高利民：目前人工智能还只是计算手段

人工智能是个很热闹的题目了，尤其是我们的围棋第一人柯洁跟谷歌的阿法狗下过棋之后，大家觉得人工智能好像已经进入到一个实用的阶段了，好像人工智能已经比人类的智力要强一点了。可综合来看，人工智能目前还谈不上智能，还只是计算手段，当然这个计算手段是非传统的计算手段。在座的有一些同志会编程，传统的编程，你要把所有的可能性都列出来，说碰到这个情况是怎么样，碰到1怎么样，2怎么样，3怎么样，人工智能其实并不擅长回答这样的问题，或者我们今天看到的深度学习这个方向上的人工智能，并不擅长回答精确解的问题，它更善于回答策略性问题、回答某种经验性的问题。围棋有唯一解吗？因为没有唯一解，所以人工智能可以在这里发挥很大的作用。比如我们现在看到一些中国的比较好的人工智能的公司，都是做人脸识别的，它不是精确解的问题，这种事情上所谓的人工智能有效果。

这个行业虽然现在受到了万众瞩目，大家觉得人工智能是不是要进入下一个时代？其实人工智能从它目前的，不管是计算能力也说，还是它卷入的深度，或者从今后做投资的角度，今后十年之内，人工智能可能还不会是一个占主导地位、不是一个改变世界的东西。这是我想说第一点，人工智能目前还只是计算手段，跟智能关系不是很大，如果说人工智能将来会统治世界，人会被人工智能替代掉，可能还比较遥远。

现在在整个人工智能这个行当里头来说，能够进入到有实际操作价值的事情，可能是苹果X，这个行当，消费级的人工智能应用，可能倒真的有一个大规模的展开。现在苹果发布了苹果10，它是把AI的处理器放在它智能芯片里头了。这是一个不得了的事。因为苹果它这个手机，一发售就是上亿台的规模。所以消费级的AI上来说，取得突破的可能性，要比在工业端、商业端AI取得突破的可能性要大很多。

如果评估一下中国人工智能的水平跟世界的人工智能水平差距在哪里呢？中国的人工智能偏重于软件。偏重于软件，在人工智能这个行业里头，不在中心位置，它只能在垂直的细分领域里面起作用。比如人脸识别，商汤科技跟人口资料的数据库结合，像face++跟美图秀秀结合，都是做的这种应用。

全世界范围里面来看，现在软硬件一体化做得最先进的是苹果。苹果可能是把AI率先推到消费级娱乐级的行业里头去。我相信今后一两年内，会在苹果上面出现至少有几百个有意思的关于AI方面的应用。

我们如果要给这个AI做一个评估来说，AI现在本质上其实是个工程，而且这个工程，现在还没有一套完整的地图，不同的人关于AI都可以有一套完全不一样的说法，两个人关于AI的理解，可能根本连不到一块去，大家的共同语言还没有形成。目前整个AI，虽然热潮，变成大家普遍使用的一个名词，其实它内涵还在不断的变化中。今天来说，它的名字很大，但是它的内涵，如果相对它的名字，它的支撑是不足的。

AI在理论这个方面来说，现在除了在深度学习、卷积神经网络上来说，有个比较大的进步。理论上其他方面来说，可能都在突破的早期。大家都明白科学进步的一个基本规律，从它开始有一个好问题提出、到好问题获得解决、到形成工具、到工程化商业化，没有二十年的时间，你是走不过去的。今天来说，AI这个行当里头，刚刚出现一批好问题，这个好问题距离它的解决，可能还有相当长的过程在里头。

