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張宏江:AI大爆炸至少將持續十年 每日快報

人工智能未來(lái)會(huì )超越人類(lèi)智慧嗎?如今AI行業(yè)在這個(gè)問(wèn)題上已基本達成共識。


(資料圖)

北京智源研究院給出了通用人工智能(AGI)的釋義:一定是比人類(lèi)強大的智能,才真正叫AGI。所以,自主智能、超人智能、強人工智能,其實(shí)講的都是一種全面超越人類(lèi)的智能。

于是當生成式人工智能(GAI)模型ChatGPT誕生,沉寂已久的AI行業(yè)再度沸騰之時(shí),關(guān)于人工智能安全的集體思辨隨之發(fā)生。

“歷史上從來(lái)沒(méi)有過(guò)更智能的事物被不那么智能的事物控制的先例,假如青蛙發(fā)明了人類(lèi),你覺(jué)得誰(shuí)會(huì )取得控制權?是青蛙,還是人?”——AI教父、圖靈獎得主、“深度學(xué)習三巨頭”之一Geoffrey Hinton;

“想象一下,未來(lái)的AGI系統或許具有10萬(wàn)行二進(jìn)制代碼,人類(lèi)監管人員不太可能發(fā)現這樣的模型是否在做一些邪惡的事情?!薄狾penAI CEO Sam Altman;

“我們應該暫停開(kāi)發(fā)比GPT-4更強大的系統,不是說(shuō)我們應該暫停人工智能,暫停的目的只是讓人工智能更像生物技術(shù)。讓機器具有可解釋性是關(guān)鍵?!薄皶和I研究倡議的發(fā)起人”、 現任麻省理工學(xué)院物理學(xué)終身教授Max Tegmark;

這些觀(guān)點(diǎn)摘錄自堪稱(chēng)全球最高規格的AI行業(yè)大會(huì )“智源大會(huì )”。今年6月,出席第五屆智源大會(huì )的嘉賓包括4位圖靈獎得主:Geoffrey Hinton、Yann LeCun、Joseph Sifakis和姚期智,OpenAI CEO Sam Altman,張亞勤等知名院士學(xué)者,以及DeepMind、Midjourney等知名人工智能團隊。

主辦方智源研究院,是一家在輿論場(chǎng)上極為低調的人工智能非營(yíng)利研究機構。2018年,即OpenAI第一代GPT大模型發(fā)布次年,智源研究院成立。成立之初,智源研究院的目標清晰而龐大:深挖人工智能,產(chǎn)生多項在20年后回看仍有意義的原始創(chuàng )新成果。

張宏江是這場(chǎng)“豪賭”中被寄予厚望的靈魂人物。他做過(guò)研發(fā),做過(guò)管理也做過(guò)投資,被熟知的身份是金山集團及金山云CEO、微軟亞洲研究院創(chuàng )始人之一。張宏江被業(yè)界稱(chēng)為計算機視頻檢索研究領(lǐng)域的“開(kāi)山鼻祖”,是世界計算機領(lǐng)域影響因子最高的科學(xué)家之一,現任美國國家工程院外籍院士。

“宏江是最早一波將科研落地進(jìn)入產(chǎn)業(yè)的科學(xué)家,這二十年培養了不少人工智能人才?!毙∶卓萍悸?lián)合創(chuàng )始人黃江吉告訴《深網(wǎng)》;前字節副總裁、現清華大學(xué)智能研究院首席科學(xué)家馬維英向《深網(wǎng)》表示,“宏江是全球范圍內少有的能將學(xué)術(shù)和產(chǎn)業(yè)都做到一定水平的科學(xué)家?!?/p>

張宏江一直對年輕人充滿(mǎn)信心,“一代比一代強,他們的包袱比我們身上的包袱少,有自信,知識面比我們寬,全球的視野比我們在他那個(gè)年紀的時(shí)候要強太多?!?/p>

