AI热潮——当下及未来

张春晏

和很多接受本刊采访的企业家或高管一样，谢少毅先生拥有耀眼的光环——毕业于清华和哈佛商学院，曾是硅谷高科技公司惠普最年轻的全球副总裁，现在是全球领先企业应用软件和解决方案提供商SAP的全球高级副总裁，负责大中华区的数字化企业服务。他不仅对全球科技前沿有长期的关注和深刻的理解；更深耕于中国市场，对中国企业的数字化应用富有实践经验。

本刊就AI对谢少毅进行了专访。讨论的问题包括：AI投资是否进入了泡沫期？摩尔定律是否会失效？量子计算机有多远？大数据投资给AI投资是否可以带来启示？云计算将走向何方？……

人工智能投资进入泡沫期？

TBR：之前听到您谈到人工智能已经有一定泡沫了，您如何得出这样的结论？

谢少毅：新技术或新产品的兴起和应用，大致都遵循着一定的J曲线（J-Curve）规律，从兴起、过热、泡沫，到有实力的剩者存活并崛起，当年渡过网络泡沫经济时期的亚马逊、eBay就是典型的例子。人工智能也是如此。

TBR：从全球的角度来看，硅谷可以说在AI研究应用上全球遥遥领先的吧？

谢少毅：在物联网、人工智能、大数据等领域，美国在概念与创意上有相当的领先优势，尤其是硅谷或波士顿附近，凭借良好的文化、品牌和软实力，吸引了世界各地最高端的人才来到这里。在中国，我们的市场还是拥有巨大的潜力，现在政府也开始推动吸纳各国的人才。此外，中国市场拥有相当充裕的投资资金来支持科技发展，以人工智能为例，预估2017年中国在这个领域的投资额会超越美国。

虽然中国市场在人工智能投资的“量”上具有领先优势，但当人工智能成为投资热点的同时，我们还是要冷静分析。中国人工智能公司的市盈率PE倍数一般都很高，同时间有许多项目在尝试与进行，成功的概率还不清楚。

TBR：面对AI这样全面改变社会的浪潮，大家会有焦虑感，觉得不去关注它，不去投资它和参与它，就会未来被抛弃。

谢少毅：对于这样的浪潮，我们无法忽视，但也没有必要有焦虑感，更需要的是冷静的分析和积极的利用。目前的人工智能是计算机基于海量的数据，通过模型、算法不断的演变、纠错，而进行的自我学习和优化的结果。就可重复、可统计或推算的工作而论，人工智能依靠强大的计算能力比人类智慧更有优势。这也是围棋人工智能AlphaGo能战胜世界排名第一的天才棋手柯洁的主因。

人工智能与人类的智慧各有所长，我们应该思考人工智能可以有哪些商业、社会的应用，并挖掘如何更好地利用人工智能，来帮助我们优化各项决策。例如，机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）的应用能访问和分析大数据，并发现大数据中的模式，不需要经过精确的编程就能自主学习。以SAP的新技术SAP Leonardo（物联网解决方案）为例，机器学习就是其数字化创新智能体系中不可或缺的组成部分。通过SAP Leonardo，全球越来越多的企业已经在利用或开始考虑在云端借助其嵌入式机器学习和相关的创新技术，推进企业的数字化转型。

人工智能代表了人类科技的迅猛发展与计算机飞速提升的计算能力。确实，机器人或人工智能可以取代某些工具或事物，替代人类完成某些工作，促使一些行业衰退。然而，就像社会从农业到工业、服务业的转型与发展，新的转变也会促进一些行业的新兴并带来新的机遇。

AI将带来全面冲击和改变

TBR：每次时代或者技术的变革，都会有一两代人会成为牺牲品。

谢少毅：成为牺牲品的原因在于教育以及社会制度等是否能跟得上变革。在摩尔定律下，事物呈指数式的增长，行业变化速度越来越快，所需的人才也将随之变化。例如，当前社会最稀缺的人才之一是数据科学家，还有既懂财务又了解计算机的复合型人才，以及医疗与护理所需的人才等等。面对这样的状况，我们的教育、再教育，和学校的课程设计是否能跟得上呢？我们是否有合理并完善的社会制度或法规，来应对由此衍生的各种问题？这些都是我们必须直面的挑戰。

人类的“创意”是现在的计算机无法替代的，也是我们要充分发挥的特质。我们应该提供公平的教育机会，并反思如何通过教育培养创意与创造性的思维，授之以“道”，教的是“为什么”，而不是“结果”。

目前计算机或人工智能可以替代的是简单计算或复杂计算的事物，但无法发明或创造，也无法自己生成更好的新算法或创造新的模型。人类的“创意”是现在的计算机无法替代的，也是我们要充分发挥的特质。我们应该提供公平的教育机会，并反思如何通过教育培养创意与创造性的思维，授之以“道”，教的是“为什么”，而不是“结果”，藉此启发学生们进一步去发现、去创造更大、更好的价值。

仅靠一门手艺活一辈子的时代已经过去，企业只有以变应变才能永续发展；未来是人与计算机共存的社会，如果我们无法在教育、制度等方面做好准备，那么类似《人类简史》这本书里面作者所预言的“无用阶级”，可能真的就会出现。

AI应用从可实现的事情开始

TBR：AI长期必然是大势所趋，目前有泡沫，作为投资人、创业企业或者是大企业，我们怎么去尽可能把握机会和时间点呢？

谢少毅：随着科技的不断演进，无论是人工智能还是量子计算，我相信都只是时间的问题。我认为我们要做的不是坐等“那一天”的到来，而是通过了解技术当前发展的层次以及如何利用，从可实现的应用先做起，为“那一天”的到来做储备。

