由清華大學、南都公益基金會主辦的東潤創新與未來教育論壇于2016年(nián)12月(yuè)18日在北(běi)京舉行，此次論壇的主題是“科學創新改變未來”。神州數碼首席科學家謝耘出席主題對話環節。
他表示，人工(gōng)智能(néng)會(huì)極大的改變人類社會(huì)，他不認為(wèi)現在我們在經曆工(gōng)業(yè)社會(huì)、工(gōng)業(yè)文明框架内的某一(yī)次工(gōng)業(yè)革命，實際上(shàng)我們是正從(cóng)工(gōng)業(yè)文明中跳出來進入一(yī)個(gè)新的文明形态。在可預見(jiàn)的未來，機(jī)器(qì)達到(dào)真正人的智能(néng)的水(shuǐ)平還(hái)是不太可能(néng)的，不過在具體解決問題上(shàng)，機(jī)器(qì)一(yī)定在很多(duō)方面做的比人類好。
以下(xià)為(wèi)"人工(gōng)智能(néng)與虛拟現實"主題對話文字實錄
虛拟現實與人工(gōng)智能(néng)這兩項技(jì)術(shù)為(wèi)我們的生(shēng)活開(kāi)啓了一(yī)扇“超現實之門(mén)”，引領著(zhe)下(xià)一(yī)波的科技(jì)變革。如果我們能(néng)直接與人工(gōng)智能(néng)的機(jī)器(qì)人進行交流，而不是與人為(wèi)設定的既定程序互動，就(jiù)可以真正實現人與智能(néng)機(jī)器(qì)間的超現實溝通(tōng)。那麽要是有一(yī)天能(néng)把虛拟現實與人工(gōng)智能(néng)兩項技(jì)術(shù)同時運用到(dào)我們的實際生(shēng)活當中，将會(huì)帶來何種有趣的變化？
閻焱：大家好，今天這個(gè)環節讨論人工(gōng)智能(néng)和VR對我們的影響。我是做投資的，但是我大學本科是學飛(fēi)機(jī)設計的，我們做學生(shēng)的時候就(jiù)接觸到(dào)VR。VR就(jiù)是仿真技(jì)術(shù)，飛(fēi)行員(yuán)駕駛飛(fēi)機(jī)，可以坐在一(yī)個(gè)仿真技(jì)術(shù)裡(lǐ)，模拟飛(fēi)機(jī)的駕駛，所以實際上(shàng)VR技(jì)術(shù)早已有之。今天四位嘉賓都是在行業(yè)做了很多(duō)年(nián)研究，我左手邊的是田溯甯先生(shēng)，我們是20多(duō)年(nián)的朋友(yǒu)，現在是投資家，更重要的是他是亞信的創始人。大概20多(duō)年(nián)以前，田溯甯也是胸懷大志(zhì)創業(yè)，我還(hái)記得那時候我在美國(guó)工(gōng)作。後來亞信越做越大，我相(xiàng)信未來一(yī)定是全球最大的做通(tōng)訊軟件(jiàn)的公司之一(yī)，我很相(xiàng)信這一(yī)點的，可能(néng)要不了太長(cháng)時間。另外坐在我左邊有地平線創始人餘凱，原來在百度，現在在做機(jī)器(qì)人。還(hái)有黃瑩，是從(cóng)聯想來的，在聯想研究院也是研究大數據和人工(gōng)智能(néng)的。還(hái)有謝耘是神州數碼首席科學家，我曾經在神州數碼做了十幾年(nián)最大股東，今年(nián)剛剛退出。
所以有做研究的，也有做機(jī)器(qì)人的，下(xià)面我們跟大家一(yī)塊分享一(yī)下(xià)。今天有三個(gè)主要的問題我們圍繞來談一(yī)下(xià)，最後我們會(huì)留15分鍾左右時間和同學有一(yī)個(gè)對話。
第一(yī)個(gè)問題問一(yī)下(xià)幾位嘉賓，大數據、人工(gōng)智能(néng)其實早已有之，今年(nián)上(shàng)半年(nián)有一(yī)個(gè)标志(zhì)性的事(shì)件(jiàn)，就(jiù)是AlphaGo戰勝了人類最聰明的棋手，這個(gè)比我們當時學界的估計提早十年(nián)，這個(gè)事(shì)件(jiàn)為(wèi)什麽會(huì)在今年(nián)出現？包括VR的技(jì)術(shù)也是今年(nián)突然火起來，為(wèi)什麽這個(gè)技(jì)術(shù)在經過幾十年(nián)漫長(cháng)的發展到(dào)今天會(huì)出現？這是第一(yī)個(gè)，想請田溯甯說一(yī)下(xià)。
人工(gōng)智能(néng)的興起
田溯甯：我認為(wèi)新型科技(jì)從(cóng)互聯網誕生(shēng)那天起，就(jiù)有很強的生(shēng)命力不斷地去進化。今天我們看(kàn)到(dào)的人工(gōng)智能(néng)正是五六年(nián)前由雲計算(suàn)的湧現，移動互聯網大量的數據獲得，所以才有了大量數據，有了計算(suàn)能(néng)力，人工(gōng)智能(néng)就(jiù)突然爆發出來了。由于計算(suàn)機(jī)進化的能(néng)力在這個(gè)階段出現，所以我覺得最主要的因素是因為(wèi)雲計算(suàn)為(wèi)計算(suàn)做好了準備，數據不斷訓練出更聰明的大腦(nǎo)。
謝耘：我覺得最基本的核心，還(hái)是感謝英特爾，把集成電(diàn)路(lù)越做集成度越高(gāo)，整體處理能(néng)力非常強大，而且非常便宜。講兩個(gè)故事(shì)跟年(nián)輕朋友(yǒu)分享一(yī)下(xià)，一(yī)個(gè)是上(shàng)大學的時候35年(nián)大慶，第一(yī)次在天安門(mén)的電(diàn)線杆上(shàng)裝了十來個(gè)攝像頭，要知道1984年(nián)的時候一(yī)個(gè)攝像頭要上(shàng)萬塊錢(qián)，我們今天的高(gāo)清攝像頭非常便宜，因為(wèi)便宜所以産生(shēng)了大量數據。第二個(gè)故事(shì)是關于處理能(néng)力。我們自(zì)己用的手機(jī)每秒(miǎo)的運算(suàn)速度多(duō)快?應該有幾十億次。中國(guó)造出的第一(yī)台超級計算(suàn)機(jī)銀(yín)河一(yī)号是在1980年(nián)，費(fèi)了牛勁，在美國(guó)偷了無數器(qì)件(jiàn)回來攥了一(yī)台機(jī)器(qì)，每秒(miǎo)才一(yī)億次。所以今天我們擁有的處理能(néng)力已經到(dào)達了驚人的程度，導緻今天我們談大數據，包括做VR，VR對處理能(néng)力要求非常高(gāo)。
