2018年10月24-26日，以“創(chuàng)新發(fā)展模式深化媒體融合”為主題的第二十六屆媒體融合技術(shù)研討會(huì)(ICTC2018)在杭州黃龍飯店舉行。在24日舉辦的主題報(bào)告會(huì)上，中國(guó)工程院院士高文做了《國(guó)家新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》為主題的演講。ICTC由國(guó)家廣播電視總局批準(zhǔn)、中國(guó)廣播電影電視社會(huì)組織聯(lián)合會(huì)技術(shù)委員會(huì)、浙江省廣播電影電視產(chǎn)業(yè)協(xié)會(huì)和華數(shù)數(shù)字電視傳媒集團(tuán)有限公司等單位共同舉辦，是廣電領(lǐng)域最具影響力的國(guó)際研討會(huì)，至今已成功舉辦25屆。[2-3]

他強(qiáng)調(diào)，信息環(huán)境的巨變、社會(huì)新需求的爆發(fā)以及AI基礎(chǔ)和目標(biāo)巨變促使人工智能邁向新一代，并顯示新的特征：

1.大數(shù)據(jù)的深入學(xué)習(xí)+自我鍛煉的綜合進(jìn)化技術(shù)

2.?基于網(wǎng)絡(luò)的群體智能已經(jīng)萌芽

3.各種穿戴設(shè)備、人車共駕、人機(jī)協(xié)同手術(shù)等實(shí)現(xiàn)生物智能系統(tǒng)與機(jī)器智能系統(tǒng)的緊密耦合，人機(jī)一體化技術(shù)導(dǎo)向混合智能

4.語(yǔ)言、視覺(jué)、圖形和聽(tīng)覺(jué)之間語(yǔ)義貫通，帶來(lái)跨媒體推理的興起

5.無(wú)人系統(tǒng)的迅猛發(fā)展

目前，人工智能已經(jīng)成為國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略的核心要素之一，國(guó)務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，提出了面向2030?年我國(guó)新一代人工智能發(fā)展的指導(dǎo)思想、戰(zhàn)略目標(biāo)、重點(diǎn)任務(wù)和保障措施。再此基礎(chǔ)上，高文表示，依托中關(guān)村視聽(tīng)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟，新一代人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟成立將主要落實(shí)規(guī)劃中的具體任務(wù)，目前聯(lián)盟重要任務(wù)是開(kāi)源驅(qū)動(dòng)AI研究開(kāi)發(fā)，開(kāi)源工具和框架將大幅度降低人工智能領(lǐng)域的入門技術(shù)門檻。

以下是報(bào)告全文：

各位領(lǐng)導(dǎo)，各位專家：大家上午好！今天跟大家匯報(bào)關(guān)于國(guó)家新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃提出的來(lái)龍去脈，講講下一代的人工智能到底做什么。今天的演講主要分為三個(gè)方面，第一個(gè)是對(duì)人工智能發(fā)展歷史的回顧，后面是下一代人工智能出路的前因后果，最后是小結(jié)。

首先是關(guān)于人工智能的歷史到目前為止從全球來(lái)看發(fā)展了62年，當(dāng)然這個(gè)歷史劃分是不是完全合理，史前的這些事我們要不要認(rèn)可，這是有爭(zhēng)論，但是爭(zhēng)論并不大，所以大家比較接受就是有62年歷史，在這62年的歷史里面，我們又可以分為世界史和中國(guó)史兩個(gè)部分。

我首先講一講歷史界，世界人工智能歷史分為三個(gè)階段，第一個(gè)20年是第一個(gè)階段，之后的30年是第二階段，從第50年開(kāi)始到現(xiàn)在，一共12年就是這三個(gè)階段。在談人工智能的時(shí)候，我們不能忘記一個(gè)人，他就是圖靈。盡管他這一生只是活42年，他對(duì)人工智能有三個(gè)貢獻(xiàn)，阿蘭圖靈是一個(gè)英國(guó)人，他是一個(gè)數(shù)學(xué)家，不是物理學(xué)家，不是計(jì)算機(jī)家，他是計(jì)算機(jī)的鼻祖，今天的電子計(jì)算機(jī)的模型就是圖靈模型，計(jì)算機(jī)有IO、計(jì)算機(jī)、存儲(chǔ)器，因?yàn)樵趫D靈機(jī)里面這幾塊模型都有。計(jì)算機(jī)不是圖靈設(shè)計(jì)出來(lái)的，計(jì)算機(jī)界還有一個(gè)現(xiàn)代叫做馮洛伊曼設(shè)計(jì)出來(lái)的，他是物理學(xué)家，為了計(jì)算彈道數(shù)據(jù)，物理學(xué)家要做很多計(jì)算，最后設(shè)計(jì)一臺(tái)機(jī)器，設(shè)計(jì)機(jī)器的時(shí)候采用圖靈模型設(shè)計(jì)出來(lái)，這個(gè)模型一直延伸到今天。圖靈的這一個(gè)貢獻(xiàn)是給出圖靈機(jī)模型。這是大家都知道的。

