商汤科技徐立：未来最吃香的职业可能是编剧 | 嘉宾观点
前几年人人都在讨论的人工智能，现在几乎无人在谈了。今天，人工智能已经深入到越来越多的行业，改变了我们的生活方式，而我们可能还浑然不知。今天的人工智能到底是如何融入我们生活的？是什么让人工智能有了今天的发展的？
在嘉宾派上海站，商汤科技联合创始人兼CEO徐立，详细讲解了人工智能的发展，他认为人工智能的发展离不开包容试错，以及长尾应用的发展。无论你身处什么行业，都要时刻关注人工智能发展。我相信，这篇文章，也一定能对你有所启发。
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商汤科技联合创始人兼CEO徐立在嘉宾派授课
你不再谈人工智能，它却偷偷融入了生活
很多年前，大家都在谈人工智能，但是现在大家都不谈了。很多人就说，人工智能是不是过了一个周期了？事实上，正是因为大家不谈了，它才能够进入到各行各业。
这怎么解释呢？
以前，我们会用科技来定义时代。比如，电气时代、蒸汽时代、信息时代等等。其实，我们现在还是处在这些时代，我们还在用电，但是我们不会说我们处在电气时代。
因为，现在和电相关的每件事情都非常正常，包括电怎么改善我们所在的行业，改善每个人的生活。大家都觉得这是很正常的事情，每个人的认知都拉齐了，所以就不再讨论了。
很多年前，大家经常谈论人工智能，因为大家不知道它是怎么影响行业的。
现在，很多行业不再去谈论这个词了，因为人们渐渐认识到，这个所谓的“人工智能”到底是怎么影响行业的。在这个时间点上，大家的认知都拉齐了，都觉得人工智能就应该这样做，人工智能不是一个新鲜事了。
前两天，我听了张文宏医生的演讲。很有意思，他讲了怎么样用大数据来辅助决策，他说现在的人工智能在这波疫情里面起的作用还是有限，但是他给了很多未来的方向。
有一次，我用滴滴打车的时候，堵在中环上。滴滴司机说，你看前面的红绿灯，堵车就是因为这个红绿灯，这里的红绿灯每次都是这样，每次单个灯停很长时间，原因是什么？因为每天早上直行的人会非常地多。但是，早上直行的人多了，这件事情你可以统计出来。
滴滴司机认为，私家车每天早上的路线是一定的，跟滴滴不一样，你只要统计私家车的牌照，统计这里有多少私家车，你就可以通过这个来筛选控制红绿灯。
你看，滴滴司机都能对人工智能给出这样的意见。
整体上，我们正处在人工智能认知提升的阶段。
现在，我们不太能单独听到去聊人工智能这个词，因为大家都不觉得这是一个人工智能。
滴滴司机在提人工智能，但他觉得这是个很正常的交通灯的管理。
张文宏医生在决策的时候说的是人工智能，但他认为这是个大数据，他不认为这背后需要有一个专属的人工智能技术来辅助它。
怕什么真理无穷，进一寸有一寸的欢喜
胡适说过一句话，“怕什么真理无穷，进一寸有一寸的欢喜。”
在很多情况下，你往前走一步不一定对。过去的科学家给出的很多定义都是错的，但是每一步，即使是错了，也都是有发展的。
几百年前，托勒密提出地心说，他认为地球是中心。现在我们知道这是错误的。
但是，托勒密为了解释在地心说的基础上，所有天体是如何运动的，提出了“飞轮”的理论。这个理论解释得非常好，至今还是很多圆、椭圆轨道理论的核心基础。
即便，我的认知理解都是错的，甚至我的数学假设也是错的，但不妨碍它真的能够推动发展。
人工智能也是一个道理。其实，人工智能这个词，很早之前就在学术期刊上提出来了。
但是，人工智能一直不被当成一门独立的学科，为什么呢？
因为人工智能包含的这些内容，无论是语音，还是我们做的感知决策、NLP自然语言，每个行业都有各自行业的专家，自然语言的专家、视觉的专家，还有语音里面的专家互相都觉得自己在体系里是很强的，所有人都不愿意被统整。
