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人工智能论坛：让生活更美好 AI forum becomes a spotlight in Wuzhen: i3h.cn/4776

二维码2017-12-05 15:06

Artificial intelligence forum becomes a spotlight in Wuzhen
the fourth World Internet Conference, also known as the Wuzhen Summit, in Wuzhen, East China's Zhejiang province, Dec 4, 2017.

人工智能论坛成为乌镇第四届世界互联网大会的热点

2017-12-03【图文直播】人工智能：让生活更美好
名单.cn MingDan.cn 参会嘉宾
陈肇雄工业和信息化部副部长
莱因哈特·肖勒国际电信联盟标准局副局长
张钹中国科学院院士
约翰·爱德华·霍普克罗夫特康奈尔大学教授、图灵奖得主
陆益民中国联合网络通信有限公司总经理
李彦宏百度创始人、董事长兼首席执行官
罗思民IBM资深全球副总裁
雷军小米公司创始人、董事长兼CEO
石峰脸谱公司全球副总裁
陈因工业和信息化部科技司司长
斯蒂芬·伊巴拉奇国际电信联盟人工智能造福人类峰会创始人
王海峰百度公司副总裁、AI技术平台体系（AIG）总负责人
汉斯·乌思克尔特欧洲科学院院士
托菲·萨利巴PrivacyShell和TODA集团CEO
余承东华为消费者业务CEO
赵峰海尔集团副总裁
汤道生腾讯集团高级执行副总裁
王小川搜狗公司CEO
王志勤中国信息通信研究院副院长
托马斯·维甘德德国弗朗霍夫赫兹研究所执行主任
伊拉克利·伯瑞兹联合国跨区域犯罪和司法研究所高级顾问
胡郁科大讯飞轮值总裁
曲越川京东集团副总裁
梁海燕FoundersX基金创始合伙人
王育林金山云CEO
徐立商汤科技联合创始人兼CEO
姚颂深鉴科技CEO
杨铭地平线副总裁
徐强运满满副总裁
王海波网库集团创始人兼董事长

Lei Jun, founder, chairman and CEO of Xiaomi (front, second from right), and Li Yanhong, co-founder, chairman and CEO of Baidu Inc (front, second from left), communicate at a forum on AI during the fourth World Internet Conference, also known as the Wuzhen Summit, in Wuzhen, East China's Zhejiang province, Dec 4, 2017. [Photo by Zou Hong/China Daily]
The fourth World Internet Conference's forum on artificial intelligence has become a spotlight in Wuzhen, East China's Zhejiang province, Dec 4, 2017.
With a theme of "Artificial Intelligence: Smarter World, Better Life", the forum aims at establishing a communicating platform for global AI industry leaders to showcase cutting-edge technologies, share industrial experiences, explore potential cooperation opportunities, and contribute wisdom to promote technological and industrial development.
The forum is co-organized by China's Ministry of Industry and Information Technology and the International Telecommunication Union.

Participants communicate before the forum with the theme "Artificial Intelligence: Smarter World, Better Life" at the fourth World Internet Conference, also known as the Wuzhen Summit, in Wuzhen, East China's Zhejiang province, Dec 4, 2017. [Photo by Zou Hong/China Daily]

Zhang Bo, a fellow of the Chinese Academy of Sciences, delivers a speech at a forum on AI

Participants have a panel discussion on technology and industry of AI

Tom Rosamilia, senior vice-president of IBM Corporation, delivers a speech at a forum on AI

Lei Jun , founder, chairman and CEO of Xiaomi, is invited to deliver a speech at a forum on AI

Li Yanhong, co-founder, chairman and CEO of Baidu Inc, delivers a speech at a forum on AI

Yu Chengdong (center), CEO of Huawei's Consumer Business Group, shares his views at a forum on AI
2017-12-04 Source: chinadaily.com.cn

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[Photo by Zou Hong/China Daily] Artificial intelligence forum becomes a spotlight in Wuzhen
http://www.wuzhenwic.org/2017-12/04/c_116676.htm
017-12-03【图文直播】人工智能：让生活更美好