第二件事情我們知道他是人工智能之父，因?yàn)樗岢鲫P(guān)于智能的測(cè)試模型是我們今天所有做人工智能檢驗(yàn)?zāi)氵@個(gè)系統(tǒng)是不是有智能的一個(gè)唯一標(biāo)準(zhǔn)。關(guān)于人工智能的貢獻(xiàn)，圖靈提出了圖靈測(cè)試，也就是說(shuō)，我要判斷一臺(tái)機(jī)器有沒(méi)有智能非常簡(jiǎn)單，兩個(gè)黑屋子，一個(gè)黑屋子里面是人，一個(gè)黑屋子里面是機(jī)器，外面有一個(gè)考官，考官開(kāi)始問(wèn)問(wèn)題，一邊問(wèn)一邊判斷，所有的問(wèn)題問(wèn)完了還是判斷不出來(lái)哪個(gè)機(jī)器，這個(gè)機(jī)器通過(guò)智能測(cè)試，這是圖靈測(cè)試，我們看到電視節(jié)目《最強(qiáng)大腦》就是仿造圖靈測(cè)試，但是為了娛樂(lè)性在節(jié)目上面的測(cè)試，你只要判斷哪個(gè)是機(jī)器，這個(gè)測(cè)試結(jié)束，你沒(méi)有通過(guò)圖靈測(cè)試。

第三個(gè)貢獻(xiàn)是密碼專家。就是在二戰(zhàn)的時(shí)候，盟軍之所以可以打敗德軍，是因?yàn)檎莆盏萝姷拿艽a，德軍所有的信息盟軍都知道，德軍部署一個(gè)潛艇攻打，所有的發(fā)的指令，盟軍都是知道的，所以才有了盟軍最后運(yùn)籌帷幄，最后把德軍打敗了。為什么盟軍知道了德軍的密碼呢，是圖靈的貢獻(xiàn)。圖靈當(dāng)時(shí)在英國(guó)領(lǐng)導(dǎo)了一個(gè)小組，他也是數(shù)量了一臺(tái)機(jī)器，但是那個(gè)機(jī)器不是今天的計(jì)算機(jī)，他是設(shè)計(jì)了一臺(tái)密碼破譯機(jī)，最后用很短的時(shí)間，以前的戰(zhàn)爭(zhēng)每年更新一次密碼本，但是圖靈一個(gè)星期破掉了，破掉了以后，52個(gè)星期，51個(gè)星期盟軍都知道德軍在做什么，這是它的貢獻(xiàn)。

圖靈對(duì)于整個(gè)人類的三個(gè)貢獻(xiàn)，應(yīng)該說(shuō)都很重要。特別是第二個(gè)貢獻(xiàn)，今天和我們?nèi)斯ぶ悄苊芮邢嚓P(guān)，為什么說(shuō)人工智能有62年的歷史呢？為什么不是從圖靈測(cè)試開(kāi)始算呢，因?yàn)?956年的時(shí)候，當(dāng)時(shí)美國(guó)有10個(gè)科學(xué)家，這10個(gè)科學(xué)家他們組織了一個(gè)暑期研究所，他們搞了一個(gè)暑期討論班，這個(gè)討論班討論兩個(gè)月，這個(gè)班討論人工智能的問(wèn)題，包括人工智能的定義，包括人工智能應(yīng)該做哪些研究，包括人工智能未來(lái)的目標(biāo)是什么，所以，這兩個(gè)月討論完之后他們出了白皮書(shū)，這個(gè)白皮書(shū)今天看起來(lái)都不過(guò)時(shí)，就是把人工智能到底應(yīng)該做什么，寫(xiě)得非常清楚。

我剛才說(shuō)人工智能討論班定義的問(wèn)題，這些問(wèn)題被科學(xué)家梳理，人工智能典型任務(wù)和應(yīng)用包括機(jī)器定義證明，包括機(jī)器翻譯，我們剛才簽約的科大訊飛的語(yǔ)音識(shí)別，如果你說(shuō)中文識(shí)別成中文的文字，這是語(yǔ)文識(shí)別，你說(shuō)中文他說(shuō)英文，就是機(jī)器翻譯，機(jī)器翻譯是人工智能要攻的一個(gè)課程，還有機(jī)器學(xué)習(xí)，還有專家系統(tǒng)，還有機(jī)器人和智能控制，這些都是人工智能研究的范疇。

這個(gè)研究范疇最后導(dǎo)致人工智能產(chǎn)生出三個(gè)流派，第一個(gè)流派叫做符號(hào)主義學(xué)派或是符號(hào)主義，第二個(gè)連接主義學(xué)派，或者是連接主義。第三個(gè)學(xué)派行為主義學(xué)派，或者是行為學(xué)派，這三個(gè)學(xué)派都是有出身的，一般來(lái)講說(shuō)符號(hào)學(xué)派或者是邏輯主義一般都是搞計(jì)算機(jī)和科學(xué)理論的人系做。這些人是出身于計(jì)算機(jī)科學(xué)，連接主義是用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)通過(guò)電路模擬神經(jīng)元的行為，最后讓他進(jìn)行一些智能的東西出來(lái)。一般是電子學(xué)的人為主。當(dāng)然也有計(jì)算機(jī)，也有控制的人在里頭。第三個(gè)行為學(xué)派主要是從系統(tǒng)的自適應(yīng)，系統(tǒng)的進(jìn)化這個(gè)角度做，更多的是控制理論的人比較多，就是控制領(lǐng)域的人比較多。所以，這三個(gè)學(xué)派計(jì)算機(jī)、電子和控制。

剛才說(shuō)人工智能到目前為止，大概經(jīng)歷了三次浪潮，這三次浪潮有非常明顯的起伏，說(shuō)他是浪潮非常有道理，為什么呢？第一個(gè)20年他是從最初大家很熱，到最后的全社會(huì)熱，到最后的全社會(huì)涼，到最后研究也涼了，這是一個(gè)起伏，差不多經(jīng)歷了20年的時(shí)間。第二個(gè)起伏慢慢由冷變熱，又熱得一塌糊涂，最后慢慢降溫下來(lái)，最后也是到了冬天。這個(gè)經(jīng)歷了30年。我們現(xiàn)在正是在第三次浪潮的上升其，上升到什么時(shí)候，會(huì)不會(huì)再落下來(lái)以后再說(shuō)。大概就是這樣三個(gè)時(shí)期。

