迄今為止，宇宙的壽命是138億年，地球是40億年，而從猿退化到人，我們用了300多萬年的時光。而機械人用了多長時光呢？1940年以來，從“人工智能之父”圖靈開端，年夜批的迷信家們就在一直地斟酌，在數字宇宙傍邊，是否是可以真正發生人工智能和性命。 人工智能自1956年被定名開端，到如今，僅僅經由了60多年的成長過程。與人類聰明比擬，可以說只是一剎時的工作。而且，這一進程也其實不是好事多磨的，它閱歷了三個年夜的成長海潮。中國異常榮幸地遇上了第二次和第三次。 人工智能的第二次海潮產生在上世紀的八九十年月。其時，中國的“863籌劃”啟動，科年夜訊飛的前身——中國迷信技巧年夜學語音研討評測試驗室在這一契機之下，成了國度863項目之一，為中國培養出了一批研討人員和相干技巧結果。 人工智能的第三次海潮是21世紀前十年的事。當世界再一次進入到一個新的家當化海潮當中，中國又異常榮幸地積聚了有關互聯網、挪動互聯網、云盤算和年夜數據的家當基本，這也恰好是科年夜訊飛所須要的。所以說，現在，在人工智能范疇爭霸的根本上都是中美兩國的企業。包含科年夜訊飛在內，都是在1999年，也就是第二次海潮和第三次海潮之間的低谷成立并成長起來的。雖然與人類汗青比擬，人工智能長短常長久的，然則對人能智能的研討倒是異常長周期的科技立異偏向，它須要十年磨一劍，須要我們具有“板凳能坐十年冷”的精力，然后能力在原始的焦點技巧體系立異的基因和工程才能方面完成厚積薄發。 人工智能與機械自立決議計劃并沒有聯系關系 比來五六年，跟著人工智能從尖端科研范疇逐步走進人們的視野，社會上對它的評論辯論也多了起來。有人說，假如做得欠好，人工智能將會撲滅人類。然則我的不雅點是，如今我們研討所謂的人工智能，其實只是對工業界而言的。在工程層面上講，這也是為工業界所推重的偏向。緣由是甚么呢？由于它可以或許處理現實的義務。然則，在真正研討人工智能實際、數學和幾率的專家看來，我們所研討的深度神經收集和年夜數據其實不是機械進修的最好辦法。這類基于工程研討的深度神經收集算法和機械認識，或許說可以或許讓機械發生自立決議計劃的思緒并沒有聯系關系。所以，從這一點上講，我們不消擔憂人工智能會撲滅人類。 然則依然有許多人對此抱有疑問。他們會說，人工智能曾經打敗了人類最頂級的棋手，那末跟著它的成長，未來，我們一切任務是否是終將被人工智能所代替？人類會不會成為無用的存在呢？這就要看人工智能所善于的范疇是甚么，和它在哪些方面可以或許替換人類技巧。曩昔幾年，科年夜訊飛一向倡導的是，我們應當把人工智能由強到弱、將人類聰明由弱到強地分化為許多分歧的方面，而且從分歧的角度去議論人工智能。 好比，我們曉得，機械從創造的第一天開端就特殊善于運算，所以，關于許多信息完整地下的義務，機械在運算智能上具有相對的優勢。然則，人和植物所具有的智能，好比在感知智能和活動智能方面，機械和機械人與人類的差距還相當年夜。特別是關于人類來講，我們在認知智能方面要遠遠高于植物，所以可以或許懂得說話，可以或許進修常識，可以或許停止邏輯推理。AlphaGo固然可以克服李世石九段，然則它沒法懂得人類的情緒和理念。所以在這一點上，機械更沒法與人類匹敵。 是以，科年夜訊飛以為，以后人工智能急需沖破的是恰好是人類差別于植物的最實質的智能，即認知智能。簡略地說，就是從感知的能聽會說到認知的會懂得、會思慮。