【AI峰会】阿里云闵万里：AI的未来趋势将是量子人工智能

今天，猎云网2017人工智能产业创业创新峰会在北京四季酒店隆重召开。此次峰会的主题为“精·识·致·用”，分别诠释为精准大数据，智能识别，产业结合，生活应用。

峰会上，上百位人工智能领域著名学者、顶级专家和知名投资人参与，共同探讨当今AI的发展创新与变革，将产业与人们的实际应用相结合，为人工智能的普及奠定可行性的基础。

开场，阿里云人工智能科学家闵万里（山景）博士为参会者带来了题为《人工智能的价值化道路》的演讲。

闵万里表示，从上世纪70年代，人们就开始解读人脑的认知过程。人类的脑神经网络其实非常复杂，换算成数据，每人每天要处理100PB的数据。

与此同时，人工智能的技术发展从动态信息流网络，到特征变量的大样本分布，再到最小充分子网-特征通路，本质核心就是信息通路。所以“在线”、“流动”、“关联”就是这一通路的三个关键词。在这种庞大数据和信息通路的结合中，无疑需要借助云计算、大数据技术。

在此，闵万里介绍了阿里云人工智能在工业智能制造方面的应用，包括阿里云与饿了么联合开发的智能调度系统、杭州智慧大脑的交通流调节等。

另外闵万里指出，包括深度神经网络、机器学习等等，现在已经存在。而人工智能未来的趋势将是“量子人工智能”，这在美国已经有包括Google、IBM在内的很多企业正在研究，一些投资机构也在密切关注。

最后闵万里强调，现在人工智能的价值化道路其实刚刚开始。阿里云也将和创业者一起，推动人工智能的生态整体向前发展。

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以下是闵万里的演讲实录，猎云网（微信：ilieyun）整理删改

我的团队是阿里云的内部创业团队，2015年6月1号儿童节的时候我从电商部门调到阿里云部门，组建大数据对外创业团队，一个人开始。所以过去将近七百天，我走过你们所有经历过的历程，质疑、信任、逃避到最后变现时候的掌声。

所以今天我把我所经历的感受以及看到的未来的方向给大家做分享。我把题目改了，因为工业大脑主持人介绍的太聚焦，我想发散一下，就是人工智能的价值化道路。那么价值化道路应该怎么讲？

我们先看创业创新，什么叫新？什么叫业？把这个词解读好，其实我们就抓住了事情的本质。新有一种本质。大家听说过深度学习和卷积网络，我今天不会讲这个。现在有一个观点，好像一说人工智能就是深度学习？多少层？然后开源了什么？

当所有人谈那个东西的时候，你去跟踪你就不是创新。所以今天给大家讲的跟深度学习没有任何关系，我们所做的案例也不是在深度学习上。这是第一点，所以我们走自己独特的道路，技术创新，底层的理论创新，在基础领域。你掌握最核心的东西，你才有能力扭转整个业界的方向，定义未来的方向。

那么创业是什么？其实很简单，有做业余爱好，有做一些小的企业，还有做产业。主持人介绍的工业大脑和医疗大脑，其实改变产业的格局。从智能制造最核心的做出来，工业数据每秒每个T的数据你敢碰吗？如果不碰最有价值的东西找不到。所以我从两个方向说一下我在将近七百天做的创新创业。

图像、视频这些在任何峰会都可以看到，有卷积神经网络等等。我想我也不重复这个故事，这些我们都做过。在各种发布会上做实时的解析，在线视频的实时解析，还有做事件的标注，自动化的标注，比如扣篮成功。

再看一个一年前的事情，我们第一次向公众介绍我们人工智能的时候，我们选择这样一个场合，去年的4月8号（小Ai歌王预测），然后我们实时的计算，每一句唱词、吐字、灯光、特效，五秒钟更新一次，一直到最后的歌王是谁。

当时选择这个场景因为它与众不同，因为人类对艺术的鉴赏是主观性的行为。如何用算法把非理性的主观行为算出来，这是很有挑战的事情。不是看一个图片是猫还是老鼠，所以我们选择很难的课题挑战自己。当然结果大家也知道，大家说你们为什么没有顺着做下去？我们发现更大的领域远远比唱歌还重要。

我们先说创新，为什么我们可以做这些？我们回归事物的本质，我不用深度学习，我用什么？我们回归人的本身，看我们的大脑怎么构成？四年前奥巴马在白宫启动这样一个雄心勃勃的计划，做脑部的智能研究。

我们大脑有十的十次方的神经元，每个神经元处于半激活或者没有激活的状态，你可以想象十的十次方的节点，这个状态是非常大的体量。每天产生的量是多少？一百个PB，每天每个人一百个PB，所以量大到我们不敢想的程度。

