6月24日，人工智能先行者大會(huì)暨黑馬大賽人工智能分賽在京舉行，近千名人工智能產(chǎn)業(yè)相關(guān)創(chuàng)業(yè)者、投資人、產(chǎn)業(yè)專家參會(huì)。本次活動(dòng)由創(chuàng)業(yè)黑馬與人工智能新媒體平臺(tái)黑智聯(lián)合主辦，聯(lián)合冠名商摩比神奇與戰(zhàn)略合作伙伴鉑諾對(duì)活動(dòng)進(jìn)行了支持。

會(huì)上，創(chuàng)新工場(chǎng)AI工程院副院長(zhǎng)王詠剛發(fā)表了題為《創(chuàng)新工場(chǎng)的AI布局》的演講。在他看來(lái)，大眾認(rèn)知的人工智能和實(shí)際的人工智能存在著很大區(qū)別，人工智能技術(shù)在很多方面還等待破局，創(chuàng)新工場(chǎng)在技術(shù)研發(fā)、培訓(xùn)、投資等多方面在人工智能領(lǐng)域的投入，最終最期待的未來(lái)是，讓人工智能真正成為人類的工具，成為一個(gè)“即插即用”的工具箱。

以下為王詠剛演講，經(jīng)黑智編輯：

大家好，我是創(chuàng)新工場(chǎng)AI工程院的副院長(zhǎng)王詠剛，去年加入創(chuàng)新工場(chǎng)，之前在GOOGle做了10年的工程師。

今天，我想給大家分享的是創(chuàng)新工場(chǎng)在人工智能領(lǐng)域的投資布局。我們到底怎么看待人工智能現(xiàn)在所處的現(xiàn)狀，在面對(duì)投資、創(chuàng)業(yè)、技術(shù)研發(fā)等問(wèn)題時(shí)，都會(huì)考慮哪些問(wèn)題？

其實(shí)，對(duì)于很多不是搞技術(shù)、創(chuàng)業(yè)或者投資的人，“人工智能”這四個(gè)字大概是2016年3月AlphaGo和李世石下棋后，才進(jìn)入到他們的視野，才知道人工智能原來(lái)和自己的生活有關(guān)。但他們往往會(huì)把人工智能理解成科幻小說(shuō)中寫的人工智能，擔(dān)心是不是在未來(lái)某一天，人工智能能夠毀滅人類。

如果我們不去科普，用科學(xué)或者符合技術(shù)邏輯的方法，讓更多的普通人了解什么是人工智能，那無(wú)論是在創(chuàng)業(yè)還是投資上，都會(huì)存在很大的問(wèn)題。

比如，我在和一些大型集團(tuán)的業(yè)務(wù)線老總談人工智能時(shí)，他們經(jīng)常會(huì)問(wèn)到這樣一個(gè)問(wèn)題：“你們現(xiàn)在投了那么多人工智能項(xiàng)目，做圖像、聲音、無(wú)人駕駛、自然語(yǔ)言等方面的創(chuàng)新，這些創(chuàng)新不是在給人類掘墓嗎？”他們認(rèn)為這種新的技術(shù)最終會(huì)統(tǒng)治人類，壟斷資源，甚至讓人類走向滅亡。

這確實(shí)是一些人對(duì)于人工智能非常真實(shí)的反應(yīng)。

創(chuàng)新工場(chǎng)在做技術(shù)研發(fā)和投資的同時(shí)，花了大量精力做相關(guān)的科普工作，主要想告訴大家，今天的人工智能科學(xué)技術(shù)和科幻電影里說(shuō)的人工智能，基本上是兩件事。

如果將我們?nèi)祟惖倪M(jìn)化用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)比喻的話，那它也有一個(gè)目標(biāo)函數(shù)，但這個(gè)目標(biāo)函數(shù)和我們給機(jī)器設(shè)定的目標(biāo)函數(shù)會(huì)非常不一樣。因?yàn)?，人類的進(jìn)化是大自然在幾十億年時(shí)間內(nèi)，從低等到高等，從簡(jiǎn)單到復(fù)雜，不斷進(jìn)化而來(lái)。這個(gè)目標(biāo)函數(shù)大致就是保證自己的種族繁衍，同時(shí)保證能夠盡可能多的占領(lǐng)地球資源。

