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新智元327技术峰会
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徐莉：可见的人工智能

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徐立：,非常感谢你。我演讲的题目是《看得见的人工智能》。我想表达两个意思。一是商汤科技在做人工智能中的视觉；第二，这是一种创业态度。做事的时候，要做看得见摸得着的事情。

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说到人工智能，我就在这里说说人工智能的三个大起大落。有人说，你怎么看人工智能的三起三落？1991年以来的第三波，从人工智能的角度来看，时间真的不长。但是最近的浪潮有些不同。人工智能的许多突破不是渐进的，而是突然的。

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不信我们来看看谷歌的搜索关键词。人工智能背后的核心驱动技术是深度学习。深度学习直到2006年才出现。深度学习的出现是在意料之外的，它是在某一点爆发的，而不是在1991年积累公众认可的概念。我们自己问员工，你怎么看这件事，怎么解释？
员工给出的解释是，深度学习爆发于2012年底至2013年初，当时Alex首次在ImageNet大赛中取得突破，因此愿景可能是这波深度学习的核心。这种热潮之所以突然兴起，是因为GPU在2012年底首次用于深度学习，所以可以说是GPU的兴起引发了这一浪潮。

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人工智能的发展是突变的，简单定义为三个阶段。第一阶段，人工智能不如人，很多时候没人做得好；第二阶段，超过普通人；第三阶段，超越专家。

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为什么这么定义？我们一直说人工智能带来生产力工具。在人工智能算法没有达到人类水平的情况下，我们可以认为它可能会发挥一定的作用，但它永远不会通过大规模计算来完成，行业的机会也很少。刚创业的时候看到一个采访报道说我们在人脸识别视觉方面做得很棒，其实是一回事。如果只是一个普通的工具，没有快速突破就会获得大量的资源，覆盖面也会很高。

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第二阶段，超越普通人的阶段。这是我们目前的阶段。机器学习在陌生人识别、物体准确运动识别等一些垂直领域确实可以超越普通人。这会带来什么？随着生产效率的提高，我们会发生什么变化？它没有改变。在这种情况下，我们每天使用和做的事情可能会被人工智能取代和改变，但你感觉不到。因为它潜移默化地改变着人们身边的事物，它只是一种替代品，取代了现有的劳动，以润物细无声的形式出现。
oimg.com/large/1e160009a86c232efe8b" />第三个阶段，超越专家。超越普通人和超越专家是不同的。专家的知识通常是非常难获取的，只有很少数人拥有专家的知识。很多情况下专家是需要通过十年、二十年的学习才成为专家。在我们的算法中普通人的知识可以通过标注数据，通过所谓的监督学习学会。但是一旦超过专家的水平，我们认为它会带来真正的效率升级或者说服务的彻底升级。我以前有一个说法，人工智能来了，未来会变成什么样？未来所谓的“老”字号工种就会消失，比如老教师、老司机、老棋手渐渐没有了。

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我们在做的事情是什么？超人的生意。机器是不是可以做到超越人？左图是原始图，右图是机器算法的图。对同样一张图，模糊的图放大之后我们希望能够识别。在算法引进之前我们用传统的算法识别出来的图片，有一种动物的感觉。

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放大有什么作用？我们的研究员两年前做了超规范算法，在日本的waifu2x网站应用，应用到全实场景当中。SRCNN 是我们第一个用深度学习做的算法，一开始用Existing Hallucination，现在完成的深度学习做超分辨率，是以最后能够提高识别准确率为目的，这种情况下我们可以发现机器真的能够做到超越人。还有几个实际的案例，例如监控逃犯，能够无中生地有把真正的细节恢复出来。

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人工智能来了，新问题是到底要解决什么样的问题？第一个要面临的技能提升。像以前人类用马车来运输，就要学会骑马。当人工智能工具来临时，不是带来大量工人的失业而是带来新的职业，这就是技能提升。生产效率的提升的是核心的改变。

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钢铁侠、蜘蛛侠给我们另外一个启示，人工智能的核心就是怎么样做到人和机器融合，人机融合是接下来面临的第二个问题。
时间关系，非常感谢大家，我的演讲到此为止。谢谢新智元。
戴文渊：人工智能工业应用的必要条件

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戴文渊：感谢新智元。这么多年，人工智能的发展其实经过很多阶段，经历人工智能要毁灭人类——人工智能是骗子——人工智能又要毁灭人类——人工智能又变成骗子。现在又到了新的一个阶段——人工智能要毁灭人类。但是，其实在很多领域，大家测试之后觉得人工智能是骗子，比如通用的人工智能。

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我们一直在致力于通过人工智能的技术去改造各行各业，所以我们需要告诉各行各业，人工智能在什么样的情况可以使用，什么样的情况不可以使用。今天我想谈一谈，如果人工智能在各行各业落地，需要什么样的条件。我们要给予人工智能更长久的耐心。

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必要条件1：目前的技术水平无法达到通用人工智能，需要有一个边界，就是解决封闭的问题。做个类比，现在人工智能其实只能当我们的徒弟或是下属，并不能当我们的老板。因此，当我们自己都不知道要干什么，人工智能是不可能告诉我们要干什么。比如我现在招一个下属，把你教会。同样，我把AI教会之后，AI可以替我做很多事情。在这样的情况下，你有很多忠实的下属，而且容易管理。

