近日,易觀聯(lián)合百度創(chuàng)新中心在長沙舉辦了《數(shù)據(jù)驅(qū)動下的企業(yè)創(chuàng)新之道》的線下主題沙龍活動,邀請到易觀、自興人工智能以及湖南領(lǐng)度的嘉賓大咖,以數(shù)據(jù)為名,以增長為義,為大家分享數(shù)據(jù)化實踐經(jīng)驗。自興人工智能CEO穆陽發(fā)表了題為《擁抱人工智能的黃金時代》的演講,以下為其演講內(nèi)容:
我們知道人工智能的到來和現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)是息息相關(guān)的,因為有了大數(shù)據(jù)才有了我們現(xiàn)在人工智能的廣泛應用。這兩年人工智能非常火,2017年比爾蓋茨在北京大學做的演講,演講結(jié)束后有個問答環(huán)節(jié),有人問“比爾蓋茨你最感興趣的是什么?”他說:“我最感興趣的是人工智能?!薄叭绻氐?0歲你會做什么?”他說:“我會去做人工智能的研究?!蔽覀冎袊谌ツ臧l(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,提出了三步走,到2030年中國人工智能達到世界領(lǐng)先水平,人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到一萬個億,帶動相關(guān)的產(chǎn)業(yè)達到10萬個億,這也是習大大親自將其上升為一個國家戰(zhàn)略工程。
在2016年,AlphaGo戰(zhàn)勝了圍棋九段李世乭先生。很多人認為這是人類的失敗,但是在人工智能的行業(yè)上來看,這是人類再一次超越了自己。上一次人類超越自己是什么時候?是在第一次工業(yè)革命,蒸汽機的發(fā)明,在力量上超越了我們自己。這一次可以說是在智力上超越了自己。人工智能借助了這個標志性的事件,把人工智能推向了舞臺中央,為大家做了這樣人工智能的普及課。
人工智能的發(fā)展歷史
其實我們回顧歷史去看, 1997年IBM深藍計算機已經(jīng)戰(zhàn)勝了國際象棋高手卡斯帕羅夫,為什么這一次AlphaGo有這么大的影響呢?國際象棋的勝利靠的是深藍計算機的計算能力,用得是窮舉法,但是我們AlphaGo不可能再用那個算法,圍棋的排列組合甚至比我們?nèi)祟愓J知的宇宙中的粒子還要多,圍棋是19×19的矩陣,它的排列組合達到多少?10的170次方,而目前了解到宇宙中的粒子是10的70次方。去年又有個新一代的AlphaGo元,它已經(jīng)不再依賴人類的歷史圍棋數(shù)據(jù),只是學習了圍棋規(guī)則,然后自己跟自己博弈,自己跟自己下,經(jīng)過很短時間的訓練超過了AlphaGo。
我們已經(jīng)一腳踏進了由人工智能所主導的ABC時代,A人工智能、B大數(shù)據(jù)、C云計算。過去十年、十五年是互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的時代,正是由于互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)造就了海量的數(shù)據(jù),有了海量的數(shù)據(jù)積累才有我們?nèi)斯ぶ悄艿陌l(fā)展。同時包括計算能力的迅猛發(fā)展,正是有了大數(shù)據(jù)跟云計算能力堅實的基礎才有了我們?nèi)斯ぶ悄芙裉斓纳虡I(yè)化落地。我們知道現(xiàn)在人工智能已經(jīng)進入了各行各業(yè),進入了千家萬戶。比如個人助理,舉個例子,蘋果手機上的Siri,你隨時跟它說:siri,今天的天氣怎么樣?它會告訴你答案,這就是一個很簡單的人工智能應用。
醫(yī)療領(lǐng)域,未來人工智能+基因技術(shù)一定會顛覆傳統(tǒng)醫(yī)療,一定會引起醫(yī)療的革命。金融領(lǐng)域,各個金融的交易所,現(xiàn)在的金融交易員、金融分析師的人數(shù)越來越少,這些都會被人工智能所替代。還有政府、能源、交通(無人車)都在應用人工智能。未來人工智能一定會像水和電一樣深入到我們生活的方方面面。
我們講的人工智能會怎樣跟人結(jié)合呢?會從最開始模仿人類,然后到輔助人類,最后到超越人類。研究顯示未來有700種職業(yè)會被人工智能所取代,低價值的、高重復性的工作一定會被取代。舉個例子,大家喜歡看NBA,比如說今天火箭和公牛在舉行一場比賽,火箭以100比98戰(zhàn)勝了公牛,姚明發(fā)揮出色得到了30分,15個籃板……都是這種模板化、數(shù)字化的,未來這種一定會被人工智能所取代,同理包括股票分析師未來也一定會被人工智能所取代。
