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迄今为止，宇宙的寿命是138亿年，地球是40亿年，而从猿进化到人，我们用了300多万年的时间。而机器人用了多长时间呢？1940年以来，从“人工智能之父”图灵开始，大批的科学家们就在不停地考虑，在数字宇宙当中，是不是可以真正产生人工智能和生命。
人工智能自1956年被命名开始，到现在，仅仅经过了60多年的发展历程。与人类智慧相比，可以说只是一瞬间的事情。并且，这一过程也并不是一帆风顺的，它经历了三个大的发展浪潮。中国非常幸运地赶上了第二次和第三次。
人工智能的第二次浪潮发生在上世纪的八九十年代。当时，中国的“863计划”启动，科大讯飞的前身——中国科学技术大学语音研究评测实验室在这一契机之下，成为了国家863项目之一，为中国培育出了一批研究人员和相关技术成果。
人工智能的第三次浪潮是21世纪前十年的事。当世界再一次进入到一个新的产业化浪潮之中，中国又非常幸运地积累了有关互联网、移动互联网、云计算和大数据的产业基础，这也恰恰是科大讯飞所需要的。所以说，如今，在人工智能领域争霸的基本上都是中美两国的企业。包括科大讯飞在内，都是在1999年，也就是第二次浪潮和第三次浪潮之间的低谷成立并发展起来的。尽管与人类历史相比，人工智能是非常短暂的，但是对人能智能的研究却是非常长周期的科技创新方向，它需要十年磨一剑，需要我们具有“板凳能坐十年冷”的精神，然后才能在原始的核心技术系统创新的基因和工程能力方面实现厚积薄发。
人工智能与机器自主决策并无关联
最近五六年，随着人工智能从尖端科研领域逐渐走进人们的视野，社会上对它的讨论也多了起来。有人说，如果做得不好，人工智能将会毁灭人类。但是我的观点是，现在我们研究所谓的人工智能，其实只是对工业界而言的。在工程层面上讲，这也是为工业界所推崇的方向。原因是什么呢？因为它能够解决实际的任务。但是，在真正研究人工智能理论、数学和概率的专家看来，我们所研究的深度神经网络和大数据并不是机器学习的最好方法。这种基于工程研究的深度神经网络算法和机器意识，或者说能够让机器产生自主决策的思路并无关联。所以，从这一点上讲，我们不用担心人工智能会毁灭人类。
但是仍然有很多人对此抱有疑问。他们会说，人工智能已经打败了人类最顶级的棋手，那么随着它的发展，将来，我们所有工作是不是终将被人工智能所取代？人类会不会成为无用的存在呢？这就要看人工智能所擅长的领域是什么，以及它在哪些方面能够替代人类技能。过去几年，科大讯飞一直提倡的是，我们应该把人工智能由强到弱、将人类智慧由弱到强地分解为很多不同的方面，并且从不同的角度去谈论人工智能。
比如，我们知道，机器从发明的第一天开始就特别擅长运算，所以，对于很多信息完全公开的任务，机器在运算智能上拥有绝对的优势。但是，人和动物所拥有的智能，比如在感知智能和运动智能方面，机器和机器人与人类的差距还相当大。尤其是对于人类来说，我们在认知智能方面要远远高于动物，所以能够理解语言，能够学习知识，能够进行逻辑推理。AlphaGo虽然可以战胜李世石九段，但是它无法理解人类的情感和理念。所以在这一点上，机器更无法与人类匹敌。
因此，科大讯飞认为，当前人工智能急需突破的是恰恰是人类区别于动物的最本质的智能，即认知智能。简单地说，就是从感知的能听会说到认知的会理解、会思考。像教师、医生等等职业，是要通过大量的读书、学习，基于对文字的理解，基于逻辑思维的加工才能实现对专业能力的掌握。如果让人工智能也拥有这样的能力，就必须依赖于机器认知智能的进步。目前，科大讯飞对“超脑”技术的研究就是基于这样的方向。
人工智能对产品的改造
目前，中国的机器在感知智能和认知智能方面已经取得了一些不错的成果。在国际最高水平的语音合成大赛上，中国的人工智能系统已经连续12年处于国际最领先的水平。我们可以让机器说英文，还可以用奥巴马的嗓音来说中文。在英文的语音识别大赛上，科大讯飞有三个语音识别指标获得了第一名的成绩。更重要的是，在研究和工程领域，我们都运用了大量的深度神经网络学习技术。这是我们在国际上一些最新的进展。但是，掌握这些技术并不代表着我们就知道如何在各种场景之下，用最正确的去使用人工智能。
所以，很多人会问，人工智能到底会在哪些方面改变我们的生活呢？有人会说，人工智能可以帮助我们驾驶汽车，可以帮助我们照顾小孩，等等。如果把它高度抽象起来，我觉得无外乎两个方面：
第一个方面，我们都知道，生活中有大量的产品和服务。人工智能第一个作用就是用它特有的方法改变这些产品和服务本身。比如说汽车，我们可以让它更聪明、更懂我们，从而实现自动驾驶；我们可以让手机理解我们的意思，能够看懂我们的表情，等等。所以，不管是一针、一物，还是各种各样的产品本身，人工智能都可以让它们很自然地与我们进行交互，让产品更懂人。人工智能通过自我学习的方法，在很大程度上改变了产品和服务的生产过程，从而改变了整个世界。同时，因为在产品和服务的生产过程中，人工智能能够利用其本身学习专家系统的能力，替换掉大量的行业专家或有经验的工人，并在这些行业中不断生产出具有人工智能性能的产品和服务。