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必要条件2：大家一直在说，人工智能要基于大数据，但是并不是所有的数据都能够产生人工智能。真正能够产生人工智能的是有意义的大数据。以围棋为例，能够让你能够学会围棋的是怎么下棋，而不是看围棋的世界排名是多少的新闻。所以，我们有一些误区。

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过去的3-5年内，我们建立了很多系统，收集了很多数据，但是并不能产生人工智能。最典型的就是结果数据。比如，每个公司都会记录员工考核的数据ABCD，但是这些数据并不能让我们学会这些员工的技能。还有统计数据，统计局收集大量的统计数据，比如全球各地的PM2.5统计数据，这些数据并不能让我们产生预测PM2.5的能力。真正能够让机器掌握AI能力的其实是过程数据。如果，你能够看到每个员工每天都在做什么，那么可以基于这些数据学习他。比如，最近比较火的智能投顾（Robo-Advisor），我们有很多人类投顾，可以记录人类投顾在干什么，然后让机器学习，最后产生机器智能投顾的机会。

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必要条件3：要有反馈。对于围棋来说，赢就是赢，输就是输，可以被数字化。我们通常会遇到什么问题？我们经常给机器一些数据让机器去学习，或者就告诉机器把这件事情做好就行了，但是整个过程不能被数据化。我们不知道计算机怎么理解数字。

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必要条件4：算法。是不是跟着科学家走就可以了？因为有很多细分的场景，所以我们面临的各种问题并不能够顺利解决。举个例子，这是一个银行做分析的利率表，这个利率表的规律就是——基数大的利率都比基数小的更难实现。即使使用深度学习，预测24期的利率比预测12期的利率更难。其实，在面对纷纭复杂的应用时，我们会遇到各种不同的场景，需要根据具体的场景来调整算法。

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必要条件5：系统能力。过去我们更强调科学家的能力，其实架构师的能力也同样重要。这是Jeff Dean 。谷歌并没有发明深度学习，但是能把深度学习做得很大很大，应该归功于架构师。

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举个例子，这是经典的梯度下降的算法。如果数据量很小，只有几百个，大家只要将代码复制粘贴进去就可以了。但是如果讨论更大的数据量时，问题就很复杂。10台机器运作时，要考虑负载均衡的问题；100台机器运作时，要考虑每跑一次算法都可能会丢数据（硬盘数量很大）；1000台机器运作时，要使用交换机，交换机、网线、数据传输都会出现问题。这些都说明，当数据量很大，可能需要全世界最好的架构师。

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所以，要做到人工智能其实需要很多必备条件。总结一下，有5个条件。首先是封闭问题，然后需要有过程数据（不仅仅是大数据）。之后需要有顶尖科学家、顶尖架构师。这就是为什么BAT能够做别人做不出的事情。其实科学家并不少，每一年毕业的AI领域的硕士博士也有几千甚至，但是科学家只是其中的一环。以上提到的5个条件很难全部实现。

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我们在做什么？我们把科学家、架构师、包括反馈数据闭环中的系统和算法都解决。将前提条件减少到两个——数据和业务量级封闭场景。我们之前做过测试，让没有机器学习背景的人，哪怕是根本不是计算机系专业的人去做测试，最后发现有70%的人能够达到专业人士的水平。在这种情况下，我们可以增加很多AI的从业人员，最后达到我们所谓的效果。这就是我的介绍，谢谢。
刘颖博：ROOBO的人工智能之路

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刘颖博：谢谢新智元给我们这个机会。站在这么多科学家面前我有点紧张，我本科毕业，谢谢大家！而且我还是学会计的。

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今天想跟跟大家说一说，我们做了一点什么事情。六个月前我们开了一场发布会，杨静也去给我们做了一个简短的发言，非常感谢。那时候我们核心的是发布了一个计算系统的东西，现在的名字定为ROSAI 。这件事情我们持续在做，现在已经有几十个人工智能相关的服务对接到里面来，跟传统的企业在做这方面的合作等等。等项目真正落地了，会拿出来给大家看一下。

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大家知道艾菲还有红点，JELLY得了红点的奖，还有艾菲的三个奖，产品、包装、OS 。还有一款产品PUDDING BEANQ，4月或者5月会上线，得了红点的bestof the best 。

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我们做这么多事情不取决于我们自己，还有一系列的合作伙伴。比如NUANCE、全志，还有跟新东方的多纳合作，还有和清华、普林斯顿等大学做的一系列相关的合作，希望今年还能做一些更落地一点的事情。我本来不太会科研，尽量落地就好了，尽量做toC的事情，做更多的落地。
大概是这样的状况，谢谢大家！

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3月27日，新智元开源·生态AI技术峰会暨新智元2017创业大赛颁奖盛典隆重召开，包括“BAT”在内的中国主流 AI 公司、600多名行业精英齐聚，共同为2017中国人工智能的发展画上了浓墨重彩的一笔。
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