微软韦青:人工智能再怎么吹来吹去,不能够为人类谋求福祉都是在耍流氓
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主持人:清华大学教授、中国智能网联汽车产业创新联盟副理事长 李克强
本文为2017泰达汽车论坛演讲,转载自盖世汽车
有人说智能汽车什么都行,有人说智能汽车什么都不行,PICC控制,做优化控制,发现以后还是不行,最后是不是考虑做人的东西,基于人工神经网络等等,最后发现这里面有很多挑战的问题,所以现在人工智能这一轮又火起来了,因为前一轮的时候我也算是经历者,我对人工智能从运用的角度,是充满着敬意,充满着期待,但是也是及其怀疑,我特别希望人工智能在新一轮的基于移动互联新技术,移动互联大数据下面会不会有突破,会不会真正意义上在汽车里面得到应用
因为我们现在已经知道比较好的效果,但是我们汽车最重要的,还是就是决策怎么样,控制怎么样,这一块我们也特别充满着期待,所以今天我们上半场李德毅院士、邬学斌邬总谈了他们的认识和理解,我们下半场也一样精彩,首先有请微软(中国)首席技术官韦青总。
微软(中国)首席技术官 韦青
跟克强教授原来见过面,很高兴见面了,今天来最主要的想法就是给大家泼冷水,我跟李克强教授的理解非常一致,人工智能绝对不应该炒的这么厉害,但是人工智能应该有很多人去研究,我说的研究不是开会型的,是真正的研究。
我前一段时间跟研究院的院长聊天时候说,在海南开会,现在感觉是出来讲人工智能的都不是搞人工智能的,因为真正搞人工智能的全在实验室里面拼命、认真的钻研基础理论,考虑应用如何能够为人类造成福祉。
首先我讲微软不是汽车领域的专家,但是我们可以稍微谦虚说,我们在软件、算法、数据领域还可以跟大家交流一些经验和看法。我今天标题是人工智能以人为本。人工智能再怎么吹来吹去,不能够为人类谋求福祉那就都是在耍流氓。
我两个星期前在上海参加全球人工智能大会讲的,也是一句网红的话,人工智能不是拿来吹的,更不是拿来炒,不是拿来换投资的,也不是拿来收热钱的,是拿来用的。
有很多技术、有很多评比,有很多进步,真正的使用微乎其微,真正的使用还离不开那些最基本的人脸识别、语音识别,科大讯飞也是一个非常优秀的公司,我们下半场两家都是秉持着应用为王,因为正是我们懂技术,并不愿意吹这个技术。
我们可以看一个视频,前年有一个闭门会议,讲的很深的话题,他私底下交流自己都不知道为什么一夜之间这么值钱,他们过去几十年都在用同样的工作、同样的进步,但是一夜之间值钱了,我们考虑一下,我们找的方向,我们忽然找到一个全新的秘方,还是技术本来就是这么进步,只不过终于找到一个应用的领域,这个话对于在座各位不是每个人都去做算法,去做人工智能的科研,更多是使用方,这点一定要抓牢,如果技术不能为你所用,最好不要花太大精力。
接下来看,今天虽然讲人工智能,由于在座各位背景我可能不会讲太多科学上的算法,本质论是什么呢,我个人虽然说有时候给人工智能泼冷水,但是在每一次政府工作会议或者大会上是强烈要求,每个人都需要投入研究人工智能,人工智能将会是像人类历史上,从发明蒸汽机、发明电力、原子能一样是一种能力,这种能力如果具备之后,相比于没有这种能力的公司,国家和个人是一种降为打击的能力。
