2018世界人工智能大会，傅盛、桑德霍姆等嘉宾共话AI应用的边界与未来

9月18日，2018世界人工智能大会腾讯分论坛上，一场关于AI的头脑风暴正在上演。AI的下一个引爆点将会出现在哪个行业？AI技术的发展究竟到了哪个阶段，AI技术又该如何落地？我们距离强AI还有多远？这些问题统统在论坛圆桌上被提出和探讨。

参与对话的嘉宾包括腾讯开放平台副总经理、众创空间总经理王兰，腾讯AI Lab AI+医疗专家姚建华博士，“德州扑克AI之父”、卡内基梅隆大学计算机系教授托马斯·桑德霍姆，猎豹移动董事长兼CEO傅盛，来也联合创始人兼CEO汪冠春，以及云脑科技创始人兼CEO张本宇。

图：王兰、姚建华、托马斯·桑德霍姆、傅盛、汪冠春、张本宇(左起)参加圆桌论坛

AI的下一个引爆点将出现在哪些领域？

随着机器学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理等方向的AI技术研究走向深入，AI在各行业的应用落地也越来越广泛。那么，未来哪一个行业和领域的应用，最有可能激发出AI的下一个引爆点？对于王兰在对话一开始抛出的这一问题，嘉宾们分别从不同角度，表达了自己的观点。

猎豹移动董事长兼CEO傅盛认为，语音和视觉识别带来了一次交互的革命，使得设备能够主动去感知人的意图，这是在历史上没有过的，未来它会带来机器人行业的大爆发。

来也是做智能助理的公司，其联合创始人兼CEO汪冠春认为，新一波的AI浪潮的一大显著特点是可以更好地理解知识，所以在未来，重复性比较高的知识性工作，就很有可能被机器人替代，成为下一个价值点。

云脑科技目前聚焦于开发面向行业的AI平台，解决行业客户使用AI的各种痛点，其创始人兼CEO张本宇认为，智能决策将是下一个AI能够创造出很大价值的点。在未来，有很多现在人做不好的事情，而不仅仅是人不愿意做的事情，会被AI所代替或改进。

而从技术研究方面，未来AI可能出现的最大的突破又会是什么？姚建华博士认为，现在AI技术在有监督的学习上已经做的很好了，下一个突破应该是我们如何利用一些没有标注的数据，进行无监督的学习，这样可以让机器自主地学习，让AI技术应用到更广泛的范围。

托马斯·桑德霍姆则认为，未来AI技术的突破将在两个领域存在非常多的机会，一个是战略决策，另一领域是推理。而过去的四、五年当中，机器学习领域已经有很多的应用，但是现在其技术还没有实现100%完备。

AI技术如何落地？

在整个AI发展进程中，如何看待AI技术与应用的关系，是长久存在的一个课题。傅盛认为，技术突破固然重要，但是AI技术其实是一波又一波的大突破，当技术达到一个阶段之后，要怎么把这些技术变成产品，就变得很重要。例如今天的语音识别、视觉识别、翻译等应用，就已经到了一个产品化的阶段。此外，傅盛还提出，我们应该避免将技术“科幻化”，而是需要从产品思维方面进行讨论，所谓人机协作，人只是把很多重复的工作交给人工智能，再去与它协同，并进行训练，而非把人工智能考虑成一个不需要人干涉的东西。

张本宇认为，在不同的阶段，不同的决策上，我们会关注技术与应用的不同方面。对于企业来说，如何让已经成熟或者快要成熟的技术，迅速落地到场景，形成产品化、规模化非常重要。但同时，也需要稍微往前一步，看下一步AI技术的突破点在哪里，或者有哪些跨场景的AI场景需要解决，比如数据的隐私安全，模型的可解释性等。

就AI技术研究与应用发展的现状来看，各位嘉宾一致认同的一点是，目前和感知相关的AI技术相对来说已经比较成熟，而和认知和决策相关的技术，则相对还落后于行业场景需求。

汪冠春表示，来也作为一家致力于认知和决策AI技术应用的企业，虽然能感受到今天技术和现实之间的差距，但仍然对未来非常乐观。因为今天认知与决策AI的基础技术，比如深度学习、强化学习、迁移学习，其实已并非全新的研究方向。而且相比从前，客服、销售等场景需要的知识图谱、知识库数据也都已经存在。所以对于创业公司来说，最重要的就是找到那些还相对封闭的场景，把它和还没有那么完美、成熟的算法结合到一起，产生很好的效果。

AI在医疗领域的应用方面，同样存在着AI的认知与决策技术方面的探索空间。姚建华博士提到，在医疗领域的应用中，感知相关的技术，例如在影像的识别、筛查上，已经可以通过AI训练，得到接近医生的水平。但是在结果预测方面，目前AI技术还面临着信息不完全的问题。

我们距离“强AI”还有多远？

在众多关于人工智能的讨论中，强人工智能一直都是一个热度很高的话题。很多人相信，强人工智能是人工智能的终极形态，它类似于人类的大脑智能，可以自主学习和理解世界，并且其进步速度也会远远快于人类。另一方面，关于强人工智能对人类的影响，也是众说纷纭。本次论坛的最后，王兰就“我们距离‘强AI’还有多远”这一问题，向各位人工智能领域的专家与企业家寻求回答。

托马斯·桑德霍姆认为，我们有没有强AI，取决于如何去定义它。AI只是一个工具，我们需要的是利用这一工具，去针对具体的问题寻求解决方案。未来我们需要的不是去做一个取代人类的工具，而是为人类所用的工具，所以强AI本身并不是我们的目标。

在张本宇看来，对强AI没有一个像图灵测试那样公认定义的标准。但是强AI会不会到来，我们其实是没办法预测的。

汪冠春则认为，如果把强AI定义成像人一样学习，跟世界交互的话，目前AI发展的速度其实还赶不上人类儿童的成长速度。但是，今天可以看到的是，目前AI的解决方案越来越人性化，在某些特定点上，已经可以做到接近人甚至超出人的水平。未来在客服、销售、助教、医助、律师助理，甚至投资顾问等领域中，这些角色会被AI一点点替代，所以AI解决方案会变得更加个性化和人性化。

姚建华博士从技术角度分析认为，AI技术的共享是一个关键。腾讯这样的大公司自己本身拥有很强的AI实力，但只有把AI能力与中小企业和传统行业分享，才能真正把技术运用到实际场景，真正让AI无所不在。例如现在腾讯AI加速器也在助力中小企业，一起促进AI的发展。

傅盛则站在哲学的角度表示，认为别的东西不能超越人，是一种人类自我中心论。而从科学角度来说，今天的神经网络的算法模式是否能够超越人的生命尚无定论。但在我们目前已经看到的现实领域中，脑机交互技术其实就是被AI武装起来的人类的大脑，可能会是比人更强的智能，在我们看得到的未来，这种形式可能会很快出现。