從“互聯(lián)網(wǎng)+”走向“人工智能+”

陳莎莎

中國的小公司和個人不該妄自菲薄，人工智能真正的發(fā)展才剛剛興起，它將像當年互聯(lián)網(wǎng)的崛起一樣，打造一批新的時代巨無霸，這些新巨人可能從現(xiàn)有的巨頭進化而來，也可能從目前還名不見經(jīng)傳的小公司甚至個人創(chuàng)業(yè)者成長而來，大公司有大公司的資源優(yōu)勢，小公司也能發(fā)揮“船小好調(diào)頭”的靈活敏銳特色。畢竟，現(xiàn)在的谷歌、百度、阿里巴巴都是從當時被人看不起的“小生意”開始的。

谷歌母公司（Alphabet）用AlphaGO大勝圍棋專業(yè)九段李世石，給全球科技巨頭帶來的震撼正在迅速蔓延：各大巨頭紛紛公開宣布或秘密啟動“人工智能+”戰(zhàn)略，用人工智能改造各項產(chǎn)品和服務。

美國微軟公司在3月30日開幕的年度開發(fā)者大會上，宣布新的人工智能計劃：以“對話作為平臺”（Conversation as a platform）為理念的微軟Bot架構(gòu)。微軟首席執(zhí)行官薩蒂亞·納德拉說：“繼鍵盤、鼠標、觸摸屏之后，能理解人類語言、實現(xiàn)人機互動的人工智能自動程序，將成為下一代界面?！?/p>

3月31日，百度在京舉辦“智慧汽車”戰(zhàn)略發(fā)布會，并與長安汽車簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議，宣布將在合作的“智慧汽車”中植入百度的車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。百度總裁張亞勤將此稱之為“社會正在從‘互聯(lián)網(wǎng)+步入‘智能+的一個標志”。

正如從單細胞到無脊椎動物的進化，互聯(lián)網(wǎng)正迅速完成跑馬圈地注重“量”的互聯(lián)，下一步是向脊椎動物和高大腦容量的物種進化，人類互聯(lián)網(wǎng)的“大腦”雛形正日新月異地形成。

互聯(lián)網(wǎng)的這個“腦”就是人工智能?！皠谛恼咧稳?，勞力者治于人”，以互聯(lián)網(wǎng)為代表的人類競爭正迅速集中于“腦力”的競爭，從“互聯(lián)網(wǎng)+各個領域”向“人工智能+各個領域”快速迭代進化。

競爭格局：

百舸爭流 搶占藍海

目前，谷歌主攻機器人，百度打造自動駕駛，特斯拉也主攻自動駕駛，微軟目前發(fā)布的項目圍繞人機對話界面，F(xiàn)acebook圍繞社交軟件，IBM希望做人工智能領域的操作系統(tǒng)，而它們共同的特點是：已經(jīng)、正在或即將大舉并購大量涌現(xiàn)的人工智能小公司。

如果2015年巨頭們思考打造什么項目，2016年大家可能更多思考如何用人工智能全面重構(gòu)公司。

百度高級副總裁、自動駕駛事業(yè)部總經(jīng)理王勁3月30日說，百度將用人工智能對研究院、語言、圖像等部門進行重構(gòu)?！鞍俣葘頃萌斯ぶ悄芗夹g(shù)來改造百度所有的技術(shù)。各個產(chǎn)品和技術(shù)體系，都由人工智能來規(guī)劃”。

實際上，微軟早已這么做。微軟研究院人工智能首席科學家鄧立告訴記者，他目前的主要任務是，把微軟的各項產(chǎn)品和服務全面智能化，人工智能團隊大部分進駐在各個部門，深入了解各部門產(chǎn)品的實際需求后，用人工智能的方法量身定制對應的程序。

