DNSPod十问沈春华：AI即将取代400万在岗医生？

沈春华，腾讯优图实验室高级顾问、杰出科学家，浙江大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师。

沈春华教授本科和硕士均毕业于南京大学，于2005年在阿德莱德大学获得计算机视觉博士学位。曾在NICTA（澳大利亚国家信息通信技术局）堪培拉研究实验室的计算机视觉项目工作，2014-2021年担任阿德莱德大学计算机科学系正教授。2020年获得澳大利亚科研终生成就奖；2021年获得AI 2000计算机视觉全球最具影响力学者提名。他的谷歌学者引用达38000+，H-index 100。

沈春华现任浙江大学计算机科学与技术学院教授，于2022年担任腾讯优图实验室杰出科学家，领衔计算机视觉领域的前沿理论算法的研究与落地探索。

赵九州，腾讯云中小企业产品中心总监，中小企业数字化转型专家，牵头制订了《中国中小企业数字化标准等级认证》，曾创办企业移动化SaaS公司—火速移动，先后获得创新工场、DCM等知名VC的千万美元投资。

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赵九州：腾讯优图实验室的名声早就如雷贯耳了，今天终于见到背后的科学家天团，沈老师就是其中之一。优图不仅论文高产，拿奖无数，大家熟悉的微信刷脸支付、人脸寻亲打拐也出于你们之手。首先，你能否跟读者们大概分享一下优图实验室在 AI 领域的整体战略布局，目前都有哪些投入？

沈春华：优图是腾讯旗下最顶级的人工智能实验室之一，过去多年一直专注于计算机视觉领域的基础研究和落地探索。

优图的 AI 能力，比较具有代表性的有大家耳熟能详的微信刷脸支付、自动 AI 美颜等等消费互联网领域的应用；同时，实验室在工业质检、金融、教育等产业领域也有非常广泛的落地。这么多年来，优图一直在做这两件事情：技术研究和产业落地，坚持“两条腿走路”。

刷脸支付AI

AI人脸年龄变换

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赵九州：AI 的大风已经刮了很多年，不仅催生了“AI 四小龙”，也是互联网大厂、科技公司都不想错过的百亿级赛道，各家都配备了自己的 AI 实验室。在这么激烈的竞争环境下，腾讯布局 AI 领域的优势有哪些？

沈春华：因为腾讯是做消费互联网产品起家的，非常擅长洞察用户的需求，这种能力现在在产业互联网领域也正在进行验证。我个人理解 C to B 肯定是产业互联网非常重要的一环，这个可能也是腾讯独特的优势，因为腾讯擅长于通过连接器类型的产品如公众号、小程序、企业微信等等，凭借服务 C 端用户的能力和经验，帮助 B 端伙伴更好地服务下游的客户。

产业互联网向纵深发展的过程中，更多考验的是综合解决方案的能力，腾讯在这些垂直行业有很多年的深耕和非常多的技术落地的应用场景，在几个垂直领域也梳理出了一些标准化解决方案，可以得到快速的复制，这是腾讯做 AI 应用和其他公司比最大的优势。

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赵九州：一个新的趋势是，云厂商越来越成为 AI 研究与应用的主力军，腾讯近年来也都在讨论各项 AI 技术与云的互相融合。在你看来，应该如何促进云和 AI 的深度融合与协同发展？

沈春华：一方面，云和 AI 的深度融合将语音识别、图像识别、NLP 等基础 AI 能力封装成了适用不同场景的 API 或工具性软件，让 AI 成为各行各业优化生产、提高效率的工具。

比如在工业制造领域，腾讯工业云结合计算机视觉的经典技术，加上云端 GPU 强大的算力，可以为工厂提供超高准确度的基于 AI 的质检方案系统，将人工需要二十分钟才能完成的质检工作压缩到几秒钟，带来了质的飞跃，每年能节省数千万成本。

工业质检AI

另一方面，云和 AI 的深度融合也将非常高深复杂的统计机器学习/深度学习的算法和理论，转化成了普通开发者也可以轻松调用的 API，极大降低了 AI 应用的门槛，让 AI 成为中小企业和普通开发者都可以轻松使用的工具，使得各行各业人才把 AI 带到更多的产业落地场景，从而产生更大的经济和社会价值。

