聯(lián)想研究院徐飛玉：人工智能之爭(zhēng)歸根到底是人才和數(shù)據(jù)的戰(zhàn)爭(zhēng)

近年來(lái)人工智能領(lǐng)軍人物頻頻接過(guò)科技公司的橄欖枝，徐飛玉就是其中一員。
從1998年開始，徐飛玉一直在德國(guó)人工智能研究中心（DFKI)工作，該中心是德國(guó)頂級(jí)的人工智能研究機(jī)構(gòu)，股東包括了、Intel、微軟、寶馬、SAP、等全球頂級(jí)企業(yè) 。徐飛玉曾就任該中心首席研究員及語(yǔ)言技術(shù)實(shí)驗(yàn)室文本分析研究組負(fù)責(zé)人，直到今年3月，聯(lián)想CTO、高級(jí)副總裁芮勇博士邀請(qǐng)她加入聯(lián)想，作為副總裁負(fù)責(zé)聯(lián)想研究院人工智能實(shí)驗(yàn)室的研發(fā)工作。
這幾年全球市場(chǎng)對(duì)人工智能領(lǐng)軍人才的需求急速擴(kuò)張。徐飛玉博士對(duì)第一財(cái)經(jīng)坦言，自己從去年開始就陸續(xù)接到很多企業(yè)的邀請(qǐng)，但最終還是希望回到中國(guó)做一些研究，“把研究結(jié)果變?yōu)楫a(chǎn)品是一個(gè)非常具有挑戰(zhàn)的過(guò)程。”這是徐飛玉的興趣點(diǎn)，也是她所擅長(zhǎng)的。
徐飛玉博士曾是DFKI分拆公司YocoyGmbH的創(chuàng)始人之一和總經(jīng)理。Yocoy研發(fā)出30多種面向英語(yǔ)、中文、法語(yǔ)、德語(yǔ)和西班牙語(yǔ)國(guó)家旅游市場(chǎng)的多語(yǔ)言交流助手移動(dòng)應(yīng)用。“100多個(gè)研發(fā)功能，到產(chǎn)品里可能只有十個(gè)或兩個(gè)真正有用，將研發(fā)結(jié)果和產(chǎn)品戰(zhàn)略連接在一起，并且做成功是非常不容易的。”徐飛玉博士告訴第一財(cái)經(jīng) 。
人才和數(shù)據(jù)之爭(zhēng)
伴隨大數(shù)據(jù)、分析平臺(tái)、先進(jìn)算法的開源以及以及機(jī)器學(xué)習(xí)方法的優(yōu)化，人工智能已經(jīng)從實(shí)驗(yàn)室走向日常生活，并催生出機(jī)器翻譯、智能搜索、語(yǔ)音助手等商業(yè)應(yīng)用工具，這些工具成為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的新動(dòng)力，自然也被科技公司視為布局和角逐的焦點(diǎn) 。
但在徐飛玉博士看來(lái)，人工智能之爭(zhēng)歸根到底是人才和數(shù)據(jù)的戰(zhàn)爭(zhēng) 。判斷一家公司的人工智能水平，首先要看人才；其次要看是不是擁有自己的數(shù)據(jù) ，可以自成平臺(tái)；然后就是看有沒(méi)有好的商業(yè)模式，能夠借助生態(tài)系統(tǒng)幫助平臺(tái)積累數(shù)據(jù)，形成數(shù)據(jù)價(jià)值鏈條。
而這個(gè)過(guò)程仍有諸多的工作需要“死磕”和積累。以聯(lián)想研究院人工智能實(shí)驗(yàn)室當(dāng)下正在研發(fā)的人工智能客服系統(tǒng)“聯(lián)想小樂(lè)”為例，該應(yīng)用主要用于解答專業(yè)性的PC、移動(dòng)等硬件設(shè)備疑問(wèn) ，例如當(dāng)電腦藍(lán)屏?xí)r，系統(tǒng)可以告知用戶是在哪一環(huán)節(jié)出現(xiàn)問(wèn)題，并指導(dǎo)其解決這些問(wèn)題。
這其中就涉及對(duì)話系統(tǒng)、語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別等人工智能技術(shù)，并且需要與懂業(yè)務(wù)流程的架構(gòu)師和數(shù)據(jù)專家一起工作。相較于搜索引擎而言人工智能領(lǐng)軍人物，用戶使用該應(yīng)用的場(chǎng)景多處于硬件設(shè)備出現(xiàn)問(wèn)題后，所以這套系統(tǒng)必須在短時(shí)間內(nèi)給出更為精準(zhǔn)的答案，其中一個(gè)很大的挑戰(zhàn)就是數(shù)據(jù)，特別是高質(zhì)量的標(biāo)注好的數(shù)據(jù) 。
