張春晏

和很多接受本刊采訪的企業(yè)家或高管一樣，謝少毅先生擁有耀眼的光環(huán)——畢業(yè)于清華和哈佛商學(xué)院，曾是硅谷高科技公司惠普最年輕的全球副總裁，現(xiàn)在是全球領(lǐng)先企業(yè)應(yīng)用軟件和解決方案提供商SAP的全球高級(jí)副總裁，負(fù)責(zé)大中華區(qū)的數(shù)字化企業(yè)服務(wù)。他不僅對(duì)全球科技前沿有長(zhǎng)期的關(guān)注和深刻的理解；更深耕于中國(guó)市場(chǎng)，對(duì)中國(guó)企業(yè)的數(shù)字化應(yīng)用富有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

本刊就AI對(duì)謝少毅進(jìn)行了專訪。討論的問題包括：AI投資是否進(jìn)入了泡沫期？摩爾定律是否會(huì)失效？量子計(jì)算機(jī)有多遠(yuǎn)？大數(shù)據(jù)投資給AI投資是否可以帶來啟示？云計(jì)算將走向何方？……

人工智能投資進(jìn)入泡沫期？

TBR：之前聽到您談到人工智能已經(jīng)有一定泡沫了，您如何得出這樣的結(jié)論？

謝少毅：新技術(shù)或新產(chǎn)品的興起和應(yīng)用，大致都遵循著一定的J曲線（J-Curve）規(guī)律，從興起、過熱、泡沫，到有實(shí)力的剩者存活并崛起，當(dāng)年渡過網(wǎng)絡(luò)泡沫經(jīng)濟(jì)時(shí)期的亞馬遜、eBay就是典型的例子。人工智能也是如此。

TBR：從全球的角度來看，硅谷可以說在AI研究應(yīng)用上全球遙遙領(lǐng)先的吧？

謝少毅：在物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域，美國(guó)在概念與創(chuàng)意上有相當(dāng)?shù)念I(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，尤其是硅谷或波士頓附近，憑借良好的文化、品牌和軟實(shí)力，吸引了世界各地最高端的人才來到這里。在中國(guó)，我們的市場(chǎng)還是擁有巨大的潛力，現(xiàn)在政府也開始推動(dòng)吸納各國(guó)的人才。此外，中國(guó)市場(chǎng)擁有相當(dāng)充裕的投資資金來支持科技發(fā)展，以人工智能為例，預(yù)估2017年中國(guó)在這個(gè)領(lǐng)域的投資額會(huì)超越美國(guó)。

雖然中國(guó)市場(chǎng)在人工智能投資的“量”上具有領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，但當(dāng)人工智能成為投資熱點(diǎn)的同時(shí)，我們還是要冷靜分析。中國(guó)人工智能公司的市盈率PE倍數(shù)一般都很高，同時(shí)間有許多項(xiàng)目在嘗試與進(jìn)行，成功的概率還不清楚。

TBR：面對(duì)AI這樣全面改變社會(huì)的浪潮，大家會(huì)有焦慮感，覺得不去關(guān)注它，不去投資它和參與它，就會(huì)未來被拋棄。

謝少毅：對(duì)于這樣的浪潮，我們無法忽視，但也沒有必要有焦慮感，更需要的是冷靜的分析和積極的利用。目前的人工智能是計(jì)算機(jī)基于海量的數(shù)據(jù)，通過模型、算法不斷的演變、糾錯(cuò)，而進(jìn)行的自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化的結(jié)果。就可重復(fù)、可統(tǒng)計(jì)或推算的工作而論，人工智能依靠強(qiáng)大的計(jì)算能力比人類智慧更有優(yōu)勢(shì)。這也是圍棋人工智能AlphaGo能戰(zhàn)勝世界排名第一的天才棋手柯潔的主因。

人工智能與人類的智慧各有所長(zhǎng)，我們應(yīng)該思考人工智能可以有哪些商業(yè)、社會(huì)的應(yīng)用，并挖掘如何更好地利用人工智能，來幫助我們優(yōu)化各項(xiàng)決策。例如，機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）和深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）的應(yīng)用能訪問和分析大數(shù)據(jù)，并發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)中的模式，不需要經(jīng)過精確的編程就能自主學(xué)習(xí)。以SAP的新技術(shù)SAP Leonardo（物聯(lián)網(wǎng)解決方案）為例，機(jī)器學(xué)習(xí)就是其數(shù)字化創(chuàng)新智能體系中不可或缺的組成部分。通過SAP Leonardo，全球越來越多的企業(yè)已經(jīng)在利用或開始考慮在云端借助其嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)和相關(guān)的創(chuàng)新技術(shù)，推進(jìn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

