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ZDNetCIO与应用频道第八届中国云计算大会前沿Panel:技术变革的临界点

第八届中国云计算大会前沿Panel:技术变革的临界点

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5月20日,由中国电子学会主办,ZD至顶网协办的第八届中国云计算大会进入了最后一个日程,在最后一日的全体大会上,以前沿Panel作为压轴,以“技术变革的临界点”为主题,探讨了人工智能、云计算大数据的未来。

作者:齐丰润 来源:ZD至顶网CIO与应用频道 【原创】 2016年5月20日

关键字:第八届中国云计算大会 重点推荐 云计算 人工智能 圆桌会议

ZD至顶网CIO与应用频道 05月20日 北京消息(文/齐丰润): 5月20日,由中国电子学会主办,ZD至顶网协办的第八届中国云计算大会进入了最后一个日程,在最后一日的全体大会上,由至顶网总编辑高飞主持,北京达闼科技公司创始人兼CEO黄晓庆、国家围棋队领队华学明、微软亚洲研究院常务副院长马维英、北京驭势科技公司创始人吴甘沙、北京邮电大学计算机与围棋研究所所长、教授刘知青、IBM大数据及认知计算首席科学家苏中,共同参加的前沿Panel作为压轴。

第八届中国云计算大会前沿Panel:技术变革的临界点

圆桌会议以“技术变革的临界点”为主题,探讨了人工智能、云计算大数据的未来,并对人工智能的发展做出了大胆的猜想。

以下是前沿Panel演讲实录:(以下内容根据现场速记整理,未经发言嘉宾确认,仅供参考,谢绝转载。)

高飞:感谢各位一直坚守到现在,今天是我们三天主会的最后一天的最后一个环节,我可以向各位保证,就像刚才林秘书长介绍,接下来是精彩和重量级的环节。我们探讨技术变革的临界点,我们探讨云计算大数据的推动,现在不仅是技术本身,而且它相关联的行业,实际上在产业的应用和用户的一些新的使用场景上都发生了一些本质性的变化,所以我们今天就有请到了六位重量级的嘉宾。

现在我有请重量级嘉宾:

首先第一位是北京达闼科技公司创始人兼CEO黄晓庆先生。

第二位是国家围棋队领队是多届的女子围棋冠军华学明女士。

第三位嘉宾是微软亚洲研究院常务副院长马维英。

第四位是北京驭势科技公司创始人吴甘沙

第五位是刚刚做过演讲谈到阿尔法狗和柯洁大战的北京邮电大学计算机与围棋研究所所长刘知青教授。

第六位是IBM大数据机认知计算首席科学家苏中。

既然是前沿的话题,我特别想知道其实在之前阿尔法狗和李世石一战的时候,华女士是围棋界的领域内人士,当时结果出来之后是不是有一些咱们国家围棋队的队员,包括世界冠军,跟您交流过这话题,他们是不是有过担心,关于自己的围棋职业生涯,比赛之后有一些变化,我想请您回答一下这问题?

华学明:大家好很高兴来参加这么一个,对我来说,我应该算老外。但是3月9号到3月15号,对于世界棋界来说是一个历史性的一周,也一周改变了我们很多的观念,特别是每一盘棋,我们整个国家队也好、整个媒体也好,都是沸腾的。至于我每天要接到的电话就是数不胜数,方方面面的。有的时候都是经常从训练室跑完了演播室,我记得第一盘棋的时候内心还是挺高兴,觉得这个棋进程来说好像阿尔法围棋有很多我们当时看到的缺点。那第二盘棋下完之后,我们内心说实在有点失落,第三盘棋有点崩溃,这个时候我们改变了整个对它判断,当时我记得聂老实说了非常知名的话,所以大家都记住,向阿尔法围棋致敬。我记得3月7号我和聂老师和余斌老师参加另外一个活动,就是计算机跟李世石怎么判断,当时我记得很清楚,因为计算机对我来说,我是老外。但是围棋我毕竟下了四五十年,但是这毕竟两个不同的领域。

高飞:我特别想了解,跟您打电话最后结果出来表示有信心,通过自己的努力战胜的多,还是产生悲观的多?

