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長按識別二維碼，報名2018十大突破性技術(shù)中國區(qū)線下解讀會
今年 2 月 1 日，麻省理工學(xué)院（MIT）正式宣布啟動了一項雄心勃勃的項目 MIT Intelligence Quest （MIT IQ）項目，該項目旨在了解人類智力，并利用研究成果開發(fā)智能機器，這是該校有史以來最大的人工智能項目，也被視為是學(xué)術(shù)界發(fā)起的一場旨在贏回在人工智能領(lǐng)域的主動權(quán)、意義深遠的努力，MIT 更是動員了所有的五大學(xué)院，共同投入到這個項目中。 除了 MIT 校長L. Rafael Reif，項目的主要領(lǐng)導(dǎo)人也由來自 MIT 核心院系及實驗室的負責人組成，他們分別是：工程學(xué)院院長 Anantha Chandrakasan、MIT 計算機科學(xué)與人工智能實驗室主任 Daniela Rus、電子工程和計算機科學(xué)系教授 Dina Katabi、大腦與認知科學(xué)學(xué)院神經(jīng)科學(xué)系主任 James DiCarlo、認知科學(xué)和計算科學(xué)教授 Josh Tenenbaum 。
今天，MIT官方正式宣布 MIT IQ Initiative 迎來了全球首家聯(lián)盟企業(yè)，而這家公司正是來自中國的AI企業(yè)商湯科技。
圖丨MIT IQ Initiative 正式宣布中國AI企業(yè)商湯科技成為全球第一家加入該項目的公司 至于為什么 MIT IQ 的第一個產(chǎn)業(yè)伙伴選擇了中國的商湯科技，這家中國AI平臺公司 CEO 徐立對 DT 君表示，“中國經(jīng)過了過去多年的沉淀，無論在人才、數(shù)據(jù)，還是使用場景上，都為 AI 儲備帶來了良好的沃土。MIT 找上商湯的合作，無疑是肯定中國在 AI 領(lǐng)域的發(fā)展速度及領(lǐng)先實力”。
實際上，商湯與 MIT 淵源頗深。商湯聯(lián)合創(chuàng)始人湯曉鷗在 MIT 攻讀博士時研究水下機器視覺，并且?guī)煶鞋F(xiàn)任 MIT 學(xué)術(shù)發(fā)展校長 W. Eric L. Grimson。
徐立指出，未來 AI 趨勢必定是產(chǎn)＋研，商湯的優(yōu)勢在中國擁有運用大量數(shù)據(jù)、使用者案例及應(yīng)用場景的AI落地經(jīng)驗，而 MIT 是技術(shù)導(dǎo)向的學(xué)術(shù)單位，通過結(jié)合教授們的眼光和能力，將 AI 的基礎(chǔ)研究、技術(shù)突破與行業(yè)需求結(jié)合，孵化到各行各業(yè)中，就是 MIT IQ Initiative 的目標。 圖丨MIT 學(xué)術(shù)發(fā)展校長 W. Eric L. Grimson “湯曉鷗將在 MIT 求學(xué)期間所擅長的計算機及人工智能研究實用方法運用到后來的科研工作中，并創(chuàng)辦了商湯科技這家在技術(shù)和商業(yè)上都非常成功的初創(chuàng)公司”，MIT 學(xué)術(shù)發(fā)展校長 W. Eric L. Grimson 如此評價。“他目前是中國、甚至全球知名的 AI 領(lǐng)袖，尤其是在計算機視覺和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域……我個人對湯曉鷗的成功，以及他對這個世界的影響深感驕傲，也期待著 MIT 和商湯科技將來更深度互惠的合作。” 實際上，MIT-商湯科技人工智能聯(lián)盟希望在計算機視覺、腦科學(xué)智能算法、醫(yī)療圖像和機器人等領(lǐng)域開辟新的道路，推動人工智能相關(guān)的技術(shù)突破，目前規(guī)劃每年合作進行 30～50 個項目，發(fā)展出更多的 AI 原創(chuàng)技術(shù)。
MIT IQ 計劃主要分為核心（The Core）和橋梁（The Bridge）兩大部分。在核心的部分，通過計算機科學(xué)來加強人類對于人類智慧的理解，其關(guān)鍵產(chǎn)出結(jié)果就是機器學(xué)習(xí)演算法。橋梁的部分則是提供 MIT 社群各樣的資產(chǎn)，包括智能技術(shù)、平臺、基礎(chǔ)建設(shè)等，以及提供學(xué)生、教職員關(guān)于 AI 工具的相關(guān)教育、豐富的資料集、技術(shù)支援和專業(yè)硬體設(shè)備等。
