划时代产品快将问世,进化论是企业经营的第一性原理金沙网站

· 2020-02-14 18:29

今天我们来谈谈一个专利,确切的说,现在我们都不确定这个专利未来会不会被投入应用,甚至它能不能被通过可能都没个定数,但它确实很有趣,所以我们还是决定来说一说。(好啰嗦有没有?昨天通宵完今天思路不清吗?)但鉴于如今专利官司满天飞,在开始之前我们先把免责声明说清楚,以下内容皆属胡诌,如有冒犯请勿追究。好了,现在假设你到了一座陌生的城市发现自己迷路了,此时 GPS 又没办法给你提供帮助的话,你该怎么办?如果我们刚才在说的这项专利能够投入使用的话,可能你只需要对着周围的环境拍下一张照片,然后上传到Google,他们会把你拍的照片放到地理数据库中比对一下,然后把环境特征最相符的位置反馈给你,让你不再迷茫。如果这一切都能实现的话,应该可以成为路盲人士的救星,所以那家叫 Google 的公司,什么时候能把传说中的 Google 眼镜拿出来给大家分享呢?

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熊逸  9.3 | 孔子的箭术

之前本网报导过 Google 将会推出 Google 眼镜 , 其功能绝对是划时代的设计 , 如科幻电影的情节 , 戴上眼镜之后可以即时为你提供大量资讯 , 而且更是私隐保密 . 这项产品名为 Google Project Glass . 在专利战的世代 (谁搞出来的!!) 什麽都说专利 , 原来 Google 早在去年十月已为 Google Project Glass 申请了专利 . 今天专利已获批 .

李根 发自 不热的东京

(1)射箭比体育和武术更深刻

大家从上面的专利图可以见到眼镜的左边是有一个镜头 , 而长方型的虚线部份应该是投射装置及眼球感应装置 . Google Project Glass 编号为 D659,741的专利名为「可配戴的显示装置」, 图中眼镜框的虚线不在专利之内 , 估计是给近视或者需要使用镜片的人士装上镜片的 .

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

昨天专栏的结尾,我请你尽情发挥想象:孔子教射箭,会是怎样一种教法?

在上图大家可以见到测试中的 Google Project Glass , 其主要部份只是在眼镜框边的一条 7″字型装置 , 装置可以直接把影像投射到用户的眼球上 . 在下面的一条影片「Project Glass: One day 」中 , 我们可以估计到 Google Project Glass 的操作方法是用瞳孔 , 即是 Google Project Glass 应有一个眼球感应装置 . 不过笔者觉得有一样东西很恐怖 , 就是拍摄功能 , 眼睛一眨就可以拍下照片 , 好像很不安全 , 因为不知道人家是看你还是在拍你 .

刚刚,Jeff Dean发表了在Google AI东京座谈会上的讲话。

这一次的答案,不是三言两语能说完的。

这位谷歌传奇、谷歌AI掌门人,率队分享了:Google AI所思、Google AI所想,以及Google AI的行动和成果。

《论语》里边记录有孔子谈射箭的话:“君子什么都不争,如果说一定要争点什么,那就是射箭比赛争名次了。比赛的时候,两位选手先要作揖谦让,然后登堂射箭,射完之后再作揖谦让一番,退到堂下,最后,输家要被赢家罚酒,又会有一番作揖谦让。就算是争,也不失君子的风度。”

在现场,量子位与Jeff Dean展开对话。我们问及多年来,一直备受争议的AI专利争议。Jeff Dean坦率的直言相告。

这段话给我们留下了“君子之争”这个成语。

这也是谷歌首次官方回应此事。

孔子要教人做君子,射箭是君子修养的必备一环。射箭不能乱射,一定要讲礼仪。这不奇怪,孔子一心复兴周礼,儒家的一切教育都有周礼做底子。

Jeff Dean表示,Google并不打算靠专利牟利,但出于当前市场环境,Google选择了先申请成专利,防止可能的碰瓷或不必要的麻烦。

《礼记》专门有一篇《射义》,顾名思义,就是讲射箭的意义。开宗明义是这样一段话:“古时候诸侯举行射箭比赛,必须先搞燕礼。卿大夫和士比赛射箭,必须先搞乡饮酒礼。燕礼为的是明确君臣等级,乡饮酒礼为的是明确长幼辈分。”

