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| 本文作者： 張利 | 2017-04-25 20:02 |
雷鋒網(wǎng)按：4月22日至23日，2017第十屆中國綠公司年會在河南鄭州召開，每年有超過1000人的商業(yè)領(lǐng)袖、學(xué)術(shù)權(quán)威、政界要員等出席該會議。在這個節(jié)點(diǎn)上，人工智能必然是熱門話題。
其中兩位計(jì)算機(jī)視覺識別領(lǐng)域的大牛，朱瓏和華先勝，均出席了此次會議，高手相逢，自然少不了華山論劍。
雷鋒網(wǎng)據(jù)公開資料了解，朱瓏，依圖科技CEO，美國加利福尼亞大學(xué)博士，師從艾倫·尤爾（Alan Yuille）教授，從事計(jì)算機(jī)視覺的統(tǒng)計(jì)建模和計(jì)算的研究，之后在麻省理工學(xué)院人工智能實(shí)驗(yàn)室擔(dān)任博士后研究員，在紐約大學(xué)Courant數(shù)學(xué)研究所擔(dān)任研究員。華先勝，美國計(jì)算機(jī)協(xié)會2015年的杰出科學(xué)家，IEEE Fellow院士，阿里巴巴集團(tuán)人工智能研究機(jī)構(gòu)的資深總監(jiān)。
以下是兩位大咖對話實(shí)錄，雷鋒網(wǎng)作了不改變原意的編輯：
華先勝：我經(jīng)常說這樣一句話，人工智能風(fēng)生水起，視覺計(jì)算遍地開花。朱瓏講了很多計(jì)算機(jī)視覺內(nèi)容，但開了的這些花能不能結(jié)果卻不得而知。人工智能并不年輕，這個概念大約在1952年提出來的，那時大家也非常的興奮，認(rèn)為十年后人工智能就要超越人類，但過了十幾年后，發(fā)現(xiàn)人工智能走不下去了。到80年代時，因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)以及一批算法的出現(xiàn)，大家又很激動地認(rèn)為人工智能又要來了，但十幾年后又進(jìn)展不下去了。我想問朱瓏的一個問題是：這一次人工智能風(fēng)潮，我怎么能確信它不是一個虛假的春天呢？如今和前兩個春天有什么不一樣呢？
朱瓏：首先講不一樣的程度，我認(rèn)為如今的人工智能比肩或超越工業(yè)革命也毫不夸張。很多人說起人工智能時，會大談特淡，但實(shí)際行動卻跟不上，火熱的是人工智能的定義；其次，以前火熱的時候，比如30年前或2012~2013年深度學(xué)習(xí)火熱的時候，很多科學(xué)家或年輕人并未投身進(jìn)來，還屬于一個冷門學(xué)科。概念其實(shí)一直在那里，算法和模型并沒有本質(zhì)的變化，但如今的火熱是就結(jié)果而論的，人工智能應(yīng)用在很多領(lǐng)域的結(jié)果讓大家很有信心，比如Google、Facebook等的巨額投資。
如今的火熱是因?yàn)樯虡I(yè)價值，我們看到了人工智能在商業(yè)上的巨大進(jìn)展，這跟過去10年、30年所有的熱門不一樣，而不是在概念、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)還是在工業(yè)級的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)上的價值。
華先勝：我覺得是有道理的，如今的局面跟以前不一樣了，我們現(xiàn)在看到了實(shí)際結(jié)果，盡管是局部的，除此還有深度學(xué)習(xí)技術(shù)在大規(guī)模計(jì)算環(huán)境下真正能夠計(jì)算。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展、計(jì)算能力的提升、網(wǎng)絡(luò)的提升、網(wǎng)絡(luò)帶寬的提升、大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生以及用戶的參與等，讓人工智能的價值進(jìn)一步發(fā)展，進(jìn)而真正產(chǎn)生作用。
