名人解答對人工智能發展的想法
我要說的是專用人工智能確實取得突破性的進展，但另一方面是通用人工智能的研究與應用依然任重道遠，要在通用人工智能方面取得巨大突破還需要盡洪荒之力，曾經去年這四句話描寫了人工智能目前的水平，目前人工智能是有智能沒智慧，有智商沒情商，會計算不會算計，有專才無通才。這個照片我用了很多次，這個是一個雪地里的斑點狗，很難還能夠有計算機識別出，機器人有的時候很難理解，兩個效果，中國隊是誰也贏不了，有的效果是我們誰也贏不了，那機器怎么翻，還有“能穿多少穿多少”，諸如此類的，還有這個，機器翻譯可能就犯錯，很多人都笑了，所以我想這就是為什么目前還是盡洪荒之力，就是有很多問題解決的不好。
現狀之三是人工智能產業化應用蓬勃發展，2015年全球人工智能市場規模為1270億美金，今年還是預計，1650億美金，到2018年預計超過2000億，發展的非常之快，很抱歉沒有時間展開講，所以我稍微快一點。
人工智能已經上升到國家戰略高度，這個就不講了，包括德國的工業4.0等等，核心是人工智能，包括中國制造2025，人工智能引起廣泛的關注，這就是我想簡單的概述一下人工智能60年發展到今天的大概的狀況，不能展開講，沒有時間。
人工智能的新的動態，如果過去一年人工智能發展，在腦海中能想到什么事，列了大概十項。第一項，阿爾法狗，第二項是各國政府高度重視人工智能發展，包括今年5月份美國白宮舉行4場研討會討論，包括我們國家大家也知道5月份幾個部委發布了《互聯網+人工智能三年的行動實施方案》還是值得一提的事，第三是IBM發布類腦超級計算機平臺，是基于全幾年發布的芯片，第四是軟銀320億美元收購ARM，這還是很大的收購，第五，谷歌、facebook等開源人工智能基礎平臺，這是值得一提的，反映了一個趨勢和動向，第六，創建公益性的人工智能機構OpenAI，我認為很值得一體，10億美金，第七，學術方面的，Science發表Bayesian Program 論文，第八，微軟深層殘差網絡奪冠2015年ImagnNet，第九，谷歌量子計算機取得重要的突破，為人工智能計算搭建一個平臺，第十，劍橋大學成立人工智能倫理研究所。
我這個對于十件大事的判斷至少是及格的，當然怎樣通過這個標志事件看看目前人工智能發展的狀態，這就是下面要講的，把他概括成十段話，從這些標志性的事件里面或者相關的工作里面，你看到過去，從過去一年的工作里面來看到什么新的動態或者動向或者趨勢或者特色，我總結了一下。
第一，人工智能熱潮全球化，從東方到西方，從發達國家到發展中國家，從大國到小國，應該都是掀起了熱潮。
第二，產業競爭白熱化，各種并購大家也可以看到，招聘人才，都希望來競爭。
第三，投資并購密集化，過去一年大的小的收購、投資，數不勝數，從幾百億到幾個億，更小規模的也不用說了，太多了。
第四，人工智能應用普適化，各個領域的滲透。
第五，人工智能的服務專業化，一個是研究通用化的人工智能，一個是專業化的人工智能。
第六，基礎平臺開源化，包括IBM、谷歌開源的平臺，過去一年特別明顯的一個新的特征，我不知道大家贊不贊同。
第七，關鍵技術硬件化，包括IBM的類腦計算平臺。
第八，技術方法集成化，單一的人工智能計算理論和方法不可能包打天下，集成創新勢在必行，阿爾法狗里面集成了很多，都是我們非常熟悉。
第九，學科創新協同化，多學科跨界融合交叉協同創新人工智能創新途徑，包括量子技術跟人工智能的結合。
第十，社會影響大眾化，我不用解釋，包括我的司機前兩天問，這一年多人工智能很火熱，他都很關心，說明人工智能的影響的社會化大眾化。
這是我講的第二部分的內容，沒有展開講透請大家原諒。