出任智源研究院理事長(cháng)后,張宏江從零開(kāi)始聚沙成塔,搭建團隊。2020年,智源成立大模型攻堅團隊,2021年推出了“悟道2.0”大模型,參數量達1.75萬(wàn)億,是GPT-3.5的近10倍,是當時(shí)中國首個(gè)、全球最大的萬(wàn)億級模型。今年6月智源大會(huì )上,智源發(fā)布了完整的悟道3.0大模型系列(包含語(yǔ)言大模型系列、大模型語(yǔ)言評測體系、視覺(jué)大模型系列、多模態(tài)模型等),并進(jìn)入全面開(kāi)源階段。

“我是所謂出道(退休)了的人,我不需要為了自己的位置而做一些事情,我不會(huì )再做一些重復的事情?!痹诮邮堋渡罹W(wǎng)》專(zhuān)訪(fǎng)時(shí),張宏江稱(chēng)把研究做出來(lái)是智源研究院的方向,“不能是為了出幾篇文章”。

張宏江在《深網(wǎng)》采訪(fǎng)中直指人工智能研究的問(wèn)題,從根源上回答了為什么是微軟抓住了此次人工智能浪潮的機會(huì )。張宏江認為,基礎研究,要么不做,要么一定要把它當慈善來(lái)做,就不要想短期的回報。

“我們要問(wèn),有沒(méi)有環(huán)境能夠容忍科研者在低潮的時(shí)候做一些事情。反過(guò)來(lái)也要問(wèn)自己,我們的科研從業(yè)人員有多少是出于對他做的事情的熱愛(ài)?”

張宏江認同《為什么偉大不能被計劃》一書(shū)中的觀(guān)點(diǎn),探索任何復雜問(wèn)題的過(guò)程都將充斥無(wú)數欺騙性的“踏腳石”,目標可能是錯誤的指南針?!?strong>一切努力都是為了提高概率。資助機構經(jīng)常問(wèn)我一個(gè)問(wèn)題,五年內你能實(shí)現什么?我不能保證我能帶來(lái)什么,但我成功的可能性會(huì )增加?!?/strong>

過(guò)去三年,《深網(wǎng)》與張宏江博士多次對話(huà),話(huà)題涉及基礎科學(xué)研究、大模型、人才教育、AI技術(shù)大爆炸等。以下為《深網(wǎng)》與張宏江的對話(huà)實(shí)錄,在不改變原意的基礎上有所刪改:

01?“把基礎研究當慈善來(lái)做”

《深網(wǎng)》:為什么是微軟抓住了人工智能的機會(huì )?

張宏江:核心的核心是,我們不能每次在一個(gè)風(fēng)口來(lái)過(guò)后,我們看到一些成功者,就想問(wèn)為什么我當時(shí)沒(méi)做到?為什么中國沒(méi)有做到?為什么清華或者北大沒(méi)做到?

我們要問(wèn),有沒(méi)有環(huán)境能夠容忍這些人在低潮的時(shí)候做一些事情。反過(guò)來(lái)也要問(wèn)自己,我們的科研從業(yè)人員有多少是出于對他做的事情的熱愛(ài),有多少只是當成一個(gè)職業(yè)?

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )實(shí)際上是上一波人工智能熱潮里的核心算法。在80年代末90年初開(kāi)始技術(shù)退潮的時(shí)候,人們開(kāi)始排斥或者說(shuō)放棄神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的相關(guān)研究,開(kāi)始轉向統計學(xué)習。這本身不是壞事,當時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )確實(shí)沒(méi)法往下走,研究一定是會(huì )走很多彎路。

當時(shí)沒(méi)有人再投資神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ),但杰弗里 · 辛頓(Geoffrey Hinton)(谷歌副總裁兼工程研究員、Vector研究所首席科學(xué)顧問(wèn)、多倫多大學(xué)名譽(yù)教授,亦是倫敦大學(xué)學(xué)院(UCL)蓋茨比計算神經(jīng)科學(xué)中心的創(chuàng )立者。深度學(xué)習“三巨頭”之一)并沒(méi)有放棄,還在持續做這件事。

