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近年來人工智能領軍人物頻頻接過科技公司的橄欖枝，徐飛玉就是其中一員。
從1998年開始，徐飛玉一直在德國人工智能研究中心（DFKI)工作，該中心是德國頂級的人工智能研究機構，股東包括了、Intel、微軟、寶馬、SAP、等全球頂級企業(yè) 。徐飛玉曾就任該中心首席研究員及語言技術實驗室文本分析研究組負責人，直到今年3月，聯(lián)想CTO、高級副總裁芮勇博士邀請她加入聯(lián)想，作為副總裁負責聯(lián)想研究院人工智能實驗室的研發(fā)工作。
這幾年全球市場對人工智能領軍人才的需求急速擴張。徐飛玉博士對第一財經坦言，自己從去年開始就陸續(xù)接到很多企業(yè)的邀請，但最終還是希望回到中國做一些研究，“把研究結果變?yōu)楫a品是一個非常具有挑戰(zhàn)的過程 ?！边@是徐飛玉的興趣點，也是她所擅長的。
徐飛玉博士曾是DFKI分拆公司YocoyGmbH的創(chuàng)始人之一和總經理。Yocoy研發(fā)出30多種面向英語、中文、法語、德語和西班牙語國家旅游市場的多語言交流助手移動應用 ?！?00多個研發(fā)功能，到產品里可能只有十個或兩個真正有用，將研發(fā)結果和產品戰(zhàn)略連接在一起，并且做成功是非常不容易的 ?！毙祜w玉博士告訴第一財經。
人才和數(shù)據(jù)之爭
伴隨大數(shù)據(jù)、分析平臺、先進算法的開源以及以及機器學習方法的優(yōu)化，人工智能已經從實驗室走向日常生活，并催生出機器翻譯、智能搜索、語音助手等商業(yè)應用工具，這些工具成為新一輪產業(yè)變革的新動力，自然也被科技公司視為布局和角逐的焦點。
但在徐飛玉博士看來，人工智能之爭歸根到底是人才和數(shù)據(jù)的戰(zhàn)爭。判斷一家公司的人工智能水平，首先要看人才；其次要看是不是擁有自己的數(shù)據(jù) ，可以自成平臺；然后就是看有沒有好的商業(yè)模式，能夠借助生態(tài)系統(tǒng)幫助平臺積累數(shù)據(jù)，形成數(shù)據(jù)價值鏈條。
而這個過程仍有諸多的工作需要“死磕”和積累。以聯(lián)想研究院人工智能實驗室當下正在研發(fā)的人工智能客服系統(tǒng)“聯(lián)想小樂”為例，該應用主要用于解答專業(yè)性的PC、移動等硬件設備疑問，例如當電腦藍屏時，系統(tǒng)可以告知用戶是在哪一環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題，并指導其解決這些問題。
這其中就涉及對話系統(tǒng)、語音識別、圖像識別等人工智能技術，并且需要與懂業(yè)務流程的架構師和數(shù)據(jù)專家一起工作。相較于搜索引擎而言人工智能領軍人物，用戶使用該應用的場景多處于硬件設備出現(xiàn)問題后，所以這套系統(tǒng)必須在短時間內給出更為精準的答案，其中一個很大的挑戰(zhàn)就是數(shù)據(jù)，特別是高質量的標注好的數(shù)據(jù) 。
在徐飛玉博士看來，理想狀態(tài)下，如果數(shù)據(jù)標注的很好，把算法放上去遷移的難度并不大，國際上有開源的帶標注的數(shù)據(jù)庫，做一定的調理，用開源的算法，很快可能就比別人做的更好。
但是在產品開發(fā)過程中，需要用實際的數(shù)據(jù)，也需要在外面找一些數(shù)據(jù) ，這些數(shù)據(jù)可能是不準確的，甚至是臟的數(shù)據(jù) 。一方面需要進行數(shù)據(jù)清洗，然而很多數(shù)據(jù)都沒有標準，更挑戰(zhàn)的是開發(fā)面對沒有大量標注數(shù)據(jù)的方案和方法。
另一方面，要讓機器越來越像人，就必須借助海量數(shù)據(jù)的持續(xù)學習，讓企業(yè)、產品的知識圖譜，常識的知識圖譜，專業(yè)的知識圖譜不斷成長。最后如果要做出真正好的方案，經常要把不同類型的數(shù)據(jù)結合起來，例如如何把文字數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)連在一起人工智能領軍人物，通過細節(jié)關聯(lián)做出判斷。
