我了解到在座的同學(xué)基本上都是信通學(xué)院的，你們對人工智能技術(shù)應(yīng)該非常熟悉，那么我想問，身處在現(xiàn)在這樣一個人工智能時代的中心，我們這些做技術(shù)的做研發(fā)的，到底應(yīng)該怎樣去看待這個時代，我們到底應(yīng)該給自己提一些什么問題？可能會是一些非常世俗的問題，比如人工智能能不能給你找到女朋友，能不能根據(jù)研究每個人的一些特征、習(xí)慣、喜好，然后把茫茫人海中的男女做一個速配。或者能不能讓計算機(jī)炒股，讓計算機(jī)去收集更多大盤以外的信息，讓計算機(jī)給你建議買哪支股票，賣哪支股票，這是對我們每個人以后的個人歷程和人生積累都非常重要的一些話題。

其實(shí)，還有一個對每個人來說都很重要的話題——找工作的問題。現(xiàn)在市面上宣稱自己做人工智能的公司，不說成千上萬也得有好幾百家，你們是不是有些人手里已經(jīng)拿了非常多的宣稱自己是人工智能公司的offer？那你們有沒有問過自己這樣的問題：這些公司宣稱自己是人工智能公司，他們真的是人工智能公司嗎？在今天這么一個人工智能時代，到底誰是真的人工智能創(chuàng)業(yè)者，誰是假的人工智能創(chuàng)業(yè)者，我們又該如何理解這些問題？

其實(shí)我今天來，非常想跟你們聊一聊剛才我說的這幾個非常世俗，但也非?，F(xiàn)實(shí)的問題，我不知道你們心里是不是也想知道這些問題的答案。

什么是人工智能？

我們在問“什么是人工智能”的時候，我相信在座學(xué)技術(shù)的各位對人工智能的理解不會有太大偏差。但是現(xiàn)在大量的沒有技術(shù)背景經(jīng)驗(yàn)的人，比如你創(chuàng)業(yè)之后可能接觸的商務(wù)合作對象、客戶、老板，他們很可能并不懂人工智能，他們腦海中的人工智能，要么是機(jī)器人，要么是科幻電影中毀滅人類的終結(jié)者。如果你的老板相信，人工智能是一個會毀滅人類的東西，因此拒絕所有人工智能，那在你加入這家公司之后，又該如何更好地去說服你的老板，告訴他今天的人工智能是能真真正正解決問題的工具性的東西？

如何向普通人講解人工智能，如何讓普通人接受人工智能，這其實(shí)也是為什么開復(fù)和我要寫一本科普性的書《人工智能》的原因，這本書的主要目的就是讓普通人能從一個科學(xué)的、合邏輯的角度去認(rèn)識今天的人工智能到底是什么樣的。

講一個高考的例子。今天是高考的日子，有好幾家公司聲稱做出高考機(jī)器人要參加高考，并說要拿到及格線以上的分?jǐn)?shù)。從技術(shù)角度出發(fā)，高考機(jī)器人能不能達(dá)到足夠的分?jǐn)?shù)，你們應(yīng)該有一個自己的判斷。這到底是一種技術(shù)的突破，還是一種商業(yè)的炒作，我們都需要科學(xué)地、理性地去分析，而不僅僅是通過看新聞報道來斷定。很多普通人并不是用一種符合科學(xué)規(guī)律的眼光去看待這些事物，只是看到今天有一個高考機(jī)器人，他們就說，哎呀以后我的孩子可能要輸給機(jī)器人了，這怎么辦呀！

一個高考機(jī)器人需要哪些人工智能的技術(shù)，你們應(yīng)該知道：它可能需要把視覺試卷理解為數(shù)字表達(dá)的機(jī)器視覺的算法，它可能需要基于以前的題目來積累經(jīng)驗(yàn)和規(guī)律的一種機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，需要對題目做一些規(guī)律性的解析，通過規(guī)則把題干轉(zhuǎn)化為計算機(jī)認(rèn)可的邏輯表達(dá)的算法，需要不同學(xué)科的知識推理算法等等。不同類型的題目在人工智能領(lǐng)域都是一個專業(yè)的研究方向，每個研究方向現(xiàn)在國際上都有標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)集，都有標(biāo)準(zhǔn)的論文和相關(guān)的學(xué)術(shù)會議。你們看每一個方向的研究論文處在什么樣的水平，就會知道如果我現(xiàn)在讓一個人工智能機(jī)器人去做一張高考試卷，它能做到什么樣的水平。我覺得，技術(shù)人員最好的地方就在于，我們可以從原理的角度用邏輯分析一個問題到底是真還是假，是好還是差。