华学明:简单来说,都基本上认为我们会赢,这也是造成我们崩溃的原因。为什么会赢,因为我知道致力于世界运动会都帮他出主意,要不要智囊团,我们下棋界都认为会赢,棋界之外都认为我们会输。

高飞:最后的结果从欣喜到崩溃。

华学明:从第一盘棋有机会到第三盘崩溃,第四盘看到了一些希望,我们似乎它也有棋弱点只是我们还没有发现它。

高飞:好,刚才华女士也谈到了围棋之后围棋界的感受,其实围棋的背后是技术,阿尔法狗的背后也是技术。刚才刘知青教授其实也介绍了一些相关技术,能不能再介绍一下阿尔法狗这技术,在这计算机发展史过程当中,它处于一个什么样的位置?首先我想请刘教授,您觉得它是一个什么样的级别?

刘知青:我觉得这技术是一个革命性的、突破性的东西。因为即使是,我们可以看其他的计算机围棋系统的发展状况。3月份跟李世石比赛之后,在3月二十几号的时候,在日本做了UEC杯的比赛,它跟小林光一下了一个让三子棋,小林光一(音)是已经退下来的过去一个老棋手,可能跟李世石还有明显的差距。所以即使是1月28号谷歌发表了论文,到了3月中旬以后,还没有人能够赶上这地方。所以他们差别是非常非常明显的。谷歌的进步我认为是一个革命性的进步,而且是引领不止是围棋本身,能够很大程度上面在各个方面医疗也好、比如说金融也好,物流也好,都会改变我们生活的一个革命。

高飞:好,明白我接下来想请IBM苏中先生探讨一下这话题,我们知道除了智能技术,其实IBM在认知方面有一些研究,从您角度阿尔法狗和李世石的技术角度上?

苏中:我想这样,一个确实这比赛的结果,从它的进程确实让人觉得很惊喜应该讲。就是说短时期内一个系统在通过学习的能力,把很多的职业高手棋局放进去以后,就能达到这样的程度,我想比赛前即便是做IT也会觉得很大吃惊的地方,没想会胜那么大。
第二个其实你翻看历史来看,在人工智能历史上,有很多的这种点发生。举一个例子在六七十年代也许更早的一些,IBM有一个跳棋,那时候计算机还是打卡来去录入。

高飞:还有一次国际象棋。

苏中:随着这一代人过许可能就遗忘了,所以像这样的事情,它的斗争是一些标志性的事情,应该讲从技术上,从第一天的跳棋到国际的想起,到今天的阿尔法狗整个思路和脉络是不一样。技术是在螺旋式上升,但是我们也很难想象,再过二十年,或者十年,也许还有一个新的技术在这方面做到。

高飞:这一次比赛将会在什么样的高度上?你能给大概立一个台阶?

苏中:我会它会写在教科书里面。

高飞:那是第一章还是第三章?

苏中:一而再再而三,中日韩对围棋有一些不同的感受,其实国家这冲击没有想象得那么大。就是从技术角度来讲这是一个突破,但是你仔细地看在深度学习在很多的技术发展,比在棋以外有更多的突破。我想这一点其实是比棋更容易,我同意刘教授刚才的观点,它对我们生活带来的变化在医疗在其他的行业可能会产生更大的中级。

吴甘沙:我想补充一下一点点。我想补充刚才那个问题,它用到的技术,就是深度强化学习这么一个技术,其实刘老师策略网络挺新的,几十年前就是强化学习,一个叫做策略函数一个叫估值函数。现在把这两个函数变成了忘了,就是说其实站在巨人肩膀上做了一点点改进。所以我想还是说脱帽致敬。但是另外一方面我跟我们的团队说几十年前的找一些有用的东西出来,跟现在的技术一结合就有一些突破。

高飞:我大家明白两位嘉宾的想法,我用五个字来形容不知道准不准确,老树开新花这么一点感觉。两位没有说这么直接。我接下来也有问题。

黄晓庆:我提一个非常不太意见,我非常反对老树开新花的说法。历史总是螺旋上升,谷歌找来开发围棋的人,实际上是两位做博士学位,一直研究围棋,也就是说研究十几二十年也研究不出博士学位。换句话说我们不得不承认,在他之前我们人类是做不出来超过人类能下围棋的算法。他做了什么事情?他做了第一件事情,就是让你一个程序看电子游戏看了五百小时之后就比任何人打的好,所以下围棋是第二件事情。下一件事情是什么?让算法去打新晋争霸,这更不确定的战略游戏,就是说围棋是确定的战略规则,但是竞技争霸是一个不确定的规则战略游戏。

高飞:一种比较随机性。

黄晓庆:所以这样的一种创新,我认为是进入了,他是说我已经在研究,人工通用制了,这是一个讲的我认为是比较可怕的一件事情,但是我并不能够现在就否定它,而且我更趋向于认同他。

高飞:好,谢谢黄总。我发现这观点多少有点差别,其实我昨天问到了姚新教授。接下来我想问的问题就是说,因为要测试一个智能技术的进步,一定要通过一个方式,之前是跳棋,然后是国际象棋,接下来是围棋,其实一直很多人问接下来是,什么是衡量技术的发展,曾经有人说麻将,说阿尔法狗肯定打不过麻将,一个阿尔法狗没戏。两个也打不过,三个可以,但是太贵了,所以我接下来的问题问一下,如果继续去衡量智能技术的进步,应该采取什么方式最适合?接下来想请微软研究院的马维英给我们回答一下?

马维英:我个人觉得说用竞赛当然是一个非常的方式,让一般大众都能够感受到人工智能对社会的改变,刚才大家都提到阿尔法狗,其实阿尔法狗比赛的时候我人也在韩国,他们国家举办的人工智能的一个研讨会。在那几天我的确能感受到韩国受到阿尔法狗的震撼。甚至我都觉得整个民族自信心受到了一些影响。虽然像三星公司在很多方面都非常强大,但是他们整个国家在软件方面在人工智能方面他们觉得是相对落后,所以我也跟他们的计算机,还有人工智能学会的学术界的谈了很多,我觉得他们整体上来讲,已经赶不上。这里面我觉得的确大众心里面,把这一件事情提高相对一个很高的高度。第二技术上我们看到两个突破,一个是深度学习,能够更好的来表达一些人很难解决的问题,就可以用数字的方法,计算的方法来用大量的数据来训练一个很大的模型。所以我觉得今天人工智能,它本质上三件大事,第一件事就是越来越多的数据,因为今天有很多的棋盘、棋谱。甚至游戏模拟的方法产生无数多的训练样本。但是这里面有很的的问题,有很多的场景不容易获得大量的数据样本。特别是监督学习的数据,特别是让机器能够人的自然语言,能够来回答人的问题,甚至能够产生问题。像我们的微软小娜,还有中国的小冰我们希望计算机像人一样,能够理解文字,理解文字在今天我必须说还是一个计算机还达不到,像人这样一个能力的水平。

比如说加强学习,因为我们最近发现它其实有广泛引用的领域,我们机器万一、中英翻译一对打。

高飞:您的意思是说竞技争霸,接下来比翻译是一个比赛?

马维英:是的,我在想可能要找到的场景是说,因为现在还是基本上这人工智能大家谈的还是因为靠机器学习,那机器学习呢,其实现在的算法是需要大量的数据训练出极大极深的模型,这是计算机的长项,当然现在是包含机器、对话,比如说把很多公司的客服变成机器人来做。甚至微软尝试把医院里面医生回答重复性问题去对话。

高飞:马院长给我们举一个例子您设计什么比赛?