黃瑩：剛才講的那兩點都挺對，有一(yī)個(gè)海量的數據，這也是很明顯的變化，比如說要訓練好機(jī)器(qì)對一(yī)個(gè)圖像識别，過去能(néng)夠拿到(dào)幾百張、幾千張圖片做為(wèi)機(jī)器(qì)學習的語料已經很不錯(cuò)了，現在則是幾十萬張甚至幾百萬張圖片語料。比如大家知道的谷歌(gē)訓練機(jī)器(qì)認别貓，拿了幾百萬張照(zhào)片。所以如果沒有這種量放(fàng)在那裡(lǐ)，就(jiù)算(suàn)有很好的計算(suàn)能(néng)力，可能(néng)也做不到(dào)。還(hái)有深度學習整個(gè)框架本身，也是在2007年(nián)的時候一(yī)位多(duō)倫多(duō)大學的Geoffrey Hinton教授做了改進，讓這個(gè)算(suàn)法可以在海量數據上(shàng)進行運算(suàn)，這也導緻把深度學習變得可操作。三大因素：海量的數據、強大的計算(suàn)能(néng)力、還(hái)有改進的算(suàn)法。
閻焱：剛才幾位有幾個(gè)比較重要的觀點，第一(yī)是人工(gōng)智能(néng)不是單純的人工(gōng)智能(néng)，是與大數據的發展緊密相(xiàng)關的，而大數據的發展又(yòu)是與我們計算(suàn)機(jī)的計算(suàn)能(néng)力發展極其相(xiàng)關的。大數據有兩個(gè)關鍵點，一(yī)是要有海量數據，二是要有算(suàn)法。餘凱是一(yī)個(gè)身體力行者，從(cóng)一(yī)個(gè)創業(yè)者的角度問問你，為(wèi)什麽選擇在去年(nián)底的時候會(huì)跳出來自(zì)己做創業(yè)，而且做機(jī)器(qì)人創業(yè)，你是怎麽考慮的？
餘凱：謝謝閻總，我自(zì)己在人工(gōng)智能(néng)這個(gè)技(jì)術(shù)方面做了20年(nián)，到(dào)今年(nián)，親曆了整個(gè)人工(gōng)智能(néng)從(cóng)非常遠(yuǎn)到(dào)非常好的整個(gè)曆史的過程。我在2012年(nián)的時候加入百度，創立百度深度學習研究院，當時我記得我在清華做過幾次演講，那時候講深度學習是一(yī)個(gè)非常小(xiǎo)衆、非常冷門(mén)的東西(xī)，甚至大學教授都不知道深度學習怎麽回事(shì)。到(dào)今天非常熱的原因剛才幾位專家都講的非常好，主要是三點，第一(yī)個(gè)就(jiù)是說數據，現在我們是無論何時何地都在産生(shēng)數據，所以我們海量數據現象化使得很多(duō)不可能(néng)的事(shì)情變得可能(néng)，比如說自(zì)動駕駛；第二個(gè)原因就(jiù)是computing,英特爾不斷推動摩爾定律。在最近這兩年(nián)英特爾已經官方宣布，摩爾定律不再成立了。
剛剛講到(dào)有一(yī)家公司：Nvidia，高(gāo)科技(jì)公司股票，隻有這家公司從(cóng)去年(nián)大概9月(yuè)份開(kāi)始，股價從(cóng)20塊錢(qián)漲到(dào)今天100美金，到(dào)12月(yuè)大概一(yī)年(nián)多(duō)的時間裡(lǐ)面翻了五倍。這家華人創立的公司當時一(yī)開(kāi)始做GPU，主要做遊戲開(kāi)發去做的。在2012年(nián)的時候當時我們在百度最早意識到(dào)GPU适合做深度神經網絡的計算(suàn)，那時候谷歌(gē)都沒意識到(dào)。我今天看(kàn)到(dào)對百度首席科學家Andrew Ng的采訪，問他當時加入百度的原因，一(yī)個(gè)原因發現在百度比谷歌(gē)更加靈活，在百度可以随便買GPU。後來GPU的應用爆發，對GPU的采購火爆到(dào)什麽程度？中國(guó)公司專門(mén)派人飛(fēi)到(dào)美國(guó)去，現在是斷貨，買不到(dào)。有人問我，Nvidia的股票是不是還(hái)能(néng)買，我從(cóng)技(jì)術(shù)方面來講，我說還(hái)可以買，一(yī)年(nián)從(cóng)100億到(dào)500億美金，它肯定是在一(yī)千億美金以上(shàng)。計算(suàn)能(néng)力對于人工(gōng)智能(néng)的關鍵影響其實超過大數據，大家仔細看(kàn)AlphaGo這件(jiàn)事(shì)情是一(yī)個(gè)曆史的轉折點，因為(wèi)AlphaGo實際上(shàng)是一(yī)個(gè)小(xiǎo)數據學習，不是大數據學習。
實際上(shàng)計算(suàn)機(jī)通(tōng)過學習一(yī)個(gè)網站上(shàng)面過去很多(duō)選手的對戰數據訓練，能(néng)達到(dào)職業(yè)二段的水(shuǐ)平，但是跨越職業(yè)二段到(dào)超越，可能(néng)是三段的水(shuǐ)平，完全靠的是計算(suàn)機(jī)的左右互補，互相(xiàng)PK，這個(gè)中間是沒有大數據的訓練的，完全靠GPU的計算(suàn)能(néng)力去進行分析。所以我在這邊希望做一(yī)些立體思維，現在這個(gè)時代會(huì)從(cóng)大數據的時代轉向大計算(suàn)的時代，誰有更多(duō)的計算(suàn)力，誰就(jiù)離錢(qián)更近，這是我的看(kàn)法。
