人工智能会超越人类？ 互联网大佬齐发声：不可能！
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　　本文作者：杨野
　　12月3日上午，第四届世界互联网大会在乌镇开幕。大会现场，库克、马云等几位大佬级人物作了发言。凑巧的是，他们的发言都不约而同地提到了人工智能(AI)，也都回答了一个业界关注的问题：人工智能真能够超越人类吗？
　　这是一个真正存在的威胁，还是一个伪命题？听听这几位正在研究或大量使用人工职能的大佬们，看看他们怎么说。
　　库克表示，苹果在中国的旅程始于30年前，中国的应用开发者已获得的总收入达到全球之最。苹果公司为他们提供工作、技术和培训，这也是苹果非常重视的一项责任。
　　“为此我们竭尽全力降低进入App生态圈的门槛，让中国和世界新一代开发者都能实现自己的梦想。我们必须为技术注入人性，将我们的价值观注入到技术中，对社会、对家庭作出更美好的承诺。”
　　近两年来，从技术突破到产品推出，人工智能技术应用广泛，金融领域的应用尤其突出。今年的世界互联网大会，也把人工智能作为了讨论的重点，并首次开设人工智能分论坛。
　　对此，库克认为，人工智能的发展是人类的另一次革命，相信人工智能技术能够帮助人们工作，而且能帮助人们在教育医疗领域有所突破，让世界更加美好。他认为，不管是AI还是移动科技，科技本身，并没有好坏之分，也没有意向。但是确保科技富有人性，是每个人的共同责任，这也是苹果重视的一项责任。库克表示，科技是为人所用，而不是让人变得固化或退步，“当很多人都在谈论AI，我并不担心机器人会像人一样思考，我担心人像机器一样思考！”
　　马化腾
　　马化腾表示，腾讯要成为一家以互联网为基础的科技与文化公司，最关键的就是创新。过去，中国企业主要扮演新技术的跟随者，但今天我们需要成为新技术的驱动者和贡献者，与全球合作伙伴一起协同发展。
　　“中国互联网行业的技术与应用创新，已经站在全球前列，乃至成为了全球同业创新的样板间’。”马化腾说，从今年的大会就可以看出，会场的很多服务环节，都实现了数字化升级。如车牌自动识别、人脸识别、手机扫码叫导览车、点餐等，还有包括微信支付在内的移动支付，包括摩拜在内的共享单车，当然这其中也能看到高科技以及人工智能的身影：机器人、翻译机、唇语识别、量子通信等等。
　　“包括今年腾讯展出的项目，基本上都跟前沿技术有关，比如AI和VR。”马化腾说，当前，数字经济已经成为发展最快、创新最活跃、辐射最广的经济活动。在过去一年，腾讯在新科技领域加码投入，在多个方面取得了成果。腾讯成立了公司级的AI Lab，并在美国西雅图设立首个海外实验室。腾讯发布的腾讯觅影，结合AI和大数据的能力，让机器来筛查和分析医学影像，从而辅助医生进行诊断，目前已经和国内十多家三甲医院共建人工智能医学联合实验室并展开合作。
　　除医学外，腾讯与公共交通部门合作推出的乘车码，成为数字技术赋能传统行业的典型案例。腾讯乘车码已在合肥、广州、重庆等12个城市落地。马化腾认为，人工智能在医学、交通等行业中运用越来越广，谁还会担心其是威胁，它其实是服务，是更好地为人服务。
　　雷军在发布会上，也表达了自己的观点。他认为发展数字经济，创新很关键，技术驱动也很关键，AI也是重要驱动力。“在数字经济上，我同意马化腾的观点，融合发展是重要驱动因素。”雷军举例称，“比如小米，很多人认为我们是一家手机制造公司，但其实我们也是一家电商公司和AI公司。”
　　雷军认为，在互联网时代，融合本身就是一种创新，因为把互联网的经验、技术，运用到各个领域，就是一种创新驱动结果。他还提到，发展数字经济，5G也是重要驱动力，未来两三年就会开始。5G让宽带增大增强，对数字内容很有帮助，5G还带来了新的机会。现在的智能设备并没有真正地连起来，互联网更多是人与人的连接，5G要解决的核心问题是设备的连接。这是个开放的时代，每个公司都有机会。
　　他觉得发展数字经济是与创新的融合，数字经济就是要把我们20年积累的互联网的技术方法论、商业模式有效地和传统各行各业进行结合，包括要把最近两三年在人工智能技术上取得的突破进行融合。融合本质上也是一种创新，这种创新能在社会的各个层次各个方面来进一步推动数字经济的发展，然后使人民生活过得更加幸福美满。
　　阿里巴巴集团董事局主席马云是第四次参加世界互联网大会，他观点鲜明：人类对自己大脑的认识，不到10%。10%创造出来的机器，不可能超越人类。
　　马云表示，自己每年都来，并把一年的经历、思考都在这里分享，每年回去都有思考、收益。过去20年，互联网从无到有，未来30年，互联网“从有到无”。互联网正在深入社会，超过过去一切技术革命的总和。未来互联网将不再是互联网公司的互联网，将是所有人的互联网。没有人能离开互联网存在，与其担心不如担当。
　　针对机器会威胁人类、甚至技术会带走很多工作的担心，马云表示“我相信机器会让人的工作更有尊严、更有价值、更有创造力。过去30年，我们把人变成了机器，未来30年，我们将把机器变成人，但是最终应该让机器更像机器、人更像人。”
　　马云说，技术的趋势不可阻挡，但是机器没有灵魂、机器没有信仰，我们人类有灵魂、有信仰、有价值观，人类有独特的创造力、人类要有自信、相信我们可以控制机器。
　　最后，他再次强调，与其担心技术夺走就业，不如拥抱技术，去解决新的问题。世界正在迎来新时代、新机遇，数字经济将重塑世界经济，世界经济将会有新的模型。不仅仅是中国，全世界都在进入一个新的时代。
　　李彦宏
　　百度公司董事长兼首席执行官李彦宏在演讲中表示，10年前中国互联网网民成长速度在50%以上，到了今天，只有6%左右。这意味着什么呢？意味着互联网的人口红利没有了。
　　“去年我在这里说‘无线互联网的时代’已经结束了，大多数人都不同意，很多人讲没有结束，只是进入了下半场。今年我看到原来讲下半场的人都开始讲人工智能了。”他认为，网民红利没有了，但是成长的动力还有，这个动力是什么呢，就是人工智能。
　　李彦宏认为，人工智能今天仍处在一个非常早期的发展阶段，非常像十几年前中国互联网的成长。但以人工智能为代表的技术创新会在未来的几十年当中，不断地推动我们数字经济的发展。具体的讲，其实有三个成长动力。第一个是算法，第二个是算力，第三个是数据。他表示，这三个动力现在都在快速地成长，未来中国数字经济的发展主要的推动力会是人工智能，人工智能又会以非常快的速度向前发展。
　　“人工智能还有一个跟过去互联网非常不一样的地方，它有强大的垂直整合的特点，或者用我们这次会议的主题来说，就是‘网络空间命运共同体’”。李彦宏认为，人工智能技术的发展与运用，上下游很多公司很多领域都会从中受益。但不变革，不创新，这些企业就会将人工智能技术的发展视为威胁。以汽车产业为例，一百多年了，现在依然在拥抱新技术，推动人工智能，相信未来几年，这个产业会发生巨大的变化。由此可见，人工智能技术不是威胁，其对于实体经济、对于各行各业的推动是显而易见的。
　　李彦宏认为，随着人工智能技术的不断演进而改变，从金融到房产，从教育到医疗，从物流到能源等等，我们可以想到的产业都会因为人工智能的技术而发生不断的变化。从这个意义上讲，我们其实生活在一个非常伟大的时代，期待人工智能技术的推进给我们每一个人带来不断的惊喜。
　　-名词解释
　　AI：人工智能(Artificial Intelligence)的英文缩写，是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理等。
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见习编辑 韩璐人工智能还是人类公敌？-中国青年报
11版:冰点探索
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人工智能还是人类公敌？
本报记者 陈墨
中国青年报
日，在浙江宁波国际智能机器人环球巡演中，机器人与市民共舞。
&&&&在前不久的伦敦“谷歌时代精神”大会上，霍金平静地描述了人类的命运：“在未来100年内，结合人工智能的计算机将会变得比人类更聪明。”
&&&&这位大科学家认为，届时，人类将被机器控制。
&&&&出席美国脱口秀节目时，斯蒂芬·霍金甚至还讲了一个“恐怖”故事。
&&&&“世上真的有上帝吗？”科学家用颤抖的声音问道。
&&&&“现在有了。”世界上最聪明的人工智能电脑回答。话毕，一道电光闪过它的电源插头——人们再也关不掉它了。
&&&&主持人约翰·奥利弗听得瞪大了眼睛。和地球上大多数人一样，他也相信当人类真要与人工智能作战时，切断它们的电源就足以制敌了。
&&&&今年年初，霍金在一封提倡控制人工智能发展的公开信上签下自己的名字，微软创始人比尔·盖茨、特斯拉汽车公司与美国太空探索技术公司CEO伊隆·马斯克的名字也赫然在列。在他们看来，飞速发展的人工智能已经成为“我们现存的最大威胁”。
&&&&人类一手创造了敌人，并用自己最强大的武器“智慧”武装了它
&&&&几位人类科技界“顶梁柱”担心的“人机大战”，很可能已经悄悄冒出硝烟的味道。在上传至Youtube的一段视频中，一只名为Spot的机器狗协调地运动着白色的四肢，像真正的狗一样行走。
&&&&为了证明它的坚固，有人冲出来，对准它的腹部结结实实地踢了一脚。机器狗一个趔趄，一边发出急促的吱吱声，一边紧踏几步保持平衡。
&&&&这段“虐狗”视频引发了热议。有网友评论：“这就是世界结束的方式。不是大爆炸，而是在被你踢了之后，机器狗转身扑向你。”
&&&&在现实世界中，人类也正处在人工智能的包围中：拿起手机，可与虚拟助手Siri对话；想要出门，可乘无人驾驶汽车兜风；走进医院，超级电脑沃森医生正在“坐诊”。
&&&&战争可能在某一天悄悄打响。电脑擅自替你做出抛售股票的决定，或者无人驾驶汽车突然决定在高速路上歇脚。之后的情况则将超出“故障”的范畴，演变成一场灾难。
&&&&在忧心忡忡的科学家们看来，这将是一场前所未有的战争。人类一手创造了自己的敌人，并用自己最强大的武器——“智慧”，为它武装。