马维英:我希望有一些场景,让人没有意识到,他已经是在跟机器人打交道去完成一件任务,这一件任务具备一定的复杂度。相对一个人来讲,也是要需要经过一番训练或者推理的能力,让人几乎感觉不到,已经是让机器完成,特别是在公司里面很多的公司需要助理,定会议室,总结会议的记录,甚至还有一些在公司里面HR的功能,客服的功能,能不能越来越多一些虚拟的机器人。

高飞:刚才根据您说的话,就是两个场景,一个是机器一个人通过聊天的方式去追求一个女孩或者男孩可能能赢。

马维英:是的。

高飞:接下来一个话题是技术环节,那我们现在技术速度发生了很快,总感觉它是没到这临界点,它这障碍是什么,大概是什么解决?因为时间比较短,简短的总结一下,所以我想请苏中先生介绍一下。就是您觉得临界点在哪?

苏中:就是马维英就是下一个,因为它回答的事实性问题,时间、地点、人物。希望和机器做辩论,一些观点性的来去解决HOW和WHY,我们看到大众辩论会,所以从那角度需要机器更多的理解和沟通,以及甚至情感的能力。回到现在讲,现在大数据的智能,这几年很大的突破是在深度学习,一方面计算的能力很高,一方面我们也很好。其实从另外一个角度来讲,阿尔法狗能赢,是因为谷歌世界上很好的计算平台,有很好的算法工程师在一起就很好的变化。但是回过头来讲在智能的本质上,我们在想人的脑怎么思考,我们到底怎么来记忆,然后怎么去推理,这方面没有特别多的深入认识,所以现在是一种浅层的表象,从这角度来讲的话,我倒觉得计算机工程是在短期内,在这方面不如遗传学,或者基因更可怕,他们有一天解密工程的密码,所以从另外一个角度来讲还是很远的事情。

高飞:刘教授怎么看这问题,您觉得计算机技术如果达到更突破的一点?还应该有一些什么方面的进步才能达到这水平?

刘知青:我觉得进步就眼前,其实阿尔法狗已经给我们看到进步的方式,只是如何把这种方式应用到我们认为更重要的当中去。第二个就是廉价计算,今天提到量子计算,给大规模的计算能力,现在廉价计算一定程度上支持了事情,因为最近有数据有价值,才产生了效果,

高飞:但是量子计算,今天第一个话题也讲到量子计算确实比较热的话题,马院长提到人机交互,您觉得人机自然语言的理解是一个障碍吗?

马维英:刚才提到临界点是一个非常好的问题,我个人一直在思考摩尔定律,什么时候我们能够把一个摩尔定律,它的那个现象跟它里面的机制,为什么会发生摩尔定律这机制想清楚之后,能够在这样一个人工智能大数据这领域里面,创造出这样一个正循环,我个人觉得两个方向,第一因为现在基本上靠很多的数据,现在大家并没有把数据留下来,甚至在创造数据的过程中,已经思考到机器学习,然后这些做机器学习想办法在这样一个局限的数据下,我们学术什么有用的东西。今天能不能把数据的采样在人机交互过程,在人机协同,AI+HR,人工智能在所有的工作当中,人帮机器机器也帮人。需要你有系统的把它留下来之后,正循环反馈到机器学习里面,不断改善它的模型,所以人机是互相学了。一旦能够这样就有摩尔定律,我们可以预测每一年人工智能智商增加多少,这样的正循环就是可以上升。

高飞:接下来话题具体的应用,我想先请华女士说一下,刚才几位专家智能应用的想象力,您作为一个个人去体验。您觉得现在哪些方面特别需要机器或者这种智能的东西,对您的生活有这种改善,也可以是工作上,比如说围棋训练也是可以的您能不能谈谈您的看法?

