主講老師和特邀講者：清華大學(xué)海峽研究院大數(shù)據(jù) AI 中心專家委員雷鳴，商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO徐立，清華大學(xué)自動(dòng)化系教授季向陽(yáng)，軟銀賽富投資基金資深合伙人羊東

2018 年 3 月 29 日，北京舉辦的 2018 年中國(guó) AI 開(kāi)年盛典——新智元產(chǎn)業(yè) · 躍遷 AI 技術(shù)峰會(huì)，邀微軟全球技術(shù)院士、微軟語(yǔ)音、自然語(yǔ)言和機(jī)器翻譯團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人黃學(xué)東博士和微軟全球杰出工程師張祺博士，解析語(yǔ)音和機(jī)器翻譯最新突破和人機(jī)交互未來(lái)趨勢(shì)，闡釋微軟 “行業(yè) + AI” 在中國(guó)落地的戰(zhàn)略布局！想近距離交流互動(dòng)？

3月22日，清華大學(xué)《人工智能前沿與產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)》系列課程第二講開(kāi)課，本講聚焦當(dāng)前AI領(lǐng)域最火、落地應(yīng)用最成功的計(jì)算機(jī)視覺(jué)，由商湯科技CEO徐立主講。徐立博士結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)和人臉識(shí)別的具體應(yīng)用，對(duì)AI的發(fā)展階段進(jìn)行了回顧，并對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的技術(shù)突破和行業(yè)需求作了一番深入的探討。

這張圖大家可能在很多地方看過(guò)類似的，不過(guò)行業(yè)的發(fā)展并不是拿這樣一張簡(jiǎn)單的圖就能把它的起起伏伏講清楚。計(jì)算機(jī)視覺(jué)是人工智能的一個(gè)分支，但計(jì)算機(jī)視覺(jué)本身也有很多分支，每個(gè)分支的發(fā)展都是不一樣的。

從圖中我們可以很清楚地看到每一個(gè)高潮是在什么地方，第一個(gè)高潮出現(xiàn)在1957年，第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)明；到1986年，BP算法實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的突破，人工智能進(jìn)入第二個(gè)高潮；再到現(xiàn)在，深度學(xué)習(xí)是高潮。

每個(gè)分支的高潮低谷又是不一樣的。計(jì)算機(jī)視覺(jué)在90年的時(shí)候處于低谷，那時(shí)候“模糊邏輯”大行其道。比如說(shuō)有一個(gè)“電梯模糊”，你站在五樓按下電梯，電梯上到五樓卻沒(méi)有停，它繼續(xù)往上走。它的解釋是，它發(fā)現(xiàn)上面還有一個(gè)人在按電梯，它經(jīng)過(guò)計(jì)算發(fā)現(xiàn)先去載上面的乘客，再下來(lái)載你，這樣節(jié)能的效率更好。但是呢，這樣特別不人性化。所以呢，后來(lái)模糊邏輯就不行了，后來(lái)就不用了。

所以在每個(gè)時(shí)間點(diǎn)人工智能都有自己的發(fā)展方向，但總體上是螺旋形。

那么人工智能是什么呢？徐立博士給出的定義是，人工智能是一種超越人的生產(chǎn)力工具。這一波AI的革命性是由于突然之間，人們發(fā)現(xiàn)技術(shù)能夠在工業(yè)的某條紅線上產(chǎn)生突破，形成了非常強(qiáng)大的生產(chǎn)力工具。所以它其實(shí)是一個(gè)artificial labor的問(wèn)題。

那么既然是生產(chǎn)力工具，讓我們來(lái)看一些數(shù)據(jù)：

到2035年，人工智能有望推動(dòng)世界勞動(dòng)生產(chǎn)率提高40%以上。

這包括大部分沒(méi)有被人工智能影響的企業(yè)、國(guó)家和地區(qū)。所以那些頭部的企業(yè)基本上就是勞動(dòng)力被取代的模式，兩個(gè)人被一個(gè)人干掉。所以我認(rèn)為未來(lái)十年一個(gè)最大的問(wèn)題是做人機(jī)融合，就是怎樣利用這些人。我們現(xiàn)在看到AI在某些產(chǎn)業(yè)已經(jīng)代替了人類的勞動(dòng)和工作，那么人類所需要做的是怎樣駕馭機(jī)器，怎樣實(shí)現(xiàn)更好的生產(chǎn)率。至于機(jī)器有沒(méi)有情感，在什么階段能把人全部取代，這不是我們這幫人研究的問(wèn)題。

