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2017人工智能年会大咖演讲系列:人类社会发展的加速器

来源:苏州国际科技园


  12月23日,2017第七届“吴文俊人工智能科学技术奖”颁奖典礼在苏州工业园区举行,44个项目摘得中国智能科技最高奖荣誉,活动吸引了1000余名人工智能领域的专家学者、企业机构代表等参加。同时,吴文俊人工智能科学技术奖评选基地也将永久落户苏州国际科技园。


  2017中国人工智能产业年会同期举行,近百名专家带来53场演讲、7场圆桌对话,探讨智能时代新经济发展变革。


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  这里,小编为亲们奉上中国人工智能学会理事长、中国工程院院士李德毅先生的新鲜滚烫现场实录。


  李德毅先生是谁呢?


  李德毅先生是中国人工智能学会理事长、中国工程院院士,被国家授予有突出贡献的回国留学人员,享受政府特殊紧贴,曾获和梁何利奖和军队专业技术重大贡献奖,也是我国最早从事人工智能研究的首批科学家之一。



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  李德毅院士从围棋脑、驾驶脑切入,深入浅出的介绍了智能科学与技术的基本概念,学科设立的三个基本原则和四个注解,人工智能的内涵和外延,以及人工智能对于未来的制造业、教育、医疗和金融相关行业的影响,还有未来人工智能对我们人类生活发展愿景和应用展望。


  人工智能是什么


  各位朋友,我们把心稍微沉淀下来,看看人工智能对我们人类会带来什么样的影响,我报告的发言题目将回答两个问题。


  第一个问题:人工智能是什么?我的答案是:经济发展的新引擎。


  第二个问题:人工智能对各行各业有什么影响?它是经济社会发展的加速器。


  在计算机几十年图灵奖获得者当中,有十个以上的人跟人工智能学科有关,足足可以看到计算机科学对人工智能科学的交叉渗透,我们缅怀那些先驱,同时把图灵既叫做人工智能之父,也叫做计算机之父。


  我们希望年轻人除了打打游戏之外,能不能看一看图灵奖获得者的传记,你会发现他们的成长,他们的创新创业是如何展开。


  举例来说,这个教授叫赫伯特·西蒙(音),他到中国来过很多次,他在1975年因为知识推理而获得了图灵奖。后来他也获得了诺贝尔经济学奖,我们中国的院士看到这样的大家是有点汗的。


  这个大家拿了诺贝尔奖之后又在美国认知心理学会拿了一个终身成就奖。他的跨界创新,跨了脑科学、心理学、认知科学、计算机科学、人工智能、经济学,这才是大家。


  所以我们中国的人工智能一定要睁开眼睛看到全世界。


  很多基础的科学家、工程师为我们做了很好的基础。那么人工智能现在究竟到了什么阶段了?为什么人工智能突然间火起来了呢?或者一时间成为家喻户晓的事情呢?


  我想告诉大家,确切的说,深度神经网络,知识推理,专家系统,模式识别都不是一个新鲜的故事,很多人长期坐了冷板凳。


  今天是大数据成就了人工智能,那谁成就了大数据呢?我认为是互联网。那谁成就了互联网呢?我认为是云计算。谁成就了云计算呢?应该是移动互联网,乃至宽带光网。


  所以人工智能的崛起不是空穴来风。


  科学技术的发展史就是人类认识世界,改造世界能力的拓展史,是人类劳动工具的发展史。


  我们走过了农耕社会、工业社会、信息社会,已经进入到可以用智能来作为当今时代标签的时候了。动力工具已经转向发展智能工具的新阶段了。长期以来科学家研究主要是客观世界,或者把它叫做物质或者叫做能量。


