“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

2017-04-19 09:31:38 来源：投资家网作者：　

摘要：

2017年4月18日下午，斯坦福、伯克利人工智能客座教授皮埃罗·斯加鲁菲携新书《智能的本质》，与正略集团董事长、正略书院创始人赵民先生，北京理工大学智能机器人研究所孔祥战博士，就“人工智能的本质、现状与未来产业级应用的前景”展开了一场高端对话。

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。”