胡延平：AlphaGo不是里程碑，AI不是恶之花，未来9大悬念待解
【摘要】未来人工智能存在9大悬念。
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本文作者：胡延平
本文来源：阿里研究院（aliresearch）
杂谈投稿邮箱：631255063@qq.com
AlphaGo与柯洁的三番棋激起新的AI波澜，人工智能热潮汹涌，舆论喧嚣纷杂、莫衷一是。有机构对全球AI技术发展进行了地图式脉络分析、多技术点位的行业扫描。
FutureLab未来实验室与DCCI*未来智库创始人、《黑科技》出品与作者之一的胡延平，接受媒体（谷歌探秘）采访时，发表了独特的见解，认为未来人工智能存在9大悬念。
悬念1：比赛胜负不是关键，未来AI进化速度多快以及如何进化才是问题
问：5月23-27日，Alpha Go将和世界围棋冠军柯洁对战，而距离上一次Alpha Go与人类的对战才一年时间。您觉得，这次对战的胜负有悬念吗，为什么？在这一年时间里，一个人类棋手的进步，和Alpha Go的进步，会有哪些明显的对比？
胡延平：比赛结果没有悬念，AlphaGo背后未来AI的进化速度到底有多快以及如何进化才是悬念；人类棋手的棋力提升越往高阶越缓慢，而AI能力的提升幅度还在几何级数的飞跃式成长过程当中。
无论学习能力、计算速度、大局观、控制力还是细节推算，AlphaGo均远在柯洁之上，人类棋手剩下的只有不确定性之魅，和程序出漏洞、恶手的可能性之侥幸，但是现在连漏洞的找寻都变得非常困难。
悬念2：计算智能向感知智能的历史一跃，未来还需远胜AlphaGo的感知智能来完成
问：Alpha Go之父杰米斯·哈萨比斯说，Alpha Go的发明，并不是为了赢取围棋比赛，对此您的理解是？您觉得这场人机对战的意义是什么？
胡延平：AlphaGo是DeepMind面向应用转型之际，为了拓展市场品牌认知，临时推出的一个博眼球的“非产品”，所以的确如哈萨比斯所言，不是为了赢取围棋比赛。现在AlphaGo在欧美市场已经成功赢得医疗健康等领域一些大客户的需要，用到AI技术的传统行业需求大单。
对DeepMind而言，AlphaGo帮助其取得市场成功不言而喻。对于AI这个领域而言，算是继深蓝战胜卡斯帕罗夫之后的又一个计算智能阶段的符号显著性超过技术突破性的里程碑。但是，这个里程碑依然在计算智能这个阶段和范畴之内。
因为互联网、社交媒体的传播力远胜于深蓝时代，加之AI领域近年来的确在图像识别、语音识别等方面技术水准有明显突破，AlphaGo与李世石、柯洁的对弈受到了前所未有的关注和热度极高的传播。
所以其意义从只是一场比赛的意义，上升成为一场人与AI的人机大战意义，又被一些舆论上升为AI挑战人类、人工智能，超越人类这样的技术乃至人类史上的奇点意义，甚至人工智能未来将控制人类，甚至毁灭人类这样的灾难性意义。
而事实上，这些意义里面，有些还算实事求是，有些就是在有意利用人类惯常发生的群体性心理恐慌来哗众取宠了。在人工智能超越人类智能的历程中，真正的里程碑将会接二连三，但是真正的历史性的里程碑并不是AlphaGo。
AlphaGo依然是计算智能，只不过是已经进化到原理不同于深蓝而效能远在深蓝之上的计算智能2.0，从计算智能向感知智能的历史性一跃，未来还需要远胜于AlphaGo的感知智能来完成。
悬念3：AI本身是中性的，取代人的部分劳动如何真的成为对人的普遍解放而不是奴役
问：对于人工智能将超越人类、替代人类的观点，您怎么看？
胡延平：人工智能也好，人的智能也好，有很多维度。单就某些维度的计算效率（也并不是所有的计算）、数据信息的基本存储处理（如果不恰当的称其为记忆的话）而言，人工智能早就已经在有些维度超越人类了，而且这些超越不足为奇。AlphaGo是计算意义上的算计。实际上，在人工智能对人类智能的超越历程中，计算、算计能力的超越最不足为奇。
