AI愛｜2020世界人工智慧大會的重點劃好了

人工智慧時代，創造理論，用理論思考、分析、解決問題是新的特徵。號主整理了2020世界人工智慧大會重量級嘉賓的主要觀點與您分享，希望您喜歡！

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下期預告：未來教育

2020世界人工智慧大會圍繞 「智聯世界，共同家園」的主題展開，以「技術為先，賦能為王，場景為要」的共識，表明AI向善、造福世界的人類共同價值理念，探討如何把技術更好地應用於人類共同家園的建設，用前瞻性思維和探索，為全球人工智慧創新發展和應用提出新方案。

馬雲 聯合國數字合作高級別小組聯合主席

我跟大家分享一下這幾天我的三點思考：

第一、人類離不開地球，但是地球卻可以離開人類。工業革命以後，人類有能力向外看，登上了月球，建設了太空站，試著在太空生存，很多傑出的人包括馬斯克開始對地球以外的世界有了偉大的探索。而數字革命讓人類有能力向內探索，真正了解自身、真正了解地球。相比之下，人類對自身的探索顯得更難，也更加重要。

第二、經濟增長可以放慢，但是人類必須要成長。疫情讓我們明白，世界的生態系統是由微生物決定的，不是由最高等級動物決定的。人類千萬不能把自己看得太高。AI應該翻譯成為機器智能，翻譯成人工智慧是人類把自己看得過大過高，很多事情對人類來講很難，但是對機器來說卻非常容易。動物有的是本能，機器有的是智能，而我們人類擁有的應該是智慧。幾千年來，人類的只是數量在快速增長，技術在發展，但是人類的智慧並沒有成長。

第三、如果過去數位技術是讓生活變好，那麼今後數位技術是讓人類能夠更好地生存下去。疫情沒有改變技術變革的趨勢，但是疫情加速了數位技術的變革，因為災難在逼迫我們創新。

AI場景

一位醫學專家用肉眼看新冠肺炎疑似病例的片子需要15-20分鐘，中國技術人員在很短時間開發出新冠CT影像算法，機器判斷一個片子只需要20秒，效率是專家肉眼判斷的60倍。

疫情期間有銀行通過衛星遙感技術進行貸款放批。農民用手機小程序在地圖上劃定自家水稻田，衛星通過遙感識別稻田作物生長情況，結合氣候、行業等情況機器預估產量和價值，決定貸款多少錢給農民。

馬化騰 騰訊公司董事會主席

人工智慧本身就是跨學科的科學探索工程，正在將人類認知推向更快更高更強。也勢必帶給我們一場前所未見的科技和產業革命，目前我們對人工智慧等新科技的未知仍然大於已知，我們要做到AI向善，要努力讓人工智慧實現可知可控可用可靠，這是全社會共同面對的課題。

陳杰 同濟大學校長，是我們國家頂級複雜系統的優化研究自動化專家

對於複雜系統來說，未來世界應該是將物理空間和人類社會空間有效連接而構成的新的信息物理系統，其中，人工智慧幫助人類拓展了自己認識世界的能力、認識世界的範圍，也拓展了人類的思維。對於未來社會經濟以及我們通常的工業系統、社會系統、出行系統、城市管理將起到決定性的作用。

朱民清華大學國家金融研究院院長

預見未來的時候人工智慧會發揮很大作用，核心的核心是打破數據孤島。數據是資源，我們進入數據時代，未來掌握數據才能真正掌握未來。這是非常非常有意義的。

蘇世民 黑石集團董事長、執行長兼聯合創始人

近年來，世界上很多組織都發布了這種合乎道德的人工智慧發展的原則和指南，這可以成為全球討論的良好開端。

第一個原則，透明。讓每個問題都可監督可審計，並且可以比較容易的進行設計。第二個原則，公平。人工智慧系統和軟體不能簡簡單單是一個黑盒子，我們必須要理解如何使用人工智慧系統原則公平。技術不應該加劇不平等，不應該導致偏見和歧視。相反應該促進包容性，並且儘可能讓多的人從中受益。原則三，責任。如果有些事情是由於人工智慧的系統決定而出錯，就應該有清晰的責任，並且在適用情況下採取強制性補救措施。研發人員需要考慮到並應採取一致行動，降低人工智慧潛在風險。最後一個原則就是隱私。很多人工智慧應用都依賴於數據，需要有一套機制保護人們的權利、利益和私人的隱私信息。人工智慧系統需要以易於理解的方式披露它是如何使用、儲存和保護個人信息的，用戶應該可以非常輕鬆地撤銷對其個人信息的使用授權。

馬斯克 特斯拉執行長

我們如何看待人工智慧算法的發展呢？我不確定這是不是最好的理解方式。神經網絡主要是從現實中獲取大量信息，很多來自無光源方面並創建矢量空間，本質上將大量光子壓縮為矢量空間。人類是否能夠進入大腦中的矢量空間呢？我們通常以類比的方式將現實視為理所當然，我認為你可以進入你大腦的矢量空間，理解你的大腦如何處理所有外部信息的，事實上它在做的是基於儘可能少的信息，獲取並過濾大量信息只保留相關的部分。人們是如何在大腦中創建一個矢量空間呢？它的信息僅佔原始數據很小一部分，卻可以根據這個矢量空間的表達做決策，這就類似一個大規模的壓縮和解壓縮的過程，有點像物理學。因為物理學公式本質是對現實的壓縮算法，這就是物理學的作用。很明顯物理公式是現實的壓縮算法，簡而言之，人類就是物理學作用的證據。如果你對宇宙做一個真正物理學意義上的模擬，就是要大量計算。如果有充足時間，最終會產生覺知，人類便是最佳證明。如果你相信物理學和宇宙的演化史，便知道宇宙一開始便是夸克電子，很長一段時間是氫元素，之後出現氦和理元素，中位素在數十億年之後形成，其中一些學會了表達，人類本質是由氫元素進化而來，將氫元素放一段時間他們會慢慢變成我們。大家可能不太贊成這一點，有人會問我們知覺的作用從哪裡來？整個宇宙是特殊的覺知，或者在氫元素轉變為人類過程當中何時產生知覺？

