邢黎聞

我的人生系統(tǒng)當中有正數(shù)的東西，但是 2015 年我敢于面對負面的現(xiàn)象和人的欲望，面對負數(shù)時候，我的系統(tǒng)更加完整。

“IOT在連接萬物，也進行到了一個新的高度。但是互聯(lián)網(wǎng)并不激發(fā)起我內(nèi)心的驚喜?！痹?GIF2016 極客公園創(chuàng)新大會 TOP GEEK 論壇上，從小熱衷于寫代碼的搜狗CEO王小川如是說道。他說，最能夠讓他興奮的還是技術(shù)本源的兩件事情——技術(shù)的“體外進化”和 “AI 的瓶頸”。

以下內(nèi)容根據(jù)搜狗CEO王小川在GIF2016極客公園創(chuàng)新大會 TOP GEEK論壇的演講整理而成。

技術(shù)的“體外進化”

當我們擁有技術(shù)能力的時候，人對自己的改造不局限于對DNA 的改進，我們希望通過技術(shù)使這種進化走到體外去。以前的人冷了會加衣服，或者長出脂肪來，今天我們懂得開空調(diào)，我們有汽車，有很多科技產(chǎn)品為我們服務(wù)。

我認為有兩個大的趨勢，我們今天提到的AR或者VR，聽覺和視覺的體外進化，眼睛和耳朵開始得到新的延伸。人跟機器走到一塊之后，我們不要說使用設(shè)備，是我們自己的能力得到巨大的拓展，這是一個進化的原動力。

第二個進化是智慧的體外進化，我們開始接觸一個現(xiàn)實是虛擬的 IO能夠影響我們，之前大家并不認同“人的智力被機器所驅(qū)動”這個概念，因為人很聰明，機器做不到這樣的事情，但是最近兩年深度學(xué)習(xí)的發(fā)展帶來了顛覆性的效果。所以在人和技術(shù)的關(guān)系上，我提到視覺和聽覺的體外進化和智慧的體外進化是兩件讓我興奮的事情，由于有了AI 之后，產(chǎn)品會變得更加聰明和個性，一種觀點認為機器很可怕，但我個人認為未來世界，我們更享受與機器融為一體的方式，也許離開了機器我們的生活非常不自在，但跟機器在一塊兒的時候，未來是美好的。

比如搜索，原來的做法是輸入一個關(guān)鍵詞給你無數(shù)的鏈接，今天的搜索不是簡單的抓取網(wǎng)頁和信息，而在AR 時代到來之后，搜索會變形，一方面是給你提供答案，另一方面是給你提供服務(wù)。

Ticwatch的個人助理跟搜索未來的路徑是一樣的，它會變成你的個人助理，像你的老師一樣給你答案，也給你這個服務(wù)。這里面對機器的要求很高，對人工智能要求會像人一樣思考，甚至比我們想的更多。最近幾年人工智能已經(jīng)在深度學(xué)習(xí)方法下有很多演化，做了很多突破，包括語音、圖像、文字識別等很多工作。

AI 的瓶頸

所以，是不是機器已經(jīng)開始能夠取代人？我自己看到很多技術(shù)前沿的進展，同時搜狗在做了很多人工智能工作之后，我相對處于謹慎的狀態(tài)，AI 在今天有很多瓶頸。

給大家講個有趣的故事，就是人腦跟Google神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系，Google做人臉識別或者動物識別的時候，做法是要求工程師或者研究人員對圖像做特征提取，就是靠人指引這個機器：什么地方是眼睛、什么地方是耳朵、或者眼睛、耳朵多大、有沒有胡子，通過人對機器指引，使得機器具有這個識別能力。

Google后來做了實驗——“找貓”，當時它的做法是在圖庫里面找 200萬張圖片，用16000個節(jié)點讓機器做計算，每張標記上這張圖片里面有貓，這張圖片里面沒有貓，訓(xùn)練之后這個系統(tǒng)達到75%的準確性，也就是說沒有經(jīng)過人工的對具體特征的干預(yù)，使得機器開始基于原始大數(shù)據(jù)產(chǎn)生了簡單的智能，能夠做到基礎(chǔ)的判斷。今天的語音、圖像等等通常是在這樣的指引下做識別的。

但是，不管今天機器的速度多快，機器和人的智力水平還存有巨大的差距。所以所謂的“機器有3 歲的兒童智力”目前還遠遠達不到，我認為對技術(shù)本身的認知還不夠。人在識別貓的時候一張圖片就能搞定，但是Google用200萬張圖片才做到75%的準確性。

2015年在人工智能里面有很多新的突破，包括跨場景的、在特定領(lǐng)域訓(xùn)練的結(jié)果能夠在另一個領(lǐng)域里面使用這個事情。但人工智能要像人一樣思考還有瓶頸，第一個事情，人的DNA里面寫入很多人工智能，所以我們生下來就知道去找母乳，或者說我們懂得害怕一些事情，但機器里面完全沒有這樣的能力。第二個事情，人能夠建立概念，在概念基礎(chǔ)上能夠做推理，機器在這方面做得是非常不夠，它們更多是靠數(shù)據(jù)驅(qū)動，是功能性的和機械性的去做。

Google在2015年的時候希望 95%的搜索里面能給到答案，背后充分使用的是像類似知識圖譜這樣的方式，知識圖譜它是個三元組，比如一個人或者一個物體跟另一個物體是什么樣的關(guān)系，是父子關(guān)系還是包含關(guān)系，是靠人在里面做標記建立這個概念。

今天讓機器自動化建立概念還沒有突破，所以機器今天只能做一些簡單的重復(fù)性的事情，而不能從復(fù)雜的環(huán)境里面學(xué)習(xí)到一個事物跟另一個事物之間的關(guān)系。無論哪個搜索引擎，做圖像搜索的時候，都需要用手圈一下，告訴它識別這個部分的圖像。而不像人一樣，人站在這個講臺上的時候，非常容易能夠把人和背景抽離開。我看到別人是怎么找出租車的，我一招手就能夠?qū)W會。所以人有概念之后一次性能夠建立推理能力，今天機器還不具有這個能力。

最后一個要點，人本身有目的性，我們知道我們的生存意義是什么，每個人的目的有不同，而機器這方面是定義的。我們在之前VC投資里面不斷提到讓算法起作用，我們做了很多的努力，但是我們還在想怎么讓機器人的努力和人的努力結(jié)合在一起，讓機器作為輔助，以人為核心，包括我們自己做搜索引擎也是希望把人腦里面的搜索出來。所以我們得思路是做更多連接，把大腦里的智慧表達出來，我們?nèi)ジ欉@個文章是誰寫的，這個人的背景是怎么樣的。