微軟主要圍繞目前產(chǎn)品和服務的智能化。3月30日，微軟發(fā)布了一套代碼工具包和機器學習程序，微軟CEO納德拉說：“希望開發(fā)人員為每個企業(yè)和服務創(chuàng)制人工智能程序，把人工智能融入各種應用中。”微軟認為，未來的計算有3個主要的推進器—人、數(shù)字助理和機器人，未來人類與技術(shù)之間將有全新的交互方式，人與人、人與機器人、人與數(shù)字助理，甚至數(shù)字助理與機器人之間都會產(chǎn)生交集。

而百度公司在人工智能領域的投入，是全力投入自動駕駛?！霸谌斯ぶ悄芊矫?，但凡有一點資源，都應該投入到自動駕駛上面來。”王勁說，“自動駕駛汽車是百度迄今為止最大的投資項目之一，將會達數(shù)百億元人民幣?！?/p>

這是各大巨頭激烈競爭的“紅?！薄９雀璞硎?，預計首輛自駕車將于5年內(nèi)正式上路。近日美國政府已經(jīng)批準了谷歌自動駕駛汽車上路的法律申請。特斯拉CEO伊隆·馬斯克則對外表示，特斯拉用兩年的時間就可以推出全自動駕駛汽車。2015年底，百度提出自動駕駛要“3年商用，5年量產(chǎn)”。蘋果也曾透露，正在研發(fā)自動駕駛汽車。

但王勁表示，百度在許多技術(shù)上已經(jīng)超過了谷歌。在服務器方面，百度的MinWA服務器具有相當于兩個“天河一號”的超強計算能力；在數(shù)據(jù)方面，百度有萬億級的網(wǎng)頁、移動和行為數(shù)據(jù)可供分析；在深度學習方面，百度的萬億參數(shù)排在世界第一。

人工智能被Facebook作為新盈利模式轉(zhuǎn)型的主要動力。1月3日，F(xiàn)acebook創(chuàng)始人扎克伯格在他的Facebook上透露，他的2016年新年目標是打造一個人工智能管家。2015年7月，F(xiàn)acebook就在開發(fā)代號為“Moneypenny”（簡稱M）的人工智能助理項目，其負責人David Markus說：“M是一種個人數(shù)字助理，與市場上其他基于人工智能技術(shù)開發(fā)的服務相比，M真的能代替你購物、為親人送禮物、預定參觀、安排旅程等?！?/p>

對于百年老企業(yè)，人工智能是“向死而生”的戰(zhàn)略反攻。曾經(jīng)制造出打敗國際象棋冠軍的“深藍”的IBM，在2014年1月斥資10億美元使Watson項目獨立，外界普遍認為這是IBM“向死而生”的新業(yè)務。IBM將其實現(xiàn)人工智能的方法稱為“認知計算（cognitive computing）”。目前，Watson主要應用集中在藥物及醫(yī)學領域，2015年4月，IBM宣布和蘋果、強生以及醫(yī)療器械公司Medtronic合作，目標是醫(yī)療系統(tǒng)中介。

IBM的戰(zhàn)略并不小：讓Watson成為如今不斷涌現(xiàn)的人工智能應用的操作系統(tǒng)。這在其一系列聲明中得以清晰展現(xiàn)。

各大巨頭正在全球?qū)で笕牍尚屡d的小公司。“摧毀一個公司最好的方式就是買下它?！币晃凰固垢４髮W教授向記者坦言。

提升技術(shù)：

開源競賽 引鳳來棲

AlphaGO為何能打敗圍棋世界冠軍？它的致命法寶就是模仿人類的“深度學習”（deep learning）工作原理。

Facebook、谷歌、雅虎、百度等各大公司都在嘗試將深度學習算法運用到產(chǎn)品開發(fā)中，以期使產(chǎn)品更智能化，提升用戶體驗。

對于開發(fā)人工智能的企業(yè)來說，一個重大的機遇是，深度學習的研究領域幾乎沒有專利，全球頂尖公司正掀起開源（即免費公開使用）的競賽，各企業(yè)、研究機構(gòu)幾乎都把自己數(shù)億美元科研成果免費公開，供所有人包括競爭對手使用。

