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为什么罗振宇跨年演讲在AI这个话题上如此外行?

发布时间:2017-01-05 12:51    |    浏览量:1076
毫无悬念,罗振宇把跨年演讲上星在深圳卫视直播,直接推动这次演讲的轰动效应,效果远胜一年前的首次跨年演讲。

另人意料之外的是,深圳卫视凭借这个清汤寡水的节目力压一众声色犬马的跨年歌会拿下了收视率第一。

这大概是罗振宇跨年演讲带来的最大认知收获:让那些平常不看电视的小中产们打开电视,比起让那些追星族们守住频道不转台,流量可是大太多了。

而此次跨年演讲带来的第二大认知收获是:无论你是看罗振宇还是看吴亦凡,最后看的都是vivo和OPPO。

(网络流传的跨年收视率排名,真实性存疑)

人工智能毫无疑问成为了今年跨年演讲的热点,不禁令人猜测是不是今年春晚是不是也会把科大讯飞或者东方网力弄上去证明A股仍是一股清流。

在罗振宇与吴晓波的跨年演讲中,都重点提及了人工智能。

罗振宇给出了一个似科普又不似科普的“警告”——似乎是,人工智能来了,这是一只黑天鹅,在座各位创业成败资产动荡,都有一部分得怪到人工智能身上。

具体梳理起来,人工智能话题作为罗振宇此次演讲的“五只黑天鹅”之一,独占一章,却没有什么具体的逻辑。既不是“是什么-为什么-怎么办”的循序渐进,也不是“大前提-小前提-结论”的经典三段论。

非要用小学语文的段落整理法梳理,这一章的大意是:

你们对人工智能的理解错了,错在一二三四五;

人工智能是未来,你们根本想不到未来是什么样;

我这有本书,《未来简史》,逻辑思维首发,现在扫码下单就是全球最先阅读中文版的人,跟着逻辑思维有书看。

——令人扶额。

整整一章演讲,最诚恳的话大概是罗振宇在开头说的“作为一个文科生……不懂人工智能”。这一诚恳随之在下一帧PPT被消解殆尽:


“算法……我是搞不懂的,就过吧……硬件的进步,我也不知道……重点是大数据。”

随后,罗振宇提出了一个惊世骇俗的理论:“人工智能,算法不重要,数据才重要!”

当然,这并不是罗振宇本章节最外行的话。

最外行的是下面这段,希望罗振宇会对自己在公共场合如此表达感觉到后悔:

“比如说,有一个很著名的女士,李飞飞。她原来是斯坦福大学的人工智能实验室的……一个实验室的主任。今年去了谷歌。她是为了钱去的吗?可能是吧。但是最重要的理由是,在实验室里,在研究所里,已经没法再推进人工智能啦。为什么?就是我刚才讲的,人工智能是靠数据喂养出来的怪兽,不去贴近最有数据的地方,一个学者将一事无成。”

这段话基本解释了为什么罗振宇们在人工智能领域永远是外行。

人工智能是一个重度依赖学术界,依靠基础研究的突破才能在工业界引起生产力革命的新疆界。当下的几乎每一个人工智能从业者,原本就是学者;而在未来人工智能更加普及之后,尊重科学家会是最基本的行业礼仪与常识。

罗振宇并不尊重科学家。逻辑思维的大部分读者,亦如此。

事实上,逻辑思维就是通过不尊重社科学者而实现了从0到1的突破。在罗振宇所倡导的类似“知识的游牧者”、“翰林院”等等概念中,本质上是提倡在知识和科学领域,无需用功,自有捷径。

这是很容易得到“乌合之众”的响应的。逻辑思维的硬币两面是,一方面确实让中低文化层次的商业经营者,开始关注理论学习和自我提升,关注技术趋势;但另一方面也在标榜着投机思维,从“霸王餐”到“创业者不黑创业者”,莫不是如此。

那么李飞飞加盟谷歌一事,究竟是怎么回事呢?我们回顾一下。

2016年11月15日,谷歌在旧金山召开的新闻发布会上宣布,斯坦福大学人工智能实验室主任李飞飞和Snapchat研发主管李佳已经加盟公司并将领导谷歌云计算集团旗下新成立的机器学习部门。

这一“新成立的机器学习部门”是谷歌云计算集团的人工智能计划的一部分,事实上该计划中的一项重要任务,就是招募这两名专家。

所以,问题不在于“李飞飞为什么要去谷歌”,而是“李飞飞为什么愿意接受谷歌的邀约”。

学术界有观点认为,从科学家的角度而言,谷歌的科研体系对实现科研成果的突破未必有实际帮助,但学术界与工业界联手可以让更多消费者在使用的业务搭上人工智能的快车,这是毫无疑问的。

此外,有来自学术界的消息称,李飞飞此行仍是领导科研团队,而且是兼职身份。

事实上,专家进入大企业兼职做研究并不少见。李飞飞去谷歌之所以成为大新闻,不仅是谷歌这个大IP,也包括了“居然请动了李飞飞这尊大神”的稀有性。

至于李飞飞有多神,这个可以自行搜索。

所以,罗振宇表达人工智能在实验室里搞不下去了,是不真实的。至于还顺带说了一嘴“不和工业界结合的学者一事无成”,就更是天大的笑话了。

人工智能不仅不是在实验室里搞不下去了,恰恰相反。由于深度学习的突破,人工智能在学术领域近两年科研成果突破猛进。

工业界颇为眼红想参与一脚,却发现有能力搞定的人才全在实验室里。同样,投资人们募了大把的钱准备砸人工智能,却发现有能力创业的人还在高校。这才有了打通学术界与工业界一说。

每一个人工智能领域的科学家,价值都超越等身的黄金,是工业界与资本疯狂追求的对象。

因为稀缺,并不存在“科学家离开工业界一事无成”的说法,恰恰相反,大公司们担心的,是自己没有顶尖科学家而一事无成,或者更可怕的——顶尖科学家去了竞争对手那。

罗振宇会犯这么一个错误,一是只识谷歌不识斯坦福,二是他策划这一章节时,出发点的观点就错了——算法不重要,数据才重要。

事实上,算法很重要。重要到什么程度呢?

