專訪吳軍：未來10年，AI的發展方向是應用，不會出現重大的理論突破

作者 | 蔣寶尚、陳彩嫺

編輯 | 陳彩嫺

我們生逢信息時代，對信息的本質卻知之甚少。

大部分人只知道1965年提出的摩爾定律是信息處理能力的描述，它正在以每 18 個月就加倍的發展速度“顛覆”着我們的生活方式。

殊不知，信息技術的發展，是由信息的傳輸、處理和存儲技術這三個維度決定的。

而全世界信息技術的發展，都是沿着“用更少的能量傳輸、處理和存儲更多的信息”這條主線來進行。

為了描述信息發展的規律，吳軍博士在他的新書《信息傳》中，以信息發展史上的傑出人物及事蹟入手，通過故事的方式描述了前人追求上述“主線”所經歷的曲折與多彩。

（吳軍博士新書：《信息傳》）

其過程起承轉合，柳暗花明，蕩氣迴腸，但又順理成章。

所謂起承轉合，始於1901年，一位叫伽利爾摩·馬可尼（Guglielmo Marconi）的27歲意大利年輕人在加拿大紐芬蘭的信號山頂放飛一隻巨大的風箏，接收到來自遙遠英國波爾社基站發出的信號——摩爾斯電碼S，標誌人類進入無線電通信時代。

所謂柳暗花明，是世人追尋電和磁共同本質苦苦不解之際，一位叫詹姆斯·克拉克·麥克斯韋（James Clerk Maxwell）的學者發表《電磁場的動力學理論》一文，用 4 個簡單的公式，即著名的麥克斯韋方程組，描述了電、磁、光相互作用、相互轉化的規律。

所謂蕩氣迴腸，是1937年，一位叫克勞德·香農（ Claude Shannon）的22歲麻省理工碩士生跑到美國首都華盛頓進行碩士論文答辯。他的研究成果開啓了數字化時代，他所總結的信息論揭示了信息的本質，給人類帶來了一種新的世界觀。

（克勞德·香農）

順理成章地，在香農信息論的指導下，人類發展信息幾乎從此沒有再犯過致命的方向性錯誤。從1G到5G通信的發展，無非是工程師按照香農第二定律指出的方向，根據各個時代能夠獲得的技術，對信息編碼和傳輸技術進行持續改進而已。

如今，我們站在科技發展的風口浪尖上，目睹着風起雲湧的社會鉅變。

那麼，《信息傳》是如何理順信息技術的發展歷史，幫助我們進一步瞭解信息的本質，理解信息技術和經濟發展的趨勢的呢？基於這個大問題，AI科技評論對吳軍博士進行了專訪，從回顧過去，描述現在，預測未來三個維度探討了信息技術的發展規律和商業模式。

在專訪中，吳軍博士提到：在信息論出現之前，前人的研究是自發的，他們的成功是偶然的，失敗是必然的；而信息論出現之後，成功不再是“運氣”使然，而開始有跡可循。

特斯拉的失敗，因此得以避免。

此外，吳軍博士還提到，人工智能未來十年的發展方向是AI技術的應用，理論上暫時不會有重大突破。

回顧過去：揭示信息理論發展的規律

AI科技評論：為什麼要寫《信息傳》這本關於信息技術發展的書籍？通過這本書，除了告訴我們“歷史”，還想告訴我們什麼？

吳軍：能量和信息是衡量我們這個世界文明程度的硬性標準。一種文明能夠創造、使用和傳輸的信息越多，手段越有效，其文明水平就越高。

瞭解信息是什麼，瞭解信息技術是什麼，才能幫助我們在日常工作學習中更好地收集和利用信息。

雖然這本書講述的是信息的歷史，但描寫歷史只是手段，更想呈現的是信息技術發展的規律。

關於規律除了有“用更少的能量傳輸、處理和存儲更多的信息”這條主線脈絡，還可以根據理論效果，將信息發展時間分為“自發的階段”和“自覺的階段”。

所謂自發階段是指，人由本能（例如好奇心與探索欲）驅動所激發出來的發明創造。在自發的階段，技術的發明者有很多隨意變更的因素，因此在這一階段，你會看到偶然的成功往往把人帶偏方向，遠離目標，例如無線電之父特斯拉就不幸進入了這個怪圈。