閻焱：剛才幾位談到(dào)，人工(gōng)智能(néng)出現與計算(suàn)能(néng)力及數據處理有關，其實我覺得可能(néng)還(hái)有一(yī)點大家沒有提到(dào)，這一(yī)點也很關鍵，就(jiù)是移動互聯網的出現。在傳統的互聯網向移動互聯網轉變的過程中，一(yī)個(gè)最大的改變就(jiù)是傳統互聯網時代有大量的人不用互聯網，比如說出租車司機(jī)、警察、軍人、政府官員(yuán)、廚師(shī)等。但是到(dào)了移動互聯網時代，這些人都成為(wèi)了互聯網用戶，而且是重度用戶。比如說你用滴滴打車，你會(huì)發現每一(yī)個(gè)司機(jī)都至少有兩個(gè)以上(shàng)的手機(jī)，甚至三個(gè)。我在香港看(kàn)到(dào)一(yī)個(gè)司機(jī)有六個(gè)手機(jī)，六個(gè)不同的軟件(jiàn)覆蓋的人群都不同。移動互聯網的普及給我們數據的采集提供了巨大的支撐。
我們都知道AlphaGo已經能(néng)戰勝最優秀的棋手，在此之外可能(néng)大家有一(yī)件(jiàn)事(shì)不太知道，就(jiù)是IBM沃森這個(gè)超級計算(suàn)機(jī)，它所給出的醫(yī)學診斷、法律建議已經可以超過95%的醫(yī)生(shēng)和律師(shī)。換句話說，如果一(yī)個(gè)普通(tōng)人去看(kàn)病，大概有95%的概率沃森給你的診斷比醫(yī)生(shēng)更準确。這就(jiù)給我們提出了一(yī)個(gè)問題，在人工(gōng)智能(néng)高(gāo)度發達的時代，我們的日常生(shēng)活以及我們的職業(yè)會(huì)受到(dào)哪些影響，我也想聽聽幾位專家的意見(jiàn)。
人工(gōng)智能(néng)帶來的變革
田溯甯：我們來稍微回顧一(yī)下(xià)人工(gōng)智能(néng)的曆史。計算(suàn)機(jī)對我們非常大的變革是辦公室裡(lǐ)打字員(yuán)的工(gōng)作變得不那麽重要了，過去我們基本把工(gōng)作流程自(zì)動化了，但是計算(suàn)機(jī)并沒有把人類生(shēng)活最重要的知識、經驗都能(néng)自(zì)動化，所以像律師(shī)、醫(yī)生(shēng)、老師(shī)這種知識方面需要大量的積累是标準化的，不是自(zì)動化的。我認為(wèi)未來的人工(gōng)智能(néng)發展，過去需要用經驗做的事(shì)情，現在靠機(jī)器(qì)就(jiù)能(néng)做，而且能(néng)做的更好。
我舉個(gè)例子，兩年(nián)前投資一(yī)家公司，叫零氪，這個(gè)公司做收集肺片，目前為(wèi)止收集了30萬張早期肺癌的各種各樣數據信息，創始人的父親是位非常好的肺癌醫(yī)生(shēng)。他父親跟我講，過去，需要通(tōng)過20年(nián)的實踐和學習才能(néng)把肺癌的醫(yī)生(shēng)訓練出能(néng)夠在早期就(jiù)診斷出肺癌，但是通(tōng)過人工(gōng)智能(néng)深度學習這30萬張肺片，目前來看(kàn)診斷結果能(néng)跟很優秀的醫(yī)生(shēng)差不多(duō)了。随著(zhe)計算(suàn)能(néng)力的增加，随著(zhe)越來越多(duō)數據的訓練，至少我們今天很多(duō)早期的診斷能(néng)夠靠機(jī)器(qì)完成，而且完成的更有效率，更準确，更便宜。這樣一(yī)個(gè)應用是非常深刻的，工(gōng)業(yè)革命最大的貢獻是讓人類壽命增加，因為(wèi)發明了抗生(shēng)素，發明了免疫等一(yī)系列新的化學藥品。而信息化搞四五十年(nián)，對人類生(shēng)活根本性的影響和工(gōng)業(yè)化比起來還(hái)非常小(xiǎo)，未來二三十年(nián)機(jī)器(qì)人尤其人工(gōng)智能(néng)對人類生(shēng)活将有根本影響，像疾病的問題、教育、交通(tōng)，這些以數據為(wèi)核心、以經驗和知識以及過去不能(néng)傳遞的、靠大量時間積累的東西(xī)，會(huì)被機(jī)器(qì)所取代。
黃瑩：講到(dào)人工(gōng)智能(néng)，大家可能(néng)想到(dào)的是機(jī)器(qì)人或者跟人相(xiàng)關聯的人工(gōng)智能(néng)，其實人工(gōng)智能(néng)以後還(hái)可能(néng)會(huì)對生(shēng)活或者社會(huì)其他方面産生(shēng)更大影響。關鍵還(hái)在于人工(gōng)智能(néng)所具有的特質，也就(jiù)是能(néng)處理海量數據，把數據轉換成insights，并解決一(yī)些用其他方法無法解決的問題。比如像AlphaGo，大家知道能(néng)夠通(tōng)過訓練打敗高(gāo)段的棋手，但之後馬上(shàng)應用類似的算(suàn)法到(dào)谷歌(gē)數據中心裡(lǐ)面去進行省電(diàn)的嘗試，一(yī)般在數據中心裡(lǐ)面能(néng)省5%、10%的電(diàn)已經很了不得，每年(nián)數據中心用電(diàn)花費(fèi)十分可觀。AlphaGo居然能(néng)通(tōng)過其算(suàn)法為(wèi)谷歌(gē)數據中心省掉40%的電(diàn)。因為(wèi)需要考慮的因素太多(duō)，數據量也太大，一(yī)般專家很難找到(dào)大的省電(diàn)方案，但AlphaGo通(tōng)過用深度學習和增強學習的有機(jī)結合，達到(dào)了人無法達成的效果。
