李彥宏拿人工智能和原子彈相比，得出一個結論

5月26日，在貴陽舉行的2017年數博會“人工智能”高峰對話會上，百度公司創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏堅定表示，“人工智能所帶來的很多擔心我覺得也是沒有必要的。有一天電腦會不會超過人腦？有一天人類會不會被人工智能所控制？對于這些，我一直堅定地認為說不會。”

當時，世界圍棋等級分第一人柯潔正在烏鎮(zhèn)圍棋峰會上，對戰(zhàn)人工智能的巔峰之作AlphaGo，并連輸兩盤。5月27日，柯潔在不甘心的淚水中，第三次敗在了AlphaGo的手下，以總比分0比3結束了第二次人機大戰(zhàn)。

李彥宏說，“有時候我拿它（人工智能）和原子彈相比，原子彈在發(fā)明之前，人類隔幾十年就要有大的戰(zhàn)爭，原子彈發(fā)明之后，可能所有人都覺得人類的末日就快要到了。但一直到今天都沒有發(fā)生大的戰(zhàn)爭，也許因為原子彈的誕生，人類再也不會有大的戰(zhàn)爭了，因為這樣的戰(zhàn)爭會毀滅掉所有的人，人們也還是知道如何來控制的。所以人類對于人工智能技術的這種探索、開發(fā)、演進，我也是非常樂觀地認為它所帶來的影響主要是正面的影響，負面的影響則完全是可控的。”

當天的同一時間，也是在2017年數博會上，阿里巴巴集團董事局主席馬云在另一場名為 “機器智能高峰論壇”上，談到柯潔和AlphaGo的人機大戰(zhàn)時表示，中國企業(yè)搞AlphaGo這些東西沒多大意義。“下圍棋本來多有樂趣，結果機器從來不下臭棋，快樂都沒了，有啥意思？”

李彥宏則認為，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)革命當時最標志性的東西是什么？是蒸汽機，而不是煤。當然最早的蒸汽機就是誕生在煤礦，因為挖煤的時候有很多滲水，用蒸汽機來把滲水從礦井下面提上去。

雖然蒸汽機在煤礦被發(fā)明出來，但一開始蒸汽機的效率非常低下，就是因為它在煤礦邊上不缺能源，所以沒有關系，效率低下一點兒可以。我們絕大多數人并不知道蒸汽機最開始是誰發(fā)明的，我們知道瓦特，但瓦特是在蒸汽機發(fā)明九十年以后才重新發(fā)明了一個比較高效率的蒸汽機。所以，工業(yè)時代最寶貴的東西不是煤，而是蒸汽機這樣的技術革命、革新。人工智能時代最寶貴的也不是數據，而是因為數據帶來的技術上的創(chuàng)新。”

李彥宏還表示，“也許未來百度不應該被稱作一個互聯(lián)網公司，而應該被稱作一個人工智能的公司”，他覺得“互聯(lián)網公司”這個概念現(xiàn)在確實不是特別合適了，原因就是互聯(lián)網的普及程度已經非常非常高了。比如說今天我們在這兒開會，這個酒店叫凱悅酒店，我們不會說凱悅酒店是一個電力公司，雖然我們在這個酒店不管干什么都要用到電，互聯(lián)網也是一樣的，任何一個公司今天在做它的業(yè)務的時候，不管是什么業(yè)務，都要用到互聯(lián)網，所以這個時候再說百度是一個“互聯(lián)網公司”，意義確實已經不大了。

以下是李彥宏的演講實錄：

大家好。感謝楊瀾的介紹，我其實很早就看了楊瀾拍的“人工智能”宣傳片，當時我還蠻驚訝的是，楊瀾對人工智能有這么深入的了解，確實也花了很多工夫去采訪全球各個地方的人工智能方面的大拿。

其實我也是蠻受鼓舞的，因為我也對這個領域非常熱愛。以至于前兩天我們在重慶開百度的聯(lián)盟峰會，當時我有一個演講，就講到“也許未來百度不應該被稱作一個互聯(lián)網公司，而應該被稱作一個人工智能的公司”，昨天見到楊瀾她也問我為什么這么說？我當時在重慶講沒有展開為什么這么說，今天正好借這個機會講一下。

我覺得“互聯(lián)網公司”這個概念現(xiàn)在確實不是特別合適了，原因就是互聯(lián)網的普及程度已經非常非常高了。比如說今天我們在這兒開會，這個酒店叫凱悅酒店，我們不會說凱悅酒店是一個電力公司，雖然我們在這個酒店不管干什么都要用到電，互聯(lián)網也是一樣的，任何一個公司今天在做它的業(yè)務的時候，不管是什么業(yè)務，都要用到互聯(lián)網，所以這個時候再說我是一個“互聯(lián)網公司”，我覺得意義確實已經不大了。

