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对话“AI前浪”高文、沈向洋，青年“后浪”有什么想问的？ | 2020 WAIC云端峰会

晰数塔互联网快讯
2020-07-11 19:35

7月9日-11日，2020世界人工智能大会（以下简称：2020 WAIC）云端峰会以“智联世界共同家园”为主题，在上海召开。

7月11日，AI青年科学家联盟·梧桐汇与全球高校人工智能学术联盟（GAIAA）成功举办了“全球人工智能的传承与发展”特色论坛。中国工程院院士、科技部新一代人工智能战略咨询委员会组长潘云鹤，中国工程院院士、鹏城实验室主任高文，美国国家工程院和英国皇家工程院院士、前微软全球执行副总裁沈向洋等中外院士与20多位AI学术界和产业界资深学者和青年科学家以线下或连线的方式云端共话AI发展热点议题。

在由氪信科技创始人兼CEO朱明杰主持的“#后浪发问#中国人工智能人才的传承及未来发展”高端对谈上，高文和沈向洋两位“前浪”回答了上海交通大学张娅教授、卢策吾教授、香港中文大学副教授、商汤科技联合创始人林达华、思谋科技联合创始人兼CEO沈小勇、南京大学人工智能学院俞扬教授等六位青年AI科学家、AI头部企业创始人代表“AI后浪”们提出的问题。

《后浪发问》论坛现场图

圆桌对话探讨问题包括国产替代、人工智能未来发展趋势等议题，36氪将其进行了整理。

以下是问答内容精选：

张娅：将来是否出现某一个临界点，这个临界点以后，AI就自动产生AI了，AI从业者被替换掉了。如果真的发生这种情况，AI从业者应该怎么应对？

沈向洋：第一，大家对人工智能最近的快速发展，有一种恐惧感，这是完全可以被理解。

事实上，人工智能和以前的技术不一样，人类的几千年来的工具都是体力的延伸，而现在人工智能慢慢在做脑力的延伸。

但是取代工作这件事情，每一次工业革命都会出现。有一些工种被取代掉，我觉得是完全有可能的。最近大家谈论最多的机器人流程自动化（Robot Process of Automation），就取代了部分低级的工作。

接下来，最要关注的是有些什么新的机会。我想特别强调一点是，今天AI并没有那么的强，真正的认知这件事情是没有真正强大到这样的地步。所以不只要看什么样的工作会被取代掉，还要看哪些新的工作会产生出来。

高文：重复性的工作有可能会被取代掉，越简单的被取代的时间越早，越复杂的，取代的可能会晚一点。但是非重复性的创造性的工作，我觉得大概取代不了。

一方面，现在我们对人的大脑到底怎么工作确实知道的特别少。即使有一天全都知道了，我认为把它模型化也没那么容易。

把自己的本事训练好了，多做一些创造性的工作，大概就不会有这个临界点。

沈小勇：下一站AI的主战场会是在哪里？学术和产业界要做哪些准备？

沈向洋：人工智能到最后真正给人类带来实实在在看到的东西，实际上还是人工智能给我们带来新的交互。

人与人之间交互，出现了语言。人与计算机交互，出现了计算机语言。

到现在，人和AI之间也有了交互。我相信在未来，AI的数量会远远超过人类的总数。另外一个角度，实际上我一直在思考，人和未来的交互是通过硬件实现的。

最近我的很多国内朋友，都在讨论未来智能汽车问题。埃隆·马斯克也说了，号称L5很快就会实现。除了智能汽车以外，我自己最喜欢的交互是智能眼镜。

高文：如果下一个可能比较大的突破，我认为应该是在认知这个层面上。即语言层面沟通交流、互动可能会有比较大的突破。现在人工智能应用较为得心应手的大多数是在图像、视频、语音等感知层面，在认知的水平还略微弱一点。

俞扬：从“国产替代”到“国产领先”，应该如何保持独立判断，争取周围资源的支持？

高文：现在很多人比较愿意说国产替代，或者说填补空白，我倒不认为这个东西很有必要。但是要做这件事，有三个境界：

第一个境界——“我能做得比你便宜”；第二个境界——“我能做得比你好”；第三个境界——“我能做到别人没做到的东西”。

可能到现在为止，中国人最擅长的是我能做得比你便宜，这也就是问题所说的国产替代。现在因为是很多卡脖子，便宜不便宜咱先不管，先解决有无的问题。这其实是一个很短的过程。从长期来看，这种命题并不常见。

第二个境界是同样的东西，我的质量比你好，现在我们有些领域已经是这样，但并不是所有领域。我比较鼓励现在的“后浪”们要定位在“我能做得比你好”，“比你便宜”这是前浪做的事。而在国内做“你没有的东西”，还比较缺乏环境、训练。我想随着时间的推移，慢慢会做到，也希望后浪们能大胆尝试。

沈向洋：从空间的角度看这个问题，以前已经有的东西，实际上你是已知这样一个空间。当你到了前面，超越别人以后，你看到是null space（零空间），零空间无穷大，可探索的方位增多，失败的机率也随之增加。

也许以前我们前浪因为种种原因，可能太过谨慎，以前条件不够，基础也不够好，到你们现在这一辈，大家应该更加胆子大一点，敢于探索。我是觉得你们生在非常好的时代，今天人工智能在中国有这样好的环境，大家应该下定决心做一番惊天动地的事情。

林达华：如何看待这种对于资源投入极大依赖的AI发展模式？对于很多后浪来说，那么多资源，如何来定位自己的工作，如何做出有价值的创新？

高文：绕道走是一个选择，即不一定要花大的价钱去训练，而去找到其他解决的办法。但实际上，现在有开源平台，公司能获得一些很好的对创新探索的资助，可以想办法获取这种资源。还有一些很多国家支持的研究单位，如果能进入那个项目里，那么获取资源也不需要花多大的代价。

所以我的第一个建议，是有本事的人一定不要绕道走。而对于有一些拿不到的资源，就退而求其次，有多大本事干多大的事嘛。

第二个建议是跟随算力发展水平走，从长远来说，慢慢往越来越低成本的方案走。

沈向洋：实际上，现在大家都是硬是靠这样砸钱进去，砸算力进去，才有这么多的数据，这么多复杂的模型。现在大模型是有道理的，我觉得，如果能够负担得起应该用这样的工具，但一定要想，不仅仅是训练这样一个端到端的模型，应该想接下来自己觉得5-10年最重要的方向是混合模型，是Neural类模型和symbolic模型怎么结合。

另外，如果做学问，太多人在某一个领域，你就不应该冲到那里去。应该再重新思考一下，到底接下来应该做的事情是在哪里。