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第六屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會在中國烏鎮(zhèn)舉行。曠視聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO唐文斌出席大會并與媒體對話。
唐文斌表示，人工智能時(shí)代亟需一個(gè)滿足產(chǎn)業(yè)需求的操作系統(tǒng)，因?yàn)槿斯ぶ悄?a target="_blank">算法從研發(fā)到部署是一套龐大的系統(tǒng)工程，目前業(yè)界普遍把深度學(xué)習(xí)框架作為算法開發(fā)工具，但是學(xué)習(xí)和使用成本高，難以規(guī)?；?/p>
“為了解決這個(gè)問題， 2014年我們開始研發(fā)Brain++，它是一套端到端的AI算法平臺，目標(biāo)是讓研發(fā)人員獲得從數(shù)據(jù)到算法產(chǎn)業(yè)化的一攬子技術(shù)能力，不用重復(fù)造輪子也可以推進(jìn)AI快速落地。我們的Brain++還引入了AutoML技術(shù)，可以讓算法來訓(xùn)練算法，讓AI來創(chuàng)造AI。”
對于做這件事的挑戰(zhàn)，唐文斌認(rèn)為，最大的挑戰(zhàn)是公司自己要堅(jiān)信做這件事情的價(jià)值，而且能夠在這件事情上持續(xù)去做。因?yàn)樗囊娦]有那么快，不會很快見到收益、看到成果、看到商業(yè)收益，這其實(shí)是需要很堅(jiān)定的投入和決心，才能把這個(gè)產(chǎn)品做得足夠好。
唐文斌認(rèn)為，人工智能處在很早期的階段，現(xiàn)在更多的說人工智能是針對具體場景、具體問題的一個(gè)工具性的算法，但人工智能的發(fā)展，在接下來會有非常大的空間去使得它變成更泛化的人工智能。
以下是本次對話的部分內(nèi)容：
問：在Brain++研發(fā)過程中，我們遇到主要的挑戰(zhàn)來自哪些方面？其中最重要的是什么？數(shù)據(jù)、人才，我們研發(fā)不同階段中挑戰(zhàn)會有變化嗎？
唐文斌：任何一個(gè)公司其實(shí)想去做內(nèi)部的基礎(chǔ)設(shè)施，某種程度上在內(nèi)部會有質(zhì)疑，因?yàn)樗囊娦]有那么快，不會很快見到收益、看到成果、看到商業(yè)收益，這其實(shí)是需要很堅(jiān)定的投入和決心，才能把這個(gè)產(chǎn)品做得足夠好。在這個(gè)過程中有很大的挑戰(zhàn)，技術(shù)、人才方面的挑戰(zhàn)是一方面，但這不是最大的問題，最大的挑戰(zhàn)是我們自己要堅(jiān)信自己要做這件事情，而且能夠在這件事情上持續(xù)去做。
往往很多公司會更關(guān)注于做更直接見效、商業(yè)上能夠有直接收益的工作，這會是大部分人更現(xiàn)實(shí)的選擇。但是，我們認(rèn)為一家公司要走得更長久，不僅僅是今天靠聰明的人靈機(jī)一動做幾個(gè)優(yōu)秀的算法就能實(shí)現(xiàn)的，而是要思考怎樣才能持續(xù)地產(chǎn)生優(yōu)秀的算法，怎樣能夠把更多的算法規(guī)?；腕w系化地做這件事情。做算法這件事情，不僅僅靠幾個(gè)聰明人，而是能夠把聰明人的想法沉淀到系統(tǒng)，因?yàn)檫@個(gè)系統(tǒng)能持續(xù)不斷產(chǎn)生算法，這是很關(guān)鍵的一件事情。
所以更大的挑戰(zhàn)來自于我們做這件事情的決心，這個(gè)過程中還是有過質(zhì)疑、挑戰(zhàn)和團(tuán)隊(duì)內(nèi)部的不理解，但我們一直堅(jiān)定地在做這件事情。
問：你認(rèn)為目前人工智能發(fā)展到了哪個(gè)階段？
唐文斌：有人說如果把整個(gè)過程比作上大學(xué)，現(xiàn)在的人工智能還處在“幼兒園”階段。我覺得這個(gè)問題其實(shí)回答不了，但我同意人工智能處在初級階段的說法。我們只是了解到、探索到了一些有效的方法——我們看到了深度學(xué)習(xí)，某種程度上它也從仿生學(xué)的角度有一些啟發(fā)，但真正對大腦工作模型是什么樣的，我們還是處于很無知的狀態(tài)。所以，我認(rèn)為人工智能處在很早期的階段，現(xiàn)在更多的說人工智能是針對具體場景、具體問題的一個(gè)工具性的算法。但我認(rèn)為人工智能的發(fā)展，在接下來會有非常大的空間去使得怎樣變成更強(qiáng)的人工智能、變成更泛化的人工智能，這里面有非常大的空間。
問：很多技術(shù)型的公司，像微軟他們在上市后在研發(fā)上可能沒有那么激進(jìn)了，可能會有很多的考慮。咱們未來在研發(fā)投入上有怎樣的一個(gè)計(jì)劃？
