李德毅院士《AI：人类社会发展的加速器》 | 人工智能如何驱动实体经济？六大领域展望

我们回忆一下，这60年如果找两个典型代表，我想了半天，我想这两个可以拿来讨论一下。第一个就是围棋，或者说阿尔法狗程序，充其量把它叫做围棋脑。

我们看一下阿尔法狗版本升级的过程。2015年10月，第13版本胜樊默二段，不到一年第18版本胜了李世石，4：1，到了2016年12月胜了人类60个高手，到了17年5月版本打败了柯洁，3：0，人类终于服气了，就像当初我们终于服气了拖拉机力量比一个人的力量大，所以大家现在也坦然了，我们人类发明的机器人在智能上某一个领域超过人应该是一个常态，无须大惊小怪。

我们看看李世石这样一个人类的棋手升级的速度，他9岁学棋，12岁入段，15到16岁进入二段、三段，到20岁升为六段，后来在比赛中胜了韩国的冠亚军，并夺得了第16界的富士通杯的冠军，20岁升为九段。从9岁到20岁花了十多年才变成九段棋手。但是阿尔法狗每一年都在跳，2年就行了。

再看另外一个方面，如果我们把阿尔法狗程序和象棋程序放在一个机器上，让它同时战胜人类的围棋冠军和国际象棋冠军，我认为这个难度不是很大，我们的高性能计算机以用更多服务器、更多网络来支撑，但是要是把一个生物人让他同时成为围棋冠军，又成为国际象棋冠军，何其难也。因此，我得到一个重要结论，为什么说新经济、新引擎？围棋脑版本的升级速度会远大于围棋手段位的进化速度，会远大于围棋人的自然进化速度。还有一个结论就是，群体智能的围棋脑。因为现在的阿尔法狗能够战胜60个围棋手，已经不是一个人智慧，远远大于单个生物脑围棋的智能，高明的围棋手与阿尔法狗下棋没有意义了，不平等。

下面再看另外一个例子，驾驶脑。现在无人驾驶全世界风靡一时，不但搞汽车的人做，搞人工智能在做，全世界的工程师都在做，任正非、董明珠、阿里巴巴都要涉足无人驾驶，什么原因？因为它是一个“人工智能之母”。这个提法我也是刚刚学到，我以前知道“人工智能之父”是图灵，结果我听说无人驾驶是“人工智能之母”什么道理？他说车辆里面有很多传感器，能够产生大数据，能为人工智能，所以它是“人工智能之母”，因此人工智能这个平台是“人工智能之母”，我觉得好象也有一点道理。我们看看人类司机，我们看一个司机的驾驶技能是怎么进展的。我们可以把一个司机分为几个阶段，一开始考驾照，必须有驾照才能上路，这是底线。其次刚刚拿到驾照的时候驾驶技巧很差，后来经过一两年的“菜鸟期”，经过三四年的成熟期，终于你开了1万多公里，终于技巧积累比较多，于是最后你变成一个老司机，大概要三四万公里以上。一个自然人对驾驶技术积累是这样一个过程。 

无人驾驶呢？我们看一下无人驾驶的过程。无人驾驶无论是自动驾驶，还是自主驾驶，昨天我跟德国一个专家在一起讨论，他认为自动化和智能化是两回事，我说这个事情在中国的文化里面比较难讲清楚，但是驾驶脑版本的升级速度远大于人类驾驶员驾驶的进化速度，我想这一点大家是会同意的。体现群体智能的驾驶脑的环境适应能力远大于单个驾驶人特定场景的适应能力。如果你用我的团队的无人驾驶车，在广东开车，让熟悉佛山的地理、地形，突然又把他调到深圳去开，在我那里只要把地图换掉，很快这辆车就可以变成深圳的马路通。但是对于一个人来说，你熟悉了佛山不等于熟悉了深圳，所以我用这个围棋脑和驾驶脑告诉大家一件事情，这就是我的结论，工具从来都有两面性，对科学、对人工智能要有敬畏之心，不要老是以为你是弱智能，我是强智能，不是这样子的，机器有时候做得比人还好。我这一次来的时候，在首都机场晚到了几十分钟，我亲眼看到一个人开的汽车追尾了前面一辆车，我就思考，得出一个重要结论，人类对人犯错误的容忍能力比较大，他追尾了，查他的责任，理赔一下就算了，假如说无人驾驶开一辆车追了前面的尾，这个车主一定要把车子拿回车厂让赔钱，就是人类对机器人犯错的容忍程度要求比较苛刻，对人犯错的程度比较宽恕，这件事情就导致了无人驾驶的难点，不公平，因为无人驾驶的车大家认为你不应该追尾，结果你追尾了。所以我觉得我们在研究人工智能的时候，我们对人工智能要有敬畏之心，不是简单说它总是弱的，它在一个特定领域，尤其在象棋和围棋领域可以是一个机器人同时战胜两个生物人，这是了不起的。最近我经常被问起，到处都在问人工智能很火，里面到底有什么东西，你们这个学科是怎么分类的，我想花一点时间讲一讲人工智能的内行和外延。

