洪小文博士是微軟的全球資深副總裁，微軟亞太研發(fā)集團主席，也是微軟亞洲研究院的院長。因此洪小文如何看待人工智能，在很大程度上決定了微軟（亞太）如何看待人工智能。

6月14日，受清華五道口金融學(xué)院、清華國家金融研究院、清華研究生院邀請，洪小文在清華大禮堂做了一場報告“智能簡史及數(shù)字化轉(zhuǎn)型的未來”。在這個報告中，洪小文再次展示了他的金字塔哲學(xué)。

為什么說是“再次”呢？因為雷鋒網(wǎng)記者很早便開始跟洪小文的報告，發(fā)現(xiàn)洪小文博士從2015年在清華舉辦的“二十一世紀計算大會”起，已經(jīng)在許多個場合講述過他的金字塔哲學(xué)了。2015-2016年，洪小文在“二十一世紀計算大會”上提出“工具、智能、智力、智慧”的四層劃分。2017年和2018年，他的報告中普遍采用的是“運算智能、感知智能、認知智能和創(chuàng)造智能”。

但據(jù)雷鋒網(wǎng)觀察，1）這次報告是歷屆報告中對其金字塔哲學(xué)講述最為詳細、完整的一次；2）似乎迄今為止，還沒有任何一家媒體完整地解讀過洪小文的金字塔哲學(xué)。

鑒于微軟亞研在中國AI領(lǐng)域的重要地位，我們在這篇文章里解讀一下洪小文的“金字塔哲學(xué)”。

一、智能金字塔

洪小文從更廣義的角度來理解智能，他將智能劃分為五個層次放在金字塔三角形中，從下到上依次復(fù)雜。

處于最底層是計算和記憶力。在人類很長的歷史中，神機妙算、過目不忘，都是非常聰明的表現(xiàn)。所謂神機妙算就是計算，而過目不忘就是記憶。但隨著圖靈機（或馮諾依曼機）的出現(xiàn)，CPU+存儲，在計算和記憶兩個方面已經(jīng)遠遠超過人類。

其次是感知。人類社會中有一大部分生活內(nèi)容是與感知相關(guān)。例如速記工作、車間產(chǎn)品質(zhì)檢、交通違規(guī)判斷、人臉識別等。這些在傳統(tǒng)上是極為消耗人力的。但隨著最近這一波人工智能的崛起，計算機在這些方面的表現(xiàn)已經(jīng)遠遠超越人類，在行業(yè)中許多依靠人類感知智能的工作正逐漸交由計算機來執(zhí)行。

再往上是認知。所謂認知，即我們對生活中事件的理解、洞察、推理、計劃、決策等，例如閱讀一篇文章了解其核心觀點，把一段漢語翻譯成英語，公司領(lǐng)導(dǎo)需要依據(jù)市場情況做產(chǎn)品策略，我們?nèi)粘Ｉ钜惨龈鞣N買和不買的決定。在這些方面，目前的人工智能已經(jīng)有諸多突破，例如在閱讀理解SQuAD挑戰(zhàn)賽中人工智能系統(tǒng)已經(jīng)能夠超越人類水平，機器翻譯方面計算機也能快速、大量且相當準確地完成任務(wù)（在某些特定領(lǐng)域甚至超越人類）。但這種AI認知只是基于大數(shù)據(jù)的推理，AI能夠告訴我們結(jié)果，卻不能說出其中的因果關(guān)系。此外，目前的AI系統(tǒng)大多還只能局限在特定封閉環(huán)境條件下的認知，對于廣闊生活中開放的認知問題則力有未逮。

第四層是創(chuàng)造力。近年來深度學(xué)習(xí)可以用于“創(chuàng)作”，比如寫詩、作畫等。如果關(guān)注微軟小冰的話，應(yīng)該知道小冰出版過一本詩集《陽光失了玻璃窗》；而同樣小冰也能夠自己作畫。但這些并不代表計算機真的有創(chuàng)造力，因為無論是機器作詩還是作畫，其本質(zhì)都只是大數(shù)據(jù)訓(xùn)練的結(jié)果，是基于已知創(chuàng)造已知，而真正的創(chuàng)造力則是基于已知創(chuàng)造未知。

最高層是智慧。目前還是人類的領(lǐng)地，計算機還無能為力。

從計算和記憶力、到感知，到黑盒封閉環(huán)境下的認知，目前的AI 已經(jīng)做得很好了（超越了人類），在智能金字塔中，洪小文用紫色表示。而白盒開放環(huán)境下的認知以及創(chuàng)造力這方面，目前的AI與人類相比還差得遠，金字塔中用綠色表示。至于AI還無法做到的智慧，則用藍色表示。

