今日，在獵云網(wǎng)2017人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新峰會上，阿里云人工智能科學(xué)家閔萬里(山景)談到了人工智能未來的趨勢。他認(rèn)為，“量子人工智能“將是人工智能的發(fā)展趨勢，區(qū)別于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，阿里將更看重該方向。 據(jù)閔萬里介紹，從上世紀(jì)70年代起，人們就開始解讀人腦的認(rèn)知過程。人類的腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實非常復(fù)雜，換算成數(shù)據(jù)，每人每天要處理100PB的數(shù)據(jù)。 與此同時，人工智能的技術(shù)發(fā)展從動態(tài)信息流網(wǎng)絡(luò)，到特征變量的大樣本分布，再到最小充分子網(wǎng)-特征通路，本質(zhì)核心就是信息通路?！霸诰€“、“流動“、“關(guān)聯(lián)“將會成為阿里人工智能發(fā)展的關(guān)鍵詞，并且會協(xié)同利用阿里在大數(shù)據(jù)和云計算方面的能力。 閔萬里表示，人工智能未來的趨勢將是“量子人工智能“，這在美國已經(jīng)有包括Google、IBM在內(nèi)的很多企業(yè)正在研究，一些投資機構(gòu)也在密切關(guān)注。 附閔萬里演講實錄： 我的團(tuán)隊是阿里云的內(nèi)部創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊，2015年6月1號兒童節(jié)的時候我從電商部門調(diào)到阿里云部門，組建大數(shù)據(jù)對外創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊，一個人開始。所以過去將近七百天，我走過你們所有經(jīng)歷過的歷程，質(zhì)疑、信任、逃避到最后變現(xiàn)時候的掌聲。 所以今天我把我所經(jīng)歷的感受以及看到的未來的方向給大家做分享。我把題目改了，因為工業(yè)大腦主持人介紹的太聚焦，我想發(fā)散一下，就是人工智能的價值化道路。那么價值化道路應(yīng)該怎么講? 我們先看創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新，什么叫新?什么叫業(yè)?把這個詞解讀好，其實我們就抓住了事情的本質(zhì)。新有一種本質(zhì)。大家聽說過深度學(xué)習(xí)和卷積網(wǎng)絡(luò)，我今天不會講這個?，F(xiàn)在有一個觀點，好像一說人工智能就是深度學(xué)習(xí)?多少層?然后開源了什么? 當(dāng)所有人談那個東西的時候，你去跟蹤你就不是創(chuàng)新。所以今天給大家講的跟深度學(xué)習(xí)沒有任何關(guān)系，我們所做的案例也不是在深度學(xué)習(xí)上。這是第一點，所以我們走自己獨特的道路，技術(shù)創(chuàng)新，底層的理論創(chuàng)新，在基礎(chǔ)領(lǐng)域。你掌握最核心的東西，你才有能力扭轉(zhuǎn)整個業(yè)界的方向，定義未來的方向。 那么創(chuàng)業(yè)是什么?其實很簡單，有做業(yè)余愛好，有做一些小的企業(yè)，還有做產(chǎn)業(yè)。主持人介紹的工業(yè)大腦和醫(yī)療大腦，其實改變產(chǎn)業(yè)的格局。從智能制造最核心的做出來，工業(yè)數(shù)據(jù)每秒每個T的數(shù)據(jù)你敢碰嗎?如果不碰最有價值的東西找不到。所以我從兩個方向說一下我在將近七百天做的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)。 圖像、視頻這些在任何峰會都可以看到，有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等。我想我也不重復(fù)這個故事，這些我們都做過。在各種發(fā)布會上做實時的解析，在線視頻的實時解析，還有做事件的標(biāo)注，自動化的標(biāo)注，比如扣籃成功。 