醫(yī)療方面，AlphaGo做了另外一(yī)件(jiàn)事(shì)情，就(jiù)是預測糖尿病人的失盲率，這方面，過去有經驗的醫(yī)生(shēng)大概能(néng)夠做到(dào)10%以下(xià)的預測率，但是AlphaGo居然能(néng)做到(dào)90%以上(shàng)。人工(gōng)智能(néng)對我們的影響，可能(néng)是人一(yī)輩子做不到(dào)的，再有經驗的醫(yī)生(shēng)也做不到(dào)。所以不僅是在某一(yī)個(gè)領域裡(lǐ)面人工(gōng)智能(néng)可以超過人而且遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人，這樣隻會(huì)對我們将來生(shēng)活的改善更有益，這跟我們所擔憂的機(jī)器(qì)人最後會(huì)不會(huì)打敗人類或完全take over 整個(gè)人類社會(huì)完全沒有關系，相(xiàng)反是更好的服務人類，讓人類有更好的生(shēng)活質量。
閻焱：我插一(yī)句，剛才提到(dào)AlphaGo的事(shì)，我問過一(yī)個(gè)谷歌(gē)做AlphaGo的工(gōng)程師(shī)，他跟我講過一(yī)個(gè)東西(xī)很震撼，AlphaGo已經閱讀(dú)學習了兩千五百多(duō)萬本書，所以他說基本上(shàng)以後人類要再想戰勝AlphaGo已經不太可能(néng)，它能(néng)self-learning。
餘凱：它是在虛拟世界裡(lǐ)面産生(shēng)虛拟的數據，自(zì)我提升，能(néng)達到(dào)這個(gè)境界，某個(gè)維度上(shàng)面還(hái)是蠻可怕的。
閻焱：神州數碼過去七八年(nián)在做一(yī)件(jiàn)有可能(néng)對中國(guó)每一(yī)個(gè)人生(shēng)活産生(shēng)巨大影響的事(shì)情，我們叫做“數字城(chéng)市(shì)”，這在中國(guó)是領先的。謝耘在過去很多(duō)年(nián)一(yī)直負責這個(gè)項目，謝耘可以對這個(gè)做一(yī)些解釋。
謝耘：從(cóng)抽象的角度講，計算(suàn)機(jī)本質上(shàng)是一(yī)個(gè)邏輯計算(suàn)的機(jī)器(qì)，所以現實生(shēng)活中你隻要能(néng)把任何的問題變成一(yī)個(gè)邏輯計算(suàn)問題，計算(suàn)機(jī)都能(néng)解決，而且随著(zhe)處理能(néng)力越來越強，一(yī)定比人做的好。現在開(kāi)始計算(suàn)機(jī)會(huì)不斷的把可以邏輯化的問題都從(cóng)人手上(shàng)搶過去，比如一(yī)個(gè)簡單應用的就(jiù)是寫簡單的新聞報(bào)道，不要創意，隻需要基本邏輯就(jiù)能(néng)完成的稿件(jiàn)。具體到(dào)“智慧城(chéng)市(shì)”來講，我想對大家很大的影響就(jiù)是現在在講互聯網思維的時候，我們在講殺手級應用，解決痛點問題。而我們正在試圖借計算(suàn)機(jī)的強大能(néng)力做一(yī)件(jiàn)什麽事(shì)情? 就(jiù)是怎麽全面服務于人類，而不是直接，就(jiù)像到(dào)沃爾瑪你什麽都能(néng)買到(dào)，但是到(dào)專門(mén)店隻能(néng)解決你一(yī)點問題，所以智慧城(chéng)市(shì)應該考慮怎麽解決這種面的問題，為(wèi)不同的主體全面解決問題。
人工(gōng)智能(néng)将取代人類？
閻焱：人工(gōng)智能(néng)的發展也引起很多(duō)哲學上(shàng)的思考，包括對于人類未來生(shēng)存的恐懼。我們看(kàn)到(dào)一(yī)些哲學家、科學家對于未來的人工(gōng)智能(néng)會(huì)不會(huì)成為(wèi)一(yī)個(gè)人類自(zì)我異化的力量都有很多(duō)思考。換句話說，我們創造的人工(gōng)智能(néng)最後會(huì)不會(huì)變成我們自(zì)己打不過的對手，反過來造成人類的消亡，這是一(yī)個(gè)非常讓人關注的問題。另外一(yī)個(gè)問題就(jiù)是，随著(zhe)人工(gōng)智能(néng)的發展，我們還(hái)需要人類嗎(ma)？人類和人工(gōng)智能(néng)未來最大的區别在什麽地方？我是做風險投資的，我比較關心一(yī)個(gè)問題是人工(gōng)智能(néng)可不可以有創造性，如果說人工(gōng)智能(néng)有創造性，那以後咱們還(hái)要藝術(shù)家嗎(ma)？要風險投資家幹嗎(ma)？現在我們已經看(kàn)到(dào)一(yī)些挑戰，比如說财務顧問現在是一(yī)個(gè)很多(duō)人從(cóng)事(shì)的職業(yè)，但是如果将人工(gōng)智用在财務部門(mén)，那麽恐怕大量的人要失業(yè)，因為(wèi)我們幾乎可以肯定地說，人工(gōng)智能(néng)在這方面一(yī)定會(huì)超過财務人員(yuán)的。第二個(gè)，我們知道2018年(nián)谷歌(gē)無人車要投入使用。最近我們和東升跟亞布力去德國(guó)看(kàn)，德國(guó)自(zì)動駕駛做的非常好，他們的自(zì)動停車我們看(kàn)了都非常震撼，自(zì)動駕駛是在大量數據基礎上(shàng)搞出來的。現在全世界範圍内大概每十萬公裡(lǐ)有一(yī)次事(shì)故，事(shì)故指的是死人或者傷人。如果自(zì)動駕駛出來以後，大概一(yī)千萬公裡(lǐ)才出現一(yī)次事(shì)故，到(dào)時我們的車企怎麽去設計車險，還(hái)會(huì)不會(huì)存在這樣一(yī)個(gè)保險的行業(yè)，都會(huì)是問題。所以我就(jiù)希望在座幾位可以談談人工(gōng)智能(néng)對我們的未來、我們的生(shēng)活、我們的職業(yè)有哪些挑戰的地方，比如說藝術(shù)家會(huì)不會(huì)繼續存在，比如我還(hái)會(huì)不會(huì)再有我的職業(yè)？
