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張宏江:人工智能的長遠發展需要有人坐冷板凳

放大字體  縮小字體 發布日期:2019-03-13 20:31:19    瀏覽次數:22
導讀

從金山CEO退休兩年后,除了在源碼資本任職投資合伙人,張宏江又在北京智源人工智能研究院擔任首屆理事長,? /> <link href=

從金山CEO退休兩年后,除了在源碼資本任職投資合伙人,張宏江又在北京智源人工智能研究院擔任首屆理事長,致力于推動不同行業分享大數據,讓從事基礎研究院所和AI的創業公司更容易獲得數據。

作為一個橫跨產學研、投資四界的人,他對AI產業發展無疑有著更全面的了解。近期他接受了我們的專訪,講述了AI產業投資、AI公司發展和人才培養三方面的內容。

    

    談AI投資:投資正趨于理性

    問:從投資角度,你覺得中國在“智能+”領域投資的短板是什么?

    張宏江:中國人工智能投資聚焦在應用層,算法、芯片這些基礎層的公司與美國相比確實少一些,這跟我們的發展階段相關,但這會逐漸改善。

    問:在應用層,你看好哪些“智能+”領域的發展前景?

    張宏江:我不是應用領域的專家,但發展前景一般與這兩點有關:一是應用場景能夠產生大數據,二是能夠產生很多收入或者它本身***有很大的資源,也***是錢多、數據多的行業,比如金融、醫療和移動互聯網。

    問:錢多、數據多的行業有很大的發展前景,但今年的投融資數據顯示,獲得*多融資額的是智能制造,這說明了什么?

    張宏江:應用場景越大,未來所能夠影響的市場越大,顯然潛力也***越大。我們談的所有概念都是相對概念,制造業是中國*大的產業,進一步智能化后顯然有*大的市場,所以在這個領域吸引到投資是正常的、比較健康的。

    問:去年年初,李開復等業內人士***預言今年年底寒冬來臨,AI泡沫會破掉,不過投融資數據同樣顯示,相比去年,今年的AI投資事件在數量減少了1/3,但整個投資的融資額度卻增加了將近1/4,AI投資的熱度似乎不降反升了?

    張宏江:我們說泡沫破滅還是寒冬來臨都是相對概念。換句話說,*人們看人工智能公司已經不像三年前,錢***會跟著幾個從大學出來的博士或者教授,從這一點來說泡沫已經破了。

    *投資額度的增加在于很多錢投到了B輪以上的公司,所以(總體投資)數量降低是正常的,這恰恰說明了整個市場趨于成熟,投資也越來越理性,人們對于一家AI公司所需要具備的核心競爭力在什么地方也越來越清楚。

    另外,關于投資寒冬,其實大家更多看的是經濟周期,當經濟下行的時候投資一定會變得更加小心。

    問:如果對AI初創企業的創業者們說一句話,你會說什么?

    張宏江:想清楚自己到底要做什么。*個問題是你覆蓋的用戶到底有沒有這種需求;第二個問題是有這種需求,你和現在已經在滿足他們這種需求的公司有什么核心的差異化。

    談AI公司:要形成數據生產的閉環

    問:你強調AI公司的護城河是數據和人才,算法和技術形成不了商業模式,但關鍵問題是他們如何獲得高質量的數據以及正確地使用數據?

    張宏江:如何獲取高質量的數據這個問題*已經有非常好的答案,這也是為什么這一波AI浪潮能夠起來的根本原因之一。20年前人們做神經網絡的時候,并不是完全不知道算法應該怎么往下延伸,而是說那時候根本***沒有這么多數據。但尤其過去10年移動互聯網的快速發展,人和數據有了大量的深度交互,這本身***是產生高質量標注數據的過程。比如用手機拍一張照片,你至少知道是誰在什么地方、什么時候、用哪個手機照的,這些攝像機參數都有,然后***能很容易做場景識別。

    同樣的道理,我認為未來的人工智能公司一定是所謂的閉環公司,***是說你有產品,產品跟用戶進行交互,這個過程中又產生大量反饋去改善產品以及用戶體驗,吸引更多用戶之后,也***能產生更多數據從而訓練更好的算法。整體來說是一個循環,尤其是移動互聯網的“環”。

    所以我不認為產生高質量大數據是個問題,實際上更大的問題是怎么分享不同行業的大數據,怎么讓做基礎算法研究的人能夠用它訓練更好的算法,這是核心問題所在。

    問:既然數據起決定性作用,那是不是可以認為未來沒有數據的AI公司都會死掉?

