过去几年，全球掀起人工智能发展热潮，从政府、资本到企业，各方都在推动人工智能发展，人工智能已成为一个万众关注的话题。
作为2018数博会八大高端对话之一，“人工智能”高端对话以“AI生态 加速未来”为主题，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏，高通公司全球总裁克里斯蒂安诺·阿蒙，中国科学院院士、深醒科技首席科学家张钹，微软全球高级副总裁、微软亚洲互联网工程院院长、微软亚太研发集团首席技术官王永东，Facebook基础架构副总裁贾宏钟，德国汉堡科学院院士、德国汉堡大学信息学科学系教授张建伟等嘉宾出席对话并作主题演讲。
对话中，各位嘉宾深入探讨人工智能在各个垂直领域的切入和应用，解析人工智能在产业合作、场景落地及实际业务中的赋能。
百度公司创始人、董事长兼首席执行官李彦宏：
人工智能将使劳动成为一种需求
5月26日，在“人工智能”高端对话上，百度公司创始人、董事长兼首席执行官李彦宏以“为了一个更美好的AI时代”为题，分享了对人工智能的探索及思考。
“安全是自动驾驶最重要的一个方向，是‘第一天条’。”李彦宏说，什么东西都可以错，但安全不能错，一旦出错，就有可能使整个技术的推进停滞一到两年。更重要的是，人的安全是最宝贵的，不能在这方面容忍错误。
李彦宏说，无人车在高速公路、封闭公路上快速行驶其实是相对安全的，因为路况比较简单。但在开放城市道路上，有人、有各种各样预想不到的事情，无人车能不能很好地控制自己，是一个非常难的问题，只有解决了这个问题，车才能真正变成无人的，才能够自动驾驶。
“百度是一个完全开放的平台，技术通过开放源代码、开放数据，让所有想造无人车的生产厂商能从中获益。从代码开放到后来量产，中间增加了很多新的代码，其中接近50%都是为了安全增加的。”李彦宏说，百度在国内从事自动驾驶研发的互联网公司中第一个拿到ISO26262流程认证，得益于很多汽车制作商、科研机构、出行服务商、电信运营商等各方合作伙伴的共同推动，整个产业推进比想象的要快。
“无人车是涉及方方面面的巨大生态，不是某一个公司单方面的努力，这种状态我相信会越来越好。”李彦宏说。
“人工智能正在毫无争议、不可避免地改造传统移动互联网，包括搜索在内。”李彦宏说，百度最近推出的搜索APP“简单搜索”就是一个例子。
对于传统互联网来说，人工智能是对语音、图像、自然语言的精确理解。“AI还能够实现千人千面，不同的人进行搜索时获得的结果是不一样的;根据不同的人在发出搜索指令时的不同声音，给出来的搜索结果也是不一样的。”李彦宏说，搜索可以有成人模式或标准模式，也可以有少儿模式。
“AI时代，我们越来越需要新的规则、新的价值观、新的伦理，所有AI新产品、新技术都要有一个共同遵循的理念和规则。”李彦宏认为，这些理念和规则应该包括以下几个方面——
第一，AI的最高原则应该是安全可控。“一辆无人车如果被黑客攻击了，这是绝对不允许的，一定要让它安全可控。”
第二，在新的时代，怎么让所有企业、所有人平等获取AI的技术和能力，怎么防止AI时代因为技术的不平等导致人们在生活、工作各个方面变得越来越不平等。
第三，AI做出来的很多东西不仅仅是简单地去模仿人，人喜欢什么就给什么，“希望通过AI、个性化推荐，给人们的信息是能让我们变成更好的人的信息。”
第四，未来，很可能因为人工智能的发展，劳动不再成为人们谋生的手段，而是变成人的一种需求，想去工作、创新、创造，所以才去工作，“这是AI的终极理想，要为人类带来更多的自由和可能。”
“AI的使命是什么?不是替代人，是让技术忠诚于人类，服务于人类，让人类的生活变得更美好。”李彦宏最后说。
微软全球资深副总裁、微软亚洲互联网工程院院长、微软亚太研发集团首席技术官王永东：
发展人工智能 IQ和EQ必须紧密结合
AI是否能够跟人类产生情感交互?5月26日，在“人工智能”高端对话上，微软全球资深副总裁、微软亚洲互联网工程院院长、微软亚太研发集团首席技术官王永东围绕情感AI作了主题分享。他说，AI情感会让人觉得人工智能更有温度，让人们不会想到它对人类的威胁，而是对人类的帮助。希望通过人工智能在IQ方面技能、科学、技术的发展和EQ情感方面的发展，让人工智能的发展为社会带来更多帮助，让人们的生活变得更美好。