餘凱： 回答這個(gè)問題我也順便講剛才那個(gè)問題，您剛剛提到(dào)自(zì)動駕駛，實際上(shàng)我們主要做嵌入式人工(gōng)智能(néng)解決方案。在不需要聯網的情況下(xià)，讓本地自(zì)動駕駛能(néng)夠在本地計算(suàn)，來處理來決策，這個(gè)非常關鍵。如果說有個(gè)小(xiǎo)孩突然橫穿馬路(lù)的話，我們還(hái)要通(tōng)過雲端去處理再傳給本地的話，會(huì)有網絡的延遲和不穩定的問題。所以嵌入式的人工(gōng)智能(néng)是一(yī)個(gè)主要方向，在自(zì)動駕駛，包括剛才您講德國(guó)幾個(gè)公司都是我們現在的客戶，包括日本的。在自(zì)動駕駛這方面，未來機(jī)器(qì)一(yī)定做的比人好，這是沒有任何的懸念，我認為(wèi)。所以在很多(duō)維度上(shàng)面，包括醫(yī)療我也認為(wèi)一(yī)定會(huì)做得比人好。因為(wèi)這些都是理性決策，一(yī)旦是理性決策，機(jī)器(qì)一(yī)定比人做的好，因為(wèi)人是感性的。
那麽藝術(shù)家會(huì)不會(huì)消失，我認為(wèi)一(yī)定不會(huì)消失。因為(wèi)藝術(shù)不是一(yī)個(gè)客觀的東西(xī)，是要引起共鳴的東西(xī)。
比如，機(jī)器(qì)彈鋼琴這件(jiàn)事(shì)情，我聽說有個(gè)故事(shì)，二戰以後有一(yī)個(gè)俄羅斯鋼琴家，在戰争廢墟裡(lǐ)他親人都去世了，他在廢墟上(shàng)面舉辦了一(yī)個(gè)音(yīn)樂會(huì)，他彈鋼琴的音(yīn)樂打動了在場的每一(yī)個(gè)人，每個(gè)人都流下(xià)了眼淚。你說機(jī)器(qì)如果彈這個(gè)音(yīn)樂，或者說下(xià)面聽的是機(jī)器(qì)，沒有一(yī)個(gè)機(jī)器(qì)會(huì)有這種人文的感情的流露，所以我覺得藝術(shù)是非理性的。但是在所有理性上(shàng)面，其實人工(gōng)智能(néng)做的很好。
田溯甯：這個(gè)問題我也是在學習思考。單從(cóng)曆史上(shàng)來看(kàn)，人類已經發明很多(duō)強大的東西(xī)，從(cóng)工(gōng)業(yè)文明的蒸汽機(jī)到(dào)原子能(néng)。人類文明進展來講，我們總是能(néng)善于利用善比惡更大一(yī)些，所以仍然是人類文明最主要一(yī)部分。從(cóng)另外一(yī)個(gè)觀點來看(kàn)，講這些行業(yè)會(huì)不會(huì)很快發生(shēng)變化。五年(nián)之前我剛剛談雲計算(suàn)的時候，人民(mín)銀(yín)行副行長(cháng)謝文跟我講，雲計算(suàn)有這麽強大的能(néng)力，還(hái)需要商業(yè)銀(yín)行嗎(ma)？之所以央行要商業(yè)銀(yín)行是因為(wèi)它發鈔票後管理不了這麽多(duō)賬戶，如果每一(yī)個(gè)賬号能(néng)直接被管理，央行就(jiù)可以直接管理每個(gè)客戶。我當時覺得特别有道理，今天雲計算(suàn)的能(néng)力絕對不是問題，軟件(jiàn)的能(néng)力也沒有問題，但是離他目标還(hái)很遠(yuǎn)。要解決行業(yè)應用，現在來看(kàn)還(hái)有很多(duō)道路(lù)要走，有行業(yè)本身的知識，有行業(yè)本身人的觀念的變化，有監管的變化，這些變化往往我們作為(wèi)投資者或者技(jì)術(shù)的創業(yè)者想的相(xiàng)對少一(yī)些。一(yī)個(gè)結論，我相(xiàng)信人工(gōng)智能(néng)會(huì)是文明很重要的促進的工(gōng)具，很多(duō)工(gōng)人會(huì)被取代，但是人是最善于學習的動物(wù)，我們會(huì)不斷學習，與之相(xiàng)處，創造更好的文明，更好的生(shēng)活。
黃瑩：大家對人工(gōng)智能(néng)有一(yī)點誤解，好象覺得像人一(yī)樣，其實大部分人工(gōng)智能(néng)做的事(shì)情還(hái)僅僅是模拟人的大腦(nǎo)。剛才講最紅(hóng)火深度學習的人工(gōng)神經網絡，也是在一(yī)個(gè)很簡單的意義上(shàng)在模拟人類大腦(nǎo)的神經網絡。但是因為(wèi)計算(suàn)機(jī)的計算(suàn)能(néng)力太強了，在某一(yī)個(gè)地方可以做的特别深入，而且特别好，所以讓你感覺到(dào)他比人要強大。其實現在很多(duō)國(guó)家包括中國(guó)、美國(guó)，還(hái)有歐洲都在做一(yī)個(gè)人腦(nǎo)項目，希望5-10年(nián)之後，計算(suàn)機(jī)能(néng)用更類似于人腦(nǎo)的運作方法進行計算(suàn)，但這還(hái)是很未來的目标，目前還(hái)遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有達到(dào)，現在連模拟老鼠的腦(nǎo)都做不到(dào)。在這種情況下(xià)，我認為(wèi)說計算(suàn)機(jī)的人工(gōng)智能(néng)會(huì)超過人腦(nǎo)其實為(wèi)時過早，當然我也相(xiàng)信在一(yī)些領域裡(lǐ)面考慮的因素比人考慮的更多(duō)，掌握的信息比人掌握的更多(duō)，所以會(huì)比人要做的更好。但是并不代表說這個(gè)程序本身超過人了，所以我還(hái)是認為(wèi)人工(gōng)智能(néng)是人的一(yī)種工(gōng)具，在可預見(jiàn)的未來不會(huì)超越人。