人工智能從模仿人類、輔助人類、超越人類所帶來的結(jié)果是怎樣的呢?未來人工智能的機器,一定會從數(shù)量上、質(zhì)量上超過人類。我們看這張圖,一般人類的IQ一般是100左右,像愛因斯坦、達芬奇這兩個大師他們的IQ達到200左右。全球著名風險投資人孫正義,在“世界移動通訊大會”上說:未來人工智能的IQ達到10000將成為現(xiàn)實,而智能機器人的數(shù)量(包括智能汽車)會超過人口總量。未來我們?nèi)斯ぶ悄艿腎Q達到10000會是怎樣?我們要分析一下人工智能的分類,目前人工智能有三大類,一個是弱人工智能,一個是強人工智能,一個是超人工智能。比如戰(zhàn)勝圍棋九段李世乭的AlphaGo是弱人工智能,那么什么是弱人工智能呢?就是用人工智能技術(shù)去解決單一領(lǐng)域的問題,李世乭版的AlphaGo它只會下圍棋。強人工智能可以像我們的大腦一樣,去解決各個方面的問題,可以開車,也可以下圍棋。未來會發(fā)展到超人工智能,人工智能的智力大大超越人類的智力,甚至我們未來的人工智能在認知水平上跟人類已不處在一個緯度了。我們?nèi)祟悤W習知識、吸收概念、進行一個邏輯推導,去解決一些具體的問題,但是動物學不會,不在一個認識的層面上。
我們再來看看藝術(shù)領(lǐng)域,我來讀一首詩:“人日不知處,工來有幾時,智詩以為我,能世笑無言?!边@是一首“人工智能”的藏頭詩。這是谷歌舉辦的一次人工智能的畫展,這里面的畫是用人工智能畫出來的。我們來聽一段交響音樂,這一個人工智能的團隊,讓機器學習巴赫的曲風,編出來了一段。這就是人工智能,即使我們在藝術(shù)領(lǐng)域,創(chuàng)造性的東西人工智能也能夠切入進去,當然這還只是一個弱人工智能,因為只是解決了一個單一的問題。
人工智能的整個發(fā)展歷程。首先我們要了解什么是人工智能,簡單來說人工智能就是讓機器具備像人那樣去認知、思考、學習,即用計算機模擬人的智能。人的思考,首先是知識的獲取,然后基于知識和概念進行一些邏輯的推理,最終去解決實際的問題,機器正在學習像人類一樣的思考。除了思考、學習還得讓機器聽懂這個世界,就有語音識別,語義分析,同時還得讓機器看懂這個世界,就有了計算機視覺,機器視覺;還有讓機器像人類一樣運動,運動控制技術(shù)。人工智能有感知、決策、反饋三大塊,我們拿無人車來舉個例子,無人車上有很多的傳感器,有激光雷達、攝像頭等等,無人車首先需要感知周邊的環(huán)境,前方是否有車、有人,除了車之外是否還有什么不明的物體,對周邊的事物有了感知之后需要去做一個決策,這個時候利用傳感器收集來的數(shù)據(jù)去做識別做決策。有了決策后再進行反饋,反饋產(chǎn)生動作。前面有個車或者人,我得立馬踩剎車或者前面只是個垃圾袋,那我一腳油門開過去了。
人工智能到2016年已經(jīng)有60年的歷史了。人工智能之父也挺多的,有的人說是圖靈,有人說是馬文·明斯基和約翰·麥卡錫。在我們來看人工智能之父應該是圖靈,圖靈提出了這么一個模糊的機器智能的概念。圖靈測試,讓人類跟機器做一個交流,當這個人察覺不到是在跟機器交流的時候,那么說這臺機器具有智能。
我們講人工智能也是三起兩落,在1956年經(jīng)過了達特茅斯會議后,經(jīng)歷了兩次低谷。為什么過去會經(jīng)歷這種波折呢,其實像1957年發(fā)明的Perception感知神經(jīng)網(wǎng)絡是的深度神經(jīng)網(wǎng)絡的前身,為什么會在那個年代里會跌入谷底呢?說實話,過去的神經(jīng)網(wǎng)絡都不能商業(yè)化、不能落地,為什么?因為在那個年代是沒有互聯(lián)網(wǎng),沒有移動互聯(lián)網(wǎng),沒有大數(shù)據(jù)的支持。那個年代一個計算機裝滿一個房間,計算能力非常低,沒有辦法去形成產(chǎn)業(yè)化的落地。直到2006年,有了突破性的進展,進入了發(fā)展熱潮。我們認為這一波會平穩(wěn)向上。
人工智能的技術(shù)方向