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2017-12-05 15:17 0人喜欢

　工业和信息化部科技司司长陈因：尊敬的各位领导、各位来宾、女士们，先生们：大家早上好！本次人工智能论坛是由工业和信息化部和国际电信联盟共同主办，我是工业和信息化部科技司陈因，首先请允许我代表大会对各位远道而来的嘉宾、朋友们表示热烈的欢迎！ [2017-12-04 08:59:25]

　　陈因：下面我先介绍一下出席本次论坛的领导和嘉宾，请大家一并鼓掌欢迎，他们是：工业和信息化部副部长陈肇雄先生；浙江省人大常委会副主任毛光烈先生；国际电信联盟标准局副局长莱茵哈特·肖勒先生；中国科学院院士张钹先生，中国科学院外籍院士、图灵奖得主约翰·爱德华·霍普克罗夫特先生，欧洲科学院院士乌思克尔特先生，中国联合网络通信有限公司总经理陆益民先生，百度公司董事长李彦宏先生，IBM资深全球副总裁罗思民先生，小米公司董事长雷军先生，脸谱公司全球副总裁石峰，请大家鼓掌欢迎！ [2017-12-04 09:00:12]

　　陈因：参加本次论坛的还有来自全球的多位人工智能顶级专家学者、产业领袖人物和政府部门代表，欢迎各位的光临。首先，让我们以热烈的掌声欢迎工业和信息化部副部长陈肇雄先生致辞！[2017-12-04 09:01:51]

　　工业和信息化部副部长陈肇雄：尊敬的各位来宾，女士们，先生们，大家好！欢迎大家参加由工业和信息化部与国际电信联盟共同举办的人工智能论坛。今天，来自海内外社会各界的朋友齐聚这座美丽的古镇，共商人工智能发展大计。在此，我谨代表工业和信息化部，对各位远道而来的嘉宾表示诚挚的欢迎，向长期致力于推动人工智能发展的各位朋友表示由衷的敬意！ [2017-12-04 09:03:33]

　　陈肇雄：借此机会，我讲三个方面的内容与大家交流：一、创新驱动，全球人工智能发展迈入新阶段。当前，新一轮科技革命和产业变革孕育兴起，大数据的积聚、理论算法的革新、计算能力的提升及网络设施的演进，驱动人工智能发展进入新阶段，智能化成为技术和产业发展的重要方向。与此同时，人工智能正逐渐发展为新的通用技术，加快与经济社会各领域渗透融合，带动技术进步、推动产业升级、助力经济转型，促进社会进步。加快人工智能技术产业发展，已成为大家的普遍共识和共同选择。 [2017-12-04 09:04:16]

　　陈肇雄：政府层面，各国积极加强战略引导与前瞻部署，相继发布国家层面的战略性规划文件。产业层面，跨国巨头加快产业和市场布局，加大人工智能技术的研发以及合作并购；初创企业不断涌现，向自动驾驶、音视频识别、智慧医疗等细分领域逐步渗透。在可见的未来，人工智能产品和服务将逐步走进千家万户，不断满足人民日益增长的美好生活需要，智能网联汽车将改变交通形态，使得出行更为低碳、高效、安全；医疗影像辅助诊断系统将改变基层医技人员匮乏的现状，辅助医生改进治疗方案；服务机器人将为老人和儿童提供更多的帮助和更高质量的生活。 [2017-12-04 09:05:27]

　　陈肇雄：二、稳步推进，中国人工智能产业加速发展。中国高度重视人工智能等新一代信息技术发展，作出了系列的战略部署。工业和信息化部把握技术与产业发展趋势，积极推动人工智能与实体经济融合发展。在顶层设计方面，出台了智能硬件、智能制造等重点领域的专项行动计划。在机器人、信息产业、软件和信息技术服务业等规划中做了专门的部署。在支持创新方面，发挥企业主体作用，积极鼓励融合创新，支持智能语音、自然语言理解等人工智能领域关键技术研发及产业化，筑牢人工智能产业基础。在产业生态方面，开展了智能制造试点示范、车联网示范区建设等工作，组建中国人工智能产业发展联盟、智能语音产业联盟等。 [2017-12-04 09:06:11]

