剛剛跟一個AI企業的創始人閑聊天，他沒有想搞宣傳，我就是一些樸素的好奇，收集一點反饋。

問：人工智能到底會不會取代人類？

答：在中短期内，人工智能并不存在取代人類的可能。長期看來，這種希望也比較渺茫，這是一個人工智能科學家的樸素認知。

問：“樸素”做何理解？

答：就是有什麼說什麼，心不慌肉不跳。人工智能的能力是歸納，而人可以演繹。現在人工智能技術都是基于深度學習，而深度學習本質上是一個概率學，能夠無限趨近于100%，但無法達到100%。

問：舉個例子？

答：教一個孩子認識蘋果，大概給他看三個就夠了，告訴他，這就是蘋果。下一次再看見蘋果，他可能知道也可能不知道。如果不知道，可以告訴他，這就是上次說的蘋果。幾次之後，他就認識蘋果了。

問：人工智能又是怎樣？

答：深度學習要想「搞定蘋果」，需要1萬個蘋果給它看，這是所謂的“訓練數據”，可以達到識别率 90%。也就是說假如1萬個蘋果，有1千個會識别錯。我們問電腦，這1千個為什麼識别錯了？它不會回答說，顔色不一樣，形狀不一樣，而是說，求了偏導、積分等，結果是0.4，阈值0.5以上才是蘋果，所以它不是蘋果。

問：如何糾正它？

答：沒辦法，隻能說是訓練數據不夠多，再找 10 萬張蘋果的照片訓練。終于，識别率到達了 98%，但還有2%錯誤。人工智能這個事搞了很多年，還沒有把很多根本的原理給解釋清楚。人工智能跟人的智能，是本質上不同的。

問：前兩年，波音737MAX8型飛機出事也是類似的問題嗎？

答：那個自動駕駛系統，在飛行員命令飛機停止俯沖後，每隔5秒鐘，再次自動讓飛機進入俯沖。如果飛行員再把機頭擡起來，5秒鐘後，人工智能程序就把機頭再按下去......如此反複，一場讓飛行員無可奈何的“人機大戰”，最終造成兩起慘劇。正是因為人工智能完全接管了駕駛，而不是作為參謀讓飛行員選取最優方案。

問：本可避免的機毀人亡，這是不可接受的。

答：所以人工智能對人不是代替，而是協同。2019年3月中央全面深化改革委員會第七次會議上指出：“構建數據驅動、人機協同、跨界融合、共創分析的智能經濟形态。”美國也在國家人工智能發展戰略中提出“HUMAN AI COLLABORATION”。Google DEEP DREAM網站的首頁，同樣也是“HUMAN AI COLLABORATION”。

問：人機協同真能戰勝人工智能嗎？

答：1997年，卡斯帕羅夫，人類象棋冠軍，輸給了深藍，一台人工智能。對大多數人來說，這是一個人類将被人工智能支配的時代。但在2005年，兩名業餘選手配合三台筆記本電腦，在自由式國際象棋錦标賽上戰勝了超級電腦與國際象棋大師。2014年自由式國際象棋對抗錦标賽上，人工智能赢了42場，而“人機協同”赢了53場。

問：人和人工智能各自強在哪裡？

答：相比于理性而冰冷的計算機，人類在處理抽象化、情緒化、非邏輯性的問題上有着不可逾越的優勢，而隻是在大量重複、海量計算和海量記憶上遜于計算機，而通過人機協同，将這些問題交給計算機，就能很好地彌補我們的短闆。

問：馬斯克警告，人工智能可能引發第三次世界大戰，人工智能是人類文明的最大威脅。由獨裁政府研發的人工智能可以“長生不老”，它的統治比任何領袖和政黨都要長，從而創建一種永久的壓迫結構。你如何看？

答：有可能，但非常久遠，非常渺茫，除非目前的人工智能基礎原理發生颠覆式變化。

問：人機協同能複制專家的能力？

答：這是目标，還沒完全實現。舉個例子，醫療領域的痛點在于專家少而病人多，人機協同不是替代專家去問診，而是利用專家的知識技能，過濾掉并非重大病患的90%的信息，使得專家可以集中處理10%的關鍵問題。

問：軍事領域對人機協同怎麼看？

答：美國海軍部長雷·馬布斯曾經說：“好萊塢向我們展示了未來機器人軍隊，但真相是無人駕駛系統離不開人類的控制。因此，載人界面将成為無人戰争新時代的标志。我們不打算把人類排除在這個循環之外，但我們認為是時候重新定義人類在這個循環中的位置了。”

問：人具體是怎樣的位置？

答：載人界面就是人機交互，人機交互是入口，通過語音、手勢、人臉、人體、虹膜、大數據等全面的人工智能技術，閉環實現自然流程的人機之間的交流。

問：中國是世界工廠，人機協同有什麼用武之地？

答：從中國制造到中國智造，智能化正是其核心部分。“自動化”追求的是機器自動生産，本質是機器替代人，大規模的機器生産；而“智能化”追求的是機器的柔性生産，本質是“人機協同”，強調機器能夠自主配合人的工作，自主适應環境變化。