第二個問題是關(guān)于依圖科技，依圖是做視覺技術(shù)有關(guān)的創(chuàng)業(yè)公司，我也是做視覺技術(shù)的。如今，在高手之間，算法的差別幾乎越來越小了；而在數(shù)據(jù)方面，創(chuàng)業(yè)公司相對BAT好像也毫無優(yōu)勢；從計(jì)算平臺角度講，小公司甚至沒有計(jì)算平臺，阿里云有計(jì)算平臺，不知道百度有沒有計(jì)算云平臺，至少微軟這些公司都有大的計(jì)算平臺；從商業(yè)角度講，創(chuàng)業(yè)公司和大公司比拼的，那么，創(chuàng)業(yè)公司如何勝出呢？
我舉一個例子，假如有一天，微軟、阿里云免費(fèi)了，這些AI技術(shù)免費(fèi)了，你怎么辦呢？
朱瓏：我在創(chuàng)業(yè)第一天就被問過這個問題。我在全球最好的人工智能實(shí)驗(yàn)室待過，所以我對此是很淡定的。有人會說，百度如何牛、Google如何牛，但我知道我?guī)煹軒捉飵變桑皇且驗(yàn)楣雀鑿?qiáng)他就牛逼了，這是由人工智能領(lǐng)域最強(qiáng)的那個人決定的。
一個人有數(shù)據(jù)有錢，你給他1億美金，他也不一定能做成。我不是為所有的創(chuàng)業(yè)者說話，而是說這件事情的本質(zhì)是由最強(qiáng)的那個人決定的。微軟和谷歌都有1億美金，現(xiàn)在創(chuàng)業(yè)公司拿到1億美金也很輕松，錢不是問題，但公司之間的博弈本質(zhì)是牛人的博弈。
主持人：剛才我聽出點(diǎn)火藥味來了，創(chuàng)業(yè)公司人還是很牛，但數(shù)據(jù)是關(guān)鍵，人家BAT數(shù)據(jù)比你多。
朱瓏：首先數(shù)據(jù)非常關(guān)鍵，我經(jīng)常被同事問：技術(shù)有幾個層次？其中有技術(shù)的遠(yuǎn)見，如今大家只談算法，遠(yuǎn)見是什么意思呢？就是技術(shù)的未來在哪里。對于技術(shù)的理解，能知道未來數(shù)據(jù)在哪里，繼續(xù)把錢投到哪里，這不是大公司就一定知道的，況且大公司也太多了，BAT與Google對數(shù)據(jù)的理解千差萬別，BAT也不敢一下子投5000個科學(xué)家，因?yàn)樗恢烙c(diǎn)在哪里，不知道技術(shù)的未來在哪里。一流的高手之間差距非常大，越是牛人之間反而差距越大。
創(chuàng)業(yè)公司有數(shù)據(jù)的瓶頸，四、五年前數(shù)據(jù)是約束我們的，但還要看公司具體進(jìn)入哪個市場，比如醫(yī)療就是一個分割的市場，如今沒有哪個大公司能把這個市場數(shù)據(jù)壟斷了。
哪些市場特殊呢？有用戶場景的市場。大公司的優(yōu)勢是有大量用戶場景，這方面小公司基本沒戲。
有一些領(lǐng)域，比如人臉識別，大家做人臉識別都是用網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)，這方面大公司和小公司沒有差異，但比如ATM機(jī)刷臉取款的場景，這屬于非常大眾化的人臉識別領(lǐng)域，但BAT也沒有ATM機(jī)數(shù)據(jù)，也得從最簡單的開始做起。
越是垂直、分散的領(lǐng)域，大公司優(yōu)勢越不明顯，這是對于創(chuàng)業(yè)公司是很大的機(jī)會。
華先勝：看來你對自己的科學(xué)家團(tuán)隊(duì)還是很有信心的。大家都知道人工智能的發(fā)展，人工智能技術(shù)落地影像因素確實(shí)很多，包括科學(xué)家、算法、數(shù)據(jù)、平臺、商業(yè)模式、用戶，這些因素基本上缺一不可，一些應(yīng)用強(qiáng)調(diào)這方面更多，另一些強(qiáng)調(diào)另外一方面更多，我同意剛才朱瓏的一些看法，我們要深入到一個行業(yè)中去，這是非常重要的。人工智能還遠(yuǎn)遠(yuǎn)未發(fā)展到有一個算法就能應(yīng)用的地步。
第三個問題，剛才你講到很多監(jiān)控的問題，未來，智能的發(fā)展會不會產(chǎn)生一些負(fù)面影響？比如安全、隱私等。就像計(jì)算機(jī)發(fā)展過程中，PC病毒、網(wǎng)絡(luò)木馬等的出現(xiàn)。雖然這與創(chuàng)業(yè)公司不見得直接相關(guān)，我想問一下你在這方面的看法。
