專訪科大訊飛博士對于人工智能的看法
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標簽：人工智能(227935)
步入“能聽會說”的智能世界 專訪科大訊飛王智國博士2016-07-22 15:16前言：科大訊飛是國內頂尖智能語音與人工智能公司，在人工智能技術產品化方面有著成功的商業實踐。王智國先生分享了科大訊飛在技術研發、人才培養方面的最佳實踐，但身為人工智能專家的他預測，未來二十年內機器還不會全面超越人類。
科大訊飛，這家成立于1999年的高科技公司，在技術產品化方面有著成功的商業實踐。它一端依托國內頂尖研究資源，另一端聯結著成千上萬的產業應用和企業客戶，這一獨特定位使其技術創新能快速落地、實現產品化，創造出經濟價值。為了一探科大訊飛技術產品化的秘訣，《展望》雜志專訪了科大訊飛聯合創始人、訊飛研究院副院長王智國先生。此外，作為人工智能領域的專家，王智國先生還深入淺出地解釋了弱人工智能和強人工智能的區別，并預測，未來二十年內機器還不會全面超過人類。
“從產品中來到產品中去”
《展望》：科大訊飛在技術產業化方面有著非常好的實踐，而訊飛研究院又是科大訊飛基礎技術研發中樞。請介紹一下訊飛研究院的定位及作用。
王智國：訊飛研究院是科大訊飛的核心部門，因為科大訊飛從創立伊始就希望做源頭技術創新，創新有很多種，比如商業模式創新、產品創新，但是訊飛的定位是依靠核心技術創新，具體而言就是通過人工智能技術創新來培育出新的產品和行業，或是改造現有行業，這就是訊飛的基因。
圍繞這樣一個愿景，我們要做一個很長的產業鏈：首先要有源頭技術，然后把源頭技術跟應用對接起來，跟周圍的產業合作伙伴對接起來，形成一個生態圈，真正用人工智能去改造一個行業，讓這個行業變得更美好。而訊飛研究院承擔著核心技術創新的重任，可以把它比喻為整個集團的創新發動機。
《展望》：為什么科大訊飛一開始就定位于源頭技術創新？
王智國：一個公司的基因跟創始人有關，最高創始人的理念好像一顆種子，無論公司后來如何枝繁葉茂，它的種子決定了它的基因。科大訊飛創始人、現任董事長劉慶峰原本是一個非常優秀的科研人才，1998年他在科大語音評測實驗室讀碩士的時候就憑借著
KD863語音合成系統拿到了國家863語音合成評測比賽的冠軍，并且是業界首次把合成系統的自然度做到了3.0分，觸及了可應用的門檻。碩士畢業時，他選擇了帶領師弟們進行創業，他和他的團隊堅信在中國可以基于核心技術創新做出一番事業，當時科大訊飛成立提出的口號是做中國的“貝爾實驗室”，意思是向世界最高技術水平看齊。
《展望》：請介紹一下科大訊飛的核心技術及其最新研究進展。
王智國：科大訊飛過去的核心技術立足于語音領域，讓機器能聽會說，現在擴展到了人工智能領域，讓機器還能理解會思考。人工智能分為感知智能和認知智能兩個階段。感知智能就是人的感官，包括語音和圖像；認知智能涉及理解能力，主要是自然語言理解相關的技術。
感知智能方面，科大訊飛的語音合成和語音識別等技術都做到了國際領先。認知智能方面，科大訊飛的口語翻譯技術在IWSLT2014、NIST2015國際口語翻譯大賽中連續斬獲冠軍，目前科大訊飛牽頭研發的863類人答題高考機器人項目是認知智能領域的一項難題，雖然這個項目難度非常高，但在技術研發過程中，我們也有一些應用落地。比如要實現高考答題，機器人首先要能理解題目，能看懂文字的內容和邏輯，目前這個技術已經實現了，基于這項技術我們開發出閱卷機器人，可以為中英文作文題進行評分。
