李德毅：人工智能——經濟發展的新引擎，社會發展加速器
【10月24日，科大訊飛（首屆）全球1024開發者節在合肥濱湖國際會展中心舉行。安徽省副省長方春明、中國人工智能學會理事長李德毅等重要嘉賓出席了開發者節。本文為李德毅理事長的現場發言。】
作為一個人工智能開發者，我今天想跟大家交流的題目是《人工智能——經濟發展的新引擎，社會發展加速器》。很多人在問我人工智能到底是什麼，為什麼國務院發展這樣一個規劃，這意味着什麼？我個人認為這裏有兩個層面，第一曾是講人工智能產業自身，它作為新引擎而存在；第二個事情是講AI+，講對各行各業的影響，作為加速器而存在。
去年中國人工智能學會聯合徐州學會也舉行了人工智能誕生60週年慶祝活動。人工智能經過了跌跌爬爬，幾起幾落，尤其是兩個寒冬之後終於迎來了第三次潮起的階段，當時我們用這麼一個logo來形容人工智能：一半是腦認知，一半是集成電路的智能芯片。
今天, 當我們回憶60年走過的道路，特別當我們看到深度學習等人工智能技術直接地面對着現實問題，人們終於認識到人工智能已經不再是陽春白雪了。我們回憶曾經為人工智能作出傑出貢獻的科學家工程師們，這裏面有很多的先輩，其實我特別想講一講赫伯特·西蒙，他多次訪問過中國，他的第一個獎叫做圖靈獎。當時他因為在符號主義方面的推理做出了傑出貢獻，獲得了圖靈獎，後來又獲得諾貝爾經濟學獎。尤其重要的是，他還獲得了美國認知心理學的終身成就獎，也就是説他在認知科學上的貢獻也是巨大的。我們經常説圖靈是計算機之父，他是人工智能之父。
我自己畫了一個階梯，來説明為什麼人工智能今天如此火爆。因為它有一個天梯，有了移動互聯網的支持，在移動互聯網上面有了雲計算，有了科大訊飛超腦，也有了我們的駕駛超腦；後來有了物聯網，我們的停車場也變成了一個物聯網的單元，我們的智能音箱也變成了一個單元，於是我們產生了大數據，所以客觀地説，大數據造就了今天人工智能的輝煌。
科學技術的發展史，就是人類認識世界、改造世界的能力的拓展史，實際上是勞動工具的發展史。今天，智能作為社會時代的應急的新階段，智能時代已經從動力工具轉向發展智力工具的時候了。數據、信息、知識、價值或智能變得如此重要，我們中國的人口紅利已經不那麼靈了，智能紅利來了，所以我們今天在一起築夢人工智能。
李德毅院士發表主題演講
我想用兩個典型的案例來介紹，它是如何解決人類現實生活的。
第一個問題就是阿爾法狗，當然，它不是一個圍棋手，因為抓棋子的人還在幫忙，我們暫時把它叫做圍棋腦。阿爾法狗升級的速度是令人刮目的，第13版本的時候戰勝了樊麾；第18版本的時候戰勝了李世石；第20版本的時候戰勝了人類高手，取得了60:0的成績，最後戰勝了柯潔3：0。13版本到20個版本，不過是一兩年的工夫。
以李世石為例，他9歲學棋，12歲入段，16歲拿到三段，26歲拿到了九段，用了多少年呢？用了十幾年。我們再看看柯潔，5歲學棋，18歲拿到三個冠軍，用了十幾年。人類用了十幾年的高手才能做到這個水平，而AlphaGo只用了不到兩三年就達到了戰勝人類冠軍的佳績。還有什麼東西值得我們深思的？那就是隨着圍棋空間的擴大，圍棋腦和人類的圍棋手誰會適應的更快。
考古學家發現4000多年的圍棋歷史，從實施時的12×12的棋盤，擴展到今天19×19的棋盤。對於一個孩子來説，要想有一點圍棋天分的話，剛開始可以用9×9的棋盤練習。