朱瓏：技術(shù)帶來的社會影響其實(shí)是一個長久的話題，但因人工智能可能超越人的智能邊界，這個問題會更加敏感。我覺得有兩方面，第一個是這其實(shí)不是安全問題，或不止是安全問題，而是“智能”大了之后的社會分工問題，我覺得十年之內(nèi)會有巨大的動蕩，不僅中國，全世界都會面臨這個問題。
我為什么是我？我上大學(xué)到底有沒有用？如果家里有小孩，今天可以開始思考到底學(xué)什么？沒有人知道現(xiàn)在學(xué)什么來應(yīng)對30年后的世界，因?yàn)榻裉煳覀儾砰_始重新認(rèn)識自己。
未來20年，人類社會分工或經(jīng)濟(jì)形態(tài)會有巨大的變化。
第一將會有非常不平衡的情況出現(xiàn)，而且政府是相對滯后的，因?yàn)榘l(fā)展周期很長，沒有人有特別強(qiáng)的預(yù)測能力和管控能力。
第二，目前AI技術(shù)帶來的威脅與其他互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)帶來的威脅沒有本質(zhì)區(qū)別。技術(shù)都有兩面性，一定會出現(xiàn)有利和不利的地方，互聯(lián)網(wǎng)并不會因?yàn)楹诳投焕^續(xù)發(fā)展，AI也沒有特別強(qiáng)的特殊性。
華先勝：朱瓏講到了人臉識別技術(shù)的能力，但是其實(shí)還有另外一點(diǎn)，就是機(jī)器識別的局限性。比如我們看一個人時，無論是這個人的側(cè)面、背影，處于燈光灰暗地方或有人遮擋，人都是能夠識別的，而機(jī)器在很多情況下就歇菜了，也就是說，機(jī)器在某一個方面強(qiáng)，在某一方面弱。
那么人工智能的局限會不會限制其未來發(fā)展？到底怎么樣結(jié)合人的智能和機(jī)器智能的長處產(chǎn)生真正的價值？
朱瓏：你說機(jī)器識別不準(zhǔn)的問題一般也比較難見到。場景是不斷被解鎖的，而且這個過程速度越來越快。過去我們很難想象ATM機(jī)刷臉取款可以做到，有時候，實(shí)際的應(yīng)用場景是超越你想象的。我們是業(yè)界最前沿的，有時候自己都會受到驚訝。舉個例子，警察拿著人臉識別去辨認(rèn)尸體，這不是設(shè)計(jì)者最初能夠設(shè)計(jì)到的，但警察說這個也可以，可以通過人臉識別技術(shù)查尸體身份，這大大超越設(shè)計(jì)者的想象。如今的情況是，我們的想象已經(jīng)跟不上人工智能發(fā)展的速度了，所以千萬不要擔(dān)心人工智能技術(shù)跟不上我們的想象。
主持人：我舉一個例子，人工智能看X片、CT、MRI等各種影像準(zhǔn)確率都比較高，比如人工智能能識別出一個病人的癌癥，但是它不能解釋原因，智能說疑似癌癥，這在實(shí)際中如何應(yīng)用？如何向病人解釋？有些情況，你雖然做的很準(zhǔn)，但是你很難應(yīng)用。
朱瓏：我來解釋一下，我們剛才展示了一個CT片子，我們給出的報(bào)告里都有對結(jié)節(jié)的大小、體積、可疑性等的描述，所以我們會出診斷報(bào)告。最后結(jié)果是可以被解讀，并且與醫(yī)生交流的，不僅是回答患病或健康的問題。
主持人：這已經(jīng)不是簡單的深度學(xué)習(xí)了，這已經(jīng)是結(jié)合其他東西進(jìn)行開發(fā)應(yīng)用了。
朱瓏：可以這么說吧。你剛才說的問題是有一部分存在的，甚至是大部分存在的。2016年，我們產(chǎn)品被部署到醫(yī)院僅用了半年時間，而在公安系統(tǒng)做同樣的事情用了兩年半的時間。所以，2017年比2016年快太多，2016年比2015年快太多。技術(shù)的商業(yè)化落地，商業(yè)跟技術(shù)結(jié)合過程是在加速的。
當(dāng)然這個可能是我們一家公司的特例，并不能說明市面上所有公司都這樣，但我覺得總體趨勢是這樣的。
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