過去，一篇作文會請兩個專家評分，現在只需要一位專家來評分，另一個由機器來評。如果出現專家評分與機器評分差距過大的情況，再找第三方專家完全中立的情況下評閱，結果在幾千份評測結果不一致的試卷中，第三方專家評分接近機器的大概占了85%，接近另外一位人工專家的僅占到15%，可以說機器評分的準確率已經超過人工專家了。目前這一技術已經具備大規模應用的基礎了。
《展望》：這是一個技術成功轉化為商業應用的案例。請談一下技術產品化的過程及其難點，在這個過程中是用技術去找應用還是反之？
王智國：技術產品化是雙輪驅動，剛開始做一個技術，可能還想不到如何去應用，但在技術研發過程中我們會逐漸思考它潛在的應用方向，然后技術的應用就會明朗化。另一方面，當我們開發一個應用的時候，可能會碰到很多難題，這會反推技術研發去解決這些難題。
技術和應用是辯證關系，如果純粹看重技術，只盯著某個技術點去做，最后很可能變成“paperwork”。目前中國的論文數量在全球都數一數二，但真正能夠轉化為實際生產力的很少。而如果只看應用不考慮技術，那么應用有可能太想當然，沒有考慮技術發展的規律性，如果技術上實現不了，那應用再炫也是無源之水、無本之木。
我們做的技術研究跟一般的paperwork有很大不同。在技術產品化過程中最關鍵、也是最難的一環是對問題的定義。我們一定要找到現實中的應用案例，同時根據對技術發展規律的深刻理解，把這個問題定義清楚。比如說作文評分，中間利用到掃描、光學字符識別技術，識別完以后組成作文，再根據很多維度對它進行打分，這就需要對問題進行定義，比如怎么提高識別率，如何提高打分準確性。前面的光學掃描識別再準，也會有2%到3%的錯誤，2%到3%的錯誤如何兼容等等，能夠把這些問題定義清楚非常關鍵。訊飛研究院有一個口號“從產品中來到產品中去”。我們做研究的人一定要很敏銳地看到，這個產品哪些地方是值得用核心技術去改造的，如果這個不清楚的話，就很難。
“漣漪效應”推動迭代創新
《展望》：科大訊飛一頭連接了國內研究機構、高校；另一頭連接著客戶群，能否介紹一下科大訊飛這一生態鏈中的角色？
王智國：科大訊飛承擔著橋梁作用。因為有好多技術秀得很酷，但是應用起來有很多坑，這時候就需要一些真正很懂技術的人，因為他們既了解技術本身是怎么回事也知道如何去迭代優化。技術要真正實現實用化需要一個過程，我們稱之為“漣漪效應”。這是訊飛研究院做研究的另外一個理念，即用大數據的漣漪效應來做研發。
由于移動互聯網很發達，當我們做出來一個技術，一個產品之后，并不需要特別完美，只要能夠達到一定的使用門檻就可以給客戶用。比如語言識別技術剛推出時識別率只有60%多，但還是會有用戶去使用。產品推出去以后，只要有客戶在用就會貢獻數據，就可以提出反饋意見，而研發人員可以掌握客戶使用時的一手數據，然后基于客戶反饋進行迭代優化。
如果沒有漣漪效應，研發就會變成閉門造車。好多人都有一個誤區，認為必須要把產品做到非常完美之后才給用戶用，現在其實完全不是這樣的，移動互聯網的開放性使得客戶獲取成本很低。當產品尚不成熟的時候，可以選擇免費給客戶使用，用戶隨時可以卸載。
再回到“漣漪效應”上來，具體指什么？當一滴水滴下去以后，第一個波紋影響面比較小，它的使用范圍、使用場景也比較窄，但第一個波紋完成后，把這一批數據收上來，技術人員就可以做產品升級，到了第二波的時候它的應用場景和應用范圍就會擴大，比如原來有一萬用戶，擴大到第二個圈就會有10萬用戶，新增的這9萬用戶，他們看到的產品和特性會更好。隨著漣漪效應越來越大，到一定程度之后，產品性能和用戶體驗已經變得非常好了，比如說當擴大到第1000萬個用戶的時候，產品會非常好用，但前面已經有999萬個用戶都為此做出了貢獻，如果閉門造車，技術人員永遠做不到這個程度。
