5月13日，由ACMTUR-C與IngDan硬蛋主辦的《ACM圖靈獎(jiǎng)五十年中國(guó)大會(huì)——AI技術(shù)的征途》在上海正式召開(kāi)，前微軟亞洲研究院副院長(zhǎng)、現(xiàn)科通集團(tuán)硬蛋科技CTO李世鵬對(duì)當(dāng)下熱門(mén)的人工智能與物聯(lián)網(wǎng)發(fā)表了自己的看法，他認(rèn)為：

　　1）人工智能分為三類(lèi)：AI基礎(chǔ)技術(shù)、AI橫向技術(shù)、AI垂直應(yīng)用；

　　2）如果今日把所有傳統(tǒng)企業(yè)、傳統(tǒng)領(lǐng)域加上AI，那就會(huì)變成一個(gè)龐大的新產(chǎn)業(yè)；

　　3）IOT是真正帶來(lái)第四次工業(yè)革命；

　　4）不同層次的數(shù)據(jù)被硬件廠商控制，而不是用戶(hù)，用戶(hù)的數(shù)據(jù)完完全全由廠家來(lái)擺布；

　　5）我們現(xiàn)在沒(méi)有一個(gè)規(guī)范或者標(biāo)準(zhǔn)來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)交換使用、授權(quán)進(jìn)行一些限制，或者一些引導(dǎo)；

　　6）我們的設(shè)想是建造一套協(xié)議，從最簡(jiǎn)單的設(shè)備互聯(lián)開(kāi)始，做到人機(jī)互聯(lián)、數(shù)據(jù)互聯(lián)，再做到知識(shí)互聯(lián)，然后到服務(wù)互聯(lián)。

　　以下是李世鵬的演講實(shí)錄：

　　人工智能說(shuō)簡(jiǎn)單一點(diǎn)，其實(shí)就是一個(gè)計(jì)算技術(shù)的革命。從最開(kāi)始人教計(jì)算機(jī)怎么做事情，到今日我們教計(jì)算機(jī)去學(xué)習(xí)怎么做事情，就是這一點(diǎn)點(diǎn)區(qū)別。

　　為什么說(shuō)人工智能又變很熱？

　　三個(gè)原因：1）我們有海量的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在數(shù)據(jù)我們都處理不過(guò)來(lái)；2）我們有一些更快的計(jì)算平臺(tái)；3）雖然在傳統(tǒng)上，我們心有余而力不足，但數(shù)據(jù)完全改變了人工智能的發(fā)展，所以突然變得熱起來(lái)，再加上去年AlphaGo打敗李世石，這樣的事件造成了人工智能變成一個(gè)老百姓都知道的熱詞。

　　我把人工智能分成了三類(lèi)：1）AI基礎(chǔ)技術(shù)；2）AI橫向技術(shù)；3）AI垂直應(yīng)用。

　　在基礎(chǔ)技術(shù)這塊主要是云計(jì)算的基礎(chǔ)設(shè)施、算法、計(jì)算，第二橫向技術(shù)里會(huì)有語(yǔ)音識(shí)別、人臉識(shí)別、視覺(jué)識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、大數(shù)據(jù)分析。最后一個(gè)垂直應(yīng)用，這方面其實(shí)有海量的應(yīng)用，但今日應(yīng)該還沒(méi)有發(fā)掘出來(lái)。

　　AI基礎(chǔ)技術(shù)基本上被大公司所壟斷，這是一個(gè)現(xiàn)實(shí)。一些創(chuàng)新公司，他們的機(jī)會(huì)在哪里？也許在客戶(hù)端，也許在專(zhuān)用領(lǐng)域，也許專(zhuān)用算法還有機(jī)會(huì)。

　　橫向技術(shù)在語(yǔ)音識(shí)別、人臉識(shí)別這塊，BAT已經(jīng)形成了一個(gè)規(guī)模，自然語(yǔ)言處理這塊還在不斷進(jìn)展，真正的、通用的或者強(qiáng)AI技術(shù)還遙遙無(wú)期，但垂直領(lǐng)域在少數(shù)領(lǐng)域發(fā)展比較快，比如說(shuō)個(gè)人助理、智能家居、無(wú)人駕駛這塊，我覺(jué)得它發(fā)展很快，還有機(jī)器人上面也都有一些發(fā)展，但更多機(jī)會(huì)是在傳統(tǒng)企業(yè)，比如怎么樣把傳統(tǒng)企業(yè)改造成為智能企業(yè)，把傳統(tǒng)制造變成智能制造。