圖丨Alphabet 公司新任董事長 John Hennessy 實際上，在這一波的人工智能浪潮，有一個特點就是學(xué)術(shù)創(chuàng)業(yè)的比例很高，而且不少企業(yè)都從學(xué)術(shù)界延攬了許多重量級人物加入，除了先前擔任 Facebook 人工智能實驗室（FAIR）負責人的 Yann LeCun，近期更有前任斯坦福大學(xué)校長 John Hennessy 加入 Alphabet 公司擔任董事長。
“在現(xiàn)在這個時間點上，技術(shù)在很多領(lǐng)域會發(fā)生顛覆式創(chuàng)新，學(xué)術(shù)界的優(yōu)勢在于知道什么時間是技術(shù)的快速發(fā)展期，清楚技術(shù)會在什么時間通過那條工業(yè)紅線”，徐立說。“另一點更重要的是，在合作過程中找到頂尖的人才，持續(xù)為商湯充實研發(fā)能量?！?/span>
他進一步解釋，技術(shù)公司做的事情就是1）針對場景定義新問題， 2）將問題解決做過工業(yè)紅線。當你在定義一個新問題時，高校資源能協(xié)助你找到一個清晰的問題定義方法。二是在探索方向時，可以協(xié)助你評估早期可能性。因此，企業(yè)必須知道如何利用學(xué)術(shù)界的資源、合作，轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，如此雙方就會有很強的動力展開合作。因此，對商湯而言，期望攜手 MIT 加速技術(shù)和行業(yè)結(jié)合，除了讓技術(shù)落地，未來孵化的成果有很大的潛力，另一點更重要的是，在合作過程中找到頂尖的人才，持續(xù)為商湯充實研發(fā)能量。
處在伽利略和牛頓時代中間的 AI
之前講 AI ，通常只是針對行業(yè)專家，比如基于統(tǒng)計式推理等傳統(tǒng)理論需要對于數(shù)據(jù)的先驗假設(shè)。商湯涉及的人臉識別、物體分割，圖像清晰化等都需要完全不同的方法甚至行業(yè)專家。過去也沒有純粹的 AI 企業(yè)，而這一波 AI 興起，帶來的是可以用完整的或統(tǒng)一的框架（比如深度學(xué)習(xí)）去完成人臉識別、物體分割和圖像清晰化等應(yīng)用。AI平臺化變得更加可能。
圖丨商湯科技 CEO 徐立 現(xiàn)在的 AI 是走在什么樣的時間點上？行業(yè)有種說法認為：如果以物理學(xué)類比的話，那么人工智能還沒有正式進入“牛頓時代”。傳說伽利略曾在比薩斜塔上丟球?qū)嶒?，將兩個重量不同的球從一樣的高度同時扔下，結(jié)果兩個鉛球同時落地，當時伽利略就像只是在觀測數(shù)據(jù)，一直到牛頓將此總結(jié)成一套運動定律。
未來 AI 發(fā)展的路線，一是解決框架里的難點，例如數(shù)據(jù)問題、數(shù)據(jù)標注問題、非監(jiān)督問題，解決這些是現(xiàn)在的一個大趨勢，就像是遷移學(xué)習(xí)、GAN 等，必須找到 AI 的邊界條件，需要讓人跟機器有更多互動，把邊界條件劃分出來。 但徐立認為另一個更關(guān)鍵的方向，是讓 AI 朝統(tǒng)一的、更可解釋的方向走。目前的 AI 可以說就像是處在一個伽利略階段，把觀測的數(shù)據(jù)記錄下來，雖也沒給出什么好的結(jié)論，但已經(jīng)可以做很多事了。想要進入牛頓時代，就代表我們必須對于理論有更好的可解釋性，“可解釋性將會是未來幾年最大的突破”。
