【網(wǎng)易智能訊 12月3日消息】2017英特爾中國行業(yè)峰會昨日在蘇州舉行。會上，國際知名AI專家及技術(shù)創(chuàng)新企業(yè)家杰瑞·卡普蘭博士發(fā)表了演講，闡述了人工智能的發(fā)展，以及人工智能如何引領產(chǎn)業(yè)變革。

在人工智能領域，邏輯推理在過去很風靡，但是現(xiàn)在機器學習為何大行其道？杰瑞·卡普蘭稱，很多問題邏輯推理不能解決，需要一種不同的方法來解決，我們現(xiàn)在用機器學習，通過大量示例提取模式，對同一領域的新數(shù)據(jù)示例進行預測或者分類。比如我們用機器學習技術(shù)識別“貓”和“狗”之后，也能用這個系統(tǒng)做股票分析。

機器學習的興起，與當下的計算機的計算能力高速增長是分不開的，在過去的30年里，計算機的速度翻了100萬倍。如果將30年前的計算機速度比做蝸牛，那么現(xiàn)在就像是“火箭”的速度。

杰瑞·卡普蘭稱，當計算機的速度越來越快，數(shù)據(jù)量大了之后，機器學習就成為了更好的匹配，尤其是我們即將進入到5G時代，這更加推動了演繹與推理、感知與真實世界互動。基于此，未來我們可以造出全新靈活的機器人，有很強的感知能力；還能造出更加現(xiàn)代化、自動化的工廠；還能造出自動駕駛汽車、自動駕駛卡車；以及可穿戴傳感器。

而對于未來的計算設備，杰瑞·卡普蘭認為未來設備可能變得更浸入式，比如與耳機、隱形眼鏡相結(jié)合，這些設備將成為你的個人助理。

杰瑞·卡普蘭最后稱，人工智能將使得人類的未來更加光明，讓人的智力更加寶貴有價值，讓我們更好的面對挑戰(zhàn)，幫助人類尋找最有價值的信息，做出更有價值的決定。未來肯定是由人創(chuàng)造的，我們應該找到更加創(chuàng)新的方式，更好地服務人類的生活。

以下為杰瑞·卡普蘭演講實錄：

杰瑞·卡普蘭：人工智能，簡稱AI。首先讓我們確定一下人工智能究竟是什么？然后讓我們再來去介紹一下人工智能的發(fā)展歷史。它現(xiàn)在又處在什么樣的階段？在這兩大背景了解之后，我們?yōu)榇蠹液唵谓榻B一下AI領域全新的業(yè)務機會，對我們各個行業(yè)有什么樣的影響，我想借此機會為大家提供一點建議，如何更好地將自己的業(yè)務與人工智能相融合。最后，我也希望聚焦一下中國市場，中國政府如何能夠幫助企業(yè)去更好地迎接AI所引發(fā)的技術(shù)革命，現(xiàn)在我們就直接開始。

首先想問大家一個問題，那就是人工智能究竟是什么？絕大多數(shù)提到人工智能，我們都會擔心，機器變得太智能了，甚至會取代人的能力，會偷掉我們的工作，人會大量的失業(yè)，它甚至會直接控制整個世界，為什么會這樣想？因為我們在電腦里面看到的，就像這里。這應該是《終結(jié)者》。剩下的太嚇人了，我就不放了。不管怎么樣，電影里面都是非常讓人恐慌的，但是我覺得人工智能還是非常光明的。電影里的不見得就真的成為現(xiàn)實，我們在這些科幻小說還有電影里面的看的實在是超出想象了，而且是有點過分，有點過度的想象了，想想我們今天的機器人，人類的最有技巧的工程師們，再對比一下我們所開發(fā)出的機器人，在美國國防部的一些任務上能夠?qū)崿F(xiàn)多么驚人的成績？大家可以看一下，這個機器人到底能做什么事情？今天的機器人實在是太蠢了。但是如果能夠?qū)λ麄冞M行優(yōu)化和升級，他們真的能發(fā)展成終結(jié)者那樣的智慧機器人嗎？他們真的能起來反抗人類，最終統(tǒng)治世界嗎？答案是否定的。因為機器人他們沒有自己的欲望，沒有自己的想法，他們只會去做人類給他們預先設置好的任務。哪怕是在他們?nèi)崿F(xiàn)人類預定的這些目標當中。他們都是按照規(guī)定的程式來進行呈現(xiàn)。再回到最開始問大家的問題，人工智能的定義究竟是什么？

