凱文·凱利：為什麼持續虧損的特斯拉比福特更值錢？

編輯 | 呂夢

出品 | AI星球

在2019年中國國際大數據產業博覽上，《連線》雜誌（Wired Magazine）第一任主編、暢銷書《失控》和《必然》的作者凱文·凱利（Kevin Kelly）就大數據將給人類生活帶來的變革、大數據和AI結合將推動人類社會的發展、人工智慧如何增強人類的能力邊界等問題進行了精彩分享。

凱文·凱利通過對比福特汽車公司和特斯拉，認為雖然福特現在點盈利狀況遠遠好於特斯拉，但得益於特斯拉在數據方面的收集能力，未來將比福特具備更大的競爭優勢，即大數據在企業未來的競爭中將扮演重要角色，而人工智慧的加持才能助力大數據發揮真正的價值。

他同時提到，「機器的認知水平是可以超越人類的，而且是多維的認知」，相比人類思維，AI可以給提出不同的解決方案和思維方式，同時更具有創造力，並且沒有情緒的困擾。

提及大數據隱私保護的問題，凱文·凱利表示，我們需要一個「雙向監督」的方法，作為用戶，我們需要知道哪些人在使用我們的數據、監督我們、他們是否可信。

以下為凱文·凱利演講全文（AI星球在不改變原意的基礎上進行編輯和整理）：

我今天上午的演講是想跟大家分享一下人工智慧在大數據的背景下的一些發展情況，我可能會提到未來25年的趨勢，而不是5年或者10年，讓我們來暢想一下未來大數據的世界。

現在我們已經處於「信息時代」或者「數據時代」，所以我們不能夠忽略大數據。25年以後，我們將擁有越來越多的數據。而且我們在做任何決策、制定任何決策的時候，都要基於這些大數據。

大數據將成為企業未來的核心競爭力

我首先來跟大家談一下我們的大數據平台。在這個平台上，我們可以去收集很多移動終端的數據。比如手機或者其它移動設備的數據，當這些數據能夠連接在全球化的平台上，它就需要一個超級運算的能力。

這些超算可以幫助我們去管理和分析這些數據，這種大數據的平台將是一個全球化的平台。

舉個例子，比如有兩家汽車公司，一邊是福特公司，每年生產一億台汽車，總收入大概350億美元；再看特斯拉，它的產量每年大概只有20萬台。但很重要的一點是——它的價值非常大。

因為福特公司，它的產品跟數據是沒有任何關係的，福特公司不懂得收集它客戶的數據，不懂得收集車載的數據。

但是特斯拉不同，它可以通過車載的數據來分析消費者、駕駛人員的駕駛習慣，它的車輪上甚至都嵌入了微型計算機。所有車上的數據都能上傳到平台進行分析，幫助它們製造下一代的駕駛車輛。

沒有人工智慧的大數據是沒有用的

有了這些數據、使用數據的方法，就可以讓這些企業在競爭中脫穎而出。這個過程中，我們需要用到人工智慧——數據太多也是一個麻煩，如果我們不使用人工智慧，那麼大數據並不會給我們帶來機遇。

沒有人工智慧的大數據是沒有用的。當然，也有人擔心如何才能讓人工智慧做得更好。我可以給大家分享一些案例。

例如AI可以模擬出真人的面孔，它能夠幫助我們去虛構、模擬人的樣子。人類具備這種能力需要有各種不同的認知細胞。

我們現在還不知道人類的大腦裡面有多少神經系統或者神經細胞可以讓我們獲得這種認知，但我們可以去分析機器。

又或者不同的人的認知水平和能力是不一樣的，我們把這種能力叫做「智商」。對比人類和動物智慧，人類的智慧只能記住某一些東西，並在這個進化的過程中不斷拓展大腦的能力，但還是不夠。

