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高峰对话:人工智能下一个十年的发展趋势

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发表于 2018-5-25 00:39:23 | 显示全部楼层 |阅读模式
【艾瑞网 直播】2018年5月23-24日,为期两天的2018艾瑞(北京)年度高峰会议聚焦 “智能·无界·决策”,在北京国贸三期大酒店盛大召开。艾瑞峰会汇聚众多互联网行业领军人物、创新者,企业决策者一起看清机遇,改变惯性,开拓认知商业新视野。

以下是“人工智能下一个十年的发展趋势”的高峰论坛对话实录。



高峰对话:人工智能下一个十年的发展趋势

主持人:
艾瑞资本合伙人 张一帆(左一)
互动嘉宾:(左二至右)
百度智能云副总经理 李硕
三角兽创始人、董事长兼COO 马宇驰
乂学教育创始人兼董事长 栗浩洋
百度资本研究董事总经理 曹军波

张一帆:非常高兴能够邀请到四位非常重量级的嘉宾跟大家分享,我是本环节的主持人艾瑞资本的张一帆。我们闲话少叙,请大家介绍自己同时,介绍自己在AI行业里面所做的实践。

李硕:大家好!我叫李硕,来自于百度,百度是国内级平台公司里面最早投入AI领域的,也积累了大量人才。我在百度负责AI跟行业合作方向,在这个方向上百度所提出的战略是ABC一体战略,人工智能、大数据和云,为各行各业把我们的AI能力输送给行业合作伙伴。

我从2016年开始,在百度从事跟AI工程、产品和商业化方面的工作,到现在为止接近两年的时间。谢谢大家!

马宇驰:大家好!我是三角兽的三个创始人之一马宇驰。我们公司刚刚完成B轮的融资,是目前来看人工智能领域里面最好的公司。今年像大家所看到的魅族、VIVO X21等新机背后的智慧视频都是我们提供的,保守估计到10月份左右,大概有1.5亿台手机接入我们,目前已经有2000万台的智能硬件设备接入我们,像小米的小爱、富士康后面也是我们。我们也接入超过200万台儿童的产品,我们是在做人工智能的语音系统,注重在智能硬件、智能客服方面这个方向上。

栗浩洋:我们注重教育领域,做的是教材机器人。用AI系统代替老师,尤其是最优秀的老师给学生授课。我们希望把教育的公平性做出来,同时也受到很多的挑战,人们会说老师这个行业能够被取代吗?其实我们一直坚信人工智能可能会取代几百万老师的工作,我们去年在艾瑞的超级智能大会上被评为了具有潜力的AI公司,我们的估值也翻了5、6倍,而且在全国已经有200个城市开了700多家无人教室。我们代替了40%的老师成本,更重要的是给到孩子更高质量的AI教育。

曹军波:大家好!我是来自百度资本的曹军波,非常高兴参加艾瑞峰会。因为2011年在艾瑞的时候,我一直在做研究分析,对于艾瑞,我觉得在AI领域方面,在国内非常的领先和优秀。

我加入百度资本之后,也感觉到在AI领域里面有更多相关的资源。百度资本是百度成立的三支独立市场化的运作基金,其他还有专投早期的基金,有投长期的长城基金,投中后期的也就是我现在在的百度资本,我也非常愿意跟业内诸位大咖相互交流,谢谢!

张一帆:我们可以很清楚地看到,在上一个互联网时代中,几乎所有人都抱怨说受到来自于百度,来自于阿里,来自于腾讯对于整体行业的冲击。甚至有人直接的放言说,由于有三大巨头的存在,使得中国的互联网的速度加快了。在AI时代中我们发现很多新的需求,有些需求是基于传统行业的改造。我们看到AI时代的来临,在来临过程中,不知道各位更看好的是对于传统需求的改造,还是对于新需求的挖掘?不知道几位是怎样看待这件事情的?

曹军波:这个问题我觉得非常好,在回答之前,我想大家可以看一下最近这三年AI在各个行业领域落地的情况。

首先,安防;这个落地最快,商业化最快。其次是金融;这个领域里面商业化也是往前做了很大的进展。

此外,在教育、医疗,以及硬件生态方面,现在都在有突破式的进展。从AI落地的行业领域里面看,这几个行业领域都是非常扎实、坚实的传统领域。在这几个传统行业里面的需求,通过AI可以非常好地进行赋能,提高效率。这是从AI落地角度来看,它有效赋能到传统行业,高效地解决了很多问题。

