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    生活 > | Time Weekly - 2017-01-17 02:32:20
  • [摘要] AlphaGo只是提高了数据量,算法有了进步,但两者的“智能”水平却因此有了天壤之别,这就是大数据的力量。

    时代周报记者 高扬 发自广州

    如果你了解人工智能 AlphaGo,就会发现它背后的原理与1997年战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫的“深蓝”并无不同,而近日AlphaGo以“Master”之名再次取得60胜一平的辉煌战绩,并不是其因为具备了人类的逻辑推理能力或者大脑神经构造,而是因为接受了谷歌以几十万盘围棋高手对弈数据的训练,从而真正做到了“算无遗策”。从原理上来说,相比深蓝,AlphaGo只是提高了数据量,算法有了进步,但两者的“智能”水平却因此有了天壤之别,这就是大数据的力量。

    在谷歌工作多年,致力设计中日韩文搜索算法的谷歌研究院资深研究员吴军,对大数据技术有着深入的了解。在新作《智能时代》中,吴军认为,AlphaGo的胜利并非机器的胜利,相反,这是人类的胜利。未来,大数据与机器智能将给传统的商业模式和社会形态带来巨大的变化,人类能做的不是回避与否定,而是面对现实,抓住智能革命的机遇。吴军同时坦言,任何一次技术革命中,真正从一开始受益的就只有2%的人,然后再慢慢扩展到另外的98%—这一过渡时间大概至少需要半个世纪。

    水到渠成的大数据时代

    时代周报:你在书中提到,“大数据+计算模型”能解决许多以前只能由人来解决的问题,所以被称为“智能”,反过来说,人类的哪些问题是“智能”解决不了的?目前有没有一个明确的界线或共识?

    吴军:很难划一条界线把这个问题清楚地分开。客观的问题,比如天为什么会下雨或者说天为什么是蓝颜色的?夏天为什么比冬天热?这是计算机能回答的。比较难回答的是一些主观性问题,比如说前段时间张靓颖遭遇的事情,她到底应该怎样做?计算机就很难回答了。再就是一些艺术创作类的问题,简单地写一首诗倒不困难,但如果原来没有某类创作形式,要靠计算机来产生的话,会比较难。

    时代周报:大数据、智能革命的兴起是不是互联网发展的一个必然阶段?智能手机的普及在其中起到多大的作用?

    吴军:大数据时代在这个时候到来,首先是因为存储器的性能提升了,能存大量的数据;然后移动互联网起来了,人们能够上传数据;传感器技术起来了,能够收集收据;而计算机处理数据的能力也大幅提升,所以大数据时代的到来可以说是水到渠成。

    其实 2007-2008年的时候智能机就开始产生了。在这之前,大家只是在网上买东西、看图片、看视频,但智能手机跟每个人每日的线下生活还是联系得不紧。但此后,线上生活和线下生活逐渐开始联接起来。

    时代周报:根据你在谷歌的工作经历,谷歌除了数据资源足够丰富以外,在发展大数据技术本身方面跟国内的差距大不大?

    吴军:那差距还是很大的。在国内,实际上真正能利用一点大数据的企业,所用的基本软件,在很多的时候都是开源的。国内现在哪怕是从谷歌请几个人,把谷歌的系统重新做一遍的能力都没有。

    另外,这方面的技术研发实际上不需要太多的人,但需要水平非常高的人,而且这些人必须连续三年什么事都不干,就专心干这件事,但目前国内这个环境还不太具备。但是从工程上来说,国内能够把已经开源的软件运营得很好,在这方面中国、美国没有太大的差距。

    时代周报:国内的大数据产业相比美国来说,差距大不大?

    吴军:中美的发展基本上是平行的,前后相差两三年,但是基本上是同时发展。

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    启用机器人不等于智能制造业

    时代周报:大数据行业的主角,除了谷歌或者国内的BAT、华为之类的大公司,中小企业有没有崛起的可能性?

