複旦管院老師談人工智能的未來(附視頻)
原標題：【視頻】人工智能的未來：三種哲學理論與N種商業模式【MBAChina網訊】在行業巨頭周全向人工智能轉移的關鍵競合時期，若何精準着陸應用場景，釋放技術的商業價值?複旦大學辦理學院聯•首 CxO Talk人工智能特輯，邀請人工智能領域領銜“中國獨角獸”的進擊者——馭勢汽車科技總經理、複旦大學黃波校友(圖中)，水岩科技創始人兼CEO呂江师长教师(圖右)，和從事人工智能哲學钻研的複旦大學哲學學院徐英瑾傳授(圖左)，配合探究人工智能技術在自動駕駛與智能物流、供應鍊等場景中的深度結合，提出可供借鑒的AI商業模式，同時為我們帶來哲學層戶外親子玩具槍,面的思虑。
“無人駕駛大規模的商業化落地将會發生在2020年以後。”
“一個自動化的倉庫裡，機免膠自粘假睫毛,器人能節省大約80%的人工。”
“關于人工智能的未來有三種理論，一種叫烏托邦論，第二種是人類滅亡論，第三種是泡沫論。”
01
黃波
馭勢(上海)汽車科技有限公司總經理
複旦大學校友
今天我跟大师分享的主題是“行無拘谨，心馭未來”。“時來六合皆同力，運去英雄不自由”，不少時候我們順勢而為便可以事半功倍，反之則可能事倍功半。我們選擇創業，總是但愿選擇一個能夠在大趨勢裡比較首要的事變來做。
跟着計算能力的提高、數據的積累和算法的改進，近来幾年人工智能不斷在一些垂直應用領域获得發展，比較火的是人臉識别、語音識别，還有機器人、無人機、無人駕駛汽車等。大师可能會問：為什麼無人駕駛是一個必定的趨勢?判斷一個産業起首看它的市場有多大，無人駕駛市場跟汽車相關，汽車市場自己毫無疑問是一個萬億級美金的市場;無人駕駛也跟出行和物流相關，都是很是庞大的市場。
跟着無人駕駛的到來，商業形态也會發生變化。我們平時的出行可以抽象成是一個點到點的移動。在這個移動過程中若是不必要關注駕駛自己，那我們在這個移動空間裡面可以做什麼呢?這有很是大的想象空間，也會引發商業形态上的不少變化。以後的停車場可能就會纷歧樣，不必要那麼多停車場，归正是無人駕駛，服務的時候在都會裡面兜圈子，不平務了可以到郊區很大的停車場裡面去。從社會效益來看，無人駕駛對交通變乱的減少、環境生态的提高也是很是首要的。在美國，摩根斯坦利做了一個統計，若是無人駕駛真的實施，這個社會的收益總額将達到美國GDP的13%，這無疑是一個很大的市場。
我們說在未來的20年，汽車領域的大變局将是新能源、同享化、智能化、網聯化。現在不少的車企、互聯網公司和初創公司都在做與無人駕駛相關的事變，可是從某種角度上來說，真正直規模的商業化落地将會發生在2020年以後。這是我們對整個産業的預估。
無人駕駛的商業化落地，最先會從一些限制區域開始。因為廣義路面及大眾門路的路況很是複雜，國家的政策法規也有分歧的限定，我們選擇在限制區域操纵無人駕駛技術解決一些實際問題。好比說機場停車場到航站樓之間的接駁、産業新城裡的微循環、智能小區裡的無人巡邏車等。而在物流領域，我們專注于無人駕駛在機場物流、廠區物流及口岸物流的應用。
02
呂江
水岩科技創始人兼CEO
我今天講講我們正在做的創業項目——在倉庫裡的機器人，并且是“群體的機器人去除黃褐斑,”。
我們手機裡不少APP都有AI的成份，人工智能已經深刻大师的糊口。AI對大师有利處還是害處，現在有各種各樣的讨論，我個人的感觉是：AI确實可以從一些方面幫助我們人類。那麼它能從哪些方面幫助我們呢?有一些事變有比較清晰的規則，好比圍棋，它的規則很是清晰，邊際也很是清晰，就很是合适AI做，這對職業棋手的打擊是無與倫比的;有一些是必要大量重複性的事情，像大數據的阐發;還有一些對AI來講比較難，事變的邊際、規則不是那麼清晰，AI對它也有用，但不是出格有決定性。