第一個(gè)時(shí)期，他從元年開(kāi)始到大家非常熱，到最后降下來(lái)這20年。這個(gè)階段主要的工作實(shí)際上是計(jì)算機(jī)科學(xué)家推動(dòng)的。搞計(jì)算機(jī)的人推動(dòng)的。所以，為什么前面剛才說(shuō)這10個(gè)發(fā)起人，后來(lái)4個(gè)獲得圖靈獎(jiǎng)，因?yàn)檫@些人大多數(shù)都是搞計(jì)算機(jī)，這個(gè)階段主要的方法叫邏輯演算，邏輯推理，邏輯也是哲學(xué)，也是計(jì)算機(jī)科學(xué)，主要是從計(jì)算機(jī)科學(xué)角度做。

當(dāng)時(shí)的時(shí)候，主要是要考慮引入一些符號(hào)的方法進(jìn)行語(yǔ)義處理，也就是說(shuō)智能，智能就是說(shuō)，你要把一些行為，有一些智能的行為，把一些認(rèn)知能夠用計(jì)算機(jī)演算出來(lái)，計(jì)算機(jī)演算用符號(hào)，用1和0演算，把原來(lái)的一件事兒變成計(jì)算機(jī)可以表達(dá)和推理的這件事情，最后用符號(hào)來(lái)做。這里面最主要的使用的技術(shù)手段是什么呢？首先包括邏輯運(yùn)算，用0和1來(lái)算，0和1是數(shù)，無(wú)法推理，剛好有一個(gè)數(shù)據(jù)工具叫做布爾代數(shù)，他可以符號(hào)推理，使用的運(yùn)算規(guī)則跟代理規(guī)則非常接近，用代理的方法比較接近，用布爾代數(shù)做邏輯運(yùn)算。

同時(shí)我們要進(jìn)行推理，推理怎么，采用了科學(xué)里面最常用的方法叫做演繹推理，從一般性的前提出發(fā)通過(guò)推導(dǎo)得出個(gè)別的結(jié)論，從一般到特殊的推理過(guò)程叫做演繹推理。演義推理叫做三段論，首先是一個(gè)常識(shí)性的東西我們叫做大前提，有一個(gè)小命題，最后有一個(gè)結(jié)論，通過(guò)三段論最后把剛才所說(shuō)的推理可以實(shí)現(xiàn)。這些推理怎么辦，你有計(jì)算機(jī)的語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)出來(lái)，我們知道今天計(jì)算機(jī)有很多語(yǔ)言了，C語(yǔ)言，在推理里面專門有一些語(yǔ)言，有很多語(yǔ)言，有很多計(jì)算機(jī)科學(xué)家寫(xiě)人工智能的推理語(yǔ)言。

從最基本的數(shù)學(xué)開(kāi)始到哲學(xué)，到計(jì)算機(jī)這樣的一個(gè)流程，構(gòu)成了當(dāng)時(shí)研究整個(gè)人工智能的方法論，這些方法論有結(jié)果還是沒(méi)有結(jié)構(gòu)，有結(jié)果，有什么結(jié)果，最好的結(jié)果就是數(shù)學(xué)定義的機(jī)器證明，我們大在中學(xué)里面做一些代理題，大學(xué)里面一定要花時(shí)間高等數(shù)學(xué)，高等數(shù)學(xué)有很多定理的證明，我們定理的證明都是人來(lái)證明，給出一些條件，最后給證明出來(lái)，讓計(jì)算機(jī)去證明定理是可行的，從1956年開(kāi)始有一批科學(xué)家用剛才所說(shuō)的這套方法在證明數(shù)學(xué)定理，當(dāng)時(shí)進(jìn)展最后有兩個(gè)學(xué)校，第一個(gè)學(xué)校是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)。計(jì)算機(jī)本身比較好的各有側(cè)重。也就是說(shuō)，偏向工程一點(diǎn)CMU最好，為什么CMU最好，因?yàn)樗菑?956年開(kāi)始做機(jī)器定義證明，它的人工智能相當(dāng)好，他們1956年只是完成38條邏數(shù)的數(shù)學(xué)原理的證明。王皓到了美國(guó)研究機(jī)器數(shù)學(xué)定義，領(lǐng)一個(gè)課題組做機(jī)器定理證明，他比較厲害，在1959年的時(shí)候，在CMU，56年做的38條，他已經(jīng)做出來(lái)350條定理的證明。

一直到1963年CMU才證明了52條定理，你可以看出來(lái)華人在最開(kāi)始很厲害，比較可惜的是王皓先生后來(lái)他對(duì)這些事兒看得比較淡，后期不再做機(jī)器定理證明這個(gè)事兒，轉(zhuǎn)到哲學(xué)去研究哲學(xué)，但是這個(gè)工作實(shí)實(shí)在在這里，因?yàn)槲乙郧霸?jīng)說(shuō)過(guò)我們國(guó)家有一個(gè)獲得國(guó)家最高獎(jiǎng)的數(shù)學(xué)界的老先生叫做吳文俊，它的成名之作就是幾何定義證明，王皓是代數(shù)定義證明，他們兩個(gè)是英雄惺惺惜惺惺。后來(lái)全世界都說(shuō)機(jī)器定理證明華人是最好的，吳先生在國(guó)外獲得一些獎(jiǎng)，最后轉(zhuǎn)到國(guó)內(nèi)，最后得到國(guó)家的最高獎(jiǎng)。在那個(gè)時(shí)候華人的貢獻(xiàn)是非常大的。

