李根 發(fā)自 凹非寺

量子位 報(bào)道 | 公眾號(hào) QbitAI

張亞勤是1998年決定回國(guó)的，距今已過(guò)20年。

這20年中，技術(shù)變革天翻地覆，中國(guó)發(fā)展也日新月異。他見(jiàn)證了互聯(lián)網(wǎng)在中國(guó)的從弱到強(qiáng)，也看到了中國(guó)AI正在生發(fā)出的全球影響力。

但張亞勤坦言，這一切都是10年、20年前難以預(yù)料的，最近這一年來(lái)，新技術(shù)、新趨勢(shì)和新變革令他著迷，也令他興奮不已，他甚至最近都在“閉關(guān)”讀論文，以求第一時(shí)間了解最新的技術(shù)進(jìn)展。

他如何看待當(dāng)前趨勢(shì)？又有哪些思考、提醒和最新判斷？

在與量子位的獨(dú)家對(duì)話中，這位百度總裁分享了他最新的所見(jiàn)、所聞和所感。

（為便于完整了解亞勤所思所想，我們將對(duì)話在不改變?cè)獾幕A(chǔ)上，進(jìn)行了第一人稱改寫(xiě)，小標(biāo)題均為后添加。）

深度學(xué)習(xí)有大缺陷

終極算法賴于類腦突破

我最近兩個(gè)月把自己的社交網(wǎng)絡(luò)都停了，朋友圈關(guān)了、微博也不看了，現(xiàn)在每天晚上有時(shí)間就看論文，比如算法相關(guān)的、量子計(jì)算等，讀書(shū)、看論文，發(fā)現(xiàn)認(rèn)知又有提升。

我也在建議我小孩，可以試著把社交網(wǎng)絡(luò)暫停3個(gè)月，然后多讀讀論文和書(shū)，會(huì)有增益而不是損失。

當(dāng)前蓬勃發(fā)展的新技術(shù)讓我興奮，十年前決計(jì)想不到會(huì)有今天這樣的爆發(fā)。

AI的再次火熱因深度學(xué)習(xí)而起，但從算法復(fù)雜度、邏輯和計(jì)算機(jī)科學(xué)的角度，深度學(xué)習(xí)其實(shí)并不復(fù)雜，終極算法是什么？一切還只是小荷才露尖尖角。

我正在讀的一本書(shū)，來(lái)自多明戈斯（Pedro Domingos）——《終極算法》，其中介紹了5個(gè)人工智能學(xué)派：符號(hào)學(xué)派、進(jìn)化學(xué)派、聯(lián)結(jié)學(xué)派、統(tǒng)計(jì)學(xué)派和類腦學(xué)派，他認(rèn)為決定未來(lái)走向的終極算法，可能就在這5大學(xué)派中。

目前，占主流的是聯(lián)結(jié)學(xué)派，通過(guò)大量數(shù)據(jù)做深度學(xué)習(xí)，建多層網(wǎng)絡(luò)，就已經(jīng)展現(xiàn)出了巨大的影響力。

但其實(shí)它對(duì)人的大腦基本不懂，只是用可監(jiān)督學(xué)習(xí)，有輸入、輸出，然后就靠調(diào)參數(shù)，用反向傳播來(lái)優(yōu)化，優(yōu)化好之后模擬一個(gè)大函數(shù)，進(jìn)而來(lái)了新數(shù)據(jù)之后做新預(yù)測(cè)——并沒(méi)有真正用到了人腦學(xué)習(xí)原理。

聯(lián)結(jié)學(xué)派的深度學(xué)習(xí)模式，在數(shù)據(jù)量很大、數(shù)據(jù)有規(guī)則、模型有相對(duì)規(guī)律的情況下，這一套能運(yùn)行得很漂亮，所以在圍棋、語(yǔ)音和翻譯等領(lǐng)域，都取得了大突破。

