鄔賀銓院士在演講中表示，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)是第50年了，50年的互聯(lián)網(wǎng)到現(xiàn)在還保持互聯(lián)網(wǎng)流量年增60%，這些增速也會(huì)對(duì)未來(lái)人工智能技術(shù)的發(fā)展有很大的影響。“人工智能會(huì)使得我們的生活更美好，或是走到我們的反面，這一切取決于人類自己。”鄔賀銓說(shuō)到，人工智能永遠(yuǎn)在路上，這也就是人工智能的魅力。

中國(guó)日?qǐng)?bào)網(wǎng)與網(wǎng)易傳媒共同舉辦的2019影響力峰會(huì)在北京召開(kāi)，首屆影響力峰會(huì)的主題為“預(yù)見(jiàn)未來(lái)”。會(huì)上，中國(guó)工程院院士鄔賀銓擔(dān)任“預(yù)見(jiàn)科技未來(lái)”發(fā)布人，發(fā)表了主題為“迎接人工智能的未來(lái)”的演講。

鄔賀銓院士稱，人工智能技術(shù)現(xiàn)在可以做的事情很多，對(duì)經(jīng)濟(jì)效益也有很大的貢獻(xiàn)。目前來(lái)看，AI應(yīng)用效果比較好的領(lǐng)域有三個(gè)，一是醫(yī)療保健，二是汽車，三是金融服務(wù)業(yè)。

不過(guò)，鄔賀銓院士也同時(shí)指出，目前機(jī)器學(xué)習(xí)還有很多不足，一個(gè)諾貝爾獎(jiǎng)經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主（Judea Pear）說(shuō)“人工智能不過(guò)是統(tǒng)計(jì)學(xué)”，還是有很多不足的地方。

對(duì)于人工智能下一步如何進(jìn)化，鄔賀銓院士引用清華大學(xué)張鈸院士的觀點(diǎn)說(shuō)，我們要把感知和認(rèn)知放到同一個(gè)空間里，不是簡(jiǎn)單用概率統(tǒng)計(jì)的理論，要用模糊級(jí)的理論來(lái)重新定義它?；蛘撸l(fā)展群體智能。

以下為鄔賀銓院士演講實(shí)錄（網(wǎng)易智能做了不改動(dòng)原意的整理）：

各位領(lǐng)導(dǎo)、各位專家早上好。我發(fā)言的題目是“迎接人工智能的未來(lái)”。

我們可以看看支撐人工智能發(fā)展的技術(shù)，比如CPU的芯片、存儲(chǔ)器、光纖、移動(dòng)通信、超算、大數(shù)據(jù)??用十年的時(shí)間來(lái)看，有些是60多倍，有些是成本兩萬(wàn)倍下降，光纖通信10年100倍容量提升，移動(dòng)通信10年1000倍的速率提升，超算能力1000倍的提升，算法我在這里沒(méi)寫(xiě)，但等會(huì)兒會(huì)說(shuō)到，大數(shù)據(jù)量大概是32倍的提升。這是前幾年統(tǒng)計(jì)下來(lái)的網(wǎng)絡(luò)主要設(shè)備年均性能改進(jìn)的增速。

互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)是第50年了，50年的互聯(lián)網(wǎng)到現(xiàn)在還保持互聯(lián)網(wǎng)流量年增60%，這些增速也會(huì)對(duì)未來(lái)人工智能技術(shù)的發(fā)展給予很大的影響。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際上是個(gè)分類器

現(xiàn)在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就算你寫(xiě)本書(shū)告訴計(jì)算機(jī)什么是貓什么是狗，它也學(xué)不會(huì)，但如果像對(duì)待人類小孩的教學(xué)方式那樣，感性地把一堆貓和狗的視頻送到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它就會(huì)分類，分類結(jié)束后，如果照片視頻上有標(biāo)簽，它就會(huì)知道分的這類是貓。如果籃子里有個(gè)小狗，放進(jìn)去，它照樣會(huì)分類為“狗”。所以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際上是個(gè)分類器，當(dāng)你告訴它是什么，它就學(xué)會(huì)了。

機(jī)器學(xué)習(xí)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要技術(shù)，從近10年里機(jī)器學(xué)習(xí)的論文里可以發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)熱點(diǎn)，可以看到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和進(jìn)化編程等計(jì)算密集型算法在機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的出色表現(xiàn)。

人每天吃飯大概要輸入2500卡路里的能量，卡路里換算成焦耳大概是1000萬(wàn)焦耳，下圍棋5個(gè)小時(shí)大概要消耗人類3.3兆焦耳。AlphaGo跟李世石下棋時(shí)用了1000多個(gè)CPU，176個(gè)GPU，一個(gè)CPU功率100W，1個(gè)GPU200W，換算出來(lái)是173000W（這是以秒計(jì)的），如果5小時(shí)就是3000兆焦耳，這相當(dāng)于李世石用的能耗是AlphaGo能耗的千分之一，也就是說(shuō)，人工智能目前還需要很大的能量支持。