但是那個(gè)時(shí)候發(fā)現(xiàn)除了數(shù)學(xué)定理證明這個(gè)事兒有一些好的證明之外其他進(jìn)展不大，為什么呢，因?yàn)楫?dāng)時(shí)在1958年的時(shí)候，56年之后的兩年之西蒙和另外一個(gè)是獲得圖靈獎(jiǎng)的獲得者，CMU大學(xué)的計(jì)算機(jī)學(xué)院的院長(zhǎng)，一個(gè)是院長(zhǎng)的老師，西蒙算是沒(méi)有任何行政頭銜，但是他是一個(gè)思想家，他把事兒想明白，他就是董事長(zhǎng)，另外一個(gè)人就是CEO，負(fù)責(zé)執(zhí)行。之所以CMU的大學(xué)這么出名，跟他們兩個(gè)人開(kāi)創(chuàng)的工作有關(guān)系。

他們兩個(gè)人1958年的時(shí)候做了很樂(lè)觀的預(yù)言，他做了什么預(yù)言，十年之內(nèi)計(jì)算機(jī)成為國(guó)際象棋冠軍十年之內(nèi)計(jì)算機(jī)可以譜寫(xiě)優(yōu)美的樂(lè)器。十年之內(nèi)計(jì)算機(jī)可以實(shí)現(xiàn)人的心理的絕大多數(shù)行為，68年的時(shí)候除了機(jī)器定義證明這個(gè)事兒有譜，其他的三件事兒根本沒(méi)有譜，什么樣的評(píng)論都出來(lái)，這個(gè)評(píng)論對(duì)于整個(gè)領(lǐng)域還是有很大的殺傷力，很多人說(shuō)人工智能是一個(gè)大忽悠，除了數(shù)學(xué)上面可以做做之外，那不是計(jì)算機(jī)，那不是智能。真正的智能你要像其他的這些人的智能行為是智能，很多地方講。

什么是壓倒駱駝的最后一根稻草，1973年的英國(guó)人寫(xiě)了一個(gè)報(bào)告，這個(gè)報(bào)告把人工智能當(dāng)時(shí)主要的三個(gè)領(lǐng)域他叫做自動(dòng)機(jī)機(jī)器人和中央神經(jīng)系統(tǒng)分成這三類進(jìn)行了一些綜述，最后給出一個(gè)判斷，判斷的結(jié)果說(shuō)自動(dòng)機(jī)和中央神經(jīng)系統(tǒng)是有研究?jī)r(jià)值的，但是進(jìn)展讓失望，機(jī)器人沒(méi)有研究?jī)r(jià)格，建議取消B，A和C沒(méi)有說(shuō)，英國(guó)在74年把支持AI發(fā)展的所有的錢去掉，美國(guó)也是這樣。76年人工智能沒(méi)有研究經(jīng)費(fèi)，原來(lái)做這個(gè)領(lǐng)域的人靠經(jīng)費(fèi)養(yǎng)活的人散掉。這是有一個(gè)教訓(xùn)，人工智能在剛剛開(kāi)始的理論和方法上面都不完備。

76年降低到低谷以后，冬天過(guò)去以后，慢慢會(huì)來(lái)春天，后來(lái)另外一個(gè)領(lǐng)域做神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的領(lǐng)域它的研究慢慢有點(diǎn)氣色，為什么有氣色，構(gòu)造一些學(xué)習(xí)算法出來(lái)，以前這個(gè)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)要靠手工去調(diào)，經(jīng)驗(yàn)很關(guān)鍵，而且這個(gè)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模不能太大，要小規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)，所以他做一些簡(jiǎn)單的模式識(shí)別可以用，規(guī)模大一點(diǎn)，輸入多一點(diǎn)，一般都調(diào)不出來(lái)，經(jīng)常會(huì)振蕩，學(xué)習(xí)是不收斂的，后來(lái)出來(lái)一個(gè)算法，這個(gè)算法告訴說(shuō)，你用我這個(gè)算法，他這個(gè)輸入輸出之間錯(cuò)的誤差可以一級(jí)一級(jí)倒被傳播回來(lái)，無(wú)差逆?zhèn)鞑?#xff0c;有這個(gè)算法，保證你的學(xué)習(xí)是收斂的，反正多少次一定不是來(lái)回振蕩慢慢慢慢地收斂，是不是收斂到最好，我不能保證，但是保證是可以收斂。

所以有這個(gè)算法以后，這個(gè)領(lǐng)域慢慢又熱起來(lái)，很多做神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)開(kāi)始有經(jīng)費(fèi)，這是第二次的波浪慢慢起來(lái)了。第二次波浪里面，剛才說(shuō)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)慢慢起來(lái)，還有一個(gè)說(shuō)激素是日本，日本當(dāng)時(shí)的經(jīng)驗(yàn)非常好，就像我們中國(guó)今天的經(jīng)濟(jì)一樣，錢特別多，特別多總是要做一些事兒，大學(xué)的教授們你們出出主意，東京大學(xué)有幾個(gè)老先生，當(dāng)時(shí)是年輕人，現(xiàn)在有的過(guò)世，有的還在世，有的人提出一些建議做第5代計(jì)算機(jī)，他認(rèn)為前面的4代，其實(shí)本身概念就是錯(cuò)誤的，前面的4代是電子管，晶體管，大規(guī)模集成電路，超大規(guī)模集成電路。第5代是智能計(jì)算機(jī)，這個(gè)代不是從器件劃分。他使用的技術(shù)是第一代的技術(shù)，不是第二代的技術(shù)，延續(xù)邏輯推理這一套東西，只是把邏輯推理上升到知識(shí)工程，用一些領(lǐng)域?qū)＜医⒑芏嘁?guī)則，用這些規(guī)則進(jìn)行推理。

