創(chuàng)業(yè)者沒戲，人工智能芯片是巨頭的貴族游戲？

在過去的這么多年里，從來沒有哪一年像今年這樣如此聚焦人工智能。

李彥宏在B20期間反復(fù)提及人工智能——不管是否樂意，人工智能已經(jīng)來了；接著，賈躍亭在G20峰會期間主動在微博曝光他們在人工智能上的動作——“期待全球首部LeEco人工智能（LeAI）生態(tài)手機(jī)盡早面市，不久見。

”與此同時，出席B20的科大訊飛董事長劉慶豐表示：“如果在討論全球經(jīng)濟(jì)治理時不考慮人工智能產(chǎn)業(yè)的趨勢和影響，我覺得是完全不可想象的。

”而把技術(shù)領(lǐng)域這股討論熱潮直接推上高峰的，則是習(xí)大大在G20中演講的一段話：“以互聯(lián)網(wǎng)為核心的新一輪科技和產(chǎn)業(yè)革命蓄勢待發(fā)，人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)等新技術(shù)日新月異，虛擬經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的結(jié)合，將給人們的生產(chǎn)方式和生活方式帶來革命性變化。

”放眼國外，谷歌也開始調(diào)整了戰(zhàn)略，從移動優(yōu)先到人工智能優(yōu)先。

盡管在年初Alphago大戰(zhàn)李世石時，媒體已經(jīng)就人工智能進(jìn)行了各種解讀，但不少人心里仍然會有諸如此類的疑問：人工智能會取代人類嗎？其真正的威脅是在哪里？它會不會有情感？未來到底是端智能，還是云智能？另外，人工智能落地需要哪些條件？而在商業(yè)層面，人工智能的商業(yè)模式究竟是什么樣的？在這一領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者，應(yīng)該如何創(chuàng)業(yè)？注：上個月，阿里云iDST研究員、IEEE Fellow華先勝（花名：方廣）；阿里云iDST總監(jiān)初敏；阿里云資深數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜议h萬里（花名：山景）；阿里云研究中心主任田豐（花名：酒道），來了一場“煮酒”論人工智能。

人工智能會取代人類？這只是科技界的語不驚人死不休科技界經(jīng)常有人說，人工智能要取代人類。

但這樣的言論在三位人工智能大咖看來，只是一種語不驚人死不休——以聳人的言論引來關(guān)注度，因?yàn)榻裉焖姷降乃袡C(jī)器人都還只是機(jī)器，離人還差的很遠(yuǎn)。

三位老師從以下的角度進(jìn)行了闡述：技術(shù)超越人類其實(shí)早就存在；機(jī)器的局限性：只能做邏輯思考的能力，沒有感性思維，談超越、取代還為時尚早；人和人工智能的關(guān)系：是人手、眼、耳等五官的延伸，其終極作用是服務(wù)于我們。

第一點(diǎn)：技術(shù)超越人類其實(shí)早就存在，比如數(shù)千年前出現(xiàn)的算盤（比心算快）、幾十年前的計(jì)算器，以及20年前在國際象棋上打敗人類的深藍(lán)。

而智能化的技術(shù)也已經(jīng)在很多地方使用了幾十年，比如登月技術(shù)以及工業(yè)生產(chǎn)線。

在今天之所以會成為一個大眾化的話題，主要是今天的計(jì)算能力、算法、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)能力，讓之前不好解決的問題，在今天也得到了解決，所以會被大眾過于解讀。

第二點(diǎn)：把上面舉的例子串起來，你會發(fā)現(xiàn)它們擅長的都是有規(guī)則可循的——強(qiáng)調(diào)的是邏輯思考的能力。

因此，在一些可以寫成規(guī)則的事情上，人工智能會超過人類。

但在文學(xué)藝術(shù)等感性思維上，其本身就不是一個有客觀規(guī)律的東西，無法用邏輯寫成一加一等于二或者五除二這樣的簡單規(guī)則，在這種情況下，談人工智能取代人類真的是為時過早。

第三點(diǎn)：做人工智能的絕大多數(shù)人，他的目標(biāo)壓根就不是替代人。

它只是在某個地方看起來像人，但并不是真的具有人的情感和智慧。

現(xiàn)在所有的技術(shù)，包括工業(yè)科技，總體來看都是人的感官、肢體的一種延伸，這些東西的背后是人在主宰。

“發(fā)展這些技術(shù)最終是要服務(wù)我們的，是在一定的范圍內(nèi)解放我們的雙手、時間，而不是取代我們整個思考的過程。

”初敏稱，未來一定是以人為本，機(jī)器為輔。

具體是什么樣，不太好預(yù)測，“我相信10年之后回來看，根本不是今天我們能想象出來的，因?yàn)檫@里一定會發(fā)生很多變革。

”綜合來看，人與人工智能是揚(yáng)長補(bǔ)短的關(guān)系，人工智能強(qiáng)在復(fù)雜數(shù)據(jù)的整合、總結(jié)能力，而人強(qiáng)在直觀的感覺。