  今天人们发现,人类对大自然的消耗有点太猛了,生态环境变坏了,怎么样再发展经济呢?是不是可以转换到研究数据,研究信息,研究知识,研究价值,研究智能。


  我们曾经为我们中国的人口红利感到骄傲,但是人口红利已经不行,不是靠人多了,而是要靠智能的红利。


  在这样的情况之下,如果我们用两个典型案例来回顾一下60年代的发展,这样比较简单一点,而且这两个案例老百姓都能感知到,我把它一个叫做围棋,一个叫做无人驾驶。


围棋


  这几年人们为围棋程序的智慧感到非常地敬佩,同时还有一点惊讶。Android程序在2015年的时候还是13版本,到2016年很快增长到25版本,分别击败了人类的围棋高手李世石,当他击败人类60个高手的时候,人们开始感到恐慌了。当它战胜柯洁的时候,人们觉得以后不要再跟围棋程序去拼智力了,这是什么原因?


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  我们看看一个人类的围棋高手,一个天才的围棋手,培养他是多么的困难。像李世石从9岁学棋,20岁成才。像柯洁5岁学棋,到18岁拿了三个冠军,都用了十几年的时间。而AlphaGo版本用两年时间就把他们战胜了。


  我们看一下围棋的发展历史,考古学家发现围棋就是一个游戏。


  一开始人类用一个小棋盘来培养孩子的智力,5×5,年轻的家长们,你们回家可以培养培养孩子的智力,看看是黑棋多,还是白棋多,5×5很简单,围棋是中国的文化,中国人更应该会下围棋,下不了大围棋,也要会下小围棋盘,5×5下完了,就入阶9×9。


  中国人工智能学会博弈专业委员会曾经用9×9的棋盘战胜了围棋的总教练俞斌,但是给他讲了一个条件,说你要让我两个子。俞斌当时说,9×9,让我让两个子,是不是太狠了?我只让一个。我说:不行,让两个。让两个的结果我们赢了,中央电视台实况转播了战况,但是我们是第三世界的国家,影响没有AlphaGo那么大,再加上当时我们用微机来对付它,技术能力不是那么强。


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  现在大家都在用19×19的棋盘,上面有80多格子。考古学家发现,19×19的棋盘人类已经用了一千多年了,从唐宋元明清一直用这么大的棋盘。


  人工智能之父图灵有一句名言:遗忘是人类智能的显著表现。


  那如果要AlphaGo程序跟人类比赛,加入我们把围棋规则改一改,把19×19改成38×38,作为一个程序员,这个产品改进对我来说不太费劲,但是对于生物智能那就是难以承担了,所以人们惊叫一片,连霍金都担心人工智能要毁灭人类。


  这个事情还没有过多久,又出来一个新的程序叫做AlphaGo Zero,它已经不再需要向人类的高手学习,也不需要大数据训练,它用一个知识分解的通用求解方法就可以迭代生成,把人类棋手打的稀里哗啦,它无师自通,这件事情其实惊讶程度应该不小于前一件事情。


  最近又出现一个新程序,叫Alpha Zero,它不但可以下围棋,还可以下别的棋,这叫通用问题求解。我在1983年英国读博士的时候,我做得就是通用问题求解,所以从这个角度来看,我们可以想像人工智能和人的智能相比到底谁厉害?如果我们把IBM的沃森(下象棋的程序)和把AlphaGo程序放在一台机器上,让它同时跟两个自然人比智能的话,对我们来说就是分时的问题。但是我们如果要培养一个生物的人,既是围棋冠军,又是象棋冠军,何其难。


  所以对人工智能不要无知者无畏,说它永远比不上我们,不要那么简单,可以深刻的想一想。我们的结论是围棋版本的升级速度会大于或者远大于围棋手的段位的进化速度和自然人的进化速度。


  我们很多家长为了培养一个围棋手,培养下一代,需要十几年时间,而AlphaGo程序只要两三年就进化的面目全非了。AlphaGo到AlphaGo Zero到Alpha Zero没有多久的事情。群体智能把围棋手的多种战术放在一台机器里面也是可以做到的,这件事情值得我们深思。


无人驾驶


  另外一个典型案例就是活遍全球的无人驾驶(自动驾驶),这十几年来,研发了一个产品叫做驾驶脑。这是替代驾驶员来控制汽车。


  人类司机开车算是小事,不太复杂,先拿个驾照,这是必须的,否则是违法。然后我们当个菜鸟,拿几张罚单,有几起事故,吸取了教训,慢慢我们开了几万公里,终于我们熬成了老司机,这个司机很简单啊。


  那为什么做个无人车那么难?


