值得注意的是, 曠視科技的三位創始人印奇, 唐文斌, 楊沐均出自清華大學姚期智計算機科學實驗班 (簡稱 '姚班' ) , 此次研討會被三個人稱為 '回家求學' .
作為世界現代密碼學, 理論計算機科學, 量子計算等領域的奠基人和圖靈獎唯一華人得主, 姚期智創辦的 '姚班' 培養出了一大批中國計算機科學的頂尖人才, 其門生也早已遍布國內外AI 產業和計算機科學研究的各個關鍵領域.
曠視科技創始人兼CTO唐文斌稱, '我們在創業中包括在做技術, 做產品, 做產業的過程中, 一直在思考的只有一個問題——怎麼樣能夠更快速推動這行業的發展. 但是到目前為止也沒有特別好的答案, 所以趁著今天這個機會我們回到母校, 回到姚班向姚先生來請教關於人工智慧最本質的問題. '
姚期智: 目前處於AI最好時期, 給了新一代人才成為下一個牛頓和愛因斯坦的機會
對於人工智慧的本質問題以及何時才能誕生人工智慧理論? 姚期智認為, '人工智慧發展到現在和之前的理論奠基是分不開的, 但是隨著技術的進一步探索, 我們也清楚深度學習未必能夠成為解決問題的終極理論. ' 在當今人工智慧實踐當中, 基礎理論的下一個創新點在哪裡? 對此, 姚期智院士給出了自己的看法: '深度學習確實是給人工智慧, 給整個人類, 對於 '什麼叫做智能' 這件事情開了一個窗口. 雖然還不能夠完全讓我們解決這種問題, 但是給了一些提示, 這才是讓人們興奮的一點, 也使我們的研究有了更大的動力. 但從基礎理論來講, 如何用跨學科的方法找到人工智慧的奧秘才是我們當下面臨的最具挑戰性的問題. ' 姚期智稱, '對人工智慧的探索需要你不只是一個計算機科學家, 應該是一個科學家. '
姚期智認為, 這是人工智慧最好的時代, 目前的人工智慧研究處於研究者夢寐以求的時期, 因為這個時期給了新一代人才成為下一個牛頓和愛因斯坦的機會. 會上, 姚院士同時也給出了人工智慧行業所需人才的兩點要素, 即聰明以及足夠的實戰經驗. '聰明對於人工智慧人才來講是一個很重要的特質, 因為如果你是用人工智慧來解決問題那麼原先學習的很多東西都可以不學, 如果你足夠聰明, 經過兩年的培訓, 你就有可能成為機器學習領域非常頂尖的專家並解決很尖端的問題. ' 姚期智院士同時強調, 一味的追求學術論文積累而不注重實踐, 也會出問題. 姚院士在做比喻的時候講到, '你在武當派練內功以後, 你的劍法學的很好以後, 但是你沒有實戰經驗, 那你肯定出問題, 出去碰到高手可能一下子就被解決了, 所以這個實戰經驗是非常的重要. '
孫劍: 演算法創新的本質是實用
針對在演算法上的創新, 曠視科技首席科學家兼研究院院長孫劍指出: '人工智慧是一個跨學科的研究. 在研究演算法如何創新之前, 我們要明確演算法的三個重要方面, 首先是要對演算法要解決什麼樣的問題有明晰而深刻的理解, 其次是你的演算法在特定時期對於解決問題是否具有通用性, 也就是說通用性越強, 演算法影響越大; 最後是有沒有同行或業界在用, 是否解決痛點並觸及問題的本質. ' 孫劍補充說, '我們希望做到的是能夠公布出來讓業界看到, 並主動去用甚至不得不去用的演算法, 這樣才能夠稱為演算法的本質創新. '
正如2015年由孫劍博士團隊開發ResNet, 不僅橫掃了ImageNet和MS COCO五項頂級世界競賽冠軍, 攬獲了 CVPR 2016最佳論文獎, 也被AlphaGo Zero所引用從而大幅提升了決策的效率和精度 , 其真正的創新價值在於具有通用性的ResNet成為了視覺乃至整個AI界的一個基礎, 因為能夠解決核心的問題才能使其成為計算機視覺最流行的架構之一.
印奇: 曠視未來三年聚焦金融安全, 城市大腦, 手機智能
從2011年創業以來, 印奇領導的曠視科技已經走過了六年時間. 而對於產業上的創新, 曠視科技CEO印奇有自己的心得體會, '定義一個問題往往比解決一個問題更難, 也更重要. 舉個例子來講, 在金融安全領域, 曠視的產品有很好的應用場景, 目前也基本覆蓋了所有互聯網金融的頭部用戶. 一開始我們認為對於用戶來講人臉識別本身是最重要的技術, 但隨著對行業的深入我們發現活體技術和防欺詐技術才是戳中用戶痛點的, 更本質的關鍵. 而我們對這個行業問題本質的定義是基於深紮到這個行業和場景之中不斷的實踐才能得出的. '
對於未來三年的規劃, 印奇稱, 未來三年我們認為最重要的事情是 '賦能機器之眼, 構建城市大腦' . 具體業務上, 曠視會聚焦在金融安全, 城市大腦, 手機智能三個領域.
印奇稱, 未來的安防一定是偏網路化, 中心化的系統, 而不是以硬體為主. '賦能機器之眼, 就是要打造雲和端的結合, 同時結合金融, 地產, 安防不同的行業, 曠視要成為城市大腦的構建者.
對於高額融資, 印奇稱主要是為了證明曠視的行業領導地位, 'AI行業目前不是在燒錢的階段. '
人工智慧和人的智能最終是否是一組解?
最後, 姚期智院士在回答 '人工智慧和人的智能最終是否是一組解' 的時候給出了終極答案, 那就是量子計算或許是人工智慧的理論基礎. 他提出: '我們人類想要模仿自然界, 這個是一個最後的關口, 我們一旦做好量子計算機就能夠模仿宇宙中各種東西的運轉, 包括設計材料. 所以我們可以把量子計算, 看作是一個我們對於老天競爭的第一個事情. '
姚期智稱, 人工智慧對於我們而言是新的開始, 這就需要我們在做演算法之前要理解底層的東西, 也就意味著未來99%的事情要用新的方法來做. '我們用物理學家的精神來做演算法設計. ' 姚期智強調, '作為一個計算機科學家, 解決問題時要開啟心胸, 建立適合我們自己的理論. '
人工智慧越來越熱, 也有越來越多的人湧入這股洪流之中. 也許, 在聒噪的環境中冷靜下來, 找到人工智慧本質創新的解, 才是通往下一關的鑰匙.