主页（http://www.cnwulian.net）：阿里云人工智能科学家闵万里犀利点评：现在的人工智能有点过热
1984年，那个时候是人工智能一个高潮，美国国会开了好几次听证会。今年同样的，历史重演了，也开了好几次听证会，历史有惊人的相似之处。1984年之后的人工智能的低潮是不是会重演？我不知道。但是1984年之后是发生了，为什么？太多的空洞的承诺，如果在短期之内没有落地，政治家是很务实的，他们投资是要看到回报，看到选票。
人工智能刚刚重新开始。
再讲一个，在造原子弹的时候，曼哈顿工程的时候，他们要来计算这个链式反应，就是一个原子核激活之后，后面链式反应然后迅速的爆炸。这个这个链式反应他要来模拟怎么控制，成为可控的核裂变。那在这个过程当中，就出现了他没办法做很多次实验，那个是很昂贵的，那怎么办？需要基于一次实验，然后做很多的假定说，如果我在这个过程当中怎么样调整一个参数，然后让后面的训练很听话。那这个就衍生到后来的叫在贝叶斯学派，现在统计学当中有一大流派叫贝叶斯流派，他们叫抽样法。
所有的数据都在那儿沉睡。
尤其在今天，我相信人工智能能够看到商业好处的时刻会很快的到来。为什么？因为现在迭代的速度非常的快，我讲的迭代是技术迭代的速度。任何一种想法，十年前你可能没办法落地去实现，因为计算量太大了。但是今天这些都不是障碍，今天的障碍出现在哪里？出现在一些旧有势力，或者是你要创新的领域要颠覆的领域，有可能出现一些阻力，是一个非技术的因素。但是你非技术的因素，是有可能敲开一块砖，先突破的。只要有第一个敢吃螃蟹的人，然后怕螃蟹的价值很快就会被世人所认可。
我觉得我们有非常独特的地方，就是跟其他的地方、其他公司做的不太一样的是，我们的任何一个功能或者叫人工智能的产品，我们的落地、我们的研发，都是以一个具体的应用场景为目标，我们不是说在实验室里面自我演进，我做了1.0版本，下一个我要做成2.0版本，我们一定是为了解一个问题。就像今天我们讲到，我们要去解世界上最难的医学问题，这个问题很难，但是我们必须要去解。如果我们掌握这么好的科技资源的情况下都不去动，谁来解？那我们要来解。那接着语音识别也是一样的，还有后面我今天还没有讲到，我们用脑科学、脑神经去刺激脑部的神经原，去让人能够动起来。最近你们看到了一篇报道，陈天桥捐了1.15亿美元给加州理工大学，Richard Anderson教授他做了一个什么事情呢？一个月前有一篇新闻，大家可以去查，他的实验室做了一件事情，在一个瘫痪的人，他的大脑的特定的脑区切入信号，这个人行走了。这个新闻你们可以查一查。我想这样的事，他给人看到了希望，带来了希望。
任何一个技术或者叫深度学习，它的声音一定来自于他能不能创造到让老百姓能够感受到的价值的商业模式。那原子核为什么他们都去探索，为什么大家都很尊敬他、尊重他，因为我们现在很多电来自于核电，核电站的基础是什么？原子核。所以大家就清楚了，我们可以不懂，但是我们能够感恩他创造出来的价值，那么这一件东西他就会有生命力。如果我们老百姓看不到他的好处，没有切身的体会，他只是活在PPT里面，活在网络空间里，那么大家不会理解，很快就会被格式化硬盘。
美国的哈佛大学MIT大家都知道，MIT那边有好多小公司，就是教授开的，为什么？因为他需要从实际的问题当中找到他下一个研究的方向，而相比之下，我们的有很多教授，他们可能的做法是天天盯着人家的SCI文章找漏洞，然后去杀。这种最后评职称评上去了，杰青、长江学者，评的都是SCI的教授，不是基于实际问题的教授。这些人就是天天盯着别人的缺点，那总是能找到的，放大镜一放总是会有一些缺点的，一篇文章是没有漏洞是不可能的，但是你觉得这个东西有意义吗？没有意义的事情，所以少做一些。
从整个对阿里云人工智能，对整个人工智能生态的角度来讲。
