网站开发设,wordpress溢价,WordPress微信一键登录,wordpress搬家中文图片来源#xff1a;微软丹棱街5号丹棱君有话说#xff1a;这是一场解析了 AI 前世今生及未来应用图景的演讲#xff0c;一场经济学家与科学家的问答#xff0c;将会对撞出怎样的思想火花#xff1f;6月13日#xff0c;微软全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席兼微软亚洲研… 来源微软丹棱街5号丹棱君有话说这是一场解析了 AI 前世今生及未来应用图景的演讲一场经济学家与科学家的问答将会对撞出怎样的思想火花6月13日微软全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席兼微软亚洲研究院院长洪小文应清华大学国家金融研究院院长、国际货币基金组织IMF前副总裁朱民之邀相约清华论道解惑。未来已来人工智能与人类智慧将如何携手共创未来2019年6月13日可容纳千名听众的清华大学大礼堂座无虚席。“未来已来全球领袖论天下”系列讲座再度开讲。“未来已来全球领袖论天下”系列讲座由清华大学五道口金融学院、清华大学国家金融研究院、清华大学研究生会联合主办邀约国际著名的经济金融学界、产业界、政商界、文化界的领军人物从不同角度、不同层面阐述和展望世界发展前沿趋势。微软全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席兼微软亚洲研究院院长洪小文应清华大学国家金融研究院院长、国际货币基金组织IMF前副总裁朱民之邀担任本次讲座的主讲人。现场洪小文针对“智能简史及数字化转型的未来”的主题进行了剖析与阐释并围绕人工智能的发展现状、未来方向及潜在影响等话题与朱民院长及与会听众展开了多轮问答互动。洪小文博士—— 洪小文观点摘要 ——人类对 AI 的态度既期待又怕受伤害这张图是1950年1月23日《时代周刊》的封面。文章里有这样一段话“对于拥有‘超人’力量的机器现代人已经习以为常诞生拥有‘超人’脑力的机器仍然让人们感到恐惧。‘超人’的设计者们否认他们正在创造人类智力的竞争对手。” 1950年AI 尚无定义全世界的计算机不超过10台却已经有人担心科学研究将造出比人类更聪明的机器。人们并不害怕飞机、汽车等机械但却在 AI 还没有影子的时候就感到戒惧这代表了多数人对智能的态度——既期待又怕受伤害。而人们对 AI 的这种双重态度至今可谓一以贯之。这也反应了为什么 AI 会受到这么多的关注以及为什么有关 AI 的种种讨论会出现很多迥异的观点。AI 处于“半认知阶段”我把智能的发展用一个金字塔来展示从底层到塔尖可分为计算和记忆力、感知、认知、创造力、智慧五个层次。自下而上越来越复杂越来越接近人类。当下AI 的发展处于认知层次包含理解、洞察、推理、计划与决策等能力。至于认知能力的进化动力则主要来自于一个反馈闭环。这一闭环依赖于传感器与执行器两大部分表现为通过传感器将物理世界的数据传输至系统系统对相关数据进行分析后经人机协同人工智能和人类智慧AIHI制定决策并反馈给执行器再由执行器在物理世界实施决策。在这个闭环中AI 肩负着最重要的分析与决策任务。以物联网IoT为例。在万物互联的世界最简单的架构就是传感器执行器。前者收集数据后者执行决策。水利部门或环保机构希望对某条河流的水质状况进行监督与管控以往都是人工定期取水样再在实验室里用仪器分析数据今后则可以通过联网的传感器实时侦测水质再用执行器来远程控制排放污水的开关。微软 AI 技术与解决方案已被蒂森克虏伯等多元化工业集团广泛应用。过去蒂森克虏伯针对其电梯系统的故障检测、分析及维修往往需要几天甚至几周的时间而现在只需在电梯内预装传感器随时采集速度、噪音、温度、湿度等数据即可由系统进行异常分析及问题归类这使得产品故障的发现、判断、解决乃至预防等全流程变得极其简单并以更低的成本实现了更高的执行效率。很显然同样的系统可以被应用到许多“传统领域”比如汽车保养比如健康守护。黑盒与白盒左脑与右脑如何界定人工智能与人类智慧的边界针对这一问题借“黑盒”与“白盒”认知的概念可以很形象的解释。目前 AI 的工作大多依托于黑盒模式它是基于大数据来识别推理可以解决“是什么”却不能解决“为什么”的问题并且不同的黑盒系统之间无法完成因果推理。而人类认知更多是白盒推理能够进行因果分析从而举一反三、以简制繁还可在不同白盒系统之间实现认知与推理。