再看一個一年前的事情，我們第一次向公眾介紹我們?nèi)斯ぶ悄艿臅r候，我們選擇這樣一個場合，去年的4月8號(小Ai歌王預(yù)測)，然后我們實時的計算，每一句唱詞、吐字、燈光、特效，五秒鐘更新一次，一直到最后的歌王是誰。 當(dāng)時選擇這個場景因為它與眾不同，因為人類對藝術(shù)的鑒賞是主觀性的行為。如何用算法把非理性的主觀行為算出來，這是很有挑戰(zhàn)的事情。不是看一個圖片是貓還是老鼠，所以我們選擇很難的課題挑戰(zhàn)自己。當(dāng)然結(jié)果大家也知道，大家說你們?yōu)槭裁礇]有順著做下去?我們發(fā)現(xiàn)更大的領(lǐng)域遠(yuǎn)遠(yuǎn)比唱歌還重要。 我們先說創(chuàng)新，為什么我們可以做這些?我們回歸事物的本質(zhì)，我不用深度學(xué)習(xí)，我用什么?我們回歸人的本身，看我們的大腦怎么構(gòu)成?四年前奧巴馬在白宮啟動這樣一個雄心勃勃的計劃，做腦部的智能研究。 我們大腦有十的十次方的神經(jīng)元，每個神經(jīng)元處于半激活或者沒有激活的狀態(tài)，你可以想象十的十次方的節(jié)點，這個狀態(tài)是非常大的體量。每天產(chǎn)生的量是多少?一百個PB，每天每個人一百個PB，所以量大到我們不敢想的程度。 所以大家徹底放棄了，這個事兒完全不可做，如何從腦部神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最本質(zhì)的狀態(tài)做?但是今天不一樣，今天阿里云的計算能力，我相信其他友商的計算能力也差不多，對十的十此放不是一個很難的題目，所以我們從最本質(zhì)的做起。 你在認(rèn)知的上面知道哪幾個神經(jīng)元對事物做預(yù)測的時候，你就知道怎么改變它。這個回歸左邊這個圖，大家看到那么多神經(jīng)元，信號采集之后實時分析，這是我們做的人工智能。 好，怎么做?其實很簡單，70年代的時候就有人已經(jīng)在開始朝這個方向走，就是這樣一個人大家看到戴著一個帽子，他測各個區(qū)域，腦電波。有了腦電波之后大家可以看到，這個上面有每個信號，實時信號，這些都是最原始的數(shù)據(jù)，一秒鐘多少赫茲多少次，高頻、多通路又有關(guān)聯(lián)性。所以七八十年代的時候，分析的時候已經(jīng)是非常難。 當(dāng)然今天看起來不是很難的事情，大家想想如果有十的十次方怎么分析?需要用云計算和大數(shù)據(jù)。分析結(jié)果，這個例子是我早期發(fā)的論文做的，我們通過腦電波研究這個人真實的睡眠狀態(tài)，有人有失眠癥或者輕睡眠。你通過腦電波可以發(fā)現(xiàn)他的腦電波跳躍，跟別人不一樣。 知道這個跳躍你可以在某個維度去刺激它，使得他能夠睡下去。所以怎么在十的十次方中找到那個腦區(qū)去刺激它，這是人工智能研究的事情。這個本質(zhì)是什么?其實就是網(wǎng)絡(luò)信息流，點和點有通道有動態(tài)信息，有了動態(tài)信息后面怎么解析? 如果知道這個過程你就知道，我有十個不同的地方同時來了信號，這些信號又有關(guān)聯(lián)，我怎么解析找到內(nèi)在的關(guān)聯(lián)強度?這個在五六十年代做傳統(tǒng)的質(zhì)量控制的時候，就有這種解讀，但是今天不一樣，因為數(shù)據(jù)量大，所以對它的復(fù)雜度提出了前所未有的要求。 如果我們從這樣一個在線的網(wǎng)絡(luò)流做實時解析，然后應(yīng)用到我們的垂直領(lǐng)域場景化中，能夠產(chǎn)生什么樣的價值?哪些領(lǐng)域可用?這里有三個核心詞，一個在線一個流動一個關(guān)聯(lián)。在線不用講，如果都是做離線計算很簡單，我們慢慢做。但是更難我們做實時個性化推薦，就是一個在線行為。 流動的意思是什么?信息流從一個點傳到另外一個信息流，如果我們把它的比喻一個路口到另外一個路口，也是流動。關(guān)聯(lián)，一個地方堵塞就會蔓延上面波及到下面。所以這三點合一起提出非常難的問題，你的計算能力和算法能不能跟上?我們看有了云計算之后這些都不是問題。 我們來看一個工業(yè)大腦，這個事情可能跟我們普通人，包括我自己接觸之前都是覺得很奇怪。