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| 本文作者： 我在思考中 | 2021-10-26 09:57 |
計(jì)算機(jī)領(lǐng)域年度盛會(huì) CNCC2021（中國(guó)計(jì)算機(jī)大會(huì)）將于2021年10月28日-30日在中國(guó)深圳舉行，主題為“計(jì)算賦能加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型”（Expediting Digital Transformation with Computing Empowerment）。大會(huì)舉辦方為中國(guó)計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)（CCF），今年的技術(shù)論壇多達(dá)111個(gè)，預(yù)計(jì)參會(huì)人數(shù)將達(dá)萬人。
阿里巴巴集團(tuán)副總裁、高級(jí)研究員，阿里巴巴達(dá)摩院城市大腦實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人華先勝博士將作為本次大會(huì)的特邀報(bào)告講者，發(fā)表“產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的視覺智能規(guī)模實(shí)戰(zhàn)——從算法到平臺(tái)到系統(tǒng)”主題演講。
華博士曾講過“AI創(chuàng)新的基本流程是從項(xiàng)目到產(chǎn)品到平臺(tái)”，那這里的系統(tǒng)指的是什么呢？
華先勝被業(yè)界公認(rèn)為“視覺識(shí)別和視覺搜索領(lǐng)域的國(guó)際級(jí)權(quán)威學(xué)者"，是國(guó)際電氣與電子工程師協(xié)會(huì)會(huì)士(IEEE Fellow)，美國(guó)計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)杰出科學(xué)家，他一直倡導(dǎo)“無行業(yè)不AI”的理念。
在大會(huì)開始之前，AI科技評(píng)論有幸與華先勝博士對(duì)話，以下根據(jù)對(duì)話內(nèi)容整理而成，并進(jìn)行了不修改原意的編輯。
AI創(chuàng)新的基本流程是從項(xiàng)目到產(chǎn)品到平臺(tái)，即通過項(xiàng)目磨練的算法，算法沉淀產(chǎn)品，然后再將其平臺(tái)化。平臺(tái)實(shí)際上是把AI的能力平臺(tái)化以后，能夠讓更多的人在AI平臺(tái)上做創(chuàng)新。
“如果簡(jiǎn)單來講AI平臺(tái)，那就是三件事情。第一個(gè)是，AI算法＋AI平臺(tái)，我把它叫做‘AI中臺(tái)’；第二個(gè)是算法所依賴的平臺(tái)；第三個(gè)是支撐平臺(tái)的算法?！?/span>平臺(tái)本身也需要算法來支撐，比如調(diào)度、引擎都需要算法。
平臺(tái)化后可以讓更多人在平臺(tái)上創(chuàng)新，解各行各業(yè)的問題，這樣也會(huì)避免AI的從業(yè)者需要一個(gè)一個(gè)地深入行業(yè)，“如果真要AI專家一個(gè)一個(gè)地深入行業(yè)，可能大半輩子都要過去了”。
華博士特別指出這里所講的平臺(tái)不是研發(fā)平臺(tái)。AI的研發(fā)平臺(tái)有一定相對(duì)的通用性，通過研發(fā)平臺(tái)研發(fā)出AI的能力。而AI的能力平臺(tái)是生產(chǎn)或者服務(wù)平臺(tái)，是指有什么能力以及這種能力是以什么樣的方式運(yùn)行的，與研發(fā)平臺(tái)不是一個(gè)概念。
