AI研究鼻祖维德罗教授的门生王维嘉： 美国这些公司的生意太难抢

【环球时报记者 范凌志】关于中美两国在人工智能领域的研发水平，《环球时报》记者专访了美国斯坦福大学人工智能研究鼻祖之一维德罗(Widrow)教授的门生王维嘉博士，他是硅谷最懂人工智能的基金之一信中利美国创投公司的创始人。王维嘉每年“要看上千个案子”，他认为，单纯对比中美谁更强是不严谨的，而中国人工智能科研人员想要有所突破，最需要的还是“坐冷板凳”的精神。(为方便叙述，本文以王维嘉博士自述的方式展开。)

“三大天王”

我于上世纪80年代末在斯坦福大学攻读博士期间，开始人工智能神经网络的研究，我的导师维德罗教授从1959年开始研究人工智能，是该领域的鼻祖之一。关于中美人工智能领域的水平比较，不能笼统地说谁强，如果要比较，要根据人工智能的生态系统来分析。这个生态系统就像一个金字塔，最顶层叫算法，下边是芯片，再下边是软硬件系统，最下层是各种应用。这个系统里，做算法的人最少，他们研究的是最尖端的东西。

人工智能做了60年，为什么这几年火起来？主要是三个原因。一是计算能力大增，比30年前我做论文时提高了差不多100万倍。第二，互联网产生大量数据，据估算现在全世界每天产生1000万个TB的数据，这个数字还在“翻着跟头”增长。最后，最重要的一点是算法上有了突破，如果把人工智能比作火箭，计算能力就是发动机的马力，数据就是燃料，而算法就是发动机的设计。

人工智能神经网络算法的突破是在加拿大完成的。多伦多大学的杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)教授被谷歌挖去，他的法国学生雅恩·乐库(Yann LeCun)被脸书聘走，多伦多大学还有一个教授约书亚·本希奥(Yoshua Bengio)，我认为他们是当今世界人工智能领域的“三大天王”。比如雅恩·乐库，现在人脸识别最主要的一种算法卷积神经网络(CNN)就是他提出的。他们提出的算法能让一个领域成为可能。

在基础研究领域，中国还没有能跟“三大天王”相比的人。原因很简单，在美国有一批人，包括我的导师，过去30年甚至50年基本不间断地从事一个领域的研究，虽然没什么突破，也没什么经费，但他们仍然在坐“冷板凳”。在中国，比较“冷门”的东西如果拿不到钱，发不了文章，研究者就比较少。

谁是霸主？

神经网络算法的理论突破是在上世纪90年代，工业界认识到其重要性是在2012年。全球计算机视觉领域的知名专家李飞飞教授有一个名为ImageNet的图像识别大赛，过去的图像识别率一直徘徊在74%上下，2012年杰弗里·辛顿教授的一个博士生利用神经网络方法一下把识别率提高到84%。从那以后，大家都开始用神经网络的方法。2015年以后，ImageNet图像识别率突破95%，超过了人的识别率。

在算法领域，这两年中国发展很快，国际一流会议发表的文章很多，但目前为止还没有特别重大的突破。但这并不代表没有可能赶上甚至超过对方，随着政府和民间在该领域加大投入，未来5到10年很可能会有跟“三大天王”一样重要人物的成果出现。

芯片层次，现在都在用英伟达公司的图形处理芯片(GPU)，GPU和CPU(中央处理器)的区别在于，GPU可以把一个任务分解成千万个子任务同时处理。英伟达的股票过去两年涨了快10倍，就是因为全球做人工智能的公司比如百度、阿里巴巴、脸书等都用它的芯片。我每年要看很多做人工智能芯片的公司，目前不管是中国还是其他国家的公司，想抢英伟达的生意非常困难。总体而言，在芯片层面，美国对中国仍是压倒性优势。PC的芯片霸主是英特尔，手机芯片是高通，而人工智能芯片是英伟达。中国手机芯片掌握的核心技术比PC芯片要多，人工智能芯片会不会更多？未来中国会不会出一个人工智能芯片霸主？如果说一定有，那太乐观了，如果说一定没有，又太悲观了。

在计算框架，最厉害的是谷歌的Tensorflow(张量流)，它相当于让一个不懂人工智能神经网络底层数学的人也能利用人工智能来处理问题。现在很多公司在做类似平台，但谷歌上聚集的软件比其他所有竞争对手的总和还要多。

“扎堆赶热闹”

最后一层，在应用领域，我们可以拿自动驾驶为例，因为它牵涉的工业量级比较大。这一领域第一厉害的是谷歌。为什么？谷歌做了9年，起步早。业界有个评价，在自动驾驶应用上，谷歌也就打60分，其他公司最多10到20分。但中国有可能在自动驾驶上超过美国，不是因为钱多人聪明，而是因为政府层面的环境更友好。自动驾驶不仅仅是个技术问题，还涉及法律法规等问题，中国推进效率会很快。

在人脸识别应用方面，中国远远领先于美国，因为中国的人脸识别市场远大于美国，数据量大，更何况中国一些公司比如商汤等，有原创技术。在医疗图像识别、机器人方面，中国也不弱，可以和美国平起平坐。所以，在应用层面，中国是非常领先的。

中国以往的特点是核心技术较弱，应用较强，在人工智能领域也是这个态势。中国的优势首先是人才多、钱多、市场大，弱点在于从业者喜欢“扎堆赶热闹”。现在注意力全部集中在神经网络，但人工智能远不止这一个流派。它大概有6个流派，比如符号学派、推理学派等，其他5个学派现在都在坐“冷板凳”，而且主要是美国学者在“坐”。很有可能过几年其他学派异军突起，那些集中于神经网络的人到时又会傻眼。

当前对中国人工智能的高评价，有些是国外媒体炒作，西方人只是提醒本国“不要小瞧中国”。“中国赶得很快”，这是客观事实，但作为一个从业者，在该领域的各个层面深入分析，会得出不同结论。