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　　近日，以“深度視野，對話未來”為主題的首屆“中新人工智能高峰論壇”在新加坡·南京生態(tài)科技島召開。

　　本次論壇，大咖云集，匯聚了李德毅、周志華、凌曉峰等多位中、新方院士，以及科大訊飛、小i機器人、云知聲等企業(yè)代表。其中，加拿大西安大略大學教授、杰出研究員，數(shù)據(jù)挖掘及商業(yè)智能實驗室主任、加拿大工程院院士凌曉峰發(fā)表了以“AI大趨勢”為主題的演講。

圖 | 凌曉峰

　　凌曉峰思維敏捷，樂觀爽朗。在人工智能、大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘及應用、智能系統(tǒng)開發(fā)等方面超過25年的研究，讓他對AI的未來充滿熱忱和自信。

　　他認為，在50年以后，或者更久的未來，機器人大腦可以取代90%的人類。所以還是會有一小部分最聰明的人類是取代不了的。那我們就要有更好的方法去教育我們的孩子，我指的更好的教育不是指成為高考成績最好的，而是各方面包括思維掌握的最好的人類才能夠制造和掌控人工智能，讓它為人類服務。

　　現(xiàn)任蘇州大學人工智能研究院院長的凌曉峰屢屢提及教育的話題，在他看來，人才的教育培養(yǎng)，教育的方式、課程的設計等方面對于人工智能的未來發(fā)展都有著深遠的影響。

　　以下，是凌曉峰的演講實錄：

　　我是從加拿大西安大略大學過來的，現(xiàn)在在中國也有不少合作方面的工作。

　　首先，我想說明一點，大家說人工智能說了這么久，人工智能到底是干什么的？

　　人工智能，簡單來講就是要自動化或者是模擬人的智能。但是有一點非常關鍵的，什么叫人的智能？我們怎么定義人的智能，因為只有這樣我們才能夠人的智能去比較，看看人工智能到底有沒有達到人的智能。

　　所以大家有時候微信里面經(jīng)常收到一些小的東西，說測一下智能，測一下你的情商，測一下你抗挫折的程度等等，這些我想告訴大家都非常不科學。做了這些東西之后，也不要洋洋得意。為什么我敢這么說呢？我兒子小的時候經(jīng)過了一場非常嚴格的智商的測試，這個測試是為了我們在加拿大，他們要選一個gift class，所以就挑一些孩子出來做智商測試。我說我能不能旁聽這個智商測試是怎么回事？這是一個人的智能的測試。

　　這個測試大概要一個小時的時間，是一個心理學家跟一個孩子，就是我的兒子，一對一的一個小時的以對話為主，也有些實務的這樣一個測試。這個測試分成七類，不同的類別，所以大家就知道，這一點就可以看出人的智能是一個非常復雜的過程。

　　它其中包括什么呢？包括看你能記住多少東西，如果說記住多少東西是我們一個智能的話，計算機肯定比人做得好了。它也包括另外一部分，比如說他會問我兒子為什么一個城市會有免費的圖書館？這個圖書館的書是誰買的？為什么要建立一個免費的圖書館？這對于一個十幾歲的孩子來講這還是有挑戰(zhàn)性的問題，也許在座的都不知道為什么，是吧？所以這就說明人的智能有很多的測試辦法，我們原來講的人工智能是看它能不能跟一個普遍人有區(qū)別，沒有區(qū)別的我們就叫人工智能。我們現(xiàn)在中國有這么多的人口，干嗎還要做人工智能，跟普通人區(qū)分不開呢？

　　所以我們做人工智能一定要有一個標準，這個標準也許是下圍棋下得好，也許是做診斷做得好，也許是對話對得好，或者是跟普通人完全一樣，不同的標準能發(fā)展出不同的人工智能，能達到我們不同的目的。這一點我想先強調一下，做人工智能要清楚的一個目標。

　　1950年代的時候，我們就有計算機的人工智能系統(tǒng)，它可以玩這樣簡單的我們小時候都玩的一個游戲，就是看誰能夠把它弄成一條線。最近幾年AlphaGo出來了，圍棋能夠打敗世界冠軍。甚至出現(xiàn)了AlphaGo Zero，被號稱是不用人的知識，就能夠超越人類學習到馬斯特（音）。但是我想大家可以想一想，這個3×3的跟19×19的，這個本質上是一樣的大家說對不對？它的棋盤是有限的，游戲規(guī)則是定好的，勝負規(guī)則也是定好的。

　　當然這個圍棋非常困難，是因為它每一步棋下的可能性非常多，比原來的要多很多，而且它下的步數(shù)要多很多，但是它可以被計算機來模擬，有快速的計算機可以反復地在它的大腦里頭下無數(shù)盤這樣的棋，非�？斓叵聼o數(shù)的棋，所以得出怎樣的下法是贏，怎樣的下法是輸。它不用人的知識去學，恰恰是因為它所有的東西都是定義好的。

　　我們就說我們可以拿這東西進行醫(yī)療，可以進行自動駕駛，也不用人的知識了。這個實際上大家認真想一想就知道這是辦不到的，為什么呢？假設你有一個病人來，他得了什么病，需要開刀，你能把這個病人模擬一萬次手術的過程嗎？所以在人的這些智能里頭，實際上都要落地做的事情。而不能在計算機里面去模擬。我們現(xiàn)在的人工智能需要收集大量的例子，現(xiàn)在確實有很多泡沫，并且會把事情無限放大，放大很多倍，特別是發(fā)現(xiàn)中國這個事情是比較嚴重的。

