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李彦宏:AI时代软硬结合紧密 思考移动互联网远不够

2017-06-24 09:10:34 发布  互联网     浏览
【导读】新浪科技讯 6月23日消息,百度公司创始人、董事长兼首席执行官李彦宏近日以全国工商联副主席身份,应邀为在全国工商联全体机关干部会议上对人工智能技术及未来应用进行讲解。

李彦宏:AI时代软硬结合紧密 思考移动互联网远不够

李彦宏 资料图

 在讲座中,李彦宏表示,传统产业利用人工智能技术,将迎来很大的转变和升级,这也会使中国在新的经济增长上处于非常有利的位置。而人工智能在未来20年带来的变化,将远超过去20年互联网带来的改变。

  在对全国工商联全体机关干部的讲座中,李彦宏阐述了他对人工智能时代与互联网时代不同的看法。他表示,互联网思维是能够快速迭代,建立在用户至上的基础上,通过免费、“羊毛处在狗身上”的方式来进行运营。但在即将到来的人工智能时代,仅仅考虑移动互联网远远不够。

  李彦宏对人工智能时代的特点进行了归纳。他表示,在人工智能领域软硬件的结合在人工智能时代将更加紧密,算法带来的推动力比数据更大,而且,由于万物需要被唤醒,人工智能也将大幅度地改变B端效果。

  在最后,李彦宏表示,中国和美国在今天的人工智能技术领域占据了世界的前两名席位,而中国拥有巨大的市场、充足的人才和资金。他表示,这三者都会不断地推进人工智能技术领域,也会推进人工智能技术在各个行业不断渗透,发挥越来越大的作用。(周峰)

  以下是李彦宏发言实录节选:

  非常高兴能够来到工商联跟大家进行一次交流。这次,这个讲座是以人工智能为主题,一方面是我对这个主题比较熟悉,另外一方面人工智能确实在过去这一两年当中非常火热,不仅仅是在IT领域很热,在一般的普罗大众心目中也越来越意识到人工智能的重要性。今天我讲这些内容,就是希望能让大家更好地理解,为什么人工智能会这么热?以及它会有哪些作用和影响。

  我们如果回顾过去这几十年整个世界的变化,经济一直还是在相对比较平稳地保持增长。但是经济增长的动力其实是技术创新。过去这40年主要增长的是发达国家,虽然发展中国家增长更快,但是发达国家体量大,所以他们的增长是真正在带动全球经济增长的。发达国家的增长靠什么?不是靠人口的增长,而是靠它的劳动生产力的提升。劳动生产力靠什么提升呢?靠技术创新。可以说,过去40年IT技术是这其中最明显的,也是影响最大的一个能够提升劳动生产力的推动力。

  所以如果我们看一下,今天美国股市上市值最高的公司和40年前市值最高的公司相比,没有一个是一样的。40年前,最有价值的这些公司是来自汽车、能源这些我们今天看来相对比较传统的领域,而今天在美国股市上市值排名前五位的公司,是苹果、谷歌(Alphabet)、微软、Fackbook、亚马逊(Amazon),全部都是IT或者互联网公司,为什么?因为过去这些年,世界经济主要推动的力量是通过技术创新,而技术创新主要来自于这些IT互联网企业。

  我们大家都感受过互联网在过去20年中对世界的改变。比如说1994年开始的PC时代,我们一直认为它持续到2012年才开始进入移动互联网时代。移动互联网时代持续了大概四五年的时间。现在有人说移动互联网时代已经结束了,因为你们看,发达国家不用说了,在中国的话,网民的渗透率也已经超过50%。以前我们每半年看一次CNNIC的报道,说我们今年的网民人数增加了多少多少,现在不看了,为什么?不太增长了。当这个渗透率到达一定峰值的时候,就已经没有太多的增长空间了。如今每一个人也都使用上了智能手机,所以这块其实也没有太大的增长空间,也就是说,移动互联网时代其实很快就会过去。

  过去之后是什么?就是人工智能。人工智能也正是主要靠技术的革新、或者说改变来影响社会,影响世界的。人工智能提出来大概已经有60年左右的时间了,其实最早是当时图灵提出一个测试的方法。就是说,如果我和对面进行对话的话,我如果分辨不出来对面是一台机器在跟我对话、还是人在跟我对话,就说明机器具有了人的智能,或者说机器通过了图灵测试,这就是他1950年提出来。1956年,MIT的一些教授、科学家首次提出了Artificial Intelligence,也就是AI这个词。当初他们提出AI这个概念时,他们觉得这个问题很简单,一下子就能解决,后来发现这个问题很复杂,用了几十年都没有解决。我在美国读书的时候,我其实很喜欢人工智能这门课,但是我们的老师和我们讲,人工智能这门课没用,你将来靠学好这个是找不到工作的。原因是什么呢?那个时候的人工智能确实在工业界没有实际的应用。就是说在理论上讲有一套方法论,但实际应用不行,也没有比其他更高效的方法。

