阿里云机器智能首席科学家批“学术放卫星”现象:做科学就要耐得住寂寞

镁客请讲
2018-07-12 15:43 伶轩 镁客网

如果一个科学研究者经常出现在新闻上,发表最新的研究进展或者论文,那基本可以判定,他的研究没有未来。

前言:

人工智能的未来是什么?在刚刚结束的TechCrunch杭州峰会上,阿里云机器智能首席科学家闵万里就对此话题进行了深入探讨。但对于当前“AI被炒的火热,总体产能却不高”等方面的问题,并未过多涉及。

因此,会后我们与闵万里来了场深度对话。对话中,闵万里从自己的视野和阿里云的业务出发,对当下科技行业浮躁的现象做了深入解析,并表示,“我们要回归到人工智能的本质,真正的去研究人脑是怎么工作的。做技术,一定要耐得住寂寞;做科学,则一定要走下神坛。”

阿里云机器智能首席科学家批“学术放卫星”现象:做科学就要耐得住寂寞

“AI+产能不高”是个伪命题

天合光能电池片A品率提升7%;

协鑫电池切片良品率提升1%;

中策橡胶橡胶加工合格率提升5%;

恒逸集团实话生菜煤炭消耗率降低3%;

......

这是在与阿里云ET工业大脑合作后,这些在各自领域均是龙头企业的厂商,产能提高的真实数据。但个位数的产能变化,对于企业来说,真的有必要应用AI技术吗?

阿里云机器智能首席科学家批“学术放卫星”现象:做科学就要耐得住寂寞

“百分比是很能反映问题的。”

以天合光能的电池片为例,在中国所有的太阳能企业中,电池的净利率都是非常低的。即便是天合光能此前只有2.91%左右的电池片净利率,在行业来说,也是处于中上游水平的。

这其中有一个很大的原因,就是电池片的合格率很低,成本较高。一般情况下,电池片分为四个等级:A、B、C、D。A最佳,D则基本是废品。

“A品率的提升就意味着净利润的提升。我们仅在天合光能的1个车间、4条生产线试点了几个月,ET工业大脑就为他们创造了几千万的效益。

“而当下很多人所说的,AI技术并不能为有效的提升产能,不过是因为大多数技术人员,不愿意真正的下到车间去了解用户的痛点和需求。只在办公室码代码,具体应该做什么都不知道,怎么可能提升产业的产能呢?”

下车间、下农田......技术人员应该忘记自己的身份,走下神坛

“如果真正的AI人才愿意走到实际的场景当中去的话,一年内,产能绝对就会有立竿见影性地提升。但现在的技术人员,大都是在‘神坛’上自我陶醉,对于产业真正的痛点,完全不了解。”

就拿“大脑”来说,“城市大脑”、“交通大脑”、“工业大脑”、“医疗大脑”、“超级大脑”......各种“大脑”充斥在行业的方方面面,但实际的应用效果却几乎为0。

阿里云机器智能首席科学家批“学术放卫星”现象:做科学就要耐得住寂寞

“我们为什么能帮助天合光能将A品率提升7%,是因为我们事先去到了他们的生产车间,实地了解了他们在生产制造过程中遇到的各种问题以及该产业当前的痛点。”

“但恰恰在这一点上,很多做技术的人不愿意忘记自己的身份,不愿意跨界到车间,甚至农田去找客户或产业的痛点。他们觉得在实验室、工位上就可以凭感觉‘治理天下’。这是一个很大的问题。”

在“技术界”有一个很有意思的现象,几乎每周,都会有一些国际性的技术大赛,也几乎每一周,都会产生一些“顶级技术冠军”。

“平常对AI技术稍有关注就会发现,这些‘冠军’大多是昙花一现,很少有能将技术真正应用到行业中,更别说解决各行各业悬而未决的事情,并将其产品化和规模化了。”

我们应该追求的是用技术为行业创新,而不是一次两次的排名。排行榜每天都在变,就算是国际足坛也是这样,即便排名第一也不见得能在世界杯中获得冠军。但行业问题始终在那里没有被解决,只是没有人愿意‘下去’发现这些问题而已。”