而楊立昆(Yann LeCun)(法國計算機科學(xué)家,擔任Facebook首席人工智能科學(xué)家和紐約大學(xué)教授,2018年圖靈獎得主,被稱(chēng)為卷積網(wǎng)絡(luò )之父。深度學(xué)習“三巨頭”之一)讀博士的時(shí)候恰恰是上一輪AI泡沫破滅的時(shí)候,他并沒(méi)有受到影響,還是持續研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。

如果我們看杰弗里 · 辛頓(Geoffrey Hinton)或者是楊立昆(Yann LeCun)這樣的人,我們應該從他們身上學(xué)到的是,他們對于自己所做研究的熱愛(ài),不會(huì )因高潮低潮而改變。

當職業(yè)成本太高就難有突破性的東西。但這是一個(gè)生態(tài)的建設,我們希望智源能持續為良性循環(huán)的生態(tài)做出貢獻。

《深網(wǎng)》:這意味著(zhù)科研者要在理想和現實(shí)二者間進(jìn)行抉擇?

張宏江:我們已經(jīng)不是陳景潤時(shí)代,做科研要自己擠在一個(gè)角落里,既沒(méi)有好的辦公室,也沒(méi)有好的生活條件。

一方面我非常同意要大力提高科研人員待遇,另一方面我想強調,科研人員的第一選擇應該是比較自由開(kāi)放的環(huán)境。自由和高收入在市場(chǎng)上往往會(huì )存在一定矛盾,但是否要隨波逐流,成為不斷追求短期市場(chǎng)回報的那一批人,在于每個(gè)人的選擇,正是無(wú)數的選擇寫(xiě)成了我們一生的成果。

智源在一開(kāi)始研究OpenAI的時(shí)候有一個(gè)分析結論是,(他們愿意做因為)他們工資高,平均(年薪)25萬(wàn)美金。但我告訴團隊,OpenAI的這些人如果去Google的話(huà),他能拿50萬(wàn)美金。這波人是有理想,真的想做這件事的,至少他們愿意為這種情懷拿出三年五年。

《深網(wǎng)》:為什么是三年五年?

張宏江:我們不能要求一個(gè)人一輩子都有理想,或者一輩子靠家里生活。

《深網(wǎng)》:大公司平臺化產(chǎn)品追求快速迭代,但科研不能功利化?

張宏江:產(chǎn)品和公司一定是這樣追求。但我們做研究,如果大量的工作就僅僅為了在自己簡(jiǎn)歷上多放幾篇文章的話(huà),實(shí)際上是一種浪費。大部分文章,其實(shí)讀的人都很少。真正的價(jià)值應該如何體現?這是值得科研人員好好思考的問(wèn)題。

《深網(wǎng)》:看起來(lái)商業(yè)公司并不適合做基礎研究。

張宏江:沒(méi)有,關(guān)鍵是這些公司要想清楚,公司的定位以及公司的利潤想拿來(lái)做什么。

有人曾經(jīng)來(lái)微軟研究院?jiǎn)?wèn)我,什么是最好的體系?我說(shuō)基礎研究,要么不做,要么你一定要把它當慈善來(lái)做,就不要想短期的回報,不論政府還是企業(yè)。管理基礎研究人員也不能像管工程師那樣,看每個(gè)禮拜都做了什么。

如果我們太多時(shí)間花在短期的考核上,我們沒(méi)法做事。

微軟在1993年做微軟研究院的時(shí)候還是家小公司,但比爾·蓋茨其實(shí)想的很清楚,他就希望微軟研究院找最聰明的人做他們想做的事,這種理念讓微軟研究院能夠做成。

微軟研究院的一些技術(shù)對微軟產(chǎn)品也有貢獻,但微軟研究院是完全像一個(gè)大學(xué)的計算機系進(jìn)行管理的。比爾·蓋茨喜歡看到一些新的技術(shù),他考慮過(guò)商業(yè)后也覺(jué)得,微軟能夠每年拿出幾億美金來(lái)做這件事,不求短期回報。

《深網(wǎng)》:給予研究人員充分自由的環(huán)境后,他們是否會(huì )出現迷茫以及找不到錨點(diǎn)的問(wèn)題?如何解決?

