在上午的主题演讲中,马云谈到人工智能时说:“去年大家把AlphaGo捧得天花乱坠,我听到这个消息就想,So 他妈 what!”
数字中国联合会主席吴鹰则认为人工智能“离泡沫差远了,需要大泡沫,需要更大的泡沫”。
而在接下来的圆桌环节,李彦宏、马化腾、沈向洋(微软全球执行副总裁)和郭为(神州数码控股有限公司董事局主席)与主持人吴鹰则共同探讨了“人工智能:中国机遇与挑战”。
碰撞:沈向洋说BAT老从微软挖人
在讨论中,几位嘉宾不断碰撞出火花,比如马化腾对着旁边的李彦宏主动说:“李彦宏在人工智能方面走得更前,对腾讯来说我们还是落后不少,只是去年刚立的开始成部门。”
李彦宏表示很开心。他再次重述了他之前的一个观点:“互联网其实现在只是一道开胃菜,真正的主菜是人工智能,所以人工智能不是互联网的一部分,不是互联网第三个阶段,它是堪比工业革命一个新的技术革命。”
李彦宏曾经在去年12月的乌镇世界互联网大会上说过“移动互联网时代已经结束,人工智能时代已经来临”,让很多人对他“怀恨在心”,甚至连马化腾都在某个公开场合公开反对李彦宏的观点。今天,俩人在人工智能方面有了新的争执,下文会提到。
BAT总是跑到微软来挖人,最知名的当然是前微软全球执行副总裁陆奇刚被百度挖来当百度集团总裁,当然还有张亚勤。
而微软亚洲研究院一直有中国互联网黄埔军校之称,被培养出来的科学家和工程师总是被BAT哄抢,对于这种现状,沈向洋充满了无奈,在吴鹰问他目前微软人工智能事业部有多少人时,沈向洋有点儿挖苦地回答道:“一共有7000多个工程师和科学家,我们还在继续招人,并且Pony(马化腾)和Robin(李彦宏)经常来挖我们的人,Jack(马云)也挖。”
吴鹰随后抛出一个犀利的问题给微软的沈向洋——人工智能市场的话,BAT,你最想干掉马云、马化腾还是李彦宏?
沈向洋则顾左右而言他,就是不回答问题:“借助刚才马云讲的,弯道超车十超九翻,要换道超车才有希望,在任何竞争的过程中总是要找到自己的出发点……”balabala安利了微软明星级人工智能产品——微软小冰。
吴鹰不死心,再追问:“我没用过小冰,但你好像还是没有直接回答我的问题,你最想先干掉谁?”
沈向洋继续装糊涂:“你刚才问了什么问题?”
全场绷不住了,大笑,随后吴鹰无奈地评价沈向洋是“高手”。然后他说:“我本来想问李彦宏怕不怕微软,想不想把它干掉,但是没有什么意义,他们都有很智慧的回答,肯定会回避开。”
对于沈向洋提到的BAT尤其是腾讯跑到微软挖人,马化腾倒是个诚实boy:“过去一年我们也招了挺多的人,我们在微软总部西雅图还设置了一个实验室。因为很多微软的人不愿意离开西雅图,所以我们就在旁边设,没有办法,人才就是这样。几个方面结合起来才有办法真正在某一个领域看到它的成效。”
说着说着他自己都不好意思了,害羞地笑了。
沈向洋说:“作为大公司来讲,特别是成功大公司来讲,我们对社会有一个责任,对行业有一个责任。当我们行业做的很成功,第一件事情就是开研究院。现在Pony也开研究院,唯一做得不对的就是开到微软门口去了。”
谈到同业竞争,郭为最有自知之明,他说:“今天我去跟BAT在互联网竞争,那我是找死,那是完全不可能的事情,那真是活腻了。”
李彦宏:“合作的空间是巨大的。”
沈向洋:“还是跟微软合作比较好。”
吴鹰:“好,有点味道了,李彦宏和Harry(沈向洋)都在向你递橄榄枝。”
关于人工智能仿生的问题,李彦宏不赞同马云和马化腾的观点
上面是提到了几位嘉宾一些激烈的碰撞。但在我还想单独把一个话题抛出来,因为这个话题在吴鹰这个老油条的循循善诱下,李彦宏、马化腾、郭为和沈向洋都对这个问题进行了观点PK和站队,当然,吴鹰自然没有放过在台下坐着的马云。
吴鹰:我也想借马云刚才讲的问一个仿生问题,我就想问台上的四位嘉宾,不用专业知识,就是直觉,在人工智能上有突破的事,模仿人脑的,马云说机器一定比人快很多,你们觉得仿人脑的方式会有所突破,还是完全不一样的想法?郭为你就先说,说错了也不要尽管,反正你也不是人工智能专家。
郭为:是功能性的突破,还是仿生的东西,就拿AlphaGo来讲它下一盘围棋所消耗的能量,有人告诉我需要2吨煤,但是一个围棋手可能就是两碗米饭,我们在考虑一个功能的时候需要多大的资源消耗,这始终就是人类进步的很重要的,你可以实现这个功能,从实验室走到工业,实验室可以做得出来,但是无法实现工业化就是要考虑成本,考虑到资源的消耗。
人工智能之所以用功能性替代就是考虑这些因素,就是完全模仿本身也非常困难。我也非常同意马云的说法,人的大脑功能,我们自己认知只有3%,最终就是用功能,而功能的替代能量消耗要比人本身,人还是太神奇了,这个我觉得很难达到人的程度。
今天做人工智能也和当年发明针没有根本的区别,人在进步的过程中不断发明新的工具,而新的工具最终还是为人类服务的。
吴鹰:Pony觉得是用模仿人的方式,还是全新的?
