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阿里華先勝對話依圖CEO朱瓏:創業公司沒錢、沒數據、沒資源,拿什么跟BAT比?

2017-04-26  作者:陌路 

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人的商業領袖、學術權威、政界要員等出席該會議。在這個節點上,人工智能必然是熱門話題。

其中兩位計算機視覺識別領域的大牛,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。

華軍軟件園據公開資料了解,朱瓏,依圖科技CEO,美國加利福尼亞大學博士,師從艾倫·尤爾(Alan Yuille)教授,從事計算機視覺的統計建模和計算的研究,之后在麻省理工學院人工智能實驗室擔任博士后研究員,在紐約大學Courant數學研究所擔任研究員。華先勝,美國計算機協會2015年的杰出科學家,IEEE Fellow院士,阿里巴巴集團人工智能研究機構的資深總監。

阿里華先勝對話依圖CEO朱瓏:創業公司沒錢、沒數據、沒資源,拿什么跟BAT比?

以下是兩位大咖對話實錄,華軍軟家園作了不改變原意的編輯:

人工智能第三春:因商業價值而火熱

華先勝:我經常說這樣一句話,人工智能風生水起,視覺計算遍地開花。朱瓏講了很多計算機視覺內容,但開了的這些花能不能結果卻不得而知。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,認為十年后人工智能就要超越人類,但過了十幾年后,發現人工智能走不下去了。到80年代時,因為神經網絡以及一批算法的出現,大家又很激動地認為人工智能又要來了,但十幾年后又進展不下去了。我想問朱瓏的一個問題是:這一次人工智能風潮,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,我認為如今的人工智能比肩或超越工業革命也毫不夸張。很多人說起人工智能時,會大談特淡,但實際行動卻跟不上,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年深度學習火熱的時候,很多科學家或年輕人并未投身進來,還屬于一個冷門學科。概念其實一直在那里,算法和模型并沒有本質的變化,但如今的火熱是就結果而論的,人工智能應用在很多領域的結果讓大家很有信心,比如Google、Facebook等的巨額投資。

如今的火熱是因為商業價值,我們看到了人工智能在商業上的巨大進展,這跟過去10年、30年所有的熱門不一樣,而不是在概念、實驗數據還是在工業級的實驗數據上的價值。

創業公司沒錢、沒數據、沒資源,拿什么跟BAT比?

華先勝:我覺得是有道理的,如今的局面跟以前不一樣了,我們現在看到了實際結果,盡管是局部的,除此還有深度學習技術在大規模計算環境下真正能夠計算。深度學習技術的發展、計算能力的提升、網絡的提升、網絡帶寬的提升、大數據的產生以及用戶的參與等,讓人工智能的價值進一步發展,進而真正產生作用。

第二個問題是關于依圖科技,依圖是做視覺技術有關的創業公司,我也是做視覺技術的。如今,在高手之間,算法的差別幾乎越來越小了;而在數據方面,創業公司相對BAT好像也毫無優勢;從計算平臺角度講,小公司甚至沒有計算平臺,阿里云有計算平臺,不知道百度有沒有計算云平臺,至少微軟這些公司都有大的計算平臺;從商業角度講,創業公司和大公司比拼的,那么,創業公司如何勝出呢?

我舉一個例子,假如有一天,微軟、阿里云免費了,這些AI技術免費了,你怎么辦呢?

朱瓏:我在創業第一天就被問過這個問題。我在全球最好的人工智能實驗室待過,所以我對此是很淡定的。有人會說,百度如何牛、Google如何牛,但我知道我師弟幾斤幾兩,不是因為谷歌強他就牛逼了,這是由人工智能領域最強的那個人決定的。

一個人有數據有錢,你給他1億美金,他也不一定能做成。我不是為所有的創業者說話,而是說這件事情的本質是由最強的那個人決定的。微軟和谷歌都有1億美金,現在創業公司拿到1億美金也很輕松,錢不是問題,但公司之間的博弈本質是牛人的博弈。

