雷鋒網(wǎng)(公眾號(hào)：雷鋒網(wǎng))按：2017年是圖靈獎(jiǎng)（A.M. Turing Award）設(shè)立50周年。 其中，ACM圖靈獎(jiǎng)五十年中國(guó)大會(huì)（ACM TURC 2017）在中國(guó)上海舉辦，在會(huì)議上，創(chuàng)新工場(chǎng)CEO李開(kāi)復(fù)，分享了關(guān)于“人工智能時(shí)代與科學(xué)家創(chuàng)業(yè)”的話題。

以下為李開(kāi)復(fù)的現(xiàn)場(chǎng)論述：

觀點(diǎn)一：深度學(xué)習(xí)無(wú)法戰(zhàn)爭(zhēng)生物大腦

深度學(xué)習(xí)基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。表面看，深度學(xué)習(xí)和生物大腦里的神經(jīng)元和突觸的運(yùn)作有所相似。但其實(shí)，深度學(xué)習(xí)只是對(duì)單個(gè)生物神經(jīng)元的極其粗糙的近似模擬（仿生學(xué)含義）。計(jì)算機(jī)能做的，就是定好一個(gè)模型，設(shè)一個(gè)目標(biāo)函數(shù)，讓計(jì)算機(jī)自己不停地去試，找到一個(gè)方案使目標(biāo)函數(shù)的輸出達(dá)到最優(yōu)，它就認(rèn)為這是解決方案——但計(jì)算機(jī)無(wú)法真正“理解”為什么是最優(yōu)。

機(jī)器學(xué)習(xí)永遠(yuǎn)不會(huì)有自我意識(shí)，因?yàn)槠鋬?yōu)化目標(biāo)是人類(lèi)設(shè)定，不是物理世界給定的。

即使機(jī)器學(xué)習(xí)有了量子計(jì)算，并不會(huì)改變其在人類(lèi)社會(huì)中的定位。量子計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，為我們?cè)谔囟ㄓ?jì)算任務(wù)（主要是部分?jǐn)?shù)值優(yōu)化算法以及密碼學(xué)算法上），可以給出極其快速的求解速度。

從模擬計(jì)算機(jī)發(fā)展到光學(xué)計(jì)算機(jī)，從圖形處理器到量子計(jì)算機(jī)——代表了計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力的巨大突破。

雖然量子計(jì)算可以為人工智能發(fā)展提供革命性的工具，能夠指數(shù)級(jí)地提升學(xué)習(xí)能力和速度，輕松應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。但認(rèn)為量子計(jì)算對(duì)大數(shù)據(jù)的處理可以趕上或超越生物大腦對(duì)神經(jīng)元和突觸的計(jì)算量，而得出AI將達(dá)到人類(lèi)大腦的水平，機(jī)器終將超越并取代人類(lèi)智慧（人工智能奇點(diǎn)論）。

這種推測(cè)在科學(xué)上是不成立的。

觀點(diǎn)二：人類(lèi)的演化史就是一部生物智能的訓(xùn)練史

創(chuàng)新工場(chǎng)人工智能工程院副院長(zhǎng)王嘉平認(rèn)為，人類(lèi)的進(jìn)化不單單包括大腦和神經(jīng)系統(tǒng)突觸的進(jìn)化，而是整個(gè)世界的進(jìn)化相統(tǒng)一，與人類(lèi)的欲望相一致。

人類(lèi)的感知系統(tǒng)、運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)，乃至情感和創(chuàng)造力，都是在生存能力的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)。

深度學(xué)習(xí)僅僅是一個(gè)工具。人類(lèi)的選擇、人類(lèi)法則、人腦的發(fā)展并不僅僅有關(guān)人類(lèi)大腦，它是人類(lèi)進(jìn)化成果的一個(gè)總和，伴隨著整個(gè)地球生物界的發(fā)展。生物智能的學(xué)習(xí)從來(lái)都不是單個(gè)個(gè)體的學(xué)習(xí)，而是全球生物在歷史上的所有種群所有個(gè)體一起協(xié)同在經(jīng)歷一場(chǎng)以生存為優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的學(xué)習(xí)過(guò)程。在機(jī)器學(xué)習(xí)中的目標(biāo)函數(shù)由人類(lèi)設(shè)定，而自然選擇的目標(biāo)函數(shù)則是為生存幾率所驅(qū)動(dòng)。

現(xiàn)階段機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程通常是孤立的，每次從頭來(lái)，但生物智能的學(xué)習(xí)過(guò)程，其智能的模型通過(guò)DNA被代代相傳，每一個(gè)個(gè)體的學(xué)習(xí)過(guò)程都不是孤立的，而是整個(gè)地球生物總體學(xué)習(xí)過(guò)程中的一部分。

無(wú)論是生物的低階智能，如視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)、以及高階智能，如情感和性沖動(dòng)，甚至更高階的社會(huì)性行為，如協(xié)作和分工，歸根結(jié)底都是在優(yōu)化群體的生存幾率，并且對(duì)于個(gè)體來(lái)說(shuō)大部分的智能，尤其是低階智能，并不是在其生命周期里面學(xué)習(xí)得到的，而是在繁殖過(guò)程中繼承而來(lái)的模型。

這個(gè)繼承而來(lái)的模型，也就是遺傳基因。不僅包含了智能模型“軟件部分”，也包含了定義生物機(jī)體構(gòu)造和生化運(yùn)作方式的模型，即“硬件部分”。

所以，從廣義的計(jì)算能力上面來(lái)說(shuō)，生物智能的建立過(guò)程是歷代所有種群所有個(gè)體的應(yīng)對(duì)和自適應(yīng)能力的總和；從廣義的訓(xùn)練數(shù)據(jù)上面來(lái)說(shuō)，是歷代所有種群所有個(gè)體所遭遇到的環(huán)境的宏觀變化和沖擊，以及微觀上每個(gè)個(gè)體在生命周期中遇到的具體的生存任務(wù)，例如覓食和交配。無(wú)論哪方面，都是現(xiàn)階段機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)無(wú)法企及的。

