阎焱

主题对话:技术进步已经在潜移默化的改变我们生活


  由清华大学、东润公益基金会主办的东润创新与未来教育论坛于2016年12月18日在北京举行,此次论坛的主题是“科学创新改变未来”。赛富亚洲投资基金创始管理合伙人阎焱出席并主持主题对话。


  以下为"人工智能与虚拟现实"主题对话文字实录


  阎焱:大家好,今天这个环节讨论人工智能和VR对我们的影响。我是做投资的,但是我大学本科学计算机的,我们做学生的时候就接触到VR,VR就是飞行员驾驶飞机,可以坐在一个仿真技术里,可以模拟飞机的驾驶,所以实际上VR技术早已有之。那么今天四位嘉宾都是在行业做了很多年研究,我左手边的是田溯宁先生,我们是20多年的朋友,现在是投资家,更重要的是他是亚信的创始人,大概20多年以前,田溯宁也是胸怀大志创业,我还记得那时候我在美国工作,记得跟铁通那单,后来越做越大,我相信未来一定是全球最大做通讯软件的公司之一。现在我觉得未来有可能是全球最大的,我很相信这一点的,可能要不了时间太长。另外坐在我左右边有地平线创始人余凯,原来在百度,现在在做机器人。还有黄莹,是从联想来的,在联想研究院也是研究大数据和人工智能的。还有谢耘神州数码首席科学家,我曾经在神州数码做了十几年最大股东,今年刚刚退出。所以有做研究的,也有做机器人的,所以下面我们跟大家一块分享一下。

  

  今天有三个主要的问题我们围绕来谈一下,我想我们可能留15分钟左右时间和同学有一个对话。

  

  第一个问题问一下几位嘉宾,大数据、人工智能其实早已有之,今年上半年有一个标志性的事件,就是AlphaGo战胜了人类最聪明的棋手,这个比我们当时学界的估计提早十年,为什么会在今年出现?包括VR的技术也是今年突然火起来,为什么这个技术在经过几十年漫长的发展到今天会出现?这是第一个,想请田溯宁说一下。

  

  田溯宁:我认为新型科技从互联网诞生那天起,就有很强的生命力向进化不断去走,今天我们看到的人工智能正是五六年前由云计算的涌现移动互联网大量的数据获得,所以在有了大量数据,有了计算能力,人工智能突然爆发出来了。由于进化的能力在这个阶段出现,所以我觉得最主要的因素是因为云计算为计算做好了准备,数据不断训练出更聪明的大脑。

  

  谢耘:我觉得最基本的核心,还是感谢英特尔,把集成电路越做越高,整个体系非常强大。讲两个故事跟年轻朋友分享一下,一个是上大学的时候35年大庆,第一次在天安门的天线干上装一个摄像头,那时候一个摄像头在1984年上万块钱,我们今天的高清摄像头非常便宜,因为便宜所以产生了大量数据。

  

  第二个大家知道手机,我们自己用的手机每秒的运算速度多快,应该有几十亿次。中国造出第一台银河一号,1980年那个超级计算机费了牛劲,在美国偷了无数器件回来,每秒才一亿次,这是非常大的基础,导致今天我们谈大数据,包括做VR,VR要求非常高。

  

  黄莹:刚才讲的那两点都挺对,有一个加强数据量的问题,这也是很明显的变化,比如说要把一个图片或者是大脑训练好,过去能够拿到几千张做机器学习已经挺不错了,现在都是几十万张甚至几百万张图片。比如大家知道的谷歌训练机器能够认识猫,拿了几百万张照片。所以如果没有这种量放在那里,就算有一个很好的计算能力,你可能也做不到。还有深度学习整个框架本身,也是在2007年的时候一个教授做了改进,让这个算法变得在大数据这个上面来算,这也导致把深度学习这个事情变得可操作,三大因素数据计算能力还有算法的改进。

  

  阎焱:刚才几位讲的有几个比较重要的,第一就是人工智能不是单纯的人工智能,是与大数据的发展紧密相关的,而大数据的发展又是与我们计算机的发展极其相关的。大数据有两个,一个要有海量数据,第二要有算法。余凯是一个身体力行者,你从一个创业者角度问问你,为什么选择在去年底的时候会跳出来自己做创业,而且做机器人创业,你是怎么考虑的?

