人工智能是什么

孔祥戰博士認為：“人工智能就是一個硬幣的正反面，或者是說人工智能是機器人血液，或者是關鍵的技術。”

皮埃羅·斯加魯菲先生說：“實際上，半個多世紀前，當第一部大型電子計算機的誕生時，也就意味著人工智能的誕生。當時人們將這種機器叫做電子大腦，也有文章討論它真的會思考嗎？之后人工智能分為兩個學派，一個是知識學派，一個是神經網絡學派。后者受限于當時的硬件水平而沒有發展起來。直到摩爾定律發揮作用，隨著硬件成本的大幅下降和性能的大幅提高，神經網絡學派才在最近十幾年異軍突起，實現了很多突破。比如，今天的熱門技術深度學習等。但是，神經網絡是依靠計算機的速度越來越快而實現的，如果說計算機的發展終止了以后，神經網絡將去往何處呢？下場將如何呢？”

“我在《智能的本質》中提到，在這個過程中我們看到，就目前來看，人工智能技術的核心還是半個多世紀前圖靈機的架構，并沒有本質上的變化。”

人工智能的應用場景

孔祥戰博士認為，目前工業機器人領域的技術相對成熟，前四大公司已占據統治地位，初創公司很難從大公司那里搶到市場。而目前來看，家用服務機器人市場還是一片藍海。

皮埃羅·斯加魯菲認為：“我們現在經常說的機器人和無人駕駛汽車，其實都只能在結構化程度非常高的環境下進行工作。我們必須制造一個這樣的環境，明確的告訴他們什么可以做，什么不可以做。所以在那樣結構化程度很高的環境中，汽車也可以自己駕駛，就是無人駕駛。能做到這一點的秘訣在于結構化環境，無人駕駛汽車在一些美國的城市或者是拉丁美洲很難成為現實，因為那里的環境特別混亂。從這個角度來說，現在工業機器人的普及使用，與工廠中高度結構化的環境是分不開的。”

“我在《智能的本質》中還提到了多個機器人應用的多個案例，總體來說，在面對非結構化的復雜環境（也就是我們日常生活要面對的環境）時，目前機器人能做的還差很遠。”

人工智能與算法和大數據

孔祥戰博士認為：“對人工智能來說，算法是一個核心，但是更重要的是數據，數據是它的基礎。現在圍繞著人工智能創業的公司很多，有做視覺的，也有圍繞著深度學習做算法的一些公司。總而言之，你需要在一個細分行業、在一個應用場景下沉淀下一個大數據集，這樣你這個公司就有價值了。因為現在算法都在開源，一個公司光有算法是不行的。”

對此，皮埃羅·斯加魯菲也表示贊同，他認為：“一個很重要的事實就是，神經網絡智能只有在擁有很大的數據集的前提下才可以工作。比如說李飛飛曾建立了一個龐大的有關圖像識別的數據集，三年以后，圖象識別的技術取得了非常長足的發展。如果說你看到報道說神經網絡取得了什么樣的進步，你一定要注意在這個成就取得的許多年前，肯定有人建立過一個相關的龐大數據集，人們首先要建立一個邏輯數據集，然后神經網絡才可以去學習。”

人工智能的未來趨勢

孔祥戰博士認為：“在機器人的應用方面，中國的產業鏈很全，尤其是針對消費類的電子產品，國內的產業鏈很完整，這是我們的優勢。所以在應用層面，短期內家用機器人產品會迎來一次爆發。而對于人工智能的理論與技術研發，按10年一個周期來計算，則可能還需要經過兩三個周期才能達到普遍影響我們生活的程度。從20世紀90年代互聯網民用化開始，到現在走過的也是類似的歷程。”

關于人工智能的未來應用，皮埃羅·斯加魯菲認為：“很多國家，比如說日本、歐洲，他們現在人口老齡化的問題越來越突出，他們需要機器人的幫助。機器人就可以解決這個問題。機器人也可以從事一些危險的工作。我最喜歡的人工智能在未來的應用就是醫療方面的，這非常的有用。醫療的人工智能可以每一天同時看1350億個圖象。斯坦福大學最近開發了一個可以診斷皮膚癌的人工智能應用，診斷的精確率跟一個皮膚癌專家的準確率是一樣的。這一周在英國也開發了一個神經網絡，用于診斷醫療圖象中的心臟病問題。每一年有兩千萬人因為心臟病而離開這個世界。這個神經網絡就可以在很大程度上預防這樣的疾病。在《智能的本質》中，我還提到了更多硅谷公司正在做的人工智能的未來應用。”

給高中生的建議

對于希望進入大學，學習人工智能相關專業的高中生，兩位專家給出了相似的建議：一定要先學好數學。

皮埃羅·斯加魯菲認為，最近幾年來，人工智能領域的每一個重大突破，都來自新算法的提出，而算法的基礎是數學。所以要想投身于人工智能研究，數學更加重要，而不是心理學。

孔祥戰認為，人工智能的第一代算法來自貝葉斯理論，其基礎是數學中的概率論。后來的各種新的算法也來自數學的進步。

在演講的最后，皮埃羅·斯加魯菲表達了自己對于人工智能的理性態度：“我們需要人工智能，我們需要它馬上到來，而且這個人工智能所打造的社會將會為我們創造現在無法想到的工作機會，所以我不害怕機器人的到來，我害怕的是它來得不夠快。”

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