人工智能代表了人類科技的迅猛發(fā)展與計(jì)算機(jī)飛速提升的計(jì)算能力。確實(shí)，機(jī)器人或人工智能可以取代某些工具或事物，替代人類完成某些工作，促使一些行業(yè)衰退。然而，就像社會(huì)從農(nóng)業(yè)到工業(yè)、服務(wù)業(yè)的轉(zhuǎn)型與發(fā)展，新的轉(zhuǎn)變也會(huì)促進(jìn)一些行業(yè)的新興并帶來新的機(jī)遇。

AI將帶來全面沖擊和改變

TBR：每次時(shí)代或者技術(shù)的變革，都會(huì)有一兩代人會(huì)成為犧牲品。

謝少毅：成為犧牲品的原因在于教育以及社會(huì)制度等是否能跟得上變革。在摩爾定律下，事物呈指數(shù)式的增長(zhǎng)，行業(yè)變化速度越來越快，所需的人才也將隨之變化。例如，當(dāng)前社會(huì)最稀缺的人才之一是數(shù)據(jù)科學(xué)家，還有既懂財(cái)務(wù)又了解計(jì)算機(jī)的復(fù)合型人才，以及醫(yī)療與護(hù)理所需的人才等等。面對(duì)這樣的狀況，我們的教育、再教育，和學(xué)校的課程設(shè)計(jì)是否能跟得上呢？我們是否有合理并完善的社會(huì)制度或法規(guī)，來應(yīng)對(duì)由此衍生的各種問題？這些都是我們必須直面的挑戰(zhàn)。

人類的“創(chuàng)意”是現(xiàn)在的計(jì)算機(jī)無法替代的，也是我們要充分發(fā)揮的特質(zhì)。我們應(yīng)該提供公平的教育機(jī)會(huì)，并反思如何通過教育培養(yǎng)創(chuàng)意與創(chuàng)造性的思維，授之以“道”，教的是“為什么”，而不是“結(jié)果”。

目前計(jì)算機(jī)或人工智能可以替代的是簡(jiǎn)單計(jì)算或復(fù)雜計(jì)算的事物，但無法發(fā)明或創(chuàng)造，也無法自己生成更好的新算法或創(chuàng)造新的模型。人類的“創(chuàng)意”是現(xiàn)在的計(jì)算機(jī)無法替代的，也是我們要充分發(fā)揮的特質(zhì)。我們應(yīng)該提供公平的教育機(jī)會(huì)，并反思如何通過教育培養(yǎng)創(chuàng)意與創(chuàng)造性的思維，授之以“道”，教的是“為什么”，而不是“結(jié)果”，藉此啟發(fā)學(xué)生們進(jìn)一步去發(fā)現(xiàn)、去創(chuàng)造更大、更好的價(jià)值。

僅靠一門手藝活一輩子的時(shí)代已經(jīng)過去，企業(yè)只有以變應(yīng)變才能永續(xù)發(fā)展；未來是人與計(jì)算機(jī)共存的社會(huì)，如果我們無法在教育、制度等方面做好準(zhǔn)備，那么類似《人類簡(jiǎn)史》這本書里面作者所預(yù)言的“無用階級(jí)”，可能真的就會(huì)出現(xiàn)。

AI應(yīng)用從可實(shí)現(xiàn)的事情開始

TBR：AI長(zhǎng)期必然是大勢(shì)所趨，目前有泡沫，作為投資人、創(chuàng)業(yè)企業(yè)或者是大企業(yè)，我們?cè)趺慈ケM可能把握機(jī)會(huì)和時(shí)間點(diǎn)呢？

謝少毅：隨著科技的不斷演進(jìn)，無論是人工智能還是量子計(jì)算，我相信都只是時(shí)間的問題。我認(rèn)為我們要做的不是坐等“那一天”的到來，而是通過了解技術(shù)當(dāng)前發(fā)展的層次以及如何利用，從可實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用先做起，為“那一天”的到來做儲(chǔ)備。

