04.26 李開復、胡鬱、張亞勤對話:中美AI戰略、AI人才培養有何不同

李開復、胡鬱、張亞勤對話:中美AI戰略、AI人才培養有何不同 | GMIC 2018

在人工智能火熱的當下,AI人才缺乏不僅是中國面臨的問題,也是全世界都面臨的問題。在GMIC 2018"AI生萬物"大會上,創新工場董事長兼CEO李開復、百度總裁張亞勤、科大訊飛創始人胡鬱、百度風投/百度資本合夥人蔡薇同臺對話,探討AI戰略與人才。雷鋒網對對話原文進行了不改變原意的整理編輯。

AI人才培養

AI人才並不是在所有時期都這麼吃香,在胡鬱看來,對人工智能人才的需求跟時機結合非常緊密。胡鬱在1999年創辦了科大訊飛,他回憶起,當時世界上人工智能正處於第二次的低潮,學人工智能的出來都找不到工作,不像現在在硅谷炙手可熱,就算是到美國找教授的話他們也沒錢讓你念博士。

李开复、胡郁、张亚勤对话:中美AI战略、AI人才培养有何不同 | GMIC 2018

關於AI人才挖掘和培養,胡鬱分享了三點。第一點,找到大學裡的人工智能的人才,然後用合適的激勵的辦法讓他們參與到產業化過程中。

胡鬱分享了一個有趣的小故事,以一個問題開始:“你們知道在北京做語音技術最有錢的人是誰?”

這個人,叫孫金城,當年他在中科院聲學所,職稱在研究員以下。當時國家863評測語音合成他是第二名,他當時跟科大訊飛一起成立了聯合實驗室,現在他擁有的訊飛股票值30億。

第二點,需要培養年輕的學生,科大訊飛在合肥培養了一批在人工智能方面真正懂得如何做研究,如何做有用研究的人。第三點,由於人工智能是交叉學科,需要從各個方面引進人才。

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在胡鬱分享完後,李開復自然地接過了話頭。

李開復:“你說北京最有錢做語音識別的人,我算嗎?”

胡鬱:“你早就超越這個境界了。”

李開復:“好吧,現在不做語音了。開玩笑的。”

李開復贊同胡鬱的想法,首先他認為AI人才金字塔底層的建設很重要,大量的工程師想湧入人工智能,但是現在高校沒有足夠好的課程和師資,所以培訓教師、做大量數據競賽很有幫助。然後,在頂尖人才方面,也不能只看教授的論文發表在什麼頂級期刊會議,要看怎麼跟工程結合。他認為Google在這方面做得最好,典型例子是吳恩達的團隊,使得工程和科研結合在一起,成為一個可用的系統。

Facebook、Google、亞馬遜都在挖高校的AI教授和研究員,然而中國的狀況是,高校沒有這麼多人才積累,BAT的AI頂尖人才需要從Facebook、Google、亞馬遜這些國外公司挖。李開復認為,中國AI人才以BAT為主,滴滴、京東、頭條、美團這些公司也都會建立AI團隊。

因為中國有大量的數據,可以產生價值,這些超級獨角獸們每找一個AI人才就可以大量變現。所以水漲船高,現在AI公司的頂級人才是美國的一倍以上,這是一個很特殊的情況。

AI人才難尋,但你不能提著燈籠只找技術最強的那種人。

李開復從VC創業的角度來談,創業公司需要三種不同AI人才。首先要有科學家,但是看領域,不一定需要頂級的。比如說做無人駕駛的肯定需要特別頂級的,但是如果做金融,也許一個很好的數據科學家就足夠了。第二種,工程能力很強,因為要求做系統和產品。第三,因為AI主要是To B業務,所以要有能夠銷售、懂商業、能夠打單的人。要做好一個AI公司需要多元化人才搭配。

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張亞勤補充道,基本上有三種不同的人才:一種是研發、算法、做理論,這些人才中國和全世界都很缺乏。第二個,做產品的,包括芯片設計,做各種不同的系統人才。這個也缺,但是這個產業本身會自己培養出來。像李開復講的BAT、TMD、小米、京東、訊飛,已經產生了很多這樣的人才。還有一種是實用人才,現在這個也相當缺。實用人才需要通過在大學、研究生,甚至在中學普及AI知識。另外也要靠市場,就是市場有這個需求,三年、五年後這個人才自動的會重心轉移到這裡。整體來說,五年以後中國和美國在應用人才、開發人才,基本上會到一個同樣的水準。然而中國與美國在基礎研究和算法理論差距會比較大。

據雷鋒網瞭解,李開復和教育部、北大成立了聯合的教育項目。百度也成立了一個“雲知學院”,三年為國內打造十萬AI方面人才,更多面向工程和產品開發這方面。

中美AI戰略比較

李開復曾說過,人工智能的燃料就是數據。中國擁有比其他國家更多的數據,在許多技術、商業模式、產品和功能上都已經領先世界,然而世界還沒有關注到這一點。

蔡薇提問到,中美兩國人工智能技術發展、政策環境、投資環境使得中美兩國的AI人才方面有哪些不一樣呢?