整体而言，AI依然处于计算智能阶段，正在开始往感知计算方向走，但是距离认知计算还比较远。AI依然处于早期、幼稚期，今天的AI的基本架构就原理而言依然比较“机械”，有最简单的记忆能力、监督与增强学习能力的AI才刚刚产生，有内生AI能力的AI更只是雏形初现。用算法模拟人类情感模式所可能产生的AI情感还说不上是真正的情感。在今后相当长一段时间内，最强大的AI也依然是有本体无主体的客体。
我比较赞同Michael Jordan的看法，Michael是真正的专业人士，AI热潮中的醒者，“霍金不是人工智能的研究者，他是一个外行”，这句话只有他这样的人说出来，公众才不会纷纷侧目、不以为然。
AI的进化速度不会像Michael Jordan预计的那么保守（至少当前可以预计的是具备学习、记忆、感知、情感、内生AI等能力，乃至具备自我逻辑而非自我意识的本体而非主体意义上的AI将接踵而至），但是Michael对AI基本技术点位的观点和未来发展进阶的基本理解，都是值得赶潮者和观潮者借鉴的。
不过，这些并不妨碍诸多AI以及Powered by AI的技术和产品未来会越来越多取代人类的工作。但是，取代本身其实是中性的，甚至相对劳动奴役人类而言，取代是对人的解放，但是，取代如何真的成为解放、普遍的解放，而不是一部分人奴役另一部分人的利器，这是悬念，这方面的制度安排、协作规则、社会流动、数字平权等恐怕比技术本身的拓新更为重要。
悬念4：如何防止AI成为被利用的恶之花
问：您觉得人工智能对人类带来了哪些颠覆？是危险的，还是能够帮助人类生活得更好？
胡延平：人、人性、人类自身的问题，才是那个危险因素，或者才是可能赋予AI以恶的力量的第一动因。麻烦制造者首先是人类自身，社会矛盾、国际冲突、权力秩序、财富分配、数字鸿沟、产业落差、全球化与逆全球化、种族问题、宗教冲突等任何一个方面的负的动能，都可能使得AI的应用偏离中性。人类最大的敌人是人类自己，最有可能毁灭人类的是人类自己，或者未来少数人所操纵的AI。
历史的不同阶段，科技力量不同程度充当了杀戮利器的角色，只不过技术越强大，被杀戮者越众，每一番杀戮规模从数十万数百万到数千万，杀戮效率和量级越来越高。AI不是恶之花，人之恶才是。
悬念5：AI是the only option吗？the only option以及to be AI的意思是“人类成为AI”吗
问：有媒体写到，Elon Musk曾经说过成为AI是人类唯一选择，这一点如何解读？
胡延平：这是国内某媒体的解读。他们日前把Tim Urban写Neuralink的一篇长文里的to be AI翻译为“人类成为AI”，并且是the only option。事实上the only option本身就不是科学思维。
Elon Musk不是神，其观点也有过于激扬的时候，thinks we have only one good option: to be AI，理性而言这里更多应该是“走向AI”的意味。
有些人把Neuralink上升到数字永生、创造神人的高度。而实际上即使人机连接、脑机接口，都还处于极为幼稚的早期技术探索期，不是说一点儿进展都没有，而是说距离付诸实用还相当远。别说俄罗斯科学家的2045永生计划到时候实现不了，其它国家那个时候也实现不了。
科技传播，以讹传讹不太好。造神是问题，泡沫破了的时候反踩创新者一脚更是问题。虽然越来越多黑科技颇具科幻色彩，但是科学和科幻还是有所不同。