在徐飛玉博士看來(lái)，理想狀態(tài)下，如果數(shù)據(jù)標(biāo)注的很好，把算法放上去遷移的難度并不大，國(guó)際上有開源的帶標(biāo)注的數(shù)據(jù)庫(kù)，做一定的調(diào)理，用開源的算法，很快可能就比別人做的更好。
但是在產(chǎn)品開發(fā)過(guò)程中，需要用實(shí)際的數(shù)據(jù)，也需要在外面找一些數(shù)據(jù) ，這些數(shù)據(jù)可能是不準(zhǔn)確的，甚至是臟的數(shù)據(jù) 。一方面需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，然而很多數(shù)據(jù)都沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)，更挑戰(zhàn)的是開發(fā)面對(duì)沒(méi)有大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的方案和方法。
另一方面，要讓機(jī)器越來(lái)越像人，就必須借助海量數(shù)據(jù)的持續(xù)學(xué)習(xí) ，讓企業(yè)、產(chǎn)品的知識(shí)圖譜，常識(shí)的知識(shí)圖譜，專業(yè)的知識(shí)圖譜不斷成長(zhǎng) 。最后如果要做出真正好的方案，經(jīng)常要把不同類型的數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái) ，例如如何把文字?jǐn)?shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)連在一起人工智能領(lǐng)軍人物，通過(guò)細(xì)節(jié)關(guān)聯(lián)做出判斷。
“在智慧城市應(yīng)用中，每天一個(gè)地方堵車的原因可能是因?yàn)榍胺降募t燈設(shè)置的不合理，位置或時(shí)間的長(zhǎng)短有問(wèn)題。要能自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和判斷這個(gè)問(wèn)題，前提是能把觀察車流的視覺(jué)傳感器數(shù)據(jù)和城市交通數(shù)據(jù)相結(jié)合。”徐飛玉舉例說(shuō) 。類似的在智慧醫(yī)療中，把CT的圖像數(shù)據(jù)和醫(yī)生的文字診斷數(shù)據(jù)進(jìn)行深度結(jié)合，才能有效分析圖像并進(jìn)行自動(dòng)判斷。
PC互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代都出現(xiàn)了流量集聚效應(yīng)，那么基于人才和數(shù)據(jù)的人工智能之戰(zhàn)，又是否會(huì)出現(xiàn)贏者通吃、巨頭壟斷的局面？徐飛玉坦承這種趨勢(shì)是會(huì)有的。
“人才是需要資金去支撐的，沒(méi)有一定的資本是著急不來(lái)的，同時(shí)數(shù)據(jù)量多的話則可以做更好的應(yīng)用開發(fā)，而現(xiàn)在全部公司都面臨一個(gè)共同的問(wèn)題，數(shù)據(jù)化挑戰(zhàn) 。”
機(jī)器還需學(xué)習(xí)反問(wèn)
面對(duì)深度學(xué)習(xí)過(guò)熱現(xiàn)狀，徐飛玉提出深度學(xué)習(xí)只是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)方面，其在端對(duì)端的應(yīng)用上起到了很大的作用，但當(dāng)下的深度學(xué)習(xí)只能提供最終的決定。