這和科學(xué)家、研究者、工程師，給現(xiàn)代機(jī)器、人工智能設(shè)定的目標(biāo)函數(shù)，根本不是一回事。我們給人工智能設(shè)定的目標(biāo)函數(shù)，往往是你對(duì)圖像識(shí)別的錯(cuò)誤率盡可能低，你對(duì)人類語(yǔ)言從英語(yǔ)映射到中文的準(zhǔn)確率盡可能高，它是這樣一種非常具體的，基于任務(wù)的目標(biāo)函數(shù)。

正是因?yàn)檫@種本質(zhì)上的不同，所以我們會(huì)說(shuō)今天所有人工智能的科研、技術(shù)、產(chǎn)品和創(chuàng)業(yè)，只是人類的工具。如果要說(shuō)1000年、10000年以后的事情，那我相信這個(gè)事情的結(jié)局會(huì)非常的開(kāi)放。

怎么看待今天的人工智能技術(shù)？這是創(chuàng)新工場(chǎng)對(duì)今天人工智能技術(shù)發(fā)展過(guò)程，以及未來(lái)可能在哪些領(lǐng)域取得突破，做一個(gè)簡(jiǎn)單的理解。

今天人工智能的發(fā)展，是基于深度學(xué)習(xí)在2006-2010年間取得了一系列的理論突破。現(xiàn)在還在吃這個(gè)老本，把它應(yīng)用到圖像、聲音、文本，以及所有有大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域中。

但是，今天正在取得成果的很多技術(shù)，都可能在不遠(yuǎn)的將來(lái)，真正轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品和競(jìng)爭(zhēng)力。比如增強(qiáng)學(xué)習(xí)，大家可能已經(jīng)在AlphaGo中看到了它非常強(qiáng)大的威力。事實(shí)上，增強(qiáng)學(xué)習(xí)在機(jī)器人、無(wú)人駕駛，以及所有涉及到環(huán)境感知的領(lǐng)域都有非常強(qiáng)的應(yīng)用場(chǎng)景。我們也非常關(guān)注增強(qiáng)學(xué)習(xí)和每一個(gè)具體商用領(lǐng)域、具體落地產(chǎn)品的關(guān)聯(lián)。

再比如說(shuō)遷移學(xué)習(xí)，今天人工智能在這塊的表現(xiàn)非常差，甚至不如一個(gè)小孩。當(dāng)一個(gè)小孩開(kāi)始理解世界，在進(jìn)入新的領(lǐng)域時(shí)，根本不用像現(xiàn)在的計(jì)算機(jī)那樣學(xué)幾萬(wàn)、幾十萬(wàn)、幾百萬(wàn)張的圖片。他們只要看兩三個(gè)樣本就可以進(jìn)入到新的領(lǐng)域，只要看一個(gè)具體的分析，就可以從中抽象出這個(gè)領(lǐng)域某一個(gè)對(duì)象的特質(zhì)。

所以，如果我們沒(méi)有辦法在遷移學(xué)習(xí)上取得突破，也就沒(méi)有辦法讓人工智能從已有的知識(shí)推廣到另一個(gè)領(lǐng)域，或者從已有的數(shù)據(jù)推廣到另一種數(shù)據(jù)。那么，我們就永遠(yuǎn)被拴在人工智能必須是算法和大數(shù)據(jù)結(jié)合這樣一個(gè)等式上。

可喜的是，科研界現(xiàn)在有非常多關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的新技術(shù)和新產(chǎn)品出來(lái)，這些技術(shù)什么時(shí)候能夠在創(chuàng)業(yè)領(lǐng)域開(kāi)花結(jié)果？我相信大概在幾年時(shí)間內(nèi)。