  

  余凯:谢谢阎总,我自己在人工智能这个技术方面做20年到今年,亲历了整个人工智能从非常远到非常好整个历史的过程。那么在2012年的时候加入百度,创立百度深度学习影院。在2012年的时候我记得我在清华做过几次演讲,那时候讲深度学习是一个非常小众、非常冷门的东西,甚至大学教授都不知道深度学习怎么回事。到今天非常热的原因刚才几位专家都讲的非常好,主要是三点,第一个就是说数据,现在我们是无论何时何地都在产生数据,所以我们海量数据现象化使得很多不可能的事情变得可能,比如说自动驾驶。第二个原因就是,英特尔不断推动摩尔定律。摩尔定律在最近这两年已经开始英特尔已经官方宣布,摩尔定律不再成立了。

  

  刚刚讲到有一家公司,包括公司股票,只有这家公司从去年大概9月份开始,股价从20块钱涨到今天100美金,在12月是一年多的时间里面翻了五倍。

  

  阎焱:华人创立的公司。

  

  余凯:当时一开始做GPU,主要做游戏开发去做的。在2012年的时候当时我们在百度最早意识到GPU适合做深度神经网络的计算,那时候谷歌都没意识到。我今天看到对百度科学家的采访当时加入百度的原因,一个原因发现在百度比谷歌更加灵活,百度随便买机器用,内部也都知道,谷歌做第一代项目,做了很多对外宣传,那个我们知道整个行业知道那个项目是很实在的,CPU架构不太适合做深度神经网络计算,慢慢慢慢只有两个公司,就是百度和谷歌。后来爆发,爆发以后对GPU的采购,中国公司专门派人飞到美国去,现在是断货,买不到。有人问我,我从技术方面来讲,我说还可以买,一年从100亿到500亿美金,肯定是在一千亿美金以上。计算能力对于人工智能的关键影响其实超过大数据,大家仔细看AlphaGo这件事情是一个历史的转折点,因为AlphaGo实际上是一个小数据学习,不是大数据学习。

  

  实际上通过学习一个网站上面,过去很多对战数据训练网络结构达到职业二段的水平,但是跨越从职业二段到超越,可能是三段的水平,完全靠的是计算机的左右互补,互相PK,这个中间是没有外面大数据的训练的,完全靠GPU的计算能力去进行分析。所以说我自己在这边希望做一些立体思维,现在这个时代会从大数据的时代转向大计算的时代,谁有更多的计算力,谁就离钱更近,这是我的看法。

  

  阎焱:人工智能与计算能力有关,与数据处理有关,其实我觉得可能还有一点大家没有提到,是关键的一点,就是移动互联网和在传统的互联网向移动互联网转折的时期,一个最大的改变就是在传统互联网时代有大量的人不用互联网,比如说警察,比如说军人,比如说政府官员,比如说厨师。但是到了移动互联网以后,这些人都成为用户了,而且重度用户,比如说你去看滴滴打车,你发现每一个司机都至少有两个以上的手机,甚至三个。在香港看到一个司机有六个手机,六个不同的软件。由于移动互联网的普及以后,给我们数据的采集提供了巨大的支撑,所以这个回到当年艾博锐从通讯来做创业。

  

  我想在我们知道AlphaGo战胜机器人,战胜最优秀的棋手以外还有一件事不太知道,超级计算机所给出的医学顾问、法律顾问已经可以超过95%的医生和律师,换句话说我们如果一个普通人去看病,如果咨询一个医生,大概有95%的概率沃森给你的概率更准确一些。这个实际上给我们提出一个问题就是在人工智能这么高度发达的时代,对我们现在我们生活、我们日常生活包括我们的职业会有哪些影响,这个我想听听几位专家的意见。

  