　　陈肇雄：近期，正在组织编制促进新一代人工智能产业发展的行动规划，着力培育智能化产品，夯实核心基础能力，完善公共支撑服务体系，推动产业发展。近年来，中国人工智能发展取得了长足的进步，企业积极性和活跃度显著提升，部分领域取得了重大突破，产业初步形成了从基础支撑、核心技术到上层应用的完整产业链条。以企业为主体，产学研各界围绕前沿技术进行全面攻关，图像识别、语音识别、无人驾驶等应用技术进展迅速，智能网联汽车、机器人、无人机、智能家居等领域形成了大量特色鲜明的应用案例。 [2017-12-04 09:07:23]

　　陈肇雄：三、面向未来，共建人工智能发展良好环境。当前人工智能正处于难得的发展机遇期，也面陪着诸多风险和挑战，迫切需要国际社会团结协作、共同应对，携手打造规范有序、互动合作、安全健康的国际人工智能发展新秩序。 [2017-12-04 09:08:19]

　　陈肇雄：在此，我提三点建议：一是加强产业合作。产业化是人工智能发展的关键着力点。工业和信息化部将携手国家互联网信息办公室、国际电信联盟（ITU)等国际国内机构，与企业、科研院所一起，共同推动人工智能产业的发展与合作。我们鼓励中国企业与各国企业多领域、多角度多模式开展合作，推动人工智能与实体经济，特别是制造业的深度融合，推动人工智能产业国际化发展：实现优势互补、合作共赢。 [2017-12-04 09:09:11]

　　陈肇雄：二是加强创新合作。创新是人工智能发展的核心驱动力。希望各国同行加强在人工智能核心技术、共性技术上的交流与合作，共同推动新技术、新产品、新业态发展。我们鼓励和支持国内外相关科研院所、企业和行业协会加强对接，在人工智能技术研发和产业化、知识产权等方面广泛开展交流与合作。我们欢迎跨国公司、国外机构等在华设立人工智能研发机构，在共促中国人工智能产业发展的同时共享创新红利。 [2017-12-04 09:10:11]

　　陈肇雄：三是加强安全合作。安全是人工智能发展的根本前提。要处理好安全和发展的关系。努力构建安全有序、风险可控的良好局面，我们要与各国同行一道加强协作，共同维护人工智能数据安全、技术安全和应用安全，合力推进安全风险及事故数据的互通共享，增强重点应用领域产品及系统的安全防护水平，不断提升安全服务能力，保障人工智能产业安全发展。各位来宾，女士们、先生们，未来我们的生活和世界将因人工智能而改变。让我们携起手来，不断深化交流合作，共同推进人工智能持续健康发展，让人工智能更好造福全人类，让世界变得更加美好。最后，祝本次论坛取得圆满成功。谢谢大家！ [2017-12-04 09:11:26]

　　国际电信联盟标准局副局长莱茵哈特·肖勒：尊敬的副部长、女士们，先生们，非常高兴能够来参加这一次的人工智能会议，代表国际电信联盟来参加这个会议。我们国际电信联盟也是联合国的一部分，我们主要是关注通信技术和相关的电信技术，我们一直在推动我们的工作，我们非常关注在电信还有在核心领域的突破发展，所以我非常高兴来到中国，帮助中国的相关企业和科研机构推动你们在这方面的发展。还有包括互联网的接入，以及MDSL的标准。几周之前，我们也收到了一个非常重要的标准的接入，就是H265，这也是和我们的姐妹组织共同合作制定的，我们也非常感谢这个组织的主席也来到这个会议的现场。 [2017-12-04 09:12:10]

　　莱茵哈特·肖勒：ITU也帮助发展中国家来更好的开发企业和通信的技术设施，并且我们的会员是公司、政府、大学，他们也驱动了国际电信联盟的工作。我向大家介绍两个活动，几周之前我们开始了技术性的工作，主要是关于5G和机器学习，5G是非常复杂的网络系统，是基于现在的网络基础上开发的，而机器学习也会在5G的工作中扮演非常重要的作用，我们也制定了技术的报告还有包括顶层技术以及接口系统、协议、算法等等。 [2017-12-04 09:13:13]