&&&&“我们人类之所以存活于世，从来不是因为我们是这星球上最强壮、或行动最快的物种，而是因为我们最聪明。”《我们最终的发明：人工智能和人类时代的终结》作者詹姆斯·巴拉特说道，“所以当比我们更聪明的力量出现在这星球上的时候，它就将接管地球。”
&&&&超人学家尼克·博斯特罗姆在《超级智能》一书中描绘了令人毛骨悚然的场面：纳米机器人突然开始疯狂地自我复制，而它们此前被植入人体内，是用来对抗疾病。
&&&&上上个周末，身在伦敦的霍金以三维全息图的方式出现在悉尼歌剧院，用机械声音对坐在台下的人们说：“我认为我们无法再在这个脆弱的星球上生活1000年。”&受困于缓慢的进化速度，人类根本无力与飞速发展的人工智能抗衡，最终，“人工智能的全面发展将导致人类的灭绝”。霍金甚至主张人类去其他星球“殖民”，以保证种群的延续。
&&&&另一些学者则描绘了人类完全被机器人“脾气”主宰的悲凉命运。他若残暴，我们可能被屠杀；他若人道，我们的出生率可能被逐渐降低，自然灭绝；若他们当中有善良的自由主义者，我们将被驯化。
&&&&比起“宠物”，对科技持乐观态度的哲学家格雷·斯科特更愿意把人类视为“学生”。当人工智能超越了人类智能，人类将在它们的指导下，“成为更好的物种。”
&&&&在一片恐惧中，百度公司首席科学家吴恩达认为，现在为人工智能的负面影响担忧，就像担心火星上人口过剩一样遥不可及。
&&&&特斯拉CEO马斯克却无法对此视而不见。这位亿万富翁已经开始“站岗放哨”。他为一家名为“Deep&Mind”的人工智能公司注入资金，只是为了“盯着这种技术的走向。”
&&&&人工智能拥有成为“终结者”的潜力，即便在它们完全服从命令的时候
&&&&一位高级认知机器人学研究者正面临着颇为纠结的教育问题。与不知怎样向孩子解释“小孩从哪儿来”的父母不同，他在思考要不要向孩子揭示一个残酷的前景——他们可能不会有机会拥有自己的孩子，因为他认为人工智能统治的时代已经近在咫尺了。
&&&&“人工智能真正严重的危险将在5年、最多10年后便会出现。”马斯克去年11月在群组博客Edge的讨论中写道。或许是太过惊悚，消息刚发出便被删除。相比之下，霍金给出的100年期限简直温和极了。&
&&&&不过眼下，人们还是可以确定，至少在一段时间内，人工智能只会是让生活更美好的“大白”。
&&&&它们将是照顾老人的护工，看护孩子的玩伴，打理家务的管家，甚至与人心灵相通的朋友。通过解码面部肌肉运动，人工智能机器人将得以理解人的感情和思维，如同科幻电影里的“大白”一般，时刻准备送上治愈的拥抱。
&&&&乐观的哲学家格雷·斯科特描绘了一幅美好的图景：到2018年，自动化将遍及世界，承包无聊或危险的工作，辅助人类做有趣的事情。在不远的未来，机器更将满足人类的生活所需，让二极管去算账，让女会计成为诗人。
&&&&然而，这些美妙的念头无法令他回避人工智能拥有成为“终结者”的潜力，即便在它们完全服从命令的时候。
&&&&“在追击人群中的一个目标时，它会知道等目标离开人群后再开火吗？”斯科特问道。这是科学家们共同承认的一个困境：如何为道德编码。当人工智能被用于军事，这变得尤为重要。
&&&&就在上月，哈佛大学法学院呼吁“通过国际法令，禁止开发、生产、使用自主式武器”。起草报告的邦妮·多赫蒂义正辞严地表示：“没有道德和人性的机器不应拥有杀戮的权力！”
&&&&在好莱坞电影《复仇者联盟：奥创纪元》中，人工智能奥创以“杀戮”的方式，忠实地履行着创造者维护和平的意愿，在它看来，这手段最行之有效。
&&&&现实中，科学家也担心，会不会有一天，“抗癌斗士”纳米机器人仔细思考后发现，比起杀死癌细胞，清除基因上易患病的人更方便。
&&&&“把能量释放出来容易，想确保安全却很难。”马斯克认为，人工智能研究的重点首先应该放在安全上。如果开发时间因此延长，恰恰是正确的路径。“我们不能一头扎向自己不懂的东西。”
&&&&今年年初，霍金、马斯克、盖茨等共同签署了公开信，呼吁科学家对人工智能提高警惕。霍金建议人工智能研究机构应协同合作，确保发展速度不会过快，并使之保持在人类的掌控之中。
&&&&人工智能将是人类历史上最大的成功，也可能是最后一个
&&&&如果有一天，外星文明发来讯息：“我们将在几十年之内到地球来。”我们当然不会回应：“好的，我们给你们留着灯。”
&&&&对此，霍金在2014年5月发表在英国《独立报》的一篇文章中写道，“相似的事情正在我们与人工智能之间发生。”
&&&&哲学家格雷·斯科特指出，人工智能是“入侵者”，而人类对它们而言也是“压迫者”。机器的反应取决于人类对它们的设定，降低机器的自尊水平或许能够避免冲突。马斯克则将“仁慈”视为保证人类控制水平的最佳方式。
&&&&在“时代精神”大会上，轮椅上的霍金用脸部的一块肌肉指挥机器说道：“我们需要确保计算机与我们的目标相一致。我们的未来取决于技术不断增强的力量和我们使用技术的智慧之间的赛跑。”
&&&&在另一些科学家看来，人类与人工智能可能根本不会有“开战”的机会。在被人工智能冲击之前，人类的防线就已经开始不由自主地倒戈。
&&&&第一台盲人阅读机的发明者雷蒙德·库茨魏尔在《灵魂机器的时代》一书中描述道，人类不会把控制权拱手让与机器，人工智能也不会主动攫取。随着机器愈发复杂和智能，人类对机器的依赖也日益加深，最终不得不听任机器来控制。到那时，关掉机器是无法摆脱他们的控制的，因为关机于我们而言无异于自杀。
&&&&斯科特依旧对人类充满信心，他相信，人类已经用技术和法律规范约束了核弹，也必定有能力管理人工智能。虽然在霍金口中，人工智能无疑是前所未有的劲敌，“比金融家更聪明、比研究者更富创造力、比领导更具操控力”。
&&&&在电影《超验骇客》中，被暗杀的科学家威尔在妻子的帮助下，成功将自我意志转入超级电脑之中，从此成了无所不在的“超验骇客”。他能从土壤中造出太阳能板，能让残疾人长出新肢，能全天候通过一切终端出现，人类已经无法阻止这个人机合一的超级存在。
&&&&曾主张修改人类基因与机器抗衡的霍金对此大为兴奋。他力挺把人的大脑与计算机直接相连的“人脑控制技术”，由此打破人类智能与人工智能间的藩篱，人与机器最终得以合二为一。自此，人工智能将对人类智能做出贡献，而非威胁。&
&&&&到那时，人类千百年来苦苦追求的长生不老也可能因此实现，肉体死去，精神却在人工智能系统中获得无限的权力和自由。
&&&&“人工智能将是人类历史上最大的成功，”早已瘫痪的科学家霍金在机器的辅助下写道，“不幸的是，这也可能是最后一个。”
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　　工业和信息化部科技司司长陈因：尊敬的各位领导、各位来宾、女士们，先生们：大家早上好！本次人工智能论坛是由工业和信息化部和国际电信联盟共同主办，我是工业和信息化部科技司陈因，首先请允许我代表大会对各位远道而来的嘉宾、朋友们表示热烈的欢迎！ [ 08:59:25]
工业和信息化部科技司司长陈因主持论坛。于超然/摄
　　陈因：下面我先介绍一下出席本次论坛的领导和嘉宾，请大家一并鼓掌欢迎，他们是：工业和信息化部副部长陈肇雄先生；浙江省人大常委会副主任毛光烈先生；国际电信联盟标准局副局长莱茵哈特·肖勒先生；中国科学院院士张钹先生，中国科学院外籍院士、图灵奖得主约翰·爱德华·霍普克罗夫特先生，欧洲科学院院士乌思克尔特先生，中国联合网络通信有限公司总经理陆益民先生，百度公司董事长李彦宏先生，IBM资深全球副总裁 罗思民先生，小米公司董事长雷军先生，脸谱公司全球副总裁石峰，请大家鼓掌欢迎！ [ 09:00:12]
　　陈因：参加本次论坛的还有来自全球的多位人工智能顶级专家学者、产业领袖人物和政府部门代表，欢迎各位的光临。首先，让我们以热烈的掌声欢迎工业和信息化部副部长陈肇雄先生致辞！[ 09:01:51]
工业和信息化部副部长陈肇雄致辞。于超然/摄
　　工业和信息化部副部长陈肇雄：尊敬的各位来宾，女士们，先生们，大家好！欢迎大家参加由工业和信息化部与国际电信联盟共同举办的人工智能论坛。今天，来自海内外社会各界的朋友齐聚这座美丽的古镇，共商人工智能发展大计。在此，我谨代表工业和信息化部，对各位远道而来的嘉宾表示诚挚的欢迎，向长期致力于推动人工智能发展的各位朋友表示由衷的敬意！ [ 09:03:33]
　　陈肇雄：借此机会，我讲三个方面的内容与大家交流：一、创新驱动，全球人工智能发展迈入新阶段。当前，新一轮科技革命和产业变革孕育兴起，大数据的积聚、理论算法的革新、计算能力的提升及网络设施的演进，驱动人工智能发展进入新阶段，智能化成为技术和产业发展的重要方向。与此同时，人工智能正逐渐发展为新的通用技术，加快与经济社会各领域渗透融合，带动技术进步、推动产业升级、助力经济转型，促进社会进步。加快人工智能技术产业发展，已成为大家的普遍共识和共同选择。 [ 09:04:16]
　　陈肇雄：政府层面，各国积极加强战略引导与前瞻部署，相继发布国家层面的战略性规划文件。产业层面，跨国巨头加快产业和市场布局，加大人工智能技术的研发以及合作并购；初创企业不断涌现，向自动驾驶、音视频识别、智慧医疗等细分领域逐步渗透。在可见的未来，人工智能产品和服务将逐步走进千家万户，不断满足人民日益增长的美好生活需要，智能网联汽车将改变交通形态，使得出行更为低碳、高效、安全；医疗影像辅助诊断系统将改变基层医技人员匮乏的现状，辅助医生改进治疗方案；服务机器人将为老人和儿童提供更多的帮助和更高质量的生活。 [ 09:05:27]
　　陈肇雄：二、稳步推进，中国人工智能产业加速发展。中国高度重视人工智能等新一代信息技术发展，作出了系列的战略部署。工业和信息化部把握技术与产业发展趋势，积极推动人工智能与实体经济融合发展。在顶层设计方面，出台了智能硬件、智能制造等重点领域的专项行动计划。在机器人、信息产业、软件和信息技术服务业等规划中做了专门的部署。在支持创新方面，发挥企业主体作用，积极鼓励融合创新，支持智能语音、自然语言理解等人工智能领域关键技术研发及产业化，筑牢人工智能产业基础。在产业生态方面，开展了智能制造试点示范、车联网示范区建设等工作，组建中国人工智能产业发展联盟、智能语音产业联盟等。 [ 09:06:11]