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李開復將人工智能的發展分為四波浪潮: 互聯網的AI浪潮、行業數據AI化浪潮、新興語音、視覺數據的AI化浪潮、自主化自動化的AI。他也是從這四波浪潮來對比中美兩國的AI人才發展。他認為,在互聯網AI方面,中美現在應該是平分秋色。但是中國有大量數據優勢、加上移動支付,中國有望在未來五年超越美國。

在商業AI方面,因為數據倉庫和各種企業級軟件在美國更為普及,中國的傳統企業數據混亂,中國難以趕超美國,還會遠遠落後。第三波,基於視覺和聽覺的AI,中國的曠視Face++、商湯、科大訊飛的市值和收入超過美國同類公司,所以第三波中國已經領先,而且會更拉開距離。第四,無人駕駛,理論上是美國遙遙領先,然而涉及到不同的政策問題,美國和歐洲的保護主義會對無人駕駛的發展造成限制。

在張亞勤看來,行業發展有五大元素:人才、技術、市場、資金、政策。中美在技術人才方面還有差距,中國在資金和市場有些方面已經領先,此外中國有人口優勢、規模優勢、數據優勢。在政策上有絕對優勢,中國有頂層規劃、人工智能新一代藍圖、政府基金。由於國家有大的戰略,因此資源、人才、注意力都會向這個方向傾斜,所以效率會高,所以張亞勤稱其為“中國速度”。“中國質量還差一點,但是我想中國速度是全世界認可的。所以AI中美會成為兩個引擎,我不認為中國和美國直接就競爭,兩個都會有,都可以共同發展。”

胡鬱,他去年在微博會上講過,如果有了大數據,有了人工智能,計劃經濟可以做得更好。中國有兩種經濟體系,一種是計劃經濟,國家規劃中國很多行業發展:教育、醫療、政法、安全、智慧城市,包括國家現在設計的四大人工智能平臺,百度和訊飛都在裡面。數據和政策是在一個高度集中統一在上面來進行整體規劃的。從雲計算、大數據到人工智能,因為中國的統籌規劃,這些新技術能儘快應用,所以中國在很多方面都走在了世界前面。在胡鬱看來,“越是有集中化的地方,越是能用統一規劃的地方,在數據這個問題上反而有可能取得它的相對優勢。而且數據的使用又反過來會增強這種中央控制體系的威力和能力,從而形成一種閉環的效果。”

中國還有中國特色社會主義的市場經濟。“我們中國真的有很多方面市場經濟,而且參與市場分工,做的很好。在市場經濟,特別是消費者的,每個個人決定了他的這部分數據,他的使用權。Facebook的“劍橋分析”事情出來後,扎克伯格受到國會質詢,他講到一個點,如果美國政府不在數據規劃和政策上能夠制定一個平衡的策略的話,有可能落後於中國。”

李開復補充道,其實在數據隱私形成方面還有第三個實體,就是歐盟。因為歐盟最近推出的GDPR,是對隱私極端的嚴重的管理。這個隱私管理法案相當極端,也會間接影響美國那些公司,因為它們在歐洲都需要運營。所以這個李開復覺得可能也會是一個變數,給中國更多的機會。

人工智能生態搭建

雷鋒網瞭解到,人工智能已經逐漸成熟,應用到不同的行業,人工智能的生態也在形成的過程中。PC時代,Windows形成了生態,移動互聯網時代,安卓也形成了生態,在AI生態搭建過程中,中國在芯片、雲、軟件都有了機會。

張亞勤談到,從PC時代、移動時代到AI時代,每個時代形成之後,生態一開始是高速變化的,然後形成了穩態,就很難再發生改變。進入AI時代會發現,很多應用,用過去的X86可能不太適應,ARM可能也不太適合,需要新的芯片架構。所以很多公司在做AI芯片。所以這個時候會產生新的操作系統,新的芯片和新的生態。

張亞勤十年前有一個比喻,所謂的生態,千億的時候,芯片、操作系統、應用的成本的比值是1比10比100。所以並不是一個芯片就能改變生態,我們現在不僅僅有機會設計新的AI芯片,我們也有機會去打造新的平臺和操作系統。百度有AI操作系統、有語音、視頻、自然語言處理、有開發環境也有芯片。芯片一方面是買,一方面是合作,也有自研的芯片。

