聯(lián)想集團(tuán)副總裁徐飛玉圖片來源：受訪者供圖 作為聯(lián)想集團(tuán)副總裁，徐飛玉的另一個(gè)身份是聯(lián)想研究院人工智能實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人。如今，距離她加入聯(lián)想已經(jīng)過去兩年多時(shí)間，在接受《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者專訪時(shí)徐飛玉回憶，2017年，AI技術(shù)在中國十分火熱，她應(yīng)邀接下了聯(lián)想拋出的橄欖枝。 在加入聯(lián)想前的近20年，徐飛玉一直在德國人工智能研究中心（DFKI)工作。該中心是德國頂級的人工智能研究機(jī)構(gòu)，股東包括Google、Intel、微軟、寶馬、SAP、Airbus等全球頂級企業(yè)。徐飛玉曾就任該中心首席研究員及語言技術(shù)實(shí)驗(yàn)室文本分析研究組負(fù)責(zé)人。 “人工智能，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)，應(yīng)該發(fā)展成科學(xué)，而不是煉金術(shù)?！边@是徐飛玉對于人工智能近期發(fā)展的一句感嘆。當(dāng)前人工智能發(fā)展的核心技術(shù)問題仍需進(jìn)一步解決，還有很長的路要走。 相較于兩年前剛剛加入聯(lián)想時(shí)表達(dá)的“人工智能之爭歸根到底是人才和數(shù)據(jù)的戰(zhàn)爭”的觀點(diǎn)，徐飛玉又添加了新的要素——“知識”。徐飛玉強(qiáng)調(diào)，人工智能技術(shù)想要在更多的垂直領(lǐng)域落地，除了人才和數(shù)據(jù)的支撐，還要將專業(yè)知識、領(lǐng)域知識和常識進(jìn)行有效結(jié)合，幫助AI應(yīng)用更加可靠和有解釋性。 談發(fā)展階段：可解釋性AI成為新挑戰(zhàn) “可解釋AI打造人機(jī)互信智能時(shí)代”是4月12日徐飛玉在FUS獵云網(wǎng)2019年度人工智能產(chǎn)業(yè)峰會(huì)上帶來的演講內(nèi)容。 此時(shí)，距離徐飛玉加入聯(lián)想集團(tuán)，并創(chuàng)建聯(lián)想歷史上第一個(gè)人工智能實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)過去兩年。而在這兩年，聯(lián)想人工智能實(shí)驗(yàn)室在自然語言處理、語音技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)及智慧數(shù)據(jù)等方向均有研發(fā)成果。 放眼全球，人工智能大潮已經(jīng)風(fēng)起云涌。剛剛過去的2018年，人工智能在基礎(chǔ)研究、技術(shù)、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用等方面都進(jìn)入了高速增長期。根據(jù)中國電子學(xué)會(huì)的統(tǒng)計(jì)，2018年全年，全球人工智能核心產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模超過555.7億美元，較2017年同比增長50.2%。數(shù)據(jù)顯示，全球人工智能的發(fā)展呈現(xiàn)三足鼎立之勢，主要集中在美國、歐洲、中國。 徐飛玉認(rèn)為，中國在人工智能方面的探索有獨(dú)特的優(yōu)勢。隨著技術(shù)的不斷迭代，深度學(xué)習(xí)不斷推動(dòng)人工智能發(fā)展，可解釋性AI成為一個(gè)新的課題和挑戰(zhàn)。 很明顯的一點(diǎn)是，在人工智能的賽道上，巨頭們也在爭相競逐。去年，華為也開始推進(jìn)普惠AI戰(zhàn)略，對于這一點(diǎn)，徐飛玉對《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者表示，普惠AI的理念提出源于AI發(fā)展到了新的階段，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，AI開始賦能各行各業(yè)，越來越貼近用戶的生活。 在這樣的背景下，聯(lián)想也在人工智能方面積極布局。徐飛玉透露，據(jù)第三方2018人工智能創(chuàng)新白皮書，聯(lián)想在語音技術(shù)和自然語言處理方向的AI專利數(shù)居中國前三位。過去一年多時(shí)間，聯(lián)想全方位實(shí)施人工智能戰(zhàn)略，在智能語音、智能客服、智慧醫(yī)療等方面也出現(xiàn)了一系列研究成果。目前，聯(lián)想也將區(qū)塊鏈技術(shù)與人工智能技術(shù)結(jié)合探索。 談AI人才：應(yīng)兼具工程能力、創(chuàng)新能力 兩年前，徐飛玉剛剛加入聯(lián)想。彼時(shí)在接受媒體采訪時(shí)，她表示，人工智能的競爭，歸根到底是人才和數(shù)據(jù)的競爭。判斷一家公司的人工智能水平，首先要看人才；其次要看是不是擁有自己的數(shù)據(jù)，可以自成平臺；然后就是看有沒有好的商業(yè)模式，能夠借助生態(tài)系統(tǒng)幫助平臺積累數(shù)據(jù)，形成數(shù)據(jù)價(jià)值鏈條。 兩年之后，人工智能已經(jīng)上升到國家戰(zhàn)略的高度。怎樣將專業(yè)知識融合進(jìn)AI技術(shù)、建立細(xì)分行業(yè)和領(lǐng)域的知識圖譜也十分重要。建立數(shù)據(jù)和知識的結(jié)合,才能塑造可解釋性人工智能。