GMIC 2017全球峰会（北京站）全览：AI机器人篇

2017-04-27 龙为科技 龙为科技

4 月 27 日，由长城会主办的全球移动互联网大会（GMIC）北京站在国家会议中心召开，这次峰会以“天·工·开·悟”为主题，邀请了众多行业领域的领军人物来参与。

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霍金（物理学家）主题演讲：让人工智能造福人类及其赖以生存的家园

不过，本次峰会上最值得关注的，则是大名鼎鼎的物理学家、剑桥大学教授史蒂芬·霍金（Steven Hawking）。在大会开始环节，远在英国的霍金教授以远程视频的形式，发表了题为“让人工智能造福人类及其赖以生存的家园”的主题演讲。

霍金教授的演讲全文，内容如下：

在我的一生中，我见证了社会深刻的变化。其中最深刻的，同时也是对人类影响与日俱增的变化，是人工智能的崛起。简单来说，我认为强大的人工智能的崛起，要么是人类历史上最好的事，要么是最糟的。我不得不说，是好是坏我们仍不确定。但我们应该竭尽所能，确保其未来发展对我们和我们的环境有利。我们别无选择。我认为人工智能的发展，本身是一种存在着问题的趋势，而这些问题必须在现在和将来得到解决。

人工智能的研究与开发正在迅速推进。也许我们所有人都应该暂停片刻，把我们的研究重复从提升人工智能能力转移到最大化人工智能的社会效益上面。基于这样的考虑，美国人工智能协会（AAAI）于 2008 至 2009 年，成立了人工智能长期未来总筹论坛，他们近期在目的导向的中性技术上投入了大量的关注。但我们的人工智能系统须要按照我们的意志工作。跨学科研究是一种可能的前进道路：从经济、法律、哲学延伸至计算机安全、形式化方法，当然还有人工智能本身的各个分支。

文明所提产生的一切都是人类智能的产物，我相信生物大脑可以达到的和计算机可以达到的，没有本质区别。因此，它遵循了“计算机在理论上可以模仿人类智能，然后超越”这一原则。但我们并不确定，所以我们无法知道我们将无限地得到人工智能的帮助，还是被藐视并被边缘化，或者很可能被它毁灭。的确，我们担心聪明的机器将能够代替人类正在从事的工作，并迅速地消灭数以百万计的工作岗位。

在人工智能从原始形态不断发展，并被证明非常有用的同时，我也在担忧创造一个可以等同或超越人类的事物所导致的结果：人工智能一旦脱离束缚，以不断加速的状态重新设计自身。人类由于受到漫长的生物进化的限制，无法与之竞争，将被取代。这将给我们的经济带来极大的破坏。未来，人工智能可以发展出自我意志，一个与我们冲突的意志。尽管我对人类一贯持有乐观的态度，但其他人认为，人类可以在相当长的时间里控制技术的发展，这样我们就能看到人工智能可以解决世界上大部分问题的潜力。但我并不确定。

2015 年 1 月份，我和科技企业家埃隆·马斯克，以及许多其他的人工智能专家签署了一份关于人工智能的公开信，目的是提倡就人工智能对社会所造成的影响做认真的调研。在这之前，埃隆·马斯克就警告过人们：超人类人工智能可能带来不可估量的利益，但是如果部署不当，则可能给人类带来相反的效果。我和他同在“生命未来研究所”的科学顾问委员会，这是一个为了缓解人类所面临的存在风险的组织，而且之前提到的公开信也是由这个组织起草的。这个公开信号召展开可以阻止潜在问题的直接研究，同时也收获人工智能带给我们的潜在利益，同时致力于让人工智能的研发人员更关注人工智能安全。此外，对于决策者和普通大众来说，这封公开信内容翔实，并非危言耸听。人人都知道人工智能研究人员们在认真思索这些担心和伦理问题，我们认为这一点非常重要。比如，人工智能是有根除疾患和贫困的潜力的，但是研究人员必须能够创造出可控的人工智能。那封只有四段文字，题目为《应优先研究强大而有益的人工智能》的公开信，在其附带的十二页文件中对研究的优先次序作了详细的安排。

在过去的20年里，人工智能一直专注于围绕建设智能代理所产生的问题，也就是在特定环境下可以感知并行动的各种系统。在这种情况下，智能是一个与统计学和经济学相关的理性概念。通俗地讲，这是一种做出好的决定、计划和推论的能力。基于这些工作，大量的整合和交叉孕育被应用在人工智能、机器学习、统计学、控制论、神经科学、以及其它领域。共享理论框架的建立，结合数据的供应和处理能力，在各种细分的领域取得了显著的成功。例如语音识别、图像分类、自动驾驶、机器翻译、步态运动和问答系统。

随着这些领域的发展，从实验室研究到有经济价值的技术形成良性循环。哪怕很小的性能改进，都会带来巨大的经济效益，进而鼓励更长期、更伟大的投入和研究。目前人们广泛认同，人工智能的研究正在稳步发展，而它对社会的影响很可能扩大，潜在的好处是巨大的，既然文明所产生的一切，都是人类智能的产物；我们无法预测我们可能取得什么成果，当这种智能是被人工智能工具放大过的。但是，正如我说过的，根除疾病和贫穷并不是完全不可能，由于人工智能的巨大潜力，研究如何（从人工智能）获益并规避风险是非常重要的。

