談AI的正確發展路徑 王田苗：人更需要機器做的是人做不了的事情

現場報道：蟹子

（ID：chuangkem） 來源：創客貓

有幸這十年多向企業家、資本家、科學家學習參與了一些投資和孵化。我把我最近半年學習的心得和大家分享一下，主要是人工智慧、機器人在推動社會發展的一些最本質問題。

我從國外回來參加了醫療機器人的研究，包括骨科、腦外科、面對未來老人康復、檢測方面的創業項目的基礎技術研究，並且鼓勵學生接觸一些資本市場，進行創業。當然還包括智能製造、軟體手、水下機器人，像深之藍也得到了一系列資本市場的支持。通過向企業家、金融家、科學家學習，我突然感覺，應該從社會發展形態和歷史角度來看待一些高起高落的顛覆性技術。我仔細羅列了這幾個，這幾個都是將來可能會派生出新的、優秀的企業。通過我的分析讓我感覺到，人工智慧它不僅僅是個顛覆性的技術，也不僅僅是一個能夠產生經濟和社會價值的產品，它是一個偉大的時代。

我們從世界範圍內來看，在2020-2025年期間，人工智慧與機器人相關技術將在這個時間產生一些拐點，會產生一些技術，包括識別技術、生物特徵技術、推理技術、智能材料技術等等，它可能會率先在中國進行相應的應用，在特定的應用環境下來推動產業化的應用。比如雲服務，5G、柔性感知和顯示，工業機器人在降到10萬以下將會逐步形成無人化的工廠，自動駕駛在特定區域的商用，幹細胞作為抗衰老特定部分的服務，以及繪畫、情感交流和養老機器人等等。當然，還有法律方面。當看到這樣的浪潮從政府、媒體，從金融到技術都在歡呼的時候，我總是在想人工智慧60年，機器人的65年，它發生了什麼？是什麼造成了它又上又下。

人更需要機器做的是人做不了的事情

我把近代人工智慧歷史發展大事羅列了一下。這個時代讓我們感覺，一個偉大的時代是多學科交叉的課程。當時在歐洲通過模擬，隔一個帘子，進行人和機器對話，設置若干個問題，當裁判說判斷不出是機器回答還是人回答的就定義這個機器有智能。1966年美國把它命名為圖靈獎，當時預測，過20年機器將完全取得人類大部分的工作和活動，這個目的使美國自然科學基金投入了大量的錢。可是過了5-8年，沒有人們想像的結果，這是人工智慧的第一次低谷。這個事情，本質上我在分析一個很重要的原因是，你不能造一個機器，像人一樣，去替代人能做的很多事情，應該圍繞著社會當下的問題，用人的智能去解決，這是兩條路。

這個事情出來以後，得出兩個結論，原創性的技術是靠好奇、想像和基礎研究派生出來的；但是完全模擬人，形成這樣的機器，這條路走不通。反過來，模擬人的智能解決當下的問題而形成產品這條路是走得通的。沒有好奇就產生不了顛覆性，意思是好奇可以去研究，但沒有必要人類幹得好好的，為什麼一定要用機器呢？人更需要（機器做）的是人做不了的事情。隨後出現了五代機，當時價值相當於80億人民幣一樣，它想像著完全用人的知識庫和推理機解決機器學習的推理，這路最後用了7年時間，被IBM、蘋果、台式機打敗了，也就是說這種推理，包括Symbolics AI推理機完全替代不了當時IBM分那麼樣一個的結構，隨後就出現了深藍，以及2016年AlphaGo，以及Hinton深度學習。

說AlphaGo超過人，有兩件事情大家想過沒有，它下圍棋這麼好，它能下象棋嗎？這說明，它是以解決具體的場景來衡量；第二，有規則，棋是有規則的，對於非規則的人工智慧解決不了。

機器人也是這樣，機器人始終伴隨著人工智慧，因為當一個事情起來以後，人們就需要把這種行為、動作、對話通過一個有形的東西去展現出來，比如Minsk當他創立人工智慧時，50、60年代他自己做了一個手模擬人去抓持。包括斯坦福、微軟基本經常是這樣。

AI&RT的內在動力

通過這個事情，我想總結自己對歷史的思考，整個發展就是由這三部分推動的：一是好奇的想像，二是社會需求的痛點，三是戰爭、軍事的推動。AlphaGo是美國2055年要增兵給阿富汗，沒有那麼多部隊，說我給你投錢，能不能搞個大騾子一樣，背著武器在山地上行走，其實很多的技術也是這樣。這裡羅列出結論，原創性加速工業應用還需要原創，但好奇過度容易產生泡沫，而痛點的場景才能真正推動經濟和應用的發展，這是相互的。

最後，我簡要得出三個結論，一是要從社會形態來看待人工智慧的發展。我們這麼理解來看，人工智慧當下生態基礎是什麼？我的第一個理解，是多形態的，發達國家、北上廣的痛點需求和其他地區所需要的產品、技術是不一樣的；發展中國家也不一樣，欠發展中國家也不一樣。如果把這個理起來，才能理解技術和產品在不同層次下的表現。比如發達地區需要什麼，發展地區需要什麼，從這裡我們也能理解，「一帶一路」在欠發展、發展和發達地區的關係。

AI&RT的內在動力，其實是同人性+產業+年齡三者交集不同，就能夠聚焦到未來需要什麼技術產業，當下需要什麼技術產業。比如這裡肯定會出現新的問題，招工難；現在出來那麼多的數據我不知道誰好誰壞；精準的服務；我培養一個人很難，他會不會有私心，比如未來C2B的形式......這就是社會形態。