另一個(gè)數(shù)據(jù)：

到2030年，人工智能將促使全球生產(chǎn)總值增長(zhǎng)14%，為世界經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)15.7萬(wàn)億美元的新增產(chǎn)值。

這相當(dāng)于現(xiàn)在中國(guó)和印度生產(chǎn)總值的總和，即是說(shuō)，用十年的時(shí)間就能新造出一個(gè)中國(guó)和印度。那么這些新增產(chǎn)值從哪來(lái)的呢？還是來(lái)自于效率機(jī)器。所以未來(lái)在很多垂直行業(yè)，AI將代替更多的人類。

人工智能發(fā)展的路徑：從技不如人到超越大眾、超越專家

徐立提出，AI作為一種生產(chǎn)力工具，可以分為三個(gè)階段：

第一階段：技不如人的階段。

10年前我也干這個(gè)行業(yè)，2006年的時(shí)候我發(fā)表了第一篇人臉識(shí)別的論文。那時(shí)候我也做同樣的事情，但是為什么沒(méi)有發(fā)展的空間呢？十幾年前AI在安防領(lǐng)域、在電梯閘機(jī)等場(chǎng)景的應(yīng)用都很廣泛，但是沒(méi)有現(xiàn)在這樣熱起來(lái)，很關(guān)鍵的一點(diǎn)就是那時(shí)候人臉識(shí)別根本就沒(méi)有工業(yè)應(yīng)用的條件。當(dāng)時(shí)有一個(gè)閘機(jī)卡扣用人臉識(shí)別，用的海外的產(chǎn)品，準(zhǔn)確率是53%。這什么概念呢？就是說(shuō)系統(tǒng)可以告訴你這是什么人，不是什么人，但是你隨便猜的概率是50%，用人臉識(shí)別技術(shù)的準(zhǔn)確率是53%。這就是很尷尬的產(chǎn)品。

所以說(shuō)不是這個(gè)技術(shù)沒(méi)有革命性的貢獻(xiàn)，它是有的，最關(guān)鍵的是它要過(guò)了工業(yè)的紅線，才能達(dá)到工業(yè)應(yīng)用的條件。

工業(yè)的紅線的定義就是人的準(zhǔn)確率。就算當(dāng)時(shí)有人臉識(shí)別算法，跑了一遍之后還是需要人來(lái)看，因?yàn)樗臏?zhǔn)確率沒(méi)有人高。所以這算是人工指導(dǎo)的智能。需要用人的先驗(yàn)知識(shí)，進(jìn)行人工指導(dǎo)的智能，一般不能超越人。

第二階段：超越大眾。

就是說(shuō)算法要超越普通人的準(zhǔn)確率。從這個(gè)角度講，人臉識(shí)別最先的應(yīng)用就是替代大眾。比如安防攝像頭，每天2000小時(shí)的視頻需要人來(lái)看，那么機(jī)器看的準(zhǔn)確率高過(guò)普通人的時(shí)候，就可以找機(jī)器來(lái)看。這是非常大的需求。

再一個(gè)例子是金融。比如說(shuō)上海有一家互聯(lián)網(wǎng)金融公司，創(chuàng)辦三個(gè)月已有3000名員工，我一問(wèn)都震驚了，我說(shuō)這發(fā)展太快了吧。他說(shuō)不是，因?yàn)樾枰蟼鞲鞣N證件，需要很多人來(lái)驗(yàn)證這些證件。但是到現(xiàn)在，基本上已經(jīng)不需要人來(lái)做這些事情，所有這些驗(yàn)證都是機(jī)器來(lái)做。原因就是人臉識(shí)別已經(jīng)過(guò)了那條工業(yè)紅線，機(jī)器做的已經(jīng)能夠比普通人做得好，那么干嘛還浪費(fèi)人力來(lái)做呢？

為什么強(qiáng)調(diào)是超越大眾（普通人）呢？因?yàn)楝F(xiàn)在還是所謂大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模式。以前是人工指導(dǎo)的智能，現(xiàn)在能夠處理大量數(shù)據(jù)之后，成為純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能，這樣帶來(lái)了超越大眾的可能性。