另外一方面,可以看到在AI大趋势下,很多领域里出现创新式的发展。包括前面演讲里面所提到的,像AI芯片。还有基于AI的技术创新应用也好,这部分是属于创新的。这样去看,AI对于整个行业的推进,应该是两种领域的发展。早期最先商业化的应该是对传统领域的需求和效率解决。

张一帆:AI对传统行业的改变是根本上粉碎式的改变,不是间接式的。像安防以前出国十几分钟,现在几秒钟就过了。通过这种个性化的分发,你想要的东西,和你想要的结果,可以达到几百倍的改变。我们在做的AI教育也是一样的,每个人的效率提升,每个人的学习时间完全可以通过AI和你的认知能力操控,这样的技术,我们想教育行业几千年来一直没有改变。

通信发展几千年来从飞鸽传书现在到微信,教育还是人对人、面对面,没有通过技术所改变,最终是效果的改变。我们是不是能够通过这种技术手段,找到所有人的知识结构的薄弱项,你学习能力的敏感性和你性格的偏好,给到你最适合的解决方案,让每个孩子都能成才。我觉得AI今天真的做到千人千面。

栗浩洋:我们是语音领域的公司,作为一家B2B2C的公司,我们理解是首先在传统行业当中,发觉并且满足了他们新需求。因为To B的公司很难创造性需求,因为我们是2C的去做这个东西。在整个过程中,作为能力层的技术,确实对一些传统的做法,无论是打标签式的,还是做规则库等,有一个相对来讲颠覆性的进展,用机器学习的方式、自动化的方式更加高效。无非是给合作方提升了他们的效率和用户体验,降低了成本,这是他们最主要的部分。

从C端来说,首先大家经常用到的像音响,像小米音响小爱同学,你能跟他说一些有的没的。另外是电视行业当中,当技术落实到商业应用时,规避和淘汰了很多伪需求的地方。虽然大家想一想这个事情很多地方用,真正在这个领域它不像图像、眼睛、声音、耳朵有一个直观地对比,我们做的是类似于脑的处理,没有直观的对比。事实上它在整体的社会预期上,要把它想得更加科幻一点,这是我们目前所看到的。

李硕:今天AI技术本身能做到的事情还在很早期,我们设想过的那些今天在市面上吓唬人的东西来讲,的确还是很早期。做AI方向的创业公司必须要想清楚,AI今天能解决什么问题?不能解决什么问题?我觉得去设想未来的东西,来指导今天很多的具体商业化落地,就会陷入到很多的伪需求在这个里面,所以火眼金睛非常的重要,哪些是人做的。

当然,也需要非常大的勇气去预判未来一年、两年、三年,随着技术的成长,哪些本来不能解决的问题又能解决了,这个事情需要整个行业和产业一起去实现,找到突破口。

另外,技术可能很好,如果它不能产生很好的用户价值和商业价值,也很难获得成长。在商业来看有两点,一个是行业里面要么有痛点,要么对这件事情有非常明确的效果提升预期。在安防行业里面就有非常大的痛点,视频有很多的监控**,但是人看不过来。人要在监控**里面找到一个嫌疑分子,是非常大的工作量,这是有痛点的方向。而AI的技术价值恰恰可以在有痛点的领域里面找到自身价值。因为百度的AI技术相对比较完整,从最底层的计算能力到最上层感知、认知等等各个方面,我们把这些能力跟不同行业选择时,都在看这两个方面:

1、是否有痛点;

2、得到的价值是否显化的价值。

这个行业和场景IT化水平如何?如果它的IT化和数字化水平还停留于Excel阶段的话,也很困难。在这三个方面我们去选择AI应用化的场景。

张一帆:我们今天所看到的AI核心目的不是为了取代人类,而是完成人类所不能做到的事情,通过AI可以做得更多、更好、更快。在这个赛道上来看,能看到很多点,其实人类已经无法追赶AI了。比如说一个老师不可能在同一个时间跟很多学生讲不同的话,也没有办法一个客服面对多个客户,也没有办法更高效率去做安防,这都是很明显的痛点。三位看到企业当中,有很多企业的效率提升很多。用一个简单直接的方法,向大家证明一下,你们在自己领域内提升效率的部分到底有多少?