就是你压根就没有反击的能力和空间,人工智能这么强大,但是得用对地方。咱们国家提到跟工信部领导讲,现在到了一个弯道超车的时代,中国由于地大人多,而且在整个国家上下是推进科技创新,所以我们有比西方世界更加具有优势的,这种适合数据来源和算法进步的优势。但是如果说我们把优势都化作怎么圈钱怎么评比,我们就会措施这个机会,这个机会一旦拥有是降为打击能力,所以我讲,核心点来讲,技术的使用一定是向咱们原来学政治经济学讲的,是生产力和生产关系之间的关系,技术代表更先进的生产力,需要生产关系的解放能够让这种新型生产力得到巨大的发挥,这两个结合之后,国民经济、人文水准和人民生活素质得到提高,大家关注的是,这个技术是否能在效率和成本上做出贡献。
举两个小例子,今天在座各位都是考虑人工智能怎么样在各自业务领域进行发展,无论是造车的,还是开车的,还是管理车队的,能够提高效率降低成本,我想第一步讲什么叫数字化,数字化谈了很多,软件定义一切,信息化、数字化。本质是什么呢?如果一个水杯,水杯里面如果放了十颗石子杯子就放不下,这种是粗力度,这个是模拟时代的力度,比如说原来的黑胶唱片跟数字唱片、CD,力度大放的少,也放不下了。如果把石子磨成粉沫,可能放下二十粒和三十粒石子,我们翻译成效率更高成本下降了。这个靠什么实现呢?就是靠数字的技术把现有的生产流程、还是产品打碎变成细力度,再用细力度进行重新的整合,然后效率更高,这个就提到大家知道今天一定不是最后一次,也不是第一次技术得人类社会发展的进步,大家考虑到上一次90年代有一个词我现在发现比较少,我认为未来真正大家体会到这一轮数字经济冲力之后,会有人提到上个世纪谈的,商务流程再造或者生产流程再造,这种智能技术对你发展是没什么作用的。
原来有点像过去的生产关系,其实已经适应不了更高效率的、更细力度化的生产力的发展,如果不去打碎的旧的生产关系,这里包括汽车制造流程,包括汽车销售的流程,汽车售后服务,汽车路程管理,如果不流程再造,是很难利用到数字化技术以及衍生人工智能技术,这是我想强调的,实际上不仅是技术流程本身,大家看到数字卵生还在很左边,真正体会到这一轮数字经济对于人类社会发展,大家要仔细领悟一下,这给我们带来什么样的未来。
我非常同意李克强教授的观点,自助、自主、自动或辅助这几个词还应该学老祖宗钻研的说法,就是说文解字,大学之道,在明明德。我们到底是自动驾驶、自主还是辅助,我非常同意李克强教授的观点,而且在人类可预见的未来是跨不过去的,就是代替人。
咱们人是五处,眼耳鼻舌身变成色声香味触。孩子出生就会吃奶,有人教吗?第一因是什么吗?连人脑都不知道谈什么人工智能,我们应该叫机器智能,是机器产生对于一种模式的认知,原来是自动化控制,自动化控制也是基于人类有限的数据摸索出的一种模式。现在计算力大了,算法更优秀了。大家对于自动驾驶应该有所了解,电车难题还没有解决,我相信这个问题永远解决不了,这个解决的是伦理和法理,当一个车出现生命问题的时候,当自助驾驶李克强教授讲的,真正法理就是自动驾驶,德国6月份也出了一篇论文,大家上网可以搜一下,就是把网联车和自动车约束条件、约束非常死提出了20个建议,其中就是讲人的生命价值要高过动物和财产,当车有算法的时候,根本就不是什么智能,智能只有人才有,机器没有智能,只有算法,不管什么方式表现出来只是一种算法。
当出现危机的时候,人不能把决定权,对别人的决定权交给汽车,德国政府做的报告还是值得我们借鉴的,就是加了一个很强的约束条件,人的价值最优先,同时也认为很多技术和伦理解决不了的问题,把最后确定别人生死的条件,必须交给人来做,这是德国提出关于自动驾驶和网联车的概念,这个是比较复杂的,并不是全自助什么都不管,这个是对人自身的定义,我们是不是真的想当上帝,还是作为人法理上的探讨。
