人工智能發(fā)展現(xiàn)狀和前景_人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

2017年元旦前后出現(xiàn)神秘高手Master橫掃各路圍棋高手未嘗一敗。隨后1月2日晚Google旗下DeepMind正式承認(rèn)該神秘高手正是重出江湖的升級(jí)版AlphaGo人工智能發(fā)展現(xiàn)狀和前景，輿論一片嘩然。1月6日下午人工智能發(fā)展現(xiàn)狀和前景，騰訊集團(tuán)副總裁、騰訊AI Lab負(fù)責(zé)人姚星在騰訊研究院年會(huì)上，就騰訊在AI領(lǐng)域布局及產(chǎn)業(yè)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了主題演講，闡述了其對(duì)于AI真實(shí)的希望和隱憂。

在姚星看來(lái)，AI對(duì)中國(guó)整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)都很重要。首先是中國(guó)有龐大的互聯(lián)網(wǎng)用戶，每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)足夠多，這是非常大的優(yōu)勢(shì)；第二是多樣的應(yīng)用場(chǎng)景，能為AI技術(shù)落地提供很多的機(jī)會(huì)；第三個(gè)是人才儲(chǔ)備，雖然國(guó)內(nèi)在機(jī)器學(xué)習(xí)上的專業(yè)還比較少，但從整個(gè)世界上來(lái)看，這個(gè)領(lǐng)域的華人是非常多的。所以在人才結(jié)構(gòu)上面，中國(guó)有非常好的人才基礎(chǔ)。

不可否認(rèn)的是，人工智能技術(shù)對(duì)人類體力及腦力的逐步替代，給各行各業(yè)帶來(lái)的變革重構(gòu)。比如，人工智能在金融領(lǐng)域主要應(yīng)用于身份識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)控制與投資決策；智能安防與高清、云技術(shù)、大數(shù)據(jù)、感知、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)融合，組成智能化的業(yè)務(wù)應(yīng)用體系；人工智能在提高疾病診斷準(zhǔn)確率及藥物研發(fā)效率等方面優(yōu)勢(shì)明顯；家電廠商、互聯(lián)網(wǎng)公司和傳統(tǒng)科技巨頭紛紛開始采取戰(zhàn)略結(jié)盟的方式加速布局智能家居市場(chǎng)。

AI概念的興起引發(fā)了資本的競(jìng)相追逐。全球人工智能投融資規(guī)模在近兩年大幅爆發(fā)， 2015 年已達(dá) 24 億美元。 根據(jù) CB Insights的數(shù)據(jù)， 全球人工智能融資交易的筆數(shù)從 2013 年的 196 筆上升到了 2015 年的 397 筆，翻了近一倍；成交金額從 2013 年的 7.6 億美元上升到了 2015 年的 24 億美元，增長(zhǎng)超過(guò) 300%。同時(shí)， 布局較早的人工智能企業(yè)日趨成熟，人工智能創(chuàng)業(yè)快速增加。 流入到初創(chuàng)公司的 E 輪以上融資的資金占比從 2013 年的 7%增長(zhǎng)到 2015 年的 21%，另外，自2012年起每年有將近一半的交易是種子和天使輪。

國(guó)內(nèi)人工智能領(lǐng)域投資金額、數(shù)量、參與投資機(jī)構(gòu)數(shù)量也從 2014 年開始大幅增加，2015年投資總額超過(guò) 14 億元。 國(guó)內(nèi)獲得投資的人工智能企業(yè) 72%屬于應(yīng)用類企業(yè)；從技術(shù)領(lǐng)域看， 計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的公司占了一半以上。

中金公司認(rèn)為，可關(guān)注 AI 行業(yè)中的技術(shù)創(chuàng)新、垂直場(chǎng)景、戰(zhàn)略合作與外延并購(gòu)。但AI 行業(yè)整體處于起步期， 二級(jí)市場(chǎng)仍以主題投資為主。建議關(guān)注將 AI 列為公司發(fā)展戰(zhàn)略同時(shí)布局持續(xù)落地的公司。但也要注意相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)，比如：政策發(fā)生變動(dòng)，政府的扶持力度不及預(yù)期；由于人才外流等原因，國(guó)內(nèi)的技術(shù)升級(jí)速度顯著慢于國(guó)外；缺乏良好的產(chǎn)品形態(tài)與商業(yè)模式，企業(yè)長(zhǎng)期無(wú)法盈利；由于需求升級(jí)緩慢以及傳統(tǒng)系統(tǒng)集成商把控渠道等原因，人工智能的應(yīng)用受阻等。

