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高峰對話:人工智能下一個十年的發展趨勢

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發表于 2018-5-25 00:39:23 | 只看該作者 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
【艾瑞網 直播】2018年5月23-24日,為期兩天的2018艾瑞(北京)年度高峰會議聚焦 “智能·無界·決策”,在北京國貿三期大酒店盛大召開。艾瑞峰會匯聚眾多互聯網行業領軍人物、創新者,企業決策者一起看清機遇,改變慣性,開拓認知商業新視野。

以下是“人工智能下一個十年的發展趨勢”的高峰論壇對話實錄。



高峰對話:人工智能下一個十年的發展趨勢

主持人:
艾瑞資本合伙人 張一帆(左一)
互動嘉賓:(左二至右)
百度智能云副總經理 李碩
三角獸創始人、董事長兼COO 馬宇馳
乂學教育創始人兼董事長 栗浩洋
百度資本研究董事總經理 曹軍波

張一帆:非常高興能夠邀請到四位非常重量級的嘉賓跟大家分享,我是本環節的主持人艾瑞資本的張一帆。我們閑話少敘,請大家介紹自己同時,介紹自己在AI行業里面所做的實踐。

李碩:大家好!我叫李碩,來自于百度,百度是國內級平臺公司里面最早投入AI領域的,也積累了大量人才。我在百度負責AI跟行業合作方向,在這個方向上百度所提出的戰略是ABC一體戰略,人工智能、大數據和云,為各行各業把我們的AI能力輸送給行業合作伙伴。

我從2016年開始,在百度從事跟AI工程、產品和商業化方面的工作,到現在為止接近兩年的時間。謝謝大家!

馬宇馳:大家好!我是三角獸的三個創始人之一馬宇馳。我們公司剛剛完成B輪的融資,是目前來看人工智能領域里面最好的公司。今年像大家所看到的魅族、VIVO X21等新機背后的智慧視頻都是我們提供的,保守估計到10月份左右,大概有1.5億臺手機接入我們,目前已經有2000萬臺的智能硬件設備接入我們,像小米的小愛、富士康后面也是我們。我們也接入超過200萬臺兒童的產品,我們是在做人工智能的語音系統,注重在智能硬件、智能客服方面這個方向上。

栗浩洋:我們注重教育領域,做的是教材機器人。用AI系統代替老師,尤其是最優秀的老師給學生授課。我們希望把教育的公平性做出來,同時也受到很多的挑戰,人們會說老師這個行業能夠被取代嗎?其實我們一直堅信人工智能可能會取代幾百萬老師的工作,我們去年在艾瑞的超級智能大會上被評為了具有潛力的AI公司,我們的估值也翻了5、6倍,而且在全國已經有200個城市開了700多家無人教室。我們代替了40%的老師成本,更重要的是給到孩子更高質量的AI教育。

曹軍波:大家好!我是來自百度資本的曹軍波,非常高興參加艾瑞峰會。因為2011年在艾瑞的時候,我一直在做研究分析,對于艾瑞,我覺得在AI領域方面,在國內非常的領先和優秀。

我加入百度資本之后,也感覺到在AI領域里面有更多相關的資源。百度資本是百度成立的三支獨立市場化的運作基金,其他還有專投早期的基金,有投長期的長城基金,投中后期的也就是我現在在的百度資本,我也非常愿意跟業內諸位大咖相互交流,謝謝!

張一帆:我們可以很清楚地看到,在上一個互聯網時代中,幾乎所有人都抱怨說受到來自于百度,來自于阿里,來自于騰訊對于整體行業的沖擊。甚至有人直接的放言說,由于有三大巨頭的存在,使得中國的互聯網的速度加快了。在AI時代中我們發現很多新的需求,有些需求是基于傳統行業的改造。我們看到AI時代的來臨,在來臨過程中,不知道各位更看好的是對于傳統需求的改造,還是對于新需求的挖掘?不知道幾位是怎樣看待這件事情的?

曹軍波:這個問題我覺得非常好,在回答之前,我想大家可以看一下最近這三年AI在各個行業領域落地的情況。

首先,安防;這個落地最快,商業化最快。其次是金融;這個領域里面商業化也是往前做了很大的進展。

此外,在教育、醫療,以及硬件生態方面,現在都在有突破式的進展。從AI落地的行業領域里面看,這幾個行業領域都是非常扎實、堅實的傳統領域。在這幾個傳統行業里面的需求,通過AI可以非常好地進行賦能,提高效率。這是從AI落地角度來看,它有效賦能到傳統行業,高效地解決了很多問題。