為什么說這一波人工智能會平穩(wěn)向上呢,我們來看看人工智能的三大要素:首先是數(shù)據(jù),像深度神經(jīng)網(wǎng)絡這種算法是需要海量的數(shù)據(jù)去訓練我們的算法模型,提升這個算法的精確度、提升算法的性能。正是因為互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)這么多年大數(shù)據(jù)的積累用于去訓練算法,才可以把人工智能的算法做到更精確,數(shù)據(jù)就是人工智能的燃料,在未來數(shù)據(jù)一定成為一種新能源。第二是算力,隨著并行計算能力、芯片技術(shù)的提升,大大提升人工智能的運算速度,降低了運算成本,算力可以比作人工智能的輪子。第三是算法,我們?nèi)ソ鉀Q具體的每一個問題,要靠我們核心的算法,算法是人工智能的發(fā)動機,正式因為人工智能具備了發(fā)動機、燃料、輪子這三大要素,所以我們相信這一波人工智能一定會快速的向前發(fā)展。
當然,每個行業(yè)興起的時候,最大的瓶頸是人才。去年,我身邊的一個學人工智能的應屆博士,畢業(yè)了之后去了騰訊,他的年薪是80萬?,F(xiàn)在人工智能的專業(yè)人才太難招了,我們自己做人工智能招人也是非常的痛苦。我們自己建立的自興人工智能學院也在為自己輸送人才,自己在培養(yǎng)人才。其實目前來講,大部分的人工智能人才來自哪里呢?很多是來自高校,F(xiàn)acebook的Yann LeCun,谷歌的Geoffrey Hinton,百度的吳恩達都曾是各自大學里人工智能研究領(lǐng)域里的執(zhí)牛耳者。專業(yè)人才是目前人工智能最大的瓶頸。中國有人工智能專業(yè)的高校不到20所,湖南的中南大學智能系統(tǒng)與智能軟件研究所是其中之一。
再來看看人工智能的熱門領(lǐng)域,看看人工智能的技術(shù)方向,現(xiàn)在人工智能最火的是深度學習,深度學習技術(shù)是模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡去學習、去解決具體問題的。深度學習里目前用得最多的是有監(jiān)督學習,有監(jiān)督學習,是學習從A到B,從輸入到輸出的映射。我們知道人腦的神經(jīng)元是有輸入端和輸出端的。舉個例子,比如在營銷廣告上的應用,輸入是廣告和用戶信息,輸出的是這個用戶會不會點你這個廣告。
下一個是自然語言處理,各個大公司都在做智能音響。語音識別可以讓機器聽到我們的聲音,自然語音處理除了像語音識別能夠聽懂,還得讓機器理解這個事件。包括通篇文章的理解,就像我們學英文時有個閱讀理解,閱讀完一篇文章后,我們要能正確的回答后面的問題才能代表我們理解了這篇文章。加拿大的一個人工智能團隊,讓機器去讀《權(quán)力的游戲》第五季的故事梗概,然后去問這個機器,:“是誰刺中了瓊恩·雪諾”?!笆鞘匾谷恕?,AI 準確快速地做出了回答。
計算機視覺技術(shù)也是一個很熱門的方向,像人臉識別,還有這個是步態(tài)識別,有人看過《碟中碟5》的電影沒有?里面有這么一段,特工利用3D打印做了假面具,做了假的指紋、假的虹膜,都騙過了機器,但是最終在通過過道的時候,通過步態(tài)識別被識別出來,被抓住了。所以計算機視覺技術(shù)可以應用在智能安防領(lǐng)域。另外計算機視覺加上深度學習可以讓機器認識一個圖里面的各種事物,可以識別這是一個人這是一個風箏,這是一只狗。除了能夠看到這些圖片,還能看懂圖片,比如看到這張圖片后,它能理解,“一個人站在了一只大象旁邊”。
剛才說過大數(shù)據(jù)是人工智能的燃料,未來大數(shù)據(jù)也是一種新能源。有了大數(shù)據(jù)還得靠算法去挖掘、去處理,只有通過好的人工智能算法才能讓你的數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值。未來到了物聯(lián)網(wǎng)時代,萬物互聯(lián)的時代會產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù),到了那個時候需要更好的人工智能的算法手段去處理,讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生更多的價值。
人工智能在具體行業(yè)應用
首先講醫(yī)療方面的,我們自興人工智能智能研究和試管嬰兒之母盧光琇教授深度合作,成立了光琇-自興智能醫(yī)療聯(lián)合實驗室,主要是圍繞醫(yī)療方面的相關(guān)領(lǐng)域做一些探索和產(chǎn)業(yè)化落地。醫(yī)療的領(lǐng)域應用場景比較多,虛擬助理,像我們現(xiàn)在看病,有了HIS系統(tǒng),醫(yī)生會敲鍵盤,把這個病人的病歷敲進去,未來會是基于語音的,醫(yī)生在跟患者的溝通中,利用語音的技術(shù)直接把他們的信息轉(zhuǎn)換成文本輸入進去。