北京郵電大學曾經用一個程序戰勝了圍棋的總教練俞斌。當時用的棋盤就是9×9，九九八十一格，這個空間還是比較小的。到唐宋元明清時代，在規則不變的前提下，把它擴展到了在19×19的棋盤上，對於這樣一個巨大空間來説，人們突然發現AlphaGo把我們打敗了。
更值得我們深思的是，如果我們把圍棋規則改一改，把棋盤再擴大一點，用21×21棋盤。我們在座的程序員們只要改變一下那個程序的參變量，不需要花太多的功夫，就可以用一個21×21的棋盤跟人類下棋。而對一個人來説21×21的棋盤空間，那麼你的大腦還夠不夠用？如果你是天才的話，那麼我把棋盤再擴大一點，擴大一倍，擴到了37×37的時候，你會感到你一個是生物腦而難以承受之重，但對圍棋空間來説，對我們的程序開發者來説，僅僅是一個小case。
最近一個重要的事情發生了，AlphaGoZero無師自通，又把AlphaGo打敗了。曾經要大訓練、大數據量，學習人類的棋盤的這麼一個AlphaGo程序，現在可以自己來學無師自通了，所以大眾一片驚訝。
如果我們的程序員把一個AlphaGo程序跟一個沃森程序同時寄生在一台機器上，讓我們這台偉大的機器同時跟一個圍棋的人類冠軍和一個象棋人類冠軍一起來下，他會同時戰勝兩個人類冠軍。而我們如果要真正培養一個生物人既是圍棋冠軍，又是一個象棋冠軍，何其難也？
我們可以得到什麼結論？一個圍棋版本升級的速度會大於甚至遠大於為新手的段位的進化速度，會大於、遠大於圍棋人的自然進化速度。我們把所有圍棋高級智能羣體放在一個棋盤內，會大於或者遠大於單個生物的圍棋智能速度，最近的事情真的值得我們人類坐下來想一想。
第二個典型案例是駕駛腦。我從事十多年的無人駕駛研究，我對駕駛腦已經有深刻的認識。我們怎樣做一個微電子的芯片，代替駕駛員做它的智能代理，讓這個車子開的跟人類一樣好？人類司機的駕駛技術經歷考駕照之後，經過菜鳥期和成熟期，最後成為一個老司機，大概需要開車3萬公里，過程需要要多長時間？可能要一輩子。
尤其對我們的業餘駕駛員而言，考駕照是個底線要求。我不止一次來到合肥，別人問我什麼時候無人駕駛可以進入日常生活，我就問什麼時候交管局給我們無人車發駕照。
各位你們在開車的過程當中，知道拿到駕照的時候並不是你開的最好的時候，但是沒有駕照是犯法的。在這樣一個情況之下，我們的自駕車是怎麼樣的呢？我們把L2這個等級叫做輔助駕駛，把L3叫做自動駕駛，它也必須拿到駕照，至於你的駕駛水平怎麼提高，我們可以讓L3、L4、L5來定義它。
當前，按照交管局測試的十九家無人駕駛車的結論，最高水平自駕駛車請求人工干預的次數是1000英里是0.2次，也就是從北京到深圳來回人工干預不到一次，在這樣的情況之下要不要給他發駕照？這要問我們的交管部門。
所以在這樣的情況之下，我們可以想象我們人類還要一定要去跟車子較量駕駛的水平高低嗎？我的認知是駕駛腦版本的升級速度一定會大於甚至遠大於人類駕駛員的駕駛技巧的進化速度；體現羣體智能的駕駛上的環境適應能力一定會大於甚至遠大於單個駕駛員特定場景的駕駛能力。
拿我現在做的無人車來説，它是在北京開的，對北京的交通地理很熟悉，我們把它叫做駕駛員的活地圖。我有一個活地圖的駕駛記憶棒，今天我調到了合肥，假如包校長説你到我們科大工作，我只要把駕駛腦裏改成合肥的活地圖，那麼我就很快整個合肥都熟悉了。
對一個社會人來説，要把合肥市的地圖放在腦子裏，那不是一張WGS四座標系地圖，那是我們認知的駕駛員的認知地圖，那一次得要個幾年。所以圍棋腦也好，駕駛腦也好，給我們的啓發思考是非常重要的，我的結論是工具從來都有兩面性。對科學也好，對人工智能也好，要有敬畏之心，我最近一直在想，駕駛腦跟圍棋腦有什麼不同，我想講三點不同。