張宏江:之前我在國內一個(gè)頂尖大學(xué)和青年教師做過(guò)一次所謂的職業(yè)討論,一位年輕的教授提出一個(gè)問(wèn)題:我們一方面有KPI的要求,要申請基金、出文章、評獎,另一方面我們也知道真的要做突破性的研究需要聚焦,需要很長(cháng)時(shí)間沉下去,這兩個(gè)矛盾怎么平衡。

我說(shuō),如果這個(gè)問(wèn)題是國內三流學(xué)校的某位教授提的,我會(huì )非常同情他,給他出各種各樣的主意。但我們一流大學(xué)的教授不應該提這樣的問(wèn)題,你要對自己充分的自信。

如果你相信自己是一流的人才,又獲得了一流的資源,你不應該去畏懼失敗,事實(shí)上失敗的幾率沒(méi)有那么大。作為管理者,如果你認為這個(gè)人是一流的人才,你就應該放心大膽的讓他做決策。科研體系里面的信任非常重要,當我們互相有信任的時(shí)候,不應該再糾纏于失誤的可能。

KPI就是唯數字論,最后一定要數字過(guò)關(guān)。這個(gè)我覺(jué)得不光是科研體系的問(wèn)題也是很多管理體系的問(wèn)題。

因為管理人的能力不夠或不夠專(zhuān)業(yè),所以一定要用數字來(lái)考察大家。比如你要有多少論文,論文還分哪個(gè)檔次的論文。但我們做事情,尤其是做科研不能這么做,你需要有很多的探索,很多的失敗。先有大量的失敗,才可能有比較好的成果,這也是我這么多的年做科研管理的一些心得。

《深網(wǎng)》:您是否會(huì )劃定容錯率?

張宏江:做研究和做產(chǎn)品不一樣,做產(chǎn)品失敗了就是一個(gè)失敗的產(chǎn)品,但做研究比如你失敗100次,只要做出一個(gè)足夠改變世界的東西,那你就成功了。你不可能定KPI,說(shuō)10個(gè)項目我要成功7個(gè)還是成功3個(gè)。

《深網(wǎng)》:評價(jià)一個(gè)東西是否有價(jià)值,有沒(méi)有可以量化的指標?

張宏江:不用量化。第一你是不是在最前沿?第二你是不是在做別人以前沒(méi)有做過(guò)的事情?第三你是不是有最好的人去做這件事?我們談科研一定是說(shuō)要對這個(gè)問(wèn)題有好奇心,聽(tīng)上去好像比較簡(jiǎn)單,但你看中國科研的問(wèn)題在哪兒?職業(yè)化,就是做科研是職業(yè)不是愛(ài)好。

職業(yè)化就會(huì )被KPI推動(dòng),而不是被想解決問(wèn)題的沖動(dòng)推動(dòng)。我們找人格外看重三點(diǎn),第一要找因好奇心和解決問(wèn)題沖動(dòng)而推動(dòng)的人,第二是有深入理解問(wèn)題能力的人,第三是有團隊能力的人,這樣才能做大事情。

02?“AI創(chuàng )造的工作會(huì )比消滅的更多”

《深網(wǎng)》:您認為我們現在處于A(yíng)I技術(shù)發(fā)展的哪一個(gè)階段?

