欧盟下属欧洲创新与技术研究机构董事Antal Kuthy丨Making Innovation Happen

演讲嘉宾：欧盟下属欧洲创新与技术研究机构董事Antal Kuthy

我来自于欧洲布达佩斯，我是公司CEO，与此同时是欧洲创新与技术研究机构的董事。我今天发言分成两部分，一个是关于EIT，还有关于我个人关于AI未来的想法，以及和智能、智能城市有什么联系，还有瓶颈在什么地方。

我们其实是一个欧洲的赋能创新者，同时又有很多的创业企业，我们通过我们的创新带来更多经济和增长。我们是一个独特机构，是属于欧盟的直属机构，经费来自于纳税人的钱，我们花差不多25亿欧元一年在我们的预算当中，我们所做的事情已经在这里列出了。我们最重要的一点是我们要培训学生或者说希望一些学生能够成为创业者，如何从想法到产品，如何来增加效率，从研究实验室更快更高效进入客户手中。更重要我们有一个泛欧的组织，我们有一个长期的15年的计划，确保有可持续性，而且投资是有回报的。也就是我们从纳税人这边拿到的钱，要用其他的价值偿还给他们。我们是欧洲最大这种的组织，我们有超过一千个合作伙伴，所有的大学都是我们的成员。大部分主要公司也是我们的成员，包括欧洲主要的城市也是我们创新流程的一部分，我们有179个研究中心，都是欧洲顶尖的研究中心。

EIT关注不同的业务线，我们不仅是为某一个部门做创新，而且会告诉欧盟我们有哪些关注点。我们把这些商务线叫做KIC，其中包括知识创新和社区，也就是KIC，这是一个三角，学界、研究和行业。这当中还有数字、食品、制造、原材料、城市的移动、可再生能源。我们机构在欧洲都有分布，这是我们办公室在很多地方都有。EIT总部是在匈牙利的布达佩斯，另外在布鲁塞尔有一个分总部。这个机构总部在布达佩斯，但是所有的办公室或者说中心都分布在欧洲各个机构，有自己的资源和预算。

我们讲到如何来全球化，现在我们也积极做一个外展或者外延。比如说有一个EIT中国，我本人也是负责EIT中国。我们是希望把这个概念，欧洲的创新概念能够带到中国。2019年我们有硅谷的中心，明年第一季度我们有以色列的创新中心。这些国际化的项目对我们来讲非常重要，特别是在我们和中国的合作，因为我们觉得中欧之间合作潜力非常大。

我们再看AI，AI是一种普世的技术，我们在这个数字上可以看到它的增长非常快。在四年当中它是从18亿美金，到了600亿美金的支出，这是一个非常了不起的增长。它还影响到人们的就业。最为重要的是，可能现在有14%的工作是完全可以自动化的，这就相当于6600万的就业人口。另外有32%的就业，都可能会有变化。所以这个对社会会产生巨大影响，这也是为什么我们要对AI非常小心谨慎，因为影响巨大，因为如果做的不谨慎可能会有问题。

事实上AI也是欧洲政策的重点，当然也影响到EIT的做法，EIT当中关注教育，在教育方面我们不仅是指技术方面的教育，还有很多伦理方面，AI伦理方面的教育，还有文化方面。它不仅是一个技术问题，它越来越接近像一个哲学问题，不管是幸运还是不幸，所以我们要很小心。EIT当然了，我们会关注所有的技术，我们也使用这些技术，但是我们一定要看到更大的一个背景和图片。

当我们去比较欧洲、中国和美国的时候，非常有意思，我们会看到排名前二十的因特网公司方面，大部分是来自于中美，我们欧洲是比较落后的，在这方面我们其实也缺乏数据。与此同时，这也是一个私营部门推动的领域。在这些方面我们也是落后于中国与美国的，但是有一个我们做的比较好，我们在AI的研究机构当中，排名前一百比重最多的是在欧洲，可能大部分是在德国。另外我们在市场份额方面的初创企业占到25%，在所有的新兴AI领域，我们的地位都是不错的。所以总体来讲我们是比较平衡的，我们有技术、研究，还有一些很大的想法，但是我们缺乏规模，这是中国有的。我觉得其实这个可以合并起来，作为一个确保全球的成功。

看一下我们把钱放在哪里，如果是AI的投资，EIT的AI投资，这里只是讲EIT。大部分的钱是进入到健康医疗，你会看到这些城市不是很大，但是因为健康是在城市当中的，因为我们有很多的健康城市其实很大一部分就是在做健康方面的工作，这张图可能没有充分反映出城市有多么重要。