在人工智能中，IQ和EQ两者怎么能够相辅相成?王永东说，在IQ方面，过去两三年，从图像、语音到自然源的文本理解，甚至到中英、英中翻译，微软研究的测试机已经达到了人类的水平;在EQ方面，微软小冰通过算法、云计算和大数据的综合运用，逐渐形成向EQ方向发展的完整人工智能体系，伴随人机交互逐渐升级，人们越来越感觉到，人工智能和人与人之间的交流越来越接近。
“过去，一直都是人去适应技术，根据技术发展决定怎么跟技术进行交流。”王永东说。
“但是，在人工智能时代，为什么不可以让人工智能来适应我们人类呢?”王永东说，在人工智能发展过程中，如果它能够在感知方面了解人类，然后在认知、情感方面能够接近人类的话，人类和人工智能的交流就会变得更有效，也会真切地让人觉得人工智能在生活、社会中能够起到有益作用。
“不仅如此，在AI发展过程中，IQ和EQ必须是紧密结合的。未来AI怎么应用到各行各业，很重要的一点就是把行业和人工智能结合起来，叫做行业+人工智能。”王永东说，在一些像旅游、制造这样很传统的行业，人工智能都有很大的发展空间。
王永东说，推动人工智能普遍发展，微软做了大量工作。以过去二三十年从事人工智能研究和开发的大量工作为基础，微软将这些积累通过API形式开放出来，里面包括语音、语言、机器学习、视觉、搜索，还包括知识图谱。“我们希望通过开放的形式让大家都能用到，营造一个非常好的生态系统，促进各行各业人工智能应用的大发展。”
德国汉堡科学院院士、德国汉堡大学信息学科学系教授张建伟：
人工智能在助老助残上前景广阔
5月26日，在“人工智能”高端对话上，围绕如何把人工智能赋予信息物理系统，德国汉堡科学院院士、德国汉堡大学信息学科学系教授张建伟作了主题分享。他说，在信息物理系统和人工智能、机器人的结合方面，实际上我们面临的真正的挑战不是二十年三十年，而是五十年一百年。
现代制造业中使用越来越少的人工，老人护理、虚拟化社区陪护等却有很大的刚性需求，现在技术能提供的可能性与现在需求中的哪些差距还可以在近期内得到弥补?张建伟说，人类2.0时代，人工智能不仅要在虚拟代码运行，而是应该真正成为物理世界的人工智能，实现人机共融的人工智能。
张建伟说，中德之间有史以来最大的人工智能基础合作项目体现了人机共融的概念，是由中国设计师设计的。一方面，通过人的智能、人的心理、人的大脑，去发现人的认知、学习和交互的神经机制、心理机制;另一方面，用这些模型再去做成新的逐渐强大的人工智能模型来控制机器人，进而指导现实的制造、未来的医疗系统等。
如何把人工智能技术真正用在未来的实体机器人上面?“通过不断交互，我们可以把机器人和人的交互长度逐渐变得最短，并让机器人和未来真正的环境模型误差程度变得越来越小。”张建伟说。
“物理系统的人工智能挑战还是非常大的。”张建伟说，我们试着用机器学习和高层传感器融合，解决一些未来机器人灵巧操作等方面的瓶颈问题。在未来的制造方面，除了视觉、触觉的人工智能融合，智能制造打磨也是一个重要方向。
“逐步把人工智能用在制造、用在机器人、用在助老助残方面，一定会有很重大的研究和产业化前景，希望有合作项目能够在贵州落地。”张建伟说。
高通公司全球总裁克里斯蒂安诺·阿蒙：
5G+人工智能
将驱动新的数字革命
“谈到大数据，显然当前是一个非常独特的话题，而在这种背景下，通信行业也会有一个大的变革，因为下一阶段的通信设施5G即将成为现实，加上与人工智能结合，可以驱动新的数字革命。”5月26日，高通公司全球总裁克里斯蒂安诺·阿蒙在“人工智能”高端对话上说。
智能手机现在是世界上最大的开发平台，用最先进的集成电路植入手机，可以让每个人相联。“移动通信可以把我们身边所有东西都连起来，230亿台设备将智能化并相互连通，这一切的核心点就是5G和人工智能。”克里斯蒂安诺·阿蒙说。
谈到智能手机的演变，克里斯蒂安诺·阿蒙认为，随着4G的发展，要求开发低耗能的计算，从而诞生了手机智能设备，现在是5G和人工智能同步发展，紧密配合，这将带来巨大潜力，也会彻底改变我们对大数据的理解。
“创造5G技术有一个目标就是它能否很好地满足所有应用场景。从消费者的角度来讲，它是否能拥有无限的速度和无限数据，而且随时切入云端，以及是否可以涵盖之前无线通信无法涉及的，也就是工业当中的关键技术。” 克里斯蒂安诺·阿蒙说，随着5G的集约化，它和前几代无线通讯不一样，在电话技术早期发展阶段，有电话公司要去铺设PVX，5G完全可以转化这些公司的网络。“现在通信技术已经可以实现以太网的性能。因为工业以太网使得所有连线的设备都可以配置和实时连通，当各个设备相连后，我们可以把大数据、数字经济和众多智能化相连的设备这些巨大力量结合在一起。”
