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阿里华先胜对话依图CEO朱珑:创业公司没钱、没数据、没资源,拿什么跟BAT比?

2017-04-26  作者:陌路 

4月22日至23日,2017第十届中国绿公司年会在河南郑州召开,每年有超过1000人的商业领袖、学术权威、政界要员等出席该会议。在这个节点上,人工智能必然是热门话题。

其中两位计算机视觉识别领域的大牛,朱珑和华先胜,均出席了此次会议,高手相逢,自然少不了华山论剑。

华军软件园据公开资料了解,朱珑,依图科技CEO,美国加利福尼亚大学博士,师从艾伦·尤尔(Alan Yuille)教授,从事计算机视觉的统计建模和计算的研究,之后在麻省理工学院人工智能实验室担任博士后研究员,在纽约大学Courant数学研究所担任研究员。华先胜,美国计算机协会2015年的杰出科学家,IEEE Fellow院士,阿里巴巴集团人工智能研究机构的资深总监。

阿里华先胜对话依图CEO朱珑:创业公司没钱、没数据、没资源,拿什么跟BAT比?

以下是两位大咖对话实录,华军软家园作了不改变原意的编辑:

人工智能第三春:因商业价值而火热

华先胜:我经常说这样一句话,人工智能风生水起,视觉计算遍地开花。朱珑讲了很多计算机视觉内容,但开了的这些花能不能结果却不得而知。人工智能并不年轻,这个概念大约在1952年提出来的,那时大家也非常的兴奋,认为十年后人工智能就要超越人类,但过了十几年后,发现人工智能走不下去了。到80年代时,因为神经网络以及一批算法的出现,大家又很激动地认为人工智能又要来了,但十几年后又进展不下去了。我想问朱珑的一个问题是:这一次人工智能风潮,我怎么能确信它不是一个虚假的春天呢?如今和前两个春天有什么不一样呢?

朱珑:首先讲不一样的程度,我认为如今的人工智能比肩或超越工业革命也毫不夸张。很多人说起人工智能时,会大谈特淡,但实际行动却跟不上,火热的是人工智能的定义;其次,以前火热的时候,比如30年前或2012~2013年深度学习火热的时候,很多科学家或年轻人并未投身进来,还属于一个冷门学科。概念其实一直在那里,算法和模型并没有本质的变化,但如今的火热是就结果而论的,人工智能应用在很多领域的结果让大家很有信心,比如Google、Facebook等的巨额投资。

如今的火热是因为商业价值,我们看到了人工智能在商业上的巨大进展,这跟过去10年、30年所有的热门不一样,而不是在概念、实验数据还是在工业级的实验数据上的价值。

创业公司没钱、没数据、没资源,拿什么跟BAT比?

华先胜:我觉得是有道理的,如今的局面跟以前不一样了,我们现在看到了实际结果,尽管是局部的,除此还有深度学习技术在大规模计算环境下真正能够计算。深度学习技术的发展、计算能力的提升、网络的提升、网络带宽的提升、大数据的产生以及用户的参与等,让人工智能的价值进一步发展,进而真正产生作用。

第二个问题是关于依图科技,依图是做视觉技术有关的创业公司,我也是做视觉技术的。如今,在高手之间,算法的差别几乎越来越小了;而在数据方面,创业公司相对BAT好像也毫无优势;从计算平台角度讲,小公司甚至没有计算平台,阿里云有计算平台,不知道百度有没有计算云平台,至少微软这些公司都有大的计算平台;从商业角度讲,创业公司和大公司比拼的,那么,创业公司如何胜出呢?

我举一个例子,假如有一天,微软、阿里云免费了,这些AI技术免费了,你怎么办呢?

朱珑:我在创业第一天就被问过这个问题。我在全球最好的人工智能实验室待过,所以我对此是很淡定的。有人会说,百度如何牛、Google如何牛,但我知道我师弟几斤几两,不是因为谷歌强他就牛逼了,这是由人工智能领域最强的那个人决定的。

一个人有数据有钱,你给他1亿美金,他也不一定能做成。我不是为所有的创业者说话,而是说这件事情的本质是由最强的那个人决定的。微软和谷歌都有1亿美金,现在创业公司拿到1亿美金也很轻松,钱不是问题,但公司之间的博弈本质是牛人的博弈。

主持人:刚才我听出点火药味来了,创业公司人还是很牛,但数据是关键,人家BAT数据比你多。

朱珑:首先数据非常关键,我经常被同事问:技术有几个层次?其中有技术的远见,如今大家只谈算法,远见是什么意思呢?就是技术的未来在哪里。对于技术的理解,能知道未来数据在哪里,继续把钱投到哪里,这不是大公司就一定知道的,况且大公司也太多了,BAT与Google对数据的理解千差万别,BAT也不敢一下子投5000个科学家,因为它不知道盈利点在哪里,不知道技术的未来在哪里。一流的高手之间差距非常大,越是牛人之间反而差距越大。