　　莱茵哈特·肖勒：汤姆斯也是来自于德国分部的一位同事，他也会继续介绍，还有孙先生，也是这个组织的副主席，他也是来自于中国的技术协会，我们在明年的一月份在日内瓦会举行这一次的会议，希望大家积极的参与，你不需要成为国际电信联盟的成员就可以直接的参与，无论你是初创的企业还是中小型企业，还是大型的企业，还是媒体或者说政府，都欢迎各位提交技术报告给这一次会议。第二个国际电信联盟的活动就是我们今年在6月份组织了一次关于人工智能的全球峰会，一共是3天的时间，我们的目标是希望知道人工智能可以扮演什么样的作用，能够帮助我们实现可持续发展的目标。 [2017-12-04 09:14:50]

　　莱茵哈特·肖勒：我举一个我最喜欢的例子，这个会议是如何运作的。可持续发展的目标第一个目标是取消存贫困，为了消除贫困，我们必须要知道贫困的区域在哪里？我们如何去找到答案呢？可能没有那么的细微，我们可以门到门的去进行研究，这也是没有问题的。当然还有其他的方法，就是我们可以使用夜间的卫星成像的系统信息，没有电的部分也是贫困地区的一个标志；并且它的优势是我们能够知道贫困的程度。几年之前，斯坦福大学发表了一篇文章，使用了一系列的数据，关于夜晚的图像，还有包括机器的算法，现在斯坦福大学已经能够预测贫穷地区，就是根据这些数据的算法，我们能够更好的去处理夜间卫星图像的数据，这就是机器学习和人工智能能够帮助我们取得可持续发展目标的一个例子。 [2017-12-04 09:15:25]

　　莱茵哈特·肖勒：我们一共有20个联合国旗下的组织，还有联合国的秘书长，他曾经也说到对人工智能这个技术非常的感兴趣，而且他也认为联合国是一个非常好的平台，能够更好的讨论人工智能相关的议题，所以我们也会组织第二届AI会议是在5月15到16日，希望大家积极的参与我们第二届人工智能全球峰会。中国的参与对我们来说，是至关重要的。中国扮演着非常重要的作用，尤其是在国际电信联盟的工作和各项标准制定当中。中国有一个很重要的项目在2030年有一些专家认为，中国在AI和机器学习中取得了重要的突破，非常感谢各位的贡献，感谢中国对于国际电信联盟的贡献，我也坚信大家在未来能够再接再励，持续努力。在机器学习和5G方面能够作出更大的贡献，并且参与我们的第二届全球人工智能峰会。再次感谢! [2017-12-04 09:16:19]

　　陈因：谢谢国际电信联盟肖勒先生的精彩致辞，下面有请中国科学院院士张钹作演讲，大家欢迎！ [2017-12-04 09:30:06]

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2017-12-05 15:20 0人喜欢

　　中国科学院院士张钹：各位领导，各位来宾，很高兴有机会来讲一下，我今天重点围绕让人工智能使得我们的生活更美好。大家都知道，从两年前围棋程序实现了“三级跳”，在“阿尔法狗”出现之内，国内外做很多的围棋程序，基本上只能做到业余水平。为何一夜之间围棋程序能够实现“三级跳”？从业余到专业，从专业打败世界冠军，又从打败世界冠军现在远远超过世界冠军？大家做了很多的解读，其实这两头就是一个最重要的问题是思想上的转变。我们过去做围棋程序时都将它看成跟下象棋一样是一个理性分析的过程，后来发现下围棋和下象棋完全不同，下围棋是通过感性、直觉、棋感，并不是理性分析的，因此，“阿尔法狗”完全将下围棋作为模式识别问题来做，所以这个问题一下迎刃而解，如果你是一个模式识别问题，有三个因素就非常容易解决这个问题，这便是大家常说的它背后的深度学习算法，所谓人工智能算法，数据和计算机的能力充分应用上去。这就是靠数据的力量、算法的力量和计算机的能力使得围棋程序一下战胜了人类。而且大家都觉得非常奇怪，为什么围棋能够从零开始最终用36个小时达到和超过了人类的水平，这就是围棋带给我们的思考。 [2017-12-04 09:31:07]

