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劉潤(rùn)：世界人工智能大會(huì)，10大感觸

發(fā)布時(shí)間：2024-07-17 瀏覽次數(shù)：4497

轉(zhuǎn)自：正和島

作者：劉潤(rùn)

比世界小，比人工智能大的“世界人工智能大會(huì)”。

這幾天，世界人工智能大會(huì)（WAIC）在上海舉辦。

說(shuō)“世界”有點(diǎn)夸張。OpenAI沒(méi)來(lái)，Claude沒(méi)來(lái)。Genemi沒(méi)來(lái)。Meta沒(méi)來(lái)。Midjourney沒(méi)來(lái)。好多都沒(méi)來(lái)。不過(guò)微軟來(lái)了。算是代表世界了吧。

說(shuō)“人工智能”有些保守。除了人工智能，炒菜機(jī)器人(9.610, -0.07, -0.72%)來(lái)了，出版社來(lái)了，視頻網(wǎng)站來(lái)了，筆記本電腦來(lái)了。好多都來(lái)了。但他們確實(shí)又都和人工智能有關(guān)系。算是廣義人工智能吧。

世界人工智能大會(huì)，一個(gè)比世界“小”，比人工智能“大”的會(huì)。

但是，它依然是有意義的。

因?yàn)?，它把散落網(wǎng)絡(luò)各處的、質(zhì)量參差的信息，篩選過(guò)濾完后，在你面前列好隊(duì)。并且配備人講解。等著你檢閱。你只要花128元門(mén)票，就能用幾個(gè)小時(shí)快速了解，你原來(lái)要研究幾個(gè)星期的課題。

所以，我昨天專(zhuān)門(mén)去了現(xiàn)場(chǎng)?；?個(gè)小時(shí)逛了三個(gè)展廳。時(shí)間很短。

所以只有些模模糊糊的感受。不一定對(duì)。你聽(tīng)聽(tīng)看。

感知層，正在悄悄生長(zhǎng)、快速進(jìn)步。

我的第一個(gè)感觸是：感知層可能會(huì)在角落里爆發(fā)。

在WAIC，我看到一家用“腦電”技術(shù)，做康復(fù)訓(xùn)練的創(chuàng)業(yè)公司。他們給患者的頭上，戴一個(gè)腦電監(jiān)測(cè)設(shè)備。這個(gè)設(shè)備可以“感知”你的意圖。是想抬腿嗎？抬不動(dòng)？那腿部的設(shè)備，給一些助力?？祻?fù)早期，給的力大一些；康復(fù)后期，給的力小一些。這樣，逐步完成康復(fù)。

我還看到一家，做“觸覺(jué)”的公司。人類(lèi)拿鉛球時(shí)，會(huì)握很緊；拿雞蛋時(shí)，會(huì)輕輕捏。人類(lèi)可以根據(jù)物體，精準(zhǔn)地用力。為什么？因?yàn)槿祟?lèi)能感知到你用力時(shí)，帶來(lái)的反作用力。然后隨時(shí)調(diào)整力度。這就是“觸覺(jué)”。有觸覺(jué)，機(jī)器人才能拿捏任何物體。

檢測(cè)腦電，獲得觸覺(jué)。這就是：感知。

當(dāng)大模型如火如荼的時(shí)候，感知層，正在某個(gè)角落里悄悄生長(zhǎng)、快速進(jìn)步。因?yàn)?，五?/span>（視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、味覺(jué)、嗅覺(jué)、觸覺(jué)），是人類(lèi)智能的“前提”。感知層，也是人工智能的前提。

感知層的進(jìn)展，非常值得關(guān)注。

現(xiàn)在的人工智能，學(xué)習(xí)的都是人類(lèi)“咀嚼”過(guò)的知識(shí)。但這些知識(shí)，一定有被吃完的時(shí)候。那時(shí)候，人工智能必須從這個(gè)真實(shí)世界，用攝像頭，用收音器，用觸覺(jué)、用一切感知手段，直接獲取信息。

不太理解？

嗯。那你可能需要先了解一下，陸奇博士所提出來(lái)的“感知-思考-實(shí)現(xiàn)”思考框架。

“感知”的目的，是獲取信息?！八伎肌钡哪康?，是做出決策?！皩?shí)現(xiàn)”的目的，是采取行動(dòng)。

有一次，我去北京拜訪(fǎng)奇績(jī)創(chuàng)壇的陸奇博士。

陸奇是原微軟全球執(zhí)行副總裁，百度集團(tuán)總裁，Y Combinator中國(guó)首席執(zhí)行官。在我心中，他是神一樣的存在。但他受人尊敬的原因，不是因?yàn)轭^銜的高度，而是因?yàn)樗伎嫉纳疃取?/p>

