【中國智能制造網(wǎng) 名家論壇】8月28日，首屆語言與智能技術(shù)高峰論壇在北京召開。會上，懷進鵬表示，人工智能在技術(shù)發(fā)展當(dāng)中仍然出現(xiàn)計算的基本瓶頸問題，雖然計算能力很大，有千萬億，又要延續(xù)百億的計算機。但現(xiàn)在處理結(jié)構(gòu)帶來了很多新的思考，包括學(xué)習(xí)效率等，這些都是所看到的新問題。　　8月28日，由中國中文信息學(xué)會和中國計算機學(xué)會聯(lián)合主辦的首屆語言與智能技術(shù)高峰論壇（Language&IntelligenceSummit）在北京召開，主題為“語言與智能的未來”。
　　
　　清華大學(xué)計算機系教授、中國科學(xué)院院士張鈸，中國科學(xué)院院士、計算機軟件專家懷進鵬，微軟亞太研發(fā)集團主席、微軟亞洲研究院院長洪小文，香港科技大學(xué)教授、美國人工智能協(xié)會（AAAI）Fellow楊強，美國卡耐基梅隆大學(xué)邢波，百度副總裁王海峰，科大訊飛輪值總裁胡郁等人工智能領(lǐng)域?qū)＜壹皩W(xué)者到場參會并發(fā)表主題報告。
　　
　　會上，懷進鵬表示，人工智能在技術(shù)發(fā)展當(dāng)中仍然出現(xiàn)計算的基本瓶頸問題，雖然計算能力很大，有千萬億，又要延續(xù)百億的計算機。但現(xiàn)在處理結(jié)構(gòu)帶來了很多新的思考，包括學(xué)習(xí)效率等，這些都是所看到的新問題。
　　
　　同時，他表示，面向2020年，信息經(jīng)濟將會成為中國非常非常重要，信息消費規(guī)模將達到6萬億，而他對GDP的比重從現(xiàn)在的27%將達到40%以上，所以未來得人工智能、虛擬現(xiàn)實對整個信息經(jīng)濟的影響是相當(dāng)重要的。
　　
　　另外，他認為人工智能需要大家準(zhǔn)確把握發(fā)展的窗口期，準(zhǔn)確的把握和發(fā)展的階段是非常重要的，特別是如何來尋找和產(chǎn)業(yè)、應(yīng)用的痛點，找出把握好市場和政府推動的關(guān)系。在這段關(guān)系當(dāng)中將會圍繞中國制造2025，特別是制造業(yè)的發(fā)展，來打造智能制造、智能工廠，或者中國的方式是兩化融合來推動，我們會重點做五大類的工作：一是在技術(shù)方面，二是產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，三是公共平臺，四是培育重大的應(yīng)用，后搭建一個公共的服務(wù)平臺。
　　
　　談到人工智能的應(yīng)用，他表示：智能汽車是一個值得關(guān)注的企業(yè)，既有未來2020年5G的發(fā)展，也有服務(wù)業(yè)、汽車，這三個行業(yè)之間的疊加創(chuàng)造了新的維度，也是一個難得的機會。
　　
　　以下為懷進鵬全部演講內(nèi)容：
　　
　　懷進鵬：尊敬的李生理事長、高文理事長，尊敬的洪小文院長，王堅總裁，還有各位朋友。今天非常高興受邀來參加這個會，見到了很多的專家。
　　
　　就像剛才兩位理事長所提的人工智能現(xiàn)在風(fēng)生水起。前一段時間開會的時候，信息領(lǐng)域的投資者好象不談人工智能和虛擬現(xiàn)實就覺得已經(jīng)OUT了，這反映了一個情況，這個產(chǎn)業(yè)在快速生長和發(fā)展，大家在談的幾個熱詞，云計算、大數(shù)據(jù)非?；?，現(xiàn)在是AI、VR、區(qū)塊鏈，現(xiàn)在只要搞技術(shù)的人，搞產(chǎn)業(yè)的人都在關(guān)注這方面，這本身對產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和技術(shù)有很多的期待，特別是語言智能引起了很多人的聯(lián)想，使物有人一樣的智能，是人一直的追求，就像登月一樣。今天在這里我想跟各位簡單交流一下對這方面技術(shù)理解和思考，期待我們共同努力，能夠?qū)夹g(shù)產(chǎn)業(yè)未來得發(fā)展出一點力。
