2018年1月28日上午，《麻省理工科技評論》新興科技峰會EmTech China于北京國貿(mào)大酒店正式召開。
麻省理工科技評論中文版CCO Irene Chen主持了圓桌論壇《云端上的AI風(fēng)暴》，阿里巴巴技術(shù)委員會主席王堅和亞馬遜AWS首席科學(xué)家Animashree Anandkumar參與了這一話題。
雙方就分別就阿里巴巴的阿里云同亞馬遜的AWS未來在公有云領(lǐng)域的競爭發(fā)表觀點；同時王堅也談到城市大腦的下一發(fā)展目標(biāo)，Anandkumar對AI技術(shù)如何推廣提出可行性建議。
以下訪談全文：
Irene Chen：我記得在麻省理工科技評論去年的文章當(dāng)中，有一篇標(biāo)題讓我非常印象深刻，講到的事情是云端將會成為未來AI決勝的主戰(zhàn)場。今天在臺上兩位，是來自阿里巴巴的王堅博士與來自亞馬遜AWS的Anandkumar。毫無疑問這會是將來全世界最重要的兩家公有云平臺公司，甚至于可以說這會是兩家未來最重要的AI公司。
第一個問題想先請教兩位，怎么看待阿里巴巴的阿里云同亞馬遜的AWS未來在公有云領(lǐng)域的競爭？
王堅：其實，關(guān)于云和AI的關(guān)系，我覺得可以用另外一個角度重新描述一下，我把云想象成Internet（互聯(lián)網(wǎng)），因為Cloud（云）這個詞有很多的歧義。實際上是說，將來整個Internet是AI非常重要的承載主體。
此外，AI與計算的關(guān)系也很有意義。云計算也是我們做城市大腦的原因。AI，或者是我說的MI（機(jī)器智能），是消耗計算資源最多的應(yīng)用場景。您講的AI in the Cloud（全部在云端）在未來至少有兩個事情是非常激動人心的： 1）AI一定是在互聯(lián)網(wǎng)上，盡管可能是在互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備上，但也是在互聯(lián)網(wǎng)上的；2）它所消耗掉的計算資源可能是史無前例的。
Animashree Anandkumar：我很同意，剛才我也聽到有嘉賓說到AI是就像是新的電力，那么在我看來，云就是電網(wǎng)，能夠讓不同的硬件或者是結(jié)構(gòu)都能夠接入進(jìn)來。因此，需要確保AI在不同的機(jī)器和設(shè)備上都可以使用。所以我非常同意王博士的觀點，我們需要有一種靈活性的概念，云到底是什么。
Irene Chen：現(xiàn)在我們看到很多的AI應(yīng)用都是在終端，比如說智能手機(jī)、智能音箱，但AI需要很強(qiáng)大的運(yùn)算能力，所以云應(yīng)該是AI的一個歸屬平臺。可不可以談一談，在未來我們所謂的客戶端跟云端上的AI要怎樣發(fā)展：是要進(jìn)一步整合、還是透過什么機(jī)制去連接，才能夠讓AI或者是MI的效率更高？
Animashree Anandkumar：這個領(lǐng)域發(fā)展很快，深度學(xué)習(xí)除了學(xué)習(xí)本身，應(yīng)用場景也很重要。目前在云端和設(shè)備上所做的改進(jìn)，在未來要考慮一下如何在這兩端之間進(jìn)行資源的分配。我剛才提到，大多數(shù)的計算都是發(fā)生在云端上的，但是它很昂貴，需要很多的數(shù)據(jù)。如果要把這個模型載入到終端設(shè)備上，我們現(xiàn)在還面臨的一個挑戰(zhàn)就是如何壓縮模型，讓它能夠在適用不同體量的設(shè)備。
