和领域,人工智能有哪些应用?特别是对在座的各位有什么影响?当然咱们先不谈投融资的事情,但是我要求刚才有些同学回答得比较概念,咱们得讲故事,但是不能光讲故事,讲完故事还得让大家把这个概念听明白了,不为难您吧?

  俞志晨:可以讲几个故事呢?

  吴晨光(主持人):自己把握时间,这一轮是5分钟以内。

  俞志晨:其实我想讲的是说,讲两个小故事,一个是关于前段时间有一个机器人网红图灵机器人,正好这个产品是我们来发起去做这件事情,其实我们图灵机器人从2014年开始去思考关于机器人人工智能的应用。当时其实很困惑,我正好跟一个出家的朋友去龙泉寺进修两天时间,本身我自己平时思考这些东西有点蒙蒙胧胧的感觉,在寺庙思考的下面,每天在佛像,包括如来佛祖、观音、罗汉,我就想我们这些佛有没有可能动起来,我们知道去寺庙里面去参观的时候会许愿,许愿的时候其实没人搭理你,只是我们自己心里面感觉他感应到我的愿望,但实际上他是没有回应的。我们是否可以让佛真正可以去给你一些回答,当你有问题告诉他的时候,他可以回答你,当时是在2015年正月初六,那时候上山的时候做了一些思考,后来我把这个想法跟整个庙里面的算是高僧们谈过这些话之后,我发现他们还是很惊喜的,他们认可这个事情,当然他们可能思维比较开放,同时很多佛教信徒去聊过我的想法,包括有在场的朋友我也聊过这个事情,基本上不可去想象这件事情,这是在去年,我跟大概不少朋友去聊过,将来有一天如果我们的信仰能够被人工智能机器人所取代的话,你会怎么想?基本上没有办法接受这件事情。但是今年这个时间点,自从AlphaGo出来之后,整个行业对人工智能有更多的认知之后,我发现基本上改变了50%人的想法,大家认为,其实我的想法很简单,我是说如果在我们最高的精神层面、信仰层面都能够被人工智能机器人所改变的话,我觉得这个变化是非常深刻的,在很多领域,不管是教育、健康、医疗领域也好,我觉得都会面临一个很深刻的变化。所以我们今天讲互联网+,但是我觉得是说在未来一定会讲人工智能机器人+,会加到很多行业里面去,只不过引爆力还不够大。

  第二个小故事,因为我们机器人其实在做的时候也是在思考切入场景,因为佛教其实不能商业化,这一点是很痛苦的事情,我们在做真正的商业化产品的时候是从儿童机器人产业切入,因为我们觉得儿童领域是比较容易接受的。目前我们讲人工智能,我估计很多人可能很生疏,有很多用户还很生疏,你跟他讲人工智能,他不理解,你跟他说,他会认为像电影里面的哆啦A梦或者超级电影,机器人要普及现在很多技术还做不到。最后其实可以看到目前在整个机器人产业,儿童其实最容易接受的,而且目前应该讲儿童在娱乐生活教育这一块也得到比较好的普及,今年是机器人普及的元年,今后五年至少在每个家庭,不管是面向小孩、面向老人,还是面向一般的人群,可能都有一台机器人在为我们服务,来提供各个方面的一些,不管是说家务也好,还有一些娱乐,还有一些教育相关的服务,这也是我们所看到的一些变化和改变。谢谢!

  吴晨光(主持人):总结一句话,人工智能要从娃娃抓起。

  王宪朝:很有意思,俞总讲的龙泉寺这个事情我原来也看过,就出自你的脑袋,弦二。刚才我介绍得可能比较简单,其实我是一个持续的创业者,原来我工作的学校现在叫东北大学,我们的教研室叫智能仪器教研室,我个人一生中一直持续就认为只有最基础的实业最有价值。如果现在要听故事,我可以讲两个小故事,大约整整二十年之前,我在做自动控制,控制一个大锅炉,控制的要求,像这样的房间里,要求恒定时间里正负0.1度的波动,这个几乎不可能,当时几乎请到各类专家,最后都是无计可施。经过半年多的蹲守之后,我自己做了一些算法,严格意义上是没有算法,现在回想起来就是大数据结合了人的模糊判断,最后控制效果非常棒,这套技术时间问题不细讲了,但是当我们做科技鉴定的时候没有办法,因为二十年前大家不谈人工智能、不谈大数据,当时叫分段式模糊PID,我们清华大学建工学院的教授当时是鉴定专家主任,最后我们是国际的先进水平。现在来看其实是综合利用了计算机对数据处理技术,其实更多的是经过半年的观察,观察气候,周围的环境变化,其实按现在大数据分析来讲,多个维度或者多个品类,加入了更多的数据品类对它的控制进行模糊,模糊其实现在也就是我们说的智能,这个就是告诉大家很简单,这是一个故事,给大家讲一讲,很有意思。

