趋势科技董事长张明正:AlphaGo Zero让人类看到自身盲点,企业应该更谦卑

AI

自从2016年AlphaGo连续击败人类围棋大师后,“人工智能”(AI)已经成了企业对外宣传的有力工具,企业在推出产品或者对外宣布未来发展策略时候,一定都离不开AI。

但是其实在AlphaGo吸引众人目光之前,全球最大的独立安全软件厂商——趋势科技,内部就已经在做类似的围棋算法,而在2017年4月,趋势科技也与中国台湾某研究院合作打造机器学习交流平台T-Brain,期望可以打造中国台湾版的Google Kaggle。

DIGITIMES专程赶往花莲,独家采访趋势科技创始人兼董事长张明正。

张明正认为,AlphaGo Zero反映出人类在经验与知识领域上都存在盲点,作为企业,未来必须更加谦卑,不断学习,并且有勇气抛开目前现有的各种框架。

以下为DIGITIMES专访的全部内容。

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你认为AI在1.0、2.0、3.0和4.0时代,分别有什么特色?对于企业又有什么意义?

早在Google推出AlphaGo之前,趋势科技内部也有一个与中国台湾旅日棋手王铭琬合作的电脑围棋AI算法Go Trend,当时用的是AI 1.0时代的技术,例如蒙地卡罗(Monte Carlo)等方法,也从2015年开始参与电脑围棋竞赛,首次参赛就拿下第六名的成绩。但是当AlphaGo推出后,与当时的高手对战连赢好几局,我们虽然觉得往后已经不需要再参赛了,但是并没有失去兴趣,反而更加关注AlphaGo。

AlphaGo属于AI 2.0时代,是通过约3,000万盘围棋棋谱,让他一直玩、一直自我学习,但是这些棋谱程度不一,同时包含二段到六段等级的棋谱,却可以打败九段的真人高手,甚至最后还赢了大陆职业棋手柯洁,以及韩国职业棋手李世石。

因此,当进入AI 2.0时代以后,我们就不再外出比赛,而是找来一群围棋高手,有王铭琬棋士带头,在公司内部进行讨论切磋。

继AlphaGo之后,又推出升级版AlphaGo Master。旧版本其CPU需要176个GPU,但是Master版本则用到Google自己的4个Tensor Processing Unit(TPU),能以更少的棋谱去进行深度学习,让AI 进入3.0 时代。

而在2017年10月初,随着AlphaGo Zero的问世,我认为已经进入到AI 4.0时代,在AlphaGo Zero出现前,谈到AI,我们都认为是大数据(Big Data)加上深度学习;但是AlphaGo Zero不需要任何棋谱,就可以在围棋比赛中击败前几个版本,这不仅大大改变了我的看法,也对趋势科技有非常重要的意义。

趋势科技长期以来核心业务就是找出计算机世界的坏人,但是不要误抓好人。这中间需要强大的预测能力和概率能力,其中也包含一些人类经验的成分,这个过程就像是即将做成棋谱,再丢给机器协助处理。前段时间的勒索软件爆发,我们之所以能够抓到坏人,是基于我们将近30年积累的资料库,包括病毒码、电脑侵入威胁的资料等等,以此为演算法加上AI辅助,从而抓出黑客。

然而,在我看到AlphaGo Zero出现以后,我认真思考,如果它的技术未来能够成功应用到防毒软件领域,那我们的优势可能就会消失了。这种冲击就像是以前照相需要有底片,但是数码相机出现以后,就不在需要底片了,并且还能照出更多的照片,这样对相关的企业冲击将会非常大。

以前的工程师可以宣传,自己是大数据工程师,但是如果未来不再需要大数据呢?那么大数据工程师的优势何在?

AI发展至今,我认为有4个阶段。最初的1.0时代是演算法,2.0时代是大数据,数据的多少决定你的表现;3.0时代虽然仍然需要数据,但即使只有少量数据,只要加上他人训练过后的资料,依然可以有好的表现。

而AlphaGo Zero让AI在短短的一年半之内,从2.0快速跳到4.0时代,一个不需要任何数据的时代。它并不单纯只是一个更厉害的新版本AI,我认为它将改变所有的事情,它的影响力比以往更强。

再回到趋势科技,我们很多产品目前处于2.0和3.0时代,但是我们也警醒自己,如果未来不再需要数据,我们的优势何在?而哪些领域仍然需要数据,哪些领域又不需要数据呢?

