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张云泉:
下面有请英国帝国理工学院数据科学研究所所长郭毅可先生;国家互联网应急中心主任黄澄清先生;异构智能NovuMind创始人兼CEO吴韧;亚信科技副总裁、首席咨询官袁道唯先生上台给大家面对面的交流,有请四位专家。
我们知道2017年如果说让大家想一件在信息技术领域最重要的一件进展,我想很多人会想到AlphaGo,这件事情其实整个引爆了人工智能时代,AlphaGo之所以能够引起大家的注意,是因为我们在之前大家一直认为围棋这一块,人工智能是不可能超过人类的,只是用计算的方式很难做出判断,但是AlphaGo成功突破了人类的优势,使我们大家很震惊。AlphaGo主要是背后的技术进步,我们可以用ABC来说这个事情,现在有的专家认为A+B+C等于AI,A代表算法的进步,B是大数据,C是计算,才引爆了人工智能的时代。
在大数据这个时代,我们对大数据有很多的期许,在下一步5G进来的话,我们拿到的数据会更多,越来越多的数据对我们社会和经济到底有什么价值?是不是如大家说的是万能的良药,能够解决一切的问题?在现在经过五年的发展也存在着争议。
2017-12-04 18:21:22
张云泉:
另外一个方面计算能力的持续增加,在TOP500也是获得了202的数量,远远超过美国,中国在超级计算的领域也是领先,而且我们的国产处理器也是越来越多的用在很多方面。计算能力的进步远远超过我们的预期,刚才有一位先生说我们摩尔定律要截止了,我们怎么去应对?或者研制CPU等等专用的芯片,现在这个领域也是特别热的一个领域,今天我们请到了吴韧先生,他是国际上在这一块做探索的科学家和创业者。
另外,我在算法领域我们有深度学习,深度学习算法能够把大数据用好,通过GPU的运算变成智能,人工智能带来的变化是如此的瞩目,在各个领域取得突破,在人脸识别领域,他的误差率已经比人的误差还要低。在语音识别领域也是突飞猛进,在各个领域带来了很大的变化,所以人工智能对我们来看到有很多的预期,当然也会给带来很多的恐慌,人工智能会不会导致大量的失业,人工智能会不会取代人类?我们人类如何应对人工智能的挑战,都带来了一系列的问题,有待于我们科学家去解读。我们希望今天这个谈能够就前沿的信息技术的发展,对我们社会的影响以及对我们的产业会带来哪一些革命性的变化以及他们怎样的融合对经济发展带来的重复效应和倍增效应这方面进行研讨。
我们知道过去互联网+是加号,实际上人工智能可能是一个乘号,可能是革命性的,这个情况到底是如何发挥威力?这也是我们很多地方要研讨的。在人工智能的领域,未来的AI芯片如何发展?如何选择哪一个条路线?等等这也是现在很多创业公司在探索的一个热点问题,是下一个投资的风口。
2017-12-04 18:21:44
张云泉:
在大数据时代,除了大数据带来的好处之外,大数据还带来了很多问题,我们数据上了网之后,我们的饮食问题,安全怎么保障?数据泄露之后给我们带来严重的后果,如何保障大数据的安全也是我们需要研讨的问题,希望下面我们请郭毅可教授分享一下他的观点。
2017-12-04 18:22:06
郭毅可:
谢谢主持人,我叫郭毅可,我来自英国帝国理工,我是数据科学研究所的所长。帝国理工是英国的一个学院,刚才马教授说了人类有三大二次发明,青霉素、雷达、原子弹,我听着很有意思,两个都是帝国理工的,青霉素和雷达,是为人类做过贡献的。