  田溯宁:人工智能我稍微回顾一下历史,计算机对我们非常大的变革到了办公室来让打字员的工作变得不那么重要了,过去我们基本把工作流程自动化了,但是计算机并没有把人类生活最重要的知识、经验都能自动化,所以大量的像律师、医生、老师知识方面需要大量的积累,是标本化的,不是自动化的。我认为未来的人工智能发展,需要用经验做的事情,靠机器能做,而且能做的更好。

  

  我举个例子,两年前投资一家公司,这个公司做收集肺片,最近手机了三万张肺癌的各种各样数据信息,父亲是非常好的肺癌医生。过去他父亲跟我讲前20年能把肺癌的医生能训练成早期诊断,但是通过人工智能深度学习现在30万张肺片,现在目前来看很优秀的医生差不多了。随着计算能力的增加,随着越来越多数据的训练,至少我们今天的很多的早期的诊断、医疗诊断能够靠机器完成,而且完成的更有效率,更准确,更便宜。这样一个应用大家想想是非常深刻的应用,因为工业革命最大的贡献让人类寿命增加,因为发生了抗生素,发生了免疫,一系列的新的化学药品。信息化搞四五十年,对人类生活根本性的影响和工业比起来非常小,我觉得未来二三十年机器人尤其人工智能对人类生活有根本影响,像疾病的问题、教育、交通,这些以数据为核心、以经验和知识以及过去不能传递的、靠大量时间积累的东西,会被机器所取代。

  

  黄莹:刚讲到人工智能,大家可能想机器人或者跟人相关联的人工智能,人工智能以后可能会产生对政府或者社会产生更大影响的,还在于说他所具有的特质,特质就是说能处理大量数据,而且把数据转换成直接可以解决问题。比如像AlphaGo,大家知道能够通过训练能打败高端的棋手,之后马上用类似的算法到了谷歌数据中心里面去进行尝试,一般在数据中心里面能省5%、10%的电已经很了不得,每年数据中心用电量是很大的。AlphaGo能省掉40%的电,用一个人去看这些也是看不过来,因为里面数据太多,可能因素太多,但是他能通过不仅是深度学习,还有一种机器学习叫做正常学习,两种结合导致能省这么多电。

  

  另外一方面AlphaGo做另外一件事情,就是预测糖尿病人的死亡率,这个事情一般有经验的医生大概能够做到10%以下的预测率,但是AlphaGo居然能做到95%,这样一来这种人工智能对我们的影响,可能是人一辈子可能做不到的,再有经验也是做不到的,所以不仅是在某一个领域里面,这样会对我们将来的生活也好,而且跟我们所担忧的机器人最后会不会打败人类。刚才说的能力全是服务能力。

  

  阎焱:我插一下,刚才提到AlphaGo的事,我问过一个谷歌的做AlphaGo其中一个人,他跟我讲过一个东西,很震撼,AlphaGo它读了、学了两千五百多万本书,所以他告诉我是这样,基本上以后人类要再想战胜AlphaGo已经不太可能,它能学习。

  

  余凯:它和图谱是自己成型,在虚拟世界里面产生虚拟的数据,自我提升,能达到这个境界,某个维度上面还是蛮可怕的。

  

  阎焱:神州数码过去七八年的事情,做一件有可能对中国每一个人生活产生巨大影响的一件事,我们叫做数字城市,这个事实际上已经过去做七八年的时间,在中国是领先的。谢耘在过去很多年一直负责这个项目,谢耘可以对这个生活的影响可以做一些解释。

  

  谢耘:从两个角度,一个从抽象的角度讲一下,计算机本质上是一个逻辑计算的机器,最顶层能力还没有,所以现实生活中我们把任何的问题你只要能把它变成一个逻辑的计算问题,计算机都能解决,而且随着处理能力越来越强,一定比人做的好。现在开始计算机会不断的把逻辑化的问题都同人讲,比如最简单的就是他们讲简单的新闻报道,不要创意,简单的报道计算机有它的逻辑。

  

  从智慧城市来讲,我想对大家很大的影响就是现在我们在讲互联网思维的时候,我们在讲杀手应用,这是重要的问题,我们正在试图借计算机的强大能力人类做一件什么事情,就是怎么全面服务一个人,而不是直接,就像到沃尔玛你什么都能买到,但是到专门店只能解决你一点问题,怎么解决这种面的问题,全面解决?