　　陈肇雄：近期，正在组织编制促进新一代人工智能产业发展的行动规划，着力培育智能化产品，夯实核心基础能力，完善公共支撑服务体系，推动产业发展。近年来，中国人工智能发展取得了长足的进步，企业积极性和活跃度显著提升，部分领域取得了重大突破，产业初步形成了从基础支撑、核心技术到上层应用的完整产业链条。以企业为主体，产学研各界围绕前沿技术进行全面攻关，图像识别、语音识别、无人驾驶等应用技术进展迅速，智能网联汽车、机器人、无人机、智能家居等领域形成了大量特色鲜明的应用案例。 [ 09:07:23]
　　陈肇雄：三、面向未来，共建人工智能发展良好环境。当前人工智能正处于难得的发展机遇期，也面陪着诸多风险和挑战，迫切需要国际社会团结协作、共同应对，携手打造规范有序、互动合作、安全健康的国际人工智能发展新秩序。 [ 09:08:19]
　　陈肇雄：在此，我提三点建议：一是加强产业合作。产业化是人工智能发展的关键着力点。工业和信息化部将携手国家互联网信息办公室、国际电信联盟（ITU)等国际国内机构，与企业、科研院所一起，共同推动人工智能产业的发展与合作。我们鼓励中国企业与各国企业多领域、多角度多模式开展合作，推动人工智能与实体经济，特别是制造业的深度融合，推动人工智能产业国际化发展：实现优势互补、合作共赢。 [ 09:09:11]
　　陈肇雄：二是加强创新合作。创新是人工智能发展的核心驱动力。希望各国同行加强在人工智能核心技术、共性技术上的交流与合作，共同推动新技术、新产品、新业态发展。我们鼓励和支持国内外相关科研院所、企业和行业协会加强对接，在人工智能技术研发和产业化、知识产权等方面广泛开展交流与合作。我们欢迎跨国公司、国外机构等在华设立人工智能研发机构，在共促中国人工智能产业发展的同时共享创新红利。 [ 09:10:11]
　　陈肇雄：三是加强安全合作。安全是人工智能发展的根本前提。要处理好安全和发展的关系。努力构建安全有序、风险可控的良好局面，我们要与各国同行一道加强协作，共同维护人工智能数据安全、技术安全和应用安全，合力推进安全风险及事故数据的互通共享，增强重点应用领域产品及系统的安全防护水平，不断提升安全服务能力，保障人工智能产业安全发展。各位来宾，女士们、先生们，未来我们的生活和世界将因人工智能而改变。让我们携起手来，不断深化交流合作，共同推进人工智能持续健康发展，让人工智能更好造福全人类，让世界变得更加美好。最后，祝本次论坛取得圆满成功。谢谢大家！ [ 09:11:26]
国际电信联盟标准局副局长莱茵哈特·肖勒发言。于超然/ 摄
　　国际电信联盟标准局副局长莱茵哈特·肖勒：尊敬的副部长、女士们，先生们，非常高兴能够来参加这一次的人工智能会议，代表国际电信联盟来参加这个会议。我们国际电信联盟也是联合国的一部分，我们主要是关注通信技术和相关的电信技术，我们一直在推动我们的工作，我们非常关注在电信还有在核心领域的突破发展，所以我非常高兴来到中国，帮助中国的相关企业和科研机构推动你们在这方面的发展。还有包括互联网的接入，以及MDSL的标准。几周之前，我们也收到了一个非常重要的标准的接入，就是H265，这也是和我们的姐妹组织共同合作制定的，我们也非常感谢这个组织的主席也来到这个会议的现场。 [ 09:12:10]
　　莱茵哈特·肖勒：ITU也帮助发展中国家来更好的开发企业和通信的技术设施，并且我们的会员是公司、政府、大学，他们也驱动了国际电信联盟的工作。我向大家介绍两个活动，几周之前我们开始了技术性的工作，主要是关于5G和机器学习，5G是非常复杂的网络系统，是基于现在的网络基础上开发的，而机器学习也会在5G的工作中扮演非常重要的作用，我们也制定了技术的报告还有包括顶层技术以及接口系统、协议、算法等等。 [ 09:13:13]
　　莱茵哈特·肖勒：汤姆斯也是来自于德国分部的一位同事，他也会继续介绍，还有孙先生，也是这个组织的副主席，他也是来自于中国的技术协会，我们在明年的一月份在日内瓦会举行这一次的会议，希望大家积极的参与，你不需要成为国际电信联盟的成员就可以直接的参与，无论你是初创的企业还是中小型企业，还是大型的企业，还是媒体或者说政府，都欢迎各位提交技术报告给这一次会议。第二个国际电信联盟的活动就是我们今年在6月份组织了一次关于人工智能的全球峰会，一共是3天的时间，我们的目标是希望知道人工智能可以扮演什么样的作用，能够帮助我们实现可持续发展的目标。 [ 09:14:50]
　　莱茵哈特·肖勒：我举一个我最喜欢的例子，这个会议是如何运作的。可持续发展的目标第一个目标是取消存贫困，为了消除贫困，我们必须要知道贫困的区域在哪里？我们如何去找到答案呢？可能没有那么的细微，我们可以门到门的去进行研究，这也是没有问题的。当然还有其他的方法，就是我们可以使用夜间的卫星成像的系统信息，没有电的部分也是贫困地区的一个标志；并且它的优势是我们能够知道贫困的程度。几年之前，斯坦福大学发表了一篇文章，使用了一系列的数据，关于夜晚的图像，还有包括机器的算法，现在斯坦福大学已经能够预测贫穷地区，就是根据这些数据的算法，我们能够更好的去处理夜间卫星图像的数据，这就是机器学习和人工智能能够帮助我们取得可持续发展目标的一个例子。 [ 09:15:25]
　　莱茵哈特·肖勒：我们一共有20个联合国旗下的组织，还有联合国的秘书长，他曾经也说到对人工智能这个技术非常的感兴趣，而且他也认为联合国是一个非常好的平台，能够更好的讨论人工智能相关的议题，所以我们也会组织第二届AI会议是在5月15到16日，希望大家积极的参与我们第二届人工智能全球峰会。中国的参与对我们来说，是至关重要的。中国扮演着非常重要的作用，尤其是在国际电信联盟的工作和各项标准制定当中。中国有一个很重要的项目在2030年有一些专家认为，中国在AI和机器学习中取得了重要的突破，非常感谢各位的贡献，感谢中国对于国际电信联盟的贡献，我也坚信大家在未来能够再接再励，持续努力。在机器学习和5G方面能够作出更大的贡献，并且参与我们的第二届全球人工智能峰会。再次感谢! [ 09:16:19]
　　陈因：谢谢国际电信联盟肖勒先生的精彩致辞，下面有请中国科学院院士张钹作演讲，大家欢迎！ [ 09:30:06]
中国科学院院士张钹发言。于超然/摄
　　中国科学院院士张钹：各位领导，各位来宾，很高兴有机会来讲一下，我今天重点围绕让人工智能使得我们的生活更美好。大家都知道，从两年前围棋程序实现了“三级跳”，在“阿尔法狗”出现之内，国内外做很多的围棋程序，基本上只能做到业余水平。为何一夜之间围棋程序能够实现“三级跳”？从业余到专业，从专业打败世界冠军，又从打败世界冠军现在远远超过世界冠军？大家做了很多的解读，其实这两头就是一个最重要的问题是思想上的转变。我们过去做围棋程序时都将它看成跟下象棋一样是一个理性分析的过程，后来发现下围棋和下象棋完全不同，下围棋是通过感性、直觉、棋感，并不是理性分析的，因此，“阿尔法狗”完全将下围棋作为模式识别问题来做，所以这个问题一下迎刃而解，如果你是一个模式识别问题，有三个因素就非常容易解决这个问题，这便是大家常说的它背后的深度学习算法，所谓人工智能算法，数据和计算机的能力充分应用上去。这就是靠数据的力量、算法的力量和计算机的能力使得围棋程序一下战胜了人类。而且大家都觉得非常奇怪，为什么围棋能够从零开始最终用36个小时达到和超过了人类的水平，这就是围棋带给我们的思考。 [ 09:31:07]
　　张钹：利用数据，利用人工智能算法，我们可以不要任何的围棋知识，就能够做这个事情。那我们需要思考的问题是很多人对“阿尔法狗”超过人类，一方面觉得很鼓舞，另外也觉得很担忧，像下围棋对人类来讲这么困难的事情计算机可超越人类，那我们的很多工作是否会被它所代替？所以，我们下面要分析一下哪些工作是能够被计算机代替的。这里要分析一下围棋对人类来讲是非常困难的，但对计算机来讲，它不困难。 [ 09:32:57]
　　张钹：原因在哪儿？这就是我这里列的五个条件，围棋尽管非常复杂，它是根据非常简单的规则在哪儿发展的，它是完全信息的，对下棋双方来讲，对方怎么下，我怎么下都是透明的，没有不确定性，它是一个确定性的，且是单个任务单个领域。如果符合这五个条件，计算就非常容易解决，如果我们的工作符合这五个条件，计算机就能够很容易被代替。那哪些工作是A类工作？这A类的工作是严格照章办事，就像下围棋一样按照一个完全确定的规则来做的，而且这里头的场景无变化，完全信息，确定性的，流线知识的。如果我们的工作符合这几个条件就跟下围棋一样很容易被机器所代替，这个工作大家都说过很多了。我这里举出来的这一类工作都符合下围棋的五个条件，对计算机来讲是容易的，对人类来讲可能有一定的困难，但对计算机来做是容易的，所以这一类工作肯定会不断地被机器所代替。 [ 09:33:48]
　　张钹：当然机器还可以做人类难以做的危险的工作，这是没有问题的。刚才讲的那些工作被代替，对人类是不是威胁？实际上不威胁，因为这一类工作也是人类做不了的或是危险的。上面讲的任务都属于规范的日常事务，这种工作有一定的重复性，所以对人类来讲大多数人还是不愿意做或是不善于做的，所以这种代替对人类来讲还是受欢迎的。你用这个去训练它，猫，你要用不同背景下和不同情况下的猫去训练它，我们要成千上万个样本去训练它，它认识猫了。如果你用一个背景，从来没见过猫的给它看，它不认识。原因是它本质上没有认识什么是猫，它只是将不同的图片区分开来，这就是深度学习，所谓数据驱动本身所造成的。这就非常危险，计算机做出来的决策在人类看起来完全是错的，但你不知道它错在哪儿，这是不可解释、不可理解。所以，目前人工智能的主攻方向是往可解释可理解的人工智能方面走。 [ 09:35:59]
　　张钹：比如说这两张图，人类一看起来，一个男一个女，它肯定认为这是两个人，但你给计算机去看的话这绝对是一个人，因为这两个人太像了，所以这里头我们要看到计算机的系统，特别是用深度和大数据学习的系统，它缺乏智能，它只是一个机器来区分不同的物体，所以我们现在的任务就是要将这种机器提升到人的智能的水平上去，这就是我们目前面临的任务，因为这个任务在决策系统中是至关重要的。模式识别系统理论错了，识别率就少一点，问题不太大，而且在模式识别系统，你将双胞胎认错了，也算一个错，将石头看成人，也算一个错，但在决策中，你把石头看成人，这在决策中就是大错。 [ 09:36:40]
