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傅盛:深度学习的机会在应用结合,而不是技术输出

钱皓频道  · 公众号  · 科技自媒体  · 2017-03-28 19:19

正文

作者:傅盛,来源:盛盛GO(ID:fstalk)


最近,中国最火的两个话题:一个是人工智能,一个就是北京房价。北京房价起起伏伏,牵动了我们的心。


回想,我来北京不久,被我的房东赶来赶去,实在没地方住了,咬牙在通州买了房子。我记得,那时房子均价3000多块,当时身上只有几万块。交房时,我坐在一楼小阳台,心想——一个月供三千块,还不起怎么办?后来,横下心,大不了把房子卖了,回老家。


一晃几年,通州也不是当年的通州了,房价也涨成这样,四处都是哀嚎一片。


那个时候,我作为北漂一族,也是一点点靠自己的努力,奋斗着。从未想到,有一天,猎豹能登陆纽交所上市。2014年5月8日,我站在敲钟台,看着台下忙忙碌碌的纽交所员工,按响了敲市钟。当时的我,感慨万分。


我在想,我为什么能从一个月供3000块而惶惶不可终日的北漂,成长为一个有机会做成一家美国上市公司的人呢?


这么多年,我一直在不断思考。


我认为并不是因为我多么出色。有一天,有那么一个机会,我进入了互联网,进入了一个当时被绝大部分人都不看好的行业。


这个行业,在传统行业的公司看来,无非就是一个Web Page;在技术人眼里,它就是一个TCPIP(又名网络通讯协议);在传统硬件厂商那里,它就是一个简单的门户。总之,它没什么新奇特别的。


然而,却有一帮无所畏惧、不知天高地厚的年轻人,在这个行业里不断打拼,孕育了一批又一批互联网的创业者。这些创业者,要说起点,我并不认为有多高。但在这个行业,他们获得了其他行业所不能获得的认知。他们对整个互联网的理解,对用户的理解,对信息传递的理解,远远超越了工业时代那一代又一代人的整个积累。


正因为这样一个单点的突破,使得像我这样一批创业者有幸崛起。



认知是人类前进的唯一武器


我读过一本书叫《人类简史》,当时特别激动,于是飞到以色列,拜见了这位作者,请他到北京做过一次交流。为此,我写过一篇文章《认知是人类前进的唯一武器》,包括智人的崛起,就在于认知。不是因为智人脑容量比别的动物大,核心是他们能让很多人相信一个虚拟的事情或概念。


人类从相信过去的先贤,相信孔子,相信穆罕默德,相信释迦牟尼,变成了相信科技。相信科技改变生活。尤其,过去20年,中国坚信了互联网。


互联网是全人类的头脑风暴。它就像珊瑚一样,珊瑚很弱小,但一个腔体能把所有珊瑚连接在一起,长成巨大坚硬的珊瑚礁。互联网,可想像成一个网络。它将以前散落在全世界的、聪明的脑袋连接在一起,使得所有人快速作思维的碰撞。


正因为这样,人类知识的传播时间,极大被缩短。过去,一个概念的传播,至少需要100年,或是几百年。像牛顿的几大定律,如果要传到中国,最终变成中国的生产力,经历了从鸦片战争到洋务运动,再到最后的新中国,我们才真正接受了这样的现代科学知识。


到今天,一个AlphaGO出现,世界各地都在研究它的论文。这个传播速度已在极快地缩短,这背后孕育着巨大的生产力。


人和人之间最大的差别就在于认知


我再把这个概念与人结合起来。我们不妨思考一下:一个人怎么才能从一群人中脱颖而出?一个人如何才能变得与众不同?


我记得,第一次见雷总时,内心激动万分。那时,他刚离开金山,朋友引荐我们认识。见他前,我还在幻想,他的脑袋后面是否会有一个光环?第一次见马化腾时,我也在幻想,这个人是不是三头六臂?


后来,跟他们交流久了,也经常去讨教,发现其实他们都是非常勤奋的一帮人。雷总每次跟我聊天,到半夜还非常亢奋。腾讯也有很勤奋的一群高官。某次大战,我跟腾讯有过亲密接触。有一次我约Pony和Martin,他们说你晚上12点有没有时间。


你看,都是一帮很勤奋的人。


但,勤奋的人也有很多啊,到底是什么造成了他们现在都还像神一样地存在呢?我们有没有机会接近他们?



我在最近的一篇文章《所谓成长就是认知升级》专门总结一句话叫:技能的差别是可量化的,而认知的差别不可量化,是本质的。也就是说,你对一件事的观念和看法,决定着你对一件事情坚信的坚决度,以及能不能快速掌握信息并做出正确决定。这可能是人和人之间最大的差别。


认知是唯一的壁垒和成长的核心。猎豹抓住的上一个认知是中国互联网的国际化,那么,下一个机会是什么?


