“深思考”杨志明： 人工智能在路上 “奇点”还在科幻中

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记者:今年8月，雷锋。搜索“雷锋”。在空.盛会召开之前，将在深圳举行一次具有全球影响力的人工智能和机器人创新大会届时，雷锋将发布“人工智能与机器人创新企业25强”名单。目前，我们正在走访人工智能和机器人领域的相关公司，筛选最终入选的公司名单。如果您想加入我们的名单，请联系:2020@leiphone。

《深度思维与深度人工智能》的创始人杨志明是本文中与我们交流创业项目的人。中国科学院博士杨志明在人工智能领域不断创业，努力工作了近10年。思维深度团队由自动化研究所、软件研究所、计算研究所和半导体研究所的资深科学家组成。

这是我的第四次冒险，第一次是信息安全，第二次是做web数据挖掘——类似于当前的用户肖像，用机器学习的方法来构建一个模型来预测用户的消费兴趣或行为，第三次是中文自然语言处理nlp行业应用，处理机器学习近十年来的来回。经过这些冒险，我们的R&D核心人员没有太大变化。

2014年，最初的nlp业务是稳定的，主要用于垂直行业的文本校对和语义理解，整个市场板块是固定的(出版社:上限更低)，所以我们开始关注我们现在正在做的事情。

我们“深入思考”人工智能“大脑”服务是一个完整的网络服务，包括图像识别、机器视觉、情感计算、中文自然语义处理以及作为底层网络服务的深度学习。我们还切入了一些专业领域:医疗保健、智能家居、智能养老和教育，并结合行业业务，利用人工智能技术解决一些行业的痛点。例如，如果一个医院的成像中心有10，000张x光片要看，一方面要花很多专业医生的时间，另一方面人们会累，可能会出错——我们可以通过机器筛选，将有健康问题的图像减少到一个小数量级，然后将这个小数量交给医生确认，这样可以大大提高效率，节省人力。

我们深以为人工智能在早期准备了大约一年，直到2015年8月才建立起来。技术服务开始进入行业，我们目前正与中国一家知名医院合作。只要我们有多年的技术储备和深入学习的实际应用，设计、训练和测试算法模型大约需要半年时间。

情感计算是我们的独特优势之一，也是我们的重点研发方向。基于这种多模态感知，我们利用深层神经网络算法，通过语音、语调、姿势、情感、动作、接触和语境语义来构建情感计算模型。

情绪计算本身可能不能解决问题，但是当与其他技术结合时，它可以更好地解决问题。例如，普通的客服机器人已经可以处理很多需求，而情感计算可以更加人性化，获得更好的服务体验。我们提倡的是带温度的技术(温暖和人性化)。此外，我们深深地认为我们正在做的是一个虚拟的人工智能机器人，它结合增强现实技术来实现机器人的“身体”，然后利用我们的情感计算引擎技术和人工智能“大脑”服务的深层思考来实现一个可以听、说、有情感和学习的虚拟人工智能机器人。事实上，如果加入人工智能技术如情绪计算，许多虚拟现实和增强现实的虚拟图像将会取得更好的效果。

人工智能非常热门，但如果要登陆，它可能还得解决这个行业的痛点。有些人在做汽车辅助驾驶，有些人在做客户服务机器人。只有当行业的痛点能够解决，行业的上限足够高时，人工智能技术才能在这个领域发展。

目前，我们的团队主要由两部分组成:机器学习科学家、部分工程师和高级开发人员，约占总数的90%。大多数核心算法设计者和机器学习者都是我的硕士或博士学生，也是我多年前的创业伙伴。我们第一次做的是信息安全和信息的加密和解密。当时，市场还没有发展起来，最终先驱成了烈士；后来，在2006年和2007年，我开始做行为导向和用户定位。现在，所谓的大数据使用一些数据挖掘算法为用户制作肖像，并使用机器学习算法建立用户兴趣或消费者行为预测和分析。那个项目完成了。好吧，它也在实践中使用；第三次做自然语言处理，中文自然语言处理是人工智能的一个分支，业务相对稳定，但发展有限。这是一个悖论，要么很难在广泛的应用领域落地，要么很难在特定领域落地，但上限将是有限的。

基于之前积累的经验，我们这次考虑了几点:一是行业出路，二是我们在这方面也有长期的技术积累；第三，我们的技术也能解决许多行业的痛点，而且上限足够高。我们团队的经验也决定了我们将利用一些技术门槛进行一些创业创新，然后提供一些服务。整个目的是这样的。

去年十月我们融化了天使，年底我们融化了前天使。当我们开始我们的第二个和第三个业务时，融资环境不是很好，我们基本上把所有的积蓄都投入进去了。在2006年和2007年，我做了人工智能。我告诉人们自然语言处理、人工智能和深度学习，但是很少有人理解它们。此外，这些技术的研发周期很长，当时资本没有特别重视。

这一次的情况非常不同。去年8月和9月，公司刚成立时，几十家投资机构在一周内接受了采访——我不知道他们从哪里知道我们，但也许我们的同事出去在一些活动和创业竞赛中进行路演，并获得了一些奖项——起初，我基本上接待了所有人，但后来我没有太多精力，所以我们应该把时间花在产品研发上。最后，我们选择了一个符合我们想法的。pre-a是上市公司的战略投资，接近我们的理念，也能为我们提供行业资源。

目前，我们都能看到一个大趋势。虽然一些重复性和枯燥的工作将被移交给机器，这是一种趋势。从从业者的角度来看，机器在任何领域都不能完全取代人，只能帮助他们。机器很难达到90分。人工智能的“奇点”只存在于科幻世界。

先锋智:几年前，有无人工厂，一个车间主任可以管理整个车间，遍布汽车生产线。

杨志明:它仍然需要人们的监督和控制。没有人的指示是不可能实现的。