　　如果我們今日把所有傳統(tǒng)企業(yè)、傳統(tǒng)領(lǐng)域加上AI，那就會(huì)變成一個(gè)龐大的新產(chǎn)業(yè)。

　　我根據(jù)自己的理解，對(duì)人工智能做了一個(gè)簡(jiǎn)單分層，從最開(kāi)始做物聯(lián)網(wǎng)，就是一個(gè)簡(jiǎn)單的通知，第二層是感知，第三層是認(rèn)知，第四層是預(yù)知，第五層是相知。

　　什么叫通知？很簡(jiǎn)單，像我們家里的物聯(lián)網(wǎng)，一個(gè)傳感器感應(yīng)到屋里溫度比較高，也不知道空調(diào)有沒(méi)有開(kāi)，溫度上升到30攝氏度，一個(gè)傳感器就會(huì)通知用戶(hù)室內(nèi)溫度，通知解決了通信渠道的問(wèn)題就完了。

　　但感知是通過(guò)對(duì)物理數(shù)據(jù)的判斷，我覺(jué)得語(yǔ)音識(shí)別是一種感知，人臉識(shí)別實(shí)際也是一種感知，它比較簡(jiǎn)單，只是從一個(gè)原始數(shù)據(jù)翻譯成到另一個(gè)單一數(shù)據(jù)，對(duì)內(nèi)容并不是很了解，語(yǔ)音識(shí)別可根據(jù)物理上的指數(shù)翻譯成文字，但對(duì)文字專(zhuān)業(yè)程度是沒(méi)有的。

　　認(rèn)知要更進(jìn)一步，對(duì)內(nèi)容進(jìn)行了解，比如語(yǔ)音識(shí)別，除了產(chǎn)生一些文本，對(duì)文本里面的內(nèi)容什么意思，需要用自然語(yǔ)言的技術(shù)來(lái)處理。

　　預(yù)知需要用戶(hù)有足夠了解，在用戶(hù)進(jìn)行下個(gè)動(dòng)作之前開(kāi)始預(yù)測(cè)用戶(hù)想做的事情，同時(shí)預(yù)先把一些東西做好了去幫助用戶(hù)，這是預(yù)知。

　　最后一個(gè)是相知，機(jī)器可以幫助人做決定，這不僅涉及到機(jī)器對(duì)人有足夠了解，還有人對(duì)機(jī)器也要足夠了解，人知道機(jī)器做決定不會(huì)超出他的預(yù)期，這是一個(gè)雙向認(rèn)知的過(guò)程。

　　深度學(xué)習(xí)帶來(lái)了AI的春天，帶動(dòng)了AI在深度學(xué)習(xí)算法上的很多突破。

　　深度非監(jiān)督的自我學(xué)習(xí)適應(yīng)很多了新的變化，它可以在挖掘一些新的東西，可以在多個(gè)數(shù)據(jù)源里得到對(duì)全局的認(rèn)識(shí)，這是深度學(xué)習(xí)的功能。

　　深度學(xué)習(xí)可以從多用戶(hù)中學(xué)習(xí)到很多新東西，它可以把這些知識(shí)從一個(gè)任務(wù)傳遞到另外一個(gè)任務(wù)中?，F(xiàn)在AI應(yīng)用落后于AI技術(shù)的發(fā)展，尤其在傳統(tǒng)里面，第一個(gè)首先是人才，人才是傳統(tǒng)企業(yè)尤其缺乏懂AI的人才。

　　不但是傳統(tǒng)企業(yè)，整個(gè)產(chǎn)業(yè)都缺，有好的人才都被特別牛的公司或者特別有錢(qián)的公司高薪挖去了，傳統(tǒng)企業(yè)就很可憐。

　　很多初創(chuàng)公司如果沒(méi)做過(guò)個(gè)領(lǐng)域的事情，把經(jīng)驗(yàn)落地到產(chǎn)品，傳統(tǒng)企業(yè)要做人工智能的事情，往往也不需要從一開(kāi)始去做最基本的東西，也許一些解決方案很快讓他們?nèi)ヂ涞兀剡^(guò)頭來(lái)講，尤其在傳統(tǒng)企業(yè)這塊，更多AI的東西取決于物聯(lián)網(wǎng)，也就是IOT。

