关于人工智能的对话

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关于人工智能的对话

作者：暂无

来源：《现代企业文化》 2019年第7期



文/ Alter

以往创业者和资本蜂拥而至造成的“人工智能狂欢”的热潮，到近两年已经慢慢开始退烧，越来越多的企业在应对人工智能的落地和应用时变得更加理性和严肃。过去的一年可以说是人工智能产业发展的重要一年。

随着政府、社会对于人工智能的理解的不断深化，人工智能产业的落地变得更加实用和符合商业价值需求，行业的应用也更加规范化和规模化。尤其是一部分拥有AI科技技术的优秀企业已经在全球崭露头角，人工智能的发展在变得越来越成熟。

在2019年5月27日的数博会“人工智能”高端对话上，李培根、郑叶来、裴健等人围绕“人工智能”的话题，给出了自己的理解和见解。或许可以从这场对话中进一步认识人工智能的现状和未来。

李培根：

融合与超越

在中国工程院院士李培根看来，第四次工业革命的标志是CPS，即数字世界或者信息世界和物理世界的融合，包括虚拟空间与现实空间的融合，软件和硬件的融合，制造商与客户的融合。

对企业而言，一个重要的融合就是制造商与客户的融合，这表现为如何满足客户的存在感。比如，有些给孩子玩的机器人产品，一开始孩子会特别高兴，但玩了两天就不玩了，这是因为制造商没有考虑到小孩的需求。

同时，在这个融合的时代，还需要有超越。

一是超越经典的科学认知。从前的科学技术解决的是确定的、有固定模式的东西，数字技术和人工智能技术的应用，让非确定的、没有固定模式的问题也能较好解决。

二是超越时空的认知。现在的购物空间被突破了，医生可以远程指挥手术，未来可以在家中漫游超市，还有很多很多会超越人们感知和想象力的事情，这需要超越时空的意识。

郑叶来：

数权和AI的产权问题

华为云BU总裁郑叶来主要探讨了数据加AI的两个问题。

第一个是“数权”问题。以前是人和人产生数据，未来是机器和人交互产生更大的数据。这里面有一个问题不能回避，那就是数据的主权是谁的？


人类管理物理世界的物权有几千年的历史，然而对数字世界的数权的理解与管理才刚刚开始，作为AI的基础之一的数据，必须被合法、合规地管理与尊重，其中最重要的是服务方要有明确的边界意识，对用户的数据保持清晰的边界与足够的敬畏。

第二个是数权和AI的产权问题。这个问题到了企业和政府上“云”的时候，变得不能回避。服务方要有必需的边界，数据之权和AI的主权能被拿出来讨论，总的来说是基于大家签的契约和共识，否则无解。

裴健：

产业、智能与计算需紧密结合

国际计算机学会会士裴健认为，我们的产品和服务往往以云计算、大数据、人工智能三者独立维度提供，因此需要企业自己的集成和组合。因为没有足够的人才、技术把这三者结合起来，这令中小型企业苦不堪言。

因此，需要一个共生协同的平台和生态来实现计算和智能深度融合，让用户聚焦业务和模式的创新。

比如说现在很多深耕产业供应链的企业，缺乏一个联动式的全供应链信息平台：把云计算的基础数据、人工智能、基础服务、大数据以这种多元化包装起来，使得用户能够以业务为口径，支持用户的生态和快捷开展智能供应链整个服务、业务的创新。

朱光：

AI贯穿金融全价值链

度小满金融CEO朱光认为，金融的本质是数据和数据处理，和人工智能的本质很相近。过去3年中，百度在大数据、算法、算例方面取得了很好的成果，发现人工智能的技术涵盖了所有传统金融的价值链，产生了非常大的价值。度小满金融帮助银行管理上千亿的资产，利用人工智能技术服务他们服务不了的客户。

在中国，不论是财富管理领域，还是消费金融领域，人工智能都在发生非常大的变化，贯穿全价值链，而这才刚刚开始。

吴强：

用技术保护数据隐私

地平线公司 CTO吴强认为，人工智能和边缘计算拓展了人工智能的场景，数据是人工智能的重要因素，但把数据应用起来仍有很多挑战。比如数据的处理能力、数据的隐私问题和数据孤岛问题。

为了解决这些问题，网络工程师近年来推出了很多技术，其中基础之一就是边缘计算。把计算去中心化，尽可能靠近用户终端，并且把计算量分配在边缘端和云计算端，让他们合理配合，以保护数据隐私。

袁辉：

对人工智能行业的两点忧虑




小i机器人创始人袁辉提了两点对行业的忧虑。

第一个是大环境。人工智能是全球化的一件事情，数据、算法的全球化的合作，对人工智能的发展至关重要。产业从业者对如何全球化合作，如何一起沟通推动人工智能发展是有忧虑的。

第二是技术演进上的方向。今天人工智能面临的更大的挑战在于，今天所有的技术基本没有逃出过去60年的理论框架体系，如果人工智能要有新的突破，那么这个理论框架体系就需要被突破和颠覆。

无须否认的是，人工智能离我们的生活并不遥远，家庭场景里的智能音箱、超市购物时的人脸识别支付，甚至是智能手机上的语音助手都是人工智能的应用。可直到今天，人工智能领域还未出现“杀手级”应用或产品。

所幸，在数博会上的这场“人工智能”对话中，无论是行业专家还是企业高管，并没有对人工智能的美好前景夸夸其谈，而是在主动思考人工智能所存在的问题以及可能解决问题的方法，至少在向好的方向发展。

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