比天下小，比人工智能大的“天下人工智能大会”

这几天，天下人工智能大会（WAIC）在上海举办。

说“天下”有点夸年夜。
OpenAI没来，Claude没来。
Genemi没来。
Meta没来。
Midjourney没来。
好多都没来。
不过微软来了。
算是代表天下了吧。

说“人工智能”有些守旧。
除了人工智能，炒菜机器人来了，出版社来了，***网站来了，条记本电脑来了。
好多都来了。
但他们确实又都和人工智能有关系。
算是广义人工智能吧。

天下人工智能大会，一个比天下“小”，比人工智能“大”的会。

但是，它依然是故意义的。

由于，它把散落网络各处的、质量参差的信息，筛选过滤完后，在你面前列好队。
并且配备人讲解。
等着你校阅阅兵。
你只要花128元门票，就能用几个小时快速理解，你原来要研究几个星期的课题。

以是，我昨天专门去了现场。
花了2个小时逛了三个展厅。
韶光很短。
以是只有些模模糊糊的感想熏染。

不一定对。
你听听看。

感知层，正在悄悄成长、快速进步

我的第一个感触是：感知层可能会在角落里爆发。

在WAIC，我看到一家用“脑电”技能，做康复演习的创业公司。
他们给患者的头上，戴一个脑电监测设备。
这个设备可以“感知”你的意图。
是想抬腿吗？抬不动？那腿部的设备，给一些助力。
康复早期，给的力大一些；康复后期，给的力小一些。
这样，逐步完成康复。

我还看到一家，做“触觉”的公司。
人类拿铅球时，会握很紧；拿鸡蛋时，会轻轻捏。
人类可以根据物体，精准地用力。
为什么？由于人类能感知到你用力时，带来的反浸染力。
然后随时调度力度。
这便是“触觉”。
有触觉，机器人才能拿捏任何物体。

检测脑电，得到触觉。
这便是：感知。

昔时夜模型风起云涌的时候，感知层，正在某个角落里悄悄成长、快速进步。
由于，五感（视觉。
听觉。
味觉。
嗅觉。
触觉），是人类智能的“条件”。
感知层，也是人工智能的条件。

感知层的进展，非常值得关注。

现在的人工智能，学习的都是人类“咀嚼”过的知识。
但这些知识，一定有被吃完的时候。
那时候，人工智能必须从这个真实天下，用摄像头，用收音器，用触觉、用统统感知手段，直接获取信息。

不太理解？

嗯。
那你可能须要先理解一下，陆奇博士所提出来的“感知-思考-实现”思考框架。

“感知”的目的，是获取信息。
“思考”的目的，是做出决策。
“实现”的目的，是采纳行动。

有一次，我去北京拜访奇绩创坛的陆奇博士。

陆奇是原微软环球实行副总裁，百度集团总裁，Y Combinator中国首席实行官。
在我心中，他是神一样的存在。
但他受人尊敬的缘故原由，不是由于头衔的高度，而是由于思考的深度。

陆奇博士，和我分享了一个理解这个多变的天下的思考框架：感知-思考-实现。

“感知”的目的，是获取信息。
“思考”的目的，是做出决策。
“实现”的目的，是采纳行动。
就像人一样。
瞥见苹果是“感知”，决定吃掉是“思考”，用手拿起“实现”。

科技每次对这三件事的跃升，便是新范式的新拐点。
比如谷歌对感知（获取信息）的办法的跃升，OpenAI对思考（做出决策）的办法的跃升。

（来源：陆奇博士）

以是，真正的人工智能，必须有眼睛、有鼻子、有耳朵。
真正的人工智能，必须有感知。
然后，模型（思考）的代价，才会发挥到最大。

大模型武备竞赛的胜利者，大概是小模型

这次在WAIC，看到了很多海内大模型公司。
百度的文心。
阿里的通义。
讯飞的星火。

从陆奇博士的思考框架去看，他们都是来办理“思考”这个问题的。

感知，可以用“敏锐不敏锐”来评价。
思考，可以用“聪明不聪明”来评价。
他们都很聪明。
他们乃至是全才。
上知天文，下知地理，通达100国措辞。
还能陪你谈天，给你供应感情代价。