就像春秋战国时期，各个国家书不同文，车不同轨，我讲我的，你讲你的，互相不买账。
并且，在2010年之前，人工智能讲的是人工指导的智能，为什么这么说？因为数据量特别的少。当时最大的人脸库是3000张人脸，你在3000张人脸跑出100%的准确率，能用到世界各个地方的应用上吗？很难，你背后牵涉到很大的假设。
所以，就算当时有最好的假设模型，也只能在人的认知下推动，所以叫人工指导的智能。
2010年以后，人工智能用大量的数据，结合隐马尔可夫模型深度学习，于是，在语音上取得了巨大突破。
2013年，确实是有一个高峰起来了，但是它其实是个前奏，对吧？当质疑的声音越来越多的时候，人工智能在视觉里面取得了很大突破，但仍然面临很多质疑。
2015年，行业里很多应用在推人脸识别和手机解锁。
那时候，人们天天炒人工智能识别率准不准确，双胞胎能不能互相解锁？睡觉的时候能不能刷支付宝？各种各样的讨论，对准确率有非常大的质疑。
很多东西不可能做到100%的准确，在任何的状态下都不可能。
但是，在这种情况下，一样有很多应用获得了巨大的突破。比如说， 今天商汤赋能了4.5亿台手机的人脸解锁，几乎中国所有的手机品牌的人脸解锁都由我们来提供，每天的日均人脸解锁的解锁次数是300亿次，大家已经默认了人脸能代替密码。现在酒店的大堂，包括很多需要认证的地方，商汤总共有20多万台设备在线来服务于大家，每天酒店的入住人次是3亿人次。
诸如此类的应用还有非常多，就是在大家质疑它的准确率，质疑它的发展规律的时候，它已经潜移默化地发展起来了。
你现在用人脸做手机密码的时候，不会再去想它是不是不准，大家都已经习惯了，对吧？
其实，很多真假问题都是伪命题，在很多情况下，它不是解决有没有人的问题，它解决的是在这个人的身上通行效率的问题。
比如地铁。地铁边上其实有个安检员的，但是大家认为地铁一定要解决防伪问题，为什么呢？难道一个人端了个3D的假头走过去，坐在那里的保安还看不出来吗？
这个是不需要解决的。但是，现在所有地铁都需要你完成这样一个标准。
甚至，现在的支付体系，小店里面，营业员坐在那里，你拿一个3D的假头在那里去识别，营业员难道看不出来这个头的真假吗？但是，现在所有支付标准都有鉴别真假的要求。
我觉得这个探讨很好，正是在这样的需求之下，很多的行业应用都有了大的发展，其实刷脸坐地铁已经成为一个很普遍的事了。
刷脸坐地铁和手机解锁有一个很大的区别。手机解锁是在手机里面存了你的人脸，比对的时候是一对一的比，也就是说他只要判断这两个人是不是同一个人就行了。
刷脸坐地铁要在这城市里面搜到你是谁，并且把钱扣掉，这个难度是指数级的。
但是，现在我们已经在河南郑州、西安、哈尔滨上线了口罩识别，戴口罩也可以刷脸坐地铁。
我们统计了很多数据，非常有意思。
在西安，刷脸坐地铁的人数已经超过用交通卡坐地铁的人数了。更有趣的是，我们发现刷脸的老年人很多。这是为什么呢？
因为很多老年人是不会刷二维码过闸的，他不会点开App刷码，所以，他们以前都是用卡的。
刷脸的好处是你一旦登记完，刷一下脸就过去了。而且，老年人还是免票的。所以，老年人在路上逛累了，就坐个地铁回家了。
只要你设计好，人工智能是能真正提升行业效率，改变行业属性的。这里面除了技术问题，还有一个很重要的点就是包容和试错。
中国现在人工智能的发展，和我们的包容还是有很大关系的。
我想这是中国和西方的区别，西方经过了欧几里得这种数学体系的推理，整体上是演绎法，所有东西都是演绎的推理，每一步都是往前推。所以，在一些东西不确定的情况下，一定要先有规则才能往前跑，否则证明不出来。