腾讯通过腾讯云，为各行各业的行业伙伴和开发者提供了数百项 AI 原子能力，覆盖了机器视觉、NLP、模式识别等众多领域，打造了面向不同行业场景下的 AI 解决方案，让更多中小企业可以快速地部署、应用 AI，让 AI 产生价值，帮助产业进一步数字化发展和转型升级。

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赵九州：很多科幻电影都描绘了 AI “觉醒”引发人机大战、高科技低生活的场景，看起来 AI 最终并不能为人类带来幸福，那么研究 AI 就成了一件“搬起石头砸自己的脚”的事。腾讯优图实验室做了那么多 AI 研究和落地，你们认为 AI 对于人类社会而言的价值和意义是什么？AI 能帮人类打造出理想国吗？

沈春华：AI 何时达到理想状态没有统一的答案，但我相信“科技向善”是其中的一种解读。AI 最大的价值就是服务于人，服务于社会。

一方面 AI 已经能够让社会更便捷，比如 Siri 语音助手、微信刷脸支付，现实生活中已经随处可见。

另一方面 AI 也在攻克社会领域中一些以前解决不了的问题。

优图之前利用 AI 技术协助寻人，帮助很多走失多年的儿童找到了自己的父母。去年，优图联合了国家天文台发布“探星计划”，利用优图的计算机视觉技术帮助中国天眼 FAST 大大提升了脉冲星的搜索效率，把以前一年甚至更长时间才能处理完的数据，现在用机器学习的技术可能几天就处理完了，这是几个数量级的提升，可以极大加速科学探索的效率。

腾讯优图视觉AI技术突破“跨年龄人脸识别”难题，帮助找回被拐卖超过10年的儿童

基于腾讯优图的计算机视觉技术、腾讯云的计算及存储能力，用AI帮助中国天眼FAST寻找脉冲星

另外，我自己刚刚开始接触一点 AI For Science 的研究，比如利用人工智能的算法，来做蛋白质序列的分析，据我所知优图实验室、以及浙江大学上海高等研究院等机构在这些方向上都取得了比较好的阶段性的成果，这都是非常好的例子，我相信我们会看到越来越多这样的例子。

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赵九州：当初 AlphaGo 战胜围棋大师震惊了学界和业界，大家开始意识到一些看似只有人类才能胜任的能力 AI 也能办到。我留意到最近医疗界也有一些人机诊断比赛，很多都以 AI 战胜人类医生收场。按照这种趋势，医生是否也要被 AI 抢走饭碗了？

沈春华：过去这几年我在澳洲的大学工作的时候，也做了一些医学图像方面的研究。对医学图像的从业者来说，AI 的目标，至少从现阶段来看，不能取代医生来看病。所以我们应该去做工具，去帮助医生去看 X 光、CT 图像，更好更快地辅助医生做诊断。

AI 本身如果要彻底取代医生的话，我觉得还有很多的问题要解决。比如说现在的 Deep Learning 算法的可解释性。这个可解释性问题如果不解决的话，没有人敢直接拿 Deep model 预测出来的诊断给到病人，因为你都不知道算法的决定是怎么做出来的。

腾讯有一个医学图像的团队开发了一个系统叫做 “腾讯觅影”，这是个通过 AI 辅助诊断新冠肺炎的一个解决方案。这个系统利用患者的 CT 图像，可以在一分钟或者更短的时间里给医生提供一个辅助的诊断结果，从而帮助医生更准确地来判断患者肺炎的严重程度以及发展过程。

大家都知道一次胸部的 CT 扫面往往可以会产生几百张的影像，如果完全依靠人眼来看的话，要十几二十分钟，现在用 AI 的算法，可以把医生的检查效率提高一个数量级，这样可以让患者得到更及时的治疗。

所以我个人觉得， AI 是一个用来帮助医生做快速诊断、提升效率的助手，这可能是未来几年发展的一个方向。

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赵九州：你的主要研究领域是计算机视觉，其中 Deepfake（伪造人脸）的换头术饱受争议，导致诈骗、假新闻、不良成人内容变得更加猖獗。这些伪造内容从刚开始的不自然，到现在肉眼已经无法看出真假，那么我们以后是否会像科幻故事里预言的那样无法分清虚拟与现实？

沈春华：Deepfake 实际上是基于过去几年的 GAN 的技术。据我所知，至少针对 GAN 生成的图像，即使人眼看不出真假的差别，但对于算法来说还是能够捕捉到细微的差别，因为生成的数据和真实的数据之间，它们的分布存在一个 domain gap。就是说你用大量的数据去训一个深度学习的判别真假图像的模型，目前是很容易判断这个图像到底是生成的，还是真实的。至少目前是这样。

