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“未来二十年，人工智能（AI）的发展是不可预期的。”百度创始七剑客之一、首席架构师、酷我音乐创始人、北京大学人工智能创新中心主任雷鸣认为，从当下全球前五大市值公司都跟互联网或者软件有关来预测，二十年后，全球前五大市值公司或许都是人工智能公司。  图片来自：电影《机械姬》 在近日由中国计算机学会（CCF）主办、Xtecher协办的2017CCF青年精英大会上，雷鸣鼓励创业者，“AI的技术会不断应用在各行各业里面，大幅度提升行业效率、解决实际问题，进而使得行业有深远的发展，未来20年一定会比过去20年机会更多。” 创新推动社会进步 “社会的快速发展来源于创新，创新不断推出新的东西，而这个东西恰好对社会的发展起到推动作用。”雷鸣说，“工业革命之所以能够推动社会的巨大进步，就是因为工业革命使得更多人参与创新。当然，创新的不仅仅是科技，也包括商业模式。” 很多人认为，数据之于智能社会，就像能源之于工业社会。雷鸣认为这个比较并不准确。“数据确实与我们使用的能源有相像之处，没有数据，算法根本运转不起来。但它们的属性又很不相同，能源是标准化、可流动、可购买的产品；数据的私有化却非常严重，虽然我们也在推动数据交易平台，但是大量的数据，由于各种原因仍是私有的。大家在做创新时就需要顾及到这一点。” 智能社会如何实现？雷鸣坦言，未来20年仍是弱人工智能时代，但智能产品一定是从低技能向高技能发展。“这个技能人学的时间越短，机器的复杂度就会相对低一些。例如扫地机器人，这个技能的实现就比较容易。”  近日，柯洁与AlphaGo的人机大战再次引发人们对人工智能的讨论 同时，高数据化也会转向高技能。“互联网、金融相关的数据积累了很多年，有大量的数据供机器学习，这些领域的智能化程度相对较高。但是有一些行业数据量严重不足，比如农业、工业等领域，医疗领域数据量虽然很大，但是质量不高，这些领域都面临智能化发展的问题。这些行业只要从零开始积攒数据或者清洗数据，数据量足够的话，相应的智能也会慢慢发展起来。” AI的基础是海量数据的支持，但这些资源通常都掌握在巨头手中。创业公司无论从用户、流量还是资本实力与行业巨头比拼都不在一个段位。对此，雷鸣表示，不能把数据狭窄化，认为现有的行业数据就是世界上仅有的互联网数据。 “我们要知道，现在的互联网仅仅是有一部分产业的数据，比如阿里有零售业的数据、百度有信息服务业的数据、腾讯有关于人的交流和沟通的一些数字娱乐的数据。但是，医疗数据、交通运输物流数据、农业数据、制造业数据、法律数据等很多行业的数据，大公司都没有，这些行业都有很多的机会可以做。”雷鸣说。 看区别找联系 人工智能是大家热切关注的领域，从网络数据来看，无论中国还是欧美，科研成果转化率总体来讲并不高，那么在人工智能领域，科研和产业真的能够联合起来做成一些事情吗？关于如何做产业需要的科研，雷鸣认为，首先应当看到科研和产业之间存在的差异，“看到区别才能找到联系”。 雷鸣详细分析了科研与产业落脚点的不同。“科研注重学术价值，产业则需要聚焦生产生活中的实际需要。”雷鸣坦陈，解决实际问题和做高大上的研究之间确实有一些不匹配的点。另外，科研偏向于单点突破，产业则对完整的产品或服务提出要求。 图片：申通快递利用机器人分拣包裹 “科研为了做一个事情可以投入非常大，但是产业不可以，产业产品要以‘买得起’来衡量。”雷鸣在解释科研允许不惜代价，而产业则讲求良好的性价比时说。 进而，科研需要不断进步，而产业更在意一件产品能不能用、好不好用。“比如人脸识别，机器识别错误率能从8%降到7%，这在科研上来说就已经有了很大进步，在全球范围都属于领先技术。但在产业角度，只要机器达不到真正的人的识别能力，就没有用。” “基础研究当然重要，技术的发展确实需要很多人做一些基础的研究，但也有人希望跟产业结合。大家需要有一个长远的思路，从真实需求中探求课题。”雷鸣提醒，要与产业结合，研究之初就要考虑产品良好的性价比与成本可控。 机会总会不断出现 由上可见，有产业价值的科研首先要解决生产生活中的实际需求，其次要形成完整的产品或服务，再次就是要做到良好的性价比，最后要能发挥实际用处。 因此，对于当今许多通过一项技术进行创业的团队，雷鸣也给出了建议：要找到需求、产品化团队、商业化团队，调整到产业角度并且找到商业模式。 文章来源：中国科学报 |
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