“因為需要更多用戶提供更多數(shù)據(jù)、反饋，才能提高人工智能的‘智力?！盜BM人工智能資深研究員嚴駿馳告訴記者。

實際上，全球頂尖公司正掀起開源的競賽。早一天把系統(tǒng)做成功，早一天開源，其他公司的開發(fā)者就會基于這一系統(tǒng)開發(fā)程序，“引鳳來棲”，一位人工智能領域的頂尖科學家坦言。

例如，此次AlphaGo開賽之前的半年，谷歌公司早已把AlphaGo背后的技術(shù)、算法作為論文公開。谷歌近期又推出機器學習系統(tǒng)開源工具TensorFlow，從智能手機到大型數(shù)據(jù)中心服務器都能使用。

開源讓各企業(yè)之間的競爭又變得“我中有你、你中有我”的“如膠似漆”。這次做出AlphaGo的公司Deep Mind，就是基于Facebook開源的深度學習系統(tǒng)Torch。蘋果Siri也是基于開源的系統(tǒng)。

嚴駿馳說，全球深度學習領域的研究基本沒有專利，都是開源的，這使得小公司甚至個人都有機會開發(fā)人工智能程序?！爸袊髽I(yè)想做AlphaGo也不難，方法都是公開的?！编嚵⒄f。

鄧立坦言：“技術(shù)、算法本身都顯而易見，而且即使申請了專利，也很難檢測到別人正在使用自己的技術(shù)，因為目前都在云端計算，所以谷歌甚至連軟件都開源了?！?/p>

“不過，谷歌公司通過長久的演練、摸索，探索出了適合圍棋的許多具體參數(shù)，其他人就沒有積累?！编嚵⒄f。

“企業(yè)需要對這些開源的方法進行二次開發(fā)，以匹配自己所需的特定功能。而二次開發(fā)所需的團隊、資金還是不小的?！备瓯趧?chuàng)投合伙人徐晨向記者補充道。

“二次開發(fā)可能需要幾萬到數(shù)百萬美元，看你想要的精確度、廣度、深度，差異非常大。”卡梅隆大學專門研究深度學習在多媒體中應用的教授告訴記者。

但開源、免費也有弊端，“因為不直接產(chǎn)生收益，做起來就不一定盡心盡力，企業(yè)還是以利潤為動力的。”鄧立坦言。

比開源更進一步，人工智能技術(shù)被認為應該全人類免費共享。2015年12月12日，特斯拉CEO伊隆·馬斯克在Twitter上宣布正式啟動OpenAI，并稱OpenAI是一個非營利性的人工智能研究公司，目標是“推動數(shù)字智能的發(fā)展，同時不被財務回報所限制，從而造福整個人類”。

OpenAI強烈建議研究人員公開他們的研究成果，包括論文、博文、代碼和專利，與世界共享，通過和科研人員、企業(yè)的合作，不斷研發(fā)新技術(shù)。

盡管OpenAI只是一個非盈利組織，但其吸引的人才卻不亞于谷歌百萬年薪挖來的。OpenAI的研究總監(jiān)是來自谷歌的世界著名機器學習專家Ilya Sutskever，首席技術(shù)官是支付公司Stripe前首席技術(shù)官Greg Brockman，團隊的其他成員都是世界級的工程師和科學家，包括著名創(chuàng)業(yè)孵化器YCombinator的聯(lián)合創(chuàng)始人Trevor Blackwell等。

應用前景：

從“眼耳”到“理解和決策”

人工智能正處于哪個階段？哪些方法、應用將最有前景？

美國電子和電氣工程師協(xié)會（IEEE）首次將國際聲學、語音和信號處理大會（ICASSP）移師上海舉辦，鄧立在向全球科學家所作的《人工智能深度學習—從機器識別到機器理解》主題演講中表示，機器智能已從充當“眼耳”的語音和圖像識別功能上升到“理解和決策”功能，包括記憶、翻譯、自主學習和決定等。