然而它跟人腦學(xué)習(xí)一比，差距就顯而易見(jiàn)。比如小孩學(xué)習(xí)新事物，并沒(méi)有那么多數(shù)據(jù)，小孩學(xué)習(xí)也不靠語(yǔ)音交互，基本都是看了就記住了，并且馬上就能判斷及決策。這都是當(dāng)前AI和深度學(xué)習(xí)不能相提并論的。

而且當(dāng)前這種主流算法消耗的計(jì)算資源和能量也很高，深度學(xué)習(xí)依賴海量數(shù)據(jù)，需要很強(qiáng)的計(jì)算資源，有點(diǎn)像大力士，孔武有力，但無(wú)法四兩撥千斤，不夠聰明。

那如果參照大腦，走類腦科學(xué)的模式，不僅可以低功耗，而且能有更多決策、記憶系統(tǒng)和突觸結(jié)構(gòu)。我們大腦有1000億神經(jīng)元，中間通過(guò)突觸連接，突觸本身還能存儲(chǔ)信息、參與計(jì)算，實(shí)現(xiàn)決策，整體結(jié)構(gòu)之精妙復(fù)雜，令人驚嘆，而且功耗還非常低，運(yùn)算速度很快，如果我們真能在類腦結(jié)構(gòu)方面實(shí)現(xiàn)突破，將大大改變現(xiàn)有的馮·諾依曼架構(gòu)。

可以看到的是，當(dāng)前AI芯片層出不窮，都希望在類腦計(jì)算方面取得突破，可以學(xué)習(xí)大腦、學(xué)習(xí)交互、學(xué)習(xí)人腦學(xué)習(xí)系統(tǒng)，然后用低功耗、高效率、有意識(shí)的模式進(jìn)行發(fā)展。所以越思考、越往后看，就越能感受到目前深度學(xué)習(xí)在理論上的大缺陷。

比較起來(lái)，我很關(guān)注類腦理論，AI要發(fā)展得更好，就必須要了解人是怎么學(xué)習(xí)的，剛才談到人類小孩的學(xué)習(xí)能力，如果原理上能讓機(jī)器學(xué)會(huì)，都會(huì)帶來(lái)新的躍遷和突破。

于是計(jì)算機(jī)和生物學(xué)跨界交叉研究也越來(lái)越受到關(guān)注。一方面是從生物學(xué)的角度給計(jì)算機(jī)帶來(lái)啟發(fā)，另一方面則是計(jì)算機(jī)賦能生物研究。之前大腦emotion相關(guān)的病癥，比如癲癇、老年癡呆、小兒自閉癥等可能都是大腦信息傳遞流程中出現(xiàn)了問(wèn)題。

拿癲癇來(lái)說(shuō)，病理是神經(jīng)元一直很活躍，電流就很容易激活，然后毫無(wú)征兆就能把人搞暈。那是不是可以通過(guò)調(diào)節(jié)synapse（突觸）來(lái)降低其活躍度，技能治療癲癇？此前生物學(xué)上難以解決，但現(xiàn)在計(jì)算機(jī)可以模擬神經(jīng)元了，能夠運(yùn)用算法可以建立模擬模型，等到進(jìn)一步知曉如何模擬連接，或許就能治愈癲癇。

我始終覺(jué)得，類腦算法中除了研究人腦工作原理——有記憶能力、低功耗，可以做決定，也有待于突觸研究的突破，這些連接神經(jīng)元的部分本身就能存儲(chǔ)、計(jì)算信息，是一個(gè)復(fù)雜但令人稱奇的系統(tǒng)，這個(gè)領(lǐng)域一旦有新突破，或許就能彌補(bǔ)深度學(xué)習(xí)的不足，進(jìn)而推動(dòng)AI實(shí)現(xiàn)新的躍遷。

量子計(jì)算加速AI

5G帶來(lái)基礎(chǔ)設(shè)施大變革

終極算法之外，量子計(jì)算的發(fā)展也讓我興奮不已。百度前段時(shí)間已經(jīng)成立了量子計(jì)算研究所，接下來(lái)還有多位世界級(jí)科學(xué)家加盟。