　　张钹：所以很显然，这完全是通过生数据黑箱学习的结果，数据驱动的方法就是黑箱学习，如果用生数据来进行学习，没有领域的知识，过去我们说这是一个优点，但同时带来致命的缺点，所以我们未来走向可解释人工智能，我们要将这个黑箱打开，最近我们和外国人都做了很多工作，把这个黑箱打开，问题究竟出在哪儿？根据这个问题我们加以解决，只有两条路，没有别路，向大脑学习，这是当前的脑计算。还有将知识驱动和数据驱动结合起来，不能没有知识，我们人类的智慧绝大部分产生于知识，不是产生于数据，这样建立的系统就可以很好地进行人机交互、人机合作，让我们的工作和生活更美好。谢谢大家！ [ 09:37:54]
　　陈因：感谢张院士的精彩演讲！刚才张院士列举了一些很容易被继续取代的工作，我想论坛主持人也很容易被取代的。下面有请美国科学院院士、图灵奖得主约翰·爱德华·霍普克罗夫特先生为我们带来“深度学习技术”。 [ 10:02:08]
　　美国康奈尔大学教授、图灵奖得主约翰·爱德华·霍普克罗夫特：非常感谢能够参加此次论坛，有这个机会跟大家谈论一下人工智能。 我们其实已经经历了好几次革命，第一次是农业革命，是十万年前；当时基本上20万年以来人类是在狩猎方面有所建树，这个就是关于农业革命。之后是1700年之后的工业革命，我们就开始采用一些机械的方式，现在我们经历了信息化的革命。在我小的时候50年前，当时我们是需要电梯的操作员来进行操作的，而那些工作后来由于自动化的取代，这些工作就消失了。还有包括一些自动驾驶的车辆在飞速自发展，美国有350万的火车司机，他们就像之前的电梯操作工一样，这些会被替代。因为火车司机一天只能工作八小时，但是无人驾驶的话一天24小时都可以工作的。从洛杉矶到纽约现在只需要两天，以前是需要四到五天，会需要花费更少的时间。而且我们需要的卡车，货车也没有那么多了。 [ 10:06:40]
美国科学院院士、图灵奖得主约翰·爱德华·霍普克罗夫特发言。于超然/摄
　　约翰·爱德华·霍普克罗夫特：经济学家经常会说有一些工作会消失，但是还会有一些工作。我和一些人谈到，我们现在会进入到一个时代，只有25%的劳动力需要满足我们所需要的一些商品和服务。如果说这样的话，人们可以每周工作20小时，并且可以在45岁退休了。而这些工作需要正规大学的教育，如果你的职业生涯是40年的话，这样的话劳动力的规模会额外的减少20%国外。现在我们需要思考一些关键的问题，就是这个多就会发生，以及有多少百分比的人找到工作，我们需要什么样的工作呢？可能需要大学教育，以及人类和社会每个人都有基本的生存的资源。如果我们在45岁退休，接下来做什么？我们如何来举行有意义的活动。 [ 10:07:22]
　　约翰·爱德华·霍普克罗夫特：人们说，世界只有两个国家从AI从收益，也就是中国和美国，因为其他的国家是没有基础设施的，而发展中国家在生产一些机械性的工具的时候，门槛是非常高的，而进入AI的门槛也是成本非常的高。工业革命我们是让许多的物理自动化，现在在信息中我们也能够把智力自动化。这其中重要的一件事是过去10到15年的机器学习，我们现在可以监督机器来学习，这个是非常令人振奋的技术，已经生产出很多的产品，而且其实机器也可以不停的监督在学习，包括图象识别，你进入商店的时候，这个商店就能够识别你，知道你过去买了什么东西，以及什么样的产品对你来说是有价值的。语音识别在你未来打电话给公司的时候，你不是和电台的接线员打交道了，还有自然语言处理技术。 [ 10:08:32]
　　约翰·爱德华·霍普克罗夫特：我们看到一些电影，还有包括电影中的一些评论，有一些评论是假的，是由机器人所发的，所以说技术能够识别哪些是真的还是假的，是正面的还是负面的。政府的部门不需要像原来一样审阅这些言论了。亚马逊也开了一家杂货店，是不需要结账的，是自动的进行购物和扣款的。还有包括医疗的诊断以及助理等等，计算机能够比人类更好的诊断图像，还有包括教授也说到这一点了。 这其中的驱动力就是人工智能，下面我向大家快速介绍一下深入学习。 [ 10:09:49]
　　约翰·爱德华·霍普克罗夫特：2012年发行了一场非常深刻的变革和革命，这里是一共有120万张图片，一千个类别，大家可以看到这个内容，如果我们可以去培训这些程序的话，我们就可以知道这些程序的表现是怎么样的。到2012年的错误率是25%左右，人们希望能够提升，但是每年的进步很小。但是2012年很多公司也开始使用深度学习，并且进行了广泛的应用。 [ 10:11:43]
　　约翰·爱德华·霍普克罗夫特：再说一下重要的发展方向，首先是压缩生存的规模，现在我们的理解是没有那么的深入的，有10亿的关口，所以我们要压缩深层网络的关口。还有一点我将集成作为激活空间，现在是在非常高度的集成空间，这上面的关口，所有的这些图像，比如说猫的图像它们是在一个低层次的副本上了，如果把这个猫的图像改变一下，可以垂直的改变方向。 [ 10:12:43]
　　约翰·爱德华·霍普克罗夫特：快速的说一下压缩，这个是我们可以培训这个系统，让它做的非常的好，我们也可以培训一个更好的网络来分类图片，但是是不成功的，现在人们所做的就是如下的事。我们能够更好的激活这个空间，培训这些系统来进行更好的激活，而并不是简单的分类，这个就是我们能够减少网络大小的一个方法，这可能以后再大家的苹果手机上实现了。 [ 10:13:30]
　　约翰·爱德华·霍普克罗夫特：还有当地的一个最低的标准，现在的问题是局部的这些标准，哪个是最好的？我可以向大家展示一下整体的最小值，就是最尖的部分，而现在的这些数据大家可以看到坐标图上的曲线。这就是培训数据的错误率，大家可以看到这个是广域的最小值，曲线是可以移动的。我们的上升非常的缓慢，之后在错误率急速上升，之后是形成对立网络。人们在编写计算的代码会生成真实的图片，比如说，我向电脑中输入猫，我希望电脑中就生成猫的图片，但是电脑做得不是特别的好，有一些人想了一个方法，我们可以合成一个图像的编辑器，我们把这两个合并一下就可以有图像生成器，在生成之后我们可以使用合成的图像来区分真实的图像，而人们也发现这些机器可以生成真实的图像了。所以，这就是我刚才所说的对立空间的使用领域。 [ 10:14:53]
　　约翰·爱德华·霍普克罗夫特：比如说，从一种语言翻译到另外种语言，在两种语言中我们都有很重要的任务来做，我们可以用鉴别器来合成一个翻译器，比如说，从英文翻译成德文，我们就直接从英文的语言，通过生成器来说一些德语，并且我们能够来确定德语的一些语序措词，这个是真实的而不是合成的。之后，再从德文翻成英文，我们也可以使用三个翻译的系统。还有生动娱乐性的学习，比如说，这个系统受到培训，它能够识别猫，但是我们稍微改变一下像素，它就可以识别汽车。因为我们是在垂直的距离上改变了关于猫的副本的参数，所以说它就像一个过滤器一样能够解决问题。 [ 10:15:19]
　　约翰·爱德华·霍普克罗夫特：现在我们是对像素做一些处理，像素和相邻像素是没有关系，但是其实我们做的研究要更加的深入，我下面再说一下另外一个领域，我们在培训这些网络的时候，我们向他们展示一千多个图片。比如说，我女儿两岁的时候，我就和他一起在沙发上看图，我向她是车、猫、狗等等。我会告诉她这个是引擎等，之后上街看到救火车，我就跟她说，她就认识了。其实和书上的救火车是不一样的，我们要知道如何就一张单一的图片来培训这个网络。 [ 10:16:53]
　　约翰·爱德华·霍普克罗夫特：我的女儿在生命的前两年看到了上万张的图片，人们经常问我AI是否是真实的？我想回答的是在当前的状态之下，人工智能只是高纬度空间当中的模式的识别，人工智能的程序不会提取对象的一些本质功能，它只是知道这个东西是看起来什么样的，从现在开始之后的四十年我们会有另外一场革命，人工智能会很好的理解功能。至少我们的生活也会发生翻天覆地的变化，距上一次的革命更短。 [ 10:17:29]
　　约翰·爱德华·霍普克罗夫特：在此之后，我们的另外一场革命是四年之后，如果我们培训一些网络识别一些路上的汽车，无论是客车、货车、平板车等等，我们看到这张图，它就会告诉你这个是平板车，车上有一些货物或者说其他的车型。但是如果是人类的话，可能会发现轮子上有一些马达，所以我们就知道它可能是个远程操控的车。这不仅仅是关乎人工智能，还有计算的能力，有非常多的类似于人工智能的任务，都是利用AI来进行的。现在我们所处的时代会翻天覆地的改变我们的生活，再次感谢大家的聆听。谢谢！ [ 10:18:11]
　　陈因：谢谢霍普克罗夫特先生，下面有请中国联合网络通信有限公司总经理陆益民为我们介绍《未来网络引领智能产业生态》，大家有请！ [ 10:19:35]
中国联合网络通信有限公司总经理陆益民发言。于超然/摄
　　中国联合网络通信有限公司总经理陆益民：尊敬的陈部长，还有各位专家，各位产业界的朋友，各位同仁，大家上午好，首先感谢工信部网信办给我们建立了这么一个平台在这里交流大家对于即将到来的人工智能的理解以及相关的知识的交流。刚才几位专家讲的对我的启发也非常大，我今天在这儿作为一个运营商的代表在这里也跟大家交流一下，从运营商的角度对即将到来的人工智能的时代的一些感想和策略及技术准备。今天讲的分为两部分：首先从运营商角度，我这里起了一个题目《万智之源，始于连接》，在运营商到来的人工智能时代，运营商会提供哪些服务能力，为整个人工智能提供什么样的技术支持；第二部分，回到当下，中国联通在基于4G、5G、移动宽带网络说给大家提供哪些服务，为未来的人工智能时代提供什么样的支持。 [ 10:20:11]
　　陆益民：我在这里首先想举一个例子，大家知道生物学里头，人工智能首先来自于人脑，生物学的研究，人脑超过100万亿个突触，大家听到突触一词比较生，实际上就是一个感知的触点，这些100万亿个的大脑皮层的突触通过脑细胞建立的神经网络连接，提供了人类智慧的支撑。其实我们认为未来的人工智能的世界也是需要靠运营商的网络来提供连接，提供服务的，所以未来的网络是万象智能的神经中枢。客观而言，神经中枢起到的作用，为什么在这个时点上大家对于人工智能有了这么高的期待，有一个很重要的基础就在于运营商的网络能力提高了大大的提升。 [ 10:21:24]