华学明:刚才说了,就是人工智能对我们整个围棋界的影响,因为大的应用来是,我估计坐在这儿只能围棋局部。首先大家认为如果人工智能战胜了围棋之后,围棋是不是有危机感,其实我一直处于比较乐观的状态,就像1997恩点国际象棋一样,无论从提高和普及它都是有利于围棋的发展。所以中国围棋协会,也希望跟阿尔法狗下一轮的合作,而且看到它的曾经弱点,所以我们积极在做这一件事情。

高飞:您的意思和本行业的结合,就是想办法把它PK掉,这是您的主要目的。接下来是产业界,首先是黄总,您觉得智能技术或者新的前沿技术形成哪些突破性的改变或者塑造这个行业?

黄晓庆:我们刚才讲的阿尔法狗之后,人类和新晋争霸,实际上自习想这问题就是图灵测试,如果通用人工智能最终的测试就是图灵测试,如果它能通过图灵测试,我们再在所有从事计算机研究人就不会怀疑说我们能做出人工智能,我觉得图灵测试就是我们下一步。

回到具体的行业应用,实际上从应用的范围来讲的话,就是太广泛,我个人因为我现在从事工作我就讲了。我们不可能用机器来彻底人的所有的创意,我觉得这个从某种意义上来讲,目前来讲基本上人类守住的最后一个角落。对不确定的未来世界一种创意,我觉得这可能还是。反过来说人工智能有什么用的话?我觉得它将我们人类所不愿意从事的,而且很繁琐的,有巨大需求的服务性的工作。讲到这里终极的应用也就是家庭保姆,每一个人角度来说是需要超过汽车。我们知道汽车是在手机之前,人类使用最广泛的机器,有了手机之后,手机数量超过了人口,所以这是人类有式以来最伟大的单一型机器,很有可能单一型就是家庭保姆,或者人类的个人助手。但是到哪一天之前,一定会有很多垂直的,但是我觉得绝对不是玩具,不像小的机器人就是一个玩具。但是可以有效的取代一个人的角色服务性机器人是最大的市场。

高飞:比如说保姆。

黄晓庆:扫地的清洁工也行,爬到高楼上刷墙这都是可以,关键能够取代我们人类不愿意干,也不想干,而且很危险,而且很没意义的那些工作就像种地,谁都不愿意种地,经过了接近一百您人类从99.99%人种地到1%以下的人种地,就这么简单的事情。

高飞:吴总能不能谈谈您的看法?

吴甘沙:我觉得现在其实从技术就是自然语言的理解,包括决策,阿尔法狗它是展示人工智能的作用,具体领域来说,我想说两个大的部分,一个就是医疗、律师等等,我一直说是白领或者是金领的行业,人工智能大量引入的话,可能会对行业形成非常深影响。比如说现在沃森也用于帮助做辅助的决策诊断,我现在看到深度学习,用于医疗影像的判断,这做的非常非常好,所以人工智能这一块大量的应用,在律师里面,它用于对法律典籍的分析,对以前的卷宗、以前的一些案子的综合分析等等等等。现在也是有看到使用,所以在这些领域的话,我觉得人工智能会马上应用开来。这也是一个比较悲剧的东西,就是在人工智能完全取代蓝领之前,它可能抢夺白领或者金领的工作,那另外一个方面呢,我倒是觉得是跟蓝领有关系的。因为刚才也说到竞赛。

因为我们说人工智能不仅仅是认知方面的智能,也有叫做具身制,具体的具、身体的身,怎么能够控制运动,怎么能够做灵巧的控制。比如说大狗怎么保持平衡,但是在具体的灵巧控制,就是要非常高精度的能够适应新任务的这些控制的话,现在还是做的不好,这也是工业机器人不能取代蓝领机器人的原因,在工业控制的话,一个马上可以起来的领域,就是我现在在从事的自动驾驶,其实跟我刚才讲的,不要认为家用机器人更大,但是从这个角度上来说,自动驾驶可能会先形成一个比较巨大的市场,而里面用到的技术,其实跟刚才的深度学习强化学习也没有太大的区别,所以就是说现在怎么能够把基础的人工智能技术,能够应用到不同的领域当中去。

