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首先我们要说的是创业是败家的，为何说人工智能芯片是个创业者玩不起的“贵族游戏”？
在过去的这么多年里，从来没有哪一年像今年这样如此聚焦人工智能。
李彦宏反复提及人工智能——不管是否乐意，人工智能已经来了；
接着，贾跃亭在G20峰会期间主动在微博曝光他们在人工智能上的动作——“期待全球首部LeEco人工智能（LeAI）生态手机尽早面市，不久见。”
与此同时，出席B20的科大讯飞董事长刘庆丰表示：“如果在讨论全球经济治理时不考虑人工智能产业的趋势和影响，我觉得是完全不可想象的。”
而把技术领域这股讨论热潮直接推上高峰的，则是***在G20中演讲的一段话：“以互联网为核心的新一轮科技和产业革命蓄势待发，人工智能、虚拟现实等新技术日新月异，虚拟经济与实体经济的结合，将给人们的生产方式和生活方式带来革命性变化。”
放眼国外，谷歌也开始调整了战略，从移动优先到人工智能优先。
尽管在年初Alphago大战李世石时，媒体已经就人工智能进行了各种解读，但不少人心里仍然会有诸如此类的疑问：人工智能会取代人类吗？其真正的威胁是在哪里？它会不会有情感？未来到底是端智能，还是云智能？另外，人工智能落地需要哪些条件？而在商业层面，人工智能的商业模式究竟是什么样的？在这一领域的创业者，应该如何创业？
注：上个月，阿里云iDST研究员、IEEE Fellow华先胜（花名：方广）；阿里云iDST总监初敏；阿里云资深数据挖掘专家闵万里（花名：山景）；阿里云研究中心主任田丰（花名：酒道），来了一场“煮酒”论人工智能。
人工智能会取代人类？这只是科技界的语不惊人死不休
科技界经常有人说，人工智能要取代人类。但这样的言论在三位人工智能大咖看来，只是一种语不惊人死不休——以耸人的言论引来关注度，因为今天所见到的所有机器人都还只是机器，离人还差的很远。
三位老师从以下的角度进行了阐述：
技术超越人类其实早就存在；
机器的局限性：只能做逻辑思考的能力，没有感性思维，谈超越、取代还为时尚早；
人和人工智能的关系：是人手、眼、耳等五官的延伸，其终极作用是服务于我们。
第一点：技术超越人类其实早就存在，比如数千年前出现的算盘（比心算快）、几十年前的计算器，以及20年前在国际象棋上打败人类的深蓝。而智能化的技术也已经在很多地方使用了几十年，比如登月技术以及工业生产线。在今天之所以会成为一个大众化的话题，主要是今天的计算能力、算法、机器学习和数据能力，让之前不好解决的问题，在今天也得到了解决，所以会被大众过于解读。
第二点：把上面举的例子串起来，你会发现它们擅长的都是有规则可循的——强调的是逻辑思考的能力。因此，在一些可以写成规则的事情上，人工智能会超过人类。但在文学艺术等感性思维上，其本身就不是一个有客观规律的东西，无法用逻辑写成一加一等于二或者五除二这样的简单规则，在这种情况下，谈人工智能取代人类真的是为时过早。
第三点：做人工智能的绝大多数人，他的目标压根就不是替代人。它只是在某个地方看起来像人，但并不是真的具有人的情感和智慧。现在所有的技术，包括工业科技，总体来看都是人的感官、肢体的一种延伸，这些东西的背后是人在主宰。“发展这些技术最终是要服务我们的，是在一定的范围内解放我们的双手、时间，而不是取代我们整个思考的过程。”初敏称，未来一定是以人为本，机器为辅。具体是什么样，不太好预测，“我相信10年之后回来看，根本不是今天我们能想象出来的，因为这里一定会发生很多变革。”
综合来看，人与人工智能是扬长补短的关系，人工智能强在复杂数据的整合、总结能力，而人强在直观的感觉。初敏说，它是我们手、脚、眼的延伸，而不是对立。未来其实只是一个分工的不同，通过机器，让我们的生活变得非常便利和简单。另外，由于人工智能是由大数据驱动，并且受数据领域的局限，所以人工智能在未来会呈现两个对立的现象：一个是越来越智能，另外一个在有些领域还是有点傻。
这里或许有人关心，究竟哪些工作会被机器替代。工业革命时代，体力密集型的被机器替代，初敏指出：“人工智能时代，首先被替代的应该是人力密集型的，其次则是部分脑力密集型的。” 方广表示，只要是在数据密集型、计算密集型这些有个例可寻的领域，机器都是可以超过人类的。
