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是一个厚积薄发的产业

2019-03-18 11:09:19

如果现在回想下，2016年你能够想起有关人工智能最热门的事件，也许很多人会回答Alpha Go，的确，这场人机围棋大战最后以机器人获胜引起了一众哗然。这次事件后，全球对于人工智能的讨论也逐渐丰富起来，在这样的背景下我们将视野拉回国内，这一年人工智能在国内也有了一些进展。

科大讯飞的语音翻译、语音识别、机器翻译还是小i机器人的智能客服、思必驰的智能家居、百度的无人车，其背后都运用人工智能，这些发展或将改变人们的日常生活。在国内场景下，智能客服算是人工智能结合具体领域发展相对成熟的部分，电商、银行、通讯等领域智能客服覆盖相对完善。

本次亿欧也特地采访小i机器人创始人CEO袁辉，从2001年开始，小i机器人建立了包括语义理解、知识表示、机器学习和推理预测以及Bot开发框架等架构，作为较早进入人工智能领域的公司，亿欧与在AI领域“摸爬滚打”15年的这名老将具体聊聊行业和一路的感受。

亿欧：现在大家都在谈论人工智能，有些技术也取得了新的进展，2016年第三次浪潮回归，这种关注氛围是否正常？

袁辉：AI和其他行业有点不一样，它不是一个行业，像空气和水一样，经过60年发展，我认为这次趋势不可逆，前两次之所以没发展起来的原因是方向选择和外围环境都不具备，2016年云计算、大数据以及带宽芯片的发展，促进了这一年热闹的讨论。总结来说，第一个客观原因是人工智能要求很高，

是一个厚积薄发的产业。

其次，我觉得目前还处在一个混沌的状态，人人心中都有一个AI，现在格局还不清晰，盲人摸待人先看我何如象，没有看到全貌，所以讨论是必然的，但是说实话有意义的言论不多，AI早之前大部分环境和人都是在实验室，正在参与和研究（技术、市场、发展）的人不多。Alpha Go只是一个火花，这个火花趋势是对的，现在是客观而真实存在的情况，讨论是必然的，但是全面发展需要一点时间。

亿欧：您觉得需要多久？

袁辉：不长，3年。我指的3年是指人类找到一种方法可以让人工智能的这个“火”燃起来，从开始到能够看到相对清晰的格局。

亿欧：现在格局不清晰吗？人工智能+各个行业不是一个格局？

袁辉：这是一个新的名词，每年都会有新的名词，互联+ ，移动互联+，人工智能+，其实意义不大，我们需要讨论人工智能具体哪一部分的环节+哪一部分产业，现在对于人工智能很重要的一点是方向的选择。

亿欧：这个范围有点大，什么方向？

袁辉：前两次AI为什么死在实验室？是因为没有价值，技术价值或者商业价值。在这样的环境下，大家的梦想是研发出一个“变形金刚”，它无所不知，无所不能。但是这是没有可能成功的，因为机器需要具备自我意识。一直以来中国技术基础薄弱，人口红利和商业模式是我们的优势，但是我们会follow最新的技术，所以需要结合环境来确定，它不是简单的方向。

亿欧：终极一定是软件+实体吗？

袁辉：这只是表象。软件由代码构成，代码由思想构成，人工智能需要跳出人工智能，才能做出人工智能。AI需要突破认知。

亿欧：您理想的人工智能是什么样子的？

袁辉：这个没有标准定义，就如小i在2004年到2010年做通用机器人失败了一样，需要结合很多因素看可不可能，发展道路你想走就能走，今天Google投入10万名员工，一万亿美金研究AI，假设三年后能做出人工智能，这就代表着10万名员工超过70亿人智慧。

亿欧：那我是否可以理解为那时AI就是变形金刚，像水电一样作用于人类生活的各个环节？

袁辉：人工智能初期服务于人类和产业，提高社会价值和效率，但是它一定会超越期望，机器人不是只完成工作而已。

亿欧：所以您之前有表达一个观点认为机器人一定会战胜人。

袁辉：这需要有个前提，当人类认知不前的时候，机器人会战胜人。

亿欧：人类认知不前，这个很难定义，谁说了算？

袁辉：人类自己说了算。

亿欧：您觉得目前AI在中国发展有哪些困难？

袁辉：其实是这样的，AI分为通用AI和特定领域AI，也就是商业AI，例如IBM和小i做的是特定AI，苹果和Google在做的是通用AI。结合中国环境，当你能为社会产业产生商业价值的时候，这就牢牢绑上了商业和产业发展的齿轮，这次浪潮就不会再逆，这样的结合也比较适合发展。