高飞:既然提到智能驾驶我稍微多问一句,您觉得自动驾驶在北京、上海这样的城市,能够看到具体的应用,会在什么时候,但是它可能不一定是纯技术。

吴甘沙:我说的自动驾驶不是无人驾驶。从自动驾驶就是辅助驾驶开始,慢慢进入高度自动驾驶,再进入无人驾驶。现在我们能够看到的就是具有驾驶功能的汽车,它从2015年到2020年负荷增长率130%,所以你可以应该马上看到越来越多的汽车具有自动驾驶的功能。另外一方面无人驾驶先是在一些限定的场景下面发生,比如说在园区比如说低速。比如说谷歌无人驾驶就是40公里每小时以下,所以这东西的话,我们也应该在三五年看到。

高飞:苏中先生您总结一下?

苏中:我觉得吴甘沙总结的非常好,把IBM做的都总结了,我们慢性病,糖尿病、心血管这方面,希望机器用这种方法能够降低在这上面工作的强度,能够更多的更快的找到这风险点。

回到一些大的技术范畴来说,其实这些还是基于大数据的一些能力。就是我历史上沉淀下来的数据,从当中总结规律,找到一些洞察,其实有一些技术其实我们看到了是将来可能会有很大的突破,包括像无人驾驶技术,它可能真的改变这行业,就是说汽车私有化,我在广州开一个会,他已经把很多方方面面都已经处理好了,我很难想象未来得生活怎么样,我们就是这样一步一步的路上往前行。

高飞:因为今天在座都是科技重量级的嘉宾,只谈这一个话题就太局限,我想多问一句,如果我们整个所有行业去看,因为现在不止是计算机这智能技术在发展,其实因为有了这种云计算的技术推动,现在所有的行业都在发生革命性的变化,都有一个技术临界点,比如说基因、纳米包括航天科技等等,所以我想请几位嘉宾谈一谈,如果您选一个行业,可能这行业发生剧变?可能是哪个行业会最有可能?

苏中:我选教育,我相信通过这样的技术,能够把自己的能力,把自己想做的事情,能够不断的技术手段得到提升。

高飞:刘教授是不是同意教育,因为您本身就是从事教育。

刘知青:教育很重要,但是我再说一个行业就是物流,因为它时时刻刻面临决策的问题,比如说一个司机,货车并没有装满还有三分之一的空余地方,旁边有一个货物面临着选择,他是把这货物继续接还是继续往前走。其实代表了效率的问题,这效率可以完全的通过人工智能方法来解决,这是可以极大的改变。

高飞:吴总您觉得

吴甘沙:当然前面老师讲的领域,我理解是技术,G就是GN、N就是纳米,包括人工智能吧,我觉得机器人现在已经,应该我觉得人工智能过临界点了,进入了快速的爆发这个阶段,我觉得下一个是基因技术。然后纳米技术,排在基因技术之后,我觉得未来十年,我们可以看到基因技术的突破,以及一些爆发性的增长。

高飞:明白,马院长您的看法是?当然您可以选择一个技术领域,如果选一个行业领域也是可以的?

马维英:如果要选行业的话,翻译应该就是很快被颠覆了。

高飞:刚才黄总小声跟我说已经颠覆了。还有别的吗?

马维英:其实我个人认为没有一个行业会能够避免的。甚至我觉得连软件产业,接下来都说越来越多,我们都在大数据科学家,但是非常稀疏,就是我们看到大爆发,但是其实可以告诉各位人才非常匮乏,但是如果你有(英文)这机会不得了的机会。所以我觉得对整个软件产业、互联网产业,就是微软在的产业,都会是一个翻天覆地的变化。

高飞:华女士您觉得哪个行业?

