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| 本文作者： 周翔 | 2017-04-27 15:31 | 專題：GMIC 北京 2017 |
（雷鋒網記者谷磊現場拍攝）
雷鋒網按：4月27日，GMIC 2017（全球移動互聯網大會）北京站開幕。三位前微軟人——李開復、張亞勤、張宏江齊聚一堂，主要探討了AI的未來的發展前景、中國在AI領域的優勢、以及AI人才的戰略布局等問題 。
AI未來的前景如何？
李開復：AI的主要應用領域是金融、醫療和無人駕駛。’
張亞勤：AI技術的未來是生物和數字智能的融合。
張宏江：如今是互聯網+，未來是智能+。
中國靠什么引領AI時代？
張宏江：高質量的大數據，高質量的AI人才。
AI時代需要怎樣的人才？
張亞勤：需要數學好、編程好、態度好，要比機器學的快。
李開復：做綜合性的人才，學會把AI當做工具去使用。
以下是雷鋒網整理的現場對話：
高欣欣：人工智能對我們的生活產生了這么大的影響，再往后看19年后的未來會是什么樣的呢？您又將為這樣的未來做什么樣的布局呢？
李開復：我們現在是一個VC投資機構，還有一個是工程院，所以我們看的可能是10年后，19年后的事情還是要讓霍金教授和學者們來推測。如果看未來這十幾年，我們的機會肯定是把已有的數據拿來用。比如BAT、滴滴、美團等互聯網公司已經用的很好了，但是中國還有很多新的公司，新的獨角獸，每年幾十個獨角獸里可能有一半會有千萬級別的用戶，他們的千萬級別的用戶都是需要AI的，用AI來做運營，用AI來了解用戶，用AI來變現，有AI跟沒有AI的公司是巨大的差別。比如我們最近看到崛起特別快的幾個公司，背后都是有AI科學家的，比如今日頭條、快手。所以我覺得互聯網公司用戶做大了，然后可以使用AI，這是第一個機會。
第二個就是金融行業。其實AI就是利用大量的數據來做一個推測，金融領域本來就是人類創造的數字游戲，所以用起來特別的順。而且金融領域是有對錯的，你的股票跌了沒有，你的貸款還了沒有，這些問題的回饋可以幫助AI做的更好，甚至取代人類。我們看華爾街的很多交易員已經消失了，未來寫報告的、做投資的，做風控的，做征信的，做保險的都會被取代。從商業回報來說，我們可以看到很大的行業機會。
更偉大的是醫療。如果腫瘤識別、CT識別、病理切片識別等可以做的更好，這個毫無疑問是對人類最有意義的，甚至可能消滅癌癥。這個領域的挑戰是數據不聚攏，有各個醫院的防火墻，還有病人的隱私問題。
最后是無人駕駛。今天無人駕駛為什么沒有做好？一方面是科技還不夠，一方面是還沒有足夠的數據。我們要想盡辦法做無人駕駛，無人駕駛這個事情不能說去撞幾個人就有負面的數據了，怎么樣去虛擬的學習而不要傷害人命，這些問題需要解決。還有就是成本太貴，但是這些問題終會解決，一旦解決了以后，一輛無人駕駛是可聽、可看、可動的，當我們的傳感器變得夠便宜了，同樣的技術會進入到機器人的領域，就進入了一個自動化的時代，這是15年，比你要求的19年差4年。
高欣欣：感謝。我想請教亞勤老師的問題有兩個關鍵詞，一個是落地，一個是戰略。對于大公司和創業公司來說，人工智能技術如何在商業世界里面最快的落地？在落地過程中，大公司、創業公司應該注意什么樣的戰略？
張亞勤：剛才講到AI的落地，對大公司小公司確實是需要不同的戰略，不同的打法。大的公司有資源，有數據，有規模，有技術能力，可以打一個大仗。創業公司更需要聚焦，開復剛才講的相當好。比如百度是比較大的公司，我們把未來十年二十年壓賭在人工智能上，現在很多公司說我們AI公司是講故事，但是在百度，從李彥宏到陸奇到我本人，未來公司資源技術都壓在AI上面。
我們的打法首先是要做一個人工智能時代的操作系統，PC時代是Windows，移動是iOS，我們要做人工智能時代的Windows或者iOS。第二點，操作系統它本身沒有應用、沒有場景，是沒有用的，所以我們會關注個重要的場景，一個是消費者，一個是家庭，一個是車。另外是商業，我們用百度云作為一個平臺，上面會有醫療、交通、教育、物流這些垂直的行業。
