在我們高捧AI産業的同時，還需給行業人士空間，讓他們能夠認識行業不足，專心于學習、研發、更新以及應用等，真正做到“AI生萬物”！
4月26日，以“AI生萬物”為主題的GMIC全球人工智能領袖峰會在北京召開。Facebook研究院院長Yann LeCun，美國科學院、美國工程院、美國藝術與科學院三院院士Michael Jordan，創新工場董事長&首席執行官李開複，百度總裁張亞勤，小鵬汽車董事長何小鵬，華為榮耀總裁趙明，科大訊飛公司進階副總裁、訊飛研究院院長胡郁等的同台激辯，讓整場大會高潮疊起，為現場觀衆帶來了一場精彩的科技盛宴。
激辯一：AI産業發展沒想象的那麼好？
和以往一樣，李開複的開場依舊是他擅長的“浪潮論”，他将目前的人工智能發展現狀和未來分為四波浪潮：
第一波，網際網路+AI。淘寶的每一次點選、朋友圈的每一次點贊，都是網際網路巨頭收集資料的過程之一。也是以，在資料作用日益凸顯的當下，擁有資料的網際網路巨頭就是AI巨頭；
第二波浪潮，同樣針對擁有大量資料的企業，例如銀行，投資機構、保險公司等，這是人工智能應用領域“比較低垂的果實”，任何有資料的領域，都可以進行AI的商業化，例如銀行用使用者的資料降低信用卡的欺詐率等，這是一個TO B的商業化過程；
第三波，是基于視覺、聽覺各種傳感器收集新的資料，來創造新的使用者體驗。例如智能音箱，各個領域的攝像頭等。在這方面，已經有很多産品及應用落地；
第四波，是自主化、自動化的AI浪潮，例如機器人、無人駕駛、
無人機 、無人商店、無人工廠等。而這一浪潮會徹底進行行業颠覆，目前，中國與國際還有一些差距。
圖 | 創新工場董事長&首席執行官李開複
“我們有海量的資料，在傳感器等領域的發展的也特别的快，甚至在某些領域已經處于全球領先地位。這四波浪潮會來的非常兇猛，将為中國帶來很多機會。”李開複說。
然而，戲劇性的一幕出現了。就在李開複剛剛說完，Michael Jordan就直接在現場Diss了李開複。
“我們不能太誇大
人工智能産業，因為我們根本沒有建立起一個完整的智能體系。” Michael Jordan說。
作為三院院士，行業人士把Michael Jordan稱為“人工智能泰鬥”。作為一位學術界人士，他對行業目前的發展并不滿意。
“對我們來說，我們的原則就是要搭建一個體系。這個體系并不是隻做到‘無人’、自動化就可以了，而是要機器能夠真正像人一樣。現在大家對人工智能的研究，人工智能領域的研究，有着根本的結構問題。”
圖 | 美國科學院、美國工程院、美國藝術與科學院三院院士Michael Jordan
Michael Jordan表示，目前的人工智能體系建設，大多是基于單個個體考慮的，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有連接配接的整體系統。換句話說，并不是隻做到“無人”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，還需要很長的時間。
對此，Yann LeCun也表示，機器應當獲得來自全球範圍内的所有資料，在監督和無監督的情況下，從環境中學習足夠的背景知識，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：目前的AI應用效果裡預期還有很遠？
除去Facebook研究院院長，Yann LeCun其實還有另外一個身份：紐約大學資料科學中心的創始人。也是以，Yann LeCun在大資料和機器學習方面，是行業内是公認的“AI大牛”。通常情況下，對于這樣一位研究者來說，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其實并不看好目前的大資料和機器學習等AI技術的商業應用。
圖 | Facebook研究院院長Yann LeCun（螢幕上）
似乎是為了很好的印證Yann LeCun觀點，大會現場的AI翻譯就将“red herring AI（AI裡的紅鲱魚）”翻譯成了“red hair in the eye（眼睛裡的紅頭發）”，以及在李開複說“AI大牛”時将其翻譯成了“AI Cow”。
“是以，在語義了解方面，AI還存在一些問題。” Yann LeCun說：“資料是可以創造商業價值的，需要商業、經濟人才與科學家一起去挖掘，要先建立起一個系統，才能去探索AI真正可以實用的功能，為人類造福。”