因?yàn)楫?dāng)時(shí)領(lǐng)域?qū)＜医⒌囊?guī)則多了以后，推理的速度比較慢，他說(shuō)我搞并行推理，用很多機(jī)器推理，他們投了很多錢，做了十年，后來(lái)失敗了，后擺的原因是什么呢，你機(jī)器速度再快，你這個(gè)模型不對(duì)，結(jié)果還是不好，因?yàn)樗麄儺?dāng)時(shí)定的幾個(gè)目標(biāo)，到戰(zhàn)勝日本的圍棋冠軍，他這個(gè)建立是建立來(lái)，你這個(gè)東西沒(méi)有寫(xiě)進(jìn)去，最后機(jī)器執(zhí)行到這里不知道怎么辦，停在這里。這是阿爾法狗沒(méi)有遇到的情況下，平時(shí)都是超九段，這一步棋不認(rèn)識(shí)，他就會(huì)出錯(cuò)。當(dāng)時(shí)的日本在知識(shí)工程這一條路上花十年走到了盡頭。

第二件事情還是有一個(gè)打擊，這個(gè)打擊就是知識(shí)圖譜，我們計(jì)算機(jī)里面做人工智能，大家上網(wǎng)站去問(wèn)一些問(wèn)題，他回答你，比如說(shuō)，現(xiàn)在科大訊飛要做一些法律的咨詢等等問(wèn)題，他的結(jié)論是怎么出來(lái)的，他是靠后面一套知識(shí)圖譜，他是有概念，有關(guān)系，概念和關(guān)系的基礎(chǔ)上進(jìn)行推理，挑出來(lái)一個(gè)最好的東西給你，所以知識(shí)圖譜非常關(guān)鍵。

當(dāng)時(shí)斯坦福大學(xué)從1984年開(kāi)始啟動(dòng)知識(shí)百科全書(shū)項(xiàng)目，組織了很多人來(lái)寫(xiě)它的知識(shí)圖譜，但是后來(lái)他做不下去了，為什么呢？互聯(lián)網(wǎng)起來(lái)了了，互聯(lián)網(wǎng)的搜索引擎不是找專家寫(xiě)，誰(shuí)都可以寫(xiě)，你只要可以上網(wǎng)都可以寫(xiě)，他的更新速度比互聯(lián)網(wǎng)公司更新慢很多，很多人批評(píng)說(shuō)，你做了十多年的東西，人家做兩年都做得比你好，最后這個(gè)項(xiàng)目停止下來(lái)，停止下來(lái)人們說(shuō)人工智能不行，因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)公司做的是不是人工智能，是搜索引擎，因?yàn)檫@兩件事情都是和知識(shí)工程有關(guān)系的，再加上我剛才所說(shuō)的第二次起飛，第二次由冬天轉(zhuǎn)春天，還有神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)無(wú)差逆推動(dòng)算法，使得神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)受到關(guān)注，他當(dāng)時(shí)用于模式識(shí)別上面，90年代后期出來(lái)新技術(shù)，SVM，這個(gè)技術(shù)出來(lái)以后，大家突然覺(jué)得神經(jīng)元有沒(méi)有無(wú)所謂，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)也下去了，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)下去了，知識(shí)工程下去了，冬天就來(lái)了，所以，這就是第二次人工智能的冬天。

第三次是2006年第三波起來(lái)，第三波為什么起來(lái)呢，其實(shí)從本質(zhì)上面來(lái)說(shuō)，第三波起來(lái)技術(shù)上沒(méi)有革命性的突破，還是第二波的這些技術(shù)，這是第三波有幾個(gè)條件變了。第一個(gè)硬件技術(shù)發(fā)達(dá)了，它的計(jì)算資源非常多，可以用很多機(jī)器同時(shí)做，這是計(jì)算機(jī)硬件或者是算力的發(fā)達(dá)。第二個(gè)就是數(shù)據(jù)多了，就是今天所說(shuō)的大數(shù)據(jù)，以前都是靠手工訓(xùn)練，訓(xùn)練的東西不堪大用，現(xiàn)在訓(xùn)練的數(shù)據(jù)大，這個(gè)數(shù)據(jù)可以解決問(wèn)題，實(shí)際上，我們所說(shuō)的第三次浪潮他是深度學(xué)習(xí)算法加上大數(shù)據(jù)組合的一個(gè)聯(lián)合的集成創(chuàng)新或者是聯(lián)合突破。

這個(gè)聯(lián)合突破是誰(shuí)弄出來(lái)的呢？有三個(gè)人，我們說(shuō)這是深度學(xué)習(xí)的三個(gè)大牛，就是圖片當(dāng)中的三個(gè)人，這三個(gè)人在2006年分別，一個(gè)是在雜志，兩個(gè)是在會(huì)議上面發(fā)表三篇論文，但是這三個(gè)論文說(shuō)一個(gè)事情，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)有深度，可以進(jìn)行學(xué)習(xí)，以前的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)就是叫做神經(jīng)元，他們把神經(jīng)元叫做深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，為什么呢，他認(rèn)為以前的神經(jīng)元弄一層，兩層，三層不行了，解決不了大問(wèn)題，你要解決大問(wèn)題怎么辦，深一點(diǎn)，10層，100層，1000層，當(dāng)時(shí)他們說(shuō)你想要做深層的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，我告訴你怎么做，你用一大堆機(jī)器一起算，并行來(lái)算，里面的算法不能采用以前這么簡(jiǎn)單無(wú)差逆?zhèn)鞑?#xff0c;你要用卷積。