AI的能力平臺(tái)可以用平臺(tái)化的方式賦能更多的算法研發(fā)者和應(yīng)用研發(fā)者在平臺(tái)上做更多的創(chuàng)新、應(yīng)用和業(yè)務(wù)拓展。這樣會(huì)提高研發(fā)效率，使部署運(yùn)維更為快捷、安全、穩(wěn)定，可以讓更多的人基于平臺(tái)做應(yīng)用，如智慧城市領(lǐng)域里面的廠家可以在不具備AI能力的情況下，只要有工程能力就可以基于平臺(tái)做應(yīng)用。
平臺(tái)化的目標(biāo)實(shí)際上是規(guī)模化和全民化
目前，除了對(duì)AI的學(xué)術(shù)研究以外，從業(yè)者做的更多的是技術(shù)研究、基礎(chǔ)研究到應(yīng)用落地。在落地方面要深入行業(yè)，但是每個(gè)行業(yè)都有domain知識(shí)，如果都讓AI專家深入行業(yè)來做是沒有辦法實(shí)現(xiàn)規(guī)?；模匀A博士提出要把AI平臺(tái)化。即使不是AI工程師，有些情況下也可以做到低代碼甚至是零代碼的開發(fā)。因此更多領(lǐng)域和行業(yè)的IT工程師、軟件開發(fā)工程師，甚至是行業(yè)的專家，都可以通過平臺(tái)做AI能力的開發(fā)，AI在各行各業(yè)就可以實(shí)現(xiàn)落地的規(guī)?；?/span>
另外一個(gè)詞叫做全民化。它意思是讓AI不要掌握在少數(shù)懂AI的人手里，能讓更多的人使用AI，“實(shí)際上我們以平臺(tái)化的方式實(shí)現(xiàn)規(guī)?；彩亲屗窕?。
基于平臺(tái)可以做更多事情
華博士列舉了幾個(gè)例子來說明：
“比如在做大規(guī)模城市的市政管理時(shí)，需要有大量的能力生成，通過平臺(tái)就會(huì)比較快速的生成能力?！?/span>
“在工業(yè)視覺平臺(tái)方面，雖然很早以前我們就發(fā)布了一個(gè)基礎(chǔ)版本，但是我們一直都沒有特別去講它。一方面是認(rèn)為我們對(duì)做的東西還沒那么滿意，第二方面市場(chǎng)也沒有很ready，所以我們一直悶頭在做。最近我們推出3.0版本就開始真正的推廣它，甚至開始有培訓(xùn)課程。前不久，我們組織了第一期的培訓(xùn)課程，邀請(qǐng)工業(yè)視覺領(lǐng)域里做軟件開發(fā)的企業(yè)來參加培訓(xùn)，培訓(xùn)后就可以利用我們的平臺(tái)去做AI能力的生成，而不是做AI能力的使用。只要能夠收集一些數(shù)據(jù)做些簡(jiǎn)單的標(biāo)注，然后在該平臺(tái)調(diào)一些參數(shù)的設(shè)置就可以自動(dòng)訓(xùn)練出一個(gè)模型并且把它部署成一個(gè)服務(wù)，就可以直接在應(yīng)用當(dāng)中使用了。”
“現(xiàn)在有不少人在用這個(gè)平臺(tái)去生產(chǎn)AI的能力，有一個(gè)公司用我們的平臺(tái)生產(chǎn)新的視覺檢測(cè)的能力，還有一個(gè)公司利用這個(gè)能力去做了一個(gè)茅臺(tái)酒防偽標(biāo)志的自動(dòng)識(shí)別，他還把它做成了一個(gè)盒子，把酒放進(jìn)去，一掃描就能識(shí)別出來的這個(gè)酒到底是真的還是假的，只要收集一些樣本，通過我們這套系統(tǒng)就能把AI的能力生產(chǎn)出來了?！?/span>
”還有一個(gè)例子是開放視覺，即大量的AI能力在云上。可以讓很多人像過去在windows下面調(diào)用一個(gè)API一樣去調(diào)用人工智能API。當(dāng)時(shí)我們也通過這些API舉辦了一些創(chuàng)新創(chuàng)意大賽。比如有人把它用來為盲人開發(fā)APP，去識(shí)別一些盲人看不見但是馬上手機(jī)可以照到的那些信息自動(dòng)識(shí)別出來，比如說前面有什么。大型的商場(chǎng)有一些的open space，有時(shí)候也會(huì)擺一些攤位，那這個(gè)攤位到底怎么估價(jià)，怎么使用，擺什么樣的攤兒更合適之類的問題，有的人就通過視覺的技術(shù)做自動(dòng)的評(píng)估和自動(dòng)匹配?！?/span>
