[2017泰达论坛]微软韦青: 人工智能要以人为本 不掌握边际效益的技术都是耍流氓

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。

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，归根结蒂，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。