华学明:我在想人工智能这四个字,只要人想做它都可以做得到。

高飞:所以您觉得没有什么行业。

华学明:只要有这意识。

高飞:黄总呢?

黄晓庆:我比较同意华女士的看法,我觉得所有的行业都给人工智能带来的冲击,但是我个人看好是机器人。我觉得机器人可能从某种意义上说,无人驾驶的汽车也是一种机器人,但是从宏观来讲,智能机器人对我们人类来说下一次工业革命,这工业革命带来的冲击是相当于我们在前面三次工业革命所带来一样的冲击,会改变我们很多人的生活方式,很多人的工作方式等等。

高飞:我接下来既然提到机器人,其实不得不再提一下人机大战,总之人很多公众有一些恐慌心理,就觉得人和机器关系变的很微妙,如果它太强对我们有一定的影响,既然您提到机器人,我特别想听几位嘉宾谈一谈,您预测一下关系是怎么样?是朋友可能变成对手还是什么?

黄晓庆:我觉得就像人类在这之前,我们所发明的所有伟大的技术,包括原子弹、核制武器,历史证明科技的发展,给我们人类一定带来更多的繁荣和和平。这首先是一个基础,所以建于立法观点的话,我个人机器人就是超过人类的智力,一样也不是可怕的事情,从某种意义上来讲,如果我们人类能够做出来,比我们还要聪明的机器,下一个很自然的选择,就是把我们灵魂下载到机器里面去,也就是说人类实现了我们从古到今都想实现一个最重要的目标,就是长生不老。所以我个人很乐观。我并不觉得这一件事情多么的可怕,而且我还希望这一件事情尽快的发生,在我没死之发生。

高飞:就是2045起点的到来。苏总你刚才笑的比较开心是不是同意这看法?

苏中:黄院长确实有很大的人生诉求或者是目标的。我想就筛其实在很早期,就是从人们发明一项轮子、像机械。其实人们和技术机器在一起生活,所以人在过往尤其工业革命里面,人的机器是非常和谐的共生环境,它更多把人烦琐从体力运动,我觉得人是共生。

高飞:刘教授?

刘知青:我觉得也是,这手机就是帮助你,但是这手机刚买的时候,不如你用了一段时间更好用,所以人和机器会逐渐的融合,现在你手机还在兜里面,可能将来某种程度上更紧密的融合了。

高飞:吴总您觉得呢?

吴甘沙:我觉得无外乎几种关系,一开始机器是人的奴隶,慢慢的机器变成人的助手,我们看到很多助手,这一次谷歌还有(英文),慢慢变成同事,大家一起工作。慢慢的可能变成了领导,机器变成了领导。其实麦肯锡就有一个报告,说未来十年有很多的工作,都变成机器在领导,再往下话要么就是机器变成我们的主人,要么就是像刘老师讲的我们融合。

高飞:您选哪个?

吴甘沙:我觉得凭人类智慧来说融合是一个必须的方向。但是我非常有这样的一种信念,我觉得我们做科研就是要有一种非常坚定的信念,前两天朋友告诉我什么叫信念,大家去求雨会不会带着雨伞,这才是信念,所以我觉得要有这种信念,包括大家一直说他有这信念,所以要吃250多片营养片,保证自己能够健康的活到那个时代,所以我觉得我们要有这个信念。