关于深度学习的三个机会


我看到的一个机会是深度学习。很多人会说,深度学习就是一个概念,你为什么要做深度学习?AI+时代,你有什么机会做出深度学习?


我想,从三个点来讲,为什么猎豹会有机会?当然,这三点的前提是——移动互联网本质的核心竞争已经结束。


第一,深度学习是算法革命。它把分散在各个领域的算法集中起来了。以前做语音的、做图像的、做无人驾驶的,做SLAM空间定位的,每一项都是一个专业,专业之间的算法差别也非常巨大。


但有一天,突然有一个东西出现了——叫深度学习,既可解决语音和图像问题,又可解决无人驾驶问题,可解决股票交易问题,还可解决下围棋的问题。人类历史上从未出现这么有魅力的东西。


随之而来的芯片革命也已经开始。去年年初,NVIDIA股价从20多亿美金,涨到年底100多亿美金。有一个NVIDIA工程师告诉我,2014年他们的CEO上台,在内部会议上说放弃Mobile CPU,全力以赴做GPU,整个公司都快炸锅了。但事实证明,他们在这里的深远布局,做得非常对。


为了解自动驾驶技术,我专门拜访过以色列的Mobile eye,前不久刚被英特尔收购。拜访完了之后,我认为,Mobile eye很快就会被NVIDIA颠覆掉了。因为Mobile eye所有的算法都是基于传统的CV算法。


包括谷歌的无人车也一样。我跟他们的创始员工聊了两个晚上。聊完以后,我买了两辆特斯拉。我的P90D跑在北京的五环上,已可放开双手,自由直播。而谷歌的无人车,还在那里,进行工程化演算。


你会发现,其实真正恐慌的应该是大公司。


因为他们积累了很多的技术,不管语音,还是视觉,在深度学习的冲击下,很多算法都被颠覆掉了。前不久,我见了一个国内某知名大公司实验室的负责人。他说他做了7年翻译,后看到谷歌一篇论文,突然发现,他原来做的翻译技术,全白积累了。


深度学习本质在降低技术壁垒。如果以前猎豹要出一个语音产品,我都不敢想象;或者猎豹自己的人脸识别,能做到全球排前几名,我也不敢想像。但近期,我会披露一些我们取得的一些成果。


我认为,越是大公司喊他们想做的,其实越是他们恐慌的。


第二,算法驱动变成数据驱动。每一篇论文对整个行业还是有推进作用,但由于基本算法模型的固定化,算法的驱动力,已大大降低。当然,我们也希望有一个算法神人,再发一篇论文,又把某个领域往前推进几十年。


但从整个动向来看,比如斯坦福大学教授李飞飞加入Google,都表明这场人工智能的革命,是以工业化和数据驱动为主的。数据量大了之后,产生的巨大推进量,可能远远胜于一篇论文。而大量的数据,同时也需要进行标注。


所以,大规模标注数据,成为核心竞争力。


这个概念有一点误导。比如你说话的声音,就像我现在说话,被上传到网上,它并不是人工智能可用的数据。你必须找人把声音数据里面的关键点标注出来,才是人工智能可用的有效数据。有一句话叫——人工智能今天还是,要多少智能,就需要多少人工。


第三,深度学习的机会在于和应用的结合,而不是技术输出。深度学习的核心是数据驱动。虽然你有模型调参,有自己的优势,但别人有更多的数据调参,很快拉平优势。未来深度学习会变成基础的技术运用,很多公司都会具备深度学习的研发能力。


举几个例子。我们收购了一家公司叫News Republic。两个季度内,我们用深度学习做出了个性化推荐系统,能把用户的点击行为,变成数据标注的一部分。


我们还做了一个直播平台Live.me,现在是美国最大的第三方直播平台。每天有几十万的美国用户开播,会产生上千万张标准人脸。这个数据,使得我们能够精准地鉴别涉黄视频、小孩直播及无直播内容或不露脸的直播。


猎豹会全力出击,用AI助力内容。我们新的使命是Make The World Smarter,成为一家有伟大技术理想的人工智能公司。



这一次,中国在科技浪潮上是赶在美国前面的。深度学习有40%的论文都是华人发表的。我们跟这些专家沟通起来,已经没有语言障碍。今天中国的GPU运算能力和编程能力,也有了足够的积累。


我相信,后手机时代一定会来临。手机使用时长,不会有爆发性增长了。越来越多的智能设备像Amazon echo ,和我们梦想中的机器人,一定会走进我们的生活。中国最大的机会就来自于人和机器人共存的时代。 


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