怎么看量子計(jì)算呢？我們從兩方面思考。一方面是硬件，另一方面是軟件。

硬件方面有量子計(jì)算機(jī)——有超導(dǎo)方式、半導(dǎo)體方式、光子方式等，我不知道最終哪一個(gè)會(huì)勝出，但百度會(huì)在硬件方面保持合作心態(tài)。

我們會(huì)更看重軟件生態(tài)的部分，從三個(gè)A的角度看待，也將是百度布局的重點(diǎn)：一個(gè)是Algorithms算法，一個(gè)是Architecture架構(gòu)，一個(gè)是Application應(yīng)用，這三個(gè)缺一不可，不過(guò)算法和架構(gòu)，我認(rèn)為還會(huì)沿著AI的方式繼續(xù)向前。

但量子計(jì)算帶來(lái)的變化，將是顛覆性的。這不需要十年二十年，很可能五年左右就會(huì)發(fā)生。如今機(jī)器學(xué)習(xí)所需要的幾個(gè)部分，比如大量?jī)?yōu)化算法、現(xiàn)行方程式、大矩陣計(jì)算，以及其中的多項(xiàng)式、大函數(shù)，都是量子計(jì)算所擅長(zhǎng)的，量子計(jì)算可以把整個(gè)復(fù)雜度降低，我們稱之為指數(shù)型加速。

同樣能夠帶來(lái)基礎(chǔ)設(shè)施革新的是5G。跟2G、3G、4G一樣，這又將是一次帶寬和信息傳輸?shù)拇蟾镄?，?huì)推動(dòng)AI相關(guān)應(yīng)用更快發(fā)展，比如自動(dòng)駕駛、智能制造和智能家居，其中都有高流量、逼真、交互等相關(guān)需求，5G會(huì)帶來(lái)更大帶寬，流量也會(huì)進(jìn)一步便宜，新的基礎(chǔ)設(shè)施+新的技術(shù)趨勢(shì)，就會(huì)推動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)有大變革，所以這次5G會(huì)和AI密切相關(guān)。

AI很重要的一部分是萬(wàn)物有靈，5G會(huì)讓IoT變得更加可能，計(jì)算在邊緣終端就能實(shí)時(shí)完成，加之網(wǎng)絡(luò)虛擬化可以跟現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)IP無(wú)縫銜接，技術(shù)的融合會(huì)帶來(lái)更大的想象。

但越是一片欣欣向榮，越有一些隱患就要留心注意。

警惕AI寒冬

我認(rèn)為可能有2點(diǎn)需要注意。

第一，要有更長(zhǎng)遠(yuǎn)的心態(tài)，其實(shí)目前AI在產(chǎn)業(yè)有一些泡沫，大家追求短平快，真正研究類腦科學(xué)，做算法、深層研究的人還是少，包括量子計(jì)算、AI基礎(chǔ)算法的人還是少一些，這東西可能要幾年后才能出成果，需要一些在安安靜靜的、長(zhǎng)遠(yuǎn)的心態(tài)去進(jìn)行。

第二，不要犯“短期內(nèi)高估、長(zhǎng)期內(nèi)低估”的錯(cuò)誤，每一個(gè)新技術(shù)帶來(lái)，大家往往短期內(nèi)看得很高，長(zhǎng)期又低估了影響，所以我現(xiàn)在很害怕出現(xiàn)所謂的“第三次AI冬天”，因?yàn)楫a(chǎn)業(yè)很熱，創(chuàng)投很熱，可能就會(huì)有一些公司虧錢(qián)甚至消失，AI不會(huì)像很多人預(yù)想的那樣短期內(nèi)馬上就顛覆所有行業(yè)，所以這個(gè)時(shí)候更需要有耐心，因?yàn)檫@會(huì)是一個(gè)長(zhǎng)期投入的過(guò)程，AI對(duì)整個(gè)社會(huì)的影響會(huì)是春風(fēng)化雨的。