“人工智能与人类智慧的关系相当于人类左右脑的关系”——脑神经科学家的实验表明人左右脑可以分别归纳为以下特征左脑主要与逻辑、顺序、分析、数字化、理性、模式认知等相关右脑则是与直觉、随机、综合、主观和创造性等相关。人们用右脑进行创作左脑进行计算、求证。具备超强计算和存储记忆功能的机器或可成为人类“最强左脑”。数字孪生镜像中的未来向物理世界持续深入渗透的数字化与智能化技术将塑造出怎样的未来虚拟与实体深度融合与镜像映射正在推动“数字孪生”概念的落实。“所谓数字孪生简单理解的话就是物理世界的任何存在无论人或者物都有一个数字孪生兄弟。”——数字孪生至少有两大作用一是预测就像蒂森克虏伯的电梯系统以物理方式存在的电梯不知道自己将要出故障但数字化方式存在的它却知晓一切并会及时推动保养和维修工作。这样的模式可以推及至工业制造的许多领域。二是模拟与仿真。就像无人车、无人机在正式商用之前必须在仿真世界镜像场景里模拟运行几万小时甚至更久才能不断发现不足、改进产品。小到产品和服务的打磨大到公司政策的推演都可以经由数字孪生的模拟与仿真特性获得很多实验性探索成果。注“数字孪生”实质上是一个学习系统其数据和知识来自于历史记录、传感器、人类专家、同类系统以及所依存的计算环境等等。它基于IoT、人工智能、机器学习、软件分析等技术为物理实体创建了可成长的数字化拟真模型随着实体对象的变化而更新自身状态。AI 驱动的数字化转型洪小文表示人工智能的发展将促进人类生活的彻底数字化从文字、数据库、交易、信息知识再到物联网、数字孪生等方面都有所体现。对于意欲主动拥抱未来的企业而言数字化转型尤为重要其基础是以人工智能的强大算法、海量数据以及大规模的计算三个因素组成的人工智能平台。企业可以利用智能系统进行运营优化、产品升级、沟通客户、赋能员工四大转型是企业获得新的产品服务和商业模式优化决策提高生产力。—— 大咖问答节选 ——洪小文博士右与朱民博士左对谈人类的奇妙创造力是从哪里来的朱民AI 技术当前可以处理 Correlation相关性、Not causality非因果关系的问题进化到可处理 Correlation相关性和 Causality因果关系的阶段有可能吗洪小文有可能。但我觉得要经历很漫长的路。朱民可能的途径是什么AI 从黑箱到白箱的迁移过程可能会怎样发生洪小文其实目前 AI 工作的黑箱已经能帮助人们做一些白箱的因果关系分析与推导。当然我们讨论的是能不能让机器全自动地去演绎因果关系我认为必然还会有所进步有所突破的但能否突破到100%的全自动演绎我不敢说。我觉得人和机器最终还是有差别的、各有所长的。今天的 AI 大部分依托于大数据而人类智慧则大部分依托于小数据甚至于零数据。爱因斯坦在1916年基于广义相对论预言了引力波的存在整整100年后后辈科学家LIGO 合作组才借助最新最顶尖的科技勉强监测到引力波存在的信号实证。所以爱因斯坦是如何在低科技水平的100多年前在几乎零数据的状况下做出准确预测的几年前有一部剧情传记电影叫《知无涯者》The Man Who Knew Infinity根据上世纪亚洲著名数学家斯里尼瓦瑟·拉马努金的生平改编。他没有受过正规的高等教育却总能以天才的直觉导出公式和理论而不喜作证明。不到33岁他便英年早逝留下了大量未经验证的公式引发了后世许多数学家的跟进研究而且他的理论常常被验证为正确的。人类的这种奇妙的创造力从何而来我们自己都没有研究透。未来已来。但未来是否可知朱民未来是可知还是不可知洪小文未来也可知也不可知。朱民经济学家回答问题的方式被你这位科学家用了。可知与不可知这个事情有点麻烦该怎么解释呢洪小文比尔·盖茨有个说法。他说人通常对于短期的事情过分乐观但是对于长期的事情又过分悲观。就像对 AI 何时能发展到有智慧的程度很多人觉得可能几年就能做到了。朱民这句话很精彩。你觉得我们现在对 AI 过分乐观吗洪小文肯定有人是过分乐观了。像你说的“奇点”就代表了这样的倾向。当然再过五百年或许……探索未知是人的宿命。“不知道”本身是件好事。朱民就是说我们对 AI 潜在的未来还看得不够清楚。洪小文对我个人的看法是我真的觉得人类可能永远也无法做到某些事情像某些终极的发明又或是人类往何处去。当我们变成全知全能的存在或许很多人就会认为人生很没意思。也就是说探索未知本来就是人的……朱民人的宿命。洪小文对。假设万一我们最后发现人类只是某些外星人做的一个实验。我相信会有不少人变得悲观。