    張宏江:也不能說它會死掉,總歸會留下一些AI技術和解決方案咨詢公司,但這些公司很難成為真正的具有領軍地位的平臺型公司。

    問:反過來看,如果現在的大數據公司或者數據平臺快速地跟進算法或技術,那他們在未來競爭中應該更有優勢。

    張宏江:沒錯,因為*那些在人工智能上有優勢的公司,比如Google,Facebook,微軟,Amazon的核心在于他們能夠獲得大量實用場景的數據,當然他們也有很強的技術團隊,尤其是Google和微軟。另外像中國的BAT、今日頭條、美團也一樣,他們能夠持續獲得大量高質量的數據,加上他們本身的技術實力,他們成為人工智能領軍企業是毫無疑問的。

    問:即將舉辦的2018大數據技術大會(BDTC)的演講議題至少有一半都與人工智能技術強相關,怎么看大數據會議“AI化”的趨向?

    張宏江:大數據會議持續舉辦很多年了,甚至沒有因為人工智能的熱度把名字給改掉,我感到非常高興。大數據我們談了15年,但它的應用落地很有限,深度學習算法的突破給大數據的應用提供了強有力工具。在智能化之前,企業首先要先做到數據化,要意識到用數據來驅動業務、驅動產業。所以對于大數據的未來發展,我們應該非常樂觀地認識到它是這次產業革命*核心的生產資料,而再利用人工智能這種工具,會找到更好、更多的大數據應用場景。

    談AI人才:一窩蜂扎堆的方式不可取

    問:從技術人員角度,你認為AI時代需要的*人才都有哪些特征?

    張宏江:任何時代業界對技術人員的要求都是同樣的,*核心的是熱愛技術,有扎實的技術基礎,動手能力極強,只是說AI時代可能對人才的技能要求更高,人工智能工程師不只是寫程序,還要學會不斷開發算法,要有很強的數據分析能力、應用場景的理解能力。

    問:大學是為企業輸送AI人才的重要基地,去年以來有一個顯著的趨勢是至少有50家高校的本科都設置了人工智能學院。在人才培養方面你與高校也有交流,你覺得高校培養AI人才方面存在哪些誤區?

    張宏江:任何一窩蜂的做法都不可取,尤其是大學都這樣做,卻不看具體要求。比如我們15年前都做軟件學院,*誰告訴我軟件學院跟計算機學院的區別?10年前大家開始開設電商專業,電商專業到底學的是什么?*人工智能的興起讓我們對人工智能人才的技能要求更多,那我們本科教育應該去加強人工智能課程的設置和質量,讓它成為計算機專業方向的側重方向。你做人工智能專業修不修計算機基礎課?要不要懂計算機系統架構?要不要懂計算機基本算法?你前面還要學數學、代數,這些都要做。

    所以我看不出*一窩蜂做人工智能本科專業對這個產業有任何益處。五年以后,如果需要更多芯片人才、網絡人才怎么辦?10年前為什么不設***科專業?我們需要的恰恰是建立起持之以恒的計算機本科教育,強調計算機基礎能力,需要課程內容設置更扎實、豐富,包括***、講課的內容要不斷跟上技術發展的需求。

    問:另一方面,這么多人工智能學院的成立也說明對AI人才的需求很旺盛。

    張宏江:我沒有看到美國排名前50的學校一窩蜂地扎堆。過去30年人工智能都在坐冷板凳,因為熱了再開這個課,那五年以后再坐冷板凳怎么辦?我們要的是扎實的本科教育,不是追噱頭的一窩蜂。

    問:美國的AI人才教育有什么值得借鑒的地方?

    張宏江:過去幾十年我們一直在向美國學習教育(課程)怎么設置,這種過程應該持續下去,但我們經常學到的是外表或者是一些“時髦”的東西,比如*大學大多強調的是論文、SC檢索。

    我前段時間跟一位院士聊天,聊到在學術上中國人工智能的人才數量已經不少。他說量是比以前增加了很多,但你看看他們在做什么?國際人工智能大會上發表的文章數量已經不少,但這些文章據說90%都分布在*熱的深度神經網絡,***跟設置本科人工智能專業的情形一模一樣,這是令人憂慮的。

    大家有沒有想過*的神經網絡或者深度學習缺陷在哪?它不能解決的問題是什么?這些算法未來的演進是什么?是不是應該在AI的其他地方再多做點?我們更應該強調持續的基礎研究,真正能夠坐很長時間冷板凳的東西。

    問:你認為目前人們對人工智能行業的發展*需要重視的問題是什么?

    張宏江:*大的風險是人們認為人工智能只有深度學習或者只有神經網絡學習。我們知道每個算法都有它的局限性,如果只考慮一種算法,也應該更多地看一看這種算法的改善空間,這種算***不能跟其他算法結合,從而應用到更好的應用場景去創造更大的價值。

    *人工智能取得的突破都是長期坐冷板凳的結果,下一個突破可能也在于*坐冷板凳的那些人,希望AI的基礎研究能夠放眼更遠的未來。

 
(文/小編)
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