　　申萬(wàn)宏源證券認(rèn)為，國(guó)內(nèi)的AI公司在深度應(yīng)用方面大有可為。其將AI應(yīng)用劃分了5種模式，對(duì)應(yīng)如下：

模式一：生態(tài)構(gòu)建者——全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)+場(chǎng)景應(yīng)用作為突破口。以互聯(lián)網(wǎng)公司為主，長(zhǎng)期投資基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)，同時(shí)以場(chǎng)景應(yīng)用作為流量入口，積累應(yīng)用，成為主導(dǎo)的應(yīng)用平臺(tái)，將成為人工智能生態(tài)構(gòu)建者（如Google、 Amazon、 Facebook、阿里云等）。

關(guān)鍵成功因素：大量計(jì)算能力投入，積累海量?jī)?yōu)質(zhì)多維度數(shù)據(jù)，建立算法平臺(tái)、通用技術(shù)平臺(tái)和應(yīng)用平臺(tái)，以場(chǎng)景應(yīng)用為入口，積累用戶。

潛力A股公司：同花順、東方財(cái)富

模式二：技術(shù)算法驅(qū)動(dòng)者——技術(shù)層+場(chǎng)景應(yīng)用作為突破口。以軟件公司為主，深耕算法平臺(tái)和通用技術(shù)平臺(tái)，同時(shí)以場(chǎng)景應(yīng)用作為流量入口，逐漸建立應(yīng)用平臺(tái)（如Microsoft、 IBMWatson等）。

關(guān)鍵成功因素：深耕算法和通用技術(shù)，建立技術(shù)優(yōu)勢(shì)，同時(shí)以場(chǎng)景應(yīng)用為入口，積累用戶。

潛力A股公司：科大訊飛、恒生電子。

模式三：應(yīng)用聚焦者——場(chǎng)景應(yīng)用。以創(chuàng)業(yè)公司和傳統(tǒng)行業(yè)公司為主，基于場(chǎng)景或行業(yè)數(shù)據(jù)，開發(fā)大量細(xì)分場(chǎng)景應(yīng)用。

關(guān)鍵成功因素：掌握細(xì)分市場(chǎng)數(shù)據(jù)，選擇合適的場(chǎng)景構(gòu)建應(yīng)用，建立大量多維度的場(chǎng)景應(yīng)用，抓住用戶；同時(shí)，與互聯(lián)網(wǎng)公司合作，有效結(jié)合傳統(tǒng)商業(yè)模式和人工智能。

潛力A股公司：鼎捷軟件、思創(chuàng)醫(yī)惠、天源迪科。

模式四：垂直領(lǐng)域先行者——?dú)⑹旨?jí)應(yīng)用+逐漸構(gòu)建垂直領(lǐng)域生態(tài)。以垂直領(lǐng)域先行者為主，在垂直領(lǐng)域依靠殺手級(jí)應(yīng)用（如出行場(chǎng)景應(yīng)用、面部識(shí)別應(yīng)用等）積累大量用戶和數(shù)據(jù)，并深耕該領(lǐng)域的通用技術(shù)和算法，成為垂直領(lǐng)域的顛覆者（如滴滴出行、曠視科技等）。

關(guān)鍵成功因素：在應(yīng)用較廣泛且有海量數(shù)據(jù)的場(chǎng)景能率先推出殺手級(jí)應(yīng)用，從而積累用戶，成為該垂直行業(yè)的主導(dǎo)者；通過(guò)積累海量數(shù)據(jù)，逐步向應(yīng)用平臺(tái)、通用技術(shù)、基礎(chǔ)算法拓展。

