自2013年深度學(xué)習(xí)抬頭，數(shù)年過去手负，如今大多企業(yè)也都開啟自己的 AI 項目涤垫，爭取將自家產(chǎn)品和服務(wù)也 AI+，更別提大量的 AI 創(chuàng)業(yè)公司竟终。此外蝠猬，還有大量人才涌入，在日本時問學(xué)院的新生统捶，要學(xué)啥吱雏，十有八九答機器學(xué)習(xí)。而國內(nèi)更甚瘾境，聽實習(xí)的朋友說歧杏，現(xiàn)在理工專業(yè)只要覺得自己專業(yè)沒太大前景的，都涌向了機器學(xué)習(xí)迷守。
放眼觀去犬绒，數(shù)年過去，多數(shù)已成定局兑凿，目前毋庸置疑的 AI 開發(fā)中心凯力，當數(shù)美國和中國茵瘾。此外歐洲幾大家。而反觀日本咐鹤，在 AI（深度學(xué)習(xí)）開發(fā)方面仿佛毫無存在感拗秘。每年 AI 方面會議的論文上，也多是歐美人的名字還有中文名祈惶。
在日本時我也察覺到了些趨勢雕旨，于是畢業(yè)后也沒留日本，而是選擇了回國實習(xí)捧请。毫無疑問凡涩，比起死氣沉沉的日本，國內(nèi)的 AI 大環(huán)境更讓我感到激情疹蛉。
但是活箕，或許如此趨勢讓許多人不解，作為發(fā)達國家的日本可款。之前似乎也展示了很多智能機器人的演示育韩，為什么現(xiàn)在卻會在 AI 方面反而沒有任何優(yōu)勢呢。雖然媒體的夸大以及民眾對技術(shù)的誤解有些原因闺鲸，但是肯定是還有更深層次的原因筋讨。
這里結(jié)合我在那邊的見聞，還有最近看的一篇對東大教授松尾豊(日本深度學(xué)習(xí)研究第一人)的訪談翠拣，來寫寫關(guān)于日本 AI 發(fā)展為何緩慢，還有希望所在游盲。
放下自尊误墓，面對失敗
首先，日本若要發(fā)展好 AI益缎，就得先放下無謂的自尊心谜慌，坦然面對自己的敗局。在日本待過的話莺奔，相信會對日本人對自己各方面的蜜汁自信印象深刻欣范，很少愿意承認失敗（南京大屠殺這件事能夠拖這么久）令哟，只有少數(shù)有遠見的人恼琼，才能夠意識到問題，然而卻又沒有發(fā)言權(quán)屏富。
開始話題前晴竞，我們先得了解下，為何說日本現(xiàn)在 AI 技術(shù)落后狠半。其實不光 AI噩死，本身其互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)就很落后颤难，兩者的原因也如出一轍。
第一點已维，技術(shù)引入過慢行嗤，沒在最初局勢未定時，果斷跟進垛耳。九十年代后期栅屏，當時的日本年輕人就有說：“之后是互聯(lián)網(wǎng)的時代了！” 然后呢艾扮，上面的中老年人完全理解不能既琴，“不靠譜” “只有宅男們在用”，就直接否定掉泡嘴，于是當時的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展提議就胎死腹中了甫恩。等看到甜頭想要開始，也為時已晚酌予。
同樣磺箕，對于當前人工智能核心技術(shù)的深度學(xué)習(xí)，固守自封抛虫，反感排斥的人大有人在松靡，特別是當前掌握日本大部分資源的中老年人。
第二建椰，年輕人沒有話語權(quán)雕欺。正如上面提到的，日本掌握社會主要話語權(quán)的中老年人們棉姐，對深度學(xué)習(xí)技術(shù)大感排斥屠列。所以也就根本就沒給下面的年輕人施展的空間，結(jié)果就是毫無發(fā)展跟進伞矩，和世界脫節(jié)笛洛。
