雷鋒網(wǎng) AI 科技評論按：2018 年 12 月 17 日，由鵬城實驗室、新一代人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟共同舉辦的「新一代人工智能院士高峰論壇」在深圳隆重開幕。本次論壇將持續(xù)兩天，由 17 日的主論壇和 18 日的醫(yī)療專題論壇組成。其中論壇的重頭戲是院士 panel，多位院士將針對人工智能現(xiàn)狀與發(fā)展的一些疑難問題展開討論。

本篇文章為 17 日下午場院士 Panel 的完整內(nèi)容，Panel 主題為《人工智能核心技術(shù)和關(guān)鍵應(yīng)用落地研討》，參與者包括沈向洋院士、高文院士、桂衛(wèi)華院士和楊強教授，其中沈向洋院士為 Panel 主持人。

（從左至右）沈向洋院士，高文院士，桂衛(wèi)華院士，楊強教授

沈向洋：在今天的論壇開始以前，我們先請每個人介紹一下自己最近的工作，從楊強老師開始。

楊強：學(xué)術(shù)界和工業(yè)界目前都有工作在進行中，主要集中于金融領(lǐng)域。近期做的比較多的是機器學(xué)習(xí)，尤其在遷移學(xué)習(xí)這塊，同時我也特別關(guān)注隱私安全和機器學(xué)習(xí)的結(jié)合。我們在創(chuàng)建一個叫聯(lián)邦學(xué)習(xí)的技術(shù)，請了幾家企業(yè)共同參與建立一個合作模型，但彼此之間不涉及數(shù)據(jù)傳遞。我認為，人工智能領(lǐng)域的學(xué)者不應(yīng)該只關(guān)心技術(shù)，還要關(guān)心技術(shù)對社會和隱私安全方面的影響，尤其是社會現(xiàn)在對這方面的呼聲越來越大，尤其在監(jiān)管、法規(guī)方面都要有相應(yīng)的研究。

桂衛(wèi)華：我的研究主要聚焦于工業(yè)領(lǐng)域，探索如何引進人工智能技術(shù)來解決工業(yè)領(lǐng)域的問題。我上午提到了工業(yè)軟件，實際還有很多方面的工作也可以做，比如智能感知、計算機視覺等，這些技術(shù)在傳統(tǒng)工業(yè)領(lǐng)域里面的應(yīng)用都非常廣。舉個例子，之前我們有一個項目想獲取高爐內(nèi)部的形狀，大家都知道，高爐有幾千立方米，而且爐子是密閉的，溫度還很高，所以有段時間我們一直沒有找到很好的解決方案。后來我們研發(fā)出了一個叫工業(yè)內(nèi)窺鏡的工具，主要利用機器視覺的辦法，通過內(nèi)窺鏡的形式將爐子的內(nèi)部形狀給搞明白了。后來我在國際自動控制聯(lián)合會的會議上介紹這項技術(shù)，韓國浦項制鐵的一名技術(shù)人員找上了我，邀請我們前去浦項。浦項制鐵和新日鐵是世界上在煉鐵方面技術(shù)最先進的兩個公司，浦項制鐵的負責(zé)人說他們幾十年來一直沒能解決這個問題，看到我們利用智能視覺技術(shù)解決問題的成果后，他們覺得很震驚。

我想說的是，人工智能無論是感知、認知、還是視覺層面，都有很多技術(shù)可以和傳統(tǒng)工業(yè)進行結(jié)合。當(dāng)然，人工智能要想應(yīng)用在工業(yè)上，首先要突破環(huán)境帶來的技術(shù)難題，能做到這一點，人工智能在工業(yè)融合方面的道路就會越走越寬。

高文：我自己的事情其實上午都已經(jīng)說得差不多了。下午我主要想說兩點：第一，下午的幾場報告質(zhì)量很不錯，中國的人工智能發(fā)展在很大程度上與這幾場報告的關(guān)聯(lián)很大，可以說中國的人工智能已經(jīng)發(fā)展到在某些領(lǐng)域別人需要拷貝我們的階段。馬維英博士的今日頭條、顏水成的 360 殺毒產(chǎn)品和孫劍的 ResNet，都會讓我覺得國內(nèi)的人工智能研究一點都不弱。今天下午出席本次論壇的人真的很幸運，可以有這么多收獲，這是我的第一個感慨。