李硕:我先举几个我们做过的比较好的案例。在人工客服领域里面,尝试用对话机器人、知识图谱、知识库、自然语言理解来替代相对传统的客服领域。在去年投资规模达到几十亿的场景下面,帮它节省处理客服工作量达到30%。这是个价值可衡量的场景,在这个场景下面谈商业的合作,就变得非常直接,因为这个效果能够看得到。

包括百度做的无人驾驶、对话机器人方面,我们也能看到今天实际上在自动驾驶方面,一些特定的场景下面,我们的无人驾驶都已经跑得非常好。并且有很多的外国元首和国家领导人曾坐过我们的车,大家知道他们坐这些车之前,都有着非常严格的安全检查,保证这个过程当中是万无一失的。所以,他们在坐之前,就已经通过非常严格的检查过程,来去实现综合路况下面的无人驾驶。

马宇驰:讲到提升效率,一定是要在已有的情况下来解决问题和资源配置。我们在客服上面集中在两大部分,第一个是移动运营商,做了中国移动目前上线的山东省,进去以后有一个按键机器人替代人工回复,你直接跟他说我手机欠费了怎么办?我手机有没有停机?余额多少钱?它都可以告诉你。你说我密码忘了,它可以帮助你重置。你说我开通什么流量,只要认证之后,都可以通过机器满足你。这是今年上线的,真正通过语义人工智能去解决痛点。中国移动大概有10万的客服姑娘们,流失率比较高,还要做心理辅导。哪怕只解决其中5%-10%,基本上节省了上亿成本。去年到今年逐渐会有更多的省落地。

传统的金融类智能客服我们怎么做的呢?这个领域我们拿了广发证券、天宏基金等等,我们做的是它们语义的基础平台和能力平台,在这个基础之上可以构建智能客服。它跟传统的客服行业的本质区别,比如说500个人500个答案,靠纯人工去找标签回答,效率很低。很多做智能客服去解决问题,标注大家都有,就看你是80%、90%用了标注,还是10%、20%用了标注。我们利用算法来系统的解决,当第一批数据过来后,可能用一周时间去解决。第二批陌生数据进去以后,80%是结构化的,剩下20%不准再去校正它,利用机器学习,这是极大地提高能效。即便如此,在这个领域,很难赚到实际意义上的钱。30、50万的单子去拼对于我们来讲不太值当,我们的客单平均在100万,我们做的是能力系统,做的是文章分析,做的是底层结构体现技术壁垒的地方。

栗浩洋:我们是用搜索AI系统去代替特级教师给学生进行一对一的授课。我们把所有的中国顶级的名师智慧、教学方法、教学手段都集合在AI系统中去,通过顶级教师一对一的教学,大家可想而知,这个成绩的速度非常之快。

我们的教育效果都是跟高级老师、中考命题组专家去对比,都超过他们,在国际上也有很多的论文获奖。这种效果带来的结果是什么?大家在我们这里报个名,学生成绩就可以提升了,我觉得抹平了教育资源不平均的问题。在AI时代,我觉得很多地方都是透明的,不存在于信息差,效率差也会在改变。在三线、五线,甚至七线城市,他们的孩子都可以被送到一线城市最顶级的教师教学。

张一帆:刚才几位嘉宾所谈的是,我们要寻找到工种足够落后可替代资源的市场,才能够支撑AI这件事情。

曹军波:AI有AI擅长的地方,人类有人类擅长的地方。现在如果把它做一个矩阵来看的话,我觉得价值差最大的地方在于AI擅长、人类不擅长。在这个领域里面,比如像安防领域里的视频、图像识别,这的确是人类撑死看10张图片就受不了了,对于机器来讲很简单,因为AI算法已经达到这个地步了。这个时候你会看到价值和效率倍增,在这个价值差领域里面,还有哪些领域能达到这个水平呢?我们刚才讲从客户角度来讲也可以出现,教育浩洋总也在突破。

栗浩洋:我觉得大部分领域只是时间长短问题,人类工种大部分会被AI代替。

曹军波:在二级市场这个事情能够实现,二级市场里的数据量足够大,这是利用AI进行决策投资非常好的方式,这个时候AI的价值凸显。中国的ETF足够的话,我相信智能投顾也会在中国快速起来。

张一帆:最根本问题在于AI可以做出理性地选择。

栗浩洋:还有一个是全职全能,在这样数据量情况下,人没法跟AI相比,我觉得客服肯定会被替代。教育领域也是一样的,老师不可能知道几十万个知识点,像一个老司机不可能知道每一个道路。

张一帆:你从大行业逻辑来讲,给所有孩子最好的教育,最终抢了别人的工作。

栗浩洋:我觉得抢工作这件事真得是很恐怖的事情,过去机械化工作抢了几十亿人的工作带来大规模失业,我觉得这会造成社会的问题。国家和政府要对他们进行再就业提前五年时间培训,提前预防这个情况。