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  最近全世界无论是搞车的,还是搞IT的,还是不搞车不搞IT的,都在搞无人驾驶。有的要声称搞辅助驾驶(ADS),有的声称搞L3(局部自动),有的说要自己奔L4(高级自动),还有人说要自己搞L5。全球都在搞无人驾驶,这件事情也值得国人关注。


  我们看看谷歌下面一个无人驾驶公司,它的水平是什么呢?在伯克利加州测试结果是一千英里0.2次人工干预,这意味着从北京到深圳一个来回,不到1次的人工请求,你给不给它发驾照啊?交通部、工信部、公安部开始纠结了。最近(威盟)发表了350万英里的安全测试报告,设了48种场景,非常智能。


  Tesla的车早就量产,我这次从杭州到上海,从上海到苏州,都坐的是esla的车,在路上我们放开了自动驾驶,走了很长的路。


  中国的无人驾驶车呢?


  我们听到了一个好消息,北京市最近率先在全国出台了第一个自动驾驶的新规,在这之前我们专门到北京市汇报,因为我们的车也正在北京做4万英里公路的应测。


  现在我们纠结的是,假如无人车开的比我们人好,你给不给它发驾照?我们在做这个过程当中发现,人类不太公平,人类对人类自身所犯的驾驶错误容忍度比较大,对无人车偶尔追一次尾容忍度比较小。如果你买一个Tesla的车追尾了,你肯定要Tesla赔你,或者保险公司赔你,因此我们会纠结一个基本问题路测:无人驾驶的图灵测试问题。


  一个驾驶员,他对周边的环境都有一个活地图,这是我们老百姓的说法。这个地图不是清华书店买的那张地图,他会知道哪个地方有马路牙子,哪个地方是软地基,哪里有个坑。


  而机器驾驶脑,如果把它从北京改到苏州来,把活地图改成苏州的活地图,不能说分分钟的事情,反正不困难。但是你要把一个驾驶员,从原来熟悉北京的道路变成熟悉苏州每个大街小巷,起码要一年,说不定还要更长,所以我们要对无人驾驶要刮目相看。  

  

  我们一个人在一生中遇到的事故是有限的,而从事故中学习叫做负学习。但是如果我们把一辆车所有事故都让它避免的话,这件事情也不太难。所以我的结论是,驾驶脑版本的升级速度会大于或远大于人类驾驶员驾驶技巧的进化速度。


  体现群体智能的驾驶技巧会大于或远大于每一个人的能力。从对社会认知来看,这跟围棋脑认知是异曲同工。


  站在科学家的立场上看一下,围棋脑和驾驶脑解决了什么样的科学问题?


  我这里有一张表,分别从开放性、完备性、确定性、技术性,这四个方面来比较。


  我想说的是围棋知识表示的约束条件是有限的,它的黑字白纸算法是对等的,它的可能有一定的不确定性,但是它的结果是确定的。而驾驶要比它复杂的多得多。


  如果说围棋是黑环和白环几何突破问题的话,那最多是一个突破动力学问题,而驾驶是一个机器人运动控制问题。任何工具都带有两面性,原子弹很好,也很坏。菜刀很好也很坏,所以无人驾驶机器人很好也很坏,我们的科学对人工智能一定要有一点敬畏之心。


  那么到底什么是人工智能?


  什么是智能科学技术?


  他们之间有没有一点差别呢?


  我想把人工智能是什么先讲清楚。智能科学技术,大家都在说是我们当前最热闹,最活跃的一个学科。那么你能不能用200个字把这个事情说清楚,就不是那么容易了。让老百姓听得懂,让官员也知道。


  我做了一个努力,我贡献一个我的200字的版本,这是我个人对智能科学技术一个简单的概括,我是这样说的:探究人类智能活动的机理和规律,构造受人脑启发的人工智能体,研究如何让智能体去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,形成模拟人类智能行为的基本理论、方法和技术,所构建的机器人或者智能系统能够像人一样思考和行动,并进一步提升人的智能。


  这个大白话,对不对,可以大家评价,我觉得我们社会需要这一段话。


  到现在大家都在讲云计算、大数据、人工智能,忽悠来,忽悠去,不知道是多么复杂的系统工程问题,这是不行的,我希望我们人工智能科技工作者能够很快的聚焦到对它的基本描述上来,让大家能够有一个统一的共识、共知。


  我们正在努力把智能科学技术列为国家的一级学科,要列为一级学科,它有三个基本的要求,就是独立性原则、不可替代性原则、普遍性原则。


  为什么它不等同于今日的科学技术,为什么它不同于脑科学等等,它必须是独立的,必须是不可替代的,而且是有普遍性的。


  我们按照这三个原则经过八年的论证提出了我们的观点,我们认为,远距离看智能科学技术就是人工智能,人工智能就是智能科学技术,不要去耿耿于怀跟它们有什么小的差别。它是一个同义词,计较来计较去,意义不大,咬文嚼字有时候是需要的,过多也不好,所以你就认为它没有太大差别,基本一个样。


  你看我们搞人工智能的人一天到晚计较,Tesla你这个叫自动驾驶,我们人工智能叫自主驾驶。我的意思是,不要把这个事情搞大了,但是作为学者也要知道这里面还是有小小的差别,我做了几个注解。


  第一个注解,1956年当时大家觉得“人工(人造)”单词很必要,但是60年发展过程来看,无论在论文里面,还是在著作里面,还是在教材里面,这个词的频度很低,特别是做学问的人,没有用这个词,用得很少。所以作为学科每一个字都很值钱,你看“物理学”就三个字。所以我觉得叫智能科学比较好,不一定把“人工”给背上。


  第二个注解,1956年图灵提出的智能测试,人工智能怎么测?有一个图灵测试模型,他是拿人的智能做参照物,所以研究人工智能不研究人的智能怎么行呢?所以我觉得叫智能科学技术比较好。


  第三个注解,机器人研究出来之后,智能出来之后是要给人沟通的,要为人服务的,要交互的,也离不开人的智能。


  第四个注解,再加上我们有群体智能,还有交互在里面。


  通过这四个注解,我主张我们的学者们就简单一点看看,按照中国的语境,语用习惯,有计算机科学和技术,那么我们就叫智能科学技术就OK了,你把你的精力放在该放的地方去,这样容易形成共识。


  现在有的学校要成立智能科学技术学院,有的要成立人工智能学院,有的要成立机械学院,要不要统一呢?我认为也不要统一,社会有需求,它这个学校有特色,他愿意成立什么,你就听他的。刚才我拿到一个名片是叫智能工程学院,也可以啊。当初软件学院,软件工程学院都可以做啊,社会有需求啊。但是不要把软件工程学院就一定把软件工程作为一级学科,这是两回事,不要因为安全重要,就要把安全搞成一级学科,好不好。科学的发展跟你这个社会发展并不是完全等同的。


最近拿人工智能技术来解决网络空间安全,空间非常大。列为一级学科之后,我们就不必要再强调它是交叉的,交叉才能原创。其实不是这样子的,它要有一个独立性才能成为一个学科,从学科的角度来讲,所以我们有了成就性学科的永续和繁荣。


  清华大学邱校长跟我讲,交叉很好,你倒回来啊,你回到学科耕耘去。我觉得他的话是对的。


  我们人工智能学会经过八年的论证,最后把它的内涵二级学科定为四个,分别是脑认知基础、机器感知与模式识别、自然语言处理与理解,知识工程。


  我们同样需要200-300字分别把这四各学科说清楚。


  第一个学科,我们当时论证的时候,曾经叫做脑认知机理,结果脑科学家不同意了,说脑认知机理是我们生物科学家研究的东西,怎么放到你那儿去啊?我们觉得有道理,(独立性嘛),那么我们现在是怎么受脑认知启发来研究人工智能,所以我们把这个学科名字叫做脑认知基础,而不能叫做脑认知机理,脑认知机理是生命科学,是脑科学的一个二级学科。按照这样的原则,我们提出了对各个二级学科200-300字简洁的表述,我在这里就不一一念了。


  机器人与智能系统与时俱进而言,机器人不仅仅是工业机器人,当前工业机器人在智能制造中起到巨大作用,但是工业机器人也正在向智能化发展,有钢的硬的向软的柔的方向发展。所以我们还要强调农业机器人、医疗康健机器人、服务机器人、太空机器人、国防机器人。如果你是一个军队,你成立国防机械学院也是可以的(我是这样说说而已)。所以我觉得有六大类机器人,尤其服务机器人涵盖面很广,对于智能系统而言就更多了,每个行业都靠人工智能,都有它的赋能作用,整体上来说这四个二级学科跟外围的关系就是这样子。


  脑认知基础是受脑认知启发的人工智能,一左一右,分别强调视觉和听觉位主,用知识工程来实现它的对外应用,所以这是它的核。这四个二级学科构成人工智能的核,周边形成一个应用,整体上就把它叫做人工智能。这是我对这个学科内涵的认识。


  大家看到我这个认知之后,你还担心跟计算机科学吵架吗?计算机科学是三个二级学科:体系结构、软件理论和工程、计算机应用。智能科学技术这个学科发展历史很悠久,因为它涉及到语言,我们曾经耳熟能详的叫做计算语言学,它是强调计算,它没强调交互,但是发展也很可观。


  图像图样识别,我们知道有两个很著名的课程,一个叫计算机视觉,一个叫做机器学习。这两个课程站在语言研究的角度来讲都有点问题,计算机是讲它的体系结构,没有计算机视觉,应该是机器人视觉。机器学习应该是机器人学习,但是已经约定俗成了,用下去也可以。在这个过程当中智能科学技术的奠基人,很多人获得了诺贝尔奖、图灵奖和自动化大奖,尤其是华人和中华文化在智能科学中起了巨大的作用,因为我们更加强调学科元素构成之间的整体作用,这是其他一级学科所不能比拟的。


  脑的科学家王浩(音),现在青年才俊李飞飞都是华人。


  人工智能对各行各业的渗透怎么样让社会加速前进呢?


  我想用第三部分表述,交换人工智能以润物无声的柔软改变着整个世界。


  这次大会的主题就是:创新驱动,智能担当。我想要讲一个基本问题是,第一句话:直面解决现实问题是新一代人工智能的起点和落脚点。


  不要再去写那些没有用的论文了,有本领解决问题,有本事你写出来的论文让别人去重复,不要孤芳自赏,这个事情很重要。我们已经经历了那个困惑的阶段,如果你的模式识别不能刷脸支付的话,你弄得再好也没有用啊,因为刷脸支付已经产业化了。如果你能把刷脸支付这样一个模式识别问题拿到医学影像里面做识别,能发现早期的癌症特征,那不是更好吗?


  智能已经成为提升创新驱动发展源头工业能力的时代需求。其实我们国家,我们党对智能历来是很重视。我们工程院的老院长宋建(音)在1993年就提出了,我们一个二级学会的学术会议上,他做了一个题词:人智能则国智,科技强则国强。后来后人把第一句话给忘了,就想着第二句话了。李岚清副总理也做过批示,他说:通过对脑科学的研究,如果能提高人的学习认知效率,将是对人类的一大贡献。


  我们有一个年轻的企业家“李彦宏”(百度董事长),他是这样认识智能的。他说:中国的人工智能不领先世界,说不过去。他没有讲我们这个制度的优越性,他居然说,我们说不过去。为什么?他说这里有很大的市场,人才和资金,有大量的数据积累,精密的训练,7亿网民在用同样的语言,有同样的文化、道德、标准以及同样的法律,所以中国的人工智能不发展说不过去啊。所以我们不要再无知者无畏了,不要再盲目乐观了,我们还要回头来看看我们的问题。


  有一位对我们很友好的美国双院院士,他在接受李克强政府友谊奖的时候,他说了这样一句话,让我们感到非常难受。他说:中国拥有全球1/6的人口,却没有能拥有全球1/6的智能资源。尤其对我打击很大,因为我在国外留学期间,我当时认为,我们中国人大概比犹太人的智慧要少一点,因为犹太人还是蛮有创造力的,我们不排第二也排第三嘛,结果他说我们不行。


  我最近跟一个德国的科学家在一起,他说:你们中国人的智慧大概在黑人之后。我更不能同意,但是同志们,人家也是通过你在全球的表现说的这个话,所以你要承认他的认知的存在啊。 


  尤其重要的是,当前人的素质和智能产生的大数据,正是训练机器人的素质和智能的前提条件,我们是什么德性,你的机器人就是什么德性,如果这个不认识到,那将对你的大数据作用认识不到,所以这个问题还是很严峻的。


  无论是人类智能,还是人工智能,个体智能,还是群体智能,机动智能还是网络智能,都是生产力中的核心生产力。所以我觉得苏州政府很有勇气,把吴文俊奖的基地永久放在苏州,我们一拍即合。


  机器人将成为人类认知自然与社会,扩展智力,走向智慧生活的重要伴侣,改变着人类的生产活动、经济活动和社会生活。你想想哪一个学科能说这样的大话,你怎么还能对智能科学与技术耿耿于怀呢。


  人工智能对各行业的影响


  首先是制造业。我想讲一讲工业制造,工业制造主要是两大块,一块是原材料,我们把它叫做流程制造。一块是装备,我们把它叫做离散制造。无论是流程制造(像化工),无论是像汽车这样的装备制造,都是实体经济的脊梁。昨天我听到他们书记告诉我,苏州的7654321,我非常地惊讶,一个地级市竟然超过了很多直辖市,我在北京经常听天津人说,天津离北京太近了,所以天津发展不上去。苏州离上海也很近啊,苏州发展上去了,我们可以做一个关联推理嘛。


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  当今汽车制造已经成为制造业的脊梁,那么我们到中国的汽车厂看看,我们的工业机器人运行的怎么样?我这里有一个数字给大家看一看,全球1万名产业工人平均的工业机器人,我们国家是49台,全球平均68台,我们旁边的韩国竟然可以达到500多台,难道我们不该努力吗?机器换人,并不是把工厂1000个人换成0,是把这1000人换掉900个人,让这100个人做1000人的事情,以后再把这100个人变成50个人,最后变成几个人,是这样子的。


  我跟一个奥地利的科学家开会,他说我们的企业三分之一以上都是1个人管理。这让我大吃一惊,我觉得我们夫妻店也到不了四分之一。所以我们不再是炫耀人口的时候了,一个好的企业应该机器人多,人少,这才对。尤其是我们的国企,不要动不动说我们有多少万名员工,那不是你的骄傲,多少万台机器人可能更好。


  第二个行业是教育,我用一个典型案例来讲。像我这样的年龄70多岁了,在30岁之前用了五分之一的时间学外语,假如科大讯飞或者语音处理或者自然语言翻译在十年二十年之内解决很好的话,现在的小孩子还要不要用这么大的精力学外语?等他到30岁,机器人就在身边百度翻译随时可用。