任宇昕 騰訊公司營運長

經過這次疫情，中國已經沒有純粹的傳統企業。今年2月國內抗疫最緊張的時候，騰訊AI lab碼農，正嘗試在遼寧溫室進行遠程種植番茄實驗，雖然碰上倒春寒，但實驗組通過AI算法做到實時溫度調整。試點結束的時候，我們發現實驗組每畝可以增收幾千塊錢淨利潤。騰訊還與荷蘭大學聯合舉辦了溫室種植大賽，5個副賽隊AI收成都超過了有著20年種植經驗的農業專家組。

馬化騰先生AI向善提出了四可原則，督促我們使用AI不斷思考和解決隱私安全、算法歧視、數字鴻溝等新問題，努力實現透明、惠普、責任和安全，AI不但改變人和機器關係，也會帶來人與人關係的調整，是產業經濟當中最大的變量，更是社會生活中最重要的未知數。新一代年輕人既要掌握科技力量更要思考文化價值，兩者同等重要。

姚期智 圖靈獎獲得者、中國科學院院士

一，理論是很重要的。AI現在面臨的挑戰，我們所面臨的這些問題，都可以通過理論來分析，這種分析能夠讓我們更清楚地知道我們面臨的到底是什麼樣的挑戰，從而獲得一些啟迪和啟示，找到尋求解決方案的方法。

二、人工智慧（AI）絕對是一個跨學科的行業。有許多例證可以表明，在AI方面獲得的一些巨大成果往往是因為一些看似完全不搭界學科之間的合作，這可能需要幾十年的努力，因為沒有其他學科科學家所取得的研究成果的話，在AI方面我們是不可能取得這麼快的發展。

三、希望通過我的例子，告訴大家一些非常有意思、值得探索的新方向。

我們來看一個簡單的例子，神經網絡能做什麼？比如我們看到圖片、數據，這是一個波動的數據。比如你要有一個算法來分析氣候形勢，分析到底是暴風還是正常現象，一個比較標準的方法就是你會看一張圖把它看成二維或者三維，希望從中找到範式，看一下這張圖是不是符合一個風暴的特點。在深度學習或者最近的機器學習當中，人們可能從更高層次、角度來看，整張圖應該被認為是一個高維度的點，一個高維的數據。比如我們看一張貓的圖片，可能包括比如幾百萬個像素，可以被代表成一個一百萬維的一個點，這就是AI標準機器學習的方式。我們如何來分析一個內容？比如給到一個數據它是一個點，但是是一個極高維度的點，我們去分析這個點是不是屬於一個數據集，這個數據集就叫貓的圖象。

所以，在神經網絡這樣計算網絡當中，核心的問題就是神經網絡要達到什麼樣的大小和深度，才可以區分一個貓的圖片和一個其他非貓的圖片。

在高維度情況下，數學家一直在關注高維度數據集，而且關注了很多年。一個自然的問題就是如果我們去了解神經網絡能做什麼，我們想要知道什麼樣的數據集是神經網絡比較容易去識別的，以及什麼樣的數據集是我們不能用神經網絡來解決這樣問題的。在過去10年當中，神經網絡方面的專家開始這樣的思考。事實上我們也看到這方面的一些結果，就是把一些數學和神經網絡的能力聯繫起來，然後做計算。

依圖科技創始人、CEO朱瓏博士：基礎設施變革推動人類文明向機器文明躍遷

長久以來，生活中最常見的一些工具，卻是最重要的社會變遷的基礎。最遠古時期，石器、弓箭、火、陶器構成了簡單的原始文明，再到農業社會，鐵器、文字、印刷術、輪子等構成了農業文明的基礎；再到近現代的蒸汽機、電、內燃機等工具的發明構成了工業文明的基礎；而最近幾十年中，網際網路、半導體晶片等構成了信息文明的基礎。

現在有一種說法：AI進入了新的算力霸權時代，要用千倍、萬倍的算力才能訓練出世界上最好的算法。而在當下，AI具體能做什麼？朱瓏舉了一個例子：新冠疫情早期，依圖與上海公共衛生臨床中心合作研發出了業界第一款新冠肺炎輔助診斷AI系統，系統能夠基於肺部CT片給出形狀、大小等病變的描述，以及定性的診斷，使得醫生的判斷從過去的數小時，減少到現在機器輔助下的數秒，這是一種視覺感知的智能。

未來十年，低階感知智能將向高階決策智能躍進，從最初級眼睛看到的視覺感知智能，向完善的知識圖譜支持下的高階認知智能、決策智能甚至是預測智能躍遷。

圖片來源：新華網上海頻道

資料來源：

https://yicai.smgbb.cn/live/m/100690570.html

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