　　张钹：利用数据，利用人工智能算法，我们可以不要任何的围棋知识，就能够做这个事情。那我们需要思考的问题是很多人对“阿尔法狗”超过人类，一方面觉得很鼓舞，另外也觉得很担忧，像下围棋对人类来讲这么困难的事情计算机可超越人类，那我们的很多工作是否会被它所代替？所以，我们下面要分析一下哪些工作是能够被计算机代替的。这里要分析一下围棋对人类来讲是非常困难的，但对计算机来讲，它不困难。 [2017-12-04 09:32:57]

　　张钹：原因在哪儿？这就是我这里列的五个条件，围棋尽管非常复杂，它是根据非常简单的规则在哪儿发展的，它是完全信息的，对下棋双方来讲，对方怎么下，我怎么下都是透明的，没有不确定性，它是一个确定性的，且是单个任务单个领域。如果符合这五个条件，计算就非常容易解决，如果我们的工作符合这五个条件，计算机就能够很容易被代替。那哪些工作是A类工作？这A类的工作是严格照章办事，就像下围棋一样按照一个完全确定的规则来做的，而且这里头的场景无变化，完全信息，确定性的，流线知识的。如果我们的工作符合这几个条件就跟下围棋一样很容易被机器所代替，这个工作大家都说过很多了。我这里举出来的这一类工作都符合下围棋的五个条件，对计算机来讲是容易的，对人类来讲可能有一定的困难，但对计算机来做是容易的，所以这一类工作肯定会不断地被机器所代替。 [2017-12-04 09:33:48]

　　张钹：当然机器还可以做人类难以做的危险的工作，这是没有问题的。刚才讲的那些工作被代替，对人类是不是威胁？实际上不威胁，因为这一类工作也是人类做不了的或是危险的。上面讲的任务都属于规范的日常事务，这种工作有一定的重复性，所以对人类来讲大多数人还是不愿意做或是不善于做的，所以这种代替对人类来讲还是受欢迎的。你用这个去训练它，猫，你要用不同背景下和不同情况下的猫去训练它，我们要成千上万个样本去训练它，它认识猫了。如果你用一个背景，从来没见过猫的给它看，它不认识。原因是它本质上没有认识什么是猫，它只是将不同的图片区分开来，这就是深度学习，所谓数据驱动本身所造成的。这就非常危险，计算机做出来的决策在人类看起来完全是错的，但你不知道它错在哪儿，这是不可解释、不可理解。所以，目前人工智能的主攻方向是往可解释可理解的人工智能方面走。 [2017-12-04 09:35:59]

　　张钹：比如说这两张图，人类一看起来，一个男一个女，它肯定认为这是两个人，但你给计算机去看的话这绝对是一个人，因为这两个人太像了，所以这里头我们要看到计算机的系统，特别是用深度和大数据学习的系统，它缺乏智能，它只是一个机器来区分不同的物体，所以我们现在的任务就是要将这种机器提升到人的智能的水平上去，这就是我们目前面临的任务，因为这个任务在决策系统中是至关重要的。模式识别系统理论错了，识别率就少一点，问题不太大，而且在模式识别系统，你将双胞胎认错了，也算一个错，将石头看成人，也算一个错，但在决策中，你把石头看成人，这在决策中就是大错。 [2017-12-04 09:36:40]

　　张钹：所以很显然，这完全是通过生数据黑箱学习的结果，数据驱动的方法就是黑箱学习，如果用生数据来进行学习，没有领域的知识，过去我们说这是一个优点，但同时带来致命的缺点，所以我们未来走向可解释人工智能，我们要将这个黑箱打开，最近我们和外国人都做了很多工作，把这个黑箱打开，问题究竟出在哪儿？根据这个问题我们加以解决，只有两条路，没有别路，向大脑学习，这是当前的脑计算。还有将知识驱动和数据驱动结合起来，不能没有知识，我们人类的智慧绝大部分产生于知识，不是产生于数据，这样建立的系统就可以很好地进行人机交互、人机合作，让我们的工作和生活更美好。谢谢大家！ [2017-12-04 09:37:54]