陸奇博士，和我分享了一個(gè)理解這個(gè)多變的世界的思考框架：感知-思考-實(shí)現(xiàn)。

“感知”的目的，是獲取信息?！八伎肌钡哪康?，是做出決策?！皩?shí)現(xiàn)”的目的，是采取行動(dòng)。就像人一樣。看見(jiàn)蘋(píng)果是“感知”，決定吃掉是“思考”，用手拿起“實(shí)現(xiàn)”。

科技每次對(duì)這三件事的躍升，就是新范式的新拐點(diǎn)。比如谷歌對(duì)感知（獲取信息）的方式的躍升，OpenAI對(duì)思考（做出決策）的方式的躍升。

圖源：陸奇博士

所以，真正的人工智能，必須有眼睛、有鼻子、有耳朵。真正的人工智能，必須有感知。然后，模型（思考）的價(jià)值，才會(huì)發(fā)揮到最大。

大模型軍備競(jìng)賽的勝利者，也許是小模型。

這次在WAIC，看到了很多國(guó)內(nèi)大模型公司。百度的文心。阿里的通義。訊飛的星火。

從陸奇博士的思考框架去看，他們都是來(lái)解決“思考”這個(gè)問(wèn)題的。

感知，可以用“敏銳不敏銳”來(lái)評(píng)價(jià)。思考，可以用“聰明不聰明”來(lái)評(píng)價(jià)。他們都很聰明。他們甚至是全才。上知天文，下知地理，通曉100國(guó)語(yǔ)言。還能陪你聊天，給你提供情緒價(jià)值。

但是，我們真的需要這么聰明的模型嗎？你需要一個(gè)有9個(gè)博士頭銜的人，幫你改勞務(wù)合同里的錯(cuò)別字嗎？

在WAIC上，我看到了很多自稱(chēng)大模型的“小模型”。比如法律小模型（他們自稱(chēng)大模型）。醫(yī)療小模型（他們也自稱(chēng)大模型）。

他們用“少”數(shù)據(jù)（比如歷史合同，過(guò)往病例 vs. OpenAI的全網(wǎng)數(shù)據(jù)），訓(xùn)練“小”模型（幾億參數(shù) vs. OpenAI的1750億參數(shù)），訓(xùn)練出一些專(zhuān)有模型。很便宜，但很有用。

這次看完WAIC，有種感覺(jué)。“大干快上，必須第一”的大模型軍備競(jìng)賽，很快會(huì)退熱?！靶∧Ｐ汀保赡苁俏磥?lái)商業(yè)化的主力軍。為什么？

因?yàn)楸阋撕糜冒?，朋友?/p>

在思考的模型世界，少量的全才（大模型），會(huì)和大量的專(zhuān)才（小模型），共存很長(zhǎng)時(shí)間。

感知。思考。然后是實(shí)現(xiàn)。

時(shí)代的殘酷與美妙。

這次來(lái)WAIC，看到了很多機(jī)器人。雨后春筍一樣。不由得感嘆，時(shí)代的殘酷與美妙。

就在幾年前，我們還在為波士頓動(dòng)力的機(jī)器人，能跑能跳，怎么都不摔跤而歡欣鼓舞。覺(jué)得這是機(jī)器人技術(shù)皇冠上的明珠。但突然一夜春雨之后，全球的科技公司，似乎都能做能跑能跳，怎么都不摔跤的機(jī)器人了。

為什么？因?yàn)榭萍紭?shù)上的另一條技術(shù)路線(xiàn)，突然被點(diǎn)亮了。

因?yàn)榭萍紭?shù)被點(diǎn)亮，具身智能，空間計(jì)算，這些機(jī)器人方向的概念，越來(lái)越火。人工智能終于可以通過(guò)“感知”來(lái)理解世界，通過(guò)“實(shí)現(xiàn)”來(lái)改變世界了

感知。思考。實(shí)現(xiàn)。

越看越覺(jué)得，這個(gè)世界的變化，超出所有人的認(rèn)知。甚至應(yīng)該超出參與創(chuàng)造這些變化的人。

那么，我們應(yīng)該如何擁抱這些變化呢？

不要走在主航道的前面，而要走在它的下面，或者旁邊。

我有個(gè)朋友，很想擁抱人工智能。但怎么擁抱呢？他說(shuō)，他發(fā)現(xiàn)和OpenAI對(duì)話(huà)時(shí)，只能打字，不能用語(yǔ)音。他說(shuō)，那我做一個(gè)語(yǔ)音插件吧。這樣，就能用語(yǔ)音和OpenAI聊天了。