一個官方的定義是這樣的，研究和開發(fā)與模擬人的智能，比如像視覺感知、語音識別、決策和語言翻譯，來執(zhí)行任務的計算機系統(tǒng)。

但是，這個定義我覺得其實很不全面，我們經(jīng)常會使用計算機做大量的任務，比人類的效率要高很多，我們打造的系統(tǒng)，也是希望能夠遠遠超過人本身的效率，并不簡單地去照搬人的能力，人工智能簡而言之，并不是讓系統(tǒng)以及設備像人一樣思考，人工智能的本質(zhì)在我看來，而是自動化，而并非是智能化。這是我對人工智能的一個詮釋以及理解。新一代的設備，總是可以不斷地去提高人的效率的，不管是智力還是體力運動，以及相關(guān)的工作都可以獲得大幅的提升。

他們在執(zhí)行這些任務的時候，總要比人類更好，更快，而且成本更低。否則的話，那我們開發(fā)出來這些設備就沒有什么用了嘛，但是走向未來，人工智能能夠幫助我們做的會更多。它將會繼續(xù)的去實現(xiàn)自動化，并不僅僅是因為機器更加智能，而是機器是非常重要的人類開發(fā)出來的工具，它們讓人類更加有價值，讓我們從冗雜的程式化的工作當中解放出來。下面讓我們看一下人工智能的發(fā)展史，它從創(chuàng)始到現(xiàn)在出現(xiàn)了怎樣的變化，為什么人工智能會出現(xiàn)這樣的變化？

人工智能實際上是在1956年達特茅斯會議上誕生的，一些科學家在這次會議期間進行了專門的討論，在達特茅斯大學我們見證了這個人工智能詞語的誕生。在達特茅斯的會議的與會者，他們認為智能背后的關(guān)鍵是邏輯推理，因此，在當時那場人工智能奠定基礎的會議上，大家覺得邏輯推理的基礎是什么？我們假設孔子是人，第二點，所有人都會死，都是凡人，它背后要放到計算機的程序當中，利用這樣的聲明做出一個結(jié)論就是孔子會死，這是非常簡單的例，這是基于邏輯的方法，它背后有很多的應用，并且當下仍然有很大的影響，包括給到我們正確的駕駛方向。包括能夠在倉儲當中使用這些邏輯的方法進行更好的倉儲。庫存的管理，與此同時，也是對于整個計算機的芯片，來滿足它的規(guī)格，也需要這部分的邏輯推理，英特爾在這樣的技術(shù)方面也是一個領先者。領導者！而在進入到其他的一些地方，光靠整個1956年，達特茅斯的會議上所提出的這些邏輯推理能力難以解決的領域，包括話語之間的翻譯、語意理解，計算機視覺等等這是其中的幾個例子，問題到底在哪里？這些問題背后究竟有什么共同點？它背后需要很多的是非常混亂的，非結(jié)構(gòu)化的真實世界的數(shù)據(jù)是沒有辦法得到很好的解釋，包括我們所提到的這些聲音，包括很多的圖像語意，因此需要一種不同的方法能夠讓人工智能來進行更好的發(fā)展。而現(xiàn)在我們也用這個詞，機器學習來代表。

機器學習背后是一系列的應用，包括軟件的技術(shù)，包括選擇各種不同的使用模式，案例，包括大量的事例來提取模式。對同一領域的數(shù)據(jù)進行收集，如果這個體量足夠大了，讓你能夠找到一些模式，但是你能夠充分地利用那些模式，來進行數(shù)據(jù)的預測或者說是歸類，特別是對于同一領域的新數(shù)據(jù)的事例進行預測或者分類，因此在另外一方面，機器學習也是一個非常好的例子，對于你的未見的未來進行更好的預測，假設，機器學習的程序是用來識別圖像，識別對象，而圖像包括我們之前的講者也提到的，在這里有不同的貓貓狗狗的照片，它能夠找到其中的相關(guān)性，這個相關(guān)性也許是任何一樣東西和股價的相關(guān)性，他找到這個相關(guān)性之后能夠用來做股票，包括證券的銷售等等。大家是這方面的專家，大家知道了邏輯推理和機器學習是兩種不同的人工智能領域，不同的兩條路，但是又有一個問題出現(xiàn)了，邏輯推理為什么在過去的幾十年里如此風靡全球，相應而言，當下，現(xiàn)在，機器學習變得大行其道呢？如果要說它背后簡單的答案，也許是有不同的存儲、網(wǎng)絡、計算，數(shù)據(jù)正在發(fā)生深遠的變革。他們所變化的這個體量不是一點點，也不是許多，我想說這個詞，是一個巨大的天量的海量的變化，而這樣的變化也是讓我們的可能變得有更多的無限的可能。在回顧過去的幾十年的發(fā)展，在速度和內(nèi)存上面差不多每一年半，它的能力就能翻一番，這意味著當下的計算機，現(xiàn)在差不多它現(xiàn)在的能力，應該說是在過去的三十年里，應該是翻了二十多倍，那我想這應該是如果看到他的指數(shù)，是2的20次方，產(chǎn)生的體量應該是超過100萬了，因此甚至超越了我們直覺的分析和知識，來理解這巨大的海量，一百萬代表的是速度方面，就是我們一個蝸牛的步行的速度和一個航天飛機，如果把它放到同一個階數(shù)下面，他們的差別是多少？50萬。如果再看蘋果手表，蘋果手表它的計算能力和傳統(tǒng)的美國完整的空間項目，這是最早的，比1965年登月時候的計算能力要大得多，同樣發(fā)生變化的也包括數(shù)位化的數(shù)據(jù)，所發(fā)生的體量也是海量巨大的。這為什么改變了整個人工智能的發(fā)展方向和方法呢？