跨領(lǐng)域自然語(yǔ)言理解技術(shù)，是我們關(guān)注另一個(gè)重點(diǎn)方向。幾十年來(lái)，人工智能界都會(huì)把自然語(yǔ)言理解叫做“人工智能皇冠上的明珠”，原因在于自然語(yǔ)言理解是一個(gè)遠(yuǎn)復(fù)雜于圖像理解、語(yǔ)音理解、大數(shù)據(jù)理解的非常復(fù)雜、完全嶄新的領(lǐng)域。

在自然語(yǔ)言理解領(lǐng)域，數(shù)據(jù)的維度空前高。數(shù)據(jù)本身的靈活性、信息的靈活性，信息和每一個(gè)標(biāo)注對(duì)應(yīng)關(guān)系的復(fù)雜度，都遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于圖像和語(yǔ)音領(lǐng)域。在這個(gè)領(lǐng)域，我們幾乎不敢苛求100%的理解。因?yàn)?00%理解自然語(yǔ)言、通過(guò)圖靈測(cè)試的計(jì)算機(jī)，就已經(jīng)跨入了強(qiáng)人工智能的門檻。接下來(lái)的超人工智能、毀滅人類的現(xiàn)象，有可能隨之到來(lái)。

但是，如果把自然語(yǔ)言理解的精通設(shè)定為100分的話，現(xiàn)在可能只做到了5分。從5分到50分，從50分到60分，從60分到80分，這里面有非常多可以擴(kuò)展的空間和進(jìn)步的地方。

我個(gè)人在Google 10年間做自然語(yǔ)言方面的東西，更傾向于預(yù)測(cè)在下一步自然語(yǔ)言理解領(lǐng)域，翻譯技術(shù)有可能取得實(shí)質(zhì)性的突破。去年已經(jīng)看到Google在翻譯技術(shù)方面里程碑式的論文。

未來(lái)三五年，或者再多一點(diǎn)時(shí)間，也許所有的人都不需要再學(xué)任何外語(yǔ)，我們到任何的國(guó)家都可以用一部手機(jī)無(wú)縫交流。它可能達(dá)不到人類智慧的標(biāo)準(zhǔn)，但是可以處理像翻譯、智能助理、客服應(yīng)答這樣基礎(chǔ)的任務(wù)。

經(jīng)過(guò)三年、五年、八年、十年的發(fā)展，我們相信，所有的人工智能前沿技術(shù)，會(huì)變成一個(gè)非常好用、便捷的工具箱。做技術(shù)的都知道，現(xiàn)在已經(jīng)有很多開(kāi)源的人工智能技術(shù)，像Google的TensorFlow，類似這樣的框架至少有幾十種。

從今天的TensorFlow，GPU、TPU的管理，Docker這樣的封裝、集成，到未來(lái)即插即用、即開(kāi)即用的人工智能解決方案還有多遠(yuǎn)？我相信這個(gè)距離也不是那么遠(yuǎn)。

我非常希望看到，在兩三年后，到任何一個(gè)行業(yè)，哪怕不懂人工智能的工程師，都可以快速地接入人工智能技術(shù)，用人工智能的工具箱解決這行業(yè)領(lǐng)域里的具體問(wèn)題。這是我們對(duì)人工智能技術(shù)發(fā)展的基本愿望，也就是人工智能成為人類的工具，成為一個(gè)即插即用的工具箱。

但是我也非常清楚地認(rèn)識(shí)到，今天很多主講嘉賓都提到人工智能在創(chuàng)業(yè)和投資領(lǐng)域存在泡沫，這種泡沫現(xiàn)象在美國(guó)、中國(guó)都非常的明顯?？梢悦鞔_的是，人工智能投資和創(chuàng)業(yè)有泡沫，但人工智能這件事沒(méi)有泡沫。

至于今天遇到的這些泡沫，以及人工智能在實(shí)際的創(chuàng)業(yè)和投資過(guò)程中遇到的挑戰(zhàn)，創(chuàng)新工場(chǎng)基本的總結(jié)是這樣的：