目前可见的人工智能应用,基本都基于几大开源算法平台进行深度开发和定制,这其中有许许多多的探索性尝试。常常有这样的情况,学术界拿出来一个自洽的算法,理论上解决某些问题会有独创性和优势,但要拿到工业界试一试才知道到底可行与否。

万一可行,则会有大量的资本涌入怂恿这个算法落地成为平台,推动其在数据挖掘、数据建模、模式识别等等领域开发产品。而如果成果转化还算顺利,那么一颗冉冉升起的10亿美金公司就诞生了——略夸张,但1亿美金问题不大。

具有创造性、通用性算法平台的稀缺,正是工业界与投资界持续重金砸入的原因。而在人工智能研发方面稍强一些的技术公司,都牟足了劲打造自己的算法平台,并在自己平台上训练应用。并且为每0.1个百分点的进步投入数以亿计的资金。

AlphaGo作为一个人工智能应用,就是这样诞生的。

从资源聚集的角度来说,数据资源会向最优质的算法资源聚拢。中国的人工智能发展起步比前几次科技浪潮要好很多,但实际上离国际顶尖差距还不小。中国学生和青年科学家做竞赛成绩都不错,但独创性欠缺,是公认的短板。

毫无疑问,中国市场的规模庞大与复杂,是发展人工智能的优势。但这和此前“用市场换技术”的逻辑并无区别,并不是说有足够大的规模,就能够产生领先型的技术。虽然不会回到“牛仔裤换飞机”的时代了,但我们自己的大飞机不也还才起步么。

人工智能也是一样的。

在商言商,罗振宇的选择并没有什么瑕疵,迎合乌合之众的口味,赚不如自己聪明的人的钱。但在价值取向上,完全没有必要强调投机来巩固话语权。

一家科技媒体不尊重科技,是死路一条。那么一个号称“中国最好的知识服务商”不尊重知识,又如何呢?

罗振宇的商业逻辑与价值观决定了,在AI这个高强度的智力密集型领域,注定是外行。而罗振宇的主流追随者亦是。

人工智能毫无疑问是计算科学塔尖的明珠,是无数天资卓越的科学家勤奋攀登才窥其一二的极限挑战。在人工智能的无论科研还是商业应用上,确实没有半点投机的机会。

如果是条条大路通罗马的领域,有一些技巧与信息差教人去抄捷径,也许有可能。

人工智能是在荆棘荒原中的跋涉,人工智能领域取得的每一个进步,都是人类第一次到达这个地方。

捷径思维,在这里可行吗?

回归到人工智能是什么的问题上。学术界已经有很多经典而标准的定义了。我愿意再次引述一下1995年版的AI七特征:

这很抽象。但如果让我来比喻,我会举70年代的硅谷的繁荣的例子。

半导体集成电路的蓬勃发展使得大型商用计算机可以进入到许多行业,金融、房地产、电视传媒等等等等。

之后大型机快速向中型机、小型机发展,不到十年时间主流计算模式从中央数据存储与处理,到达了桌面级的终端存储与处理。很快个人电脑成为了硅谷最时髦的概念。

后面的故事大家都知道了,苹果的成立,比尔盖茨的崛起……事实上那个时候也是人工智能第一次兴起的时候。

深度学习给人工智能带来的复兴,就像集成电路的突破带来了计算设备的快速发展与商业数据信息化一样。

70年代的美国,人们在担忧电脑会干掉人类,和现在担忧人工智能会替代人类也是一毛一样的。

但梳理历史可以预见的未来是,人工智能会和计算机一样,从最大的商业数据应用中切入,逐步向小型化、微型化的计算场景演化。

没有哪个家庭会在70年代去购买一个储物间大小的计算机来处理文档或者报税。同样,现在最值得着眼的仍是数据量最庞大的金融、物流、政务(安全)等领域如何运用好人工智能。

接下来是巨无霸级的跨国公司,接下来是中型重资产公司,然后是小公司与个人。

而最后,就像PC与手机的普及一样,人工智能会成为每个人随身都具备的计算力。

得益于移动互联网,包括物联网的高度发达,人工智能的进化过程可能从当年从大型商用计算机到手机的三十年,要缩短到十年,甚至五年。

人工智能不是怪兽,当你能够使用它的时候,它就是火,就是电,它和人类掌握的其他能源并没有本质的区别。

但人工智能确实是黑天鹅——就像windows95是黑天鹅、Internet是黑天鹅、iPhone是黑天鹅一样。我们已经经历了很多黑天鹅了。这种黑天鹅并不可怕。一个概念而已。

“熔断”那种黑天鹅——才可怕啊。

所以,人工智能不可怕也不怪异,为什么人工智能会这么热呢?

想想英特尔、思科、苹果、微软……这些公司曾经在20世纪创造的20年翻五千倍甚至一万倍的资本战绩。论增长,没有什么比这更大的生意了。

又一轮成千上万倍增值的机会,在2016年,被人工智能拉开了帷幕。

你说该怎么办?

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