做一個操作系統，在上面建立生態，和整個產業去合作，比如最近我們和很多家電企業、很多車廠都有合作。對我們來講，開放的平臺很重要。我們最近有幾個開放平臺，一個是AI的開放平臺，里面有很多算法，很多模型，有數據，開發者可以使用。另外是一個智能駕駛的開發平臺，這里面有十幾種核心的技術，開放給產業，里面有很多數據，有API，包括有高精的地圖和定位技術和數據，希望這個產業能使用這個平臺，加快智能駕駛發展的步伐。
小公司是完全不一樣的，小公司不可能做操作系統，或者一開始就做一個平臺。這個時候選一個場景，選一個應用，用技術做差異化，真正落地的時候有很多工作要做。我經常講AI是系統工程，從數據到模型到整個解決方案，都需要一個過程，是一個系統工程。可能10%的是算法，20%是平臺技術，70%是落地的過程，這個相當重要。
高欣欣：既然要做一個操作系統，技術永遠是手段是工具，您是如何看待AI技術發展的未來呢？
張亞勤：要很長的時間。我簡單總結一下，剛才開復講到是深度學習，未來是深度的算法，可能會和別的東西相結合。比如人怎么樣更好的對大腦有更多的理解，怎樣把這個模型用到我們現在的深度學習里面。另外要做一些人不能做的事，比如最近一個網絡算法是聲稱對抗網絡，它其實可以做一些大腦做不了的事，如果我們所做的事就是去模仿大腦，也沒有意義。我們已經有人類了，我們要做一點新的事情。
另外一點，如果說未來的趨勢，我認為是融合，是生物和數字智能的融合，現在有很多這方面的研究。還有一個是量子計算，量子計算大家覺得是天方夜譚，但我覺得五到十年內會真的變得更加有用。而且量子計算會改變我們人工智能很多的算法，所以說我覺得很多很有意思的事情都會在未來的五到十年內發生。
高欣欣：接下來要問的是張宏江博士，您最近常說一句話，說AI是中國引領世界的機會，我問您的問題就是在世界大范圍下的中國機會，您是如何看待的？為什么您這么強調AI是中國引領的機會呢？我們中國的公司有沒有機會成為世界級別的獨角獸呢？
張宏江：剛才亞勤和開復講到，我們看AI看兩塊，一塊就是數據本身，隨著互聯網二十多年的發展，隨著物聯網逐漸普及，今天我們能獲取的數據是十年前、五年前、甚至三年前都不可想象的。而且這些數據量跟以前不太一樣，大部分是通過互聯網形態來獲取的，有相當好的精準度，可以很好地跟蹤。這些數據本身可以作為很好的所謂的燃料，輸入給人工智能，這是我想說的第一點，我們談到AI的話，第一點最重要的前提條件是數據，而中國的數據是如此之多。
第二塊就是人工智能其實和其他做任何一個新的技術一樣，那就是人才一個核心點。如果你看一下過去十年AI這個領域中國的研究人員數量的增長，無論是在中國大陸的還是在海外的中國人的數量，總數已經開始超過其他國家，從14年開始已經超過了美國。也就是說總體的數量已經很大了。所以我們中國有了兩個核心點，一個是高質量的大數據，一個是高質量的AI人才，這是我說為什么中國在AI這個領域是有一個非常好的引領全球的機會。
在過去的五年里，我們已經看到，在移動這個領域，中國的應用導向在移動互聯網已經引領了世界潮流，我相信在AI這個新的領域里面，中國如果抓住這個機會，依然可以像在移動互聯網一樣，引領世界潮流。而且這次跟移動互聯網不太一樣的地方在于，這次我們在技術上也有課能引領世界潮流，也能抓住這個機會，因為我們人才儲備相當豐厚了，這是我為什么對中國在AI這個浪潮中如此有信心一個根本的原因。
高欣欣：既然談到了人才，現在我們人工智能領域很多科學家走出了實驗室，進入到了產業，甚至成為了創業者，他們這么做是可以理解的，可是這也引起了行業一個擔憂，因為人工智能還有很多需要突破的技術，所以需要做基礎研究的人才，大家就特別擔心出現斷層，您是怎么看待這個問題呢？
張宏江：這是一系列的問題，在座的我們三位其實都完成了從科學家到管理者到企業家的轉型。我們起了一個大早，趕了一個晚集，做語音識別做的太早，三十年后才開始進行使用，讓我們高興的是我們的學生，我們學生的學生，正在成為今天這個領域的主流。剛才說到的，在AI這塊其實中國有很大的優勢，中國有很多的人才，過去二十年也在很大程度上歸功于微軟研究院積累了一批世界一流人才，我覺得在我們人才積累這塊是非常好的。