创业公司有数据的瓶颈,四、五年前数据是约束我们的,但还要看公司具体进入哪个市场,比如医疗就是一个分割的市场,如今没有哪个大公司能把这个市场数据垄断了。

哪些市场特殊呢?有用户场景的市场。大公司的优势是有大量用户场景,这方面小公司基本没戏。

有一些领域,比如人脸识别,大家做人脸识别都是用网络上的数据,这方面大公司和小公司没有差异,但比如ATM机刷脸取款的场景,这属于非常大众化的人脸识别领域,但BAT也没有ATM机数据,也得从最简单的开始做起。

越是垂直、分散的领域,大公司优势越不明显,这是对于创业公司是很大的机会。

人工智能将给我们带来什么威胁?

华先胜:看来你对自己的科学家团队还是很有信心的。大家都知道人工智能的发展,人工智能技术落地影像因素确实很多,包括科学家、算法、数据、平台、商业模式、用户,这些因素基本上缺一不可,一些应用强调这方面更多,另一些强调另外一方面更多,我同意刚才朱珑的一些看法,我们要深入到一个行业中去,这是非常重要的。人工智能还远远未发展到有一个算法就能应用的地步。

第三个问题,刚才你讲到很多监控的问题,未来,智能的发展会不会产生一些负面影响?比如安全、隐私等。就像计算机发展过程中,PC病毒、网络木马等的出现。虽然这与创业公司不见得直接相关,我想问一下你在这方面的看法。

朱珑:技术带来的社会影响其实是一个长久的话题,但因人工智能可能超越人的智能边界,这个问题会更加敏感。我觉得有两方面,第一个是这其实不是安全问题,或不止是安全问题,而是“智能”大了之后的社会分工问题,我觉得十年之内会有巨大的动荡,不仅中国,全世界都会面临这个问题。

我为什么是我?我上大学到底有没有用?如果家里有小孩,今天可以开始思考到底学什么?没有人知道现在学什么来应对30年后的世界,因为今天我们才开始重新认识自己。

未来20年,人类社会分工或经济形态会有巨大的变化。

    第一将会有非常不平衡的情况出现,而且政府是相对滞后的,因为发展周期很长,没有人有特别强的预测能力和管控能力。

    第二,目前AI技术带来的威胁与其他互联网技术带来的威胁没有本质区别。技术都有两面性,一定会出现有利和不利的地方,互联网并不会因为黑客而不继续发展,AI也没有特别强的特殊性。

    人工智能的局限是否会影响其未来发展?

    华先胜:朱珑讲到了人脸识别技术的能力,但是其实还有另外一点,就是机器识别的局限性。比如我们看一个人时,无论是这个人的侧面、背影,处于灯光灰暗地方或有人遮挡,人都是能够识别的,而机器在很多情况下就歇菜了,也就是说,机器在某一个方面强,在某一方面弱。

    那么人工智能的局限会不会限制其未来发展?到底怎么样结合人的智能和机器智能的长处产生真正的价值?

    朱珑:你说机器识别不准的问题一般也比较难见到。场景是不断被解锁的,而且这个过程速度越来越快。过去我们很难想象ATM机刷脸取款可以做到,有时候,实际的应用场景是超越你想象的。我们是业界最前沿的,有时候自己都会受到惊讶。举个例子,警察拿着人脸识别去辨认尸体,这不是设计者最初能够设计到的,但警察说这个也可以,可以通过人脸识别技术查尸体身份,这大大超越设计者的想象。如今的情况是,我们的想象已经跟不上人工智能发展的速度了,所以千万不要担心人工智能技术跟不上我们的想象。

    主持人:我举一个例子,人工智能看X片、CT、MRI等各种影像准确率都比较高,比如人工智能能识别出一个病人的癌症,但是它不能解释原因,智能说疑似癌症,这在实际中如何应用?如何向病人解释?有些情况,你虽然做的很准,但是你很难应用。

    朱珑:我来解释一下,我们刚才展示了一个CT片子,我们给出的报告里都有对结节的大小、体积、可疑性等的描述,所以我们会出诊断报告。最后结果是可以被解读,并且与医生交流的,不仅是回答患病或健康的问题。

    主持人:这已经不是简单的深度学习了,这已经是结合其他东西进行开发应用了。

    朱珑:可以这么说吧。你刚才说的问题是有一部分存在的,甚至是大部分存在的。2016年,我们产品被部署到医院仅用了半年时间,而在公安系统做同样的事情用了两年半的时间。所以,2017年比2016年快太多,2016年比2015年快太多。技术的商业化落地,商业跟技术结合过程是在加速的。

    当然这个可能是我们一家公司的特例,并不能说明市面上所有公司都这样,但我觉得总体趋势是这样的。

网友点评

  • 1楼
    有点意思

    匿名 2017-06-27 18:51:01

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