可以看到，目前AI在商業應用确實存在一些問題，如不能精準的認知、判斷等，但并不是所有的AI商業應用效果都是不好的，華為的AI晶片麒麟970一個就是典型的例子。
“AI産業，厚積才能薄發。麒麟970就是我們十年磨一劍的産品，它專門的NPU處理器就是為人工智能所打造的。”趙明說。
圖 | 華為榮耀總裁趙明
在榮耀看來， AI分三個層次：
第一個層次，晶片和硬體的層次，就是針對AI的核心，打造适合于AI算法的硬體；
第二個層次，AI的智慧系統，自我學習、認知以及計算機視覺等都是其中的重要組成部分；
第三個層次，基于AI理念的應用，例如具備了AI的智慧系統、自然語義了解能力、計算機視覺識别等的AI手機。
除去華為用實際行動證明了AI商業應用的可能性，何小鵬更是在今天大會現場，宣布小鵬汽車G3正式開啟預訂，補貼前售價20-28萬，首批預訂限量2000個名額，預計今年年底量産傳遞。
圖 | 小鵬汽車董事長何小鵬
“到目前為止，全球沒有任何L3級别的自動駕駛汽車量産，包括特斯拉。而我們的G3，達到了L2.5級别。除此之外，G3還搭載了智能語音互動技術以及安裝了智能大屏等，最大程度保證了其智能化。而為了解決充電問題，我們預計今年會建150個超級充電站，未來三年，這一數量或将超過一千。”
激辯三：AI人才的中堅力量在學校？
“科大訊飛成立于1999年，那個時候，我們都還隻是一幫大學生，也不知道全球人工智能正處于第二次的低潮時期，就這麼稀裡糊塗的創立了公司。” 胡郁說。
圖 | 科大訊飛公司進階副總裁、訊飛研究院院長胡郁
胡郁還在現場說了一個小秘密，北京做語音技術的人中最有錢的，當年不是研究員出身，而是中科院聲學所的一個技工，他叫孫金城。是以，在胡郁看來，對于AI人才培養來說，從學校、科研院所中找到合适的人是至關重要的。
可以看到，近年來，國内人工智能研究院數量激增，而為了解決AI人才緊缺的問題，從去年開始，就已經陸陸續續有高校開始成立人工智能學院，将專業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題，人才的斷層，因為剛入門的學生根本不能馬上從事研究或實際研發工作。對此，李開複表示，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，例如吳恩達主導建立的“谷歌大腦”，這一部門幾乎奠定了目前谷歌在人工智能領域領先地位。
“但坦白說，與美國相比，中國有多年積累的專家少之又少，就連BAT的頂級人才，也大多是從Facebook、亞馬遜、
微軟挖過來的。而從VC的角度來看，AI領域需要的不僅是學術專家，我們希望能夠将科學家、工程能力很強和善于做銷售的人結合到一起，一個多元化的AI公司可能更容易成功。”李開複說。
圖 | 左：李開複；右：百度總裁張亞勤
值得一提的是，在李開複說BAT頂尖人才都是挖來的時候，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、算法及研發方面能力很強的人，這類人才是非稀缺；
二、做産品的，包括晶片設計等人才。這類人才也很缺乏，但産業本身可以自己培養，如 BAT、
小米 ， 京東、科大訊飛等，就已經自己培養出了很多這樣的人才；
三、實用人才。這類人才的培養沒有捷徑，可以通過高校或中學階段的知識普及與培養，也可以通過長時間的市場培育，将人才重心轉移至AI領域。
“整體來看，5年後，中國和美國在應用人才、開發人才等方面，會基本持平。但在基礎研究和算法理論方面，還會存在較大的差距。” 張亞勤說。
最後
AI産業在發展，但問題還有很多；中國AI在飛速前進，但與國外還相差甚遠。
可以看到，無論在體系建設、商業應用還是在人才培養方面，我們都還有很多問題沒有解決。更重要的是，這些或許都不是短時間内能有明顯成效的。也是以，在我們高捧AI産業的同時，還需給行業人士空間，讓他們能夠認識行業不足，專心于學習、研發、更新以及應用等，真正做到“AI生萬物”！
原文釋出時間：2018-04-26 22:19
本文作者：伶軒
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