中国工程院院士潘云鹤：AI2.0时代的五个布局方向

　　潘云鹤讲到，此前人工智能发展进行的是1.0技术，此后30年时间中不仅是技术需要再次升级，是否有量的应用，也同样重要。

　　潘云鹤指出，中国新一代AI的重点方向将从数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合的增强智能和自主智能系统五方面进行。

　　在数据智能方面，AlphaGo让大家看到了大数据应用最好的便是深度学习。但是深度学习还有是否可解释，是否能够更加通用的问题。“如果把深度学习和人工智能其它技术结合起来，我们可能会使大数据中的智能走向更高的水平。”潘云鹤认为。

　　在五项重点发展方向中跨媒体智能发展能带来更大的想象空间。跨媒体智能将研究跨媒体，跨传感器间的各种感知学习、推理，并且把它和语言、文字的语义打通。这样研究者就可以对语言、视觉、图形、听觉，和各种各样传感器所传达出来的数据进行语义相通相融，从而能够使得智能安全、创新设计、计算机具有更好的创新能力。

　　以下为演讲实录:

　　我今天讲的题目是中国新一代人工智能，三个部分的内容。

　　现在先讲问题的提出，大家知道近年来人工智能在国内外迅速升温。这一次升温和前几次的升温不一样，它不是学术界发生的，它是产业界发动的。聊天机器人小冰已经慢慢的成熟，意味着Windows界面今后将转向自然语言的界面，交互起来更加容易。大家知道社交网站不但可以走出一大批用户，而且我可以从中获得专业的知识和数据。谷歌用4亿英镑成功收购了DeepMind，DeepMind的AlphaGo战胜了人类的围棋，而且他们公司的发展战略将从移动优先转化为人工智能优先。

　　去年美国五大科技巨头宣布成立一个人工智能联盟，这一步实际上做得非常好，中国现在也在筹备，志在进行人工智能技术的研究推广。中国的公司也不甘落后，据我看一马领先的是百度，百度在去年入选了MIT的科技评论，成为全球50家最聪明的公司之第二。而且它在语音搜索、无人车、无人驾驶、自动翻译，以及人工智能在商业各种服务中正在积极布局，而且取得了良好的效果。阿里巴巴在广告的自动设计上实现了人工智能，在刷脸支付上实现了人工智能，当然还有其它新的成果，等一会王坚博士还会进行介绍。

　　我们非常高兴的看到杭州另外一家公司，海康威视。它已经把深度学习的芯片装进了摄象头，因此摄象头传出来的信息不仅有medio，还可以传出技术的大小、颜色、厂家、人的面孔。华为也成立了诺亚方舟人工智能实验室，我在大前天访问了中兴，中兴的人工智能布局也很好，它在云端、管线端、终端，三个方面进行布局人工智能全面的研究。

　　与此同时，中国政府也开始聚焦人工智能。我们在今年很多领导的讲话，总书记的讲话和总理的政府工作报告中，都看到了人工智能的出现。其实从去年开始，很多内部报告中，总书记和总理就已经集中提到了人工智能。国务院还出台了互联网+人工智能的专门文件，其实在西方发达国家也几乎同时进行了这方面的布局。去年5月份，美国白宫发表文章，准备迎接人工智能的未来。它使在美国的国家科技委中要设立人工智能和机器学习专门委员会，用来协调和指导全美的行动。到了10月份，过了五个月，美国联邦政府又出了一个专门的报道，《国家人工智能研究发展战略》。在这个报告中指出，人工智能正处于可能出现的第三次浪潮。

　　英国在去年年底发布了报告，人工智能未来的机遇和决策影响，提出英国应该更快在人工智能上发展。法国在今年4月份制定了人工智能战略，德国在今年5月份颁布了全球第一个自动驾驶的法律，准备迎接无人驾驶汽车的上路。日本的总务省、文科省、经产省建立了三省联动机制，认为人工智能将会迎来产业大发展。他们在未来几年准备瞄准生产力的问题，健康医疗和护理的问题，交通物流的问题，跨领域安全的问题，四个领域进行人工智能的研究。

　　同时，民间热度也在升温。民间温度升温最快的时期就是AlphaGo战胜李世石的时期，今年AlphaGo又战胜了中国的围棋冠军柯洁。而且是专家，对人工智能有所了解的人，对这次比赛感到十分震撼的是，AlphaGo不但使用了大数据、使用了深度学习。大数据和深度学习已经在近几年中用得很普及了，但它使用了另外一种新的方法，自我博弈。它在和人下棋之余，自己和自己在不断的下棋。而且下得很快，因此它有几十万只盘，或者几十万个优秀的棋局，是人从来没有看到的。人只能看到古人遗传下来的优秀棋谱，它还有很多自己和自己下的经验存在里面。因此从这个角度来讲，在下围棋领域中，人已经很难和计算机相比。