后來(lái)隔了一年，改進(jìn)了AlphaGo Zero，換算成TPU，它只是AlphaGo原有1/12（能耗），用1/12的能耗跟AlphaGo下棋，100比0，當(dāng)時(shí)AlphaGo還要搜集所有的圍棋棋譜，然后訓(xùn)練三個(gè)月，AlphaGoZero只需要了解圍棋的規(guī)則，兩個(gè)AlphaGoZero互相對(duì)應(yīng)，能把所有人類沒(méi)有走過(guò)的棋譜都走完，它就能戰(zhàn)勝了。所以優(yōu)化算法、改進(jìn)硬件，包括GPU替換CPU（提高了三倍），TPU替換GPU（提高了15到30倍）。

最近不單AlphaGo Zero圍棋天下無(wú)敵，而且通過(guò)自學(xué)2個(gè)小時(shí)，還擊敗了日本的將棋（有點(diǎn)像中國(guó)的象棋），自學(xué)4個(gè)小時(shí)，把國(guó)際象棋也全部打贏了。

人工智能能做的事情有太多

在醫(yī)學(xué)上，剛剛過(guò)去的三個(gè)月，谷歌在機(jī)器學(xué)習(xí)又開(kāi)發(fā)了Alpha Fold，Alpha Go的折疊，所謂折疊是來(lái)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的，在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的國(guó)際競(jìng)賽里，打敗了所有由人組成的各種團(tuán)隊(duì)，這有什么意義？如果能解釋蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，我們的很多疾?。òò┌Y）可能就會(huì)找到解決辦法。所以現(xiàn)在很多人工智能用在醫(yī)學(xué)上開(kāi)發(fā)藥物，美國(guó)人工智能能比醫(yī)生提早六年診斷出阿茲海默病，醫(yī)療人工智能的器械也開(kāi)始投入商用了。除此之外我們看一看蛋白質(zhì)折疊結(jié)構(gòu)，我們可以通過(guò)人工智能將它解釋出來(lái)。

我們知道門捷列夫開(kāi)發(fā)元素周期表用了很長(zhǎng)時(shí)間，現(xiàn)在假設(shè)我們不知道元素周期表，利用人工智能程序，幾個(gè)小時(shí)就可以把元素周期表重新定義出來(lái)。也就是說(shuō)，人工智能確實(shí)能做好多事。

在語(yǔ)音識(shí)別方面，人工智能已經(jīng)超過(guò)了人，一般人類語(yǔ)音識(shí)別的錯(cuò)誤率是5.1%，現(xiàn)在百度對(duì)漢語(yǔ)的語(yǔ)音識(shí)別，微軟對(duì)應(yīng)于的語(yǔ)音識(shí)別已經(jīng)比這個(gè)水平要高了。當(dāng)然，在嘈雜噪聲環(huán)境下，識(shí)別率現(xiàn)在也只有54%，不過(guò)人更識(shí)別不了，人還達(dá)不到這個(gè)水平。

包括人臉識(shí)別，中國(guó)上海依圖科技的人臉識(shí)別率在萬(wàn)分之一，誤失率前提下可以通過(guò)98%，銀行柜臺(tái)人員用肉眼比對(duì)，誤差一般在1%，也就是說(shuō)機(jī)器準(zhǔn)確性是超過(guò)人的眼睛的。

當(dāng)然，動(dòng)態(tài)三維活體檢測(cè)更難，下面的圖是小布什的原相，右邊的小部什頭像和原圖一樣，但嘴型和上圖的胖子嘴型一樣，我們聽(tīng)不出胖子講什么，但小布什可以通過(guò)口形恢復(fù)出他講話的聲音，讀懂唇語(yǔ)。

我們知道張學(xué)友在好幾場(chǎng)演唱會(huì)上抓到了逃犯，這不是因?yàn)閺垖W(xué)友，而是演唱會(huì)門口的人臉識(shí)別門口。所以張學(xué)友說(shuō)“抓逃犯是我的正業(yè)，唱歌只是副業(yè)”。

機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用于什么？這是一個(gè)肺部CT照片，大家可以從中發(fā)現(xiàn)有沒(méi)有長(zhǎng)瘤子、有沒(méi)有癌癥，但CT可以掃描出幾百?gòu)垐D片，很麻煩。我們通過(guò)人工智能把這些CT照片還原成一個(gè)肺，看看有沒(méi)有纖維化，再看看肺周邊的器官怎么樣。

語(yǔ)音識(shí)別可以用于醫(yī)學(xué)，還有圖像識(shí)別，可以重建三維影像，比如醫(yī)學(xué)教育，包括在增進(jìn)醫(yī)療手術(shù)的輔導(dǎo)可以起到很好的作用。