”未來我們?cè)卺t(yī)療領(lǐng)域、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域里也都在做，每一個(gè)平臺(tái)的定位都不完全一樣，但總體定位是一樣的。比如像城市大腦，針對(duì)的用戶群其實(shí)是略有不同的，因?yàn)檫€要考慮行業(yè)屬性。研發(fā)平臺(tái)其實(shí)沒有明顯的行業(yè)屬性，但我們的這個(gè)生產(chǎn)服務(wù)平臺(tái)是有明確的行業(yè)屬性的。“
之后因?yàn)橐孉I能夠有更強(qiáng)的生命力，能夠讓它有一定的通用性，那就要解決三高的問題。三高指的是高精準(zhǔn)、高覆蓋、高效率。
“雖然之前我們做了很多事情，比如算法本身也可以往這個(gè)方向做，但這實(shí)際上是蠻難的一件事情。所以我們今天在思路上還是有一些變化，想通過系統(tǒng)的方式和算法結(jié)合的方式去實(shí)現(xiàn)三高。”
人工智能在歷史上的發(fā)展是三起兩落，我們現(xiàn)在處于“第三起”階段。華博士認(rèn)為要解決真正規(guī)模化這一問題還是要分析此次“第三起”人工智能的發(fā)展的規(guī)律、趨勢(shì)。
華博士為“第三起”人工智能的發(fā)展劃分了三個(gè)階段。
第一個(gè)階段是2012年前后，深度學(xué)習(xí)在解決問題上確確實(shí)實(shí)前進(jìn)了一大步。華博士認(rèn)為這個(gè)階段人工智能給未來行業(yè)帶來的影響可能會(huì)比較大，有可能所有的行業(yè)都會(huì)受到AI的影響。所以將這個(gè)階段叫做“無行業(yè)不AI”。
“這是一個(gè)對(duì)未來非常樂觀的預(yù)判，認(rèn)為沒有一個(gè)行業(yè)不受AI的影響。那個(gè)時(shí)候只是一些星星點(diǎn)點(diǎn)的嘗試，確實(shí)在技術(shù)上邁出了很大一步?！?/span>
后來人工智能專家就開始做行業(yè)的落地，卻發(fā)現(xiàn)解決實(shí)際問題還是要深入行業(yè)才可以解。有一些看上去好像已經(jīng)解得很好的問題，但實(shí)際仍然存在大量問題。
因此華博士發(fā)現(xiàn)還要通過深入行業(yè)的數(shù)據(jù)場(chǎng)景來解決這一問題，進(jìn)一步打磨人工智能算法模型，這是第二個(gè)階段，也是目前大部分人所處的階段。對(duì)于這一階段華博士也將其叫做“無行業(yè)不AI”，但是對(duì)它的解釋是不深入行業(yè)就沒有AI的落地，深入行業(yè)來解決一個(gè)行業(yè)的問題，盡量創(chuàng)造核心價(jià)值。
華博士還表示這種模式大部分都是人工智能從業(yè)者在驅(qū)動(dòng)?！耙徊糠秩俗黾夹g(shù)的研發(fā)，一部分人做應(yīng)用的落地，大部分都是做人工智能的一部分然后推到各行各業(yè)中應(yīng)用。我認(rèn)為這種模式是很難實(shí)現(xiàn)規(guī)模化的?！比A博士還舉例說明了有少數(shù)是本身就是做場(chǎng)景的人去做人工智能的技術(shù)，比如淘寶。淘寶APP里面很多人工智能技術(shù)是自己完成的，像搜索引擎背后的人工智能技術(shù)也是自己完成的。
“我認(rèn)為第三個(gè)階段行業(yè)也應(yīng)該更多的參與進(jìn)來甚至起非常重要的作用。就像淘寶一樣，淘寶自己做這個(gè)東西自己就把人工智能解了。其他行業(yè)不見得一定要像淘寶這樣做，但是要知道自己需要什么，要解什么樣的問題，需要怎樣變革。不見得要知道AI的技術(shù)，但是要知道怎樣去做這件事情，需要什么樣的技術(shù)去解決什么樣的問題，然后推動(dòng)它的落地和變革。”
