专访吴军：未来10年，AI的发展方向是应用，不会出现重大的理论突破

  • 2020 年 10 月 19 日
  • AI

作者 | 蒋宝尚、陈彩娴

编辑 | 陈彩娴

我们生逢信息时代，对信息的本质却知之甚少。
大部分人只知道1965年提出的摩尔定律是信息处理能力的描述，它正在以每 18 个月就加倍的发展速度“颠覆”着我们的生活方式。 
殊不知，信息技术的发展，是由信息的传输、处理和存储技术这三个维度决定的。
而全世界信息技术的发展，都是沿着“用更少的能量传输、处理和存储更多的信息”这条主线来进行。 
为了描述信息发展的规律，吴军博士在他的新书《信息传》中，以信息发展史上的杰出人物及事迹入手，通过故事的方式描述了前人追求上述“主线”所经历的曲折与多彩。

（吴军博士新书：《信息传》）
其过程起承转合，柳暗花明，荡气回肠，但又顺理成章。
所谓起承转合，始于1901年，一位叫伽利尔摩·马可尼（Guglielmo Marconi）的27岁意大利年轻人在加拿大纽芬兰的信号山顶放飞一只巨大的风筝，接收到来自遥远英国波尔社基站发出的信号——摩尔斯电码S，标志人类进入无线电通信时代。
所谓柳暗花明，是世人追寻电和磁共同本质苦苦不解之际，一位叫詹姆斯·克拉克·麦克斯韦（James Clerk Maxwell）的学者发表《电磁场的动力学理论》一文，用 4 个简单的公式，即著名的麦克斯韦方程组，描述了电、磁、光相互作用、相互转化的规律。
所谓荡气回肠，是1937年，一位叫克劳德·香农（ Claude Shannon）的22岁麻省理工硕士生跑到美国首都华盛顿进行硕士论文答辩。他的研究成果开启了数字化时代，他所总结的信息论揭示了信息的本质，给人类带来了一种新的世界观。

（克劳德·香农）
顺理成章地，在香农信息论的指导下，人类发展信息几乎从此没有再犯过致命的方向性错误。从1G到5G通信的发展，无非是工程师按照香农第二定律指出的方向，根据各个时代能够获得的技术， 对信息编码和传输技术进行持续改进而已。
如今，我们站在科技发展的风口浪尖上，目睹着风起云涌的社会巨变。
那么，《信息传》是如何理顺信息技术的发展历史，帮助我们进一步了解信息的本质，理解信息技术和经济发展的趋势的呢？基于这个大问题，AI科技评论对吴军博士进行了专访，从回顾过去，描述现在，预测未来三个维度探讨了信息技术的发展规律和商业模式。
在专访中，吴军博士提到：在信息论出现之前，前人的研究是自发的，他们的成功是偶然的，失败是必然的；而信息论出现之后，成功不再是“运气”使然，而开始有迹可循。
特斯拉的失败，因此得以避免。
此外，吴军博士还提到，人工智能未来十年的发展方向是AI技术的应用，理论上暂时不会有重大突破。

1

回顾过去：揭示信息理论发展的规律

AI科技评论：为什么要写《信息传》这本关于信息技术发展的书籍？通过这本书，除了告诉我们“历史”，还想告诉我们什么？
吴军：能量和信息是衡量我们这个世界文明程度的硬性标准。一种文明能够创造、使用和传输的信息越多，手段越有效，其文明水平就越高。
了解信息是什么，了解信息技术是什么，才能帮助我们在日常工作学习中更好地收集和利用信息。
虽然这本书讲述的是信息的历史，但描写历史只是手段，更想呈现的是信息技术发展的规律。
关于规律除了有“用更少的能量传输、处理和存储更多的信息”这条主线脉络，还可以根据理论效果，将信息发展时间分为“自发的阶段”和“自觉的阶段”。
所谓自发阶段是指，人由本能（例如好奇心与探索欲）驱动所激发出来的发明创造。在自发的阶段，技术的发明者有很多随意变更的因素，因此在这一阶段，你会看到偶然的成功往往把人带偏方向，远离目标，例如无线电之父特斯拉就不幸进入了这个怪圈。
（尼古拉·特斯拉）
由于自发的阶段缺少理论支撑，运气成分非重要，每一个成功的背后可能存在着非常多的失败。谈到电报，大部分人只知道莫尔斯的成功，而不知道其他人的失败；谈到电话，大家只知道贝尔，而不知道其他人。而实际上，他们的成功其实有很大的偶然性。
自发阶段持续了很长时间，直到1948 香农提出信息论，用一个被称为“熵”的概念和三个非常简洁的定律，描述了信息科学的本质。才使得我们进入自觉阶段。
自觉阶段的标志是：存在正确的理论支撑。所以那之后信息科学和工程的发展， 人类从此几乎没有再犯过什么大的错误，也没有走太多的弯路，从1G到5G移动通信的发展，无非是工程师按照香农第二定律指出的方向，根据各个时代能够获得的技术，对信息编码和传输技术进行持续改进而已。
现在很多人仍然坚信“偶然性”，在思考问题的时候，仍然在缺乏理论支撑的询问“我能否这样做”，而《信息传》这本书希望让读者知道理论的重要性，也就是说试错固然重要，但不要盲目试错。
AI科技评论：无论是在《信息传》，还是在之前的书中，您都反复提到专利，专利对技术的发展有什么重要作用？
吴军：专利是把双刃剑，一方面它有激励作用，另一方面它也限制着技术的普及。
激励作用在于能够保证发明人受益，毕竟只有受益，大家才愿意投入钱去进行发明创造。尤其在今天，很多研发的成本都很高。例如做一个5G方案，首先就要投入数亿元，而且不能保证是否见效。如果投资者赚不了钱，其开发创造的积极性自然就弱化。当然，也有少数人是完全由兴趣驱动的，大部分人做事其实还是为了图利。
另一方面，技术也要普及，所以现在各国的专利都有一个专利期限。美国的专利期最多是20年，20年过后，这项技术就变成了公共领域的知识，让更多老百姓受惠。
AI科技评论：除了专利这一激励因素，其实早期技术发展与国家的地理位置也有关系，是这样吗？
吴军：科技发展和地理相关的一个重要原因是：经济和地理位置的关系特别紧密。
例如，南美洲与北美洲的气候差异，影响了两个地区的经济发展：南美洲的气候条件要比北美洲好很多，所以南美洲可以通过发展种植业来增加经济收入，另外，南美洲还有许多金矿，因此，这个地区发展工业的动力也不足；而北美洲的气候条件不如南美洲，但最后北美成了一个特别发达的工业地区。
另一个例子是无线电为什么要到英国去进行实验？因为英国是岛国，与欧洲其他地区的通信相比，英国的电缆的成本太高，所以需要发展无线通电。同样道理，无论是马可尼和特斯拉，为什么都到美国跟欧洲进行通信研究？因为虽然可以拿电缆进行研究，但拉电缆不但成本高，而且经常失败，所以后来大家想到无线通信的方式。
 