人工智能的威胁来自人还是机器？
有不少名人做出人工智能会导致人类灭亡的言论，他们用意到底是什么？三位老师一个共同的认识是：人工智能的威胁不是来自于那个被赋予所谓智能的机器，而是来自造这个机器的人。
山景表示，任何一个科学技术的发展都是双刃剑，它都可能有反作用。比如说，有人把恶意的代码给串进去，哪怕是一个简单的机器人，也可能对人造成巨大的伤害。所以，就像今天的杀毒软件一样，将来对人工智能也会出现类似的诉求。
在某方面，超越人类极限的技术并无过错，就好像搜索，就是很大的超越，去图书馆翻书，一个人一年能看度搜好书？能查到多少资料？“技术的本质还是给人带来便利。由于机器人没有自主意识，所谓的威胁是背后的人在做坏事或者是有人在教机器人做坏事的逻辑，而不是机器人自己在做坏事。”初敏说，不需要担心这个，至少在能看的见的时间里不用操心这件事情。
如果谈如何防范的话，建议如下：
1、逻辑代码上少一些Bug；
2、用法律约束人工智能背后的人。
自发的情感智能是一件特别难的事
“要想做到情感智能，首先要让机器理解人的情感世界。但人的大脑有百亿量级的神经元，每个细胞元都存在激活和非激活状态（0和1），一天的数据量大概是一百个PB。如果能通过计算的方式，展示每时每刻整个脑神经的细胞元活动图，还原我们每一个情感的状态——处在什么状态下是开心或不开心、哪几个细胞元被激活导致这样一个情绪、是因为什么诱因导致的？如果这个问题能解，至少能从认知的角度先理解我们的情感的这个通道，和它的模式是什么样的。”
只有先理解这个工作模式后，才可能有可能去造一个有情感的机器人。怎么样让一个机器有一个自发性的情感产生，山景认为：“在目前为止，我觉得还是非常难的一件事，目前只能先做好第一步，先理解情感的产生。”
他还表示，在情感理解上，今天的大数据已经可以部分做到，虽然没有把脑神经的活跃度图给展现出来，但是它能够模拟刺激数据是什么样，然后再通过表象猜深层次的，就能够实现一些情感功能，比如欣赏音乐等。“这只是在情感上去做一些可量化，然后无限逼近，但无限逼近并不代表有自发的创造性。”
初敏认为，情感智能化分成两个层面，一个是让让机器本身具有情感，另外一个是让机器理解人的情感，这两个不一样。让机器去理解人的情感，这件事是可行的，但让机器有情感这件事情还是太难了。比如说所谓的陪伴机器人，陪伴机器人不是教这个机器人有情感，而是让它能抓住跟它需要陪伴对象的情感，以及这个对象在不同情感状态下，需要它来做什么，这些事情完全是可以学习到的。
未来到底是端智能，还是云智能？
现在有两种趋势，一种是云计算公司把智能往云上做，另外一种，则是创业公司把智能往端上做，比如摄像头、手机等智能设备端，那未来趋势，到底是端智能，还是云智能？
方广分析到，端智能的优势在于敏捷性，不需要语音交互，马上得到计算结果，因此对于一些实时性要求高的应用，目前必须使用端，比如自动驾驶、安防等。端它的缺点则是受限于它的计算的能力，同时也不能感受到其他的端（如果能，那就是云了）。云的优势是：有强大的计算能力，又能够把这些点——各个端的这些收集起来的数据能够综合起来进行分析、判断，这种智能有时候是超越人智能的。
方广认为，云和端两者之间的关系是互相依赖的：云的技术需要通过端来展现，端则是云数据的入口和出口。他指出，N年以后，也许云和端概念就没有了，当云和端之间带宽不是问题的时候，端和云将是一体的。
“智能在端，智慧在云。”山景称，当局部的智能聚集在一起时，就能成为一个大智慧。比如说，抓套牌车、闯红灯的摄像灯在云端串联起来，可做的事情将会变得非常多，这就是局部的智能变成一个全局的智慧。端和云必然是连在一起的，终极境界就是你中有我，我中有你，混为一体。
初敏则从另外个角度解说云和端的关系。端和云之间，只是分工不同。有些事情因为安全和隐私需要，不适合在云上，所以只能放在端中处理，比如家中的智能音响，不能把所有声音都传到云上。
人工智能落地的条件
方广认为，人工智能落地的条件分别是：算法、数据、计算平台、用户、商业模式，这五个条件是必不可少的。
人工智能首先是建立在足够强大的算法上，但光有算法没有数据，那也是巧妇难为无米之炊。除了算法和数据外，也需要一个计算平台做支撑，否则算法无法得以实现。除此之外，也需要用户有需求，才能带动技术发展，并贡献数据。同时，也需要好的商业模式，否则一切都很难长久。
