苏泊尔产业资本周晓乐：“我们眼中的AI世界”| 2019中国投资人未来峰会

本文整理：治维

9月18日，在36氪“2019中国投资人未来峰会”上，「苏泊尔产业资本」总裁周晓乐发表了主题演讲《我们眼中的AI世界》。

下文为演讲内容节选：

苏泊尔的品牌从1994年创始到现在，今年刚刚满了25周岁，实际上，我们在投资的行业也已整整沉浸了15年。这15年中，我们投资的领域包括医药医疗、新能源、新材料和金融等，但在过去的5年中，我们投资最重要的板块是通信和信息技术。

1956年，学界就已经提出希望用机器代替人去思考和行动。在最初人工智能想尝试模仿神经网络失败之后，人工智能的发展曾经沉寂了三四十年。一直到2012年以后，我们有了深蓝和阿尔法狗，开始看到机器能够比人更聪明。所以到今天，大家赋予了人工智能更多的责任，希望他能够去做不光是人能做的事情，还有人以前不能做但想做的事。

不久前上海2019年人工智能大会上，马云和马斯克有一段精彩的对话。马云是乐观主义者，认为机器为人服务，不可能比人聪明。人类不需要和机器比赛谁下棋下得更好，就像人类不应该和汽车去赛跑。但是马斯克认为机器在人的创造下能比人聪明，并且我们不知道它未来会成为谁，会创造怎样的未来世界，所以我们应该给自己留一条后路，比如去火星。

那么到底我们的未来世界会成为怎么样呢？

机器学习是阿尔法狗胜出背后的秘密。有学者认为人工智能今天的成就更多是概率论的成功。如果我们真的要让机器像人一样思考，一定需要有足够的训练数据。日本和美国曾在广岛核电站做过一个尝试，机器人拖着长长的电缆进到了现场，但是它根本没有办法像人一样去做出选择。这是因为当前环境下大量数据是机器人的训练体系中所没有的。

和大家分享一个小故事：来自UCLA加州大学洛杉矶分校的朱松纯教授在2017年底的一篇文章。一只乌鸦进了城，它必须养活自己。根据它在农村的经验，它知道坚果里面有肉，所以尝试站在高处把坚果抛下来，但发现根本不能打开坚果。于是它站在电线杆上开始观察这个社会，它看到在十字路口是有人行通道和红绿灯的。经过观察之后，它把坚果丢到了人行道上，当汽车开过的时候坚果被压碎了，当人行道的绿灯亮起的时候它走到了人行路上，终于获得了它的果实。我们去想一想，这是一个训练的结果吗？不。其实对于乌鸦来说它的生命只有一次，它只要在这个中间犯错了它就被撞死了。乌鸦的行为就是人类观察，推断，思考，决策，最后转换为行动的过程。

所以也有科学家开玩笑说，我们现在的人工智能可能更多的是机器在学习，是鹦鹉的行为，它是在重复一遍遍训练的结果，而乌鸦的行为更像是一个人的思考的行为。但是到今天为止，我们的人工智能还没有办法模拟出乌鸦在这样一个小小的生存挑战下的决策。除此之外，如何让机器建立人一样的价值观，如何在伦理的层面建立机器的价值观基础也同样是人工智能发展非常重要的部分。

信息是人工智能能够思考的基础。要让一个机器学会识别一只猫需要经过几百万次的训练。目前，我们在为人工智能建立信息基础上还远远不够，所以我们为人工智能搭建视觉系统、语言系统，让机器能够收集信息、组合推断信息，并具备沟通能力，最终在这个基础上才能让机器获得思考能力。但值得我们关注的是，如果仅仅用现有的数据去训练机器，它是不可能像人一样做出有效的一次性判断决策。所以我们相信未来的人工智能的时代仍然会回到真正的搭建像人一样思考的神经网络。

大家都知道2019年是5G建设的元年。今天，互联网已经成为我们生活的一部分，但是现实中只有1%的物体之间是相互连接的。我们如果想让机器哪怕像乌鸦一样思考，都需要海量的信息来帮助决策，绝不是简单停留在基于企业现有数据的所谓精准营销。5G才能够使得万物的互联变为可能，才能使得海量数据的上传成为可能。就在今天上午，华为发布了它的计算战略和AI训练集群，在5G+万物互联之后，我们有了真正大数据的运算支撑，才能进行视觉识别、语言沟通、分析推断，使得机器像人一样思考成为一个最终的可能。我个人判断，这将会是一个十年以上的长期推进过程。

我非常喜欢36氪今天的主题——远见者的黄金时代。苏泊尔产业资本出生于产业，所以站在今天，我们更加清楚知道选择产业的时候要看未来。我们只有基于未来，用投资的眼光去选择今天，才能在产业里胜出并实现未来的价值增长。很多人可能看过《寻秦记》，是讲一个现代人回到了战国时代，去寻找未来胜出的那个秦王。作为现代人，他知道后来是秦国胜出，但是处于战国时代，就像我们站在当前的时间，谁会是未来10年后胜出的那个秦国呢？

在这里，我们诚邀请大家，一起去开启寻秦之旅，来找到那个未来的秦王，共同迎接十年后人工智能时代的真正来临。谢谢大家！

作者暂无likerid, 赞赏暂由本网站代持，当作者有likerid后会全部转账给作者（我们会尽力而为）。


Support author:
Author's Filecoin address:
Or you can use Likecoin to support author: