隨著AlphaGo的火爆，人工智能技術(shù)對人類的影響更加凸顯，但不同的機(jī)構(gòu)如何利用人工智能？在3月27日下午的新智元新書發(fā)布暨智庫成立大會、新智元基金啟動儀式上，多位人工智能領(lǐng)域的專家和創(chuàng)業(yè)者解讀了對人工智能技術(shù)趨勢的認(rèn)識，以及對人工智能應(yīng)用的展望。
　　電子工業(yè)出版社總編輯劉九如：AlphaGo是分水嶺
　　AlphaGo擊敗圍棋世界冠軍李世石，此次人機(jī)大戰(zhàn)是人工智能技術(shù)應(yīng)該的大普及，更是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要分水嶺。經(jīng)過60年演繹發(fā)展的人工智能在互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的推動下，跨過了發(fā)展的春天。
　　新智元創(chuàng)始人楊靜：要跳出現(xiàn)有的層次
　　AlphaGo體現(xiàn)超智能時代的三個突破：
　　超越時間跨度，虛實(shí)合一的全息計算。超越個體智慧，人機(jī)合一的進(jìn)化創(chuàng)新。超越人性局限，萬物平等的自由機(jī)會。
　　如果人工智能要進(jìn)入更高級的境界，必須要跳出現(xiàn)有的層次，了解高境界的人怎樣在不同層次間進(jìn)出自如，了解“直覺”如何起作用。例如，布式表示真實(shí)地存在于宏觀上的整體事物之中，但微觀上，在各個部分去尋找，是找不到對應(yīng)物的。只要系統(tǒng)足夠復(fù)雜，計算速度足夠快，我們最終能找到跳出各種層次和怪圈的方法論。
　　中國人工智能學(xué)會理事長李德毅院士：要對AI有敬畏之心
　　從AlphaGo說開，三個問題：
　　AlphaGo程序和李世石下了五盤圍棋之后還是原來的程序嗎？李世石可以一步不差地復(fù)盤，AlphaGo可以嗎？AlphaGo和一些臭棋簍子下棋之后，它的棋商會越來越低？
　　我們怎樣看待人工智能？幾個機(jī)器人在這里跳來跳去，我們需要的是這些玩具嗎？不智能的人才叫做人工智能，人工智能科技工作者應(yīng)該進(jìn)入社會的大浪潮中，用智慧研究人工智能的產(chǎn)業(yè)。
　　人類幾千年的文明，是人類利用工具、制造工具、發(fā)明機(jī)器的歷史。事實(shí)雄辯證明了機(jī)器可以比人類更強(qiáng)大，一個人類比不了拖拉機(jī)，比不了汽車，比不了飛機(jī)。隨著科技的進(jìn)步，將來總有一天機(jī)器人會讓人類更聰明，所以不用擔(dān)心人工智能會把我們?nèi)祟惔輾В俏覀儗θ斯ぶ悄苄枰幸稽c(diǎn)敬畏之心。
　　科大訊飛高級副總裁江濤：人工智能的三大挑戰(zhàn)
　　AlphaGo引發(fā)的關(guān)注焦點(diǎn)，是人工智能對人類的挑戰(zhàn)。但AlphaGo體現(xiàn)機(jī)器在人類的幫助下突破了自己的極限，如同100多年前汽車的發(fā)明。這一輪人工智能的爆發(fā)，除了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提出，更重要的是云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)帶來的大數(shù)據(jù)超大的運(yùn)算能力。這一輪人工智能的爆發(fā)是真正的產(chǎn)業(yè)爆發(fā)，是能夠進(jìn)入千家萬戶。
　　一些研究機(jī)構(gòu)的預(yù)測：
　　Gartner：2018年超過三百萬員工要向機(jī)器人老板匯報工作。麥肯錫：45%的活動可用當(dāng)前技術(shù)自動化；未來幾年，CEO的20%的工作可用被自動化。德勤：認(rèn)知技術(shù)成為80%時期百強(qiáng)企業(yè)的標(biāo)配。《科學(xué)》：2045年，50%的工作會被機(jī)器替代。
　　人工智能三個典型的領(lǐng)域，是計算智能、感知智能和認(rèn)知智能，分別正在進(jìn)行人和機(jī)器的挑戰(zhàn)。
　　計算智能：從象棋到圍棋，通過蒙特卡洛書搜索和評價網(wǎng)絡(luò)將計算壓縮在有限的空間進(jìn)行運(yùn)算和決策。AlphaGo的勝出，標(biāo)志著在規(guī)則和評價手段、目標(biāo)領(lǐng)域確定的場景，計算機(jī)已經(jīng)戰(zhàn)勝了人類。感知智能：如無人駕駛，也涉及到一些計算智能，但核心是感知智能，需要感知外界的變化。目前，結(jié)構(gòu)化環(huán)境（可預(yù)測環(huán)境，如公路）下，機(jī)器的水平正在逼近人類；非結(jié)構(gòu)化環(huán)境（如沙漠、鄉(xiāng)村土路），機(jī)器水平和人類還差得很遠(yuǎn)。認(rèn)知智能：認(rèn)知智能是對人類的理解、推理、學(xué)習(xí)等認(rèn)知活動的模擬，基于人類自然的語言系統(tǒng)，形成概念上的邏輯推理。用比較傳統(tǒng)的技術(shù)，知識圖譜的技術(shù)，在相對窄的領(lǐng)域內(nèi)可以表現(xiàn)的比較好，但是更寬的領(lǐng)域，如科大訊飛正在做的各種考試機(jī)器人，語言理解、知識表示、聯(lián)想推理、自主學(xué)習(xí)等方面的挑戰(zhàn)需要解決。
　　這些問題正在被解決，5-10年內(nèi)，人類將進(jìn)入智能一切的時代，機(jī)器人將像水、食物、互聯(lián)網(wǎng)一樣成為人類生活的標(biāo)配。機(jī)器人產(chǎn)業(yè)將決定GDP全球排名。
　　
　　微軟亞洲工程院院長劉震：從AI到PI（Perbasive Intelligence）
　　2016年是人工智能年，人工智能的發(fā)展得益于：
　　摩爾定律的紅利大數(shù)據(jù)的東風(fēng)深度學(xué)習(xí)的支撐
　　人工智能的發(fā)展的兩個維度：
　　深度：更好的算法，更搞笑的軟硬件解決方案廣度：更多的應(yīng)用領(lǐng)域
　　人工智能新紀(jì)元，不應(yīng)該是讓人工智能變成最深遠(yuǎn)的技術(shù)，而是讓它消失，融入生活提供各種便利。斯坦福大學(xué)學(xué)者提出的場景智能（Perbasive Intelligence，PI），借助各種傳感器和算法，形成無處不在的場景智能。不僅是能夠認(rèn)知場景，還要和場景能夠?qū)υ挘寛鼍袄斫饽愕脑竿瑢?shí)現(xiàn)你想做的事情。
　　挑戰(zhàn)：
　　資源的分離：工程師、數(shù)據(jù)、問題責(zé)能的沖定義：產(chǎn)品和項目經(jīng)理，工程師，數(shù)據(jù)科學(xué)家終端和云的平臺的多樣性
　　機(jī)遇：智能解決方案的雙創(chuàng)生態(tài)系統(tǒng)
　　資源打包共享提供模塊化的跨平臺的智能功能，包括軟件和硬件各取所需，各盡所能
　　面向PI打造生態(tài)系統(tǒng)，微軟正在基于微軟的數(shù)據(jù)、模型和算法抽取的視覺、語音和語言的API（牛津計劃）。
　　

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