他的這一判斷是對經(jīng)歷了幾十年起起落落后的人工智能的歷史趨勢的判斷。鄧立是最早將深度學習方法應用于語音識別商業(yè)應用的專家，他和同事與深度學習最著名的專家Geofferey Hinton合作，最早把深度神經(jīng)網(wǎng)絡應用于大詞匯量連續(xù)語音識別領域，把語音識別錯誤率降低了20%。

鄧立告訴記者，從本質(zhì)上說，目前人工智能（機器學習）方法，將成為各項科技的支持技術(shù)（enabling technology），使其他科技的目標得以成功實現(xiàn)，它可能不是直接接觸終端用戶的界面，但界面的背后可能都是人工智能方法在控制。

也就是說，它是運籌帷幄的“王”，而不一定是沖鋒陷陣的“將軍”或“士兵”。“如果你以為人工智能只是一種科技、一種產(chǎn)品，如果你認為AlpahGo是一套特別的AlpahGo技術(shù)，那你就大錯特錯了，你完全誤解了它的含義?！彼固垢４髮W數(shù)學系教授Stephen P. Boyd對記者強調(diào)說。

“人工智能是一整套思維方法，這套方法可以用來做任何事，如金融、反腐敗、醫(yī)療診斷、交通系統(tǒng)設計、自動駕駛、做手術(shù)、語音識別、圖像識別等，它們也可以用來做壞事，比如發(fā)射導彈等。當然也可以應用于下圍棋，這并沒有什么特別的?！盨tephen P. Boyd說，“它真正改變的是社會的運作原理，是背后根本的方法。理解了這套思維方法，你可以用來解決一切問題，而不僅僅是語音、圖像識別、自動駕駛、機器人寫作等。”

例如，關(guān)于“人工智能+物聯(lián)網(wǎng)”，新加坡科技研究局資訊通信研究院信號處理部部長、IEEE信號處理學會物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)委員會主席俞榮山認為，在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)背后，將來物與物之間的對話、指令、自動化控制，大部分將由人工智能程序控制。

俞榮山向記者表示：“萬物相連背后的控制，大部分將由人工智能完成，物聯(lián)網(wǎng)的大部分變化都將是背后隱含的，終端用戶可能都不會感覺到它的變化。例如，當你關(guān)掉辦公室電腦，你家的電飯煲就自動開始煮飯，等你到家飯菜都自動做好了，這看起來是物聯(lián)網(wǎng)，但背后的程序運用的是人工智能的方法。”

鄧立預測，未來最有前景、最值得深入挖掘的方法，將是深度無監(jiān)督學習，將深度學習與強化學習的方法結(jié)合起來配套使用。

鄧立向記者預測，未來，深度無監(jiān)督學習在金融、機器人（如自動駕駛）、大數(shù)據(jù)分析和預測、商業(yè)流程優(yōu)化、智能個性化醫(yī)療等方面最有發(fā)展前景。但鄧立認為：“我們科學家只提供方法，具體應用在哪個場景，需要由你決定，客戶比科學家更了解市場應用前景?！?

具體如何應用？大家都在摸索，還沒人知道準確答案。因為未知，所以充滿機遇，這正是各大公司夜以繼日奮力搶奪的市場焦點，用俗語來說就是，“預測未來最好的方式是創(chuàng)造未來”。

在這場市場競爭中，小企業(yè)明顯底氣不足，數(shù)據(jù)不夠、計算所需的設備不足，導致運算能力有限。在深度學習中，深度、層數(shù)是核心關(guān)鍵，如微軟研究院的系統(tǒng)甚至深達152層。

企業(yè)如何配套自己主攻項目的技術(shù)呢？鄧立對此很有經(jīng)驗：“首先，項目的市場需求要廣泛、要大；其次，對技術(shù)接下來幾年的發(fā)展要有準確的預測。”