作为业者，我们有必要在系统扫描、深度分析的基础上，与业者一起探索科技未来，与公众一起接近技术真相。不负责任地制造混淆视听的“虚拟现实”，不是业者该做的事。这也是FutureLab未来实验室与DCCI*未来智库，与国际国内力量合作，持续着力于人工智能等20多个领域7000多个技术点位的深度扫描，给出《全球创新前沿科技地图》的部分原因。希望有益，哪怕是一点点。
悬念6：AI不是那头狼，人类也不是那群羊，技术驱动的不确定性未来，乐观得起来吗
问：从前面你的种种观点来看，似乎对于AI的未来你是悲观的？
胡延平：恰恰不是，这要看哪个方面。如果只是从技术角度看，我是乐观派，不是和AI逆向而行，更不是反AI，只是反对神话AI，希望少看到一些故作耸人听闻的标题，少看到一些收“未来吓唬税”的内容，希望科技传播来得更专业一些，技术研发来得求真一些，创业创新来得务实一些。
显而易见目前AI已经被神话了，AI技术还在早期的早期，AI技术从业者理性审慎，苦思冥想，即使日夜求索一些重大问题也是百思不得其解，而一些外部舆论和投资人心潮澎湃，浮想联翩，心神失宁，要么被“未来”吓到，要么拿“未来”吓唬人。
从AI之于人类社会的角度看，乐观的因素多，悲观的因素也不少。只是悲观的因素来得不会像有些舆论说的那样快，尤其所谓人工智能与人融合创造出神人的问题。技术意义上的AI在持续进化，人类的进化貌似与技术的进化处于不对称的被动地位，但是技术的进化实际是人类作为个体和群体的进化的一部分，即使再给十年左右时间，AI技术也到不了影响人的存在形态、可以被神话的阶段，动辄群体性的心理恐慌才是短板，AI不是那头狼，人类也不是那群羊，狼在人心和人性里。
从人开始应用AI，到人自然交互AI，到人连接AI，到人融合AI，四个相对（完全是相对而言）的阶段，过程漫长，前路维艰，仅就连接而言，即使BCI脑机接口这一个问题的逐步求解，也远比人类成为AI之后人与AI的存在形态会是怎样这个问题的回答要艰难；AI化生存、成为AI、数字永生、人类在AI中永生，这是四个问题；即使50年之后，AI依然在人类控制和定义的世界之中，那个阶段的最大问题不是AI圈养人类、控制人类或者AI失控，而是人类自己是否失控。
悬念7：AI是下一代基础设施的关键，但什么是AI的基础设施，各路玩家正在如何布局
问：您认为人工智能行业应该具备的关键力量是什么？
胡延平：如前所述，人工智能还在早期、幼稚期，还比较“机械”，要解决的技术问题比较多，而技术问题的解决远不止于算法的提升。AI在过去漫长历史过程中尤其在近五年以来效能的显著提升，得益于神经网络、深度学习、机器学习等不同层次和方面的长足进步，互联网、大数据、云计算则是催化作用得以发生的不同于过去的温床。
下一个五年，在计算智能方面，除了上述NN、DL、ML等关键方面包括BigData、Cloud等基础方面继续突破以外，新的计算架构、芯片的技术跃迁是非常重要的基础，甚至将会决定未来AI的竞合、格局、布局、业态、分布。
我们看到新内核架构的GPU效能每一代可以有十倍速级别的跃升，FPGA不仅没有黄花老去反倒在AI专用计算、AI向移动端迁移过程中发挥重要作用，一些ASIC类型的AI专用芯片虽然灵活性不足但计算效率非其它架构可比，而介于ASIC和FPGA之间的TPU不仅效能超越GPU，而且借助开发云未来市场潜力巨大。这些从软到硬的重要方向只有充分布局、潜心积累，深度耕耘，才会有收获，否则都只是应用、算法的皮毛，创新精进、以技术迭代能力实现代际跨越更是无从谈起。
AI是下一代基础设施的关键，但什么是AI的基础设施以及AI基础设施的关键，以及AI基础设施方面各路玩家是如何布局、争夺和演进的，这一点要有清楚认知。而认知的一个重要启点是不能局限于小AI，而必须面向以新IT（Intelligent Technology）诸多领域为基础的大AI。传感、数据、智能三位一体，而从传感、网络、数据再到云管端智能，大AI五位一体；从云智能、雾智能到尘智能，大AI至少是相对的三层结构。
