科技，尤其是如今炙手可熱的人工智慧，會給生活、商業、學術等帶來多大的影響？在近日由清華經管學院舉辦的「科技·驅動成長」論壇上，六位來自各界的大佬坐而論道，給出了他們或保守或開放的看法和解讀。
從左到右依次為：清華經管學院院長錢穎一；2012年諾貝爾化學獎得主、美國國家科學院院士、史丹福大學教授Brian K. Kobilka 教授；騰訊董事會主席兼執行長馬化騰先生；美國國家科學院院士、中國科學院外籍院士、史丹福大學、清華大學教授張首晟教授；北京大學校務委員會副主任、理學部主任、生命科學學院講席教授饒毅教授；中國科學院深圳先進技術研究院副院長、香港中文大學教授、商湯科技聯合創始人湯曉鷗教授
人工智慧變的這麼熱，有四方面的原因想要在某一領域取得重大突破，是一件容易的事情嗎？從幾位科學家的回答來看，這並非一件易事。
比如，Brian K. Kobilka說道，花費25億美元、經歷7-12年的時間，但最終一種新藥成功上市的概率只有10%-15%。饒毅也表示，雖然人工智慧推動了神經學的研究，但其實神經學沒有任何概念上的突破。湯曉鷗也表示，在過去很多年裡，都不好意思說自己在研究人工智慧，因為什麼都沒有做出來。即便目前取得了一點進展，但仍然困難重重。
具體來說，從50年代開始，就已經有人在做人工智慧 ，但從50年代到2011年做的都不好。湯曉鷗認為，2011年是一個分水嶺，主要有四方面的原因：
一是實際應用的剛需。之前手提電腦非常多，雖然手提電腦能移動，但是大部分的情況下我們不會拎著電腦去吃飯，出去旅遊時用電腦拍照。後來手機出來以後，手機上的攝像頭變成了人的第三隻眼睛，我們在微信上發的最多的就是照片或者是視頻。一圖勝千言，這時候產生了大量的數據，這些數據需要智能地分析，所以有了實際應用的剛需。
二是數據的體量有了大幅的增加。原來數據是從電腦中產生的，有手提電腦的人還是很少的，因為要一萬多塊錢一臺，但是紅米手機一出來，五六百塊錢一臺，任何人都可以購置兩臺。原來不到一億的用戶，一下子變成十億、二十億，體量出來了，也就產生了大量的訓練和應用數據。
三是可承受的硬體訓練平臺。原來我們用CPU的時候，做人臉識別時會用近千個核，但還是要跑一兩個月才能把一個算法跑出來，然後調一個參數，再來兩個月，又花錢又花時間。但後來用GPU，十臺機器、六個小時，同樣的東西就跑出來了。所以，這就給大學實驗室和小公司一個可承受的硬體平臺和能力來做訓練。
四是算法的革命性的進步。有了前三個方面還是不夠的，最後深度學習的框架允許我們做端到端的學習，有了大量的參數，以前我們是做小參數學習的。而且還要將這些小參數設計的非常複雜，因為要解決很多問題，但實際的應用很不理想。但深度學習的網絡框架，允許我們用幾千個、幾萬個、幾億個參數，用無窮大的數據直接覆蓋各種場景應用。這樣就可以在一些單項、個別的應用上超過人類，意味著可以替人類來做這個工作。
對此，張首晟也認為，人工智慧突飛猛進是因為計算能力的指數增長，以及大數據的產生和算法的改進。
人工智慧不可能控制人類，也不可能達到科幻的程度？雖然從科學研究的角度來看，取得革命性的成果是一件困難的事情，但是按照摩爾定律的規律，經過指數級發展的人工智慧，會不會像科幻小說和書籍中所說的那樣，為我們創造一個無所不能的世界。進一步說，像很多人所擔憂的那樣，人工智慧會取代人類，甚至是控制人類。對於這一令很多人不安的話題，多位科學家給出了偏保守的回答。
