AI 技术越来越平民化，程序员不想被淘汰该怎么办？( 二 ) 不久前

大谷：我想从个人角度解释下我对于人工智能朴素的理解，现在是想象力经济时代马上要来临的时代，人工智能要做的是实现我们脑海里想象的有意思的东西。
我是一个游戏开发者和作曲人，最开始了解AI的切入点是想看看AI是否能帮助我节省游戏开发的时间，帮我作曲、做美术，但是进过了解后我发现， AI不仅可以做这些，还可以做更多社会公益行、创造类的事情，所以我在所以在自己的B站平台介绍了很多不同的人工智能技术，之前介绍过影片修复，是因为之前海外有很多朋友做西洋的黑白影片修复，我当时在海外有点思乡的感觉，我在北京长大，就想找一些老北京的影像，看看能不能还原当年的那个感受，这是我最初做这个视频的初衷。黑白影片节奏很快，因为不是正常的时间流速，有很多丢帧掉帧的现象，漏掉很多细节。当
通过三个人工智能步骤，就是补帧、扩增分辨率和上色之后，把影片拉到正常的时间流速进行修复，就会看到很多小的很有趣的细节，使影片更加生动，就有一种Vlog生活记录的感觉，一下子把预先原来很陌生的历史资料距离拉近了，这是非常好的艺术人文应用，我自己的艺术理念想把它做成“五分钟的彼岸”的概念，让大家从繁纷复杂现代社会中抽出5分钟来看看这些古人的生活，以古鉴今，说不定会有启发，这是一个艺术立意，有一点人文关怀的感觉。
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2020年是AI应用元年
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CSDN 创始人&董事长、极客帮创投创始合伙人蒋涛
Q：微软亚洲研究院在用AI做哪些研究？
周明：1998年11月5日，比尔盖茨在北京设立了我们的前身——微软中国研究院，一年半后改名为“微软亚洲研究院” 。它是微软在海外最大的一个研究部门，从事着从基础理论研究，到声音、图像识别与理解等应用，支持Office、AZURE、Windows等重要产品，并与合作伙伴坐落地项目。
在深度学习上，我们的研究包括自然语言理解，比如与中国传统文化相关的自动对联技术；在图像方面，看图+注释，看视频+注释，看图/视频写诗等应用微软都有做过。
Q：现在AI的主流或火热的应用和发展领域/方向有哪些？
蒋涛：最近剑桥发布了一份2020年AI报告，结合这份报告和我的观察理解，我认为主要有两点：技术上现在没有大规模的突破，更多地是工程化的迭代改进，比如Pytorch用的比Tensorflow更多了，现在消耗算力的参数达到千亿数量了，号称1000个参数要消耗1美金，所以现在搞GPG3要消耗好几百万美金， 1000多亿的参数，大家进入军备竞赛阶段。
趋势上来讲，第一个是技术要逐渐平民化，现在训练成本太高，动辄及百万美金，因此机器学习自动化技术研究和推进比较快；第二个是行业化落地，第一波AI公司已经取得了成果，但是更多行业现在面临AI到底怎么落地的问题。
这次疫情的到来让全行业经历了一次全员数字化的洗礼，强制业务升级。我们认为2020年是AI应用元年， 2010年是AI应用的开端，真正应用爆发是在2012年，再次爆发发生在2015年。我认为，现在正处在AI应用落地行业化应用启动年，这是我观察到的趋势。
Q：全民数字化洗礼以后，企业在做什么？您看到哪些AI有趣的应用和挑战机会或趋势？
韦青：现在最大的重点是落地。 AI能做什么？我们可以反过来看，用排除法， AI不能做什么。我认为真正伟大的时代还没有来临，或者刚刚起步，第一轮出名的公司是第一波，但是真正伟大落地的应用场景正在来临。我们逻辑是AI不能做什么，现在越来越多人明白了AI不能做什么，一是没有数据做不了，二是就算有了数据，没有洞察力也做不了的事。我们扪心自问，只要人做的行业基本都能产生数据，也能够有模式。但是为什么很多公司很多企业很难落地？因为第一步还没有做，就开始有第二步、第三步了，就说要做算法、做人工智能。
我认为现在一个很大的挑战，对每个人和公司，包括对微软都一样，是经过疫情的洗礼后明白， AI是未来一定要做的，不做就会消亡。其次是要沉下心来思考解决问题，第一是数据问题，第二是模式，就是能不能把流程或者做事方法解释成模式，或者用算法分析成模式，这两个一过关，场景落地绝对不仅是识别图像或语音，而是遍地开花。所有能力应该是内嵌到所有过程中，比如办公、制造过程、销售、管理等。因为每个过程都需要交互，都需要根据数据进行判断，根据判断之后再行动，所以AI到处都是。正因为这样，伟大的时代还没有来临。像滴滴、今日头条这样新一代的公司正在产生。