在面向未来的AI之战过程中，做个类似AlphaGo的东西去下赢几场棋没有意义，做个图像识别程序参加个国际比赛拿个奖之类也没有太大意义，因为这些不仅只是AI的技术局部，更只是AI应用皮毛。
悬念8：什么样的企业称得上AI核心玩家？AI基础设施将使得哪些AI创业公司被迫转型？
问：哪什么样的企业真的是在做AI，什么样的AI企业其实是Powered by AI，什么样的企业是AI用户也就是所谓AI+？
胡延平：什么样的企业称得上AI尤其AI基础设施的核心玩家？这个问题可以通过另外一些关键问题的回答来佐证：
①.它是不是不可或缺的、有技术引领能力的那一个？
②.它在AI基础设施最底层、传感层有无布局？
③.它在GPU、FPGA或ASIC架构的AI计算领域有没有技术产品位置？
④.有没有全球开发者在它云端的开发平台或开发工具上研发AI应用？
⑤.它有没有提供AI解决方案或将AI引擎化的能力？
⑥.它有没有把AI能力通过云端开放平台广泛提供给用户？
⑦.它有没有基于云管端架构，向用户提供AI自然界面、自然交互的智能产品或服务？
⑧.它有没有成为AR-VR-MR产品背后的那个AI驱动者？
⑨.它有没有AI走向移动终端或IoT的部署，并且已经有所进展？
⑩.在增强学习、AI记忆、算法迭代等方面，它有没有创新的突破或贡献？它有没有面向感知计算有所准备，有没有传感、生物传感、人机连接、BCI等方面技术准备？
AI基础设施的提供者，正在关键方面将AI所需的计算、开发工具等基础能力予以开放，这使得原来一些在应用领域通过解决AI从无到有问题发展起来的开发者和创业团队可能被替代。
此外，在无人机、无人驾驶、AR-VR-MR等领域所需解决方案方面，AI基础设施的提供者开始提供开放、成型的套件，甚至在OS里引擎化、云端接口化、程序里SDK化，这也将使得一批相关领域的创业公司被迫转型。
AI基础设施布局已经棋过中盘。
悬念9：AI论文大国有没有可能成为AI强国？互联网时代依托人口红利、消费红利成为应用大国的景象会不会发生AI式的复现？
问：请您预测一下未来国内人工智能行业发展的趋势。
胡延平：预测不敢讲，趋势不敢讲，只是交流几点不成熟的个人看法，抛砖引玉。
1、中国是AI论文大国，但不是AI技术大国，这一点是做完《全球创新前沿科技地图*人工智能》及其分析之后得到的阶段性结果；国内曾经有一份报告说根据发表的论文和引用数量， 从近两年开始中国已经处于人工智能研究的领先地位，占据半壁江山，连白宫一份报告都对此感到 “eclipsed”，可是 AI不仅是发 paper，一中一外这两份报告都是站不住脚的 。大家可以看看地图和相关数据，无须我多说。
2、AI领域我们与外部世界的时差、代差、落差在扩大，而不是在缩小，华人科学家众多且成就卓著的现状，无助于情势逆转，AI没有一劳永逸，原生创新、云管端软硬协同、快速迭代能力极为重要。
3、不仅AI基础设施，下一代信息基础设施的主要部分都已与中国无缘，互联网时代依托人口红利、消费红利成为应用大国的景象在AI这一波将会重现，AI的时代盘口是技术，只做应用缺乏技术，必然没有重要地位。
4、国内很多地方讲到AI的时候说的是小AI，实际上大AI才是应有的视野架构，需要从Intelligent Technology角度去看大AI，相应做一些该做的事情。
5、这是代际更替意义上的新一轮创新周期，AI是核心驱动，是未来，但不是未来的全部，面向未来，认知是基础。
6、现在的问题是如何在有限的空间创造更多可能，尤其是有没有可能局部介入，在AI核心领域、AI基础设施层面能够有一些大的作为，至少不那么全盘被动。
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