李彥宏演講：我們需要培養(yǎng)AI思維

人工智能時(shí)代最寶貴的不是數(shù)據(jù)，而是數(shù)據(jù)帶來的技術(shù)創(chuàng)新。人類并不會(huì)被人工智能所控制，但需要培養(yǎng)AI思維，及早為未來的可能性做準(zhǔn)備。

未來百度是一個(gè)人工智能公司

我覺得“互聯(lián)網(wǎng)公司”這個(gè)概念現(xiàn)在確實(shí)不是特別合適了，原因就是互聯(lián)網(wǎng)的普及程度已經(jīng)非常非常高了。比如說今天我們在這兒開會(huì)，這個(gè)酒店叫凱悅酒店，我們不會(huì)說凱悅酒店是一個(gè)電力公司，雖然我們在這個(gè)酒店不管干什么都要用到電?；ヂ?lián)網(wǎng)也是一樣的。任何一個(gè)公司今天在做它的業(yè)務(wù)的時(shí)候，不管是什么業(yè)務(wù)，都要用到互聯(lián)網(wǎng)，所以這個(gè)時(shí)候再說我是一個(gè)“互聯(lián)網(wǎng)公司”，我覺得意義確實(shí)已經(jīng)不大了。

但是，為什么說我們是一個(gè)人工智能公司呢？因?yàn)槿斯ぶ悄墁F(xiàn)在才剛剛開始進(jìn)入到各個(gè)領(lǐng)域，很多很多的技術(shù)還在飛速發(fā)展，很多應(yīng)用還沒有獲得足夠多的重視。所以，我們現(xiàn)在更多的，希望給大家講人工智能帶來了哪些新的可能性。

人工智能就是讓計(jì)算機(jī)模擬人腦？

很多人認(rèn)為，人工智能就是讓計(jì)算機(jī)在模擬人腦的工作方法進(jìn)行工作，其實(shí)這是一個(gè)很大的誤解。而且這個(gè)誤解是非常非常普遍的，幾乎我見到的人當(dāng)中我覺得有一半以上的人，都認(rèn)為人工智能是仿生學(xué)，就是讓計(jì)算機(jī)來模擬人的大腦神經(jīng)元是怎么工作的，怎么做出判斷的，怎么做出推理的，那我們計(jì)算機(jī)也這么去做。其實(shí)，這是一個(gè)誤解。

目前我們講的Deep Neural Network，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它只是一個(gè)比喻，就是和人腦的工作方式有類似之處。但其實(shí)到今天為止，我們的科學(xué)并沒有搞明白人腦是怎么工作的。我們只是大概知道人腦有神經(jīng)元。計(jì)算機(jī)就更不是在模擬人腦來工作，尤其是最近幾年算法的發(fā)展，都是計(jì)算機(jī)科學(xué)在搞，從來沒有借鑒人腦科學(xué)的成果。

人工智能技術(shù)發(fā)展神速

過去這一年，雖然只有一年的時(shí)間，但是人工智能的技術(shù)卻是發(fā)生了非常大的變化，或者說進(jìn)步是非常明顯的。比如語音識別，過去這一年它的進(jìn)步就很明顯。

今天我們要進(jìn)行搜索的話，比如你和朋友進(jìn)行聊天，他說了一些詞或者說了什么事情你不是很清楚，你甚至不知道他說的那個(gè)詞是哪幾個(gè)字，沒有關(guān)系，你用語音去搜索，機(jī)器就會(huì)知道你說的是哪幾個(gè)字。按照我們的評測，人類對于搜索詞的聽力、識別能力大概只有82%的正確率，機(jī)器能達(dá)到86%、87%的正確率。過去這一年，語音識別準(zhǔn)確率已經(jīng)有了飛速的提升。

過去我們覺得在搜索這些場景中可以使用自然語言，未來其他電器都可以進(jìn)行自然語言交流，人、物未來可以進(jìn)行無障礙的交流。過去，人發(fā)明工具之后都要重新學(xué)習(xí)一遍如何使用工具；未來人不再需要學(xué)習(xí)工具的使用方法，工具會(huì)來學(xué)習(xí)人的意圖、人的語言。