第二，之前有人一直在問，鵬城實驗室既然在深圳，那么大灣區(qū)怎么辦，做這些我們有哪些優(yōu)勢？大家剛剛也看到我和楊強簽了合作協(xié)議，鵬城實驗室準備和香港在人工智能方面進行合作，當(dāng)中包括在河套地區(qū)成立一個研發(fā)中心、搞活動、組織比賽等。比如楊強就準備要在澳門舉辦的世界人工智能大會上與我們聯(lián)合搞一些活動和比賽，至于其他的一些后續(xù)工作我們也會積極推進。我就補充這么兩點。

沈向洋：謝謝高老師，接下來讓我介紹下我們在微軟做的一些工作。

第一，自 27 年前成立以來，微軟研究院便一直不停在推動人工智能研發(fā)的進步，研究院最早成立的三個研究小組分別是自然語言組、語音組和計算機視覺組，多年下來取得了很多不錯的成績，在這過程中培養(yǎng)了不少的人才。

第二、大公司做人工智能，應(yīng)該要提供一個平臺讓更多的研發(fā)人員參與進來做這件事情，就像像谷歌的 TensorFlow，我們目前也在做這么一件事情。

第三、AI 數(shù)據(jù)的隱私和倫理問題，微軟為此成立一個小組，專門討論在技術(shù)研發(fā)中的相關(guān)問題，比如哪些技術(shù)是不可以研發(fā)的，哪些技術(shù)即使研發(fā)出來了，卻不一定能放出去。美國最近對這方面的討論很激烈，微軟的軟件產(chǎn)品在上市以前必需得通過安全審查、隱私審查、無障礙審查（身體有障礙的人也能使用），我覺得在未來還要設(shè)立一個 AI 隱私審查。最近有人將微軟、IBM 和曠視的人臉識別技術(shù)進行對比，結(jié)果發(fā)現(xiàn)三家公司的人臉識別技術(shù)在面對黑人用戶時，最終識別出來的效果都很差，原因不是出在算法上，而是一開始的數(shù)據(jù)源就有問題。過去大家都不覺得這是個問題，然而隨著人工智能越來越普及，這就成了一個大問題。

沈向洋：我想請教一下楊強老師，未來會如何與鵬城實驗室開展在粵港澳大灣區(qū)的科研合作？

楊強：香港從很久就開始從事人工智能研究，最近也出現(xiàn)許多讓人振奮的結(jié)果，比如剛剛對商湯的介紹，還有港大在語言研究方面的學(xué)術(shù)積累，以及香港科大也在機器翻譯領(lǐng)域做了許多開創(chuàng)性工作。然而這些工作基本上都集中在學(xué)術(shù)界，與香港本地工業(yè)界的結(jié)合并不深。

香港現(xiàn)在有兩個重要的工業(yè)，一個是金融，跟國內(nèi)的移動支付對比，香港目前還停留在傳統(tǒng)以人為本的分析；一個是生物制藥，這方面香港是能夠比肩美國的，可惜它的市場局限于本土和國外，沒有面向大陸開放，另外研制也受限于香港本土。這些限制讓我們感到很郁悶，有這么好的技術(shù)卻不能在更大范圍內(nèi)起效用。我最近來深圳的微眾進行一些金融科技方面的工作，目前正在建立一個 80 余人的人工智能團隊，主要做泛機器人方面的工作，其中包括人臉識別、語音識別和人機交互等。這些對香港來說有很好的借鑒意義，我們希望將香港的學(xué)術(shù)與國內(nèi)尤其深圳的互聯(lián)網(wǎng)基因相結(jié)合，最終起到一個很好的效用，鵬城實驗室和香港人工智能學(xué)會的合作就是一個很好的例子。