人的知識(shí)可以通過(guò)數(shù)據(jù)標(biāo)注教給電腦。那么什么樣的數(shù)據(jù)最容易獲得呢？就是普羅大眾都會(huì)的事情。他們具備普通的知識(shí)，他們的知識(shí)可以通過(guò)數(shù)據(jù)標(biāo)注傳達(dá)給電腦，只要有了這些標(biāo)注的結(jié)果，你就可以教計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)。

第三階段：超越專家。

這個(gè)階段我們很多情況下都沒(méi)有達(dá)到。專家的知識(shí)很多情況下很難通過(guò)數(shù)據(jù)標(biāo)注教給電腦。比如說(shuō)金融交易，雖然很多交易都自動(dòng)化了，但一些頭部的交易員還在，因?yàn)樗麄冇刑厥獾闹R(shí)，特殊的信息或者技能。

但AlphaGo是個(gè)特例。AlphaGo早期還處于中間這個(gè)階段，就是超越大眾。因?yàn)樗怯萌祟惖?0萬(wàn)棋譜來(lái)訓(xùn)練的。后來(lái)它就脫離了棋譜，它在某種決策問(wèn)題上，決策空間確定的情況下已經(jīng)可以做到超越專家。

這就是人工智能發(fā)展的三個(gè)階段，第二個(gè)階段只是實(shí)現(xiàn)artificial labor，第三個(gè)階段才能做到服務(wù)升級(jí)?，F(xiàn)在大部分情況下我們還處于第一階段和第二階段之間。

中國(guó)AI實(shí)力全球領(lǐng)先，商湯創(chuàng)中國(guó)首個(gè)深度學(xué)習(xí)框架

有幾個(gè)數(shù)據(jù)能夠反映中國(guó)在人工智能領(lǐng)域的實(shí)力是全球領(lǐng)先的。

2016年時(shí)中國(guó)的人工智能專利的數(shù)量增長(zhǎng)了70%，雖然總數(shù)量還是美國(guó)領(lǐng)先。另外在泛AI的學(xué)術(shù)頂會(huì)AAAI上，中國(guó)發(fā)表的論文數(shù)量占據(jù)31%；具體在視覺(jué)這個(gè)垂直領(lǐng)域，CVPR論文的中國(guó)作者占據(jù)40%，這也跟我們的認(rèn)知是吻合的，不知道為什么干視覺(jué)的都是中國(guó)人。

最后一個(gè)數(shù)據(jù)是商湯的，商湯創(chuàng)立三年來(lái)在CVPR發(fā)表的論文達(dá)到119篇，這是去年的數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在已經(jīng)遠(yuǎn)超了，因?yàn)榻衲闏VPR我們有44篇入選。

所以說(shuō)中國(guó)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)這個(gè)垂直領(lǐng)域做得是不錯(cuò)的，而且熱度很高。

下面這張是谷歌搜索Deep Learning的熱度圖，熱度越高顏色越深，可以看到深度學(xué)習(xí)在中國(guó)是很熱的。

說(shuō)到深度學(xué)習(xí)，大家知道谷歌有TensorFlow，F(xiàn)acebook有Torch，伯克利呢有Caffe。所以商湯開(kāi)發(fā)了自己的深度學(xué)習(xí)原創(chuàng)平臺(tái)，叫Parrots。有了這個(gè)平臺(tái)我們可以處理的東西就很多，當(dāng)時(shí)在ImageNet，我們做了超過(guò)1000層的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。我們有三大要素保障這個(gè)平臺(tái)的優(yōu)異性能，除了剛才說(shuō)的超深網(wǎng)絡(luò)，還有超大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，我們有20億人臉數(shù)據(jù)同時(shí)訓(xùn)練；此外還有復(fù)雜關(guān)聯(lián)應(yīng)用的多模態(tài)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)。

深度學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)的是對(duì)事物的刻畫(huà)。普通的機(jī)器學(xué)習(xí)依賴專家知識(shí)，深度學(xué)習(xí)提供另外的可能性，學(xué)的是一種全局表達(dá)。這樣的學(xué)習(xí)可以帶來(lái)很強(qiáng)的對(duì)事情的描述。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)的技術(shù)突破和行業(yè)需求：浸透衣食住行方方面面

