宜信CEO唐宁对话英伟达机器学习总监Animashree：AI如何影响人类

午餐会中，唐宁还为 Animashree Anandkumar 女士颁发了宜信财富小黑卡。这也是宜信财富小黑卡俱乐部首次颁卡给科学家，也意味着在宜信财富将用母基金等方式更好的服务科技创新人群。

以下内容整理自唐宁与 Animashree Anandkumar 对话实录

唐宁： 我们这个环节谈科技创新。几位分别是在深科技硬科技的研发层面和应用层面非常有建树的嘉宾。首先我想问坐在我左边的前亚马逊重要的一位研发科学家，现在是全球领先的做人工智能芯片行业的领军企业的研发负责人，我想请她跟大家分享一下她对科技的认识。我们接下来要讨论的是，当前科技的前沿到底是什么？昨天我在哈佛商业评论的年会上，（有专家讲）每一个时代的科技都有它的机遇与困境，我们这一代困惑的是AI会带我们走向何方？上一代人也有他们自己的那个阶段。我想知道的是，你觉得现在什么是新的科技？你知道二十年前当我在华尔街工作的时候，人们说互联网是新科技，但实际上这个新科技也没那么新。现在我们处在人工智能时代，这个是新科技么，还是说也不是那么新的？

 Animashree Anandkumar： 这是个很棒的问题。这里面大部分概念都不是最新的，就大部分的科技来说。人总是敢于梦想、创造力十足的。在我们之前已经有很多人谈论过类似的概念，但正如你所说，在当下出现了和科技相关去进行协同和汇聚的势头。所以很多东西汇聚到了一起，去实现之前的梦想。所以第一步是要敢于梦想，去设想我们能实现什么。但你也需要某种基础，也就是能够实现它的物理现实。我觉得人工智能的革命现在就处于这一阶段，汇聚的阶段。有了互联网人类历史上首次能够进行更为无缝的联结并储存海量的数据。从开始的字节单位，到兆字节，用来存储图片等等，所以我们有能力去收集和储存这些数据，有了数据再加上必要的基础设施，我们就能用算法去实现更多东西。

唐宁： 很有意思。这里我想先停一下翻译给大家听，同时也说说我的想法。我给Anima问的问题就是，昨天在《哈佛商业评论》的年会上有专家讲其实科技，每一代人都有它相应的科技挑战和机遇。当时说互联网很新，后来说移动互联网，后来是大数据，现在是AI。其实几十年前、上百年前也都有相应的这种科技，给我们带来的机遇和挑战，甚至当时被认为是灭顶之灾，那么最终我们人类也走到了今天。

今天来讲，我们面对人工智能给我们带来的机遇和挑战。我上周在多伦多加拿大的财富全球峰会上，财富500强的CEO们讨论的最多的词就是人工智能、AI，就是科技如何改变商业，如何改变他们所在的行业？那么到底这一次有什么不同和相同呢？我听到两个关键的认识，一个是说其实很多科技过去长期存在，并不是头一次蹦出来的。我们的前人做了大量的科技的研发储备工作，那么与此同时，我们今天又在各方面的条件具备的前提之下，有了科技大幅提升的这样的一个机会。主要表现在互联网给我们带来的实时的互联互通，以及我们的大数据、海量数据的存储分析等等的能力。所以这些软件、硬件和网络给我们带来的这种可能，让AI成为了我们今天的机遇和挑战。这真是太棒了。

Anima，我想知道的是，从现在算起到五年之后我们再相遇，最关键的改变和不同会是什么？你和你在英伟达的团队，以及以前在亚马逊的团队，利用大数据、人工智能能对人类生活、商业组织以及社会带来什么样的影响？给我们讲讲最关键的两三点。

Animashree Anandkumar： 确实，我们现在正在加快节奏把人工智能融合到新的领域中去，同时不断提升在现有各领域的准确性、安全性和其他方面，我们在不断地推进它。我期待看到哪些关键的新事物呢？第一是通过5G网络达成更无缝的连通性，可靠而低延时的连接。无线通讯将会有极大的提升，其中最主要的部分是视频。很多人都在提升他们的移动宽带通信，视频数据也比以前多得多。我们怎么利用它更好地提升我们的系统，以及更重要的是，在更小型的设备上实时回应，我们怎样才能突破我们所知的边界，更靠近那些生成数据的节点呢？我们如何去利用这些更小型的设备，同时即使在应用更高端的人工智能系统时，也能兼顾能耗等要点。我认为对于设备间的连通性，大规模的通信以及提升数据收集、处理的可靠性，并用它来帮助我们决策这几个方面，接下来都会有极大的改进。

唐宁： 这是第一点，对么？这非常有意思。我想稍微暂停一下。当前我们更多的是用文本，但视频也用得越来越多了。随着5G的到来视频越来越普及。你刚才也提到了终端设备，即使没有连接，如果芯片能做得更多，你仍然可以在数据质量方面更加安全，你仍可以做很多你想做的事，可以这么理解么？

Animashree Anandkumar： 非常准确。

唐宁： 我感受到了科技带给我们的好处，这深深鼓舞了我。

Animashree Anandkumar： 把所有这些设备连接起来，不管是智能家居还是汽车制造，在每个角落我们都想象到，将会有很多更智能的传感器和设备。这将是5G革命的内容，有了这样的通讯方式，我们就能实现物联网。