　　
　　李老師講過今年AIphaGo所引起的廣泛影響，人們預(yù)測再過30年，大概人類的文明將進入一個新的時代，有關(guān)這方面的表述也特別多，但是更多我們可以看到在社會當(dāng)中，從AIphaGo之后，無人機、無人駕駛，人工智能新材料，特別是語言的理解、語音的理解方面，一下子全都集中起來，實際這些年在這些方面取得了非常重要的進步。如果人工智能近這些年在應(yīng)用當(dāng)中發(fā)生了很大變化，我們思考其中有三個因素在推動技術(shù)的形成和進一步的應(yīng)用發(fā)展。一是數(shù)據(jù)本身是智能產(chǎn)生的一個原材料，大數(shù)據(jù)的發(fā)展和數(shù)據(jù)資源的快速積累，給人工智能創(chuàng)造了很多發(fā)展的前提。二是深度學(xué)習(xí)在這十年左右，實際上給信息技術(shù)的處理和信息應(yīng)用帶來更多的機會。三是關(guān)鍵技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施，比如說手機，三年前的手機已經(jīng)相當(dāng)于40年前的一個計算機，現(xiàn)在手機以蘋果5S為基礎(chǔ)，已經(jīng)相當(dāng)于當(dāng)時的計算機。如果按照計算能力的提升，71年有了款數(shù)據(jù)處理器，人們也在按照摩爾定律簡單地做計算。2018年的時候，大概我們的計算機晶體管的集成度將要超過以前，創(chuàng)造了數(shù)據(jù)處理的新變化。
　　
　　個層面的思考，有了大量的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)處理能力的時候，是不是就能夠產(chǎn)生智能？從語法到語義，人除了數(shù)據(jù)還有情感，數(shù)據(jù)到情感這條路線、這個橋梁是怎么過渡過來的，所以語法和語義的區(qū)別是基于數(shù)據(jù)和情感的，和人們的認知和決策是有區(qū)別的。
　　
　　微軟前一段時間做人工智能的報告也在講，我們也都在問，他知道他在說什么嗎？他能知道他在說什么嗎？過來知道他曾經(jīng)有過什么？有關(guān)這樣的一些問題，也就是從認知方面，是不是我們還有很多新的機遇？如果我們?nèi)ズ唵卫斫獾脑?，一些無關(guān)的數(shù)據(jù)是否能被認為有關(guān)的知識或者信息，我們也希望按照數(shù)據(jù)處理的方式，從無序到信息、到知識，再到所謂我們的智慧，能夠真正構(gòu)造出這樣一種方式，從數(shù)據(jù)而來，從計算產(chǎn)生我們的技術(shù)。也許人工智能個重要的路徑就是走向上數(shù)據(jù)計算的發(fā)展模式，數(shù)據(jù)計算、商業(yè)計算，以及我們現(xiàn)在說的云計算。
　　
　　過去5年大家都很清楚，數(shù)據(jù)的突破帶來很多智能性的發(fā)展，包括計算技術(shù)、感知處理的技術(shù)和數(shù)據(jù)處置技術(shù)，也有很多重大輔助系統(tǒng)和問答系統(tǒng)的出現(xiàn)。同時數(shù)據(jù)處理有關(guān)人類智能方面的很多工作，特別是用機器的方式來發(fā)展。
　　
　　從數(shù)據(jù)的智能到人類的智能過程當(dāng)中究竟還有多遠？我們舉一個簡單的例子，數(shù)據(jù)的處理是不是能給我們創(chuàng)造智能？但數(shù)據(jù)處理和我們傳統(tǒng)的理解，經(jīng)驗計算模式就會產(chǎn)生差別。個差距，工業(yè)革命以來所有的計算是采樣計算，都是的、均勻的。在發(fā)展過程中到信息數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)的時候，由于大規(guī)模數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，也不可能處理到每一個節(jié)點上，如果做飯的時候，炒青菜不熟的時候我們會嘗一嘗，在大數(shù)據(jù)時代，嘗一嘗的方式已經(jīng)失效了，已經(jīng)很難反映出這樣的規(guī)律。在這個過程當(dāng)中，我們現(xiàn)在依賴的仍然是基于統(tǒng)計學(xué)的基本假設(shè)。