工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，其實是那么復(fù)雜，流程一環(huán)扣一環(huán)，看起來跟大數(shù)據(jù)跟云計算、人工智能差別很大，那些工人沒有人工智能的背景，但是恰恰這個場景下是有海量的數(shù)據(jù)，這是第一點。 每一個傳感器一秒鐘采一千次的數(shù)據(jù)，工廠不停的轉(zhuǎn)，實時數(shù)據(jù)的差距，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)并不比移動互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)，只是離老百姓遠(yuǎn)大家不關(guān)注。一環(huán)套一環(huán)，幾十個流程，每個流程都有參數(shù)。這個場景就是典型的大數(shù)據(jù)的場景，人工智能的場景。 我們做了一個事情，兩個月之前也有報道，1%的中國制造，怎么做的?大家看一下這個圖中已經(jīng)在講一個事情，我們從右到左，老車間了解數(shù)據(jù)產(chǎn)生的機制，有了數(shù)據(jù)的機制，你才知道哪些是我最需要關(guān)注的過程和數(shù)據(jù)變量?也就是人的腦部神經(jīng)，十的十次方神經(jīng)元中哪幾個是我關(guān)注的? 最后我們做到什么?我們把這個過程做了抽象，放在實時監(jiān)控有一整套的控制邏輯。一旦出現(xiàn)異?，F(xiàn)象立刻到操作環(huán)節(jié)告訴那個人，你必須把參數(shù)調(diào)到多少?最后的效果就是第一階段1%提升，對應(yīng)的收益是多少?這家公司一年上億，他是全球最大的光伏產(chǎn)業(yè)第一。 所以在資金密集型、數(shù)據(jù)密集型的企業(yè)，如果有人工智能的應(yīng)用場景所產(chǎn)生的價值是無法計算的。這是工業(yè)大腦1%的威力，其實我們還做過一個，看起來完全不一樣的行業(yè)。做橡膠，大家開車有輪胎，剛才那是光伏產(chǎn)業(yè)，這兩個產(chǎn)業(yè)不一樣一個化工一個新能源。 但是我們用一套東西復(fù)制，這里面三個星期就做完了，就是這個輪胎。得到的效果，3%到5%的提升，這里最好的故事就是在跨行業(yè)的兩個領(lǐng)域中，把同一個東西用起來。原因還是回歸到流程制造上，數(shù)據(jù)密集型可以描繪為一個簡單的大腦，可能不是十的十次方，是十的五次方。 在這個上面做實時的解析、預(yù)測、控制、預(yù)警，同樣一套東西用在兩個不同的領(lǐng)域。當(dāng)你抓住事物的本質(zhì)，整個產(chǎn)業(yè)都對你打開了大腦，你在那個層次上做了別人做不了的東西，世界就是你的。 我們其做了一個，這是可以說工業(yè)制造最頂尖的地方。大家知道手機、芯片、半導(dǎo)體的流片，再加上鍍膜，上萬個參數(shù)更復(fù)雜，所以這個更有刺激性，這個是十的七次方到八次方，已經(jīng)接近人腦。所以這么復(fù)雜的地方越能凸顯我們的價值。 這是在工業(yè)大腦我們用在O2O中，吃飯跟人有關(guān)系，你吃飯是人送過來，這是一個三國的游戲。怎么講?三類角色，餐館，做餐的生產(chǎn)的，運輸，還有一個需求方，就是我們自己點餐的。餐館有廚師，原材料少沒有，送餐的人，騎車的人是不是被賭上，下雨天怎樣?結(jié)果今天有一個會推遲一天或者提前十一點，所有的不確定性都是在這兒，整個過程又可以抽象一個內(nèi)腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。所以這樣一抽象大家理解了，它看上去跟人沒關(guān)系，實際上還是一個固定的網(wǎng)絡(luò)，結(jié)構(gòu)上的動態(tài)點。那么我們可以用實時的算法，實時的反推告訴那些騎車的人怎么跑，才能可能找到信息的最短通道，信息最短通道對應(yīng)送餐的過程，那么我們做到了。 以往是人工調(diào)度，看地圖。我們看地圖已經(jīng)眼花了，大家想象一下人工調(diào)度這個上面每個人都在動，跟打游戲一樣，眼睛很快就花了，高峰期的時候一分鐘處理幾十個訂單，我們看過那個調(diào)度，現(xiàn)在沒有人調(diào)度了都是機器調(diào)度。 