典型代表公司：東方網(wǎng)力、北部灣旅。

模式五：基礎(chǔ)設(shè)施提供者——從基礎(chǔ)設(shè)施切入，并向產(chǎn)業(yè)鏈下游拓展。以芯片或硬件等基礎(chǔ)設(shè)施公司為主，從基礎(chǔ)設(shè)施切入，提高技術(shù)能力，向數(shù)據(jù)、算法等產(chǎn)業(yè)鏈上游拓展。

潛力A股公司：景嘉微、同有科技、浪潮集團(tuán)、中科曙光、 ST漢柏、歐比特等

　　另附

　　姚星現(xiàn)場(chǎng)演講實(shí)錄：

　　AI：真實(shí)的希望和隱憂

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姚星

各位朋友大家下午好。今天我演講的題目是“AI：真實(shí)的希望和隱憂”。什么叫希望，希望就說(shuō)明大家期待，隱憂說(shuō)明大家期望過(guò)大。

回顧一下互聯(lián)網(wǎng)過(guò)去發(fā)展的二十年。實(shí)際上，過(guò)去的二十年是信息高速發(fā)展的二十年，它經(jīng)過(guò)了幾個(gè)發(fā)展階段。從發(fā)展的方向上來(lái)講，應(yīng)該是在上世紀(jì)九十年代初期，中國(guó)第一次連上互聯(lián)網(wǎng)，進(jìn)入到互聯(lián)網(wǎng)這個(gè)大家庭當(dāng)中。

但是由于當(dāng)時(shí)網(wǎng)絡(luò)速度的問題，大部分互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用還是只限于溝通，溝通解決了很多問題，人不再需要面對(duì)面，或者通過(guò)傳統(tǒng)的書信方式進(jìn)行溝通。不論在天涯海角，只要能連上互聯(lián)網(wǎng)，人們總是可以接觸到一些消息。

隨著整個(gè)設(shè)備傳輸?shù)陌l(fā)展、網(wǎng)吧的興起，網(wǎng)絡(luò)速度大幅提升，這時(shí)候人們對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的訴求不再僅僅是消息的傳遞和溝通，更多的是分享。MSN、 Facebook、QQ空間等都是基于分享，人人為我，我為人人，那時(shí)候有很多東西都是通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)來(lái)分享的。

隨著隨后的移動(dòng)時(shí)代的發(fā)展，特別是智能手機(jī)和智能終端的發(fā)展，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，最近這五年以來(lái)，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展，人們不再是在特定的時(shí)間和特定的地方進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)連接。以前大家都是在網(wǎng)吧或者工作的地方，現(xiàn)在大家通過(guò)手機(jī)時(shí)時(shí)刻刻都能連到互聯(lián)網(wǎng)，所以整個(gè)過(guò)往的二十年是隨著設(shè)備的發(fā)展、產(chǎn)業(yè)的發(fā)展、信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展而演進(jìn)的。

伴隨著過(guò)往二十年發(fā)展，騰訊在過(guò)去二十年里做了什么呢？實(shí)際上在每一個(gè)時(shí)代，騰訊都有一款重量級(jí)的產(chǎn)品。

在最早的溝通時(shí)代，上世紀(jì)九十年代，我們有了QQ。QQ目前是世界上同時(shí)在線人數(shù)最多的應(yīng)用，已經(jīng)達(dá)到兩億人同時(shí)在線；在2000年初的時(shí)候，QQ空間誕生，目前日上傳照片數(shù)超過(guò)五億張，這個(gè)規(guī)模如果跟世界上最大的社交網(wǎng)絡(luò)Facebook相比，差不多是同一個(gè)量級(jí)。

然后在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，大家現(xiàn)在都知道的一個(gè)產(chǎn)品就是微信，這款產(chǎn)品不光是簡(jiǎn)單的應(yīng)用，還是一個(gè)超級(jí)的APP，它不僅解決了溝通問題，還解決了社交、分享的問題，還包括線下支付、線下打車，甚至醫(yī)院掛號(hào)看病，交水電費(fèi)等等一系列功能都在這一個(gè)軟件上面實(shí)現(xiàn)。實(shí)際上，騰訊的這三款產(chǎn)品在世界上來(lái)講都是領(lǐng)先的。

