阿里研究员吴翰清:世界需要什么样的智能系统?

技术小能手 2019-07-15

大数据 互联网 人工智能 基础设施

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阿里妹导读:吴翰清,被大家亲切地称为“小黑”“道哥”。他是阿里巴巴研究员,更是一位“白帽黑客”。15岁,考入西安交大少年班,毕业后应聘阿里。23岁,成为阿里最年轻的高级技术专家。32岁,被评选为2017年度全球35位35岁以下的青年科技创新人才(TR35)。网上有许多关于他的猜测,然而,他始终保持低调,专注于自己热爱的事业。2014年之后,他几乎不再写文章;但在今天,他有话想说,关于自己,关于科技,关于未来,说给你听,说给世界听。

不得不说的话

在过去的18个月里,我拒绝了所有的采访,投入了全部的精力专心在做一件事情。所以我想先借着这篇文章澄清一下18个月以来网上的所有关于我的新闻、抖音视频等,都是好事者编撰的我的段子,用来吸取流量的假新闻。这些假新闻让我很苦恼,因为这些新闻将我描绘成为了我最不想成为的人,里面的我是一个符号,而不是真实的我。我为此专门给今日头条写过信,要求审核并过滤这类不实传播,但只清净了一个月。我想再进一步只有向监管部门反馈,以及继续保留法律追责的权利。

这些未经我许可的新闻和视频,将我描绘成了一个无所不能的人,连带着马老师也受到了牵连。我想有没有我,马老师都睡得很安稳。阿里的安全是上千名工程师共同努力的结果,我一个人的力量在其中的贡献极其微薄。我也从没有黑过阿里的网站,只是以前因为工作性质在授权的情况下对阿里的业务系统做过很多的安全测试。我们不应该捧吹以破坏为目的的黑客,那是犯罪,是我最不想成为的人。我过去的工作是对抗黑客攻击,打击网络犯罪,因此以破坏系统的黑客来描述曾经的我,是对我最大的羞辱。真正的黑客精神是挑战权威,追求开放、自由,而并非入侵计算机系统。我想是时候终止这些不正确的传播了。

至于我过去取得的一点不足为人道的成就,我想99%的读者都没搞明白我为什么会在2017年被评为 MIT TR35,大家只是在看个热闹,鼓鼓掌。但我不需要这样的掌声,我不需要大家为我个人鼓掌,我希望大家是为我的作品鼓掌。这也是为什么在2014年以后我几乎不再写文章的原因。我希望大家记住的是我的作品,我对社会的贡献,而非我个人的成长轨迹。从这个角度来看,我对自己还非常不满意,人们关注我的经历多过我的作品,所以我还得加倍努力。

就我个人来说,从2017年下半年开始,我离开了网络安全领域,进入到了今天大家所说的人工智能领域。我带领团队在浙江,在上海,在重庆建设了很多关键的基础设施系统。尤其是2018年在上海做的事情,倾注了我的所有心血,我从来没有如此认真地做过一件事情,结果也很好。只是这些事情并不曾对外宣传,故不为外人所知。这18个月来关于我个人的假新闻满天飞,让我哭笑不得,因为这些段子手连我最引以为豪的事情都没搞清楚。

所以我今天决定写一篇文章,作为一名工程师,我想把我对未来的判断写下来,也许可以帮助一些人少走一点弯路。只代表个人的看法,不代表公司的观点。

科技的进步是为了解放生产力

我将生产力的进步分为五个阶段:体力劳动,机械化,电气化,信息化,智能化。其中每一次科技的进步,都会带来生产力的解放,对社会的改变是巨大的。

在140年前发生的第二次科技革命,让电力深入到各行各业。自从中央发电站和交流电变压器等关键技术构建的电力基础设施成型后,获取电力的成本逐渐降低,各种各样的电气应用开始涌现,人们获取到了新的、稳定的能源。

我们现在知道电力最早是应用在电话、电报、电灯上的,也正是电气照明这一需求,拉动了电力基础设施的发展。因为在当时电力的用途比较单调,并没有今天这么琳琅满目的电器。在100年前爱迪生通用电气与威斯汀豪斯之间的主要竞争就是聚焦在电气照明领域。我们很难说在这个过程中,到底是电灯泡更重要,还是发电站更重要。我曾经比喻说当前云计算面临的窘境,就是「中央发电站」已经造出来了,我们有单集群上万台服务器规模的算力基础设施,但是「电灯泡」在哪里却没有找到。我们用「中央发电站」在点「煤气灯」,今天托管在云计算上的业务,大多数依然是「信息化系统」。而理想中的会消耗大量算力的应用,应当是「智能化系统」。我们一直在苦苦追寻云计算的「电灯泡应用」,却求之不得。

