对话“刷脸”创客印奇:人脸识别只是起点,有生之年机器人会超越人类?
2017-09-17 08:58
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摘要:某种程度上,“刷脸”创客印奇的探索之路,是人工智能行业创业者的缩影:人脸识别火爆之前,他们在迷雾中摸索技术方向和商业模式;人脸识别火爆之后,他们苦恼如何进行技术迭代并找到差异路径——而美好的人工智能图景,却又似乎还在遥远的远方。印奇眼中人机融合的理想蓝图,究竟何时才能实现?

*本文来自华尔街见闻(微信IDwallstreetcn),作者梁君艳。更多精彩资讯请登录wallstreetcn.com,或下载华尔街见闻APP*

人脸识别火了。

新一代iPhone X的 Face ID“刷脸解锁”,带火了这项存在多时的技术。

在中国科技界,一个叫印奇的年轻CEO,几年前就曾和他的伙伴们研发起人脸识别技术——他掌舵的旷视科技,研发出了“刷脸进门”、“刷脸验证”和“刷脸支付”等技术,这些技术基于人类面部特征信息进行身份识别,已经在金融、安防等领域做了落地实施。

 

因为这些技术成果,旷视(Face++)曾获国际算法评测竞赛冠军,1988年出生的印奇也一度入选了福布斯“30名30岁以下”亚洲青年领袖名单。

印奇和业界同行已早于消费者感知到人脸识别的热度。2011年,清华大学学生印奇在微软研究院实习时有了一个新头衔——微软亚洲研究院人脸识别专项小组的负责人,那是他和人脸识别缘分的开始,也正是那一次实习摸索,让大学生印奇意识到,第三波人工智能浪潮也许很快就要来临了。

进入2011年后,印奇留意到,模仿人脑机制来解释数据、解决复杂问题的深度学习算法,在谷歌、Facebook、百度等互联网公司获得广泛应用,其后人工智能热火重燃。

在此之前,由斯坦福大学计算机科学家约翰·麦卡锡1955年在达特矛斯会议提出的“人工智能”,在过去几十年曾两度成为社会焦点,但因无法创造出大众期望的“智能事物”,很快又归于沉寂。

直到深度学习算法的成熟,科研界和业界看到了人工智能爆发的可能,资本和创业者开始追逐起第三波人工智能浪潮。

从小就梦想造机器人的印奇不想错过这股浪。就在2011年那一年,他放弃了出国进修的学习计划,拉上清华好友唐文斌、杨沐加入了创业大军。

人工智能领域的创业,基本没有商业模式或成熟技术可供参考。学计算机出身的印奇发现,软件和硬件是人工智能的两翼,要扎身人工智能领域,自己还必须补充硬件知识,为此他在创业中途专门奔赴美国哥伦比亚大学深造了两年。

在人工智能赛道中,人脸识别是发展较为成熟的应用领域。公司成立前三年,印奇就是以自己擅长的人脸识别技术作为切入点,但状态是摸着石头过河。他尝试过游戏、美图业务,也做过看面相、自动推荐服饰等软件,现实都不美好——这些AI产品均没找到引爆点和刚需市场。

2014年,印奇放弃了做C端消费端的设想,转而把战略方向转到B端企业端业务上。这一次,印奇才有了一点赌对了的踏实感。

2015年3月,德国汉诺威国际博览会上,马云在演讲尾声举起手机在淘宝上订购了一枚1948年的德国汉诺威纪念邮票,马云采用支付宝“刷脸”支付的画面被广泛曝光——技术提供方旷视科技因此小火了一把。

看到了新曙光的印奇不再执着于打造AI平台,也不再执着于做C端产品,他践行了更为务实的“AI+行业”路线,努力寻找起AI在金融、安防、零售等领域的业务结合点。

机器识别人脸只是起点。机器识别行人、车辆、文字乃至万物——这些都是印奇的设想。如今他把旷视的主要业务聚焦在了金融和物联网两大领域:一边发力人脸验证身份的风控业务,另一边试图在物联网中构建传感网络,通过摄像头为主的传感器,把人类更多线下行为数据化和结构化。

不过市场风云变幻,旷视如今正面临一个更复杂的竞争环境。过去六年,人工智能领域的初创公司数量变得越来越多,仅人脸识别这一个分支,就已诞生了旷视、商汤、依图和云从四大企业,彼此也都纷纷在金融、安防这些热门领域做了深入布局。

而互联网巨头公司更是从底层技术、平台到硬件产品方面做了多维度布点——人工智能时代真正到来那天也许还很遥远,但巨头们都不想错失先机,这些巨头时刻在印奇他们身边伺机而动。