現(xiàn)在對于日本而言，基本上已沒有趕上去的可能了乃坤，日本必須要認清這個現(xiàn)實苛让，然后重新開始。
轉(zhuǎn)眼望去湿诊，過去二十幾年來狱杰，日本在全球競爭中獲勝的 IT 互聯(lián)網(wǎng)公司幾乎沒有。一直都是不斷競爭失敗厅须，現(xiàn)在到了人工智能方面似乎也要呈現(xiàn)同樣趨勢浦旱。
而日本過去引以為豪的半導(dǎo)體和家電行業(yè)，現(xiàn)在也慢慢競爭不過海外九杂，只有汽車行業(yè)還在孤軍奮戰(zhàn)颁湖。
其實此外還有一點就是宣蠕，如今日本年輕人競爭意識太弱，很多人都是得過且過甥捺。在我看來有時候抢蚀，可以說被過度保護才成這樣。全民娛樂至死镰禾，很少有人去想著說皿曲，我要拿人工智能賺大錢。相比我接觸的東南亞印度的年輕人吴侦，真的差別很大屋休。
2013 年勝負已定的 AI
可能現(xiàn)在看，有人會認為之所以日本 AI 落后备韧，是因為沒有像 Tensorflow 這樣的框架平臺劫樟。然而這些，并不代表什么（中國也沒有）织堂，因為到頭來谷歌這樣公司對于絕對不能公開的是不會公開的（據(jù)說谷歌內(nèi)部和外面用的 Tensorflow 都不一樣）叠艳，比如廣告方面算法。而對于那種不影響競爭易阳，或者傳播開后更好的附较，就會開源。所以他們開源 Tensorflow 是因為根本就不認為這不是關(guān)鍵點潦俺。
而什么是關(guān)鍵點拒课，是如 Tensorflow 開源前，2013年谷歌購入 Geoffrey Hinton 的公司事示；此后早像，再購入 DeepMind，17年購入 Kaggle之類的事情很魂。同樣 Facebook 也是招攬了Yann LeCun扎酷，而擁有了頂級的人工智能研究室檐涝。
其實那時圍繞著 AI 的人才爭奪就勝負已定遏匆，之后不過是人才不斷地涌入。
所以現(xiàn)在無論是人工智能開發(fā)的人才谁榜，還是關(guān)于深度學(xué)習(xí)的研究開發(fā)幅聘，美中兩國完全占據(jù)了領(lǐng)先地位。
關(guān)于人才這一點窃植，雖然有人喊：“日本的技術(shù)其實完全不輸于他人的帝蒿。” 然而現(xiàn)實是巷怜，日本的存在感越來越低葛超，國際會議上的論文也很少暴氏。10年前計算機領(lǐng)域頂會，可能日本采用數(shù)占5%左右绣张，但現(xiàn)在估計就只有2%-3%了答渔。
那么是否日本的首要任務(wù)就是提高論文的數(shù)量，當然不是侥涵，論文不光是數(shù)量重要底瓣，更關(guān)鍵的質(zhì)量爬凑。Bengio，Hinton 還有他們周圍的一些學(xué)者，每年都能發(fā)出很有影響度的論文刷存在感匹颤。
有一個很重要的點就是，從十五年前左右開始撩荣，在商業(yè)上有優(yōu)勢的公司會在學(xué)術(shù)上也具有優(yōu)勢凯楔，看看現(xiàn)在谷歌，F(xiàn)acebook 這些招狸。這是個很自然的因果關(guān)系敬拓，在商業(yè)上取得優(yōu)勢，也就可以聚集好人才和資源裙戏，自然也就有好論文乘凸。（中國現(xiàn)在這些大公司自然也是，多年前別說學(xué)術(shù)了累榜，很多可能只有抄襲营勤。）
所以現(xiàn)在看到的日本論文太少，到底只不過是個表面的結(jié)果壹罚，更深層次的原因還是在于葛作，在商業(yè)上失敗了。
懦弱的大公司猖凛，創(chuàng)業(yè)公司的機會