張宏江:AI過(guò)去的十年是積累的階段,今天會(huì )看到一個(gè)大爆炸的時(shí)點(diǎn)。這個(gè)大爆炸實(shí)際上是在深入到每一個(gè)可能的應用場(chǎng)景里面去。這也意味著(zhù)AI的門(mén)檻在降低,或者說(shuō)AI本身變成一個(gè)基本的技術(shù)能力。

所以我也不認為大學(xué)里設人工智能系是件特別好的事。它已經(jīng)成為一個(gè)基本技能的話(huà),計算機系的學(xué)生都要學(xué)啊。就像你今天在計算機系要學(xué)系統架構或者學(xué)數據庫,你不會(huì )再設一個(gè)數據庫系,或者系統架構系。

《深網(wǎng)》:大爆炸期會(huì )持續多久?

張宏江:最少10年。

《深網(wǎng)》:李開(kāi)復不支持將AI比喻為類(lèi)人腦,認為人類(lèi)對人腦的了解太少,您認同嗎?

張宏江:我們不應該把今天的人工智能、深度學(xué)習說(shuō)成是類(lèi)人腦,或者是像人腦一樣思考,確實(shí)不是。今天的AI不是人腦這種思維方式的一個(gè)很重要的原因,是我們對人腦的認識很少,所以我們更應該去學(xué)習人腦。

《深網(wǎng)》:OpenAI部分前核心人員在2021年新成立了一家公司Anthropic,目的是解決AI的安全問(wèn)題。他們認為“研究者們正在瘋狂地把一些‘一知半解’的知識用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ),并且把這樣開(kāi)發(fā)出來(lái)的AI系統用于越來(lái)越高風(fēng)險的場(chǎng)景,卻又缺乏對可解釋性,對安全的思考?!蹦趺纯催@個(gè)觀(guān)點(diǎn)?

張宏江:對于這個(gè)技術(shù)判斷我不太想多說(shuō),我本人未必能夠做出更好的判斷。但我想說(shuō)的是,他們從OpenAI出來(lái),做新的公司探索新的方向,新的方法論,本身就是他們產(chǎn)業(yè)科技界創(chuàng )新能力的體現。他這個(gè)東西現在不是主流,但可能10個(gè)里面有3個(gè)或者有1個(gè)會(huì )成為主流,我也希望中國多出現這種非主流的探索。

《深網(wǎng)》:智源設有AI倫理中心,您怎么看AI的安全問(wèn)題?

張宏江:好消息是AI的倫理和安全這件事在中國已經(jīng)變得非常popular,大家已經(jīng)認識到這個(gè)問(wèn)題很重要,反而我們自己并不需要花太多時(shí)間來(lái)做這件事了。

《深網(wǎng)》:未來(lái)的AI發(fā)展將會(huì )給人類(lèi)社會(huì )帶來(lái)怎樣的根本性變化?

張宏江:尤瓦爾·諾亞·赫拉利(Yuval Noah Harari)寫(xiě)過(guò)一本書(shū)叫《未來(lái)簡(jiǎn)史》,他想強調的是技術(shù)的發(fā)展會(huì )導致人類(lèi)的分化,一些人會(huì )永遠落在技術(shù)后面成為所謂的弱者,或者說(shuō)閑人。

他這個(gè)說(shuō)法可能有點(diǎn)夸張,但我覺(jué)得我們是時(shí)候來(lái)考慮這個(gè)問(wèn)題了。當技術(shù)發(fā)展的速度超過(guò)人的學(xué)習能力的時(shí)候,他的工作會(huì )被機器所取代,如果不轉變就不可能再找到另外的工作。

《深網(wǎng)》:是必然會(huì )發(fā)生的嗎?

