人工智能的价值一定在于进攻,而非防御

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本文由 「AI前线」原创,原文链接:人工智能的价值一定在于进攻,而非防御
作者|极客邦CEO霍泰稳
编辑|Emily

AI 前线导读:”2018 年 1 月 13 日,以“助力人工智能落地”为主题的 AICon 全球人工智能与机器学习技术大会在北京国际会议中心召开,主办方极客邦科技 CEO 霍泰稳在大会开场带来题为《人工智能的行业趋势和洞见》的主题演讲,内容涵盖行业应用分析、人才情况、政府政策、代码趋势以及产业发展。AI 前线直击现场,在演讲结束的第一时间为各位读者带来演讲的全文。”

如月之恒,如日之升。

从 1956 年在达特茅斯召开的学术会议开始,人工智能发展到今天已经走过了整整一个甲子,我想这中间已有数不清的浮沉和起落,也有很多说不清道不完的故事。而此时此刻,人工智能这位『花甲老人』却再一次以全新的面貌回归到大众视野,站在了浪潮之巅。

不管是 10 年前兴起的移动互联网,还是 5 年前开始火热的云计算,我认为他们对于人类社会的影响都远远不如人工智能,因为 AI 可以渗透和影响的行业真的是太多太多了。

有人说,随着计算能力和数据能力的不断夯实,人工智能的发展将会迎来新的拐点。也有人说,人工智能就像是当年工业革命中,电灯对于人类的影响一样,必将深刻和深远。

回望过去的一年,不管是在国家层面,还是在媒体圈,亦或是产业与学术界,人工智能都得到了前所未有的关注。还记得吴恩达的那句名言吗:一百年前,电可以为很多企业、很多行业带来巨大的交通通讯和农业网络,今天人工智能也会为很多企业带来一样大的改变。他的这句话一直萦绕在我耳边,也让我更为直观的理解了人工智能的意义和价值。

今天我也借着这次机会,和大家分享下我看到的过去这一年人工智能的一些行业趋势以及我们的洞见。

首先,我们先来看下过去 5 年中,在百度搜索人工智能和机器学习相关词汇的趋势变化。

人工智能的价值一定在于进攻,而非防御人工智能的价值一定在于进攻,而非防御

从趋势中,我们不难看出来目前整个社会对于人工智能和机器学习的关注度。所以我们说 2017 年是人工智能的应用元年,这一点都不为过。前两天和一位老朋友聊天,他说现在的互联网公司,出门不谈人工智能,都不好意思说自己是互联网公司。从我们角度看,过去的一年基本每天都有人工智能的新闻。

苹果、谷歌、微软、亚马逊、Facebook、腾讯、阿里巴巴等全球市值 TOP20 的公司都发布了自己的人工智能战略,也基本都提出“AI First”或者“All in AI”的远景计划。

AWS、Azure、阿里云、腾讯云、IBM 云、Oracle 云这些云类企业也都在云计算之上开放了自己的人工智能能力。今年 4 月马化腾用几句话讲清楚了在开放能力上,云计算和人工智能的关系,他说,云是数字化升级的基础设施,而人工智能则是云上生长出来的前沿产品,“云 + 人工智能”未来或相当于“电 + 计算机”。沿着这个比喻往深想,你会发现确实很贴切,不就是因为有了计算机,才有了互联网时代吗?

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再聚焦到国内,我们也可以感受到这股人工智能热潮。先从招聘的几个数据来看。这是一个来自拉勾网的数据报告。

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人工智能岗位从发布数量上看,2016 年比 2015 年增长 184.78%,2017 比 2016 增长了 25.85%;从投递量上看,2016 比 2015 投递总量增长了 127.16%,2017 比 2016 投递总量增长了 184.20%。

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从 AI 人才入行的学历统计上看,硕士是 AI 人才的主力军。

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但这并不代表只有硕士及以上学历才可以进入人工智能领域,根据拉勾网的数据,AI 人才除了 65.7% 的硕士学历人群外,占比第二多的是本科及以下学历。

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从人才的分布情况上看,北京在数量上遥遥领先于其他一线及二三线城市。首都得天独厚的技术氛围和政策支持让更多 AI 从业者选择在北京进行人工智能的研究与发展。

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而对于人工智能岗位工作经验的要求,2016 与 2017 年总体差别不大,仍然以 3~5 年工作经验的人群为主,5 年以上经验的从业者仍然属于少数。

那么,AI 从业者的薪资水平如何?今年一年,我看到的大部分新闻都是说人工智能的工程师薪资很高,而且供需严重不平衡。但从拉勾的数据,我们可以得出这样的结论:2017 年,AI 技术人才的招聘需求并没有想象的那么旺盛。从图里大家可以看出来,2016 年招聘需求增长比较猛烈,但 2017 年的人才投递增长比较猛烈。什么意思呢?一句话总结就是:市场的需求会早于人才的反应,这是招聘里的行话,不知道大家是否理解,市场的需求会早于人才的反应。

还有一部分数据,我没放出来,到时候大家可以看 AI 前线的文章,我们会有这个分析。我和几个猎头的朋友也聊了,最后得到这几点结论:

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人才固然重要,但是如果不给人才一片自由生长的沃土,那就是对人才极大的浪费。从刚刚的数据我们也看到了,有那么多 AI 技术人才选择了北京,选择了首都,很重要的一个原因就是北京的政策保障了人工智能领域人才的成长。

软银董事长孙正义曾经说过人工智能未来将直接决定国家竞争力。普京甚至更直接,他说谁能成为人工智能领域的领先者,谁就能统治整个世界。而中国政府绝对是全球最早关注人工智能发展的国家之一。

从 2015 年开始,国务院以及相关部委就相继发布了多个人工智能相关的指导意见和行动实施方案,甚至在十九大报告中也有提及。2017 年 12 月 14 日,工业和信息化部又发布了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020 年)》,这一计划更为具体,其中提到了重点落地领域和重点技术,也列出了三年目标,简单来说就是希望能够提速人工智能产业发展,并且做到世界领先。而在今年 7 月,国务院正式印发的《新一代人工智能发展规划》中,也明确指出了新一代人工智能发展三步走的战略目标,这基本就是国家在人工智能领域的规划蓝图。

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大家可以看到,从 2015 年到 2017 年这三年时间,国家相继发布了多份文件来推动人工智能产业的发展,特别是 2017 年,多份文件直接以人工智能作为发文标题,可见其重视程度以及战略重要性。以最近发布的行动计划为例,我们可以看到工信部直接列出了 3 年内的行动计划和行动目标,并且还指出了人工智能发展的重点领域方向,总体来看,思路清晰,方向明确,接下来要做的就是执行了。

MIT 斯隆管理评论是世界上十大综合管理类期刊之一,也是世界上顶级商学院的专家进行研究锁必备的工具。近期,他调研了全球 3000 多位企业的高管和经理人,并分析了他们在人工智能方面的一些应用情况。

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从这张图中大家可以看到,75% 的决策者都认为人工智能能够拓展业务的边界,84% 的决策者认为人工智能可以帮助他们保持竞争优势。

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之前有和朋友聊到,很多人会认为人工智能可以帮助他们节省成本,这话我认为对,但方向错了。人工智能的价值一定在于进攻而非防御。从这个调查中也能看出所以然。

但是理想很丰满,现实很骨感。就现在这个阶段,注意是现在。人工智能在企业中的应用也才刚刚开始。从上面的数据中我们可以看到,其实只有 5% 的企业在他们的产品或者业务中大规模应用了人工智能。但是 80% 的企业其实都还没有真正开始。这也能印证前面我们看到的拉勾的招聘需求的变化,在 2017 年,其实没有我们想象中的激增。但我也相信,这一轮人工智能在企业中的普及速度,会远远快于上一轮的云计算。所以我经常在我们内部说,AI 的一切才刚刚开始。

我们再来看看代码层面的一些分析。GitHub 之前发布了他们 2017 年的数据。

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先从语言层面说,我们看到 Python 在过去一年增长迅猛。GitHub 根据过去 12 月提交的 PR 数量来对编程语言进行了排名。2016 年,JavaScript 仍然占据头榜。

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有意思的是,在 2017 年,Python 已经超过 Java 语言,跃升到了第二位,去年一年增长了 40% 的 PR,这其实也是得益于过去一年人工智能的发展。

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GitHub 还统计了 2017 年最热门的项目 Topic,我们惊奇的发现,排在第一位的居然是机器学习、深度学习也在其中。另外,还有 API、插件、iOS、数据库、Bot、游戏、Library 等关键词。

另外,GitHub 还列出了过去一年被 Fork 最多的开源项目排行。我们可以看到,排在第一位的是 TensorFlow,他的 Fork 数远超第二名的 Bootstrap。大家可以看下后面一些项目大部分都是前端,都是 Web。而人工智能能甩开这些应用场景极其丰富的项目这么多,足以见证开发者对于它的关注程度。当然,也能侧面说明在人工智能领域,开源的重要性。

说完了代码层面的东西,我们在往上升一个层面,讲讲产业层。

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PitchBook 是一家关注私募股权、PE\VC\并购的数据分析服务提供商。据 PitchBook 统计,2017 年全球人工智能和机器学习领域共获得风险投资超过 108 亿美元。过去十年来,该领域的风险投资大幅增长:2010 年投资不足 5 亿美元,2016 年达到 57 亿美元,而 2017 年投资额较 2016 年增长了接近一倍。

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而数据显示,2017 年融资最高的 5 起投资事件中,中国企业竟然占了 4 起。

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话再说回来,一个领域的发展,我认为离不开这三个元素:一是技术的成熟,二是人才的推动,三是企业的发展。

这三个因素互相影响,共同构成了生态的基础。前面我谈了这么多,总结下来可以说就是人工智能的应用刚刚开始,但它的未来却也很近。人工智能对于行业,对于社会,对于国家的影响,都是空前的,这不是炒作。因为人工智能可以和我们所处的任何场景结合:比如你正在刷的朋友圈,你家里在用的电视冰箱洗衣机,你那会来会场乘坐的公共汽车或者驾驶的小型汽车······

AI is everywhere,我相信。

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