与此同时,黑色产业的从业者却在想法设法破解各类人脸识别技术,从而达到骗贷、骗信息等目的——这无疑给印奇他们的技术研发制造了更多障碍。

人工智能领域的优胜劣汰局势正在形成中,从业者稍有不慎,很快便会被时代淘汰。事实上,一些人工智能公司已经或正面临倒闭危机。据腾讯研究院&IT 桔子联合发布的《2017 年中美人工智能创投现状与趋势研究报告》估算,中美倒闭的人工智能公司已超过了50 家,这些企业要么是技术研发不成熟,其需求无法匹配用户期待,要么是产品定价远高于市场可接受的水平,要么打着人工智能的名头在做伪AI……

不过乐观主义者印奇坚信,不管眼下的人工智能发展是否进入调整期,在自己的有生之年,机器终有一天会超越人类,社会将构建出人机融合的蓝图。这会成为现实吗?

从业者在迷雾中不停探索,大众则坐等观看:AlphaGo在围棋、德州扑克上完胜人类之后,机器战胜人类的剧本又将书写何样的新故事。 

“人脸识别领域,资本过热”

问:iPhone X使用Face ID取代指纹解锁,在你看来为什么这个功能不是更早或更晚在iPhone上出现?苹果手机的这个变革会给科技界带来哪些新影响?

印奇:人脸识别技术本身已经较为成熟了,只是它在各个场景落地时,还需有一个落地成熟期。苹果手机的这个变革,事实上带来了一种让AR再往前推进一步的硬件载体。

问:最近有新闻提到说,一些银行、机场也都采用人脸识别,还有新闻说宿舍、公共洗手间都使用了人脸识别。人脸识别这个概念是不是被过度消费了?

印奇:人脸识别有天生的头条属性。

问:那么计算机视觉领域,是否有泡沫出现了?

印奇:资本过热,但人脸识别的行业落地需求的确在增加。

问:之前旷视在做To B还是To C上有过摇摆,最后是什么契机促成公司走了To B路线?

印奇:旷视从2013年开始着眼AI+行业的路线,最早是和蚂蚁金服在金融实名制上的取得合作,因此开始了to B之路。

问:从人脸识别起步,旷视还在怎么拓宽自己的技术领域?

印奇:旷视要从看懂人脸向看懂人、看懂世界发育,通过视觉来控制“手”“脚”将是未来的技术重点。 

问:公司最近在做哪块的业务突破?

印奇:公司到现在发展有六年时间了,三年大概是一个轮回,这个轮回其实也是我个人的一个轮回。最早两三年我是在国外远程做这家公司,后来才回国做的,这个公司总体来说是从技术端、商业化端、市场端,逐渐前移的过程。接下来很快,我的重点又要回到技术端,这是周期性的。

问:走了一圈,又回到技术端,这跟中国市场环境有关吗?

印奇:有关,一个公司的成长,就像拉扯一个东西往上长一样。我认为过去的AI公司历经了两个大周期,第一个周期是摸索:技术的摸索、团队的摸索和商业化的探索,第一年我们也试了很多东西。第二个周期是比较成型的过程,找到一个细分方向去专注投入。

现在我又要回到技术端,是本着是垒高技术护城河、把公司的研发和整套体系打通。人工智能公司在后端的优势,其实是得把技术产品数据这三个东西,用一个大体系贯穿起来,这才是核心。 

问:与六年前创业之初相比,现在的创业环境有哪些变化?

印奇:变得更浮躁了。六年前其实人工智能还并不是一个热门的创业方向,现在行业内的人可能会说人工智能这波是洪流,是风口。洪流有高也有低,现在可能会热一点,但到年底会慢慢略下降,明年又会是一个低点。但我觉得这波人工智能,从大趋势上来看,是会改变往后二三十年整个社会和科技的发展的,所以我并不担心它眼下的高点或低点。到2018年底,我认为才是人工智能第一个真正的周期。 

问:当下阻碍它走向高点的瓶颈是什么?

印奇:本质因素是落地的速率和人们的预期不相符,因为人工智能能干什么和它有什么价值,这些大家已经看清了。

问:但怎么做出来有难度?

印奇:对,人工智能不像以往的商业模式,你想清楚了,有钱砸进来,就可能实现,人工智能的周期性相对要慢一些。 

问:是因为技术研发跟人才这块跟不上吗?

印奇:是因为中国现在没做什么本质的创新,这个创新的周期、实践的周期长。 

问:创新乏力、周期长的背景下,很多想进来这块创业的人,可能并不知道要从什么角度入手?

