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原標題：為什麼AlphaGo生在矽谷，而非中國？他說出瞭真實原因
AlphaGo擊敗人類，喚起世人對人工智能的關註，繼而在全球掀起人工智能大熱潮。
AlphaGo是怎麼來的？
“Google前幾年，一年的研發投入是120億美金，正因為這樣，才會有AlphaGo、自動駕駛等技術。2014年就願意付6.6億美金買初創的公司，這個公司隻有6個人，沒有任何的產品落地，就是用深度學習在玩遊戲、下棋。他們會花這麼高的價格來買這樣的一傢公司。如果在我們中國的商業環境下，我們花100萬美金挖人，這樣肯定經濟效益更好。但是，就不會有後來的AlphaGo瞭。他們願意投入，就是對原創技術、對人才的尊重，才會有後面的AlphaGo。”
中國科學院深圳先進技術研究院副院長、香港中文大學教授、商湯科技創始人湯曉鷗8月30日在全球（上海）人工智能創新峰會上強調瞭這一點，峰會現場，他做瞭題為《人工智能的中國式文藝復興》的演講，強調瞭尊重原創的重要性。
湯曉鷗曾發明人臉識別技術Gaussian Face，是世界上第一個超過人眼識別能力的計算機算法。早在1992年，在美國麻省理工學院攻讀博士學位的湯曉鷗開始接觸人臉識別的算法，獲得博士學位後，他先後在香港中文大學和微軟亞洲研究院工作，繼續從事計算機視覺相關領域的研究。2014年3月，湯曉鷗研究團隊發表瞭GaussianFace人臉識別算法。隨後，湯曉鷗的實驗室發佈瞭更先進的DeepID算法，DeepID算法標志著人臉識別技術真正成熟。
對於當下的人工智能大熱潮，湯曉鷗提醒說，人工智能並不是件趕時髦的事，人工智能需要高尖端人才長期積累潛心研發，並不是剛畢業的本科生做個網頁那麼簡單，人工智能並不適合互台中清化糞池聯網式的“大躍進”發展，這是當下AI熱潮中需要註意的問題。
湯曉鷗做瞭題為《人工智能的中國式文藝復興》的演講。 上海市徐匯區新聞宣傳中心供圖
以下是湯曉鷗的演講內容：
感謝組委會的邀請，今天我要講的，想強調的是原創。
原創，需要長期的積累、大量的投入，而不是一夜之間突然我們就可以原創瞭。
每次我講報告都會用我兒子的照片來開頭。以前我會講一些理由，比如他長得漂亮、因為我以前用的人臉識別數據經常用他的照片做訓練等等。今天，我們講原創，如何找理由聯系？昨天晚上想瞭想，我想， 兒子是我和我太太唯一的原創，是真正的原創。
再說到原創，可能大傢都在看一個電影《戰狼2》，我沒有看，很難評價它好還是一般。但大傢知道，它的票房已經是53億，超過瞭《蜘蛛俠》《變形金剛》等等。這在幾十年前完全不可以想像，而且排行榜當中很多的電影都是全球的票房收入，而《戰狼2》是靠中國一個國傢的票房收入就做到瞭這點。 可以做到這點有很多的原因，我不評價，因為沒有看過。但有一個必要的原因，就是二字：原創。
這個電影10多年前是否會發生這樣的情況？不會。那時候我們每個人花不到1美元，可以在大街上買到任何的好萊塢大片，不會花十幾美元去電影院看這個電影，那時候不會有原創。所以長期以來，我們沒有自己的頂級電影創作。最近這些年，大傢對原創技術，對IP的尊重，對法律的維護，我們才會有《戰狼2》這樣的電影。
說到電影，中國的電影發源地就是上海。像20、30年代的時候，上海的電影發展並不落後於全球。當時我們在文藝創作上，很多導演都是非常非常有名。我也無法講他們為什麼會做得這麼好，大概還是對原創、對IP的尊重，所以當時才會發展得這麼好。很高興，今天又恢復到那樣的時代，我們的電影又重新崛起瞭。
上海，肯定不僅是電影文化的發源地，也是現代文化的發源地。不僅是電影，比如中國的商務印書館，100多年前就創建瞭，也是標志著上海的現代文化開始。這裡面有很多原創的東西，我們知道大作傢，包括魯迅等非常有名的學者，他們寫瞭很多的文章、小說，那時候如果他們沒有版權，相信他們也活不下去。原創也很重要。