在產(chǎn)業(yè)上，清華和英業(yè)達(dá)合作（做影像電路板的），影像電路板很復(fù)雜，可以看看該連的線是不是連了，不該連的線是不是沒(méi)連，人的肉眼很容易錯(cuò)檢，但利用機(jī)器視覺(jué)就可以發(fā)覺(jué)人的肉眼沒(méi)法兒發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題，每年的經(jīng)濟(jì)效益9000萬(wàn)。

看好AI在醫(yī)療保健、汽車和金融服務(wù)的應(yīng)用，但挑戰(zhàn)很大

人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)效益的貢獻(xiàn)，有一些統(tǒng)計(jì)，人工智能可以改進(jìn)勞動(dòng)生產(chǎn)率，可以激發(fā)消費(fèi)需求、可以提高產(chǎn)品質(zhì)量，有人預(yù)測(cè)2017到2030年，人工智能對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)超過(guò)GDP的55%，其中中國(guó)占了全球?qū)⒔话耄?030年人工智能會(huì)帶來(lái)7萬(wàn)億美元的GDP增長(zhǎng)貢獻(xiàn)，占GDP的26.1%，這個(gè)數(shù)字來(lái)源于普華永道，這里面講了幾個(gè)領(lǐng)域，是最重要的人工智能應(yīng)用領(lǐng)域。

AI指數(shù)比較高的應(yīng)用效果比較好的領(lǐng)域是：一是醫(yī)療保健，二是汽車，三是金融服務(wù)業(yè)。

以自動(dòng)駕駛為例，麥肯錫估計(jì)2025年帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)規(guī)模將達(dá)到萬(wàn)億美元，降低交通事故，每年能挽救3到15萬(wàn)人的生命，減少?gòu)U氣排放90%，麥肯錫還認(rèn)為到2030年人工智能可以為全球額外貢獻(xiàn)13萬(wàn)億美元的GDP增長(zhǎng)，普華永道的估計(jì)是15.7萬(wàn)億，平均年均GDP會(huì)增加1.2%。后面那句話更重要：足以比肩19世紀(jì)的蒸汽機(jī)、20世紀(jì)的工業(yè)機(jī)器人和21世紀(jì)的信息技術(shù)。

自動(dòng)駕駛在簡(jiǎn)單路況中是好的，復(fù)雜路況就很難，因?yàn)樾腥撕退緳C(jī)不見(jiàn)到都遵守交通規(guī)則，很難用訓(xùn)練的辦法掌握，還需要駕駛員的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，而且人類犯錯(cuò)是偶然的，機(jī)器一旦犯錯(cuò)可能就是系統(tǒng)性的。

人工智能可以檢測(cè)腫瘤，但醫(yī)院還不敢這么用，因?yàn)槿斯ぶ悄鼙旧砜梢愿嬖V你應(yīng)該做什么，但它不會(huì)告訴你為什么，比如人工智能診斷一個(gè)病人，最后得出結(jié)論“鋸掉一條腿”，但不告訴你為什么，那醫(yī)院敢鋸掉腿嗎？

還有很多功能是人工智能難以勝任的，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以輸入為導(dǎo)向的算法，首先的前提是大量數(shù)據(jù)，而且數(shù)據(jù)要比較準(zhǔn)確，如果受了干擾他就很難，醫(yī)生受干擾可能會(huì)產(chǎn)生很多錯(cuò)誤，比如北加州一個(gè)組織（美國(guó)公民自由聯(lián)盟）利用亞馬遜面部識(shí)別算法把美國(guó)535位國(guó)會(huì)議員的照片和美國(guó)警察局掌握的2.5萬(wàn)名罪犯照片進(jìn)行比對(duì)，發(fā)現(xiàn)28個(gè)議員被當(dāng)成了罪犯。分類數(shù)據(jù)終美國(guó)的數(shù)據(jù)嚴(yán)重偏向白人男性，所以黑皮膚的可能就容易被錯(cuò)認(rèn)。

目前機(jī)器學(xué)習(xí)還有很多不足，圖靈獎(jiǎng)的獲獎(jiǎng)?wù)哒f(shuō)，目前機(jī)器學(xué)習(xí)只是曲線的擬合，一個(gè)諾貝爾獎(jiǎng)經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主（Judea Pear）說(shuō)“人工智能不過(guò)是統(tǒng)計(jì)學(xué)”，也就是說(shuō)目前還是有很多不夠的地方。

剛才我用的兩張圖映射的貓和狗的區(qū)別有個(gè)曲線，但只要擬合的地方稍微錯(cuò)一點(diǎn)，可能就會(huì)發(fā)生錯(cuò)誤。比如本來(lái)是熊貓，在照片上加上一些噪音，機(jī)器就可能識(shí)別成長(zhǎng)臂猿，所以人工智能識(shí)別目前來(lái)講還是比較嬌氣的。