像教員、大夫等等職業，是要經由過程年夜量的念書、進修，基于對文字的懂得，基于邏輯思想的加工能力完成對專業才能的控制。假如讓人工智能也具有如許的才能，就必需依附于機械認知智能的提高。今朝，科年夜訊飛對“超腦”技巧的研討就是基于如許的偏向。 人工智能對產物的改革 今朝，中國的機械在感知智能和認知智能方面曾經獲得了一些不錯的結果。在國際最高程度的語音分解年夜賽上，中國的人工智能體系曾經持續12年處于國際最搶先的程度。我們可讓機械說英文，還可以用奧巴馬的嗓音來講中文。在英文的語音辨認年夜賽上，科年夜訊飛有三個語音辨認目標取得了第一位的成就。更主要的是，在研討和工程范疇，我們都應用了年夜量的深度神經收集進修技巧。這是我們在國際上一些最新的停頓。然則，控制這些技巧其實不代表著我們就曉得若何在各類場景之下，用最準確的去應用人工智能。 所以，許多人會問，人工智能究竟會在哪些方面轉變我們的生涯呢？有人會說，人工智能可以贊助我們駕駛汽車，可以贊助我們照料小孩，等等。假如把它高度籠統起來，我認為無外乎兩個方面： 第一個方面，我們都曉得，生涯中有年夜量的產物和辦事。人工智能第一個感化就是用它獨有的辦法轉變這些產物和辦事自己。好比說汽車，我們可讓它更聰慧、更懂我們，從而完成主動駕駛；我們可讓手機懂得我們的意思，可以或許看懂我們的臉色，等等。所以，不論是一針、一物，照樣各類各樣的產物自己，人工智能都可讓它們很天然地與我們停止交互，讓產物更懂人。人工智能經由過程自我進修的辦法，在很年夜水平上轉變了產物和辦事的臨盆進程，從而轉變了全部世界。同時，由于在產物和辦事的臨盆進程中，人工智能可以或許應用其自己進修專家體系的才能，調換失落年夜量的行業專家或有經歷的工人，并在這些行業中賡續臨盆出具有人工智能機能的產物和辦事。 第二個方面，人工智能率先將產物形式界說為“交互”而非“操作”。在工業反動時代，人類是經由過程進修的辦法來順應機械的，然則在人工智能時期，這類形式被倒置了過去。機械可以主動進修人類的習氣，好比本來我們須要進修打字技巧，要進修若何應用鼠標，但漸漸地我們會發明，人類只需經由過程觸摸便可以讓機械懂得我們的意思，并像我們所須要的那樣去履行。 語音與視覺的交互 有一個異常成心思的工作。平日以為，人類80%的信息起源是經由過程眼睛獲得的，那末，盤算機視覺對人類而言是否是更加主要呢？在這一點上，我的不雅點恰好相反。我以為，視覺辨認還遠遠達不到語音辨認的主要水平。為何這么說呢？不曉得年夜家留意到沒有，今朝的智能裝備都有一個年夜的顯示屏，顯示屏中有各類各樣圖形。人類具有異常壯大的圖形語義懂得才能，所以，人類可以或許辨認出任何一個圖形所表達的語義，可以或許疾速地輿解機械經由過程顯示屏出現出來的圖片的寄義。然則反過去，人卻沒有顯示屏。所以說，就算機械具有異常壯大的圖形懂得才能，但人類卻不是經由過程舞蹈或許繪畫的方法與機械停止交互的。人類的信息不會經由過程圖形來傳遞，是以，讓機械經由過程辨認人腦中的圖象來懂得人類，這仿佛不太實際。 我們可以看到，語音不只充滿在車載、家居、活動產物或許辦事的進程當中，在許多范疇，它都愈來愈多地成了輸出、搜刮和交互的主要介質。在這個進程中，AIUI作為可以或許供給語音辨認的云盤算平臺，完成了一種全新的與人天然交互的方法。