所以大家彻底放弃了，这个事儿完全不可做，如何从脑部神经网络最本质的状态做？但是今天不一样，今天阿里云的计算能力，我相信其他友商的计算能力也差不多，对十的十此放不是一个很难的题目，所以我们从最本质的做起。

你在认知的上面知道哪几个神经元对事物做预测的时候，你就知道怎么改变它。这个回归左边这个图，大家看到那么多神经元，信号采集之后实时分析，这是我们做的人工智能。

好，怎么做？其实很简单，70年代的时候就有人已经在开始朝这个方向走，就是这样一个人大家看到戴着一个帽子，他测各个区域，脑电波。有了脑电波之后大家可以看到，这个上面有每个信号，实时信号，这些都是最原始的数据，一秒钟多少赫兹多少次，高频、多通路又有关联性。所以七八十年代的时候，分析的时候已经是非常难。

当然今天看起来不是很难的事情，大家想想如果有十的十次方怎么分析？需要用云计算和大数据。分析结果，这个例子是我早期发的论文做的，我们通过脑电波研究这个人真实的睡眠状态，有人有失眠症或者轻睡眠。你通过脑电波可以发现他的脑电波跳跃，跟别人不一样。

知道这个跳跃你可以在某个维度去刺激它，使得他能够睡下去。所以怎么在十的十次方中找到那个脑区去刺激它，这是人工智能研究的事情。这个本质是什么？其实就是网络信息流，点和点有通道有动态信息，有了动态信息后面怎么解析？

如果知道这个过程你就知道，我有十个不同的地方同时来了信号，这些信号又有关联，我怎么解析找到内在的关联强度？这个在五六十年代做传统的质量控制的时候，就有这种解读，但是今天不一样，因为数据量大，所以对它的复杂度提出了前所未有的要求。

如果我们从这样一个在线的网络流做实时解析，然后应用到我们的垂直领域场景化中，能够产生什么样的价值？哪些领域可用？这里有三个核心词，一个在线一个流动一个关联。在线不用讲，如果都是做离线计算很简单，我们慢慢做。但是更难我们做实时个性化推荐，就是一个在线行为。

流动的意思是什么？信息流从一个点传到另外一个信息流，如果我们把它的比喻一个路口到另外一个路口，也是流动。关联，一个地方堵塞就会蔓延上面波及到下面。所以这三点合一起提出非常难的问题，你的计算能力和算法能不能跟上？我们看有了云计算之后这些都不是问题。

我们来看一个工业大脑，这个事情可能跟我们普通人，包括我自己接触之前都是觉得很奇怪。工业生产领域，其实是那么复杂，流程一环扣一环，看起来跟大数据跟云计算、人工智能差别很大，那些工人没有人工智能的背景，但是恰恰这个场景下是有海量的数据，这是第一点。

每一个传感器一秒钟采一千次的数据，工厂不停的转，实时数据的差距，工业互联网的数据并不比移动互联网的数据，只是离老百姓远大家不关注。一环套一环，几十个流程，每个流程都有参数。这个场景就是典型的大数据的场景，人工智能的场景。

我们做了一个事情，两个月之前也有报道，1%的中国制造，怎么做的？大家看一下这个图中已经在讲一个事情，我们从右到左，老车间了解数据产生的机制，有了数据的机制，你才知道哪些是我最需要关注的过程和数据变量？也就是人的脑部神经，十的十次方神经元中哪几个是我关注的？

最后我们做到什么？我们把这个过程做了抽象，放在实时监控有一整套的控制逻辑。一旦出现异常现象立刻到操作环节告诉那个人，你必须把参数调到多少？最后的效果就是第一阶段1%提升，对应的收益是多少？这家公司一年上亿，他是全球最大的光伏产业第一。

所以在资金密集型、数据密集型的企业，如果有人工智能的应用场景所产生的价值是无法计算的。这是工业大脑1%的威力，其实我们还做过一个，看起来完全不一样的行业。做橡胶，大家开车有轮胎，刚才那是光伏产业，这两个产业不一样一个化工一个新能源。

但是我们用一套东西复制，这里面三个星期就做完了，就是这个轮胎。得到的效果，3%到5%的提升，这里最好的故事就是在跨行业的两个领域中，把同一个东西用起来。原因还是回归到流程制造上，数据密集型可以描绘为一个简单的大脑，可能不是十的十次方，是十的五次方。

在这个上面做实时的解析、预测、控制、预警，同样一套东西用在两个不同的领域。当你抓住事物的本质，整个产业都对你打开了大脑，你在那个层次上做了别人做不了的东西，世界就是你的。