（尼古拉·特斯拉）

由於自發的階段缺少理論支撐，運氣成分非重要，每一個成功的背後可能存在着非常多的失敗。談到電報，大部分人只知道莫爾斯的成功，而不知道其他人的失敗；談到電話，大家只知道貝爾，而不知道其他人。而實際上，他們的成功其實有很大的偶然性。

自發階段持續了很長時間，直到1948 香農提出信息論，用一個被稱為“熵”的概念和三個非常簡潔的定律，描述了信息科學的本質。才使得我們進入自覺階段。

自覺階段的標誌是：存在正確的理論支撐。所以那之後信息科學和工程的發展，人類從此幾乎沒有再犯過什麼大的錯誤，也沒有走太多的彎路，從1G到5G移動通信的發展，無非是工程師按照香農第二定律指出的方向，根據各個時代能夠獲得的技術，對信息編碼和傳輸技術進行持續改進而已。

現在很多人仍然堅信“偶然性”，在思考問題的時候，仍然在缺乏理論支撐的詢問“我能否這樣做”，而《信息傳》這本書希望讓讀者知道理論的重要性，也就是説試錯固然重要，但不要盲目試錯。

AI科技評論：無論是在《信息傳》，還是在之前的書中，您都反覆提到專利，專利對技術的發展有什麼重要作用？

吳軍：專利是把雙刃劍，一方面它有激勵作用，另一方面它也限制着技術的普及。

激勵作用在於能夠保證發明人受益，畢竟只有受益，大家才願意投入錢去進行發明創造。尤其在今天，很多研發的成本都很高。例如做一個5G方案，首先就要投入數億元，而且不能保證是否見效。如果投資者賺不了錢，其開發創造的積極性自然就弱化。當然，也有少數人是完全由興趣驅動的，大部分人做事其實還是為了圖利。

另一方面，技術也要普及，所以現在各國的專利都有一個專利期限。美國的專利期最多是20年，20年過後，這項技術就變成了公共領域的知識，讓更多老百姓受惠。

AI科技評論：除了專利這一激勵因素，其實早期技術發展與國家的地理位置也有關係，是這樣嗎？

吳軍：科技發展和地理相關的一個重要原因是：經濟和地理位置的關係特別緊密。

例如，南美洲與北美洲的氣候差異，影響了兩個地區的經濟發展：南美洲的氣候條件要比北美洲好很多，所以南美洲可以通過發展種植業來增加經濟收入，另外，南美洲還有許多金礦，因此，這個地區發展工業的動力也不足；而北美洲的氣候條件不如南美洲，但最後北美成了一個特別發達的工業地區。

另一個例子是無線電為什麼要到英國去進行實驗？因為英國是島國，與歐洲其他地區的通信相比，英國的電纜的成本太高，所以需要發展無線通電。同樣道理，無論是馬可尼和特斯拉，為什麼都到美國跟歐洲進行通信研究？因為雖然可以拿電纜進行研究，但拉電纜不但成本高，而且經常失敗，所以後來大家想到無線通信的方式。

描述現在：信息技術發展的問題

AI科技評論：當前信息技術的快速發展，雖然給我們帶來了許多便利，但是也存在的一些問題：信息太多，導致“泥沙俱下”。目前有沒有一些方式有望幫助我們過濾信息、管理信息？

吳軍：信息太多讓大家廣泛受益的同時，也帶來一個非常嚴重的問題：信息泄露和錯誤信息（謠言）給人們造成的巨大損失。

雖然在古代，也有謠言和信息泄露，但是通常不會帶來巨大的系統性的連鎖反應。在人們開始廣泛地使用現代通信工具大量傳輸信息之後，信息泄露就會給人們帶來雪崩式的毀滅性災難。