比如說。我們最近和國安廣視有合作，就是電視機(jī)里面植入了Duer OS操作系統(tǒng)，它就可以聽懂人話。你在看浙江衛(wèi)視說“切換到江蘇衛(wèi)視”它就給你切換了，你看到一個(gè)女明星時(shí)說“這個(gè)演員叫什么”，它馬上告訴你這個(gè)演員叫劉濤。這些都使你不再需要學(xué)習(xí)遙控器，不再需要學(xué)習(xí)各種各樣復(fù)雜的輸入，用自然語言就可以實(shí)現(xiàn)了。

最寶貴的是數(shù)據(jù)帶來的技術(shù)創(chuàng)新

我覺得數(shù)據(jù)確實(shí)重要，沒有數(shù)據(jù)訓(xùn)練的話，人工智能走不到今天。但是數(shù)據(jù)是不是根本呢？我認(rèn)為數(shù)據(jù)不是根本。數(shù)據(jù)有點(diǎn)像新時(shí)代的能源，像燃料，而推動(dòng)時(shí)代進(jìn)步的還是技術(shù)、是創(chuàng)新，而不是這些資源。

人工智能這一次革命是堪比工業(yè)革命的。我們回想一下，工業(yè)革命當(dāng)時(shí)最標(biāo)志性的東西是什么？是蒸汽機(jī)，而不是煤。當(dāng)然最早的蒸汽機(jī)就是誕生在煤礦，因?yàn)橥诿旱臅r(shí)候有很多滲水，用蒸汽機(jī)來把滲水從礦井下面提上去。我們絕大多數(shù)人并不知道蒸汽機(jī)最開始是誰發(fā)明的。我們知道瓦特，但瓦特是在蒸汽機(jī)發(fā)明九十年以后才重新發(fā)明了一個(gè)比較高效率的蒸汽機(jī)。

所以，工業(yè)時(shí)代最寶貴的東西不是煤，而是蒸汽機(jī)這樣的技術(shù)革命、革新。人工智能時(shí)代最寶貴的也不是數(shù)據(jù)，而是因?yàn)閿?shù)據(jù)帶來的技術(shù)上的創(chuàng)新。

我們需要培養(yǎng)AI思維

在過去一年，就有這么多的創(chuàng)新，有大幅度的提升，連我在這個(gè)領(lǐng)域中的人都要覺得要改變心態(tài)，適應(yīng)這種環(huán)境、適應(yīng)各種各樣的可能性。我有時(shí)候就在想，技術(shù)其實(shí)是在成指數(shù)的增長。

今天上午開幕式的嘉賓也提到了摩爾定律，它的技術(shù)能力、計(jì)算能力都是在指數(shù)增長的，可是人的思維方式大多數(shù)時(shí)候還是線性增長的。它現(xiàn)在是這個(gè)樣子，我們覺得它未來可能只是比現(xiàn)在好一點(diǎn)點(diǎn)。但其實(shí)不是的，一旦量積累到一定地步的時(shí)候，它會(huì)產(chǎn)生一些質(zhì)的變化，并且是常人很難適應(yīng)甚至無法想象的一個(gè)變化。

最近我在想為什么我們要培養(yǎng)AI思維？這樣的思維方式不是我們習(xí)慣的思維方式。但技術(shù)革命會(huì)帶來不斷的新的可能性，是我們過去沒有想到的。我們需要及早地為未來的可能性去做準(zhǔn)備。

過去的創(chuàng)新來源于實(shí)驗(yàn)室、來源于大學(xué)。而未來的創(chuàng)新，我覺得來源于數(shù)據(jù)、來源于場景。當(dāng)我們能更好地把這些數(shù)據(jù)組織起來，把這些場景吃透，當(dāng)遇到問題時(shí)思考解決問題的方式，就產(chǎn)生了創(chuàng)新。而這樣的創(chuàng)新，又會(huì)不斷地培養(yǎng)我們的思維方式，跟得上未來科技的進(jìn)步。endprint