柯潔再敗！但AlphaGo不是里程碑，AI未來8大懸念待解

這兩天，AlphaGo與柯潔的三番棋備受關注，人工智慧再次掀起一陣波瀾。

在第一盤輸了的情況下，今天柯潔第二盤執白再次輸給了AlphaGo！！！

至此，地球上最強的圍棋棋手也輸給了人工智慧。關於AI技術的發展究竟會給人類帶來怎樣的改變，密探還想探尋更多的洞察。

最近，密探聽說有機構對全球AI技術發展進行了地圖式脈絡分析、多技術點位的行業掃描，於是我們獨家採訪了其背後的主導者 —— FutureLab未來實驗室與DCCI*未來智庫創始人、《黑科技》出品與作者之一胡延平，聽他談了下人工智慧領域的8大懸念。

懸念1：計算智能向感知智能的歷史一躍，未來還需遠勝AlphaGo的感知智能來完成

問：AlphaGo之父傑米斯·哈薩比斯說，AlphaGo的發明，並不是為了贏取圍棋比賽，對此您的理解是？您覺得這場人機對戰的意義是什麼？

胡延平：AlphaGo是DeepMind為了拓展市場品牌認知，推出的一個博眼球的「非產品」，所以的確如哈薩比斯所言，不是為了贏取圍棋比賽。現在AlphaGo在歐美市場已經成功贏得醫療健康等領域一些大客戶的需要用到AI技術的傳統行業需求大單。對於AI這個領域而言，算是繼深藍戰勝卡斯帕羅夫之後的又一個計算智能階段的符號顯著性超過技術突破性的里程碑。但是，這個裡程碑依然在計算智能這個階段和範疇之內。

從計算智能向感知智能的歷史性一躍，未來還需要遠勝於AlphaGo的感知智能來完成。

懸念2：AI本身是中性的，取代人的部分勞動如何真的成為對人的普遍解放而不是奴役

問：對於人工智慧將超越人類、替代人類的觀點，您怎麼看？

胡延平：整體而言，AI依然處於計算智能階段，正在開始往感知計算方向走，但是距離認知計算還比較遠。AI依然處於早期、幼稚期，今天的AI的基本架構就原理而言依然比較「機械」，有最簡單的記憶能力、監督與增強學習能力的AI才剛剛產生，有內生AI能力的AI更只是雛形初現。用演算法模擬人類情感模式所可能產生的AI情感還說不上是真正的情感。在今後相當長一段時間內，最強大的AI也依然是有本體無主體的客體。

我比較贊同Michael Jordan的看法，Michael是真正的專業人士，他說「霍金研究領域不同，他的論述聽起來就是個外行，機器人毀滅人類的可能性，在幾百年里不會發生。」

不過，這些並不妨礙諸多AI以及Powered by AI的技術和產品未來會越來越多取代人類的工作。但是，取代本身其實是中性的，甚至相對勞動奴役人類而言，取代是對人的解放，但是，取代如何真的成為解放、普遍的解放，而不是一部分人奴役另一部分人的利器，這是懸念，這方面的制度安排、協作規則、社會流動、數字平權等恐怕比技術本身的拓新更為重要。

懸念3：如何防止AI成為被巨頭、國家、民族、種族、戰爭、文明衝突等所利用的惡之花？

問：您覺得人工智慧對人類帶來了哪些顛覆？是危險的，還是能夠幫助人類生活得更好？

胡延平：人、人性、人類自身的問題，才是那個危險因素，或者才是可能賦予AI以惡的力量的第一動因。麻煩製造者首先是人類自身，社會矛盾、國際衝突、權力秩序、財富分配、數字鴻溝、產業落差、全球化與逆全球化、種族問題、宗教衝突等任何一個方面的負的動能，都可能使得AI的應用偏離中性。人類最大的敵人是人類自己，最有可能毀滅人類的是人類自己，或者未來少數人所操縱的AI。

此時此刻開始，首先需要值得警惕的是壟斷之惡，需要防止數據、網路、AI的過度集中，防止Matrix級別的AI被少數企業或壟斷巨頭把持，防止億萬人被少數人藉助網路、數據、智能的力量控制，防止AI成為暴力殺人機器背後的智能驅動。對於這五個防止，說實話比較悲觀，很多問題在文明深處，無法完全避免，但是努力、儘力去避免，總比無限放任的結果略好一點。