过程中反馈非常重要，山景说，就像填鸭式教育，老师给你题目做，它是做错了，还是做对了，下一轮该给它什么样的题目，这个地方自反馈、自适应的过程非常关键。
光有这些条件，如果不用互联网思维的话，落地可能也没那么快。初敏称指出，用互联网的思维把这五个因素串起来，迭代才能非常快。“以更快的速度使用反馈数据来更新模型，形成这样的正循环周期后，效果就会越来越好。”哪怕就是算法不变，只要能不断的反馈数据并不断优化，过一两个月之后，它的能力也会好很多。
人工智能该怎么商业化？
谈到人工智能的商业模式，初敏称，并不是人工智能有什么商业模式，而是在解决人的一些需求以及商业化中，人工智能应用的价值性更大。
从分工角度，初敏认为人工智能的商业模式有两个层次：“第一个层次是一群人在后面提供基础技术，再一群人落地到产品——在具体的应用场景中使用人工智能；另外一个则是宏观上的判断，它是一个很有趋势的场景，在这个场景中有极大的可能性做出好结果，从而推动某些企业将这些技术储存在它的应用里。”
“一种是对现有商业流程上的效率提升，另外一种则是颠覆性的创新。”山景则把商业模式总结为这两种。前者的价值，主要是体现在增值上面，比如生产线使用人工智能以后，效率提升了、整体收益提高。后者则是一种无中生有，创造全新的机会，比如蒸汽机车代替了马车，在今天则是无人驾驶汽车的出现，有可能颠覆劳动密集型的出租车行业，山景认为，这些都是有可能的，“届时可能是一种商业模式的重组，卖算法，或者卖计算的时间，按照行驶的里程数来卖钱。”
在商业模式上，方广提到了一个非常关键的点——它是不是真正的解决了人们的需要。“这个东西到底是不是有用？是解决了部分人，还是很多人的问题。”方广认为，只有把这个应用找出来，在点上发力，解决其中的技术、数据、平台、用户的问题，才可能真正成为一个商业的应用。
对人工智能领域创业者的建议
对当下在人工智能领域的创业者，方广觉得，可能还是要找准要解决的问题是什么，所擅长的是什么，然后再去看上面提到的那五个要素：算法、数据、用户、计算平台和商业模式，如果这些因素都具备成功可能性大很多，如果不具备某个因素，就要思考如何获得。
“对一个创业者来说，更精准的定位很重要。”初敏认为，最重要的是专注，而不要心太大，尽量利用周围有的现成的东西做你最想做的那件事。人工智能有不同的层次，做场景的，技术不一定需要自己研发，也可以利用现有技术；对于在技术领域耕耘的，一定要把技术做的有价值、有门槛，最后才能售卖技术。每个企业根据自己的特点，需要准确的给自己做一个定位。
山景则建议大家别做人工智能芯片，“这是一个贵族游戏，一失败几百万美元就烧没了，这种对创业公司来说没有资本是搞不定这件事。”他接着表示，人工智能芯片中某一种算法可能非常的牛，但由于研发到量产需要很长一段时间，这种技术领先性可能就被稀释掉。若出现另外一种东西可以代替它，那整个价值一下子就被稀释了，这是人工智能创业高危的一个选择。山景还谈到，对于做场景——业务创新的人，应弱化技术的角色开始先站住脚，抢市场份额，尤其在咱们国内这种竞争环境下，否则很容易被复制，被扼杀掉。
最后
主持人田丰也延伸出一个问题：有没有可能出现一种超级算法，让人工智能发现一些人类发现不了的规律，这时人们又怎么去验证它？
方广表示，这是有可能存在的。“今天的人工智能都是假设一种情况来测试它，像那种增强学习的人工智能到了一定程度之后，的确很难检验它是好是坏。”初敏称，你不知道数据里藏了什么，所以有可能不知道它学到的是什么。
山景认为这种超级算法非常难实现。他表示，证明一个东西的成立往往很难的，但是要证明它的不足和不成立是很容易的，从这个角度来讲，今天的人工智能学到的东西还远远不足。
三位专家也就人工智能的未来做了寄语，总结成两点：
1、人工智能前景非常光明，但道路是曲折——Long wait go。但只要方向对了，就不用怕路远，只要坚持走下去，总是会有量变到质变的一个过程。
2、人工智能是我们手、眼、耳等五官四肢的延伸，它最主要的作用是帮助我们，所以不需要去特别担心人工智能的威胁论。
工商网监
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