张明正

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AlphaGo Zero的科技哲学意义是什么?过去AI在人类世界中,因为需要大量数据,可能只有企业或者工厂才能广泛应用。相比之下,在个人用户中,或许因为缺乏数据,至今没有较好的应用,AlphaGo Zero问世后,未来世界将会是怎样的?

AlphaGo Zero让我开始从哲学性的脉络,重新思考现在的世界。我们过去获取知识的渠道,例如上学、读书、向前辈学习经验等,这些其实都是知识来源的极小部分而已。

过去我们认为知识,是来自“我知道我所知道的”(I know what I know),例如我创办趋势科技,是因为我知道如何抓病毒;我以前不知道怎么种菜,是因为我没当过农夫,但随着我开始尝试种植,我就获得了种菜的知识。

但现在发觉,“我不知道我所不知道”领域的知识,竟然占了我大脑的绝大部分。人类下了超过2,000年的围棋,人类的棋手一步一步走到九段地位,属于高手中的高手,但是被通过学习两段、三段棋谱的AlphaGo击败。棋谱代表人类的知识领域,是一种框架,但是没有输入任何人类领域知识的AlphaGo Zero,跳脱了人类世界里的很多假设和盲点而变现的更好,这是一个非常有意思的议题。

于是我开始思考,AlphaGo Zero不需要人类的领域知识,代表人类的盲点会卡住它,让它有束缚,那人类的盲点有多大呢?是1%还是99%?

AlphaGo是输入约3,000万盘棋谱,跟自己玩了差不多2,000万盘棋,而AlphaGo Zero使用更少的CPU,只玩了500万盘棋,就打赢了所有拥有人类数据的围棋公式。先来计算一下,500万大约是10的9次方,而围棋的所有可能性是10的360次方,那么10的9次方对10的360次方的占比,大概是多少呢?

这代表一件事情,AlphaGo Zero只用了围棋所有可能性的极小部分,就能打败对手。这大概就像是人类拿了英语百科词典,只看第一页的两个字,就能理解整本书的意义,这也是为什么我不断提到的人类知识盲点。

在人类现有世界里面,存在很多待解决的问题,例如能源稀缺,而过去我们尝试从太阳能,风能中获取能源,但是至今都没有办法真正解决能源问题;这些问题至今无法找到解答,或许就是因为我们受限于盲点和框架,一直以人类的方法去解决问题。

从终极角度来看,如果AlphaGo Zero能解决这些问题,让能源变成免费,海水变成淡水,因为土地可都可以种植了,食物也就免费了;因为汽油免费了,所以运输也免费了。当一切物资都免费了,未来的人类世界可能就不需要金钱。或许现在听起来天方夜谭,但是未来一切都说不准。15年前拨打电话,是按照时间、距离计算;但是现在OTT兴起,即使使用Facebook Messenger拨打网络电话给国外的友人,也不再需要额外收费,Facebook的市值也超过了传统电信公司AT&T。

这样的变化,就是因为Facebook Messenger让拨打电话的时间或者距离不再重要,过去用以衡量价值计算的单位因而改变了;而同一时间,人与人之间的分享、互动、联系变的更加重要,打造出现如今Facebook的盛世。这些变化都在短短十几年以内发生,而这个不再需要数据的AI,也会为世界带来重大影响。

AlphaGo Zero传达了一件事,原有的人类知识或者科技解决方案,也可能限制了人类的潜在能力,而这些限制可能来自于既有教育、社会以及家庭。

这些是人类过去获取知识的方法,如果未来人类觉醒,摆脱传统获取知识的管道,未来企业竞争类型也很可能有很大的转变。

张明正

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现有企业未来的竞争的趋势是怎样的?AlphaGo Zero对趋势科技有什么样的意义和启示?

很多企业可能认为自己拥有很多数据,觉得自己很厉害,但是其实我们盲点太多,许多我们认为的假设可能都要一扫而空,才能应对未来的世界变化。就像前面提到的语音通话的例子,过去以距离和时间算钱,现在不再需要这些了,有些企业崛起,但同时也有些企业就日落西山了。

在AlphaGo Zero问世之前,我可能觉得趋势科技在发展AI应用上,需要大量数据,再加上人类的领域知识。以医疗领域为例,过去可能认为需要数据和医生的知识,然后进行“模拟”,而“模拟”两个字,其实就是体现我们已经被制约了,是在一个既有知识框架下去模拟,而那些数据其实也是人造的数据。