以自動駕駛為例，根據(jù)專家知識設(shè)計系統(tǒng)見到綠燈會形式，所以如果見到綠色物體闖紅燈專家可以解釋。但如果是完全使用大數(shù)據(jù)驅(qū)動 AI 來做自動駕駛，并不依靠專家知識，闖紅燈就很大可能沒法解釋。就像AlphaGo 下棋邏輯人類沒法解釋一一樣?，F(xiàn)在大家想著解決數(shù)據(jù)閉環(huán)、弱標注等，都是為了部分解決 AI 邊界不清晰的問題，最終目的就是真正弄清楚黑盒子里面的運作原則，當每一步演算、每一層網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計，都有非常合理的邏輯解釋，而且可以知道再加些變化，性能會出現(xiàn)什么變化時，理論就趨于成熟了。觀測的現(xiàn)象也得到了解釋，也就代表從伽利略時代走向了牛頓時代。 AI 發(fā)展若想要走到牛頓時代，一個關(guān)鍵就是必須仰賴更多的人類智慧，而 MIT IQ 計劃就是在集結(jié)工程學(xué)、計算機科學(xué)、大腦與認知科學(xué)等各路專家，以回應(yīng)發(fā)展人工智能必須處理的兩個問題：在工程學(xué)角度上，人類智能是如何運作的？我們又該如何利用深層次的人類智能創(chuàng)建更智慧的機器，并造福社會？ 中西 AI 發(fā)展路徑、勢頭不同，合作互補創(chuàng)造新可能
不過，對科學(xué)家來說，技術(shù)無國界，而且從一個比較務(wù)實的角度來看，其實中美或中西發(fā)展的路徑及勢頭都不同，因此與其說競爭，不如更應(yīng)看重頻繁交流合作發(fā)掘更多新的可能性。
舉例來說，中國在電子支付、移動支付、刷臉支付（Face Pay）等領(lǐng)域走得相當領(lǐng)先，AI技術(shù)在這些領(lǐng)域率先落地；而美國過去已經(jīng)建立很完善的信用卡體系，紀錄了許多的消費數(shù)據(jù)，通過 AI 可以進一步優(yōu)化服務(wù)及業(yè)務(wù)。所以各國AI發(fā)展道路不盡相同。還有諸如若是在醫(yī)療行業(yè)，美國的電子病歷相對成熟，想要發(fā)展診療機器人，就有大量數(shù)據(jù)可使用；中國醫(yī)療行業(yè)背后的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還需要積累，因此診療機器人的進程相對就會較慢。
另一方面，美國、德國在工業(yè)都是領(lǐng)頭羊，無人工廠已經(jīng)部分實現(xiàn)；中國過去因有人口紅利優(yōu)勢，勞動力以人工為主，AI 興起了之后，機器人替代部分傳統(tǒng)勞工的需求就會很大；發(fā)展上就能夠跳過機器工廠，直接進入智能工廠。因此中西方在使用場景、市場需求、人口結(jié)構(gòu)、變現(xiàn)能力的不同，對于 AI 發(fā)展的角度和強度也就各有側(cè)重及優(yōu)勢。
圖丨中國的刷臉支付 實際上，人工智能在圖像識別、物體辨識已經(jīng)達到了很高的水準，套句徐立的話就是“技術(shù)達到了工業(yè)紅線”。因此幾家以 AI 技術(shù)為核心的初創(chuàng)公司躍上大舞臺，不僅獲得龐大的資金，也成功在商業(yè)市場卡位。
然而，后續(xù)出來的 AI 初創(chuàng)公司很難在短期內(nèi)打入第一梯隊，主要有幾個原因，科技產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵詞輪替相當快速。今年可以觀察到區(qū)塊鏈的火熱壓抑了 AI 的氣勢，資本的追捧減少，對某些初創(chuàng)公司來說就會有斷炊的危機；另一個原因是 AI 領(lǐng)先的大型企業(yè)陸續(xù)推出加強 AI 自動化的工具，初創(chuàng)公司的生存空間受到擠壓。
“所以現(xiàn)在 AI 創(chuàng)業(yè)也有窗口期，過了這個窗口，技術(shù)就會平穩(wěn)發(fā)展，要等到下一個爆發(fā)點才會再加速?！?/span>徐立說。
圖丨iRobot 創(chuàng)始人 Rodney Brooks 經(jīng)常針貶 AI 發(fā)展的前 MIT 計算機科學(xué)和人工智能實驗室（CSAIL）負責人、iRobot 創(chuàng)始人 Rodney Brooks 在今年初針對一些被炒熱的技術(shù)或應(yīng)用做出了預(yù)測，其中對于 AI，他認為，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始嘮叨機器學(xué)習(xí)的瓶頸，預(yù)計今年科技媒體就會開始大談深度學(xué)習(xí)的限制以及強化學(xué)習(xí)在游戲應(yīng)用的瓶頸，到了 2020 年一般大眾媒體則會宣布深度學(xué)習(xí)已經(jīng)是過去式了。 -End-
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