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【深度】人工智能升级为国家战略后,创业者有哪些机会?| 嘉宾观点

2017-03-16 刘庆峰 我有嘉宾 我有嘉宾

这是我有嘉宾发布的第396篇文章

3219字 | 阅读5分钟

两会顺利闭幕之际,全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰来到「嘉宾派·智能×未来」大会,聊了聊AI创业者的机会。人工智能风口虽盛,但也不是一个大染缸,想装就能装。

节选自刘庆峰在嘉宾派的分享,敏感内容有删减

今天来分享之前,吴婷专门发了一个PPT给我,这个PPT是教我们站在用户角度考虑问题和做演讲,所以我想,应该跟大家分享一下,到底人工智能时代,对创业者面临什么样的机遇?也许这是大家所关注的。

 

我想今天人工智能在中国社会最大的一个问题可能是,无论是社会各界,还是创业者或者部分投资者的认知,都以为人工智能是个模糊的概念,所有东西都能装进去。

 

理论上,人工智能要靠移动互联网来收集数据,似乎移动互联网是人工智能;人工智能要靠大数据运算,所以大数据也是,云计算也是;人工智能要靠移动终端,所以终端似乎也是。

 

那么到底今天我们怎么看?


10年之内,77%的工作可能会被替代


刚才吴军老师提到,现在人工智能算法模型的框架,90年代就有了,深度神经网络第一个真正成型的模型,是2006年Geoffrey Hinton提出的DNN的方法。

 

实际上在这个基础上有了很多创新,比如AlphaGo下围棋等等。按照讯飞的产业逻辑来分就是,从计算智能,机器能算会存,到感知智能,能听会说会看,再到最后的认知智能,机器具备逻辑推理和学习能力。

 

今天已经到什么程度了呢?AlphaGo下围棋,我们用人工智能改卷子,学500份卷子以后,改剩下几十万份卷子,可以比人还准确。还有翻译,现在至少相当于大学六级口语,出国吃饭、购物、问路、砍价大致靠谱了,而且还在学。我相信一两年之内能达到英语八级水平。

 

我认为未来移动人工智能会像水和电一样无所不在,每个人应该都有一个人工智能的助手。科学杂志说,2045年之前,人类50%的工作会被人工智能替代。在中国,这个数据是77%。

 

其实,随着讯飞的技术进步,我们认为根本不用到2045年,10年之内差不多就能达到,让人工智能在一个又一个的领域来帮助人类释放劳动力。

 

在这中间,创业者有什么机会呢?


是不是只有大公司才有机会?


人工智能依赖于大数据,但是人口数据、医疗数据、交通数据、公安数据等等,通通都是涉密。所以人工智能需要大数据跟应用迭代,必须得到国家支持。

 

而我们很高兴地看到,第一,中国国家在组织这些行业数据和政府数据上,具有全世界无与伦比的优势。第二,国家高度重视。今年政府工作报告也列出来,我觉得创业者是有机会的,但是不是只有大公司才有机会?这是我想跟大家分享的。

 

其实人工智能核心技术发展有两条主线,一条就是以DNN为代表的神经网络算法进步。我们刚刚提到的MIT列为2017年十大突破进展的,排第一的就是以认知计算为主的这个路径。

 

这个路径中,今天用它学习考试阅卷就可以超过人工老师,学习医疗最顶尖的医学影像知识,可以超过一线全科医生,在社会生活各个领域,它已经到了可以替代绝大部分专业人士的水平了。2017年讯飞在这方面会有一些算法的突破,我们认为有可能在全世界载入史册的。

 

脑科学和类脑研究是另外一条线。是从人类大脑的神经元的传递活动传导机制来分析,我们是如何进行科学判断。原来我们认为脑科学研究是很难,没有人愿意把大脑打开,也不知道有什么风险,但最近在跟生理学家、生命科学家,跟一些医学院的合作中,我发现医学专家比常规的数学建模的人对此更乐观,大家认为未来会有很大的突破。

 

但这两条主线对创业者或者对我们来说,我觉得头疼的是什么呢?这个算法,理论上是一个黑盒子,一边输入数据,另一边输出结果,更多是以效果说话。

 

我举两个例子。一个就是去年的Winograd测试,给一个原题。“爸爸没法举起他的儿子,因为他很重,请问谁重?”你要知道是孩子重;“如果爸爸没法举起他的孩子,因为他很虚弱,请问谁虚弱?”你要知道是爸爸虚弱。这是人工智能一个非常重要的标准,具备推理能力。很荣幸。这个测试我们是全球第一名。

 