摩爾定律會(huì)失效嗎？

TBR：我們說摩爾定律失效，從另一個(gè)方向來說，由于技術(shù)的突破，尤其是量子計(jì)算機(jī)的產(chǎn)生，計(jì)算能力的增長(zhǎng)將是指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，從這個(gè)角度說，摩爾定律將不再有效？人工智能非常重要的一個(gè)硬件基礎(chǔ)是芯片。摩爾定律會(huì)走向何方？

謝少毅：摩爾定律是不是不再有效，各方有不同的討論，有些人從半導(dǎo)體的制程看，認(rèn)為摩爾定律遲早會(huì)失效，同時(shí)，傳統(tǒng)以硅為基礎(chǔ)的芯片所帶動(dòng)的增長(zhǎng)速度可能不再像摩爾定律所談的那么快；但，如果我們從IT信息技術(shù)相關(guān)的發(fā)展看摩爾定律，可以發(fā)現(xiàn)，直到現(xiàn)在整個(gè)大勢(shì)還是沿著摩爾定律的方向在走，因?yàn)闀?huì)有創(chuàng)新的科技突破去解決發(fā)展過程中遇到的問題與瓶頸。我相信摩爾定律還是會(huì)繼續(xù)往前走。

目前在量子計(jì)算和傳統(tǒng)電腦之間還存在著差距，這當(dāng)中可能會(huì)出現(xiàn)計(jì)算機(jī)架構(gòu)的改變，來加快計(jì)算的速度，以應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)分析的計(jì)算需求。

TBR：新的芯片架構(gòu)和英偉達(dá)GPU圖形處理器的架構(gòu)類似嗎？

謝少毅：GPU是在傳統(tǒng)CPU（計(jì)算）和內(nèi)存（存儲(chǔ)）分離的模式下，進(jìn)行架構(gòu)的改變。它將原本由一個(gè)CPU所進(jìn)行的復(fù)雜計(jì)算工作，通過編程分配給數(shù)個(gè)CPU同時(shí)進(jìn)行運(yùn)算，以提升運(yùn)算速度，緩解計(jì)算機(jī)在運(yùn)算大數(shù)據(jù)時(shí)遇到的問題。

我認(rèn)為，在量子計(jì)算機(jī)出來之前，憶阻器可能將會(huì)是下一代計(jì)算機(jī)的組件。

而新型的芯片如憶阻器（memristor），它可以將原本分離的計(jì)算和存儲(chǔ)兩大功能合為一體，突破傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)體系遇到的瓶頸，更好地應(yīng)對(duì)龐大與復(fù)雜的大數(shù)據(jù)和人工智能的需求。我認(rèn)為，在量子計(jì)算機(jī)出來之前，憶阻器可能將會(huì)是下一代計(jì)算機(jī)的組件。

TBR：量子計(jì)算機(jī)對(duì)計(jì)算能力將會(huì)有一個(gè)質(zhì)的改變。

謝少毅：量子計(jì)算機(jī)已經(jīng)存在，它具備非常驚人的強(qiáng)大運(yùn)算能力，可以破解幾乎所有的密鑰，我想目前主要應(yīng)用在美國(guó)國(guó)家航空航天局（NASA）、美國(guó)國(guó)家安全局（NSA），或其他特定用途等。

量子計(jì)算機(jī)并不像現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)是屬于通用電腦，并且，未來要成為通用電腦還是有相當(dāng)難度，還需要時(shí)間。幾個(gè)月前，瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院的研究團(tuán)隊(duì)以全球排名第五的超級(jí)計(jì)算機(jī)，模擬由45位量子組成的量子計(jì)算機(jī)的行為與表現(xiàn)。當(dāng)這樣的模擬超過傳統(tǒng)通用電腦的能力范圍，之后的運(yùn)算就只能交給量子來完成。在該研究團(tuán)隊(duì)往49位量子計(jì)算機(jī)的模擬前進(jìn)的同時(shí)，我們也必須認(rèn)識(shí)到，無法進(jìn)行模擬就無法做編程，無法走向產(chǎn)品化成為通用電腦。

大數(shù)據(jù)領(lǐng)域目前瓶頸在哪里？

TBR：以大數(shù)據(jù)為例，我們?cè)诳紤]新技術(shù)新產(chǎn)業(yè)的時(shí)候，有什么經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)可以汲取？