首先第一種方法，人工智能當中的推理法，他只要少量的數(shù)據(jù)就能夠完成很多的工作，只要輸入端很少的事實，能夠有很好的推理和演繹，得出很多有用的用戶案例，而這對于我們現(xiàn)存的技術(shù)，特別是對于20、30年當時現(xiàn)成的技術(shù)而言，這種法以無是有效的。對比一下，30年之前，計算機，或者說機器學習的算法還缺少數(shù)據(jù)，就算你有這部分的數(shù)據(jù)，它背后的存儲處理能力，在當時也是會限制你能夠發(fā)展的方向和速度。因此，再回到20、30年之前，這是為什么邏輯推算是主導。

而在那個時候，人們并不非常關(guān)心機器學習，隨著時間的推移，情況發(fā)生了逆轉(zhuǎn)。機器學習它能夠帶來的是非常混亂的，非結(jié)構(gòu)化的真實世界當中的問題，因為數(shù)據(jù)量變得大了很多。他需要大量的計算能力，需要很強的云存儲能力，而且需要更大量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)越多，結(jié)果越好，越準，因此，機器學習是一個非常非常好的一種匹配，特別是在一個數(shù)據(jù)密度非常高的世界當中，而且是當我們即將進入到5G的萬物互聯(lián)的時代。這也是發(fā)展到現(xiàn)在，我也給大家介紹了人工智能的發(fā)展史。那么我們也看到了一系列的新的不同的應用，是和人工智能息息相關(guān)，但是非常重要的一點，我們也需要了解這些推動人工智慧發(fā)展的核心技術(shù)，他們其實背后有很多的共同，可以說所有的和AI有關(guān)的運用，無論是自動駕駛汽車，還是對于整個產(chǎn)品推薦的引擎，包括其他的，是防止我們來受到網(wǎng)絡攻擊的網(wǎng)絡安全算法和技術(shù)，其實得是代表著數(shù)據(jù)的收集，那有的時候，這些數(shù)據(jù)是來自傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫，這些傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫有很多的交易，可能有很多的記錄。

那有的時候，這些數(shù)據(jù)或者數(shù)據(jù)的洪流是來自實時的像攝像頭，像麥克風或者是物聯(lián)網(wǎng)這樣的設備終端，在這里，機器學習對于在座的各位業(yè)界人士，商界人士意味著什么？這是取決于你所在的細分產(chǎn)業(yè)，我在這里也想要給大家選擇幾個例子，或者幾個業(yè)務，因為人工智能通過機器學習有很廣泛的運用，我給大家選擇其中幾個。首先是非常顯而易見的，也就是代表著新一代的機器人，它能夠在有人存在的空間當中，配合人類協(xié)同工作，安全工作，他們其實在工廠當中已經(jīng)開始得到了使用，做一些比較重復的，比較簡單的操作，之所以這樣，是因為我們現(xiàn)在大部分的機器人它對于環(huán)境的感知能力是有限的，他沒有辦法做出很強的適應能力，因此他只能在一些管控嚴密的環(huán)境下，但是隨著人工智能的引入，我們現(xiàn)在能夠給到機器人有一個相當于人的眼和耳，它能夠有很強的感知能力，并且和周圍的環(huán)境做出相互的作用和反應，甚至像一些人和動物做出反應一樣，這些新一代的柔性機器人有能力在真實世界環(huán)境當中和人一起協(xié)同操作，因為他們有很強的自適應能力，對于周圍的環(huán)境有很強的自適應和反應能力。包括制造業(yè)，施工業(yè)，交通業(yè)，這其中這些行業(yè)由新一代的柔性機器人進行顛覆性的變化。對于自動駕駛汽車，之前的講者Sandra Rivera所講到的，也是這一代的新的柔性機器人的新的代表，這是其中的一個例子，接下來這段視頻當中我們能夠看到左邊是駕駛員人的視角，右邊是車載傳感器和車載攝像頭看到的，你在開的路上，如果有人出現(xiàn)他會自動停下來。

