【一線】阿里巴巴王堅：這是一個分散式AI的年代

文/騰訊《一線》薛芳

2018年1月28日上午，《麻省理工科技評論》新興科技峰會EmTech China於北京國貿大酒店正式召開。

麻省理工科技評論中文版CCO Irene Chen主持了圓桌論壇《雲端上的AI風暴》，阿里巴巴技術委員會主席王堅和亞馬遜AWS首席科學家Animashree Anandkumar參與了這一話題。

雙方就分別就阿里巴巴的阿里雲同亞馬遜的AWS未來在公有雲領域的競爭發表觀點；同時王堅也談到城市大腦的下一發展目標，Anandkumar對AI技術如何推廣提出可行性建議。

以下訪談全文：

Irene Chen：我記得在麻省理工科技評論去年的文章當中，有一篇標題讓我非常印象深刻，講到的事情是雲端將會成為未來AI決勝的主戰場。今天在台上兩位，是來自阿里巴巴的王堅博士與來自亞馬遜AWS的Anandkumar。毫無疑問這會是將來全世界最重要的兩家公有雲平台公司，甚至於可以說這會是兩家未來最重要的AI公司。

第一個問題想先請教兩位，怎麼看待阿里巴巴的阿里雲同亞馬遜的AWS未來在公有雲領域的競爭？

王堅：其實，關於雲和AI的關係，我覺得可以用另外一個角度重新描述一下，我把雲想像成Internet（互聯網），因為Cloud（雲）這個詞有很多的歧義。實際上是說，將來整個Internet是AI非常重要的承載主體。

此外，AI與計算的關係也很有意義。雲計算也是我們做城市大腦的原因。AI，或者是我說的MI（機器智能），是消耗計算資源最多的應用場景。您講的AI in the Cloud（全部在雲端）在未來至少有兩個事情是非常激動人心的： 1）AI一定是在互聯網上，儘管可能是在互聯網的設備上，但也是在互聯網上的；2）它所消耗掉的計算資源可能是史無前例的。

Animashree Anandkumar：我很同意，剛才我也聽到有嘉賓說到AI是就像是新的電力，那麼在我看來，雲就是電網，能夠讓不同的硬體或者是結構都能夠接入進來。因此，需要確保AI在不同的機器和設備上都可以使用。所以我非常同意王博士的觀點，我們需要有一種靈活性的概念，雲到底是什麼。

Irene Chen：現在我們看到很多的AI應用都是在終端，比如說智能手機、智能音箱，但AI需要很強大的運算能力，所以雲應該是AI的一個歸屬平台。可不可以談一談，在未來我們所謂的客戶端跟雲端上的AI要怎樣發展：是要進一步整合、還是透過什麼機制去連接，才能夠讓AI或者是MI的效率更高？

Animashree Anandkumar：這個領域發展很快，深度學習除了學習本身，應用場景也很重要。目前在雲端和設備上所做的改進，在未來要考慮一下如何在這兩端之間進行資源的分配。我剛才提到，大多數的計算都是發生在雲端上的，但是它很昂貴，需要很多的數據。如果要把這個模型載入到終端設備上，我們現在還面臨的一個挑戰就是如何壓縮模型，讓它能夠在適用不同體量的設備。

比如阿里在這個方面有很多經驗可以分享，我們也有一個項目叫DeepLens，希望在不同的設備上都能夠應用這些AI模型。安裝好DeepLens之後，你可以直接運行這些模型進行不同的深度學習。我們看到，有很多物聯網的設備都在使用不同形式的AI應用。

王堅：關於AI在終端上還是在雲上，我覺得這不是非常準確的描述。我自己的理解，AI一定會既在終端上，也在雲上。現在哪怕是一個音箱，都一定是連在互聯網上的。實際上，AI已經分布在了互聯網上，只不過最後需要一個終端來最終使用。

此外，從我自己做cloud company（雲公司）的角度講，相比於雲還是終端，我都覺得 真正的核心還是計算，不論雲端還是終端都需要分配計算資源。

但是，AI資源在雲端和終端的需求是不一樣的。如果在終端上需要一個晶體管的話，在雲上一定會用到100個甚至1000個晶體管。也就是對於所謂的分散式AI來說，在雲端用掉的計算能力一定會超過終端。 所以我覺得這是一個分散式AI的年代，AI無處不在，一起協同工作才會出現真正的AI。

Irene Chen：謝謝博士，我接下來各自有兩個比較短的問題，想請教一下。過去兩年您教育市場上很多人有關城市大腦的事情，接下來的兩年，城市大腦的下一個階段目標會是什麼？

王堅：我認為下一個階段的目標，就是讓世界上每個城市都取消車輛的限行，也就是讓現在所有的道路，因為有數據和大腦，發揮到最高的效率。我認為現在的道路資源是足夠的，但沒有進行優化。

而更長遠的目標，應該不只是像波士頓一樣把道路修到地下去。這個世界本來是不需要修那麼多路的，我們現在不得不這麼做，是因為資源的利用效率不高。今天的中國，每個城市大概都要拿出20%-25%的土地來修路，我們相信，如果經過城市大腦的努力，幫助城市省下5%的土地資源，將為社會提供一筆巨大的財富，也會開啟巨大的市場。

Irene Chen：我的接下來一個問題想問Andandkumar，從一個科學家的角度來說，AI要如何進行普及和推廣？

Animashree Anandkumar：談到這點，我認為可以有不同的形式。

其中一點是要確保每個人都能夠獲得AI。AI是沒有國界的，我們想讓每一個願意從事AI研究的人都能夠接觸到它。有很多的AI實驗都需要大量的計算資源，在過去，這是需要超級計算機來完成的。但是現在，雲端已經成為了AI走向了大眾的途徑。所以我們有很多的項目用於研究、教育或者是非營利機構以及初創企業，我們希望他們都能夠非常輕易地獲得我們的AI研究資源。

第二點就是要實現全球化。當前許多的研究基本上都是使用英語的，比如說語音識別主要是用英語及其各種口音來做實驗。但我們希望能夠進一步推廣，確保不同的地域都有機會進行跨語言和跨文化的識別和研究。我們在輸入這些數據的時候，要確保它的多樣化和無偏見，即消除性別和任何形式的種族偏見。有了這些數據，我們才能夠確保它的輸出。

因為，即便是語言這樣輸入都會有一些偏見。我們把帶有偏見的文化輸入到AI體系的時候，它會蔓延到整個體系中去，這是非常危險的事情。所以我們有一些全新的研究，去探索公平對於人工智慧的意義，以及我們又能夠採用什麼行動來確保數據的公平性，從而讓每個人都能公平地使用資源。

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