　　陆益民：大家知道过去运营商的传统网络是提供人与人之间连接的，但随着网络能力的扩充，我们现在在提供人与物之间的连接，人和信息点之间的连接，还有物与物之间的连接。2017年就是一个很重要的时间节点，如果按照发展的趋势，到今年年底，我们今年年底物与物之间的连接总数要超过了过去传统人与人之间或智能设备与智能设备之间的连接总数。就因为这个连接的变化，这张表里大家可以看得很清楚，到2020年将达到200亿个连接点。这个连接产生的一个很重要的就是数据，有了这些数据才有了人工智能真正爆发式的成长基础。所以，因为今天这个时点上是因为网络的能力得到了大大的提升，才为未来人工智能打下一个很重要的基础。 [ 10:22:09]
　　陆益民：下边这个片子，刚才几位专家都讲到了，也是业界比较公认的，未来的人工智能主要有这四大能力：大连接、大计算、大数据、大算法。作为运营商，作为网络的基础设施的提供者，实际上我们也在转型，那在未来网络中，我们是基于数据管道的提供，大家知道连接肯定首先解决的是数据管道问题。实际上，运营商之间在基于云网一体的新的云计算能力也是作为人工智能计算能力的一个重要提供者。当然，大数据是通过大连接、计算存储能力的提升所积累的将来物与物之间，百亿级，千亿级、万亿级的海量数据也是为人工智能的发展提供了重要的基础。当然算法，将来网络存在着深度学习的问题，也可以通过网络来提供服务，所以我从未来几个大的方向上和大家交流一下运营商在未来网络中的整个发展路径。 [ 10:23:55]
　　陆益民：首先是连接。我这里主要讲泛在连接驱动了泛在网络与泛在智能。传统的连接最早是语音通讯，基于2G，基于传统铜线电话线的，到今天移动互联网是基于数据的，现在已经进入到了3G、4G，现在是4G时代，我们很快要进入5G时代，5G大量是指移动宽带网络的连接，当然我们在基础设施上基于光纤的固定网络的改造也一并完成了。 [ 10:24:24]
　　陆益民：第二，下一代的网络会是一个更加泛在的网络，是一个多层次的网络，它涵盖了从高空卫星层面到中低空的热气球、无人机，到现在我们已经实实在在提供的4G、5G以及最底端通过光纤物理连接的宽带网络。这些连接形态的变化也会为未来无处不在的网络、无处不在的服务、无处不在的信息点的连接提供坚实的基础。目前即使通过光纤和4G网络的连接，包括现在很多互联网公司，我们自己也都在研究更高层次、更泛在、更广的连接方式了，已驱动了很多的智能设备、智能产业的发展，其中包括我们已经逐渐走向现实的AR/VR技术，无人机以及智能交通的初步形态都在形成，所以未来的连接模式以改变和革命会对人工智能的进步产生重要的的促成作用。 [ 10:25:15]
　　陆益民：过去计算能力1.0，最早的计算机是单台计算能力或巨型计算机能力，走到今年已经走到了云1.0的计算，就是数据中心之间的连接已基本实现。数据中心之间的协同已实现了，它是通过传统的光纤网络通过专线，提供专门的连接来实现计算能力的提供。到今天我们认为2.0时代，当前的状态已初步实现了计算中心之间的资源的灵活调配，通过我们现在的软件定义网络，这已经是现实了，包括现在我们几大互联网公司大的数据中心之间的网络协同及计算协同已走向了现实。那未来我们认为云网一体化的计算3.0也会逐步来到我们的社会，来到现实。 [ 10:30:29]
　　陆益民：那云网一体的计算3.0的特点主要有几个方面：一是动态的自适应。动态自适应是指网络资源和计算能力随着处理任务的不同会调动全国或全球的计算资源来支持某一个项目、某一个计算。第二是异构计算，我们最早的云几乎都是基于X86架构的，未来的异构计算，我们主要研究的方向除了X86以外，全球还有很多巨型机、大型机以及超算计算机，整个不同平台的变化。当然还有不同区域的连接。第三是边缘计算。除了过去像集中化的变化以外，那是解决集中资源协调的问题，但刚才跟一些专家在讨论时就提到，未来包括智能驾驶，即使网络速度再快，它的时延也是不可能有解决很多实时的数据处理能力的。那靠什么？就靠就近来解决，将来很多计算能力会向边缘节点靠近，边缘计算就将很多计算能力遍布在150万个遍布在全国各个角落的基站，过去基站只传输信息，未来会变成一个小的数据中心处理信息。那在这些能力上，边缘计算的布局也为未来真正为人工智能提供巨大算法和算力时以提供良好的服务。 [ 10:31:25]
　　陆益民：第三，随着网络连接以及处理能力的提升，海量数据也在逐步产生。过去的数据，客观而言，不同的专业、不同的领域，包括不同的公司，就像互联网公司、运营商，大量的数据也都是割裂的，但随着进一步的整合，计算存储能力的提升，这些数据的整合会越来越多，而且随着物与物之间连接、快速的扩充、海量的数据也作为人工智能将来的一个很重要的爆发点。所以将来海量数据的积累也会引发未来的人工智能的发展。这是我上面讲的运营商未来在人工智能领域中的一些重大变化。我用几个简单的片子介绍一下，有些网络是为未来准备的，还有一些我们跟大家交流一下现在运营商的网络具备能力以及处理能力，我以中国联通的例子跟大家做一个简单的交流。 [ 10:32:10]
　　陆益民：首先是广覆盖，还是关于网络的，中国联通经过这几年的努力在快速地建立一个“匠心网络”，其目标是连接更广，感知更好，速度更快，特别是在移动宽带网络上，除了标准4G以外，还能够提供千兆的4G网络，就是基于准5G的网络服务能力。在光宽带也是全球第一家全部网络实现光纤化改造的运营商，那我们在中国的主要城市都能够提供点到点的千兆连接能力了。同时，我们在积极数据NB-IOT的整体布局，目前已实现300个城市的NB-IOT连接的服务，同时为了促进物联网产业的发展，我们也成立了专门100亿的产业基金来联合产业界进行推动。当然中国联通5G的步伐也非常快，按照明年我们会在一些城市进行试验，2019年进行试商用，预计2020年进行正式商用。 [ 10:33:32]
　　陆益民：在大的数据处理能力，特别是在云计算和数据中心的布局上M+1+N：“M”目前部署了12个国家级别的大数据中心；“1”每个省有一个区域的数据中心；“N”要将过去每个城市的传输资源有一个区域数据中心。按照边缘计算的话，我们每个端局都会变成数据中心，已经开始进行全面的部署。在云服务商，中国联通的沃云与阿里、腾讯云在进行合作，通过多层次的服务来给大家服务。有几个特点：云网协同，资源的调配是可以灵活的，在开放合作都在积极推进。 [ 10:34:24]
　　陆益民：第三，多种类，高可信、强实时、全集中的大数据能力，中国联通也是唯一一家全国建立一级架构一级平台的大数据处理平台的运营商，我们将全国的基于基站和基于宽带传输的数据都集中在一个大平台上，运营商在大数据上的服务还有自身的优势，一个是它是跨区域、跨专业、跨产业、跨领域的合作。第二是强关联，运营商的服务一定与号码与每个人是关联的，而且与位置也是强关联的，所以大数据的特性也是很明显的。第三是能力平台，我们有一个集中处理的平台以后是可以集中汇聚整个数据的。过去数据很多，但都是按专业和区域割裂的，但我们经过全国平台的建设，对于未来大数据的处理可以提供更好的服务。 [ 10:35:19]
　　陆益民：最下面是我们现在提供的主要的一些处理能力和处理量，在也也是处于一个比较领先地位的。最后，我讲了连接、计算、大数据，刚才讲算法，算法肯定不是运营商的优势，但我们运营商是愿意通过我们的网络为基础打造一个能力开放的平台，联合各个产业链来共同培育未来人工智能的“参天大树”，我用这张图也是表示了中国联通的一个态度，未来在人工智能产业中是有具备开放、合作、创新的理念，与大家共同来培育。我们在各个领域已经跟大的互联网公司、各个产业已经有很深的合作了，我们在人工智能领域，包括智能客服以及家庭智能方面都有深度的合作，未来也会以更加开放的态度跟产业各方合作，我们共同将人工智能这棵“参天大树”培育得更加好。 [ 10:36:23]
　　陆益民：最后，今年6月份在GSMA移动大会上我有一个演讲，用了老子的一句话“上善若水”，我讲的是运营商以水的形态来表现我们自己，其实是滋润万物，我们有了这个意愿和精神来跟产业各界共同培育人工智能的健康持续的发展。最后结束是用中国联通的一个愿景“我们希望未来成为客户信赖的智慧生活创造者”，正好也符合今天的主题，为整个人工智能产业贡献我们的力量，谢谢大家！ [ 10:37:18]
　　陈因：感谢陆益民先生的精彩演讲！百度公司是我们这一次论坛的主要的协办单位，下面让我们以热烈的掌声欢迎百度公司李彦宏先生演讲，他的题目是《人工智能“美丽新世界”》。 [ 10:39:03]
百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏发言。于超然/摄
　　百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏：昨天我在大会发言的时候说，如果有干货的话最好还是用PPT来讲，因为我昨天发言之前，所有的嘉宾都没有讲PPT，今天我发言之前，我们每一个嘉宾都有PPT，所以我想这就是为什么今天不仅坐无虚席的原因。大家都对人工智能非常的感兴趣，但是是不是讲干货，是不是只有PPT才可以呢？不是的，还有比PPT更好的形式，先请大家看一段视频。（视频播放） [ 10:39:45]
　　李彦宏：刚才之前的教授说人工智能会使司机丢工作，最先丢掉工作的司机可能是货车的司机，我们希望货车司机丢掉工作之前，别先丢掉生命。所以刚才的视频是演示了防疲劳驾驶的系统。人工智能会在各个方面产生大家意想不到的效果，智能驾驶是每个人都关注的领域，但是在很多其他的领域也有非常多的令人期待的新的功能，所以我们可以看另外一个场景的应用，我们看一下智能家居里面的应用。（视频播放）这个是上个月百度世界的时候我们发布了一款智能音箱，当时很多人说它漂亮得不像百度的产品。所以这一次我把它像百度的地方给大家展示一下，它人工智能的对话能力，大家看了视频觉得它还是比较像百度的。比你们见到任何一款市面上的音箱还要聪明。原因就是百度这么多年做搜索积累下来的人工智能的技术和背后的知识图谱。 [ 10:40:47]
