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華為徐文偉:AI是考場上的學霸,應用場景中的學渣

來自雷鋒網(leiphone-sz)的報道

為期三天(2019年1月19日-1月21日)的2019 EmTech China全球新興科技峰會已經接近尾聲。據雷鋒網了解,今年大會圍繞AI時代、算力連接未來、有限的世界,無限的區塊鏈和金融科技、未來工作、重寫生命、數字世界以及太空八大板塊展開。

AI人工智能時代到來,加速了技術的變革以及市場發展格局的變化。CB Insights聯合創始人兼CEO Anand Sanwal在大會上表示,AI帶來的最大變化是,技術發展越來越快,影響也越來越深遠。以前可能幫助我們成功的因素,現在不再起作用了。對于公司而言,速度是非常重要的。例如,美國標普500指數中公司的整個壽命周期,在50年代-60年代之間,通常一個公司的壽命是60年以上,但是現在可能就是20年以內了。

華為技術有限公司董事、戰略Marketing總裁徐文偉也圍繞AI現狀發表了自己的看法,AI的到來將會帶來三個方面的改變,第一,改變所有行業的組織和人員結構。第二,枯燥、重復性的工作,可以被AI取代,但大量創造性的工作是不可能的。第三,在工業行業中使用,例如,支持IoT物聯網、車聯網等多種應用,5G中采用人工智能。

現在電信網絡的維護成本是設備成本的3至4倍,網絡越來越復雜,70%的網絡故障是人為造成的。采用AI后,可以預測50%以上的潛在故障。所以,AI可以降低5G網絡的運維成本,保證網絡的質量提升。

AI有很多優點,同時AI當前存在幾個問題。徐文偉認為這些問題主要是,問題一:算力太貴,用不起,看起來很美,用起來太貴。問題二:我們沒有好的數據,就沒有好的AI。數據要進行處理,保證數據質量,沒有人工就沒有智能。問題三:訓練太慢。問題四:應用場景。AI一定是有模型的,調試出的模型,在某種場景下測試或者考試,屬于考場上的學霸,應用場景中的學渣。

徐文偉指出,AI依然存在一些缺陷,第一,范圍比較窄。第二,更像研究,而不是工程。第三,行的通。換到其他應用場景,數據是不是可行的。第四,一個好模型隨著時間的變化可能會惡化,有一部分不確定性。

最后,徐文偉提及AI領域面臨的嚴峻現狀,第一,人才的短缺。第二,AI涉及數據安全、隱私保護。關于怎樣保護個人數據和隱私等問題,值得進一步研究。

以下為華為技術有限公司董事、戰略Marketing總裁徐文偉發言實錄:

大家好!非常感謝大家出席今天的交流,也感謝EmTechChin邀請我,作為企業或者說行業,和大家做一些分享。

大家知道AI非常熱,據不完全統計去年大概至少有300多場與AI有關的會議,所以,現在大會不講AI肯定是不行的。

為什么這么熱呢?大家肯定是看到了很多AI好的應用場景,其實AI并不是一個新鮮的事情,大家知道,在60多年前就已經提出了AI這個概念,同時正因為AI如此吸引人,大家對AI有著過高的期望,所以經受了兩次比較大的冬天。

什么叫冬天?就是說我們對AI的期望,超過了當時ICT的工程能力,從1971年開始,Intel發明了處理器開始。

在當前AI這么熱的情況下,我們這個行業會不會發生冬天?我們希望不會,我們畢竟是剛剛開始。在座有很多從事投資決策的,包括企業的高官。所以,我今天和大家分享的話,作為一個投資者和作為一個企業高官怎么把握行業的節奏,怎么對行業未來的投資決策做一些參考。

我這次分享我個人對這個行業的看法。

大家知道,人類有生以來,有26種GPT通用技術,它的特點是什么呢?

特點一,剛開始的時候,非常的不完善,有很大的改進空間

特點二,多用途,可以用在各個行業

特點三,溢出效應

所以我們最早的GPT可以回歸1000多年前發明的輪子,近期的話,大家也知道,發明了PC、互聯網,包括21世紀發明的商業虛擬化和納米。

所以,現在認為AI是第26種GPT技術,所以AI應該是有巨大的發展空間,假如我們假定18世紀我們發明了蒸汽機是蒸汽機1.0時代的話,1.0時代是把我們人類的體力超越了這個體能的邊界,但我們AI現在舉一個不準確的比喻的話,我們現在是蒸汽機的2.0時代,它的特征是什么呢?幫助我們人們,超越了我們智力的邊界。所以AI有巨大的發展空間。

那我們看一下我們現在的AI、人工智能,實際上,從營銷的角度,它包裝成了一種認知計算,它的技術是什么呢?就是一個深度學習,它的算法就是卷積神經網絡計算等等。

目前我們談的AI是眾多AI分類里面的其中之一,在某些領域已經取得了很好的效果,我們講人工智能范圍是非常廣的,并不是我們今天說的人工智能,有很多很多人工智能的方法,我相信人工智能未來還會有非常大的發展空間。