但是為什么說我們是一個人工智能公司呢？因為人工智能現(xiàn)在才剛剛開始進入到各個領域，很多很多的技術還在飛速發(fā)展，很多應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。

包括剛才的片子里面其實也有很多的爭論，就是人工智能會不會是一個不歸路？會不會隨著技術的發(fā)展，會給大家?guī)砗芏嗖豢深A知的后果？這里我想，首先要講一下我在這方面的一個判斷，很多時候是因大家不了解所以才恐懼，很多人認為，人工智能就是讓計算機在模擬人腦的工作方法在進行工作，其實這是一個很大的誤解，而且這個誤解是非常非常普遍的，幾乎我見到的人當中我覺得有一半以上的人，都認為人工智能是仿生學，就是讓計算機來模擬人的大腦神經元是怎么工作的，怎么做出判斷的，怎么做出推理的，那我們計算機也這么去做，其實這是一個誤解。

目前我們講的Deep Neural Network，深度神經網絡，它只是一個比喻，就是和人腦的工作方式有類似之處，但其實到今天為止，我們的科學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元，計算機就更不是在模擬人腦來工作，尤其是最近幾年算法的發(fā)展都是計算機科學在搞，從來沒有借鑒人腦科學的成果，這是一個很大的誤解。

與此同時，人工智能所帶來的很多擔心我覺得也是沒有必要的。有一天電腦會不會超過人腦？有一天人類會不會被人工智能所控制？對于這些，我一直堅定地認為說不會。

過去有好多對人工智能的分類，有弱人工智能、強人工智能、超人工智能，弱人工智能就是現(xiàn)在的情況，強人工智能就是指電腦和人腦的能力是一樣的，超人工智能是電腦要超越人腦。我認為要達到強人工智能，也就是說讓電腦達到人腦的能力，還要有很長很長的時間，我不知道多長時間，也許幾十年，也許幾百年，也許永遠達不到，所以我覺得在這方面大家不用太擔心。

有時候我拿它和原子彈相比，原子彈在發(fā)明之前，人類隔幾十年就要有大的戰(zhàn)爭，原子彈發(fā)明之后，可能所有人都覺得人類的末日就快要到了。但一直到今天都沒有發(fā)生大的戰(zhàn)爭，也許因為原子彈的誕生，人類再也不會有大的戰(zhàn)爭了，因為這樣的戰(zhàn)爭會毀滅掉所有的人，人們也還是知道如何來控制的。所以人類對于人工智能技術的這種探索、開發(fā)、演進，我也是非常樂觀地認為它所帶來的影響主要是正面的影響，負面的影響則完全是可控的。

其實去年我也來了貴陽數博會，過去這一年，雖然只有一年的時間，但是人工智能的技術卻是發(fā)生了非常大的變化或者說進步是非常明顯的。比如語音識別，過去這一年它的進步就很明顯。今天我們要進行搜索的話，比如你和朋友進行聊天，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詞是哪幾個字，沒有關系，你用語音去搜索，機器就會知道你說的是哪幾個字。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，機器能達到86%、87%的正確率，過去這一年語音識別準確率已經有了飛速的提升。

圖像識別其實也是一樣的。今天大家不管是在公園里面或者是辦公室里面，看到什么植物，你想知道它叫什么，你拍張照片立刻就能識別出來這個植物的名字。

過去你用文字描述不出來一棵銀杏樹長什么樣子，圖像能很好地被計算機所理解，準確率在過去一年也有非常大的提升。還有人臉識別，過去一年準確率非常高。一年前，大多數的人臉識別場景是一對一的。比如金融場景里面你要開一個會，你把身份證遞交給它，或者你提交你的身份證號碼，他讓你遠程拍一個照片來驗證一下你是不是你。今天的人臉識別技術可以搞清楚你是誰，你不用事先告訴它說“我叫李彥宏”，它拍一下就能知道你是誰。所以現(xiàn)在變成1對N的識別，這也是最近一年比較深的進步。今天百度不是刷工卡進入門禁，而是刷臉進入門禁，幾萬人的場景它立刻就可以認出來你是誰。

最近還有一、兩個傳播比較廣的例子，就是尋人的例子。其中有一個是重慶的孩子，他在5歲左右的時候走失，后來被拐賣到了福建，經過了27年之后，我們再來比對他小時候的照片和他現(xiàn)在的照片，發(fā)現(xiàn)他確實是同一個人。當時在重慶走失的時候，記錄上他的生日和后來他身份證上登記的生日是不一樣的，姓名是不一樣的，走失時間也是不一樣的，但是最后用圖像識別的技術就可以識別出來他就是這個人。