而機器的認知水平是可以超越人類的，而且是多維的認知。所務作為工程師，要懂得通過三維甚至四維的觀念來看，但是不可能一下子達成。

現在很重要的一點就是，AI的思維方式和人類是不一樣的，AI能夠模擬人的認知，同時更具有創造力、更能夠解決問題，而且情緒會更少。

通過AI模擬人類的面孔，以及大家知道的自動駕駛，還有阿爾法狗打敗人類棋手等等的案例，我們不知道未來還會出現怎樣的場景。我們只知道現在數據很多，我們必須讓AI學會分析哪個是貓、哪個是狗。

要做到這樣，我們要給機器看很多照片，才能讓AI分辨貓和狗。但是對於兒童，只需要給10張照片就可以很容易區分貓和狗。所以AI未來還有很大的發展潛力。

AI的助力可以提出不同於人類思維的解決方案

我們也會給其他的例子讓大家知道大數據跟AI之間的關係。

每年都有很多人在交通事故中喪生，如果我們不能用更好的方法提高自己的駕駛技術，就只能用人工智慧來助力自動駕駛。

當我們採取一套行動的時候，我們會用自己的方法執行，我們會嘗試解決問題，並不是所有問題人類都可以單獨解決的，所以我們需要AI——因為它可以給我們提出不同的解決方案和思維方式。

所以機器人跟人類可以組成一個很好的團隊，一起解決問題的，「人類 AI」可以給我們帶來非常強大的力量。

我們可以增強現實生活當中我們現有的一些數據，好像你看到上個世紀50到80年代，我們只有這些台式電腦，沒有通過互聯網連接起來。但是到了80年代以後，我們有了互聯網，不單只是電腦，我們手機都可以連接起來，我們甚至可以建立自己的網路平台。

2020年以後會有一種系統，人生活當中有不同的數據嵌入其中，你可以感知這個世界，你會發現整個世界會跟以前不一樣的。我們還可以把這些現實叫做「混合現實」，它不再只是一對一的認知物理世界，而是將虛擬世界混合到真實世界當中。

現在在這裡我們可以做很多的一些工程模擬，比如說我們要做一個大型工廠，要建一個輪船，在此之前我們都可以做一個數據模擬。

然後我還可以帶上AR眼鏡，不管看到這個房間還能夠看到一層一層的數據，還可以看到一個虛擬的人坐在這個椅子上，也有可能這個椅子也有一個虛擬的世界，我還可以用這個手在虛擬的椅子上進行設計、改造。

而且機器人可以看到我們的動作，可以看到人類的動作。機器人還能夠聽到我們的聲音，因為它也可以通過虛擬世界的交互來和我們完成「交流」。比如說我站在這裡，攝像頭可以捕捉我的一舉一動，通過5G傳輸我的所有動作。

現在世界上最大的公司都是數據公司，這些公司都會立於不敗之地。

區塊鏈具有去中心化特徵，可帶來降本增效

最後我想講大數據區塊鏈，它不僅僅涉及到加密獲利。區塊鏈是去中心化的，所有人都可以連接到上面，並且有效地去獲得一種分散式的許可權，這個也是區塊鏈可以做到的事情。

比如說這個椅子，它本身有很多的數據顯示在上面，所以我們看到的所有現實生活當中的場景都有數據，裡面有數據資本、價格都可以在上面顯示。

通過區分式、聯合式學習保護數據隱私

還有最後一點，就是大數據的隱私問題。那我覺得事實上我們需要有一個雙向監督的辦法，我們要知道誰看著我們，誰監督我們，他們是否可信。

我們的世界裡有這麼多的數據，要怎麼樣才可以保護隱私？我們可以通過區分式、聯合式學習，收集到和隱私相關的數據。然後去確保說數據本身是屬於我們的，隱私數據不會被別人輕易得到。

這種區分式和聯合式學習可以幫助我們保護我們的隱私，所以其實就是通過新的技術，我們既能有大數據的世界，又可以保護我們的隱私。

到了2025年，我們回顧一下現在有100個新機會呈現在我們眼前，各位都可以抓住這個機會，永遠不會太晚。謝謝！

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！