所以，需要考慮的是如何甄別有效信息。目前主要有兩個解決方法，一個是交叉驗證，另一個是尋找可靠的信息來源。

舉個最簡單的例子，前段時間關於金正恩有許多假新聞，有些新聞CNN也在報道，其可信度也是非常低，這並不意味着CNN有多糟糕，關鍵是CNN在朝鮮可能沒有記者，大多都是二手信息。其實關於金正恩的信息，一個簡單的判斷標準是：是否有韓國的正式媒體報道，因為韓國非常關心朝鮮的狀況；另一個是日本是否有正式的媒體報道，畢竟日本在北朝鮮有很多僑民。

另外，關於自媒體的信息，一定要看出處。當前有些轉載是夾雜了“私貨”：95%的內容是一樣的，剩下5%的信息是改寫的。雖然只有5%，但有可能產生重大真實性、客觀性轉變。

利用交叉驗證和信息來源檢查這兩個“原理”也催生了相關甄別信息的技術產品，例如我們之前在谷歌開發了一個產品叫做“Google Answer”，就可以利用機器學習對信息進行權威來源檢查。

AI科技評論：不僅是《信息傳》，在《浪潮之巔》也提到過，有些科研想法如果超越時代背景，那麼他有可能失敗。這對現在的科研者有何啓示？

吳軍：首先，科學和技術要先分開。科學的發展常常要領先於技術。一項科學知識的作用，往往要經過幾十年才能驗證。今天的5G用的基本編碼算法，實際上在六十年代就已經有了雛形。3G用的CDMA算法與變頻調製，在二戰時也有了雛形。從科學到技術，再到產品，中間的間隔可能比較長。

所以，國家一定要大力發展科學，因為有時候，科學產生的結果短時間內看不到，但到關鍵時刻，你會發現，沒有科學基礎，後面的技術發展也舉步維艱。如今中美關係比較緊張，大家對技術比較關心，但在缺技術時，大家還應該反思：更早的時候，我們可能應該在科學上多做一些投入。

其次，在同一個時代，科學可能會帶來技術的進步。技術路線有很多種，最後成功的可能就一兩種。一項技術的失敗，對投資人來説影響不算大。比如投了10項技術，兩項成功，八項失敗，成功的兩項技術可能就能把投資的錢“回本”，而且還可能有利潤。但對創業者來説，一項技術的失敗是百分百的"災難"。

在每個時代，解決同一個問題的技術可能有很多，甚至成功的兩項技術也未必是一開始最被看好的技術。成功有很多原因，可能是資金，可能是執行力，等等。所以也不能完全以成功或失敗來衡量一項技術水平的高低。

此外，每項技術都有一個發展階段。這個發展階段很重要。還有些技術可能很有潛力，但在某個時間段裏，大家對這項技術沒有需求。例如存儲技術，之前的磁帶、磁盤等，也只存活了半個世紀。如今，大家可能用網絡存儲或分佈式存儲。如果你是磁存儲技術的領先者，那麼你可能在前十年能憑此獲利，過後就被淘汰了。

預見未來：5G與人工智能的發展

AI科技評論：根據信息技術發展的特點，您認為未來信息技術的主要發展方向在哪些應用與領域？

吳軍：信息技術的發展基本上是三根主線，即信息的傳輸、存儲和處理。

5G是信息的傳輸，人工智能是信息的處理。更具體一些，電報、電話、手機通信和互聯網，都是傳輸信息的手段，計算機和各種控制系統則是處理信息的工具，紙張、膠捲、磁帶、光盤、半導體存儲器，則是存儲信息的媒介。

全世界信息技術的發展，都是沿着用更少的能量傳輸、處理和存儲更多的信息這條主線來進行的。

在移動通信中，從 1G到 5G，單位能耗的信息傳輸率提高了 5 個數量級左右，這就是通信發展的根本趨勢。處理信息也是如此。儘管 1946 年世界上第一台電子計算機埃尼亞克耗電量高達 150 千瓦，但是進行一次計算依然比機械計算機更能節省能量。