醫(yī)療影像,目前在醫(yī)療行業(yè)應用得最廣的,我們知道醫(yī)療的影像數(shù)據(jù)每年是40%多的增長率,但是影像科醫(yī)生每年的增長只有2%,這里有個巨大的落差。人工智能技術(shù)可以很好的去填補這個落差。
輔助診療大家應該聽說過IBM Waston吧。
還有疾病風險預測,基因是人類的代碼,癌癥本質(zhì)上是一種基因病,是你的某一個基因產(chǎn)生了突變?,F(xiàn)在可以做基因測序,把我們基因的序列測出來,未來更多的還是要通過人工智能的技術(shù)去解讀基因,相信隨著基因加人工智能技術(shù)的突破,大家都可以活到120歲。
藥物的挖掘,一個新藥的上市至少要十年的時間,投資過億。這中間不斷的做各種各樣臨床實驗,利用人工智能技術(shù)可以大大的縮短我們新藥上市的時間,降低成本。
還有健康管理等等。所有這些場景都離不開醫(yī)療大數(shù)據(jù)。醫(yī)療大數(shù)據(jù)有這么幾個特點,數(shù)據(jù)量非常大,現(xiàn)在上升到PB級別了。種類也非常多,非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)(PDF、影像),半結(jié)構(gòu)化的(XML),結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。醫(yī)療的數(shù)據(jù)的價值密度還比較低,這與我們當前醫(yī)療產(chǎn)業(yè)國家的現(xiàn)實情況相關(guān),現(xiàn)在很多的醫(yī)院,醫(yī)院與醫(yī)院之間,甚至在醫(yī)院內(nèi)部的科室之間數(shù)據(jù)是沒有打通的,而且現(xiàn)在有很多醫(yī)院的數(shù)據(jù)標準是不統(tǒng)一的,未來結(jié)構(gòu)化的電子病例,一定健康大數(shù)據(jù)的基礎。我們知道最開始的病歷都是手寫的,涂改三次之后這個病歷要重新寫,到后來有了電子化病例,未來會標準化、結(jié)構(gòu)化。到未來醫(yī)療大數(shù)據(jù)還一定是區(qū)域化的,醫(yī)院和醫(yī)院之間的數(shù)據(jù)要打通,形成一個大型的數(shù)據(jù)庫。
另一個熱門應用場景是智能交通,現(xiàn)在很多巨頭都在投入智能交通,投入無人車。無人車是一個人工智能技術(shù)高度集成的機器人,移動的機器人。它有感知、有決策、有反饋、有控制,能把無人車相關(guān)的技術(shù)處理好,你再處理其他領(lǐng)域的人工智能,我相信可能會是一個降維的空間。另外本身汽車行業(yè)是個非常大的產(chǎn)業(yè),中國最大的兩個產(chǎn)業(yè)一個是房地產(chǎn),一個是汽車。
智能服務機器人,未來相信每個人身邊都會有個懂你的機器人,未來一定是通過語音,通過我們的視覺,它甚至能夠識別出你的情感,當你不高興、不開心的時候它還會來哄你開心,未來會進入超人工智能時代。
人工智能中國機遇
我們再來看看人工智能這么火中國有哪些機遇?中國和美國是人工智能目前發(fā)展得最好的兩個國家,我們中國的人工智能目前已經(jīng)超越了日本、歐洲。來看深度學習領(lǐng)域的論文發(fā)表數(shù)量,我們?nèi)A人的論文發(fā)表數(shù)量已經(jīng)超過了美國,在人才、市場、政策、資本這幾個領(lǐng)域里中國人工智能都具備優(yōu)勢,中國個理工科大國,中國普遍的數(shù)學基礎都比較好,數(shù)學基礎是學習人工智能非常重要的基礎。市場方面我們中國有這么大的統(tǒng)一的本土化的市場,你看歐洲有那么多的國家,語言也很多,我們中國講普通話,可以走遍全國。近年人工智能的政策也非常多,今年習大大的新年演講,有人去看習大大的書桌上有什么書,其中就有兩本是人工智能的書,人工智能已經(jīng)國家的戰(zhàn)略工程。這么火的行業(yè)怎么能少得了資本呢?這兩年資本也在大量的投人工智能的行業(yè)。
我們再來回顧互聯(lián)網(wǎng)的歷史,互聯(lián)網(wǎng)歷史上電商平臺eBay被我們的淘寶打敗,淘寶是全球最大的電商平臺。即時通訊最開始是MSN,最后被我們的QQ、微信所替代了,電子支付包括我們中國最大的支付寶。我相信未來在美國,在基礎的芯片領(lǐng)域會保持一定領(lǐng)先,但是我相信在人工智能的應用市場上,中國未來一定會產(chǎn)生很多新的獨角獸。
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