简单来说,单纯的说技术优势是没有任何意义的,忘记自己的技术身份,切身去找业务痛点才是从业者和企业应该去做的事情。

“当然,我们还必须承认,技术不是万能的。就当前来看,AI技术并没能达到大家所期盼的‘智能’,我们只是在物理极限上,一定程度上超越了人类。而这,其实早在2000年前我们就已经做到了。”

如果真的要说,机器在物理极限上超越人类是什么时候,东汉时期就已经出现的“算盘”就是一个很好的例子,它将“0、1、2、3、4、5、6、7、8、9”十个数字和“四舍五入”的规律完美的融合进了算珠中,在“算力”上超越了人类的心算和手算。

“也因此,在没有让机器拥有‘人脑的深度’之前,我们还有很多基础性研究需要去做。”

但这些,并不是短期内就可以有立竿见影性效果的。

“放卫星现象”不可取,做科学家就要耐得住寂寞

“人脑的深度”是什么?

闵万里给我们举了个例子:

今天,我喝了一瓶水。脑海里立马浮现出了,10年前的某一天某一刻,我也喝了一瓶水,并和几个好朋友畅聊了很多事情。再回想现在,与当时有了很多的变化。

“此情此景”,就是人脑深度的表现之一。

除此之外,“洞察”和“远见”也是“人脑深度”的重要特征。比如“看监控”,看似很简单的事情,人去看,能够就视频呈现的表面信息进行联想和解读,从而抽丝剥茧得到最终结论。但机器去看,又能从表面信息往下走几步呢?

“人的大脑是很复杂的,让机器拥有人脑的思考能力,首先就必须要知道,人脑细胞的工作逻辑。哪几个或哪些小区域的细胞运动,就会发出‘喝水’的指令;哪些细胞的组合,会发出‘跳’的指令;哪些又是控制联想并启动其他‘记忆细胞’的?

“但直至今天,我们的探测技术还没能精确到每一个细胞,只能精确到一个脑区。想要完全理解大脑结构和工作逻辑,是一个漫长的历史过程。

不仅是大脑,基础性研究都需要科研工作者极具耐性。回看世界科技发展史,没有哪一次的重大发现是一蹴而就的。

例如高温超导材料,1987年左右,高温超导曾经掀起过一阵热潮。但现在已经30年过去了,依旧没能实现应用。

再比如现在CPU上广泛使用的‘硅’,之前也是科学家一种种材料一步步尝试才让其实现应用。而现如今,被大家炒的火热的量子计算,想要找到一种合适的材料,基本上需要把当前人类所发现的材料再重新试一遍。

“当然,不排除撞大运撞上一个正好适合的。”闵万里笑着说。

“基础性的研究从来不是‘日更新’、‘月更新’、‘年更新’的事情。如果一个人经常出现在新闻上,发表最新的研究进展或者论文,那基本可以判定,他的研究没有未来。

“科学发展需要长期投入,我们要尊重这样的发展规律。”

最后

在对话的结束,我们和闵万里聊了聊当前的大公司和创业公司竞争关系。闵万里表示,作为创业型公司,首要的是明确创业的“初心”是什么?

是“事业”还是‘爱好’;是“说故事”还是“创未来”?

“如果是前者,我们不建议创业公司和大公司硬拼,独角兽中很少有跟大公司对着干的,都是瞄准一个垂直行业的垂直问题,通过合作的方式深入进去,解决实际的问题。”

闵万里

阿里云机器智能首席科学家,“山景”是他的花名,因为他曾在山景工作过。

闵万里很喜欢笑,个人经历也是非常不一般:7岁之前,考试经常考零分;14岁,入选中国科学技术大学少年班;1997年大学毕业,赴美留学,获芝加哥大学统计学博士学位,并先后在IBM T.J.Watson研究所、IBM Singapore及Google担任研究员,从事大数据理论研究与应用算法研发。

2013年闵万里加入阿里巴巴,负责领导阿里云人工智能ET大脑项目,现已推出ET城市大脑、ET工业大脑、ET环境大脑、ET医疗大脑等。

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