然而赂蠢，關(guān)于日本對此問題的危機感。松尾教授給的答案是辨泳，對于國家層面上來說虱岂，雖然自己也做過很多努力，卻發(fā)現(xiàn)成效微弱菠红，充滿了限制第岖。
而如果基于上面商業(yè)失敗的原因，那最大的希望還是在于大企業(yè)∈运荩現(xiàn)在似乎大企業(yè)也有些要行動的趨勢蔑滓，但總的來說，行動起的大公司還是少數(shù)。所以正因為大公司的軟弱键袱，也給了創(chuàng)業(yè)公司很大的機會燎窘。一旦大公司動起來，那么這些創(chuàng)業(yè)公司將毫無插足之余蹄咖。
那么為什么大公司沒有好好動起來荠耽，跟上潮流呢？
還是最初說的比藻，主要是大公司依照著日本所謂“年功序列“铝量，你要成為高層，一般都是熬出來的银亲，也都有些年齡了慢叨。很多根本就沒有正確理解新技術(shù)，需要更好好的去學(xué)習(xí)务蝠，卻沒有學(xué)習(xí)拍谐。因為既得利益者，往往是甘于保持現(xiàn)狀馏段。
這些人轩拨，或者說日本全體都要好好學(xué)習(xí)一下新技術(shù)，而不是沉醉于過去的輝煌院喜。比起旁邊我們大天朝亡蓉，那一股全民創(chuàng)業(yè)全民 AI 熱火朝天的氣氛，日本卻顯得不太熱情喷舀。只要這些技術(shù)比現(xiàn)有的技術(shù)快上一兩步砍濒，就表示自己不懂了，明明學(xué)學(xué)就能懂的硫麻，卻不去學(xué)爸邢。這樣下去想想就知道根本不可能贏的。
而現(xiàn)在拿愧，還喊著成為人工智能強國杠河，就像是連汽車構(gòu)造都不知道，就嚷著要汽車立國一樣浇辜。只知道汽車用汽油可以跑券敌，是遠遠不夠的。
還有一個很大的問題就是理解 AI 的研究人員和技術(shù)人員奢赂，和實際掌握資源的官僚陪白，管理人員之間的溝通困難颈走。不光大公司內(nèi)膳灶，很多創(chuàng)業(yè)公司都苦于這一點，很多人什么不懂便：“啊，現(xiàn)在 AI 是個黑箱轧钓，很恐怖”序厉。
當然雖然會有一些問題，但是比起笨拙的大公司毕箍，創(chuàng)業(yè)公司還是有很多機會的弛房。即使之后，威脅到大公司而柑，大公司醒悟過來開始大開殺戒文捶。到那時對整個社會還是好的。
不賺錢的企業(yè)不是好企業(yè)
當然不光是企業(yè)和國家那邊的失誤媒咳，而研究者們一臉無辜粹排，他們其實也有一些責任。
首先我們想想涩澡，大學(xué)存在的意義是什么顽耳。主要兩點，第一點妙同，大學(xué)里聚集了各種領(lǐng)域的專家射富，他們各自堅信一個事物并不斷去研究，而促使這些研究的往往并不主要是經(jīng)濟上的回報粥帚，更多是滿足知識上的好奇心胰耗。這些研究往往對社會意義重大，因為他們探索的是人類未知領(lǐng)域芒涡，幫助我們拓寬知識的疆界宪郊。
之后還有一點，就是在第一點的基礎(chǔ)上拖陆，創(chuàng)造出產(chǎn)業(yè)和社會價值弛槐。
面對產(chǎn)業(yè)和社會的需求，研究者們也應(yīng)當給予真摯的回應(yīng)依啰。所以需要有競爭性的經(jīng)費支持乎串，也就是說對企業(yè)用處更大的研究得到更多支持。還有和企業(yè)的共同研究也應(yīng)當加強速警。
而現(xiàn)狀是叹誉，比起歐美，日本大學(xué)和產(chǎn)業(yè)界的聯(lián)系很微弱闷旧。而根本問題在于长豁，日本的大多數(shù)研究者根本就沒有理解經(jīng)濟利潤的重要性。而且因為流動性差忙灼，幾乎很少在企業(yè)里工作匠襟，于是正經(jīng)創(chuàng)業(yè)的人也就寥寥無幾钝侠。