此外,Jeff Dean还罕见感慨起时光——放出他刚博士毕业的90年代萌新照,认为当前AI研究者真是生逢其时,并说未来10年、20年让他壮心不已。

总而言之,礼仪的各种细节,都是为了强化人的身份意识和集体认同,让尊卑长幼各安其位。《射义》记录了孔子演习射礼的场面,说围观的人太多,挤成了人墙。

以及,Jeff Dean的手机还落在现场。

射箭的靶子叫“侯”,“诸侯”的“侯”。天子举行的最高规格的射礼叫做“射侯”。按照《射义》的说法,天子通过射侯来检验诸侯,射得中的才够资格做诸侯,射不中的就不能做诸侯。

他用什么手机?想知道答案,可以在文末最后找提示~

我们会觉得不解:难道做诸侯必须有好箭术吗?

Google首次回应AI专利争议

不,这不是箭术的缘故。按照《射义》的说法,能否射中靶子并不取决于武艺,而是取决于道德。因为射箭的人,只要一举一动都合乎礼仪,内心和身体都端正,然后张弓搭箭瞄准,这才可以射中。所以说通过射礼,可以观察一个人的品行。除此之外,还有一种制度上的缘故:古代的诸侯每年都要派一些士到天子那里,天子会给他们安排箭术考试,只有那些举止合乎礼,节奏合乎乐的士才有资格参加祭祀。士的质量决定了诸侯的待遇,所以诸侯国里的君臣就会认真练习射箭和礼乐。在这一点上做得好的君臣,从来没听说有流亡国外的。

前不久,Google申请的Dropout专利生效引发了一波震动,再次引发了全球人工智能、机器学习开发者的担忧。

(2)弓箭和国运

昨天,量子位在调查中发现,Google这几年偷偷申请的专利,何止一个Dropout。大多数人都没意识到,Google有一大波AI相关专利已经生效。

看来射箭不是一项单纯的体育项目,而是关乎国运的大事。

这个问题已经困扰行业多年。

这貌似有些夸张,但我们必须想到,在周朝开国的年代里,射箭的本领确实高于一切。我们可以从清朝看到一点影子:清军入关之后,即便在和平时期也非常重视骑射训练,甚至把它抬到“祖宗家法”的高度。比如我们熟悉的纳兰性德,写出“人生若只如初见”的那位多情贵公子,人家首先不是诗人,而是大内高手,从童年时代就开始接受严格的骑射教育。只不过比起八旗子弟,周朝贵族用了一整套礼乐仪式把射箭这项活动精美地包装起来了,赋予它更深刻的意义。

但Google一直没有正面回应。趁这次的机会,量子位在Google东京办公室,直接向Jeff Dean提到了最近的AI专利争议。

《射义》对往昔的描述,虽然未必合乎史实,但显然针对着春秋礼崩乐坏的社会乱象:很多诸侯国要么闹政变,要么被吞并,君臣四处流亡,流亡途中当然还要惦记着复辟,复辟就会造成更多的动乱。在儒家看来:你们活该,谁让你们平时不好好射箭呢!

Jeff Dean没有回避,他回答说:希望开发者不必为此担心,因为Google这样做,更多还是出于防御,而非进攻。

孔子的一生志向就是复兴周礼,所以不管是文化课、音乐课、体育课,一切都围绕着古老的周礼打转。《论语》时常提到“仁”,很容易使人以为“仁”才是孔子思想的核心。这也难怪,毕竟汉唐以后,孔子和《论语》的地位一路飙升,周礼又和社会现实实在没法合拍,务虚的“仁”取代务实的“礼”也就顺理成章了。

Google在发展技术的过程中,把知识产权申请成专利,也是不断明确成果的常规做法,但并不打算靠专利牟利。

(3)治安隐患

但如果不申请成专利,可能自身业务和发展也面临威胁,出于当前市场环境,Google选择了先申请成专利,防止可能的碰瓷或不必要的麻烦。

听我讲了这些高大上的东西,你有没有注意到一种很实际的治安隐患呢:射礼既然可以经常举行,孔子既然可以拉着一批学生比赛射箭,那也就意味着,弓箭这种致命武器是私人可以自备的!这很像今天的美国,民间不禁枪。

