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十年后，AI是什么样？

文/ DoNews 李昊原编辑/ 杨博丞7月11日 ， 为期三天的世界人工智能大会(WAIC)成功落幕 ， 三天的时间里 ， 围绕人工智能 ， 全世界最前沿的技术和商业力量在上海汇聚、交流和呈现未来世界的蓝图 。在大会结束后 ， 「DoNews」为此整理了WAIC上大家最受关注的话题 ， 并将相关的讨论和意见整理 ， 供读者参考 。现在AI发展到了什么阶段?在WAIC大会首日 ， 作为第一位发表演讲嘉宾 ， 李彦宏将人工智能的发展分为三个阶段 ， 其中第二个阶段是“经济的智能化”——随着移动互联网的发展 ， 人类产生的有效数据成指数级上升 ， 云计算的发展则提供了海量计算所需的算力 ， 加上经济和社会普遍的数字化和互联网化所创造的基础环境 ， 人工智能终于得以开始在广泛的经济领域施展魔力 。他将这一阶段细分为两个子阶段 ， 在前半段 ， 人工智能的发展主要围绕通用能力的开发和作为一种资源的AI能力的平台化 ， 以及在智能搜索和信息流推荐这两个标志性行业的应用;在后半段 ， 人工智能开始全面的产业化 ， 也就是行业应用与商业化的全面普及 。 目前 ， 李彦宏认为 ， 人类正处于从经济智能化的前半段向后半段过渡的时期 。这一观点和不少嘉宾的看法不谋而合 。 科大讯飞董事长刘庆峰表示 ， 人工智能早已从核心技术算法创新的关键时期 ， 到了典型行业的试点应用突破 ， 现在开始进入到大规模应用阶段 。 曾担任微软亚洲研究院院长的创新工场创始人及首席执行官李开复 ， 认为目前是从“AI+”向“+AI”时代转移的时期 。李开复表示 ， 过去几年来AI从技术驱动向商业驱动转型 ， 产业化和商业化速度越来越快 。 “AI+”时代的早期AI公司以技术为主 ， 以天才科学家为核心创业 ， 由于懂AI人才非常少 ， 所以AI天才们被资本支持 ， 成立AI公司 。 随着AI人才越来越多 ， 工具越来越普及 ， 以及更多传统公司开始思考该怎么样融入AI ， 我们正式进入“+AI”时代 。“AI+”时代是以AI工程师和科学家为核心来寻找商业机会 ， “+AI”是针对传统应用去产生价值 ， 必须和传统公司来合作 ， 甚至由传统公司来主导的AI应用 。 李开复预测 ， 大概5年后 ， AI就会像今天的IT一样变得无处不在 。“5G+AI”能带来什么?5G正在加速发展 ， 目前已经有79个5G的项目在24个国家开展 ， GSMA首席执行官洪曜庄在演讲中预测 ， 到2025年 ， 5G的连接将会占到全球的20% ， 包括亚洲、北美和欧洲 ， 运营商在未来五年将会投资1.1万亿美元 ， 其中80%将会用于5G的网络 。中国移动总经理董昕表示 ， 目前中国移动居于全球5G运营商的第一阵营 ， 已建成超过14万个5G基站 ， 在超过50个城市提供5G商用服务 ， 正加速推动5G技术创新和标准成熟 。 未来中国移动将加快促进5G网络和云、边、端等基础设施的智能化演进 ， 最大程度释放云网的综合效能 。“5G和AI的融合将引发链式变革 ， 产生成熟效应 ， 加速万物互联、万物感知 、万物智能 ， 对经济社会数字化转型产生深远的影响 。 ”董昕介绍 ， 中国移动正在努力实现AI规模化的商业价值和技术价值 。商业价值的实现 ， 对个人用户会通过赋能智能家居、云游戏 、多形态直播、视频精准推送、3D体感游戏等业务 ， 提供沉浸式娱乐体验;对行业用户 ， 会提供安防监控、智能巡检、工业质检等智能化解决方案 ， 来助力产业升级、产品开发和服务创新 。实现AI规模化的技术价值 ， 则是全方位布局AI基础设施 ， 构建全球领先的智慧云网 ， 将AI融入到5G网络规划、建设、优化和运维的全生产周期 ， 搭建网络智能化开放创新平台 ， 推动网络智能化应用和规模化部署 ， 使5G网络更聪明 ， 并将AI融入移动云 ， 推进大规模算力建设 。