我们数据科学研究所,他成立于四年以前,可以看出来听名字就是研究大数据的,我们这个研究所有六个实验室,六个实验室我说一个名字你就可以看出研究大数据的方法。一个是研究文化,叫做文化与社会。一个叫做数字经济实验室,一个叫做数据融合,也就是数据驱动工程实验室,还有一个实验室是研究行为科学,还有一个当然是研究商学。这些实验室还有一个机器学习,这些研究实验室看出来,除了机器学习是方法之外,其他的研究实验室都是跟产业相连。大数据研究的本身是我们未来文明社会一个最重要的研究部分,刚才我看了一下我们四个人,实际上覆盖了ABC,有算法、大数据以及计算,不要忘记我们开会的是互联网,所以还有一个互联网是什么呢?是AI还要加进去,所以实际上这四样东西是信息文明社会的四大组件,因为分布式很清楚的,在我看来大数据就是提供了新的生产资料,人工智能是新的生产工具。
2017-12-04 18:22:14
郭毅可:
有两个基础设施,一个是互联网,一个是云计算,就形成了这样一个体系。反过来讲,你刚才说的四个融合,四个融合是一个体,是分不开的,所以我们在讲有一种说法,一个浪潮一个浪潮,先是云计算,再是大数据,现在又是人工智能,其实这不是一个时髦的过去,而是一个很简单的道理,三样东西在一起的。所以没有大数据的人工智能是不可能的,因为你没有材料。如果说没有人工智能的大数据没有意思,拿到数据有什么用呢?所以没有互联网就更不可能了,大数据从哪来呢?没有计算机更不可能,所以这四个是一个体,是不可分割的。
有什么影响呢?如果看影响也好,社会也好,你看主要矛盾是什么?我觉得主要矛盾就两个方面,第一、一个是互联网使得我们人类的距离缩短为零了,所以刚才席教授讲了人类中间的距离,人类中间什么时候把距离发出攻略之后,整个人类就发生了变化。互联网最大的意义使得第一次把人与人之间的距离缩为零,这个是很可怕的。什么意思呢?制造一个服务和消费一个服务中间是没有距离的,所以这个就使得服务和消费非常容易,编辑的交割也为零,这个很有意思。
2017-12-04 18:25:02
郭毅可:
还有一个方向是什么呢?我们的服务质量并不提高,因为我们原来大生产服务都是向劳苦大众的。现在主要矛盾拿到的服务很容易,服务质量提高不了,刚才讲了很多的,比如说海尔,要个性化就要有大数据,要大数据就要有人工智能,现在矛盾体系。一个社会的影响,一个产业的影响,还有一个是融合,我的看法是将来就两个趋势,由于缩短距离,大量的去中心化,所以现在的共享经济也好,区块链也好,比特币也好都在往这个方向在走。
个性化,包括个性医疗也好,还有刚才海尔的大数据也好,整个产业和社会方向就这两个方向,所以我的我们还是很有意思的生活在这个时代,对我们来讲我们就是要用人工智能这个生产工具和大数据的生产资料制造个性化的服务,直接送到我们消费者的手中,这是我们数据科学研究的一个非常简单的总体的问题。
2017-12-04 18:25:12
张云泉:
谢谢,给互联网带来的距离缩短,带来了很多的变化,我们满足个性化的需求。下面我们请黄澄清教授从互联网和安全的角度来讲一讲,我们不能只做大数据,大数据的安全确实很重要的,因为最近发生了很多事情,也让大家有一点担心我们的信息在裸奔。
2017-12-04 18:25:21
黄澄清:
大家好,我叫黄澄清,这个题目前沿的技术对社会产业的变革,重点我想从这个角度谈一下安全问题。第一、从技术进步对安全,不管是什么样的技术进步都伴随着安全的问题,安全我觉得分两大类,一个是社会安全,一个是物理安全。比如说我们新的技术进步了,有的人是不是担心我会失业?生存的安全会不会担心这样的问题?比如说技术进步了,我会不会担心通过汽车发明了,飞机发明了,交通事故给我带来的安全?这些物理的安全。网络发明了,取代了很多人的劳动力,我会不会也造成新的失业?或者有这个网络,网络物理的安全,比如说病毒、攻击、木马、盗号、一系列的诈骗等等,这些都是技术进步,每个技术我认为他都是一把双刃剑,既有给我们推动社会进步的积极的因素,但是他也有需要克服的一些问题,但是大家要知道技术进步挡是挡不住的,这是我第一个观点。