《展望》：從第一個圈到第二圈的反饋周期是多長時間？
王智國：一般看產品迭代速度，其實現在講究越快越好，幾個月就搞一個。漣漪效應的創新能力雖然不難理解，但是要真正具備這樣的能力并不容易，坦白地說，目前很多實驗室和大學都不具備這一能力，這就是我們的優勢所在，我們不僅有自身的核心技術，還具備整合其他技術的能力，針對合作伙伴的技術，我們能夠通過類似漣漪效應這樣的創新條件，幫助他們去做迭代和產品化。
人工智能+
《展望》：凱文?凱利（Kevin Kelly）曾預言，未來人工智能技術會變成一個云服務，然后任何東西都可以與之連接，成為人工智能+。作為這一領域的專家，您如何看？
王智國：人工智能未來能夠改造各行各業，就像目前的移動互聯網一樣。科技創新有兩種做法，一種是看準一個垂直行業，深入進去，把這個行業全整合了，比如訊飛在教育行業就是這么做的，訊飛在教育方面除了技術之外還有很多優勢資源，能夠打得很通。
其他很多行業怎么改造呢？就需要第二種做法，即把技術用開放平臺提供出來，然后行業內愿意使用相關技術的有識之士很容易就能跟我們對接起來，這就是訊飛人工智能開放平臺所承擔的角色，一旦成功的話，其影響會非常深遠，因為一個行業的創新必須是行業積累與應用技術的結合，單談技術其實是沒用的，技術必須要轉化成生產力。
具體合作形式比較多，實際上通過這個開放平臺，所有的技術就有了調用接口，合作伙伴的應用可以集成我們的技術，集成我們的接口，把我們人工智能的云特性、感知特性、認知特性集成到他們的應用里面去，現在我們已經有11萬多家合作伙伴。
《展望》：對合作伙伴有無門檻要求？
王智國：沒有門檻，但是實際上我們無法滿足所有的定制化開發需求，即使一個人對接一個合作伙伴，也需要11萬人來對接，這并不現實。所以我們支持企業當中共性的應用。一定要把最具共性化的東西定義出來、設計出來，至于個性化的合作就有一個遴選的過程，如果合作伙伴實力非常強，需要個性化技術把行業做透的話，我們也不是一概拒絕，具體問題具體分析。目前我們在銀行、電信、汽車、醫療、建筑等行業都有這種實力很強的合作伙伴。
《展望》：人工智能技術會對現有行業帶來顛覆性影響嗎？比如訊飛聽見對會議速記行業帶來的沖擊。
王智國：人工智能技術會改造一些行業，但我認為不是替代關系，而是產業升級。比如速記行業，其實是機器去干臟活累活，人去干點金的工作。機器現在還做不到什么呢？它可以把人說的話轉換成文字，但把文字變成一篇邏輯性很強的文章還是需要人的智慧。機器能夠幫人們提高工作效率，讓人集中在創造性工作上。從產業層面來看，就是產業升級，往高端走，低端的、適合機器干的工作交給機器去完成，充分發揮人的主觀能力和創造力。
人工智能一個方向是跟人相結合，取代一部分低端重復性工作以及部分腦力工作，比如說閱卷，其實這些都屬于弱人工智能，那強人工智能是什么呢？比如大人教小孩認東西，其實是一個很復雜的過程，大人跟小孩講這是一只貓，或者這是一只小狗，教他一兩次之后，日后他不論見到各種體型、各種毛色的貓和狗都能認出來。但是機器人與人的認知過程不同，根據現在的技術水平，機器需要找盡可能多的貓、狗照片，然后收集足夠多貓和狗的信息，今后再出現一只新貓時，它認出這是只貓的概率就會提高，這就是利用深度神經網絡，把各種各樣的大數據給機器學習的過程，這也是現在人工智能的一些主流方法，但這跟人類智能不一樣，還屬于弱人工智能。
《展望》：未來有可能出現強人工智能嗎？或者機器超過人的情況？