初敏說，它是我們手、腳、眼的延伸，而不是對立。

未來其實(shí)只是一個分工的不同，通過機(jī)器，讓我們的生活變得非常便利和簡單。

另外，由于人工智能是由大數(shù)據(jù)驅(qū)動，并且受數(shù)據(jù)領(lǐng)域的局限，所以人工智能在未來會呈現(xiàn)兩個對立的現(xiàn)象：一個是越來越智能，另外一個在有些領(lǐng)域還是有點(diǎn)傻。

這里或許有人關(guān)心，究竟哪些工作會被機(jī)器替代。

工業(yè)革命時代，體力密集型的被機(jī)器替代，初敏指出：“人工智能時代，首先被替代的應(yīng)該是人力密集型的，其次則是部分腦力密集型的。

” 方廣表示，只要是在數(shù)據(jù)密集型、計(jì)算密集型這些有個例可尋的領(lǐng)域，機(jī)器都是可以超過人類的。

人工智能的威脅來自人還是機(jī)器？有不少名人做出人工智能會導(dǎo)致人類滅亡的言論，他們用意到底是什么？三位老師一個共同的認(rèn)識是：人工智能的威脅不是來自于那個被賦予所謂智能的機(jī)器，而是來自造這個機(jī)器的人。

山景表示，任何一個科學(xué)技術(shù)的發(fā)展都是雙刃劍，它都可能有反作用。

比如說，有人把惡意的代碼給串進(jìn)去，哪怕是一個簡單的機(jī)器，也可能對人造成巨大的傷害。

所以，就像今天的殺毒軟件一樣，將來對人工智能也會出現(xiàn)類似的訴求。

在某方面，超越人類極限的技術(shù)并無過錯，就好像搜索，就是很大的超越，去圖書館翻書，一個人一年能看度搜好書？能查到多少資料？“技術(shù)的本質(zhì)還是給人帶來便利。

由于機(jī)器沒有自主意識，所謂的威脅是背后的人在做壞事或者是有人在教機(jī)器做壞事的邏輯，而不是機(jī)器自己在做壞事。

”初敏說，不需要擔(dān)心這個，至少在能看的見的時間里不用操心這件事情。

如果談如何防范的話，建議如下：1、邏輯代碼上少一些Bug；2、用法律約束人工智能背后的人。

自發(fā)的情感智能是一件特別難的事“要想做到情感智能，首先要讓機(jī)器理解人的情感世界。

但人的大腦有百億量級的神經(jīng)元，每個細(xì)胞元都存在激活和非激活狀態(tài)（0和1），一天的數(shù)據(jù)量大概是一百個PB。

如果能通過計(jì)算的方式，展示每時每刻整個腦神經(jīng)的細(xì)胞元活動圖，還原我們每一個情感的狀態(tài)——處在什么狀態(tài)下是開心或不開心、哪幾個細(xì)胞元被激活導(dǎo)致這樣一個情緒、是因?yàn)槭裁凑T因?qū)е碌模咳绻@個問題能解，至少能從認(rèn)知的角度先理解我們的情感的這個通道，和它的模式是什么樣的。

”只有先理解這個工作模式后，才可能有可能去造一個有情感的機(jī)器人。

怎么樣讓一個機(jī)器有一個自發(fā)性的情感產(chǎn)生，山景認(rèn)為：“在目前為止，我覺得還是非常難的一件事，目前只能先做好第一步，先理解情感的產(chǎn)生。

”他還表示，在情感理解上，今天的大數(shù)據(jù)已經(jīng)可以部分做到，雖然沒有把腦神經(jīng)的活躍度圖給展現(xiàn)出來，但是它能夠模擬刺激數(shù)據(jù)是什么樣，然后再通過表象猜深層次的，就能夠?qū)崿F(xiàn)一些情感功能，比如欣賞音樂等。