Jeff Dean明确,专利即便申请成功,也永远不会被当做武器,用来攻击别人或牟利工具。Google只是出于竞争防御。

当时没有任何人觉得不妥,直到汉武帝的时候,才有人建议禁止民间拥有弓弩。汉武帝把议题交给大家讨论,《春秋》学者吾丘寿王给出一份很长的意见,大意是说:搜缴天下兵器这种事,秦始皇干过,结果怎么样呢,大家拿起锄头把秦朝灭了。再看上古圣王,人家鼓励射箭,以射礼彰明教化,让老百姓也能有件防身的武器。到底是学古代圣王还是学秦始皇,陛下您看着办。

这位Google传奇也希望更多开发者理解,现在的市场竞争有时也让人无奈。

虽然我们今天总是“秦皇汉武”连在一起说,把这两位当成雄才大略的帝王双星,但在西汉当时,秦始皇是举世公认的头号反派,谁都要和他划清界限。吾丘寿王给出的二选一,相当于说“您想做好人还是坏人”。汉武帝当然要表态做好人,所以也就不禁弓弩了。

这就是Google的原因。

历朝历代,对民间拥有武器的禁令确实有过几次:王莽禁过,隋炀帝禁过,宋朝禁过,元朝禁过,明朝也禁过。专制君主总想调教顺民,但代价之一就是没法应急。孰轻孰重,各有各的掂量。

AI要大规模应用、解决大问题

今日思考

那么在现场,又是什么AI进展拨动着Jeff Dean的心?

射箭的话题就说到这里吧,明天我想谈一谈《论语》的读法。这部书需要一点特殊的读法。我们就从孔子的两句怪话开始说起吧。孔子说过:“丢了官就该赶紧穷掉,死了就该赶紧烂掉”,现在,请你不要查任何资料,仅从字面上想想孔子这两句话,你觉得孔子到底想说什么?

我们重点看下这次的分享。

今日得到

概括而言是AI+,不过还不是其他公司常说的那一个。

明天就从这里谈起,现在是小复习的时间了。我们今天内容里的知识要点是:

Jeff Dean登台,先分享了最近令自己很自豪的一项研究。

儒家对射箭有特殊的重视,相信它有端正人心、维系社会秩序的重要意义。

箭术是当时很实用的技能。因为文武不分,所以平时是士,战时就变成兵。

孔子时代,弓箭可以成为私人物品,政府并不禁止。

砚青突然觉得——箭术是否相对于今天的枪法,枪支自由持有好像有点这个味道。

在印度,两位高校学生通过TensorFlow来打造了一个AI预测空气污染的应用,帮助更多人及时精准了解空气情况并针对性防护。

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谈成果只是为了更好解释原因。

吴军  第224封信丨专利长城

Jeff Dean说,机器学习的原理,现在已经在各种各样的应用中被越来越多熟知。

今天是专利系列的最后一封信。此前我已经讲了,专利主要的作用是防御工具,而不是进攻的武器。那么专利是怎样能起到防御作用的呢?我先给你讲一个故事。

核心就是利用机器处理海量数据的能力,现阶段帮助人类更好找出规律并加以应用。

事情发生在2006年或者2007年前后,具体日子记不清楚了。有一天李开复找到我帮忙,说在中国遇到一点小麻烦,一个小公司告Google在中国侵犯了它的专利,这件事如果在中国打官司,虽然Google不一定会输,但是对名声不太好。

而且算力方面的大发展,也让一切成为可能。

这种小公司告大公司的事情在世界上经常发生,小公司通常也知道自己难以赢得官司,但是不论官司本身的结果如何,只要这个官司打起来,媒体如果再跟着造势,那么小公司永远是赢家。大公司的形象总要受损,然后不得不花很多钱和资源来维护,当时李开复在中国遇到的就是这样一件事。

Jeff Dean回想起自己刚开始机器学习研究的1990年代,那时候张量处理器的计算力还是32GFLOPS,但30年后的现在,算力增长到了420TFLOPS,处理速度快了1万倍。

我听了听他讲的情况,第一感觉就是那家小公司把一些公共领域知识作为发明申请了专利,何为公共领域知识呢?就是已经被公开的,大家都知道的知识或者常识。比如一个发明人在申请专利之前先在科技刊物上发表了介绍这种方法的论文;或者一个外观设计在申请专利前,已经在小范围内,让某些人看到了,而这些人并未和发明人签署保密协议;再或者是我们常识的直接推论,它们都属于公共领域知识。

