中國網：“中國訪談·世界對話”歡迎您的收看！隨著AlphaGo與李世石的世紀大戰落下帷幕，人工智慧4：1的勝利，讓人們不禁問到人工智慧究竟有多強大？在未來人工智慧到底會給人類帶來什麼樣的影響？本期節目我們特別邀請到廣州圖普網路科技有限公司CEO李明強做客演播室，和我們一起來聊一聊人工智慧的那些事。歡迎您，李總。
李明強：各位網友大家好！
中國網：非常歡迎您今天做客我們的演播室。我們知道圖普科技是一家人工智慧的創業科技公司，致力於圖像識別和視覺檢測技術。請您先跟我們介紹一下究竟人工智慧技術是什麼樣的原理呢？
李明強：前段時間大家都被AlphaGo事件吸引了。我們的技術跟AlphaGo的技術有很多相似的地方，或者説都是用人工智慧基因學習的技術來做深度學習方面的引擎。我們是基於很多圖像的例子，學習出圖像識別的引擎出來。都是基於大數據的學習，這跟AlphaGo實際上有異曲同工之處的。反覆告訴它什麼是對的，什麼是錯的，像教育一個動物一樣。就像你教育貓、狗，教育它坐和站，如果它做得對的話，你就給它獎勵，如果它做錯了，你就給它懲罰，人工智慧也是這樣。像教一個小孩子、小動物這樣，不斷給它正向激勵和負向激勵，最後才讓它學會這個東西。
中國網：就像您説的AlphaGo前段時間非常火，而且其實近年來人工智慧的技術也是得到了全世界網際網路巨頭的青睞，成為了衡量科技創新能力的標誌。像谷歌、IBM、微軟、蘋果、百度這樣網路大頭也爭相開發這樣的技術，您認為在世界範圍內相比，我國的人工智慧技術目前發展到什麼樣的水準呢？
李明強：我們的人工智慧技術相對國外來説在基礎研發這個層面，應該説還是有一定差距的。但是人工智慧技術和其他技術不一樣，因為人工智慧技術是需要大數據學習出來的，通過國內網際網路之前十年的快速發展，我國的網際網路跟國外的差距並不算很大，我們很多的APP比國外很多服務還要好一點，因此這個差距的時間並不是很長。而且中國人口基數很大，很多消費習慣，像支付一類的東西，國內的消費習慣反而更容易被接受，所以我們可以積累大量數據，大量人的行為樣本，在數據應用這個方面，我覺得國內做人工智慧也有自己的優勢。我國的人工智慧還是處於早期的階段，我相信以後還有很多可能性，還有很多的應用場景，這才是人工智慧到最後商業價值有多大，能不能落地的關鍵的要素。
中國網：就像您説的，可能人工智慧在我國目前只是一個起步階段，而且目前在我國呈現出了爆髮式或者是井噴式的增長的趨勢，您如何看待人工智慧未來發展方向呢？
李明強：現在大家都説“網際網路+”，以後“網際網路+”的意思，就是不會分網際網路行業或是傳統行業，而是所有行業都會上網，都會通過網際網路手段連接起來，而人工智慧也是這樣一個東西。人工智慧是下一次的工業革命，不是哪些行業是人工智慧的，哪些行業不是人工智慧的，不會這樣區分，應該説所有行業都會用人工智慧技術去改造它原先的行業。人工智慧這個東西就像水和電一樣或者就像基礎性的改造一樣，每一個行業都會因為人工智慧或降低了成本，或提高了效益，或是有一些之前完全沒有的更好的用戶體驗，每一個行業都會因此受益。
中國網：可以説人工智慧未來的潛力還是非常大的，並且可能在將來人工智慧可能會發展成為生活或者行業的必需品，像我們的水電一樣變得非常普通。據我所知李總您原來是騰訊的技術專家，並且也是微信立項的創始成員。您選擇了人工智慧這個領域進行創業，您選擇這個領域是出於什麼樣的考慮，您認為現在是人工智慧創業的最佳時期嗎？
李明強：我認為現在正好是人工智慧爆發的早期階段，因為人工智慧要爆發有三個條件：第一是海量的數據。因為網際網路的發展，前面已經積累了大量數據，都躺在很多網際網路公司的硬碟裏，沒有被應用起來。第二是計算能力的提高。計算能力隨著摩爾定律以及遊戲、高性能電腦行業多年的發展，顯示卡、GPU高性能計算卡的發展，技術也逐漸成熟了。這個拼圖最後的一塊就是演算法。它能夠被驗證能利用好這麼多的數據，這個演算法在2012年一次人工智慧的比賽中被驗證了，引起了業界廣泛的注意。在那之後，人工智慧相關的創業公司像雨後春筍一樣出現。我是在2012年底離開騰訊的，正好是在這麼一個節點。我本身也是做技術出身，我覺得圖像識別、人工智慧是很酷的事情，因為人最終是要做出機器人的。完全自動化是要機器能完整地看懂，要有眼睛、嘴巴和耳朵，要有人的所有感官系統。機器人現在對聽的可以有語音識別，但是對於圖片的理解，基本上還是很像一個瞎子一樣。這個東西既有強大的市場需求又有突破的曙光，所以我覺得現在是做圖像識別、人工智慧是很好的切入點。
