2016 年，人工智能在美好理想和殘酷現(xiàn)實(shí)的夾縫中野蠻生長(zhǎng)。
當(dāng)從業(yè)者們認(rèn)為，人工智能時(shí)代是“技術(shù)為王”的時(shí)代，但面對(duì)價(jià)格戰(zhàn)、商務(wù)戰(zhàn)、公關(guān)戰(zhàn)時(shí)，技術(shù)似乎不再是唯一的信仰。當(dāng)從業(yè)者們認(rèn)為，手握學(xué)術(shù)大牛、刷爆各種榜單就能所向披靡時(shí)，“AI 產(chǎn)品經(jīng)理比科學(xué)家重要”、“刷榜是沒意義的”等反駁性觀點(diǎn)也越來越被業(yè)內(nèi)認(rèn)可。當(dāng)從業(yè)者們認(rèn)為，招一大批名校博士就可與巨頭比劃時(shí)，虛高的薪水和拿不出手的產(chǎn)品讓企業(yè)不得不開始考慮性價(jià)比的問題。
雷鋒網(wǎng)第 100 期硬創(chuàng)公開課特邀余凱博士為大家做了一期以《人工智能的冰與火之歌：回顧 2016，展望 2017》為主題的公開課，分享了他對(duì)今年 AI 現(xiàn)象的看法以及對(duì)未來的展望。
嘉賓介紹：余凱，地平線機(jī)器人創(chuàng)始人兼 CEO，前百度研究院執(zhí)行院長(zhǎng)，曾領(lǐng)導(dǎo)百度深度學(xué)習(xí)研究院( IDL )、多媒體技術(shù)部（語音，圖像）、圖片搜索產(chǎn)品部等團(tuán)隊(duì)。2012年以來，余凱創(chuàng)建百度IDL，發(fā)起和領(lǐng)導(dǎo)了百度大腦、百度自動(dòng)駕駛等一系列項(xiàng)目，并連續(xù)三次榮獲公司最高榮譽(yù)——“百度最高獎(jiǎng)”。余凱發(fā)表的論文被引用超過 11000 次，獲 2013 年國(guó)際機(jī)器人學(xué)習(xí)大會(huì)( ICML )最佳論文獎(jiǎng)銀獎(jiǎng)，曾任 ICML 和 NIPS 領(lǐng)域主席。他于 2011 年在斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)系客座主講人工智能課程，還曾率隊(duì)于 2010 年獲得首屆 ImageNet 評(píng)測(cè)世界第一名。
公開課內(nèi)容
1. AI 科技評(píng)論：2016 年 AI 圈最讓你記憶深刻的幾件大事 ？
AI 計(jì)算硬件：英偉達(dá)的股票在一年時(shí)間內(nèi)從 100 億美金 500 億美金，震驚業(yè)界。背后的原因是處理器架構(gòu)因?yàn)槿斯ぶ悄艿男枨笳诒恢匦露x，Google 也推出 TPU 來做 Inference，除此之外，包括地平線機(jī)器人在內(nèi)的不少公司正朝著這個(gè)方向去探索。
算法層面：如生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等算法的突破性進(jìn)展，使我們看到除了CNN、RNN、LSTM，技術(shù)還在不斷推陳出新，讓這個(gè)行業(yè)變得越來越有意思。
開源平臺(tái)：今年開源平臺(tái)體系在不斷成熟，如 TensorFlow、Caffe 等，特別是由中國(guó)學(xué)生發(fā)起的 MXNet成為亞馬遜 AWS 官方訓(xùn)練平臺(tái)這件事，很了不起。
AlphaGo 事件：改寫全社會(huì)從街頭百姓到政治對(duì)人工智能的認(rèn)知，實(shí)現(xiàn)了大家均認(rèn)為不能實(shí)現(xiàn)的事情。
人才流動(dòng)：Hinton 的得意門生、CMU 副教授 Ruslan，最近耐不住寂寞加入蘋果，擔(dān)任蘋果人工智能研究總監(jiān)。斯坦福大學(xué)李飛飛教授也加入谷歌。
2. AI 科技評(píng)論：今年人工智能行業(yè)相比于去年有哪些宏觀和微觀的進(jìn)步？
我感觸最深的是從 2006-2016 年這十年間，是深度學(xué)習(xí)的普及和推廣期，其在很多應(yīng)用中取得突破性進(jìn)展。但所有成果均為感知方面的東西，如圖像識(shí)別、語音識(shí)別等。而從今年開始，最大的不同像 AlphaGo 和自動(dòng)駕駛等人工智能系統(tǒng)開始從感知過渡到?jīng)Q策。這些系統(tǒng)基于對(duì)這個(gè)世界的理解，從而主動(dòng)優(yōu)化它的決策機(jī)制。因此從感知到?jīng)Q策是最大的變化，人工智能只有做決策才能真正改變世界。
我認(rèn)為在未來的 10 年里，怎么優(yōu)化地去做決策是人工智能的重點(diǎn)課題。
3. AI 科技評(píng)論：為何成立 OPEN AI LAB；為何選擇做嵌入式人工智能？
歷史上技術(shù)創(chuàng)新和商業(yè)模式的創(chuàng)新都是相伴相生的，我們也看到，開放總是會(huì)打敗封閉，怎么打造良性的產(chǎn)業(yè)生態(tài)是我們非常關(guān)心的。因此最近地平線和 ARM、安創(chuàng)空間、全志聯(lián)合成立 OPEN AI LAB，我們希望把技術(shù)向半導(dǎo)體廠商、開發(fā)者開放，大家一起去定義嵌入式人工智能的標(biāo)準(zhǔn)。至于為何要做嵌入式人工智能？過去推動(dòng)人工智能的核心要素可以概括為大數(shù)據(jù)、大計(jì)算、大平臺(tái)：其在互聯(lián)網(wǎng)和云端做人工智能的技術(shù)與服務(wù)。如果朝更遠(yuǎn)的方向看，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)除了從云端部署人工智能，其實(shí)很多場(chǎng)景下急需在設(shè)備端部署人工智能，使這些設(shè)備具備環(huán)境感知、人機(jī)交互、決策控制的能力。
以自動(dòng)駕駛為例，如果有孩子橫穿馬路，當(dāng)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)感知到之后，需要把信號(hào)傳送到云端再做決策，假如當(dāng)時(shí)網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定的話，結(jié)果是不可想象的，因此我們需要本地計(jì)算去做實(shí)時(shí)決策。