  第二个,我更想来找一个比喻,就是说机器人,人工智能,包括刚才讲的AlphaGo这些,其实它的后边都有一个电字,这个电是通讯电缆,是人预制的一些东西,当我们预制的东西越来越聪明,我们自我学习、深度学习、自我能力越来越强的时候,它一定会存在发烧、跑偏被别的所控制的可能存在。具体来讲也就是说网络会存在安全、机器人会存在安全,我们的人工智能也会受到其他干扰,这个问题其实是我们现在,包括我现在研究的比较多的,我关注比较多的,所以在我投资的,我参与或者投资的跟360一起投资了一个做软件安全的,我跟龙芯还投资了一个做智能硬件的,这个里面其实最核心的还是要把产业细分。如果我们仅仅想讲人工智能,你可能是表层应用的,它被替代、被升级或者产业未来的持久性上,我相信不是太那么理想。我记得前一段时间跟美国原来在希捷做硬盘磁头的科学家做深度交流,我对他的话触动很大,我们国家在搞2025,我们现在各个产业都很热,这些产业里最基础的东西是什么?是不是当这个产业起来的时候我们发现仅仅是一个应用场而不是驱动场?驱动是什么?他是做磁头的,他当时和希捷把协议全部签清,把专利问题全部签清,我不做存储,我用磁技术来做MI传感器,我想告诉在座的无论是创业者还是资本还是其他的相关的,一定做一个事情要从深层次,从链条、从材料到敏感元件、到通讯、到处理,我投资龙芯这个事情,我是在用中国的脑子,也就是中国的CPU,因特尔是美国的CPU,龙芯是中国的CPU,CPU里有大中小,小的ECA系列就可以做到几块钱甚至几毛钱就能改变它的控制所有权问题,也就是黑们问题、漏洞问题。我站到还是实业者的观点来看人工智能,就像大数据现在全国多少个省市如火如荼的时候,其实它和原来之前的互联网、移动互联网、通讯、存储等等是一脉相承的。人工智能的核心,像上午周鸿祎讲的,他认为十五年了,其实它的核心就是采集和数据处理的能力,它的核心还是在这儿,这可能是我的观点。

  吴晨光(主持人):非常感谢,一会儿王总会跟我们深入讨论人工智能创业的事情。

  李英睿:我们这块主要是做生物的,其实我个人对AI的观点是这样,现在我们来讨论这个概念是因为我们觉得它是新的东西,它最后深入到生活应用场景里面去的,你就不会想象成是一个问题了。但是我个人是觉得AI这套技术并不会所有的情况都会适用,我不会觉得它在未来会替代人的工作,它必然会替代场景,这几个场景有几个特点,第一个这个场景一定是反复出现的,第二个是可以数据化去计算的,在这样的可能性的情况下,它首先是能够产生数据才有可能去做具体的AI应用。其实我之前在做的东西更多来讲实际上是在做生物,但是我做的生物可能跟大家想象的生物学不太一样,大家想象的生物学可能是白大褂在实验室的感觉,其实我们在研究生物信息或者生物数据,生物的本质实际上是一个信息网络,所以我们一直在想一个方法,如何用信息科学手段来研究生物信息,来回答生物的问题。所以逐渐地到后来来,我们对生物有越来越多的了解,我们开始尝试在相关的工作,希望能够通过生物信息的攫取、挖掘也好,或者是对未来的预测也好,能够在这里面去回答一些相关的问题。当然想这个里面生物信息的重要性,还是强调实业,最重要的一个实业,对于中国社会来讲,大家应该知道中国社会面临很多的问题,文化和健康问题其实将是中国面对的很大问题,我们现在比较有机会在健康产业上,如果我们能够集合现有的先进技术,有可能和发达国家齐头并进,而且能够解决很多很多的问题。我简单举一个例子来讲,过往我们其实经常会在家里面出现一些小毛病,我们其实特别特别希望自己的身边能够有一个三甲医院大的主任医师,我们特别特别希望能够有一个三甲医院在我们身边,能够告诉我这个事情怎么办,严不严重,到底怎么着,其实我们很多时候去医院排这么久的队,也就是为了得到五分钟的安危,没多大问题。但是在未来的情况下,这个事发生的频率我们能变得更高,能够从疾病的关注变成对健康的关注。未来的医生自然有很多问题,今天医生可能花三五分钟时间能问清楚你的问题,还能看明白你的病例,未来每个人有基因数据,有几十万的蛋白质和RN数据以及各种各样的其他信息,我们怎么样能够让某一个智能生物能够看完我们所有的信息做出一个最优的判断或者决策呢?这个东西我觉得对人类个体来讲,实际上是很难做到的,所以我们其实共同的希望就是我们做生物数据和健康,我们能不能有办法。

  吴晨光(主持人):你希望医生都失业。

  李英睿:我们希望这个平台有一个方法能够继承在不同的行业,包括营养行业,包括科研专家的行业,他们的知识能够在某个系统上留存下来,而且不断能够进行学习,最后在每天每时每刻能够回答我们各种各样的问题,能够把我们的健康生活管起来。这个实际上是我们最关心的问题,而我觉得这个实际上只有通过AI技术和垂直领域的结合,才有可能能够产生效果。所以这个实际上是我们奋斗的目标。

  吴晨光(主持人):医生未来的工作不是帮我们看病,而是把大数据做好。

  黄伟:我讲几个小故事,第一个故事,我们公司的名字叫云知声,今天AlphaGo出现之后,我们在各种场合听专家会讲为什么这次人工智能会成为现实?是因为我们具备几个大的要素,我们有很多的数据,比如生物方面的一些数据,第二,我们今天有很强的运算能力,我们有CPU、GPU,还有像Google或者高通他们专门针对深入学习开发了芯片,第三我们有了D-Learning,我们有燃料数据,使得火箭能够在太空里飞得更远,其实2012年我们在给公司命名的时候冥冥之中给公司取了这样的名字,云知声,其实我们在过去机器超过人工的地方是智能,我们是以声音数据为切入点,2012年我们给公司起名的时候云知声这三个字已经把人工智能的三要素全部包括进来了,从2012年开始云知声就一直从事这个方向,但是那时候我们不会说AI这个概念,更多还是实打实在语音语义方面取得一些进展,能够帮助服务我们的客户。

  第二点,人工智能到底能做哪些东西?其实我们可以想类比一下,其实机器在很多方面已经远远超过人类了,机器超过人类不只是在AlphaGo之上,汽车也是一个机器,飞机也是一个机器,起重机也是一个机器,在力量、速度,包括CPU为代表的计算能力方面,机器已经远远超过人类,只是以前我们自己没有感觉而已,我们感觉只是说我们在利用这个机器,只不过今天当AlphaGo这个事件出现之后,我们突然发现在人类智慧最后一个加,我们被打得落花流水变得非常自卑,我们其实可以更多地关注人工智能。今天我们所说的人工智能更多是感知认知能力,计算什么的话,机器早已朝超越人类了,为什么最近一百年加速度远远超过人类,我们为什么讲互联网经济,为什么互联网特别特别有爆发力或者说吸引力呢?当我们的商业模式一旦通过之后,我们的业务增量靠什么?不是靠人,我加一个Server就可以了,这是为什么互联网能够给我们的社会带来这么大的转变。如果说今天有类似AlphaGo这样的系统出现,我们不光是计算智能方面,在感知认知智能方面,我们也能和人类接近甚至超过人类的智能,就意味着不再有很多CPU为我们服务,而是有很多类似于机器人,当然这个机器人我们不要想象成像人一样有情感甚至还会谈恋爱,那个不用想,可能在我有生之年我看不到。至少在很多领域里面,比如类似百科全书或各种里面一定会超越人类的。如果说在我们很多行业很多方面我们都有这样一些设备来代替人类,我们的生产能力会进一步得到大大提高,可能人类进化的曲线会再次进入更加陡峭的发展阶段。从这个方面来讲人工智能确确实实值得我们所有人去关注期待。

  人工智能关键是怎么做?就像前面几位专家说的,我们不能只提供在概念,概念谁都会讲,但是我们要坚信,其实所有的历史进步,所有的科学进步其实从来不是一蹴而就的,我从来不相信黑科技,尤其像今天信息沟通这么顺畅的情况下,我们有那么多方式可以获得各种资料,没有黑科技,比如像二十年前我们读书的时候在图书馆里翻一张小卡片,再拿着小卡片去书架找七十年代的书,今天的互联网使得各方面都可以快速获取数据。

  吴晨光(主持人):技术壁垒给打破了。

  黄伟:在这样的情况下,人工智能怎么落地?我非常赞同王总的观点,我们一定要在一些行业去落地,首先我们因为只有行业过渡才能有一些真实数据,这些数据才是人工智能整个系统进化的最重要的源泉,其实算法,我们看一下机器学习过去发展差不多接近100年的历史,基本上一个颠覆性的算法会生存差不多十年左右,更多靠什么?更多的靠数据,我们只有把AI技术真正和实业和行业结合,我们才能真正取得一些实实在在的进展。所以这是第三个角度,我认为人工智能一定要跟行业结合,跟垂直领域去结合,只有这样才能取得新的突破。