我同意这样的观点,在技术进步的过程当中,你不仅仅要有担心,更要有担当,因为你技术进步挡不住。这个担心就是我提前能够可能知道一些可能未来遇到的问题,你要一点不担心的话,互联网是典型的问题,互联网当初设计的时候,他就不是作为一个基础设施考虑的,他是对一个军队安全的问题根本没有考虑,所以今天安全问题都是在打补丁,就像刚才吴建平教授讲到的问题,我觉得要解决安全问题,首先对新的技术大家要有深刻的理解,对他要有深刻的认识,而不是看他的表面现象。实际上互联网有了以后,我是搞通信,作为我们搞通信的人,那个时候根本看不起互联网,一直没有重视它。为什么呢?因为我们认为互联网他没有网管系统,没有服务质量保证等等,这样一个网络怎么能进入我们的基础设施呢?所以我们搞电信的人,那时候搞了NGN下一代网络,一直在解决这个问题。吴建平搞的下一代互联网,但是NGN没有成功,我觉得可能下一代互联网会成功,尽管互联网不追求完美,但是他迅速在全世界做了普及,这是我说的对他的认识和理解。
2017-12-04 18:25:30
黄澄清:
另外一个例子,在管理上,其实你对他的理解以后,使你能够在关键上有转变是很重要的,新的技术带来了什么?比如说我们说现在互联网加传统产业,互联网+,加了以后不是简单的1+1,他是一种新业态,我不认为是1+1,我认为是0.5+0.5大于1,因为我们很多习惯了传统的观念,两个产业融合以后要把传统产业过去的传统思维消掉一半,因为他是一个新业态,比如说互联网金融,互联网金融他不是一个金融的信息化,他完全是一个新业态,对传统的管理,人们的观念都带来新的挑战,这不是一个简单的1+1大于2。
如果你认识不到,可能就会出侵夺的笑话。我举一个例子,原来我们曾经到一个协会,一个其他的行业协会去访问,那个时候互联网刚刚进入中国,我说我们推动反垃圾邮件的立法,我们国家可能很快就要进入程序了。我说我们推动多么的费劲,他说你们国家还好,最后你还能说服他,他说到我们主管去汇报的时候,他问我一个问题,垃圾邮件怎么是电信部门管呢?那不是环保部门管吗?他没有理解这个事,到底应该谁管?现在新业态融合以后带来谁管的问题,这都涉及到安全。
2017-12-04 18:25:45
黄澄清:
还有一个对产业的影响,比如说过去我们一直要搞三网融合,要把电话的网络,传数据的网络以及广电的网络,大家一直在推动,后来我看也没有成功,结果互联网的发展不是三网融合,叫做一网三用,一个互联网解决了三种业务的传输,全传了。实际上三网融合融的是体制问题,我觉得这是对体制带来的影响,但是这种安全的问题我觉得始终伴随着技术,他是永恒的一个主题,所以我觉得在这个过程当中,要解决安全的问题首先要加深对技术的理解,所以我也听了很多专家讲技术的报告,这个技术到底未来要给人类带来什么样的改变?我觉得很难用一句话说清楚,我只能说他的未知比已知大的多,但是要能够跟上时代的进步的步伐,不落后,我觉得要深刻理解,只是把技术到底要解决什么问题?我觉得这是一个。
第二、对于安全的问题,我倒是觉得没有绝对的安全,安全没有绝对的,所以安全将来解决一定要立足于应急,所谓应急建立一个思路,叫做积极预防、及时发现、快速响应、力保恢复。不管什么时候,就是人工智能比如说刚才我们主持人说阿尔法狗战胜了围棋高手,会不会以后对人类带来灾难性的后果?会不会这样?我觉得这个担心有一点过度,但是对人类会有影响,这个影响是不是全都能解决?或者一点问题都没有?我觉得也不是,一旦有问题怎么办?因为技术的进步毕竟是魔高一尺道高一丈,我分享几个简单的观点,我就先说到这里。谢谢大家!