從整個(gè)發(fā)展史來(lái)看，我們可以看出過(guò)往的發(fā)展史是從窄帶到寬帶，到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，它猶如生物進(jìn)化一樣，從早期的單細(xì)胞到多細(xì)胞到最后的智能。今年來(lái)講這個(gè)智能會(huì)更加的廣義了，不僅僅是智能終端，大家更多討論的智能是AI。

2016年正好是AI發(fā)展六十周年，所以在去年AI也爆發(fā)起來(lái)。包括我剛剛在跟很多嘉賓聊的時(shí)候說(shuō)，騰訊是很低調(diào)的。很多人問我騰訊有沒有做AI？怎么從來(lái)沒有向外宣傳呢？實(shí)際上騰訊有自己的AI部門，從2016年4月份開始，騰訊成立了自己的部門，目前已經(jīng)有30多個(gè)科學(xué)家，90%以上的人都是博士學(xué)歷以上，絕大多數(shù)人都是海外回來(lái)。他們都是從世界最頂級(jí)學(xué)府引進(jìn)的人才，包括斯坦福、加州伯克利、康奈爾、麻省理工、哥倫比亞大學(xué)等等這些學(xué)校。

目前在騰訊，我們已經(jīng)組織了一個(gè)AI團(tuán)隊(duì)，而且規(guī)模還在擴(kuò)張。騰訊的AI可能不像其它公司的AI讓人那么了解，比如說(shuō)谷歌的AI，很多人都知道他們?cè)谧鰢?，包括他們出?lái)很多的產(chǎn)品，比如他們的google brain等等；包括像百度，他們有無(wú)人車，有度秘等一些產(chǎn)品；包括Facebook，它做了很多圖像上面的東西。但騰訊的AI一直沒有對(duì)外宣傳，今天我也跟大家分享一下，騰訊在AI上面的一些考慮。

實(shí)際上騰訊的AI主要是基于四個(gè)垂直領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)視覺、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)，這四個(gè)領(lǐng)域基本上涵蓋了當(dāng)今整個(gè)AI基礎(chǔ)研究領(lǐng)域的方方面面，這是四個(gè)基礎(chǔ)的研究領(lǐng)域。

然后我們還提出了四個(gè)專屬的研究方向，這是結(jié)合整個(gè)騰訊公司來(lái)進(jìn)行的。我們提出了內(nèi)容AI，比如個(gè)性化推薦，有基于內(nèi)容類的和搜索類的。另外還有我們的社交，包括剛剛說(shuō)的QQ空間，它也是一個(gè)社交平臺(tái)，所以在社交AI上面我們會(huì)面向于社交的能力去提供AI能力，包括聊天機(jī)器人，包括智能助手，都會(huì)在這個(gè)方向上去研究。

另外一個(gè)方向，我覺得是跟全世界其他所有的公司不太一樣的一個(gè)AI方向，大家可能會(huì)問我，也有做圍棋的AI，但是它只是一個(gè)簡(jiǎn)單的圍棋，它不會(huì)有太多的游戲，但對(duì)于騰訊來(lái)講，我們會(huì)在游戲里面引入更多AI能力，實(shí)際上這個(gè)想像空間是非常大的。大家試想一下，會(huì)不會(huì)有一天，LOL 也會(huì)有個(gè)AI可以參加這種世界競(jìng)賽，跟人對(duì)打。

大家知道現(xiàn)在騰訊有一款很受歡迎的手游叫做“王者榮耀”，如果把這里面的能力提升，是不是可玩性、樂趣性就會(huì)更多，對(duì)于騰訊來(lái)說(shuō)這一塊也是很關(guān)注的。除此之外我們還會(huì)提供我們很多工具類的AI，這里面我們就會(huì)把這種能力開放出來(lái)，包括人臉識(shí)別的能力，語(yǔ)音識(shí)別的能力，自然語(yǔ)言處理的能力等等，還包括我們?cè)趯W(xué)習(xí)平臺(tái)的能力。所以說(shuō)從目前來(lái)講，整個(gè)騰訊研究AI的基礎(chǔ)領(lǐng)域是四個(gè)，然后我們的方向也是四個(gè)。

剛剛是講騰訊在過(guò)往二十年產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的情況，以及我們?cè)贏I上面的布局和考慮，更多的是AI的希望，現(xiàn)在我來(lái)講一下AI方面的隱憂是什么。

