這些技術咖們都覺得如今行業(yè)對AI的思考越來越對路子了

騰訊科技訊 AI話題在2016年引發(fā)了行業(yè)熱烈討論，而今行業(yè)聲音已逐步變得普遍、理性。且有越來越多AI創(chuàng)業(yè)項目開始下沉到應用層面：金融、電商、教育、SaaS。與此同時，AI技術型人才也著手探究AI更深層次的技術難題。

5月25日，華興資本舉行了“人工智能時代，未來已來”圓桌分享會。華菁證券科技行業(yè)首席分析師李樹國、第四范式創(chuàng)始人兼CEO戴文淵、竹簡智能創(chuàng)始人兼CEO簡仁賢、達闥科技創(chuàng)始人兼CEO黃曉慶、深鑒科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO姚頌分別展開演講。

智能手機仍是最接近用戶的AI設備

李樹國

華菁證券科技行業(yè)首席分析師李樹國，首先發(fā)布了華興資本人工智能行業(yè)研究報告。報告分別對AI行業(yè)爆發(fā)因素、競爭格局、發(fā)展趨勢做了深入淺出的分析與洞察。其中，短期看，基于感知智能、結(jié)合垂直應用、面向企業(yè)級需求、革新數(shù)字化程度的行業(yè)將是AI應用的關鍵特征。

華菁證券科技行業(yè)首席分析師李樹國認為，智能手機仍然是面向廣大用戶的最具備智能AI的基礎設備，未來將是基于智能手機做平臺為個人用戶拓展。無人駕駛等AI應用將帶來商業(yè)模式格式，通用認識智能是發(fā)展方向。

5個維度來判斷機器何時勝過人類

在今年的人機大戰(zhàn)中，谷歌(微博)AlphGo連勝柯潔三局。人工智能超越人類靠的是什么？一家公司在商業(yè)上如何構(gòu)建AI能力？第四范式創(chuàng)始人兼CEO戴文淵分享了他的經(jīng)驗。

戴文淵

戴文淵談到，在一個垂直領域，用機器基于數(shù)據(jù)去寫出超過1000萬條業(yè)務規(guī)則，那么一個資深的業(yè)務專家，基本上沒有辦法比機器強。然而不同的垂直領域，機器是否能寫這么多，仍然取決于樣本量?！氨确秸f我們在一些醫(yī)療領域，有一些罕見病我們只能找到100個病人，這時候我們用機器，可能只能寫出100條業(yè)務規(guī)則。在這個場景下，機器就遠不如人?！?/p>

戴文淵還談到，對于一個商業(yè)公司來說，構(gòu)建AI的能力有5個核心的要素：Big data（大數(shù)據(jù)）、Response（持續(xù)的反饋）、Algorithm（算法）、Infrastructure（計算資源）和Needs（明確的需求），簡稱“Brain”。

“如果這5個核心的要素齊備，機器就非常有機會超過人。但是如果暫時還有局限，我們就需要思考，如何來滿足或者如何彌補目前的局限，來達到一個比較高水平的人工智能?！贝魑臏Y說道。

盡管現(xiàn)在大數(shù)據(jù)、人工智能技術已經(jīng)在不同體量的公司里開始應用，但有些決策者是否能給人工智能提出合理的業(yè)務需求，思路并不清晰。

戴文淵認為，人工智能通常都是用來解決單一的需求，所謂通用人工智能都是一堆單一目標的組合。只有當業(yè)務層面解決問題需求非常龐大的時候，才會產(chǎn)生通用人工智能。這意味對企業(yè)來說，從業(yè)務單一場景需求出發(fā)，去找人工智能技術解決方案緊緊是第一步。

人被機器取代會進入漸進式的過程

讓機器代替人的工作，人去做什么？人會多久會被機器人代替？

這是時下輿論最熱衷于討論的熱點。竹間創(chuàng)始人兼CEO簡仁賢談到，隨著人類演進的過程和經(jīng)濟增長，機器可以把人類從一些基礎性工作里解放出來。

“有一些年輕人，從三四五線城市畢業(yè)到一線城市來，他會愿意做一份客服的工作嗎？這種最低工資的工作，他做不了三個月、六個月就走了。企業(yè)又面臨非常巨大的難題，他要重復訓練來來往往的這些人，沒有一個人會甘心做一份最低工資的工作，都是暫時性的?！?/p>

簡仁賢認為，人不會馬上被機器取代，需要一個過程。“剛開始我們可以達到30%、50%、60%、70%，慢慢把一些工作取代?！?/p>

AlphGo與柯潔的圍棋對決大獲全勝，這意味著AlphGo的算法又有了提升。簡仁賢談到，下一步人工智能的發(fā)展，要有對情感的理解、認知的理解，并要有認知和心理學來加入，這樣才能實現(xiàn)人工智能、人機交互能力的最大發(fā)揮。

GPU在不斷迭代，同時也在遇到新的瓶頸

行業(yè)對人工智能的持續(xù)升溫，主要得益于數(shù)據(jù)的積累、算法的提升與更加豐富的場景應用需求。深鑒科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO姚頌則認為，數(shù)據(jù)源自互聯(lián)網(wǎng)時代以及移動互聯(lián)網(wǎng)時代的大量存儲，以及存儲器技術的提升。算法能夠把這些大規(guī)模的數(shù)據(jù)用起來。而算力則是硬件方面最底層、最核心的支撐，而GPU就是AI時代算力的最大突破。

姚頌談到，GPU相對于CPU就是一個架構(gòu)創(chuàng)新，CPU是什么都想跑，而GPU最開始為圖像顯示設計，后來發(fā)現(xiàn)這個東西做大規(guī)模粗粒度可以用，所以現(xiàn)在大家也在做很多針對于神經(jīng)網(wǎng)絡新的架構(gòu)。

同時，關于云端的AI大腦，如果需要海量數(shù)據(jù)，它是不可或缺，但是在很多的使用場合，我們都開始注重到邊緣計算，我們可以在邊緣直接做我們的感知、控制、決算。

“目前整個工業(yè)界都在著重研究的一個方向就是sparsity will have high priority in the future design。而跟學術上相比，公司要做的就是把一個學術技術拿到工業(yè)環(huán)境?！币灲榻B，深鑒科技目前主要側(cè)重于在提供基于板卡硬件芯片F(xiàn)PGA兩個行業(yè)，以及軟件一整套的思路，主要是在智能安防和數(shù)據(jù)中心兩大行業(yè)。

比如說在智能安防提供針對于視頻結(jié)構(gòu)化，針對于人臉前端的設備等等這樣一系列的解決方案，用戶可以把你的算法非常輕松的放到深鑒科技的平臺，可以實現(xiàn)良好的加速。