  人工智能告诉你,你孩子还要不要送到幼儿园学外语?我的答案:可以不送了。


  我的第一外语是俄语,我在大学里面俄语比赛得过第一名。但是当我真正拿俄语做交流的时候,我是穿着军装到俄罗斯去,他说的,我一点都听不懂。我就想用英语给他对话,(结果)遗忘了,遗忘是人类智能的表现。所以把外语当做一个工具,花那么多时间去学,得到的回报这么小,我们傻啊。如果你同意我的观点的话,那么不得了,中小学教育就要改变。


  对于大多数人而言,拿外语做工具的人而言,用如此多的时间学外语,最后得到的效果这么低,有什么用呢?为什么不把30年前学外语的五分之一时间,拿来学一点母语,把中文学得更好一点,学点数学,学点历史呢,我在拷问教育部呢。不同母语的人群对如何通过智能机器人能够无障碍的沟通,包括语义情感,我们的教育要好好想一想。


  现在的教育怎么实现的?结论就是“死记硬背、大量做题”,机器肯定做得比人好,高考机器人已经胜过了考试。在这样的情况之下,我们的高考怎么做?还是让机器人考,还是让我们的小孩子去考?


  什么叫教育?教育就是知识点的累加。怎么教?传授知识的是老师,掌握知识的是学生,掌握的好不好,咱们就考他,把他考焦了,这样的办法要延续多少年?在人工智能面前要不要修改这个公式,我觉得要修改,怎么修改?先从一个基础的道理讲起。


  前面这句话是公理,人脑中有存量知识,它有利于发展好奇心和想象力。后面这句话是我讲的,我认为它也可能制约好奇心和想象力的发展。什么原因?因为你那个知识有没有错误,如果有错误那就麻烦。而我们人类可以无限制的接近真理,但是你不可能得到完全的真理,所以我们更需要的是好奇心和想象力。在这个情况之下,我主张把教育的公式改成这个样子,获取知识的能力,选择的能力和创新的能力。如果你能找得到这个知识,那不是挺好嘛。你看我们现在用百度、谷歌搜索,不是挺好嘛,为什么要那么拼命的记啊?当然记忆很重要。


  我这里面想给大家一个憧憬,想想将来高考应该怎么考法。我觉得以后的高考一年360天,每天都可以考,白天黑夜都可以考,不用弄同一天,搞得全社会那么紧张,搞得孩子们都买学区房,没必要。怎么考?分四步,都是机器人在里面考你。通过网络,机器人让考生回答,对感兴趣的专业和学校表达,提交他的个人中学学习情况,我把它接收过来就可以了,这个搞一个机器人来做很简单。


  第二步,当被确定为候选人之后,机器人和考生进行游戏式的交互,就知道你的认知水平,逻辑思维怎么样。


  第三步,面试一下,弄几个题目问问你。


  第四步,你要考清华大学,在网上给一个虚拟的清华大学,你在家里戴一个头盔就可以访问清华大学陆建华,看看要不要去,然后再决定是不是录取。如果高考可以这样做,我们公务员考试也可以这样做。如果公务员考试这样做,各个企业的用人单位,老板也可以这样考察你,这个社会就变了。


  所以同志们,人工智能的教育憧憬是很大的,我们还有默课、翻斗课堂等等。包括教师将来都可能会被教练机器人替代。有的课堂应该更大,有的课堂应该更小,因为手段变了。


  我在清华大学做博士生导师,我让学生、研究生做无人驾驶,24小时的MIT录像带去看,看我们怎么讨论,24小时录像带不是我教的,是麻省理工学院那个青年教师教的,什么叫深度学习?怎么做感知智能?所以我们提出16个字“本科不脑,地动山摇,智能教育,回归本科”。你不要在计算机科里面挤一门课学人工智能,那样的知识太少了。当然我们在本科里面还要安排计算机课程,但是以人工智能为主。


  教育的红利是中国人口红利的最大红利,中国要在2030年成为世界的高地(人工智能),你现在不进行教育,不进行人才培养,不是在瞎吹牛嘛,你忽悠谁呢。现在纷纷成立人工智能学院,机器人学院,我们学会准备在2018年召开学院系主任的论坛,研究这样一些学院如何设置课程,如何招生,如何科研,如何改革等等,我们希望2018年这个重点工作能够得到在座同志们的大力支持。我们甚至想,现在这么多语言大学,不是学西班牙语,就是学意大利语,能不能搞一个语言智能学院,把不同语言,不同方言一样翻来翻去,做这个感觉有点意思。语言智能学院,这不就是创新嘛。师范性大学能不能成立智能教育学院,研究智能培养的规律和实践?


