科技目的就是要使人類生活變得更加美好，AI向善也是一直以來我們所討論的主題。昨天(7月9日)，特斯拉CEO馬斯克以云端的形式發(fā)表了AI(愛)的主題演講，以此來分享他對于AI的熱愛和暢想。
特斯拉CEO馬斯克
下文為演講全文：
很高興能夠再次來到這里，我希望今后可以親自來。特斯拉自動駕駛在中國做得非常好，我們正在中國建立相關(guān)工程團隊，如果你想在特斯拉做工程師可以加入我們。
我想強調(diào)我們會做很多原創(chuàng)性在中國的工程開發(fā)，不僅僅是簡單把美國東西搬到中國，我們會做原創(chuàng)設(shè)計和工程工作，所以可以考慮在特斯拉中國工作。我對于未來實現(xiàn)5G自動駕駛是非常有信心的，我認為很快就會實現(xiàn)，在特斯拉我們已經(jīng)非常接近5G自動駕駛了，我有信心我們將在今年完成L5級別的基本功能。我認為實現(xiàn)自動駕駛5G目前不存在底層根本性挑戰(zhàn)，但是有很多細節(jié)問題，我們面臨挑戰(zhàn)是要解決所有這些小問題，然后整合系統(tǒng)持續(xù)解決長尾問題，可以樹立大多數(shù)場景的情況，但是又會不時出現(xiàn)一些奇怪的情況，必須有一個系統(tǒng)來解決訓練，解決這些奇怪的場景。所以也是需要有現(xiàn)實場景，沒有什么比現(xiàn)實更復雜，任何模擬都是現(xiàn)實世界復雜性的子集。
我們目前非常專注于應對5G自動駕駛的細節(jié)，我們非常相信這是可以做到的，我們可以利用特斯拉現(xiàn)在的硬件，我們只需要改進軟件，我們可以實現(xiàn)L5級別自動駕駛。我不確定人工智能是否可以這樣分類，如果我們用這個分類標準的話，在感知層面目前技術(shù)取得巨大進展，事實上可以說在專業(yè)的圖像識別領(lǐng)域，幾乎比任何人類都做得好，即使比專家也做得好，問題是有多少計算機，多少實踐來訓練計算機，還有圖像系統(tǒng)效率如何，講到圖像識別或者是相應識別，任何的信號，任何給定的字節(jié)流，人工智能系統(tǒng)是否能夠準確的來識別，認知是最薄弱的領(lǐng)域，人工智能是不是能夠理解概念，是不是能夠有效推理，是不是能夠進行創(chuàng)造，現(xiàn)在有很多有創(chuàng)意的AI，但是他們沒有辦法很好來控制他們的創(chuàng)造活動，我們會覺得好像做得不太好，不過未來會表現(xiàn)好一點，我們可以想像成游戲，顯然在任何有著明確規(guī)則游戲當中AI會比人好很多。主要是有規(guī)則明確的游戲，如果這個游戲自由度不是很高的話，很難想像在任何游戲當中人工智能它不會玩的比人類要好，甚至都不考慮人工智能更快反應時間。
為自動駕駛開發(fā)人工智能芯片時，我們發(fā)現(xiàn)市場上沒有成本合理，而且低功耗的系統(tǒng)，如果我們使用傳統(tǒng)的TPU、CPU或者是其他相似產(chǎn)品，耗費數(shù)百瓦的功率，后備箱會被巨大冷卻系統(tǒng)占據(jù)，如此以來成本高昂、體積大、能耗高。要知道能耗對于汽車里程非常重要，為此我們開發(fā)特斯拉智能人工芯片，該芯片有八位加速器，用于電機計算，有很多的電機運算，如果你知道什么是電機運算，就知道電機運算量巨大，事實上還未完全發(fā)揮出特斯拉自動駕駛的能力，實際上幾個月前我們才啟動芯片第二套系統(tǒng)，所以充分利用特斯拉完全自動駕駛系統(tǒng)，可能還需要至少一年時間。
我們還看到特斯拉訓練系統(tǒng)，以改善對人工智能系統(tǒng)的訓練。人工智能系統(tǒng)就像FP16訓練系統(tǒng)，主要受芯片發(fā)熱量和通訊速率限制，所以我們也正在開發(fā)新的線和散熱冷卻系統(tǒng)，用于開發(fā)更高效計算機，從而更有效處理視頻數(shù)據(jù)。我們?nèi)绾慰创斯ぶ悄芩惴ǖ陌l(fā)展，我不確定這是不是最好的理解方式，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要是從現(xiàn)實中獲取大量信息，很多來自無光源方面，并創(chuàng)建矢量空間，將大量光子壓縮為矢量空間。人類是否能夠進入大腦的矢量空間，我們通常以類比方式將現(xiàn)實視為理所當然，我認為你可以進入自己大腦中的矢量空間，理解你的大腦是如何處理外部信息，他獲取大量信息只保留相關(guān)部分，人們是如何在大腦中創(chuàng)建一個矢量空間，他的信息僅占原始數(shù)據(jù)很小一部分，卻可以根據(jù)矢量空間表達做決策，這就類似于大規(guī)模壓縮和解壓縮的過程。有一點像物理學，因為物理學公式本質(zhì)上是對現(xiàn)實壓縮算法，這就是物理學的作用，很明顯物理公式是現(xiàn)實壓縮算法。
簡而言之我們?nèi)祟惥褪俏锢韺W作用的證據(jù)，如果對宇宙做一個真正物理學意義上的模擬，大量的計算如果有充足時間，最終產(chǎn)生絕知，人類將是最佳證明，如果你相信物理學和宇宙演化史，很長一段時間是氫元素，出現(xiàn)氦與鋰元素，其中一些重元素學會表達，我們?nèi)祟惐举|(zhì)上是氫元素進化而來，如果將氫元素放一段時間它就會慢慢變成我們，我覺得大家可能不太贊成這一點，所以有人會問我我們知覺作用從哪里來，整個宇宙是特殊的絕知或者是是否存在特殊性，又或者氫元素轉(zhuǎn)變?nèi)祟愡^程中何時產(chǎn)生知覺。
特斯拉工廠進展很順利，我對特斯拉團隊感到無比自豪，我也期待盡快訪問上海超級工廠。我不知道如何表達，真的非常感謝特斯拉中國團隊，未來我們的工廠中會運用更多人工智能和人工智能化軟件，我認為在工廠真正有效使用人工智能還需要花一些時間，我們可以將工廠看作一個復雜的結(jié)合體，實際上所有公司都是如此。
謝謝線上采訪我，我希望明年有機會親自參加我很喜歡到中國，中國總是給我驚喜，中國有很多既聰明又勤奮的人，中國充滿了正能量，我對未來滿懷期待，我會讓未來成為現(xiàn)實，我期待著回來。
（轉(zhuǎn)載）