AI不是一個(gè)新的概念，發(fā)展了六十年，在這六十年里AI一直有很多的起起落落，在去年突然一下大爆發(fā)了，一直延續(xù)到現(xiàn)在。像從1956年的會(huì)議開始，AI這個(gè)名詞就開始出現(xiàn)，中間它經(jīng)過(guò)了很多起起落落，比較有名的，我相信大家知道，九十年代的IBM打敗了卡斯帕羅夫。IBM也有一款基于知識(shí)圖譜的知識(shí)問答類的，在危險(xiǎn)邊緣的挑戰(zhàn)賽里面取得了冠軍。大家可能記得最清楚的一件事情，還是去年AlphaGo打敗了世界冠軍，韓國(guó)的李世石，表明在圍棋這個(gè)最古老、最復(fù)雜的游戲上面， AlphaGo的智能已經(jīng)超越了人類。

當(dāng)然整個(gè)發(fā)展史里面也有很多技術(shù)方面的演進(jìn)，比較有代表性的就是2006年，在機(jī)器學(xué)習(xí)上面真實(shí)的突破，帶來(lái)了整個(gè)AI在發(fā)展方面極速的提升。為什么這一次AI會(huì)讓大家有這么大的期待，或者有這么大的關(guān)注呢？我覺得最主要的原因是這一次AI的底層算法，在深度學(xué)習(xí)上面進(jìn)行了有效突破。

所以使得這次AI的發(fā)展從2012年開始，整個(gè)學(xué)習(xí)的方法，不像傳統(tǒng)的方法。就跟早期的人類想學(xué)飛翔，原來(lái)的方法是粘上羽毛，像鳥一樣，真正的飛翔最后的原理是要通過(guò)空氣動(dòng)力學(xué)去解決飛翔的原理，這就是深度學(xué)習(xí)的一個(gè)思想。之所以現(xiàn)在能在很多方面、很多應(yīng)用上面進(jìn)行突破，實(shí)際上本身是掌握了它內(nèi)在的這種方法，而不是表面的方法，所以在這個(gè)上面，方法的研究方面我覺得是重要的。

第二個(gè)是模型上的提升，剛才我說(shuō)了，AI的發(fā)展有六十年，機(jī)器學(xué)習(xí)在八九十年代也非?；?，當(dāng)時(shí)有一個(gè)叫SVM，它已經(jīng)是非常厲害的一種機(jī)器學(xué)習(xí)的算法。當(dāng)它達(dá)到幾億、幾十億規(guī)模的時(shí)候，實(shí)際上它的計(jì)算能力就會(huì)急劇下降，做一個(gè)非常復(fù)雜的復(fù)合函數(shù)去描述這種方式，如果它通過(guò)Deep多層連接，它達(dá)到一個(gè)指數(shù)層倍的關(guān)系，描述十億可能我們只需要三層一千個(gè)節(jié)點(diǎn)的連接，就能構(gòu)建十億個(gè)特征出來(lái)。所以從本身來(lái)講，模型上的提升也是深度學(xué)習(xí)的突破。

另外在數(shù)學(xué)上面，就是BP問題的解決，反向傳播的問題。在數(shù)學(xué)理論上進(jìn)行反向傳播是一個(gè)非常復(fù)雜的問題，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里面當(dāng)一個(gè)東西在傳遞很多層網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候，我們知道當(dāng)它往回反向收斂的時(shí)候，我們都要去逼近最優(yōu)值，但是當(dāng)層數(shù)太多的時(shí)候，會(huì)發(fā)生一個(gè)梯度消失或者梯度膨脹的問題，通過(guò)一些數(shù)學(xué)理論，可以很好解決這種問題，所以在數(shù)學(xué)理論上面，建立了一個(gè)比較好的基礎(chǔ)。

