李开复、张亚勤、张宏江纵论：中国AI的前景 未来需要怎样的人才

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(雷锋。com记者顾磊现场拍摄)

雷锋。4月27日，gmic 2017(全球移动互联网大会)北京站开通。前微软人李开复、张亚勤、张宏江三人齐聚一堂，共同探讨人工智能的未来发展前景、中国在人工智能领域的优势以及人工智能人才的战略布局。

人工智能的未来前景如何？

李开复:人工智能的主要应用领域是金融、医疗和无人驾驶。'

张亚勤:人工智能技术的未来是生物学和数字智能的融合。

张宏江:今天是互联网+，未来是智能+。

中国依靠什么来领导人工智能时代？

张宏江:高质量的大数据和高质量的人工智能人才。

人工智能时代需要什么样的人才？

张亚勤:你需要擅长数学、编程和态度，这比机器科学要好。

李开复:要成为一个全面的人才，学会使用人工智能作为工具。

下面是雷锋组织的现场对话。(公开号码:雷锋。com):

人工智能的未来前景如何？高新新:人工智能对我们的生活产生了巨大的影响。19年后的未来会是什么样子？你会为这样的未来做什么样的规划？

李开复:我们现在是一个风险投资机构，另一个是工程学院，所以我们看到的可能是10年后，19年后发生的事情仍然需要霍金教授和学者们去推测。如果我们着眼于未来十年，我们的机会肯定是利用现有的数据。例如，英美烟草、滴滴、美团等互联网公司已经很好地使用了它，但中国仍有许多新公司和新独角兽。每年，数十只独角兽中的一半可能拥有数千万用户。他们的数千万用户需要人工智能来操作，用人工智能来认识用户，用人工智能来实现现金。有人工智能的公司和没有人工智能的公司有很大的不同。例如，我们最近看到几个公司增长非常快，并且有人工智能科学家在他们后面，比如今天的头条新闻和快手。因此，我认为互联网公司可以在用户较多的时候使用人工智能。这是第一次机会。

第二是金融业。事实上，人工智能是使用大量的数据来进行猜测。金融领域原本是一个由人类创造的数字游戏，所以它特别容易使用。金融部门是对是错，不管你的股票是否下跌，也不管你的贷款是否已经偿还。这些问题的反馈可以帮助人工智能做得更好，甚至取代人类。我们看到华尔街上的许多交易者已经消失了，那些写报告、做投资、进行风险控制、进行信用调查和做保险的人将来会被取代。就业务回报而言，我们可以看到巨大的行业机遇。

更重要的是医疗。如果肿瘤识别、ct识别、病理切片识别等能够做得更好，这对人类来说无疑是最有意义的，甚至可能消除癌症。这个领域的挑战不是收集数据、医院的防火墙和病人的隐私。

最后，无人驾驶。为什么无人驾驶今天做得不好？一方面，科学技术是不够的；另一方面，没有足够的数据。我们应该尽力做到无人驾驶。不能说如果我们碰到几个人，就会有负面数据。如何在不伤害人们生活的情况下以虚拟的方式学习需要解决。另一个是成本太高，但这些问题最终会得到解决。一旦解决，无人驾驶车辆可以被听到，看到和移动。当我们的传感器变得足够便宜时，同样的技术将进入机器人领域，它将进入自动化时代。这是15年，比你要求的19年还差4年。

高新新:谢谢。在我想问雅琴老师的问题中有两个关键词，一个是着陆，另一个是策略。对于大公司和初创企业来说，人工智能技术如何才能在商业世界中最快着陆？在登陆过程中，大公司和初创公司应该注意什么策略？

张亚勤:刚才，对于大公司和小公司来说，人工智能的登陆确实需要不同的策略和不同的游戏风格。大公司有资源、数据、规模和技术能力打一场大仗。初创公司需要更加专注，凯富刚刚说得很好。例如，百度是一家相对较大的公司，在未来的十到二十年里，我们赌的是人工智能。现在很多公司都说我们的ai公司在讲故事，但是在百度，从李彦宏到齐鲁到我自己，公司未来的资源和技术都在ai之上。

我们的游戏方式是成为人工智能时代的操作系统，个人电脑时代的windows，手机时代的ios，人工智能时代的windows或ios。第二，操作系统本身没有应用程序，也没有场景，所以它是无用的，所以我们要注意一个重要的场景，一个是消费者，另一个是家庭，另一个是汽车。另一个是生意。我们将百度云作为一个平台，那里将会有医疗、交通、教育和物流等垂直行业。