唐宁： 我理解了，我来解释一下。她给大家分享未来五年能够感受到的一个突出的变化，就是随着5G的到来，我们对于视频的使用将会大大地加速。我们现在是用文字，今后会越来越多地用视频。其实大家应该已经感受到了，无论是爱奇艺的上市，这是我们私募股权母基金投资的一家企业，还是很火的抖音，我觉得视频在未来变得越来越流行。随着带宽越来越宽，与此同时针对视频内容的搜索、分析等等提升，将会给我们的生产生活带来非常多的不同。   

另外，随着芯片技术不断的发展，其实一个芯片能够做的事情，就算我刚才跟她谈到，就算有一些例如连接的中断，单一的芯片也可以做今天想象不到的事情。当然5G给大家带来的连接将会是无处不在的，未来我们有越来越多的各种终端，想得到的、想不到的。我昨天跟刘慈欣先生讨论未来的时候，他说他特别想象的一件事情，就是人脑可以跟互联网相连。如果人脑跟互联网相连的时候，人就成了互联网的一个节点，那个时候会是什么样子？我想当然这个不在咱们说的五年一定发生的进程。

Animashree Anandkumar： 第二点是让大脑和身体协同起来，就在我们这个谈话的阶段，大脑和身体还是相分离的。身体是机器人，大脑是人工智能和算法，目前我们的机器人还不够智能。它事先经过编程，只是为了完成一系列固定的目的。比如，如果要它去学习新的技能，你就得对它进行新的编程，或者是让它假装能做什么事情对吧。就是因为这样我们才无法实现真正全自动的生产线、制造及物流。因为我们仍然需要有人在那里。如果是高度的自动化，那就很难去改变、去适应。如果生产方面出现了新的要求，比如改变模型或流程工艺的话，现在要这样做是极其费力的。但如果机器人很轻易就能去适应，能够基于数据去学习，能够进行无缝演进。

唐宁： 那就太有价值了，那可是人工智能的必杀技啊！人工智能本就该这样对吗？

Animashree Anandkumar： 就是能不能通过这个身体去实现想法，而不仅仅通过虚拟化的软件和算法。

唐宁： 如果身体和大脑能协同，那不就是一个人了？

Animashree Anandkumar： 这是我的设想，要实现还很远，但可以从简单的做起。

唐宁： 明白了，一步一步来对吧。比如五年后具备这样的组合，但得先有一些早期的东西，五年后会有类似的东西吧。她的第二点叫意念、意识，大脑和身体的融合她指的身体就是现在大家看到的，无论是新闻联播里还是其它一些场合之中展示的机器人，那些机器人现在只能做一些非常基本的动作，还并不是很智能，它很难去应变，只能是给做好了这些约定。到底你做哪些基本的、基础的动作。但是与此同时AI人工智能又是比较虚拟的。它只能做一些虚拟世界的接收数据、判断、提出建议等等。如果在未来的几年能够把这种意念、人工智能和身体和机器人相结合，我说那不就是人了吗？但是应该是一个一步一步走的过程，不可能在未来的五年有深度的融合，所以还不会真正出现那种机器人。

我还想跟大家分享一下，很有意思。昨天跟刘慈欣老师交流的时候，他说其实AlphaGo战胜李世石算不上是什么，因为它本身就是干那个的，它把所有的棋谱都记下来了。它战胜的哪怕是最高手也无所谓，它真正牛的应该是它能战胜，它具有这个能力但是它装输。也就是说它测谎能够装出它不是在说实话，它是这样的，那才是人的本事。不能就是说AI能通过算法更强，把人给战胜了，不是这样。它还能够做一些小诡计，装成人，这个才是真正的本事。

唐宁： Anima，最后的一个问题是，随着科技进步以及AI时代的到来，如果请你给出一句话的建议，我们作为个人消费者或者职业经理人、企业家、研发科学家，如何去抓住科技带来的机遇，同时还要避免那些不利的因素，您的建议会是什么？

Animashree Anandkumar： 一句话来说就是要提升对人工智能的认知，了解发展到现在科技能做什么、科技的短板在哪里，现在的人工智能还有哪些是做不到的，了解人工智能的能力所限是非常重要的，要知道在哪些领域还不适合应用人工智能。

唐宁： 非常好！为了能做到这些，而不是只在我们的午餐会聊聊，我们还应该做些什么？

Animashree Anandkumar： 这确实很难说。我不能说关于人工智能的都是虚假新闻，这方面有太多的炒作，我们应该去掉那些炒作的成分。如果你直觉有些东西听起来太过美好，你就要有所留意，多去找一些可靠的专业人士进行咨询，听听他们的专业意见。

唐宁： 有意思，她的答案是，一定要请大家做到提升对人工智能的理解，提升对它的了解。我的理解就是要做很多学习。我就问她，除了来咱们的午餐会之外，还能做些什么。她说的确这有一定的难度。但是她建议当你听到一些你的直觉来讲觉得不太靠谱的，这样的过于夸大科技能够做的这样的事情，也请你有所警觉，多去找一些专业人士去了解，我觉得这是非常好的一个建议。因为人们通常会高估科技在未来很短时间内能够做的事情，但是却通常会低估一个科技趋势能够在十年、二十年甚至更长的时间给我们带来的冲击。