社會形態得出這麼一件事兒，在發達地區，以客戶為中心的服務生態模型+人工智慧+網路化製造模式+現代服務業。發展中地區，提供人們現在必須的吃住行用的產品，保證相應的產品安全；欠發達地區，需要能源、交通、機場、房子（房產），還需要信息的基礎。這樣就理出來了，G2B、B2C以及C2BAT2B，未來就成了B2BAT2C2DDS/BAT2C發展。G2B是政府買單基礎設施，B2C是我知道客戶要什麼，我就生產什麼給他；北京是發達地區，就變成C，我需要什麼網上搜，BAT就告訴他。現在變成B-DDS/BAT-C，什麼意思呢？就是突然格力、小米、華為、美的，說為什麼一定要通過BAT呢？我如果產品線比較多，可以直接服務客戶，為此他們自己也開始建生態鏈，以數據驅動。比如人忙這工作，它會提醒我，你要體檢了，最近為什麼老吃麵食，不吃點蔬菜？最近要下雨，你最好少出差，北京要霧霾，別忘記帶口罩......這是數據系統，現在是人有什麼需求，BAT數據驅動直接推動市場。

在人工智慧分類過程中，基本上集中在感知的智能，就是說具體應用大數據，加上模型、晶元，大家談個商業合作。因為客戶、數據所有者、應用數據者是三個不同的群體，所以，曾經出現法律的問題。最近，劍橋畢業的小夥子創業，搞了一個劍橋分析公司，和Facebook合作，Facebook說好啊，你給我分析，他把Facebook的數據收集過來，最後調查他影響了英國脫歐，讓他出庭，他解釋這些事兒，最後Facebook老大抱歉，美國傳票讓他去，他不去。也就是說這個問題上，就涉及到很多法律上的問題。當然，認知是在研究之中，現在我們的翻譯、記憶、推理、識別、交互都在特定的環境，如果對於時變環境、非確定、非完備條件下就比較難，比如金融就比較難，金融受氣候、國外、政策的影響，不封閉。它的大數據學習，過去的數據對當前來說只是參考了40-50%，又有新的問題，會變化的。

智能機器人技術與產業發展的四大趨勢

機器人的發展趨勢，我提幾點，一是智能機器人的四個關鍵技術突破不了，走入不了家庭；二是仿生的結構、控制和感知，不要用電機，要用人工肌肉，要低成本；三是要交互；四是要有高效的電池和動力。無人化工廠的定製，它是從物聯網、AGV、機器人、3D列印整體來考慮服務機器人是先從B再到C，B是什麼意思？它專，比如安防就是安防，巡邏就是巡邏，手術就是手術；C不一樣，五花八門，它是先從專業再到服務，專業就是無人車、物流；服務比如娛樂、交流，包括音箱、醫療康復、手術、陪護，家用掃地機器人等。

人工智慧的特徵：

1、C的痛點，這是指發達地區，一定要理解現在的客戶需要什麼；不發達的地區，你給我什麼我都要；

2、智能的機器。

3、大數據的雲計算。

AI&RT未來三個本質作用

第一個本質，人類就是好奇地想研究出一個和人一樣的東西，一樣的漂亮，一樣有情感交流，一樣在非結構化環境下能完成任務，這個結論是什麼呢？它能派生出原創性、顛覆性的技術，但是把它形成類似的產品，這條路走不通。

第二個本質，對社會所發生的作用就是提升效益。

第三個本質是精準。你上網買了一套服裝，就不斷地開始給你推服裝的消息，他知道你需要買，當你喜歡吃永和大王，它就不斷推永和大王給你，這說明他已經知道你很多需要。它是否真的知道？比如一個學生早上起來跑步，和別人聊天，發微信，和同學討論未來就業的情況，你說他知不知道我？它一定知道我。這兩件事情完成了，就會出現預測我未來的需求，叫預測個體與社會的需求的行為導向。

所以，有時候深層次想社會問題、法律問題，突然就感覺到，這個社會將來有可能是個四元結構的社會。

一元結構是酋長家族式，圈了一塊森林；二元結構到了工業社會，我們要交換，所以出現了報表、農業耕地；三元結構，警察出現了，必須有警察，政府也出現了，還出現了大學，之後創建了另外一個組織叫企業，它決定你必須按這個時間來，必須大家圍繞同一個目標。現在就出現了政府、數據和大眾，又出現了人工智慧大數據的判斷。這就是我們所說的，人工智慧+政府+企業+大眾+信任區塊鏈。

區塊鏈是什麼？比如我去三元社會，它對我服務的態度，對我最後治病的效果，給我開了什麼葯，最後回訪的情況，如果以區塊鏈的方式來記錄，就改變不了，你的數據統計相對就準確。也就是說效率、精準、預測，其中預測是建立在信任的基礎上。

中國新時代，正在藉助於人工智慧的效率、精準和預測重構和洗禮消費產業和社會。最後，用一句話來結束，贏得這場世界經濟下半場的勝利，我認為還有幾個挑戰問題：

第一個挑戰，原創性的基礎和高端人才的培養，這是需要經費，需要體制和文化來支撐的。

第二個挑戰，有三個要素，看待人工智慧和機器人一定要按照社會形態，中國有發展中地區也有欠發展地區，不同地方對人工智慧、機器人的應用是不一樣的；還有產學研結合的生態；最後是法律。

以上，創客貓現場報道，如有轉載請註明來源

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