微软是做技术的,但我们认为技术是一把双刃剑,当我们非常认真的去做算法的进步,数据结构进步的时候,我们认为现在还是要审时度势一下。中国的驾驶情况不是不了解,中国驾驶情况最缺的就是守法,在一个不守法的驾驶环境中,偏偏去让科学电脑去做一个非常遵循规则办事的方针是很危险的,但是如果让法则助人减轻刚才的李院士的左脚、右脚,千万不能减轻人最后责任,决定车以外的风险,如果是封闭驾驶,我可以封闭式的,这里面几乎像一个电车一样,那个是可以的,但是如果完全放在中国非常复杂和变量极多的环境中,不要说新司机,连老司机都会经常出车祸的国家,你枉谈自动驾驶,如果谈自助驾驶有非常远大的未来,我们效率提高和成本下降,所以这是另外一个观点。从技术上来讲,现在说来说去还是这几个定律,大家不要去低估定律的作用,不以人的意志为转移,是科学发展观,无非就是算例、数据和能源,不断的提高和效益不断增长。
我们提出历史可以做效率提高、成本下降,如果被称之为第四次工业革命的话,第二次也可以以史为鉴。右面是我们99分汗水一分天才的爱迪生。特斯拉不是车,特斯拉是一个人,大家仔细研究一下特斯拉做什么事情,和他对技术的贡献。他就是一个完全的实用主义者,同时考虑成本。他们两个有一个世纪之战,特斯拉代表新的生产力和生产关系,爱迪生代表的是旧的,这一战打下来爱迪生丧失掉了爱迪生董事长的位置,后来变成现在的GE,GE是爱迪生最早开创的,故事不讲了。技术发展是有规律的,找着规律就对社会巨大的动能提高,找不到规律以原子能举一个例子,当原子能也具备打击能力,很多国家放在军方的原子弹的发展,确实没错。但是让行业腾飞并不是原子弹,是核能的发电。当这种热钱,这么一个具有打击能力,是把钱投入极难解决的问题,甚至不可能解决的问题,还是放在称之为全生命周期人工智能覆盖,包括的是交通,汽车也是交通一部分,从汽车的设计,汽车的制造,汽车的发货,到汽车的使用,到售后服务这些和真正的交通,如果这些全产业链、生命周期用人工智能一个一个环节效率提高成本下降,会对中国经济发展产生巨大的影响和巨大的提高,如果只专注在解决一个自主驾驶问题,这个太窄了也没有必要。
怎么去实现呢,技术一定为人所用,这种技术发展有一定规律性,人工智能非常巨大,但是人工智能能力是有局限性和边际,怎么在边际产生最大效应,是我们做学问人经常考虑的问题,刺激发展观是什么问题,不可否认可能是大家应该没有什么疑问,我们人类将会经过第四次工业浪潮进入智能社会,达到这种智能社会就有智能驾驶,智能城市,智能医疗,智慧驾驭就有了,而且还有数据,而且数据够大,现在严格讲不够大,而且不够大,而且质量不够好。
刚才讲了,我们就算人工智能并没有脱离开PID原始思路,我们可以叫做不规则的非结构化数据,提高算法进步了,算率提高了,但是更重要的数据,现在的数据还是并没有真正为算法的优化做准备,算率提高最快,使算法能够从一层算到150层,但是恰恰是这个数据并没有因为人工智能架构进行重整,这是一个很大的机会。微软有几个研究员写了很好的论文,提出一个观点是时空数据架构,也就是每一个在宇宙间个体,都是SYZ+T,也就是把SYZ+T基本架构打通以后,上面可以承载交通,可以承载医疗,可以承载教育,这个时候中国刚才讲弯道超车,中国是第一个国家把时空大数据打通,每一个人、每一个物、每一个房子,每一个车、每条鱼都能够变成SYZ+P,这就为人工智能发展打了很好的基础。
