对话图麟科技CTO朱才志：现在的深度学习是“大炮打蚊子”

图麟科技近期完成了新一轮融资，借此机会，W君专访了CTO朱才志。作为图麟科技的技术领头人，朱才志从2000年开始研究计算机视觉（CV），2014年与魏京京等人共同成立图麟科技，开启了从实验室走向市场之路。

当前，AI概念漫天齐飞，那么人工智能到底是一个什么样的技术？为何如今突然爆发？AI如何赋产业？

　　人类无需恐慌

W：人工智能技术为何如今突然爆发？

朱才志：人工智能非常火，大部分人是从AlphaGo开始关注。但人工智能早在上个世纪40年代就发芽，当时的概念叫神经元；1956年才正式提出人工智能的概念，技术上出现了一个单层神经网络，科学家们非常有信心，希望20年之内，创造出和人类智能水平相当的人工智能产品。这是第一次高潮，但是随后进入低谷期，很多人开始悲观。

1980年，随着神经网络BP算法突破，迎来了第二次高潮，技术上的单层神经网络也发展至多层，弥补了之前单层神经网络的缺陷。此后，又遇到了新问题，计算机的计算能力不足，之后这段时间可以看做又一次行业发展低谷。

随着云计算、大数据等技术的出现，算力得以解决，也就迎来了这轮人工智能的爆发。AlphaGo、AlphaGo Zero等都是基于多层神经网络，通过强大的算力对大数据进行计算分析。可以说，这是人工智能发展的第三次黄金时期，算法、算力、数据三要素均具备，所以在感知领域的视觉、听觉方面，计算机达到甚至超过了人类。比如CV领域里的人脸识别、语音领域的机器翻译、人机对话等。

W：人工智能这么发展下去，是否会威胁到人类？很多人很担忧。

朱才志：不要担忧，更不用恐慌，这个还早。虽然在某些感知领域方面，AI达到人类水平，但是在认知方面，也就是让机器人像人一样思考并采取行动，还需要相当长的时间实现。从科研角度来看，在机器认知方面还有很多难题，现在自动驾驶算是一种认知方面的一种探索，比如通过感知周边环境，自动做出反应，但依然是除了会开车外，还是什么都不会。还有一种情感机器人，可以聊天，这个需要不断的完善，目前依然处于早期阶段，没有像深度卷积神经网络发展那么快。

行业一般称现在是弱人工智能阶段，其实应该是窄人工智能，从弱到强，从窄到宽，最少也需要5-10年的时间。

大炮打蚊子

W：谈到人工智能，都会提深度学习，这是一个什么样的技术？

朱才志：通俗一点讲，传统的机器学习算法，当数据量计算达到一定程度会饱和，而深度学习则解决了这一问题。首先，给它越多的数据，其精度就越高；其次，在能力上，某些方面可以超过人类。

深度学习算是一种通用技术，原理就是端到端的解决方案，数字输入到输出之间设计一个损失函数就可以了，中间过程不需要人工干预，由神经网络全部解决。这意味着什么呢，就是不需要我们再去重新学习具体的领域知识了。比如我研究图像17年，但是学习了深度学习后，即使在语音领域一窍不通，只要懂神经网络，就可以快速建出模型打败传统语音方面的专家。

深度学习没出现之前我们的CV科学家怎么做呢？就是花很多年，去针对特定问题寻找图像的最适合的特征表达，能设计出新的特征表达就可以成就一篇高深论文。如果是跨领域，你就需要重新学习领域知识，通过很长时间积累才能写出来。在学术界有一个有趣的现象，20年前，你要是写神经网络相关的论文，有很大概率会被拒掉，因为当时处于神经网络的低潮期；现在则是相反的情况，基本上如果你的论文没有和深度学习沾边，可能就会被拒。因为大家发现，深度学习这种通用技术，可以绕过非常多的领域知识积累，直接来到一个高性能的平台上。

W：深度学习是万能的？

朱才志：不能说深度学习是万能的，作为一项技术，也有它的缺陷。目前深度学习基础理论方面的研究还是欧美做得更好些，国内基本都算是拿来主义。目前业内有一个共识，深度学习解决问题的方式好比是大炮打蚊子。

现在可以设计到千层神经网络，网络的拟合能力也很强，学习能力对于问题来说基本是无限的，善于从大数据中去学习。但目前的深度卷积神经网络大多是通过暴力拟合，你给我数据我就把曲线撑起来，数据越多、曲线可以越复杂、性能也越高。暴力拟合带来的问题就是，不明白机器为什么工作得很好、为什么工作得不好，参数太多也没有办法可视化、分析，所以深度学习就变成了纯工程化性的反复调参、试错：我会不断调整参数让机器工作，但是让我分析理论，这个我真没有。做不到可视化和分析，这种精准化的缺失会带来很多无效的计算，造成浪费。

深度神经网络的另一个缺陷是依赖大量的人工标注数据，现在几个AI领域的大佬都非常看好无监督学习的应用前景，但现阶段深度学习应用最广的还是有监督学习，未来几年希望能有突破。

另一方面，深度神经网络模型严重依赖计算资源，每家公司都建自己的机房，或托管服务器，都是一种浪费。模型的压缩与加速，非常具有应用前景。

中美之争

W：现在全球都在发展人工智能，你如何看待中国AI的全球定位？

朱才志：我认为是中美之争，中国的技术水平发展很快，我自己从国外回来，了解国内外科技水平会在某一个时间点有交叉。今天为止，我认为中国应该非常有信心。例如在深度学习论文的数量上、引用率上我们早在2014年就已经超过美国。一则报道提到深度学习国际论文有40%的作者是中国人，非常高的比例。

中国有独特的地方，美国原创能力很强，这个我们必须承认。而人工智能作为一个产业，发展因素涉及各个方面，不仅论文，还有技术、人才和商业落地能力等。技术上，虽然我们很多时候是拿来主义，但是我们可以把性能做到最高；落地方面，中国的市场足够大，产品线很全，这是其它国家无法比拟的；人才方面，美国吸引全球优秀人才，中国人口基数大，聪明人、勤奋人多，自己培养的人才也够用了，而且未来会吸引越来越多的国外优秀人才的加入。例如我们图麟科技，就吸引了很多国外的优秀人才的加入。

AI需要IT数据，全球互联网最发达的国家就是中国，同时政策扶持力度前所未有，在数据共享共用方面为人工智能的落地提供了非常大的便利。