所以過去一年無論怎么去歸納十件標志性大事，人工智能出來非常重要的發展時刻，過去60年是風風雨雨曲曲折折，下一個60年怎么走需要我們去思考，這就是今天跟大家匯報第三部分的內容，人工智能未來發展的若干思考。
第一，要保持警醒，熱潮下面尤其需要冷思考，阿爾法狗在圍棋上的表現，確實提高了人們對人工智能的期望，但是切記對人工智能提出更高的期望，希望太高，如果這個沒有實現會非常的失望，甚至絕望，這不是一個好思想，這個60年的過程中我們有很多這樣的教訓，在熱潮下尤其需要冷靜的思考，這是前面跟大家展示的曲線，藍線部分也許是這樣的，有高潮一定會有低谷，這是發展的客觀規律，而任何一個時段不可能一直蓬勃，所以一定要保持冷思考，引用最新的新興技術成熟度曲線，大家可以看到，智能機器人、認知專家顧問等熱門技術正處于期望膨脹期，接下來可能是幻滅期，所以需要我們冷靜的思考。
第二，切忌跟風，我認為跟風難有大作為，這幾年風口熱好像說的很多，站在風口上豬都會飛起來，臺風一過摔死的是誰啊，是被風吹起來的，所以我覺得后面是我的話，找風口不如找關口，就發展的瓶頸在哪里，突破那個瓶頸你可能就是開創一個新天地，搶占先機，所以找風口不如找關口，大家不要再跟風。
第三，不忘初心，習總書記在講話的時候不忘初心繼續前進，對于人工智能來說是不忘初心繼續探索，回歸人工智能的本原，是要解決什么問題，別走偏了，所以從研究的內容到研究的目的，所以在回歸本原的過程中尤其要記著，信息科技與腦類科技的交匯，人腦智能機理的挖掘孕育著信息科技的重大變革。
第四，苦練內功，重視前沿基礎理論研究，現在是家喻戶曉，但是大家不要忘記不是那么火爆的時候在干什么，一直到今天一直堅持，才有深度學習的今天，所以苦練內功很重要，不能被當下的熱點一葉障目，深度學習不等于AI，深度學習只是人工智能領域機器學習方向的一種方法，盡管現在效果很好，所以確實需要進行思考如何克服這個瓶頸，人工智能發展下一個關口在什么地方。這里面的局限性大家也看到了，比如某種動物。深度學習的成功不是理論方法的突破，而是在大數據和大規模計算資源驅動下的基于基礎理論的技術突破，其本質是通過映射對復雜函數進行逼近，所以深度學習依舊存在明顯的局限性，尤其在任務的切換和對環境變化自身完善方面，對小樣本的舉一反三等方面，人工智能與人類還是相差甚遠。
第五，以史為鑒，AI一甲子之際需要總結回顧，丘吉爾說你能看到多遠的過去，你就能看到多遠的未來，你過去看的有多深，你對未來才能看的有多準，我認為是有道理的，所以這個時候就需要我們做一個思考。
從淺層智能到深層智能，
從專用人工智能到通用人工智能，我沒有時間展開講，
從機器智能到混合智能，
從數據驅動到數據和知識協同驅動，
從線下智能到云上智能，
從網下到網上。
這些具體的趨勢實際上都反映在整個社會化大趨勢，智能化是新一輪科技與產業革命的最顯著特征，這邊引用兩位先生的觀點，不展開講，這種情況下我們怎么發展。
最后說說我們國家怎么發展，我們國家發展有很多機遇，天時地利人和，當然也有挑戰，列了四個方面的挑戰，包括我們的戰略思維我們的冒險精神還不夠，所以要思考這些問題，和人工智能如何更好的服務國家社會的發展，如何抓住這個機會，我覺得首先應該有一個規劃，上面要有規劃，因為只有通過頂層規劃協調才能實現一盤棋，最終實現人工智能強國，
非常好我支持^.^
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不好我反對
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