我們想象的人工智能至少是由學習的能力、推理的能力、決策的能力,但是現在我們的人工智能實際上坦率的說,還是一個分析大數據以后的相關性的分析。

比如說,太陽出來雞叫了,這是一個相關性。那么能不能推導出來“雞叫了把太陽叫出來了”呢?肯定不是的。我相信現在的人工智能肯定不會這么蠢,雞叫了把太陽叫出來了。

但是假如從相關性來說,的確這兩個事情是相關的,也就是說我們的人工智能當前是一個非常非常初級的階段。但盡管是一個初級階段,當前窄的人工智能已經有相當大的應用空間。

比如說,辦公室出了一個報告,這個結論我個人是認同的,在未來20年內,雖然機器不大可能展現出與人類相當或者超過人類可應用的智能,但預計機器將在越來越多的任務中,繼續達到并超越人類的表現。

假如認可這個結論的話,后面我們就可以展開很多的討論。

第一點,AI將改變所有行業的組織和人員結構。大家知道,我們現在的行業是金字塔結構,上面是領袖、管理者,下面是基層員工。但現在來說,2018年的統計,至少有300萬人已經和AI協同工作了,或者說他的老板是一個機器人。

大家可以想象一下,滴滴打車司機的老板是算法,包括很多的領域,他的老板已經是一個機器人了,300萬的數據準不準我不知道,但至少大家可以感受的到,你的主管可能叫Robot博士。

所以說,很多基層的員工一定要習慣你的同事是機器人,組織架構有一些變化。

第二點,工作有所變化。很多人都擔心,隨著人工智能的到來,很多工作會不會被取代,的確是的。一定是比較枯燥的、重復性的、人們不愿意去干的工作,可以被AI取代,但是大量創造性的工作是不可能的。

所以未來的工作,一定會和AI結合起來,有些工作會被取代,有些工作不可能被取代,而且會產生新的工作。

所以根本不用擔心,AI導致大量的失業。而是同時創造了新的工作,就像PC的發明增強了人類的能力,但并沒有減少人們的工作,只是說工作有一種轉換或者轉型。

所以說,從目前的AI來看,AI可以用于內部管理效率的提升,比如說單據的錄入、客服,現在很多客服都已經用人工智能了,雖然你好不容易打通了客服的電話,結果是機器人在跟你對話,有的時候你也會搞的很惱火,但的確提高了效率。

同時,比如說我們現在用的門禁系統,像人臉識別,以及現在的智慧城市、平安城市等等,這些領域可以被非常多的廣泛使用。

企業家最關心的是成本,假如通過AI可以大大節約你的采購成本。通過AI你可以知道所有采購的價格,哪些是合理的,哪些是不合理的,因為你是信息不對稱的。所以你以為拿到了一個很好的價格,但是采用AI技術以后采購成本就可以大大下降。

大家講到自動駕駛,自動駕駛有一個熱點,自動駕駛很快會到來,而且是幾百家企業從事了智能駕駛工作。但是從我們的觀點來看,車要L5幾乎不可能,或者說無法承擔成本。

我們的觀點是,一定要把車和路協同起來,簡單來說,要有一個智慧的路、聰明的車,要互動起來,車和車之間要有通信,車和路之間要有通信,車和人之間要有通信,車和網之間要有通信,這樣才有可能解決自動駕駛的問題。

所以,自動駕駛純粹靠車是不行的,達不到,所以達到L3已經相當不錯了,L4還要努力,但L5幾乎不可能,我們下次可以再進行交流。

5G作為一個新的技術設施為什么這么重要?因為大家知道5G的帶寬可以達到10G,甚至更寬到20G。5G的設計不僅僅是為了移動寬帶,假如是為了移動寬帶的話,現在的4G已經可以到300兆、400兆的帶寬了。

更重要的一點,除了寬帶以外,第二個是物聯網,可以支撐一平方公里有100萬個連接。大家知道未來的智能世界特征:

萬物感知,到處都是傳感器

萬物互聯,所有的傳感器必須連接起來

萬物智能

而5G以及其他現有的連接技術就是未來智能世界的基礎設施。所以一方面可以提供超寬帶,4K電視、8K電視,尤其是AR、VR來了以后,都可以跟5G聯系在一起。

第三個,在工業行業里面的使用,因為它的時延可以低到一毫秒。所以在一個網絡里面可以支持IoT的物聯網,可以支持企業里面的通信,可以支持車聯網,以及超寬帶的無限接入,這是多種應用,所以5G是未來智能社會的基礎設施,那5G一定會采用人工智能的方法。

我可以分享給大家一個數據,第一點,現在的維護成本是設備成本的3-4倍。所以你必須通過人工智能把維護成本降下來。

第二點,現在的網絡越來越復雜,大家知道70%的網絡故障是人為造成的,是維護工程師不小心把網絡搞癱了。

第三點,采用了人工智能之后,可以有50%以上的潛在故障進行預測,所以人工智能可以用于電信網絡或者5G網絡里面的運維成本降低,以及保證網絡的質量提升。

比如說有些運營商提出來,我們是不是在同樣的情況下維護更多的網絡,或者說在同樣的網絡情況下,維護人員減少50%,這就是AI在行業里面的一些應用。

當然,AI有很多好的地方,同時AI當前存在幾個問題。

問題一:算力太貴,用不起,看起來很美,用起來太貴。

問題二:我們沒有好的數據就沒有好的AI。所以數據要進行處理,要保證數據質量,沒有人工就沒有智能。為什么現在人工智能的專家這么貴,工程師找不到,這是個專家的活,人工智能沒有平民化。