比如阿里在這個方面有很多經(jīng)驗可以分享，我們也有一個項目叫DeepLens，希望在不同的設(shè)備上都能夠應(yīng)用這些AI模型。安裝好DeepLens之后，你可以直接運(yùn)行這些模型進(jìn)行不同的深度學(xué)習(xí)。我們看到，有很多物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備都在使用不同形式的AI應(yīng)用。
王堅：關(guān)于AI在終端上還是在云上，我覺得這不是非常準(zhǔn)確的描述。我自己的理解，AI一定會既在終端上，也在云上。現(xiàn)在哪怕是一個音箱，都一定是連在互聯(lián)網(wǎng)上的。實際上，AI已經(jīng)分布在了互聯(lián)網(wǎng)上，只不過最后需要一個終端來最終使用。
此外，從我自己做cloud company（云公司）的角度講，相比于云還是終端，我都覺得 真正的核心還是計算，不論云端還是終端都需要分配計算資源。
但是，AI資源在云端和終端的需求是不一樣的。如果在終端上需要一個晶體管的話，在云上一定會用到100個甚至1000個晶體管。也就是對于所謂的分布式AI來說，在云端用掉的計算能力一定會超過終端。 所以我覺得這是一個分布式AI的年代，AI無處不在，一起協(xié)同工作才會出現(xiàn)真正的AI。
Irene Chen：謝謝博士，我接下來各自有兩個比較短的問題，想請教一下。過去兩年您教育市場上很多人有關(guān)城市大腦的事情，接下來的兩年，城市大腦的下一個階段目標(biāo)會是什么？
王堅：我認(rèn)為下一個階段的目標(biāo)，就是讓世界上每個城市都取消車輛的限行，也就是讓現(xiàn)在所有的道路，因為有數(shù)據(jù)和大腦，發(fā)揮到最高的效率。我認(rèn)為現(xiàn)在的道路資源是足夠的，但沒有進(jìn)行優(yōu)化。
而更長遠(yuǎn)的目標(biāo)，應(yīng)該不只是像波士頓一樣把道路修到地下去。這個世界本來是不需要修那么多路的，我們現(xiàn)在不得不這么做，是因為資源的利用效率不高。今天的中國，每個城市大概都要拿出20%-25%的土地來修路，我們相信，如果經(jīng)過城市大腦的努力，幫助城市省下5%的土地資源，將為社會提供一筆巨大的財富，也會開啟巨大的市場。
Irene Chen：我的接下來一個問題想問Andandkumar，從一個科學(xué)家的角度來說，AI要如何進(jìn)行普及和推廣？
Animashree Anandkumar：談到這點，我認(rèn)為可以有不同的形式。
其中一點是要確保每個人都能夠獲得AI。AI是沒有國界的，我們想讓每一個愿意從事AI研究的人都能夠接觸到它。有很多的AI實驗都需要大量的計算資源，在過去，這是需要超級計算機(jī)來完成的。但是現(xiàn)在，云端已經(jīng)成為了AI走向了大眾的途徑。所以我們有很多的項目用于研究、教育或者是非營利機(jī)構(gòu)以及初創(chuàng)企業(yè)，我們希望他們都能夠非常輕易地獲得我們的AI研究資源。
第二點就是要實現(xiàn)全球化。當(dāng)前許多的研究基本上都是使用英語的，比如說語音識別主要是用英語及其各種口音來做實驗。但我們希望能夠進(jìn)一步推廣，確保不同的地域都有機(jī)會進(jìn)行跨語言和跨文化的識別和研究。我們在輸入這些數(shù)據(jù)的時候，要確保它的多樣化和無偏見，即消除性別和任何形式的種族偏見。有了這些數(shù)據(jù)，我們才能夠確保它的輸出。
因為，即便是語言這樣輸入都會有一些偏見。我們把帶有偏見的文化輸入到AI體系的時候，它會蔓延到整個體系中去，這是非常危險的事情。所以我們有一些全新的研究，去探索公平對于人工智能的意義，以及我們又能夠采用什么行動來確保數(shù)據(jù)的公平性，從而讓每個人都能公平地使用資源。
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