因此對(duì)第三階段，華博士也把它叫做“無行業(yè)不AI”，但它的解釋又發(fā)生變化了，即沒有行業(yè)的深度參與就沒有AI的遍地開花結(jié)果。
“前面講的是‘落地’，現(xiàn)在講的是‘遍地開花’。這個(gè)階段對(duì)AI的從業(yè)者而言并不是降低要求，實(shí)際上是對(duì)AI從業(yè)者提出了更高的要求。那就是要把AI的能力做得更好，把它做平臺(tái)化、把它的工具做好，這也是為什么我們要做平臺(tái)化。我們的實(shí)踐都是把AI平臺(tái)化、AI的能力平臺(tái)化，AI能力平臺(tái)化包括AI算法本身以及AI算法所依賴運(yùn)行或服務(wù)的平臺(tái)?！?/span>
據(jù)華博士講，早期有些情況下也會(huì)把平臺(tái)叫做系統(tǒng)化，但系統(tǒng)實(shí)際上是一個(gè)更大的概念?？梢哉f平臺(tái)是系統(tǒng)的一部分。
“平臺(tái)更多地強(qiáng)調(diào)這個(gè)東西能夠?yàn)閯e人很好地再次使用，就像一個(gè)臺(tái)子大家可以在上面表演”。
系統(tǒng)中有一部分功能是平臺(tái)，可以讓別人在上面做事情，但是系統(tǒng)本身還是一個(gè)統(tǒng)一整體。華博士從其它幾個(gè)特性上來解釋系統(tǒng)“比如說它能夠自我進(jìn)化，不斷地演進(jìn)”。
他向我們分享了最近在做的城市大腦，“我們要把它做成一個(gè)協(xié)同進(jìn)化系統(tǒng)，也就是說我們把大腦的這一套系統(tǒng)部署出去以后，不但可以讓別人在上面做二次開發(fā)、做創(chuàng)新，這個(gè)系統(tǒng)也會(huì)自我演變、自我進(jìn)化，能夠變得越來越好，至少不會(huì)變得越來越差”。
在整個(gè)場(chǎng)景不斷地發(fā)生變化中，AI系統(tǒng)若不維護(hù)，就有可能就會(huì)變得越來越差。因此華博士認(rèn)為系統(tǒng)相較于平臺(tái)應(yīng)該是“再往上走一個(gè)臺(tái)階”。華博士也特別提到這是他本人在他所講的這個(gè)體系里面定義的平臺(tái)和系統(tǒng)，“關(guān)于其他定義可能不見得是我講的這個(gè)體系里面的”。
從平臺(tái)走向系統(tǒng)，華博士希望通過系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)某個(gè)領(lǐng)域里面相對(duì)通用的人工智能。華博士指的還不是通用的人工智能，“雖然現(xiàn)在學(xué)術(shù)界也在研究，包括一些非常知名的專家也在做，肯定是更通用的，但我覺得這條路可能會(huì)比較長(zhǎng)，挑戰(zhàn)還是很大的”。
所以華博士提出的是在某個(gè)領(lǐng)域里面比較通用的人工智能。他提到智慧城市里面，相對(duì)通用的人工智能的應(yīng)用?！安皇钦f只能解決一點(diǎn)問題其他問題解決不了，而是能夠解決一大片的問題，并且能做到高精準(zhǔn)、高效率和高覆蓋，這也算是AI發(fā)展的一個(gè)進(jìn)展”。
近年來行業(yè)已經(jīng)開始擔(dān)憂深度學(xué)習(xí)遭遇算力瓶頸，比如有一篇文章就指出“將深度學(xué)習(xí)算法錯(cuò)誤率減半，需要500倍的算力”，對(duì)此華博士給出了他的看法：
“這就是我為什么要去做系統(tǒng)的一個(gè)特別好的支撐。我們要提升三高，極高的準(zhǔn)確率、極高的效率、極高的覆蓋率，我上面提到我們也可以從算法層面來做。那就可能會(huì)遇到這樣一些問題：瓶頸也比較高。我要用原來的這套思路將模型做得越來越好甚至越來越復(fù)雜、訓(xùn)練時(shí)間越來越長(zhǎng)、數(shù)據(jù)越來越多，這就是一根筋的做法。那可能就會(huì)帶來算力的問題，甚至算力都不見得能解的問題。”