  霍涛:我讲一个故事和一个观点,故事我身边刚才说到了我前一家公司在十年前是做技术翻译的,我想细说一下,说到人工智能的发展,大家都能看到突然间爆发了,的的确确我在三十岁之前在大学做老师,做计算机行业的,我身边很多老师在做人工智能专业的确实那些年很苦,都在转方向,因为人工智能一直没有突破,有几个中科院毕业的,从人工智能后来转了,论文写不出来,因为那几年,包括后来我不做老师之后,我去华建做机器翻译的时候,我也发现机器翻译其实在那个时代,全公司就两个人知道这个代码,它获了国家科技进步一等奖,第二年国家科技进步一等奖空缺,这个代码没有自我学习能力,那个时候大家知道快译通整个翻译句子是用的整个系统,我在的时候,跟腾讯做了华建小翻,当时是国内最好的,只有我们员工知道怎么说它才能懂。真正的机器翻译出现了神经元网络,还有谷歌,还有刚才黄总说到的,真正的计算能力的加强,因为那个时候没有所谓的GPU,没有大量的计算能力,你也没法做大量学习,现在信息的获取也多,海量的数据+GPU这样的超能量的计算才能真正把人工智能给做起来,所以我觉得这是一个很好的时代,这是我身边的一个小故事。

  再说一个观点,我觉得中国可能是真正能跟未来在科技界,能跟美国去抗衡的,就在人工智能方面,因为我观察到现在国际上顶尖的人工智能科学家有40%左右都是华人,你看整个论文集加整个顶尖的,都是这样的。所以从这个角度来说,中国有一个很好的人员技术优势。现在人工智能在整个推动上来看,我觉得我们的速度并不晚。从我们创业公司来讲,回到每个企业来讲,我觉得AI是无处不在的,你不能为了AI而AI,你的企业是什么?像我们是做云计算的,云计算有广泛的数据,现在一天300亿条数据,有大量的数据,当然明年的数据我们会翻三倍,有了海量的数据,有数据的支撑,你才能运用人工智能的技术去产生一定的效率。所以我觉得对于每一家创业公司来讲,我认为未来的五年,可能你每一家公司90%的公司都要运用到人工智能技术,所以中国的企业未来还是在这方面要加强这方面的提升。谢谢大家!

  吴晨光(主持人):非常感谢!

  刘维:最后说一般没什么可说的,行业智能化这个事肯定是大势所趋,其实任何一个行业现在看起来都有若干个效率的痛点有待人工智能技术来解决。第一任何一个行业其实劳动力都是不足的,特别是受过高度训练的符合要求的劳动力,无论是体力的劳动者物流、仓库、农业行业,还是脑力行业,金融、教育、医疗行业,肯定是远远不足的,服务能力不足。第二,就算劳动力的数量够了,劳动力的组织本质上也是一件非常难的事,因为组织难度,所以传统的每一个经济行业都被设计成一层一层的科层制,一层一层的流程,你既然有流程,就涉及到管理,涉及到效率的损耗,涉及到这个过程中的互相的校验,制约这个方面的发展。人在处理真正的海量数据上,人想把真正的认知分成一千个一万个模型是完全无力,我们最多记录三类五类,人去处理多元数据、跨界数据、长期数据的能力也是远远不够,所以人很多东西只能执行被经验和研究抽象出来的规则,并且在相当长的周期内做很缓慢的迭代,不可能对整个事的发展做迭代。所以人的弱点就决定人在每一个行业当中浪费了大量的时间成本,有巨大的效率缺失。就像观察果园,每个果园里头其实一方面来讲可能好不容易找到一些工人已经是一件很不容易的事,本人的成本本身很高,这些工人被训练得不是很好,每一道沟壑浇水,还要有人跟着监督验证他们浇了没有,这里头一定有大量的水是浇水的,有大量的水是浇少的,随着人工智能,特别是机器视觉技术过去几年取得的突破,使机器解决了一些柔性化的小问题,识别不出树叶挡住,识别不出光影造成的影响,机器智能强大的效率优势就得以发挥出来。比如在德州的农场实验人工智能机器,用农药、浇水等组合,其实是每天在观察苹果树叶的长势,土壤传感的信息,所有的信息是人的肉眼根本不可能获取的,并且把果园的数据来进行统一整理,哪棵树的苹果先弄熟,哪棵后弄熟。