而过去判断AI做的好不好,我们当时的定义可能也就是数据量多不多,领域知识好不好,但未来,我希望员工开始进行反省,思考过去抓病毒的方式,在未来该如何进化;而随着我们的进化,黑客也一定会跟着进化,这将是避免不了的一场战争。

我关心的是,未来会不会有一个1-2个人的创新团队,用AlphaGo Zero的方式写一个防黑客病毒的产品就超越我们。从前我不相信未来会出现这样的产品,因为过去需要以数据作为基础,但是未来已经不一定了,这关乎企业生存,未来的变化很迅速,一切都不确定,需要居安思危。

AI的演变,与产业市场的关系,可以大略分为3个段。第一阶段是AI演算时代,不需要太多的数据,只要有一个AI模型(model)加上领域知识,就能与大企业齐名。

第二阶段是AI 2.0,出现深度学习后,当我拥有数据而你缺乏数据,我的效能就会大幅度提升。在这个阶段,包括Facebook、Google等掌握大量数据的企业,他们的优势都非常明显。

第三个阶段,则是不需要数据的AI 4.0,所有市场将重新洗牌,小公司也有机会了。

我们是属于拥有数据的公司,但我们仍然需要居安思危。一旦进入第三阶段,如果有新型团队不需要任何数据就可以抓到所有的病毒和黑客,从使用者角度来讲,这个新型团队就可能赢了。

不过,是否AI以后都会不需要数据?如果真的不需要,那数据科学不就灭亡了?人类的领域知识真的与未来发展没关系吗?因此,我们开始将问题进一步思考,为何围棋符合上述的定义。

围棋胜负分明、规则简单明确,但是病毒并不是只有一种,有的来自电子邮件,有的来自网站,复杂性比较高。如果一个企业推出的解决方案所需要的知识,是由5-6个领域叠加起来,或者有5-6个变化因素参与其中,而并非像围棋一样输赢结果简单明确,AlphaGo Zero就难准确预测,因此企业依旧可以保持现有的优势。

现在AlphaGo Zero则开始挑战策略性电玩游戏,这类游戏包含不同的变化因素,不同决策会带来不同结果,整体较为复杂。由于AlphaGo Zero不擅长解决这类的问题,所以目前它还是处于落败的阶段。虽然现阶段对它而言依然有门槛,但是不代表未来它不会学好。

我希望趋势科技公司的每个人,都能在“AI不需要数据”以及“AI已经进入4.0”等大前提下,思考我们的客户有更好的保障,因为我们存在的目的,就是不让客户被黑客打到。AlphaGo Zero对趋势科技带来2个意义,一个是对公司的文化层面,一个是商业竞争层面。

第一个意义,从公司文化来讲,我们过去一直谈改变,但现在改变将比想象中来的更快。趋势科技存在的意义,就是让客户知道他们被保护,也可以提前预警他们下一次攻击可能是什么时候来,这件事情是我们的核心业务,维持不变;但是其他事情,例如来自物联网(IoT)、云端等的科技变化,我们每个人都要更快速适应变化,也不要限制思路,不要认为病毒或者黑客一定是从怎样的模式进来,需要拿掉头脑里既有的各种假设。

另一个意义,从商业角度看,由于我们比竞争者更早思考这件事,我们也有将近1,000名AI高手,这是我们的优势。目前我们的要求就是,如果产品未来没有AI,那就别谈了,因为从技术角度来看,这将会带领我们往越来越强的方向前进。

张明正

DIGITIMES

未来人类的角色是什么?与AI之间的关系又会如何?

如果人类下围棋的目的仅仅是为了输赢,那当AlphaGo打败人类棋手以后,难道就不会有人再下围棋了吗?事实上,下围棋的人数并没有什么变化,因为人类和人类的互动是感性的结合,而非理性的结合。

我们后来认识到,AI并不会存在太多的“意义”,而且人类生命有限,再加上如果基本生存需求被满足以后,人类就会往上寻找其他心理层面的需求,这就是在寻找意义。或许当AI往上爬以后,也开始发展意义并寻找意义,但这又是另一个议题了。

关于未来人类与AI的关系怎么走,我们都要承认,人类有盲点。我们不知道的事情太多了,应该要更谦卑,要不断学习;当技术演变的越来越快,企业也要走的更快,把自己既有的那些理所应当的观念都打破,不要被框架限制住人类的潜力。

张明正

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