所以，有了這樣的一些東西以后。大家突然發(fā)現(xiàn)這個(gè)領(lǐng)域會(huì)有所突破，后來(lái)這個(gè)卷積網(wǎng)絡(luò)每一年有突破。98年這個(gè)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別手寫(xiě)字符非常油耗，后續(xù)每年都有一到兩個(gè)新的東西出來(lái)，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，很多人可以使用，技術(shù)上面提升，當(dāng)時(shí)也是在業(yè)內(nèi)大家覺(jué)得這個(gè)東西有意思，但是全社會(huì)并沒(méi)有關(guān)注，全社會(huì)關(guān)注人工智能是從什么時(shí)候開(kāi)始呢？是從一個(gè)中國(guó)人的工作開(kāi)始。

大家知道斯坦福大學(xué)叫做女教授李飛飛，她賓也以后在斯坦福工作，普林斯頓大學(xué)有一個(gè)教授李凱去斯坦福大學(xué)做一年的學(xué)術(shù)休假，就跟李飛飛隔壁的辦公室，她沒(méi)事兒跟李凱聊天，我想要做一件事情，做不了。李凱說(shuō)什么事，我想要建一張一千萬(wàn)張圖片的數(shù)據(jù)庫(kù)，我想要看看誰(shuí)的算法好，都是靠自己提交，李凱說(shuō)挺好的，有什么難處，他說(shuō)沒(méi)有錢。你需要多少錢，她說(shuō)這個(gè)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)每個(gè)圖像要標(biāo)注一下，標(biāo)注一張圖像要支付5美元，一千萬(wàn)就是要5千萬(wàn)美元，我哪里有5千萬(wàn)美元，李凱說(shuō)這種項(xiàng)目去美國(guó)政府申請(qǐng)，大概給你50萬(wàn)美元，你不用想，你不能想只是要政府的錢，你想要?jiǎng)e的變化。

過(guò)幾天李凱跟李飛飛說(shuō)你用眾包，大家知道現(xiàn)在有眾包，當(dāng)時(shí)李飛飛一聽(tīng)就明白，就是組織幾個(gè)學(xué)生用眾包的方式，反正網(wǎng)上的閑人比較多，誰(shuí)都可以做貢獻(xiàn)，你標(biāo)注好就上傳上來(lái)，他有一套獎(jiǎng)賞的機(jī)制，誰(shuí)標(biāo)注多讓你出名，也不會(huì)給錢，就是雇幾個(gè)人買一些機(jī)械，很快把一千萬(wàn)規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)庫(kù)做出來(lái)，做出來(lái)以后呢，他從2009年開(kāi)始進(jìn)行比賽，比賽的時(shí)候，這個(gè)事兒比較好玩了。

當(dāng)時(shí)比賽的時(shí)候，因?yàn)楫?dāng)時(shí)組織起來(lái)的圖像數(shù)據(jù)庫(kù)達(dá)到1500萬(wàn)張圖像，有2.2萬(wàn)類，人臉是一類，貓臉是一類，猴子是一類，他比賽的任務(wù)是什么，就是看你能不能分對(duì)，他有一些標(biāo)注這是什么，這是什么，這是學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，拿出來(lái)一些數(shù)據(jù)，訓(xùn)練完之后識(shí)別這個(gè)東西到底是什么，看誰(shuí)的錯(cuò)誤率高，因?yàn)殄e(cuò)誤率越低說(shuō)明你的識(shí)別率比較高。

當(dāng)時(shí)從09年開(kāi)始比賽的時(shí)候，基本上，大家各顯神通。各種模式的高手組團(tuán)，高的和年輕的，當(dāng)時(shí)有很多人加入比賽，09年，10年，11年，你比我好一個(gè)點(diǎn)，后年我比你好一個(gè)點(diǎn)。即便一個(gè)點(diǎn)一個(gè)點(diǎn)改進(jìn)，錯(cuò)誤率是30%左右，到了2012年產(chǎn)生一個(gè)突變，就是紅線最左邊這個(gè)圈的東西，這是一個(gè)團(tuán)隊(duì)，他是使用了剛才所說(shuō)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參加比賽，其他都是用傳統(tǒng)的模式識(shí)別方式參加比賽，他出手的錯(cuò)誤率降低一半，別人30%一個(gè)點(diǎn)一個(gè)點(diǎn)的改進(jìn)，他神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)之后達(dá)到15%，大家認(rèn)為有這么好的技術(shù)。

到了2013年清一色都是深度神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，這些方法都被拋棄掉，什么SVM都拋棄掉，都用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，13年開(kāi)始都是清一色，2016年錯(cuò)誤率參賽的隊(duì)伍達(dá)到2%-3%，人的錯(cuò)誤率就近5%，這已經(jīng)超過(guò)人，人無(wú)法分不到這么厲害，分類的效果機(jī)器超過(guò)人，這個(gè)比賽現(xiàn)在已經(jīng)停止，再做沒(méi)有意義，就是這幾年的時(shí)間。

但是這個(gè)比賽停止，因?yàn)檫@個(gè)比賽大家覺(jué)得這個(gè)技術(shù)有用，誰(shuí)覺(jué)得有用呢？人臉識(shí)別的人覺(jué)得有用，只要它的數(shù)量量足夠大，人臉識(shí)別可以用，還有一些公司冒出來(lái)，像科大訊飛這類公司一堆做認(rèn)知的公司，把技術(shù)提升到人臉，圖像的識(shí)別，語(yǔ)音的識(shí)別，自然語(yǔ)言處理等等方面，用這個(gè)技術(shù)一下子提升一大截，這個(gè)就是第三次浪潮到目前為止，主要的來(lái)龍去脈。

