“‘AI+’时代来了吗？”分论坛聚焦人工智能发展：人工智能，路在何方？

　　“‘AI+’时代来了吗？”分论坛聚焦人工智能发展：

　　人工智能，路在何方？

　　记者 周晓梦

3月27日，“‘AI+’时代来了吗？”分论坛上，中外嘉宾共话AI新未来。记者 宋国强 摄

　　AlphaGo大战著名围棋选手柯洁、人脸识别和无人商店出现……近年来，一则则关于AI（人工智能）的热点新闻频繁刷爆朋友圈，让人不禁想问：AI的春天是否已来临？

　　27日上午，在博鳌亚洲论坛2019年年会“‘AI+’时代来了吗？”分论坛上，来自人工智能领域的科学家、行业企业代表、媒体代表围绕人工智能的应用前景等话题，进行了深入交流和探讨。

　　AI在“翻红”？

　　人工智能已不是第一次成为热门。

　　“1962年春天，我上了AI课程，从接触AI到现在60多年了，直到今天也没有人对AI到底可以解决哪一类的问题有任何具体的定义。”在分论坛上，现代密码学之父、图灵奖得主、斯坦福加密实验室（Cryptic Labs）首席科学家惠特菲尔德·迪菲回忆称。

　　就像如今刮起的AI之风，60多年前，人们对人工智能同样给予了关注目光。

　　1956年，美国达特茅斯学院，一群年轻学者在此开了一场名为“达特茅斯夏季人工智能”的研究会议。这是一次头脑风暴式的讨论会，这群年轻学者讨论的是当时计算机尚未解决，甚至尚未开展研究的问题，包括人工智能、自然语言处理和神经网络等。

　　惠特菲尔德·迪菲虽没有参与那场讨论会，但他对AI几十年浮沉发展有着强烈的对比感受。“现在人们对人工智能怀有很大的热情，觉得它可以做非常复杂的事情，可以解决非常复杂的场景，这是以前从来没有想到过的。”惠特菲尔德·迪菲说。

　　人工智能似乎在“翻红”。从“AI之冬”到“热门话题”，论坛上嘉宾谈论AI的过去，但更聚焦于AI的未来。

　　“AI话题现在很热，就像是好莱坞电影描述的一样，颇具戏剧性。但是我们今天要谈的是现实，而不是故事。现在谁在使用AI，整个行业怎么办，AI伦理怎么办？”在现场，奇点网络公司（SingularityNet）执行董事吉娜·史密斯对AI应用和发展抛出了一连串的问题。

　　AI如何落地？

　　本轮人工智能的热度空前，技术基础也远较此前厚实。但是，回到“落地”这个老难题，本轮人工智能还会重蹈历史的覆辙吗？

　　“AI的未来要实现两个突破。第一是理论上的突破，第二是应用的突破。”对AI的未来之路，小i机器人创始人、董事长袁辉给出了两个观点。

　　在袁辉看来，过去60多年AI应用之所以失败，原因之一在于它并没有给人们的生活带来真正的益处。现在各行各业都在尝试AI应用。“随着算力算法不断突破，我们可以看到AI会更深融入我们的生活，不断产生价值。”袁辉说。

　　伴随技术能力的改善，AI已经成为算法的重要部分。“像百度仍旧扎根于算法和应用，但如果想把AI变成应用，必须有一整套的产业链提供支撑。”百度副总裁尹世明说，比如要有云计算的能力加上边缘计算的能力，有端到端的基础设备的改变，在现实中为硬件贴上数据标签。他还提出，百度认为把A（人工智能）、B（大数据）、C（云计算）结合起来，就可以把AI从理想变成现实。

　　而对于AI和人类之间的伦理问题，惠特菲尔德·迪菲直言，虽然目前尚无证据令人相信计算机是否真的在思考，但它却比任何其他事物都更接近于人类的思考模式。

　　“现阶段人工智能的伦理规则是人类制定的，就好像是人类养的一个孩子，18年后这个孩子是给你一个温暖的拥抱，还是用一把刀对着你，这是人类自己决定的。”袁辉说。

　　AI应用的界限在哪？

　　在场嘉宾探讨的另一大焦点，是关于人工智能的商用价值、大规模商用的实现。

　　专注于生物制药和医疗产业的阿斯利康公司，已然嗅到AI辅助医疗的可能。“实现AI辅助医疗，一要做到了解生物学上的细胞基因排序和工作方式；二是通过AI技术来订制个性化的药品；三是通过数据医生可以正确掌握患者信息，更加高效地治疗病人。”该公司董事长雷夫·约翰森说，但他同时提到另一个概念——“脏数据”。

　　雷夫·约翰森指出，对于AI来说，数据是“脏数据”，没有得到过清洗和整理，还没有人找出办法去整理AI用到的数据，我们必须要清洗“脏数据”，才能应用这些数据。

　　来自威盛集团的董事长兼首席执行官陈文琦进一步扩谈了该话题，“‘脏数据’和隐私管控问题，是一直存在的问题。现在集中式AI系统不罕见，但我们更期待看到的，是有更发达的分布式AI系统，它不会控制所有数据。”

　　应用AI的界限在哪，是个无法回避的问题。目前，很多AI都是通过云来实现的， 用户非常担心隐私的问题。

　　在雷夫·约翰森看来，在数据隐私保护上，最好让人们可以看到自己的数据被用来做些什么。

　　“我觉得不行！”“我觉得可以！”尽管大家看待AI的态度不同，但都倾向认为，对于这一发轫于60多年前的话题，需要的不仅是“热思考”，还需要“冷思考”。