高飞:马院长。

马维英:我个人比较怀疑人机融合,但是我比较可行的方向是人机协同。因为其实我们看计算机的能力很像人左脑擅长,但是还有一部分右脑擅长,其实计算机基本上远远不到,甚至还有很多方面,其实我们今天不要把AI想的太过玄妙,其实像人的很多方面的能力,我们人有心思、有情感、有意志有信仰,我们自己都还不理解自己的时候,现在这机器人工智能也是人创造,我们还没看到任何一个想法。这算法都是人弄出来,但是我们还没看到一个算法一个新算法,还可以解决新问题,至少我们目前没有看到,所以我认为是一个人机协同的未来。但是另外一个我觉得我们要思考的问题是说,今天即使我们会进到一个未知的未来,这未知未来在人类社会过发生过几次,第一次把工业革命农民找到新的工作,让他们当工人,后来又服务业工人变成了服务业,今天计算机也会进到服务业,计算机把重复的工作取代掉。等于说人的生产力达到一个程度,假如说养活一百人,我们怎么样擅用这能力,就是庞大人类的生产力,我觉得我们可能需要思考,我们一个新的社会,新的一个财富重新分配的机制也好,或者创造一个新的工作形式,今天我必须说我们还在这阶段非常初始阶段。

高飞:就是协同之下人类创造还是很无穷。华女士您希望怎么样?

华学明:我更赞同协同。因为我们围棋界讨论过这问题,就是说围棋的未来在哪里,如果被计算机攻克,后来我们发现围棋的魅力不仅仅在于计算机我们看到的层面,就是说围棋它有它的独特,比如说你个人的魅力,你的个性化东西,你的创新东西,在计算机里面是一层不变的。所以从这个角度来说,包括我们人跟人之间的交流,当你品着茶和咖啡对弈的不是计算机带给我们,机器人是辅助功能。

高飞:我们认为技术的进步,总有一天,就是说如果未来有一台这样的机器,它让你不知道人还是机器,现在的你和它想说的一句话,或者你对它的期望是什么?因为它已经到达了一个新临界点,它一定突破了这临界点,各位想说的一句话什么?而且鉴于大数据到来,我相信这世界给机器看到?所以我希望大家慎重回答,因为我们时间关系,大家就一句话你想跟它说什么话?

黄晓庆:最经典的问题,实际上我就讲一个老电影的一句话,你活着吗。

高飞:这个话题很有哲学意义,我觉得机器不太好判断是敌是友。要不然马院长您的一句话什么?

马维英:其实用我们研究院的聊天机器人,你最大的愿望是什么?当然回答来自于网上,它的回答是活着。机器人最大的愿望是活着,活出人的生活。

高飞:太保守了这回答,我特别期待吴总。

吴甘沙:首先就图灵测试并不意味着是有超人工智能。假如说超人工智能。假如我还活着当时,我说小时候看着你长大的,还能当我是朋友吗?

高飞:刘教授呢?我看出来了这几位。

刘知青:我也是完全同意这观点,吴老师说的对,我就说我们一起走不要留下。

高飞:苏总您能不能回答一个更有挑战性的?

苏中:我说哥们咱们喝杯酒去。

高飞:我明白了。华女士呢?

华学明:你好我们终于见面了。

高飞:我们时间其实也到了,我觉得刚才几位回答没有太出乎我的意料之外,我们云计算大会做了一个纪念品,其中有一件I LOVE AI,我特别想总结一句话各位的总结,就是AI不管你们爱不爱我们,我们很爱你,因为下面还有一位,就是刚才演讲的嘉宾,我特别想问一下姚新教授,就一句话。姚教授怎么回答这问题的?您是不是也回答我爱你?因为今天是520吗?

姚新:我的第一句话肯定问它你的性别是什么?

高飞:特别有创意。我觉得这姚教授的思路。虽然我们时间到了,黄总您觉得这性别?

黄晓庆:大家看过那个电影Her。

高飞:今天也是特别感谢,我再一次把T桖衫穿上身上,充分表达我们的热爱,我们对技术的进步热情与好感,我们特别感谢各位嘉宾的精彩发言,今天我们的互动就到此结束。

(以上内容根据现场速记整理,未经发言嘉宾确认,仅供参考,谢绝转载。)

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