  这个事情一直持续了大概半个世纪,一直到2006年开始,加拿大有个教授叫Geoffrey Hinton,他提出了一个深度学习的概念。这个概念刚提出来的时候其实效果也一般。但是在那之后,一方面基于IT领域著名的摩尔定律:每过18个月,计算机的能力翻番、计算机芯片的成本降一半,如此技术能力的迅速提升会导致一个从量变到质变的转变。与此同时,刚才我们讲互联网,互联网经过20年的积累,其实积累了大量的数据。所以一方面我们前所未有地收集到了很多有价值的数据,另一方面,计算的能力又比以前任何时间都更加便宜和强大了。所以我们原来觉得说人工智能不行,人工智能做不到,人工智能不可能,是因为我们没有足够多的数据,没有足够强大的计算能力。那么今天再用这些方法重新做,就可以做到了。之所以可以了是因为有数据可以训练,有能力可以计算。

  而今天,重视人工智能其实也是全球的一个共识,今天人工智能技术最领先的,应该是中国和美国两个国家,但是你去跟其他任何一个国家的领导去交流的话,人工智能基本上可以奠定一个很共性的话题,就是有些话可能我说他不懂,有些话他说我不懂,但是讲人工智能就是他也理解,我当然也了解,这是很明显的。

  我们看到一些数字,去年全球科技公司在AI上的投资达到300亿美元,人工智能这个词受到的关注度也出现了爆炸性的增长。老百姓越来越多地意识到人工智能的力量。中国在人工智能方面确实是走得很靠前的,一方面是巨大的市场;另一方面,中国也有很多人工智能方面的人才;第三,中国的资金其实也不缺乏。这三者的合力就会导致技术创新不断出现。这有两个例子,就是说中国人工智能不仅在中国我们很认可,在国外大家也很认可中国人工智能的能力。像《华盛顿邮报》,说China has now eclipsed US in AI research(中国已在人工智能研究方面领先美国)这个说法其实有点夸张,我们只是说在部分领域超越了美国,在很多领域美国还是比中国要先进。《纽约时报》也讲Is China Outsmarting America in A.I.?也是讲中国在部分领域比美国要做得更先进一些,这些美国的主流媒体也越来越意识到,中国在人工智能方面处在一个可以跟美国叫板的位置上。

  国内我们也看到,2017年的“两会”第一次在政府工作报告中提到了“人工智能”这个词,这个其实很像是五六年前,政府工作报告里第一次提到“互联网”这个词。大家可以看到过去这五六年,互联网在中国社会产生的影响力和爆发力,就能感受到我们也认同人工智能在未来5到10年的时间会产生比互联网更大的影响力。

  很多人就会开始问,未来是不是会有一些我们想象不到的后果?我们从研究者的角度来看,人工智能可以分成三个阶段:弱人工智能、强人工智能和超人工智能。目前我们处在弱人工智能阶段,从去年开始AlphaGo下围棋,这个看着很强大,其实还是属于弱人工智能。但是DeepMind团队,你去跟他交流的话,他说我们的目的是要做成强人工智能。弱人工智能跟强人工智能的差别在哪呢?弱人工智能是在某些领域区别人的能力,我们刚才演示的其实都是这样,声音的识别、图像的识别,他都是某些领域有实现人的能力。

  强人工智能是在任何领域,通用地都可以区别人的能力,这个在目前还没有实现。什么时候能实现呢?我自己判断未来几十年都实现不了,是很难很难的。真的让机器完全具备人的能力,这是非常难的。因为我们一直到今天也搞不清楚人脑是怎么回事。所以有人说人工智能是仿生学。人工智能不是仿生学,人工智能过去这么多年,这五六年应该说是发展最快的,这五六年的新技术没有一项技术是模仿人脑在做,完全都是根据计算机的特点在做,他只是能够具备人的某些能力和功能。

  当然第三个阶段是所谓的超人工智能,这就有很多人担心了,有一天机器比人更聪明了,会不会机器统治人类。我认为越了解人工智能的人越不担心这个事情,越不了解的,或者他这个公司在人工智能领域处在相对不是特别靠前位置的,他反而会担心万一有一天人工智能超越了人类怎么办。有一个可类比的东西就是战争,原子弹发明了之后,实际上不是使得人类更容易被毁灭了,而是使得战争越来越不容易发生,其实一战、二战没有相隔多少年,二战之后不停地有人说是不是第三次世界大战要来,但是一直到今天都没有来。我觉得很大的一个原因就是因为有了核武器,有了威慑,大家知道什么都玩不起的情况下,人还是会克制,会控制它的这种影响力。