制作一个操作系统，在其上建立一个生态，并与整个行业合作。例如，最近我们与许多家电公司和汽车制造商合作。对我们来说，开放的平台非常重要。最近，我们有几个开放平台，一个是人工智能的开放平台，它包含许多算法，许多模型和数据，开发者可以使用。此外，它还是一个智能驾驶的开发平台，包含十多项核心技术，并对行业开放。有许多数据和应用编程接口，包括高精度地图和定位技术和数据。我希望这个行业可以利用这个平台来加快智能驾驶的发展。

小公司完全不同。小公司不可能从一开始就是一个操作系统或平台。此时，选择一个场景，选择一个应用程序，并与技术区分开来。当它真正着陆时，有许多工作要做。我经常说人工智能是一个系统工程，需要一个从数据到模型再到整个解决方案的过程。也许10%是算法，20%是平台技术，70%是着陆过程，这非常重要。

高新新:既然我们想成为一个操作系统，技术总是一种手段和工具。你如何看待人工智能技术的未来发展？

张亚勤:这需要很长时间。简而言之，开福刚才谈到了深度学习，而未来是深度算法，它可能与其他东西结合。例如，人们如何更好地理解大脑，以及如何将这一模型应用于我们的深度学习。另外，我们应该做一些有些人做不到的事情。例如，最近的一个网络算法声称要对抗网络，网络实际上可以做一些大脑不能做的事情。如果我们做的是模仿大脑，那就没有意义了。我们已经有了人类，所以我们必须做一些新的事情。

另一点，如果我们谈论未来的趋势，我认为是融合，即生物学和数字智能的融合。现在这个领域有很多研究。还有量子计算，每个人都认为这是一个幻想，但我认为它真的会在五到十年后变得更加有用。量子计算将改变我们人工智能的许多算法，所以我认为在未来的五到十年里会发生许多有趣的事情。

中国依靠什么来领导人工智能时代？高新新:接下来，我想问张宏江博士。最近，你经常说人工智能是中国领导世界的一个机会。我问你的问题是中国在世界上的机会。你如何看待它？你为什么强调人工智能是中国领先的机会？我们的中国公司有机会成为世界级的独角兽吗？

张宏江:正如雅琴和开复刚才提到的，我们看人工智能，看到两个部分，一个是数据本身。随着互联网20多年的发展和物联网的逐步普及，十年前、五年前甚至三年前我们今天所能获得的数据都是不可想象的。而且，这些数据的数量和以前不太一样，而且大部分都是通过互联网获得的，准确性很好，可以很好的跟踪。这些数据可以作为一种良好的所谓燃料和人工智能的输入。这是我想说的第一点。当我们谈论人工智能时，第一个也是最重要的前提是数据，而中国有如此多的数据。

第二，人工智能实际上与任何其他新技术一样，也就是说，人才是核心。如果你看看过去10年在人工智能领域的中国研究人员数量的增长，中国大陆和海外的中国人总数已经超过了其他国家，自14年前以来已经超过了美国。也就是说，总数已经很大了。因此，我们在中国有两个核心点，一个是高质量的大数据，另一个是高质量的人工智能人才，这就是为什么我说中国有一个很好的机会在人工智能领域领先世界。

在过去的五年里，我们看到在移动领域，中国的应用导向引领了移动互联网的世界潮流。我相信在人工智能的新领域，如果中国抓住这个机会，它仍然可以像移动互联网一样引领世界潮流。此外，这次与移动互联网的不同之处在于，这次我们有一个能够引领世界潮流并抓住这一机遇的技术班，因为我们的人才储备相当丰富，这也是我在人工智能浪潮中对中国如此有信心的根本原因。

人工智能时代需要什么样的人才？高新新:现在我们谈论人才，人工智能领域的许多科学家已经走出实验室，进入行业，甚至成为企业家。他们这样做是可以理解的，但这也引起了业界的关注。因为在人工智能中仍有许多技术需要突破，需要做基础研究的人特别担心缺点。你认为这个问题怎么样？

张宏江:这是一系列的问题。我们三个人实际上已经完成了从科学家到经理再到企业家的转变。我们起得很早，赶上了晚一集，做语音识别太早，30年后开始使用它。让我们高兴的是，我们的学生，我们的学生，今天正在成为这个领域的主流。如前所述，中国实际上在人工智能方面有很大的优势。中国有许多人才。在过去的二十年里，这也很大程度上归功于微软研究院积累了一批世界级的人才。我认为在我们地区积累人才是非常好的。