人類(lèi)的遷移學(xué)習(xí)能力早已被祖先寫(xiě)進(jìn)遺傳基因

以認(rèn)字為例，兒童可以在看過(guò)少量的字母圖像之后，輕松識(shí)別出大部分同一個(gè)字母的所有變體，以及不同的書(shū)寫(xiě)方式。而機(jī)器學(xué)習(xí)卻需要大量的包含盡量多的變體的字符圖像，才能把識(shí)別任務(wù)做得比較好。因?yàn)檫@并不是生物智能能夠從小樣本中神奇地總結(jié)有效的規(guī)律，而是文字系統(tǒng)本來(lái)就是依據(jù)人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)的識(shí)別能力設(shè)計(jì)的。

在文字出現(xiàn)之前，類(lèi)似的圖形，例如連續(xù)的線條、有規(guī)則的輪廓等大量的出現(xiàn)在我們可以看到的自然世界之中。所以，對(duì)于這些視覺(jué)信號(hào)的識(shí)別和抽象能力在我們的祖輩甚至可能更早，就已經(jīng)記錄在我們的智能模型之中，也就是在遺傳基因里面，并且在繁殖過(guò)程中復(fù)制給一代又一代的新的個(gè)體。

但是如果是歷史生物智能構(gòu)建過(guò)程中不包含的任務(wù)，對(duì)人類(lèi)來(lái)說(shuō)是非常困難的。如果用二維碼作為人類(lèi)的文字系統(tǒng)，即使有再多的樣本，對(duì)于大部分人類(lèi)也是極其困難的。然而，這個(gè)任務(wù)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)說(shuō)，識(shí)別二維碼的難度和識(shí)別人類(lèi)手寫(xiě)體的難度并無(wú)太大差別。

科幻電影 《降臨》（Arrival）很好地詮釋了這一點(diǎn)，對(duì)于來(lái)自物理自然環(huán)境的形態(tài)和人類(lèi)截然不同的世界的外星文明，人類(lèi)同樣無(wú)法識(shí)別其書(shū)寫(xiě)文字，需要借助計(jì)算機(jī)來(lái)完成。因?yàn)槿祟?lèi)視覺(jué)系統(tǒng)的進(jìn)化，只幫助人類(lèi)發(fā)展以有限的視覺(jué)系統(tǒng)能夠識(shí)別的文字。

觀點(diǎn)三：人工智能將成為工具箱，未來(lái)十年會(huì)產(chǎn)生巨大的商業(yè)和社會(huì)價(jià)值

人工智能和深度學(xué)習(xí)雖然簡(jiǎn)單粗暴，且不能稱(chēng)為復(fù)制人腦，但是在很多特定任務(wù)上都已經(jīng)遠(yuǎn)超人類(lèi)，在未來(lái)十年會(huì)產(chǎn)生巨大商業(yè)和社會(huì)價(jià)值。人工智能的快速發(fā)展將惠及全人類(lèi)，創(chuàng)造大量的財(cái)富。從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的AI，到收集新數(shù)據(jù)的傳感器，到以無(wú)人駕駛、機(jī)器人為代表的全自動(dòng)化階段，將為我們的生活帶來(lái)深遠(yuǎn)的影響。

學(xué)術(shù)界可以繼續(xù)探索人腦的奧妙，量子計(jì)算將慢慢找到應(yīng)用，但是主流的工程的力量應(yīng)該投入可以成為平臺(tái)的人工智能工具箱，帶來(lái)人工智能應(yīng)用的井噴，讓更多工程師可以使用。在人工智能工具箱所包含的各種“工具”里，有些工具是基于傳統(tǒng)計(jì)算，加上深度學(xué)習(xí)，有些工具可能是基于量子計(jì)算，它們各自有各自適合的地方，他們都能夠創(chuàng)造很大的商業(yè)價(jià)值，讓社會(huì)不斷的進(jìn)步。

所以現(xiàn)在所面臨的問(wèn)題是選擇合適的工具，用合適的工具建立人工智能工具箱。我們將學(xué)習(xí)如何利用這些工具，解決更多問(wèn)題，我們完全可以相信，當(dāng)我們對(duì)這一數(shù)據(jù)技術(shù)了解得足夠多的時(shí)候，這一技術(shù)將得到更廣泛的應(yīng)用。我們將迎來(lái)一個(gè)新時(shí)代，屆時(shí)，所有工程師都可以利用人工智能的工具箱創(chuàng)造更多價(jià)值。人工智能應(yīng)用將無(wú)處不在，這種技術(shù)將趨于平民化。這將產(chǎn)生巨大的財(cái)富，我們將從地球上消除饑餓、貧困。我們將為每個(gè)人提供最低收入標(biāo)準(zhǔn)，將有50%的工作會(huì)被替代，而也將有50%的工作機(jī)會(huì)被創(chuàng)造出來(lái)。

人工智能時(shí)代給人類(lèi)帶來(lái)的挑戰(zhàn)將遠(yuǎn)大于工業(yè)革命。我們要鼓勵(lì)更多的人加入到此次變革中來(lái)，關(guān)注大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，我們有很多工作，很多機(jī)遇。我們對(duì)量子計(jì)算技術(shù)的發(fā)展非常樂(lè)觀，由大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能將使人類(lèi)進(jìn)入一個(gè)新的紀(jì)元。

（本文來(lái)自：創(chuàng)新工場(chǎng)，經(jīng)雷鋒網(wǎng)整理編輯。）

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