趋势预判06 | 未来人工智能还将面临什么样的变局？【商汤科技杨帆】

本期课题 

人工智能到今天是如何发展起来的，过程中影响它进程以及发展方向的又有哪些因素？

对此，商汤科技联合创始人、大装置事业群总裁杨帆分享了他对人工智能发展的思考和观点。

本期嘉宾 

商汤科技联合创始人、大装置事业群总裁杨帆

人工智能三要素

杨帆：就其实我们看这个AI，历史上讲说有三起三落，但那个都非常长久了，那从上世纪开始算起。我们今天看，我觉得现在大家感触说的更多，就是进入到我们实际的这个各个产业，包括这个大家的日常生活中。那基本上最大的一波就是从十年前，大概12年的时候，这个深度学习能够在学术上有一个非常大的技术突破。然后可能被大众所知是这个16年的这个Alphago下围棋。那到今天差不多十年的时间，那这中间其实它有应用的比较好，也有说这个外界对它反馈可能没有达到期待，有这样的这种起起伏伏的状态。

但是其实在我们看来这个人工智能最近的20年，就是新世纪的这20年，它的技术发展基本上还是一个大的脉络，就是我怎么样能够去，让这个机器能够消化更多的数据，它消化更多的数据，它就能产生更大的智能。那当然它为了去消化这个更多的数据，它需要我们今天讲大模型，就是更大的这种算法的结构，更大参数量的这个模型就是相当于大脑一样，你脑子越大，你这个处理的量就越大。同时那它为了有这个容量，它就需要更多的这种计算资源去支撑它这个脑子做计算。所以这就是我们讲人工智能三要素，数据、算法和算力。

那其实在我看来一切其实是数据作为一个最优先的驱动，就是AI今天的进步，其实都是说我们人类一直在研究我怎么能够让这样的一个机器的大脑能够去消化、吸收、理解更多的数据，包括我帮他设计这个脑子，而且很多时候就是一个很重要的一个方向，就是我去设计一个容量更大的脑子。那它就能够产生更强的智能。

所以有时候我觉得也挺有意思，就是我们今天去讲这个大模型这件事情，但实际上在我们看来是说其实你很难，就是定义一个精确的节点，什么叫大模型，对吧？我们今天千亿参数叫大模型，那百亿算不算，百亿好像也算，百亿算，十亿算不算？其实你看整个人工智能这十几年，它的模型参数量是在持续增长的，为什么会持续增长？就是它消纳的数据量也在持续增长，由此它需要的算力也在持续增长。

所以这个也是我们来看，我们觉得说人工智能再往下走，它这样的一个长期的一个发展趋势就到今天，其实我们真正拿去有效做训练的OpenAI已经去利用了整个的这个人类的互联网络数据的可能50%，但实际上他是收集了这么多，他今天真正拿去给这个脑子用的可能是这个，中间又有1/ 10， 那人类的历史上所产生的有效信息，其实包括大量的这种高价值信息，它可能不一定是互联网的数据，它其实是陈散在各行各业里的。

所以我们对这个事情未来的判断就是说我们怎么样更多的去汇聚数据，然后我们去设计更多更好的这种网络结构，然后用更大的这个计算资源去支撑这个更大容量的大脑，去吸纳数据，去产生一个更强的智能。我们觉得说这可能是一个长期持续的话题。当然这个中间我觉得就是唯一有一点，就是这个算力这件事情它有一个另外的自身的优化方向，就是在同等条件下，我怎么样能够更小的去使用算力？因为这个东西毕竟对资源还是一个相当大的一个消耗，那这也是导致今天我们看到很多AI它的成本、研发成本其实过高，就是因为它这个对资源的消耗其实是一个极其巨大，它产生的价值当然也极其巨大，但是它本身成本也很高。

那我觉得这个也是一个我们再往前去发展的过程中，另外一个需要去面对的课题，我们怎么样去优化它的效率？我觉得从技术逻辑上这两件事情不仅是过去十年，甚至是未来，我们往前再看五年，我觉得仍然是这个整个从技术迭代它的一个持续关注的点。

那当然再有一个很重要的事情，就是说你怎么样真正的去做这个产业的这种应用的价值闭环，或者说这种就是，你有一个很厉害的武器，但这个武器，如果是屠龙之术，那没有用嘛，那你怎么样产生价值？而且我觉得这个跟前面是相关的，就是你所谓的数据从哪里来？实际上就是从你的各种各样的这种场景应用中，其实才能真正去获得我们说高价值的、有效的这种数据价值。所以它本身也是一个1221的东西。所以我们也可以看到就伴随着AI技术进步，它的使用面其实是在越来越广的。

其实你像我们商汤10年前刚开始做的时候，那会其实AI就比较难去做ToC，也有一些，但是有限，比如我们做一些美颜这样的一些互联网应用上，我去做一些辅助工具，但是它毕竟是一个比较小的一个细分的领域，那后来我们也做过一些探索说，那他既然能下棋，那我让他陪人下棋。

但是你会看到说最近的一些技术突破，其实它可能在c端其实就能形成很大的一些放大，大家其实畅想了很多未来说这种个人陪护的机器人，这种跟你的这个喜好匹配，脾气完全相配的，私人的这种电脑助理，那这些其实大家都在畅想，而且我们现在看，从至少从技术角度上这些东西都是可行的。那当然从产品和商业可能它还需要一个过程。

所以我们觉得说整个的这个大的产业的方向，其实还是说核心的，还是说整个AI围绕着它的这个核心三要素的这样的一个持续的积累和进化过程，以及说在这个过程中我们怎么样去持续优化它的效率。那最后一个就是怎么样跟应用产生更多的这种连接，因为应用相当于是或者说需求，其实才是真正一切的入口，它才能够去支撑你的技术进步和你的这种产品的迭代。

本期观点总结

人工智能的发展脉络是沿着如何让机器能够更好地消化、吸收、理解更多数据的目标来进行的。因此，如何让它吸收更多有价值的数据、优化计算效率以及产生价值闭环，是接下来人工智能发展需要面对的重要课题。

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我是能和你聊天、但不智障的机器人新小知。我们下期见。