沈向洋院士

沈向洋：謝謝楊強老師。第二個問題想請教一下桂老師，中國的哪些人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)最有可能發(fā)揮頭雁效應(yīng)？比如您剛才提到和韓國企業(yè)方面的一些交流，高老師也說我們的技術(shù)如今做得越來越好。

桂衛(wèi)華：高老師對人工智能的了解比較全面，他剛才也說了，在原材料的工業(yè)領(lǐng)域，人工智能技術(shù)是可以起到起到領(lǐng)先作用的。比如我提到的智能感知的例子，智能感知在工業(yè)領(lǐng)域是很重要的，如今的智能感知從原來的物理信號檢測變成形狀/成分的綜合檢測，這個檢測就需要靠大量的人工智能技術(shù)來解決。我剛剛提到的工業(yè)內(nèi)窺鏡也是一個很好的例子，這個技術(shù)連韓國人都震驚了。我國的原材料工業(yè)領(lǐng)域從裝備技術(shù)水平來講，在國際上一直是比較先進的，如果在這個基礎(chǔ)上融入人工智能技術(shù)，我國的工業(yè)技術(shù)水平有希望起到領(lǐng)先的作用。

沈向洋：問高老師一個問題，如何將中國的數(shù)據(jù)和應(yīng)用優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為中國的技術(shù)和產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢？

高文：這個問題很難回答。確實中國的人口多、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)達，為我們帶來了大量的數(shù)據(jù)，然后中國從原來的不太發(fā)達到現(xiàn)在高速發(fā)展，轉(zhuǎn)移太快導(dǎo)致很多東西跟不上，如果按照西方那種方式重走一遍，耗費的時間太長，因此我們才要借助人工智能來提速。再者，中國獨生子女政策導(dǎo)致老齡化現(xiàn)象很嚴重，如今我們需要各種各樣針對老人的社會服務(wù)，這些也需要依靠人工智能。這些人工智能恰恰不需要基礎(chǔ)研究做得多好才能進行，只要用好現(xiàn)有的工具，把人才培養(yǎng)好，馬上就能投入使用。至于怎么把它轉(zhuǎn)化成基礎(chǔ)研究，我覺得還是有點難，談基礎(chǔ)研究還是要從對它的投入，比如對基礎(chǔ)研究人員的評估、高校的政策的角度去考慮，單靠應(yīng)用是拉不動的。

沈向洋：您的意思是說數(shù)據(jù)和應(yīng)用的優(yōu)勢可以轉(zhuǎn)化為我們的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢，但是技術(shù)和研究的優(yōu)勢還是要靠其它的方面，比如說像鵬城實驗室這樣新的研發(fā)的機構(gòu)，來起到更多的促進作用。我完全同意您的觀點。

高文院士

提問：各位院士好！就我現(xiàn)在所看到的人工智能在自然語言處理、計算機視覺甚至是機器人控制上的表現(xiàn)很多時候比人類還要好。假設(shè)經(jīng)過幾年發(fā)展，我們將視覺、自然語言處理、集群控制結(jié)合起來，成功建造出一個能聽、會說、能看，并且行動上自由靈活的機器人，這時候可以說我們已經(jīng)實現(xiàn)了人工智能嗎？

楊強：現(xiàn)在的人工智能技術(shù)基本上都是垂直發(fā)展，假設(shè)每個分支無限發(fā)展下去，能否創(chuàng)造出像人一樣有靈性的機器人呢？我覺得實現(xiàn)這種量變到質(zhì)變的過程是很難的，因為你會發(fā)每個領(lǐng)域都做細做深的話，邊界效應(yīng)會逐漸消失，也就是說后面的問題會越來越難。這里我舉個自然語言處理領(lǐng)域的例子，如果是在一個細分領(lǐng)域，比如負責(zé)掛號醫(yī)院客服，也許人工智能夠勝任得很好。但如果要創(chuàng)建的是一個可以回答任意問題的教授級別機器人，那么這個跨度就有點大了。