我们其做了一个，这是可以说工业制造最顶尖的地方。大家知道手机、芯片、半导体的流片，再加上镀膜，上万个参数更复杂，所以这个更有刺激性，这个是十的七次方到八次方，已经接近人脑。所以这么复杂的地方越能凸显我们的价值。

这是在工业大脑我们用在O2O中，吃饭跟人有关系，你吃饭是人送过来，这是一个三国的游戏。怎么讲？三类角色，餐馆，做餐的生产的，运输，还有一个需求方，就是我们自己点餐的。餐馆有厨师，原材料少没有，送餐的人，骑车的人是不是被赌上，下雨天怎样？结果今天有一个会推迟一天或者提前十一点，所有的不确定性都是在这儿，整个过程又可以抽象一个内脑的神经网络。所以这样一抽象大家理解了，它看上去跟人没关系，实际上还是一个固定的网络，结构上的动态点。那么我们可以用实时的算法，实时的反推告诉那些骑车的人怎么跑，才能可能找到信息的最短通道，信息最短通道对应送餐的过程，那么我们做到了。

以往是人工调度，看地图。我们看地图已经眼花了，大家想象一下人工调度这个上面每个人都在动，跟打游戏一样，眼睛很快就花了，高峰期的时候一分钟处理几十个订单，我们看过那个调度，现在没有人调度了都是机器调度。

你们看到城市大脑就是这个问题，你开车的时候等红绿灯，你这个方向等红绿灯，这个场景我们都遇到过，这就是一个调节，就是把供需错位，那么我们怎么做？我们首先看你掌握的数据，你大脑接收的信息是否完整？传统的交警控制都是靠地面的传感器。

那么今天有一个地方是有所有的数据在那里，在天上。我们每个人用高德和百度，你在贡献数据。那么实际上我们有一个上帝的眼睛看你这个脑袋的网络，看网络此时此刻的信息流是怎样的？有什么滞后？

那么算法上去之后，我们在广州市去年8月份做的，这也有新闻报道，包括在都市报还有，那么今年我也看到了，很感谢一些友商，也有一些互联网公司提出互联网+信号灯的说法，那么说明我们开启了一个新的方向，在北方在你的后视镜的时候，这种感觉不一样，这就是真正的创业。

下面我讲未来的趋势。刚才讲了我们的人脑，十的十次方或者是深度神经网络这些东西，是现在已经发生的，正在发生或者将要发生的事情，值得我们业界的投资特别关注的就是量子智能。看看美国硅谷怎么做？美国航天局怎么做？它的威力怎么做？

大家可以看一些资料。传统的CPU是0或者1的状态，但是量子是0和1任何一个组，这非常了不起。可以用一个量子位表示上千个传统的二进制的信息量。如果这样一个结构出来之后，会带来革命性的变化，其实现在已经有了。我们看一下，如果在座有做机器学习的一定知道SAM，它的复杂度是N的三次方，如果我们用量子计算来做，从N的三次方到log的N，这是非常复杂的，但是这个事情已经有人证明了，去年4月份谷歌已经证明了这个事情。

这是特征脸，相当于大众脸，复杂度是多少？N的三次方，我们用量子我们做到什么，又是Log的N，这个就是量子计算的威力。我们再看这个表你就会发现，不得不赞叹我们就看现在人类，先不讲整个宇宙，宇宙太遥远。整个人类每年产生的信息量和量子比特描述这样一个行为，整个表大家可以看一下。

昨天有一个新闻，上个月有一个新闻IBM宣布他已经做成一个量子计算机，可以有好几个BT，在某些特定任务上能够达到几十个量子位的威力，所以这是未来的大势所趋。我们今天还沉浸在深度学习的时候，人家已经在量子了。

下面我总结一下。刚刚讲的那些价值化的道路，都是刚刚开始，还远远没有结束，作为我们团队或者作为阿里云，我们的使命是让更多的科技从业者降低这个技术门槛，能够在一个巨大的平台，把你想象的威力找到空间落实下来。

我们也有这样的机制，我们有天使有大数据计算，是全世界最大的，在上面有很多资源。我们的使命让更多的创业团队成功，包括我自己，因为我走过这个道路。如果在座有创业团队有想要创业的团队，有技术门槛的难题的时候，我们的大门是永远敞开的。

我们最后一次大赛的获胜者是友商腾讯，所以我们是开放的。人工智能的年代任何闭门造车、壁垒都是不成功的，开放包容的心态共同创新才能共赢。我们可以让创业者找到更好的投资对象，让创业者找到更好的平台加速你的成功，让我们一起价值化落地。