首先，人工智能領(lǐng)域太多的創(chuàng)業(yè)者都是科學(xué)家、工程師，他們離真正使用的行業(yè)還很遠(yuǎn)。現(xiàn)在讓一個(gè)科學(xué)家和銀行業(yè)務(wù)主管，或者保險(xiǎn)公司代理員，坐下來(lái)討論關(guān)于人工智能的方案規(guī)劃，還是非常困難的，這是今天人工智能創(chuàng)業(yè)最大的特點(diǎn)。因?yàn)橐酝龌ヂ?lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)的，很多都是行業(yè)專家出身。

第二，人工智能的人才缺口巨大，人才結(jié)構(gòu)失衡。人才是創(chuàng)新工場(chǎng)非常關(guān)心的一件事?，F(xiàn)在有大量的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)宣稱可以培訓(xùn)、批量復(fù)制人工智能工程師，我也知道那些21天成才的人工智能工程師都學(xué)了什么課程。

非常簡(jiǎn)單，第一周學(xué)Python，第二周學(xué)數(shù)學(xué)模型，第三周做幾個(gè)demo跑一遍，他就可以對(duì)外宣稱自己是一個(gè)人工智能工程師，是一個(gè)在AI領(lǐng)域可以拿到高薪的工程師。

嚴(yán)格來(lái)講，在人工智能領(lǐng)域，真正能夠解決問(wèn)題、解決業(yè)務(wù)需求的工程師非常少。這些工程師因?yàn)橄∪?，所以身價(jià)相對(duì)高的離譜。這也是很多創(chuàng)業(yè)公司很艱難的一個(gè)地方。他們可能想與人工智能集成，但雇不到那么多、雇不起這樣的人才。創(chuàng)新工場(chǎng)也希望通過(guò)培訓(xùn)、暑期訓(xùn)練營(yíng)，以及開(kāi)放一些可以幫助科研、幫助學(xué)生成長(zhǎng)的數(shù)據(jù)集等方式，來(lái)解決這些問(wèn)題。

第三，數(shù)據(jù)孤島化和碎片化現(xiàn)象非常明顯。我們現(xiàn)在做數(shù)據(jù)，一方面很難保證用戶隱私。另一方面，很難收集到完整集成的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)幾乎成了某些公司的核武器。這些公司可能沒(méi)有人工智能的力量，但是它有數(shù)據(jù)，就只能在這個(gè)領(lǐng)域掌握先機(jī)，甚至形成壟斷。

可復(fù)用和標(biāo)準(zhǔn)化的技術(shù)框架、平臺(tái)、工具和服務(wù)，還需要2-3年才能成熟。一些領(lǐng)域也存在超前發(fā)展、盲目投資的問(wèn)題。加上目前很多人工智能創(chuàng)業(yè)是2B端的，所以難度相對(duì)較高，早期團(tuán)隊(duì)也需要更多支持。

創(chuàng)新工場(chǎng)有一個(gè)基本的投資邏輯，它是根據(jù)我們對(duì)人工智能整個(gè)技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基本判斷來(lái)做的。

今天的人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，我們判斷會(huì)經(jīng)歷三個(gè)階段：

階段一：已經(jīng)發(fā)生的。今天人工智能技術(shù)已經(jīng)在為互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)上這些擁有虛擬數(shù)據(jù)、虛擬流程的企業(yè)大量的“印鈔”了。百度、Google這樣的搜索引擎公司，F(xiàn)acebook這樣的社交網(wǎng)絡(luò)公司，以及今日頭條這樣的內(nèi)容推薦、分發(fā)公司，他們的核心競(jìng)爭(zhēng)力就是人工智能。

人工智能就是用人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)出來(lái)的規(guī)則、算法，幫他們進(jìn)行內(nèi)容排序、廣告推薦，他們每天賺到的錢里，90%可能都是因?yàn)槭褂昧巳斯ぶ悄堋?/strong>所有這些線上的電子商務(wù)公司、內(nèi)容公司，如果不和人工智能結(jié)合，就一定會(huì)落后。