饒毅認為，大部分常人可以想到的人工智慧擁有記憶、思維，在我們有生之年都不可能達到科幻的程度。而且我們離那個程度還差很遠，不是一點半點。但是，也許我們可以做一些自閉症方面的事情，也許腦血管方面的疾病可以治療了，也許在睡眠方面（睡與不睡）有新的發現。他表示，在這些具體方面，是可以預期的。但是那些所有高級的，人工智慧有思維、認知和情感的都是瞎說的。同樣他也認為，「人工智慧的進步是有限的，所有把人工智慧模擬成人的那一部分，我認為百分之百的都是假的。」
雖然湯曉鷗的人工智慧實驗室並評為全球前十大先鋒實驗室，而且他本人也是人工智慧方面的專家。但是他卻認為，我們聽到的那些名人和網紅講的人工智慧的事情，基本上是不可能實現的。他坦言，從事人工智慧的那些第一線的、離炮火最近的人，其實做的很辛苦。因為過去幾十年裡，什麼都沒有做出來。他還調侃道，以前還曾以此來招生，因為啥都做不出來，所以可以保證學生一輩子都有工作。
但他也承認，最近幾年人工智慧確實迎來了爆發式的增長。以前人工智慧每年成長的速度是提高1%，剛開始ImageNet檢測的準確率只有22%，如果要達到100%，需要大概80年。但深度學習技術出現後，我們真的是幾年以內就做到了將近70%。儘管人工智慧的進步比以前快多了，但他還是堅持認為：「機器的任務還是人類定義的，不可能控制人類，想多了。」他還補充道，其實離炮火越近的人，越覺得這件事情還很遙遠；而離炮火越遠的人，可能剛聽到一點炮聲就開始行動了。
人工智慧的應用以及未來的市場價值雖然不能太誇大人工智慧，但該項技術的應用似乎已經勢不可擋。
馬化騰認為，人工智慧演化的第一步肯定會成為人類的幫手，成為人類研究和解決下一代技術時的一個重要的助手。但AI在怎麼發展都是戰術性的，是一種支持和幫助。比較複雜的戰略以及沒有多次重複規律的領域，還是離不開人腦的判斷。未來計算機和信息科學都會在生物科學以及人們生活的方方面面產生很大的作用。從騰訊方面來說，AI是發展的方向之一。他認為，在足夠垂直的細分領域裡還是有機會的。這些方面代替人，比人做得好是有可能的。所以公司現在在找細分領域裡，一些可以應用到AI和信息技術的商業機會。各種研究再怎麼天花亂墜，最終還要看是否能提高效率、改善用戶體驗。
在湯曉鷗看來，目前人工智慧在三個方面應用的比較多：一是語音識別。這個是相對成熟，也是第一個突破的。二是視覺，現在的主戰場就是在視覺領域，而且看的能力的場景是非常多的。三是自然語言的理解，就是要像大腦一樣解決問題，這件事情目前是完全沒有解決的。現在這一塊很熱，很多國內外的公司都做對話機器人，但這其實是非常難的一件事情，因為它對各種背景知識以及條件的要求是非常多的。
自然語音技術的應用到底有多難，為此他還舉了好幾個例子，比如說一句「上次我交給你的那件事，你給我辦了」，語音機器人是判斷不了具體什麼時間以及什麼事情的。這就需要很多的背景，但這都還沒有解決。目前市面上的應用是比較簡單的，主要是問一下餐館、影院這些比較固定的場景。還有一個問題是，很多智慧機器人完全是由人來控制的，比如他開玩笑道，有的機器人是5點要下班的，因為後臺操作它的人5點就下班了。還有Siri團隊會搜集一些比較難的問題，然後自己回答，當我們問到相關問題時，就會得到相同的答案。
雖然馬化騰和湯曉鷗都看好人工智慧的發展，但因為兩家公司發展階段的不同，導致他們做的事情也有些不同。
馬化騰認為，人工智慧與醫療和教育的結合是比較難的。騰訊投了大量與醫療和教育相關的公司，但感覺只了解到皮毛。因為這個產業鏈太長了，從各個角度來說只做了一小部分。雖然路還很長，但也是看到一些跡象可以與醫療和教育進行結合。比如用AI將教育的個性化系統進行提升。因為現在的教育可以利用信息技術，能針對每一個人、對不同的教育內容的反饋來決定下一步的教育的內容。利用信息技術的遠程、視頻寬帶，以及配對和匹配這些技術手段和產品可以將學生和教師進行更好的適配，提供更加靈活的方式和更好的體驗。