第二件事情,去年11月15号美国国家标准技术研究院举行的KBP比赛,有个原题。“美国大选期间,特朗普对杰布·布什说,伊拉克战争都是你哥哥的错。”你要判断,美国和伊拉克都是国名,特朗普和杰布·布什都是人名,哥哥也是人,而且你哥哥指的就是乔治·布什。这题做出来就表示人工智能可以从海量数据中自动学习其中有用信息。

 

这两个比赛,我认为代表了人工智能现在算法上的关键点。


个性化应用市场将是一个蓝海


在这个背景下,今天人工智能改变世界有3个要素,缺一不可。第一是要有核心技术,能不能具备推理学习的能力。第二要有行业大数据。没有大数据是很难的事情,就好像一个无比聪明的小孩,从来没有过专业知识,肯定成不了专家。有大数据之后,行业专家来不断迭代,不断校验数据、学习训练的方法,要花时间花精力。第三是应用。如果说2016年是中国人工智能元年,那今年就不再是讲概念,是应用落地了,应用是硬道理。

 

这3块是缺一不可的,这样理论上就使得行业龙头公司不可能做很多,有核心技术,还必须跟各行业的专家合作,而看起来高大上的人工智能,其实需要有打磨的耐心,需要非常痛苦的过程,这些恰恰是创业者的机会。

 

你早一点创业,早点拿到数据,早点拿到行业知识,而且你积累的行业专家跟你一条心,可能在这个领域中就能占据先发优势。

 

所以我觉得对今天的创业者来说,真的没必要做源头技术,因为这个太难,而且工资代价太高,通用的数据训练平台也不太容易做,但是在行业应用中其实是有很大的发力点。而且这样一个角度,会使得各种个性化需求得到满足。

 

原来大佬们通过数据入口、资金,可以轻易血洗整个市场,现在很难了,因为各个细分领域的创业英雄,打动的是有特定情感的特殊群体,所以它更容易长期成功。

 

所以我认为行业应用的打磨以及个性化需求,使得人工智能时代的创业英雄比以往更容易成功。这个市场更能成为一个蓝海。


成立产业联盟,大家好才是真的好


因为人工智能已经可以进入到几乎所有行业,互联网+很快会进入到人工智能+时代,我们这一次为人工智能+建议上升为国家战略,提了九条建议。

 

第一个是设立人工智能国家实验室,大力支持人工智能源头技术创新。

 

第二个是成立产业联盟,打造产业生态。美国Facebook、微软、Google等等,已经成立联盟了,中国的产业也应该成立。但是中国一旦说产业联盟,当龙头就来,不然就不来。

 

我认为人工智能产业联盟可以换个逻辑,形成联席理事长机制,重要的是大家把接口统一了,把共享平台尽可能开放,是你的数据不放拉倒,但不要让创业者为了适应你的平台,去做一套接口,社会资源大量浪费,用户资源不能共享,创业者变得多头投入,最终很多创业者失败了,生态也起不来。人工智能现在面对的是全球化竞争,大家好才是真的好。

 

第三是制定行业标准和测试体系。目的是为了,第一,它更容易在各行业推广,第二,更容易让创业者做他应该做的事情。

 

第四是建立教育课程和社会培训体系。我认为未来5到10年,人工智能会替代大量的劳动力,很多公司可能猝不及防。提前做培训有助于让大家知道怎么应对,也培养我们未来的专业人才。

 

第五,制定法律体系和法律支撑。包括大量岗位被替代、新的岗位没创造出来之前,社会的救助体系;有可能在未来5到10年,人工智能会使得至少某些领域的社会财富,集中由少数人工智能巨头来创造,那么社会财富的分配要提前预设等等。

 

包括人文研究和伦理,让人工智能服务人类,而不是毁灭或者主宰人类,希望能够成立相应的软课题;

 

包括全球人才引进计划,特朗普现在开始限制移民,而美国10亿美金之上的科技公司有50%是移民创造的,Facebook、苹果和谷歌都是这样,现在是中国最好的机会。

 

第八个就是全球产业资源整合,现在的一个现实就是我们的外资出去,有时候受到很多限制,买楼、买俱乐部可能会限制一点,但我认为科技产业必须要放开,要迅速整合资源,因为窗口期很短。

 

最后一条就是建立应用示范区。

 

我想这几个建议如果真的落实,就是给我们创业者带来的机会。

 

今天的人工智能绝不是单个企业的事,它一定会像水和电一样进入到所有行业,而每一个行业成功都会出现和带动其他类似行业成功,会使得商业模式探索更快。所以我想,未来这个产业,不是一个企业对一个企业的竞争,更不是一个产品对一个产品的竞争,而是一个体系对一个体系的竞争,一个生态对一个生态的竞争。

 

如果中国要抓住这个机会,必须要有生态,而我们科大讯飞也特别愿意跟大家来共建生态,一起成长和发展。一句话,用人工智能建设美好世界。谢谢。

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