  

  阎焱:人工智能发展也引起很多哲学上的思考,包括对于人类未来的生存的恐惧。我们看到很多包括一些哲学家、科学家对于未来人是不是变成创造人工智能,会不会成为一个人类自我异化的力量,换句话说我们创造人工智能最后变成我们自己打不过的,变成反过来造成我们人类消亡的一个工具,这是一个非常让人关注的一个问题。另外一个问题就是说如果人工智能发展以后,我们还需要人类吗?那么人类和人工智能未来最大的区别在什么地方?我是做风险投资的,我比较关心一个问题就是说人工智能他可不可以能够有创造性,如果说人工智能有创造性,那以后咱们还要有风险投资家干吗?现在已经看到一些地方,比如说财务顾问现在是一个很大的职业,但是如果说我们人工智能在金融上马上就要投入使用,财务部门投入使用,如果真的是人工智能来了以后,大量的做财务部门要失业,因为可以肯定的说人工智能在这方面一定会超过做人工财务部的。

  

  第二个,我们知道2018年谷歌自动车要投入使用。最近我们跟东升聊,德国自动驾驶做的非常好,如果说因为自动驾驶就是大量数据基础上搞出来的,那么现在我们大概全世界范围内每十万公里有一次事故,事故指的是死人或者伤人。如果自动驾驶出来以后大概一千万公里才出现一次事故,我们车企怎么去设计车险,我们还会不会存在这样一个保险的行业,都是一个问题。所以我想我的问题就是说希望在几位人工智能对我们的未来、我们的生活、我们的职业有哪些挑战的地方,比如说艺术家会不会存在,比如我还会不会再有我的职业?

  

  余凯:回答这个问题我也顺便讲刚才那个问题,其实您刚刚提到自动驾驶,实际上我们主要做嵌入式人工智能解决方案,不需要联网情况下,让本地自动驾驶能够在本地来处理来决策,我们通过云端,还有网络的延迟和不稳定的问题。所以人工智能是一个主要方向,在自动驾驶,包括刚才您讲德国几个公司都是我们现在的客户,包括日本的。在自动驾驶这个上面,未来机器一定做的比人好,这是没有任何的悬念,我认为。所以在很多维度上面,包括医疗我也认为一定会做得比人好。因为这些都是理性决策,一旦是理性决策,机器一定比人做的好,因为人是感性的。

  

  还有我相信人一定不会消失,机器弹钢琴这件事情,比如说我听说有个故事,二战以后有一个俄罗斯钢琴家,在战争废墟里他亲人都去世了,他在废墟上面举办了一个音乐会,他弹钢琴音乐打动在场每一个人,每个人的眼泪都是流下来了。你说机器如果弹这个音乐,或者说下面听的是机器,没有一个机器会有这种人文的感情的流露,所以我觉得艺术是非理性的。但是在所有理性上面,其实人工智能做的很好。

  

  田溯宁:这个问题我也是在学习思考,单从历史上来看人类已经发生很多东西,从工业文明之后蒸汽机到现在,人类文明进展来讲我们总是能善用比它恶更大一些,所以仍然是人类文明最主要一部分。

  

  从另外一个观点来看,讲这些行业会不会很快发生变化,五年之前我刚刚谈云计算的时候,人民银行副行长谢文跟我讲,云计算有这么强大的能力还要商业银行,之所以央行要商业银行因为发钞票需要,如果每一个人账号能直接被管理。我当时觉得特别有道理,但是今天云计算绝对不是问题,一个软件能力也没有问题,但是离他目标还很远。我觉得要解决行业应用,现在来看还有很多道路要走,有行业本身的知识,有行业本身观念的变化,有监管的变化,这些变化往往我们做的投资者或者技术的创业者讲的相对少一些。一个结论,我相信人工智能会是文明很重要的促进的工具,很多工人会消失,但是人是最善于学习的动物,我们会创造更好的文明,更好的生活。