歷史的不同階段，科技力量不同程度充當了殺戮利器的角色，只不過技術越強大，被殺戮者越眾。AI不是惡之花，人之惡才是。

懸念4：AI是the only option嗎？the only option以及to be AI的意思是「人類成為AI」嗎？

問：有媒體說Elon Musk說成為AI是人類唯一選擇，這一點如何解讀？

胡延平：這是國內某媒體的解讀。他們日前把Tim Urban寫Neuralink的一篇長文里的to be AI翻譯為「人類成為AI」，並且是the only option。事實上the only option本身就不是科學思維。Elon Musk不是神，其觀點也有過於激揚的時候，thinks we have only one good option: to be AI，理性而言更多應該是「走向AI」的意味。有些人把Neuralink上升到數字永生、創造神人的高度。而實際上即使人機連接、腦機介面，都還處於極為幼稚的早期技術探索期，不是說一點兒進展都沒有，而是說距離付諸實用還相當遠。別說俄羅斯科學家的2045永生計劃到時候實現不了，其它國家那個時候也實現不了。

科技傳播，以訛傳訛不太好。造神是問題，泡沫破了的時候反踩創新者一腳更是問題。雖然越來越多黑科技頗具科幻色彩，但是科學和科幻還是有所不同。作為業者，我們有必要在系統掃描、深度分析的基礎上，與業者一起探索科技未來，與公眾一起接近技術真相。這也是FutureLab未來實驗室與DCCI*未來智庫，與國際國內力量合作，持續著力於人工智慧等20多個領域7000多個技術點位的深度掃描，給出《全球創新前沿科技地圖》的部分原因。希望有益，哪怕是一點點。

懸念5：AI不是那頭狼，人類也不是那群羊，技術驅動的不確定性未來，樂觀得起來嗎？

問：從前面你的種種觀點來看，似乎對於AI的未來你是悲觀的？

胡延平：恰恰不是，這要看哪個方面。如果只是從技術角度看，我是樂觀派，不是和AI逆向而行，更不是反AI，只是反對神化AI，希望少看到一些故作聳人聽聞的標題。顯而易見，目前AI已經被神話了，AI技術還在早期的早期，AI技術從業者理性審慎，苦思冥想，即使日夜求索一些重大問題也是百思不得其解，而一些外部輿論和投資人心潮澎湃，要麼被「未來」嚇到，要麼拿「未來」嚇唬人。

從AI之於人類社會的角度看，樂觀的因素多，悲觀的因素也不少。技術意義上的AI在持續進化，但是技術的進化實際是人類作為個體和群體的進化的一部分，即使再給十年左右時間，AI技術也到不了影響人的存在形態，動輒群體性的心理恐慌才是短板，AI不是那頭狼，人類也不是那群羊，狼在人心和人性里。

從人開始應用AI，到人自然交互AI，到人連接AI，到人融合AI，四個相對（完全是相對而言）的階段，過程漫長，前路維艱，僅就連接而言，即使BCI腦機介面這一個問題的逐步求解，遠比人類成為AI之後人與AI的存在形態會是怎樣這個問題的回答要艱難；AI化生存、成為AI、數字永生、人類在AI中永生，這是四個問題；即使50年之後，AI依然在人類控制和定義的世界之中，那個階段的最大問題不是AI圈養人類、控制人類或者AI失控，而是人類自己是否失控。

懸念6：AI是下一代基礎設施的關鍵，但什麼是AI的基礎設施，各路玩家正在如何布局？

問：您認為人工智慧行業應該具備的關鍵力量是什麼？

胡延平：如前所述，人工智慧還在早期、幼稚期，還比較「機械」，要解決的技術問題比較多，而技術問題的解決遠不止於演算法的提升。AI在過去漫長歷史過程中尤其在近五年以來效能的顯著提升，得益於神經網路、深度學習、機器學習等不同層次和方面的長足進步，互聯網、大數據、雲計算則是催化作用得以發生的不同於過去的溫床。

下一個五年，在計算智能方面，除了上述NN、DL、ML等關鍵方面包括BigData、Cloud等基礎方面繼續突破以外，新的計算架構、晶元的技術躍遷是非常重要的基礎，甚至將會決定未來AI的競合、格局、布局、業態、分布。

我們看到新內核架構的GPU效能每一代可以有十倍速級別的躍升，FPGA不僅沒有黃花老去反倒在AI專用計算、AI向移動端遷移過程中發揮重要作用，一些ASIC類型的AI專用晶元雖然靈活性不足但計算效率非其它架構，而TPU不僅效能超越GPU，而且藉助開發雲未來市場潛力巨大。