大家看這張圖，有人看是順時(shí)針轉(zhuǎn)，有人看是逆時(shí)針轉(zhuǎn)，哪怕是同一個(gè)人，一會(huì)兒看著是順時(shí)針轉(zhuǎn)，眨眨眼睛卻變成了逆時(shí)針轉(zhuǎn)，究竟是順還是逆？其實(shí)只是左腿在前還是右腿在前的問(wèn)題，是你的錯(cuò)覺(jué)。

為什么會(huì)出現(xiàn)這個(gè)錯(cuò)覺(jué)？因?yàn)樗锰幱谌斯ぶ悄鼙孀R(shí)（包括人辨識(shí)）的分界線，這時(shí)就可能發(fā)生誤導(dǎo)。

比如這個(gè)圖里的圓圈，大家都覺(jué)得它是滾動(dòng)的、是圓的，可是真的是這樣嗎？每個(gè)球都這樣走嗎？不一定，我們可以看看。實(shí)際上每個(gè)球走的都是直線，所以人工智能的模型是會(huì)被誤導(dǎo)的。

這張圖中最后一個(gè)打問(wèn)號(hào)的地方應(yīng)該放（幾個(gè)數(shù)字），人很容易看出來(lái)應(yīng)該放哪個(gè)，因?yàn)榈谝恍?32，第二行343，第三行應(yīng)該是454，可是人工智能就很難看出來(lái)，因?yàn)槿斯ぶ悄芤@得人類常識(shí)不是那么容易的。

人工智能的進(jìn)化與對(duì)就業(yè)的沖擊

當(dāng)然，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)在還在演進(jìn)，關(guān)鍵是怎樣選擇正確框架以及訓(xùn)練，清華大學(xué)的張鈸院士說(shuō)我們要把感知和認(rèn)知放到同一個(gè)空間里，不是簡(jiǎn)單用概率統(tǒng)計(jì)的理論，要用模糊級(jí)的理論來(lái)重新定義它，否則我們沒(méi)辦法跟機(jī)器人交流，機(jī)器人之間也沒(méi)辦法交流。

機(jī)器學(xué)習(xí)著重于通過(guò)數(shù)據(jù)了解環(huán)境，而人類能夠同時(shí)洞悉不同的環(huán)境，群體學(xué)習(xí)是人類與生俱來(lái)的本領(lǐng)，而電腦是不具備的。我曾經(jīng)跟一個(gè)搞人工智能的公司說(shuō)，識(shí)別語(yǔ)音、下圍棋都不算什么，能不能組織11人的機(jī)器人足球隊(duì)，什么時(shí)候踢贏皇馬了，那你就算厲害了，因?yàn)?1人的機(jī)器人足球隊(duì)是要群體活動(dòng)的。

剛才談到就業(yè)，實(shí)際上人工智能確實(shí)會(huì)取代很多現(xiàn)在的就業(yè)，49%的勞動(dòng)人口可能會(huì)被取代，但一半以上的人是不會(huì)被取代的，因?yàn)槿斯ぶ悄軟](méi)有情感，有情感創(chuàng)作的文藝工作是不能被取代的，人工智能不能取代文藝，要由人來(lái)做。美國(guó)高德納咨詢公司以及世界經(jīng)濟(jì)論壇發(fā)布的《2018未來(lái)就業(yè)》報(bào)告中都說(shuō)，實(shí)際上取代了一部分工作，但會(huì)新增一些工作崗位。人工智能會(huì)帶來(lái)數(shù)字鴻溝，發(fā)達(dá)國(guó)家、先進(jìn)企業(yè)，還會(huì)拉大社會(huì)貧富懸殊，高智能崗位會(huì)增加，一般勞動(dòng)崗位會(huì)減少，自動(dòng)駕駛出了問(wèn)題是誰(shuí)的責(zé)任？機(jī)器人創(chuàng)作的小說(shuō)、詩(shī)歌是否享有相應(yīng)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)？有法律道德的問(wèn)題，還有安全問(wèn)題，如果人工智能殺人了怎么辦？

最后，如政府規(guī)劃中所說(shuō)的那樣，加快發(fā)展新一代人工智能，是我們贏得全球科技競(jìng)爭(zhēng)主動(dòng)權(quán)的重要抓略抓手。

清華大學(xué)張鈸院士說(shuō)，我們現(xiàn)在正在通往AI的路上，現(xiàn)在走得并不遠(yuǎn)，在出發(fā)點(diǎn)附近，但人工智能永遠(yuǎn)在路上，大家要有思想準(zhǔn)備，而這也就是人工智能的魅力。

人工智能會(huì)使得我們的生活更美好，或是走到我們的反面，這一切取決于人類自己。