优图实验室论文：基于区域感知时序不一致性学习的伪造视频检测

如果说，我们哪一天发明了一个算法，不管是基于什么样的生成模型，可以是 GAN，可以是别的生成模型，如果说它生成的合成数据，算法也分辨不出真假，那么对于深度学习的研究人员来说将是重大的好消息。

为什么？因为我们现在训练深度学习模型，比如分类器做识别的模型，往往需要大量的人工标注的数据。如果说模型生成的合成数据和真实的数据之间已经没有domain gap，数据分布一模一样，那么我们就可以利用这样的技术去得到大量的训练数据，不需要去做人工标注了，这将极大降低数据成本。

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赵九州：在国际“科技战”愈演愈烈的背景下，数据和算法成为新的权力，新技术不仅服务于日常生活，也需要赋能国防安全，否则一旦形成技术“代差”，国家综合实力的差距很容易被拉大，AI 目前在国防科技方面的应用如何？

沈春华：我先讲一个小故事，计算机视觉领域里有一个非常有名的算法——目标检测，简单高效，工业界的很多公司都在用这个算法。有一天这个算法的作者收到了一封邮件，说他们在无人机上用这个算法检测地面的物体以消灭一些目标，这封邮件让作者非常沮丧，后面退出了计算机视觉的研究。

目前很多国家都已经将 AI 应用在国防技术上，我们希望 AI 的使用是理性的，各个国家之间能够通过协议进行互相约束是非常好的。

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赵九州：我们都知道 AI 需要高投入，但这尤其对传统企业、中小企业来说，在投入跟产出不太明确的情况下，他们不敢将 AI 投入到应用和场景中。所以 AI 技术实际上会加剧“马太效应”吗，科技大厂越来越强，小企业越来越无翻身之地？

沈春华：其实所有云厂商正在做的事情就是把 AI 的应用门槛降低，让这些传统企业能够将新技术快速铺开。

当然，我们还有很长的路要走，例如现在我们依然是通过提供 AI 解决方案进行落地，还没有像以前非常成熟的互联网技术一样已经把成本降到非常低，能够快速大量复制，但我相信随着技术的发展，我们总会走到那一步，至少我们目前是在一条正确的道路上。

腾讯优图工业AI

腾讯优图将人脸核身技术应用于银行的远程开户

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赵九州：在目前的国际局势下，中国面临着受到外国技术封锁的不利环境，我国的 AI 产业发展是否会因此严重受阻？

沈春华：我认为没有受阻。国内大部分 AI 公司都能做到自给自足，而且封锁实际上也是个双输的选择，因此不可能出现完全的封锁。我自己一直是做算法的，封锁算法其实是不可能的，唯一能封锁的可能只有硬件，例如芯片，但也并不是一个大问题。

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赵九州：有些观点认为 AI 在深度学习到达瓶颈期，近些年在算法上基本零突破，AI 理论的实践应用已经触达到天花板，很难再继续发展下去。面对这样的观点，你怎么看？

沈春华：我一直在做计算机视觉相关的算法。我个人理解，不管是计算机视觉也好，还是 NLP 也好，过去几年我们看到的是，突然一下子又出来一个突破性的算法，带动整个领域的发展。这样的例子在过去几年非常多。

这一次的人工智能发展起来到今天算的话可能也就 10 年时间， 如果从 2012 年 Hinton 的那篇 ImageNet 的图片分类的论文开始算，刚好 10 年时间。

你看它的发展过程就是从 AlexNet 开始，从各种各样的卷积神经网络到了一个瓶颈期，大家都觉得是不是好像没得做了，发展到了一个瓶颈，突然 Transformer 被发明出来，Transformer 又大大地提升了很多任务上的性能。

然后刚才提到的 GAN 技术，GAN 到现在也没几年时间，但这样的生成模型现在能达到的效果放在短短几年前也是很难想象的：生成模型怎么能得到这么漂亮的结果？

三年前 GPT3 技术被发明出来，GPT3 颠覆了过去几十年的 NLP 的研究成果。

我个人觉得 AI 远没有到天花板，或者是到瓶颈期的程度，AI 领域的发展依然是非常快的。

* 图片来源：腾讯优图、腾讯医疗健康

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栏目统筹 | 赵九州

责任编辑 | 黄绮婷  庄雅捷 张洁

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