如果一個科學(xué)研究者經(jīng)常出現(xiàn)在新聞上，發(fā)表最新的研究進展或者論文，那基本可以判定，他的研究沒有未來。

前言：

人工智能的未來是什么？在剛剛結(jié)束的TechCrunch杭州峰會上，阿里云機器智能首席科學(xué)家閔萬里就對此話題進行了深入探討。但對于當(dāng)前“AI被炒的火熱，總體產(chǎn)能卻不高”等方面的問題，并未過多涉及。

因此，會后我們與閔萬里來了場深度對話。對話中，閔萬里從自己的視野和阿里云的業(yè)務(wù)出發(fā)，對當(dāng)下科技行業(yè)浮躁的現(xiàn)象做了深入解析，并表示，“我們要回歸到人工智能的本質(zhì)，真正的去研究人腦是怎么工作的。做技術(shù)，一定要耐得住寂寞；做科學(xué)，則一定要走下神壇。”

“AI+產(chǎn)能不高”是個偽命題

天合光能電池片A品率提升7%；

協(xié)鑫電池切片良品率提升1%；

中策橡膠橡膠加工合格率提升5%；

恒逸集團實話生菜煤炭消耗率降低3%；

......

這是在與阿里云ET工業(yè)大腦合作后，這些在各自領(lǐng)域均是龍頭企業(yè)的廠商，產(chǎn)能提高的真實數(shù)據(jù)。但個位數(shù)的產(chǎn)能變化，對于企業(yè)來說，真的有必要應(yīng)用AI技術(shù)嗎？

“百分比是很能反映問題的。”

以天合光能的電池片為例，在中國所有的太陽能企業(yè)中，電池的凈利率都是非常低的。即便是天合光能此前只有2.91%左右的電池片凈利率，在行業(yè)來說，也是處于中上游水平的。

這其中有一個很大的原因，就是電池片的合格率很低，成本較高。一般情況下，電池片分為四個等級：A、B、C、D。A最佳，D則基本是廢品。

“A品率的提升就意味著凈利潤的提升。我們僅在天合光能的1個車間、4條生產(chǎn)線試點了幾個月，ET工業(yè)大腦就為他們創(chuàng)造了幾千萬的效益。

“而當(dāng)下很多人所說的，AI技術(shù)并不能為有效的提升產(chǎn)能，不過是因為大多數(shù)技術(shù)人員，不愿意真正的下到車間去了解用戶的痛點和需求。只在辦公室碼代碼，具體應(yīng)該做什么都不知道，怎么可能提升產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)能呢？”

下車間、下農(nóng)田......技術(shù)人員應(yīng)該忘記自己的身份，走下神壇

“如果真正的AI人才愿意走到實際的場景當(dāng)中去的話，一年內(nèi)，產(chǎn)能絕對就會有立竿見影性地提升。但現(xiàn)在的技術(shù)人員，大都是在‘神壇’上自我陶醉，對于產(chǎn)業(yè)真正的痛點，完全不了解。”

就拿“大腦”來說，“城市大腦”、“交通大腦”、“工業(yè)大腦”、“醫(yī)療大腦”、“超級大腦”......各種“大腦”充斥在行業(yè)的方方面面，但實際的應(yīng)用效果卻幾乎為0。

“我們?yōu)槭裁茨軒椭旌瞎饽軐品率提升7%，是因為我們事先去到了他們的生產(chǎn)車間，實地了解了他們在生產(chǎn)制造過程中遇到的各種問題以及該產(chǎn)業(yè)當(dāng)前的痛點。”

“但恰恰在這一點上，很多做技術(shù)的人不愿意忘記自己的身份，不愿意跨界到車間，甚至農(nóng)田去找客戶或產(chǎn)業(yè)的痛點。他們覺得在實驗室、工位上就可以憑感覺‘治理天下’。這是一個很大的問題。”

在“技術(shù)界”有一個很有意思的現(xiàn)象，幾乎每周，都會有一些國際性的技術(shù)大賽，也幾乎每一周，都會產(chǎn)生一些“頂級技術(shù)冠軍”。

“平常對AI技術(shù)稍有關(guān)注就會發(fā)現(xiàn)，這些‘冠軍’大多是曇花一現(xiàn)，很少有能將技術(shù)真正應(yīng)用到行業(yè)中，更別說解決各行各業(yè)懸而未決的事情，并將其產(chǎn)品化和規(guī)模化了。”

“我們應(yīng)該追求的是用技術(shù)為行業(yè)創(chuàng)新，而不是一次兩次的排名。排行榜每天都在變，就算是國際足壇也是這樣，即便排名第一也不見得能在世界杯中獲得冠軍。但行業(yè)問題始終在那里沒有被解決，只是沒有人愿意‘下去’發(fā)現(xiàn)這些問題而已。”

簡單來說，單純的說技術(shù)優(yōu)勢是沒有任何意義的，忘記自己的技術(shù)身份，切身去找業(yè)務(wù)痛點才是從業(yè)者和企業(yè)應(yīng)該去做的事情。