或許可以拿千禧年前后的互聯(lián)網(wǎng)泡沫舉例，那時(shí)泡沫剛剛破裂，很多人不再相信互聯(lián)網(wǎng)的價(jià)值，但后來(lái)事實(shí)證明，真正有能力的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，都是在那個(gè)時(shí)候成長(zhǎng)壯大的，而且我也覺(jué)得，現(xiàn)在整個(gè)中國(guó)科技發(fā)展很健康。

而且AI商業(yè)化也正在各行各業(yè)展開(kāi)，我可以分享下百度的思路。

AI商業(yè)化

百度AI商業(yè)化戰(zhàn)略也非常清楚。一是通過(guò)AI提升現(xiàn)有業(yè)務(wù)，搜索和信息流，這是雙引擎。另外就是進(jìn)入新的領(lǐng)域，一個(gè)是家，一個(gè)是車(chē)。

AI+云計(jì)算方面，關(guān)鍵在于如何到垂直行業(yè)中去，比如說(shuō)金融、醫(yī)療、教育、物聯(lián)網(wǎng)、媒體，就是所謂的落地。

我們現(xiàn)在在幾個(gè)行業(yè)里做得都不錯(cuò)，一個(gè)是金融，銀聯(lián)商務(wù)、廣發(fā)銀行、浦發(fā)銀行、百信銀行、百度金融的業(yè)務(wù)落地也相當(dāng)快。這里面主要依靠的是大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)建立一些風(fēng)控的模型，建立反欺詐的模型，包括對(duì)人的行為的分析。

另外在多媒體方面，包括視頻的編碼、轉(zhuǎn)碼、視頻播放，比如像直播、長(zhǎng)視頻、短視頻怎么樣去切割視頻，我們探索的是怎樣對(duì)視頻內(nèi)容進(jìn)行更好的管理。百度信息流里有很多視頻，還有愛(ài)奇藝，本身就有這個(gè)需求。

此外還有物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的落地，包括智慧城市大生態(tài)。目前的合作主要是在平臺(tái)和技術(shù)，同時(shí)我們會(huì)繼續(xù)尋找每一個(gè)場(chǎng)景落地的合作伙伴，最終共同把這個(gè)行業(yè)打造成一個(gè)大生態(tài)。我們現(xiàn)在有四、五個(gè)行業(yè)靠云去實(shí)現(xiàn)AI商業(yè)化落地。

OMT：區(qū)塊鏈技術(shù)漂亮，但應(yīng)用需要觀望

也有人問(wèn)我關(guān)于區(qū)塊鏈的事情，我覺(jué)得技術(shù)本身很漂亮，都是經(jīng)典的分布式計(jì)算技術(shù)，但具體經(jīng)營(yíng)和應(yīng)用模式，目前還不算明朗，現(xiàn)在只有加密貨幣是主要應(yīng)用，但貨幣的意義很不簡(jiǎn)單，稍有不慎就會(huì)出現(xiàn)別的問(wèn)題。

所以我想?yún)^(qū)塊鏈的經(jīng)營(yíng)和應(yīng)用，可能還需要一點(diǎn)時(shí)間，我對(duì)區(qū)塊鏈持開(kāi)放態(tài)度，但在沒(méi)有想清楚應(yīng)用場(chǎng)景之前，不希望作過(guò)多評(píng)論。

當(dāng)然，我認(rèn)為區(qū)塊鏈確實(shí)是一個(gè)創(chuàng)新，技術(shù)很漂亮，產(chǎn)業(yè)也需要大家去嘗試，只是切忌在沒(méi)有想清楚之前就大面積炒作，這一點(diǎn)跟AI、機(jī)器學(xué)習(xí)還不同，后者早已在好幾個(gè)領(lǐng)域開(kāi)始發(fā)揮價(jià)值了。

—?完?—

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