第二个方面，人工智能率先将产品模式定义为“交互”而非“操作”。在工业革命时期，人类是通过学习的方法来适应机器的，但是在人工智能时代，这种模式被颠倒了过来。机器可以自动学习人类的习惯，比如原来我们需要学习打字技术，要学习如何使用鼠标，但慢慢地我们会发现，人类只要通过触摸就可以让机器理解我们的意思，并像我们所需要的那样去执行。 语音与视觉的交互
有一个非常有意思的事情。通常认为，人类80%的信息来源是通过眼睛获取的，那么，计算机视觉对人类而言是不是更为重要呢？在这一点上，我的观点恰恰相反。我认为，视觉识别还远远达不到语音识别的重要程度。为什么这么说呢？不知道大家注意到没有，目前的智能设备都有一个大的显示屏，显示屏中有各种各样图形。人类拥有非常强大的图形语义理解能力，所以，人类能够识别出任何一个图形所表达的语义，能够快速地理解机器通过显示屏呈现出来的图片的含义。但是反过来，人却没有显示屏。所以说，就算机器拥有非常强大的图形理解能力，但人类却不是通过跳舞或者绘画的方式与机器进行交互的。人类的信息不会通过图形来传递，因此，让机器通过识别人脑中的图像来理解人类，这似乎不太现实。
我们可以看到，语音不仅充斥在车载、家居、运动产品或者服务的过程之中，在很多领域，它都越来越多地成为了输入、搜索和交互的重要介质。在这个过程中，AIUI作为能够提供语音识别的云计算平台，实现了一种全新的与人自然交互的方式。目前，它的开发者超过了40万人，每天有超过12亿台设备与其连接，能够提供40多亿次（每天）的服务。
但是反过来看，因为机器已经在语音识别方面接近了能听懂人类语言的水平，所以以强或者弱的视觉代表语音进行交互，将成为未来五到十年机器和人类最主要的交互方式。
因材施教和大数据识别
那么，如何利用人工智能机器的学习方法改变我们的各个行业呢？我认为，目前各个行业中最稀缺的资源就是专家人才。因此，从上世纪八九十年代开始，人类就在为改变专家系统而努力，但是受限于当时的技术，一直未能取得实质性的突破。而人工智能发展至今，我们又能做些什么呢？
举例来说。首先是在教育的过程中，我们希望每个小孩都能有他专属的私人教师。这个教师能够根据孩子的特点、知识的结构，给他布置非常针对性的作业，从而使这个学生能够得到非常快的提高。但是在现实生活中，老师在课堂上要同时面对整个班的学生，他无法一对一的，有针对性地施教。而当前的人工智能已经能够实现自动布置针对性的作业，自动批改作业和自动辅导了。我们在全国百强校里面的50多所学校进行了实验，在每个年级中选择一两个成绩中等的班级，在学期之初，尝试开展了人工智能的数学和英语教学。到学期结束，这两个班的数学和英语成绩已经跑到了全年级的前列。因材施教在人工智能的帮助下得到了提升。
这样的技术也可以用于医疗行业或者是智慧城市的建设中。比如，在医疗领域，一个真正能够读懂胸片中有肺癌指征的行业“大牛”在全国是屈指可数的。这些医生所读过的片子，所积累的经验是很难传授给一些年轻医生的，但人工智能系统却已经做到了。在全国最高水平的Luna数据库上，我们的识别准确率已经达到了90%以上。8月份，全国第一所人工智能医院已经在安徽开张，未来，所有联网的片子都会被送到这家医院进行识别。
中美两国的巅峰对决
综上，我们似乎可以得出结论，就是机器究竟更擅长哪些方面的任务呢？在信息完全公开的情况下，机器用它的运算智能、感知智能、运动智能和认知智能，可以取得比人类更大的成就。但是，对于一些需要人的原创性的、需要灵感和审美情趣的、需要从0到1的事情，在机器尚没有发展出自我意识之前，离我们人类还有非常非常大的差距。
因此，就人工智能的研究机构而言，我们的目标其实非常简单，就是让机器去学习专家的一些知识和能力，然后替代每一个行业中比较枯燥、比较繁重的那部分工作，进而让广大的医生、教师可以把更多精力放在原创性的，从0到1的任务中，放到提高人类素质等方面的事务上去。从这一点上看，中国其实已经慢慢具备了这样的优势。我们的教育和医疗为什么会处于世界领先的水平？因为我们不仅仅有科学技术的积累，有互联网、移动互联网、云计算和大数据的产业基础，同时还具备巨大的市场和实验场。对各行业而言也是如此。所以，通过中、美的对比能够看出，美国人尽管仍然拥有更多的原创优势，但是中国在创新应用方面也毫不逊色。
所以在这里我想再次强调，现在我们讲的人工智能，既不是科学家的理论，也不是数理学家的概率论，而是在技术实力上，中美两国之间的比拼。这也是未来人工智能领域的巅峰对决，而中国企业是支撑中国夺取先机的强力支撑。
我有信心，中国一定能够用人工智能改变世界，并在这样的竞争中笑到最后。科大讯飞愿意和更多的合作伙伴一道完成这个伟大的事业。
