加入星計劃,您可以享受以下權益:

  • 創(chuàng)作內容快速變現
  • 行業(yè)影響力擴散
  • 作品版權保護
  • 300W+ 專業(yè)用戶
  • 1.5W+ 優(yōu)質創(chuàng)作者
  • 5000+ 長期合作伙伴
立即加入
  • 正文
    • 讓AI創(chuàng)造價值,比單純研究技術更讓人激動
    • 技術的門檻從未降低,降低的是技術應用的門檻
    • "端云協同",AI企業(yè)的護城河
  • 相關推薦
  • 電子產業(yè)圖譜
申請入駐 產業(yè)圖譜

對話云天勵飛副總裁肖嶸:AI 技術的門檻從未降低,降低的是應用的門檻

2021/08/07
222
閱讀需 12 分鐘
加入交流群
掃碼加入
獲取工程師必備禮包
參與熱點資訊討論

AI時代需要看清的兩點:機器的能力已經超過人類了;人工智能的應用才剛剛開始,還在起步階段。

AI后半場的序幕已經徐徐拉開。

一方面,AI企業(yè)的上市之路逐漸明晰;另一方面,行業(yè)的競爭也從算法精度的比拼走向了落地能力的較量。

有人說,AI技術的研發(fā)門檻越來越低,AI企業(yè)的競爭力也在逐漸下降;有人說,AI的應用還存在許多問題,難以解決真實的需求;還有人說,場景碎片化是AI企業(yè)獲得高速發(fā)展的難以破除的阻礙……

究竟在AI的后半場,產業(yè)會朝著怎樣的趨勢發(fā)展?

帶著這些問題,雷鋒網AI掘金志與肖嶸博士進行了一次對話。肖嶸博士是AI技術發(fā)展的切身推動者與見證者,對AI的發(fā)展有著獨到的見解。

肖嶸博士

肖嶸博士2001年加入微軟亞洲研究院,從事統(tǒng)計學習及機器視覺方向的研究,是微軟人臉識別引擎的奠基人之一,2009年被授予微軟Icicle獎;2012年作為資深軟件工程師,加入美國微軟Bing多媒體搜索部門。

2018年,肖嶸博士回國后,擔任平安產險科技中心首席AI專家,主持AI技術在保險場景的商業(yè)落地。翌年,他主持研發(fā)的OCR引擎,榮獲平安集團重大創(chuàng)新獎。如今,肖嶸博士在云天勵飛擔任副總裁,負責人工智能算法研發(fā)及產品化等方面的工作。

本次訪談中,肖嶸談到了他從科研界投身產業(yè)界的原因,外界對AI門檻降低的質疑,以及對AI企業(yè)的思考和對產業(yè)的洞見。

以下是訪談內容:

讓AI創(chuàng)造價值,比單純研究技術更讓人激動

AI掘金志:微軟亞洲研究院不僅有許多前沿的研究,在學術界享有盛名,還被譽為中國AI界的"黃埔軍校",國內不少知名AI企業(yè)的創(chuàng)始人或首席科學家都來自微軟亞洲研究院。您為什么選擇離開這個充滿"光環(huán)"的地方,選擇回國投身產業(yè)界?

肖嶸博士:微軟亞洲研究院是微軟在亞洲地區(qū)第一家基礎研究機構,它在許多技術上都有前瞻性,對學術界尤其是整個中國AI技術都有非常深遠的影響。比如,微軟亞洲研究院在2000年就開始做人臉識別方面的研究,2003年就研發(fā)出了第一款實時人臉檢測算法,這些都非常具有前瞻性。

雖然做前瞻性的研究非常有意思,但技術與行業(yè)、場景結合的過程更加有意思,而且充滿了挑戰(zhàn)。國內有非常廣闊的AI應用場景,能夠讓過去看起來束之高閣的技術,真正走進千家萬戶,改變人們的生活。我覺得這是很讓人激動的事情,也是一件非常有意義的事情,對我來說也是全新的挑戰(zhàn)和嘗試。

AI掘金志:能不能舉幾個具體的例子?哪些行業(yè)或者場景讓您覺得AI在其中大有可為?

肖嶸博士:在國內,城市中的許多場景都有很大的想象空間。比如現在國內常態(tài)化的疫情防控工作,里面就有很多AI能夠應用的空間。我舉個最簡單的例子,現在通過AI技術,能夠快速找到一個確診新冠肺炎的患者去過哪里、和哪些人有密切的接觸,這是一件很了不起的事情,能夠將疫情帶來的影響控制在最小范圍內。如果是靠人去回憶,這個信息是非常不準確的,而且外出還會遇到非常多的陌生人,如果僅僅靠人的記憶去排查,是非常低效的。

再比如在城市公共交通領域,我們要優(yōu)化公共交通線路,就要知道乘客上下車情況。但如果為了要了解這信息,就要強行改變大家的習慣,讓大家上下車都打卡,這是不現實的。而在AI技術的幫助下,我們可以通過RE-ID、頭肩頸識別等技術,幫助巴士集團掌握公交車上的客流狀況,洞察城市交通出行特征,為提升交通效率和交通服務水平,優(yōu)化城市交通運力提供決策依據客群分析系統(tǒng)。

技術的門檻從未降低,降低的是技術應用的門檻

AI掘金志:雖然AI技術已經在各行業(yè)得到應用,但也有聲音認為,現在AI的表現依然差強人意,您怎么看待這個觀點?