你們看到城市大腦就是這個問題，你開車的時候等紅綠燈，你這個方向等紅綠燈，這個場景我們都遇到過，這就是一個調(diào)節(jié)，就是把供需錯位，那么我們怎么做?我們首先看你掌握的數(shù)據(jù)，你大腦接收的信息是否完整?傳統(tǒng)的交警控制都是靠地面的傳感器。 那么今天有一個地方是有所有的數(shù)據(jù)在那里，在天上。我們每個人用高德和百度，你在貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)。那么實際上我們有一個上帝的眼睛看你這個腦袋的網(wǎng)絡(luò)，看網(wǎng)絡(luò)此時此刻的信息流是怎樣的?有什么滯后? 那么算法上去之后，我們在廣州市去年8月份做的，這也有新聞報道，包括在都市報還有，那么今年我也看到了，很感謝一些友商，也有一些互聯(lián)網(wǎng)公司提出互聯(lián)網(wǎng)+信號燈的說法，那么說明我們開啟了一個新的方向，在北方在你的后視鏡的時候，這種感覺不一樣，這就是真正的創(chuàng)業(yè)。 下面我講未來的趨勢。剛才講了我們的人腦，十的十次方或者是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這些東西，是現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)生的，正在發(fā)生或者將要發(fā)生的事情，值得我們業(yè)界的投資特別關(guān)注的就是量子智能?？纯疵绹韫仍趺醋?美國航天局怎么做?它的威力怎么做? 大家可以看一些資料。傳統(tǒng)的CPU是0或者1的狀態(tài)，但是量子是0和1任何一個組，這非常了不起?？梢杂靡粋€量子位表示上千個傳統(tǒng)的二進(jìn)制的信息量。如果這樣一個結(jié)構(gòu)出來之后，會帶來革命性的變化，其實現(xiàn)在已經(jīng)有了。我們看一下，如果在座有做機器學(xué)習(xí)的一定知道SAM，它的復(fù)雜度是N的三次方，如果我們用量子計算來做，從N的三次方到log的N，這是非常復(fù)雜的，但是這個事情已經(jīng)有人證明了，去年4月份谷歌已經(jīng)證明了這個事情。 這是特征臉，相當(dāng)于大眾臉，復(fù)雜度是多少?N的三次方，我們用量子我們做到什么，又是Log的N，這個就是量子計算的威力。我們再看這個表你就會發(fā)現(xiàn)，不得不贊嘆我們就看現(xiàn)在人類，先不講整個宇宙，宇宙太遙遠(yuǎn)。整個人類每年產(chǎn)生的信息量和量子比特描述這樣一個行為，整個表大家可以看一下。 昨天有一個新聞，上個月有一個新聞IBM宣布他已經(jīng)做成一個量子計算機，可以有好幾個BT，在某些特定任務(wù)上能夠達(dá)到幾十個量子位的威力，所以這是未來的大勢所趨。我們今天還沉浸在深度學(xué)習(xí)的時候，人家已經(jīng)在量子了。 下面我總結(jié)一下。剛剛講的那些價值化的道路，都是剛剛開始，還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有結(jié)束，作為我們團(tuán)隊或者作為阿里云，我們的使命是讓更多的科技從業(yè)者降低這個技術(shù)門檻，能夠在一個巨大的平臺，把你想象的威力找到空間落實下來。 我們也有這樣的機制，我們有天使有大數(shù)據(jù)計算，是全世界最大的，在上面有很多資源。我們的使命讓更多的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊成功，包括我自己，因為我走過這個道路。如果在座有創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊有想要創(chuàng)業(yè)的團(tuán)隊，有技術(shù)門檻的難題的時候，我們的大門是永遠(yuǎn)敞開的。 我們最后一次大賽的獲勝者是友商騰訊，所以我們是開放的。人工智能的年代任何閉門造車、壁壘都是不成功的，開放包容的心態(tài)共同創(chuàng)新才能共贏。我們可以讓創(chuàng)業(yè)者找到更好的投資對象，讓創(chuàng)業(yè)者找到更好的平臺加速你的成功，讓我們一起價值化落地。

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