　　李彦宏：搜索引擎本身就是一个人工智能的问题，用户用自然语言输入他的需求，计算机猜测用户想要找什么，然后给他提供相应的答案。人工智能就是要让计算机懂得人，给人提供需求。大概从去年前开始，搜索引擎从过去的基本上靠统计来做排序，到了变成用机器学习来做排序，今天大家使用的百度，背后完全是一个人工智能的引擎。人工智能在2C的领域，在很多大家的日常生活中有应用，但是它不仅限于2C的领域，在2B的领域也有应用。互联网的时代大家感受到的改变对人们的改变都是2C的，但是人工智能也会改变2B，也就是改变制造端、供应端。 [ 10:41:20]
　　李彦宏：下面这个例子是给大家讲了供应端，改变B端的人工智能的例子。这个例子是我们跟一个连锁的超市合作，用人工智能的技术去提升它的超市里面的生鲜货品的效率，进多少，什么时候摆出来，什么时候撤掉，做这样的预测，我们有了这个预测之后，做了十家店，利润可以让它提升20%，报损率降低30%以上，就是很多本来需要扔掉的东西因为人工智能而变得不需要浪费了。所以它对于B端的生态的改变也是非常明显的，不仅仅是超市这个领域，我昨天讲无论是金融、房产、教育、医疗、能源、物流等等，每一个方面人工智能都有非常多的应用，今天我们看到很多生产端已经遍布了各种各样的传感器，它已经能够搜集到很多的数据，但是对于这些数据的使用，我们还非常的不够。 [ 10:42:13]
　　李彦宏：比如说我的家乡在山西，山西有很多的煤矿，我们想象煤矿经常出安全事故，一旦死人比较多的话，当地的领导甚至省部级的官员都要因此而辞职。但是如果你到煤矿里面看他们的传感器已经布得非常的多，非常的先进了，只是我们没有很好的利用这些数据进行挖掘预测，什么时候毒气会产生或者说泄露。再比如说生产制造领域，我们跟一些钢厂的合作，现在钢板扎出来以后，还要人检验有没有气泡这些问题。其实人工智能完全可以解决这个问题，我们用模式识别，用计算机视觉的能力可以识别哪些钢材是有问题的。 [ 10:43:51]
　　李彦宏：所以人工智能在供给侧有非常多的应用，这些应用显然不是靠百度一家能够实现的，是需要整个社会，至少整个企业界奋斗。为此百度不断的开放各种各样的平台，其中我们的深度学习的平台，任何人都可以利用这个平台来开发一些应用的程序。在自动驾驶上我们做得更加的生动一些。视频中有一些阿波罗的平台，它也是一个供给端的平台，我们联合了各种各样的包括运营商、汽车服务的厂商，整车的厂商，零部件的厂商，芯片的厂商，大家都在一个产业链里面共同为无人驾驶来做努力。昨天晚上跟一帮朋友吃饭的时候，他们谈起来无人驾驶给我出了一个主意，他说你们应该做一个广告，大家坐在车里一起喝酒的场景。因为有了无人驾驶就不存在酒驾了。 [ 10:44:42]
　　李彦宏：整个我们的社会会因为人工智能的到来而发生大的改变，我们越来越多的人会生活在城市里面，什么样的城市才是一个美好的城市，才是一个先进的城市？我们跟雄安也有很多的探讨，我们觉得应该是一个没有拥堵的城市，应该是人们的生活都很幸福的城市，应该是没有什么身份认证，没有排队，没有污染，每个人都很健康，工作的时候效率很高，休息的时候非常的放松，这才是一个好的城市，而这样的一个城市，很多情况下都需要人工智能技术才能够实现，所以我们会很快跟雄安一起宣布一个大的智能城市的计划；而这个计划不仅仅对于一个新的城市来说有很强的适用性，企事也跟所有的城市相关，每一个城市要想提高它的智能水平，要想让它的人民生活更加的幸福，要想让每个人都活到150岁，必不可少的就是要把人工智能的技术让它逐步的渗透到每一个城市的每一个角落。所以我们跟保定、芜湖、北京的开发区、上海汽车城都有相关的人工智能的合作。明年的时候我也希望有机会跟大家更详尽的报道这方面的进展，谢谢！ [ 10:45:32]
　　陈因：谢谢李彦宏先生给我们带来的干货。接下来有请IBM资深全球总裁罗思民先生演讲，大家欢迎！ [ 10:46:08]
IBM资深全球总裁罗思民发言。于超然/摄
　　IBM资深全球总裁罗思民：感谢，非常感谢，我是来自IBM的罗思民，我现在住在北京，所以我今年会主要待在北京。我非常高兴能够被主办方邀请，当然也非常高兴地看到来自康奈尔的大学教授，也是图灵的得奖主，我非常感谢你在我大学课堂上打A。 [ 10:47:33]
　　罗思民：我跟大家说一下我们的计算方式，从农业革命开始以后计算能力有了非常大的突破，从的体系仅仅是计算而已，那在1950年代的时候，我们有了一个新的提升，叫做“可程序化”系统。比如我们可以将它放在智能手机上，或是Windows服务器或笔记本电脑上，所有的系统都是可以编程的。它的一些非常复杂的程序，但我们可以根据编程系统做很多的事情，而且我们每18个月在这方面的计算能力就会有一个翻一番的情况。还有“摩尔法则”。从2011年到现在，我们将它称为认知计算领域，现在我们有很多加强型的人类智能，包括深度学习，还有一方面，数据在持续地推进计算能力的发展，比如现在在2020年的时候将会有75%街上的汽车都是互联的，那时候它们每一秒钟就能够生产出350MB的数据，所以我们将会有大量的数据。我们要知道哪一些数据对于我们是有用的，我们可以用哪些数据来保证整个系统的安全，如对于数据的储存以及对于金融行业这些数据怎么样能够为我们所用，还有是我们怎样来处理这些数据。 [ 10:48:32]
　　罗思民：我今天听到了很多关于人机交互的想法，之前张院士说到了人机交互，我认为这是非常重要的一点，很多人提到了工作，工作都是在亿变化的。比如当我们引入了大规模生产时，工作已经发生了变化，那现在我们需要知道的是工作改变的流程是怎样的，我们不仅仅应该去改变自己工作的流程，还应该去想一想怎么样来将机器融入到我们的工作流程当中，让他们为我们所用，以便利我们的工作。如图像处理、图像识别已经做得非常好了，或在医疗诊断方面，也做得非常好。所以我们需要去改变我们的工作流程，我们可以在工作流程当中加入这些新科技让它为我们做贡献。所以，很多的工作将会发生改变，甚至被取代。我不知道那些工作是不是一定需要大学的学位，但我认为至少6年的初高中的学位是必要的。 [ 10:49:47]
　　罗思民：我们也听到了不同的关于人工智能的想法，首先是比较窄范围的AI，如刚刚百度给我们举了一个非常好的例子，他们的人工智能产品是基于消费者服务的，也有刚刚有专家提到了怎样去识别一只猫，所以现在当我们在拍照片的时候，对于手机来说，它是非常容易就可以识别到这是一只猫的。刚刚我们的百度CEO也提到了他们有这样的系统和平台，他们在这方面做得非常好。所以我们刚刚所提到的这些内容都是比较窄范围的人工智能，它主要是基于用户或是消费者的人工智能。 [ 10:51:28]
　　罗思民：那我们再来想一想，2050年以后的人工智能它将会是一个整体的非常宽泛的人工智能。在2050年之后，我们将会看到另一场革命，那一场革命就会帮助我们迎来广泛的，宽泛的人工智能，那时的人工智能将具备更多的理性，那时的人工智能一定是基于黑箱学习系统的。目前我们处于人工智能的发展时期，它有多任务的处理能力、多域的处理能力。我们的汽车行业，这里面需要大量的数据、大量的培训、大量的机器学习。 [ 10:53:00]
　　罗思民：当然，我给大家介绍一下IBM，这是我们IBM所建立的一个平台，这是我们基于数据所建立的一个平台。当然，我们不仅仅去关注那些大数据，我们也关注一些小数据。比如在这里我们是囊括了不同的领域，医疗、金融、物联网。现在有很多的数据是不能够在搜索引擎上搜到的，这些数据是保密的或是在暗网里的。因此我给大家解释一下何为“混合计算”。很多时候CPU可以计算，GPU也可以计算，GPU是用来计算图像的，它对于机器的深度学习也是非常重要的。那在这里我们可以看到，IBM给出了一体化的解决方案，这里边包括分析、安全、客户的接触以及全球的生态体系的建立。 [ 10:54:12]
　　罗思民：（图）左边有不同的服务和应用，就像我刚才所说的，我自己主要是管理IBM里面的软件业务，那在这里我们是有一个POWER系统，这是目前对于所有企业的AI发展来说最好的服务器，刚刚教授也跟我们说到了相应的例子，我们将CPU的整合，当然也可以将CPU利用起来，它不仅仅是关于计算能力，我们更多的是考量信息和数据如何来来回回地进行传输与处理。在这里我们所提供的POWER系统是目前最好的服务器，它可以对于我们的认知性工作量进行处理，这是认知性工作量的一个处理器，这也是我们与中国和合作的一个大项目，比如IBM与浪潮就成立了一个合资公司，以推动POWER服务器在中国的部署。 [ 10:55:33]
　　罗思民：当然，我们不能够凭一己之力来实现这个事情，我们还要与中国的合作伙伴、美国的合作伙伴一起做，在下方都是我们的合作伙伴，我们一起打造了一个非常好生态系统，这是一个开放的POWER服务器的创新生态体系。所以，这一种系统可以与很多其他系统兼容，这是一个开放性的生态系统。还有一方面，我们在医疗里面的涉足，我们有一个项目“沃森医疗”，在这里我们与很多的医疗公司有合作，比如在这里我们涉足到了肿瘤领域、基因领域、政府、生命科学、医疗成像等，我们有大量的影像数据，我们目前管理着超过300亿张医疗影像，我们和很多的医院都有合作。我们还有一家公司是在中国，与中国合作的百洋医药，百洋医药在这方面在中国也是影响力非常大的公司，还有中国电子信息产业集团有限公司，目前也是与我们在一起建立一个基于中国的医疗数据平台。我们还与浪潮合作，也建立了相应的医疗合作平台。 [ 10:57:26]
　　罗思民：当然，作为的这些都必须基于在云端上的，所以现在我们与很多的公司都在一起合作推动云平台的建设，我们在中国北京有一个专门的关于IBM云平台实验室，我们可以帮助人将公有云、私有云以及多种云结合起来，这样可以帮助人实现他们以前实现不了的任务。我觉得这就是新常态，我想大部分观众也同意这一点未来AI在生活当中所扮演的角色，无论在健康、天气、物联网以及网络安全方面，这是我们未来生活的新常态，会改变我们未来的生活。 [ 10:58:35]