摩尔定律会失效吗？

TBR：我们说摩尔定律失效，从另一个方向来说，由于技术的突破，尤其是量子计算机的产生，计算能力的增长将是指数级增长，从这个角度说，摩尔定律将不再有效？人工智能非常重要的一个硬件基础是芯片。摩尔定律会走向何方？

谢少毅：摩尔定律是不是不再有效，各方有不同的讨论，有些人从半导体的制程看，认为摩尔定律迟早会失效，同时，传统以硅为基础的芯片所带动的增长速度可能不再像摩尔定律所谈的那么快；但，如果我们从IT信息技术相关的发展看摩尔定律，可以发现，直到现在整个大势还是沿着摩尔定律的方向在走，因为会有创新的科技突破去解决发展过程中遇到的问题与瓶颈。我相信摩尔定律还是会继续往前走。

目前在量子计算和传统电脑之间还存在着差距，这当中可能会出现计算机架构的改变，来加快计算的速度，以应对大数据分析的计算需求。

TBR：新的芯片架构和英伟达GPU图形处理器的架构类似吗？

谢少毅：GPU是在传统CPU（计算）和内存（存储）分离的模式下，进行架构的改变。它将原本由一个CPU所进行的复杂计算工作，通过编程分配给数个CPU同时进行运算，以提升运算速度，缓解计算机在运算大数据时遇到的问题。

我认为，在量子计算机出来之前，忆阻器可能将会是下一代计算机的组件。

而新型的芯片如忆阻器（memristor），它可以将原本分离的计算和存储两大功能合为一体，突破传统计算机体系遇到的瓶颈，更好地应对庞大与复杂的大数据和人工智能的需求。我认为，在量子计算机出来之前，忆阻器可能将会是下一代计算机的组件。

TBR：量子计算机对计算能力将会有一个质的改变。

谢少毅：量子计算机已经存在，它具备非常惊人的强大运算能力，可以破解几乎所有的密钥，我想目前主要应用在美国国家航空航天局（NASA）、美国国家安全局（NSA），或其他特定用途等。

量子计算机并不像现有的计算机是属于通用电脑，并且，未来要成为通用电脑还是有相当难度，还需要时间。几个月前，瑞士苏黎世联邦理工学院的研究团队以全球排名第五的超级计算机，模拟由45位量子组成的量子计算机的行为与表现。当这样的模拟超过传统通用电脑的能力范围，之后的运算就只能交给量子来完成。在该研究团队往49位量子计算机的模拟前进的同时，我们也必须认识到，无法进行模拟就无法做编程，无法走向产品化成为通用电脑。

大数据领域目前瓶颈在哪里？

TBR：以大数据为例，我们在考虑新技术新产业的时候，有什么经验教训可以汲取？

谢少毅：现在我们所面临的更多的不是技术层面的问题，而是应用层面的挑战，也因此，我们的期望值与新技术当前所能做到的事情以及所能实现的应用之间有所偏差。

大数据非常重要，也非常有用，但在应用上面临了没有完整数据的瓶颈。有些数据尚不存在，有些数据涉及隐私权或拥有权；没有完整的数据，无法打通并结合所有所需的数据，就无法解决所有的问题。这也是目前大数据还未能完全实现当初所预期的价值，以及大数据公司陷入难以变现的困境的主因。

同样的，人工智能是基于数据进行学习的，除了演算法，还需要完整的大数据，才能完备。当然，随着传感器的成本持续下降、网络速度不断提升、存储几乎走向零成本，以及越来越多设备接入互联网，数据会不断完善，我们也将有更大的机会实现更多的事物，尽管这还是需要一段累积的时间与过程。

在大数据这个领域，我认为还是可以先专注地做一部分，例如，企业内部的大数据。SAP作为40多年来专注在提供企业级应用管理软件的公司，大数据也是我们的核心技术之一，我们不但做整个大数据模型，做基础架构，同时还提供大数据应用分析解决方案。我们这一块在中国增长非常快。

云计算走向何方？

TBR：AI意味着我们对于算力的需求更大了，在未来，公有云还会往什么方向去发展？

谢少毅：我相信公有云可能是一个趋势，大家會走向云，并且就像IT发展的历程，它的发展随着计算成本下降，网络带宽增加，会是一个先集中，接着再分散的过程。

电脑发明之初，所有东西都集中在一个IBM的主机上，其他只是终端之一；随后互联网诞生，并且有了内部网络进行连结，于是走向分散化；现在由于互联网再提速，集中又再度变成了一个可行方案；未来几年有机会随着带宽和计算成本再度下降，可能又走向分散。

人类对于计算的需求可以说是无穷尽的，我们预测云计算的市场每年还会有40%的增长。

纳斯达克综合指数是否过高了？

TBR：现在大家对技术发展和应用前景非常乐观，纳斯达克指数清晰反映了这一点。现在有一些言论，认为纳指已经非常高了，或有深度调整。不知道您怎么看？

谢少毅：我相信从长远的趋势来看，指数还是会往上涨，只是个别行业周期可能已经不存在，可能会呈现的是上涨、下行，下行之后不再上涨；然而，与此同时会有更多新兴行业出现，将整个经济往上托。也就是说，随着技术的快速迭代，推动指数上涨的公司会不断转换，指数成分股的生命周期会越来越短，不断会有公司被颠覆，随后会有更大的价值被创造出来，推动指数再上涨。