  同样,人工智能可能会在未来发展出来各种各样我们觉得不可思议的能力,但是人仍然可以控制人工智能使得它的正面影响发挥到最大,负面影响降到最小。负面影响也有可能是一些我们现在看到的职业将来不存在了,像司机、翻译,也包括金融分析师这几种职业。金融的新闻其实是很好写的,比如说百度发财报,基本上都是那几个要素,收入是多少、利润是多少、盈利是多少,就是这些东西,完全是有规律可寻的。这个时候机器完全可以写一篇报道,这是可以做出来的。金融分析师做的一些有套路的分析,那这就不需要人来做。

  但是我们也觉得人工智能会带来很多新的机会,尤其是需要人的创意来给你工作的机会。比如说我可以做成张国荣说话的声音,我甚至还可以做张国荣的样子,可以让张国荣出来再演一遍戏,这就需要有创造性,这些东西需要人一起来完成。未来生产效率越来越提升的时候,你可能更多的时间是花在娱乐、花在享受上,这些方面的需求会越来越大,AI可以在这些方面更好地帮助人享受生活。

  我从开始讲的时候就说,我们已经进入了这样一个人工智能的时代,人工智能时代跟我们过去的PC互联网时代、移动互联网时代有什么不一样?它的思维方式上有什么不一样?其实这个问题我们也没有确切的答案。只是我们从去年开始在思考这种问题。大家可能听互联网思维听了几年了,互联网思维是能够快速迭代,建立在用户至上的,免费的,羊毛出在狗身上,(这是)一系列在互联网时代大家觉得很通行的,很有效益的思维方式和规则。

  但是在人工智能时代,它又有另外一套东西,我们觉得跟互联网是不一样的。首先我们要意识到虽然手机还会长期存在,但是移动的机会已经不多了。今天很难再成立一个新的公司说我利用了移动的特点做出一个独角兽,我认为这种机会基本上没有。刚才一开始讲的智能手机已经完全普及,互联网的用户渗透率50%以上已经不会再高速增长,所以当一个领域不再高速增长,又没有创新出来的话,那么他的机会也不多了。

  过去我们做产品的时候讲Think Mobile(移动化思考),手机要从移动的角度来考虑。最早提这个事应该是FaceBook的Mark Zuckerberg(扎克伯格)。FaceBook也是成立于PC互联网时代,但是他们成立不久就迎来移动互联网的大潮。扎克伯格作为创始人又很年轻,就很快地意识到移动互联网思维方式跟PC互联网是不一样的。所以他就跟下面的人讲,要用移动的思维方式来做产品。但是他讲了之后,他的员工、他的工程师对他讲产品,拿出screenshot(屏幕截屏)说这些产品怎么怎么设计,都还是PC截图。他说你们回去,我不看这个。以后你们再来跟我讲你的产品,你要用移动的截屏图、手机的截屏图跟我讲。就是这样的模式,他的员工迅速地把思维方式从PC互联转到移动互联网。

  但是到今天,我们仅仅考虑移动互联网是远远不够的,还要考虑AI时代的几个特点。我们也有产品经理,我们内部现在也是有不同的产品出来,还有不同的阶段,还存在这种移动产品经理,他上台讲的时候就会讲我这个屏幕应该设计成什么样子,我的字体应该有多大,导航应该放在什么地方。他很细地在琢磨这些东西,你稍微变一个位置,可能就会影响0.1%的人,0.1%的人也是几千万人。所以你稍微调一个东西就会影响很多人,大家一起讨论的都是很细节、很细节的东西。

  而我们做AI产品的产品经理在开会时是这样的,他直接从口袋里掏出来一个芯片,说我现在可以把度秘的芯片做到这么小,这个芯片原来是199元,现在可以做到58元,他们想问题的方法已经是非常非常不同。所以刚才我讲造芯片,其实在整个互联网时代,包括PC互联网、移动互联网,我们基本上是只关注软件的东西。今天看到大多数的互联网公司,腾讯也好,百度也好,阿里也好,我们很少有硬件产品,都是在软件层面做改进。

  但是到AI时代,软件和硬件的结合越来越紧密了,你仅做软件恐怕是不行的。像现在智能音箱在美国很火,他们卖了上千万台,这个是充分利用了软硬件结合优势。有些我们在手机上不方便实现的功能,在音箱上实现了。为什么?因为手机有电池寿命的问题——就是电池能够支撑多长时间。所以你不能让它永远都在听你说话,这是手机的问题。你要解锁,你要打开一个APP,你要按住说话。但音箱不用,你就动动嘴,用不到一个词他就开了,因为他永远插着电。而你的手机你要离他很近,我们一般叫半米以内,可能这个对于手机用户来说不是什么问题,但是你在家庭场景时就不方便,我们需要的距离是五米以内。这个就不仅仅是需要软件的这种概念,硬件也要随着改变,软硬件结合也是AI时代一个非常重要的特点。