謝少毅：現(xiàn)在我們所面臨的更多的不是技術(shù)層面的問題，而是應(yīng)用層面的挑戰(zhàn)，也因此，我們的期望值與新技術(shù)當(dāng)前所能做到的事情以及所能實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用之間有所偏差。

大數(shù)據(jù)非常重要，也非常有用，但在應(yīng)用上面臨了沒有完整數(shù)據(jù)的瓶頸。有些數(shù)據(jù)尚不存在，有些數(shù)據(jù)涉及隱私權(quán)或擁有權(quán)；沒有完整的數(shù)據(jù)，無法打通并結(jié)合所有所需的數(shù)據(jù)，就無法解決所有的問題。這也是目前大數(shù)據(jù)還未能完全實(shí)現(xiàn)當(dāng)初所預(yù)期的價(jià)值，以及大數(shù)據(jù)公司陷入難以變現(xiàn)的困境的主因。

同樣的，人工智能是基于數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)的，除了演算法，還需要完整的大數(shù)據(jù)，才能完備。當(dāng)然，隨著傳感器的成本持續(xù)下降、網(wǎng)絡(luò)速度不斷提升、存儲(chǔ)幾乎走向零成本，以及越來越多設(shè)備接入互聯(lián)網(wǎng)，數(shù)據(jù)會(huì)不斷完善，我們也將有更大的機(jī)會(huì)實(shí)現(xiàn)更多的事物，盡管這還是需要一段累積的時(shí)間與過程。

在大數(shù)據(jù)這個(gè)領(lǐng)域，我認(rèn)為還是可以先專注地做一部分，例如，企業(yè)內(nèi)部的大數(shù)據(jù)。SAP作為40多年來專注在提供企業(yè)級(jí)應(yīng)用管理軟件的公司，大數(shù)據(jù)也是我們的核心技術(shù)之一，我們不但做整個(gè)大數(shù)據(jù)模型，做基礎(chǔ)架構(gòu)，同時(shí)還提供大數(shù)據(jù)應(yīng)用分析解決方案。我們這一塊在中國(guó)增長(zhǎng)非?？?。

云計(jì)算走向何方？

TBR：AI意味著我們對(duì)于算力的需求更大了，在未來，公有云還會(huì)往什么方向去發(fā)展？

謝少毅：我相信公有云可能是一個(gè)趨勢(shì)，大家會(huì)走向云，并且就像IT發(fā)展的歷程，它的發(fā)展隨著計(jì)算成本下降，網(wǎng)絡(luò)帶寬增加，會(huì)是一個(gè)先集中，接著再分散的過程。

電腦發(fā)明之初，所有東西都集中在一個(gè)IBM的主機(jī)上，其他只是終端之一；隨后互聯(lián)網(wǎng)誕生，并且有了內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行連結(jié)，于是走向分散化；現(xiàn)在由于互聯(lián)網(wǎng)再提速，集中又再度變成了一個(gè)可行方案；未來幾年有機(jī)會(huì)隨著帶寬和計(jì)算成本再度下降，可能又走向分散。

人類對(duì)于計(jì)算的需求可以說是無窮盡的，我們預(yù)測(cè)云計(jì)算的市場(chǎng)每年還會(huì)有40%的增長(zhǎng)。

納斯達(dá)克綜合指數(shù)是否過高了？

TBR：現(xiàn)在大家對(duì)技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用前景非常樂觀，納斯達(dá)克指數(shù)清晰反映了這一點(diǎn)。現(xiàn)在有一些言論，認(rèn)為納指已經(jīng)非常高了，或有深度調(diào)整。不知道您怎么看？

謝少毅：我相信從長(zhǎng)遠(yuǎn)的趨勢(shì)來看，指數(shù)還是會(huì)往上漲，只是個(gè)別行業(yè)周期可能已經(jīng)不存在，可能會(huì)呈現(xiàn)的是上漲、下行，下行之后不再上漲；然而，與此同時(shí)會(huì)有更多新興行業(yè)出現(xiàn)，將整個(gè)經(jīng)濟(jì)往上托。也就是說，隨著技術(shù)的快速迭代，推動(dòng)指數(shù)上漲的公司會(huì)不斷轉(zhuǎn)換，指數(shù)成分股的生命周期會(huì)越來越短，不斷會(huì)有公司被顛覆，隨后會(huì)有更大的價(jià)值被創(chuàng)造出來，推動(dòng)指數(shù)再上漲。