“所以,你是一個堅定的人工智能無威脅論者嗎?”
楊元慶想了想,回答我:“是的!
這是我與他之間關(guān)于“人工智能威脅論”的討論。
埃隆馬斯克已經(jīng)多次明確表態(tài)認(rèn)為人工智能的發(fā)展將危機人類的生存,而扎克伯格等人則認(rèn)為他是在杞人憂天。
不過,楊元慶并不認(rèn)同“人工智能”的命名。
在他看來,人工智能(Artificial Intelligence)的說法容易帶來誤解,會讓人擔(dān)心AI將取代人類;所以他認(rèn)為更準(zhǔn)確的說法是:增強的智能(Augmented Intelligence)。
在增強智能這個基礎(chǔ)上,才能得以往下談智能醫(yī)療、智能制造等等。
他認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)是數(shù)字化時代的產(chǎn)物,未來則是智能化時代,這既是基于互聯(lián)網(wǎng),肯定又會超越互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字化時代,“未來互聯(lián)網(wǎng)只是一個工具,像電話線一樣,它不可少,但遠(yuǎn)遠(yuǎn)不是全部。由于IoT帶來數(shù)據(jù)的膨脹,加上計算力的加強,和算法的優(yōu)化,會帶來行業(yè)智能,或者產(chǎn)業(yè)智能。”
因此,他認(rèn)為“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”的說法不夠精確,這并不僅僅是工業(yè),而應(yīng)該是全產(chǎn)業(yè)和行業(yè),而且也不能只有互聯(lián)網(wǎng),應(yīng)該是產(chǎn)業(yè)智能或者行業(yè)智能。
“過去我們談到智能制造就是機器人,機器臂。這只是數(shù)字化的設(shè)備,機器人、機器臂對應(yīng)的是IoT,而不是智能制造的全部。我們要真正實現(xiàn)智能制造的話,最后一定是圍繞著大數(shù)據(jù)、計算力、算法來考慮!
關(guān)于大數(shù)據(jù),他把它比喻成能源,“因為有了互聯(lián)網(wǎng),網(wǎng)絡(luò)無處不在,才誕生了IoT,更多的智能終端。其更大的意義在于,越來越多的終端,會產(chǎn)生越來越多的數(shù)據(jù)!
在有了數(shù)據(jù)之后,計算力開始發(fā)揮作用,“光有data還不夠,數(shù)據(jù)經(jīng)過整理和分析才有價值。所以現(xiàn)在有邊緣計算,云計算/云服務(wù),這個總體就是計算力。數(shù)據(jù)要存儲、歸納、整理、分析,要有足夠的計算力來支撐。這是另外一條線驅(qū)動我們向未來智能化時代過渡!
更重要的是算法,這也是他認(rèn)為人工智能不會威脅人類的最重要原因之一,“機器的智慧是基于人的智慧,算法都是人類定的,它只是在增強人的智慧。”
基于這種對于智能的理解基礎(chǔ),他認(rèn)為人工智能將全面介入人類的生活、生產(chǎn)當(dāng)中。
以智能制造為例,他認(rèn)為智能將體現(xiàn)在整個制造的設(shè)計研發(fā)、供應(yīng)、生產(chǎn)、銷售、服務(wù)五大鏈條中。他認(rèn)為,智能制造更加準(zhǔn)確的定義是從自動化和信息化基礎(chǔ)上進(jìn)入智能化,是對全價值鏈的推進(jìn),是基于越來越多的智能設(shè)備所產(chǎn)生的數(shù)據(jù),基于邊緣計算和云計算的數(shù)據(jù),基于深度學(xué)習(xí)的算法所帶來的制造行業(yè)的智能。
“比如說設(shè)計研發(fā),我們的產(chǎn)品要一代代往下走,怎么設(shè)計?怎么研發(fā)?要基于前幾代客戶的使用數(shù)據(jù),供應(yīng)鏈上下游的技術(shù)變化等等,來進(jìn)行設(shè)計,再用智能的方式進(jìn)行模擬測試,看是否符合設(shè)計的要求。”
到了供應(yīng)端,智能將有可能解決以往遇到的最大問題:供需不平衡,“對于制造型企業(yè),最大的問題是供需不平衡,供過于求,供不應(yīng)求,都是企業(yè)的損失。但現(xiàn)在隨著增強智能,或者人工智能的發(fā)展,就會大大改善這個問題。我們現(xiàn)在實際上在用大數(shù)據(jù)進(jìn)行需求的預(yù)測。大數(shù)據(jù)不僅僅包括我們過去銷售的歷史記錄,每年波峰波谷清清楚楚,機器最終預(yù)測就會比人的預(yù)測準(zhǔn)確度高很多!
生產(chǎn)和銷售同樣如此,就連服務(wù),目前也已經(jīng)廣泛智能化。
采訪結(jié)束時,楊元慶站起身,又補充了一句:“有矛必有盾,只是車到山前必有路,不用過于擔(dān)心!