朱民你相信吗人类是外星人的实验品洪小文我不知道——不知道本身是一种好事。朱民我曾经和一群世界级天文学家讨论过这个问题。洪小文有结论吗朱民大部分相信这是有可能的。洪小文我也觉得有可能但仍然不能证明。朱民不能证明。洪小文所以还是不知道。机器的“智慧”与“善恶”朱民可能是我们的悟性不够还不知道。你是一位真正的科学家相信悟性融合了中国的智慧和科学的方式。所以我想问的是AI 通过技术和数据的演化会不断地逼近人的智慧这是可能的洪小文有可能。朱民黑箱有可能走向白箱洪小文有可能。朱民但是这个路很长、很曲折这个路怎么走、什么时候走到白箱会不会走到奇点你表示怀疑洪小文我觉得基本上不太可能。倘若出现了奇点也就意味着我们做出了一样东西它可以自己去解问题或者自己想出新的算法。而且它也不会累它就可以把全世界的问题都解了。这样的话我觉得人活着的意义可能减少了一大半人类探讨未知至少科学家在探讨未知假如说有台机器能帮你全部解完了……朱民这是一个哲学问题。洪小文对。朱民这真的是智慧。另外倘若机器在和人交流中能够把人的一些不良言行分辨、分析、储存、记忆并且变成它的言行这种情况怎么看洪小文我认为 AI 的表现终归还是取决于人。举个例子菜刀对绝大部分的正常人来说是很有用的工具可以用它切菜再做一桌佳肴给大家吃。也有极个别坏人拿菜刀来伤人但这能说是菜刀的错吗HIAI未来之路朱民未来大数据和小数据的结合、计算和悟性的结合这条路该怎么走洪小文到底未来 AI 是会向“更接近人”的方向走还是向“与人类协同”的方向走我个人更相信后者。朱民你的意思是说左脑交给机器右脑的留给人。洪小文是的。然后我们会发现左脑要用大数据因为它要分析。右脑则偏向直觉可以依托于小数据或零数据。所以归根结底还是人在解决问题。人为什么聪明因为我们可以以简制繁机器是以繁制繁。下棋就是个很好的例子。人在下棋的时候总是希望归纳出一些规则套路再用提炼出的规则套路去应对棋局变化这就是以简制繁的方式。机器不一样——也难怪今天机器下棋会所向无敌因为它总是以繁制繁棋枰上的所有变化都推演无遗这种玩法是人做不到的我们记不了这么多信息。所以以繁制繁我们赢不了机器但以简制繁就可以。所谓“吾道一以贯之”。朱民以简治繁是左脑还是右脑洪小文右脑。我觉得以简制繁和以繁制繁是互补的因为世界上很多东西不见得可以以简治繁物理学家也没有找到一个统一的理论。朱民左脑和右脑在人的身体上可以沟通和交流。洪小文对。朱民但是在 AI 方面呢洪小文HIAI。朱民无论 AI 多聪明科学家还是需要的。洪小文是的还是需要各行各业的专家。—— 嘉宾信息 ——洪小文微软全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席兼微软亚洲研究院院长 洪小文于1995年加入微软公司。2004年他加入微软亚洲研究院并担任副院长2007年升任微软亚洲研究院院长。在他的领导下微软亚洲研究院层出不穷的创新成果对微软公司乃至产业界和学术界都产生了深远影响。除了在国际顶级学术会议如 ACM 和 IEEE获得诸多论文奖在学术界/产业界竞赛如 ImageNet 计算机视觉识别挑战赛和 COCO 图像及视频挑战赛也斩获冠军。微软亚洲研究院的技术还被国际标准机构所采用如 MPEG4IETF 和 ITU/ ISO。洪小文是电气电子工程师学会院士微软杰出首席科学家和国际公认的语音识别专家他曾为微软的 SAPI 和语音引擎技术做出了突出贡献。洪小文毕业于台湾大学获电机工程学士学位之后在卡内基梅隆大学深造先后获得计算机硕士及博士学位。 朱民清华大学国家金融研究院院长、IMF前副总裁朱民博士目前任清华大学国家金融研究院院长也是世界经济论坛董事会执行董事。朱民博士于2011年7月至2016年7月担任国际货币基金组织副总裁。此前他曾担任中国人民银行副行长和中国银行副行长。他曾在世界银行工作并在约翰﹒霍普金斯大学和复旦大学讲授经济学。未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能互联网和脑科学交叉研究机构。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市云脑研究计划构建互联网城市云脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。  如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”