[陳因] 謝謝國際電信聯(lián)盟肖勒先生的精彩致辭，下面有請中國科學(xué)院院士張鈸作演講，大家歡迎！ [2017-12-04 09:30:06]

[中國科學(xué)院院士張鈸] 各位領(lǐng)導(dǎo)，各位來賓，很高興有機(jī)會來講一下，我今天重點圍繞讓人工智能使得我們的生活更美好。大家都知道，從兩年前圍棋程序?qū)崿F(xiàn)了“三級跳”，在“阿爾法狗”出現(xiàn)之內(nèi)，國內(nèi)外做很多的圍棋程序，基本上只能做到業(yè)余水平。為何一夜之間圍棋程序能夠?qū)崿F(xiàn)“三級跳”？從業(yè)余到專業(yè)，從專業(yè)打敗世界冠軍，又從打敗世界冠軍現(xiàn)在遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過世界冠軍？大家做了很多的解讀，其實這兩頭就是一個最重要的問題是思想上的轉(zhuǎn)變。我們過去做圍棋程序時都將它看成跟下象棋一樣是一個理性分析的過程，后來發(fā)現(xiàn)下圍棋和下象棋完全不同，下圍棋是通過感性、直覺、棋感，并不是理性分析的，因此，“阿爾法狗”完全將下圍棋作為模式識別問題來做，所以這個問題一下迎刃而解，如果你是一個模式識別問題，有三個因素就非常容易解決這個問題，這便是大家常說的它背后的深度學(xué)習(xí)算法，所謂人工智能算法，數(shù)據(jù)和計算機(jī)的能力充分應(yīng)用上去。這就是靠數(shù)據(jù)的力量、算法的力量和計算機(jī)的能力使得圍棋程序一下戰(zhàn)勝了人類。而且大家都覺得非常奇怪，為什么圍棋能夠從零開始最終用36個小時達(dá)到和超過了人類的水平，這就是圍棋帶給我們的思考。 [2017-12-04 09:31:07]

[張鈸] 利用數(shù)據(jù)，利用人工智能算法，我們可以不要任何的圍棋知識，就能夠做這個事情。那我們需要思考的問題是很多人對“阿爾法狗”超過人類，一方面覺得很鼓舞，另外也覺得很擔(dān)憂，像下圍棋對人類來講這么困難的事情計算機(jī)可超越人類，那我們的很多工作是否會被它所代替？所以，我們下面要分析一下哪些工作是能夠被計算機(jī)代替的。這里要分析一下圍棋對人類來講是非常困難的，但對計算機(jī)來講，它不困難。 [2017-12-04 09:32:57]

[張鈸] 原因在哪兒？這就是我這里列的五個條件，圍棋盡管非常復(fù)雜，它是根據(jù)非常簡單的規(guī)則在哪兒發(fā)展的，它是完全信息的，對下棋雙方來講，對方怎么下，我怎么下都是透明的，沒有不確定性，它是一個確定性的，且是單個任務(wù)單個領(lǐng)域。如果符合這五個條件，計算就非常容易解決，如果我們的工作符合這五個條件，計算機(jī)就能夠很容易被代替。那哪些工作是A類工作？這A類的工作是嚴(yán)格照章辦事，就像下圍棋一樣按照一個完全確定的規(guī)則來做的，而且這里頭的場景無變化，完全信息，確定性的，流線知識的。如果我們的工作符合這幾個條件就跟下圍棋一樣很容易被機(jī)器所代替，這個工作大家都說過很多了。我這里舉出來的這一類工作都符合下圍棋的五個條件，對計算機(jī)來講是容易的，對人類來講可能有一定的困難，但對計算機(jī)來做是容易的，所以這一類工作肯定會不斷地被機(jī)器所代替。 [2017-12-04 09:33:48]

[張鈸] 當(dāng)然機(jī)器還可以做人類難以做的危險的工作，這是沒有問題的。剛才講的那些工作被代替，對人類是不是威脅？實際上不威脅，因為這一類工作也是人類做不了的或是危險的。上面講的任務(wù)都屬于規(guī)范的日常事務(wù)，這種工作有一定的重復(fù)性，所以對人類來講大多數(shù)人還是不愿意做或是不善于做的，所以這種代替對人類來講還是受歡迎的。你用這個去訓(xùn)練它，貓，你要用不同背景下和不同情況下的貓去訓(xùn)練它，我們要成千上萬個樣本去訓(xùn)練它，它認(rèn)識貓了。如果你用一個背景，從來沒見過貓的給它看，它不認(rèn)識。原因是它本質(zhì)上沒有認(rèn)識什么是貓，它只是將不同的圖片區(qū)分開來，這就是深度學(xué)習(xí)，所謂數(shù)據(jù)驅(qū)動本身所造成的。這就非常危險，計算機(jī)做出來的決策在人類看起來完全是錯的，但你不知道它錯在哪兒，這是不可解釋、不可理解。所以，目前人工智能的主攻方向是往可解釋可理解的人工智能方面走。 [2017-12-04 09:35:59]

[張鈸] 比如說這兩張圖，人類一看起來，一個男一個女，它肯定認(rèn)為這是兩個人，但你給計算機(jī)去看的話這絕對是一個人，因為這兩個人太像了，所以這里頭我們要看到計算機(jī)的系統(tǒng)，特別是用深度和大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的系統(tǒng)，它缺乏智能，它只是一個機(jī)器來區(qū)分不同的物體，所以我們現(xiàn)在的任務(wù)就是要將這種機(jī)器提升到人的智能的水平上去，這就是我們目前面臨的任務(wù)，因為這個任務(wù)在決策系統(tǒng)中是至關(guān)重要的。模式識別系統(tǒng)理論錯了，識別率就少一點，問題不太大，而且在模式識別系統(tǒng)，你將雙胞胎認(rèn)錯了，也算一個錯，將石頭看成人，也算一個錯，但在決策中，你把石頭看成人，這在決策中就是大錯。 [2017-12-04 09:36:40]

[張鈸] 所以很顯然，這完全是通過生數(shù)據(jù)黑箱學(xué)習(xí)的結(jié)果，數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法就是黑箱學(xué)習(xí)，如果用生數(shù)據(jù)來進(jìn)行學(xué)習(xí)，沒有領(lǐng)域的知識，過去我們說這是一個優(yōu)點，但同時帶來致命的缺點，所以我們未來走向可解釋人工智能，我們要將這個黑箱打開，最近我們和外國人都做了很多工作，把這個黑箱打開，問題究竟出在哪兒？根據(jù)這個問題我們加以解決，只有兩條路，沒有別路，向大腦學(xué)習(xí)，這是當(dāng)前的腦計算。還有將知識驅(qū)動和數(shù)據(jù)驅(qū)動結(jié)合起來，不能沒有知識，我們?nèi)祟惖闹腔劢^大部分產(chǎn)生于知識，不是產(chǎn)生于數(shù)據(jù)，這樣建立的系統(tǒng)就可以很好地進(jìn)行人機(jī)交互、人機(jī)合作，讓我們的工作和生活更美好。謝謝大家！ [2017-12-04 09:37:54]