唐文斌：我并不同意你的邏輯，我認(rèn)為優(yōu)秀的這些公司，不管是微軟、Google、Facebook和亞馬遜，這些公司在研發(fā)都有非常大的投入，他們有自己的研究院、比如Google X，有這種獨(dú)立于自己整個(gè)部門的獨(dú)立的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，當(dāng)然每一家公司都要考慮面包和遠(yuǎn)方的平衡，但我認(rèn)為這些公司都是有技術(shù)信仰的公司，我不太同意你的論斷。某種程度上，一家公司當(dāng)你在商業(yè)上成功的前提下，你是有社會責(zé)任去推動這個(gè)行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步，去推動這個(gè)世界能夠進(jìn)一步往前走。所以，我自己是非常欣賞Google，我認(rèn)為啟示他們在研發(fā)和創(chuàng)新上投入很多，干了很多聽起來并不那么靠譜的事情，從這里面我能看到他們對技術(shù)的信仰，他們堅(jiān)定地在這些方面去嘗試和突破自己的邊界。
問：安防領(lǐng)域的“蛋糕”已經(jīng)瓜分完了，下一個(gè)“蛋糕”是哪里？
唐文斌：機(jī)會遍地都是。本質(zhì)上人工智能既是一個(gè)產(chǎn)業(yè)，也不是一個(gè)產(chǎn)業(yè)，它本質(zhì)上還是一個(gè)工具。我們帶著這樣技術(shù)的視野和技術(shù)的工具，去看不同的行業(yè)里有沒有可能讓它變得不一樣，我自己判斷有兩種類型的不一樣。
第一，成本結(jié)構(gòu)和效率結(jié)構(gòu)上的不一樣，所謂的降本增效。第二，體驗(yàn)上的不一樣，能夠帶來體驗(yàn)增強(qiáng)。核心價(jià)值就這兩種，到底哪種類型，比如下一個(gè)機(jī)會在哪里？其實(shí)很多人在做自動駕駛、醫(yī)療，這都是機(jī)會。只是可能每個(gè)行業(yè)有各自的復(fù)雜性，有技術(shù)挑戰(zhàn)的難度，落地的周期會不一樣。
曠視選擇了一個(gè)場景，我們選擇在供應(yīng)鏈邏輯下，從制造端到物流端到最后的零售端，在這樣一個(gè)鏈條里去看怎樣做降本增效。
問：你現(xiàn)在最大的焦慮是什么？
唐文斌：最大的焦慮是每天只有24個(gè)小時(shí)，現(xiàn)在做事情不夠快。我們現(xiàn)在想做的事情有很多，而且很多問題其實(shí)都想得挺清楚，但想到和做到還有一個(gè)鴻溝在那里，需要有很強(qiáng)的執(zhí)行力，需要有更多優(yōu)秀的同學(xué)加入我們，我們一起把這件事情實(shí)現(xiàn)出來。
問：相對來說，我們是AI出現(xiàn)后比較成功的一家。下一步您覺得拼的是什么？
唐文斌：不要講我們是成功的一家，我們只是起步相對早，發(fā)展相對比別人更靠前的一家公司而已。人生有三大問題，你是誰，你從哪里來，到哪里去，對于公司而言也一樣，大家都要回到最本源的幾個(gè)問題：你到底在給社會、給客戶創(chuàng)造什么樣的價(jià)值，為什么是你？為什么是現(xiàn)在？這是每個(gè)公司需要去回答的一些問題。剛才問我們的壁壘是什么？護(hù)城河是什么？我認(rèn)為這其實(shí)是需要我們回答的問題。
對于行業(yè)內(nèi)每一家公司而言，我們都需要想清楚，我們真正的核心價(jià)值是什么？我們的核心技術(shù)是什么？我們怎樣給不同的場景、給客戶帶來的價(jià)值是什么？我們通過這樣的一些方式，是否能夠通過給客戶創(chuàng)造價(jià)值，從而能夠分享它的利益，形成我們自身完整的商業(yè)模式，能夠讓這家公司持續(xù)往前走。其實(shí)還是一些最基本的問題：你的意義到底是什么？
回過頭來，曠視作為相對走得比較早的公司，商業(yè)化上可能比別人走得更快一些，規(guī)模上也更大一些，但這僅僅都是起步。我們想做的事情還有很多，我們有太多的事情先想了，但沒有做到，有些是沒有做到，有些還沒有做，我們有太多這樣的事情。
這是一個(gè)非常大的市場，這是一個(gè)非常有前景的市場，有媒體問我說，在經(jīng)濟(jì)面臨壓力時(shí)，人工智能的公司到底是利好還是不利好？某種程度上，我認(rèn)為是利好，只有在這樣的場景里，才更加注重降本增效帶來的價(jià)值。大家都在講，所謂風(fēng)來的時(shí)候，大家關(guān)注點(diǎn)都不在這個(gè)地方，而那正是真正需要精細(xì)運(yùn)營，需要把每個(gè)地方環(huán)節(jié)、效率和成本看得更仔細(xì)的時(shí)候，我認(rèn)為這是AI的價(jià)值，因?yàn)锳I的核心價(jià)值就是重構(gòu)整個(gè)效率和成本的結(jié)構(gòu)。
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