第一，圍棋腦，它的甲乙雙方是非常平等的，無論你制衡這黑白子，這黑子或者着白子都是一樣的，它叫做對等性；
第二是透明性，因為規則很清楚，你佔的這個格子我就不能再佔，很合理很透明。第三，勝負判定很清楚，所以這是確定性的形式化優勢。而對於駕駛腦來説，要求更多更難，它既不對等也不透明，更不確定，所以我個人認為，作為一個駕駛腦要比如一個圍棋腦難的多。
下面我講一講人工智能的內涵。我們基層科學或技術可以受益於人工智能嗎？當初明確提出artificial intelligence（人工智能）時候，大家對artificial（人工） 這個詞是接受的，這個詞和intelligence（智能）都用得很多。因此作為學科建設來説，我們人工智能學會建議用智能科學和技術作為一級學科來滿足時代的需求。
第二點是人工智能是受人腦認知啓發的智能，因此腦認知的機理我們要加以研究。
第三點，人工智能的任何產品，最後它的好和壞，按照圖靈測試來説都是要跟人的認知比較的，要受人的智能的檢驗的，所以我們又把它叫智能科學與技術。
我被問的最多的問題是，是不是有一天人工智能把我們人類打敗？這個問題我想這樣回答大家。人工智能會有一天成為我們人類對立面，我就想起我們這個世界上的男人和女人能夠成為對立面，男人要打敗女人嗎？女人要打敗男人嗎？
每一個家裏面都有男人和女人，所以把男人放在一邊，把女人放在一邊，讓兩邊打架，這基本上是一個偽命題。將來也是這樣，一羣人跟他們製造的機器人，跟另一羣人跟他們製造的機器人形成某種程度的對立，而不會把人和機器放在一起形成對立。所以我加了這幾個註解。
人工智能這個詞從學科的嚴謹上來講，我們更多的傾向於叫智能科學與技術。智能科學技術成為一級學科之後，它就成為了一個獨立的學科。該學科的核心技術中，科大訊飛就佔了1/4，主要研究的自然語言處理與理解，智能科學技術學科發展歷史如此悠久，自然語言處理與理解有200多年的歷史，尤其是中文信息的處理與理解對我們中國的學者起到很大的作用。在整個智能科學與技術發展過程當中，奠基人獲得諾貝爾獎的或者圖靈獎的，還有在控制範圍中的接觸供應的比比皆是，超過了一般學科。
中國在未來要把智能科學技術列為一級學科，我們建議中國科學技術大學是不是應該成立一個人工智能學院或者成立一個智能科學技術學院，而不要把它放在計算機學院、自動化學院或者信息學院裏面。我的觀點是，智能創新驅動解決現實問題是新一輪人工智能的起點和動力。當今不僅是材料能源製造動力工具，更重要的智能及智能工具，人工智能已經成為人類認知世界改造世界新的切入點，成為先進社會最重要的經濟來源。
宋健是我們的老院長。當他當科委主任的時候，他説人工智能強則國強。如果對腦科學的研究能夠提高人的學習認知效率的話，將是人類的一大貢獻。李彥宏董事長有一個觀點，他説中國的人工智能不領先，真的説不過去。這件事情值得我們想一想，因為我們有這麼大的市場，還有這麼多的人力資金和數據積累。
但外國人就不一定這樣看了。曾有位在美國的教授跟李克強説，中國擁有全球1/6的人口，卻沒能夠擁有全球1/6的智能資源。聽説今天很多機器人企業的董事長也來到了現場，我想告訴你們一個責任，當前人的素質或智能產生的大數據正是訓練機器人的素質或智能的前提條件，你怎麼樣，你的機器人就怎麼樣。所以我們要提升創新驅動發展的源頭的貢獻力量，必須向人工智能找生產力。
