【中國(guó)智能制造網(wǎng) 論壇會(huì)議】近幾年來(lái)人工智能發(fā)展迅速，與此同時(shí)圍繞著人工智能或?qū)⒔o社會(huì)帶來(lái)的沖擊也一直備受關(guān)注，在 2016 TC北京峰會(huì)上，我們邀請(qǐng)了微軟小娜研發(fā)總監(jiān)杜奕瑾、地平線聯(lián)合創(chuàng)始人兼軟件副總裁楊銘以及商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼副總裁徐冰，為大家排疑解惑。　　得益于深度學(xué)習(xí)研究的突破，這幾年人工智能發(fā)展速度的確比較驚人，比如在 AlphaGo 與李世石的人機(jī)大戰(zhàn)之前，幾乎所有職業(yè)高手都表示李世石必勝無(wú)疑，而且將是 5 比 0 完勝。李世石本人也認(rèn)為自己絕不會(huì)輸，哪怕輸?shù)粢槐P(pán)就是失敗。如此強(qiáng)烈的信心源于圍棋本身的神秘，也源于此前計(jì)算機(jī)圍棋在和人類交手時(shí)的巨大差距，大量專家估計(jì)想要戰(zhàn)勝職業(yè)棋手，至少還需要五十年。然而，終結(jié)果卻是李世石以 1 比 4 的成績(jī)慘敗。該事件再一次讓人們對(duì)人工智能刮目相看。
　　
　　不過(guò)，這離人工智能徹底超越人類其實(shí)還是有很長(zhǎng)一段距離的，楊銘就表示，想要接近這個(gè)目標(biāo)，即使是 20 年都屬于是非常樂(lè)觀的估計(jì)了。徐冰也同意這個(gè)觀點(diǎn)，其甚至還從深度學(xué)習(xí)的基本原理出發(fā)，為我們解釋了這一結(jié)論，“ 深度學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)了人腦的結(jié)構(gòu)，人腦有三千多億的神經(jīng)原，沒(méi)有任何的計(jì)算平臺(tái)，或者說(shuō)是模型可以容納到這么多的參數(shù)。從幾個(gè)數(shù)量級(jí)的差距來(lái)看，還是有很多的壁壘 。”
　　
　　而杜奕瑾?jiǎng)t補(bǔ)充了另一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，那便是創(chuàng)造力。杜奕瑾認(rèn)為 人工智能想要超越人類就必須擁有像人類一樣的創(chuàng)造力 ，“雖然我們?nèi)四樧R(shí)別、語(yǔ)音辨識(shí)做得很好，但這都是我們?nèi)艘?guī)范了這個(gè)領(lǐng)域，并由我們?nèi)藖?lái)做辨識(shí)。”而想要人工智能擁有人一般的創(chuàng)造力，“以目前來(lái)講還是非常困難的。”杜奕瑾如此表示。
　　
　　因此，在 5 到 10 年內(nèi)，如何更好地讓智能輔助人類及其工作，提高工作效率和產(chǎn)出，才是這段時(shí)間的主題。比如下圍棋、開(kāi)車、人臉識(shí)別等，在這段時(shí)間內(nèi)，雖然人工智能無(wú)法在綜合條件下戰(zhàn)勝人類，但在如上的那些特定的技能方面，特定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)勢(shì)必可以做得更好，并能幫助人提升效率。
　　
　　另外，根據(jù)上述三位嘉賓的訪談，人工智能需要突破的瓶頸還有這些：
　　
　　近人工智能由于深度學(xué)習(xí)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展有很大的技術(shù)突破和提高，但是基本上還是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的范疇，是從數(shù)據(jù)中總結(jié)規(guī)律。實(shí)際對(duì)于問(wèn)題的理解和推理，深刻的分析還是有所欠缺的，技術(shù)還沒(méi)有完全解決所有的問(wèn)題。
　　
　　從技術(shù)角度來(lái)說(shuō)，你能夠長(zhǎng)時(shí)間積累知識(shí)，長(zhǎng)時(shí)間理解知識(shí)，但它對(duì)長(zhǎng)時(shí)間的記憶方面還是有欠缺的。
　　
　　海量數(shù)據(jù)(比如商湯科技積累的是一億個(gè)個(gè)體的人臉照片，超過(guò) 8 億張人臉數(shù)據(jù))規(guī)模之下，幾乎沒(méi)有任何的超算集群或者底層算法平臺(tái)可以支撐這個(gè)規(guī)模的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練。
　　
　　算法的整體安全度已經(jīng)到很好的水平， 但是你不知道它在什么樣場(chǎng)景下會(huì)不行 。因此，必須想辦法打通數(shù)據(jù)的閉環(huán)，讓數(shù)據(jù)回流，讓算法不斷的演進(jìn)。
　　
　　如何將場(chǎng)景結(jié)構(gòu)化也是一個(gè)難題 。比如在醫(yī)療領(lǐng)域，醫(yī)療數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化，就跟我們平時(shí)看到的人臉和車輛不一樣，人臉和車輛的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，只要找二三百人把數(shù)據(jù)標(biāo)出來(lái)就可以，但是醫(yī)療必須要老醫(yī)生來(lái)標(biāo)注這些數(shù)據(jù)，他標(biāo)注出來(lái)的數(shù)據(jù)才是可以讓機(jī)器去學(xué)習(xí)的，而老醫(yī)生的資源太稀缺了。
　　
　　因此，短期內(nèi)擔(dān)心人工智能消滅人類是杞人憂天。
　　
　　人工智能可分為弱人工智能、強(qiáng)人工智能與超人工智能，弱人工智能即是指明顯低于人類智商的人工智能，強(qiáng)人工智能則是指在智力上可與人類并駕齊驅(qū)的人工智能，后的超人工智能則是指智力已經(jīng)完全超越人類的神一般的存在。
　　
　　既然我們擔(dān)心強(qiáng)人工智能與超人工智能會(huì)對(duì)人類的未來(lái)帶來(lái)沖擊，那么我們便可以想辦法將人工智能限制在弱人工智能水平，事實(shí)上即使是弱人工智能也能為人類帶來(lái)極大的便利。
　　
　?。ㄔ瓨?biāo)題：人工智能突圍依然存在瓶頸）