　　媒体表现出了更大的信心，媒体对人工智能的发展热情很高。他们经常提的问题是机器什么时候取代人类。这种兴趣，我想很多时候来自于很多科学家的表达。比如英国著名物理学家霍金，他就曾经表达过人工智能的完全开发可能导致人类的灭绝。从现在起一百年内，计算机将比人类更加聪明。当然还有一些其他科学家也讲过类似的话，而且报刊还发表了非常令人震撼的文章，比如去年3月9号英国《金融时报》发表了一篇文章。现在在美国斯坦福等4所名校的人工智能博士起薪已经达到200-300万美元，相比之下互联网精英人才的起薪是20万美元左右。这个可能不是普遍情况，可能是一个个案，听到之后就发表了。但指出了一个问题，人工智能人才将有大量的需求。刚才袁省长讲到浙江省准备在人工智能人才上有新的政策，我认为十分及时和重要。而且有关院校要加强培养人工智能方面的研究生、硕士生和博士生。

　　中国工程院比较早的关注到了人工智能，因为最近十年以来中国工程院一直在研究智能城市、大数据、智能制造、创新设计，以及知识中心。所有这些项目研究的过程中，我们感到这些项目要做好，最后它的技术核心都指向人工智能。开始进行做的时候都是数据处理、数据中心、云计算之类的问题，做到后来它的核心没有人工智能做不到高水平上面去。而且现在全国进行智慧城市建设的已经有400个城市，中国在搜索引擎、图像识别、语音交互、工业机器人方面，每年有一个快速的增长。中国工程院成立了国际工程科技知识中心，最后运行下来受到全世界的欢迎，尤其是第三世界，非常迫切希望把工程科技技术用知识的形式拿来进行全球共享，这个对大家的发展都有很大的好处。

　　而所有这一些，它的技术指向了人工智能。因此，2015年中国工程院就设立了一个重大的咨询项目，就是“中国人工智能2.0发展战略研究”。为什么说人工智能2.0呢，因为中国工程院的专家认为，现在十分重要的是人工智能不太会有量的大发展，企业的行动已经证明了人工智能是会有一个量的大发展。而且我们还应该看到人工智能是在一个转折关头。这个转折关头是说人工智能将有一次质的大飞跃，将从1.0走向2.0。前面60年人工智能进行的是1.0的技术，后面的60年，或者后面的30年，将进行一种升级的技术，这就叫2.0。中国要进行前瞻性研究，并且尽快布局及

　　第二部分，人工智能走向2.0

　　大家知道人工智能是1956年在美国，当时斯坦福大学的J.McCartthy教授等学者提出了人工智能的概念。这个概念的本意是讲，要让机器像人那样的认知、思考和学习。换句话说就是用计算机来模拟人的智能，这就是人工智能。人工智能随后发展出了七个典型的学科，机器定理证明，主要用计算机模拟人的逻辑能力和思维推理能力;第二是机器翻译，用计算机模拟人的自然语言，理解人类;第三，专家系统，主要用计算机来解决问题和表达知识;第四是博弈，最初的技术是树搜索;第五是模式识别，包括声音识别、图像识别、文字识别，这些都用了多媒体的认知;第六是学习，神经网络学习;第七是机器人，我们可以看到这七个典型的领域基本模拟七种不同的专业人士。有的模拟医生，有的模拟翻译的人，有的模拟下棋的人，有的模拟人或者生物的各种动作，等等。

　　现在人工智能大量取得成功的应用，实际上都是这七个领域中60年研究的结果。60年研究，采用了新技术，现在开始投入使用了。在这个研究过程中，出现了符号学派、研究学派、行动学派。但是现在不一样了，我们来看一看现在人工智能所面临的环境已经发生了一些巨变。

　　首先一个巨变是信息环境大变了。我们现在处于什么样的信息环境呢，回想起二三十年以前，那时候的典型情况是若干个人围着一个计算机专。后来计算机多了，每个人有一台计算机，现在一个人已经有多台计算机。包里放一个笔记本电脑，口袋里放一个移动电话，现在的手机实际上是一个移动计算。有首先手上还戴一个智能手表，智能手表里也是电脑。而且我们身边有大量的互联网，有移动计算、超级计算、穿戴设备、互联网、云计算、网上社区、万维网、搜索引擎，等等。

　　这些信息在人工智能的前面一代没有碰到，人工智能前面一代孜孜以求的是用一台计算机，或者一台大计算机去模拟人的智能。而且我们的信息环境变了，我们将不是用一台计算机模拟人的智能，而是用新的环境建立新的智能。

　　第二，社会需求变了。人工智能是模拟人的智能，而现在出现大量新的需求。智能城市、智能医疗、智能交通、智能游戏、无人驾驶、智能制造，这些新的大量需求，还可以列出很多，比如智能农业。这些需求中都不是一个人的行为，是一个系统的行为。如何由人工智能模拟一个系统的智慧，这将提出很多新的命题。