现在，关于人工智能的研究正在迅速发展。这一研究可以从短期和长期来讨论。一些短期的担忧在无人驾驶方面，从民用无人机到自主驾驶汽车。比如说，在紧急情况下，一辆无人驾驶汽车不得不在小风险的大事故和大概率的小事故之间进行选择。另一个担忧在致命性智能自主武器。他们是否该被禁止？如果是，那么“自主”该如何精确定义。如果不是，任何使用不当和故障的过失应该如何问责。还有另外一些担忧，由人工智能逐渐可以解读大量监控数据引起的隐私和担忧，以及如何管理因人工智能取代工作岗位带来的经济影响。

长期担忧主要是人工智能系统失控的潜在风险，随着不遵循人类意愿行事的超级智能的崛起，那个强大的系统威胁到人类。这样错位的结果是否有可能？如果是，这些情况是如何出现的？我们应该投入什么样的研究，以便更好的理解和解决危险的超级智能崛起的可能性，或智能爆发的出现？

当前控制人工智能技术的工具，例如强化学习，简单实用的功能，还不足以解决这个问题。因此，我们需要进一步研究来找到和确认一个可靠的解决办法来掌控这一问题。

近来的里程碑，比如说之前提到的自主驾驶汽车，以及人工智能赢得围棋比赛，都是未来趋势的迹象。巨大的投入倾注到这项科技。我们目前所取得的成就，和未来几十年后可能取得的成就相比，必然相形见绌。而且我们远不能预测我们能取得什么成就，当我们的头脑被人工智能放大以后。也许在这种新技术革命的辅助下，我们可以解决一些工业化对自然界造成的损害。关乎到我们生活的各个方面都即将被改变。简而言之，人工智能的成功有可能是人类文明史上最大的事件。

但是人工智能也有可能是人类文明史的终结，除非我们学会如何避免危险。我曾经说过，人工智能的全方位发展可能招致人类的灭亡，比如最大化使用智能性自主武器。今年早些时候，我和一些来自世界各国的科学家共同在联合国会议上支持其对于核武器的禁令。我们正在焦急的等待协商结果。目前，九个核大国可以控制大约一万四千个核武器，它们中的任何一个都可以将城市夷为平地，放射性废物会大面积污染农田，最可怕的危害是诱发核冬天，火和烟雾会导致全球的小冰河期。这一结果使全球粮食体系崩塌，末日般动荡，很可能导致大部分人死亡。我们作为科学家，对核武器承担着特殊的责任，因为正是科学家发明了它们，并发现它们的影响比最初预想的更加可怕。

现阶段，我对灾难的探讨可能惊吓到了在座的各位。很抱歉。但是作为今天的与会者，重要的是，你们要认清自己在影响当前技术的未来研发中的位置。我相信我们团结在一起，来呼吁国际条约的支持或者签署呈交给各国政府的公开信，科技领袖和科学家正极尽所能避免不可控的人工智能的崛起。

去年10月，我在英国剑桥建立了一个新的机构，试图解决一些在人工智能研究快速发展中出现的尚无定论的问题。“利弗休姆智能未来中心”是一个跨学科研究所，致力于研究智能的未来，这对我们文明和物种的未来至关重要。我们花费大量时间学习历史，深入去看——大多数是关于愚蠢的历史。所以人们转而研究智能的未来是令人欣喜的变化。虽然我们对潜在危险有所意识，但我内心仍秉持乐观态度，我相信创造智能的潜在收益是巨大的。也许借助这项新技术革命的工具，我们将可以削减工业化对自然界造成的伤害。

我们生活的每一个方面都会被改变。我在研究所的同事休·普林斯承认，“利弗休姆中心”能建立，部分是因为大学成立了“存在风险中心”。后者更加广泛地审视了人类潜在问题，“利弗休姆中心”的重点研究范围则相对狭窄。

人工智能的最新进展，包括欧洲议会呼吁起草一系列法规，以管理机器人和人工智能的创新。令人感到些许惊讶的是，这里面涉及到了一种形式的电子人格，以确保最有能力和最先进的人工智能的权利和责任。欧洲议会发言人评论说，随着日常生活中越来越多的领域日益受到机器人的影响，我们需要确保机器人无论现在还是将来，都为人类而服务。向欧洲议会议员提交的报告，明确认为世界正处于新的工业机器人革命的前沿。报告中分析的是否给机器人提供作为电子人的权利，这等同于法人（的身份），也许有可能。报告强调，在任何时候，研究和设计人员都应确保每一个机器人设计都包含有终止开关。在库布里克的电影《2001太空漫游》中，出故障的超级电脑哈尔没有让科学家们进入太空舱，但那是科幻。我们要面对的则是事实。奥斯本·克拉克跨国律师事务所的合伙人，洛纳·布拉泽尔在报告中说，我们不承认鲸鱼和大猩猩有人格，所以也没有必要急于接受一个机器人人格。但是担忧一直存在。报告承认在几十年的时间内，人工智能可能会超越人类智力范围，人工智能可能会超越人类智力范围，进而挑战人机关系。报告最后呼吁成立欧洲机器人和人工智能机构，以提供技术、伦理和监管方面的专业知识。如果欧洲议会议员投票赞成立法，该报告将提交给欧盟委员会。它将在三个月的时间内决定要采取哪些立法步骤。