謝耘：首先确實人工(gōng)智能(néng)會(huì)極大的改變人類社會(huì)，我講一(yī)個(gè)概念性的說法，我不認為(wèi)現在我們在經曆工(gōng)業(yè)社會(huì)、工(gōng)業(yè)文明框架内的某一(yī)次工(gōng)業(yè)革命。實際上(shàng)我們是正從(cóng)工(gōng)業(yè)文明中跳出來進入一(yī)個(gè)新的文明形态。比如當年(nián)我們從(cóng)原始狀态走向了農耕文明，後來因為(wèi)蒸汽機(jī)的發明我們從(cóng)農耕文明走向工(gōng)業(yè)文明，今天是從(cóng)工(gōng)業(yè)文明走向全新的信息文明。在這個(gè)過程中人類社會(huì)方方面面都會(huì)發生(shēng)變化。我很同意剛才閻總說的，舊(jiù)的職業(yè)消失了，新的職業(yè)會(huì)不斷出來。
關于未來智能(néng)我是從(cóng)比較科學的角度來看(kàn)這個(gè)事(shì)情，就(jiù)是人工(gōng)智能(néng)到(dào)底能(néng)夠發展到(dào)什麽程度。無論從(cóng)理論上(shàng)還(hái)是實踐上(shàng)，今天人類既無法構造出一(yī)套嚴格的理論解釋人的智能(néng)是怎麽從(cóng)一(yī)無所知發展出來的，我們解釋不了人腦(nǎo)的過程，實際上(shàng)我們又(yòu)不能(néng)獨立于人腦(nǎo)構造出一(yī)套理論，讓我們可以從(cóng)零開(kāi)始，搞出一(yī)個(gè)和人腦(nǎo)類似功能(néng)的系統。所以我覺得在可預見(jiàn)的未來，機(jī)器(qì)達到(dào)真正人的智能(néng)的水(shuǐ)平還(hái)是不太可能(néng)的，但是我同意黃總說的，在具體解決問題上(shàng)，機(jī)器(qì)一(yī)定能(néng)在很多(duō)方面做的比我們好。
閻焱：剛才聽完幾位的發言、評論，我如釋重負，看(kàn)來我的職業(yè)在今後幾年(nián)還(hái)能(néng)保持，也沒有必要去改行做藝術(shù)家了。看(kàn)來今後最安全的職業(yè)是藝術(shù)家，因為(wèi)計算(suàn)機(jī)在非理性思維方面很難與人較量。我想從(cóng)今天早晨的環節到(dào)咱們這個(gè)環節，大家可能(néng)會(huì)發現一(yī)個(gè)很重要的事(shì)情，就(jiù)是技(jì)術(shù)的進步已經潛移默化地改變了我們的生(shēng)活，改變了我們的衣食住行。比如現在台下(xià)這麽多(duō)人中大概有一(yī)半以上(shàng)的人獲取信息是通(tōng)過手機(jī)和在很遠(yuǎn)地方的朋友(yǒu)交流，這在過去是不可想象的事(shì)情，而這個(gè)事(shì)情的發生(shēng)也就(jiù)是近五六年(nián)的時間。
今天上(shàng)午的論壇我們提到(dào)，在美國(guó)的一(yī)家公司Impossible Food已經開(kāi)始直接在實驗室裡(lǐ)做人工(gōng)雞蛋，人工(gōng)雞蛋和雞蛋的味道我辨别不出來，他們還(hái)造出來了牛肉，我沒敢嘗。但是我們可以想象一(yī)下(xià)未來,現在大概有40%的耕地是用來種植物(wù)的，其中絕大部分是生(shēng)産飼料，用來飼養牛、豬等，當這些供給人類的肉類可以直接生(shēng)産以後，我相(xiàng)信大部分的耕地會(huì)被還(hái)原變成花園。
在過去的20年(nián)，有好多(duō)的職業(yè)被創造出來，同時好多(duō)職業(yè)也已經消失。我們讀(dú)書的時候程序員(yuán)還(hái)沒有專門(mén)成為(wèi)一(yī)個(gè)職業(yè)，後來到(dào)你們這個(gè)年(nián)代就(jiù)有這個(gè)職業(yè)了，這也就(jiù)是20多(duō)年(nián)的事(shì)情。所以技(jì)術(shù)的演變正在改變著(zhe)我們每一(yī)個(gè)人的生(shēng)活，隻是我們沒有太注意它而已。
學生(shēng)提問環節：
提問學生(shēng)代表1：謝謝，我叫徐一(yī)帆，我是學醫(yī)學的，我有一(yī)個(gè)問題想問餘凱博士。剛才您有提到(dào)關于醫(yī)生(shēng)的事(shì)情，因為(wèi)醫(yī)學其實不僅僅是一(yī)個(gè)理性的判斷，裡(lǐ)面涉及到(dào)很多(duō)人文的或者是倫理的問題，機(jī)器(qì)您說從(cóng)技(jì)術(shù)上(shàng)一(yī)定會(huì)超越人類，但是它可能(néng)沒有辦法去做到(dào)非純理性的判斷。其實這隻是其中一(yī)個(gè)方面，其實将來可能(néng)還(hái)有更多(duō)的方面涉及到(dào)倫理，您覺得我們以後怎麽去面對，将來機(jī)器(qì)人或者人工(gōng)智能(néng)要更多(duō)的進入到(dào)我們的生(shēng)活當中，我們怎麽去面對這樣一(yī)種挑戰？
餘凱：人工(gōng)智能(néng)的醫(yī)生(shēng)如果面臨理性決策之外的所謂的倫理層面的決策，通(tōng)常把這個(gè)決策交給人，這種情況叫輔助決策系統。基于人工(gōng)智能(néng)的輔助決策系統，也叫人機(jī)協同。人機(jī)協同在很多(duō)情況中，有很多(duō)先是機(jī)器(qì)判斷，然後我們來做。未來一(yī)定是這樣的，在醫(yī)療診斷裡(lǐ)面，大量的診斷是機(jī)器(qì)做了，但是還(hái)是有一(yī)些疑難雜(zá)症或者涉及到(dào)倫理層面的要人來做，人的工(gōng)作會(huì)越來越到(dào)需要創造性的工(gōng)作裡(lǐ)面去，機(jī)器(qì)的話就(jiù)做常規性的。但是機(jī)器(qì)的能(néng)力是一(yī)定越來越強，做理性決策的能(néng)力。
閻焱：其實醫(yī)學更多(duō)的時候是統計，像醫(yī)學、法律、咨詢這幾個(gè)行業(yè)很多(duō)時候都會(huì)涉及統計的東西(xī)，很多(duō)結論也都是建立在大數據的基礎上(shàng)，這些行業(yè)是最容易被人工(gōng)智能(néng)去做的。