但是，我们真的须要这么聪明的模型吗？你须要一个有9个博士头衔的人，帮你改劳务条约里的错别字吗？

在WAIC上，我看到了很多自称大模型的“小模型”。
比如法律小模型（他们自称大模型）。
医疗小模型（他们也自称大模型）。

他们用“少”数据（比如历史条约，过往病例 vs. OpenAI的全网数据），演习“小”模型（几亿参数 vs. OpenAI的1750亿参数），演习出一些专有模型。
很便宜，但很有用。

这次看完WAIC，有种觉得。
“大干快上，必须第一”的大模型武备竞赛，很快会退热。
“小模型”，可能是未来商业化的主力军。
为什么？

由于便宜好用啊，朋友。

在思考的模型天下，少量的全才（大模型），会和大量的专才（小模型），共存很永劫光。

感知。
思考。
然后是实现。

时期的残酷与美妙

这次来WAIC，看到了很多机器人。
雨后春笋一样。
不由得感叹，时期的残酷与美妙。

就在几年前，我们还在为波士顿动力的机器人，能跑能跳，怎么都不摔跤而欢欣鼓舞。
以为这是机器人技能皇冠上的明珠。
但溘然一夜春雨之后，环球的科技公司，彷佛都能做能跑能跳，怎么都不摔跤的机器人了。

为什么？由于科技树上的另一条技能路线，溘然被点亮了。

以前的机器人，头脑大略，以是要研究如何让四肢发达。
如何在智商很低的情形下，能跑能跳。
但溘然，大模型来了。
溘然，机器人变聪明了。
以前用来演习弱智机器人跑跳的技能路线，就没必要了。
怎么跑？怎么跳？不用教了。
让大模型自己学啊。

这不是一家公司降服另一家公司，是一条技能路线降服另一条技能路线。
就像本日，随便一家创业公司做的谈天机器人，都比苹果做了十几年的Siri，不知道聪明多少倍。

由于科技树被点亮，具身智能，空间打算，这些机器人方向的观点，越来越火。
人工智能终于可以通过“感知”来理解天下，通过“实现”来改变天下了。

感知。
思考。
实现。

越看越以为，这个天下的变革，超出所有人的认知。
乃至该当超出参与创造这些变革的人。

那么，我们该当如何拥抱这些变革呢？

不要走在主航道的前面，而要走在它的下面，或者阁下

我有个朋友，很想拥抱人工智能。
但怎么拥抱呢？他说，他创造和OpenAI对话时，只能打字，不能用语音。
他说，那我做一个语音插件吧。
这样，就能用语音和OpenAI谈天了。

我说，千万不要。
OpenAI只是没腾脱手来。
等他腾脱手来，他的下个版本，最多下下个版本，一定就有语音对话了。
不要走在OpenAI的主航道上。
你一定会被他的车轮碾去世。

果真，ChatGPT 4，就自带了语音对话。
4o，即将推出实时对话。
我朋友的这个项目，卒。

不走在主航道上，那该当走在哪里呢？该当走在它的下面。

这次在WAIC上，我看到一家创业公司，做“高质量数学数据”。
什么意思？本日的大模型参加高考，文科超越了绝大多数人类，但数学一贯考不好。
为什么？

由于大模型的智力，来自高质量的数据。
大模型的数据库里，一贯缺少优质的数学数据。
吉米多维奇的数学剖析习题集（噩梦啊），偏微分方程的解法，数学奥赛的证明。
基于这些数据演习，大模型才会变得聪明。

于是，这家创业公司，就专门构建这样的数据集。
然后，卖给大模型公司。
你们淘金，我们卖铲子。

在WAIC上，我还看到一家创业公司，做“小脑平衡算法”。
这么多公司要做机器人。
机器人的核心之一，是不摔跤。
怎么做到？这家公司，不做机器人，只做“不摔跤算法”。
然后，把算法卖给机器人公司。
他说，现在机器人18罗汉中，5家公司用得便是他们的算法和做事。

这便是，走在主航道的下面。
做底层的底层，帮助坦克铺路。

故意思。

那什么是走在主航道阁下呢？

toB，还是toC，是个问题

人工智能的第一桶金，到底在toB，还是在toC，是个辩论不休的问题。

toB太难了，toC太卷了。

但是在这次的WAIC大会上，我还是看到了不少toB的案例。
尤其是在视觉识别领域。

一家公司给我先容，他们的AI“晶圆毛病检测系统”。

以前，人们是怎么检测一张光滑如镜面的晶圆上，有没有缺陷呢？用眼睛。
我的天啊，这要耗费多大的人力啊。
现在，这家公司用人工智能来检测。
他们把历史上晶圆的照片，做好标记，然后“喂”给人工智能，让它自己学习。
溘然，人工智能就具备了检测晶圆的能力了。
用人工智能检测毛病，比人要准确，还更便宜。