“在智慧城市應用中，每天一個地方堵車的原因可能是因為前方的紅燈設置的不合理，位置或時間的長短有問題。要能自動發(fā)現(xiàn)和判斷這個問題，前提是能把觀察車流的視覺傳感器數(shù)據(jù)和城市交通數(shù)據(jù)相結合 ?！毙祜w玉舉例說。類似的在智慧醫(yī)療中，把CT的圖像數(shù)據(jù)和醫(yī)生的文字診斷數(shù)據(jù)進行深度結合，才能有效分析圖像并進行自動判斷。
PC互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)時代都出現(xiàn)了流量集聚效應，那么基于人才和數(shù)據(jù)的人工智能之戰(zhàn)，又是否會出現(xiàn)贏者通吃、巨頭壟斷的局面？徐飛玉坦承這種趨勢是會有的。
“人才是需要資金去支撐的，沒有一定的資本是著急不來的，同時數(shù)據(jù)量多的話則可以做更好的應用開發(fā)，而現(xiàn)在全部公司都面臨一個共同的問題，數(shù)據(jù)化挑戰(zhàn) 。”
機器還需學習反問
面對深度學習過熱現(xiàn)狀，徐飛玉提出深度學習只是機器學習的一個方面，其在端對端的應用上起到了很大的作用，但當下的深度學習只能提供最終的決定。
例如最簡單的Yes或No，這是一個黑箱子，實際上如何把機器學習和數(shù)據(jù)、知識結合在一起，不僅幫助人類做決定，還能告訴人類為什么做出某個決定，目前的深度學習方法還是不夠的。
如果應用到一些關鍵領域，例如飛行、醫(yī)療診斷、國防、安全等，還要增強解析能力。大數(shù)據(jù)帶給深度學習強而有力的判斷能力, 但其實機器若要做到“學習”這件事, 深度學習并不是唯一方法。
【聯(lián)想研究院徐飛玉：人工智能之爭歸根到底是人才和數(shù)據(jù)的戰(zhàn)爭 | AI 科學家談 A】在她看來，語音是信息交流效率最高的一個渠道，能夠讓人機交互更自然，讓機器更像人，這也是巨頭紛紛入局智能音箱的原因所在。不過從當下發(fā)展情況來看，真正具備對話能力，尤其是具備反問能力的機器還比較少見。
例如有四個名為柏林的城市，智能音箱并不會反問是德國首都還是離漢堡很近的小鎮(zhèn) ?！罢Z言是多意的，語音更是多義，機器人會出現(xiàn)不懂裝懂，當機器模擬人的時候，需要理解對方，這就要求對話雙方的知識背景不能查太遠，需要借助更多數(shù)據(jù)讓機器擁有更多常識、解除誤解、學習規(guī)則、推理和交互能力 ?！毙祜w玉博士告訴第一財經。
人工智能的哲學思考
面對創(chuàng)業(yè)公司言必稱人工智能和投資機構的爭相追逐，徐飛玉博士認為不能一直用投資者的眼光來看待人工智能，創(chuàng)始人和團隊也不應該被資本的大腦驅動著，而是應該抱有足夠的耐心和好奇心，將自己的工作當作人類科技進化過程的一部分來看待 ?！翱茖W和創(chuàng)新，需要有信念和堅持 ?！毙祜w玉強調。
這或許和她在德國人工智能研究中心多年工作經歷相關。在徐飛玉的印象里，德國人做事極為嚴謹，且習慣以批判的思維去看待所有的解決方案，在編寫程序前會將問題理解得非常清楚。
例如會考慮全世界解決這個問題有哪些方法，有哪些算法和工具，各自的優(yōu)缺點是怎樣的，進展如何 ?！暗聡俗鍪潞苡蟹椒ㄕ?nbsp;，受哲學的影響很大。他們會花費很長的時間來想清楚這些問題，一旦弄清楚執(zhí)行速度非?？臁?br /> 相較而言，很多時候國內做事情的速度很快，在將別人想好的事情拿過來做方面比較快，急功近利了一些，結果想問題的時間短了一些 ?！皠?chuàng)新是一個復雜的系統(tǒng)，前人沒有做，甚至做了部分的事情，多給這些東西一些時間會做出更多的創(chuàng)新 ?！靶祜w玉說。
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