肖嶸博士:我覺得需要看到兩個點:一是機器的能力已經超過人類了;二是人工智能的應用才剛剛開始,還在起步階段。

機器在很多方面,已經做得比人更好了。比如是現在要抓在逃人員,不需要再一幀一幀去看視頻了,只要有一張圖片,就能夠在上億人中快速搜索出結果,速度是在秒級甚至毫秒級的。如果是像過去一樣靠人去逐一比對,效率是非常低的,而且誤識率也很高。

當然,并不是說機器能夠做到完美,在現有的技術水平下,也會出現識別錯誤或者遺漏的情況,但這跟人工搜索的結果相比,機器已經有很大的超越。

在我看來,人工智能的應用才剛剛開始。回顧歷史,任何一個對人類發(fā)展有深遠影響的工業(yè)化進程,剛開始的時候都是緩慢的。比如汽車剛出現的時候,速度慢、噪音大,很不受大眾待見,覺得還不如馬車。但是我們現在可以看到,汽車已經普及到千家萬戶了。對人工智能也是同理,人工智能要在實際應用中展現出更好的性能,也是要花點時間的。

AI掘金志:現在幾乎每家AI公司都在談"落地",這已經成了AI行業(yè)的關鍵詞,現在行業(yè)里大家很少再去比拼或討論算法精度的問題了。有聲音提到,現在人工智能技術的門檻越來越低了,您在算法方面有很深厚研究,您認同這個觀點嗎?

肖嶸博士:技術的門檻從來沒有變低過,變低的是技術應用的門檻。

現在隨著人工智能技術的發(fā)展和應用,其實我們會發(fā)現,要學的東西越來越多,這側面說明技術并沒有變得更簡單,相反它需要越來越多復合的知識,從技術角度來看,它是變得越來越復雜的,而不是越來越簡單。

大家覺得算法門檻變低,實際上是因為技術應用的門檻變低了。因為人工智能的工具、平臺日益豐富,有了這些工具,我們就能更便捷地去應用技術。

過去,要使用GPU的計算能力,就要會CUDA編程,甚至還要有很強的數學能力,自己從底層開始去構建人工智能的能力。但是現在,我們有很多開源的工具,要使用人工智能的能力,只要調包就可以了,像是深度學習的算法,我們也不需要從頭開始寫了。

現在,大多數人不需要去了解這個算法是怎么實現的、怎么運行的,甚至在深度學習中很重要的梯度下降的方法,現在絕大多數人都不太需要掌握,只要調包就可以了。所以大家普遍覺得人工智能技術變得簡單了。

"端云協同",AI企業(yè)的護城河

AI掘金志:如果說AI技術正在變得越來越普世化,各行各業(yè)應用AI的門檻越來越低,大家可以通過大量開源的平臺、工具、算法就能夠獲取到AI能力。那么AI企業(yè)未來的競爭力是否會受到影響?

肖嶸博士:這個要從兩個方面來看。一方面,技術變得越來越普世化,這是必然的趨勢。比如最早期的程序員,需要懂最底層的"0101"的代碼,用紙帶機打孔,去執(zhí)行一些指令。

但因為這種方式效率太低了,后來行業(yè)中就出現了C語言、JAVA等。有了這些工具后,我們能更快捷地編程,但這是不是意味著最開始的"0101"沒用呢?我認為不是的,因為只有理解這些最底層的東西,才能夠對行業(yè)有深刻的認識,才更有可能在核心的能力上實現突破。所以說,真正擁有核心能力的AI企業(yè),會越來越有競爭力。

另一方面,技術的普世化會帶來新的產業(yè)分工,有的人專門負責打造工具,另外還會有大量的人負責開發(fā)和應用。負責打造核心技術和工具的可能會越來越少,負責利用場景數據做開發(fā)和應用的會越來越多。有了這樣的分工,整個產業(yè)才會得到快速發(fā)展。

當然,有了分工,我們的研發(fā)成本能降到最低。一個以算法見長的企業(yè),不需要自己做芯片,只需要找一家專業(yè)做芯片的公司合作,就可以生產出能夠部署和交付的產品。但如果是要切實解決場景中存在的問題,還是需要具備全"端云協同"的能力。

比如,如果能夠既懂算法,又懂芯片,那么我們就能夠根據用戶和場景的需要,從終端到云端去完成優(yōu)化,我們可以用專用的芯片,適配自己的算法,這樣不僅能夠為客戶帶來更流暢的體驗,也能把成本降下來,真正為客戶帶來價值。不是所有AI企業(yè)都能做到"端云協同",能夠擁有這樣能力的企業(yè),在AI時代能夠建立起比較高的壁壘,保持它的競爭力。

AI掘金志:但是不同場景有不同的需求,AI企業(yè)該如何面對碎片化的市場?

肖嶸博士:場景的碎片化帶來AI產品碎片化,是因為現在還沒有一個完全通用、普世的人工智能產品出現。以現在的技術能力,大家還沒辦法打造出這樣一個通用的平臺或產品,但換個角度來想,我們是不是能夠先實現工具和研發(fā)流程的標準化呢?

舉個例子,我們可以打造一個算法訓練平臺,設計出一套流程和模型,無論是客戶提出要識別蘋果和梨子,還是要識別貓和狗,只要輸入圖片,平臺就能夠訓練出相應的算法。這就好比設計出一條流水線,生產加工的過程是相同的,但最后生產的產品可以是多種多樣的。

相關推薦

電子產業(yè)圖譜