  

  黄莹:大家对人工智能有一点误解,好象觉得像人一样,其实大部分人工智能做的事情还是想模拟,模拟人的大脑。刚才讲深度学习最红火的事情,也是在一个很简单的意义上在模拟人。但是因为计算机的计算能力太强了,所以在某一个地方可以做的特别特别深入,而且特别特别好。所以让你感觉到他比人要强大,但是现在好多国家包括中国还有美国,还有欧洲都在做一个人脑项目,计算机类似于像人脑的计算把人的一些比较主动方面能学会,但这点还是未来的路,目前还远远没有达到,现在要去一个老鼠的脑都做不到。这种情况下我说计算机人工智能会要超过人脑其实为时过早,我也相信会在一些领域里面会比人要做的更好,他考虑的因素比一个人考虑的更多,掌握的信息比人掌握的更多,所以可能会比一个人要做的好。但是并不代表说这个程序本身超过人了,所以我还是比较看好VR还是人的工具,而不会超越人。

  

  谢耘:首先确实人工智能会极大的改变人类社会,不讲细的,我讲一个概念性的说法,就是说我不认为现在我们在经历工业社会、工业文明框架内的某一次工业革命,实际上我们是正从工业文明中跳出来进入一个新的文明形态,比如当年我们从原始状态走向了农资文明,后来因为蒸汽机的文明我们从农耕文明走向工业文明,今天是从工业文明走向全新的文明,在这个过程中人类社会方方面面都会发生变化。我很同意刚才钱总说的,旧的职业消失了,新的职业会不会出来,关于未来智能我是从比较科学的角度来看这个事情,就是人工智能到底发展到什么程度,无论从理论上还是实践上,今天人类既无法构造出一条理论解释人的智能怎么从一无所知发展上来,我们解释不了人脑的过程,实际上我们又不能独立于人脑构造出一套理论,我可以从零开始,搞出一个和人脑类似功能的系统。

  

  其实今天这两个方面无论是理论还是实践都没做到,所以我觉得在可预见的未来,机器达到真正人的智能的水平还是不太可能的,但是我同意黄总说的,在具体解决问题上,机器一定是做的在很多方面比我们好。

  

  阎焱:刚才听完几位的发言、评论,我如释重负,看来我的职业在今后几年还能保持,也没有必要去改行做艺术家了,看来今后的职业最安全的是艺术家,因为计算机在非理性思维方面很难与人较量。我想从今天早晨环节到咱们这个环节,大家可能会发现一个很重要的事情,就是实际上我们技术进步已经在潜移默化的改变了我们的生活,改变了我们的衣食住行。比如说我们现在台下好多人大概有一半人以上获取信息是通过手机和你的在很远的地方朋友交流,这是过去不可想象的事情,而且这个事情发生也就五六年的时间。

  

  今天上午的论坛我们提到,在美国已经开始直接在实验室里做人工鸡蛋,人工鸡蛋和鸡蛋的味道我辨别不出来,还造出来了牛肉,我没敢尝。但是可以想象未来。现在大概有40多个耕地面积,37、38个面积用来做种植物,剩下的部分用来饲养牛、猪供给人类的食品,可以直接生产以后,我们相信大部分的土地还原变成花园。我们的生活在我们过去20年以来,有好多的职业是被创造出来了,好多职业也消失了,我们读书的时候程序员还没有专门的职业,后来到你们这个年代就有专门的职业,这也就是20多年的事情。所以技术的演变正在改变着我们每一个人的生活,只是我们没有太注意它而已。

  

  个人简介

  

  阎焱  

  

  阎焱先生现为赛富亚洲投资基金的创始管理合伙人。阎先生是2012年中组部“千人计划”成员和 2012年“千人计划”评审委员会委员。北京大学基金会投资委员会理事。