有的人問(wèn)會(huì)不會(huì)跌下去，技術(shù)上面會(huì)，產(chǎn)業(yè)應(yīng)用上面不會(huì)，因?yàn)槌蓜?shì)了。因?yàn)槿说闹悄苋齻€(gè)方面，感知智能，認(rèn)知智能和行動(dòng)智能。就是說(shuō)你的行動(dòng)力，人經(jīng)過(guò)思考或者是經(jīng)過(guò)考慮以后，你要做這種動(dòng)作，你要行動(dòng)，這個(gè)時(shí)候是智能趨勢(shì)的，我們先不說(shuō)，這是機(jī)器人要考慮的，從認(rèn)知的角度，就是感知、認(rèn)知這兩個(gè)智能是非常關(guān)鍵的。恰恰深度神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在感知上面可以使用，認(rèn)知智能靠這個(gè)東西無(wú)法做，經(jīng)常有專家說(shuō)現(xiàn)在的人工智能是不是已經(jīng)可以戰(zhàn)勝人，我告訴你不可能。

現(xiàn)在的人工智能不可能。因?yàn)楝F(xiàn)在的人工智能通常叫做弱人工智能，什么是弱人工智能呢，他不是用一套東西對(duì)付所有的東西，這個(gè)事情要這樣做，那件事情要那樣干，在每個(gè)單項(xiàng)上面很厲害，但是你要把所有的單項(xiàng)很厲害弄在一個(gè)里面互相會(huì)打架，我們?nèi)耸且惶讓W(xué)習(xí)機(jī)制對(duì)付所有的東西，但是現(xiàn)在的人工智能是不同的機(jī)制對(duì)付不同的任務(wù)，每個(gè)任務(wù)完成得挺好，弄在一起就壞了。所以，真正一套機(jī)制做所有的事情就是強(qiáng)人工智能，這是需要更多理論的突破和進(jìn)展。

我們說(shuō)說(shuō)中國(guó)的，中國(guó)改革開(kāi)放比較晚，從77年到86年這是學(xué)者發(fā)動(dòng)的吉林大學(xué)的王院士推動(dòng)，后面是國(guó)家863計(jì)劃，2001年國(guó)家的幾個(gè)計(jì)劃，包括973，國(guó)家的重大項(xiàng)目都在進(jìn)行扶持。其實(shí)，國(guó)家的863計(jì)劃對(duì)于中國(guó)的人工智能應(yīng)該是貢獻(xiàn)非常大，863計(jì)劃進(jìn)行了15年這么長(zhǎng)時(shí)間，在這個(gè)計(jì)劃和智能化計(jì)算機(jī)專家組成員里面，凡是紅色的人的名字后來(lái)成為院士，中國(guó)在計(jì)算機(jī)口的院士都是這個(gè)主題培養(yǎng)出來(lái)的。

現(xiàn)在自然科學(xué)基金委在人工智能列為一個(gè)單獨(dú)的方向進(jìn)行扶持，國(guó)家新一代人工智能計(jì)劃也是在通國(guó)家重大項(xiàng)目的方式進(jìn)行支持。下面轉(zhuǎn)到第二個(gè)話題，說(shuō)清楚了來(lái)龍去脈后面這個(gè)比較好說(shuō)，因?yàn)槿斯ぶ悄懿还苁菑恼麄€(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，社會(huì)需求以及技術(shù)的突破等幾個(gè)方面都是預(yù)示著現(xiàn)在到了往下一步走的時(shí)間。

這里面有很多端倪的出現(xiàn)，基于大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)，阿爾法狗的學(xué)習(xí)案例。第二個(gè)基于網(wǎng)絡(luò)的群體智能已經(jīng)開(kāi)始萌芽，包括眾包，包括其他通過(guò)網(wǎng)絡(luò)上面的每個(gè)個(gè)體的智能集合起來(lái)的群體智能也是今后對(duì)整個(gè)人工智能往前推進(jìn)一個(gè)重要的方向。

另外，人機(jī)混合智能，有一些方法機(jī)器人做得很好，有的方面人做得更好，怎么樣結(jié)合在一起，混合起來(lái)，使得這個(gè)智能的水平更高也是有一些端倪，另外就是跨媒體的智能，以前的人工智能就是單一媒體的智能，圖像就是做圖像，視頻就是做視頻，語(yǔ)音就是做語(yǔ)音，跨媒體智能就是跟人一樣，人就是看著，聽(tīng)著，說(shuō)著，摸著，所有的通道用起來(lái)，然后在腦子里面形成完整的圖像，形成一個(gè)完整的結(jié)論，現(xiàn)在我們的人工智能還不行，我們希望能夠在跨媒體推理上面也能夠做得更好一些。

另外，無(wú)人系統(tǒng)，無(wú)人機(jī)，無(wú)人車，無(wú)人駕駛，無(wú)人系統(tǒng)，無(wú)人智能，所以這樣的一些核心技術(shù)構(gòu)造成中國(guó)下一代人工智能最核心的東西，我們所說(shuō)整個(gè)中國(guó)下一代的人工智能當(dāng)時(shí)工程院提交給高層的報(bào)告我們叫做2.0，最后國(guó)務(wù)院常務(wù)會(huì)議和政治局會(huì)議上面，你說(shuō)2.0，1.0是什么，認(rèn)為2.0的說(shuō)法有問(wèn)題。不是普世很容易接受，領(lǐng)導(dǎo)建議改為新一代，我們的計(jì)劃是新一代的人工智能。