技术准入的门槛也在不断降低。

当然,专利局因为人数有限,而且很难对越来越复杂的科技领域有精深的知识,因此,将本该属于公共领域知识的发明作为新发明批准了专利,也是常有的事情。这家小公司就是钻了这个漏洞。


我于是请Google中国的法律顾问把对方的专利文件拿给我看,看完之后我发现果然不出我所料,不仅那些被批准的专利里面所要保护的技术和手段都是公共领域的知识,而且一些实现方法还侵犯了我和同事在美国的一些专利。

他自己领导打造的机器学习工具平台TensorFlow,早早就面向业界开源,并且发展迅速。

根据中国在加入国际知识产权组织时大家承认的章程,这个组织的成员国之间彼此是承认优先日期(priority date)的,也就是发明最初产生的日期,它可能就是申请专利的日期,也可能是有文件记载已经产生了这项发明,更早一些的日期。


也就是说如果一项发明于2016年12月20日在中国被提出,或者申请了专利,即使它尚未在美国申请专利,那么这项发明在国际知识产权组织成员国中的优先日期都是2016年12月20日,任何一个在此之后的同样发明都不作数了。

更多即插即用的工具库,如Google 云AI Hub也已经推出。

这样一来,我们就很容易申诉让对方的专利失效,因此最终Google不用担心对方告我们侵权。但是,Google中国面临的公关危机并不会因此解决。这又是为什么呢?

整体而言,如果你想用AI做点什么,现在技术和开发工具已能很好解决。

原来,当A和B两个公司产生专利纠纷时,假定是B公司告A公司,即便A公司能够证明B公司的专利是毫无意义的,不应该被批准,但是这件事情和那场专利纠纷官司是两件不同的事情,不能合二为一。

虽然也有一些小数据学习、隐私问题等方面的挑战,但Jeff Dean也强调正在得到解决。

一个专利哪怕是无用的,一旦在被批准以后直到过期之前或者被证明无效之前,都可以作为法律依据去打官司。具体到Google 遇到的这个麻烦事,在完成判定对方的专利无效之前会有很长的一段时间,在这期间,Google如果侵犯对方那个毫无意义的专利的权益了,依然会被判败诉。当然,考虑到它的技术实际上还侵犯我们的一些专利,双方可以到法庭上去吵架,而且Google估计不会输,但是即便如此,在舆论上Google依然是大输家。

比如他重点谈到了联邦学习。

接下来,我们又做了点事情,然后让Google的律师拿着一些文件找对方一说,对方二话不说马上就撤诉了。一场公关危机也就渡过了。那么我们又做了什么事情,这位律师拿的是什么东西去上门呢?

这是Google 2016年提出的一种新兴AI基础技术,原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题,其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下,在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习。

原来,我们又研究了一下对方的那个产品,找到了一堆它可能侵犯Google其它专利的地方,然后这位律师拿了个专利的清单上门讲,你看你们的产品侵犯了我们这么多的专利,如果一旦就这个产品打起官司来,你们一定得不偿失。

其中,联邦学习可使用的机器学习算法不局限于神经网络,还包括随机森林等重要算法。

另外,Google在整个互联网上有非常多的专利,你们的很多服务无意间触及到了Google的专利技术和设计,只是我们没有计较,如果就这些专利一一打起官司来,你们的公司可能就要关门了。于是对方知难而退,马上撤诉。当然,Google随后通过法律手段让对方那个专利无效,以绝后患。

Jeff Dean认为,深度神经网络也好、机器学习发展也好,最终都会进一步向小、轻,快等方向进步。

从这件事情的处理方法和过程来讲,可以看出专利是如何起到防御作用的了。Google是一个比较体面的公司,它一般不会就专利问题主动去找别人的麻烦。但是它自己用大量的专利修起一道长城,防御自己的商业领地。既然是长城,就有两个特点,首先它非常长,非常严密,这样不容别人有空子可钻。