加強(qiáng)人工智能技術(shù)與5G、芯片、大數(shù)據(jù)、安全等技術(shù)的融合，建立靈活的創(chuàng)新、數(shù)據(jù)價(jià)值鏈，才能形成完善的AI生態(tài)系統(tǒng)。 除了融合專業(yè)知識，AI人才也成為眼下產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵詞。目前一些國內(nèi)高校已經(jīng)開設(shè)人工智能專業(yè)。對此，徐飛玉認(rèn)為，這體現(xiàn)了國家對于人工智能人才的高度重視。 但這僅是一個(gè)新的起點(diǎn)，在人工智能人才方面，徐飛玉強(qiáng)調(diào)，高校應(yīng)培養(yǎng)人工智能復(fù)合型人才，不僅要有工程能力，還要有創(chuàng)新能力。在國際上已經(jīng)有很多專業(yè)學(xué)科和計(jì)算機(jī)學(xué)科結(jié)合，產(chǎn)生新的專業(yè)，比如bio-informatics（生物信息學(xué)）,businessinformatics（商業(yè)信息學(xué)），在這些新的專業(yè)里，可以把人工智能的核心技術(shù)應(yīng)用和細(xì)化到其他專業(yè)領(lǐng)域。 此外，徐飛玉強(qiáng)調(diào)，一個(gè)國際化的、活躍的環(huán)境對科研和創(chuàng)新非常重要。雖然中國近年來在各類AI國際會(huì)議上發(fā)表了有很多論文,數(shù)量上已經(jīng)處于世界領(lǐng)先，但一些核心和有影響力優(yōu)秀論文還來自美國和歐洲的科學(xué)家。中國也要建立國際化的環(huán)境，多吸引國際人才。 談數(shù)據(jù)質(zhì)量：融合迭代產(chǎn)生更高效率 一個(gè)不容忽視的事實(shí)是，歷經(jīng)了此前浮躁的泡沫期，人工智能也逐漸進(jìn)入技術(shù)沉淀期。 但不論行業(yè)發(fā)展到怎樣的階段，在徐飛玉看來，數(shù)據(jù)與人工智能的發(fā)展都密不可分。而隨著人工智能的發(fā)展，數(shù)據(jù)也要相應(yīng)產(chǎn)生變化，相互融合迭代出更高的效率。 按照徐飛玉的闡述，眼下，中國正從互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代邁向智能時(shí)代。近兩年，不論是企業(yè)的融資規(guī)模，亦或者國家政策導(dǎo)向，都推動(dòng)人工智能進(jìn)一步進(jìn)行數(shù)據(jù)共享和跨界合作。 “可解釋性AI可以幫助發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的偏差、算法的問題和弱點(diǎn)?！睋?jù)徐飛玉介紹，在開始數(shù)據(jù)量有限的情況下，聯(lián)想在開發(fā)智能系統(tǒng)方面實(shí)行了人機(jī)合作策略，聯(lián)想的用戶和專家也是智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)科學(xué)家和知識工作者。 對于未來數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升，徐飛玉談到，首先需要從改善數(shù)據(jù)基礎(chǔ)條件方面發(fā)力，通過建設(shè)國家級平臺，減少數(shù)據(jù)孤島，提供開放數(shù)據(jù)去支持高校及企業(yè)的研究與合作，共同促進(jìn)中國基礎(chǔ)研究。其次，要定義數(shù)據(jù)交易和交互的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和法律規(guī)范。數(shù)據(jù)已經(jīng)成為像水電一樣的命脈，要從數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、共享、使用、保護(hù)等方面全新關(guān)注。此外，還要推動(dòng)基于數(shù)據(jù)的知識挖掘方法，多模態(tài)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，多類型數(shù)據(jù)的知識挖掘。 除了數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升，AI芯片也是未來需要探索的方向之一。徐飛玉提到，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)開啟了萬物互聯(lián)的時(shí)代，而人工智能對IoT的賦能，將會(huì)開啟智能萬物互聯(lián)（SIoT）時(shí)代。要實(shí)現(xiàn)SIoT，需要解決兩個(gè)問題：極低的智能決策延遲，以及數(shù)據(jù)隱私保護(hù)?，F(xiàn)有的端側(cè)AI解決方案存在成本過高、計(jì)算力不足以及功耗過高等問題。如果能夠開發(fā)出低成本、低功耗的端側(cè)AI芯片，將會(huì)極大推動(dòng)智能萬物互聯(lián)新時(shí)代的到來。 此外，徐飛玉強(qiáng)調(diào)，人工智能不是“煉金術(shù)”，而是需要通過可驗(yàn)證、全面、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆绞綄⑷斯ぶ悄茏兂煽茖W(xué)的可解釋性AI。人工智能的發(fā)展和應(yīng)用落地，必須要將顯性和隱性知識結(jié)合在一起。 （實(shí)習(xí)生徐文璞對本文亦有貢獻(xiàn)） （封面圖片來源：攝圖網(wǎng)）