高文：我來接著楊教授回答。其實現(xiàn)在我們所使用的都是專用人工智能，或者說弱人工智能，它是基于具體功能來進行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的，背后做了很多工作。就像剛才孫劍提到的 ResNet，這個 152 層的網(wǎng)絡(luò)在人臉識別的使用效果上很好，可一旦用到自然語言理解領(lǐng)域結(jié)果就很難說了。換句話說，這些都是依賴于指定數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)。可我們?nèi)司瓦@么一套腦子，眼睛、耳朵都是共同同一套系統(tǒng)，所以你要靠由不同單項任務(wù)組合起來的系統(tǒng)去做成一個通用人工智能系統(tǒng)，目前看來還是有難度的。所以現(xiàn)在談通用人工智能的實現(xiàn)還有點為時過早，需要模型本身有革命性的進展才可能實現(xiàn)。

提問：各位老師下午好！我是北大和港科大電子工程系的畢業(yè)生，現(xiàn)在在海通國際工作。國外像高盛、摩根這些大行，應(yīng)該是從 10 年前開始利用人工智能賦能傳統(tǒng)投行，主要是在智能投顧、算法、交易等領(lǐng)域，而中資的金融機構(gòu)是在這幾年奮起直追，然而我個人的體會是，有時候國內(nèi)一些金融機構(gòu)比較傳統(tǒng)，然后又有諸多體制上和人才上的限制，加上資本實力也沒有美資投行那么雄厚，所以感覺往前發(fā)展還是有挺大壓力的。所以我的問題是，鵬城實驗室可以提供哪些方面的幫助，讓中資的金融機構(gòu)在人工智能領(lǐng)域趕超歐美？

楊強：西方確實已經(jīng)積累很多的人工智能應(yīng)用，然而我們也看到西方和中國乃至整個亞洲在文化上的區(qū)別，是如何影響人工智能的應(yīng)用方向的。比如西方的投資投顧往往針對的都是大機構(gòu)，而中國主要以散戶為主，所以中國面臨的是普惠的問題，就是如何讓邊遠地區(qū)大量的三四線城市以下的老百姓也能享受到金融服務(wù)。如今只要現(xiàn)在利用好互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)，再結(jié)合人工智能技術(shù)，我們就能做出一個非常強大的普惠金融場景。舉個例子，只要將人臉識別、語音識別、邏輯檢測、電話合身等一系列 AI 技術(shù)結(jié)合起來，我們就能做出一個強大的 KYC 系統(tǒng)，7×24 小時在服務(wù)器上運行來服務(wù)廣大群眾。這個場景是微眾銀行正在做的，他們有上億的用戶，每天都在接受這種服務(wù)，比方說一個人要開戶，為了反欺詐的目的你會要求人證合一，這種場景在世界上獨一無二的。換句話說，文化的不同，市場構(gòu)成的不同，人工智能的應(yīng)用方向也會有所不同。

高文：我再補充一句，因為問的是鵬城實驗室如何進行布局，目前實驗室做的事情可以分為兩種：一種是院士工作室，院士可以根據(jù)個人的興趣進行布局，針對一些問題做研究。比如沈向洋院士的布局就包括人工智能在金融科技方面的應(yīng)用，他還專門從哈佛請來一名教授。第二種是可信計算中心，該中心會針對金融問題做一些支撐，那個還需要花一些時間籌備。

提問：感謝在座各位，當(dāng)今華人領(lǐng)域最杰出的專家報告讓我受益良多。我的問題是，一個坐滿了人的自動駕駛汽車在高速行駛，假設(shè)在行駛過程中碰到一個行人，如果此時剎車，車里的人會有危險，如果不剎車，行人就有危險。如果我是車商，我就會想保證車里人員的安全；如果我是政府單位，就要想保證行人的安全。同樣的情況體現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)上，是否誰給的錢多，就可以讓相應(yīng)的東西彈出來？