这里需要讲清楚「信息化系统」和「智能化系统」的区别。我认为「信息化系统」的本质是编辑数据库,一个业务系统如果存在大量人工交互,依赖于人提交表单来完成业务,那么就是一个信息化系统。而我理想中的「智能化系统」,应该是以自动完成任务为目的,以任务作为输入,以完成的结果作为输出,中间的过程应该是机器高度自动化完成的。以其完成任务的复杂度,来评价其智能程度的高低。

从这个角度看,「智能手机」并不智能,依然是个「信息化系统」。市面上形形色色的智能系统也都只是冠上了智能的名号在鱼目混珠。我并不是说「信息化系统」没有价值,信息化系统很有价值,但不是下个时代的东西。自从计算机技术发展以来,产生的各色各样的信息化系统极大地改变了世界,完成了从「电气化」到「信息化」转型升级的重要一步。这就是我们看到各色各样的计算机系统开始应用在各个领域,帮助人们更加高效的管理工作和提供服务。

互联网在这一过程中扮演了放大作用。我认为互联网本身并不是生产力,互联网只是连接了成千上万个信息化系统,从而具备了规模效应。互联网是规模经济,能让一个系统的价值实现上千倍、上万倍的放大,但是生产力是信息化系统本身提供的。能够接收互联网连接服务的终端,是浏览器,是 iOS 和 Android,这些端的演进本身是重要的。百度通过互联网连接了人和信息,腾讯通过互联网连接人和人,阿里通过互联网连接了人和信息化服务。但是这些都不是下一个时代的东西。

下一个时代会发生的事情,首先是出现智能化系统对信息化系统的升级换代,然后会出现通过互联网连接所有智能化系统的公司。智能化对信息化的升级换代,是一次巨大的生产力进步,处于社会变革中的商业公司的结局是适者生存。从历史来看,在信息化时代的PC操作系统升级换代到移动操作系统,其过程就是天翻地覆的。苹果的iPhone 发布之后,所有的开发者都不再给微软的 Windows 写软件,而转去给 iOS 写软件,对微软带来了强烈的冲击,如果不是微软后来又抓住了云计算的机遇,就很可能会从此一蹶不振。从商业发展的角度看类似事件一定会发生,在信息化时代的庞然大物很可能随着一次生产力的变革就变得无足轻重。那么现在所有的问题在于,未来世界需要的智能系统到底是什么?

让机器获得智能,一直是计算机科学家孜孜以求的事情。在过去简单的专家系统,依靠经验和规则,也能处理简单的任务。但有一个弊病是对于专家经验未覆盖的异常情况,机器就不知道怎么处理了。所以后来出现了数据驱动诞生的智能。

我们看到当机器具备一定的智能后,就能处理相对简单的任务,从而部分地解放人的生产力,此时增加机器规模就等同于增加人力的规模。而机器智能和人的智能又各有所长,机器运算量大且不知疲倦,因此对于很多工作都有可能做到精细化管理。这往往能带来成本的节约。

比如在过去公交车的排班是按照经验,在一个线路里设置好公交车的数量,但是如果市民的出行情况发生波动时,公交车的供需关系之间一定会存在差异,有的线路会繁忙,有的线路则会空闲,从而出现资源的浪费。要解决这一问题需要先统计清楚每辆公交车每一趟的精确载客人数,再依靠机器智能精细化的调度公交车到不同的线路,就能在同等资源下实现效率最优。因此使用机器智能的好处是显而易见的。

五年前做不出大规模的机器智能系统

我们看到在生产力发展的过程中,从信息化到智能化的这一转型升级正在到来,已经到了爆发的前夜。这得益于四项技术的成熟:云计算、大数据、IoT、网络连接技术。

我们知道机器智能当前的发展是得益于对脑科学的研究,以及算力的进步,让神经网络进化到了深度学习,从而在视觉、语音等领域有了重大突破。算力的重要性毋庸置疑,但是光有算力依然难以在实际的应用中取得成功,还需要其他几项技术的成熟。在当前的技术环境来说,云计算为智能提供了足够的算力,是算力基础设施;大数据技术提供了数据处理的方法论和工具,是数据基础设施(当前还没有垄断性的数据基础设施,碎片化严重);IoT 技术将智能设备的成本降到了足够低,为部署丰富的神经元感知设备提供了基础;网络连接技术,从4G到5G,为数据的高速传输提供了重要基础。

如果有科技树这种说法的话,那么机器智能的大规模应用,就需要先点亮前四个技术,这是基础。在五年以前,这几项技术的成本是制约我们将智能技术大规模应用的主要瓶颈。到今天已经逐渐成熟了。

