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奇点大学北京授课对我们的三点启发

2019-03-09 22:49:40

文/国仁 公众号:智东西(zhidxcom)

近一期百度BIG大会上,邀请了在硅谷很受追捧的奇点大学三位教授前来授课,一整天封闭讲课和互动到底讲了什么?对我们有什么启发?我代表智东西也在现场,这里整理下我的总结。

首先有一点,听三位教授的演讲和其他海外学者的演讲一样,由于文化和关注点的差异,

奇点大学北京授课对我们的三点启发

往往很难和当下,或你面对的问题联想起来。所以现场有一些特别具有针对性的提问,往往演讲者很难给出靠谱答案,比如有人问国内传统产业如何实现指数级升级?以及转基因食品是否会影响生育等等。从这一点看,听海外学者的课,是没有听国内一些互联人的演讲有意思的比如马云、老罗等。但如果换一个视角,这些海外学者往往代表着一种仰望星空的科技纯真情怀,可以帮助你打开脑控,看到未来。

一整天的内容,演讲加互动,一共有近7个小时,内容是很繁杂的,加上不让拍照录像,能记下的东西不多。所以我主要分享我感兴趣的这部分,并按我的理解来总结。比较有意思的是,三位教授的主题,都或多或少地涉及到智能硬件行业。

一、Neil Jacobstein:指数经济思维

Neil教授是奇点大学人工智能项目负责人,其主题是指数经济与指数思维。谈到的面很广,提到了人工智能、机器人、生物技术和纳米科技的发展等等。

所谓指数经济,即经济成倍速增长,而不同于传统的线性增长。比如达到10亿美金市值Google用了8年、FaceBook用了5年,而Whatsapp只用了18个月。同时也提到了一些预测,比如2030年发生在机器和机器之间的数据流量将占到50%;2050年全球人数将达到50亿,而2010年这个数字是10亿。3D打印和分子机器人制造技术将推动下一场技术革命,农业会垂直化发展、太阳能的充分利用让电的成本大幅下降。同时也提到,人工智能的发展将颠覆现有规则,而不是改变规则。

启发一:技术成熟度曲线

不过我认为,Neil教授讲到的有价值的一点其实是其在反复提到的一个“技术成熟度曲线”。由于没有现场拍照,我手绘下面这张图说明。

简单讲,我们的对技术发展的期望是线性发展的,而技术发展则是由早期的缓慢发展到后期飙升到指数级发展。所以在前期,技术发展是低于我们预期的,比如现在的智能硬件,我们会认为有很多产品不靠谱。

但技术发展经过和预期交汇的临界点之后,则为飙升快速发展,之后将远远超出我们的期望,所以,要熬过这个临界点,就能看到技术发展的威力。同样,智能硬件和物联产品现在还处在早期阶段,但不可忽视其后续影响。

二、Brad Templeton:计算的未来

Brad教授是奇点大学络与计算机项目负责人,课程主题为计算的未来(The Future of Computing)。

Brad的2个小时演讲有些走马观花,所谓计算的未来主要指比如160千兆的光通信(Pisa)、微微蜂窝式络提供的无限带宽以及对络频谱的智能化运用等未来技术发展。

然后,Brad提到了很多新酷智能设备,智东西大都报道过,大部分也并不陌生了,GoogleGlass、Oculus、Nest之流以及Intel针对物联市场的Edison芯片等。

启发二:Robotcars(机器人汽车的发展)

其中我感兴趣的是Brad提出的“Robotcars”,他将我们通常所讲的智能汽车或互联汽车,称为机器人汽车。并认为汽车未来的发展方向将是:

1)超轻型。

2)适合你的才是你需要的,而不是你认为需要的。

3)不仅能够自动驾驶,而且会自我安排时间,比如出租。

4)将改变现有汽车经济学。

为什么从计算的未来聊到了“Robotcars”?也很好理解,科学家们推动的计算能力指数提升正从现在的PC、,向智能硬件、物联设备和汽车等新联设备转移。

三、Raymond McCauley:数字生物学

几位教授演讲现场PPT呈现的主题与BIG预告的有些差异比如Rymond预告的主题是“生物技术创新爆炸”,现场呈现的是“数字生物学:生命科学开始走俏”。

Raymond教授的课程确实全谈的生物学相关的东西,所讲的核心是基因工程和基因测序的一些内容。据说生物技术相关的行业已经占到全球经济的1/3,分布在农业、医疗、制造等领域。

启发三:生物学与计算机科学的异曲同工之妙

如果纯粹为了听生物学而听Raymond,显然就少了很多乐趣。我感受深的是,以基因工程为代表的生物科学简直就是计算机科学发展的一个翻版,也在无形中受到摩尔定律的指引,DNA测序技术提升5~10倍,伴随着计算机性能提升1.5~2倍。

比如基因测序的成本在2007年需要100万美元,到2013年已经降到2.5万美元,2014年只要1000美元,之后还会更加便宜,甚至出现可穿戴的基因测序便携设备。 这样的发展,和早期计算机成本的降低是一样的,从价值上百万的实验室机器到人手一台的智能、PC电脑,计算机已经走过这样一条发展路径。

Raymond将基因工程的内容分为DNA的解读、DNA的编写和DNA的破解这三大部分。其中有不少不法与IT行业十分相通,比如:

1、生物技术的发展同样受到摩尔定律的支配。

2、成本不断下降,让很多技术平民化,比如通过基因技术治疗癌症、延长寿命。

3、基因技术已经可以实现拖拽式复制,这和计算机一样。

4、基因序列的编写与程序员的工作也有相通之处。

5、越来越多的生物传感器可穿戴设备开始出现。

6、在硅谷,越来越多的生物技术车库发明家出现,就像苹果和HP这些从车库诞生的伟大企业一样。

所以,也不难理解,为什么Google要这么积极地投资生物领域的技术公司了。生物技术将和IT技术一样不仅影响到我们的生老病死,而且和IT技术一样在飞速发展,什么都有可能发生。举几个简单例子,生物技术大规模可应用于生物燃料、塑料、合成材料方面。中等规模可应用于化妆品、香精业、材料、环境行业。现在的合成生物技术已经可以通过3D打印生物技术组织工程,制造人造肉和食物。基因技术可以让我们很方便地预测潜在疾病、延长寿命,搞定癌症。

总结:三大启发看未来

以上是这次奇点大学中国公开课一天课程给我的启发,再次总结为:1、技术成熟度曲线让我们看淡当下的技术产品瓶颈,往远处看。2、随着计算性能和带宽的大幅度提升,汽车和其它智能化设备将具有更大的想象力。3、生物技术,将在另一方面改变我们的生活,而且与IT技术密不可分。

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