【AI论坛】人工智能与社会伦理——终极算法的诱惑

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为什么Alphago（阿尔法围棋）到到今天大家对AI比较关注，算法本身没有太革命性的变化，我二十年前做AI的时候是神经原网络，没有特别本源的变化，为什么然爆发出来？两个因素：一是计算力的提高，二是数据的飞快爆炸。在中国这两年来AI的变化，一个是C端的，特别是人脸识别相关的图像处理的应用，也包括这种价值，已经产业化了。另一个比较大的是To B的，我一直认为To B很多时候，所谓的AI应用还是对于数据的加工和处理，以及在数据加工处理背后产生的商业价值。很多公司都是B服务能够挣钱，没在To C产品上挣很多钱，我跟Face++很熟。他们最早也想做To C，最后还是在To B上赚比较多的钱。这两年按成绩和进展来讲，是To C在图像、视觉这些方面的进展，以及在To B的数据上的应用。

 

关于瓶颈，技术上来讲的瓶颈就是人机交互。大家很希望电脑和人之间能够有很自然的语言交互，但目前还是没有明显的突破，虽然翻译有了很好的进展，但还是基于大数据的学习。电脑还是不理解你在说什么。再一个瓶颈就是人才。已经有越来越多的人关注到AI(，投入到AI产业中来，我认识的很多原来是做系统工程的工程师都转行去做AI了，因为很赚钱，作为资深的系统工程师，年收入是80万、100万，不是那么资深的AI工程师是100万、200万，但人才依然是瓶颈。还有技术上的瓶颈，深度学习对高维的数据有比较好的处理能力，但对日常生活中的数据，更多的是需要逻辑推导和泛化的能力。

先从自动驾驶讲起，自动驾驶据我在美国Google和特斯拉的工作，现在做得最好的是特斯拉，因为特斯拉有所有车上路的数据，他们内部在做自动驾驶的时候，有第一手的数据。但Google真正在路上跑的数据规模还很小，Google自己不造车，这是无关紧要的。PC时代的Intel+Windows，芯片+操作系统这件事情，类比到AI时代，说中国没有发展的机会我是不认同的，AI跟PC的架构最大的差别在于PC的图灵的架构，这么多年来电脑一直是遵循硬件的架构，所以它的硬件架构决定了它的上层的软件系统，上层软件系统再决定上层的应用，是自底向上、从硬到软的过程。但AI体系里面，最大的变数是在于AI的算法，为什么有GPU的体系，然后去支撑，是因为现在还用的是深度学习的网络这套算法来做这件事情。

 

我也很多年没有实际在AI体系里面做研究了，但我一直认为，深度学习的这套机制跟大脑的思维的逻辑还是不完全一致的。新的对于深度学习网络的   算法的完全的颠覆，另外一套AI算法体系来支撑现在所有的基于学习和基于计算的体系，整个GPU的计算体系就废掉了，我就不需要基于GPU来做这套体系，而是用另外一套算法，操作系统。操作系统对底层硬件有新的要求，于是整个生态就会发生变化。AI的核心算法还没有完成大意上的突破，所有的理论模型还是在20年前、30年前已经大部分定下来的，有一些是术上面的变化，包括对抗学习这种东西，它是术上面的优化。有道层面的AI(ARTIFICIAL INTELLIGENCE,人工智能)算法的变革，那一天中国是有机会翻盘的。

 

第三个是To B和To C场景的应用。大的To C公司拥有足够多的数据，所以AI一定要基于大数据，基于深度学习这套机制。但有一些AI是跟大数据无关的，你真的无法判定下一代AI，AI基础科学的研究还没有到那个突破的点。我20年前去美国读博士，是想有一些突破。但机缘巧合我回来创业了，但我自己认为AI领域还是会有不同的东西。不能用PC架构来模拟的AI的架构，不能用PC上面的美国的强来说在未来的10-20年中国没有机会在这个领域翻盘。客观说，中国大的生态不适合这样做基础研究的公司发展起来，高校没有这样的环境，业界没有这样的环境，我是认同的。但你说机会，要是有天纵奇才，也许会有一些其他的东西在里面，它不是应用产品决定的，而是教育生态不具备在底层有一些突破。

大家对未来的设想都很美好，但我自己关注到几个事情。第一个是我们最基础的数学学科在过去的两百多年没有特别本质性的突破，我们的物理学科在过去一百年时间里面也没有本质性的突破。我们看到的所有发展的都是涌现到上层以后产生新的应用的场景，但这些场景很多的瓶颈已经到了，可以看到，Intel的芯片制造是已经很难继续深度研发下去了，第二件事情是因为物理学，在这个维度上面没有足够的理论支撑了，而物理学为什么在这个维度没有足够的支撑？是因为数学已经没有办法支撑物理学的很多研究了。数学在这么多年的时间里面，没有特别大的突破是因为很难再用更抽象的东西来描绘我们的世界了，所以今天大家描绘了很多东西，如果我们的算力再增加100倍，或者是我们的什么东西再增加100倍，按照过去的趋势来看，可以很快地到达20年、30年，到达到大家描绘的那么美好的现象。但是我很担心，那个瓶颈到了，就像我们经常小时候说，如果每天抱着一个小牛跳一棵小树，十年之后可以抱着一个大牛跳一棵参天大树，但是实际上有一些极限是无法绕过的。今天大家可能没有关注到我们在数学、物理这些基础学科上的突破，非常多地淡出大家的视野，事实上面它们一直都是瓶颈，所以我对未来没有那么乐观，但是有限的乐观我还是有的。