人工智能就在我們身邊

對普通人來說，他們很難發(fā)現(xiàn)人工智能已經(jīng)滲透到我們生活的方方面面。其實(shí)，拿出手機(jī)，我們就能看到幾乎每一個應(yīng)用程序都有它的身影。我問大家一個問題，人工智能到底為哪些公司帶來了最大的利益？它所帶來的商業(yè)應(yīng)用中，賺錢最多的到底是哪一個細(xì)分領(lǐng)域？

答案恰恰是我們非常熟悉的互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，比如說Google、百度這樣的搜索引擎。

很多普通人對這個問題的認(rèn)識是非常含糊的。他們覺得搜索引擎還是處在他們所理解的很落后的狀態(tài)，像十年前我們還是在用基于規(guī)則的排序來做搜索引擎，而 Google在六年前就已經(jīng)在內(nèi)部開始了全面向人工智能領(lǐng)域的轉(zhuǎn)型，就開始把核心算法全面變成機(jī)器學(xué)習(xí)算法，遠(yuǎn)遠(yuǎn)早于AlphaGo的問世。 2011年以后，Google和百度幾乎同時全面轉(zhuǎn)向機(jī)器學(xué)習(xí)，讓機(jī)器自己去學(xué)習(xí)規(guī)則，設(shè)計排序的方法，然后讓用戶的反饋去改善模型，調(diào)整模型中的每一個參數(shù)，使搜索引擎的排序結(jié)果越來越好，這帶來的只有一個結(jié)果：給搜索引擎帶來更多的金錢收益。

當(dāng)搜索引擎全面人工智能化之后，其實(shí)也意味著，人工智能在移動互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的地位將是不可撼動的。你們可以看到移動互聯(lián)網(wǎng)的明星應(yīng)用，比如今日頭條——一家崛起得非常快的公司，當(dāng)這樣一家公司僅憑一個非常簡單的移動端產(chǎn)品，迅速攀升到可以與百度相提并論的地位時，你們不得不承認(rèn)這家公司的技術(shù)是有一定的領(lǐng)先性的。它的技術(shù)領(lǐng)先關(guān)鍵就在于它關(guān)于內(nèi)容組織的算法，關(guān)于內(nèi)容排序，關(guān)于個性化推薦的算法都使用了人工智能。在這個意義上，今天所有互聯(lián)網(wǎng)移動端的產(chǎn)品，如果還不考慮人工智能，不考量AI驅(qū)動的排序推薦、用戶匹配、個性化等技術(shù)，那你的產(chǎn)品一定會馬上落后于時代。

今天這個世界，已經(jīng)在非常多的領(lǐng)域看到人工智能的身影，但這些表現(xiàn)其實(shí)是不為普通人所理解的。學(xué)技術(shù)的人都知道，人工智能在移動互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)大潮中到底起到了什么樣的作用。如果你們以后有機(jī)會加入移動互聯(lián)網(wǎng)公司，那一定要記住，在今天這樣的人工智能時代，永遠(yuǎn)不要滿足于只建立一個商業(yè)模式，一個應(yīng)用程序，一定要想一想人工智能技術(shù)能在你的應(yīng)用流程中起到什么樣的魔術(shù)劑的作用。

人工智能的三次浪潮

人工智能歷史上有三次熱潮：第一次浪潮是在人工智能剛提出的十幾年，產(chǎn)生了非常多的流派，現(xiàn)在都成為了歷史，只有一個連接學(xué)派變成了最火的深度學(xué)習(xí)。第二次浪潮的時候，出現(xiàn)了深藍(lán)，在1997年戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫那一年，當(dāng)時我也非常震撼，有點(diǎn)像你們在學(xué)?？吹紸lphaGo一樣的感覺，我們當(dāng)年沒有這么多報道，我還花了很大的精力去查深藍(lán)相關(guān)的論文和實(shí)現(xiàn)方法。