　　第三，人工智能的基础变了，它的目标也变了。人工智能的基础都是数据驱动的，它的出台就是数据驱动。最早时人工智能的程序就是数据驱动的，但是现在数据变了。现在不但出现了大数据，还出现了多媒体数据，这是60年以前没有的。现在虽然有多媒体数据，但只能单一媒体进行工作。我们还面临着大量传感器数据，各种各样新传感器的出现。比如说卫星就是用传感器传输了大量的信息下来，这些信息人类到目前为止只能处理其中的一小部分。

　　我们还将使用大量的增强现实和虚拟现实，AR/VR。所有这些说明了人工智能的基础出现了大量的变化，我们再用原有人工智能处理技术来处理这样的数据，显然已经力不从心。而且人工智能目标在一部分专家中已经发生了很大的变化，过去我们想用计算机去模拟人的智能。但我们也看到了，计算机的智能是机器的智能，人的智能是一种计算的智能。我们可以模拟神经网络的结构，但人在思考问题时神经究竟怎么活动的，我们对此了解认识还不足。因此很多专家认为，机器的智能和人的智能有重合可模拟的地方，还有大量不可模拟的地方。他们将各有特点，各有短处和长处。

　　就像汽车轮子和人的腿还是不一样的，汽车可以在高速公路上面跑得比人更快，但它永远不可能取代腿，像人的腿那样灵活。技术发明了，人的腿依旧十分重要。因此，我们应该去追求，把计算机和人结合起来的混合智能。而这种混合要追究它增强了的智能，把两个智能系统结合起来，形成一个更加精彩的智能系统，形成人工智能新的思路。进而，我们用互联网把很多计算机和很多人组织在一起，很多传感器组织在一起，形成一种群体智能。

　　我们看到很多变化都在最近若干年中出现了，这些变化将不可更改的推动着人工智能走向新的一代。现在这种变化已经开始出现了一些萌芽，我们可以看到其中第一个端倪就是大数据上面出现的智能。大数据现在应用最好的是深度学习，从AlphaGo中已经看出来了，深度学习如果加上其它的技术。比如自我博弈的技术，可以产生出很精彩的效果。而且现在深度学习还有很多问题，比如说是否可解释，是否更加通用，等等。如果把这些深度学习的技术和人工智能其它可能的技术，和今后发展的技术结合起来，我们可能会使大数据中的智能走向更高的水平。

　　前面讲到DeepMind已经战胜了李世石，发明AlphaGo的DeepMind公司用类似的算法已经在谷歌技能方面做出了重要贡献，它控制了谷歌数据中心的智能系统，制冷系统和窗户等120个变量，使谷歌的用电效率提升了15%。这15%是很大的数字，几年内节约用电费用几亿美元。他们算下来，谷歌买DeepMind公司的4亿英镑，现在已经从节电中全部收回了。中国的数据中心耗电量也很大，据统计2015年全国数据中心耗电1千亿度，如果能节约15%，那也是非常大的天文数字。

　　端倪二，基于网络的群体智能已经开始萌芽。在2016年首期《Science》杂志上发表了“群智之力量”，把群智分成了三种，一种是众包的模式;第二是工作流程模式;第三是协同求解问题。它认为这三种模型发展好了，我们可以用网络组织非常大的能力去解决以前不可能解决的问题。实际上已经有很多单位用这样的方法取得了成功，比如说普林斯顿大学，他们在显微镜上获得的从视网膜到大脑之间的神经分布情况。他们获得了神经的结构之后，没有办法知道这个神经各自有什么功能。因此他们就号召全世界眼科和眼神经的专家，一起对这些视网膜神经进行分类。最后全世界有145个国家，16万名科学家参与了这个分类，在人类历史上首先把视网膜的神经搞得更加清楚了。涂上不同的颜色，这个颜色就代表它的功能。由此可以看到，真正要搞清楚脑大学的机理还有大量的工作要做。当然也有成功的例子，苹果的App store，维基百科。

　　端倪三，人机一体化技术导向混合智能。我们有各种人机协同进行手术的达芬奇机器人，实际上是人和机器联合行动的外科手术刀。还有各种各样的穿戴式设备，所有这些人机一体化的混合智能，将使得人工智能向一个新的方向很好的进行发展。

　　端倪四，跨媒体推理已经兴起。我们知道计算机的性能处理语言信息，处理视觉信息，处理图形信息，处理听觉信息，但是计算机很难把若干种媒体打通使用。人是不一样的，人在考虑一个问题是各种媒体通和使用的。比如我们看一本书，读到一个人在吃苹果。我们脑海里就可以看到这段文字，调动出苹果的形状，咬苹果的声音，吃苹果的味道，苹果的香味，都会在大脑记忆中活跃起来。我们的很多创新性思维实际上就由此而产生，很多解决问题的方法就靠这种类比的方式而进行解决问题。计算机在这些领域中间都没有成功，其原因就在于此。