正因?yàn)檫@三方面的優(yōu)勢(shì)，使得在AI的浪潮里面，機(jī)器學(xué)習(xí)才會(huì)如此火。而且我堅(jiān)信這次浪潮會(huì)持續(xù)很久。在1990年到2000年左右，整個(gè)傳統(tǒng)的淺層機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)方法，有一個(gè)下降過(guò)程，但是2000-2010年這十年，在方法上面，在模型上面可能都沒有太大的發(fā)展，但突然在2012年左右，微軟研究院最開始在工業(yè)界把機(jī)器學(xué)習(xí)用到語(yǔ)音識(shí)別里面去，取得了極大性的突破，急劇又進(jìn)行提升，所以整個(gè)過(guò)程機(jī)器學(xué)習(xí)的能力的確是在過(guò)往的五年當(dāng)中，發(fā)展非?？斓?。

講了很多機(jī)器學(xué)習(xí)的方面，剛剛說(shuō)的快速發(fā)展，它的方法很好，模型也很好，數(shù)學(xué)算法也在突破，但是現(xiàn)狀是什么呢？就剛剛我說(shuō)的，今天我談的話題是AI期待很大，期待太大了，為什么會(huì)這么講？作為一個(gè)從業(yè)者，我認(rèn)為AI上面還是有很多的東西，可能需要提出來(lái)，還有很多的局限性。

第一個(gè)就是本身深入學(xué)習(xí)的能力，就是我們說(shuō)的AI跟人去相比，它有多大的差距。實(shí)際上我們發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在所有的機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，不管這個(gè)方法提出來(lái)有多么的新，它的學(xué)習(xí)過(guò)程都是要從頭開始學(xué)，要把數(shù)據(jù)重新進(jìn)行一次訓(xùn)練的過(guò)程。但這跟人的學(xué)習(xí)能力相比確實(shí)有很大的差距，人有很多的智能是與生俱來(lái)的，就像小孩剛出生，不需要多長(zhǎng)時(shí)間就知道這個(gè)世界是三維的，當(dāng)你把一個(gè)東西放在放在電視機(jī)的后面，他知道在電視機(jī)后面有一個(gè)東西，這些能力是與生俱來(lái)的，這個(gè)是跟生物的進(jìn)化是相關(guān)的。所以靈長(zhǎng)類的動(dòng)物跟單細(xì)胞動(dòng)物相比，肯定是有與生俱來(lái)的能力。但是目前深度學(xué)習(xí)方法很遺憾，我們不管提出了多么優(yōu)秀的模型，可能都要重新開始學(xué)，這跟人的學(xué)習(xí)能力相比，是一個(gè)非常大的缺陷。

第二個(gè)就是我們不管有多么好的學(xué)習(xí)能力，不管有多么好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它本質(zhì)上的問題還是通過(guò)算力，計(jì)算能力去解決大數(shù)據(jù)，更多的大數(shù)據(jù)，更大的計(jì)算能力去做更好的融合的過(guò)程。過(guò)往是整個(gè)硬件發(fā)展，是順從了摩爾定律發(fā)展，發(fā)展非常之快，但是在未來(lái)的更多的參數(shù)下面，我們還有沒有這種能力，達(dá)到計(jì)算的效果，這要打上很大的問號(hào)。

比如說(shuō)2006年提出來(lái)的Alexnet網(wǎng)絡(luò)模型，到后面劍橋大學(xué)提出來(lái)的VGGnet，再到后面谷歌提出來(lái)的Googlenet，再到2015年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Resnet，每一次新模型的提出都是把模型的層數(shù)加入更多，神經(jīng)單元更復(fù)雜，訓(xùn)練結(jié)果更長(zhǎng)，得出來(lái)的結(jié)果也最優(yōu)，但是本身這種方法是不是還能像原來(lái)的方法一樣可持續(xù)，這也要打一個(gè)很大的問號(hào)。另外，如果我們要解決認(rèn)知的問題，那差距就更大了。人的語(yǔ)言是一個(gè)序列問題，這個(gè)語(yǔ)言序列問題如果要計(jì)算的話，這個(gè)算力是無(wú)論如何解決不了的。人可以很容易在對(duì)話當(dāng)中，回溯到一個(gè)很長(zhǎng)時(shí)間語(yǔ)句的某個(gè)片段的關(guān)鍵詞里面，但是在機(jī)器里面它卻不一定做到這個(gè)，雖然我們也在最早的模型形成到現(xiàn)在長(zhǎng)短記憶單元的模型，到后面的帶有注意力的模型，但是總體來(lái)講，這種模型的演進(jìn)都還跟人相比是非常復(fù)雜的，是遠(yuǎn)不如人的。比如說(shuō)那天我看到一個(gè)對(duì)話，是三個(gè)人在對(duì)話，兩個(gè)人在聊，中間聊到去哪兒吃飯，突然有人問太陽(yáng)呢？聊天者知道這是描述太陽(yáng)隊(duì)的，因?yàn)榍懊婧茉缰坝腥嗽诹?，湖人跟快船的話題，突然來(lái)個(gè)太陽(yáng)大家就知道，但是機(jī)器基本上是沒辦法識(shí)別的?！跋奶炷艽┒嗌俅┒嗌?，冬天能穿多少穿多少”，兩句基本上一樣，但是前面去描述，把少給突出來(lái)了，后面把冬天多顯出來(lái)。