　　罗思民：最后，这必须要通过建立平台的方式来实现，比如CPU、GPU的标准、加速器，今天我们不会讨论这些，但未来我们会宣布一些关于AI的突破，这能够解决当前无法解决的问题。还有是全新混合系统的设计，这并不是一个放之四海而皆准的方法，我们必须要适配不同的系统，而希望下一代的半导体技术能够实现这一点，现在只是一个基础建设的部分。还有今天早上副部长说到的安全网络，对于我们来说这个数据是非常安全的，我们现在也在建立一个广泛的认知技术，还有分布式的深度学习，并且还有一系列的应用和模型，我们可以培训网络进行学习，这是一个新常态，而不是之前的学习模式。所以我对于AI的未来是非常积极的，我希望这也会改变我们运营业务的方式。在此感谢对我的邀请，感谢大家的聆听，谢谢！ [ 11:00:06]
　　陈因：感谢罗思民先生的演讲，接下来我把主持人的工作交给斯蒂芬·伊巴拉奇先生，他是国际电信联盟的创始人。 [ 11:01:23]
国际电信联盟人工智能造福人类峰会创始人斯蒂芬·伊巴拉奇。于超然/摄
　　国际电信联盟人工智能造福人类峰会创始人斯蒂芬·伊巴拉奇：感谢陈因司长，尊敬的各位领导，各位来宾，女士们，先生们，我是国际电信联盟人工智能造福人类峰会的创始人，我也很荣幸能够参与并担任这个论坛的主持人，非常荣幸来到这里共同主持这个环节。下面有请小米公司董事长 雷军先生，小米在AI时代的机遇。 [ 11:02:50]
小米公司创始人、董事长兼CEO雷军发言。于超然/摄
　　小米公司创始人、董事长兼CEO雷军：大家好，昨天我们下午参加了一个会议，张鹏就说现在很多的互联网的创业者很焦虑，也很失落，我问为什么？他说人工智能这个时代来了以后，很多互联网的企业家都觉得自己过时了，变成了传统的产业。所以昨天下午我在交流的时候，我就说人工智能是一次技术革命，就像当年移动互联网来的时候，所有的企业都要拥抱移动互联网，今天人工智能来的时候，可能我们所有的企业都需要拥抱人工智能。今天我希望跟大家分享的是站在小米的立场上我们怎么样拥抱人工智能，小米在人工智能这个时代里面，我们拥有什么样的机遇。 [ 11:03:56]
　　雷军：今年小米的业务已经开始重新恢复高速的成长，在今年第三季度的时候，我们同比增长超过了100%。目前我们小米手机所搭载的系统全球的激活量全球突破了三亿人，我们6年前就开始做的云服务产品，目前存储的大数据量已经超过了两百个TB，在四年前做的生态云连接了非常多的智能生态的云服务。在四年之前，我们启动了小米生态链的计划，就是用五年的时间孵化一百家智能硬件的公司，这个计划提前完成了，只用了四年的时间我们就完成了。在去年的时候，这些智能硬件公司的收入过了100亿人民币，就是在小米平台上；今年预计会超过两百亿人民币，明年的计划是超过四百亿人民币。 [ 11:04:29]
　　雷军：因为这个智能的硬件，我们部署完成以后，在三年前我们提出了小米的智能家居的IOT的战略，以手机为核心来连接所有的设备。就在11月1日我们统计的时候，全球激活联网的智能硬件的IOT的设备超过了八千万台。当拥有了这些优势之后，我们在人工智能的时代，我们看到的是一个巨大的机会，因为小米是一个非常独特的公司，我们拥有非常强的硬件产品的能力，通过我们连接了这么多的用户，在过去的五六年里面，我们所拥有的数据量也是极为惊人的，四年前我们在生态链的领域里面我们进行了广泛的深耕。 [ 11:06:04]
　　雷军：在过去的两年里面，小米在AI的核心能力的图谱，各项核心能力上我们都下了比较大的功夫，一直在人工智能领域投入了非常多的资源。在今年的七月份我们发布了第一个人工智能产品叫“小米AI音箱”，我们叫小爱同学。刚才百度的视频做得挺好的，我也准备了一段视频，看上去一样，是我们七月份时候小爱同学发布的音箱，七月份发布完之后，在8月10日攻测，14天的搜索量突破了一亿。在一个月前，语音的指令当日突破了三百万条。 [ 11:07:15]
　　雷军：大家可能看上去觉得这些AI音箱看起来差不多，我们在七月底、八月初发布的时候，我们有很大的压力，我说发布完了消费者会不会不认可？其实在美国前几年也不怎么认可，但是小爱同学发布以后，用户反映的程度远超了我们的想象。目前小爱同学人均每天的时长是两个小时，尤其是30%的小孩子把它当玩具在玩。有很多的场景美国人是放音乐，像我们这样的产品在中国放音乐是30%左右，闲聊是占了35%，可能它还没有那么智能，但是对小孩子来说，就成了一个非常好的玩具，这是我们之前设计的时候没有想过的。发现在家庭里面，小孩子跟小爱音箱之间的沟通非常的频繁，所以我们做了四个月以后，我们自己的感觉是远超了预期，我们设计小爱同学的时候，更重要的是成为智能家庭的控制中心。 [ 11:08:15]
　　雷军：我们当初做智能家庭的时候，我们选择的第一个控制中心我们选的是路由器，这个也的确把所有的设备联结在一起，后来发现路由器是放在桌子下面，墙角边上，非常的难以放到桌子上面。你没有办法通过一个路由器来控制整个智能家居。我们当初为什么选路由器呢？我们是想选一个7*24小时工作的装备，所以说我们就选了路由器。当AI时代来临以后，我们要做的就是AI音箱。所以在去年我们整个内部总动员，四个部门一起联动，快速的发布了这个小爱音箱，我自己的感觉是基于小米在硬件、软件、IOT、新零售一系列的优势之后，AI时代，像小米这样的公司还是有非常多的机遇。 [ 11:09:14]
　　雷军：我们刚才讲了小爱同学，对我们的核心业务智能手机来说的话，也是AI一个巨大的场景。今天整个人工智能罪刑相的表现的产品在什么地方呢？除了我们刚才讲的小爱同学以外，竞争最激烈的是在手机上，主要是拍照的领域，包括智能问答。在拍照上的竞争，谷歌的新发布了一部手机Pixel2，用一个摄像头，非常好的完美的实现了虚化，这里面涵盖的人工智能是非常多的，所以今天人工智能给我们展现它的魅力，只有一点点，我相信在未来的十年里面会突飞猛进的发展。我们也会把我们在人工智能上的技能很快的应用到下一代的手机上，所以这里做一个小小的预告，小米的下一代的旗舰机值得期待。谢谢！ [ 11:10:53]
　　斯蒂芬·伊巴拉奇：非常感谢小米董事长雷军的精彩演讲，下面有请Facebook全球副总裁石峰先生为我们带来《AI-驱动全球创新》的演讲，有请。 [ 11:21:10]
Facebook全球副总裁石峰发言。于超然/摄
　　Facebook全球副总裁石峰：大家早上好，非常高兴回到乌镇，这是我第四年参加国际互联网大会来谈论一下AI驱动全球创新。正如之前的讲者所说，我认为AI将会成为我们生活当中最重要的技术，它和其他的新技术不同，大部分是非常好的，当然我面临着它创造的困难，我们相信为了获得更加美好的明天，并且能够更好地去发挥人工智能的力量，这就是我们所努力的方向，我今天也想谈论一下Facebook这方面的进步。 [ 11:24:05]
　　石峰：首先要介绍一下两大背景环境：Facebook是一个科技公司，我们有不同的产品，这就是我们十年的整体路线图、战略性布局。短期我们的业务已经在生态系统当中非常地繁荣了，之后我们还有一系列的其他的产品，大部分有10亿级的用户，当然现在还在生态系统开发的早期，之后会有一些根本的技术继续发展。连接性，让大家都能够从互联网中获益，包括VR、AR以及下一个计算机平台，但AI在这些技术当中是最激动人心的，因为它嵌入了所有展示的产品当中，而且我们认为它也是最重要的长期带来改变的技术。 [ 11:26:37]
　　石峰：我也意识到并不是每个人都对于Facebook非常地熟悉，下面我将快速地介绍一下为什么AI对我们来说如此地重要。每天在Facebook上，我们访问页面的用户比中国的人口数还要多，而最受欢迎的产品就是这些用户希望能够和他们的家人朋友和社区进行连接，分享他们的生活，这就是我们的第一条分享。最受欢迎的产品，向大家展示一下故事发布，14亿的人都在这个平台上发布自己的故事。所以，整体来说，每人每年发布的故事数也是非常多的，整体每天Facebook一共有20亿多照片的分享。并且我们每天的生产量是以万亿计的，我们的数据以及人们喜欢什么，他们观看什么样的视频，以及他们如何去度过时间，这是对于培训AI系统以及技术来说非常重要的一点。 [ 11:27:17]
　　石峰：下面我再谈论一下我们过去的一些进步，主要是三个领域，人类和人工智能的连接，以及我们是如何组织和管理的，还有创新的方法和产品的进步。首先是我们容易误解的一个领域，我们认为并不是AI和人类对立的情形，比如我们的智能手机它可以帮助我们获取很多的信息，可以帮助我们与其他的人互联互通，人工智能也是一样的，它可以让人变得更加聪明，更加具有创造性，而且生产效率也会更高。当然我们面临的是能够有非常高速的宽带，要将人与机器连接起来的高速宽带，这样才能实现真正的互联互通。 [ 11:28:56]
　　石峰：第一步，我们要将这个信息传达给人，如果我们看一下人脑，30%是思考，70%是对于未来的一种于遇见和愿景，所以我们的大脑是一个非常有意思的测试的地方，比如当我们给他们戴上眼镜的时候，比如我们给他们戴上一个VR眼镜的时候，如果它是一个倒过来的界面的话，这个人也会摔倒。如果我们能够控制人所看到的环境，这样的话，我们就可以给他们很多不同的体验，这就是虚拟现实、VR眼镜，我们与一些开发者在这方面做了测试，它有四个摄像头，在我们的这个头盔上配有四个摄像头，我们让他们戴上眼镜之后，他们就可以看到一个完全不一样的世界。我们可以非常实时精确地向戴眼镜的人展示我们想要给它展示的细节内容。就像刚刚有一位专家所说的，一共有80亿个神经元，每个神经元以1000赫兹的频率激活人的，人脑有近100亿个神经元。 [ 11:29:17]