更接近的一個例子，是有一對老夫婦帶著他們有精神障礙的孩子去北京治病，結果孩子走丟了。因為有精神障礙，孩子說不出來自己叫什么，也說不出來家在什么地方，老夫婦在北京待了八個月，一直在找他們的孩子，最近也是通過人臉識別技術順利找到了這個孩子，找到的時候他走失八個月，滿臉絡腮胡子，一般靠人臉識別很難識別出來他就是那個走失的孩子。

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行自然語言交流，人、物未來可以進行無障礙的交流。過去人發(fā)明工具之后都要重新學習一遍如何使用工具，未來人不再需要學習工具的使用方法，工具會來學習人的意圖、人的語言。比如說。我們最近和國安廣視有合作，就是電視劇里面植入了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，你看到一個女明星時說“這個演員叫什么”，它馬上告訴你這個演員叫劉濤。這些都是你不再需要學習遙控器，不再需要學習各種各樣復雜的輸入，用自然語言就可以實現(xiàn)了。所以過去一年，人工智能技術還是有非常大的提升的。

當然，這些提升其實和今天的主題“大數據”也是非常有關系的，之所以技術進步這么快，它就是依賴過去迅速積累了大量有價值的數據，再加上計算資源越來越豐富、計算成本越來越低，所以過去我們認為不可能的技術現(xiàn)在變得可能了。

那么，數據和技術、和算法到底是什么關系？其實對此也有各種各樣的討論。前段時間我和我們的一個工程師在討論的時候，他說了一句話：“數據秒殺一切算法”，就是指當你有了最好的數據時，多好的算法都打不過人。是不是這樣呢？我覺得數據確實重要，沒有數據訓練的話人工智能走不到今天。但是數據是不是根本呢？我認為數據不是根本。數據有點像新時代的能源，像燃料，而推動時代進步的還是技術、是創(chuàng)新，而不是這些資源。

我經常講，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)革命當時最標志性的東西是什么？是蒸汽機，而不是煤。當然最早的蒸汽機就是誕生在煤礦，因為挖煤的時候有很多滲水，用蒸汽機來把滲水從礦井下面提上去。雖然蒸汽機在煤礦被發(fā)明出來，但一開始蒸汽機的效率非常低下，就是因為它在煤礦邊上不缺能源，所以沒有關系，效率低下一點兒可以。我們絕大多數人并不知道蒸汽機最開始是誰發(fā)明的，我們知道瓦特，但瓦特是在蒸汽機發(fā)明九十年以后才重新發(fā)明了一個比較高效率的蒸汽機。

所以，工業(yè)時代最寶貴的東西不是煤，而是蒸汽機這樣的技術革命、革新。人工智能時代最寶貴的也不是數據，而是因為數據帶來的技術上的創(chuàng)新。

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

今天上午開幕式的嘉賓也提到了摩爾定律，它的技術能力、計算能力都是在指數增長的，可是人的思維方式大多數時候還是線性增長的。它現(xiàn)在是這個樣子，我們覺得它未來可能只是比現(xiàn)在好一點點，但其實不是的，一旦量積累到一定地步的時候，它會產生一些質的變化，并且是常人很難適應甚至無法想象的一個變化。

就好比有個傳說，說一個國王為了獎勵國際象棋的發(fā)明人，他就問你想要什么？這個發(fā)明人說，沒有關系，我就要點麥子，你能不能在象棋的格里面第一個格子放一粒，第二格放兩粒，第三格放四粒，第四個格里放八粒……這個看起來很少，但是全世界的麥子都放不滿這些象棋格子。

所以，最近我在講為什么我們要培養(yǎng)AI思維，這樣的思維方式不是我們習慣的思維方式。但技術革命會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備。

今天，像貴陽這樣在大數據領域的名聲已經樹立起來了，已經占有了這種先機，但是怎樣把真正的數據資源變成創(chuàng)新能力，這是我們貴州、貴陽需要認真思考的一個問題。過去的創(chuàng)新來源于實驗室、來源于大學，而未來的創(chuàng)新，我覺得來源于數據、來源于場景。

當我們能更好地把這些數據組織起來，把這些場景吃透，當遇到問題時思考解決問題的方式，就產生了創(chuàng)新，而這樣的創(chuàng)新又會不斷地培養(yǎng)我們的思維方式，跟得上未來科技的進步。

所以我也想借著這個機會和大家交流一下關于這方面的看法。希望貴陽在未來不僅能夠抓住大數據的機會，也抓住人工智能時代中各種各樣創(chuàng)新的機會。

謝謝！

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