　　IOT是真正帶來(lái)第四次工業(yè)革命

　　物聯(lián)網(wǎng)最大的核心價(jià)值是把傳統(tǒng)上基于感性認(rèn)識(shí)變成術(shù)語(yǔ)化，今日我們可以用數(shù)據(jù)化處理物理很多事情，這是IOT的重大革命。

　　物聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)閉環(huán)，把我們物理數(shù)據(jù)變成數(shù)字化，數(shù)據(jù)輸送給我們計(jì)算機(jī)，還有一個(gè)執(zhí)行器，同時(shí)反過(guò)來(lái)影響，這個(gè)路是一個(gè)完整的閉環(huán)。

　　物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，我們看到只是一些設(shè)備的集合，不同的品牌、不同型號(hào)、不同代的AI頂多在物理層可以兼容，且每個(gè)廠家都在試圖建造自己的生態(tài)，而且數(shù)據(jù)到服務(wù)完全鎖定在生態(tài)里面去，不同層次的數(shù)據(jù)被硬件廠商控制，而不是用戶(hù)，用戶(hù)的數(shù)據(jù)完完全全由廠家來(lái)擺布。

　　數(shù)據(jù)在完全授權(quán)的情況下不能給用戶(hù)完全來(lái)使用，所以封閉的人工智能系統(tǒng)造成了很多數(shù)字孤島，互聯(lián)不連，用戶(hù)交互、數(shù)據(jù)、知識(shí)、服務(wù)方面現(xiàn)在還缺少很多互通互聯(lián)。

　　我們對(duì)用戶(hù)的完整認(rèn)識(shí)取決于對(duì)用戶(hù)多個(gè)數(shù)據(jù)源的掌握，如果我們不能把數(shù)據(jù)開(kāi)放出來(lái)，讓它互通互聯(lián)，我們的人工智能永遠(yuǎn)停留在一個(gè)單一的設(shè)備或者單一的數(shù)據(jù)源這個(gè)層次上。一個(gè)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)模型，我們現(xiàn)在沒(méi)有一個(gè)規(guī)范或者標(biāo)準(zhǔn)來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)交換使用、授權(quán)進(jìn)行一些限制，或者一些引導(dǎo)，這都是現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的一些現(xiàn)狀。

　　物聯(lián)網(wǎng)有六個(gè)特征，這里面最重要的是兩個(gè)，一是一致性，二是連續(xù)性，一致性測(cè)量的數(shù)據(jù)，不管什么時(shí)候測(cè)量的我們數(shù)據(jù)還是準(zhǔn)確的，連續(xù)性不是只記錄幾個(gè)月后面就沒(méi)有了，比如大家常用的做智能手表、智能手環(huán)，每過(guò)一段時(shí)間換一個(gè)廠家的東西，很以前采集的數(shù)據(jù)其實(shí)就丟掉了，因?yàn)檫@些廠家不兼容，你的數(shù)據(jù)被鎖定它的云里面，甚至那家公司倒閉了之后你的數(shù)據(jù)找都找不回來(lái)，這是很悲哀的事情。

　　我們的設(shè)想是建造一套協(xié)議，從最簡(jiǎn)單的設(shè)備互聯(lián)開(kāi)始，做到人機(jī)互聯(lián)、數(shù)據(jù)互聯(lián)，再做到知識(shí)互聯(lián)，然后到服務(wù)互聯(lián)。

　　知識(shí)互通互聯(lián)，我們不單在數(shù)據(jù)方面互通互聯(lián)，我們也想在更高一層比如我們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理以后，對(duì)人有一些學(xué)習(xí)，可以互相分享，帶來(lái)了我們對(duì)AI+互聯(lián)網(wǎng)平帶的要求，我們要有開(kāi)放的平臺(tái)，要開(kāi)放硬件、軟件、云服務(wù)，還是智能交互，我們還要開(kāi)放兼容的系統(tǒng)，我們要做到讓用戶(hù)來(lái)決定誰(shuí)可使用可可存儲(chǔ)，智能硬件變成一種服務(wù)，我們的等級(jí)計(jì)算有人叫做云計(jì)算或者物計(jì)算，這是很重要的領(lǐng)域。