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北京时间3月22日下午消息，“新智能时代论坛”今日下午在北京机械工业出版社举行。百度研究院副院长余凯作为演讲嘉宾，为“新智能时代论坛”做了主题为《人工智能的温度》的演讲。 以下为余凯演讲内容： 余凯：可能很多人今天来到这里的一个原因，到了这里才能够见到一些不光是老朋友，还有一些是传说中的人，平时想见都见不到，大家为什么来到这里，可能是和我一样的体会，早上起来我看微信，发现我是生活在杨静的世界里，因为只要看我的第一屏微信的群，全是杨静的帖子，所以说我是生活杨静的世界里。我和汪老师一样的，早上从广州出发，我昨天去广州开汽车行业的会议，今天中午赶过来的，我也不敢迟到，我开会经常迟到的，但是这个会不敢迟到。原来叫人工智能的温度，有温度的智能也差不多。 很多人问我人工智能这样那样的问题，我不知道怎么回答，我平时考虑的下三个月做什么事情，经常问我，人类的命运，或者是你们什么时候能出这个，我认为基本反应了两种心态，一种是你们骂人，平时干什么的，做事太慢了，科幻那样了，你们还在这里。还有一种心态是怀疑论，还有一种心态是人工智能有朝一日会做得太颠覆自我的复制，智能，达到了从子束级的发展，人类受到了生存的挑战，我今天是要讲我的观点，这种观点我平时也不想，我平时真的只想后三个月怎么办，怎么把识别率提高一点点，今天来到这个地方，我认为有一个趋势，所谓的装逼指南，工程师要有文艺范，文艺青年要有科技范，需要从人文的角度思考一下。 有温度的智能，第一是说高低有度，人工智能不会像你想象的，今天我们的生活里面没有的，是在很适度的程度，是在改变我们的生活，在帮助我们的生活。第二个我要讲温度，是有体温的温度，金属有体温，这种体温来自于一个说是我的主张，包括很多在座的专家，老师，工程师，跟我的主张是一样的，我们希望做这个技术，不是来颠覆我们的生活，是来帮助我们，成就我们的，但是除了这个主张以外，我还要跟大家讲我的分享，就是说你只有做有温度的人工智能，才能够成功。一个很简单的道理，你成就别人才能成就自己，你做了事情，如果是跟社会的大环境产生共振效应的，跟社会发展的脉搏品路是共振的，你自己做的一点点事情就可以放大，就是说我们要做有体温的。 我跟杨静是在PPT里面不约而同的用电影里面的星际穿越里面例子，这个可爱的机器人大家可能有印象，前几天我参加一个活动，活动讲的是星际穿越里面的天文物理的知识，这位讲者是中科院著名的教授（张栓楠）教授，是天体物理的教授，说这个电影是硬科幻，和我们的软科幻不一样，前几天看的超人陆战队，那就是软科幻。硬科幻的意思是说里面有科学原理，里面所有的故事绝对不是遵照科学的原理，科学原理之外的，科学没有解释的东西导演可以发挥想象空间，比如说从动，是没有证明的，目前为止没有一个天体物理学的知识可以否认其存在，所以可以发挥，这里面很多事情是可以经得起科学推敲的。不光是天体物理的这部分，包括人工智能的部分，我最震撼的部分是（塔尔斯）在帮助宇航员的时候，宇宙飞船时空要坠落的时候，那是很精彩的人机协作的过程，就是首先会问塔尔斯，这个角度是多少，人永远不能精确的计算角速度是多少，让塔尔斯计算，然后有一个操纵杆，使飞船和旋转的角度接上，人知道要这样做，但是做不了，怎么控制操纵杆，使飞船的角速度那么精确的同步，机器人可以做到，机器精确的控制，精确的计算。 人跟机器是一个协作，机器是听从人的指挥，因为人知道大的局势判断，有一个经验的判断，很多的事情机器人并不拥有，我很欣赏这部电影，人工智能这个领域，这个角度上是相当的经得起科学推敲的。我们会看到这样的局限，讲人工智能，就说一般的一个科技曲线，都是横轴是时间，纵轴是期望，这个曲线通常是很多技术的，我叫做忽悠曲线，什么叫忽悠曲线，一开始技术刚出来的时候，比如3D打印机，大家觉得这个东西改变世界，我很激动，过一段时间发现不怎么样，会进入情绪化的帽子，跟垃圾一样的，跌到底谷。有一些人没有灰心丧气，慢慢的研究这个技术，市场也发展，机会就来了。我要讲人工智能的技术处于什么阶段，作为人体，王飞跃老师你认为处于什么阶段？是忽悠的阶段吗？ 王飞跃：差不多。可能还要高。 余凯：太好了，我再问一下王老师，们认为处于什么阶段？ 王飞跃：我认为有可能会失控。 余凯：将来有可能会这样的，我们讲今天。我认为是处于这个阶段的，最低点，后面再分享是为什么。 回顾一个人工之智能历史，1980年，说看到房顶，这些人忽悠，CMO的人忽悠，MIT的人也在忽悠，我们知道那是AI的冬天，而且有好几次AI的冬天。我们讲80年代的时候，是春回大地的时候，那个时候各种神经网络出来了，有因隐层的，基于神经动力学的，启发的神经网络，包括各种算法，最有名的是EB算法，单个隐层的神经网络可以做飞线性的预测，这是里程碑的历史意义，那天起大家发现从数据去学习一个预测，做非线性是可能的。