張宏江:必然的。從工業(yè)革命到現在信息革命,新技術(shù)滿(mǎn)足的精神需求越來(lái)越多。Facebook不生產(chǎn)任何衣服也不生產(chǎn)任何糧食,但他的公司營(yíng)收比任何一家做衣服或者做糧食的公司都要多。

技術(shù)所帶來(lái)的兩極分化可能最終會(huì )導致經(jīng)濟上的兩極分化變得越來(lái)越厲害。

我們現在想想為什么這么多人反對全球化。完全的全球化意味著(zhù)這個(gè)世界上這一份工作只要在另外一個(gè)地方比你這個(gè)地方便宜,這份工作就會(huì )在這消失。按這個(gè)思路想,機器人時(shí)代這份工作只要有個(gè)機器人能做,這個(gè)工作就會(huì )消失。

但一方面我們不可能停止或者拖慢技術(shù)的發(fā)展,另一方面人們的適應和學(xué)習能力也不太可能加速。這個(gè)矛盾未來(lái)怎么解決?這種挑戰用傳統的方式可能解決不了。信息技術(shù)出現后,新產(chǎn)生的工作比他消滅的工作要多,技術(shù)發(fā)展能夠自己把這個(gè)問(wèn)題解決掉。

《深網(wǎng)》:技術(shù)發(fā)展會(huì )帶來(lái)世界秩序的重建嗎?

張宏江:當大部分變成閑人的時(shí)候,社會(huì )秩序必須得重建。這種秩序未必是國家的變化,但經(jīng)濟體系是一定要變的。

“大模型是一個(gè)系統問(wèn)題、工程問(wèn)題”

《深網(wǎng)》:當初為什么會(huì )做智源研究院?又為什么會(huì )拍板做大模型?智源的悟道大模型是中國首個(gè),也是全球最大的萬(wàn)億級模型。

張宏江:當初北京市提出一個(gè)想法就是怎么能推動(dòng)AI基礎生態(tài)建設,吸引人才、出成果,包括科研成果和產(chǎn)業(yè)成果。

我自己的想法很簡(jiǎn)單,我不認為我們可以比清華做得更好,短期內也不覺(jué)得我們有資源和能力再做一個(gè)類(lèi)似微軟研究院或中科院的研究院。

AI走到今天,我當時(shí)很清晰的想法就是大數據驅動(dòng)大系統,我相信計算機是一個(gè)系統科學(xué),所以我們一定要做大模型、大系統。今天的突破進(jìn)一步證明了我的直覺(jué)。

大模型是一個(gè)機會(huì ),生命模擬是一個(gè)機會(huì ),AI+科學(xué)是一個(gè)機會(huì ),這三個(gè)方向的研究我們現在都在做得越來(lái)越實(shí)。

人工智能經(jīng)過(guò)10年的發(fā)展至今,我們已經(jīng)不能再把它看作一個(gè)純算法問(wèn)題,它一定是一個(gè)系統問(wèn)題,一個(gè)工程問(wèn)題。今天的大模型本身就是一個(gè)系統問(wèn)題、一個(gè)工程問(wèn)題。

《深網(wǎng)》:所以說(shuō)不能僅靠算法工程師?

張宏江:對,這已經(jīng)完全變成系統工程。你看大模型的代表性文章,就是GPT-3那篇文章,三十幾個(gè)作者,包括工程、算法、數據等方面。不光需要懂深度學(xué)習的,還需要懂計算機架構、訓練架構、計算機平臺的。

《深網(wǎng)》:如何將不同細分領(lǐng)域的領(lǐng)軍學(xué)者揉成一個(gè)有凝聚力的團隊?

張宏江:做大模型、大系統,我們需要一種新的組織結構。傳統的研究院架構沒(méi)法做成GPT-3大模型這種事。

傳統研究院,會(huì )按照不同領(lǐng)域不同研究方向招人,然后按專(zhuān)業(yè)各自分組,每個(gè)組都有一個(gè)manager,很容易變成一個(gè)孤島。

因為每個(gè)人都覺(jué)得自己目前做的那個(gè)問(wèn)題很重要,都想往前走,然后互相做的就是搶資源。

智源研究院恰恰不是這么來(lái)組織的,不一定要用院里的研究員,而是看大模型研究需要什么能力,再去找相關(guān)領(lǐng)域的領(lǐng)軍團隊。

《深網(wǎng)》:大模型需要集中力量辦大事,但很多企業(yè)更想把核心技術(shù)掌握在自己手中,智源怎么解決這個(gè)矛盾?