可以看出，當前機器智能與人類智能的交界是在認知和創(chuàng)造力這個層面，目前的AI還處在“半認知”的階段；之下，AI已經(jīng)完全超越人類；之上，AI 還望塵莫及。

二、AI+HI

在當前AI這種智能條件下，自然無論對于個人還是公司，最恰當?shù)淖龇☉?yīng)當是把機器善于做的事情交給機器，把人善于做的事情交給人。

在算力和記憶力方面，人類若想挑戰(zhàn)機器無疑蚍蜉撼樹。但在認知層次呢？

我們以決策過程為例。決策過程中我們要做的第一件事情，就先分析，然后做出一個決策，最后到實際的物理世界去做執(zhí)行，并通過傳感器收集數(shù)據(jù)，并反饋給數(shù)據(jù)庫中。例如我們要控制一條河的水質(zhì)，傳感器能夠測水質(zhì)、執(zhí)行器用于控制排放污水的開關(guān)。在沒有互聯(lián)網(wǎng)的時代，我們要派人專門去那里檢測和控制排污，現(xiàn)在有了物聯(lián)網(wǎng)，我們可以讓機器自動完成。

事實上，幾乎所有的事情（包括做社會心理學(xué)分析、做實驗、做假設(shè)、做產(chǎn)品，或是做互聯(lián)網(wǎng)都是如此），每完成一次閉環(huán)，就能夠有所改進。如今，數(shù)據(jù)很容易取得，分析、決策的過程就是AI。如果我們有一個閉環(huán)，又有辦法收集到數(shù)據(jù)，就可以實現(xiàn)自動化。

如今諸多AI的商業(yè)應(yīng)用，簡單來講都可以抽象為這個閉環(huán)過程。蒂森克虜伯（thyssenkrupp）是一家做電梯的企業(yè)。之前他們遇到電梯故障，一般都是用戶給維修人員打電話，維修人員先來收集一些數(shù)據(jù)，然后回到實驗室分析幾天，分析出結(jié)果后，再回去維修，這中間可能要隔好幾天，甚至好幾星期。而現(xiàn)在他們在電梯里安裝了傳感器，傳感器能夠收集速度、聲音、溫度等數(shù)據(jù)。系統(tǒng)能夠根據(jù)這些數(shù)據(jù)（1）利用機器學(xué)習(xí)方法建模進行異常分析，當數(shù)據(jù)接近故障點之前派遣維修人員進行預(yù)防，可能只需要滴幾滴油即可；（2）數(shù)據(jù)收集足夠多時可以對不同的故障情況進行分類。

當然這并不代表AI可以做所有事情。我們在前面智能金字塔中已經(jīng)講過，AI目前仍然是不可解釋的黑盒，且只適用于特定環(huán)境、封閉的系統(tǒng)當中。

黑盒和白盒認知的差別在于，它只告訴你what，但卻不能告訴你why，當前的AI主要是基于大數(shù)據(jù)的模式識別推理，盡管它能給你一個看起來很好的相關(guān)性，但卻說不出因果關(guān)系，因此主要是黑盒模式。

另一方面，生活中大部分的決策都是處在開放系統(tǒng)中，例如并購一家企業(yè)，它有許多外部因素，這些因素無法預(yù)測，也沒有太多相關(guān)的數(shù)據(jù)，這自然無法完全交給AI來完成。人生的決策（例如報考大學(xué)）也同樣如此。我們可以參考AI給出的結(jié)果，但是我們還必須依靠我們?nèi)祟愖约旱恼J知。這既是AI+HI。所謂HI，即Human Intelligence，人類智能。

洪小文做了一個類比。腦神經(jīng)科學(xué)家根據(jù)實驗歸納了人腦的左右腦的特征，發(fā)現(xiàn)左腦更側(cè)重邏輯、順序、分析、數(shù)字化、理性等，右腦則偏向直覺、隨機、綜合、主觀等。事實上計算機就是一個最好的左腦，因為它的所有程序都是人類設(shè)計出來的，都是人類邏輯、順序、分析沉淀的結(jié)果，它所擅長的正是人類左腦的諸多功能。

所以AI+ HI，正是這種左右腦互相輔助的關(guān)系。我們需要“右腦”來做創(chuàng)造，來做智慧。在沒有計算機以前，人類用左腦來完成計算，花大量時間小心推演，這就像走路；而計算機的出現(xiàn)，特別是現(xiàn)在AI的出現(xiàn)，相當于給了我們一輛車、一架飛機，合理利用這些工具能更快地到達目的地。