另外一方面,可以看到在AI大趨勢下,很多領域里出現創新式的發展。包括前面演講里面所提到的,像AI芯片。還有基于AI的技術創新應用也好,這部分是屬于創新的。這樣去看,AI對于整個行業的推進,應該是兩種領域的發展。早期最先商業化的應該是對傳統領域的需求和效率解決。

張一帆:AI對傳統行業的改變是根本上粉碎式的改變,不是間接式的。像安防以前出國十幾分鐘,現在幾秒鐘就過了。通過這種個性化的分發,你想要的東西,和你想要的結果,可以達到幾百倍的改變。我們在做的AI教育也是一樣的,每個人的效率提升,每個人的學習時間完全可以通過AI和你的認知能力操控,這樣的技術,我們想教育行業幾千年來一直沒有改變。

通信發展幾千年來從飛鴿傳書現在到微信,教育還是人對人、面對面,沒有通過技術所改變,最終是效果的改變。我們是不是能夠通過這種技術手段,找到所有人的知識結構的薄弱項,你學習能力的敏感性和你性格的偏好,給到你最適合的解決方案,讓每個孩子都能成才。我覺得AI今天真的做到千人千面。

栗浩洋:我們是語音領域的公司,作為一家B2B2C的公司,我們理解是首先在傳統行業當中,發覺并且滿足了他們新需求。因為To B的公司很難創造性需求,因為我們是2C的去做這個東西。在整個過程中,作為能力層的技術,確實對一些傳統的做法,無論是打標簽式的,還是做規則庫等,有一個相對來講顛覆性的進展,用機器學習的方式、自動化的方式更加高效。無非是給合作方提升了他們的效率和用戶體驗,降低了成本,這是他們最主要的部分。

從C端來說,首先大家經常用到的像音響,像小米音響小愛同學,你能跟他說一些有的沒的。另外是電視行業當中,當技術落實到商業應用時,規避和淘汰了很多偽需求的地方。雖然大家想一想這個事情很多地方用,真正在這個領域它不像圖像、眼睛、聲音、耳朵有一個直觀地對比,我們做的是類似于腦的處理,沒有直觀的對比。事實上它在整體的社會預期上,要把它想得更加科幻一點,這是我們目前所看到的。

李碩:今天AI技術本身能做到的事情還在很早期,我們設想過的那些今天在市面上嚇唬人的東西來講,的確還是很早期。做AI方向的創業公司必須要想清楚,AI今天能解決什么問題?不能解決什么問題?我覺得去設想未來的東西,來指導今天很多的具體商業化落地,就會陷入到很多的偽需求在這個里面,所以火眼金睛非常的重要,哪些是人做的。

當然,也需要非常大的勇氣去預判未來一年、兩年、三年,隨著技術的成長,哪些本來不能解決的問題又能解決了,這個事情需要整個行業和產業一起去實現,找到突破口。

另外,技術可能很好,如果它不能產生很好的用戶價值和商業價值,也很難獲得成長。在商業來看有兩點,一個是行業里面要么有痛點,要么對這件事情有非常明確的效果提升預期。在安防行業里面就有非常大的痛點,視頻有很多的監控**,但是人看不過來。人要在監控**里面找到一個嫌疑分子,是非常大的工作量,這是有痛點的方向。而AI的技術價值恰恰可以在有痛點的領域里面找到自身價值。因為百度的AI技術相對比較完整,從最底層的計算能力到最上層感知、認知等等各個方面,我們把這些能力跟不同行業選擇時,都在看這兩個方面:

1、是否有痛點;

2、得到的價值是否顯化的價值。

這個行業和場景IT化水平如何?如果它的IT化和數字化水平還停留于Excel階段的話,也很困難。在這三個方面我們去選擇AI應用化的場景。

張一帆:我們今天所看到的AI核心目的不是為了取代人類,而是完成人類所不能做到的事情,通過AI可以做得更多、更好、更快。在這個賽道上來看,能看到很多點,其實人類已經無法追趕AI了。比如說一個老師不可能在同一個時間跟很多學生講不同的話,也沒有辦法一個客服面對多個客戶,也沒有辦法更高效率去做安防,這都是很明顯的痛點。三位看到企業當中,有很多企業的效率提升很多。用一個簡單直接的方法,向大家證明一下,你們在自己領域內提升效率的部分到底有多少?