我說(shuō)，千萬(wàn)不要。OpenAI只是沒(méi)騰出手來(lái)。等他騰出手來(lái)，他的下個(gè)版本，最多下下個(gè)版本，一定就有語(yǔ)音對(duì)話(huà)了。不要走在OpenAI的主航道上。你一定會(huì)被他的車(chē)輪碾死。

果然，ChatGPT 4，就自帶了語(yǔ)音對(duì)話(huà)。4o，即將推出實(shí)時(shí)對(duì)話(huà)。我朋友的這個(gè)項(xiàng)目，卒。

不走在主航道上，那應(yīng)該走在哪里呢？應(yīng)該走在它的下面。

這次在WAIC上，我看到一家創(chuàng)業(yè)公司，做“高質(zhì)量數(shù)學(xué)數(shù)據(jù)”。什么意思？今天的大模型參加高考，文科超越了絕大多數(shù)人類(lèi)，但數(shù)學(xué)一直考不好。為什么？

因?yàn)榇竽Ｐ偷闹橇?，?lái)自高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。大模型的數(shù)據(jù)庫(kù)里，一直缺乏優(yōu)質(zhì)的數(shù)學(xué)數(shù)據(jù)。吉米多維奇的數(shù)學(xué)分析習(xí)題集（噩夢(mèng)?。?/span>，偏微分方程的解法，數(shù)學(xué)奧賽的證明?；谶@些數(shù)據(jù)訓(xùn)練，大模型才會(huì)變得聰明。

于是，這家創(chuàng)業(yè)公司，就專(zhuān)門(mén)構(gòu)建這樣的數(shù)據(jù)集。然后，賣(mài)給大模型公司。你們淘金，我們賣(mài)鏟子。

在WAIC上，我還看到一家創(chuàng)業(yè)公司，做“小腦平衡算法”。這么多公司要做機(jī)器人。機(jī)器人的核心之一，是不摔跤。怎么做到？這家公司，不做機(jī)器人，只做“不摔跤算法”。然后，把算法賣(mài)給機(jī)器人公司。他說(shuō)，現(xiàn)在機(jī)器人18羅漢中，5家公司用得就是他們的算法和服務(wù)。

這就是，走在主航道的下面。做底層的底層，幫助坦克鋪路。

有意思。

那什么是走在主航道旁邊呢？

toB，還是toC，是個(gè)問(wèn)題。

人工智能的第一桶金，到底在toB，還是在toC，是個(gè)爭(zhēng)論不休的問(wèn)題。

toB太難了，toC太卷了。

但是在這次的WAIC大會(huì)上，我還是看到了不少toB的案例。尤其是在視覺(jué)識(shí)別領(lǐng)域。

一家公司給我介紹，他們的AI“晶圓缺陷檢測(cè)系統(tǒng)”。

以前，人們是怎么檢測(cè)一張光滑如鏡面的晶圓上，有沒(méi)有缺陷呢？用眼睛。我的天啊，這要耗費(fèi)多大的人力啊?，F(xiàn)在，這家公司用人工智能來(lái)檢測(cè)。他們把歷史上晶圓的照片，做好標(biāo)記，然后“喂”給人工智能，讓它自己學(xué)習(xí)。突然，人工智能就具備了檢測(cè)晶圓的能力了。用人工智能檢測(cè)缺陷，比人要準(zhǔn)確，還更便宜。

所以，toB到底有沒(méi)有機(jī)會(huì)？當(dāng)然有。

個(gè)人可能因?yàn)榕d趣而買(mǎi)。企業(yè)一定因?yàn)樾识I(mǎi)。toB的企業(yè)，對(duì)效率更加敏感。人工智能的核心價(jià)值，就是提效。什么是提效？就是用20萬(wàn)，省下100萬(wàn)。這樣的系統(tǒng)，一定是未來(lái)。

很多人覺(jué)得toB難做的原因之一，可能是想把興趣賣(mài)給企業(yè)。

都是年輕人，都是年輕人，都是年輕人。

WAIC的一樓，都是些大公司。個(gè)人覺(jué)得，屬實(shí)沒(méi)什么好看的。也可能是因?yàn)槭煜ぐ?。很快就走完了。然后就到?樓。二樓的Future 100展區(qū)，真是好看。