今天我為什麼要講文藝復興，14到17世紀它真正的起來，有政治的原因、宗教的原因，各種各樣的原因，但有一個必要條件，也是對原創的尊重。因為有瞭這些，才有瞭但丁、達芬奇、米開朗基羅、拉斐爾、莎士比亞等人的一系列非常優美的藝術品。最後這個作品大傢可能會有一些疑問，說文藝復興時候好像沒有見過這個作品，這是我非常尊敬的現代藝術傢的現代藝術作品，這個作品叫紙上談兵，是藝術傢彈琴，坐在一卷手紙上，非常原創。我實在編不下去瞭，其實這是我兒子的作品，主要還是想強調原創的價值。
今天的人工智能，我們總是聽到Google的聲音，聽到AlphaGo、在做自動駕駛等等方面的事情， 為什麼總是聽到Google的聲音？Google前幾年，一年的研發投入是120億美金，這是燒掉的，不是整個公司的日常運營花費，正因為這樣，才會有AlphaGo、自動駕駛等技術。2014年就願意付6.6億美金買初創的公司，這個公司隻有6個人，沒有任何的產品落地，就是用深度學習在玩遊戲、下棋。他們會花這麼高的價格來買這樣的一傢公司。 如果在我們中國的商業環境下，我們花100萬美金挖人，這樣肯定經濟效益更好。但是，就不會有後來的AlphaGo瞭。他們願意投入，就是對原創技術、對人才的尊重，才會有後面的AlphaGo。
Facebook也是2013年左右，深度學習剛剛起來沒多久，大量投入深度學習實驗室。
我的老師Eric（麻省理工學院的名譽校長Eric Grimson）提到瞭Mobileye，英特爾願意花150億美金收購這樣的公司，其實沒有什麼，就是一夥人，一個教授帶一群學生做研究。他們花錢收購，而不是挖人。
我非常熟悉AlphaGo，在AlphaGo之前我和大傢講深度學習，沒有人會聽，也沒有投資人關心。但是這盤棋下完之後，投資人回過頭和我講什麼叫深度學習。這在全球引起瞭巨大的轟動，因為圍棋這件事，是腦力勞動非常強的活動，機器可以戰勝人類，並不是說機器無比聰明。為什麼機器可以下棋？是我們定義的任務，我們讓他做下棋這件事。他所做的訓練都是基於棋譜，所以他不會想控制人類這件事，他的任務是人類定義的。所以，短期我們不用擔心，長期也不用擔心機器人控制人類這件事。真正轟動的效果是它的創新和深度學習的算法巨大的進步，在全球引起瞭大量的報道。
緊接著在中國做瞭一個AlphaGo2，和柯潔下瞭一盤棋，也下得非常精彩，值得大傢關註，也會有一些新的技術出來。那周，媒體鋪天蓋地都是報道。但你看雅虎、國外的網站，會有一些報道，但報道一下就可以瞭，不是大傢都靠這個活著。為什麼？因為這是AlphaGo2。做原創，第一個做這件事的最重要。等窗戶紙捅破瞭，捅第二下不那麼重要瞭，你已經知道房間裡面發生什麼事情瞭。
再看一個地圖，Deep learning的搜索次數，顏色深代表搜索的次數多，淺的代表搜索次數少。中國對這個詞的搜索量最大。這是谷歌的搜索結果，谷歌在中國老百姓是搜不瞭的，你要翻墻，這大概隻有做技術的人才知道怎麼做。翻墻的搜索量比全球的搜索量高很多瞭，可以想像這在中國有多熱，為什麼這麼熱？因為我們不懂，我們這麼多年沒有做原創技術。中國有句成語“不明覺厲”，因為你不知道怎麼回事才覺得厲害。知道，還有一句話是“文人相輕”，你是文人，你知道他的水平和深度，互相之間會不服氣。
前段時間Amamzon、IBM、谷歌、微軟等組成瞭人工智能的聯盟，當時我們覺得國外人工智能的發展已經非常非常超前瞭。這麼熱，我們如何競爭？Eric剛才講瞭人工智能，這應該是全球的合作，是共贏。合作是雙方都要做事情的，是雙方平等的合作，不是說別人做瞭，你把它拿過來用，然後賺錢，這不是合作，叫盜版。