主持人:剛才我聽出點火藥味來了,創業公司人還是很牛,但數據是關鍵,人家BAT數據比你多。

朱瓏:首先數據非常關鍵,我經常被同事問:技術有幾個層次?其中有技術的遠見,如今大家只談算法,遠見是什么意思呢?就是技術的未來在哪里。對于技術的理解,能知道未來數據在哪里,繼續把錢投到哪里,這不是大公司就一定知道的,況且大公司也太多了,BAT與Google對數據的理解千差萬別,BAT也不敢一下子投5000個科學家,因為它不知道盈利點在哪里,不知道技術的未來在哪里。一流的高手之間差距非常大,越是牛人之間反而差距越大。

創業公司有數據的瓶頸,四、五年前數據是約束我們的,但還要看公司具體進入哪個市場,比如醫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據壟斷了。

哪些市場特殊呢?有用戶場景的市場。大公司的優勢是有大量用戶場景,這方面小公司基本沒戲。

有一些領域,比如人臉識別,大家做人臉識別都是用網絡上的數據,這方面大公司和小公司沒有差異,但比如ATM機刷臉取款的場景,這屬于非常大眾化的人臉識別領域,但BAT也沒有ATM機數據,也得從最簡單的開始做起。

越是垂直、分散的領域,大公司優勢越不明顯,這是對于創業公司是很大的機會。

人工智能將給我們帶來什么威脅?

華先勝:看來你對自己的科學家團隊還是很有信心的。大家都知道人工智能的發展,人工智能技術落地影像因素確實很多,包括科學家、算法、數據、平臺、商業模式、用戶,這些因素基本上缺一不可,一些應用強調這方面更多,另一些強調另外一方面更多,我同意剛才朱瓏的一些看法,我們要深入到一個行業中去,這是非常重要的。人工智能還遠遠未發展到有一個算法就能應用的地步。

第三個問題,剛才你講到很多監控的問題,未來,智能的發展會不會產生一些負面影響?比如安全、隱私等。就像計算機發展過程中,PC病毒、網絡木馬等的出現。雖然這與創業公司不見得直接相關,我想問一下你在這方面的看法。

朱瓏:技術帶來的社會影響其實是一個長久的話題,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?我上大學到底有沒有用?如果家里有小孩,今天可以開始思考到底學什么?沒有人知道現在學什么來應對30年后的世界,因為今天我們才開始重新認識自己。

未來20年,人類社會分工或經濟形態會有巨大的變化。

    第一將會有非常不平衡的情況出現,而且政府是相對滯后的,因為發展周期很長,沒有人有特別強的預測能力和管控能力。

    第二,目前AI技術帶來的威脅與其他互聯網技術帶來的威脅沒有本質區別。技術都有兩面性,一定會出現有利和不利的地方,互聯網并不會因為黑客而不繼續發展,AI也沒有特別強的特殊性。

    人工智能的局限是否會影響其未來發展?

    華先勝:朱瓏講到了人臉識別技術的能力,但是其實還有另外一點,就是機器識別的局限性。比如我們看一個人時,無論是這個人的側面、背影,處于燈光灰暗地方或有人遮擋,人都是能夠識別的,而機器在很多情況下就歇菜了,也就是說,機器在某一個方面強,在某一方面弱。

    那么人工智能的局限會不會限制其未來發展?到底怎么樣結合人的智能和機器智能的長處產生真正的價值?

    朱瓏:你說機器識別不準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機刷臉取款可以做到,有時候,實際的應用場景是超越你想象的。我們是業界最前沿的,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尸體,這不是設計者最初能夠設計到的,但警察說這個也可以,可以通過人臉識別技術查尸體身份,這大大超越設計者的想象。如今的情況是,我們的想象已經跟不上人工智能發展的速度了,所以千萬不要擔心人工智能技術跟不上我們的想象。

    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,這在實際中如何應用?如何向病人解釋?有些情況,你雖然做的很準,但是你很難應用。

    朱瓏:我來解釋一下,我們剛才展示了一個CT片子,我們給出的報告里都有對結節的大小、體積、可疑性等的描述,所以我們會出診斷報告。最后結果是可以被解讀,并且與醫生交流的,不僅是回答患病或健康的問題。

    主持人:這已經不是簡單的深度學習了,這已經是結合其他東西進行開發應用了。

    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,我們產品被部署到醫院僅用了半年時間,而在公安系統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。技術的商業化落地,商業跟技術結合過程是在加速的。

    當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。

網友點評

  • 1樓
    有點意思

    匿名 2017-06-27 18:51:01

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