另外一條思路是可以通過系統(tǒng)的方法來做?！拔抑v其中的一個(gè)側(cè)面，比如說我們做云邊協(xié)同進(jìn)化系統(tǒng)。實(shí)際上我是有個(gè)中心的大腦、中心的模型的，這個(gè)模型可能很大很復(fù)雜。但是它不是真正干活兒的，真正干活兒的實(shí)際上是在邊緣側(cè)，邊緣側(cè)就像智慧城市的場(chǎng)景邊緣，它只解決當(dāng)前一個(gè)地方的問題。比如說這個(gè)攝像頭它只看到它的一個(gè)場(chǎng)景，只要把它的這個(gè)場(chǎng)景解決好就行了。我今天通用的做法是我有一個(gè)模型，可以打遍天下的。我所有的東西都是用同一套模型，希望他能做好，但是今天如果做極致地優(yōu)化的時(shí)候，實(shí)際上我可以讓當(dāng)前這個(gè)攝像頭在它這個(gè)場(chǎng)景下做到極致就可以了。如果我只做這一層的優(yōu)化，那我既可以把準(zhǔn)確率做到極高，也可以把效率做到極高。因?yàn)橹皇且粋€(gè)簡(jiǎn)單的動(dòng)作，任務(wù)就會(huì)比較簡(jiǎn)便、比較單一。那么分開去做就會(huì)很難做，所以必須要有一套系統(tǒng)來支撐它。我不可能每個(gè)都去訓(xùn)練模型，你沒有辦法做，你必須要靠系統(tǒng)自動(dòng)去實(shí)現(xiàn)這件事情“。
如果有一個(gè)中央模型，它能夠不斷地自我更新，每一個(gè)端上面每個(gè)邊上還有它的模型，給它不斷地進(jìn)行自我更新、自我優(yōu)化、自我進(jìn)化，這樣才能實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的高精準(zhǔn)、高效率。這種模式存在之后，也會(huì)比較容易開發(fā)新的能力，所以可以帶來高覆蓋。
”這是做這件事情的另外一種不同的思路，我其實(shí)更看好這條思路，但是前面那個(gè)啃硬骨頭，一定還需要再繼續(xù)啃的，一定要繼續(xù)創(chuàng)造新的方法從算法模型的角度提升三高。但是另外一個(gè)角度就是通過系統(tǒng)的方法來實(shí)現(xiàn)?！?/span>
真正深入行業(yè)解決問題
“真正地深入行業(yè)去解決問題這個(gè)是我一直在做的，雖然我們講做平臺(tái)，但是仍然會(huì)解決實(shí)戰(zhàn)性的具體問題。我們不解決好問題也沒有辦法做好平臺(tái)，這是相輔相成的，我們只有知道怎么解決實(shí)際問題才可以把這些能力沉淀成為一個(gè)平臺(tái)，同時(shí)平臺(tái)也能幫助我們更高效地做實(shí)戰(zhàn)?！?/span>
近年來智慧城市里講得更多的是交通和市政管理領(lǐng)域。據(jù)華博士分享，交通從過去一般的城市的事件、事故現(xiàn)在已進(jìn)行到車路系統(tǒng)階段。"車路系統(tǒng)是我們現(xiàn)在的一個(gè)重點(diǎn)，就是‘智能的車＋智慧的路’。我們做的是從路測(cè)這一端來講怎樣讓路測(cè)能夠給車更高的質(zhì)量，路測(cè)的信息能否賦予交通管理更多的能力，而車有自動(dòng)駕駛系統(tǒng)是從車的一端做的”。
華博士舉例子來說明車路系統(tǒng)：在成渝高速上就實(shí)現(xiàn)車路系統(tǒng)的應(yīng)用。從路測(cè)上的傳感器和飛行器基礎(chǔ)的結(jié)果傳給車，車不僅獲取到自己視野里看到的信息，它能夠看到全局的信息，這樣可以很好地提升交通的安全性和通行的效率。
“我們認(rèn)為未來的交通應(yīng)該是車路協(xié)同的。這會(huì)涉及到很多視覺以及視覺與其他模態(tài)的融合，比如我們也會(huì)做毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)。這樣會(huì)對(duì)路上信息的識(shí)別更為精準(zhǔn)。還有我們?cè)谧龀鞘械娜S重建和城市的模擬，一個(gè)大型的場(chǎng)館，比如體育館或者是一個(gè)演唱會(huì)，可能會(huì)引起的交通和人流的戰(zhàn)略性變化。我們可以進(jìn)行模擬會(huì)不會(huì)出現(xiàn)各種各樣的異常的事件，通過三維重建和三維模擬可以把場(chǎng)景近似的預(yù)測(cè)出來?！?/span>