在一项新技术刚出现的时候,我们往往会遇到两个问题。

第一个问题是人才的稀缺性问题。我们知道一个懂深度学习或其他机器智能技术的博士生刚毕业的年薪可能比得上一个工作了十年的程序员。业界各处都需要机器智能,供不应求。

第二个问题是技术的成本问题。新技术刚出来的成本一定是昂贵的,就像云计算刚出来的时候也是先解决能力问题,再解决效率问题。我前些时看一个报告,AWS 的 EC2 推出到现在连续降价了57次。我们熟知的摩尔定律,计算的性能每18个月翻一倍,也就意味着同等算力的硬件每18个月会降一半的成本。机器智能作为新技术也有同样的规律,在一开始我们不要指望它的成本会足够便宜到能进入千家万户,新技术的普及需要时间。只是我们往往迫不及待。

这两个问题决定了机器智能在一开始的时候,应该首先被应用在对社会效率撬动最大的那个点上。从商业上我们要找到这样的场景,来让这项技术脱离实验室,走向社会,通过商业来源源不断的滋养这项技术的迅速成长。

世界需要什么样的机器智能系统

这两个问题随着时间的推移很快就能解决。但今天产业界真正碰到的问题我认为是搞偏了方向。这体现在两个方面。

第一个问题是未来不应该存在一个「人工智能」的产业,我们今天的分类就分错了。就像自电力基础设施诞生以来,各行各业都需要用电,因此电力成为了一个关键生产要素。我认为未来智能也是一个关键生产要素,每个行业都需要,因此不需要单独划分一个人工智能产业。单独搞了一个人工智能产业,反倒不知道这些公司在干什么了,这些公司自己也产生了困惑。最终应该像今天的零售业一样,每个做零售的都有个电商部门,会通过互联网来做营销和销售。未来每个企业也应该有一个部门,就是负责他们的智能系统的建设与训练。要像训练宠物一样训练智能系统,使他具备智能。这不是某一家人工智能公司要做的事情,而是每家公司都要自己做的事情。

第二个问题和机器智能技术的发展有关。因为最近这次机器智能的热点是从深度学习开始,在视觉、语音等领域有了巨大突破,因此产业化后的企业往往都是在做视觉、语音、自然语言处理等工作。但是我们千万别忘了完整的人脑智能是从「感知」到「行动」,并通过不断的反馈完成高频率的协同,最终诞生了智能。

只做「感知」是一个巨大的误区,从技术上讲没有问题,但是从商业上讲创造的社会价值就很有限了,因为其解放的生产力相对是有限的。

从生产力发展的角度来讲,评判一个智能系统的社会价值,应该以它解放生产力的多少来衡量。只做「感知」就是只能看,但是做了这么多大型项目后,我发现所有的价值创造都是在于「处置」环节。因此只做感知,很难讲清楚投入产出是否值得,但是一旦开始进入到「行动」环节,就会开始解放生产力,价值是可被量化的。这里的行动,是机器智能实现了对人力或其他设备的调度。

实际上从技术发展的角度看,我们早就拥有了让机器智能做决策的能力。搜索引擎和个性化推荐,就是典型的通过机器智能做决策。通过每天处理海量的数据,最终实现精细化的匹配。

所以我认为一个完整的「智能系统」,是包含了「感知」与「行动」,其中支撑行动的是决策和调度的技术。而衡量这个智能系统是否有价值的标准,是看其解放的生产力的多少。

遗憾的是,到今天为止我认为业界并不存在一个理想的「智能系统」。业界当前的状态我称之为「有智能,没系统」。很多人工智能的创业公司拥有局部的智能能力,比如视觉、语音、NLP、知识图谱、搜索、推荐等中的一项或多项技术,但是很少有公司有完整的技术栈。而像 BAT 等公司具备完整的技术栈,但是却并没有将所有的技术整合成为「感知」+「行动」的一个完整系统,而是各项技术以碎片化的形式存在。尤其是将所有技术应用到某一个具体场景中解决某一个具体问题的,更是寥寥无几,而这正是催生出这一智能系统的关键所在。所以这是一个工程化的问题,工程化的挑战在于整合所有智能技术,实现完整的「感知」+「行动」能力,并有效的控制成本,实现对开发者友好的接口。

在智能技术的角度来看,「自动驾驶」和「智能音箱」是两个完整的从「感知」到「行动」闭环的场景。我认为这两个场景可以用来打磨机器智能技术,但是当前在商业上比较难成功。「自动驾驶」解放了所有的驾驶员,对解放生产力的价值非常明显,但是因为受制于今天城市的道路基础设施,因此对老城市的意义不大。今天城市的道路不是为自动驾驶设计的,也很难容纳下自动驾驶的汽车。因此自动驾驶更适合航空、航海、物流等领域,商业范围一下小了很多。「智能音箱」综合了多项机器智能技术,其核心技术「对话机器人」被称为人工智能领域的圣杯,想要做好难度相当之大。但是「智能音箱」当前的阶段对家庭中各种任务的生产力解放极其有限,价值很难讲清楚,最后沦为玩物的可能性比较大。尽管如此,随着时间的推移,随着基础设施的更新换代,这两项技术也会逐渐焕发出他们的生命力。

