“我不害怕人工智能，我怕它来得不够快”——《智能的本质》新书分享会

人工智能是什么

孔祥战博士认为：“人工智能就是一个硬币的正反面，或者是说人工智能是机器人血液，或者是关键的技术。”

皮埃罗·斯加鲁菲先生说：“实际上，半个多世纪前，当第一部大型电子计算机的诞生时，也就意味着人工智能的诞生。当时人们将这种机器叫做电子大脑，也有文章讨论它真的会思考吗？之后人工智能分为两个学派，一个是知识学派，一个是神经网络学派。后者受限于当时的硬件水平而没有发展起来。直到摩尔定律发挥作用，随着硬件成本的大幅下降和性能的大幅提高，神经网络学派才在最近十几年异军突起，实现了很多突破。比如，今天的热门技术深度学习等。但是，神经网络是依靠计算机的速度越来越快而实现的，如果说计算机的发展终止了以后，神经网络将去往何处呢？下场将如何呢？”

“我在《智能的本质》中提到，在这个过程中我们看到，就目前来看，人工智能技术的核心还是半个多世纪前图灵机的架构，并没有本质上的变化。”

人工智能的应用场景

孔祥战博士认为，目前工业机器人领域的技术相对成熟，前四大公司已占据统治地位，初创公司很难从大公司那里抢到市场。而目前来看，家用服务机器人市场还是一片蓝海。

皮埃罗·斯加鲁菲认为：“我们现在经常说的机器人和无人驾驶汽车，其实都只能在结构化程度非常高的环境下进行工作。我们必须制造一个这样的环境，明确的告诉他们什么可以做，什么不可以做。所以在那样结构化程度很高的环境中，汽车也可以自己驾驶，就是无人驾驶。能做到这一点的秘诀在于结构化环境，无人驾驶汽车在一些美国的城市或者是拉丁美洲很难成为现实，因为那里的环境特别混乱。从这个角度来说，现在工业机器人的普及使用，与工厂中高度结构化的环境是分不开的。”

“我在《智能的本质》中还提到了多个机器人应用的多个案例，总体来说，在面对非结构化的复杂环境（也就是我们日常生活要面对的环境）时，目前机器人能做的还差很远。”

人工智能与算法和大数据

孔祥战博士认为：“对人工智能来说，算法是一个核心，但是更重要的是数据，数据是它的基础。现在围绕着人工智能创业的公司很多，有做视觉的，也有围绕着深度学习做算法的一些公司。总而言之，你需要在一个细分行业、在一个应用场景下沉淀下一个大数据集，这样你这个公司就有价值了。因为现在算法都在开源，一个公司光有算法是不行的。”

对此，皮埃罗·斯加鲁菲也表示赞同，他认为：“一个很重要的事实就是，神经网络智能只有在拥有很大的数据集的前提下才可以工作。比如说李飞飞曾建立了一个庞大的有关图像识别的数据集，三年以后，图象识别的技术取得了非常长足的发展。如果说你看到报道说神经网络取得了什么样的进步，你一定要注意在这个成就取得的许多年前，肯定有人建立过一个相关的庞大数据集，人们首先要建立一个逻辑数据集，然后神经网络才可以去学习。”

人工智能的未来趋势

孔祥战博士认为：“在机器人的应用方面，中国的产业链很全，尤其是针对消费类的电子产品，国内的产业链很完整，这是我们的优势。所以在应用层面，短期内家用机器人产品会迎来一次爆发。而对于人工智能的理论与技术研发，按10年一个周期来计算，则可能还需要经过两三个周期才能达到普遍影响我们生活的程度。从20世纪90年代互联网民用化开始，到现在走过的也是类似的历程。”

关于人工智能的未来应用，皮埃罗·斯加鲁菲认为：“很多国家，比如说日本、欧洲，他们现在人口老龄化的问题越来越突出，他们需要机器人的帮助。机器人就可以解决这个问题。机器人也可以从事一些危险的工作。我最喜欢的人工智能在未来的应用就是医疗方面的，这非常的有用。医疗的人工智能可以每一天同时看1350亿个图象。斯坦福大学最近开发了一个可以诊断皮肤癌的人工智能应用，诊断的精确率跟一个皮肤癌专家的准确率是一样的。这一周在英国也开发了一个神经网络，用于诊断医疗图象中的心脏病问题。每一年有两千万人因为心脏病而离开这个世界。这个神经网络就可以在很大程度上预防这样的疾病。在《智能的本质》中，我还提到了更多硅谷公司正在做的人工智能的未来应用。”

给高中生的建议

对于希望进入大学，学习人工智能相关专业的高中生，两位专家给出了相似的建议：一定要先学好数学。

皮埃罗·斯加鲁菲认为，最近几年来，人工智能领域的每一个重大突破，都来自新算法的提出，而算法的基础是数学。所以要想投身于人工智能研究，数学更加重要，而不是心理学。

孔祥战认为，人工智能的第一代算法来自贝叶斯理论，其基础是数学中的概率论。后来的各种新的算法也来自数学的进步。

在演讲的最后，皮埃罗·斯加鲁菲表达了自己对于人工智能的理性态度：“我们需要人工智能，我们需要它马上到来，而且这个人工智能所打造的社会将会为我们创造现在无法想到的工作机会，所以我不害怕机器人的到来，我害怕的是它来得不够快。”

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