这次人工智能浪潮与过去有一些不同，那就是经过20年的互联网发展，我们提出了一个概念，叫做互联网加。这是因为人工智能在过去几年里一直很热门，很快每个人都意识到人工智能是一个推动者。我们在未来看到的是智能+，它将帮助人们，取代人们，超越人们。然而，它的起点是从应用程序。当我们科学家开始创业时，在从科学家到企业家再到企业家的转变过程中，我们可能会花更多的时间关注应用，并从应用的角度切入。这是从科学家到企业家的一个非常重要的转变，也就是改变你的思维，从我是否是最新的，我是否在现有技术上有所突破，到我的技术是否实用，给用户带来方便，创造更大的效率。这是一种思维的转变，从科学家到企业家的转变真正完成了。

随着过去30年经济的发展和科研水平的提高，人们对自身实力的信心，以及在中国这么多的应用场景和机会，我们的科学家一定会融入商业市场，真正能够打造出一些非常好的新公司。我对这个领域非常非常有信心。我不认为我们需要担心科学家创业，因为事实上，这些成功的企业家会带来更多的数据和机会，这样很多人就可以找到一些更好的问题，进行更好的研究。也有一些科学家已经开始他们的事业两三年了，他们发现他们更喜欢安静和做研究，并可能回到学术界。科学家创办的公司将为学生提供更好的实习机会，这是一个非常好的反馈过程。

高新新:接下来，我想问一下张亚勤博士关于人才战略的问题。在整个人工智能行业中，每个人都在争夺人才。如果你雄心勃勃，人才战略已经成为最重要的战略之一。对于那些雄心勃勃的初创企业或大公司，你认为应该如何制定人才战略？

张亚勤:在微软研究院的时候，我们谈到了“三个好学生”:好的数学、好的编程和好的态度。我认为在人工智能时代是一样的，而且可能更重要。

数学很好。现在人工智能使用了很多数学基础，包括线性代数、最优化理论、统计学等等。我们的中国学生实际上很有优势；如果编程是好的，我只是说要登陆并实现它；拥有一个好的态度也很重要，尤其是在科技飞速发展的时候。事实上，在信息技术和互联网领域，五年前和十年前的知识基本上是不相干的。在过去的几年里，每天都有人学习许多新的理论算法。

我告诉斯坦福的学生，机器在学习，你必须学得比它快，否则它会被机器淘汰。刚才洪江说中国有很多人工智能人才。我在斯坦福大学做了一次演讲。作为这次演讲的结果，超过一半的学生，也许80%是中国学生，超过一半的学生正在做深入的研究。这也是一个问题。现在每个人都急于做深入的研究，这可能是重复的。我认为在未来，我们可以学习或专攻，我们应该注意一些跨学科的学科。例如，斯坦福大学现在有了一门学科，一门融合了物理学和计算机科学、人脑科学和计算机科学(包括量子计算)的新专业，这是未来的发展方向。

高新新:接下来，我要问凯夫医生。霍金教授说，当技术发展速度超过人类发展速度，超过社会发展速度时，将不可避免地加剧一系列问题。当许多职位被机器取代时，此时对人的要求变得特别高。你认为我们每个人如何提高自己，快速规划自己，适应甚至享受这个巨大变化时代给我们的终极体验？

李开复:很多人提到人工智能全面超越了人类，我们完了。事实并非如此。我们做任何事都必须了解自己和自己。我们需要知道什么样的深度学习是不可能的。我们人类仍然有很多机会把时间投入到这些方面。

从最深的角度来看，刚才提到的人工智能时代已经到来，人工智能一定有人负责。这些顶尖的人工智能科学家必须做深入的工作，做伟大的工作，因为他们不仅要做技术，还要确保人工智能不会失控。

第二，任何领域都会有顶尖人物，最好的医生、律师、人类学家和历史学家都会有机会。即使人工智能现在可以写手稿，他们也可以写体育赛事、财务报告等。写像龙应台这样的作品是不可能的。还有艺术创作。ai不擅长这个，因为美不是一个很客观的状态，不是有就是没有，所以这个训练很难。

拥有全面的人才也很重要。人工智能学习是一个逐领域的研究。学习玩围棋、买股票和学习风险控制不能综合考虑各种事情。例如，地球科学专家和化学专家可能知道将来如何处理垃圾。或者是一个非常了解国际政治、了解中美关系、了解经济发展并把人工智能作为工具的人。他不会被取代。也有人擅长使用人工智能作为工具。未来的医生光靠自己在医学院学习肯定是不够的。他需要知道未来的医疗工具是什么，就像今天没有word和iphone我们无法生存一样，未来的医生需要控制人工智能工具。

然而，最大的一群人必须去服务行业，因为在相互交往和沟通的过程中所表达的爱是不能用机器来学习的。

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来源：搜狐微门户