那些發(fā)明一個賺錢方法，然后擴大規(guī)模的企業(yè)家們其實很了不起酸舍。但日本的大多研究者帅韧，往往心里卻鄙視單純想著賺錢（頗有中國古風(fēng)），總覺得自己這么聰明啃勉，只要稍微弄弄完全就可以做到忽舟。
所以他們根本就不會去想，“怎么才能對企業(yè)做出貢獻呢”淮阐。根本就沒有實際地去體驗叮阅，讓企業(yè)成長起來的技術(shù)的重要，在企業(yè)轉(zhuǎn)型期要用到的技術(shù)的重要泣特。而相比起來說帘饶，硅谷那邊的大學(xué)，就對自己所扮演的角色就知道得非常清楚群扶。
那么是不是就應(yīng)該光想著賺錢的研究及刻，而忽視基礎(chǔ)研究呢。松尾教授給出的答案是竞阐，不然缴饭，更應(yīng)把能賺錢的研究優(yōu)先，等賺到錢了骆莹，之后再投入基礎(chǔ)研究中去颗搂。其實日本戰(zhàn)后，就是用這樣的策略幕垦，產(chǎn)生了很多諾貝爾獎丢氢。
跟上深度學(xué)習(xí)潮流，結(jié)合自己的優(yōu)勢
現(xiàn)在日本應(yīng)該做的就是先跟上這一波深度學(xué)習(xí)的潮流先改。因為深度學(xué)習(xí)是種泛用技術(shù)，基本上可以影響到各個行業(yè)仇奶。比如深度學(xué)習(xí)最擅長的機器視覺貌嫡，可以應(yīng)用上的行業(yè)數(shù)不勝數(shù)，醫(yī)療该溯，農(nóng)業(yè)岛抄，飲食等等。 或許日本可以將此類的深度學(xué)習(xí)技術(shù)狈茉，與比較擅長的汽車和工業(yè)機器人等制造業(yè)結(jié)合起來夫椭，說不定還能奪得一席之地。
反過來說氯庆，在類似互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)圖片識別的任務(wù)上面蹭秋，可能幾乎已沒有什么插足之地了扰付，Google 這些大公司已做到極致了。所以只能在日本本來就占據(jù)優(yōu)勢感凤，在世界有些市場的領(lǐng)域上，應(yīng)用技術(shù)來取得勝利粒督。
何不當成一場游戲
采訪中還提到一個很有意思的視角陪竿。
為什么不把日本現(xiàn)在的情況當成一個游戲來看呢。比起說著枯燥的“國家”啊屠橄，“大企業(yè)”啊族跛，還不如把現(xiàn)在比做一個模擬游戲更有意思。
假設(shè)現(xiàn)在是一個 RPG（角色扮演） 游戲锐墙，龍襲擊了村落礁哄，比起單純的抱怨“為什么要襲擊村落啊”，“這種怪物就不應(yīng)該存在”這些沒有用的東西溪北。還不如接受這個設(shè)定桐绒，想著怎么戰(zhàn)斗來玩游戲更加有用。
現(xiàn)在的設(shè)定就是之拨，日本這個安定小國茉继，夾雜中美兩大國之間，正在慢慢衰弱蚀乔，而且同時伴隨著少子高齡化等各種各樣社會問題導(dǎo)致的制度疲勞烁竭，以及大公司一個個倒下問題。這樣看去簡直就是高難度模式的游戲吉挣，當然也絕不是什么地獄級難度派撕。
雖然在這個多變的時代，努力改變的結(jié)果也說不定睬魂，但只要好好應(yīng)對终吼，相信也會出現(xiàn)很多好的事情。就像雖然城堡被惡龍占據(jù)氯哮，但也意味著可以暴落大量寶物衔峰。于是之后，就只要等從年輕人中出現(xiàn)各種來打通這個游戲的勇者們了蛙粘。