印奇:人工智能这个行业里,第一波的创业者,是技术型创业者,坦白说我们是拿着锤子找钉子,有一个技术,然后开干,第二波创业者,我认为应该是行业创业者,他来自某个有巨大成长性的行业,他已经明确看到效率升级的需求,然后要去寻找合适的技术,来用人工智能解决行业的效率问题。第二波创业,现在刚刚开始。 

“如果视力不好,大脑再聪明也没用”

问:回到六年前,当初你为什么要进入人工智能行业呢?

印奇:这里有两条轴,一条轴是技术的,我认为我们看得比较清楚,我们觉得应该最先在人脸识别上,做跟人相关识别的东西出来。另一条是商业化的轴,我们测试很多不同的方向,早期做过游戏、后来做支付等,做了很多尝试。

AI确实是我从小就非常喜欢的事情。第一,它足够大,第二,它足够改变世界。我自己从小最感兴趣的有两件事,一个是宇宙,一个是人工智能。后来我放弃了宇宙研究这个方向,那确实是一个更难的问题,需要去总结一些自然运行的定律,而当你去研究宇宙的时候,人非常煎熬,你会发现人类很渺小,容易造成精神的不适感。 

问:所以后来就把兴趣点转移到人工智能上了吗?

印奇:我觉得机器人更酷。人工智能的问题是最本质的问题,人类所有的思想,人类所有的智能,其实本质都是要解决这个问题,类似创造人的技术和逻辑。 

问:但也挺难的,一开始会想到说,怎么入手,怎么去造机器人吗?

印奇:怎么入手其实是不断聚焦的过程,就像我在清华的时候,读自动化系,因为当时觉得这个系可能是跟机器人最相关,后来我又转到计算机系,是因为我感觉自动化可能更多像是把这些当成一套系统,一个工业系统,而机器人还是更大的一部分,计算机似乎在研究更本质的问题。

问:之前学界跟科研界,比较忌讳提人工智能这个词,是觉得这些东西还比较虚吗?

印奇:对,就是比较虚,大家更愿意提图像识别、语音识别这些小方向,后来我们做的是图像识别甚至做人脸识别,这是比较具像化的技术。

问:创业中途,你去哥伦比亚大学读了几年,那是出于什么样的考虑?

印奇:我们确定做人工智能机器视觉方向,这会涉及到软件和硬件,比如像一个人的眼睛,如果你的视力不好,其实你的大脑再聪明也都没有用。软件部分是之前在清华大学,对深度学习这个算法有了研究,后来我去哥大学的是和传感器相关的东西,霍尔传感器,这个发展就像人的眼睛,你需要有更智能的硬件,才能把软件做得更好,就像构建房子一样,光有沙子不行,你还得有水泥,就去学一学水泥怎么做,再回来就比较全面了。 

问:听说当时没读完就归国了?

印奇:很多公司创始人其实都是辍学创业,我觉得不是因为他们不想上学,这些人往往对周围环境的变化比较敏感,当时那个时间点,我觉得等我读完博士,再过三年做这个事,这波可能就不属于你了。

问:当时有种要追赶潮流的紧迫感对吗?

印奇:应该这么说,比方说你的方向是对的,赛道你是确定的,就像一个河道一样,如果这个洪流很大,就像冲浪一样,这波浪,你要在浪里你才能够走得更快,而这波浪下来之后,你可能要滑一段时间,可能没有那么快的冲力,第二波浪的时候,你可能再去到这个浪里,才能再往前走。

问:为什么你会觉得那个就是浪,怎么判断?

印奇:2011年的时候,当时会发现深度学习完全没有进入到工业,但是那时候已经非常热了,因为技术本身初步的理论已经成型,到2013年左右的时候,我们已经感觉到这个技术在很多地方或者在工业界不一定是图像或者人脸,已经开始有好些应用出现了,这虽然都是一些小的芽在生长,但你会感知到,你需要占据赛道,去做你的产品。

“AI的核心竞争,不是AI公司之间的竞争” 

问:在人工智能领域创业的过程中,你踩过哪些大坑?

印奇:其实我们大部分的坑都是执行层面,战略想清楚了,执行遇到坑。我们对技术的预判很准确,对商业化的预期却很容易大跃进,技术上不够扎实时,现在又要回来攻技术,得把技术化的东西做扎实。 

问:哪些东西是你之前特别认同,但创业后变得不认同了?