當前人工智能衝擊最大的幾個行業都有那幾個？我認為其中一個必然有製造業。製造業是實體經濟的脊樑，汽車製造業又是製造業的脊樑。所以，我想説訊飛的智能音響能不能放到我們無人駕駛車上，全世界有21億輛車，每一輛車上都需要智能語音助手，不然這個無人駕駛，就是個幽靈，沒有了交互性，老百姓不敢坐。如果車上放一個小飛魚的話，幾百塊的小費用，就會有很大的市場規模。
提到教育行業，撒貝寧去年搞了個機智過人的節目。到底是機智過人還是技不如人？死記硬背這種肯定是機器做得比人好，科大訊飛的高考的批改已經在用機器人，我們有一個批改網，那批改的效果比起人批改來，效果要好很多。
我們中國人仍然認為教育就是知識的累加，對老師而言教育是傳授知識，對學生而言，教育是掌握知識。考試是評價知識。人腦中的存量知識固然有利於發展好奇心和想象力，但是可能會制約好奇心和想象力的發展。
所以在信息智能時代，我們要培養學生獲取知識的能力，決策的能力和創新的能力。
現在一年級已經開始通識教育了，高考應該怎麼變，我提出了一個假想供參考：人工智能可以引發高考革命的第一步，即通過網絡考生對話，尋找自己感興趣的高校和專業，提交個人的學習情況，這種提交的對方是機器人來處理而不需要人來處理。
合肥市春芽殘疾人互助協會時豔俠會長、微手語創始人兼CEO 鍾世雄 、心智互動 COO 黃凱、ThoughtWorks 心聲中國物聯網總監朱晨，共同宣讀《人工智能助力公益事業發展倡議書》
如果這件事可以檢測獲取知識的能力、決策能力和創新能力，那麼我認為它可以進一步擴充到各行各業，包括我們公務員的考試。翻轉課堂，慕課、微課、個性化教學一定會導致更多的教練機器人替代教師。
所以年輕的教師們，你們也要有一定的危機意識，否則你的工作將被機器人替代。本科不牢，地動山搖，智能教育不能只停留在研究生層面上，應該回歸本科。教育紅利是中國人口紅利中的最大紅利，是中國2030年成為人工智能強國的基礎所在，2030年離我們並不遠，現在已經2017年了，等到我們的智能學院培養的學生去搶佔制高點已經沒有多少年了，所以非常的急迫。
我們人工智能學會準備再組織人工智能學院的院長們開一個論壇，討論人工智能學院如何設置課程，如何招生，如何科研，如何改革等問題。要提升我國智能教育的國際競爭力和中國特色的話語權。
機器人給人類帶來的影響將遠遠超過計算機和互聯網在過去幾十年之間對世界造成的改變。目前我們覺得這個變化太大了，就好像每一次到合肥都覺得變化太大了，但是機器的變化比這還要大。機器是我們人類發明的，最後機器比我們強大，它將來的智慧可能比我們單個人或者一羣人更強大。我們希望黃牛退休，鐵牛耕地，我們希望大眾醫院都能我們自己製造的達芬奇機器人，而不是讓我們成為美國計算機最大的市場。
在未來，全社會都應該普及使用形形色色的服務機器人，尤其是客服現在已經在從原來100個人變成20個人，很多工作量都被機器人替代了，尤其是金融分析師等等工作都將被人工智能替代。
我國老年人、殘疾人和兒童也應該平均每人擁有一台形態各異的服務機器人。到2030年，按照國務院的發展規劃，我們的人工智能是要領先世界的。屆時我們人類非常會更加有尊嚴，更加優雅和智慧地生活，機器人一定會比人類自身更強大，各式各樣的機器人為我們迎來了人與機器人共舞的新時代。伴隨着優雅的舞曲，毋庸置疑，人類始終是領舞者，謝謝大家！
本文系觀察者網獨家稿件，文章內容純屬作者個人觀點，不代表平台觀點，未經授權，不得轉載，否則將追究法律責任。關注觀察者網微信guanchacn，每日閲讀趣味文章。