AI是下一代基礎設施的關鍵，但什麼是AI的基礎設施以及AI基礎設施的關鍵，以及AI基礎設施方面各路玩家是如何布局、爭奪和演進的，這一點要有清楚認知。而認知的一個重要啟點是不能局限於小AI，而必須面向以新IT Intelligent Technology諸多領域為基礎的大AI。

感測、數據、智能三位一體，而從感測、網路、數據再到雲管端智能，大AI五位一體；從雲智能、霧智能到塵智能，大AI至少是相對的三層結構。

懸念7：什麼樣的企業稱得上AI核心玩家？AI基礎設施將使得哪些AI創業公司被迫轉型？

胡延平：什麼樣的企業稱得上AI尤其AI基礎設施的核心玩家？這個問題可以通過另外一些關鍵問題的回答來佐證：

.它是不是不可或缺的、有技術引領能力的那一個？

.它在AI基礎設施最底層、感測層有無布局？

.它在GPU、FPGA或ASIC架構的AI計算領域有沒有技術產品位置？

.有沒有全球開發者在它雲端的開發平台或開發工具上研發AI應用？

.它有沒有提供AI解決方案或將AI引擎化的能力？

.它有沒有把AI能力通過雲端開放平台廣泛提供給用戶？

.它有沒有基於雲管端架構，向用戶提供AI自然界面、自然交互的智能產品或服務？

.它有沒有成為AR-VR-MR產品背後的那個AI驅動者？

.它有沒有AI走向移動終端或IoT的部署，並且已經有所進展？

. 在增強學習、AI記憶、演算法迭代等方面，它有沒有創新的突破或貢獻？它有沒有面向感知計算有所準備，有沒有感測、生物感測、人機連接、BCI等方面技術準備？

AI基礎設施的提供者，正在關鍵方面將AI所需的計算、開發工具等基礎能力予以開放，這使得原來一些在應用領域通過解決AI從無到有問題發展起來的開發者和創業團隊可能被替代；此外，在無人機、無人駕駛、AR-VR-MR等領域所需解決方案方面，AI基礎設施的提供者開始提供開放、成型的套件，甚至在OS里引擎化、雲端介面化、程序里SDK化，這也將使得一批相關領域的創業公司被迫轉型。

此番柯潔與AlphaGo的三番棋，正是Google支持的中國市場活動；Google在此過程中在做的一件事，就是把更多中國開發者，發展成為TensorFlow研究雲計劃和TPU Alpha的用戶。

AI基礎設施布局已經棋過中盤。

懸念8：AI論文大國有沒有可能成為AI強國？互聯網時代依託人口紅利、消費紅利成為應用大國的景象會不會發生AI式的復現？

問：請您預測一下未來國內人工智慧行業發展的趨勢。

胡延平：預測不敢講，趨勢不敢講，只是交流幾點不成熟的個人看法，拋磚引玉。

1.中國是AI論文大國，但不是AI技術大國，這一點是做完《全球創新前沿科技地圖*人工智慧》及其分析之後得到的階段性結果；中科院還是社科院來著有個報告說根據發表的論文和引用數量， 從近兩年開始中國已經處於人工智慧研究的領先地位，佔據半壁江山，連白宮一份報告都對此感到 「eclipsed」 ， 可是 AI不僅是發 paper，一中一外這兩份報告都是站不住腳的 。大家可以看看地圖和相關數據：

2.AI領域我們與外部世界的時差、代差、落差在擴大，而不是在縮小，華人科學家眾多且成就卓著的現狀，無助於情勢逆轉，AI沒有一勞永逸，原生創新、雲管端軟硬協同、快速迭代能力極為重要。

3.不僅AI基礎設施，下一代信息基礎設施的主要部分都已與中國無緣，互聯網時代依託人口紅利、消費紅利成為應用大國的景象在AI這一波將會重現，AI的時代盤口是技術，只做應用缺乏技術，必然沒有重要地位。

4.國內很多地方講到AI的時候說的是小AI，實際上大AI才是應有的視野架構，需要從Intelligent Technology角度去看大AI，相應做一些該做的事情。

5.這是代際更替意義上的新一輪創新周期，AI是核心驅動，是未來，但不是未來的全部，面向未來，認知是基礎。

6.現在的問題是如何在有限的空間創造更多可能，尤其是有沒有可能局部介入，在AI核心領域、AI基礎設施層面能夠有一些大的作為，至少不那麼全盤被動。

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