印奇:当年大家宣扬的,用一个单点就能迅速爆发东西,我觉得这种机会点和它的生命力其实是有问题的。现在看来,积累还是很重要的,大家可能光想快,而不想着技术怎么做扎实。

问:创业当初有没有想过说,人工智能以后不火怎么办?

印奇:当时我们觉得,以一个公司的形态去做人工智能,还是看到深度学习技术的出现,我们认为是个对的创业时间点。

问:那会儿有没有去设想过,万一商业上的营收无法支撑你们继续做投入研发,要怎么办?

印奇:我们觉得能活下来没有问题,就是活大活小的问题。

问:现在在商业化这块上,阻碍因素是什么?

印奇:人工智能会跟行业落地紧密结合,人工智能有两点很关键,第一点是说,这个技术虽然很通用,但它又没那么通用,一个技术并不能解决所有问题,不像大脑通了一个算法,就解决了所有问题。未来两三年,如果有人工智能公司号称自己能解决很多很多问题,这可能会是非常困难的事。所以接下来,你还得去教一些行业,帮他把这个问题彻底解决好,我们把这个叫做“AI+垂直行业”。

第二点,我们判断说“AI+垂直行业”,行业选什么,并不是我认为大家常规意识上跟消费者特别接近的行业,因为AI的核心点是对于生产力的升级,所以一定是跟某一个大量人力投入相关的行业,而大家可能对这些行业的感知度并不是不高。

问:当初你聚焦选了金融这个行业切口,是出于什么样的逻辑?

印奇:我觉得农村金融和物联网,接下来可能真正能够从体量、规模,包括从它的价值,对社会形成最大的影响,这是和AI结合最紧密的行业。

问:现在竞争也越来越大,做人脸识别的企业也已经越来越多,接下来你们将如何发力?

印奇:关于竞争,我自己的判断有两点:第一,今年的竞争越来越差异化了,这些AI公司之前不知道该涉猎什么样的行业,今年到明年底,每个AI公司会越来越走不一样的路,一类公司会关注几个大的垂直行业,去落地做深耕,还有一类公司还在讲平台化的故事。

第二,AI公司选择行业,重点行业的聚焦点会很不一样,我们这两年聚焦到金融行业,其他的公司可能会聚焦选择更多新行业,最后大家会分流到不同的主营行业里。

我始终认为至少从现在中国的竞争态势来说,AI的核心竞争,不是AI公司之间的竞争,而是AI公司和它所想打造升级的行业之间的一种业态竞合关系。

问:现在互联网巨头也都在谈人工智能布局,但浪花不大,为什么会存在这个现状?

印奇:我觉得是有两点:第一点,AI的深度,在接下来三五年时间,还是会发生在企业端和传统行业这块,这些不会是巨头去重兵布点的地方;第二,互联网巨头,它自身已经有成型的业务形态,他们与人工智能更多是在寻求协同效应。

“未来人和机器的边界将会很模糊”

问:业界经常会有争论,比如以马斯克为代表的企业家人群,对待人工智能是比较悲观的态度,而以扎克伯格为代表的企业家人群,则是比较乐观的态度,你怎么看待这种分歧?分歧的核心是什么?

印奇:我觉得他们表达的态度还是有自己的倾向性。人工智能和以往的技术变革真的不太一样,人工智能是一个更深层次的变革,这是对人类广义上的威胁是最大的,比如你真正做了一辆汽车,其实并不担心人类种族消亡。但机器人会,科幻片这么多,所以大家会非常谨慎。

如果大家对这个事情很谨慎,一定就会有人说,虽然我知道它可能不会发生,但我一定要提前预判,对这个东西要小心再小心,像冷战时期,大家会觉得核战争很有威胁性,尽管大家也知道这可能是小概率会发生的事件,但真正去说的时候,每个人都有自己的倾向性。

有些人看到它的积极作用,有些人看到它的消极作用。就我个人而言,我是技术理想主义者,我觉得新技术的变革终究是好的。人类面临的不止是人工智能的威胁,它还面临很多种族延续和生存的挑战,但如果有好的技术存在,人类就会持续生存下去。 

问:在你的想象中,人工智能未来比较理想的发展状况是怎样的?

印奇:其实是混合制,你真正造出一个机器人,它各方面超越人类,人和机器的边界很模糊,人的心脏里可能会插很多芯片,人和机器要看有什么呼应的或者融合的东西。

问:融合还有很长的路要走吧?

印奇:我觉得在有生之年能实现。

问:这听起来似乎挺夸张?

印奇:所有的技术变革,当人们期待突变的时候,都是悄无声息。我觉得十年内有可能就会造出小芯片,会走出关键的第一步。

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