這次AI大潮跟以前有一些不同的地方，就是在互聯網經過二十年發展以后，我們提出一個概念叫做互聯網+，這是今天AI在過去熱了這幾年以后，很快大家認識到AI是一個賦能者，未來我們看到的是智能+，AI會幫助人，會替代人，會超過人。但是它的切入點是從應用開始切入的，在這塊我們科學家創業的時候，在完成從科學家到企業家到創業者這個轉型過程中，可能要花更多的時間看運用，從運用的角度來切入。這是一個從科學家到企業家中間一個很重要的轉變，就是把你的思考從我是不是最新，我是不是對于現有的技術有些突破，轉變成我的技術能不能實用，能不能為用戶帶來便利，能不能創造更大的效率。這是思考的一個轉變，完成這種轉變，才是真正完成從一個科學家到企業家的轉變。
隨著過去三十年的經濟發展，科研水平的提高，人們對自己實力的自信，加上中國如此多應用的場景、應用的機會，我們的科學家一定會和商業市場很結合，真正能夠做出一些非常好的新公司出來，從這塊來講我是非常非常有信心。而且我覺得我們不需要擔心科學家都去創業，因為實際上這些創業成功的科學家，他們會帶來更多的數據，帶來更多的機會，讓很多人能夠發現一些更好的問題，從而作出更好的研究。同樣也有一些科學家創業兩三年，發現自己更喜歡安靜，更喜歡做研究，可能回到學術界。科學家出來創立的公司，會給學生提供更好的實習機會，這是非常好反饋過程。
高欣欣：接下來請教張亞勤博士，我要問的是人才戰略。在整個人工智能行業里面，大家都在搶人才，如果你有野心，人才戰略已經變成了最重要的戰略之一。對于那些有野心的創業公司，或者是大公司，您覺得人才戰略應該如何布局呢？
張亞勤：當時在微軟研究院的時候，我們講要“三好學生”：數學好、編程好、態度好。我想在AI時代也是同樣的，可能更加重要。
數學好，現在AI里面用了許許多多的數學基礎，包括線性代數、優化的理論、統計學等，我們中國學生其實是很有優勢的；編程好的話，剛才講到要去落地，去實施；態度好也很重要，特別是在技術快速發展的時候，大家要快速的學習，其實在IT在互聯網這個領域，五年前十年前的知識基本沒什么關系了，很多新的理論算法都是在過去這幾年，每周每天都要學習。
我在斯坦福告訴學生們，我說機器在學習，你必須要學得比它快，否則就會被機器所淘汰。剛才宏江講中國AI人才量很多，我在斯坦福去做了一個演講，這個演講結果有一半以上的同學，可能80%是中國的學生，其中一半以上都是在做深度學習。這也是個問題，現在大家都去一窩蜂做深度學習，可能也是有一些重復性。我想未來可能研究也好，專業也好，要看重一些交叉學科。比如斯坦福現在有一個學科，把物理學和計算機科學交叉的一個新的專業，還有人腦科學和計算機科學，包括量子計算，這些都是未來要發展的方向。
高欣欣：接下來要問開復博士了，霍金教授說當技術發展快過了人的發展，快過了社會的發展，必然會激化一系列的問題，很多職位被機器替代的時候，這個時候對人的要求就變得特別高了。您覺得對于我們每個人來說，深處這個巨變的時代，怎么提高自己，快速規劃自己，適應甚至享受這個巨變的時代給我們的極致體驗呢？
李開復：很多人提到AI對人類全面超越時，我們就完蛋了，不是這樣的，做任何事情必須要知己知彼，我們要了解深度學習是什么事情不能做的，我們人類把時間放在這些方面，還是有很多機會的。
從最深的開始講，剛才談到的人工智能時代起來了，一定要有管AI的人，這些頂尖的AI科學家他們肯定是要做的很深，做的很棒，因為他們不但要做技術，還要確保AI不能失控。
第二，在任何領域頂尖的人都會存在的，最厲害的醫生、最厲害的律師、最厲害的人類學家、歷史學家都有機會，即便現在AI可以寫稿子了，但是他們寫的都是那些體育賽事、財報等，真的去寫出像龍應臺這樣的作品，是做不出來的。還有藝術創作，AI是并不擅長的，因為美不是一個非常客觀，要不然就有，要不然就沒有的狀態，所以這個訓練很困難。
還有綜合性人才很重要，AI學習是一個領域一個領域的學習，學習下圍棋，學習買股票，學習風控，并不能綜合性的考量各種事情，比如一個地球學的專家加上一個化學的專家，可能會知道以后怎么去處理垃圾。或者是一個非常懂國際政治的人，懂中美關系的人，又懂得經濟發展，把AI當做工具，他這個人不會被取代。還有善于用AI做工具的人，以后的醫生只靠自己在醫學院學肯定是不夠的，他要知道未來的醫學工具是什么，就像今天我們不用Word、iPhone是不能生存的，未來醫生要掌控AI的工具。
但是最大的一批人肯定要走向服務業，因為人與人之間打交道，人與人之間的交心，這些過程中表達的愛是機器學不來的。
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