马化腾:我们当然期待有一个本质的,发现飞机的螺旋桨也好,还是流体动力学,还是鸟的翼,或者是马跑,现阶段还是通过仿生的阶段,在某一些垂直的领域,你现在要做到一个通用的AI非常难,包括围棋也是选一个非常窄的领域,然后给它学习,通过各种参数来训练,刚才郭为提到的用AlphaGo下一盘棋要消耗多少能源。这个垂直领域训练数据是需要消耗很大的能量,但在实际用的时候其实不需要消耗太大的能量。
我们绝艺训练出来的单机成本跟职业棋手差不多,但是要训练出这个模型来要很长时间,稍微改一改规则就全部要进行重复训练,改进一点之前的积累都不算,要从头积累一遍,消耗的能量很大,而且时间很长,这是很窄的一个技能模拟。
下一步到通用的,再下一步是不是有更本质性的,发现它背后的原理,智能可以超越人的碳基的智慧,是不是有其他更多的基础元素可以形成更高级的生命智慧呢?这可能是超越人类现在所发现的知识,这也是有可能的。甚至有人还突发奇想说我们现在认识的宇宙就是高智能的生命,用他的量子计算机模拟出来的环境,我们一切都是模拟出来的,也有可能。
吴鹰:脑洞大开,一切皆有可能,Robin怎么看?
李彦宏:其实我不太认可人工智能现在做的是仿生学,现在我们讲人工智能像是人脑神经元的工作原理,但是人脑具体怎么工作的,刚才马云讲的我们只了解3%,我们并不知道人脑是怎么工作的,你不知道它怎么工作怎么仿它?我们只知道这一点点,这一点点计算机的算法有一点类似之处。
我同意现在的人工智能,尤其是机器学习、深度学习的算法还确实处在非常初级的阶段,还有很多提升的空间,现在做得还非常不够。什么时候能够挑战真正人的认知能力,我觉得还有很长很长的时间。我说话比较保守,我说很长是说这一天永远不可能来到。
第一阶段是弱人工智能,第二阶段是强人工智能,第三阶段是超人工智能,我认为到强人工智能这个阶段就达到不了,不仅仅是你永远搞不清楚人脑是怎么工作的,你即使用电脑的方法模拟人脑,要想完全达到人脑的水平,我觉得也做不到,永远做不到这件事情。
吴鹰:我们IT领袖峰会就是观点。我也不用问沈向洋了,因为确实是人脑到底怎么工作的,不知道。但是这个答案非常简单,因为有一个上帝。所以很多科学家到最后就信上帝了,变成找到一个答案了。沈向洋,你还有补充?
沈向洋:我蛮赞成李彦宏刚才讲的,人工智能这件事情发展,今天最大问题是对人脑不了解。脑科学今天还是非常初步的科学,你每次要讲科学的话,首先要一定要有数据,要能够做试验,而且做重复的试验,今天就没有办法真正监测到真正做试验说因为加入了这样的输入到人脑,出现什么样的输出。接下来N年应该有更多的人投身基础科学研究脑科学这件事情。
看今天计算机体系结构,冯诺伊曼结构,跟人脑结构完全是两码事。可能也像张教授说飞机的模仿并不是真正像鸟一样,我觉得肯定是这样的情况。
接下来很多方面肯定叫弱人工智能也好,这些很多的人的智能方面我们能够想象得出来,今天人能够做的事情在不远将来,绝大多数事情,人工智能都可以达到。
今天大家觉得激动人心的地方是因为以前是完全符号式、公式这样做,今天是神经网这样一种解法,它的区别在于以前符号式做法,你觉得用符号式做法解了一个问题,你觉得可以懂的,你可以解释的。而今天这种神经网解法,包括Pony做的围棋机器人,他很难去解释为什么下这个。
接下来有一个需要研究的问题,从符号式到神经式怎么样回过头再到符号式。就是研究行业很热门的方向,叫做可以解释的人工智能。
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