三、數(shù)字化轉(zhuǎn)型即服務(wù)

AI只是工具，它與人的能力是互補的。作為第一代與AI一起生活的人類，該如何利用好這個工具呢？洪小文認為，當前的AI是大數(shù)據(jù)驅(qū)動的知識，因此第一步應(yīng)當是把傳統(tǒng)人類所做的工作數(shù)字化，只有實現(xiàn)數(shù)字化才能實現(xiàn)智能化。因此我們事實上也處在一個數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時代。對于傳統(tǒng)企業(yè)，在這樣一個時代面臨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的迫切要求，否則無論在效率還是質(zhì)量上都將沒有競爭力。

這就涉及到一個概念，即數(shù)字孿生。這是美國空軍研究實驗室于2011年提出的一個概念，簡單理解即物理世界的任何存在（無論是人還是物）都有一個數(shù)字孿生兄弟。數(shù)字孿生至少有兩大意義：（1）預(yù)測。就像馬達、機器、引擎、醫(yī)療器械，它自己在物理世界根本不知道快壞了，但在數(shù)據(jù)世界中的它，卻能知道快要壞了，因此可以做可預(yù)防的維修；人看電影，自己不知道下一部要看什么，而自己的數(shù)字孿生卻知道，并準備推薦一大堆電影。（2）模擬仿真。以無人車、無人飛機為例，它沒有上路或在天上飛之前，一定要在它的仿真世界跑或飛幾萬小時，只有這樣出去之后才會比較安全；一個公司、一個國家的政策，都可以用仿真的方法去做很多實驗。

洪小文認為，微軟在經(jīng)歷低落之后又能重回全球市值第一，其最主要的原因就是徹底的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，無處不在的計算——智能云以及智能邊緣，讓微軟建立起自己的一個“數(shù)字孿生”的微軟。微軟CEO 薩提亞·納德拉在《刷新》一書中詳細介紹了微軟公司在這方面的工作，例如包括客戶溝通、公司運營、賦能員工等，數(shù)字化以及由此帶來的AI推動，起到了關(guān)鍵的作用。

然而并不是所有的企業(yè)都能夠成功地進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。德勤的一份報告中指出，全世界90%的企業(yè)已經(jīng)認識到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要性，但只有30%的企業(yè)認為已經(jīng)開始數(shù)字化轉(zhuǎn)型，而其中又只有15%的企業(yè)認為自己可以完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型。因此存在數(shù)量眾多的傳統(tǒng)企業(yè)面臨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的困境。不能積累有效數(shù)據(jù)，或者沒有AI技術(shù)，或者沒有高效的算力，這些都限制著傳統(tǒng)企業(yè)在一個“AI+HI”的時代的發(fā)展。

基于以上的思考，洪小文（微軟亞洲研究院）提出了“數(shù)字化轉(zhuǎn)型即服務(wù)（DTaaS）”的概念，并于2017年成立了“創(chuàng)新匯”平臺，利用微軟的ABC（AI、Big data、Cloud）為傳統(tǒng)企業(yè)做數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)（目前已經(jīng)有許多成功的案例，感興趣的讀者可以在網(wǎng)上查查相關(guān)的信息）。這不得不說是人工智能時代AI落地的一個商業(yè)創(chuàng)新。

雷鋒網(wǎng)報道

【CNCC 2019來了！】

10月17-19日，CNCC 2019 將在蘇州金雞湖國際會議中心舉辦，本次會議由中國計算機學(xué)會 (CCF) 主辦，蘇州工業(yè)園區(qū)管委會承辦。

CNCC 全稱為中國計算機大會，是我國計算領(lǐng)域規(guī)模最大、規(guī)格最高的學(xué)術(shù)、技術(shù)、產(chǎn)業(yè)交融互動的盛會。該會議創(chuàng)建于 2003 年，每年于不、特同城市舉辦，至今已成功舉辦十五屆。會議形式包括大會特邀報告、大會論壇、技術(shù)論壇色活動及展覽展示等。洪小文將作為本次大會的特邀演講嘉賓參會并發(fā)表演講，敬請關(guān)注。

如果你是個人參會，可以：

?通過官網(wǎng)cncc.ccf.org.cn參會報名

?申請論壇，作為論壇主席或講者參會

?申請資助參會，申請者限邊遠地區(qū)高校青年教師或?qū)W生

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