现在要说机会,5G的部署,5G绝对不仅仅是快,是巡视能力更强,承载IPV6,是微蜂窝。承载万物互联就是云计算,华人在过去三四十年有两个技术的翻译词汇,我认为是走了两个极端,有一个领先于英文的翻译是什么呢是电脑,大陆翻译成计算机,那个很精准,但是信达雅雅不够,现在用的什么,用的是电脑,其实电脑就把电脑边际提高了,而且恰恰适用以及未来的需求,但是翻译比较烂就是Cloud ,中国一说云,就是云山雾罩,实际上是cloud没有任何关系,就像水和电一样是无处不在的。
比如我去李克强教授家里,家里有一个插座,这个插座不插电是不亮的。这个承载绝对不是云计算,承载的是一个万物互联社会下的,大量的数据而产生的智能价值,这个是我对于,如果实现智能社会、智能交通路线图的建议,这个回到刚才讲的,比如回到路况为社会建立起一个具备数据采集、数据传输、无处不在、无时不在的一种语意环境,才有可能去谈自动驾驶或者自助驾驶,很多基础架构去建,如果用北斗的技术把每辆车打标,还是边缘计算,总之就是得有语意环境,这个不讲其实大家比比赛可以了,我可以开多少公里,但是实际上会碰到很多障碍。
最后还是讲一下云,我相信在座各位是要做人工智能要对汽车行业发展,对于汽车有所贡献。
其实咱们古人也讲了,远取诸物,近取诸身,物计算可以说是神经从,埋计算是神经。当一个手在热锅上自己就跳起来,这个是算出来的吗?这个是渗入到神经,神经感觉这么高的时候,就通知肌肉弹起来了,这个就是未来社会需要搭建的场景,要有很强的计算能力在中央,通过微蜂窝走到这条路,产生终端智能,如果大家去研究,另外一个观点正是因为充分利用好软件定义一切算法的进步,我们应该读一下神经学的进步,脑神经的原理,了解一下为什么人是一个二十多瓦的碳机(音)计算机,人脑是硅机计算机。你不要以为你听到我的声音,是耳蜗神经接触到1和0的信息传到大脑,我们和电脑的架构是完全是不一样,诺伊曼的是用几千万几万万的智能算出来,人就是用20瓦,每天就是吃这点饭,缺点就是会头晕。
真正的业界内,大家对于阿尔发狗成功是有定义的,阿尔发狗更多是营销学的胜利,不完全是算法的胜利,算法很优秀,但是抓住的是碳基(音)生命不擅长勤奋的工作,不擅长不疲劳的工作,那是硅机(音)擅长的。
阿尔发狗抓住这个特点,打人是非常轻松,是分分钟的事,随着算法的进步更是如此,但是人类不要被这个误解,如果真正看到阿尔发狗传输给电脑的信号,全是概率论,就是我告诉你我认为走这一步成功的概率是78%,有人走这步成功概率是75%,人类写一个算法判读计算能力产生的做出决策,这个是计算机的工作,跟人的思路是完全不一样的。
物联网是人物物人,智能是一种能力,但是不是终极目标,如果驶能的场景不理解,如果对于能力不理解,给你一把锄头砍一棵树就不行了。更准确的讲机器智能擅长做什么,边际效益在哪里,这个搞不明白很容易浪费钱,浪费金钱。口口声声说抄近路结果被别人拉远了,这个跟国家大小和现代性都没有关系的,一旦有某种机构,一个机构掌握这种能力也可以超过一个国家的实力。
确实人工智能这么重要,其实刚才一开始讲,人工智能是拿来用的,不是拿来吹和炒的,我恰恰想说,这个东西太重要了,太厉害了,真的不值得去吹和值得炒,要去认真的研究,要去认真的知道电脑是如何通过数据产生算法和怎么去被应用,这个不理解就很容易陷入人云亦云的地步。
今天华尔街的报告说要走人工智能,明天说不走了,我们是不可以的。时间关系就到这里,归根结底,科技发展要以人为本,不为人类谋福利,不掌握边际效益的技术都是耍流氓。
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