给大家看一个项目，不是说这个项目多么有意思，而是告诉我们一种模式。这是一个典型的EIT项目，我们请各地的市政府还有不同学术机构，他们来自不同国家，来自不同的行业，共同解决欧洲的问题。一旦这个问题是和城市一起解决的，我们就会进入到其他的市场，其他的城市，这就是我们的创新模式，而且运作起来是非常好的。

这是另外一个例子，我们会支持学生，从学生进入到城市，直接可以进入到市场，开始这些新产品的应用。这是德国的莱比锡在应用，这个项目也是我们EIT，这种不会产生二氧化碳。我们是AI方面赋能创新者，这是EIT在这些年一直在做的事情，未来会继续去做。非常重要的一点要考虑的，伦理方面的问题，这个复杂的问题要小心对待，不仅是从工程学的角度。

这是第一部分，讲讲EIT的介绍。第二部分跟大家讲讲我个人的一些想法，我对于AI未来和智能城市是如何看待。我个人也是在做AI，我有一些经验。一开始的时候，我在纽约做语言识别的，我自己的公司一开始就在做语音识别和语言识别。我们看一下，55%的世界人口居住在城市当中的，到2050年的时候这个比重会上升到68%。这是一个全球紧迫的问题，这些城市化的生活如何影响到地球各种各样的系统，这是一个问题。第二点，所谓的城市新陈代谢，我们讲的是物料、能源和垃圾的流动，这些东西也在快速改变着我们的生物圈，这是我们第二点要考虑的。还有就是要考虑到期待值，因为大城市其实是部分问题的造成者，所以必须要解决这些问题。未来城市化和大城市必须要负起责任来，来解决所有的这些问题。我等一下会从这个角度切入讲讲AI。

先给大家看一下，这个可能跟我讲的完全不搭界的朋友。这是我一个生物学家的朋友给我看的，他说你看这是一个松树林的生态系统，当中有很多物种，但是这当中所有的松树都是联系在一起的，它们彼此之间会传达信息。所谓信息的传导，这些就使得松树它可以适应环境的变化。在一个松树林当中，这是通过真菌来完成的，所有这些树都是通过真菌丛联系起来，它们彼此之间传递化学信息。

这就像一个万维网一样，你看一下整个复杂网络，我们在讲到智能城市的时候，也是这样一个非常复杂的网络，这个复杂的城市会非常大，不仅涉及到当中的居民，而且每一个人，每一个人都是相互联系的，而且我们和楼宇、动植物，还有我们创造出来的，像IoT、5G，这些东西都是相互联系的，这个复杂度就非常大。

我们今天是通过政府来管理这些复杂的系统，但是在未来可能不行。我讲的未来是十到二十年的时间，这些复杂的城市现在会是一个很大的挑战。但是我们有技术，我们也不知道技术会发展到什么样的水平。我们看看现在智能城市的项目，他们大部分都是一些技术项目，我们现在使用技术来解决大的复杂系统当中的子系统问题，我们其实解决的是非常窄的一些问题，在做优化，在解决。比如说像IoT的技术，我们可以由更好的垃圾管理，有更好的交通控制，这是子系统，但是是相互联系的，这点非常重要。

我们现在要问的一个问题是，如果你一开始的时候总是要先问出正确的问题才可以。第一个我们要问的问题，通过让城市更智慧来解决这些问题。AI是不是仅仅会让目前的这种经济社会和生态的衰退持续下去，是不是会让情况变的更好呢？是不是真的可以起到这样的作用，这是第一个问题。第二个问题，目前这种不可持续的城市系统会不会变的更高效，还是说需要对城市自身进行一个改造？仅仅靠AI是不是能让我们城市变的更好，还是说我们需要做其他的改变，当然整个模式在转变。

我们需要什么样的城市呢？今天我们所拥有的，今天的AI是什么样的？我经常跟我的朋友说，究竟是人工智能还是人工的幻觉？我必须要说从历史角度来说，如果给大家看一个电子计算器，要是你问别人一百年前这个是不是智能呢，他会说对这就是智能。如果二十年后再问人家这个是智能，他会说你太蠢了，这根本不是什么智能。所以今天的技术其实也不能说是智能，从人的角度来说，这些只是统计的决策工具。机器学习、深度学习让人们相信他们是智能的，我们加上一点这些所谓的智能，人工智能这个问题就解决了，但事实上还是我们，我们是用这些AI工具作为软件来解决问题，事实就是这样。

AI的挑战究竟是什么呢？我们有很多的训练数据，现在AI可以说是非常贪婪的，也很脆弱，它不能把情况进行场景化，非常模糊。因为它现在就像是一个黑盒子一样，换句话说它就没办法解释，没有具有可解释性，这是很大的问题。还有它非常肤浅，对于人的心理学，可能没有办法能够理解。因为它只是进行一些公益上来解决一个问题，它并没有对整体的知识，它的这种知识其实是非常有限，它也没有人的这种常识。这些都是问题，如果我们看一看智能城市的话，一个智慧城市。其实一个智慧城市要包含很多方面，从教育、废物处理甚至个人的考试等等，这都是要考虑的。如果要实现智能化，这些问题都要考虑，AI怎么帮助我们实现呢？这就是一个问题了。