第二個(gè)例子我講的是語(yǔ)音識(shí)別，我看了一個(gè)笑話，語(yǔ)音識(shí)別很難搞，“您好，方便面試嗎？”我在重復(fù)這句話的時(shí)候，我都不知道自己在講方便面試嗎，還是方便面是嗎，的確這是一個(gè)非常難的問題。但是人的理念里有很多東西，在進(jìn)行反問的時(shí)候，再慢慢把這個(gè)東西帶出來(lái)。所以說(shuō)目前的AI情況，在圖像里面，包括說(shuō)人臉做的多么厲害，但實(shí)際上在很多的約束條件下，正臉不能側(cè)臉去做，就是完全側(cè)臉是完全不可能的，或者說(shuō)它戴帽子可能也比較難，所以它是在很多約束條件下面，達(dá)到了人臉識(shí)別。此外，語(yǔ)音識(shí)別也是在很安靜的情況下，比如噪音比較小，沒有風(fēng)噪、車噪的問題，可能機(jī)器在聽語(yǔ)音識(shí)別的時(shí)候會(huì)識(shí)別出來(lái)一個(gè)比較好的效果。但跟人相比，這完全不是問題，包括多人的問題，語(yǔ)音跟蹤的問題，所以我剛剛說(shuō)的AI的感知能力，它跟人基本的能力相比還有很大差距，更別說(shuō)它在認(rèn)知方面，在NLP這種語(yǔ)意方面。

所以在整個(gè)AI上面，隱憂我覺得是我們期待太高了，我們要回歸現(xiàn)實(shí)，AI現(xiàn)在的能力剛剛起來(lái)，但是這個(gè)趨勢(shì)很好。未來(lái)AI發(fā)展方向是什么呢？我覺得AI跟人，包括機(jī)器學(xué)習(xí)跟人的能力上面有些差距，怎么去補(bǔ)齊差距呢？第一個(gè)我覺得跟人相比要?jiǎng)?chuàng)造，我們現(xiàn)在所有都是基于大數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)從何而來(lái)，這是非常重要的。這個(gè)數(shù)據(jù)現(xiàn)在是傳統(tǒng)的獲得而來(lái)，但更多的數(shù)據(jù)是本身能創(chuàng)造出來(lái)，包括AlphaGo已經(jīng)在驗(yàn)證這樣的問題，通過(guò)增強(qiáng)學(xué)習(xí)去產(chǎn)生人類從未下過(guò)的棋，這是一種創(chuàng)造數(shù)據(jù)的能力，通過(guò)創(chuàng)造數(shù)據(jù)的能力產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)，不一定是人創(chuàng)造了這些，去把這些東西更多的窮盡出來(lái)，我覺得在未來(lái)，如果在這方面發(fā)展的話，在增強(qiáng)學(xué)習(xí)方面，我們要進(jìn)行更多的發(fā)展和突破。

第二個(gè)就是舉一反三。什么叫舉一反三，AlphaGo下圍棋能贏世界冠軍，但是它如果改下其他的棋，它的下棋方法就不行了。因?yàn)樗粫?huì)進(jìn)行推導(dǎo)。當(dāng)我們驗(yàn)證大數(shù)據(jù)和一個(gè)非常好的效果的時(shí)候，我們數(shù)據(jù)量很小的時(shí)候，怎么把原來(lái)的模型遷移過(guò)來(lái)，這是非常重要的研究方向。