我们还应该扮演一个角色，确保下一代不仅仅有机会还要有决心，在早期阶段充分参与科学研究，以便他们继续发挥潜力，帮助人类创造一个更加美好的的世界。这就是我刚谈到学习和教育的重要性时，所要表达的意思。我们需要跳出“事情应该如何”这样的理论探讨，并且采取行动，以确保他们有机会参与进来。我们站在一个美丽新世界的入口。这是一个令人兴奋的、同时充满了不确定性的世界，而你们是先行者。我祝福你们。

谢谢

向霍金提问的八个问题：

创新工场 CEO 李开复：

互联网巨头拥有巨量的数据，而这些数据会给他们各种以用户隐私和利益换取暴利的机会。在巨大的利益诱惑下，他们是无法自律的。而且，这种行为也会导致小公司和创业者更难创新。您常谈到如何约束人工智能，但更难的是如何约束人本身。您认为我们应该如何约束这些巨头？

霍金：

据我了解,许多公司仅将这些数据用于统计分析,但任何涉及到私人信息的使用都应该被禁止。会有助于隐私保护的是，如果互联网上所有的信息，均通过基于量子技术加密，这样互联网公司在一定时间内便无法破解。但安全服务会反对这个做法。

猎豹移动 CEO 傅盛：

“灵魂会不会是量子的一种存在形态？或者是高维空间里的另一个表现？”

霍金：

我认为近来人工智能的发展，比如电脑在国际象棋和围棋的比赛中战胜人脑，都显示出人脑和电脑并没有本质差别。这点上我和我的同事罗杰·彭罗斯正好相反。会有人认为电脑有灵魂吗？对我而言，灵魂这个说法是一个基督教的概念，它和来世联系在一起。我认为这是一个童话故事。

百度总裁张亚勤：

“人类观察和抽象世界的方式不断演进，从早期的观察和估算，到牛顿定律和爱因斯坦方程式，到今天数据驱动的计算和人工智能，下一个是什么？”

霍金：

我们需要一个新的量子理论，将重力和其他自然界的其它力量整合在一起。许多人声称这是弦理论，但我对此表示怀疑，目前唯一的推测是，时空有十个维度。

斯坦福大学物理学教授张首晟：

“如果让你告诉外星人我们人类取得的最高成就，写在一张明信片的背面，您会写什么？”

霍金：

告诉外星人关于美，或者任何可能代表最高艺术成就的艺术形式都是无益的，因为这是人类特有的。我会告诉他们哥德尔不完备定理和费马大定理。这才是外星人能够理解的事情。

长城会 CEO 郝义：

“我们希望提倡科学精神，贯穿 GMIC 全球九站，请您推荐三本书，让科技界的朋友们更好地理解科学及科学的未来。”

霍金：

他们应该去写书而不是读书。只有当一个人关于某件事能写出一本书，才代表他完全理解了这件事。

微博用户：

“您认为一个人一生中最应当做的一件事和最不应当做的一件事是什么？”

霍金：

我们绝不应当放弃，我们都应当尽可能多的去理解（这个世界）。

微博用户：

“人类在漫漫的历史长河中，重复着一次又一次的革命与运动。从石器、蒸汽、电气……您认为下一次的革命会是由什么驱动的？”

霍金：

（我认为是）计算机科学的发展，包括人工智能和量子计算。科技已经成为我们生活中重要的一部分，但未来几十年里，它会逐渐渗透到社会的每一个方面，为我们提供智能地支持和建议，在医疗、工作、教育和科技等众多领域。但是我们必须要确保是我们来掌控人工智能，而非它（掌控）我们。

音乐人、投资者胡海泉：

“如果星际移民技术的成熟窗口期迟到，有没有完全解决不了的内发灾难导致人类灭绝？抛开陨星撞地球这样的外来灾难。”

霍金：

是的。人口过剩、疾病、战争、饥荒、气候变化和水资源匮乏, 人类有能力解决这些危机。但很可惜，这些危机还严重威胁着我们在地球上的生存，这些危机都是可以解决的，但目前还没有。

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创新工场李开复：人工智能时代的科学家创业

“创新工场”李开复推出新书《人工智能》（含视频）

在GMIC北京2017大会上创新工场董事长李开复的演讲核心是人工智能时代的科学家创业。李开复认为独立创业、技术授权、寻找商业合伙人共同创业和提供技术开源是四条科学家参与AI创业的有效路径。

在创业过程中，李开复提醒科学家们重要的是要扭转心态。李开复说，“科学家要扭转的第一个观点就是要接受客户用户就是上帝。放下崇高科学追求，有用有回报的技术创新才是重点。”

第二个科学家创业需要面临的挑战是及早布局金钱和人力资源。李开复表示，科学家有自己擅长的技术方向，但是自身短板也必须要补足，比如寻找到商业模式专家顾问、早期投资人都将助科学家创业如虎添翼。

其次，科学家要注意如何有纪律和效率的解决问题。“科学家都很聪明有创意，但一个问题衍生出10个方法并不解决问题。”在技术引领时代发展的环境中，李开复建议社会需要更完善的极致来激励科研创新，比如在报酬、声誉、资源和时间上给予科研人员充分的支持。（完）