人工智能經(jīng)歷的三次熱潮本質(zhì)還是有些不同，前兩次很快就跌入低谷。比如1997年深藍(lán)戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫，實(shí)際上整個90年代人工智能在語音識別，模式識別，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域都取得了非常大的進(jìn)步，但是結(jié)果卻達(dá)不到一個可用的標(biāo)準(zhǔn)，最終使用的場景滿足不了用戶的使用需求，所以非?？斓氐涞凸取Ｉ钏{(lán)戰(zhàn)勝了卡斯帕羅夫也僅僅是下一盤棋而已，和我們說的創(chuàng)業(yè)、產(chǎn)業(yè)、商業(yè)模式完全不是一回事。

當(dāng)2006 年之后，深度學(xué)習(xí)發(fā)生了復(fù)興，我們在語音識別和模式識別上發(fā)生了突破，尤其是AlphaGo在圍棋上取得了這么好的成績，所有人都會問一個問題，第三次人工智能的浪潮會不會像前兩次那樣很快跌入低谷？做技術(shù)的人知道2012年的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么樣的，知道它從一個什么樣的層面發(fā)展到了另一個什么樣的層面，比如它在2015年參加ImageNet大賽時已經(jīng)達(dá)到了152層。從結(jié)果上看，機(jī)器的視覺能力已經(jīng)突破了人眼的能力極限。在這樣的場景下，今天的人工智能可以滿足人的需要，這才是第三次熱潮和前兩次的本質(zhì)的不同。我們從技術(shù)的角度可以下這樣一個結(jié)論：今天的人工智能才是真正有用的人工智能。我們并不是否定前幾十年大師的研究成果，我們是說直到今天，人工智能才達(dá)到了人的一個心理閾值，才真正能夠具備商業(yè)價值，才能成就商湯科技、曠視科技這樣的明星創(chuàng)業(yè)公司。

真正的人工智能就是大數(shù)據(jù) 深度學(xué)習(xí)，它不是可以交流感情的機(jī)器人。在有大數(shù)據(jù)有深度學(xué)習(xí)的地方，就有我們?nèi)斯ぶ悄艿挠梦渲亍?/strong>

Google就是這個世界上最大的大數(shù)據(jù)存儲庫和最大的人工智能中心。比方說，Google數(shù)據(jù)中心在地球上是一個非常另類的存在。我有幸進(jìn)去過一次，感受就是自己確實(shí)到了地球以外的一個地方，覺得這個世界是與眾不同的。Google一個數(shù)據(jù)中心可能有幾萬、甚至幾十萬臺機(jī)器，它們需要耗散大量熱量，所以我去的那家數(shù)據(jù)中心有一個非常大的場地，中間放機(jī)器，旁邊是變電站，另一邊是大型冷卻設(shè)備，像水電站一樣把水流引到所有機(jī)器的上面，冷卻那些可能是深度學(xué)習(xí)計算帶來的巨大熱量。當(dāng)你置身于這樣數(shù)據(jù)中心的時候，你的思想會非常不一樣，會想到科技與人的關(guān)系，會想到人類在這個地球上發(fā)展科技的意義。所以我推薦所有學(xué)習(xí)科技的人，都能去找機(jī)會體驗(yàn)一下，頂級的公司是在怎樣做技術(shù)，怎樣做人工智能的研發(fā)。

人工智能會在以后威脅人類嗎？

我想告訴大家的是，人工智能和我們?nèi)祟惖陌l(fā)展道路其實(shí)是不一樣的。這張圖上給出的是我們?nèi)祟惖陌l(fā)展道路，這是整個人類的進(jìn)化曲線，從中間到外圍是時間的發(fā)展，從左邊到右邊是低等到高等的發(fā)展，我們?nèi)祟愒谶@最右邊出現(xiàn)。