Future 100，就是未來(lái)的100家公司。今天，他們是創(chuàng)業(yè)公司。

看完之后，除了感受今天大家都在哪些方向嘗試之外，更大的一個(gè)感受，就是：都是年輕人。

太年輕了。

一個(gè)小伙子，在大學(xué)里和導(dǎo)師一起做項(xiàng)目。做著做著，這個(gè)世界即將發(fā)生巨大的變化，再不休學(xué)就來(lái)不及了。然后，他就出來(lái)創(chuàng)業(yè)了。今天做的相當(dāng)不錯(cuò)。

我和他聊完，甚至有些震撼。真有點(diǎn)硅谷的感覺(jué)了。

我們經(jīng)常抱怨，說(shuō)機(jī)會(huì)都被60后，70后，80后抓走了。90后，00后沒(méi)機(jī)會(huì)了。但真的是這樣嗎？

60后抓住的，是下海的機(jī)會(huì)。70后抓住的，是房地產(chǎn)的機(jī)會(huì)。80后抓住的，是互聯(lián)網(wǎng)的機(jī)會(huì)。那90后和00后呢？90后和00后的眼里，不應(yīng)該盯著這些過(guò)去的機(jī)會(huì)。你們的機(jī)會(huì)在當(dāng)下，在未來(lái)。人工智能，是所有60后、70后、80后這輩子都羨慕不來(lái)的機(jī)會(huì)。

滿(mǎn)眼都是年輕人。真的。這個(gè)世界，依然充滿(mǎn)希望。

要不要學(xué)編程？要。不但要學(xué)編程，還要學(xué)數(shù)學(xué)。

剛剛高考結(jié)束。很多朋友問(wèn)我，孩子應(yīng)該報(bào)考什么專(zhuān)業(yè)。正好看完WAIC，說(shuō)說(shuō)我的看法。

有人說(shuō)，未來(lái)人工智能會(huì)比人聰明，人唯一擅長(zhǎng)的，就是創(chuàng)造力了。所以，應(yīng)該學(xué)藝術(shù)。

學(xué)藝術(shù)很好。我沒(méi)有問(wèn)題啊。但如果你問(wèn)我的話(huà)，我會(huì)建議你，在有可能的情況下，學(xué)數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)。

有人說(shuō)，以后人工智能都會(huì)自己編程了，還學(xué)編程有用嗎？

這個(gè)邏輯有意思了。大部分中國(guó)人都會(huì)寫(xiě)字，那你學(xué)寫(xiě)字還有用嗎？有些能力，是別人會(huì)你就不用會(huì)了的。但有些能力，是別人會(huì)，你更要會(huì)的。因?yàn)榫幊蹋褪且环N“語(yǔ)言”，與人工智能這個(gè)物種溝通的語(yǔ)言。未來(lái)我們必須與另一個(gè)物種對(duì)話(huà)。學(xué)習(xí)編程，不是為了編程，而是為了理解這個(gè)物種。

編程，和數(shù)學(xué)?？赐闣AIC之后，我更堅(jiān)定了自己的這個(gè)想法。

沒(méi)有人知道未來(lái)會(huì)發(fā)生什么變化。覺(jué)得創(chuàng)造力只屬于人類(lèi)，可能也只是一種自大。

那孩子學(xué)什么呢？

水面變化越快，就越要學(xué)底層的東西。因?yàn)榈讓拥臄?shù)學(xué)不會(huì)變。為什么不會(huì)？因?yàn)閿?shù)學(xué)，不會(huì)就是不會(huì)。

未來(lái)，就在前方。但我卻被困在了現(xiàn)在。

回到WAIC?；氐秸鎸?shí)的世界?；氐疆?dāng)下。

也許是因?yàn)椤叭斯ぶ悄堋贝髸?huì)的原因，這次WAIC，是刷臉入場(chǎng)。挺好。我買(mǎi)完票后，就去刷臉了。

但是，在通往刷臉機(jī)十幾米的地方，有工作人員攔住了我。說(shuō)要看購(gòu)票記錄。我說(shuō)是別人幫我買(mǎi)的。他說(shuō)，那就看付款短信也行。我說(shuō)我真沒(méi)有。我只帶了臉。不是說(shuō)刷臉嗎？

他們說(shuō)，那不行。萬(wàn)一你是黃牛呢。沒(méi)有記錄，我不能讓你去刷臉。因?yàn)槲也恢滥闶遣皇钦尜I(mǎi)了票。我說(shuō)，我刷了臉，不就知道我是不是買(mǎi)了票了嗎？

我們就在那里“玩”了5分鐘繞口令游戲。

未來(lái)，就在前方10米。但是，我卻被困在了現(xiàn)在。

就10米。但看上去，卻是很長(zhǎng)的路要走。而我們前行的最大的阻力，居然是人類(lèi)自己。

哎。繼續(xù)努力吧。