中國網：可以説在您看來人工智慧是既有趣味性，又非常有前景的行業，所以您選擇了這樣的行業。
李明強：對。
中國網：提到圖普科技，很多時候大家會把它跟鑒黃師這樣一個稱謂聯繫起來。我們想問一下圖普科技的圖片識別技術是如何達到具備鑒黃能力的水準？在鑒黃領域有什麼樣的優勢呢？
李明強：我們做的圖像識別雲服務是很多網際網路公司用的一個産品，叫做圖普鑒黃介面，來過濾海量的圖片。之所以現在大家都會使用這個介面，是因為在網際網路發展這幾年裏，一直都有一個行業叫鑒黃師。這個行業是比較機械式的，所以我們用人工智慧替代鑒黃師。我們的圖像識別介面服務，除了內容審核、鑒黃這塊，還有人臉識別等很多服務。我們希望企業在使用我們的鑒黃服務以外，也可以通過我們搭好一條管線傳遞其他圖像識別和智慧服務滿足他們的需求，這樣他們就不用再去搭建這樣的團隊，積累這樣的技術，只要做好自身的業務就可以了。
我們做好人工智慧，做好雲的鑒黃師，跟每個企業單個做這個事情或是人工去完成相比有巨大的好處。因為機器是24小時不知疲憊的，而且機器的成本只可能不斷往下降，不會像人工成本一樣上升。人工有很多不穩定的情況，人可能會流動，這個流動會帶來審核標準的不穩定。但是機器在一個標準值上，它可以不斷優化，它是穩定的，並且可以站在一個水準線上不斷提高水準，所以相對人工來説有很多優勢。對於其他人或單一的內容廠商，他自己來做這個事情，而不使用雲服務，它做不了，因為人工智慧需要大量的數據。廠商在創業之初，可能剛剛積累一些數據，這些數據不足以製作海量的模型。這是需要歷史的積累，所以它需要有一個“我為人人，人人為我”的雲服務的概念。其他的人工智慧的服務也是同樣的原理，都是需要大量的數據支援才能做得出來。
中國網：可見使用我們人工智慧去進行鑒黃，不僅可以解放人的雙眼，還能夠節約人力成本，同時也具有非常高的穩定性。我們想問一下除了在鑒黃領域之外，這樣的圖像識別技術目前還在其他哪些領域有些實際的運用呢？
李明強：我們做的是圖像識別雲服務，圖像識別雲服務的概念就很廣了。比如説人臉的識別，還比如説圖像的搜索，我們現在也在嘗試工業檢測。在生産線上有三分之一的工人是用來做品質檢測的，這個崗位也是需要大量的人力，跟網際網路鑒黃師的作用有相似之處，都是最後一層品質把關，所以它也可以用圖像識別來完成。只要這個動作是需要雙眼來完成的，都需要使用到圖像識別服務。
中國網：剛剛您也提到希望在未來能夠建立一個圖像識別的雲平臺，這個平臺是基於大數據的積累。想請問一下您關於建立這樣的雲平臺，對於公司將來的發展有什麼樣的規劃？
李明強：就像KK，凱文凱利，作為寫了《失控》，還有《必然》兩本預言書的著名預言家，他提出的觀點就是IQ服務會像水和電一樣，會有一萬個人工智慧企業提供各種各樣的人工智慧服務。我希望我們提供這個服務也像水和電一樣，專業的人做專業的事情，使用這樣的服務，接入人工智慧的服務。我們有很多介面，關於圖像這塊，我們儘量會做出很多現成的組件，對其他同行業，對於類比行業都是適用的。所以我們希望做好這樣的組件，能夠低成本提供給廣大企業使用。我們希望做國內最大的圖像識別雲服務，讓我們的服務像水和電一樣，成為視頻時代的基礎服務提供商。
中國網：我們也希望這樣美好的願景能夠早日實現，也再次感謝您今天做客我們的演播室。
李明強：謝謝！
中國網：非常感謝您的收看，我們下期節目再會！
（主持/責編：黃婉晴 攝像：劉哲 郜玉至 導播/後期：周姍姍）
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