張宏江:大的平臺企業(yè),他們一定是希望什么東西都自己做。我們希望給那些中小企業(yè)提供技術(shù)支持。他們沒(méi)有能力自己做,也不希望大的平臺公司在這方面形成壟斷。

OpenAI成立之初的使命就是不希望AI被幾個(gè)巨頭壟斷。我們也希望推動(dòng)技術(shù)本身的發(fā)展,讓很多中小企業(yè)不要因為當前能力的局限而錯過(guò)一些機會(huì )。我們提供技術(shù),公司進(jìn)行工程化和產(chǎn)品化。

《深網(wǎng)》:您一直強調您成立智源并非是脫離退休狀態(tài)回到臺前,為什么堅持做幕后的角色?

張宏江:我的精力和聚焦的能力都不允許我在一線(xiàn),還是應該讓年輕人來(lái)做,功成不必在我。

而且你發(fā)現年輕人的悟性和學(xué)習能力都比你強,也確實(shí)沒(méi)有必要在前面擋著(zhù)別人。35歲以后,你的經(jīng)驗會(huì )開(kāi)始彌補你的創(chuàng )造性。所以這時(shí)候,你把自己的心態(tài)和精力調整一下,去支持年輕人,讓年輕人的研究變得更加有效,其實(shí)也很好。

《深網(wǎng)》:科研糾錯成本高,引路人很重要。

張宏江:我回國的時(shí)候已經(jīng)39歲了,當時(shí)帶著(zhù)團隊一撥20多歲的博士生和博士后,大部分工作是他們做出來(lái)的,但反過(guò)來(lái)問(wèn)他們當時(shí)在學(xué)校為什么做不出來(lái)同等的成績(jì)?引路人、鼓勵他們的人或者跟他們討論的人很重要。

今天我們中國的科研投資如此之大,我們做計算機的科研人員如此之多,而我們還沒(méi)有在計算機領(lǐng)域成為世界領(lǐng)軍。不是年輕人不夠努力或者年輕人不夠強,50歲以上的這撥人也非常關(guān)鍵——他們是否還能保持對事業(yè)的熱情?他們當初選擇這個(gè)行業(yè)是因為成績(jì)好,還是因為熱愛(ài)?

今天我們老一輩學(xué)者如果還在讀論文的話(huà),證明他還保留好奇心和熱情,再加上他們的經(jīng)驗,他們一定能跟年輕人搭起一個(gè)非常好的團隊。

年輕人非常強,再過(guò)20年他們一定會(huì )是世界領(lǐng)軍。

《深網(wǎng)》:您曾說(shuō)不能跟風(fēng)做研究院,在您看來(lái)如今的人工智能研究院與20年前的軟件學(xué)院有什么不同?

張宏江:第一點(diǎn),教育的本質(zhì)不是說(shuō)教會(huì )學(xué)生人工智能的某一門(mén)技術(shù),也不是教會(huì )深度學(xué)習的某一種調參方法,那可以叫職業(yè)學(xué)校來(lái)做。大學(xué)一定是培養人的學(xué)習能力、認知能力、思考能力、批評能力。

第二點(diǎn)是技術(shù)本身是永遠變化的。50年前大學(xué)里最吃香的專(zhuān)業(yè)是化工,30年前是電子工程,今天是人工智能。

任何一個(gè)熱門(mén)的東西過(guò)了5年后都會(huì )不熱。5年后這個(gè)風(fēng)過(guò)去了,人工智能這個(gè)系撤掉還是不撤掉?為什么不能在計算機系或者電子工程系里多開(kāi)一些人工智能的相關(guān)的課程?就像現在軟件學(xué)院做的事情跟計算機學(xué)院沒(méi)有什么區別了。

03?“任何一個(gè)熱門(mén)的東西過(guò)了五年后都會(huì )不熱”

《深網(wǎng)》:科學(xué)家如何成功轉型為企業(yè)家?