2

描述现在：信息技术发展的问题

AI科技评论：当前信息技术的快速发展，虽然给我们带来了许多便利，但是也存在的一些问题：信息太多，导致“泥沙俱下”。目前有没有一些方式有望帮助我们过滤信息、管理信息？
吴军：信息太多让大家广泛受益的同时，也带来一个非常严重的问题：信息泄露和错误信息（谣言）给人们造成的巨大损失。
虽然在古代，也有谣言和信息泄露，但是通常不会带来巨大的系统性的连锁反应。在人们开始广泛地使用现代通信工具大量传输信息之后，信息泄露就会给人们带来雪崩式的毁灭性灾难。
所以，需要考虑的是如何甄别有效信息。目前主要有两个解决方法，一个是交叉验证，另一个是寻找可靠的信息来源。
举个最简单的例子，前段时间关于金正恩有许多假新闻，有些新闻CNN也在报道，其可信度也是非常低，这并不意味着CNN有多糟糕，关键是CNN在朝鲜可能没有记者，大多都是二手信息。其实关于金正恩的信息，一个简单的判断标准是：是否有韩国的正式媒体报道，因为韩国非常关心朝鲜的状况；另一个是日本是否有正式的媒体报道，毕竟日本在北朝鲜有很多侨民。
另外，关于自媒体的信息，一定要看出处。当前有些转载是夹杂了“私货”：95%的内容是一样的，剩下5%的信息是改写的。虽然只有5%，但有可能产生重大真实性、客观性转变。
利用交叉验证和信息来源检查这两个“原理”也催生了相关甄别信息的技术产品，例如我们之前在谷歌开发了一个产品叫做“Google Answer”，就可以利用机器学习对信息进行权威来源检查。
AI科技评论：不仅是《信息传》，在《浪潮之巅》也提到过，有些科研想法如果超越时代背景，那么他有可能失败。这对现在的科研者有何启示？
吴军：首先，科学和技术要先分开。科学的发展常常要领先于技术。一项科学知识的作用，往往要经过几十年才能验证。今天的5G用的基本编码算法，实际上在六十年代就已经有了雏形。3G用的CDMA算法与变频调制，在二战时也有了雏形。从科学到技术，再到产品，中间的间隔可能比较长。
所以，国家一定要大力发展科学，因为有时候，科学产生的结果短时间内看不到，但到关键时刻，你会发现，没有科学基础，后面的技术发展也举步维艰。如今中美关系比较紧张，大家对技术比较关心，但在缺技术时，大家还应该反思：更早的时候，我们可能应该在科学上多做一些投入。
其次，在同一个时代，科学可能会带来技术的进步。技术路线有很多种，最后成功的可能就一两种。一项技术的失败，对投资人来说影响不算大。比如投了10项技术，两项成功，八项失败，成功的两项技术可能就能把投资的钱“回本”，而且还可能有利润。但对创业者来说，一项技术的失败是百分百的”灾难”。
在每个时代，解决同一个问题的技术可能有很多，甚至成功的两项技术也未必是一开始最被看好的技术。成功有很多原因，可能是资金，可能是执行力，等等。所以也不能完全以成功或失败来衡量一项技术水平的高低。
此外，每项技术都有一个发展阶段。这个发展阶段很重要。还有些技术可能很有潜力，但在某个时间段里，大家对这项技术没有需求。例如存储技术，之前的磁带、磁盘等，也只存活了半个世纪。如今，大家可能用网络存储或分布式存储。如果你是磁存储技术的领先者，那么你可能在前十年能凭此获利，过后就被淘汰了。