克里斯蒂安诺·阿蒙说，之所以说这些设备是一个智能化的设备，是因为它有感应能力，有传感器，能够感应周围的环境。“5G的速度是极快的，它可以提供关键业务，达到以太网的性能，使得这些设备处在网络边缘，可以接入和使用最高性能的运算服务，这样能有更多的应用、更高级的应用，这些设备会变得非常智能化，以至于可以利用机器学习这样的高级技术创造新的机会，让大数据公司可以进军到一个全新领域。”克里斯蒂安诺·阿蒙说，高通公司与贵州政府有着非常好的合作伙伴关系，华芯通公司就是在开发数据中心，用于云计算，这是高通公司的核心战略内容。
中国科学院院士、深醒科技首席科学家张钹：
人工智能技术转化为价值
取决于四因素的有效结合
5月26日，中国科学院院士、深醒科技首席科学家张钹在“人工智能”高端对话上说，人工智能技术要变成产业创造价值，取决于数据、人工智能算法、计算资源、应用场景四个因素，必须把四个因素有效结合起来。
“数据是关键。”张钹说，网络上的数据虽然非常多，但是可以合法拿到的、能够保证的数据不见得是大数据。以人脸识别为例，要做好人脸识别必须要有某个人在不同视角、不同环境下拍的照片，这个照片至少得有几百上千张，而且不是一个人，得有几百上千人，这个数据越多越好。
“网上人脸的数据非常多，但多数是没用的，或者不能够合法使用。”张钹说，要把人工智能技术转化成价值，必须要解决数据获取、数据数量和数据质量这些关键问题。
其次是人工智能的算法和计算资源。其中，深度学习的应用场景有诸多限制，移动情况下的计算资源还很紧张，应该重点关注。
“应用场景是最重要的问题，没有选好应用场景，就不可能发挥人工智能算法的作用。”张钹说，从目前的人工智能技术来讲，应用场景必须符合完全信息、确定性信息、静态、限定领域四个条件。
Facebook基础架构副总裁贾宏钟：
推动人工智能发展
研究非常重要
“人工智能是一个非常新的产业，如果要推动这个新兴产业前进，研究是非常重要的。”5月26日，在“人工智能”高端对话上，Facebook基础架构副总裁贾宏钟分享了Facebook在人工智能应用领域三个方面的研究成果。
“在视觉方面，人工智能的视觉研究方向是通过图片，把图片中的物件识别出来，然后进行分类，业界标准中用到最多的分类库是将上百万张图片进行分析，对上千个物品进行分类。”贾宏钟说，人们生活中的物品种类远不止上千件，那怎么对上万件的物品进行分类?
基于此，Facebook将35亿个有标签的公众图片送到神经网络中训练。训练后的结果是，它的分类标准会更加精确、细致，也更加有效。例如，在训练之前它只能看出是食物、路标，甚至有些路标认不出来，训练之后，它能判断是什么样的食物、路标，精确度提高了很多。
“在语言方面，Facebook是一个多语言平台，每天有22亿用户在世界各地进行信息共享。”贾宏钟说，以前的翻译模型是基于数组的翻译模型，现在是根据神经网络的翻译模型，神经网络的翻译模型翻译出来的文件，不管在语法上还是词义上都有很大提高。同时，Facebook做了一个多语言嵌入型模型，原理是把所有语言相近词组进行归类，所有类别放到训练程序中去，训练出来的模型会大大提高翻译效率，对几百种语音到几百种语音同时翻译的翻译结果也会非常好。“我们终极目标是六千种语言到六千种语言用一个模型来翻译。”
在如何推理方面，贾宏钟说，Facebook建立了维空间训练模型，它会建立模型并非常精准地做出推理。“人工智能要对已有的数据进行分析，这首先就给人工智能造成很大的局限性，所以怎样让人工智能进行自我学习成为关键。”贾宏钟说，Facebook做了一套程序模型，就是自己跟自己下棋，一开始下得不好，后来成为围棋高手。但是人类的生活空间非常广泛，而且非常复杂，人的感知在任何时候都很有局限。于是，Facebook又做了类似于像《星际争霸》这样的游戏，训练它的模型。
“人工智能是需要大数据的，需要大计算的，是非常耗时耗力的一件事情，训练人工智能神经网络模型如果在单节点上训练可能需要很长时间，我们还在进一步努力。”贾宏钟说。
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