計(jì)算機(jī)視覺(jué)的技術(shù)突破之一是“生成”。比如這張PPT中，我們給出一段文字描述“這只小鳥(niǎo)有白色的胸部，淺灰色的頭部，和黑色的翅膀和尾巴”，計(jì)算機(jī)可以生成這只鳥(niǎo)?！盁o(wú)中生有”，這非常厲害。

這很有意思，可以帶來(lái)很多想象力。技術(shù)突破是說(shuō)每次都可以超越你的想象，達(dá)到更高的水平。

那么行業(yè)需求是什么呢？衣食住行，人們生活的每一個(gè)方面都受到計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的廣泛的影響。

舉一些簡(jiǎn)單的例子：

衣：用文字可以生成你想要的衣服，只需要一張照片，每天可以隨時(shí)換衣服。這些都是生成的結(jié)果。

食：吃飯當(dāng)中也有各種各樣可以利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)的場(chǎng)景。比如說(shuō)可以識(shí)別食物，計(jì)算食物的卡路里。

?。罕热缯f(shuō)人臉識(shí)別的閘機(jī)，這個(gè)已經(jīng)非常普遍了。另外一個(gè)很大的應(yīng)用場(chǎng)景時(shí)無(wú)人商店。

行：很容易想到的就算自動(dòng)駕駛?？赡苡腥苏f(shuō)這還遙遙無(wú)期，但是在特定的情況下，慢速的自動(dòng)駕駛很多已經(jīng)可以應(yīng)用起來(lái)。

視覺(jué)計(jì)算：成像、感知、識(shí)別、理解

成像、感知、識(shí)別、理解，這整一套就是視覺(jué)。那怎樣是又看又理解呢？我們剛才說(shuō)過(guò)技術(shù)紅線，就是要超過(guò)人，就計(jì)算機(jī)視覺(jué)來(lái)說(shuō)，技術(shù)紅線就是看清和理解都需要超過(guò)人的水平。

在“看清”這一點(diǎn)，機(jī)器很多情況下已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人。比如上面這張畫(huà)是一張明信片，畫(huà)的是一個(gè)城市，上面有這個(gè)城市的名稱。機(jī)器可以看出來(lái)：

機(jī)器能夠從單張照片里面抓取很多信息，這很厲害。

機(jī)器在藝術(shù)創(chuàng)作方面也能做得很好。上面這張圖，左邊是人創(chuàng)作的，右邊是機(jī)器創(chuàng)作的，可以說(shuō)機(jī)器畫(huà)的并不比人差。

機(jī)器也能夠?qū)σ曨l進(jìn)行藝術(shù)加工，例如視頻的風(fēng)格化。

人臉識(shí)別應(yīng)用場(chǎng)景案例：模糊——增強(qiáng)

怎么在非常模糊的情況下如何識(shí)別？比如說(shuō)上面這張圖，你們覺(jué)得像誰(shuí)？

這對(duì)公安來(lái)說(shuō)非常重要。

人臉識(shí)別技術(shù)在這方面非常厲害，它能把左邊這張模糊的圖增強(qiáng)。

不光是抓人，增強(qiáng)技術(shù)的應(yīng)用非常廣泛。比如說(shuō)日本有一個(gè)網(wǎng)站叫Waifu2x，可以利用圖像增強(qiáng)技術(shù)修復(fù)漫畫(huà)。

在深圳我們已經(jīng)大規(guī)模部署人臉識(shí)別技術(shù)。再舉一個(gè)在實(shí)操中的應(yīng)用的例子：我們將歷年在展館有案底的嫌疑人照片導(dǎo)入布控目標(biāo)庫(kù)，建立布控任務(wù)，系統(tǒng)自動(dòng)化比對(duì)出在逃的嫌疑人，在深圳文博會(huì)期間成功抓獲了25人。

對(duì)話環(huán)節(jié)

清華大學(xué)海峽研究院大數(shù)據(jù) AI 中心專家委員雷鳴，商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO徐立，清華大學(xué)自動(dòng)化系教授季向陽(yáng)，軟銀賽富投資基金資深合伙人羊東就計(jì)算機(jī)視覺(jué)未來(lái)的突破點(diǎn)、商湯將技術(shù)成功落地的經(jīng)驗(yàn)、投資的經(jīng)驗(yàn)、創(chuàng)業(yè)的建議等問(wèn)題進(jìn)行了對(duì)話。