為什麼我們要把我們的機器人、人工智能應用到物風行業呢?因為物風行業在社會民生中起着基石的感化，從人球版分析,類社會構成開始就已有雛形，乃至連螞蟻社會都有“物流”的身影。物流在中國的GDP占比是14.8%，中國的物流市場是全世界最大的物流市場。我們現在比任何時候都依賴物流，特别是電商來了以後，并且這個趨勢是不成逆的。我們必要更佳、更快、更準确、更平安的物流形态，機器人、人工智能在物流這個行業裡面能夠起到大幅晋升效力、增长準确性，并低落人力本錢的感化。
以後的倉庫将是什麼樣的呢?再也不那麼零亂，再也不必要那麼多人力，而是由一群機器人駝着貨架穿梭此中。我們的機器人因此集群協作的方法事情的，今朝單個機器人可以承載的量是500公斤到2000公斤，機器人淨高283毫米，可以搬運多種情势的貨架。隻必要四樣東西，我們便可以搭建一個自動化的機器人倉庫：機器人、配套設計的貨架、事情站系統、後台的倉庫辦理系統。就像搭積木一樣，根據客戶的業務量計算出必要几多台機器人，几多個貨架，兩周以内一個自動化的倉庫便可交付，在靈活性方面具备很大的優勢。同時機器人能夠節約大約80%的人工，原來一個倉庫必要200人進行檢貨、打包、發貨，現在隻需大要40人做打包的事情，剩下的檢貨全数由機器人來完成。
03
徐英瑾
複旦大學哲學學院傳授
關于人工智能的未來有三種理論，一種叫烏托邦論，第二種是人類滅亡論，第三種實際上是學院派的觀點，是“泡沫論”。根據此論，人工智能現在還有不少基礎性問題必要钻研，是一些商業“大牛”們在将人工智能的泡沫吹大。其實人工智能這門學問一點都不新，上世紀50年月末60年月初的時候就有這門學問了。
我們今天所說的人工智能經曆了三個階段，第一個是追夢階段，是1956年開始的，像我們所說的人工智能界的一些“大牛”——司馬賀、明斯基，他們都是追夢人，他們要造通用智能機，他們不忘初心，奮勇前進。第二個階段則回到現實，腳踏實地，因為從業者漸漸發現夢太遙遠。現在屬于第三個階段，頭腦發漲期，指通過深度學習的一些進步，試圖達到通用機的程度。但我認為，現在靠深度學習，靠機器學習、數據發掘造出來的東西不成能成長為通用型人工智能系統。
機器的目標是為了消滅行當裡面的重複勞動，否則我們為什麼要去造機器?以是在這件事變上，消滅重複勞動的機器其实不可骇。真正可怕的是你和它談唐詩宋詞，它談得比你好，而談詩歌可不算簡單重複勞動。隻有這樣的通用機才可以“秒殺”我們。具體而言，以下兩個領域内的機器人若是可以研制出來，将很大水平上幫助我們判斷通用人工智能是不是可行：一是家政機器人，一是軍用戰争機器人。因為两者的運作都必要很是明顯的語境靈活性。
若是站在認知生理學的角度來看，人類的大腦是有本身分歧的分區，現在的問題是，其实不是所有的人工智能的行業分工和我們既有的大腦分工是同步的。聽覺、視覺的分工聽上去像是和我們大腦有對應的皮層，可是我們大腦沒有自動駕駛的皮層，你能夠在我們大腦裡面找到一個皮層專門負責駕駛嗎?不成能的。此外一個問題，我們要不要把人類的結構做進計算機裡，讓它具备一個自我創新的動力?這是一個很大的問題，牽扯到動機和智能之間的關系。
總而言之，我提到剛才的問題有些難題是在哲學層面上的，有些難題是在生理學層面上，有些難題多是在計算的設置上，也就是說所有的這些難題都有一個共通的特點：他們都牽扯到我們學科钻研的基礎。在這些基礎钻研還沒有搞清晰的情況下，就妄语二三年、十年以後我們人類被機器打敗，這是很是不科學的說法。
聯·首 CxO Talk
是由複旦大學辦理學院打造的跨界領導力與超過思維 “隘口”的開放式體驗空間 。每輯将邀請1-2位國際化CxO，站上這一交互性“舞台”。他們是 “跨界者”與“超過者”，将企業戰略“翻譯”成為本領域的執行語言，超過從專業性到客戶化的鴻溝。他們通過對業務寬度與深度的思虑來從新定義CEO、COO、CMO、CFO、CIO、CHRO，首席内容官、首席産品官、首席數字官等各種CxO脚色。在這個“舞台”上，我們同時能看到這位CXO自己的故事。讓講者更真實的面對本身，也面對舞台另外一真個複旦人。
編輯：張雪純
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