  第三个是医疗,我看苏州医疗是重要产业基地,医疗领域人工智能大有作为。我把它简单称为医疗的三级跳,什么叫三级跳?中国的农民因为得了疑难病去找医生太难了,花了很多钱。我觉得病人找医生是一级跳,这一级跳不需要到处跑,应该拿智能搜索就可以解决,互联网就可以帮忙,让双方都主动。二级跳是医疗影像的读片专家系统和机器人智能终端助力,我们看病找医生看实际上有点傻,因为医生是你找到他的。好比说我今天不舒服,我到底挂疼痛科?还是神经科呢?其实我也不知道。我不小心挂了一个疼痛科,不小心找了这个医生,这个医生给我开了一大堆药,我拿回家像圣旨一样吃了一个星期,还没好。但是你换一个医生,换的药又不一样。那为什么不在网上找一个专家系统看一看就算了,起码它不会脑程序,所以把它叫做二级跳。


  每个人在医院里面都有100张片子,这100张片子都是专家做了标注的,为什么不能拿深度学习,像识别人脸一样,识别你这个片子,说明你是癌症早期还是良性瘤呢?现在做得这个事情结果让人吃惊啊,就是误诊率非常高,拿历史数据来看,所以人工智能在这里面大有作为。


  三级跳是精准治疗,个性化的,远程的云智能。


  如果能实现这三级跳,我认为人工智能就会给老百姓带来实实在在的获得感,不花冤枉钱。


  第四个是金融,金融天生是以数据存在的,因此金融和人工智能的契合度很高。无论是关联分析,还是身份认证,还是金融欺诈,人工智能必将重塑金融。


  当然它对其他行业也是有很多促进作用,我只是讲这四个行业:制造业、教育、医疗、金融。


  人工智能到2030年是什么样子,我们国家已经给我们定了计划“三步走”,说我们成为全世界人工智能的高地。我这里面有一段话,讲的比它实在一点。


  我个人认为,人工智能给人类带来的影响,将超过计算机和互联网已经给人类造成的影响,这是我一个大胆的预测。


  我们需要原创性的智能科学技术,到2030年希望我们国家每1万名产业工人能有300台机器人。黄牛退休,拖拉机无人驾驶,农民进城,现在我们拖拉机在东北在新疆,一条线耕过去3、4个小时,把农民的劳动人口从20%降到10%,甚至降到2-3%,像美国和日本一样。全国大中型医院微创手术机器人要一半国产化,现在达芬奇机器人成为美国最大的市场,就像当年的汽车一样。


  在全社会要普及使用新兴设施的服务机器人,翻译、新闻报道、助理、客服、教育、会计、司机、家政、咨询等被人工智能替代,老年人、残其人或儿童,平均每人有一台形态各异的机器人,所以机器人产业有很大的发展空间。科学和技术研究表明,由于我们对于物质和能量的追求和发现,机器比人强大,大家都已经众所周知,我们不再计较我们跟拖拉机谁的力量大。


  今天我们用平等的宽容的心态,不再去跟AlphaGo比较谁下棋的智商高。曾经的很多单位都会被机器人替代,但同时又会自然涌现出更多更新的工作,人类将更加尊严,更加优雅,更加智慧的生活。


  机器人一定会让我们人类自身更加智能,所以不用那么担心。


  毋庸置疑,人类始终是人机共舞的领舞者。


  谢谢大家!

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