中国用的是什么呢？用的是归纳的逻辑。就是先去观察现象，最后再去找规律。所以，这里面很多灰度尝试是有错的，但就是因为包容和试错，它才有价值，你每次试错都能有东西沉淀下来，这是我看到的非常大的区别。
能做这么多工作，还是不能取代一个保安？
这里，我想讲的是长尾的应用，什么叫长尾应用？指的是一些细小的应用。
首先，我们日常当中用的次数特别多的应用叫头部应用。
其实，这是一个分布，分布的纵轴，就是它出现的频率，越往后的频率肯定越低，长尾应用在数学里面，叫长尾效应。
长尾有什么好处呢？这些细节在很多数学问题里面可以不考虑，因为它小，很多东西我只考虑那些头部的，其他都忽略掉了。
但是，真正的人工智能落地，就是要解决这些问题。
现在的人工智能，有一个非常强大的功能，叫做自我学习，我们讲的许多模型，现在都可以用“算法工厂”的形式实现。不再是聚焦在一类物体上，而是关注各式各样的细节。
很多人都在提商业价值，你光做一个人脸，永远没有商业价值。
比如，用人工智能做小区保安的替换。替换保安，就能省下保安的人工成本。
小区保安的工作是什么呢？来个车，开个车门，来一个人，问一下是谁，登记。
这些东西人工智能全都做出来了，都能自动了，还给你做了一个自动的AB门。这样，甚至能保证没有人在的时候，不会同时进两个人。
后来却发现，还是省不了保安。为什么？
因为保安是一个“人”，除了做管理出入人员登记这些事情，他还做其他事情。他可以搞绿植，你的绿植如果不多，他每天可以帮你浇一次水，还可以帮你收快递。他可以帮你做很多零碎的事情。
最后，你会发现，即使人工智能把保安大部分的事情都做了，唯独他每天早上给花浇水那一件事情做不了。这个保安还是不能省下来，不然你的花就死了。
再比如，在工业制造领域，做检测的时候，如果检测划痕我都可以用人工智能做了，但是我检测划痕后，刷漆是人干的。你说，检测划痕是自动化了，那个人就等着机器检测完去刷个漆。但是，这个人还是没能省下来。
所以，整体上要从“人”的维度展开，要去解决这些长尾行业的应用。
从这块来说，人工智能做的主要在两个维度上。
第一个维度，现在形成的算法工厂能做非常多细小的行业应用。
第二个维度，人工智能可以做的深层内容会越来越多。
今天，抖音上面20%的内容都是机器生成的，那试想一下，未来它还能做很多好玩的事情。
比如，现在有一些人在抖音上跳舞很火，很多人做漫改。其实这些用机器来做非常稳定。比如，这些动作的处理、分析，可以把一段视频进行整体改动。
这里有一个算法，叫“语义”，它可以把猫眼睛变大，耳朵做一些变化，改动头的大小。原来人工智能生成的这个算法没有语义的维度，现在你可以和它说，我想要这只猫变成什么样就变成什么样，真正可以用人的语言来控制。
试想一下，未来最吃香的可能就是编剧了。编剧写完剧本之后，电脑可以帮你演戏。你把每一帧定义好，它就能够帮你连起来。还有拍好的视频，原来只能单帧PS，现在能够整体PS一个视频，形成电影级别的效果。
所以，现在的人工智能处在一个新阶段。它能够深入到行业里，主要有三个原因。
第一，从政策角度来说，能容错。很多东西可以先行先试，可以先归纳，最后才能够形成一套统一的。我不管说伦理观还是治理观，都是有一个发展的角度来看。
第二，算法的工厂使得长尾的应用能够更多地变化。
第三，在行业里面的一个场景和应用，它使得有更多的人能够参与协同。人工智能不再是一个少数人才能够去接触和使用的状态。
这个背后最大的一个道理在于，大家对人工智能的认知产生了变化。
© THE END
你在看吗？