人才稀缺：

年薪300萬美元？

人工智能技術(shù)人員是“少而精”的人群，相比于互聯(lián)網(wǎng)傳統(tǒng)的“碼農(nóng)”（人們對編碼程序員低廉收入的笑稱），人工智能尤其是深度學習的人才嚴重供不應求?！凹词乖僭黾?0倍的畢業(yè)生，市場也能吸收?！泵绹萍脊救斯ぶ悄茇撠熑烁嬖V記者。

“做深度學習的人工智能博士生，現(xiàn)在一畢業(yè)能拿到年薪200～300萬美元的offer?！眲?chuàng)新工場CEO李開復近日發(fā)言，“硅谷公司都在追捧這個方向，這是有史以來沒有發(fā)生過的。三大公司（谷歌、Facebook和微軟）在用不合理的價錢挖人?！?/p>

近日，這些主要的招聘方、招聘對象聚集在上海的ICASSP會議，會上聚集了人工智能語音處理的頂尖科學家和企業(yè)。

谷歌最主要競爭對手的一位負責人向記者透露，“250萬到300萬美元年薪，即使是包括期權(quán)、股票、獎金等的打包總收入，全球估計也只有少數(shù)幾個人，絕對不是行業(yè)常見的水平?！?/p>

亞馬遜語音識別機器人的帶頭人Jeff Adam麾下曾招聘了60位研究人員，因此對這一市場的薪水頗為熟悉，他告訴記者，“這個數(shù)字高出了10～20倍。在硅谷，剛畢業(yè)的博士生12～20萬美元年薪，有經(jīng)驗的博士能達到20～30萬美元?！?/p>

另一位美國科技企業(yè)人工智能負責人向記者透露：“一定要最最頂尖的博士生。300萬美元的總收入，我只有一次給出過，但是是分4年的，不是一年的收入。”

一位Johns Hopkins大學（被業(yè)內(nèi)認為是語音識別人才最頂尖搖籃之一）的博士生，向記者給出了這一個package（收入打包）中的具體構(gòu)成：“一般基本工資10～14萬美元，10%～15%的獎金，連續(xù)4年每年2萬美元的股票?！?/p>

“如果是做硬件的，基本工資8萬美元。如果是做軟件的，單純做算法理論就很難找到工作，一般會流到其他方向。具體流到哪個方向就很難說了，可能都不做計算機了?！彼寡?。

一位近期從微軟、谷歌回國創(chuàng)業(yè)的語音識別的技術(shù)總監(jiān)告訴記者：“博士畢業(yè)大約15～25萬美元年薪，特別優(yōu)秀的可能超過30萬美元。做技術(shù)的從來都是一樣，一個優(yōu)秀的人能頂幾個甚至很多個一般人，所以特別優(yōu)秀的人的價格可能翻番。但300萬美元年薪，確實沒聽說過。”

“在國內(nèi)，人工智能相關(guān)最優(yōu)秀的博士畢業(yè)生，大約50萬元人民幣年薪，這樣的人國內(nèi)一年不超過15個吧。”這位技術(shù)總監(jiān)告訴記者。

曾經(jīng)像博士畢業(yè)生一樣求職、如今已經(jīng)在這一領域的從業(yè)者怎么說？一位語音識別首席工程師向記者透露：“加利福尼亞州（硅谷所在地）博士畢業(yè)生一般是15～25萬美元年薪，全部指的是package，大部分不是現(xiàn)金，而是股票。特別優(yōu)秀的能到35萬美元年薪，但只是極少數(shù)?！?/p>

“人工智能的研究需要靜下心來積累，如果沒有深入的興趣，很難做到頂尖，人工智能技術(shù)只要最頂尖的人才?！痹撌紫こ處熛蛴浾咛嵝选?/p>

綜上所述，年薪300萬美元的說法或許不太現(xiàn)實，但是，作為業(yè)界大佬的一家之言，這至少暗示了一種人工智能人才緊缺的趨勢。

（本文轉(zhuǎn)自《國際金融報》）