2017-12-04 18:25:55
张云泉:
谢谢,观点特别多,特别的丰富。吴韧博士我是认识很久了,已经是老朋友了,做超算等等,他其实对下棋很感兴趣,是一个高手,他现在自己创业,从事异构的计算,有自己很多的想法。现在AI芯片也是一个投资的热点,包括很多的创业公司在做这个事情等等,到底鹿死谁手,现在还不清楚,我们请吴韧博士分享一下你对这方面的看法。
2017-12-04 18:26:13
吴韧:
谢谢主持人,像刚才讲到的挺有意思的事情,去年AlphaGo的胜利之后,大家看起来好象是AI的进步,但是我觉得最后面真正还是计算能力的进步。我们刚才说ABC,我着重来讲这个C这一块,是因为在我眼里或者从我一生做的事情来说都是从计算这一块来讲。
为什么是这样呢?这回到三年前,2014年的3月份,我第一次在世界上提出了两个公式,第一、实际上说大数据加深度学习加高性能计算带来更高的智能,这个思路现在基本世界上所有的公司都在追随,也就是说大家都在进行竞赛,用更强的计算拿到更聪明的智能,训练出更强的模型。
我当时也是2014年3月同一个GTC会议上的环节,我讲另外一个公式,另外一个公式是大数据加深度学习加异构计算才等于成功。为什么前一个是技术可以带来更新、更全的智能?第二个公式变成成功了呢?这个就更加有意思,因为我们今天上午的AI的论坛是说人工智能让生活更美好。
2017-12-04 18:26:23
吴韧:
为什么这么讲呢?当时说人工智能和大数据下一波,那个讲座的结束语人工智能作为一个技术真正落地是否成功的标志就是是否你真正让人工智能进入我们的生活,并且改善我们的生活,这就是我们终极目标,我们技术的发展就是要为人类的生活服务的。人工智能也不例外,这次来的时候非常高兴的看到我们人工智能的定语就变成了人工智能让生活更美好,这不是我当时演讲提出来的公司自己的愿景,而变成了大会的主旨,这才是一个真正特别好的一个现象。
具体要让它落地,让它真正成功,怎么能做到这一步呢?回到展开一点往下讲,到底人工智能怎么能进入我们生活当中去?具体在哪一些行业可以真正为我们生活有所改变呢?我们能看的到的是现在这一轮人工智能技术的进步以及能让我们有充分的技术积累能做到的事情,很显然应该是在所谓智能制造,前一个讲座已经讲的很多,智慧城市和智慧医疗这些都是我们生活当中密切相关的东西,这一轮的人工智能进步恰好在这一块有所作为。
2017-12-04 18:26:37
吴韧:
具体怎么来做呢?又回到我刚才第二个公式,为什么异构计算才是成功呢?这回到人工智能如果我们只是简单的训练出一个更聪明的模型的时候,我们把这个模型放在云端,这个上面能解决的问题是非常有限的,一个直接的例子如果你自动驾驶的时候,这个模型是训练好了以后,汽车是需要通过云端的计算来帮你做出判断,前面有一个牛的时候是否能撞到,大家可以随便想一下这个事情是不靠谱的,你需要做的是让这个汽车本身或者这个东西本身有足够的本地的智能,有足够本地的智能,实时本地的处理,这才是我们让人工智能进入生活、改善生活的第一个重要的前提。
不管是汽车,还是刚才说的智慧医疗,我们医疗器械,如果你在诊断的时候,你随时随地都往云端传送,意味着没有办法把视频进行连续的分析,你没有办法对小的东西上做出实时的处理,这些限制如果你有了本地智能的时候,他都可以迎刃而解。要做到本地智能就回到在计算方面你需要有更强、更不一样的支持,就回到要为人工智能本地计算、本地人工智能设计专用的芯片。
2017-12-04 18:26:46
吴韧:
设计这个专用的芯片回到我刚才说的第二个公式,为什么异构计算是如此重要。摩尔定律已经到了劲头,在最后面你能做什么?实际上摩尔定律这个事情本身,我们其他的都到头了,但是有一个东西没有到头,芯片的密度,我们可以继续增加芯片的密度,因为可以用三维的办法来做,问题是在于供电和散热做不了,真正的解决方案,计算未来的一个判断就是唯一的解决办法就是用异构计算,异构计算在不同的应用场景上用不同的对此应用场景进行的极端优化的硬件体系来进行计算,这样在人工智能的应用场景就是我们会为人工智能的应用来专门设计、专门针对人工智能应用的体系,在做人工智能的计算的时候变成最优。有了这个之后,人工智能就可以在为他专门设计的芯片上进行低功耗、低成本,并且高效率的运行,人工智能芯片把他上面的模型就可以让我们解决很多我们需要解决的问题。这些才是真正能让AI落地,改善我们生活的技术。这个技术也就是说计算的技术从超级计算机到芯片设计,人工智能专用芯片到应用的扶持,这些程度才是真正我们说的关键的技术,会带来成熟或者是倍增的效应,我希望在这方面有自己的掌握,我们在这方面领先世界。
2017-12-04 18:26:56
张云泉:
谢谢吴博士,我们下面因为今天下午吴院士提到5G,我们可以把芯片过的更多,成本更低,速度更精细,我们可以前所未有对人类社会进行观察和采集数据。我们下面请袁道唯博士来谈谈他的观点。
2017-12-04 18:27:06