而联邦学习等前沿基础研究,正是这种方向的进展之一。

我们昨天讲到高通会用很多专利把一个技术各种可能便捷的实现方法都保护起来,这就是把长城囤得特别长,特别严实。但是,在专利的防御战中,光靠长还不够,还要把这堵墙建得高。大家可以想象这样一个场景,在古代战争中攻守的双方各建了一堵城墙,一方建得比另一方高很多,前者就可以居高临下向对方进攻,后者仰着头防御也守不住。在专利战中的情形也是类似的。

最初是为了在本地能够基于小数据的不断机器学习,但现在而言,也能更好解决大家担忧的隐私问题。

通常在同一个时代,竞争双方的技术可以讲是互有千秋,而且很难既认证对方侵犯了自己的专利特权,自己又不被对方抓住一点把柄,这种情况下,法官是无法裁决的,因此国际上通行的办法就是比谁的专利清单长。

Google AI总管现场展示了一段手机输入法demo,完全本地,不依赖云端联想输入,借助手机本地的数据和机器学习,就能让用户输入既越来越智能,也无隐私泄露之忧。

比如说A公司拿出一个B公司侵权的清单,上面有10项专利,B公司也拿出一个A公司侵犯它权益的清单,上面有30项专利。法官通行的办法就是先删掉没有意义的指责,比如各删掉一半,这样A公司有5项侵权申诉有效,B公司有15项。

总之,技术不断精进,剩下的就是做什么和怎么做。

然后,15项减去5项,还有10项,判定A公司付给后者B公司相应的专利侵权赔偿。也就是说,谁的单子拉得长,谁常常就占有优势。这也是在我经历的那个案例中,对方一看Google可能动真格的,马上就退缩回去的原因。

用AI做什么和怎么做?

虽然Google有“不作恶”的信条要遵守,通常不会以大欺小。但是,IBM公司可是把专利诉讼作为一项盈利的收入来做,它每年获得的美国专利数量永远是全世界公司中的第一位,而且是绝对冠军,常常抵得上2-4名的总和,它每年靠打官司收专利费,获利10多亿美元。

Jeff Dean再次强调了Google的AI发展原则:

今天,另外两个靠专利吃饭的公司就是微软和高通。微软靠购买专利从每部安卓手机上收取大约5美元的专利费。相比之下,全世界除了苹果和三星,在手机上直接挣钱超过微软的公司还真没有第三家。当然,微软挣的专利费最后又全部填到它自己不断亏损的手机业务中了。

七要、四不要。

对于微软的这种做法,大家对专利制度本身开始诟病。微软开发的手机技术非常差,完全没有市场,但是却能够通过购买的专利给全世界手机厂商出难题,因此专利制度今天是促进技术进步的成分多一点,还是更阻碍技术进步,一直存在争议。

关键是把AI向善,把技术用在让世界更美好的地方。

今天和瓦特的时代已经不同了,单一的专利变得难以起到保护作用,而将专利的长城修得又高又长,除了大公司,其他人是难以办到的。在很多常见的产品上,大公司的专利多得惊人。以手机耳机为例,你可能想象不到仅摩托罗拉就有两千多项专利,全世界这方面的专利更是无数。

所以从去年开始,AI for social Good就成为了Google AI落地的重要方向,并从对内对外两方面展开。

如果一个小公司真的发明一种新耳机,卖得很好,那么几乎每一个大的手机厂商都能找到一点该款耳机侵犯自己专利的地方。这样一来,创新就进行不下去了。因此,这些年美国专利局不得不不断改革专利审批制度,让专利适用的范围变得越来越具体,以免专利成为技术发展的阻碍。

对内,Google把AI技术研发中已经拥有的经验,发挥到地球能源资源等关乎未来的问题中。

总结一下今天的内容。首先,今天用专利防卫自己,需要建立一条又高又长的长城。其次,在处理专利纠纷时,我们即使理由正当,也要遵循正确的做事情方式和步骤,才能解决问题。或许,处理其它事情也是如此。

比如全球非法捕鱼的检测。

万维钢  日课194丨Google 搜索与专业形象

通过TensorFlow,识别渔船、捕鱼工具等等,更好解决非法捕捞问题。

前几天我儿子拿回来一套橡皮拼图,一共六块,让我帮他拼成一个立方体。我拼了一会儿没拼出来,就说算了,咱们上网找答案吧。结果随便一搜索,就找到一个 YouTube 上的“教学”视频。我把手机扔给他,他自己就学会了。

