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阿裏巴巴的AI價值觀，以及“ET大腦”戰略
李根 發自 杭州雲棲
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
上上下下，阿裏內部更傾向於把AI稱為“機器智能”。
至少“人工智能”的翻譯不被完全認可。阿裏巴巴技術委員會主席王堅就表示，一些曆史的原因造就了“人工智能”，不過準確性而言，“人造智能”和“機器智能”更為妥當。
咬文嚼字背後，體現的是阿裏的AI價值觀。
阿裏技術委員會主席王堅
AI與人關係
這種AI價值觀，最首要的問題是AI與人類的關係。
馬雲金句有曰：AlphaGo擊敗了人類，so 他媽 what。這背後更想表明的是：機器就要做人做不到的事情，而不是在同場競技中碾壓人類。
在雲棲大會現場，王堅對這一AI價值觀有了更直接闡述。
首先，人的智能，是人類發現的第一個智能。
而且人的智能的與眾不同之處，在於大家都知道自己的智能是不夠用的，於是會借用別的物種的智能。
比如借用動物的智能，在警察工作中，就借用了動物智能，用警犬敏銳嗅覺和判斷力追蹤罪犯，但我們人類並不會因為這件事感覺受到冒犯——有自知之明又巧於借用他者智能，正是人類的厲害之處。
王堅強調，現在AI洶湧，因為一切時機成熟了。
世界上大部分光靠人類智能解決不了的問題，現在可以借用機器的智能去解決。其中最典型的應用，就是打造“城市大腦”去幫助城市進化得更美好，而且這個“城市大腦”，就是機器智能的物理載體。
機器智能的四個發展曆程
三大基礎
為什麼是時候了呢？
王堅認為有三點原因，它們構成了機器智能狂飆突進的三大基礎。
首先是互聯網的大發展，使得全球數據聯網打通，為我們今天談機器智能打下了基礎，這是非常重要的基礎。
其次是計算能力的提升，是機器智能的又一重要基礎。今天我們在計算力的提升，超過了所有人的想象。
第三是數據，之前數據一定要轉換成人能理解的數據——即信息，但現在即便人不理解，隻要機器會理解數據就行，數據不必轉換成信息，效率大大提升，使用場景也大大拓展，這才是深度學習帶來的核心意義。
這位阿裏技術委員會主席還強調：中國在這三大基礎的發展中，無論是互聯網基礎設施、數據資源，還是計算力，條件得天獨厚，未來大有可期。
而且誕生在三大基礎上的應用，好比電氣時代裏的第一個電燈泡，隻是這個偉大時代裏的第一個發明，也意味著一切才剛剛開始。
“對於那些說AI是人類最後一個發明的論調，我覺得幼稚。”
王堅再次拿出“城市大腦”在杭州落地應用的例子，他表示“城市大腦”的挑戰，堪比登月計劃，並且再次強調稱：杭州隻是我們獻給未來城市的第一個禮物。
城市大腦計劃進展
城市大腦在杭州
那這個“城市大腦”在杭州的應用具體是什麼情況呢？阿裏雲機器智能首席科學家閔萬裏，作了詳細介紹。
一年前開始，阿裏開始與杭州城市管理者一起，把AI技術應用於城市管理，其中最先應用的是：擁堵治理。這個過程中，機器視覺、NLP分析等技術得到了綜合使用。
一方麵，先讓機器接管信號燈，通過各類數據感知交通態勢進而優化，降低平均出行時間。
另一方麵，融合高德、交警微波和視頻數據去感知交通事件，包括擁堵、違停、事故等，並觸發機製進行智能處理，提高報警和執法的準確性和指向性。
值得一提的是，在此過程中還為特殊應用打造決策機製。比如在杭州蕭山區，實現了120救護車等特種車輛的優先調度，事件報警、信號控製與交通勤務快速聯動，提升應急事件處理效率。一旦急救點接到電話，城市大腦就會實時計算，自動調配沿線信號燈配時，為救護車定製一路綠燈的生命線，該舉能讓120救護車整體時間縮短一半。
閔萬裏還剖析了背後的具體技術難點：
首先通過機器視覺等方麵的感知，從全局角度判斷救護車可能達到的時間，並及時或者提前開通綠燈；
其次，對120進行實時語音NLP分析處理，解析出去到的地方，送到的醫院，以及沿途之間的路徑；
第三則是迅速規劃出在沿途每一個關鍵節點到達的時間，然後據此調解信號燈；
最後把整個的路徑動態的下發，下發到急救車的司機身上，下發到交通信號燈指揮中心的身上。此外，還對接到醫院的急救室，幾點幾分到達急救室，需要什麼樣的設備，需要什麼樣的藥物，所有的這一切不僅是自動化的結果，更是智能化的結果，而且結果上要做到環環相扣、分秒不差，才能最大限度節約資源。
在閔萬裏看來，120救護車優先調度隻是城市大腦落地中令人欣喜的開始，未來的征程猶如星辰大海，不過在數據、計算力大爆炸的當前，城市大腦的快速複製模式已經達成。
阿裏在AI方麵的下一步，就是在各個垂直行業數據加持的條件下，快速打造更多的行業大腦出來。
阿裏將此稱為：ET大腦。
—完—
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最後更新：2017-10-13 19:58:14