“這只是在情感上去做一些可量化，然后無限逼近，但無限逼近并不代表有自發(fā)的創(chuàng)造性。

”初敏認(rèn)為，情感智能化分成兩個層面，一個是讓讓機(jī)器本身具有情感，另外一個是讓機(jī)器理解人的情感，這兩個不一樣。

讓機(jī)器去理解人的情感，這件事是可行的，但讓機(jī)器有情感這件事情還是太難了。

比如說所謂的陪伴機(jī)器人，陪伴機(jī)器人不是教這個機(jī)器人有情感，而是讓它能抓住跟它需要陪伴對象的情感，以及這個對象在不同情感狀態(tài)下，需要它來做什么，這些事情完全是可以學(xué)習(xí)到的。

未來到底是端智能，還是云智能？現(xiàn)在有兩種趨勢，一種是云計(jì)算公司把智能往云上做，另外一種，則是創(chuàng)業(yè)公司把智能往端上做，比如攝像頭、手機(jī)等智能設(shè)備端，那未來趨勢，到底是端智能，還是云智能？方廣分析到，端智能的優(yōu)勢在于敏捷性，不需要語音交互，馬上得到計(jì)算結(jié)果，因此對于一些實(shí)時性要求高的應(yīng)用，目前必須使用端，比如自動駕駛、安防等。

端它的缺點(diǎn)則是受限于它的計(jì)算的能力，同時也不能感受到其他的端（如果能，那就是云了）。

云的優(yōu)勢是：有強(qiáng)大的計(jì)算能力，又能夠把這些點(diǎn)——各個端的這些收集起來的數(shù)據(jù)能夠綜合起來進(jìn)行分析、判斷，這種智能有時候是超越人智能的。

方廣認(rèn)為，云和端兩者之間的關(guān)系是互相依賴的：云的技術(shù)需要通過端來展現(xiàn)，端則是云數(shù)據(jù)的入口和出口。

他指出，N年以后，也許云和端概念就沒有了，當(dāng)云和端之間帶寬不是問題的時候，端和云將是一體的。

“智能在端，智慧在云。

”山景稱，當(dāng)局部的智能聚集在一起時，就能成為一個大智慧。

比如說，抓套牌車、闖紅燈的攝像燈在云端串聯(lián)起來，可做的事情將會變得非常多，這就是局部的智能變成一個全局的智慧。

端和云必然是連在一起的，終極境界就是你中有我，我中有你，混為一體。

初敏則從另外個角度解說云和端的關(guān)系。

端和云之間，只是分工不同。

有些事情因?yàn)榘踩碗[私需要，不適合在云上，所以只能放在端中處理，比如家中的智能音響，不能把所有聲音都傳到云上。

人工智能落地的條件方廣認(rèn)為，人工智能落地的條件分別是：算法、數(shù)據(jù)、計(jì)算平臺、用戶、商業(yè)模式，這五個條件是必不可少的。

人工智能首先是建立在足夠強(qiáng)大的算法上，但光有算法沒有數(shù)據(jù)，那也是巧婦難為無米之炊。

除了算法和數(shù)據(jù)外，也需要一個計(jì)算平臺做支撐，否則算法無法得以實(shí)現(xiàn)。

除此之外，也需要用戶有需求，才能帶動技術(shù)發(fā)展，并貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)。

同時，也需要好的商業(yè)模式，否則一切都很難長久。

過程中反饋非常重要，山景說，就像填鴨式教育，老師給你題目做，它是做錯了，還是做對了，下一輪該給它什么樣的題目，這個地方自反饋、自適應(yīng)的過程非常關(guān)鍵。

光有這些條件，如果不用互聯(lián)網(wǎng)思維的話，落地可能也沒那么快。

初敏稱指出，用互聯(lián)網(wǎng)的思維把這五個因素串起來，迭代才能非常快。

“以更快的速度使用反饋數(shù)據(jù)來更新模型，形成這樣的正循環(huán)周期后，效果就會越來越好。

”哪怕就是算法不變，只要能不斷的反饋數(shù)據(jù)并不斷優(yōu)化，過一兩個月之后，它的能力也會好很多。

人工智能該怎么商業(yè)化？談到人工智能的商業(yè)模式，初敏稱，并不是人工智能有什么商業(yè)模式，而是在解決人的一些需求以及商業(yè)化中，人工智能應(yīng)用的價值性更大。

從分工角度，初敏認(rèn)為人工智能的商業(yè)模式有兩個層次：“第一個層次是一群人在后面提供基礎(chǔ)技術(shù)，再一群人落地到產(chǎn)品——在具體的應(yīng)用場景中使用人工智能；另外一個則是宏觀上的判斷，它是一個很有趨勢的場景，在這個場景中有極大的可能性做出好結(jié)果，從而推動某些企業(yè)將這些技術(shù)儲存在它的應(yīng)用里。