人工智能，我們是否落得很遠？我從我們公司做的事情來講一下，我們現在處於什麼階段。人工智能的發展歷史我就不講瞭，幾起幾落，前面的學者已經總結過瞭。真正的落實是2011年，深度學習算法在語音識別方面取得重大突破。後來才有瞭2013年谷歌、Facebook的大量投入，到現在的直線上升。
2011年我們開始做深度學習，當時應該是最大的華人團隊。2011到2013年全球最頂級的三次相關會議，29篇文章涉及到深度學習，14篇由我們一個實驗室做的，做瞭全球的一半。
最近兩年，谷歌、Facebook開源瞭AI平臺，相當於AI的操作系統。我們最早的時候沒有Torch等，我們經過多年的研究，做出Parrots系統，我們把幾百塊的CPU連接起來。訓練瞭1207層的深度學習網絡，林教授領先在做，他是Eric三年前畢業的博士生。
我們和Facebook、Google競爭的例子，就是人臉識別。2014年Facebook發表瞭文章，我們同一時間發表瞭另外一篇文章，搶在Facebook之前，第一個用計算機做人臉識別超過人的眼睛。這其實和AlphaGo做一樣的事情，在人類定義的一項任務上，機器超過人類。我們當時用瞭20萬的人臉數據做的。平時做研究，公家機關水肥清運一兩萬的人臉數據就很瞭不起瞭。用瞭20萬的人臉數據，我們覺得我們會碾壓所有的人。還沒有開始碾壓，發現Facebook用瞭750萬的數據，數據量上把我們碾壓瞭。但是計算的結果，我們超過瞭他們，連做瞭三四個算法，最後做到瞭99.5%，戰勝Facebook。在中國，就會出現大批的公司重現實現一下算法，開始落地。
Imagenet，2012年有很大的突破。2014年是最大的一次比賽，38個團隊，包括Google、伯克利、牛津等實驗室都參加，我們取得瞭全球第二名，輸給瞭Google。當然，Google也是競賽的組織者，我們贏他也比較難。
2015到2016年，ICCV、CVPR、ECCV三個頂級世界會議上發表的文章數量。微軟124篇，商湯和我們實驗室一起76篇，我們是整個亞洲唯一前20名的團隊。
最後三位是百度、阿裡、騰訊，三傢的估值超過瞭9000億美金。三傢公司加起來的文章數是13篇。 你想用AI作為你的未來，要投入，要做原創，而不是拿來的。我們取得的這些成績，也得到瞭國際上的承認。
我們非常榮幸，和MIT、伯克利、谷歌等實驗室，被評為前十大人工智能實驗室，我們是整個亞洲唯一的代表。我講的這些是學術上的研究和成績。如果隻有這些，其實我們沒有數據，沒有應用，我們的人也很少。
一開始，會搶跑一下，領先一下，長時間的競爭我們無法戰勝Google這樣高投入的公司。我們也要落地，很幸運，通過積累，我們現在有120位深度學習的博士，核心人員體量台中市抽水肥和Facebook、Google差不多，我們是唯一一個深度學習平臺公司。非常榮幸，這次《華爾街日報》報道我們單輪融資取得最大一筆AI的創業公司融資，4.1億美金。以前是我們幾千萬美金，打一場看起來沒有希望的戰爭，現在我們補充進瞭彈藥。非常高興，到今天有400多傢頂級的大型客戶，包括中國移動，包括銀聯，包括華為等巨型公司。400傢公司意味著過去一年半的時間，每天簽約一傢公司。
我們用人臉識別在做芯片、醫療、自動駕駛、金融等14個行業的研發，和14個行業的合作夥伴合作，我們會反饋回來大量的應用需求，形成完整的閉環、正循環。很高興，得到瞭國傢的承認。去年的雙創活動中，很榮幸和百度被選為代表中國人工智能的企業，參加北京地區的展覽，受到國傢領導人的見面。
最後還是用一個電影來結束演講。
我這個年齡，對上甘嶺是很瞭解的，當時打的最後一場戰鬥，也就是一個連。我們120個博士，也差不多就是這樣的人數。
如果我們再守不住《上甘嶺》，人工智能的三八線也就基本結束，謝謝大傢！
（本文根據主辦方提供的速記整理，未經主講人審定）
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