中新网3月28日电  3月25日，在2017雪球中概峰会上，猎豹移动CEO傅盛，紫牛基金的创始合伙人张泉灵，创新工厂AI工程院副院长兼技术副总裁王咏刚，明势资本创始合伙人黄明明针对人工智能话题进行了一场圆桌论坛，就人工智能的最新发展及未来挑战展开精彩对话，以下是圆桌论坛实录：

　　主持人：我想我们的讨论可以从三个维度展开，目的是如何真正听懂、了解人工智能，并让它为你所用。

　　第一个维度我想请四位来聊一聊在AlphaGo这个事之后，人工智能领域发生了哪些事实，我们大众不知道，事实是已经发生的确定的事，我们可以根据最新的事情来优化自己的投资判断。后面两个维度不管是不是投资人都可以关注，人工智能如何为我所用，而这个事情对你所从事的职业的巨大挑战如何避免。

　　王咏刚：我说一个大家比较关心的AlphaGo给我们树立的是一个关于技术的标杆，围棋本身对技术革命这件事来说太不重要了。今年1月份CMU的教授做的AI程序在德州扑克的比赛里，在一个一对一的无限投入的比赛里赢了四位世界冠军，这件事情很多公众并不觉得比AlphaGo重要，可是我们做技术的会觉得这其实是一个蛮重要的事情，因为AlphaGo给我们界定的是透明规则和场景的问题。而德扑是有信息隐藏的有底牌的非透明场景的带有思维博弈的问题，如果AI在一个非透明场景里还能和人做得一样好，那么AI的未来一定不是AlphaGo揭示的未来所涵盖的。

　　傅盛：我最近几个月都在认认真真地招人做产品，所以对外面的事情反而看得比较少。在我眼里有一个很大的事实是，猎豹会很快地发布自己的人工智能产品，这是在现实中进展的。我觉得我们对很多新兴的东西有的时候叫过分热情，有的时候叫过分悲观。我也会经常遇到一些人说人工智能不是完美的，人工智能有很多的缺陷。我认为其实很重要是起点和趋势，我们想一下今天有多少人在做APP，我估计全球有超过100万人，可是有多少人做人工智能和人工智能的应用？有1000人了不起了，有大量的人力没有投入进去，有很多事情没有做好，我们不能残缺不全的来说这个东西是泡沫。我认为只要是重复性的，这也算是密闭空间，不会比围棋更复杂了，下一步就是把细节做好，很多应用会喷涌而出。

　　张泉灵：说起来挺有意思的，事实上在三年前如果你是一个硅谷的创业公司，你说做人工智能从投资人手里一分钱都拿不到，因为这个领域投资曾经热过一轮，但是概念没有到使用的门槛，所以投资人对人工智能这几个字特别地警惕。5年前，很多在美国学习的PHD如果写一个神经网络论文，估计没有一个教授能让你过，因为你说不清楚这背后的原理是什么。这一轮的人工智能热，事实上在工业界比学界早一年多的时间，大家重新意识到这一拨人工智能真的到了应用门槛了，所以从投资的角度来看，我们瞬间会发现，怎么突然出现了这么多人工智能的公司。如果要分类的话，可能是这几类，有一类其实本身就在用大数据或者是人工智能的技术，在为本身提高效率。比如美国的谷歌用人工智能做推荐已经做了很多年了；即便在中国的快手，很多人觉得这是一个面向城镇青年的视频的聚合平台，但快手也是非常扎实的系统，不太嚷嚷自己是人工智能公司，但已经用了很久了；还有一类是纯技术的，有机会做成平台，但很少的公司有机会能够做成人工智能的平台；还有一部分可能有一个非常扎实的业务，有商业模型，有直接的效果，能做成一个扎实的业务。

　　黄明明：我从投资的角度讲一下，全球最牛的投资公司之一高盛，我们突然发现高盛投了7000万美金，做的算法基本上是做智能模型生产的一家公司。直接把他们的交易员从6、7百人降低到只有几个人。高盛的人力结构，他们有将近几千名技术工程师，高盛很难界定到底是一家金融公司其是IT公司，还是人工智能公司，只不过是用人工智能的算法解决了金融衍生品交易中大量的问题，在各行各业都有比AlphaGo有实际意义的公司出来。

　　主持人：第一轮的讨论中我们发现一个问题，大家对人工智能这个概念的认识上没有达成共识，四位能不能用简单的语言做一个定义。

　　王咏刚：每个人心里都有自己的人工智能。可以这样讲，短期、中期来看，我是坚信人工智能和脑科学和大脑没有太多的关联，人工智能就是一个很纯粹的技术，放在我们的投资界来说，人工智能就是很纯粹很纯粹的一种技术在商务上的应用，一种技术对传统已有流程的改造或者是升级；另一方面长期来讲，我的观点也是一样的，人工智能这件事可能和人类关系不大，如果人工智能以它的方向和速度沿着它的轨迹发展下去，人工智能到底跟人类是什么样的关系，是协作还是什么样的都不重要了，因为那时候决定权都不在人类了，我强调一点这是长期的事。

　　傅盛：人工智能当然是一个技术，我对这个技术最大的理解是，它跟脑科学的原理是不一样的。以前的技术是你在模拟人，因为A所以B，是基于推理学，但这个推理是很难被穷尽的，尤其是针对感知。人工智能核心的突破在于它的路径上更像人认知的方式。我看久了就知道这是猫，我是为了简化传递才告诉你两只大眼睛的是猫，可是人本身自我不是这样的，看多了就是猫，看多了就知道是路，看多了就知道能不能走道。人工智能技术路径更像后者，突破了人脑对逻辑的认知，不断地增加运算量以后就能产生自己没有预料到的很神奇的事情。因为有点像人，所以叫人工智能，三五年之内我认为它带来的最大的好处是什么，吴恩达有一篇文章说，现在人工智能帮助解决一秒钟判断，仔细想想，细思极恐。

　　主持人：可是一秒之内我自己都能判断得了，为什么还需要人工智能？我希望它能帮我解决我坐在那想一两天都想不明白的事。

　　傅盛：它现在能做到你能做到的事很了不起了，第一是劳动力短缺，第二人不喜欢重复劳动，人都喜欢诗和远方，把苟且留给机器人。所以我觉得能做到这点就很不错了，很多细节的应用是可以展开的。

　　张泉灵：人工智能有很多种的分类方法，但从大的逻辑上来说，可以分成两类，一类叫结构派，就是研究人脑子到底是怎么回事，人的一千亿脑细胞是怎么活动的，看到了这个东西为什么会反映到那，先研究动物的脑结构是什么样的，神经细胞间是什么样并联、串联和反应的关系。这一类目前不是主流，有人在研究，也有一些突破，特别是大家期望于小样本的学习，这件事情有一点点的突破，但远没有到可以用的程度。更大的一派叫做功能派，是目前人工智能主流的派别。这个派别下有各种各样的算法，来达到功能的目的。在去年AlphaGo火之前，大多数机器怎么来认定一片叶子的方法是，要交给它很多的标注的方法，它慢慢学会这是一片叶子。现在的方法，更多地变成了大数据的方法，不断地告诉你这是叶子，再拿一堆长得有一点像的这不是叶子，不断地学习，最后机器就能够识别叶子。所以现在理解这一波可以用的人工智能是基于大数据，你得让他看足够多的叶子，各种各样的，才能知道。他不像人，一个小孩可能只让他看过一个苹果是红色的，下回给他看绿色的也知道是苹果。这一轮的人工智能基本上是由大数据来驱动的。

转载请注明出处。