曹军波:某种情况来说,无论替代还是完全干掉一部分工作,至少从目前来讲,某种程度上AI更多提升单人作业的效率,释放更多的生产力。在AI技术上的发展,不是一刀切,有他没我的问题,我觉得是共生的问题。不然有一天,AI把能替代的东西都替代掉了,这也是很尴尬的问题。

栗浩洋:AI替代是很必然的趋势,大家也不必要恐慌。以前人类90%多都是农民,现在只有5%的农民就可以养全世界了,不要害怕被代替工种,中间的过程让他舒服一点,也不要去讳言。老师不可能全代替,会代替他教书的部分,老师可以去育人,鼓励,这是必然,只是时间问题。AI的成熟速度肯定比一个客服三五年的练习、培训成熟速度快得多,是呈几何速度增长。

李硕:客服失业这件事不用担心,因为没有人愿意做。我们在客服领域做了一两年时间,自动驾驶、翻译,我觉得相对简单决策的场景,被机器代替是好事,解放出时间可以做更多的事。

张一帆:我们把最后这个话题就定格在这儿,我们认为五年以后AI会在哪些地方创造价值。或者换一个角度来说,AI应该会在哪些行业爆发?

李硕:这个问题的确回答起来还是有挑战的,从我们角度来看,认为像车和交通领域肯定是非常巨大综合性的AI应用场景,因为它涉及到感知,涉及到认知,你要认识周边的环境。同时,在这样的场景下面,又在解决大量人的出行问题,不是驾驶问题。本质上你从一个地方到另外一个地方,你需要出行。也许有人喜欢开车,看今天也有人买手动挡的车,因为他喜欢驾驶。真正辅助于人出行目的的话,更多人把自己的时间和出行舒适度提升。从我们角度,出行和交通是非常巨大的赛道,能够带动周边配套的产业和价值非常多。

马宇驰:从我们实践来看,因为毕竟公司做到这个程度,也会一直在某些方向做下去。为什么最开始举了我们介入手机和智能硬件的例子,未来几年手机的可拓展性发展,手机厂商非常的清楚。可以认为和目前的状态上不会有特别本质的变化,依然会有屏存在。我们做的事情,希望无论是手机还是智能硬件,不再是一个简单的工具,智能手机因为你装了APP,因为屏大,你用它所以合适。是因为你拿起来的时候你的手机更满足于你的需求,现在智慧视频已经在新机上发布了。

在硬件上,我们基于语义打造全息的交互习惯。你看文章,微信打字都是一种交互,建立新的交互习惯上,无论落在硬件还是软件,有这样人机交互更简便、更准确、更精准机会时,我相信这个机会也是目前我们在其中发力的地方。

栗浩洋:我最看好的AI产生作用的行业,一个是医疗一个是教育。这两个领域有什么特色呢?在过去从业者中是参差不齐,特别明显。客服的水平可能还没有那么参差不齐,打一下你的银行余额,如何分期,都还差不多。对于老师来讲,新东方和好未来都是我们的股东,他们最差的老师和最好的老师能差一百倍。医院里面也是一样,好的医生和差的医生给你看病,结果是千差万别的。在这样的情况下地AI用它的智慧把短版补齐,这对于我们行业体验和国计民生巨大的帮助。如果教育效率大幅度提升了,是不是以后小孩子高考分数都很高,全都是学霸,真有这种可能。也许小孩子会学十倍的内容,你想想一百多年前我们只有诗书五经,现在我们比以前需十倍的内容。

曹军波:总结一下这三年AI取得的效果和共性是什么?共性是数据量足够大,痛点足够明显,AI恰恰是最好的解决方案落地。沿着这个方案去往后面三五年看的话,这个逻辑仍然可以被印证。数据量在这个领域里面依然足够大,随着物联网的发展,我觉得这两个技术落地的规律和时间,其实已经比较明显了。未来三到五年,会有更多的车、家居,以及传统领域里面数据量暴增,它的很多痛点在早期没有解决的情况下,可以从AI角度抓住这个机会,这是通用的思路和看法。

比如说物流行业,现在它们才刚刚信息化,什么时候它的数据量达到智能安防时间时,那个时候它跟AI的结合是相对可视化的节点。

张一帆:对于未来的描述,我们可以清楚地看到,AI还处于早期的阶段。在未来,我们明显感觉到,AI的成长速度比我们成长速度高很多,现在还有很多大量的需求还无法满足,我们对于未来最大的期待其实是还没有发现,甚至于还没有办法认识到那些新的地方。希望今天的panel,能够帮助大家激发对于AI应用和AI技术的热情,也希望大家通过嘉宾分享的方法,能对大家有所启发。

(本文为艾瑞网独家原创稿件 转载请注明出处)
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