　　石峰：再来看一下数据，在我们的大脑里边每一秒钟就能够生成40到50分钟电影的成像、电影的数据，所以人的大脑是非常了不起的，它可以生成很多的数据。当然，当我们在讲话的时候是40到60比特/秒，如果我们要去预测人的大脑里边未来可能会想什么，我们需要做很多的事情。所以我们问自己的一个问题就是我们怎样才能够从人的大脑里面的信息直接给机器，我们与斯坦福大学进行了合作，这是我们之前做的一个测试，这位女士是没有办法来控制她的身体及其他部位的，她患了一种瘫痪病，所以我们就想让电脑能够听懂她大脑里的指令，我们给她带上了这样的设备，他可以通过大脑里的信息传达给机器，这个机器就可以帮助她去进行运作。 [ 11:30:31]
　　石峰：所以，人与机器之间的连通和沟通是非常重要的，我们有一个团队，有60个人，我们正在共同创建一个能够以每秒钟100次的速度的打字系统，这个打字系统的速度比人类在智能手机上输入速度要快5倍，这种打字的内容信息直接来源于我们的大脑。让我们来看一下关于人脑的一些研究，我们可以看到其实我们对于人类大脑的研究取得了很多的进步。比如我们也可以将一些芯片植入到人的大脑里面，这时候我们就知道人说话的时候，大脑里边会有什么样的反应，但这一研究并未实现大规模的研究，我们无法实行大规模的应用，所以我们来看一下我们的科研工作。我不会说得非常详细。在这里，它就像是一种光纤的激光，我们可以将它做成一个系统，可以通过大脑里面的信息和指令直接让机器打字，可以打出来你想要说的话，我们不需要说出来，我们只需要用大脑的信息给它进行一个传递即可。比如我在中国，我想要让一个远程的机器能够帮我打字，比如我在酒店的时候，我要喝水的时候，我说“我想要一杯热水”，然后他给了我一杯玻璃装的温水。所以，这样一个系统就可以听懂你大脑里面的指令，不管你说什么语音，它都能听懂，所以这是非常有趣的一个科研项目，但这个项目也需要我们非常长期的努力。 [ 11:32:26]
　　石峰：再来看一下怎样将AI成果运用在产品上，我们有一个超过100位博士的团队，他们就致力于去解决那些长期的关于人工智能的挑战，我们主要研究的领域，比如目前人类可以做得很好，但电脑做得不太好的，比如在理解这方面，今年这个团队也是好几次来到了中国去讨论这个项目，关于机器怎样自主学习，自己管理自己去学习。我们做了很多的努力，现在可以让机器变得更加地理性。我们还有更大的团队，他们也是一个人工智能的研究团队，我们将它称为应用型的机器学习。这种机器学习能帮助我们建立起相应的模型，他们主要是去研究非常简单的可扩展的解决方案。 [ 11:34:20]
　　石峰：在这里可以看到，这是我们的几大模型，比如有一些是关于图片和语音识别的模型，所有的Facebook上的客户，他们都可以从这些模型当中找到自己的需求。当然，Facebook上的每个人都在用人工智能的平台，我们一直都说Facebook是一个技术公司，我们50%的员工都是工程师，现在有25%的工程师都是AI的活跃用户。当然前四个工作流程被重用，而且人工智能在Facebook是一个非常大的业务，每天会有120万个训练模型，而且这个模型的数字是非常大的，每一天是120万，为什么会有如此大规模的模型训练？那是因为人工智能目前做得非常好，它可以将这些过往的经验非常好地进行吸收，也可以让客户得到更好的用户体验。 [ 11:35:43]
　　石峰：今年夏天，我之前在我女儿来到了中国成都、上海、北京等景点，这是我们所用的一个翻译功能，我们每天有超过40亿次翻译的现象，因为Facebook上的客户有很多不同国家的，有一些是用英文的，有一些是不同国家的，所以当我在发布一个英文的Facebook的动态时，我也想要中国的用户能够看懂，所以我们也提供相应的翻译功能。 [ 11:37:10]
　　石峰：去年，我提到了关于压缩这方面的进步，这是我们的一个例子，比如这一张图片里有这样的特征，我们可以将这些特征融入到我们自己拍的图片里面，这就像是滤镜的功能。我们可以看到，这上面有一些小的道具以及其他的功能，它可以添加到自己的图片上。还有一个责任，我们认为是非常重要的，一定要让客户非常地安全，让他们有一种安全感。所以我们也是用到人工智能来提升客户的安全感，我们会对他们所发布的每一条状态进行审核，当我们发现他如果有自杀倾向时，我们就会做出相应的解决方案，我们会帮助他们去联系他们的亲朋好友，给他们一个预警，告诉他你的朋友可能会有自杀倾向，所以这也是一个非常好的例子，可以让我们的用户更加地安全，来保护他们的生命。所以，我们不需要去依赖一个人来告诉我们他可能会有危险，我们可以通过人工智能的技术来预见到他会有相应的危险或他可能会有自杀的倾向。 [ 11:39:10]
　　石峰：我们可以自动地来提取这些信息，而且我们还可以自动地给这些发布危险信息的人或有自杀倾向的人发布相应的信息，所以人工智能可以帮助我们更好地获取数据，做出更好的解决方案，这是我们的进步，就是怎样地更好地处理图片图像的进步。我自己非常喜欢喝咖啡，这是我自己在Facebook非常喜欢的地方，这是Facebook大楼里的一个咖啡室。四年前，我们想要知道这个图像里到底有谁在；三年前，我们除了看人之外，还要看到有什么样的物体；两年前，我们要分析这些人在做什么，这是我们在整个视频里可以去分析这些人在做什么。一年前，我们又进了一步，我们将所有的人和物集合在一起，我们就知道他们在说什么，谁在这个视频里面，他们在做什么，他们说了什么话，我们还可以将他们说的话全部都翻译出来，这些数据都是可以为我们所用的。所以，从最开始的图像的识别和视频的识别，到现在我们可以识别出这么多的元素，并且将他们整合到一起，所以这是非常令人兴奋的一个进步，因为我们进步的速度非常快。 [ 11:40:47]
　　石峰：下面我想讨论一下Facebook对于小型企业来说也是非常重要的，我们最近在亚洲做了一个调查，46%的中小型企业都使用Facebook，他们都在Facebook上创业，我们帮助他们在Facebook上启动自己的业务。所以，Facebook对于中小型企业来说是能够扮演着一个转型升级的助动器。说到小型企业，其实小型企业非常擅长一件事情，他们在一些特殊的领域非常有建树，但他们的挑战就是和客户打交道。正如我们之前所知，这就是AI可以帮助他们的地方。因为中小型企业和客户的交流互动都是非常简单的，比如帮他们定航班或是你的预算是多少，你想要把客户送到哪里，什么样的航班，这些都是人工智能比人类做得更好的地方。 [ 11:41:25]
　　石峰：我们有两大信息和产品体系，我们也可以将AI嵌入其中，通过人机交互来解决中小企业的问题。在中国我们一直谈论供给侧改革，这里也是AI科技发挥作用的地方，能够帮助供给侧改革，帮助人们，帮助中小型企业获得更多的发展机会。这是一条很长的旅程，我们对于过去的进步感到非常地激动人心，我们的爆发性增长以及对于产品的更新与发展，但现在这些还有很长的路要走。另外一点激动人心的地方就是在过去，如果我们要在交通方面创新或健康、宇宙空间探索，我们必须要去创造机器人，这也是一个常态，我们需要不同的工具应用于科学领域。现在在Facebook我们也发布了一些论文以及开放了开源技术及平台，这也可以帮助业界的其他公司共同进步，这也是非常令人激动的。我们相信人工智能能够成为解决关键核心问题的解决方法，如自动驾驶汽车以及疾病诊断、宇宙空间探索、环境保护等，再次感谢大家。我是今天的最后一位主题演讲的讲者，我希望我提供的信息和数据对大家有所帮助，再次感谢各位的聆听。 [ 11:43:56]
　　圆桌论坛环节嘉宾：汉斯·乌思克尔特、托菲·萨利巴、余承东、汤道生、王小川。百度副总裁，AI 技术平台体系(AIG) 总负责人王海峰主持圆桌论坛。 [ 11:51:31]
　　主持人百度副总裁，AI 技术平台体系(AIG) 总负责人王海峰：拖菲·萨利巴带了一个手机，可能会有一些AI的演示给大家。我们今天的圆桌讨论就开始，首先我想请问欧洲科学院的院士汉斯·乌思克尔特，您在人工智能领域有非常丰厚的研究成果，不管是在德国、美国、中国，最近他的工作主要在北京开展，都取得了非常深入的成果。我想请问您认为人工智能在接下来会在哪些方面取得颠覆性的突破？ [ 11:52:56]
　　欧洲科学院院士汉斯·乌思克尔特：今天我们听到很多AI创造的奇迹，以及我们听到小意方面的AI，还有包括对于信息、图像的处理，为我们带来的益处。我们知道模式识别是基于两个系统，知识，理性的思维以及深度学习、机器学习，我们称之为狭义的AI，两者有非常紧密的合作。我们认为广义的AI可能还是需要20多年时间的发展，但是我们的知识面，知识的基础，比如说谷歌的知识的图像，还有维基百科的知识，这些都是可以应用AI的深度学习的，并不是说一下子把许多东西都放在基础架构里面，这个太多了。我们的人脑是非常有限的，我们的脑海中不可能有上百书，成千上万的词条，AI这个方面是比大脑更加强劲的地方，它能够更加深入的进行学习，我们可以获取各种领域的支持，使得它变得非常的强大，以及回答一些问题，包括超级智能等，甚至比人类更加的智能、聪明，现在至少还不能到达这个阶段。因为人类是有感知的，有欲望的，也有驱动力的，也有情感。情感能够把深度学习和情感连接起来，这个是机器所不能达到的，所以说人脑的模式更加的复杂。在广义的AI领域，接下来的几年会有更活跃的深度的用户。 [ 11:54:25]
　　王海峰：他提到深度学习也有很多的局限性，我认同他讲的知识和知识图谱也非常的重要。我们都谈到人工智能和行业的创新和融合，有一些行业是已经开始享受人工智能带来的红利，比如说金融行业，我之前也注意到您有一个观点，说是具有自主意识的人工智能在颠覆驾驶之前，先颠覆金融业，您能围绕人工智能如何去改变金融业谈一下你的观点吗？ [ 11:56:29]
　　PrivacyShell&TodaCorp首席执行官托菲·萨利巴：非常感谢，我一直会说这一点，AI在颠覆无人驾驶之前，会颠覆金融行业。我们也在见证着这一点，在不同的形式上，都已经见证到了，许多人可能在AI到来的时候都没有意识到，但是我们已经享受了它的一些功能、应用，包括自主AI，并不是由智能所控制的，它是自主控制的，它可以自我管理，自我生存，能够消费能源，能够雇佣人工，能够为自己辩护，能够完成不同的任务，能够深入的去进行一些颠覆性的学习。我可以给大家一个例子，已经有八年半的时间，将近九年的时间。就是自主的机器人可以应用到不同的行业，尤