第三個(gè)方向和人相比就是歸納總結(jié)。人是非常能進(jìn)行總結(jié)的，包括像牛頓的第一定律、萬(wàn)有引力，都是人總結(jié)出來(lái)的，還包括很多公理。但是目前機(jī)器學(xué)習(xí)是沒辦法進(jìn)行歸納總結(jié)的，它并沒有提煉出公理和定律的關(guān)系。所以未來(lái)我們要在這方面歸納總結(jié)，特別是深度學(xué)習(xí)上面，分類問題是有目標(biāo)去學(xué)習(xí)的，但聚類問題沒有目標(biāo)的時(shí)候，我們?cè)趺窗阉酆?。所以在這三個(gè)能力上面，我相信這是我們未來(lái)在AI上面要進(jìn)行提升的。

第二個(gè)就是在整個(gè)數(shù)學(xué)理論發(fā)展方向上，剛剛講了很多機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)數(shù)據(jù)方法，從傳統(tǒng)的淺層學(xué)習(xí)里面，通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)的概率論，完備的統(tǒng)計(jì)學(xué)概率論理論來(lái)支撐它，說(shuō)到求這種函數(shù)極限的問題，我們有很多完備的數(shù)學(xué)公式去證明，一定能解決它的問題，但是恰恰在深度機(jī)器學(xué)習(xí)上面，雖然前面我們用了隨機(jī)去找局部最優(yōu)，但是它只是一個(gè)框架，我們?cè)诤芏嗌厦?，還是一個(gè)啟發(fā)式的約束，包括我們的初始化參數(shù)多少，包括我們學(xué)習(xí)率是多少，這都是有啟發(fā)性的。在未來(lái)如果機(jī)器學(xué)習(xí)要繼續(xù)往下走的話，我們?cè)跀?shù)學(xué)理論上面一定要有強(qiáng)大的支撐，特別是傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)學(xué)完備型，要遷移到我們深度機(jī)器學(xué)習(xí)上來(lái)。

大家知道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提出，很多來(lái)自于原來(lái)的腦神經(jīng)學(xué)科和生物系統(tǒng)，在這個(gè)上面，我相信未來(lái)AI的發(fā)展要引入更多，不光是數(shù)學(xué)學(xué)科、計(jì)算機(jī)學(xué)科，還要引入腦學(xué)科神經(jīng)去，因?yàn)槟X的神經(jīng)結(jié)構(gòu)就是，剛剛我提到了殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，已經(jīng)連接腦神經(jīng)的概念了，進(jìn)行跨層連接，達(dá)到一個(gè)非常好的效果。我希望未來(lái)可能在交叉學(xué)科上面，包括剛剛說(shuō)的生物、腦神經(jīng)，包括哲學(xué)都要去引進(jìn)來(lái)，這樣整個(gè)AI才能有更多完備型的發(fā)展。

另外一個(gè)就是，在當(dāng)今世界，我覺得是對(duì)所有公司來(lái)講，對(duì)所有人來(lái)講，AI都應(yīng)該是平等的，所以我們一定要開放。比較好的是，在AI領(lǐng)域，當(dāng)今世界所有的大公司都在做，包括騰訊也會(huì)做，我們看到很多例如谷歌的Open，包括FaceBook也Open了非常多的網(wǎng)絡(luò)模型，包括現(xiàn)在很火的OpenAI等等這些大的這種機(jī)器學(xué)習(xí)，AI的這種先行者，騰訊在未來(lái)也會(huì)去進(jìn)行很多Open，讓更多的人來(lái)參與進(jìn)來(lái)，進(jìn)行模擬測(cè)試。未來(lái)AI的發(fā)展，我相信第一方面就是在能力上面，要跟人去匹敵的話，要進(jìn)行提升，第二個(gè)是整個(gè)學(xué)習(xí)的完備型，數(shù)學(xué)完備，學(xué)科完備上要進(jìn)行豐富，第三個(gè)就是所有的這種大的公司，AI的參與者，我們要以更加開放的心態(tài)去面對(duì)AI，這才是AI的未來(lái)。

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