　　因此在新一代人工智能中，我们将研究跨媒体的智能，将各种现有的媒体，包括各种传感器打通进行使用。

　　端倪五，无人系统迅猛发展。人工智能发展的第一阶段，人工智能的注意力放在机器人上，放在类人的机器人上，下了很大的工夫。但是出乎我们意料，类人系统不如无人系统发展的更快。无人系统并不是去模拟人，而是在原有机器上加上智能的行为，下面我用两个视频给各位看一下。

　　这就是波士顿动力公司开发的，现在应该是水平最高的双腿机器人之一，这是海康威视工作的机器人，

　　我们可以看到这两种机器人都很精彩，第一种机器人应该继续研究下去，离实用的价值还比较远，但有很大的科学研究价值。第二种机器人有很强的实用价值，第二种与其叫机器人，不如叫智能自主系统更好。我们的无人飞机并不是模拟鸟的翅膀，而是在原来飞机上加上智能自主系统，就形成了无人机。我们的很多机械都可以用一个智能化、自主化的方法，形成更加精彩的工作方式和工作效率。

　　中国新一代人工智能的建议研究方向

　　中国工程院建议中国人工智能应该朝着这些方向研究。它的基础研究、技术研究、软件研究，应该重点瞄准大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能和自主智能，五个方向前进。应用中国现在迫切需要的一些方面，譬如说用于城市的发展和优化，这就是智能城市应有之意。智能城市并不是像现在有些城市搞的那样，只是搞一些智能化的系统。

　　它将用于医疗的智慧发展方向，将用于制造的智能化发展方向，包括农业，包括其它的。在大数据智能方向，它着重要解决从数据到知识，到智能中间可解释性的问题，可通用性的问题。为此，它要很好的解决CPH三元空间中知识表达的新体系和新方法。CPH就是信息空间、物理空间和人类社会空间，这三元空间之间会形成很多新的信息交互方式。因此需要把数据驱动的方式和知识引导的方式结合起来，形成人工智能新的更加有效的技术。从而在智能医疗、智能经济和社会治理方面有更大的应用。

　　第二个方向，群体智能。它将研究在互联网中，群体智能是怎么进行组织的，是怎么进行接力的，用什么方法鼓励大家一起来参与的。在参与过程中，彼此之间怎么进行协同，整个群体怎么演化为更加正确的方向和更加正确的行为。在这个过程中，群体中每一个个体之间怎么能互相学习，互相感知，这些都需要建立新的理论和新的技术。一旦建立了，将在科研、经济、商业和其它领域中有非常大的实用前途。它可以用于众创科研、分享交通、智慧医疗。

　　第三个方向，跨媒体智能。它将研究跨媒体，跨传感器的各种感知学习、推理，并且把它和语言、文字的语义打通。这样我们就可以对语言、视觉、图形、听觉，和各种各样传感器所传达出来的数据进行语义相通相融，从而能够使得智能安全、创新设计、计算机具有更好的创新能力，希望在人工智能2.0阶段解决计算机的创新能力。

　　第四个方向，人机混合增强智能。之所以希望人机混合形成强大的交互系统，形成增强智能。研究脑机协同的环境，它的交互方式，它的学习方式，动作控制方式，从而在脑控机器人和很多自主智能体之间协同。

　　第五个方向，自主智能系统。研究环境的感知，自身的感知，不同个体之间的协同，行为的规划，行为的决策和各种各样行为执行的理论模型和方法，用于无人车、无人机、服务机器人、空间机器人、海洋机器人、无人车间、智能工厂。不但要模拟人，而且要模拟整个系统如何进行运行。

　　新一代人工智能将会有一个广阔的应用，它将在电子商务、智能城市、智能交通、智能医疗、智能物流、智能制造、智能电网、智能社区、智能经济、智能图书馆，这些系统运行智能化方面产生巨大的作用。(图示)大家可以看到这些都是人工智能1.0所没有的任务和工作领域。

　　同时，它还将产生很多新的产品，包括无人飞机、无人车、机器人、智能手机，真正用人工智能的手机。智能游戏、穿戴式设备，各种AR/VR的装备。所以它将产生很多新的产品，新的产业，这是其中一个部分。

　　总而言之，人工智能的发展将和中国的信息化方向密切结合起来。很多信息化的专家都认为，信息化的第一阶段是数字化;第二阶段是网络化;第三阶段是智能化。中国现在正处于网络化阶段，所以国务院提出要互联网+。但从网络化一定会转向智能化，人工智能在这样一个重要的时刻，将和它结合在一起，在中国形成一个巨大的应用。