　　第一，人工智能是會自學的，也就是我們現(xiàn)在的軟件工程師，現(xiàn)在計算機的軟件還是要靠人來給它編程，很快地我們會讓計算機自己來編程，軟件由計算機來寫。實際上我們現(xiàn)在已經(jīng)正在做到的，比如說我，還有周志華老師都是做機器學習的，機器學習主要是從數(shù)據(jù)中間學習一個解決問題的本領，這個學習的過程以及產(chǎn)生的結果，就是一個程序，它可以用來解決原來沒有碰到過的問題。具體的我就不講，這一點確實是將來一個趨勢，讓計算機來學習，包括學習自動駕駛。

　　第二，科學的發(fā)現(xiàn)將來也會自動化。這個意思就是要取代我們科學家了，就是我們也是計算機學家，將來很多的工作也可以用計算機來替代。這個過程也確實會出現(xiàn)，但是也會很漫長，這里涉及到幾個非常重要的，一個是我們?nèi)酥�道大量的知識，計算機這些知識，即使你裝在電腦里面它也未必理解和能夠高效利用。第二，就是計算機可以模擬，但是人需要實際去操作，只有實踐才能給出真正的結果，修正進一步的試驗。這個過程計算機模擬是模擬不出來的，所以這個過程是非常漫長，這是一個非常有意義的工作。

　　第三，不僅將來藍領工人會被替代，會被工業(yè)機器人替代，將來白領工人，包括各種各樣的辦公室里面的工作人員、法庭的秘書等等都會被替代�，F(xiàn)在科大訊飛已經(jīng)可以做出各種各樣的翻譯、記錄，都可以被計算機來替代。這個是現(xiàn)在正在發(fā)生的。

　　也許我們搞人工智能有一個非常矛盾的東西，我們說我們做人工智能要大上快上，要產(chǎn)生各種各樣智能。但是同時我們會替代普通的人，藍領工人，也替代白領工人。

　　在這里我想強調一點，說一點點我做的工作，非�？�，就是教育。做個非常簡單的比較，計算機或者人工智能需要大數(shù)據(jù)，需要算法，需要計算力GPU，人需要知識，這是相對應的。大數(shù)據(jù)跟知識相對應，算法跟思維方式相對應，GPU跟大腦的硬件相對應。這里面我們可以看見，我們應該更加訓練我們的孩子，他的思維能力和思維方法，而不是死記硬背知識。

　　中國的教育很可能更加強調于死記硬背知識，大考也是考知識，我們要強調思維能力和思維方法，這樣才能讓我們的下一代，至少我們下一代其中的20%或者是10%，高智商高能力的人能夠更好地去發(fā)展人工智能，剩下的人也許就吃喝享受，因為沒有這么多的工作可以讓他們做，這是完全可能的。

　　除了人的教育，我做了不少這樣的工作，對于研究生的教育我也做了不少。關于研究生怎么要做學術，他的發(fā)展，都做了研究，出了一本書，在中國臺灣和北美都有出版。#p#分頁標題#e#

　　第四，就是我們要不光是是和不是。很奇怪的事，計算機就是0和1，黑和白，但實際上真正的智慧是要靠一個定量的分析，我到底有百分之幾，84%還是94%的可能性，我認為這個決策是正確的，是定量的。所以這個定量的分析是人工智能的一個關鍵，也是我們?nèi)诵枰獙W習的。

　　第五，就是以后什么東西都是數(shù)據(jù)為基礎，要有數(shù)據(jù)才能夠進一步地告訴你怎樣是個性化的，包括生產(chǎn)，個性化的診斷等等。

　　這里我簡單舉一下我說的這個例子，是個性化的。具體來講，是我在加拿大跟我的學生，還有我的團隊做了一個小小的系統(tǒng)，是一個對糖尿病這種慢病來講是一個非常有效的方法。簡單來講，它可以通過這個APP上傳個人的數(shù)據(jù)，他就能夠在云端進行分析，分析出個性化的建議，然后再把這個建議送給個人。同時我們也能夠跟用戶進行交流，這個在加拿大的保險公司都在實施。

　　在中國也許有更加好的辦法，因為在中國很多的實施辦法比較靈活一些。怎么做？因為我們這個系統(tǒng)有一個小小的問題，就是病人往往喜歡吃，你叫他記錄他不愿意，他也看不出這個結果，所以他很快就放棄。或者他吃了一大盤很好吃的食物，他也不給你記錄。怎么辦呢？你沒數(shù)據(jù)。

　　我們在中國已經(jīng)實施了，就是把打胰島素的糖尿病人招在這個地方，連吃帶住在一起，我們給你進行封閉式的挑戰(zhàn)，可以讓你看到五天以后你不光是胰島素的使用可以大量減少，而且血糖在正常的范圍之內(nèi)。這個問題可以解決非常大的國民健康的問題，有非常多的糖尿病人以及帶來的后果，以及對醫(yī)療資源的浪費，這里面就是一個個性化的例子。

　　我就想通過這些簡單的例子，講一講現(xiàn)在我們要扎扎實實地做一些事情，包括教育，使得我們的人工智能能夠真正地給社會帶來好處。