美国高通公司总裁安蒙(Cristiano R. Amon)表示 ， 5G具有光纤般的连接速度和低时延 ， 加上先进的处理能力 ， 将使边缘终端变得更加智能 ， 而为了实现AI规模化 ， 我们必须在整个网络实现分布式智能 。 “现在 ， 智能广泛应用于云端 ， 并且逐渐在终端侧加强应用 ， 未来数十亿边缘终端将创造海量的数据 ， 边缘云需要创新 ， 在流量所在的地方对数据进行处理 。 ”对AI发展的建议随着人工智能对产业的影响不断深化 ， 对人工智能的担忧也在不停的增长 ， 人工智能伦理也成为本次WAIC大会重点讨论的话题 ， 而全球化的人工智能标准的建立 ， 也成为被推动的重点议题 。黑石集团创始人、董事长苏世民表示 ， 为了所有人的利益 ， 各国应该共享在人工智能等领域的最佳实验和最新经验， 从而推动人工智能发展和应用 。 对于近年来世界上许多组织在发布的人工智能发展原则和指南 ， 他提出了5个原则 。第一个原则 ， 透明 。 让每个问题都可以实时监督、可审计 ， 并且比较容易进行设计 ， 人工智能系统和软件不能简简单单只是个黑盒子 ， 必须容易理解、核实和应用 。第二个原则 ， 公平 。 技术不能加强、加剧和进一步导致偏见 ， 相反应该具有包容性 ， 并且尽可能多的让更多人受益 。第三个原则 ， 安全 。 人工智能技术不能够造成可预见的或者不可预见的无意伤害 ， 人工智能的设计应该是可靠的 ， 并且对于故意破坏是有抵御能力和有韧性的 。第四个原则 ， 责任 。 如果由于人工智能系统出错造成了破坏 ， 那就需要有清晰的责任 ， 并且在适用的情况下采取强制性的补救措施 ， 研究人员、开发人员需要考核任何人工智能的技术 ， 并且表明他们已经采取技术行动来降低人工智能潜在的风险 。第五个原则 ， 隐私 。 由于很多人工智能的应用都有赖于数据 ， 因此需要有一套机制来保护人们的权益和个人隐私 。 人工智能系统需要以易于理解的方式披露它是如何使用 、储存和保护个人信息的 ， 用户也应该可以非常轻松地撤销人工智能系统对其个人信息的使用授权 。苏世民表示 ， 越早通过共同的治理结构来统一和应用这些原则 ， 我们就越有可能避免人工智能可能带来的负面影响 。华为公司副董事长兼CIO陶景文对人工智能共同的治理结构有类似看法 ，他认为政府、行业协会和个人组织应该加强政策的统筹、AI的立法 ， 各个行业和产业联盟要加强共识 ， 形成数据交换和这些标准 。 由于企业需要好的人工智能技术和产品解决方案 ， 技术也需要相应企业和用户的场景去验证 ， 算法需要数据和业务场景去进行持续优化 ， 所以华为呼吁在人工智能产业链上要加 强政府、企业、技术、算法和专业技术方面的合作 。对用户隐私的保护 ， 是本次WAIC上的重要话题 ， 除了在AI治理上加以限制外 ， 从技术的角度参会嘉宾也同样给出了解决方案 。在今年年初 ， AI创业公司第四范式的机器学习平台“先知”通过欧盟GDPR认证 ， 这也是国内第一款通过该认证的AI平台产品 。 创始人兼首席执行官戴文渊表示 ， AI基于数据得出的结论被应用的前提是 ， 这些结论并没有记录个人具体的数据 。 由于目前可用的高质量数据比较稀缺 ， 因此通过迁移学习把数据中的知识从一个领域迁移新的领域 ， 就成为兼顾AI应用效果和隐私保护的新突破 。除此之外 ， 他认为数据科学家门槛高、数量少以及AI算力成本是目前AI发展的另外两个重要挑战 ， 这也被其他不少嘉宾提到过 。 对此戴文渊认为 ， 通过自动机器学习(AutoML)来降低技术复杂性 ， 让普通开发者也能够开发好人工智能 ， 以及采用软硬件深度融合优化的方式来提高性能和降低成本 ， 是解决这两个挑战的可行之策 。