以下为演讲实录：

霍金教授做了非常精彩的演讲，我认为人类有像霍金教授这样有远见的科学家，帮助我们的顶尖天才和世界最重要的政治家来帮我们策划一个更美好的未来是非常重要的。但是他提出的“超级智能”和“未来人工智能”碾压人类和要避免这个状况，我个人认为并不是一个可根据今天科学推测出的必然结果。当然非必然事件不代表我们不要关注它，还是要有聪明的人来想它，但我认为人工智能对于今天在座每一位最重要的意义应该是下面四件事情：

第一人工智能将创造巨大财富，让人类第一次有机会脱离贫困。第二我们要担心今天手中拥有巨大人工智能力量和数据的公司，他们用数据来作恶。第三看到人工智能将要取代50%人的工作（在未来10—15年之间），这些人怎么办，还有更重要的是教育怎么办。第四个是非常重要的话题，科学家尤其是人工智能科学家有什么使命有什么机会，是不是都要出来创业还是跟着霍金一起去寻找人类的未来。

我自己也是一个科学家创业，非常早的时候做了人工智能，我记得申请我卡内基梅隆博士时，作文就是申请人工智能+我们未来改造未来的世界，希望参与这个行业。1986年还没有AlphaGo、深蓝的时候，我写了第一篇文章，有关击败世界黑白棋冠军。1988年做博士论文，当时是第一个非语音识别，在《纽约时报》上有所报道。之后我进入苹果，这里可以看到一个很萌的照片，在《早安美国》节目上谈到了语音识别将如何进入主流，也被《华尔街报日报》报道，当天股票涨了2.5毛钱，后来跌回来了。所以我充满的信心，因为我做着各方面顶尖的人工智能工作，认为人工智能和其他技术，比如说虚拟世界即将步入主流，于是就从SGA公司做一个内部创业。当时我们做的是，能不能让每一个网页充满了3D，3D的游戏、动画让网页做得更精彩，让人们浏览的不是网页而是一个一个房间，一定程度上和今天的VR非常相似，这次创业非常失败，2000万美元的投入，100个员工，几乎全军覆没。从这个失败里我得到了一些教训，我想跟大家分享。

今天有一次在MIT演讲的时候，要求每一位讲者演讲完后留下一句话，我留下的那句话是——“创新固然重要，但不是最重要的，最重要的是做有用的创新”。科学家们往往会被自己的研究、自己酷的东西所打动，也认为他所看到的酷的东西是全世界人类所需要的。但是事实可能并不是这样。我们想的是3D有多酷，但没有想到3D硬件是否准备好，用户对3D世界有什么需求，为什么VC投资我们，怎么把创业做成有赚钱、有经济价值的创业，我基本错过了所有创业者应该走的路。我当年做的是顶尖研究，进入的是顶尖公司，做出的产品依然遭遇了滑铁卢，人工智科学家应该怎么想？其实本质上，科学家和创业者有非常大的不同，科学家追求的科研突破，创业者追求的是商业回报，科学家讲究严谨，科学家讲究速度，科学家要慢工出细活，而创业者要快速迭代，这六件事情往往是背道而驰的。而这6件事情中最重要的一件，是我读博士、做教授过程中，深深体会到在科研领域里每次问的第一个问题是什么，这件事情别人是否做过，是不是全新的，如果有人做过一定要看别人，看自己有没有增加的价值，增加的价值不如突破的价值大，所以每个科学家不断要求创新，所起创新是做前人所未做过的工作，这句话代表了科学、追求科学精神的一种含义。但是一个创业者，或者一个VC，他更重视的是什么？怎么样打造产品，怎么样产生商业价值。甚至在VC今天投资过程中，想想我们投的每一个团队冒了人才的风险、商业的风险、竞争的风险、执行的风险，我们非常不要再冒科技风险了，所以我们更宁愿看一个团队说：这个技术已经被证明了，只是把它应用在场景里。刚才两段话让大家看到了科学家本质和创业者、VC本质截然不同，一个仅仅追求做前人未做过的工作不考虑它有没有用，而只需要赚钱不希望冒科技风险，这两个通常走不到一起。而且走到了一起，科学家因为成年累月、在这样的文化和基因之下发展，可能会把公司带到一个不那么务实、或者不那么快速迭代，或者不追求做过，或者不专注，科学家很聪明，每个人有好多点子，一个创业公司每天出个点子公司会死掉，因为什么都做。所以精益创业之父STEVE BLANK帮助科学家创业，总结是科学家必须要小心，因为题目往往是冷僻的，没有多大市场；第二，选题跟风口有很大差异；第三，科学家不太愿意承认自己很可能不具备把技术霜叶转换成价值的洞察力和执行力。每个想创业的科学家都一定要真诚的问自己会否面对这些问题，我想你面对大家的时候希望保持自信，但是你自己应该知道，对你来说是不是一个问题。

当然，今天，科学创业大家了一个有史以来最好的时机，可以看到除了今天谈的人工智能之外，在区块链、生命科学、高能电视、细胞扩增、基因编程，几乎每个领域都是创业的机会，我在这里绝对没有打压科学家参与创业的意思，只是参加创业的时候一定要想清楚，过去那么多科学家包括自己碰到的死穴怎么去避免，有成功的案例我的朋友李博士创造了有价值的公司，国内也会看到很多类似的公司。但看到更多的是教授恪守他的岗位，美国谷歌就是典型例子，斯坦福和谷歌两个创始人的教授，没有参与，但技术授权有3.4亿美金，这是一个模式。