例如最簡(jiǎn)單的Yes或No，這是一個(gè)黑箱子，實(shí)際上如何把機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)、知識(shí)結(jié)合在一起，不僅幫助人類做決定，還能告訴人類為什么做出某個(gè)決定，目前的深度學(xué)習(xí)方法還是不夠的。
如果應(yīng)用到一些關(guān)鍵領(lǐng)域，例如飛行、醫(yī)療診斷、國(guó)防、安全等，還要增強(qiáng)解析能力。大數(shù)據(jù)帶給深度學(xué)習(xí)強(qiáng)而有力的判斷能力, 但其實(shí)機(jī)器若要做到“學(xué)習(xí)”這件事, 深度學(xué)習(xí)并不是唯一方法。
【聯(lián)想研究院徐飛玉：人工智能之爭(zhēng)歸根到底是人才和數(shù)據(jù)的戰(zhàn)爭(zhēng) | AI 科學(xué)家談 A】在她看來(lái)，語(yǔ)音是信息交流效率最高的一個(gè)渠道，能夠讓人機(jī)交互更自然，讓機(jī)器更像人，這也是巨頭紛紛入局智能音箱的原因所在。不過(guò)從當(dāng)下發(fā)展情況來(lái)看，真正具備對(duì)話能力，尤其是具備反問(wèn)能力的機(jī)器還比較少見(jiàn) 。
例如有四個(gè)名為柏林的城市，智能音箱并不會(huì)反問(wèn)是德國(guó)首都還是離漢堡很近的小鎮(zhèn) 。“語(yǔ)言是多意的，語(yǔ)音更是多義，機(jī)器人會(huì)出現(xiàn)不懂裝懂，當(dāng)機(jī)器模擬人的時(shí)候，需要理解對(duì)方，這就要求對(duì)話雙方的知識(shí)背景不能查太遠(yuǎn)，需要借助更多數(shù)據(jù)讓機(jī)器擁有更多常識(shí)、解除誤解、學(xué)習(xí)規(guī)則、推理和交互能力。”徐飛玉博士告訴第一財(cái)經(jīng) 。
人工智能的哲學(xué)思考
面對(duì)創(chuàng)業(yè)公司言必稱人工智能和投資機(jī)構(gòu)的爭(zhēng)相追逐，徐飛玉博士認(rèn)為不能一直用投資者的眼光來(lái)看待人工智能，創(chuàng)始人和團(tuán)隊(duì)也不應(yīng)該被資本的大腦驅(qū)動(dòng)著，而是應(yīng)該抱有足夠的耐心和好奇心，將自己的工作當(dāng)作人類科技進(jìn)化過(guò)程的一部分來(lái)看待。“科學(xué)和創(chuàng)新，需要有信念和堅(jiān)持。”徐飛玉強(qiáng)調(diào) 。
這或許和她在德國(guó)人工智能研究中心多年工作經(jīng)歷相關(guān) 。在徐飛玉的印象里，德國(guó)人做事極為嚴(yán)謹(jǐn) ，且習(xí)慣以批判的思維去看待所有的解決方案，在編寫程序前會(huì)將問(wèn)題理解得非常清楚。
例如會(huì)考慮全世界解決這個(gè)問(wèn)題有哪些方法，有哪些算法和工具，各自的優(yōu)缺點(diǎn)是怎樣的，進(jìn)展如何。“德國(guó)人做事很有方法論，受哲學(xué)的影響很大。他們會(huì)花費(fèi)很長(zhǎng)的時(shí)間來(lái)想清楚這些問(wèn)題，一旦弄清楚執(zhí)行速度非常快“
相較而言，很多時(shí)候國(guó)內(nèi)做事情的速度很快，在將別人想好的事情拿過(guò)來(lái)做方面比較快，急功近利了一些，結(jié)果想問(wèn)題的時(shí)間短了一些。“創(chuàng)新是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，前人沒(méi)有做，甚至做了部分的事情，多給這些東西一些時(shí)間會(huì)做出更多的創(chuàng)新。“徐飛玉說(shuō) 。
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