微软，华为等多位专家对人工智能的解读汇总

随着AlphaGo的火爆，人工智能技术对人类的影响更加凸显，但不同的机构如何利用人工智能？在3月27日下午的新智元新书发布暨智库成立大会、新智元基金启动仪式上，多位人工智能领域的专家和创业者解读了对人工智能技术趋势的认识，以及对人工智能应用的展望。
　　电子工业出版社总编辑刘九如：AlphaGo是分水岭
　　AlphaGo击败围棋世界冠军李世石，此次人机大战是人工智能技术应该的大普及，更是人工智能产业发展的重要分水岭。经过60年演绎发展的人工智能在互联网和大数据的推动下，跨过了发展的春天。
　　新智元创始人杨静：要跳出现有的层次
　　AlphaGo体现超智能时代的三个突破：
　　超越时间跨度，虚实合一的全息计算。超越个体智慧，人机合一的进化创新。超越人性局限，万物平等的自由机会。
　　如果人工智能要进入更高级的境界，必须要跳出现有的层次，了解高境界的人怎样在不同层次间进出自如，了解“直觉”如何起作用。例如，布式表示真实地存在于宏观上的整体事物之中，但微观上，在各个部分去寻找，是找不到对应物的。只要系统足够复杂，计算速度足够快，我们最终能找到跳出各种层次和怪圈的方法论。
　　中国人工智能学会理事长李德毅院士：要对AI有敬畏之心
　　从AlphaGo说开，三个问题：
　　AlphaGo程序和李世石下了五盘围棋之后还是原来的程序吗？李世石可以一步不差地复盘，AlphaGo可以吗？AlphaGo和一些臭棋篓子下棋之后，它的棋商会越来越低？
　　我们怎样看待人工智能？几个机器人在这里跳来跳去，我们需要的是这些玩具吗？不智能的人才叫做人工智能，人工智能科技工作者应该进入社会的大浪潮中，用智慧研究人工智能的产业。
　　人类几千年的文明，是人类利用工具、制造工具、发明机器的历史。事实雄辩证明了机器可以比人类更强大，一个人类比不了拖拉机，比不了汽车，比不了飞机。随着科技的进步，将来总有一天机器人会让人类更聪明，所以不用担心人工智能会把我们人类摧毁，但是我们对人工智能需要有一点敬畏之心。
　　科大讯飞高级副总裁江涛：人工智能的三大挑战
　　AlphaGo引发的关注焦点，是人工智能对人类的挑战。但AlphaGo体现机器在人类的帮助下突破了自己的极限，如同100多年前汽车的发明。这一轮人工智能的爆发，除了深度神经网络的提出，更重要的是云计算、移动互联网带来的大数据超大的运算能力。这一轮人工智能的爆发是真正的产业爆发，是能够进入千家万户。
　　一些研究机构的预测：
　　Gartner：2018年超过三百万员工要向机器人老板汇报工作。麦肯锡：45%的活动可用当前技术自动化；未来几年，CEO的20%的工作可用被自动化。德勤：认知技术成为80%时期百强企业的标配。《科学》：2045年，50%的工作会被机器替代。
　　人工智能三个典型的领域，是计算智能、感知智能和认知智能，分别正在进行人和机器的挑战。
　　计算智能：从象棋到围棋，通过蒙特卡洛书搜索和评价网络将计算压缩在有限的空间进行运算和决策。AlphaGo的胜出，标志着在规则和评价手段、目标领域确定的场景，计算机已经战胜了人类。感知智能：如无人驾驶，也涉及到一些计算智能，但核心是感知智能，需要感知外界的变化。目前，结构化环境（可预测环境，如公路）下，机器的水平正在逼近人类；非结构化环境（如沙漠、乡村土路），机器水平和人类还差得很远。认知智能：认知智能是对人类的理解、推理、学习等认知活动的模拟，基于人类自然的语言系统，形成概念上的逻辑推理。用比较传统的技术，知识图谱的技术，在相对窄的领域内可以表现的比较好，但是更宽的领域，如科大讯飞正在做的各种考试机器人，语言理解、知识表示、联想推理、自主学习等方面的挑战需要解决。
　　这些问题正在被解决，5-10年内，人类将进入智能一切的时代，机器人将像水、食物、互联网一样成为人类生活的标配。机器人产业将决定GDP全球排名。
　　
　　微软亚洲工程院院长刘震：从AI到PI（Perbasive Intelligence）
　　2016年是人工智能年，人工智能的发展得益于：
　　摩尔定律的红利大数据的东风深度学习的支撑
　　人工智能的发展的两个维度：
　　深度：更好的算法，更搞笑的软硬件解决方案广度：更多的应用领域
　　人工智能新纪元，不应该是让人工智能变成最深远的技术，而是让它消失，融入生活提供各种便利。斯坦福大学学者提出的场景智能（Perbasive Intelligence，PI），借助各种传感器和算法，形成无处不在的场景智能。不仅是能够认知场景，还要和场景能够对话，让场景理解你的愿望，实现你想做的事情。
　　挑战：
　　资源的分离：工程师、数据、问题责能的冲定义：产品和项目经理，工程师，数据科学家终端和云的平台的多样性
　　机遇：智能解决方案的双创生态系统
　　资源打包共享提供模块化的跨平台的智能功能，包括软件和硬件各取所需，各尽所能
　　面向PI打造生态系统，微软正在基于微软的数据、模型和算法抽取的视觉、语音和语言的API（牛津计划）。