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要說時(shí)下最為火熱的詞，人工智能一定要算其中一個，在過去的一兩年中，人工智能在部分場景下得到了很好的應(yīng)用。而在此時(shí)間點(diǎn)，華為公司董事、戰(zhàn)略 Marketing 總裁徐文偉提出了一個有趣的比喻：“AI 是考場上學(xué)霸，工場上學(xué)渣”，他進(jìn)一步指出，人工智能存在著算力太貴、數(shù)據(jù)太傻、訓(xùn)練太慢和應(yīng)用太淺四大問題。

AI 是考場上學(xué)霸，工場上學(xué)渣

1 月 19 日上午，由《麻省理工科技評論》主辦的 2019 EmTech China “全球新興科技峰會”在北京舉行，徐文偉在會上圍繞人工智能發(fā)展發(fā)表了《迎接 AI 時(shí)代的到來》演講，分享了自己對人工智能行業(yè)的看法。徐文偉引用了此前奧巴馬辦公室發(fā)布一個報(bào)告，稱雖然機(jī)器在未來 20 年內(nèi)不太可能展現(xiàn)出與人類相當(dāng)?shù)目蓮V泛應(yīng)用的智能，但預(yù)計(jì)機(jī)器將在越來越多的任務(wù)中繼續(xù)達(dá)到并超越人類的表現(xiàn)。

他在分享中指出，人工智能目前存在四大問題：問題一，算力太貴，用不起；問題二，數(shù)據(jù)太傻，沒有好的數(shù)據(jù)就沒有好的人工智能，而數(shù)據(jù)需要人工處理，這就造成了“沒有人工就沒有智能”；問題三，訓(xùn)練太慢，一個 AI 模型可能就演示幾分鐘、幾秒鐘，但是訓(xùn)練時(shí)間則可能達(dá)到了幾天甚至數(shù)個月；問題四，應(yīng)用太淺，真正實(shí)際應(yīng)用場景中，人工智能的效果并沒有這么好，精確度、準(zhǔn)確度可能大大下降。這也正是徐文偉將人工智能稱為“工場上的學(xué)渣”的原因。

圖丨徐文偉 （圖片來源：DeepTech）

回顧人工智能在過去的發(fā)展，從上世紀(jì) 40 年代人工智能這一概念被首次提出，到現(xiàn)在已經(jīng)歷了兩段快速發(fā)展的時(shí)期，但同時(shí)也有兩次發(fā)展寒冬，目前我們正處于人工智能的第三次高速發(fā)展期。

盡管目前人工智能已經(jīng)在某些領(lǐng)域中取得了很好的應(yīng)用，但徐文偉認(rèn)為，我們今天談的人工智能只是眾多分類中一部分，真正的人工智能范圍是非常廣的，除了深度學(xué)習(xí)以外，還有很多人工智能的方法。現(xiàn)在很多人工智能還只是停留在相關(guān)性的分析，而我們想象的人工智能至少是有學(xué)習(xí)的能力、推理的能力、決策的能力。徐文偉表示相信人工智能在未來還會有非常大的發(fā)展空間。

華為在端、邊、云的芯片布局

在人工智能發(fā)展過程中，徐文偉強(qiáng)調(diào)了摩爾定律在其中發(fā)揮的重要作用。從 1993 年開始并延續(xù)至今，人工智能的第 3 次爆發(fā)的一個重要原因就是計(jì)算機(jī)性能不斷提升。更確切的說，計(jì)算機(jī)的計(jì)算速度和內(nèi)容存量以兩年翻一番的速度飛速增長，在計(jì)算速度急速增長的推動下，人工智能經(jīng)歷了有史以來持續(xù)時(shí)間最長的一次爆發(fā)。

面對人工智能技術(shù)發(fā)展過程中遇到的問題，華為提出“AI 改變一切、我們也要改變 AI”。徐文偉表示華為的價(jià)值主張是打造一個平臺，把眾多的傳感器連接起來，實(shí)現(xiàn)連接+平臺+AI+生態(tài)。具體而言，華為在人工智能領(lǐng)域進(jìn)行了在端、邊、云，三個方面的布局。在手機(jī)端，華為從麒麟 970 開始嵌入了 AI 芯片，在邊緣方面，華為推出了應(yīng)用于汽車的人工智能計(jì)算芯片 Ascend 310，在云的部分例如服務(wù)器和數(shù)據(jù)中心則有鯤鵬 920 CPU。

“機(jī)器人將會成為你的同事”

人工智能的發(fā)展將對所有行業(yè)、組織和職業(yè)產(chǎn)生影響。與此前每一次技術(shù)變革類似，人工智能技術(shù)的發(fā)展并應(yīng)用于實(shí)際工作中都會難以避免地在社會分工中代替掉部分勞動力，另一方面又催生出新的工作機(jī)會。

舉例來說，若將行業(yè)金字塔分成領(lǐng)袖、管理者、基層管理者和基層員工四層，人工智能技術(shù)的應(yīng)用將替代掉部分基層員工以及少量基層管理者的工作。而同時(shí)將會創(chuàng)造新的工作崗位，如數(shù)據(jù)科學(xué)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家。