这里面有一个最大的问题，就是智能科学与技术跟人工智能相等吗？是同一个词吗？你们学会争论一级学科的时候为什么不直接用人工智能呢？我看到有一个群体讨论得很好，也在讨论这两个的差别，我在这里做一个简单的说明。

我个人认为，目前智能科学技术跟人工智能就是一个同义词，就是一回事，远距离看不要太介意它有多大差别。我们人工智能学会又叫智能科学技术学会，有的地方叫人工智能学院，有的地方叫机器人学院，有的地方叫智能科学技术学院，总体上都是搞智能，没有多大差别。那么如果一定要说它有差别，我们能不能做一个注解，它哪些地方有差别，我想跟大家讨论一下，下面的4个方面有一点差别，使得我最终选择了智能科学技术作为一级学科，而不是用人工智能作为一级学科。

下面我们讲一讲人工智能的内涵，也就是智能科学与技术的内涵，大概有4个核心学科。第一个学科，我们曾经叫做脑认知，后来跟生命科学家讲，他说脑认知太大，你们叫脑认知机理，后来说脑认知机理没有搞清楚，但是受脑启发，于是我们把它叫做脑认知基础。第二、第三分别讲机器感应与模式识别，是两个重要的核，一个代表图像视觉，一个代表语言听觉。1977年美国斯坦福大学计算机科学家费根鲍姆教授(提出了知识工程的概念，知识工程已经有40年的历史，而其他的历史都长过它，所以这4个二级学科的历史都很长。还有一个外延学科，叫做机器人与智能系统，下面我把每一个学科研究的内容用一张PPT大概概括一下。

为什么库卡会卖给美的？是德国人聪明，还是中国人聪明？因为制造工业已经走上智能制造的时代，制造业是世界经济的脊梁，当今汽车制造业又是制造业的脊梁，所以你到汽车整车厂商看看，到处看不到几个人。我国的汽车产销量已经连续8年居世界第一，工业机器人在汽车产业的应用尤其突出，你到哪个国家看它的制造，就看汽车业的制造有人还是无人，你们到德国博世的工厂看看，基本上没有人。但是2015年我国每万名产业工人拥有工业机器人的数量平均是49台，全球平均是69台，我们比全世界的平均水平要低，韩国就在我们旁边，韩国513台，差别巨大。智能化新能源汽车正成为制造业的下一个风口，机器换人，势在必行。我和奥地利的专家坐在一起，他给我一个数字，他说在奥地利如今一个人的工厂或者企业占全国所有企业的三分之一。我们国家“夫妻店”是两个人的工厂，比我们还要低，我们中国人多，到底人多好还是人少好？所以对制造业的冲击是很大的，差距是很大的。三分之一是什么概念？我的一个学生现在搞创新创业，一下子找了20个人，我说员工不能多了，多了不一定好事。昨天我和广东省一个领导坐在一起，他说佛山人的脑袋特别灵活，我不知道怎么灵活。