  还有,我们经常听到说数据重要,以至于我们的工程师都讲数据秒杀一切算法,你只要有好的数据,就能够训练出来一些好的算法。但是我自己觉得真正推动社会进步的是算法,算法是需要创造性的东西,他是能够真正把社会效率大大提升的东西。这个也可以类比工业革命,人工智能是可以类比工业革命的。工业革命大家认为最有标志性的事件是蒸汽机的到来,不是煤的开采。而蒸汽机之所以能够出现,还真跟煤有关系,最早的蒸汽机就是在英国的煤矿,为了挖煤,这个水渗下去了,他想把水给抽上去。最早的时候蒸汽机非常低效,所以很耗能源,也只有在煤矿边上,因为煤便宜可以用。这个跟今天数据很多,数据很丰富也可以类比为一件事。

  但是我们现在这么多年回想起来,我们只记得瓦特,但瓦特不是发明蒸汽机的人,他是改良蒸汽机的人,是他使得蒸汽机变得有效率,这样才能够推广开来。所以我们认为算法对社会进一步的推动是很大的,比数据更大。人工智能和蒸汽机,还有一个类似之处:就是从第一代蒸汽机发明,到瓦特发明他的蒸汽机之间有90年的时间,这是很漫长的一个过程。我们看人工智能也类似,今天这个社会节奏已经变得快很多了,从人工智能提出来到真正进入实用阶段、变得有影响力,也就是从上个世纪50年代到现在,一共用了60年的时间。

  还有一点是我们认为极早具备AI的思维方式,确实可以让你在竞争当中占领先机,所以我们用AI思维做互联网产品就相当于是一个降维攻击。互联网这么多年最大的改变实际上是改变了PC,改变了用户的生活方式。但是我们认为人工智能能改变很多to B的东西,我们现在讲供给侧改革,供给侧实际上是B端大家能做的东西。其实您仔细想一下互联网对这端有改变了什么吗?但是人工智能可以大幅度地改变这端的效果。一个很简单的方向就是万物都需要被唤醒。我们过去是人和人之间进行交流,我一开始说人工智能会使得人和物之间能够进行交流。今天人和计算机交流,大家已经比较习惯了。那能不能让世界上任何东西都像计算机一样具备一定的智能,答案是肯定的。将来我们把一个类似于度秘这样的芯片植入到一个电视机的机顶盒,它就能告诉我们有一个女演员叫刘涛。

  我们把一个芯片植入到一个冰箱里,就可以知道你这个冰箱里面什么东西坏了,你可以跟它进行各种各样的对话、交流。人类跟动物最大的区别是会使用工具。人类发明工具这几十万年,一直是人类学习使用工具。人工智能时代以后,是工具学习人类的习惯。你以后再不用学什么了,你只要用人话跟它讲,它就明白你要干什么,万物都被唤醒。这个广阔前景会改变任何一个行业,我们及早地了解人工智能更有助于推动这个改变。

  刚才自动驾驶已经讲了,而人工智能在金融的应用,有比如我们现在讲的很多金融的理念,包括智能投顾、写自动金融分析报告等。医疗方面大家也听过很多,比如医学影像读片子看有没有癌症之类的。计算机也可以很智能问你几个问题,判断你是否得病的准确率也越来越高。而精准医疗(Precision Medicine),就是说每个人得病可能是同一种病,但因为人不一样,治疗方法也不一样。就像这个药在这个人身上有效,在那个人身上是没效果的。像化疗,只对1/6的人有效,我们不知道自己是不是这1/6,所以只好大家都用同样的药。这些到人工智能应用上都会有改善。再有就是人工智能深度学习去体验各种各样的药物测试,比方说筛选和发现新的潜力药物。

  对中国传统产业来说,我们也觉得面临很大的机会,就是因为刚才讲所谓的供给侧,我们现在所有生产的东西都可以重做一遍,让它变成智能的。音箱、电视、冰箱都可以变成智能的,桌子、椅子也可以。这个传统产业确实面临着很大的转变、升级。所以AI时代的到来,确实会使得中国在新的经济增长上存在非常有利的位置。我们一开始也讲,今天人工智能的技术使中国和美国,不能说是并驾齐驱,但是也是明显的第一和第二。而中国有巨大的市场,有非常多的人才还有充足的资金,这三者都会不断的推进人工智能技术领域,也会推进人工智能技术在各个行业不断渗透,不断发挥越来越大的作用。我觉得虽然过去20年大家经历了互联网翻天覆地的变化,但是未来20年,人工智能给我们每个人的生活带来的变化,会远大于过去20年互联网给我们带来的变化。

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