咨詢機(jī)構(gòu)麥肯錫曾在一份報(bào)告中指出：5% 的職業(yè)的任務(wù)將完全被自動化技術(shù)所取代，60% 的職業(yè)的任務(wù)中將有 30% 被自動化技術(shù)所取代。徐文偉對此總結(jié)道，一些重復(fù)的、枯燥的工作將會被取代，但很多創(chuàng)造性的工作不會被取代，再加之人工智能發(fā)展會創(chuàng)造很多新的工作機(jī)會。因此，徐文偉表示不必?fù)?dān)心人工智能發(fā)展會大量取代人類的工作，不過對于基層員工來說，未來機(jī)器人將會開始出現(xiàn)并成為你的同事。

AI 推進(jìn) 5G 發(fā)展，連接能力成未來 AI 算力演化關(guān)鍵

在 5G 這一個同樣處在蓬勃發(fā)展的領(lǐng)域中，人工智能也同樣起到了重要的推進(jìn)作用。

5G 的帶寬可以達(dá)到 10G、20G，但 5G 最關(guān)鍵的作用不僅體現(xiàn)在成為移動帶寬，而是物聯(lián)網(wǎng)。徐文偉提到，5G 可以在一平方公里內(nèi)支持一百萬個連接，而未來的智能世界將是萬物感知、萬物互聯(lián)以及萬物智能。這意味著未來所有東西都搭載傳感器，同時(shí)傳感器之間要實(shí)現(xiàn)互相連接，最終實(shí)現(xiàn)一個智能的世界。在這其中，5G 和其他的連接技術(shù)就是未來智能世界的基礎(chǔ)設(shè)施。

但目前，5G 網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展面臨運(yùn)維、性能提升、業(yè)務(wù)多樣性的復(fù)雜挑戰(zhàn)。徐文偉提到，網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行中，運(yùn)維成本往往是網(wǎng)絡(luò)設(shè)備成本的 3-4 倍，這其中的維護(hù)成本就可以通過人工智能進(jìn)行降低。同時(shí)，70% 的網(wǎng)絡(luò)故障是人為原因造成的，人工智能的引入將可預(yù)測 50% 以上的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備中的故障和問題，因此可以大幅提高運(yùn)營維護(hù)的效率，同時(shí)保證網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的提升。

圖丨徐文偉 （圖片來源：DeepTech）

值得注意的是，徐文偉對時(shí)下非常火熱的自動駕駛話題也發(fā)表了他的獨(dú)特觀點(diǎn)，他認(rèn)為若僅靠汽車自身的傳感和計(jì)算能力是無法實(shí)現(xiàn)完全自動駕駛的。他在會上說道：“僅靠汽車本身的能力，L3 級自動駕駛勉強(qiáng)實(shí)現(xiàn)，L4 還要更多的努力，但 L5 則基本不可能達(dá)到。”

他認(rèn)為，要實(shí)現(xiàn)真正的自動駕駛需要的是智能的車和聰明的路。即車和車、車和路、車和人、車和網(wǎng)之間一定要實(shí)現(xiàn)連接和通信，其中包括了車載娛樂系統(tǒng)、車和網(wǎng)的連接、人與車的互動以及汽車與汽車、汽車與周圍基礎(chǔ)設(shè)施的溝通，如此才有可能實(shí)現(xiàn)真正的無人駕駛。

偏差性、隱私與安全性是未來 AI 全面普及的最大阻礙

當(dāng)然，我們也無法否認(rèn)現(xiàn)階段人工智能發(fā)展還遠(yuǎn)未達(dá)到高級的階段。徐文偉認(rèn)為，人工智能還處于初級的階段，未來的人工智能至少是應(yīng)該有學(xué)習(xí)和推理的能力。如果說人類在 18 世紀(jì)發(fā)明了蒸汽機(jī)是人類超越了體能的邊界，那么人工智能的目標(biāo)和使命就是幫助人們超越智力的邊界，因此人工智能可以被看作是蒸汽時(shí)代 2.0。

人工智能在現(xiàn)階段還無法避免會在工作中出現(xiàn)偏差，當(dāng)這一技術(shù)被用于簡單的工作中，如圖片識別上時(shí)，一定程度上的偏差是完全可以接受的，但在一些與人類安全相關(guān)的場景中時(shí)，人工智能的結(jié)果偏差則可能會是致命的。例如在今年 CES 2019 期間，美國一輛特斯拉 Model S 在自動駕駛模式下撞倒路邊一個機(jī)器人，這無疑再一次引起了人們對人工智能、自動駕駛技術(shù)對質(zhì)疑。

對推進(jìn)人工智能的未來發(fā)展，徐文偉認(rèn)為人才會是一個至關(guān)重要的因素，但現(xiàn)階段人工智能方面仍面臨人才緊缺問題，特別是數(shù)據(jù)科學(xué)家。除此之外，在人工智能的大規(guī)模應(yīng)用中，價(jià)值觀方面的問題也需要我們?nèi)ソ鉀Q。人工智能深入滲透社會每一層面，都會引起人們對隱私和安全問題的關(guān)注和質(zhì)疑，這些問題也是人工智能未來發(fā)展中必須解決的。