張宏江:我始終不認為我自己是一個(gè)特別成功的管理人員,更不是成功的企業(yè)家。

就轉型的話(huà),我在微軟后幾年也一直在做產(chǎn)品研發(fā)的管理,也看過(guò)一些產(chǎn)品銷(xiāo)售的問(wèn)題,到金山做CEO,這中間并不是一步跳過(guò)來(lái)的。

《深網(wǎng)》:但雷軍曾三顧茅廬請您出任金山CEO,他曾說(shuō)他看中您是因為覺(jué)得您的領(lǐng)導力很強。

張宏江:我們不管別人怎么說(shuō),我對自己有自己的認識。我們不應強求自己一定要為了跨界而跨界。一個(gè)人的最佳狀態(tài)就是能在自己喜歡的事情上持續保持熱情,持續做出成果。我本身之所以去產(chǎn)業(yè)界,其實(shí)是源自我對于挑戰的渴望。

《深網(wǎng)》:科學(xué)家、CEO、投資人這三重角色在您做智源研究院時(shí)是否帶來(lái)了不同的視角?

張宏江:在智源研究院理事長(cháng)這個(gè)身份上,三種角色會(huì )隨機跳轉。我們在計劃和衡量一個(gè)研究題目的時(shí)候,我完全是學(xué)者的態(tài)度去看這個(gè)題目本身的學(xué)術(shù)價(jià)值、突破的可能性有多大,不會(huì )看商業(yè)價(jià)值。而如果在評估一個(gè)科技成果轉化項目時(shí),我會(huì )把所有的學(xué)者思維抹掉,你要告訴我三年以后怎么賺錢(qián)。

我非常喜歡跟年輕人在一起。我的樂(lè )觀(guān)情緒來(lái)源于,我們真正看到一代比一代強,他們的包袱比我們身上的包袱少,有自信,知識面比我們寬,全球的視野比我們在他那個(gè)年紀的時(shí)候要強太多。

《深網(wǎng)》:您強調科研人員的passion非常重要,熱愛(ài)能夠被培養嗎?

張宏江:好奇心或者對于一件事情的熱愛(ài)確實(shí)很難培養,某一個(gè)領(lǐng)域讓你真的感興趣才能培養出來(lái)。

應試制度對好奇心本身不是件好事。我們每個(gè)人的IQ都有限,如果應試要求占掉你太多精力,可能就沒(méi)有那么大的帶寬來(lái)關(guān)心這些探索性的東西。

我們看今天大學(xué)的課程,對比《費曼物理學(xué)講義》這樣的書(shū),顯得太過(guò)枯燥。中國大學(xué)的教育似乎培養的都是工程師,卻忽略了很多圍繞“育人”本質(zhì)的工作。

譬如,很少去講一個(gè)物理定理的來(lái)龍去脈,科學(xué)家是個(gè)什么樣的人?新發(fā)現是在怎樣的情況下產(chǎn)生的?當時(shí)的問(wèn)題是什么?例如,人們是怎樣從認為太陽(yáng)圍著(zhù)地球轉到發(fā)現真相是反過(guò)來(lái)的,又是怎么發(fā)現地球不是平的而是圓的?像這些有趣的小故事都講的太少太少,但它們對培養人的興趣至關(guān)重要。

本文作者:程瀟熠,來(lái)源:深網(wǎng),原文標題:《對話(huà)張宏江:AI大爆炸至少將持續十年》

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