  吴晨光(主持人):跟我们的观点是一样的。

  刘维:最终效率的提升,第一环节是减低做不出来的,第二是通过极致化,每个苹果都浇到合适的水,一点不浪费光照、土壤,一点不浪费流量、关注,一点都不浪费有限的生命或者有限的能吃的药品,所以这个大势所趋,可能是二十年、三十年或者更长的过程。走到今天行业的智能化其实才刚刚起步,这种起步也是因为在过去整整三四十年的行业信息化建设过程中,我们的行业很多物理世界数字化有了初步基础,坦率说这方面还远远不够,有技术原因,同时也有整个商业循环的原因,在很多很多时候,像刚才说的苹果果园,从技术角度来讲安排一台小车去扫数据,果园为什么做这个事?对生态流程是最大的干扰,这里面必须有业务循环的建立,这个事才能加快,我个人非常看好智能和医疗领域的结合也是这个原因,因为我们对所有的人体数据洞察还相差太远太远,未来三五十年还是很长的过程,还是有很多的机会在里面。

  吴晨光(主持人):以人为本。

  印奇:因为是最后一个讲,找一些新的角度,前面有很多故事和概念讲人工智能是什么,其实对于所有从业或者关注的人群,我觉得首先要知道人工智能不是什么。我先提三点人工智能不是什么,第一个人工智能不是一个具象化的机器人,而是更多是一套算法、一套系统,是各种各样的智能化的硬件,所以人工智能天然是跟物联网这个概念是联结在一块的。第二个,我们先提的人工智能不是一项单一技术,而是把很多很多智能化的技术混合在一块,但是这些数据往往这些智能通过大数据得到。第三个人工智能其实不是一个行业,大家说人工智能的时候如果只说人工智能,往往是一个耍流氓的行为,一定要说人工智能+什么行业,我们自己做的比较多的关注在人脸识别和图像识别,我们加了两个行业,一个是金融,一个是物联网。故事上其实是两个小故事,但其实都跟一个概念相关,第一跟卡片相关。我不知道大家有没有感触,大家钱包里的卡片变得越来越少,当然钱包里面非常重要的卡片一直得带着的是身份证,我们现在要做的最重要的是FaceID真正刷身份证的环节用刷脸替代,大家在支付宝招商银行平安银行等等,特别是今年下半年开始非常多的会出现刷脸环节,把线下的身份证验证环节变成刷脸,本质上来说我们把最重要的卡片也取代掉。第二个,其实是另外一些卡片,我就不说具体是哪栋楼,在国贸附近有一栋非常高档的写字楼,那个写字楼九点钟左右有人排队去刷工作卡,我们大概一个季度前帮他们把整个安全和门禁系统变成刷脸系统。

  吴晨光(主持人):别人帮助打卡也不行了,我相信一部分员工会特别恨它。

  印奇:我们做了一个艰难选择,清华大学希望我们为清华大学组建一套学生上课打卡的系统,确保每个学生是一定按时自己去上课的。

  吴晨光(主持人):老师很喜欢。

  印奇:我们拒绝了,我们做这套系统之后,我们就再也不会招到清华的学生了,但是我觉得从大的例子上来说,人工智能正在从一些很细微的地方在改善和方便我们的生活。我在想其实现在讲人工智能有点超前,三年之后大家再说到人工智能的时候,每个人都可以举出自己的小故事,说人工智能在生活的某一个细节帮助了我。

  吴晨光(主持人):我们用热烈的掌声感谢一下几位嘉宾给我们讲的精彩故事,这个论坛已经很多年了,主办方的同学也在这些,我希望三年之后请在座的诸位观众上来讲你跟人工智能的小故事。

  我们抓紧时间进入下一个环节,这个环节我其实是替下面的观众提的,刚才我希望大家讲故事。但是我现在希望各位是纯干货,因为跟下面很多创意公司有关。这是一个问题,但是有AB选项,每个人可以选一个。A问题:人工智能能帮咱们创业吗?B问题:人工智能能帮我们像联想之星这样的企业寻找到好的投资项目吗?这个我觉得下面的同学们应该是非常关心的,所以先从俞总开始,您选A还是B?

  俞志晨:其实我刚才讲的是说。

  吴晨光(主持人):因为刚才时间比较长,这个环节每个人两分钟时间。

  俞志晨:我选A,帮助我们创业,我刚才讲到,人工智能也好,机器人也好,将来跟整个行业的结合是机会很多,不管是说金融医疗还是法律各个方面也好,有很多机会可以去做这件事情。我一直觉得人工智能本身就是一个工具,算法也好,系统也好,其实我们用它来做什么事情反而是一件很重要的事情。这是我的一个基本判断。

  反过来说,人工智能其实又去变得更加垄断化,因为我觉得从过去的产业发展来看,到过去的互联网时代,将来的人工智能时代,聚集效应会越来越强。平台性公司可能只有少数几家公司,而且在很多领域里边也可能只有一两家公司存在,对于很多的创业机会来讲,我觉得大机会可能越来越难,但是很多小而美的机会还是蛮多的,比如很多人工智能应用,做人工智能天气,人工智能教育,英语教育、中文教育,给外国人去做一些中文教育,我认为未来机会还是很多的,这是我的看法。

