近日，2018中國（深圳）IT領(lǐng)袖峰會召開。數(shù)字中國聯(lián)合會常務(wù)理事丁健作為主持人，達(dá)闥科技創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官黃曉慶、北京曠視科技有限公司聯(lián)合創(chuàng)始人唐文斌、海爾家電產(chǎn)業(yè)集團(tuán)首席技術(shù)官趙峰、金蝶集團(tuán)創(chuàng)始人、董事會主席兼首席執(zhí)行官徐少春作為嘉賓，進(jìn)行了主題為“人工智能與實體經(jīng)濟(jì)”的高端對話。
丁健在開場中提到，人工智能的核心還是在物理、數(shù)學(xué)和科研非常深的基礎(chǔ)上，這也是今天人工智能所面臨的最大挑戰(zhàn)。即雖然在很大程度上能夠模擬人工智能的東西，但是在現(xiàn)實過中，人們對于更深層的基礎(chǔ)原理依然不夠了解，距離強人工智能、通用人工智能還有很長的距離。
人工智能的突破方向
丁健表示，人工智能共有三層，包括基礎(chǔ)層面、技術(shù)層面和應(yīng)用層面。那么未來五到十年，人工智能最需要從基礎(chǔ)層面突破的是什么？
對此，黃曉慶表示，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域里最需要突破“學(xué)習(xí)”，就是用很多數(shù)據(jù)來訓(xùn)練一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?！八坪跷覀冊诤芏嗟膯栴}上達(dá)到很高的水平，但是，很明顯的人類不是這樣學(xué)習(xí)的。”相比較于人工智能，人類從小受到教育，即“先建模”，人類是有常識的，但機(jī)器沒有。
黃文斌對此表示贊同。他表示，突破來自于兩個方面，一是我們現(xiàn)在得到的技術(shù)研究，二是現(xiàn)在得不到的技術(shù)研究。
黃文斌展開講道，得到的技術(shù)研究，比如數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)、新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方式，人們已經(jīng)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的范疇里對于如何拓寬現(xiàn)有邊界做出嘗試?！拔覀儸F(xiàn)在做的AI還是分兩類，一個是真的是突破邊界的，不是用現(xiàn)有的架構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)操作，而是更新的操作引入進(jìn)來，然后做了一些新的東西出來，這是需要突破性的思維和及其創(chuàng)新的人?！?/p>
趙峰認(rèn)為，一是從新的算法這個方向突破，另一個是從基礎(chǔ)計算機(jī)能力的方向來突破。他認(rèn)為，目前大多數(shù)主要的人工智能進(jìn)展是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的，大部分得出的結(jié)論沒辦法來解釋為什么會得到這個結(jié)論。以前，計算機(jī)能力沒有達(dá)到現(xiàn)在的程度，研究者更多是基于邏輯推理的人工智能，而現(xiàn)在，人工智能則是基于大數(shù)據(jù)快速學(xué)習(xí)形成模型。趙峰認(rèn)為，如果二者能夠很好地結(jié)合起來，那么人工智能得出的結(jié)論既能夠很快地識別和執(zhí)行，又能理解它為什么作這個決定。
人工智能走過哪些“坑”
在仔細(xì)剖析了人工智能可突破的方向后，丁健向在場嘉賓再度拋出了問題，即企業(yè)在發(fā)展人工智能時最容易犯下哪些錯誤。
對此，張斌表示，在應(yīng)用人工智能技術(shù)過程中，尤其是傳統(tǒng)行業(yè)，比較難的是數(shù)據(jù)化的過程。人工智能向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)推的過程中，首先要把起點數(shù)字化，而且能夠完整準(zhǔn)確地數(shù)字化才能夠進(jìn)行人工智能的分析，這樣才有基礎(chǔ)。如果這個基礎(chǔ)不建立，可能分析出來的東西和人們想要的東西是五花八門的。
徐少春表示，云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等很多新的技術(shù)，每個企業(yè)不要“隨風(fēng)起舞”，還是應(yīng)該專注于核心業(yè)務(wù)，但是這些技術(shù)可以拿來用，為核心業(yè)務(wù)服務(wù)。
人工智能會創(chuàng)造新的崗位
對于人工智能，人們的擔(dān)憂之一在于其是否會在未來取代人本身。
對此，黃曉慶分享了兩個詞，一是技術(shù)信仰，二是價值務(wù)實，從某種程度上來看，二者是分裂的又是相互結(jié)合的。他表示，技術(shù)信仰的點在于我們覺得一家技術(shù)公司一定要有自己的技術(shù)洞見，并且要因為看見所以相信在一些你可能沒法獲得短期回報的事情上，要堅定不移地投入，即便我們現(xiàn)在沒有看到效果。另外，做事情必須要價值務(wù)實，在前面技術(shù)信仰上我們不質(zhì)疑，我們相信，但是在做產(chǎn)品和業(yè)務(wù)時要不斷地質(zhì)疑。
黃曉慶說，在降本增效的邏輯下，一部分人會失業(yè)。同時，人工智能本身也會創(chuàng)造出很多新的職位出來，我們要做人機(jī)結(jié)合的業(yè)務(wù)模式，要給人工智能做訓(xùn)練，提供好的數(shù)據(jù)幫助人工智能變得更強大。這些新創(chuàng)造的崗位會更加有價值，而不是人去做一些重復(fù)性的低效的，本身就應(yīng)該被替代的工作。
張斌表示，這一輪互聯(lián)網(wǎng)和人工智能革命在更大范圍內(nèi)解決了人需要用體力工作的情況，這之后還會有更多領(lǐng)域消化這些人員，而且這些人員從事的工作將比過去更有價值。