谈到AI创业，为什么AI需要AI科学家？每一个时代的科学公司都有做这样的创业，互联网时代注定是被海龟创业，因为海龟在国外看到了互联网的崛起带到中国。移动互联网应用方面注定是产品经理的创业，因为这个时代我们需要快速迭代产品，因此使那些既懂技术又懂用户和市场的人成为时代的傲儿。在O2O时代，把地面销售和后台技术整合起来，这是我们需要衡量的。美团、滴滴就是这样的搭配。

人工智能时代来到了，最核心的、最需要的一定是AI科学家，因为今天AI技术还没有进入主流，AI平台还没有产生，因此AI应用还不能井喷，只有少数手中掌握着如何把AI应用起来的科学家能够创业。但这些科学家有刚才讲的所有科学家的特点：追求创新、写论文、不太知道市场。大部分科学家的创业，在中国都是在做人脸识别，做计算机识别，在座的张宏江博士是这方面的是鼻祖，他的徒子徒孙每个人都在做人脸识别工作。这一定程度上看到我们的科学家是缺乏想象力的，人工智能有那么多的应用，人脸识别绝对不是最好的一个，科学家需要一个懂企业销售的人跟他们搭配，才能碰撞出真正的超级独角兽的AI构思。AI本身不是一个消费者的应用，当然BAT非常幸运的应用在消费者，但我们AI创业不能自带流量，没有流量和数据有什么用？所以做出来的AI还是给企业应用，企业金融、医疗有数据，我们结果他的方案，在他的公司需要企业销售，需要懂AI的解决方案，这才是一个黄金搭配来解决AI创业。所以AI科学家的参与是非常重要的。

AI最大突破是七年前深度学习。我们可以理解深度学习是一个超级EXCEL表，很多数据丢进去以后，再丢一个数据，就能够做出预测、判断或者分类，很多脸丢进去就认识谁是谁，很多棋盘、一次一次围棋比赛丢进去就知道下哪一步棋，很多淘宝商品和用户丢进去，就知道你想买什么了。所以未来的AI肯定可以知道你今天晚上想吃什么，比你更知道；知道你去哪里度假，比你更知道；甚至在座未婚的可能喜欢什么样的配偶比你更知道。这就是一个先知的、对未来能够做非常强大预测的AI。AI在这个阶段是单领域大数据驱动的引擎，可以把它认为是一个黑核，可以进入各种领域。AI扩张一定会经过下面三个阶段。

第一个阶段，把已有的大数据用起来，BAT在用，今日头条、快手、滴滴、美团都在用。另外，金融领域可以用，比如我们投资的智融集团的用钱宝，一个月放出30亿的贷款，因为可以把已有的数据、用户数据激活做小额贷款，还有医疗。第二个阶段是把没有的数据收集起来、上传起来，用各种摄像头把人脸收集起来，收集了500亿张人脸，所以随时识别300万张人脸，这不是一个人类的功能，而是超人类的功能。第三个是无人驾驶的机器人时代的来临，从工业走向商业走向家机器人，从2到3、4，走向全方位的无人驾驶。这是我们投资的聚石科技。这三步曲大概是未来五年、十年、十五年的蓝图。刚才霍金描述的未来是真实的，不太确定的是AI会否有意识、人类情感、掌控人类、做我们的工具、会否自我重新迭代、自我重新重写等等，这些是未知的，但已知的可以推出这些应用。应用推出来以后会产生巨大结果、产生巨大价值，国家征税，取代大量的工作，这些工作可以用大量的征税补助下岗人重新训练自己，以改造教育。

所以人工智能时代对经济有巨大改变，50%下岗人该怎么办，未来教育该怎么办都是我们需要解决的问题。（PPT图）从12点这边逆时针转，红色是必然被取代的工作，绿色是被修改的工作，黄色是暂时还不能取代的工作，转到最上面是最难取代的工作，能取代和不能取代很容易解释，能取代的就是大数据可以针对一个目标函数做一个决策，比人更好的决策，那你就可以取代了。大部分工作都是这样的。绿色代表，是当有一天机器比医生可以做更好的诊断，但机器是冷冰冰的，医生可以包装一个人性化的接口，让病人得到安慰，让安慰剂起效应启动，使病人存活和心理感受更好。右边这些是现在人工智能还不能做的，包括艺术、人类学、管理者、决策者，更包括最大的发明家。所以AI时代的人才结构，我们看到有大量的服务型人才，包括罗辑思维说的叠衣师、爱心陪伴，人的爱是不能被机器取代的。往上是会把人工智能当作工具的人，比如说医师变成AI工具和人的过渡者，再上是发明每一个领域的新技术掌控者，再上是跨领域的工作者，懂很多领域。当然最最顶尖的就是发明新的AI，掌控AI，他们写人不但是最聪明的最懂技术的，而且抱有最大的科学技术革命。