  王宪朝:比我想象的时间少了一点,本来想多谈一点。

  吴晨光(主持人):这个环节刚才协调好了。

  王宪朝:从宏观上讲,刚才最后印奇总其实已经点到我的观点,在前几年我们讲互联网,后来大家探讨“互联网+”还是“+互联网”,现在可以老套一些,在我们谈互联网转型的时候,如何对你原有的东西是不是+AI,在这个阶段可能是比较靠谱的事情,而不是AI+,可能是这样。

  接下来这句话是想说,到底人工智能现在的机会在哪里?我代表我个人的观点是说,它是来解决或者优化一些我们的生活场景或者工作场景的,而不是来颠覆和代替和改变的,比如说刚才做语义分析,语义分析这个事情在前两年我们已经做了一些项目,我们利用语义分析做过什么事情呢?帮助政府来改善项目申报,他申报的项目两年前已经申报过了,又来了,改了一个题目来了,另外一个可能抄了他一些内容又来了,我们给政府做这样一种东西来对比相似度,来提醒人工。

  还有一个例子,我现在在做教育机器人,最近市场已经出现了一些,只能做模糊分析,语义分析里面很多陷阱,做人工坐席的替代者,我一次在一个会上说是一个谬论,包括大家上京东去试一下,一定是添堵的。

  第三条,到底针对人工智能这样一个大的机遇,我们的投资者和创业者应该怎么去做?第一点,不要做跨界打劫的事情,这个领域还是有相应的行业基础的。第二,如果你是新办的一个企业,我希望还是聚焦,聚焦未来的出路在哪里?要不你成为这个领域的某一个点上的困局者,是主导者,要不你被大的平台系统进行并购。所以说我不建议现在一个小的企业在AI这个领域上现在要布一个大的局,因为这个里边有一些核心的东西我不建议是创业企业干的,比如说现在类脑计算。

  吴晨光(主持人):已经很具体了。

  王宪朝:对,我就不再去讲了,总之来讲这个领域可有的机会非常多,从敏感期间、机器人、材料、软件等领域非常多,有做人脸的等等,这个领域细分很多。我们现在有一些创业者就怕犯的风险或者一个坑,看似看懂这个东西就跳进去,这是非常危险的。

  最后一句话,我也在做一个孵化项目,希望能够在明年像我们这样的会议可以通过远程的方式,我们达到一定的效果,类似中国式的WiFi,我把开会的场景加载到我们日常的工作和其他生活中去。这句话想总结什么?就是人工智能的终极目的其实不要像计算机出现在最近高速发展的十几年,像微信的出现,把人绑架,而把人变得更惬意,在沙滩上,在书店里,可以陪着你的孩子,这是我们未来畅想的一个领域。

  吴晨光(主持人):第一点,是纯干货。第二点,说出我们的心声。尤其是做新闻资讯行业,我觉得我们应该把人更多的解脱出来,我们来工作是为什么?是为了更好地生活。

  李英睿:第二个问题我没有发言权,我不做投资,我讲讲第一个问题,就是人工智能能否帮助创业。这个问题,当然我理解《中国企业家》杂志社,其实是有一点伪的命题,因为通常讲创业并不是目的,创业的目的是要解决某个具体的问题。所以你说AI的时候能不能帮我们解决具体问题,当然是可以的。我们在讨论实现具体问题的时候中间有一个方法,这个方法是创业的通路。我觉得两方面来看这个事,第一个,人工智能的出现使得以前的很多信息的障碍实际上得到了极大的降低,理论上讲其实是涌现了更多的机会,因为以前很多事可能是没法组织、没法做的,现在可能做了。但是另外一个问题实际上像刚才俞总已经提到了,在这种情况下,其实少数的平台和多数的小的分散的个人的公司,可能它会是更为合适的形态。因为刚才我们其实已经反复提到,如果我们要真的考虑AI技术,是需要有长期持续大量的数据,这个对于创业公司来讲通常是很大的问题。所以不管是什么样的创业,最后一定是解决具体的需求。所以真正的比较靠谱的情况,实际上还是扎在某个具体的垂直领域里面去做好某一个具体的点,在这样的基础之上,不管是说回到一个平台里面也好,还是说是这个东西最终能够形成大量的连续反复出现的数据流也好,你才有必要来回答是不是用各种各样的AI技术来解决你碰到的各种各样的问题,可能我的观点更多还是在这个领域。

  吴晨光(主持人):不要为了恋爱而恋爱,不要为了非得加什么东西而加什么东西。谢谢!