問：可以理解成千人千面？

答：是的，但這隻是針對工業制造的。人機協同在其他方面都還有很多用處，比如供應鍊金融，原來倉庫裡的貨物占用企業資金，但不能被抵押，現在把這些貨物映射到數字世界，能實時被銀行看到，就可以作為抵押品，把錢貸出來。這就是一個典型例子，讓冗餘數據産生新的價值。

問：如何跟BAT競争？

答：人工智能跟社區買菜不一樣，不是資本投入就可以立馬見效的，它本身有一個很長的研發和産出周期，不是掙快錢的行業，它需要紮實的深入各個行業，改變他們的業務流。巨頭會面臨“創新者的窘境”，比如黑莓、諾基亞、網景等等，而巨頭的壓力會讓創新者成長得更加茁壯。

問：你看AT，從PC到手機，再到人工智能時代，一直很強。

答：巨頭不會永恒。

問：人工智能公司到底是互聯網屬性還是傳統屬性更強？

答：人工智能公司是傳統公司。

問：你有沒有獨一無二的反共識？

答：反共識的原因是隻有少數人能夠看到未來，就像現在很多人在經曆前兩年的人工智能繁榮期之後，面對價值回歸期和低估期，就會說人工智能又不行了。人往往在短期高估技術的發展，而在長期又低估技術的潛力。

問：好像做操作系統的很少？

答：從早期的混沌到如今的逐漸成熟，中國的人工智能行業進一步演變為了芯片、操作系統、AIOT三個主要的細分賽道。在1999年美國搞癱了南盟通信系統後，時任國家科技部部長徐冠華曾有一句“缺芯少魂”的感慨。芯指的是芯片，魂是操作系統。

問：搞芯片的似乎比較多？

答：畢竟在這個細分賽道上有寒武紀、華為、商湯等衆多頭部公司。而操作系統方面，相信大部分人都沒聽說過，在這個領域的頭部玩家比較少。

問：是因為更難嗎？

答：它更不一樣。像Windows、Android、IOS這三款操作系統，都是國外系統，都是2C領域，而人工智能以2B為主，需要更強的專業能力，與2C系統有本質的區别。2C領域幾乎被Windows、Android、IOS壟斷了市場，但人工智能的操作系統競争格局還沒形成。更為重要的是，行業的标準化尚未成型，深耕的公司擁有持續的生命力。

問：這個行業容易壟斷嗎？

答：2C操作系統具有天然壟斷性，一旦前排優勢形成，後發突破難于上青天。但人工智能行業的操作系統以2B為主，每個客戶需求千差萬别，由于極強的專業性，導緻市場很難被壟斷，在可見的5-10年，會有多個操作系統并行蓬勃發展，趨勢更多的可能是互相融合。

問：中美在人工智能上的對比？

答：美國在人工智能上目前還占優勢，無論是資本支持、還是基礎研究，但應用落地落後中國，中國很多資本和媒體對高新科技企業前期高研發虧損不太理解。但現在，科創闆提供了一個機會。

問：幾家人工智能企業被美國列入了實體清單。

答：這是一場科技戰，美方針對性的遏制中國高科技産業，就是中國目前缺乏但有可能發展起來的。比如，我們看到了芯片、5G、AI、大數據等等，即“新基建”的身影。可見，新基建不僅是我國的國家戰略，同時也是全球各國正在努力争奪的戰略高地。

問：你理解的新基建是什麼？

答：包含了兩層，一層是基礎設施層，包括智能芯片、5G、感知網絡、數據中心等；基礎設施上面還有一層，是人工智能，尤其是人工智能與實體經濟的深度融合所構建的智能經濟形态，它是面對各行業複雜情況提高效率的關鍵。而大國的競争從來都是效率的競争，麥肯錫認為2030年人工智能将提高全球GDP 12%左右。

問：所以這是“國運”的前線。

答：科技報國。

問：你是學者出身，如何讓自己“接地氣”？

答：殘酷的市場競争會倒逼所有“學者”學會接地氣。

問：你開過人嗎？

答：曾經，我們在某個項目的驗證測試裡，效果提升了兩個數量級，排名第一，但客戶最終沒采用我們的産品，原因就是我們剛成立，拿不出需要的三年财報。我把自己關了三天，出來後第一件事就是開除了直接負責該項目的副總裁。

問：為什麼？

答：B端市場是嚴肅的，認品牌和資質，這是一個事實。不能像愣頭青一樣亂撞。走彎路的根本原因是戰略不清晰，不管是不是資質問題，前期沒做好準備就是自己的問題。

問：你如何看待“管理”能力？

答：把合适的人放在合适的位置；招比自己聰明和強的人。

問：人工智能的時代，變和不變分别是什麼？

答：提升的是效率與體驗，不變的是需求。