王智國：人是一個綜合體，其實如果從某個專業性的角度來看，機器很多方面已經超過人類了，因為機器不知疲倦，沒有情緒，比如在下圍棋、閱卷方面其實已經超過人類了。人會受到自己情感因素的干擾，會有盲點，但是機器可以持續改進，而人的盲點有時很難改進。機器一旦出現錯誤，就讓它學那個東西，把這個點迭代進去，基本上就能夠實現全覆蓋。但是，作為一個綜合體的話，人有運動能力、協調能力，最關鍵還有靈感、意識，這些東西至少近二十年內機器很難超過人，大家不用擔心一些科幻電影上的情節，目前我們發展人工智能的目的是讓機器更好地服務于人類，讓人類的生活更美好。
《展望》：現在的企業家需要在人工智能方面做怎樣的準備和布局？
王智國：作為一個有追求的企業，還是要重視源頭技術創新。當企業賺了很多利潤以后，應該回頭看看業界的風口在哪里，特別是技術驅動型的升級在哪里。人工智能不能包打天下，每個行業都有這種源頭性、革命性的技術，企業首先要對這些技術趨勢保持敏感，特別是領導者要站得高、望得遠，了解業界大勢，然后再看自己的企業有沒有可能做這樣的事情。
《展望》：能否把人工智能理解為賦能性技術，需要跟行業性技術結合起來？
王智國：對，人工智能是賦能性技術，這個定位還是比較準確的。沒有單獨的人工智能行業，人工智能一定是跟傳統行業結合在一起，比如說人工智能跟客服、醫療、教育、家電行業結合在一起。而且，人工智能經常需要和其他技術結合在一起才能產生新的革命性應用。例如現在VR很熱，3D或者是全息技術，跟人工智能的自然交互相結合，就有可能產生出完全不同的產品體驗，改造我們的電影、游戲產業等。只有跟行業性技術真正融合在一起，才能真正誕生出一個革命性的產品，優秀的企業要追求這樣的東西。
“選、用、育、留”的人才迭代法
《展望》：對于高科技企業而言，人才是保持企業持續競爭力的關鍵，請介紹一下科大訊飛的人才培養戰略。
王智國：企業一定要有人才庫，背靠幾個大學很關鍵。具體到訊飛，合肥這里有中國科技大學、合肥工業大學、安徽大學等高等學府。企業與大學的合作不能流于形式，而是要深入進去。在訊飛，我們有一套學生的選、用、育、留機制，稱之為“人才迭代法”。
我們首先會篩選出一批學生，然后從訊飛的產品應用角度或未來發展方向出發，與老師在一些前瞻性科研項目上展開合作，選出來的這批學生也會參與到研究中來，這個過程中，他們個人能力和研究水平都會得到鍛煉和提高，這個過程是“育”。當培育有了成果以后，我們覺得某個學生各方面都很不錯，就要對他進行“用和留”。經過與老師協商，我們會讓學生來公司實習，承擔比較重要的項目，與此同時，也會跟他深入去聊未來的追求和價值觀，特別是他未來的發展方向是否跟訊飛一致。如果這些都沒有問題后，我們會用訊飛配套的激勵措施，比如期權、人才金等把他留下來，這就是完整的人才“選、用、育、留”機制，這個機制能保證源源不斷的新鮮血液流到我們的研究隊伍中來。
《展望》：科大訊飛的科研人員基本都是這個途徑招聘進來的嗎？有社會招聘嗎？
王智國：也有，但是通過
“選、用、育、留”機制招聘過來的人才，成才效率明顯要高。因為他們一開始就有科大訊飛的基因，而通過社會招聘的話，短短兩小時的面試，很難完全了解一個人。通過人才培養機制，大家已經有過兩三年的長期合作，能把一個人了解得非常透。而訊飛又是非常強調價值觀的企業，致力于尋找志同道合的人才加盟。
其實，無論是與學校的研究合作，還是人才的“選、用、育、留”，最終都是雙贏，既為企業源源不斷提供高質量的人才，也在幫學校培養復合型人才。這批研究人才即使未來不進入科大訊飛，進入其他科研機構或者企業也會非常優秀。因為他們能夠用正確的方法做有用的研究，而不僅僅是發表論文，他們是經過實實在在的行業實訓的研究人才，將來必能成為業界棟梁。
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