  黄伟:我说说我的观点,前面AP两个观点里面,B问题我不做投资,也没有发言权。A这一块,我认为人工智能给我们创业者一些新的机会,因为这里面前面有一个命题,可能在前面各位嘉宾讲的时候,人工智能应该是一个基础的能力,而不是一个产品,所以人工智能应该是没有形的,是一种非常非常基础的能力,就像今天谈云计算一样,四到五年之前讲云计算大家还希望云里雾里的,今天云计算已经在我们身边到处都是了。正是因为一种基础能力成熟必然诞生出很多机会,就好像CP的出现诞生了很多的公司,随着触摸屏包括多点触控的出现,诞生了两个历史上非常伟大的公司,一个是Google,一个是苹果,苹果在多点触控技术之前,苹果并不是一个特别伟大的公司,正是因为多点触控一个非常基础的数据成熟使得苹果曾经大概几千亿美金的公司,从这个意义上来讲,人工智能一定会诞生出很多机会。所以创业公司来说,在很多垂直领域一些方向利用相对比较成熟的人工智能技术,就像我们在安卓上诞生出很多开发者一样,人工智能一定也会成就一些新的创业团队、成就一些新的机会。确确实实前面王总也说到了,当然有的方向并不是小的团队就能轻易碰的,因为人工智能确实有很高的门槛,有人才的壁垒、有技术的壁垒、有数据的壁垒、有计算能力的壁垒,今天人工智能热的时候,你再去关注发现已经晚了,有很多公司已经做了技术铺垫了,创业团队可能要根据自己的时间窗口去选择自己能做的一些事情。其实还有另外一点,我觉得这个观点可能不光是针对创业团队的,可能对很多大公司也是一样,当人工智能热的时候,我们会看到有一大部分团队在做这个事情,我十几年前刚参加工作的时候,大概二零零几年的时候,当时是语音识别技术做在手机里,飞利浦摩托罗拉,当时带出一大批公司都在做这个技术,包括理光做打印机的,所有公司都有一个Team来干这个事情,五年之后烟消云散,这里面确实有专业性的,我们很多大公司也会认为我们也能搞,其实我们真正对很多行业要有敬畏之心的,这里面水深水浅不是一个小Team就能解决的事情,无论是大公司还是小公司,可能都是AI之上去嫁接的。包括我自己还收到很多猎头给我打电话,说你能不能去。

  霍涛:刚刚前面几位嘉宾都已经大部分回答了第一个问题,我尝试回答一下第二个问题,人工智能有没有助于投资者去投资一家企业?我是这么看的,既然是人工智能,要看人,如果两个人来说创业公司就是一个婴儿,你是一个成人,你在看它。一开始人工智能是看不出小孩是什么样的,一个零岁的娃娃你知道他可以干什么呢,当司马光砸缸的时候,这时候才会协助你,一个孩子这么小还可以砸缸,你才可以决定投不投他。对于早期来说,人工智能帮助他的,因为不确定性太大。在之后的过程中,我觉得人工智能会帮助到投资人去对企业进行投资。

  吴晨光(主持人):C轮以上的请注意了。

  刘维:谢谢霍总,要不然B问题感觉我是赞助似的。我的观点在投资领域人工智能帮不上多少,不管哪个轮次的都帮不上多少,在早期的更不用说,这可能恰恰是人类最擅长的东西,以前大家有过一个讨论,说人工智能能不能制造人工智能,机器人能不能制造人机器人,如果是一个限定任务,没什么难度,它肯定渐渐能循环迭代,机器去制造更好的摘苹果的迭代机器,如果是几百万光年以后的外太空飞船,这个技术可能不是我们今天的人工智能所能解决的问题,所以关于原创性的东西,可能是人类最后剩下来最擅长的东西。有很多朋友说对于二级市场或者对于成熟期的金融投资,人工智能有没有帮助?我觉得帮助肯定是有的,能帮你减少基础的错误,包括减少人的懈怠,但是在最终决策上无法替代,因为整个金融市场你永远无法收集到对它有影响的参数,所有的东西你不可能最终量化整个世界,直到走到那天之前,即使量化,我们也无法回溯所谓模型建立里面你对这个模型是有影响的,我觉得这套真正的所谓自动决策的模型,我个人认为是一个伪命题,当然帮助肯定有,但是帮助可能没那么大。