　　
　　第二是與非，性不再是追求目標(biāo)，需對宏觀趨勢給出快速預(yù)測，如果買一雙鞋不會跑遍北京所有商店，當(dāng)然現(xiàn)在上網(wǎng)就可以買，不用到所有的都比較完之后再買，現(xiàn)在可以做定點銷售，做畫像，以更好的去傳播。
　　
　　第三是所有推進的邏輯基礎(chǔ)都是基于因果與關(guān)聯(lián)，關(guān)聯(lián)之間的聯(lián)系是不是改變了我們的方式或者從科學(xué)價值的角度來說，我們一致認為科學(xué)有因果關(guān)系，我們是按照想象建立數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，后圖譜以后后形成后的因果關(guān)系，我們才能得到邏輯，因此從數(shù)據(jù)作為分析的基礎(chǔ)，能產(chǎn)生智能來看，我們還有一些需要思考和待繼續(xù)研究的問題。以我們已經(jīng)假定的事情來解釋，從解釋當(dāng)中進一步開展工作。所以除了過去的人工要求以外，可以通過多層、深度來解決自動化，這個自動化，人類對問題的理解的差異性，就像我們常講的三歲小孩兒來看圖識子的時候不是一樣，所以這里就會有很多新的方式。
　　
　　在這里分享一下我們實驗室對這個問題主要從數(shù)據(jù)和智能方的思考，，如果人工智能走向產(chǎn)業(yè)或者成為一個獨立的門類，那它的科學(xué)性在什么地方？無論計算能力多么好，無論數(shù)據(jù)多大，總有一個基本的問題，就是數(shù)據(jù)科學(xué)的科學(xué)是什么？所以計算機科學(xué)當(dāng)中算法是重要的，復(fù)雜性是來提供重要的基礎(chǔ)。有關(guān)這方面的內(nèi)容，不展開講，過去每一個時點在計算復(fù)雜性都有重大的突破，但是二十世紀(jì)大數(shù)據(jù)時代，我們經(jīng)常說從IT到DT，從IT到新IT，傳統(tǒng)的信息技術(shù)到智能技術(shù)，在這個過程當(dāng)中就會有一些新的變化。二是有沒有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。如果數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)就能成為科學(xué)，計算的復(fù)雜性也是重要的。第二，我們是否能夠有它的工業(yè)系統(tǒng)能給出的技術(shù)，因為我們畢竟對它的邏輯和因果關(guān)系不太了解，所以我們知道哥德爾定律，對的就是一定能證明的，能證明的東西必須是對的。在這樣一個開放系統(tǒng)下，通過這樣數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)是否能建立因果關(guān)系？
　　
　　數(shù)據(jù)庫的成長，從早期外設(shè)問世，催生數(shù)據(jù)管理需求，將數(shù)據(jù)庫從文件系統(tǒng)中分離出來。面對新的問題，數(shù)據(jù)庫的發(fā)展本身也面對很多挑戰(zhàn)。這是個問題，數(shù)據(jù)是否能成為科學(xué)，表現(xiàn)在計算的領(lǐng)域和對話系統(tǒng)是不是有機會。二是計算模型是否存在重要的突破，問題表現(xiàn)在是不是走到了一個轉(zhuǎn)折點，這個轉(zhuǎn)折點表表現(xiàn)在器件和系統(tǒng)。因為近關(guān)于非意識存儲所呈現(xiàn)的計算聯(lián)動的新的架構(gòu)的重新思考，這為技術(shù)的工程化實際上業(yè)提供了一種思考。