文/三两
1932年创立的乐高，或许连自己也没有想到，其各种模块随用随取的积木搭建方式，在88年后的今天，竟然成为了人工智能底层基础设施赋能开发者的最高效方式。这种方式，被百度创始人兼CEO李彦宏洞察和概括为了“乐高模式”。
10月12日，在第三届数字中国建设峰会上，李彦宏做了主题为“从潮起东南到百川追海”的精彩演讲。“AI先生”李彦宏这次的演讲仍然聚焦于人工智能。
李彦宏表示，“从整个智能经济发展的角度来看，我们需要有一个好的基础设施。基础设施的智能化要通过技术的开源和开放来实现。当有各种各样的能力大家可以方便使用的时候，社会经济的发展就可以进入所谓的‘乐高模式’，就像拼图一样，把这些东西拼在一起就实现了。”
其实，仔细分析李彦宏的整个演讲尤其是有关“乐高模式”的阐述，会发现“乐高模式”在某种角度上，和被马斯克所推崇的第一性原理，在本质上相通的。李彦宏的“乐高模式”，就是透过了人工智能的表面万象，看到了人工发展最为关键的底层逻辑其实有三点：开发者最低门槛、最高效率的开发，用户以真实生活的数据力量进行反哺，以及在开发者、用户、产业、以及平台之间的正循环。而这些恰恰是第一性原理最精要之所在——看透事物的本质，并把事物从整体分解成元素，最终从根源上解决问题。
纵观人类文明史，无论是科学还是哲学，当研究和发展到最高阶段的时候，这两者往往是互联互通的。如果说马斯克推崇的第一性原理，是西方科学文明的一个表征的话，那么李彦宏所提倡的“乐高模式”则是东方哲学智慧的一个显学。西方科学文明和东方哲学智慧，至少在马斯克和李彦宏这两个人的职业演绎和产业洞察上，最终是异曲同工、殊途同归的。
“乐高模式”：
让AI变成开发者的“积木游戏”
马斯克说，“第一性原理的思想方式是用物理学的角度看待世界，也就是说一层层拨开事物表象，看到里面的本质，再从本质一层层往上走。”
从这个角度去看人工智能，其本质上就是一切能够给人们生活、工作、生产、学习、娱乐等带来更加便捷、更加高效、更加美好体验的技术、产品和服务等的总和。
很显然要解决人工智能的本质问题，就要解决人工智能的源头问题。毫无疑问，“开发者”就是亿万人工智能产业的“源头”。
然而，在通往人工智能的道路上，全球的开发者们目前却面临着各种各样的问题。比如，海量数据问题、模型构建问题、模型训练问题、计算能力问题、环境部署问题、测试环境问题等等。
对于中小企业、广大开发者而言，每一个问题都无异于一道鸿沟。仅仅以数据方面的问题为例，Alegion的一项调查报告就显示，81%的开发者承认用数据训练人工智能的过程比他们想象的要困难得多，这种困难体现在数据的数量、获取、标记、分析、挖掘、以及准确性等方方面面。
用李彦宏的话说，“每一个公司都需要向智能化转型，但是绝大多数公司其实没有这个能力去重新发明各种各样的人工智能算法。”
或许正是看到人工智能开发者面临的困难，李彦宏才大力提倡人工智能的“乐高模式”——即通过开源开放的方式，把百度在AI方面的底层基础设施和技术、产品、服务、资源、解决方案等能力，输出给广大开发者，中小企业、开发者可以类似乐高搭积木的方式，方便快捷地获取自己所需的人工智能方面的“乐高模块”，从而在各行各业中，开发出更多的人工智能产品，在各领域中搭建出新的经济推动力，为社会经济做出更大的贡献。
这里只举一个最简单的例子，看看百度是如何帮助到开发者的。比如以前开发者在人工智能的产品开发过程中，即使是数据、模型、代码版本的管理这种看似最基础的事情，都会被整的焦头烂额，还经常会出现数据异常、代码丢失等等各种灾难性的开发问题。
对此，百度EasyDL基于飞桨深度学习平台，可以帮助开发者制定业务专属AI模型，面对前述那些问题，百度EasyDL可以提供稳健灵活的数据集版本、模型版本与代码版本控制系统，帮助开发者安全、高效地管理最重要的开发资产。
当然，数据才最能说明开发者在人工智能方面对百度的拥趸程度。如今飞桨深度学习开源开放平台，已经深度凝聚了230万的开发者;百度语音技术，每日的调用量已经超过150亿次;百度大脑，每日的调用量更是超过了1万亿次……
值得一提的是，李彦宏首提的“乐高模式”，绝不仅仅是开放和调取这么简单。而是从人工智能源头层面，重新审视了互联网的两大运动——中心化运动和去中心化运动。“乐高模式”一体两面的做到了：一方面让基础设施、基础平台、AI能力集中化;另一方面又让用户认知、产业洞察、场景建设、创意创新等去中心化。这样做，至少能够带来四大方面的好处。
其一，是可以帮助AI开发者，跨过前面说到的种种阻碍前进的鸿沟，让开发者的产品开发更加的便捷、高效和安全。
其二，是可以让开发者和中小企业，可以以更低的成本，开发出跟AI相关的产品和服务。《哈佛商业评论》此前的一份报告显示，40%的企业高管曾表示，人工智能项目的一个障碍是专业技术和专业人员过于昂贵，而百度的“乐高模式”，无疑有效地解决了“昂贵”方面的问题。
其三，是让开发者，可以更加心无旁骛地聚焦于产业的洞察思考和行业的创意创新，构建出更多契合所在领域的场景以及相关的应用，从而有效推动所在行业的人工智能进程。Alegion的调查报告称，有近80%的企业和组织此前从事的AI和ML项目已经陷入停滞，相信有了“乐高模式”之后，大部分的中国开发者们不会在这80%之内。