亿欧：人工智能的发展会不会给人类带来恐慌，比如就业压力？

袁辉：技术革命会推社会大变革，全方位的变革，随着智慧的发展，只是做简单的工作必会被取代，这就要求社会人力体系、教育再造，我认为是好事。

亿欧：小i机器人成立于2001年，现在想想对于未知的事不断探索是一件很有意思的事情，您是否庆幸赛道押对了？

袁辉：公司没“死”就算押对了，公司“死”了，外界就说我们是先烈。但是我这时的心态很坦然，有的人就算压对了赛道，也会“死”。没有人会做没有意义的事情，只不过是价值大与小的问题。

亿欧：当初为什么有这样一个选择，因为现在看来10多年前确实看到了十多年后的方向。

袁辉：从商业角度来讲，这是一群无知的青年干的事情，当时没有商业敏感度，理想主义的青年，想通过技术改变世界。其实，AI不仅仅是技术，它代表人类对物理世界和科技世界终极呈现的结果，对于科技从业者来讲，AI具有吸引力，当年是一个梦想。

亿欧：我们也不断看到小i从最初短信智能化演变到智能客服的进阶路程，现在又涉及智能家居和医疗。我们知道智能客服帮助企业节约人力成本，及时回复客户问题。您想带给家居和医疗行业什么改变呢？

袁辉：小i从2004年做的是类似现在的siri，比如上有公众号，自动回复都是我们在做的。但是发现很难继续，模式的简单化让我们需要考虑如何能找到一个方向生存下来。方向是一个关键，目前技术还处于早期，一定需要深入每一个领域足够带来商业价值的时候，再去制定。对于家居和医疗，这是一个重要的布局期，现在有能力和更多机会把握脉络，但是还是早期，需要有行业的纵深和学习，一个行业带动另外的行业纵深。

人工智能不涉及国家安全，我认为比CPU，操作系统更加关键，所以这时候不能掉以轻心。

亿欧：怎么才算掉以轻心？

袁辉：很简单呀，是不是能把这个东西作为国家的核心战略来发展，未来人工智能不以人的意志为转移。

亿欧：拿智能客服来讲，有的客户体验之后觉得机器人回答太生硬；有的客户觉得及时方便，您是否关注过市场反馈？

袁辉：其实相比关注终端用户体验，我们更关注几个指标，拿智能客服来讲，比如帮助企业节约了多少人力，回答问题的准确性。例如，现在按照招商银行每天有100万以上的客户在使用其服务，按照这个体量级，需要3300名客服员工，但是现在不到20名就能满足，机器回答问题准确率在98%，99%。

回到你说的这个效果上面，智能客服的使用不是单纯靠技术，技术支持底层，还需要根据每个企业重视程度、人员数量、数据质量为参考标准。数据库是否更新，也很容易影响用户体验，这需要服务商和企业相互配合。

亿欧：每家AI提供商差异化在哪里？

袁辉：需要看算法、数据积累、知识积累和应用场景。人工智能产业链很长，大脑比较难，聚焦在自己做擅长的部分

亿欧：AI以技术为核心，但是我们讨论了那么多技术，究竟什么样的技术才算先进？

袁辉：对于AI来说，没有一个具体的技术标准来说先进。Alpha Go肯定不能算不先进，但是它不能算是人工智能，因为应用需要在不同的技术和场景内，Alpha Go还是太局限，只能说对于围棋的环境，它是一个技术产品。所以，这需要有前提，才能比较客观，人机交互对我们现在来讲没有意义，只能算有所突破。

亿欧：那换一种方法问，智能客服领域，深度学习等技术促进人工智能的实现，做得好需要有哪些条件？

袁辉：算法和技术、高质量的数据、特定的运用场景和规格。