以是，toB到底有没有机会？当然有。

个人可能由于兴趣而买。
企业一定由于效率而买。
toB的企业，对效率更加敏感。
人工智能的核心代价，便是提效。
什么是提效？便是用20万，省下100万。
这样的系统，一定是未来。

很多人以为toB难做的缘故原由之一，可能是想把兴趣卖给企业。

都是年轻人，都是年轻人，都是年轻人

WAIC的一楼，都是些大公司。
个人以为，属实没什么好看的。
也可能是由于熟习吧。
很快就走完了。
然后就到了2楼。
二楼的Future 100展区，真是好看。

Future 100，便是未来的100家公司。
本日，他们是创业公司。

看完之后，除了感想熏染本日大家都在哪些方向考试测验之外，更大的一个感想熏染，便是：都是年轻人。

太年轻了。

一个小伙子，在大学里和导师一起做项目。
做着做着，这个天下即将发生巨大的变革，再不休学就来不及了。
然后，他就出来创业了。
本日做的相称不错。

我和他聊完，乃至有些震荡。
真有点硅谷的觉得了。

我们常常抱怨，说机会都被60后，70后，80后抓走了。
90后，00后没机会了。
但真的是这样吗？

60后捉住的，是下海的机会。
70后捉住的，是房地产的机会。
80后捉住的，是互联网的机会。
那90后和00后呢？90后和00后的眼里，不应该盯着这些过去的机会。
你们的机会在当下，在未来。
人工智能，是所有60后、70后、80后这辈子都倾慕不来的机会。

满眼都是年轻人。
真的。
这个天下，依然充满希望。

要不要学编程？要。
不但要学编程，还要学数学。

刚刚高考结束。
很多朋友问我，孩子该当报考什么专业。
正好看完WAIC，说说我的意见。

有人说，未来人工智能会比人聪明，人唯一善于的，便是创造力了。
以是，该当学艺术。

学艺术很好。
我没有问题啊。
但如果你问我的话，我会建议你，在有可能的情形下，学数学和打算机。

有人说，往后人工智能都会自己编程了，还学编程有用吗？

这个逻辑故意思了。
大部分中国人都会写字，那你学写字还有用吗？有些能力，是别人会你就不用会了的。
但有些能力，是别人会，你更要会的。
由于编程，便是一种“措辞”，与人工智能这个物种沟通的措辞。
未来我们必须与另一个物种对话。
学习编程，不是为了编程，而是为了理解这个物种。

编程，和数学。
看完WAIC之后，我更武断了自己的这个想法。

没有人知道未来会发生什么变革。
以为创造力只属于人类，可能也只是一种自大。

那孩子学什么呢？

水面变革越快，就越要学底层的东西。
由于底层的数学不会变。
为什么不会？由于数学，不会便是不会。

未来，就在前方。
但我却被困在了现在。

回到WAIC。
回到真实的天下。
回到当下。

大概是由于“人工智能”大会的缘故原由，这次WAIC，是刷脸入场。
挺好。
我买完票后，就去刷脸了。

但是，在通往刷脸机十几米的地方，有事情职员拦住了我。
说要看购票记录。
我说是别人帮我买的。
他说，那就看付款短信也行。
我说我真没有。
我只带了脸。
不是说刷脸吗？

他们说，那弗成。
万一你是黄牛呢。
没有记录，我不能让你去刷脸。
由于我不知道你是不是真买了票。
我说，我刷了脸，不就知道我是不是买了票了吗？

我们就在那里“玩”了5分钟绕口令游戏。

未来，就在前方10米。
但是，我却被困在了现在。

就10米。
但看上去，却是很长的路要走。
而我们前行的最大的阻力，居然是人类自己。

哎。
连续努力吧。

个人不雅观点，仅供参考。

作者 / 刘润 编辑 / 二蔓 版面 / 黄静

刘润：钉钉推了一把具身智能