对外,Jeff Dean可以团结一切可以团结的AI力量。

像这样的事儿我干过很多次。我通过学习 YouTube 视频,给厨房下水道换过一个搅拌机,给汽车换过一个门把手,还安装过一个微波炉。我并不是一个擅长动手的人,可是网上什么信息都有,你一看就会。

然后提供TensorFlow这样的工具,帮助更多开发者使用Google一样的AI技术。

这就引出一个问题。如果网上啥都有,你还需要特别学习什么东西吗?比如前几年有个认知科学家写了本书叫 Smart Thinking,说我们平时接触的很多东西,都是只会用而不理解它的原理 —— 比如说自行车是怎么工作的?抽水马桶是什么原理?大多数人根本不知道。他就建议我们应该去深入了解这些原理。

也最大化降低AI门槛,比如Google云AutoML的发布。

对此我不以为然。我不是职业水管工,我有必要了解下水道搅拌机的原理吗?我有必要专门学习搅拌机的维修技术吗?根本没必要。如果真的需要让我换一个搅拌机,我现用现学,根本没困难。

还有推出课程,培训人才,提供应用机会:

这大概就是为什么 Google 负责教育应用的一位主管,最近有个言论。他说他不能理解在这个互联网时代,为什么他的儿子还必须学习和记忆一元二次方程。


这是一个合法的问题。每个初中生都得会背一元二次方程的求根公式 ——  

​提供奖励和支持:

但是你初中毕业这么多年以来,上一次使用这个公式是什么时候?如果只是偶尔用一次,现用现搜索岂不是更好?

最终目的就是让更多有识之士,找到场景,落地AI,做更多社会有益的事情。

今天我们要说的是纽约时报5月19日的一篇文章,“你仍然需要你的大脑”( You Still Need Your Brain ),作者是弗吉尼亚大学心理学教授丹尼尔·威灵汉姆(Daniel T. Willingham)。这篇文章说的就是这个问题。

比如今年受到Google嘉奖的团队中,就有项目通过AI帮助解决自杀问题。

威灵汉姆说,哪怕可以随便用 Google,你也应该学习和记忆一些知识,这至少有两个原因。

这也是让Jeff Dean壮心不已的核心原因。

第一个原因是任何知识都有个上下文,你得理解它的来龙去脉,用起来才能应心得手。

他感慨一人之力终究有限,一家公司也不足以做所有的事情,但现在AI已经兼具天时地利人和,能够在更广阔更重要的场景问题中发挥作用。

在美国学习写作文,老师会鼓励你使用“同义词词典”,查找一些词汇的同义词。这样可以让你的文章词汇量更丰富,用一些高大上的词汇,显得特别有文采。可是如果你不理解一个词的内涵,随便搜索到就生搬硬套,那就容易闹笑话了。

投身AI和机器学习半生,如今机器可以看、听、说和理解。

威灵汉姆举了个英文的例子我就不翻译了,大约相当于一个中国小学生写作文说:“小明上课经常问老师问题,也不怕被人笑话,真是不耻下问。”

可以更好检测和预防癌症病变,可以预测洪水灾害,可以帮助保护濒危物种,还可以运用一个传感器就能降低森林滥砍滥伐……

临时从网上搜索到“不耻下问”这个词拿来就用,显然是不行的 —— 你必须自己真正多次听过、学过、比较过这个词,才算掌握。

Jeff Dean所言所述,现场传达出的言外之意再明确不过:

第二个原因是速度。

Google AI的主要plan,全在于关乎人类命运的这颗Planet。

搜索速度再快,你毕竟还得做个搜索的动作,怎么也没有人脑直接想起来快。你算个多位数乘法,总不可能一边算一边查看九九表 —— 你最好能记住那些乘法口诀。

这也恐怕是Google何以为Google的原因吧。

阅读理解方面更是如此。研究表明一个人必须认识一篇文章95%以上的单词,才能比较流畅地把文章读下来。一直查字典根本受不了。你必须看到一个词就能想到它的读音和意思,想到一个意思就能想到对应的词,才算合格。