在李開復看來,過去十年整個大生態系統發生了一個驚天動地的事情,以前整個世界是以硅谷為中心、windows、英特爾代表了一切。因為這些年中國的市場有非常聰明的投資人,投資了一批執行力很強的創業者,創造出來完全與硅谷不同的思考方式、邏輯方式也創造了一個平起平坐的估值的一些公司。比如說硅谷的公司,可能更是理想化的,而中國的公司更是執行層面的;硅谷的公司是技術為主的,中國是應用導向的;硅谷的公司是希望做的更輕,人越少越好,中國希望做的更重,讓人感覺更好。美國是單平臺霸佔全世界平臺,而現在中國像滴滴等在全世界都做了佈局。這個佈局像百度的阿波羅支付,騰訊的微信等等,都是在海外希望能夠開始落地,還有滴滴建立了反UBER聯盟。

整個事情告訴我們,過去我們的芯片操作系統和應用的思維是一個全球的框架或者是應該說以硅谷的思想為核心,全球為它的使用者的一個思維方式。但是未來我覺得宇宙應該裂變成為了兩個平行宇宙,一個是以美國為核心,一個是以中國為核心,所以這個意味著每個層面同應用到創業,到投資、操作系統、芯片,都會給中國帶來機會。因為中國的需求,還有它的思維方式,創業方式,還有各種貿易競爭等等的理由,我覺得中國應該以後可以佔領全世界半壁江山的。

在操作系統和芯片領域,李開復認為無人駕駛有可能成為下一個偉大的操作系統。過去可能是Windows,安卓,無人駕駛是需要做一個完全不同的一些事情。它要做成一個能夠有自主性,能夠動、能夠看、能夠聽、能夠行動的操作系統,而且是以實時,多傳感器來做機器學習的,這樣一個判斷的系統。

芯片方面,中國也有很大機會,像傳統學習GPU加速,是一種做法,現在有多方面機會,一個是怎麼做到比現在性價比更高的在雲方面的芯片。第二個,怎麼樣把芯片做到終端,做到車,做到手機等等的。第三個,還有很多新的傳感器,過去不存在的,未來應該更多的在視覺、聽覺方面,傳感器歸大量的增加,而且過去講的很多沒有實現的IOT時代也會來臨。所以對整個芯片,半導體的創業和機會中國是巨大的。創新工場也投了很多家公司,像比特大陸,也是在做芯片方面的機會。所以機會很大。

張亞勤接過話,“我完全同意開復所講的中美是兩個平行宇宙。平行宇宙我認為會成為兩個重力場,但是重力場不是割裂的,不是獨立的。未來全球不管怎麼發展,還是需要這兩個平行宇宙的合作。它的不斷的溝通通訊。如果看一下的話,拿芯片來講,芯片目前比如光客最領先的技術在歐洲芬蘭,founder韓國和中國的臺灣。芯片設計可能在中國目前還不錯,追的很快。但是設計的工具在美國。我想未來的話還是會有兩個大的重力場,雙方要合作。

其實我很反對,最近也有一些官員或者投資者問我,說我們能不能以後就把中國變成一個和美國沒關係的,我們不要和美國合作,也不靠它?我認為全球還是需要更多的合資,全球化是大的趨勢,保護主義也好,反全球化都是短視的。”

大公司/創業公司

最後一個問題,蔡薇關注到了人工智能時代大公司巨頭如何誕生以及創業公司的不同的機遇。

胡鬱談到,很多巨頭產生大部分都是原創性的創業,像喬布斯、比爾蓋茨、扎克伯格,他們都是第一次創業就找到了風口。其他人創業成功可能很多時候是被大集團收購。但是那些能夠升級傳統行業的技術,往往是從小的創業公司出來的。所以對創業者的建議是:一開始要懷著成為喬布斯、扎克伯格的夢想,但是要考慮在現實中能達到怎樣的層次。

他提到一件往事:”我那天我跟郭廣昌聊天,我說復星和聯想投資了科大迅飛。郭廣昌馬上糾正說是復星先乾的。當時在湖畔大學,很多人很刁鑽,問他,說復星能不能做出一個微信出來?郭總回答很智慧,說這個要看命。”

在李開復看來,大小公司都有機會,大公司在品牌、用戶、產品上面有滾雪球效應優勢。AI賦能已有數據就能達到競爭者無法達到的程度。但這也會讓大公司有包袱,這就是柯達滅亡的原因。對創業公司的建議是,找到很多巨頭並沒有槓桿的地方,比如今天要做遊戲、社交、電商都有很多困難,但是有時候你是可以找到新的機會的。比如說賣軟件給銀行,或者你要去賣軟件給醫院,或者幫醫院做一套AI的診斷系統,或者要進入無人駕駛做工業機器人,這些BAT就沒有特別大的優。因為AI是顧及所有的領域,並不僅僅是互聯網,所以巨頭能夠槓桿進入的新的領域,不能涵蓋了所有的領域。

從AI人才,談到中美的AI戰略,再到人工智能生態,幾位嘉賓分享都有很強的觀點。最後,張亞勤分享了人工智能之後的新方向和備受關注的新技術,包括類腦科學、量子計算和5G,這些新的技術還將繼續推動人工智能的發展。


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