李碩:我先舉幾個我們做過的比較好的案例。在人工客服領域里面,嘗試用對話機器人、知識圖譜、知識庫、自然語言理解來替代相對傳統的客服領域。在去年投資規模達到幾十億的場景下面,幫它節省處理客服工作量達到30%。這是個價值可衡量的場景,在這個場景下面談商業的合作,就變得非常直接,因為這個效果能夠看得到。

包括百度做的無人駕駛、對話機器人方面,我們也能看到今天實際上在自動駕駛方面,一些特定的場景下面,我們的無人駕駛都已經跑得非常好。并且有很多的外國元首和國家領導人曾坐過我們的車,大家知道他們坐這些車之前,都有著非常嚴格的安全檢查,保證這個過程當中是萬無一失的。所以,他們在坐之前,就已經通過非常嚴格的檢查過程,來去實現綜合路況下面的無人駕駛。

馬宇馳:講到提升效率,一定是要在已有的情況下來解決問題和資源配置。我們在客服上面集中在兩大部分,第一個是移動運營商,做了中國移動目前上線的山東省,進去以后有一個按鍵機器人替代人工回復,你直接跟他說我手機欠費了怎么辦?我手機有沒有停機?余額多少錢?它都可以告訴你。你說我密碼忘了,它可以幫助你重置。你說我開通什么流量,只要認證之后,都可以通過機器滿足你。這是今年上線的,真正通過語義人工智能去解決痛點。中國移動大概有10萬的客服姑娘們,流失率比較高,還要做心理輔導。哪怕只解決其中5%-10%,基本上節省了上億成本。去年到今年逐漸會有更多的省落地。

傳統的金融類智能客服我們怎么做的呢?這個領域我們拿了廣發證券、天宏基金等等,我們做的是它們語義的基礎平臺和能力平臺,在這個基礎之上可以構建智能客服。它跟傳統的客服行業的本質區別,比如說500個人500個答案,靠純人工去找標簽回答,效率很低。很多做智能客服去解決問題,標注大家都有,就看你是80%、90%用了標注,還是10%、20%用了標注。我們利用算法來系統的解決,當第一批數據過來后,可能用一周時間去解決。第二批陌生數據進去以后,80%是結構化的,剩下20%不準再去校正它,利用機器學習,這是極大地提高能效。即便如此,在這個領域,很難賺到實際意義上的錢。30、50萬的單子去拼對于我們來講不太值當,我們的客單平均在100萬,我們做的是能力系統,做的是文章分析,做的是底層結構體現技術壁壘的地方。

栗浩洋:我們是用搜索AI系統去代替特級教師給學生進行一對一的授課。我們把所有的中國頂級的名師智慧、教學方法、教學手段都集合在AI系統中去,通過頂級教師一對一的教學,大家可想而知,這個成績的速度非常之快。

我們的教育效果都是跟高級老師、中考命題組專家去對比,都超過他們,在國際上也有很多的論文獲獎。這種效果帶來的結果是什么?大家在我們這里報個名,學生成績就可以提升了,我覺得抹平了教育資源不平均的問題。在AI時代,我覺得很多地方都是透明的,不存在于信息差,效率差也會在改變。在三線、五線,甚至七線城市,他們的孩子都可以被送到一線城市最頂級的教師教學。

張一帆:剛才幾位嘉賓所談的是,我們要尋找到工種足夠落后可替代資源的市場,才能夠支撐AI這件事情。

曹軍波:AI有AI擅長的地方,人類有人類擅長的地方。現在如果把它做一個矩陣來看的話,我覺得價值差最大的地方在于AI擅長、人類不擅長。在這個領域里面,比如像安防領域里的視頻、圖像識別,這的確是人類撐死看10張圖片就受不了了,對于機器來講很簡單,因為AI算法已經達到這個地步了。這個時候你會看到價值和效率倍增,在這個價值差領域里面,還有哪些領域能達到這個水平呢?我們剛才講從客戶角度來講也可以出現,教育浩洋總也在突破。

栗浩洋:我覺得大部分領域只是時間長短問題,人類工種大部分會被AI代替。

曹軍波:在二級市場這個事情能夠實現,二級市場里的數據量足夠大,這是利用AI進行決策投資非常好的方式,這個時候AI的價值凸顯。中國的ETF足夠的話,我相信智能投顧也會在中國快速起來。

張一帆:最根本問題在于AI可以做出理性地選擇。

栗浩洋:還有一個是全職全能,在這樣數據量情況下,人沒法跟AI相比,我覺得客服肯定會被替代。教育領域也是一樣的,老師不可能知道幾十萬個知識點,像一個老司機不可能知道每一個道路。

張一帆:你從大行業邏輯來講,給所有孩子最好的教育,最終搶了別人的工作。

栗浩洋:我覺得搶工作這件事真得是很恐怖的事情,過去機械化工作搶了幾十億人的工作帶來大規模失業,我覺得這會造成社會的問題。國家和政府要對他們進行再就業提前五年時間培訓,提前預防這個情況。

曹軍波:某種情況來說,無論替代還是完全干掉一部分工作,至少從目前來講,某種程度上AI更多提升單人作業的效率,釋放更多的生產力。在AI技術上的發展,不是一刀切,有他沒我的問題,我覺得是共生的問題。不然有一天,AI把能替代的東西都替代掉了,這也是很尷尬的問題。

