人工智能又火了

哪一方面 才是人工智能的真实？

为了推动AI技术的应用创新，促进人工智能领域的学术交流、人才培养，中国人工智能学会联合杭州市余杭区政府发起首届全球人工智能技术创新大赛，阿里云天池平台为本次大赛提供平台和算力支撑。

作为大赛的预热节目，“AI青年说”近期邀请到浙江大学求是特聘教授、人工智能研究所所长吴飞与阿里云计算平台负责人贾扬清，交流人工智能技术与应用的发展趋势，更重要的是，聊聊“AI内卷与年薪百万，哪个才是真实？”

（以下为对话节选）

如何与人工智能结缘？

吴飞：我是2009年的时候开始对人工智能产生兴趣，当时我对自己的研究方向产生了深深的焦虑，觉得自己当时研究所写的东西“面目可憎，言语无味”。这个时候，我得到去美国加州大学伯克利分校统计系郁彬教授课题组做访问学者的机会，深入学习很多有关机器学习模型理论和算法的知识。

原来在冰冷的机器后面，有这么多深奥的模型、算法和这么新鲜的理论来支持。一年之后，我回到浙大，从此走上了人工智能的学术道路。

贾扬清：我最开始是学习自动化的。以前，我们开玩笑说，自动化主要做两件事情，一个是烧锅炉的，一个是开电梯的。

后来在研究生期间，我就对于人工智能和统计机器学习产生了更多的兴趣，当时人工智能并没有那么热，有一句流行的话，“人工智能是在80%的时间里，以80%的正确率，解决80%的问题。”但是我们也不知道，那80%的时间解决了哪些80%的问题，大家一直处于相对低谷的状态。

2006年的时候， Geoffrey Hinton在《Science》发表了一篇讲受限玻尔兹曼机（restricted Boltzmann machine）的文章，我开始对人工神经网络等基础理论以及大规模训练产生兴趣。我是2009年去了加州大学伯克利分校，也有幸跟吴老师在伯克利相处了一年多的时间。

攻读博士期间，我们发现神经网络、深度学习的方法变得越来越重要，我们最开始从稀疏编码（Sparse Coding）等方面入手，构建一系列的软件栈以及相应的科学研究，来把基于深度学习的算法做得越来越好。

2012年，AlexNet的出现让全世界都突然意识到深度学习的重要，在此之前，2010年左右，在语音领域RNN等方法已经开始被应用起来。当时我发现大家都在纷纷涌向深度学习算法，相应的软件工具平台却比较匮乏的，所以我们在伯克利就开始做Caffe以及后来一系列的深度学习框架。

在接下来的几年，我们见证了深度学习算法的大规模应用，无论是算法创新方面，还是方法的落地方面，都开始有了非常大的市场。

无论是阿里的城市大脑算法，还是达摩院的很多新型算法模型，很荣幸我的研究能够成为一个底座，支持大家在AI技术及应用上有进一步的创新和发展。
 

人工智能目前存在的障碍与问题

吴飞：发展人工智能一定要有丰沃的土壤，也就是人工智能发展的生态。今天要支撑起中国人工智能的发展，一定要依靠底层的算力、底层的软硬件以及中间算法和上层的应用软件。从底到高支撑起中国人工智能的发展，就是它的技术生态。

可能是之前我们忙于搞模型、搞算法、搞应用。而现在已经到了一个关口，需要阿里巴巴等企业的投入，需要浙江大学、清华大学、北京大学等高校的投入，需要政府的关切以及各行各业人才的投入，同频共振、相向而行，建设一个良好的生态。

贾扬清：今天谈论得非常不足的一点是，怎样让所有人都能用到人工智能的技术。

此前我们更关注的是怎样发展高精尖的技术。纵观历史，我们说人工智能是通用化的技术，或者我们相信未来它将是技术发展的核心点，这就需要让所有人都能更容易地接触到人工智能。

几十年前，英语专业有一个专门的职业叫翻译，而在国际化的影响下，如今很多人自身就能掌握中英双语。我们以前说：“计算机要从娃娃抓起。”而今天我们几乎每个人都有使用计算机或操作计算机的能力，无论是电脑还是手机。只有达到这种普惠程度的时候，我们才能够把一个技术称为通用的、普惠的技术。

今天人们要触达AI技术还是相对困难的。无论是在硬件上（搭一个带有GPU的机器），还是在软件上（安装一套人工智能框架以及底层数据的软件等），都还比较困难。

设想一下，如果任何一个懂电脑的人都可以在5秒钟之内开始尝试写AI算法的代码，并且很快能识别一张图像的内容。他也许并不懂底层的技术是怎样实现的，但创造性的火花很容易就此迸发。

高精尖的技术往往是比较抓眼球，容易被大家接受。而从长远角度看，这种潜移默化的普惠化、润物细无声的过程会收获更好的效果。

读博对于人工智能意味着什么？

贾扬清：学习人工智能与是否读博的关系并不是很大，每一个行业都会对博士有特别定义。在AI领域有非常多优秀的本科生和硕士生，他们并不比博士的能力差。

从个人经历来看，我的博士生涯教会我的最重要一点不是“怎样做一件事情”，而是让我更多地思考“我们应该解决什么样的问题”。

博士更多的是要定义问题，需要从特别复杂的场景中抽象出要解决的问题的定义。然后第二位的才是「怎样解决这个问题」，这是博士生涯对我帮助最大的一点。

从培养的角度讲，如果大家希望培养一下自己定义问题的能力，我觉得博士还是很值得读的。5年的时间不长也不短，但能力的提升是终身获益的事。

吴飞：我完全同意扬清的观点。读博的问题要辩证看待。如果同学们渴望充电，有渴望学习的饥饿感，通过职业培训或者通过工作环境中的积累无法解决，那就去读博士。并且读博期间一定要注意，学习目的不只是获得文凭，也不只是发表文章，而是为了培养能力。

刚才扬清也讲了，这是一个终身的事情，人们常说读完博士之后，他能不能发展好要再看5年，5年之后如果继续往前发展，就说明他已经走上了人生不断向前发展的轨道。
 

全球人工智能技术创新大赛，对学界与业界的意义

吴飞：中国人工智能学会从为国家培养人才的角度来举办大赛，赛题也来自于产业界的需求，这非常好。人工智能最贵重的一点就是贵其能用，赋能社会，每个赛题都来自产业的需求。

同学们用在高校学习得到的知识和技术，来解决产业的问题，就打破了学科的壁垒，达到产教融合的效果。同学借此了解到业界解决问题的一些方法与思路，相信以后回到高校，可以更高屋建瓴地看待学习的内容。

所以全球人工智能技术创新大赛是高等学校和产业界携手，面向人工智能应用进行人才培养的好方式。

（编辑：焦作站长网）

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