所以我说过热，其实就是这个意思，现在确实是少了落地的思考，多了一些PPT上的组合，或者动画效果的渲染。所以这个对科技从业者，尤其是对真正埋头去做人工智能的那些人来讲是挺不公平的。不是所有的人都在玩概念，确实是有一些人在沉下心来做的。而往往是这些人，他不具备商业的头脑，所以在存在感上反而没有那些学术明星来的那个。但这个并不代表他们做的工作不值得尊重，其实恰恰相反，他们可能更加是值得我们去关注去支持的。
就像美国的军队系统，他有很牛的技术，海军、陆军，但是他还要有一个联合作战指挥部，为什么？那今天我们的智慧城市少的就是这个联合作战指挥部。你到各个部委去看，机房一大堆，机房越多的城市就越落后，为什么？是观念的落后，他还停留在原始的层次，堆机器，觉得我机器越多越好，我的信息化建设越到位，数据越多存得越多。杭州的公交公司，或者郑州的公交公司，类似这样的。建那么多的机房干什么？那今天我们要讲城市大脑，就是要唤醒这一点，把数据给调起来，别再整机房了，把数据整起来之后，真正的联合作战指挥部起来了，才有可能把这个智慧协调起来，那这个城市才有可能管理和应用，才能够更通畅、更高效。所以我们了这个题，而这个题本身呢，他的社会价值不用多讲，经济价值也是很显然的。
少一些PPT上的组合，对一些落地的思考。
那另外一块可能会说，我怎么把我的生态做得更健康、更稳健，不管你怎么折腾，一秒钟一千万次、十几万次，我都能够承受得住，我要练我金刚不坏之躯，这是物理层面上练，这是不同的派别。从这点上来讲，我觉得人工智能是气派，阿里云是硬气功一样的。
我的推荐是首先到数学系里面去找AI人才，不要去计算机系，这是我第一个推荐，而且是去应用数学系，这是第一个。
我会这样来讲这个问题，阿里云是一个更大的生态，在这个生态里面，能启动的时候，可能我们抛出了一个怪兽，就是我们那个飞天平台，然后像巨无霸一样，相当于武林高手，通过比武招亲或者怎么招，又演变出了门派出来，我们有很多衍生的各种新的产品，新的计算的工具等等。那慢慢形成一个生态之后，就要形成流派。就像天下武功同出一宗，看以前的小说里面写的，有的是剑走，有的是气走，那时候就有了。那这个流派当中，人工智能这一块，我说是其中的一派。意思是什么呢？就是说这一派可能强调的就是我们怎么把数据的价值深刻的发挥出来，有了数据、有了原材料之后，我在你这个大生态里面我用你的计算能力我来挖数据的价值。
真正的有一些比较有潜力的公司。
恰恰是有非常多的学术领域的问题，或者甚至问题的提出，都是因为在工业界当中有了难题之后，大家抽象出来，然后反过来推动学术界的发展。
那时候可能是一种娱乐性的，当时也是为了把他推出来让所有的老百姓都能了解，但是后来我们的判断是这样的，就像我刚才讲的，我们要解一些难题，让老百姓受惠，受到好处。那这里面城市大脑就是一个比较好的复利点，为什么？我们回顾一下，过去十年，智慧城市从IBM开始提到今天一直还在讲智慧城市，一讲到这个的时候大家都会说，这个局、这个部委或者那个局要建一个数据中心，把数据收上来，实时的展现出来，或者搞一个统计报表。
现在朋友圈讲的比较多的是说，AI圈子里面目前人才紧缺，但是大公司一般肯定不会知道问题以后还坐视不管，我想问一下，您在培养和发现人才方面，有什么推荐呢？
那这种合作伙伴，你们会把平台开放出来，跟阿里云的技术整合在一起一起做吗？
或者说一些新的理论从学术界蔓延到工业界，找到落地产品，都有可能。
没有，其实我不觉得阿里云对它们形成威胁，相反其实阿里云是他的朋友，为什么这样讲？至少从我们自己带的团队的角度来讲，如果我发现一家很好的公司，它在做一个很重要的事情，我愿意把它纳为生态伙伴，甚至作为孵化器一起来孵化他，让它长得更快，来一起解一个问题，解一个真正的消费者或者老百姓能够受惠的问题。所以从这一点来讲，我们应该是它的朋友，毕竟阿里云我们不是说把所有的创业公司全部干掉独霸江湖，那个不太健康。
我想讲的是，有几家公司还不错，然后它们有一些技术壁垒，它们有一些应用场景，所以有可能走得远一点。有一些做人工智能芯片的公司，还是没有像以前想象的那样做个APP就可以上市了，还是需要相对比较长的时期。
我觉得把阿里云看成一个大产品这个说法不太贴切，不是说对和不对。