如果用航空业来比喻的话,今天的智能技术,就好比造飞机,市面上已经有了很多零件和引擎,但是所有的厂商都拿着零件当飞机卖,客户以为他买了一架飞机,其实只是买了个零件(因为生产力并没有得到多大的解放)。而今天真正的难点在于飞机设计图纸都还没有。

所以我打算先画一张,造架飞机玩玩。

构建智能时代

飞机想要真正飞上天,还需要几个东西。

首先是飞行员。飞行员不一定要懂得怎么造飞机,造飞机是个门槛很高的活。但是飞行员要懂得怎么开飞机,最后还要让人人都能坐飞机。我认为飞行员就是未来各个企业里智能部门的员工,他们负责训练买来的智能系统,让智能系统真正具备智能。由于各个企业拥有的数据的不同,以及「飞行员」技能的高低和责任心,最后的各个企业的智能系统的聪明程度也会出现差异。世界是丰富多彩的。

其次是航道。我认为航道依然是基础设施提供商的,包括运营商、云计算厂商等。

最后是机场。机场需要负责所有航班的调度和协同,为所有的飞机提供服务。这是最有意思的地方。我认为「机场」是最后真正的商业模式,就像苹果的 AppStore一样。

我认为在智能时代的「机场」,最重要的工作是给机器智能系统提供服务,而并非给人提供服务。

想象一下未来互联网里,70%-80%的人口是机器智能,他们处理了未来世界的绝大多数工作,而每一个机器智能又是有一个主人的。其主人可以是个人,也可以是组织,但都是有主权的。每一个机器智能存在的目标都是为了完成某个或多个任务。那么为所有的机器智能提供服务,就会是一个巨大的商业模式。

机器智能系统的自动协同是通往未来的关键路径

同时我也认为当前的机器智能产业,过于重视人与机器的交互,而忽视了机器与机器的交互。而后者才是更重要的事情。因为人与机器的交互依然是回到了信息化系统的老路上去,而机器与机器的自动协同,则是在进一步将智能系统的价值实现规模放大。

因此未来有必要给所有的机器智能定义一套语言,他们之间的交流可以像人一样拥有自己的语言,实现简单的逻辑。而所有机器智能之间的交互与协同,是不需要人工干预的,就像你家的孩子与邻居家的孩子自己会去玩耍一样,你不需要干预到他们的交流之中,他们自己会各取所需地完成各自的任务。

以「一网通办」的业务举例。在当前一网通办的主流实现办法是将政府各委办局的数据实现全量汇聚后,进行数据治理,并梳理流程,重塑业务。这种大数据应用的思路依然是停留在信息化建设的老路上,其弊端是想推动新技术落地的前提是流程先改革,同时各个不同地区的高度定制化导致很难在全国实现规模化的产品。但其实也可以有另外一种智能化的建设思路,让每个委办局自己建一个机器智能系统,其任务就是代替公务员处理各自的窗口业务。当市民来提交一个申请时,经过认证后,该委办局的机器智能系统就根据所需材料,自行向其他委办局的机器智能系统发出协同请求,经过几轮机器智能之间的交流和协同之后,市民很快就得到了他想要的结果。这种多个机器智能系统之间自动协同的机制,对流程的冲击明显会小很多。

机器智能之间的交互与协同需要通过网络连接到一起,但安全性是可控的,因为是业务之间的协同,而并非数据本身发生了交换。因为每一个机器智能都有自己的主人,所有的训练过程也都发生在其主体内部,因此数据并不需要被拿出来交换共享。主人可以设定机器智能什么能说,什么不能说,所有的安全控制都发生在智能系统内部,而一旦连接到互联网要与其他机器智能协同或使用「机场」提供的服务,就会转为「默认不信任」模式。

至于机器智能系统到底部署在公共云还是专有云,这并不是一个重要的问题,主人爱部署在哪里就部署在哪里。所以时至今日,云计算依然有被管道化的危险,就像运营商被互联网内容提供商管道化一样,未来云计算厂商也可能会被智能厂商管道化。因为云计算和大数据都不是智能。

A组

也因此,为了以上这些构想,我受命在阿里云成立「A组」。「A组」成立的使命就是为了构建出这一机器智能系统,让智能时代更快的到来。

我认为这是一件需要整个社会共同努力三十到五十年的事情,就像在过去的三十到五十年我们在信息化建设上付出的所有努力一样。

以上,就是我想对世界说的话。

我说,你听。

原文发布时间为:2019-07-15
本文作者:吴翰清
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2019-10-08
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