3

预见未来：5G与人工智能的发展

AI科技评论：根据信息技术发展的特点，您认为未来信息技术的主要发展方向在哪些应用与领域？
吴军：信息技术的发展基本上是三根主线，即信息的传输、存储和处理。
5G是信息的传输，人工智能是信息的处理。更具体一些，电报、电话、手机通信和互联网，都是传输信息的手段，计算机和各种控制系统则是处理信息的工具，纸张、胶卷、磁带、光盘、半导体存储器，则是存储信息的媒介。
全世界信息技术的发展，都是沿着用更少的能量传输、处理和存储更多的信息这条主线来进行的。
在移动通信中，从 1G到 5G，单位能耗的信息传输率提高了 5 个数量级左右，这就是通信发展的根本趋势。处理信息也是如此。尽管 1946 年世界上第一台电子计算机埃尼亚克耗电量高达 150 千瓦，但是进行一次计算依然比机械计算机更能节省能量。
如果扩展的话，信息技术是一项在其他国民经济产业中起叠加作用的技术。
一方面，信息技术本身就是一个产业，而且产业规模不算小；另一方面，如果将信息产业与其他产业叠加，比如汽车信息化以后，汽车可以配备地图、道路识别等，开起来会方便很多；或者，通过可穿戴式的系统与手机，汽车会变成一个移动平台，成为一个生活办公场所，这时候汽车可能就被重新定义了。
同样的道理，今年因为疫情，大家可以在家上班。如果疫情发生在20年前，在家上班就很困难，因为20年前，大多数人的家里没有完善的IT设备。如今，信息技术发展后，我们的家里实际上就是一个信息中心，所以能够在家上班。
因此，信息技术的发展，一方面是基于信息的核心往前发展；另一方面，信息技术的发展还会辐射到许多周边产业。
AI科技评论：能不能对人工智能的技术发展进行预见？
吴军：人工智能接下来的十年发展方向是技术应用，理论上暂时不会有太多的突破了。计算机技术有一个“规律”，也可以说是共识，就是哪一个发明或者技术获得了图灵奖，那么它在短期内就走到头了。
人工智能的主要支撑技术深度学习已经在2018年获得了图灵奖。另外，今天我们使用的深度学习技术其实都是基于20多年前的工作。科学肯定是领先于技术的。虽然目前麻省理工等科研高校也在做一些理论性的研究，但是如果想要变成技术应用至少也是20年以后的事情了。
也不是说现在没有进行一些原创性的理论研究，只不过这些研究大多在科研院所和高校里进行，其理解门槛和进入门槛比较高，在媒体传播中没有优势，只是在学术圈内进行交流。例如学术界对深度学习的可解释性理论非常关注，都在投入大量的时间、经历、金钱，如果有突破，那么将会是重大的理论突破。
AI科技评论：从1G到5G，信息技术的发展对商业的影响有什么特点？在5G时代，信息商业的发展会体现怎样的趋势？ 
吴军：从1G到5G，其实真正影响我们生活的是阶段3G~4G。1G的用户量很少，从2G开始，大家能够彼此的通过手机来通讯的，但也只是限制在通信本身，能够干的事情非常少。 
3G到4G在中国的过渡时间非常短，4G这个时代发生的第一个大事就是和云计算的结合，使得我们能够随时随地的访问信息。这时候手机成为了获取信息的平台。
在4G时代，网络可以分为两个部分：通信的网络和计算机的网络，而这两个网络在手机上是融合的。但从产业的角度看，从技术和商业角度来看，这两个网络都没太融合。举个例子，在家用手机连接WiFi上网是计算机网络，而在外面用“流量”上网是通信网络，这两者并没有打通。
所以，谈到5G，必须和IOT联系到一起，必须讲万物互联，只有将所有网络融合到一起才能克服4G带来的缺陷，打通各方“利益”，进入万物互联的时代。 
AI科技评论：3G到4G在中国过渡很快，但是5G的建设这中间似乎脚步很慢，这是什么原因呢？
吴军：有两个原因，第一个是所有技术应用都需要配套，例如要想用5G进行万物互联，其工业设备和管理软件都要同步更新。
这件事情，对于个人来说比较简单，因为如果家庭想要更换5G设备，那么自己就能做主。而在企业、工业里，其在4G时代已经投入了大量的成本进行建设，如果更换成5G，企业会付出大量的成本。
第二个原因是，5G网络建设需要时间，现在虽然个别5G试点网络情况非常好，体验非常舒适，但是“个别”带来的意义不大，因为只有大众都能感受到，才是真正的5G时代。 中国工程院院士邬贺铨是我国通讯方面的专家，他自己估计5G网络建设还需要10年时间，其实10年非常漫长。

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