我们的AI今天是数据驱动的，很大的问题就是隐私。大部分的智慧城市计划当中，个人可能在未来他们希望自己的数据不是可以公开获得的，如果是这样的话，我们这个数据驱动的模型就有问题了，而这个一定会发生的。还有一些我想问的问题，究竟智慧城市要推动什么呢？谁会从智慧城市当中受益？成本又是多少？第二，我们设计的智慧城市是为某些特定群体设计吗，还是给所有的市民。如果是所有市民的话，我们怎么确定优先顺序呢？第三个问题，AI会不会为我们考虑，还是说它和我们一起来解决问题，这也是一个很重要的问题。第四，AI能不能来支持或者提供一些系统的要素，有利于整个城市的体系，AI有没有一个全局的考虑，而不只是看到局部。

随着我们的数据越来越多，这是毫无疑问的。但是越多的数据，越多的感知，城市也会变的更复杂，如果说传感器的数量，数据的数量都增加的话，那么复杂性也是指数性的上涨。这样越来越高的复杂性会带来新的问题，不宜于它的优化，这就是系统性的问题，我们需要用不同的数据、数学算法来解决这些问题。

未来这样的AI需要什么呢？怎么来应对这些复杂性呢？首先，必须要能够去抽取隐藏的信息，能够在数据当中提取隐含信息，这个很重要。因为数据当中我们希望获得的是信息，从信息当中提取知识，而知识可以带来智慧，这是我们必须让AI走的道路。第二，我们必须要能够建立起有效的模型，用这些提取的模型来看成熟的运作。因为在这种复杂的环境当中，我们需要知道这种政策会对整个环境产生怎样的影响，对整个的环境影响，这都是需要去了解的。另外，有了目标怎么来做呢？必须要做出一些妥协和让步，因为有些目标是相互矛盾的，怎么做出正确的决策。还要应对随时发生的变化，做出调整，不一定是安全的，也包括整个城市怎么来适应新的一些新的经济环境变化。最后，怎么来改善，我们需要能够做出一些城市的模拟。

我想说的是，总的来说，AI的研究正在朝这个方向走，我们现在在研究深度学习，但又会回到以逻辑推理为基础的AI发展，未来几年当中就会这样实现。到那个时候我们就会有一些子系统，这些子系统能够通过这些高度的智慧，超级智慧，联系起来。这些超智慧和我们一起可以找到新的方案和新的城市模型。

所以，我觉得AI要更多的像是一个放大的因子，它可以是人类智慧的一种放大，一种扩增。如果是这样的话，我们就像一个方案的提供者，为城市、政府、市民解决问题。AI会和我们一起来应对一些复杂的问题和挑战，解决问题这个最重要了。

我觉得实际上AI应该是人类的一个共生伙伴，而不是替代。从很多的方面我必须要反对马斯克的一些观点，我觉得它的逻辑说我们会被人工智能替代，这其实是违反了正常的理性。因为我们想要去应对的是一些比我们自身还要大的一些问题，这个已经超过了人类的局限、界限。当然在很多方面人工智能会超过我们，但是对于智慧的探索，什么是人的智慧，这个是很难用机器的这些做法来衡量的。是没有办法用机器来评估的。我现在在做一个项目，我和一些数学家、科学家一起合作，我们在做认知的智慧操作体系，这像是一个新的AI操作系统，我们觉得这个上面在这条道路上我们需要有不同的算法，这是我现在在做的一个项目，就不详细说了。但是我想说的是，当你做这样项目的时候，首先要有一个哲学上的基础，这不仅仅是工程，而是哲学，然后你才可以进入不同的领域，数学、系统、工程、计算等等。首先你在哲学上要有一个思想基础，你的目标是什么，要清楚。

说到这样的问题，就必须要知道技术发展的很快，每天都有新的技术新的方案，我们在展览上所看到的中国的这些国际公司所做的，让人非常惊叹。当所有都被应用起来的时候，都被很好监控的时候，城市怎么变的更加美好，怎么改变这种城市管理的范式呢？谁来帮助我们找到这些答案。因为这个复杂性非常高，不是说看一看文件就能有一个观点，我们需要有公司和一些智慧来帮我们做这样的分析。不仅仅是分析，要理解这些问题。这就是我们需要的新的AI。我觉得在十年、二十年之后讨论这个问题的时候，就会讨论怎么来引入这样的AI来引导管理和运营我们的城市，这才会是城市的精神，一个新的大脑，新的智慧来管理城市。谢谢大家。