AI怎么参与？有四条路子，从走下角讲起来：第一，自己撸起袖子做创业，这个最困难，因为科学家本质是创新，而不是创造商业价值。往下找个商业合伙人一起看。右上，留在学校，继续做创新，把技术授权出去，让学生或者别人做，这是我大大鼓励的。最后一个是提供开源，发布数据和内容。今天AI科学家苦于没有BAT手中的数据，希望用更开源的方法把手中的工作做出来。所以真的希望鼓励科学家，看清楚学家才是科研的净土，不要因为能够赚钱就加入到公司或者创业。顶尖科学家是我们稀缺的资源，希望你们恪守自己的岗位，把技术推到更高的一个层次，深度学习只是人工智能的第一步，未来还有很多机会。恪守自己的科研岗位也会得到商业价值，比如经过技术授权。如果你决定创业，也希望你能够了解，创业的话就要知道客户才是上帝，需要知道怎么样去拿最有价值的VC钱帮助你补足短板，比如创新工场，要能够有纪律、有效率的解决问题，而不是一个又一个问题的提出，不是提出问题，而是解决问题，解决的时候重视效率，做你擅长的事，找合作伙伴，补足你的短板。

作为社会，必须做很多事情让教授既能得到利益，也能得到名声，还能够做有趣的创业。在报酬方面，让整个研究界提高科学家的报酬。在生育和大奖方面，比如图灵奖和科学奖都是很好的支持。资源方面应该给更多的数据，不仅让BAT有最大的数据，教授也有最大的数据。时间上要思考怎解决不浪费时间的问题。斯坦福用技术授权的方式，CMU让教授创业是占股份的方式，这都是非常好的方式，国际上尤其在中国都要好好思考，怎么样把土壤做得让创业者能做他们擅长的事，让科学家做他们擅长的事，让两者有机的结合，而不要强逼每个科学家都一定要出去创业。

所以结论是，科学家挺苦逼的，非常重要，我们应该以珍惜国宝的态度支持顶尖的科学家，谢谢大家。

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百度总裁张亚勤：人工智能如何在商业世界中尽快落地

李开复、张亚勤、张宏江纵论：中国AI的前景，未来需要怎样的人才

4月27日，GMIC 2017（全球移动互联网大会）北京站开幕。三位前微软人——李开复、张亚勤、张宏江齐聚一堂，主要探讨了AI的未来的发展前景、中国在AI领域的优势、以及AI人才的战略布局等问题。

AI未来的前景如何？

李开复：AI的主要应用领域是金融、医疗和无人驾驶。’

张亚勤：AI技术的未来是生物和数字智能的融合。

张宏江：如今是互联网+，未来是智能+。

中国靠什么引领AI时代？

张宏江：高质量的大数据，高质量的AI人才。

AI时代需要怎样的人才？

张亚勤：需要数学好、编程好、态度好，要比机器学的块。

李开复：做综合性的人才，学会把AI当做工具去使用。

以下是整理的现场对话：

AI未来前景如何？

高欣欣：人工智能对我们的生活产生了这么大的影响，再往后看19年后的未来会是什么样的呢？您又将为这样的未来做什么样的布局呢？

李开复：我们现在是一个VC投资机构，还有一个是工程院，所以我们看的可能是10年后，19年后的事情还是要让霍金教授和学者们来推测。如果看未来这十几年，我们的机会肯定是把已有的数据拿来用。比如BAT、滴滴、美团等互联网公司已经用的很好了，但是中国还有很多新的公司，新的独角兽，每年几十个独角兽里可能有一半会有千万级别的用户，他们的千万级别的用户都是需要AI的，用AI来做运营，用AI来了解用户，用AI来变现，有AI跟没有AI的公司是巨大的差别。比如我们最近看到崛起特别快的几个公司，背后都是有AI科学家的，比如今日头条、快手。所以我觉得互联网公司用户做大了，然后可以使用AI，这是第一个机会。

第二个就是金融行业。其实AI就是利用大量的数据来做一个推测，金融领域本来就是人类创造的数字游戏，所以用起来特别的顺。而且金融领域是有对错的，你的股票跌了没有，你的贷款还了没有，这些问题的回馈可以帮助AI做的更好，甚至取代人类。我们看华尔街的很多交易员已经消失了，未来写报告的、做投资的，做风控的，做征信的，做保险的都会被取代。从商业回报来说，我们可以看到很大的行业机会。

更伟大的是医疗。如果肿瘤识别、CT识别、病理切片识别等可以做的更好，这个毫无疑问是对人类最有意义的，甚至可能消灭癌症。这个领域的挑战是数据不聚拢，有各个医院的防火墙，还有病人的隐私问题。

最后是无人驾驶。今天无人驾驶为什么没有做好？一方面是科技还不够，一方面是还没有足够的数据。我们要想尽办法做无人驾驶，无人驾驶这个事情不能说去撞几个人就有负面的数据了，怎么样去虚拟的学习而不要伤害人命，这些问题需要解决。还有就是成本太贵，但是这些问题终会解决，一旦解决了以后，一辆无人驾驶是可听、可看、可动的，当我们的传感器变得够便宜了，同样的技术会进入到机器人的领域，就进入了一个自动化的时代，这是15年，比你要求的19年差4年。

高欣欣：感谢。我想请教亚勤老师的问题有两个关键词，一个是落地，一个是战略。对于大公司和创业公司来说，人工智能技术如何在商业世界里面最快的落地？在落地过程中，大公司、创业公司应该注意什么样的战略？