最后,Jeff Dean说,比起过去几个十年,未来10年、20年里AI能带来的变革,更让他感到激动。

所以威灵汉姆说,凡是像单词意思和乘法口诀这种需要多次使用的知识,就应该背下来 —— 包括一元二次方程公式也应该背下来。

AI会把人类发展带向一个新高度。

所以,千万不要认为 Google 可以替代记忆力,该学的知识还是得学。

Jeff Dean感慨:很多AI的用途我们还没想出来……但未来可期。

丨万维钢的评论

Google AI向善

我理解威灵汉姆说的,主要还是一个学习效率的问题。如果你要经常用到一个知识,那你最好背下来,否则不但浪费时间,而且可能会用错。如果比较冷门,偶尔才用一次,像我安装厨房搅拌机,那用的时候再搜索也是对的。

现场Google还依次展示了最新的一些AI应用和研究项目。

不过关于搜索引擎为什么不能取代系统性的学习,还有些更深的原因。我就可以至少再补充两个。

用AI解决医疗问题,在肺癌筛查、转移性乳腺癌的检测和糖尿病眼病检测等方面救命

一个是有些知识是分层的,你必须先理解了底层的,才能理解上面一层。一元二次方程求根公式也许上网查了就能用,但是更高级的东西,查到公式也未必会用。


那我知道并且理解一元二次方程这个概念行不行,为什么非得背下来具体的公式呢?这里面还有一个模式识别问题。熟练使用,或者有创造性的发挥,一个主要技能就是模式识别。

追踪濒危物种,从识别座头鲸叫声开始,训练了一个能够从这些很长的水下录音中自动识别鲸鱼叫声的神经网络。

比如下棋,表面上看棋盘上的局面可以千变万化,但是在高手看来,不过就是若干个套路的灵活运用。如果你事先非常熟悉这些套路,那对手一动,你就知道他的意思。如果只知道有套路,但是记不住套路,那就很难看出来。

用AI保护雨林,为雨林中的树木砍伐和环境保护建立了一个实时监测和警报系统。

还有一点,也是关键的一点:搜索引擎只能被动回答问题,但不能“主动”给你提示。你至少得先知道该问什么,才能用上搜索引擎。而对于高级的问题来说,可能外行根本不知道现在有没有什么信息是缺失的,也问不出什么好问题。

他们用安装在树木高处的旧手机记录雨林中的声音。一旦音频被传上云,他们就会使用 TensorFlow 实时分析音频数据,以监听电锯和伐木工程车的声音,同时更好地了解濒危物种的行为。

丨由此得到

用AI优化塑料垃圾管理,一个来自Google AI Impact Challenge的获奖者。他们将用图像识别技术构建一个 AI 工具,通过拍照就能自动确定垃圾的类型和价值。

现在搜索引擎能直达的知识已经非常丰富,到了对很多知识都已经不需要事先积累,可以现用现学的地步。

检测农作物虫害,来自印度的开发者,Wadhwani人工智能研究所,构建了一个AI模型,可以自动检测和计算农作 物上害虫的数量。

尽管如此,仍然有很多知识必须主动学习,而且最好能背下来。这方面有效率的考虑,也有知识系统生长的原因。

该模型并非一个独立的应用程序,而是一个可以添加进现有应用程序和平台中的功能。

最后再说个别的原因。我家以前那个微波炉,同时还是个抽油烟机,固定在橱柜上,去年它坏了。我一看拆、装都非常麻烦,而且同一型号已经买不到了,只好买个新型的,尺寸又有些不同,还得重新钻孔定位,我一看安装说明书头都大了。

另外还有帮助残障人士的进展。

所以我就把说明书扔到一边,上 YouTube 找个安装视频,想直观地跟人学着做。结果我儿子一看不干了,他说:“你为什么不能像个大人一样直接看说明书?你为什么像个胆小鬼一样看 YouTube?”

Google I/O大会上为听障人士􏰗语音识别转写的Live Transcribe赢得赞美一片。

遇事就知道搜索,这个形象真是不专业啊。  

现在最新推进的Euphonia项目,帮助言语障碍患者与他人交流。

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Google语音和生物交叉的团队,构建语音识别模型 (speech recognition models),这些模型经过训练可以理解言语障碍患者的话语。

首战告负

以上,就是Google AI这次东京座谈会的全部内容。

柯洁表示:(阿尔法狗)实在下得太出色了,我输的也没什么脾气,真的是很厉害。

不知你怎么看?