“當(dāng)然，我們還必須承認(rèn)，技術(shù)不是萬能的。就當(dāng)前來看，AI技術(shù)并沒能達到大家所期盼的‘智能’，我們只是在物理極限上，一定程度上超越了人類。而這，其實早在2000年前我們就已經(jīng)做到了。”

如果真的要說，機器在物理極限上超越人類是什么時候，東漢時期就已經(jīng)出現(xiàn)的“算盤”就是一個很好的例子，它將“0、1、2、3、4、5、6、7、8、9”十個數(shù)字和“四舍五入”的規(guī)律完美的融合進了算珠中，在“算力”上超越了人類的心算和手算。

“也因此，在沒有讓機器擁有‘人腦的深度’之前，我們還有很多基礎(chǔ)性研究需要去做。”

但這些，并不是短期內(nèi)就可以有立竿見影性效果的。

“放衛(wèi)星現(xiàn)象”不可取，做科學(xué)家就要耐得住寂寞

“人腦的深度”是什么？

閔萬里給我們舉了個例子：

今天，我喝了一瓶水。腦海里立馬浮現(xiàn)出了，10年前的某一天某一刻，我也喝了一瓶水，并和幾個好朋友暢聊了很多事情。再回想現(xiàn)在，與當(dāng)時有了很多的變化。

“此情此景”，就是人腦深度的表現(xiàn)之一。

除此之外，“洞察”和“遠見”也是“人腦深度”的重要特征。比如“看監(jiān)控”，看似很簡單的事情，人去看，能夠就視頻呈現(xiàn)的表面信息進行聯(lián)想和解讀，從而抽絲剝繭得到最終結(jié)論。但機器去看，又能從表面信息往下走幾步呢？

“人的大腦是很復(fù)雜的，讓機器擁有人腦的思考能力，首先就必須要知道，人腦細(xì)胞的工作邏輯。哪幾個或哪些小區(qū)域的細(xì)胞運動，就會發(fā)出‘喝水’的指令；哪些細(xì)胞的組合，會發(fā)出‘跳’的指令；哪些又是控制聯(lián)想并啟動其他‘記憶細(xì)胞’的？

“但直至今天，我們的探測技術(shù)還沒能精確到每一個細(xì)胞，只能精確到一個腦區(qū)。想要完全理解大腦結(jié)構(gòu)和工作邏輯，是一個漫長的歷史過程。”

不僅是大腦，基礎(chǔ)性研究都需要科研工作者極具耐性。回看世界科技發(fā)展史，沒有哪一次的重大發(fā)現(xiàn)是一蹴而就的。

例如高溫超導(dǎo)材料，1987年左右，高溫超導(dǎo)曾經(jīng)掀起過一陣熱潮。但現(xiàn)在已經(jīng)30年過去了，依舊沒能實現(xiàn)應(yīng)用。

再比如現(xiàn)在CPU上廣泛使用的‘硅’，之前也是科學(xué)家一種種材料一步步嘗試才讓其實現(xiàn)應(yīng)用。而現(xiàn)如今，被大家炒的火熱的量子計算，想要找到一種合適的材料，基本上需要把當(dāng)前人類所發(fā)現(xiàn)的材料再重新試一遍。

“當(dāng)然，不排除撞大運撞上一個正好適合的。”閔萬里笑著說。

“基礎(chǔ)性的研究從來不是‘日更新’、‘月更新’、‘年更新’的事情。如果一個人經(jīng)常出現(xiàn)在新聞上，發(fā)表最新的研究進展或者論文，那基本可以判定，他的研究沒有未來。

“科學(xué)發(fā)展需要長期投入，我們要尊重這樣的發(fā)展規(guī)律。”

最后

在對話的結(jié)束，我們和閔萬里聊了聊當(dāng)前的大公司和創(chuàng)業(yè)公司競爭關(guān)系。閔萬里表示，作為創(chuàng)業(yè)型公司，首要的是明確創(chuàng)業(yè)的“初心”是什么？

是“事業(yè)”還是‘愛好’；是“說故事”還是“創(chuàng)未來”？

“如果是前者，我們不建議創(chuàng)業(yè)公司和大公司硬拼，獨角獸中很少有跟大公司對著干的，都是瞄準(zhǔn)一個垂直行業(yè)的垂直問題，通過合作的方式深入進去，解決實際的問題。”

閔萬里

阿里云機器智能首席科學(xué)家，“山景”是他的花名，因為他曾在山景工作過。

閔萬里很喜歡笑，個人經(jīng)歷也是非常不一般：7歲之前，考試經(jīng)?？剂惴?；14歲，入選中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)少年班；1997年大學(xué)畢業(yè)，赴美留學(xué)，獲芝加哥大學(xué)統(tǒng)計學(xué)博士學(xué)位，并先后在IBM T.J.Watson研究所、IBM Singapore及Google擔(dān)任研究員，從事大數(shù)據(jù)理論研究與應(yīng)用算法研發(fā)。

2013年閔萬里加入阿里巴巴，負(fù)責(zé)領(lǐng)導(dǎo)阿里云人工智能ET大腦項目，現(xiàn)已推出ET城市大腦、ET工業(yè)大腦、ET環(huán)境大腦、ET醫(yī)療大腦等。

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