张亚勤：刚才讲到AI的落地，对大公司小公司确实是需要不同的战略，不同的打法。大的公司有资源，有数据，有规模，有技术能力，可以打一个大仗。创业公司更需要聚焦，开复刚才讲的相当好。比如百度是比较大的公司，我们把未来十年二十年压赌在人工智能上，现在很多公司说我们AI公司是讲故事，但是在百度，从李彦宏到陆奇到我本人，未来公司资源技术都压在AI上面。

我们的打法首先是要做一个人工智能时代的操作系统，PC时代是Windows，移动是iOS，我们要做人工智能时代的Windows或者iOS。第二点，操作系统它本身没有应用、没有场景，是没有用的，所以我们会关注个重要的场景，一个是消费者，一个是家庭，一个是车。另外是商业，我们用百度云作为一个平台，上面会有医疗、交通、教育、物流这些垂直的行业。

做一个操作系统，在上面建立生态，和整个产业去合作，比如最近我们和很多家电企业、很多车厂都有合作。对我们来讲，开放的平台很重要。我们最近有几个开放平台，一个是AI的开放平台，里面有很多算法，很多模型，有数据，开发者可以使用。另外是一个智能驾驶的开发平台，这里面有十几种核心的技术，开放给产业，里面有很多数据，有API，包括有高精的地图和定位技术和数据，希望这个产业能使用这个平台，加快智能驾驶发展的步伐。

小公司是完全不一样的，小公司不可能做操作系统，或者一开始就做一个平台。这个时候选一个场景，选一个应用，用技术做差异化，真正落地的时候有很多工作要做。我经常讲AI是系统工程，从数据到模型到整个解决方案，都需要一个过程，是一个系统工程。可能10%的是算法，20%是平台技术，70%是落地的过程，这个相当重要。

高欣欣：既然要做一个操作系统，技术永远是手段是工具，您是如何看待AI技术发展的未来呢？

张亚勤：要很长的时间。我简单总结一下，刚才开复讲到是深度学习，未来是深度的算法，可能会和别的东西相结合。比如人怎么样更好的对大脑有更多的理解，怎样把这个模型用到我们现在的深度学习里面。另外要做一些人不能做的事，比如最近一个网络算法是声称对抗网络，它其实可以做一些大脑做不了的事，如果我们所做的事就是去模仿大脑，也没有意义。我们已经有人类了，我们要做一点新的事情。

另外一点，如果说未来的趋势，我认为是融合，是生物和数字智能的融合，现在有很多这方面的研究。还有一个是量子计算，量子计算大家觉得是天方夜谭，但我觉得五到十年内会真的变得更加有用。而且量子计算会改变我们人工智能很多的算法，所以说我觉得很多很有意思的事情都会在未来的五到十年内发生。

中国靠什么引领AI时代？

高欣欣：接下来要问的是张宏江博士，您最近常说一句话，说AI是中国引领世界的机会，我问您的问题就是在世界大范围下的中国机会，您是如何看待的？为什么您这么强调AI是中国引领的机会呢？我们中国的公司有没有机会成为世界级别的独角兽呢？

张宏江：刚才亚勤和开复讲到，我们看AI看两块，一块就是数据本身，随着互联网二十多年的发展，随着物联网逐渐普及，今天我们能获取的数据是十年前、五年前、甚至三年前都不可想象的。而且这些数据量跟以前不太一样，大部分是通过互联网形态来获取的，有相当好的精准度，可以很好地跟踪。这些数据本身可以作为很好的所谓的燃料，输入给人工智能，这是我想说的第一点，我们谈到AI的话，第一点最重要的前提条件是数据，而中国的数据是如此之多。

第二块就是人工智能其实和其他做任何一个新的技术一样，那就是人才一个核心点。如果你看一下过去十年AI这个领域中国的研究人员数量的增长，无论是在中国大陆的还是在海外的中国人的数量，总数已经开始超过其他国家，从14年开始已经超过了美国。也就是说总体的数量已经很大了。所以我们中国有了两个核心点，一个是高质量的大数据，一个是高质量的AI人才，这是我说为什么中国在AI这个领域是有一个非常好的引领全球的机会。

在过去的五年里，我们已经看到，在移动这个领域，中国的应用导向在移动互联网已经引领了世界潮流，我相信在AI这个新的领域里面，中国如果抓住这个机会，依然可以像在移动互联网一样，引领世界潮流。而且这次跟移动互联网不太一样的地方在于，这次我们在技术上也有课能引领世界潮流，也能抓住这个机会，因为我们人才储备相当丰厚了，这是我为什么对中国在AI这个浪潮中如此有信心一个根本的原因。

AI时代需要怎样的人才？

高欣欣：既然谈到了人才，现在我们人工智能领域很多科学家走出了实验室，进入到了产业，甚至成为了创业者，他们这么做是可以理解的，可是这也引起了行业一个担忧，因为人工智能还有很多需要突破的技术，所以需要做基础研究的人才，大家就特别担心出现断层，您是怎么看待这个问题呢？