　　陈因：感谢张院士的精彩演讲！刚才张院士列举了一些很容易被继续取代的工作，我想论坛主持人也很容易被取代的。

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2017-12-05 15:20 0人喜欢

下面有请美国科学院院士、图灵奖得主约翰·爱德华·霍普克罗夫特先生为我们带来“深度学习技术”。 [2017-12-04 10:02:08]

　　美国康奈尔大学教授、图灵奖得主约翰·爱德华·霍普克罗夫特：非常感谢能够参加此次论坛，有这个机会跟大家谈论一下人工智能。我们其实已经经历了好几次革命，第一次是农业革命，是十万年前；当时基本上20万年以来人类是在狩猎方面有所建树，这个就是关于农业革命。之后是1700年之后的工业革命，我们就开始采用一些机械的方式，现在我们经历了信息化的革命。在我小的时候50年前，当时我们是需要电梯的操作员来进行操作的，而那些工作后来由于自动化的取代，这些工作就消失了。还有包括一些自动驾驶的车辆在飞速自发展，美国有350万的火车司机，他们就像之前的电梯操作工一样，这些会被替代。因为火车司机一天只能工作八小时，但是无人驾驶的话一天24小时都可以工作的。从洛杉矶到纽约现在只需要两天，以前是需要四到五天，会需要花费更少的时间。而且我们需要的卡车，货车也没有那么多了。 [2017-12-04 10:06:40]

　　约翰·爱德华·霍普克罗夫特：经济学家经常会说有一些工作会消失，但是还会有一些工作。我和一些人谈到，我们现在会进入到一个时代，只有25%的劳动力需要满足我们所需要的一些商品和服务。如果说这样的话，人们可以每周工作20小时，并且可以在45岁退休了。而这些工作需要正规大学的教育，如果你的职业生涯是40年的话，这样的话劳动力的规模会额外的减少20%国外。现在我们需要思考一些关键的问题，就是这个多就会发生，以及有多少百分比的人找到工作，我们需要什么样的工作呢？可能需要大学教育，以及人类和社会每个人都有基本的生存的资源。如果我们在45岁退休，接下来做什么？我们如何来举行有意义的活动。

人们说，世界只有两个国家从AI从收益，也就是中国和美国，因为其他的国家是没有基础设施的，而发展中国家在生产一些机械性的工具的时候，门槛是非常高的，而进入AI的门槛也是成本非常的高。工业革命我们是让许多的物理自动化，现在在信息中我们也能够把智力自动化。这其中重要的一件事是过去10到15年的机器学习，我们现在可以监督机器来学习，这个是非常令人振奋的技术，已经生产出很多的产品，而且其实机器也可以不停的监督在学习，包括图象识别，你进入商店的时候，这个商店就能够识别你，知道你过去买了什么东西，以及什么样的产品对你来说是有价值的。语音识别在你未来打电话给公司的时候，你不是和电台的接线员打交道了，还有自然语言处理技术。

我们看到一些电影，还有包括电影中的一些评论，有一些评论是假的，是由机器人所发的，所以说技术能够识别哪些是真的还是假的，是正面的还是负面的。政府的部门不需要像原来一样审阅这些言论了。亚马逊也开了一家杂货店，是不需要结账的，是自动的进行购物和扣款的。还有包括医疗的诊断以及助理等等，计算机能够比人类更好的诊断图像，还有包括教授也说到这一点了。这其中的驱动力就是人工智能，下面我向大家快速介绍一下深入学习。

2012年发行了一场非常深刻的变革和革命，这里是一共有120万张图片，一千个类别，大家可以看到这个内容，如果我们可以去培训这些程序的话，我们就可以知道这些程序的表现是怎么样的。到2012年的错误率是25%左右，人们希望能够提升，但是每年的进步很小。但是2012年很多公司也开始使用深度学习，并且进行了广泛的应用。