”“一種是對現(xiàn)有商業(yè)流程上的效率提升，另外一種則是顛覆性的創(chuàng)新。

”山景則把商業(yè)模式總結(jié)為這兩種。

前者的價值，主要是體現(xiàn)在增值上面，比如生產(chǎn)線使用人工智能以后，效率提升了、整體收益提高。

后者則是一種無中生有，創(chuàng)造全新的機(jī)會，比如蒸汽機(jī)車代替了馬車，在今天則是無人駕駛汽車的出現(xiàn)，有可能顛覆勞動密集型的出租車行業(yè)，山景認(rèn)為，這些都是有可能的，“屆時可能是一種商業(yè)模式的重組，賣算法，或者賣計(jì)算的時間，按照行駛的里程數(shù)來賣錢。

”在商業(yè)模式上，方廣提到了一個非常關(guān)鍵的點(diǎn)——它是不是真正的解決了人們的需要。

“這個東西到底是不是有用？是解決了部分人，還是很多人的問題。

”方廣認(rèn)為，只有把這個應(yīng)用找出來，在點(diǎn)上發(fā)力，解決其中的技術(shù)、數(shù)據(jù)、平臺、用戶的問題，才可能真正成為一個商業(yè)的應(yīng)用。

對人工智能領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)者的建議對當(dāng)下在人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者，方廣覺得，可能還是要找準(zhǔn)要解決的問題是什么，所擅長的是什么，然后再去看上面提到的那五個要素：算法、數(shù)據(jù)、用戶、計(jì)算平臺和商業(yè)模式，如果這些因素都具備成功可能性大很多，如果不具備某個因素，就要思考如何獲得。

“對一個創(chuàng)業(yè)者來說，更精準(zhǔn)的定位很重要。

”初敏認(rèn)為，最重要的是專注，而不要心太大，盡量利用周圍有的現(xiàn)成的東西做你最想做的那件事。

人工智能有不同的層次，做場景的，技術(shù)不一定需要自己研發(fā)，也可以利用現(xiàn)有技術(shù)；對于在技術(shù)領(lǐng)域耕耘的，一定要把技術(shù)做的有價值、有門檻，最后才能售賣技術(shù)。

每個企業(yè)根據(jù)自己的特點(diǎn)，需要準(zhǔn)確的給自己做一個定位。

山景則建議大家別做人工智能芯片，“這是一個貴族游戲，一失敗幾百萬美元就燒沒了，這種對創(chuàng)業(yè)公司來說沒有資本是搞不定這件事。

”他接著表示，人工智能芯片中某一種算法可能非常的牛，但由于研發(fā)到量產(chǎn)需要很長一段時間，這種技術(shù)領(lǐng)先性可能就被稀釋掉。

若出現(xiàn)另外一種東西可以代替它，那整個價值一下子就被稀釋了，這是人工智能創(chuàng)業(yè)高危的一個選擇。

山景還談到，對于做場景——業(yè)務(wù)創(chuàng)新的人，應(yīng)弱化技術(shù)的角色開始先站住腳，搶市場份額，尤其在咱們國內(nèi)這種競爭環(huán)境下，否則很容易被復(fù)制，被扼殺掉。

最后主持人田豐也延伸出一個問題：有沒有可能出現(xiàn)一種超級算法，讓人工智能發(fā)現(xiàn)一些人類發(fā)現(xiàn)不了的規(guī)律，這時人們又怎么去驗(yàn)證它？方廣表示，這是有可能存在的。

“今天的人工智能都是假設(shè)一種情況來測試它，像那種增強(qiáng)學(xué)習(xí)的人工智能到了一定程度之后，的確很難檢驗(yàn)它是好是壞。

”初敏稱，你不知道數(shù)據(jù)里藏了什么，所以有可能不知道它學(xué)到的是什么。

山景認(rèn)為這種超級算法非常難實(shí)現(xiàn)。

他表示，證明一個東西的成立往往很難的，但是要證明它的不足和不成立是很容易的，從這個角度來講，今天的人工智能學(xué)到的東西還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足。

三位專家也就人工智能的未來做了寄語，總結(jié)成兩點(diǎn)：、1、人工智能前景非常光明，但道路是曲折——Long  wait  go。

但只要方向?qū)α耍筒挥门侣愤h(yuǎn)，只要堅(jiān)持走下去，總是會有量變到質(zhì)變的一個過程。

2、人工智能是我們手、眼、耳等五官四肢的延伸，它最主要的作用是幫助我們，所以不需要去特別擔(dān)心人工智能的威脅論。