知乎對話阿里雲：剖析AI應用難題與未來趨勢

自AlphaGo接連戰勝李世石與柯潔後，越來越多從業者將AI看做科技行業的未來。大大小小的AI公司興起，國內外巨頭公司紛紛加速向AI轉型。但經歷祛魅後的AI，在過去幾年間卻並未獲得觀察者們預想的火箭式爆發。

“AI行業接下來可能有哪些發展？” “一線從業者如何看待其中的機會？”近日，知乎合夥人、CTO李大海與阿里巴巴副總裁、阿里雲智慧高階研究員賈揚清亮相知乎直播，與網友分享了他們對AI時代下行業趨勢、技術應用、個人成長等多個層面的洞察和思考。

談海內外異同，國內關注技術落地，海外試錯造就新機會
AI浪潮席捲全球，但國內外發展則各有所長。賈揚清在入職阿里巴巴前，曾在Facebook擔任研究主任，領導研究團隊為所有Facebook的應用程式構建大型通用AI平臺。李大海則於2006~2010年在Google任職高階工程師。兩位嘉賓均在國內外科技公司任職多年，這一經歷也造就了兩人寬闊的橫向視野。

正因如此，在面對主持人開場提出的“在AI研發和應用方面，國內科技企業和矽谷公司有哪些差別？”這一問題時，賈揚清、李大海觀點一致：國內科技公司和矽谷同行們的相近之處在於從業者都很用功，對前沿技術突破都有追求。差異點在於，國內公司較關注把方法和業務結合起來，更為看重技術落地；而矽谷公司為員工純粹的技術好奇心提供了更大試錯空間，“不經意灑下的種子”往往創造出意想不到的產業機會。

談發展趨勢， 從AI感知到AI決策的螺旋前進
AI相關話題持續火熱，僅在知乎上，“人工智慧”話題就有超過150萬人關注。

但對於“AI行業目前發展到哪一階段，是否看好”，吃瓜群眾們一直眾說紛紜，甚至就連一線從業者也有不同觀點。有人認為目前行業概念先行，充滿泡沫。也有人認為AI已有長足進步，未來3-5年發展可期。

對於這一話題，李大海表示，如果要判斷AI的發展階段，那麼首先需要了解發展的全景是什麼，而現在還很難預測人工智慧最終能發展到什麼程度。對人工智慧是否能達到“強人工智慧”（即完全透過圖靈測試，有意識、能進行情感層面的表達）他本人也持悲觀態度。但他更看好AI作為生產工具的應用空間，“大家所認為的泡沫其實是AI企業在探索商業模式過程中困境，但AI作為生產工具越來越強大，這是毋庸置疑的”。

賈揚清認為，AI發展最開始試圖繞過“感知”層面直接解決“決策”層面的問題，但事實上這條路走不通。隨後，AI行業開始專攻“感知”領域，發展到現在已經較為成熟，比如，AI的影像識別能力已經遠超人類；眼下，如何解決“決策”層面的問題，再次成為攻克的方向。“比如說，自動駕駛領域已經進化到可感知到周圍的人與車，但難點則在於，怎麼在不同條件下做出決策，規避感知到的障礙，這些問題更有挑戰性”。

談個人成長，上手能力很重要，AI人才正在“業務化”
AI作為最有前景的高科技行業，也創造了大量就業崗位，並且吸引了眾多程式設計師“轉型”。在直播中，AI行業的職業成長問題也成為網友關注焦點。

對於網友“工程AI與演算法AI哪個更有從業前景？”的提問，李大海表示，隨著技術迭代，未來AI的從業能力門檻會越來越低，相比“選A或者選B”這樣的演算法積累，工程師的基礎能力和學習能力更加重要。工程師需要具備 “T字形思維”，一橫代表處於平均水平線之上的動手能力，一豎則代表快速學習能力，能根據業務需求進行針對性的技能提升，才是工程師的立身和進階之本。

賈揚清則藉此提出一個大膽的觀點。他認為行業不存在演算法工程師的角色。換言之，未來行業只有兩個角色，一個是演算法研究人員，一個是應用工程師。而只會做簡單適配的“調參俠”是沒有市場的。

針對“AI工程師如何進階，如何能夠脫穎而出”的問題，賈揚清表示，當下的演算法已經像工具一樣普惠化，AI在演算法層面的創新正在變緩。因此實現AI的突破，需要演算法、系統、應用並行。如何找到實際應用場景，往往最能體現個人價值。

李大海則認為，在實際工作過程中AI是一個系統工程，“往往工程師90%的工作都跟演算法無關”。當下，業界較為成功的人或者團隊都在“業務化”，相比單純鑽研演算法，更重要的是瞭解使用者需求，並解決實際問題。

兩位大咖在知乎的這場直播對話吸引了眾多科技圈及AI圈從業者的關注，也引發知乎使用者在站內的二次討論。事實上，在知乎直播平臺，活躍著大量各領域專業人士與多元話題，從畢志飛與王瑞恩的直播辯論，到張亮與許先哲的文化對談，他們在文字分享之外，透過直播形式講述見解，分享真知，直播也成為了知乎專業內容生產與消費的重要場景。

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文章轉自雲棲號，本文一切觀點和視覺計算無關