如果擴展的話，信息技術是一項在其他國民經濟產業中起疊加作用的技術。

一方面，信息技術本身就是一個產業，而且產業規模不算小；另一方面，如果將信息產業與其他產業疊加，比如汽車信息化以後，汽車可以配備地圖、道路識別等，開起來會方便很多；或者，通過可穿戴式的系統與手機，汽車會變成一個移動平台，成為一個生活辦公場所，這時候汽車可能就被重新定義了。

同樣的道理，今年因為疫情，大家可以在家上班。如果疫情發生在20年前，在家上班就很困難，因為20年前，大多數人的家裏沒有完善的IT設備。如今，信息技術發展後，我們的家裏實際上就是一個信息中心，所以能夠在家上班。

因此，信息技術的發展，一方面是基於信息的核心往前發展；另一方面，信息技術的發展還會輻射到許多周邊產業。

AI科技評論：能不能對人工智能的技術發展進行預見？

吳軍：人工智能接下來的十年發展方向是技術應用，理論上暫時不會有太多的突破了。計算機技術有一個“規律”，也可以説是共識，就是哪一個發明或者技術獲得了圖靈獎，那麼它在短期內就走到頭了。

人工智能的主要支撐技術深度學習已經在2018年獲得了圖靈獎。另外，今天我們使用的深度學習技術其實都是基於20多年前的工作。科學肯定是領先於技術的。雖然目前麻省理工等科研高校也在做一些理論性的研究，但是如果想要變成技術應用至少也是20年以後的事情了。

也不是説現在沒有進行一些原創性的理論研究，只不過這些研究大多在科研院所和高校裏進行，其理解門檻和進入門檻比較高，在媒體傳播中沒有優勢，只是在學術圈內進行交流。例如學術界對深度學習的可解釋性理論非常關注，都在投入大量的時間、經歷、金錢，如果有突破，那麼將會是重大的理論突破。

AI科技評論：從1G到5G，信息技術的發展對商業的影響有什麼特點？在5G時代，信息商業的發展會體現怎樣的趨勢？

吳軍：從1G到5G，其實真正影響我們生活的是階段3G~4G。1G的用户量很少，從2G開始，大家能夠彼此的通過手機來通訊的，但也只是限制在通信本身，能夠乾的事情非常少。

3G到4G在中國的過渡時間非常短，4G這個時代發生的第一個大事就是和雲計算的結合，使得我們能夠隨時隨地的訪問信息。這時候手機成為了獲取信息的平台。

在4G時代，網絡可以分為兩個部分：通信的網絡和計算機的網絡，而這兩個網絡在手機上是融合的。但從產業的角度看，從技術和商業角度來看，這兩個網絡都沒太融合。舉個例子，在家用手機連接WiFi上網是計算機網絡，而在外面用“流量”上網是通信網絡，這兩者並沒有打通。

所以，談到5G，必須和IOT聯繫到一起，必須講萬物互聯，只有將所有網絡融合到一起才能克服4G帶來的缺陷，打通各方“利益”，進入萬物互聯的時代。

AI科技評論：3G到4G在中國過渡很快，但是5G的建設這中間似乎腳步很慢，這是什麼原因呢？

吳軍：有兩個原因，第一個是所有技術應用都需要配套，例如要想用5G進行萬物互聯，其工業設備和管理軟件都要同步更新。

這件事情，對於個人來説比較簡單，因為如果家庭想要更換5G設備，那麼自己就能做主。而在企業、工業裏，其在4G時代已經投入了大量的成本進行建設，如果更換成5G，企業會付出大量的成本。

第二個原因是，5G網絡建設需要時間，現在雖然個別5G試點網絡情況非常好，體驗非常舒適，但是“個別”帶來的意義不大，因為只有大眾都能感受到，才是真正的5G時代。中國工程院院士鄔賀銓是我國通訊方面的專家，他自己估計5G網絡建設還需要10年時間，其實10年非常漫長。

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