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【探究AI奧秘】業界大咖專訪之DEEPROVE蘇睿

發佈時間:2017-11-27 14:04:43  |  來源:新浪汽車  |  作者:   |  責任編輯:科學頻道

從戰勝了棋王的阿爾法狗為起點,來自於暢銷的《未來簡史》,《奇點臨近》,世界各個國家又發佈了人工智慧政策及産業規劃的熱點新聞,李開復們科技網紅的站臺……人工智慧開始涉足越來越多的領域,走進百姓生活。那麼當前,大家對AI的感知和對未來的判斷,是否真正接近實際情況?

近日,DEEPROVE INC全球董事,滴孚(中國)人工智慧商業化中心執行主任蘇睿接受了新浪網的獨家專訪。訪談中,蘇睿分享了他對於新一代人工智慧的理解和看法。

新浪網:近期人工智慧話題非常熱,請問您怎麼看待這個現象?

蘇睿:人工智慧從上世紀五十年代發展至今,已經不是第一次作為熱點被業界追捧了,整體來説還是遵循螺旋式上升的發展規律並且幾經起伏。近些年得益於深度學習理論的發展、計算能力的提升和數據資源的增長,正迎來新一輪發展浪潮。目前深度學習在自然語言處理和電腦視覺領域已經取得了重大進展,其中語音識別、圖像識別已經達到了商業化高度。我們開始有機會看到一些比較直觀的AI出現在公眾的視野,像阿爾法狗、索菲亞這些,還有這段時間炒得比較熱的來自波士頓動力的會後空翻的機器人等等,這也讓人們相信人工智慧越來越真實,但對於大眾來説,普遍還都是感性認識。

另外,從資本的角度來説,網際網路+已經進入了下半場的爭奪,從2016年我們開始經歷資本寒冬,共用概念炒了一陣又逐漸退熱了,因此對於整體資本市場也是需要有一個新的領域來帶動。現在很多從事人工智慧相關的技術專家被企業高薪追逐,還有很多資本方的代表為人工智慧四處站臺,好像某某産業要是在商業模式上和AI不搭邊的話,就落伍了一樣。其實這裡面很多對於人工智慧的認識都還是缺乏理性和嚴謹性。

新浪網:對於普通創業者來説,人工智慧是一個好的機遇嗎?

蘇睿:這個話題很多人都問過我,因為我們在做技術商業化的過程中也會和很多創業者有接觸,其中很多人都感覺AI是很高級的,很燒錢的,是除了像BAT、科大訊飛這些領軍企業之外沒人玩得起的。其實這種觀點還是有所局限。人工智慧産業鏈是由基礎支撐層、技術應用層和垂直應用層構成的。基礎支撐層主要包括像深度學習理論、神經網路模型算等等,像谷歌的TensorFlow這些都屬於這一類。技術應用層主要包括像NLP、電腦視覺、語音技術這些,現在絕大多數都已經提供SDK或者API介面給到開發者免費使用了。我要特別説一下垂直應用層,之前我曾在很多場合都説過,再牛的技術放在實驗室裏面也只是展品,不和實際的應用場景結合就不能解決實際問題,那就是耍流氓(笑)。

説到垂直場景與AI技術集合,這也是普通創業者的機會所在。要善於觀察,不能把BAT們所具備的資源和優勢當作攔路虎,相反就是因為BAT們在人工智慧技術領域做了豐富的研究,積累了大量的技術,其中還有很多非常成熟的技術可以直接拿來就用,這應該是普通創業者的資源。同時我們的創業者很多都是來自一些垂直領域的,並且在垂直領域裏積累了豐富的經驗,那麼在做技術和應用場景結合的過程中,可能你比很多大企業來做這件事更具優勢。技術有技術門檻,行業有行業門檻,關鍵是要選對跑道。

新浪網:AI會讓哪些人先失業?機器人會統治世界嗎?

蘇睿:科幻大片嗎?(笑)我先回答你第一個問題。今年上半年,有個馬上要參加高考的學生家長問我如何幫孩子選擇專業,她非常擔心孩子將來會因為人工智慧的發展而影響她孩子就業。其實類似的場景還有很多,普遍還是反映了人們對於未來AI發展的擔憂。這個影響肯定是有的,但不是今天才有。就比如一個汽車工廠,以前有近千名工人,但在進行了大規模自動化改造後,各種機械手臂、智慧工具、儀器的介入,最後工人只保留了幾十名。但最後淘汰的工人去哪了?他們就真的失業了嗎?其實並沒有。這裡面涉及到産業技術升級後人員結構的調整,人們所從事的職能會隨之發生變化,就像馬車被汽車淘汰後,趕車的車夫也可以變成汽車的司機一樣。但非要問哪些類型的工種首先會受到技術變革的衝擊,我個人的觀點是簡單重復性、創造性低的職能會是最危險的。這也和AI發展的幾個層次有關,計算智慧方面很顯然人類是遠遠處於下風的,感知智慧領域正在不斷地趕超,但認知智慧還有很長一段距離。

包括霍金、馬斯克在內的很多名人都提到過AI威脅論,還有人開玩笑説我還不會後空翻呢,機器人都會了,這就給一些有焦慮的公眾帶來一絲恐慌,到底機器人會不會統治世界?這一幕何時會到來?包括我和我們DEEPROVE實驗室很多專家的觀點是現在去擔憂還為時尚早,大家還都是普遍低估了AI基礎理論和核心關鍵技術的複雜性和難度。況且技術的發展與場景的結合是相輔相成的,這裡面就勢必涉及到邊界的問題,就比如我們滴孚(中國)正在商業化的一款智慧語音機器人,在我們設定了應用場景邊界的情況下,交互資訊準確率目前可以達到85%以上,但這僅限于特定垂直場景內,如果把邊界無限放大,放眼全球還沒有看到哪款語音機器人的交互準確率能超過20%,如果有,我可以大膽地説一定是測試樣本不足或者是有人工干預的。當然很多誇大的資訊都是懷著某種目的人為傳遞的,炒作得過多,泡沫也會越大。

新浪網:滴孚(中國)人工智慧商業化中心作為國內最早從事AI+的先行者,有哪些經驗可以分享嗎?

蘇睿:好的,其實DEEPROVE INC最開始在美國也只是立足AI技術研究的實驗室,我們商業化中心在國內從事人工智慧商業化研究和産品開發也只有一年多時間,有人説2017是AI商業化元年,在國內從誕生至今,我們中心主要還是立足智慧企業的核心場景,與實驗室的理論模型相結合,通過海量數據帶動機器學習能力的不斷升級,將人工智慧技術儘快落實場景化應用,施惠于企業。我們的使命是“無微不智”,這也是希望可以分享給廣大人工智慧從業者的一個觀點,哪怕再微小的點,只要有必要,我們都可以找到技術與場景結合的方式,從而提高效率、提升性能、改善體驗。不要總是試圖一上來就造出科幻片中的場景,要腳踏實地,不跟風不盲目。