90年代到90年代末期的时候，我用一个词叫草长莺飞，这个时候是各种理论各种模型，各种算法，比如说我们讲贝叶斯的理论，统计学派的统计学理论，还有模型，图模型，SBM，各种各样的模型，算法，我们说EM算法，我们叫各种各样的算法。这个时期是人工智能学术研究大发展的时代。再往后十年，2000年开始是什么时代？这个时代我用润物细无声，这个时候人工智能是在一些领域产生巨大的价值，但是这个价值的话，是无声无息的，老百姓并不一定感知得到？这个价值在什么地方发生呢，就是互联网行业，三大应用，搜索，广告，推荐，如果没有人工智能这些技术，所有的三个方面的价值都亿打个折扣，打个什么样的折扣呢，一个数量级的折扣。比如我们基本上可以估算，那个十年里面，整个互联网行业做这三个方向，从搜索到电商，差不多是千亿美元的产业规模，如果没有这些技术，你的点击率肯定要是一个数量级的下降，成交率是一个数量级的下降，可以做比较，但是那个时候这些技术都是后台技术，实际上是润物但是细无声，因为在前台不一定感知到。 再往后看十年，就是今天所处的时代，我形容成是于无声处听惊雷，这个境界不是我们想象的那么期望的那么高，我们希望能够跑得更快，我们希望能够更可感知一点，更显性一点，但是没有这样，但是在有的方向，比如说语音方向，又取得了大踏步式的，跨越的进展。我们现在看到了在语音和图象，这些方向都往前，就是大跨越式的发展，当然前面我讲了三个，搜索，广告，推荐，在这个十年继续产生更大的价值，比如今天所有的互联网公司，广告，搜索，推荐，这些东西都是在巨大的价值，新的是说语音，图象，包括我认为后面的话，自然语言，自然语音的分享，，包括机器人。这十年里面，是一个在很多方向上产生突破的，如果是从事这个行业的人，比如像我是听到雷声的，因为像因特耐特，甚至很多超越人类的能力，在一些领域是在产生着很大的能听到的雷声。从产业来讲，背景也更加宏大，那个时候是PC互联网，现在是移动互联网，后面的五年，对物联网对传统产业的影响和渗透，还有大数据和深度学习，帮助让AI的技术从后台走向前台，从不可感知变成更可感知，比如语语音，图象，语言。保守估计这十年里面，人工智能技术已经产生了万亿美元的规模。我再预测，这个纯粹是胡说八道，因为是没有发生的事情，20年到29年，我想人工智能应该是万鼓雷殷地，千旗火生风。首先认为是需求带动的，交互无数不在，以前的交互信息，浏览器是惟一的入口，移动互联网时代很多的APP在分化，浏览器和搜索引擎就不是一个，所以入口在碎片化，穿戴设备，智能家居，物联网的时代，上次听说人机交互有一个词，移动时代叫Mobile ，背景里面无处不在的交互，还有简单重复性的工作需要被解放，因为人天生具有想求新，求奇的能力和愿望。 第二是产业趋势，万物互联到万物智能，王飞跃老师也讲了数据会成为石油，我认为数据可以成为商品，可以定价，可以交换的，技术趋势从感知到认知，上个十年语音图象都感知了，但是认知的话是被知识的收集整理和推送。如果感知不做好语言是没有办法做好的，语言和这个东西是紧密联系在一起的，还有一个趋势是云端结合。有很多的智能会在端上面出现，还有很多在云上做处理。这个趋势，这个时候的机器，我认为这个判断，大家不要担心这个十年会对人工智能产生什么样的威胁，因为这个时候的机器，没有好奇心，没有情感，没有自我意识，是智能的机器人，不是智慧的机器人。没有智慧，人不愿意做简单重复性的工作，比如说扫地机器人，甚至是开车，人要做创造性的工作，王飞跃老师讲了一个不谋而合的观点，从已知探索未知，这是人的观点，今天看不到任何一个可能，今天的人工智能会做机器，会去发现新的数学定理。因为没有这种探索未知的好奇的驱动，我今天回答这样一个问题，人工智能的冬天还会来吗？ 我的回答已经在我前面的讲话里面了，我们已经在春天了，冬天还远吗？夏天还没有到，今天是产生了万亿级美元的规模，后面看这个产业的规模，每十年都是一个数量级的变化。到了下一个十年的话，我觉得人工智能在医疗领域，在自动驾驶领域，很多领域会对我们的生产和产业组织形式，都会发生翻天覆地的变化，这里面的机会是非常大的。 以下为观众提问： 提问：你的看法和我正好相反，我觉得太热了，我觉得人工智能就是两个季节，夏天和春夏，我希望有秋天，能够收获，我对对人工智能的理解和你不一样，现在很多做的东西对我们来说都不是人工智能，现在认可了这个网络就算因为计算智能来了，60年代的时候完全是控制里面的东西，最后现在都默认了，你说的广义的人工智能是怎样的，什么维度，BAT，Flac都起来了，我总认为有点不一样，加上起点，一定霍金我就头大，有段时间你们也在推起点。 余凯：刚才已经表达我的观点了，我讲的是高低有度的智能。已经讲了智能在我们看到的，是看到了地平线，并不是他讲的那个世界。 王飞跃：我的观点是猴子不应该判断人类。人类是猴子进化来的。 主持人：王飞跃老师的意思是机器人是我们未来的人类，我们是猴子，是这样吗？ 余凯：人工智能到最后是帮助我们的，很难说是挑战的，因为很多基本的能力不具备的，我今天看不到那么多。 |
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