今朝，它的開辟者跨越了40萬人，天天有跨越12億臺裝備與其銜接，可以或許供給40多億次（天天）的辦事。 然則反過去看，由于機械曾經在語音辨認方面接近了能聽懂人類說話的程度，所以以強或許弱的視覺代表語音停止交互，將成為將來五到十年機械和人類最重要的交互方法。 因材施教和年夜數據辨認 那末，若何應用人工智能機械的進修辦法轉變我們的各個行業呢？我以為，今朝各個行業中最稀缺的資本就是專家人才網job.vhao.net。是以，從上世紀八九十年月開端，人類就在為轉變專家體系而盡力，然則受限于其時的技巧，一向未能獲得本質性的沖破。而人工智能成長至今，我們又能做些甚么呢？ 舉例來講。起首是在教導的進程中，我們愿望每一個小孩都能有他專屬的私家教員。這個教員可以或許依據孩子的特色、常識的構造，給他安排異常針對性的功課，從而使這個先生可以或許獲得異常快的進步。然則在實際生涯中，先生在教室上要同時面臨全部班的先生，他沒法一對一的，有針對性地施教。而以后的人工智能曾經可以或許完成主動安排針對性的功課，主動修改功課和主動指點了。我們在全國百強校外面的50多所黌舍停止了試驗，在每一個年級當選擇一兩個成就中等的班級，在學期之初，測驗考試展開了人工智能的數學和英語教授教養。到學期停止，這兩個班的數學和英語成就曾經跑到了全年級的前列。因材施教在人工智能的贊助下獲得了晉升。 如許的技巧也能夠用于醫療行業或許是聰明城市的扶植中。好比，在醫療范疇，一個真正可以或許讀懂胸片中有肺癌指征的行業“年夜牛”在全國事寥寥可數的。這些大夫所讀過的片子，所積聚的經歷是很難教授給一些年青大夫的，但人工智能體系卻曾經做到了。在全國最高程度的Luna數據庫上，我們的辨認精確率曾經到達了90%以上。8月份，全國第一所人工智能病院曾經在安徽倒閉，將來，一切聯網的片子都邑被送到這家病院停止辨認。 中美兩國的巔峰對決 綜上，我們仿佛可以得出結論，就是機械畢竟更善于哪些方面的義務呢？在信息完整地下的情形下，機械用它的運算智能、感知智能、活動智能和認知智能，可以獲得比人類更年夜的造詣。然則，關于一些須要人的原創性的、須要靈感和審美情味的、須要從0到1的工作，在機械尚沒有成長出自我認識之前，離我們人類還有異常異常年夜的差距。 是以，就人工智能的研討機構而言，我們的目的其實異常簡略，就是讓機械去進修專家的一些常識和才能，然后替換每個行業中比擬死板、比擬沉重的那部門任務，進而讓寬大的大夫、教員可以把更多精神放在原創性的，從0到1的義務中，放到進步人類本質等方面的事務上去。從這一點上看，中國其實曾經漸漸具有了如許的優勢。我們的教導和醫療為何會處于世界搶先的程度？由于我們不只唯一迷信技巧的積聚，有互聯網、挪動互聯網、云盤算和年夜數據的家當基本，同時還具有偉大的市場和試驗場。對各行業而言也是如斯。所以，經由過程中、美的比較可以或許看出，美國人雖然依然具有更多的原創優勢，然則中國在立異運用方面也絕不減色。 所以在這里我想再次強調，如今我們講的人工智能，既不是迷信家的實際，也不是數理學家的幾率論，而是在技巧實力上，中美兩國之間的比拼。這也是將來人工智能范疇的巔峰對決，而中國企業是支持中國牟取先機的強力支持。 我有信念，中國必定可以或許用人工智能轉變世界，并在如許的競爭中笑到最初。科年夜訊飛情愿和更多的協作同伴一道完成這個巨大的事業。