餘凱：如果談到(dào)倫理問題，如果自(zì)動駕駛發現你現在必須得撞一(yī)個(gè)人，一(yī)邊是老人，另一(yī)邊是小(xiǎo)孩，對機(jī)器(qì)來講可以計算(suàn)老人死亡概率是多(duō)少，損害率是多(duō)少，小(xiǎo)孩同樣，都可以計算(suàn)。但是要讓機(jī)器(qì)判斷到(dào)底撞誰，這個(gè)機(jī)器(qì)是做不了的，這個(gè)東西(xī)人和機(jī)器(qì)是有邊界的。
提問學生(shēng)代表2：餘老師(shī)，關于自(zì)動駕駛這塊您說您公司有些産品在出口給歐洲的汽車制造廠，這裡(lǐ)面哪個(gè)方面的産品能(néng)透露一(yī)下(xià)，中國(guó)在給歐洲發一(yī)些産品，我覺得這是原來沒有的，原來都是我們做一(yī)些東西(xī)，我們需要用别人的一(yī)些産品，現在反過來了，都有什麽呢(ne)？
餘凱：現在跟寶馬還(hái)有日本幾家車廠，其實都有合作，因為(wèi)他們還(hái)是很看(kàn)重中國(guó)的人工(gōng)智能(néng)的智力資源，為(wèi)什麽？因為(wèi)培養人工(gōng)智能(néng)的人才的地方，一(yī)個(gè)是美國(guó)、一(yī)個(gè)是中國(guó)，有著(zhe)最大規模的互聯網公司，互聯網公司有大數據，有大的計算(suàn)平台還(hái)有應用，搜索、推薦這些應用在裡(lǐ)面。
所以說中國(guó)實際在人工(gōng)智能(néng)的人才儲備上(shàng)，其實是領先于歐洲和日本的，這裡(lǐ)面有一(yī)個(gè)特殊性，因為(wèi)中國(guó)有産業(yè)的背景，所以使得我們在某些領域下(xià)面有一(yī)些稀缺資源。其實像我們都沒有做過多(duō)宣傳，他們都主動來找我們，這個(gè)團隊是以前百度深度學習研究院出來的人在做這個(gè)事(shì)情，他們就(jiù)主動敲門(mén)，說自(zì)動駕駛這些項目我們是不是一(yī)起來合作一(yī)下(xià)？
提問學生(shēng)代表3：我是黃家合（音(yīn)），想問一(yī)下(xià)現在是大數據時代，人工(gōng)智能(néng)個(gè)性化定制推薦方面，比如搜索引擎推薦一(yī)些資料，購物(wù)網站資料來推薦根據你個(gè)人愛好，個(gè)人愛好收集通(tōng)常是在不知情的情況下(xià)，你在訪問網站時候可能(néng)把個(gè)人資料獲取了，某種程度上(shàng)是有損隐私權。我想知道專家在對隐私權和人工(gōng)智能(néng)對數據收集平衡這個(gè)上(shàng)面是怎麽看(kàn)待的？
田溯甯：我覺得新的挑戰是不是就(jiù)像剛才講的，把變革向工(gōng)業(yè)革命對農業(yè)的大變革一(yī)樣，工(gōng)業(yè)革命之前也沒有對産權有更明确的理解，也沒有發現了像銀(yín)行制度、産權制度、保險制度，這是工(gōng)業(yè)革命之後産生(shēng)的東西(xī)。我相(xiàng)信未來會(huì)有數字産權，會(huì)有數字保險業(yè)，會(huì)有數字的銀(yín)行，這些問題随著(zhe)數字資産化之後，這些行業(yè)都會(huì)發展起來，無論從(cóng)監管、倫理還(hái)是到(dào)法規。
閻焱：你的問題也沒那麽複雜(zá)，你看(kàn)你在亞馬遜買書，你隻要買幾次它就(jiù)知道你的偏好，給你推薦，你再在淘寶上(shàng)買東西(xī)也是這樣。所以人工(gōng)智能(néng)的一(yī)個(gè)核心就(jiù)是他能(néng)去學習，通(tōng)過你的數據來學習。當然，隐私可能(néng)涉及到(dào)比較多(duō)倫理的問題。咱們還(hái)有什麽問題？
提問學生(shēng)代表4：餘凱老師(shī)，我是李森，我想問一(yī)下(xià)現在機(jī)器(qì)學習一(yī)般都是針對特定的領域設計特定算(suàn)法，設計的模型，從(cóng)這一(yī)步到(dào)通(tōng)用的人工(gōng)智能(néng)模型，這一(yī)步您有什麽看(kàn)法？還(hái)有現在深度學習神經網絡大多(duō)數的訓練還(hái)是一(yī)個(gè)權重的訓練，很難用機(jī)器(qì)去設計網絡結構或者方式，但是人腦(nǎo)是有這種可變性的，其實還(hái)是一(yī)個(gè)從(cóng)特定模式訓練到(dào)通(tōng)用模式，這個(gè)您怎麽看(kàn)？
餘凱：你問這個(gè)問題非常深刻，涉及到(dào)記憶學習、人工(gōng)智能(néng)本質性的科學問題。其實前天的時候我在杭州和趙教授也在讨論這個(gè)東西(xī)。第一(yī)是通(tōng)用人工(gōng)智能(néng)，現在的人工(gōng)智能(néng)不是通(tōng)用的。舉個(gè)簡單例子，AlphaGo在19*19棋局下(xià)面，機(jī)器(qì)嬴了，如果第二天再舉行21*21的比賽，大概的情況是人類赢。因為(wèi)人類舉一(yī)反三的能(néng)力非常強，是遠(yuǎn)超機(jī)器(qì)的，現在機(jī)器(qì)是在特定場景下(xià)解決一(yī)個(gè)特定的問題。怎麽提升他的通(tōng)用能(néng)力？我認為(wèi)現在要破除所謂對數據依賴的問題，計算(suàn)機(jī)能(néng)自(zì)己去創造，去聯想，去突破現有的場景。《Science》上(shàng)有一(yī)篇文章，上(shàng)面人工(gōng)智能(néng)的文章很少，但每一(yī)篇都能(néng)開(kāi)創一(yī)個(gè)時代。就(jiù)像2006年(nián)一(yī)篇深度學習的文章，講的就(jiù)是小(xiǎo)數據學習，我認為(wèi)小(xiǎo)數據學習是提升通(tōng)用人工(gōng)智能(néng)的道路(lù)，就(jiù)是能(néng)夠想象，新的場景和環境下(xià)怎麽去解決問題。