所以說,所有的數據要做標注,所以沒有人工就沒有智能,和我們想象的人工智能是不一樣的,是真正的“人工智能”。

問題三:訓練太慢。訓練要幾天甚至幾個月,可能表演一下要幾分鐘、幾秒鐘,但是訓練的時間很長。

問題四:應用場景。大家知道人工智能一定是有模型的,好不容易調試出來一個模型,在某種場景下測試或者考試,水平很高就是學霸。但真正實際應用場景的情況下,效果并沒有這么好,可能精確度、準確度大大下降,下降了10%-15%等等,所以考場上的學霸,工作場所,尤其是應用場景的學渣(可能有點過),但至少沒有想象的那么好。

所以當前的人工智能,華為在人工智能領域里面怎么布局的?端、邊、云。大家知道我們的麒麟980,從1997年開始就嵌入了AI的芯片,980更強大,所以在智能手機里面,我們的980是智能社會的vocal。

在AI領域里面,去年11月份發布了310和910,全系列的在云端和邊緣以及端AI的芯片,我們剛剛發布的鯤鵬920是在云端的CPU,從麒麟980的手機芯片到邊緣人工智能計算芯片到云端的計算,我們是這樣一個布局。

所以我們的價值主張是,我們是一個平臺,包括云。大家知道,連接實際上也是一個平臺,未來的智能社會沒有連接哪來的數據?所以要把眾多的傳感器連接起來,連接+平臺+AI+生態。

所以AI依然存在著一些缺陷,一個是,范圍比較窄,要規則確定、結果明確的情況下,A到B還是做的不錯的。

第二點,更像研究,而不是工程,這是什么意思?研究是個手藝活,它要不斷的調試,調試調到這個模型,科技適合這種場景,它不是科學基礎上的一個工程實現,它是有一定的不確定性。

第三點,行的通,就是說先要設計模型,這個模型調試完了以后,覺得這個可以了,然后再找到一個應用場景,數據是不是使AI行的,這是一個很重要的基礎。

還有,現在好不容易找到一個很好的模型,但是它隨著時間的變化,就會惡化,比如說我在一個路口,搞一個攝像頭的自動紅綠燈的變換,但隨著時間的變換,它這個模型也在不斷的調整。最大的一個問題是不透明,你不知道里面是啥,正是因為不透明,就有可能分析出來由于雞叫一下之后,把太陽叫出來了(當然不可能是這樣)。就是說,正因為是不透明,就有可能產生這種情況。

還有,它不是100%準確,它只是一個最大可能準確,所以它有部分的不確定性。

在AI領域里面,目前人才的短缺,大家也知道,現在沒有大數據專家了,一夜之間全部是人工智能專家,盡管如此,人才還依然短缺。

第二點,AI一定涉及到數據的安全、隱私保護,所以AI,在價值觀領域里面,實際上大家也要多多討論,不僅說AI有好的一面,同時也要有一些保護個人的數據和隱私等等,這些發明,都應該是討論的地方。

大家覺得AI很好,我也這樣覺得,但是有沒有想過,AI是容易被干擾的,或者說是容易受欺騙的。

我們看張照片,左邊是原圖,跟中間的照片一模一樣,但實際上,中間的照片已經加了右邊圖像的噪音在里面。但是我們的人眼看起來兩張照片是一模一樣的,但是通過機器,它就識別出來中間一張它不是一個人了,它是一個書柜,但是我們人眼看出來兩張照片是一樣的。也就是AI是可以被欺騙的。

照片被欺騙一下無所謂,假如說汽車被欺騙呢?你還敢坐嗎?誰說汽車不能被欺騙?當然一種是故意欺騙,有一種是假如訓練的時候,有一種場景沒訓練到,它會不會出故障?有可能。

所以呢,自動駕駛還是有很大的一個不確定性的,這就是一個案例。

2019年1月6號,特斯拉的車撞了一個路邊的機器人,也就是說,不一定是被欺騙的,它至少有一種場景可能沒訓練到。

所以,盡管如此,自動駕駛依然有非常美好的未來,大家一想到自動駕駛,就覺得自己坐在車里面,按照120公里快速的奔跑,假如想象這種場景可能有點困難,但是,你的掃地機器人是不是自動駕駛?假如拖拉機裝上自動駕駛軟件是不是可以24小時耕地?

所以,自動駕駛是可以廣泛被使用的,千萬不要一想說自動駕駛,就是說我坐在車里面,按照120公里的速度去快速的奔跑,但某種場景下也是可以實現的。

所以,華為的愿景就是和大家一起合作。把數字世界帶到每個人、每個家庭以及每個組織,構建萬物互聯的智能世界。

謝謝大家!

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