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One More Thing

王煜全  产业理解 | 进化论是企业经营的第一性原理(4/7)

上午的活动结束以后,我们偶然发现Jeff Dean的手机落在现场。

今天是“企业前瞻性经营”的第四讲——“预见未来”之《进化论是企业经营的第一性原理》。在之前的产业理解时间我们侧重企业前瞻性经营的具体分析,近期的两讲将会介绍如何行动。

你猜,他这部手机什么型号?

一、保守者or适应者

在量子位公众号对话界面,回复:“型号”两个字,就能得到答案。看看跟你猜的一样不一样……

前几天我和家人一起在纽约的海滩玩,发现了一大群鲎(hòu),它是具有4.5亿年历史的活化石类动物。今天的生物经过若干次演化已经和过去的祖先完全不同,但鲎始终和祖先长得一模一样。

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鲎的照片(图片来源于网络)

实际上,在变化面前,其实就是这两种态度:

第一种是不断强化自己最优势的地方,不断守着自己的边界,以不变应万变;

第二种是找到新的规律,适应新的规律。前者体现了鲎的哲学,它也是成功的,而人类显然是第二种态度的典型。

以不变应万变固然好,但往往以固步自封、失去成长空间为代价;适应新的规律也非一帆风顺,需要经历自我蜕变之痛,保持自我革命的勇气,但也因此才可能在未来的发展中取得更有利的地位、获得更大的成功。

在变化面前,企业同样有两种选择, 保守者或适应者。

二、进化论是企业经营的第一性原理

唯一能够被借鉴到几乎任何领域(包括企业经营管理)的理论(尤其科学理论),其实没有物理学那么基础,不是相对论,而是进化论。

变化总是会来的,适应变化才是永恒不变的规律。我们应当保持对“黑天鹅”的警觉,保持“禅者的初心”,即对外部环境的变化保持足够敏感,永远保持一定的焦虑,保持不断学习和生成新长板的能力(保持进化的能力),这才是企业最终应该掌握的核心技能。

进化论是企业经营的第一性原理。

三、拥抱未来的科技企业

具体到科技产业,如何把重大的科技突破变成自己事业腾飞的风口,有如下四条建议:

第一,观念认同: 科技是对未来影响最大的因素,例如美国的强大源于它拥有能让科技自由发展的丰富而健全的生态;科技变化正在加速,真正能够推动社会发展的是掌握先进科技的企业家;科技几乎对所有行业都带来巨大影响,未来没有企业不是科技企业。

因此,科技变化不可回避,也不是威胁,而是使你发展壮大的机会。

第二,视角认同: 顺应趋势,投身趋势。

无我:不要从自己的角度觉得受到了影响从而形成防御心态,而要积极主动思考科技会给社会、给大家带来的好处。

利他:不要思考自己如何利用科技的好处,而是思考我如何能促成科技的成功,从而加快造福社会。

一旦换角度思考,你就会找到如何借助科技打造长板的机会。

第三,行为认同: 没人能够预测未来,未来是涌现出来的。但经验是积累出来的,“有20岁的编程天才,没有20岁的产业专家”,人对复杂模式的识别能力是人工智能尚不具备的,但人的识别能力也非先天,而是通过后天的学习和训练。人类最大的能力就是锻炼出强大的后天直觉能力。

我推荐托马斯·库恩的《科学革命的结构》,这本书认为每次重大的科学革命都会带来思想和认知模式的变化,即“范式转移”,现在科技加速推动社会变化,未来,在一个人的有生之年,他可能会经历若干种范式,老人的价值会再度得到认同。

因此,我所说的“行为认同”是指在行动上做好准备,在新的范式出现时积极适应,这种适应并非理论讨论出来的,而是通过锻炼和经验得来的。

第四,身份认同: 现阶段科技产业革命的范式是积木式创新,是建立创新生态,是用领导力带动大家跟随。所以你需要大家认同你在这个范式中的身份,也需要和同样认同这个范式的人一起协作奋斗,你会更容易成功。

今天的解读和《反脆弱》的核心观点类同——当变化来临,不仅要活下去,更要适应新的模式,抓住机遇繁荣起来,变成能够真正拥抱未来的科技企业。希望大家都是这样的企业!

王煜全,前沿侦察第344天。

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