面对与之类似的挑战 ， AWS全球副总裁斯瓦米·西瓦苏布拉曼尼通过多年来与客户的交流 ， 从企业组织架构和运营的层面 ， 总结了做好机器学习非常重要的四点：第一 ， 数据 ， 机器学习要让数据组织有序 ， 这是第一位的 。第二 ， 了解在何处应用机器学习 。第三 ， 应对技能差距——现在能够建立模型人才还不多 。第四 ， 不做没有意义的繁重工作 。对于考虑引入AI的传统企业 ， 李开复给出的建议是 ， 首先评估公司是否需要引入AI ， 这主要包括三点：第一 ， 公司是成长型的 ， 有张或者需要降低成本的商业需求;第二 ， 公司本身数据化程足够高 ， 能够与AI整合创造真实的商业价值;第三 ， 公司有足够好的文化 ， 愿意来改造自己 。 对于满足这些条件的公司 ， 李开复给出四个可以让AI产生价值的方法：第一 ， 用AI省钱;第二 ， 用AI简单替代一个环节;第三 ， 用AI改造公司比较重要的几个流程;第四 ， 用AI重构整个行业 。十年后的AI会发展到什么阶段?据普华永道(PWC)预测 ， 人工智能在2030年 ， 将给世界带来100万亿人民币的经济价值 。 李开复表示 ， 未来10年 ， 将有更多的传统行业 ， 如制造业、医疗行业、教育业等 ， 面临下一阶段的效率提升 ， 这会是整个经济提升的最巨大的机会 。对此 ， 不同行业的商业领袖也提出各自不同角度的看法 。 华为公司副董事长兼CIO陶景文认为 ， 随着人工智能还有数字技术大量的使用 ， 到2025年 ， 世界上会诞生一个超过12万亿的市场空间 。 比如说ICT行业大概会有5万亿的规模 ， 零售业会有1.5万亿的规模 ， 智能制造大概会有6.4万亿的规模 。科大讯飞董事长刘庆峰表示 ， 未来十年将是属于人工智能的新十年 ， 并将有三个标志：第一 ， 用人工智能可以真正地给民生事业补短板 ， 从教育、医疗、城市大脑到司法等领域 ， 解决社会刚需问题;第二 ， 可以用人工智能赋能每个人 ， 让每个人因AI而能 ， 比如翻译机具备更强的能力等;第三 ， 人工智能通过核心能力和依据情感与人文的不断迁移 ， 全面支撑并且引领线上和线下相结合的未来十年的数字化生存 。依图创始人兼CEO朱珑则展开了另一个角度的畅想 ， 他认为未来十年AI算力会进入超摩尔时代 ， 今天城市管理所需要的几万、十几万路视频计算 ， 只要在巴掌大芯片上可以支撑 。1943年 ， IBM董事长托马斯.沃森曾提出 ， 未来全球只需要5台计算机 ， 而今一台普通的智能手机 ， 计算力都是曾经协助美国宇航局登月计划那台计算机的几十万倍 。 如今 ， 仅中国每年就生产微型计算机3.11亿台、服务器约300万台 ， 智能手机的年产量高达17.2亿部 。此外 ， 还有海量并还在快速增长中的各类智能设备 。 目前 ， 全球世界上最快的超级计算机Summit ， 运算速度达到了每秒20亿次 ， 由IBM打造 ， 但显然今天的IBM不会轻易宣称 ， 未来的世界只需要五台计算机 。实际在WAIC大会的首日 ， IBM大中华区集团董事长陈黎明在演讲中表示：“对于任何一项科技精准的预测都意味着风险 ， 都可能为后人留下笑柄 。 ”每一项技术从孕育开发到应用普及 ， 都有其自身的发展规律 ， 过于关注其当下能带来什么 ， 而忽略科技的发展规律和长期影响 ， 是不可取的 。对于人工智能 ， 我们的了解永远是不够的 ， 即使是在WAIC这样汇聚了全球最尖端AI人才和最前沿AI科技的盛会上 ， 不过我们可以知道的是 ， 人工智能仍在其快速发展的阶段 ， 并可预见地将深度影响我们的世界 。而抓住这一关键的历史机遇 ， 就如同历次工业革命一样 ， 也许中间会有无数次的试错和弯路 ， 但当学者和企业家们预言中AI规模化的时代来临时 ， 也能在漫长的投入与探索之后 ， 获取科技带来的重大红利 。


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