而自然進(jìn)化的要求是什么樣的，這其實(shí)可以套用機(jī)器學(xué)習(xí)的辦法。機(jī)器學(xué)習(xí)最重要的是定義最終的損失函數(shù)，然后用求局部最優(yōu)解的方法去讓這樣一個損失值達(dá)到最小化。但是我們所說的人的進(jìn)化和我們所謂的機(jī)器的進(jìn)化，它的進(jìn)化目標(biāo)、函數(shù)真的是一樣的嗎？首先從生物學(xué)上，我們可以說人的進(jìn)化目的就是滿足生存的需要，滿足競爭地球上資源的需要，人的大腦之所以這么聰明，是因?yàn)槲覀冃枰鼇韼臀覀冏凡东C物，需要它來幫我們建立房子，以及幫助我們占領(lǐng)地球上其他的更好的資源，這就是人類進(jìn)化的一個目標(biāo)函數(shù)。可是機(jī)器進(jìn)化的目標(biāo)函數(shù)是什么？機(jī)器進(jìn)化的目標(biāo)函數(shù)到底和我們?nèi)祟愑惺裁磪^(qū)別呢？機(jī)器以后會朝著我們?nèi)祟惖姆较蜻M(jìn)化嗎？這些視角，我覺得可以留給大家思考。

但是，從今天的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，包括前沿的強(qiáng)化學(xué)習(xí)、最近比較時髦的生成對抗網(wǎng)絡(luò)，所有這些技術(shù)，如果我們從一個科學(xué)的邏輯的角度去分析，我們其實(shí)沒有辦法給一個證明，說這些技術(shù)未來一定會對人類造成威脅。我們今天所有的技術(shù)都還是停留在一個工具的層面，今天的機(jī)器不具備那些神奇的能力。

今天的人工智能只能在一些特定的領(lǐng)域做一些事，它缺乏一種跨領(lǐng)域推理的能力，它的解決方案還沒有那么好。今天的人工智能也缺乏一種抽象能力，而抽象能力對我們?nèi)祟悂碚f非常非常重要，我們家的小朋友在大概兩歲的時候第一次看到滑板車，然后很多時間都沒有再看見過，這時候我在紙上給他畫了一個滑板車的抽象圖案，就是一個直角下面畫了兩個圓圈，這時候我們家兩歲多的小朋友就會說，哦這是我看到過的那輛滑板車。學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)的同學(xué)，你們覺得今天計算機(jī)能不能完成這么一個任務(wù)，就是只給一張而不是許多張真實(shí)的圖片，讓計算機(jī)看一眼，然后給一張抽象的簡筆畫，讓機(jī)器判斷兩者的相似性——這個任務(wù)對今天的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來說，太有挑戰(zhàn)性了。在電影《Inside Out》中，有一個抽象王國的區(qū)域，人類在里頭都變成了積木塊，然后變成了二維的紙片或者一維的線條，這就是對人類的抽象能力的一個基本概括。今天的機(jī)器其實(shí)不具備這樣的能力，我們當(dāng)然可以去研究人為什么會有這樣一個抽象能力，人腦的哪一部分負(fù)責(zé)運(yùn)行這一能力，我們怎么讓機(jī)器擁有這樣的能力，但是現(xiàn)在已有的成果并不能告訴我們，機(jī)器何時才能具備這樣的能力。

機(jī)器不太清楚我們?nèi)祟惖某ＷR是怎么來的，也很難具備我們?nèi)祟惖淖晕乙庾R，比如問我們自己：我是誰？我從哪里來？我要到哪里去？這樣三個問題我覺得機(jī)器很難去問自己，但是我們?nèi)祟悶槭裁匆栕约?，這件事其實(shí)我們也很難回答，我們?nèi)祟惖膶徝馈⑶楦心芰Φ冉裉斓臋C(jī)器都還沒有具備，至于它何時能具備，我們還沒有答案。也就是說，機(jī)器能不能威脅人類、能不能毀滅人類的問題，從今天的技術(shù)事實(shí)出發(fā)，我們沒有辦法給這個問題一個肯定或否定的答案。如果我們考慮的是一千年一萬年以后的未來，那么我想結(jié)局應(yīng)該是開放的。不管結(jié)果是好是壞，你沒有辦法把它和我們今天看到的技術(shù)事實(shí)從因果論上關(guān)聯(lián)起來。

所以今天的人工智能更像一個工具箱，它給我們提供了非常多的工具手段來改善我們的工作效率，僅此而已。