據(jù)華博士所講，未來的變化趨勢(shì)是避免產(chǎn)生各種各樣的意外。同時(shí)交通也可以做模擬，對(duì)交通的優(yōu)化也會(huì)起到很好的作用。工業(yè)方向華博士團(tuán)隊(duì)很早以前就做過光伏電池、化纖紡織領(lǐng)域等。在醫(yī)療領(lǐng)域，華博士之前做了新冠肺炎CT的檢測(cè)、骨科的測(cè)量、還有心臟血管的重建等一些單點(diǎn)的技術(shù)。
“我覺得比較可圈可點(diǎn)的是廢鋼的定級(jí)。廢鋼是鋼鐵煉鋼中很重要的原料之一，但是廢鋼在收購(gòu)的時(shí)候到底應(yīng)該怎么定級(jí)。這其實(shí)既是一個(gè)比較危險(xiǎn)又有一定隨意性的問題，每個(gè)人定的可能都不太一樣，沒有一定的標(biāo)準(zhǔn)，有標(biāo)準(zhǔn)地執(zhí)行的時(shí)候也會(huì)有很大的差異。行業(yè)里面一直沒有解決這個(gè)問題，我們是第一個(gè)去解這個(gè)問題的。我們做到高達(dá)95%的準(zhǔn)確率。還有扣重，因?yàn)槔锩婵赡苡须s質(zhì)，會(huì)出現(xiàn)應(yīng)該扣掉多少這個(gè)問題，對(duì)此可達(dá)90%的準(zhǔn)確率，可超過一個(gè)非常有經(jīng)驗(yàn)的評(píng)估員。”
AI落地的關(guān)鍵點(diǎn)
AI落地最關(guān)鍵的問題是尋找或創(chuàng)造不可替代的價(jià)值，即有沒有創(chuàng)造不可替代的價(jià)值。
“今天更多的人還是停留在AI的能力深入行業(yè)這一部分。我想還是需要更多的人能夠?qū)I長(zhǎng)遠(yuǎn)一些的未來做一些思考，能夠提前做一些準(zhǔn)備，比如說平臺(tái)化、系統(tǒng)化。還有一點(diǎn)是要從核心價(jià)值的角度來考慮有沒有帶來革新或者不可替代的價(jià)值。有時(shí)候技術(shù)有局限性，但這并不是代表它不能提供價(jià)值。比如說有些東西我做不到很高的準(zhǔn)確率，但是并不代表它不能創(chuàng)造價(jià)值。因?yàn)閯?chuàng)造價(jià)值不是從準(zhǔn)確率上來講的。今天只能做到這個(gè)樣子的時(shí)候也不見得是不能創(chuàng)造價(jià)值的，比如說降低人力成本、時(shí)間成本、提升操作的安全性等都是不可替代的價(jià)值。實(shí)現(xiàn)的方法是平臺(tái)化和系統(tǒng)化，算法當(dāng)然是基礎(chǔ)，這里不是說算法不重要，只是說我們?nèi)绻煌Ａ粼谒惴ㄟ@一層就可能很難實(shí)現(xiàn)規(guī)?；?。”
關(guān)于使成熟的技術(shù)與用戶需求相匹配華博士總結(jié)了三重境界。
第一層境界是深入行業(yè)，深入行業(yè)才能知道解什么樣的問題才是對(duì)用戶有價(jià)值的。華博士之前也講過價(jià)值的三重境界：錦上添花、雪中送炭、無中生有。
“我們當(dāng)時(shí)瞄準(zhǔn)的是雪中送炭，就是把無中生有放在心里，實(shí)現(xiàn)了當(dāng)然更好?，F(xiàn)在主要是解決雪中送炭就可以了，或者叫做不可替代——AI產(chǎn)生的這個(gè)價(jià)值是不可替代。所以我們一定要深入行業(yè)、深入數(shù)據(jù)、深入場(chǎng)景、深入這個(gè)領(lǐng)域里面的核心問題”。
第二重境界是深入創(chuàng)新，這個(gè)時(shí)候解決的不僅僅是現(xiàn)有的核心問題，而是有了新的技術(shù)可以不限于行業(yè)中原來的流程、方法去做以前或者更多的事情。