沈向洋：我嘗試回答你的問題。你問的是一個典型的人工智能領(lǐng)域的道德問題。我把你剛剛描述的場景稍微簡化一下，比如一輛自動駕駛汽車發(fā)生了交通事故，你只能選擇要么轉(zhuǎn)左邊撞倒一個老人，要么轉(zhuǎn)右邊撞到一個小孩。事后警察了解你的情況后，也很同情你，因為他想萬一發(fā)生在自己身上，他也不知道該如何做選擇?？扇斯ぶ悄苁菦]有這種顧慮的，因為它的決策是毫秒級的，所以你到底要設(shè)定讓它轉(zhuǎn)左還是轉(zhuǎn)右？這是一個難題。

我覺得這些問題需要通過立法的方式解決。目前國際上已經(jīng)有國家開始意識到這個問題，特別是德國，它的政府規(guī)定有幾種情況是我們可以決定的，比如說轉(zhuǎn)左邊撞的是人，轉(zhuǎn)右邊撞的是動物，那就轉(zhuǎn)右邊。即便如此，這個建議還是遭到許多動物保護主義者的批評。無論如何，這說明大家已經(jīng)開始在關(guān)注類似的問題。我覺得到不僅僅是業(yè)界和工業(yè)界，整個社會和政府都要一起來面對類似的問題。包括你提到的廣告彈出問題，實際上是需要被政府所監(jiān)管的，特別它涉及到隱私方面的東西，在這方面歐洲走在所有地區(qū)的前面，比如它們就出臺了 GDPR。雖然已經(jīng)意識到了問題，但技術(shù)永遠是沖在最前面的，隨之就會帶來一些問題，出現(xiàn)問題后政府才會開始設(shè)立條例，接著才會有立法，這是有一個天然的滯后關(guān)系在里頭的。無論如何，這個問題需要大家一起面對才有可能獲得圓滿解決。

提問：我有兩個問題。第一是能否請幾位講講腦科學(xué)最前沿的一些研究成果？第二是我發(fā)現(xiàn)比失去數(shù)據(jù)隱私更重要的是失去自由意志，因為許多學(xué)界和業(yè)界的研究都在發(fā)揮最前沿的科技來說服人們買垃圾，能不能請沈老師講一下如何讓業(yè)界和學(xué)界的研究重視自由意志的問題？

楊強：我個人對腦科學(xué)沒有研究，但一直想學(xué)。你剛剛說的問題其實不需要動用到腦科學(xué)，博弈論就能給解決。比如在博弈論里有一個匪徒算法，源自強化學(xué)習(xí)和博弈論的結(jié)合，可以有效保證用戶搜索結(jié)果的廣度與深度。換句話說，它既可以包含你已有的搜索歷史，比方說推薦、點擊行為歷史，又能兼顧到你未來可能出現(xiàn)行為的模型效果，這個對應(yīng)的是推薦的廣度。我們?nèi)藶檫@是很有用的推薦算法，我們最近也在研究它。

沈向洋：我完全同意楊老師講的，那我就回應(yīng)一下關(guān)于自我意識的問題。當(dāng)算法越來越強大后，我們會發(fā)現(xiàn)一個人基本上就活在自己愿意接觸的世界里。意識到這個問題后，大家也在嘗試著對產(chǎn)品進行改進，比如微軟的 bing 搜索引擎，當(dāng)你檢索出來一條新聞，我們會幫你多列幾個不同維度或者不同視角的內(nèi)容，不會讓你天天只看到自己愿意看的東西。關(guān)于你提到腦科學(xué)的事情，我一直覺得它太有道理了，也建議每一個人工智能的從業(yè)者想想如何將 AI 與腦科學(xué)相結(jié)合。我曾經(jīng)說過，做 AI 的人應(yīng)該要解決這個三個群體的問題：兒童自閉癥、中年抑郁癥和老年癡呆癥，它們實際上都跟人腦的問題相結(jié)合的。我們目前最大的問題是對人腦了解得太少，腦科學(xué)目前還處在非常初期的階段。當(dāng)我和我的學(xué)生講腦科學(xué)要解決這三大群體的問題，一個學(xué)生對我說還有第四大群體的問題，叫青年狂躁癥。

最后，感謝楊老師、桂老師和高老師參與這個環(huán)節(jié)，也謝謝大家的參與。

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