第一是制造业，第二我觉得是教育。我很感谢英伟达当我们这个大会的主席，因为英伟达对中国的教育做出了贡献。英伟达的芯片在很多教学里面都是它的实验平台，卷积神经网络算法，借助成千上万台的CPU+GPU服务器架构的超计算能力，超过大量数据样本做混合的大规模深度学习训练，可确定人工神经网络模型中的几十亿个参数，这样制作的智能芯片用于语言识别、人脸识别获得了显著成效。尤其是语音识别对人类的发展，现在可以翻译方言，已经进入到千家万户，这是什么概念？死记硬背、大量做题，机器一定做得比人好，所以对我们教育的挑战是从根本上的。所以怎么样看待教育？怎么样看待我们的教育的基本理念？我们的基本理念是什么？教育就是知识的积累，一个知识点、两个知识点一直积累，知识就是学问，知识就是力量，所以我们的教师传授知识，学生掌握知识，评价是考知识，尤其是高考。当机器人考过考生的时候，我们怎么看待这个教育？这个公式对不对？教育等于知识的累计吗？人脑中的存量知识，记忆的能力既有利于发展好奇心和想象力，这是大家都知道的，知识就是力量，后面的这句话是我说的，大着胆子在这里提出来，碰撞一下，也制约了好奇心和响亮的发展。知识是没有穷尽的，所以我说了这样一句风险比较大的话，人脑中的存量知识既有利于发展好奇心和想象力，也可能制约好奇心和想象力的发展。因此我个人认为人工智能对教育的改革将会做出有力的贡献。

什么是教育？我认为是培养3个能力，第一培养学生获取知识的能力。我认为过去知识的能力比一个人的知识存项还重要。第二个问题，决策的能力。其实我们每时每刻无论你是领导干部、官员，还是企业家，还是学者，你整年都在做决策，决策重要的一个就是选择，你的决策能力怎么样很重要，你来参加这个会议还是不来参加这个会议，这是你的选择，也是一种决策，要培养学生的决策能力。还要培养学习的创新能力，而不是积累的知识。知识的获取应该是主动地、积极地生长的，所以一个教师不要再怪学生太多的存量知识，而是让他怎么样获得知识。创新能力、决策能力体现了一个人的鉴赏力、判断力和思想。

因此我在这里大胆地憧憬一下人工智能引发的高考革命。将来高考什么样子，我做一个展望，第一次拿出来，我这个报告费了很大力气，怕这个词说过头，如果说过头，都是朋友帮我改一改。

第一步，以后的高考通过网络，考生对话自己感兴趣的高校，提交个人的中学学习情况，在家里就发生了，报名吗？第一步这样报就行了，一年12个月随时可以报，不一定哪一天是高考。

第二步，当被确定为候选人后，机器人对考生进行游戏式交互，全面确认考生具备的学科知识和能力。

第三步，考生被在线面试，机器人分析考生的特质和潜力。

第四步，考生通过虚拟现实，沉浸在该校该专业里学习和生活一段时间，畅谈感受，然后决定是否录取。

把高考变成一个生活很平常的事情多好，这样解放了一大堆的父母，我希望我们中国的高考是这个样子，行不行。后面这句话更重要，各个公司、公务员考试、各行各业人才选拔都可以这样做，不但是高考，腾讯、英伟达新进职员都可以这样搞，人力资源就相对轻松了，这就是人工智能对教育的变革。

云计算、大数据和人工智能成就了慕课、微课、反转课堂和个性化教学等交互认知手段逐渐把教师转型为教练，今后的大学里会出现更多的教练机器人，替代人类教师。

我70岁了，我这一辈子在医院里留下了几十张医疗影像图，为什么不拿这个图像识别提取技术去识别医疗影像？因为我们看病找医生真的是一个随即事件，医生开的药你拿回来当圣旨，其实是不是适合你很难说，为什么不找一个没有情绪而有更多知识的机器人看病呢？为什么不用专门的技术把它算出来你是癌症早期，还是一个良性瘤呢？我觉得医疗太重要了

因为所有的客观事件里边，唯独把数据化做得最好的就是金融业，他们全部是用数据说话，金融挖掘、对冲、基金高级分析师完全可以用机器人来替代。全是用数据挖掘。