而對於創業公司商湯科技來說，短期來說首先是要活下來，所以不能挑高大上的事情做。湯曉鷗說，公司第一步要做安防，因為安防到處都是，每個攝像頭幾百萬。然後是手機，手機有視覺、圖像等很多需求，目前商湯已經在和很多手機廠商合作。第三是直播，做廣告植入和特效也需要很多的視覺要求，像faceu和一直播都是商湯在提供核心技術。
從中期和長期來說的話，公司會布局金融領域，無論是開戶還是內部的大數據運算、智能投顧等，都會用到人工智慧。雖然這些技術普及後，可能公司再去推進業務沒那麼容易。但是人工智慧還有很多的用處，比如做個性化的保險服務。而自動駕駛、醫療、晶片三大領域，在未來5-10年會有很大的應用。目前這三個行業的融資是最多的，但需要多做原創技術，而且還需要跟大廠商合作才能取得更大的進展。
大公司的激烈競爭與小公司的艱難發展早在2002年的時候，湯曉鷗就曾成立了一家美圖公司，做人臉識別、家庭監控攝像頭、VR。但做了一年的時間，就關掉了，因為人才、技術不夠，也沒有辦法同時兼顧科研。直到2011年、2012年時候，湯曉鷗在各方面準備成熟的情況下，與人聯合成立了商湯科技。
在很多人看來，商湯科技已經算是很成功的人工智慧公司。但湯曉鷗卻坦言，別人說創業是痛並快樂著，但他覺得沒有快樂，只有痛。這是因為國內和國外，是完全不同的創業環境。在國外，創業成功的概率是5%，而要做強做大的話，概率會更小。然而在中國，這一概率可能要再縮小10倍。因為前面有谷歌、微軟、Facebook這些大公司，後面有BAT三座大山以及無數的小公司。在中國三分天下的格局下，很難再有創業公司成長起來。無論做什麼行業，大家的壓力都很大，很早的時候就開始站隊。在國外是不存在這樣的問題，跟谷歌合作後，還是可以跟微軟、IBM合作的。
就大公司投資和收購的創業公司來說，很多可能也想做一番事業。但他調侃道，雖然說大丈夫不為五鬥米折腰，但是如果你給六鬥的話，有人也是會動搖的。他還補充，創業公司還是很願意跟BAT這樣的大公司合作的。而且像AI技術，它不是獨立存在的，它需要很多的場景等。它是一個賦能的技術，可以幫助各個行業提高效率。像谷歌不是靠自動駕駛和下棋掙錢的，它是將深度學習算法運用到搜索，使得整體效率提升了30%，相應的帶來了幾億甚至幾十億的產出。
對於湯曉鷗的「抱怨」，馬化騰回應說，其實我們也很無奈。騰訊沒有開放之前，業界對我們的意見很大。但這五六年我們完全大變樣，已經形成更開放的生態，包括開放平臺、眾創空間以及舉辦的一些活動都是往這個方向發展。然而競爭是免不了了，但BAT三家的發展路徑使得中國在移動網際網路、O2O、行動支付、共享單車、自動駕駛方面的發展是遠超歐美的。但另一方面，也確實產生了一些惡性競爭，使得創業者很無奈的思考要不要站隊，接受了這個投資那個就不行。
馬化騰表示，這就是競爭形成的格局。雖然在享受競爭帶來的高速發展，但也會面對一些自己感覺都很厭煩的事情。其實這是一個很不健康的事情，我們也想打破。希望大家一起努力，但短時間內可能還沒有那麼容易實現。
另外，因為3Q大戰的前車之鑑，目前騰訊奉行「半條命戰略」，把另一半命交給合作夥伴。公司內部會要求這不要做、那不要做，要做的話就出去做，然後騰訊可以投資。馬化騰表示，騰訊內部很多事情是不做的，專注做那些能發揮核心優勢的事情，其他全部留給生態合作夥伴。而且包括佔小股就行，不用控股，這樣才更有活力。