  印奇:我回答A这个问题,我从个人感受来说,相比较上一波的互联网来说,人工智能创业我觉得很难,因为这里面有几个本质矛盾,刚才前面几位也说了,一家人工智能公司最好做的事是相对比较专注的+AI,如果你是一个人工智能公司一定要选中一个行业,比如你选中医疗金融行业的时候,本质上人工智能在里面并不是0-100个事,而是100-130的事,你是优化行业效率。大部分创业公司是+AI,我可能作为一个技术提供方可以提供比较好的效率。我觉得未来这一波闭环作用很重要,其实我们也看到很多之前单纯地做一个很薄的人工智能平台的公司会死得很快。所以我的感觉是说,人工智能公司如果想在这一波脱颖而出,必须非常有野心AI+,你必须作为一个猎头能决定这个行业,这时候你就借着人工智能的势头完整控制这个行业,才会有这样级别的公司,对这个公司的要求会非常高,逻辑上来说,可能AI这一波会有很多小的创业机会,真正的大的创业机会天时地利人和才有机会。

  吴晨光(主持人):最后一个问题,原来要给大家两分钟时间,我想再给各位专家增加一些难度,这个问题我代观众提问,因为可能相对专家来说比较脑残的一个问题,但是大家都很关心。未来的时候如果人工智能真正代替了人,我们这帮人干吗去?会不会有一帮机器人把我们干掉?先回答是或者不是,再回答取代完之后可以干吗。

  俞志晨:确实回答这个问题很脑残,很拍脑袋,其实近期来看已经很多领域取代人了,像制造业,已经在大方面取代人。未来在脑力层面替代人,甚至再比如说以后开这个活动,需要有一个虚拟人或者虚拟物,或者是一个人可以来开这个会,我觉得这个从未来来看是很有可能性的,至少我们朝这个方向去做,这是一个明确的回答,我觉得肯定是可以的。

  取代完之后我们可以干吗?我还没想好,可能就是等死。

  王宪朝:我认为是No,人的基因进化和人的计划不是机器所能替代的,我相信几千年前我们的祖先也想到过用什么机器可以替代他们,我们的人还是要好好地活着。

  吴晨光(主持人):还是以人为本。

  李英睿:我也是觉得AI实际上是不能够取代的,原因很简单,第一个其实人脑自己实际上是一个挺好的智能工具,其实是一个很好的计算系统,人的感知系统也非常好,这个是经过长期的一套算法演化过来的,这个东西不是那么容易被替代的,我们有自己的优势。

  第二个问题,实际上人类有一些情况是这样,人工智能本身目前在人类社会里面是没有被赋予人权的,既然没有被赋予人权就不能承担人类的责任,特别是法律责任。现在我们有想象这样的情况,有一个医生,这个人的医生判断出90%,这时候他出了一个医疗事故,这时候很难追溯他的问题。现在人工智能的医生如果判断出99%,他出了一个医疗事故,这个时候该找谁?

  吴晨光(主持人):找医院。

  李英睿:这里面其实有这个问题,这里面不是很多东西能够被替代的。还有更重要的一点,我们通过为什么一定要去想替代或者不替代,我们为什么不能把人工智能本身想成自己的外脑,我们经常跟其他人去学习,所有的企业家在交流,都是在交换各自的思想,都有各自的发表和学习的过程,其实我们完完全全可以看成是我们的一个朋友。

  黄伟:我坚定地认为是不可能的,因为人工智能其实应该更多只是在某一方面能力的替代或延展,但是综合方面我觉得AI是不可能完全超越人类、颠覆人类,因为人我们今天有很多能力我们自己还没有意识到,因为人是一个综合的生命体,AI只是说,就像汽车、飞机一样,只是在某些能力方面超越人类,但是作为一个综合体是不可能超越人类的。

  霍涛:我不回答问题,我只是畅想如果是这样的话,人该干什么,我一开始说了,AI实际上每个人心目中的大白,实际上那个时候小孩子可以被理解、可以被照顾,我们成年人可以有人帮他做危险的工作,去帮他做工作上的协助,对于老人来说,他可以被爱护,他的医疗、健康可以得到保证,我觉得未来人们的生活是靠AI这样做的。

  吴晨光(主持人):非常好。

  刘维:人不会被替代,但是会大大降低地位,因为人还是有柔性化的优势,我们的自持成本包括能量消耗比较低的优势,可能被某种部件嵌入到机人混合很超级的决策和做工系统内,因为本质上讲我们在这个星球上就是一个机人系统或者星人系统中的一环,这一点上只是在延续。

  印奇:我觉得无论是是还是不是,人类都是孜孜不倦往这方面努力,最终在十到二十年里面比较重要的几个决定,我们现在很努力,就是为了这个决定是未来能做的。

  吴晨光(主持人):我觉得也是不能的,因为很多东西机器人或者人工智能可以代替,从文字工作,一篇文章的深度、态度、温度、价值观,包括我们的理想和情怀,包括探讨的责任,我们的爱情,这些东西都不是人工智能能代替的。所以我觉得在岁末年初的冬日,我希望大家明年能够更多地去向自己的理想、向自己的爱情去努力。

  感谢今天参与人工智能开启智慧革命论坛,谢谢大家!

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