第二關于結構學習，除了網絡傳輸，我怎麽學網絡的結構，這個(gè)在機(jī)器(qì)學習裡(lǐ)面是經典問題，非常難的，難到(dào)很少有人去做。因為(wèi)有一(yī)個(gè)離散優化問題，我們知道離散優化是組合的問題，很難。所以我覺得把我們定義在離散能(néng)力上(shàng)來，低(dī)功耗、計算(suàn)能(néng)力這兩個(gè)東西(xī)是未來解決所有問題的基礎。
提問學生(shēng)代表5：我是山東省的青島二中的學生(shēng)，我的問題在我們這個(gè)領域裡(lǐ)面是化學領域，我想如果人工(gōng)智能(néng)計算(suàn)或者數據處理、預測能(néng)力那麽強，可不可以通(tōng)過人工(gōng)智能(néng)來預測溶液裡(lǐ)某個(gè)分子的運動？我想現在咱們技(jì)術(shù)有沒有高(gāo)到(dào)這個(gè)程度，如果有的話能(néng)不能(néng)介紹一(yī)下(xià)，如果沒有的話想了解一(yī)下(xià)難在哪裡(lǐ)？
黃瑩：有這樣一(yī)個(gè)例子，也就(jiù)是上(shàng)面提到(dào)的深度學習的創立者Geoffrey Hinton教授的一(yī)個(gè)學生(shēng)原來不懂(dǒng)化學，也不懂(dǒng)藥物(wù)研究，後來參加默克的一(yī)個(gè)競賽，默克在美國(guó)是一(yī)個(gè)很大藥廠。這個(gè)競賽是讓參賽者用各種方法找到(dào)最好的藥物(wù)來治療一(yī)種病。後來他有說用了深度學習的辦法，在不懂(dǒng)化學也不懂(dǒng)藥物(wù)的情況下(xià)得了第一(yī)名。深度學習對在很衆多(duō)的數據裡(lǐ)面找一(yī)些規律，還(hái)是很有優勢的。所以人工(gōng)智能(néng)應該能(néng)輔助科學家更快找到(dào)一(yī)些更好的分子結構或者更好的藥物(wù)，這種可能(néng)性完全存在。
閻焱：我是外行，但是完全是出于愛好也看(kàn)了一(yī)些關于這方面的書，人工(gōng)智能(néng)會(huì)不會(huì)對人類帶來挑戰，甚至成為(wèi)我們一(yī)個(gè)異化的力量導緻人類的毀滅？我的理解是離這一(yī)天的到(dào)來還(hái)很遠(yuǎn)，目前為(wèi)止，人工(gōng)智能(néng)有兩個(gè)重要依賴，一(yī)個(gè)是數據依賴，一(yī)個(gè)是場景依賴。人的大腦(nǎo)能(néng)自(zì)己在學習數據後從(cóng)以前的曆史數據中間産生(shēng)新的東西(xī)、産生(shēng)新的數據，而計算(suàn)機(jī)在這個(gè)事(shì)情上(shàng)跟人類的差距是非常非常大的。無論是大腦(nǎo)的計算(suàn)能(néng)力還(hái)是場景的轉移能(néng)力，計算(suàn)機(jī)在目前的能(néng)力上(shàng)都是差的非常遠(yuǎn)的。所以我非常同意剛才幾位講的問題，人工(gōng)智能(néng)會(huì)不會(huì)成為(wèi)人類的敵人或者能(néng)把藝術(shù)家這一(yī)職業(yè)消滅掉？目前看(kàn)還(hái)是不可能(néng)的，我暗(àn)自(zì)竊喜我做這份工(gōng)作未來還(hái)是有保障的。
提問學生(shēng)代表6：我目前是研究生(shēng)在讀(dú)，我家是杭州的，來北(běi)京很驚訝的就(jiù)是霧霾太大了。我想問人工(gōng)智能(néng)方面對我們處理這些身邊的困難，比如像找走失的老人或者小(xiǎo)孩。所以我對剛才謝老師(shī)說的數字城(chéng)市(shì)智慧城(chéng)市(shì)這點，在交通(tōng)等方面，是否可以改進加入某些新功能(néng)，這樣會(huì)對我們的生(shēng)活會(huì)有非常大的提升。
謝耘：智慧城(chéng)市(shì)涉及面很廣，但是很重要一(yī)點，會(huì)讓城(chéng)市(shì)整個(gè)的運行的狀态變得越來越實時透明，所以您說的以後誰走丢了，随著(zhe)智慧城(chéng)市(shì)整個(gè)網絡的完善，應該說很快會(huì)得到(dào)很大的改善，不能(néng)說絕對的解決，但是會(huì)得到(dào)很大的改善，特别是包括人工(gōng)智能(néng)相(xiàng)關的識别、人的識别等等，應該會(huì)有很快的進展。
閻焱：時間的關系，大家可能(néng)還(hái)有别的問題，最後跟大家總結一(yī)下(xià)。關于人工(gōng)智能(néng)，好的方面就(jiù)是它正在潛移默化地改變著(zhe)我們的生(shēng)活，給我們帶來很多(duō)好的東西(xī)，但是不好的方面就(jiù)是咱們身邊好多(duō)問題光(guāng)靠人工(gōng)智能(néng)是解決不了的，或者需要漫長(cháng)的時間。比如我經常想中國(guó)這麽多(duō)腐敗官員(yuán)，咱們能(néng)不能(néng)用人工(gōng)智能(néng)直接把他抓了，或者說不提拔他，但是都還(hái)離的比較遠(yuǎn)。我們可以在理論上(shàng)持續讨論這些問題，總之，我相(xiàng)信人工(gōng)智能(néng)一(yī)定會(huì)給我們生(shēng)活變得更加美好，謝謝大家，也謝謝四位嘉賓。
個(gè)人簡介
謝耘
博士，神州數碼首席科學家，教授級高(gāo)級工(gōng)程師(shī)，“科技(jì)北(běi)京”百名領軍人才，神州數碼首席科學家，神州數碼智慧城(chéng)市(shì)服務集團總裁。1993年(nián)獲得清華大學電(diàn)子工(gōng)程系博士學位。先後寫作出版《我的職場十年(nián)》《成長(cháng)---從(cóng)校園到(dào)職場》《轉折---眺望IT巅峰》等著作。