再说一下重要的发展方向，首先是压缩生存的规模，现在我们的理解是没有那么的深入的，有10亿的关口，所以我们要压缩深层网络的关口。还有一点我将集成作为激活空间，现在是在非常高度的集成空间，这上面的关口，所有的这些图像，比如说猫的图像它们是在一个低层次的副本上了，如果把这个猫的图像改变一下，可以垂直的改变方向。

快速的说一下压缩，这个是我们可以培训这个系统，让它做的非常的好，我们也可以培训一个更好的网络来分类图片，但是是不成功的，现在人们所做的就是如下的事。我们能够更好的激活这个空间，培训这些系统来进行更好的激活，而并不是简单的分类，这个就是我们能够减少网络大小的一个方法，这可能以后再大家的苹果手机上实现了。

还有当地的一个最低的标准，现在的问题是局部的这些标准，哪个是最好的？我可以向大家展示一下整体的最小值，就是最尖的部分，而现在的这些数据大家可以看到坐标图上的曲线。这就是培训数据的错误率，大家可以看到这个是广域的最小值，曲线是可以移动的。我们的上升非常的缓慢，之后在错误率急速上升，之后是形成对立网络。人们在编写计算的代码会生成真实的图片，比如说，我向电脑中输入猫，我希望电脑中就生成猫的图片，但是电脑做得不是特别的好，有一些人想了一个方法，我们可以合成一个图像的编辑器，我们把这两个合并一下就可以有图像生成器，在生成之后我们可以使用合成的图像来区分真实的图像，而人们也发现这些机器可以生成真实的图像了。所以，这就是我刚才所说的对立空间的使用领域。

比如说，从一种语言翻译到另外种语言，在两种语言中我们都有很重要的任务来做，我们可以用鉴别器来合成一个翻译器，比如说，从英文翻译成德文，我们就直接从英文的语言，通过生成器来说一些德语，并且我们能够来确定德语的一些语序措词，这个是真实的而不是合成的。之后，再从德文翻成英文，我们也可以使用三个翻译的系统。还有生动娱乐性的学习，比如说，这个系统受到培训，它能够识别猫，但是我们稍微改变一下像素，它就可以识别汽车。因为我们是在垂直的距离上改变了关于猫的副本的参数，所以说它就像一个过滤器一样能够解决问题。

现在我们是对像素做一些处理，像素和相邻像素是没有关系，但是其实我们做的研究要更加的深入，我下面再说一下另外一个领域，我们在培训这些网络的时候，我们向他们展示一千多个图片。比如说，我女儿两岁的时候，我就和他一起在沙发上看图，我向她是车、猫、狗等等。我会告诉她这个是引擎等，之后上街看到救火车，我就跟她说，她就认识了。其实和书上的救火车是不一样的，我们要知道如何就一张单一的图片来培训这个网络。

我的女儿在生命的前两年看到了上万张的图片，人们经常问我AI是否是真实的？我想回答的是在当前的状态之下，人工智能只是高纬度空间当中的模式的识别，人工智能的程序不会提取对象的一些本质功能，它只是知道这个东西是看起来什么样的，从现在开始之后的四十年我们会有另外一场革命，人工智能会很好的理解功能。至少我们的生活也会发生翻天覆地的变化，距上一次的革命更短。

在此之后，我们的另外一场革命是四年之后，如果我们培训一些网络识别一些路上的汽车，无论是客车、货车、平板车等等，我们看到这张图，它就会告诉你这个是平板车，车上有一些货物或者说其他的车型。但是如果是人类的话，可能会发现轮子上有一些马达，所以我们就知道它可能是个远程操控的车。这不仅仅是关乎人工智能，还有计算的能力，有非常多的类似于人工智能的任务，都是利用AI来进行的。现在我们所处的时代会翻天覆地的改变我们的生活，再次感谢大家的聆听。谢谢！ [2017-12-04 10:18:11]

　　陈因：谢谢霍普克罗夫特先生，下面有请中国联合网络通信有限公司总经理陆益民为我们介绍《未来网络引领智能产业生态》，大家有请！ [2017-12-04 10:19:35]

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