第三重境界是自我協(xié)同進(jìn)化。能夠不斷地讓系統(tǒng)解決的越來越多的問題，并且精準(zhǔn)度越來越高、效率越來越高，這樣AI起到的作用更大?！扒懊嫖覀冞€沒有強(qiáng)調(diào)說它一定要起特別大的更廣泛的作用，它只要專門解決其中的一個(gè)問題就行了，其它的問題有別的方式來解。但是如果說我們有AI的自我協(xié)同進(jìn)化系統(tǒng),也許它解的面會(huì)越來越寬，但這些還是在研發(fā)階段”。
人工智能規(guī)模化的應(yīng)用，會(huì)不會(huì)增加人工智能帶來的風(fēng)險(xiǎn)呢？華博士是這樣回答的：
“任何新技術(shù)使用，在帶來便利的同時(shí)一定會(huì)帶來一定的束縛。不僅是產(chǎn)業(yè)，包括我們每個(gè)人使用新的技術(shù)，比如說我們今天有電，那很多東西都依賴電，如果沒有電了那很多事情也做不了，這個(gè)是沒有辦法的事情。我今天如果用人工智能，如果沒有電了或者人工智能出了故障一定是會(huì)受影響的?！?/span>
華博士認(rèn)為人工智能的規(guī)?；瘧?yīng)用并沒有帶來新的問題，它帶來的問題和過去電帶來的問題、軟件數(shù)字化帶來的問題是沒有本質(zhì)區(qū)別的。解決方法就是像云計(jì)算一樣提高它的可靠性，需要通過基礎(chǔ)設(shè)施的保障，提高可用性和穩(wěn)定性。人工智能系統(tǒng)在系統(tǒng)層面的穩(wěn)定性、安全性和容錯(cuò)性這些方面也肯定是要考慮。
“這個(gè)是所有的軟件系統(tǒng)都會(huì)面臨的幾個(gè)問題，不是AI自己帶來的問題。但是有另外一個(gè)問題是AI自己的安全性的問題，這個(gè)也是非常重要的，比如說它會(huì)不會(huì)被欺騙。我們今天也做了一些研究，目前這還不是一個(gè)嚴(yán)重的問題，但是未來會(huì)是，這個(gè)也有很多人在做研究。這也是'道高一尺魔高一丈，道高十丈'這樣一種博弈的過程，跟過去的病毒、網(wǎng)絡(luò)、木馬等等這些也沒有本質(zhì)區(qū)別，但也需要有法律法規(guī)的幫助，安全性其實(shí)一方面是技術(shù)，另一方面是法律法規(guī)。”
華博士在最后表示希望此次大會(huì)能夠聽到更多的人分享前沿技術(shù)的創(chuàng)新。
“不管是工業(yè)界還是學(xué)術(shù)界，我對(duì)技術(shù)的創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新之后應(yīng)用的落地和規(guī)?；叶缄P(guān)心，所以我會(huì)非常愿意看到更多技術(shù)創(chuàng)新的進(jìn)展。另外我也想要看到更多在產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新應(yīng)用上可供借鑒的經(jīng)驗(yàn)和案例。我也希望有更多的人不僅僅關(guān)心眼前的AI算法，能夠抬起頭來，和我們一起為AI的長(zhǎng)久的發(fā)展做更多、更深入的思考和布局”。
在上述內(nèi)容中，華先勝博士向我們展示了人工智能規(guī)?；瘧?yīng)用的最新發(fā)展進(jìn)程，同時(shí)也表達(dá)了對(duì)未來科技創(chuàng)新的期待。未來人工智能規(guī)?；陌l(fā)展需要更多的人做深入思考，共同創(chuàng)造人工智能發(fā)展的美好愿景。
阿里巴巴一直非常重視科學(xué)研究的發(fā)展，也是本次CNCC大會(huì)的頂級(jí)贊助，與中國(guó)計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)（CCF）的合作也非常密切。今年阿里巴巴與CCF也聯(lián)合推出了新的合作項(xiàng)目。
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