“AI+”时代来临 博鳌亚洲论坛激辩AI时代

        警用装备网讯： 人工智能发展至今已有60余年，发展历程也几经起落，直到如今，AlphaGo与李世石的一番人机大战，让AI真正成为炙手可热的词汇，人工智能技术被誉为是下一个时代的关键技术，为抓住 AI 发展的战略机遇，越来越多的国家和组织已争相开始制定国家层面的发展规划。

　　3月27日，博鳌亚洲论坛2019年年会上，威盛集团董事长兼首席执行官陈文琦、现代密码学之父、图灵奖得主、Cryptic Labs首席科学家惠特菲尔德·迪菲、阿斯利康公司董事长雷夫·约翰森、携程旅行网首席传播官席伟航、百度副总裁尹世明与小i机器人创始人、董事长袁辉就人工智能时代是否已经到来进行了深入讨论。

“AI+时代来了吗”分论坛

火热还是过热

　　AI发展到今天，已经无处不在，已经开始逐渐融入我们的日常生活中了，似乎给人一种AI能够帮我们解决所有问题的错觉。AI这种火热是否只是炒作出来的“虚火”呢？

　　惠特菲尔德·迪菲称，“不管你叫它是人工智能还是机器智能，现在还没有任何人对AI到底可以解决哪一类的问题有明确的定义。现在人们对它的热情很大，觉得计算力可以做非常复杂的事情，解决非常复杂的场景，这是以前从来没有想到过的。

雷夫·约翰森认为目前的AI还算不得真正的智能，虽然在例如医疗等领域，人类如今能够获得AI的帮助，但是我们需要真正有用的数据AI才能发挥作用，我们目前给AI提供的大多是“脏数据”没有经过“清洗”和“整理”，就很难得到很好的应用，现在还没有人找出能整理AI所用数据的好办法，所以AI的第一个应用场景可能就是清洗数据。

尹世明则表达了截然相反的观点，他认为我们今天看AI的方式和过去大不一样，今天的算力有了翻天覆地的变化，尽管数据可能是不“清洁”的，但是AI其实是一个模型，基于有“噪声的数据”也还是能生成出靠谱的模型，这个其实就是AI的算法，这和过去是有很大差异的，因此“清洁”的数据在今天不是AI能够发挥作用的一个极为必要的前提。数据是核心，硬件则是驱动的关键。

从事硬件领域的陈文琦也认为，硬件驱动对AI的发展非常重要。他指出，AI其实已经存在了很长时间，突然之间变得强大和无所不在，最重要的就是计算力的支撑。“我们现在的CPU是8核心，服务器也达到了上百个核心，但是想想我们的大脑有数十亿的神经元，我们要想有更强大的算力，还得需要超越现有的架构，还需要新的技术。”

　　AI融入生活，发展需突破理论框架

　　尽管嘉宾对于AI的发展状况还莫衷一是，但是AI已经开始融入我们日常的生活已经是不争的事实，袁辉也分享了自己对于AI的一些看法。“AI的发展已经经历了60多年，大家都更关注算力和数据方面的问题，到今天也仍然是最为关注的话题，AI未来之路在哪主要是要想清楚三个问题：第一，大众对AI的认知存在误解，人工智能分为通用的人工智能和特定的人工智能，过去的60年间，人类做了很多通用的人工智能，但希望和现实的差距还很远;第二就是数据方面，我们对于数据的处理仍然还是一个很初级的阶段，深度学习是AI发展的有力武器，但是不是唯一方法，我们需要从理论上进行突破，超出原有框架，不然AI很快还是会进入研究上的困境;第三就是AI的应用场景，是不是所有领域都适合使用，当然今天在很多的领域，AI都已经可以从简单到复杂，逐步释放出AI的价值。”

席伟航表示，如今AI已经广泛用在客服领域，对那些经常重复性的可以有标准答案的问题都能进行回答，而且这些问题的回复满意率也很高，未来可能有70%-80%呼叫电话用人工智能的方式来分担。

　　陈文琦对此问题则极为笃定;“AI绝对会应用到各行各业，我们已经看到了非常远大的前途。”他也指出，随着5G的大规模发展应用，对AI会带来巨大影响。

　　尹世明认为把AI变成应用，需要一整套的产业链来提供支持，比如说边缘计算，要有云计算的能力加上边缘计算的能力，才能端到端的设备，我们的基础设施需要改变，需要数据标识的工具，百度已经在太原建立了一个巨大的数据标签的中心，算法科学家、数据科学家以此为基础生产算法，有了数据处理的能力、云计算的能力再加上算法我们就可以把AI从理想变成现实。

雷夫·约翰森认为，5G的计算力，无论是在核心还是边缘都是可用的，但是需要连通。比如，有了5G，在上海的一个指挥中心，就可以通过5G通讯，给一个乡村的儿童做远程手术。基础设施、好的存储、好的通讯，都能够帮助智能医疗的发展。“如果我们把注意力放在AI上，而不只是讨论它的风险，就可以确保有足够的区块链或其他的技术，能够让这种研究更好地展开，挽救很多的生命，造福患者。”

　　AI与人的博弈

　　这事实上并不算是一个很新鲜的话题，从AI诞生后就一直在争论、讨论中，但是这也是谈及AI发展无法回避的一个重要话题，AI的应用势必会取代一部分人类工作，但是也会创造出新的工种，人类该如何与AI相处呢？

　　陈文琦说，到2030年，全球会有8亿人的工作被AI取代，无人车、无人商店等形态会普及，会给整个社会结构带来巨大的变化。如何应对AI对就业带来的冲击？一方面要靠政府的政策、好的管理机制;二是要从技术上来解决;另一个非常重要的就是AI教育，不管什么学科，未来都需要用到AI，这已成为非常广泛的需求，全民都需要了解AI、学习AI、参与AI广大的应用和市场，AI应该成为学校最重要的必修课之一。

尹世明对于教育也深有感触，他也非常赞同学习AI非常重要，他从自己日常生活出发引申到计算机科学未来会帮助人类以全新的方式去面对AI，例如发展的计算机视觉代替现有的质检操作，可以减少90%劳动力使用，目前已经有了这方面的趋势。

　　袁辉对此则另有一番看法。他认为，现在选择AI专业、数据专业，就像多年前计算机还不普及时，大家踊跃学习计算机一样。但是，AI已不只是计算的概念，它具备自我意识的智能。所以，教育面临重大选择。那些被取代了岗位的人应该怎样再就业和培训、如何扮演好人类的角色、利用好AI这个工具，这些才是真正应该学习的。

　　席伟航说，可以预见，AI在很多细分的具体应用领域会很快发展起来，比如旅游、会计、审计等，但在人类没有了解自己的大脑是如何工作之前，不可能真正制造出和人类同样思考的或比人的思考能力更强的AI工具。人类不知道如何合理控制管理AI之前，真正的AI也不会大规模地应用。当真正的AI实现以后，大量剩余劳动力会去做什么，这也是各国政府需要共同应对的难题。

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