我这里介绍三个细分领域：一个是跟深度学习，一个是跟大数据，一个跟区块链相关联的。

深度学习，是因为下围棋，得到了全民普及。那时AI第一次赢得关注，是把专业五段打败了，AI的团队说我们可以赢专业九段，当时中国的九段职业棋手谁也不相信。于是，谷歌当时找了世界上也最强的棋手之一，李世石，跟他对决，结果的情况是阿法狗二比一赢了李世石。这个震惊了围棋的专业九段，觉得这个事情觉得不可思议。一个机器怎么把职业九段赢了？从阿法狗团队的角度更加遗憾，我怎么没有三比零赢呢？这就是非专家跟搞AI的专家之间，对于这个事情的看法，有这么巨大的鸿沟。到了今年下半年，我们的阿法狗出了一个新的版本，AlphaZero，跟柯洁九段下，完全是压倒性的胜利。为什么它叫Zero呢？之前都是有人类的数据库、经验库在里头起作用的，通过数据库、经验库学习之后，再往前进步。AlphaZero完全不需要人类的经验参与。这个在民众普及里头起了很大的作用，谷歌的AlphaGo跟世界上最顶尖的围棋棋手下棋，并且战胜的过程，对于人工智能的普及，对于概念的普及，确实起到很大的作用。AI跟人脑之间的差别在哪里呢？人脑是个小样本的启发。包括顶尖的棋手下棋，能下多少盘呢？一生能下上万盘了不起了。以前没有计算机，一生当中就下几千盘棋。所以人脑厉害的地方是小样本的启发，小计算就可以达到相当高的水平了。站在机器的暴力训练上，几个月甚至可以训练上万盘。换个角度看，人类一个这么小的样本下，可以跟AlphaGo达到差不多的水平，反过来想想，哪个更加厉害呢？其实现在的人工智能主要是在暴力计算上效率有了大的突破。以前卷积神经网络发展之前，要回答围棋的问题，计算量是天文数字，它做不到。现在神经网络之后，它做的事情，使得原来天文计算般的简单计算，效率变得非常高。比如AlphaZero使用的计算能力不要特别高。

接下来讲一下大数据。当你是基于经验，基于一堆数据里面企图看出模式来，这件事情就不可能是非精确解。只要非精确解的地方，AI总归会起作用。大家学过很多统计，几厚本的书，你想想看，今天我们做的大数据那一些东西，真的离开这些玩意儿了吗？没有。它只是把计算，合成了一套ABCD，能够加起来的集成工具而已。大数据跟我们今天的AI+大数据的差距在哪里？大数据往往是基于结果进行优化。比如我举个例子，天猫上在聚划算上买东西，聚划算上的定价，就是基于大数据的定价。阿里在这上面投了很多人。比如说为什么定价是9块5毛钱，而不是9.2，或者是10.2，这件事都是基于大数据定的价。它解决什么问题呢？就是模拟出价格弹性曲线。大数据可以帮你回答这个问题，所以它是基于结果的优化，你先定了一个9.5，9.5行吗？它自己进行一个模拟，最后得出来你可以定9.38，可以销售、利润最大化。AI可以再往前进一步，可以基于结果进行倒过来的构建。比如现在我需要这么一个类型的销量，我要达到这个销量。比如我就以9.38，完成一百万的出货，我应该设计什么类型的产品。这就是AI基于传统的优化，要更加强大的地方。

第三个有意思的问题。就是AI跟区块链，区块链也是一个热门的东西。区块链是干什么事的呢？区块链就是一个帐本，是非中心化去中心化的账本。为什么搞金融的人对区块链着迷？因为如果区块链真的能成立的话，银行就不存在了。一个集中式的记账系统不需要了。AI跟它关系是什么呢？有了区块链，再加上AI，它可以解决频密的讨价还价的问题。比如你买瓶水，它是take it or leave的定价模式，你愿意出九毛就拿走，不愿意出九毛，就不要买。但是对于经销商来说，卖九毛真的是最合理的吗？比如卖咖啡，早上卖38块，人流量高，这时候是最合理的。下午的时候人流量少了，卖38也是合理的吗？你不知道，用户也没有办法跟你交流。但是基于AI和区块链，我们两个人可以讨价还价，可能讨价还价之后就22块钱就成交了。进一步，同样一个时间点，跟他成交20.5，跟你成交23，完全正常。某些重要的定价，因为有了AI+区块链，可以重新来过，这才是天翻地覆的一件事情。基于这个东西，尤其是知识产权类的产品，更可以是这样的情况。比如这首歌，对于你来说，边际价值是多高？现在只能统一定价，我没有办法把我的利益最大化，也没有办法把你的利益最大化。但是如果这个歌有了AI+区块链的智能合约呢？我是粉丝，愿意出九块九，他只愿意出九毛九，也可以成交。这个是比较有意思的地方。

AI加区块链之后，还有更加深远的意义。比如关于合约执行这样重大的问题。现在我们谈到的合约执行方，有自我执行，有长期关系执行，或者有暴力第三方执行。现在AI+区块链之后，有了第四种执行。为什么呢？你在我这个地方违约了，我就把你在区块链里面踢出去，你就没有办法参与交易了，这是一种非常强的执行，非常有意思，因为国家的执行都未必是终极的。AI这个事情，因为是方兴未艾，我是提供个人的一些小看法，供大家参考，谢谢。