    吴军:任何一个工业时代,每一次只能替换掉一部分公司,比如说20%,不可能说小公司起来了,就把大公司全都替代掉。现在美国基本上有五家比较大的大数据企业,包括苹果、谷歌、微软、亚马逊和Facebook,中国则是BAT。在大数据时代,美国如果能冒出来第六家,这就已经算很好了,中国也一样。

    现在有几种大数据,全世界几乎都还没开始用,比如说医疗数据。美国的病例数据比整个互联网的数据还要多,在中国,不说别的,我在上海交大上课,光是上海交大附属的13家三甲医院所拥有的数据就是一个非常庞大的体量,这些数据都还没有被利用。谁有能力去做这几家的大数据服务,就很厉害了。

    再比如,中国还有一个广播电视网,信息量也很大,但是这些数据过去都不收集,全部浪费掉了。像这些行业,大数据是空白,即使BAT也没有触及。

    时代周报:制造业方面,德国的工业4.0,中国2025都是要靠大数据和智能化的,它们离真正实现还有多少距离?

    吴军:其实制造业应该怎样做已经蛮清楚的了,关键是大家要更换概念。比如说冰箱的制造,最后可能要把冰箱从制造业变成副业,冰箱不再是一个大件的电器消费品,而是商店在家庭里的延伸。我在书中举了一个例子,制造风力发动机的金风公司,制造利润比较薄,但是后来变成了发电设备的运营和服务商,利润率就有了很大提升。所以,制造业的智能化不是简单地说利用了机器人就可以提升10%的利润什么的,这样就还是停留在制造的范围里。

    工业4.0首先是资源的整合。现在中国很多人理解工业4.0就是机器人,我觉得这还不够。制造业包括了设计、仓储、制造、物流、批发零售等几个环节,这些环节以前都是分开的,而且有时候是由不同的公司来运作。将来则有可能把几个环节连成一个整体,比如说一部手机完全是由消费者自己在网上下单,在整个生产线上实现定制化的生产,自己找苹果的售后定做一部稍微跟标准配置不一样的手机,例如闪存还要再大一倍之类的。这在过去是办不到的。

    智能制造方面,特斯拉是一个典型。它去掉了传统的批发代理环节,建立了一条从公司直接能通到个人的、安全的、快速的通道。所以说制造业的可扩展性很强,以前没有大数据,移动互联网不发达,你无法知道每一个终端节点,大家都不觉得自己能够精细地到达这一步,但现在可以做到这一点了。

    制造业智能化也是一个渐进的过程,不是顶层设计能决定的。这个过程一般是某个技术或环节首先成熟了,先提高了某一部分的效率,造成其他地方的效率相对低了,成为瓶颈,这时就会有人出来解决这些问题。那么慢慢地,各个环节都会补齐,整个链条就走通了。

    贵阳,中国大数据的试验场

    时代周报:现在贵阳的大数据中心也很出名,你认为贵阳的定位、发展速度怎么样?

    吴军:这个问题,贵阳的市长和我聊过,他们很清楚自己所做的事情。实际上,以贵阳的科技力量是搞不了大数据的,所以他们把贵阳定位成一个大数据的试验场,我觉得这个定位特别好。比如说无人驾驶汽车,你得有个地方来试验,而我这里交通不是那么拥堵,试验条件好,那么在我这里就可以尝试在某一个地方全部用无人驾驶,首先取消红绿灯等。

    时代周报:大数据产业的特点决定了它的地域性不是很强,贵阳发展大数据会给当地带来多少效益?

    吴军:这的确跟建个工厂带动当地经济发展是不一样的,不会说因为建了大数据中心,当地的经济就发展了,但是像无人驾驶、大数据医疗这些新兴产业,不可能直接在全国铺开,总是需要有一个点来试验。

    时代周报:你给很多政府官员讲过大数据、智能化方面的知识,他们最感兴趣的是哪些问题?

    吴军:我做过很多这类讲座,给上海市委、北京海淀区都讲过相关知识。政府官员需要换脑筋,转变思维方式,要认识到将来智力上增值的东西会很重要,不要老盯着制造业等,这些观念我都在不断地讲。中国对待大数据和智能化是很积极的,各级政府都很积极。从我接触到的官员来看,还没有谁会担心智能化导致失业怎么办,或者说保护现有的体系等。

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