栗浩洋:AI替代是很必然的趨勢,大家也不必要恐慌。以前人類90%多都是農民,現在只有5%的農民就可以養全世界了,不要害怕被代替工種,中間的過程讓他舒服一點,也不要去諱言。老師不可能全代替,會代替他教書的部分,老師可以去育人,鼓勵,這是必然,只是時間問題。AI的成熟速度肯定比一個客服三五年的練習、培訓成熟速度快得多,是呈幾何速度增長。

李碩:客服失業這件事不用擔心,因為沒有人愿意做。我們在客服領域做了一兩年時間,自動駕駛、翻譯,我覺得相對簡單決策的場景,被機器代替是好事,解放出時間可以做更多的事。

張一帆:我們把最后這個話題就定格在這兒,我們認為五年以后AI會在哪些地方創造價值。或者換一個角度來說,AI應該會在哪些行業爆發?

李碩:這個問題的確回答起來還是有挑戰的,從我們角度來看,認為像車和交通領域肯定是非常巨大綜合性的AI應用場景,因為它涉及到感知,涉及到認知,你要認識周邊的環境。同時,在這樣的場景下面,又在解決大量人的出行問題,不是駕駛問題。本質上你從一個地方到另外一個地方,你需要出行。也許有人喜歡開車,看今天也有人買手動擋的車,因為他喜歡駕駛。真正輔助于人出行目的的話,更多人把自己的時間和出行舒適度提升。從我們角度,出行和交通是非常巨大的賽道,能夠帶動周邊配套的產業和價值非常多。

馬宇馳:從我們實踐來看,因為畢竟公司做到這個程度,也會一直在某些方向做下去。為什么最開始舉了我們介入手機和智能硬件的例子,未來幾年手機的可拓展性發展,手機廠商非常的清楚。可以認為和目前的狀態上不會有特別本質的變化,依然會有屏存在。我們做的事情,希望無論是手機還是智能硬件,不再是一個簡單的工具,智能手機因為你裝了APP,因為屏大,你用它所以合適。是因為你拿起來的時候你的手機更滿足于你的需求,現在智慧視頻已經在新機上發布了。

在硬件上,我們基于語義打造全息的交互習慣。你看文章,微信打字都是一種交互,建立新的交互習慣上,無論落在硬件還是軟件,有這樣人機交互更簡便、更準確、更精準機會時,我相信這個機會也是目前我們在其中發力的地方。

栗浩洋:我最看好的AI產生作用的行業,一個是醫療一個是教育。這兩個領域有什么特色呢?在過去從業者中是參差不齊,特別明顯。客服的水平可能還沒有那么參差不齊,打一下你的銀行余額,如何分期,都還差不多。對于老師來講,新東方和好未來都是我們的股東,他們最差的老師和最好的老師能差一百倍。醫院里面也是一樣,好的醫生和差的醫生給你看病,結果是千差萬別的。在這樣的情況下地AI用它的智慧把短版補齊,這對于我們行業體驗和國計民生巨大的幫助。如果教育效率大幅度提升了,是不是以后小孩子高考分數都很高,全都是學霸,真有這種可能。也許小孩子會學十倍的內容,你想想一百多年前我們只有詩書五經,現在我們比以前需十倍的內容。

曹軍波:總結一下這三年AI取得的效果和共性是什么?共性是數據量足夠大,痛點足夠明顯,AI恰恰是最好的解決方案落地。沿著這個方案去往后面三五年看的話,這個邏輯仍然可以被印證。數據量在這個領域里面依然足夠大,隨著物聯網的發展,我覺得這兩個技術落地的規律和時間,其實已經比較明顯了。未來三到五年,會有更多的車、家居,以及傳統領域里面數據量暴增,它的很多痛點在早期沒有解決的情況下,可以從AI角度抓住這個機會,這是通用的思路和看法。

比如說物流行業,現在它們才剛剛信息化,什么時候它的數據量達到智能安防時間時,那個時候它跟AI的結合是相對可視化的節點。

張一帆:對于未來的描述,我們可以清楚地看到,AI還處于早期的階段。在未來,我們明顯感覺到,AI的成長速度比我們成長速度高很多,現在還有很多大量的需求還無法滿足,我們對于未來最大的期待其實是還沒有發現,甚至于還沒有辦法認識到那些新的地方。希望今天的panel,能夠幫助大家激發對于AI應用和AI技術的熱情,也希望大家通過嘉賓分享的方法,能對大家有所啟發。

(本文為艾瑞網獨家原創稿件 轉載請注明出處)
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