张宏江：这是一系列的问题，在座的我们三位其实都完成了从科学家到管理者到企业家的转型。我们起了一个大早，赶了一个晚集，做语音识别做的太早，三十年后才开始进行使用，让我们高兴的是我们的学生，我们学生的学生，正在成为今天这个领域的主流。刚才说到的，在AI这块其实中国有很大的优势，中国有很多的人才，过去二十年也在很大程度上归功于微软研究院积累了一批世界一流人才，我觉得在我们人才积累这块是非常好的。

这次AI大潮跟以前有一些不同的地方，就是在互联网经过二十年发展以后，我们提出一个概念叫做互联网+，这是今天AI在过去热了这几年以后，很快大家认识到AI是一个赋能者，未来我们看到的是智能+，AI会帮助人，会替代人，会超过人。但是它的切入点是从应用开始切入的，在这块我们科学家创业的时候，在完成从科学家到企业家到创业者这个转型过程中，可能要花更多的时间看运用，从运用的角度来切入。这是一个从科学家到企业家中间一个很重要的转变，就是把你的思考从我是不是最新，我是不是对于现有的技术有些突破，转变成我的技术能不能实用，能不能为用户带来便利，能不能创造更大的效率。这是思考的一个转变，完成这种转变，才是真正完成从一个科学家到企业家的转变。

随着过去三十年的经济发展，科研水平的提高，人们对自己实力的自信，加上中国如此多应用的场景、应用的机会，我们的科学家一定会和商业市场很结合，真正能够做出一些非常好的新公司出来，从这块来讲我是非常非常有信心。而且我觉得我们不需要担心科学家都去创业，因为实际上这些创业成功的科学家，他们会带来更多的数据，带来更多的机会，让很多人能够发现一些更好的问题，从而作出更好的研究。同样也有一些科学家创业两三年，发现自己更喜欢安静，更喜欢做研究，可能回到学术界。科学家出来创立的公司，会给学生提供更好的实习机会，这是非常好反馈过程。

高欣欣：接下来请教张亚勤博士，我要问的是人才战略。在整个人工智能行业里面，大家都在抢人才，如果你有野心，人才战略已经变成了最重要的战略之一。对于那些有野心的创业公司，或者是大公司，您觉得人才战略应该如何布局呢？

张亚勤：当时在微软研究院的时候，我们讲要“三好学生”：数学好、编程好、态度好。我想在AI时代也是同样的，可能更加重要。数学好，现在AI里面用了许许多多的数学基础，包括线性代数、优化的理论、统计学等，我们中国学生其实是很有优势的；编程好的话，刚才讲到要去落地，去实施；态度好也很重要，特别是在技术快速发展的时候，大家要快速的学习，其实在IT在互联网这个领域，五年前十年前的知识基本没什么关系了，很多新的理论算法都是在过去这几年，每周每天都要学习。

我在斯坦福告诉学生们，我说机器在学习，你必须要学得比它快，否则就会被机器所淘汰。刚才宏江讲中国AI人才量很多，我在斯坦福去做了一个演讲，这个演讲结果有一半以上的同学，可能80%是中国的学生，其中一半以上都是在做深度学习。这也是个问题，现在大家都去一窝蜂做深度学习，可能也是有一些重复性。我想未来可能研究也好，专业也好，要看重一些交叉学科。比如斯坦福现在有一个学科，把物理学和计算机科学交叉的一个新的专业，还有人脑科学和计算机科学，包括量子计算，这些都是未来要发展的方向。

高欣欣：接下来要问开复博士了，霍金教授说当技术发展快过了人的发展，快过了社会的发展，必然会激化一系列的问题，很多职位被机器替代的时候，这个时候对人的要求就变得特别高了。您觉得对于我们每个人来说，深处这个巨变的时代，怎么提高自己，快速规划自己，适应甚至享受这个巨变的时代给我们的极致体验呢？

李开复：很多人提到AI对人类全面超越时，我们就完蛋了，不是这样的，做任何事情必须要知己知彼，我们要了解深度学习是什么事情不能做的，我们人类把时间放在这些方面，还是有很多机会的。

从最深的开始讲，刚才谈到的人工智能时代起来了，一定要有管AI的人，这些顶尖的AI科学家他们肯定是要做的很深，做的很棒，因为他们不但要做技术，还要确保AI不能失控。

第二，在任何领域顶尖的人都会存在的，最厉害的医生、最厉害的律师、最厉害的人类学家、历史学家都有机会，即便现在AI可以写稿子了，但是他们写的都是那些体育赛事、财报等，真的去写出像龙应台这样的作品，是做不出来的。还有艺术创作，AI是并不擅长的，因为美不是一个非常客观，要不然就有，要不然就没有的状态，所以这个训练很困难。

还有综合性人才很重要，AI学习是一个领域一个领域的学习，学习下围棋，学习买股票，学习风控，并不能综合性的考量各种事情，比如一个地球学的专家加上一个化学的专家，可能会知道以后怎么去处理垃圾。或者是一个非常懂国际政治的人，懂中美关系的人，又懂得经济发展，把AI当做工具，他这个人不会被取代。还有善于用AI做工具的人，以后的医生只靠自己在医学院学肯定是不够的，他要知道未来的医学工具是什么，就像今天我们不用Word、iPhone是不能生存的，未来医生要掌控AI的工具。但是最大的一批人肯定要走向服务业，因为人与人之间打交道，人与人之间的交心，这些过程中表达的爱是机器学不来的。

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