這個(gè)非常清晰，這個(gè)計(jì)劃到底做什么，底下有一些支撐技術(shù)，包括安全評(píng)測(cè)，技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，法律法規(guī)，另外還有對(duì)社會(huì)的一些綜合影響，包括就業(yè)等等的綜合影響，這些是一些支撐。5個(gè)黃色是核心集成包括大數(shù)據(jù)智能，跨媒體智能，群體智能，混合增強(qiáng)智能，自住無(wú)人系統(tǒng)。國(guó)家這個(gè)事情工程院的報(bào)告提交上去以后，國(guó)家高層做了決策之后國(guó)務(wù)院印發(fā)新一代人工智能的通知。去年11月份科技部召開(kāi)了重大科技項(xiàng)目啟動(dòng)會(huì)，這個(gè)啟動(dòng)會(huì)當(dāng)時(shí)科技部的領(lǐng)導(dǎo)都出席，當(dāng)時(shí)作為參與和將來(lái)作為主要的技術(shù)支撐的新一代人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟參與這個(gè)會(huì)議。

最新的動(dòng)態(tài)是科技部已經(jīng)正式發(fā)布了第一批新一代人工智能重大項(xiàng)目的申報(bào)指南，現(xiàn)在已經(jīng)開(kāi)始在申報(bào)，在12月份左右截至，這里面今年會(huì)投入8.7億支持一些項(xiàng)目，大家有興趣可以去科技部的網(wǎng)站查細(xì)節(jié)。

為了支撐這個(gè)東西，我剛才提到我們?cè)诳萍疾康闹笇?dǎo)下，專門成立了一個(gè)人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟，這個(gè)聯(lián)盟現(xiàn)在我是理事會(huì)，潘云鶴院士作為我們專家委員會(huì)的主任，還有其他委員會(huì)的專家，目前已經(jīng)有200多名成員。

現(xiàn)在聯(lián)盟就是做開(kāi)源平臺(tái)，開(kāi)源平臺(tái)很重要，現(xiàn)在有一些開(kāi)源框架，很多企業(yè)都在開(kāi)放他們的開(kāi)放平臺(tái)，人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)的開(kāi)放框架，這個(gè)框架好不好，都是挺好的，但是我們不能沒(méi)有自己的東西，當(dāng)然國(guó)內(nèi)有一些企業(yè)也是在開(kāi)放，但是開(kāi)放的力度或者說(shuō)對(duì)用戶的吸引程度，相對(duì)這些國(guó)外的企業(yè)相比起來(lái)差一點(diǎn)，我們覺(jué)得從聯(lián)盟的角度希望把大家組織起來(lái)，把大家的力量組織起來(lái)，最后形成一個(gè)比較統(tǒng)一的資源互補(bǔ)的開(kāi)放的平臺(tái)，這個(gè)聯(lián)盟做的最重要的事情。

為了做這個(gè)事情，今年的春天我們當(dāng)時(shí)在深圳專門開(kāi)了聯(lián)盟啟動(dòng)儀式上面開(kāi)放啟智開(kāi)源平臺(tái)，這是完全用開(kāi)源的形式做的工作，現(xiàn)在這個(gè)事情在按部就班徒步的推進(jìn)。上面的軟件部分由大家來(lái)貢獻(xiàn)，底下由深圳的實(shí)驗(yàn)室來(lái)支持硬件的行為，我們所有的主流的不管是國(guó)內(nèi)還是國(guó)外的開(kāi)源平臺(tái)都支持，我們會(huì)形成一個(gè)對(duì)產(chǎn)業(yè)扶持，應(yīng)用的扶持更好的平臺(tái)。這需要花一些時(shí)間慢慢做成這樣。

現(xiàn)在有200多名會(huì)員，這個(gè)會(huì)員目前仍然在征集當(dāng)中，加入這個(gè)聯(lián)盟對(duì)于整個(gè)人工智能的發(fā)展或多或少會(huì)有貢獻(xiàn)，或多或少會(huì)獲益，如果我們?cè)谧钠髽I(yè)如果誰(shuí)對(duì)這個(gè)人工智能發(fā)展有興趣的話，也歡迎大家參加這個(gè)聯(lián)盟，我們聯(lián)盟的副秘書(shū)長(zhǎng)也在，大家可以找他。

總結(jié)一下，人工智能的發(fā)展到現(xiàn)在三起兩落，本身是一個(gè)螺旋發(fā)展，每次落再起來(lái)的時(shí)候往前提升一步，現(xiàn)在從這個(gè)領(lǐng)域，包括計(jì)算機(jī)科學(xué)，包括電子學(xué)，包括自動(dòng)化，這幾個(gè)領(lǐng)域的科學(xué)家輪番出場(chǎng)，各表演多少年，今后到底哪個(gè)成為主流，其實(shí)，從應(yīng)用上面來(lái)說(shuō)，現(xiàn)在基于電子學(xué)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的東西會(huì)第一。未來(lái)的人工智能，強(qiáng)人工智能有期待一些算法和理論出現(xiàn)，這些理論和方法，有可能跟自適應(yīng)和凈化和基于概率模型的機(jī)器學(xué)習(xí)和小數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)的關(guān)聯(lián)更密切一些，到底哪個(gè)會(huì)成功我們要密切關(guān)注。

中國(guó)下一代的人工智能在機(jī)器學(xué)習(xí)的新算法上面給了更多的布局，我們希望在機(jī)器學(xué)習(xí)新算法方法有更多的進(jìn)步，今后的路很長(zhǎng)，作為產(chǎn)業(yè)技術(shù)聯(lián)盟我們會(huì)在整個(gè)國(guó)家的新一代人工智能的活動(dòng)當(dāng)中起到應(yīng)有的作用希望大家持續(xù)的關(guān)心和關(guān)注，另外我們廣電這個(gè)領(lǐng)域因?yàn)槭切旅襟w，里面需要人工智能的地方非常多，希望大家多提出問(wèn)題，我們聯(lián)盟愿意配合我們這個(gè)領(lǐng)域把人工智能的工作在中國(guó)落地工作做好。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的中国工程院院士高文ICTC演讲《国家新一代人工智能发展规划》的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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