對于自動駕駛汽車，在整個應用行業(yè)的領域當中這是非常顯而易見的，但是非常重要的一點是什么？我覺得在這里是自動駕駛的卡車或者車隊非常的重要，在高速公路上，其實它的情況和條件也許和在非常繁忙的城市道路當中簡單得多，規(guī)則化。因此自動駕駛卡車在高速公路上的使用也許比我們在道路上，在我們周圍的社區(qū)上所駕駛的自動駕駛汽車更早的到來，這是美國的例子，自動駕駛汽車，后面是運啤酒的，在100萬英里的運輸當中，他沒有人類駕駛員的敢于，這個人類的觀察員，這個乘客能夠在邊開邊喝啤酒，他不是自己在駕駛。背后我們能夠看到它釋放了駕駛員本身，而且它所帶來的成本也更低，它能夠?qū)崿F(xiàn)幾乎每一件貨物的運輸裝運，接下來我們會繼續(xù)分享柔性機器人如何變革工廠的。包括考慮一下當下的工廠或者車間，如果你的部件設備放在的位置如果沒有在合適的時間出現(xiàn)在合適的位置，結(jié)果無疑是災難性的，之所以這樣說原因很簡單，因為現(xiàn)在大部分的機器沒有能力感知周圍的環(huán)境，對變化做出快速的自適應的響應，但是柔性機器人卻能夠感知周圍的環(huán)境，能夠以新的方式，不同的方式來做出自適應的調(diào)整，越來越多的工廠，相互內(nèi)容，他會非常的復雜，而且它能夠有和人類的思考一樣相互交織的作用，在這里以汽車總裝廠為例，根據(jù)部件所在的位置，以及各種不同的變量來使用這些工具，轉(zhuǎn)換器，來進行更好的感知和柔性化的生產(chǎn)，我們整個工廠的這樣的一種變革會不斷地發(fā)生，我們在設計的時候也是想要去模仿，也就是如果那里是人而不是機器的話他們會怎樣操作，這是我們最早模仿的思路，過去的裝配線，這些組織都是我們想要從100年之前，當時是亨利福特，他是汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)明人，締造者，福特產(chǎn)業(yè)的締造者，在那個時候，汽車裝配線就是像這張圖上的，這個裝配圖上由一個工位到另外一個工位，每個工位上面有一個裝配專家執(zhí)行他們的任務，這些工人他必須要知道在哪個工位在什么時候安裝，另外有管理人員，要檢查裝配線，要到這里看看，到那里看看，看看有什么樣問題，在這里每一個工序當中都是根據(jù)不同的工位獨立開，大家都是能夠看得到，都是對外的，能夠看到發(fā)生怎樣的情況，現(xiàn)在大部分的人工的操作都是由機器取代，這是現(xiàn)代化的裝配線，它是模仿之前的人類的操作，這個像我們一個世紀之前亨利福特所做的是類似的。

現(xiàn)在不只是說有一個人，要有一個非常專業(yè)的能力，也需要有設備，有柔性機器人在具體特別的地點和場景做一些特別的任務，事實上如果通過AI的入，AI的程序，能夠使用這些機器人他能夠動起來，不僅僅是固定在那個工位做這個事，他能夠在設備中之間進行移動，如果發(fā)現(xiàn)問題，其他的設備還是能夠獨立的繼續(xù)他的操作。不受其中的一部分的影響。那如果再放到更為復雜，但是非常非常高效的一個組織，我們可以考慮一下亞馬遜，亞馬遜也是在美國最大的電商，零售商，他們也開始把這樣的一個倉庫當中使用機器人自動化的倉庫。在一個經(jīng)典的傳統(tǒng)的倉庫當中，貨物都是放在一起，要找到它，必須要非常清楚，分門別類怎么放，但是現(xiàn)在最新的亞馬遜的倉庫當中，這些不同的事物相互之間可能更多的會放到，這一部分是經(jīng)常會發(fā)貨的發(fā)貨區(qū)，可能看起來，有非常的亂，因為他們有不同的形狀，不同的堆疊的方式，不同的數(shù)量，由人來管真的很難，但是使用AI的這些設備，可以通過一組柔性機器人的大軍能夠?qū)崿F(xiàn)快速的實現(xiàn)貨物的進出，它大大提高我們的工作的效率，在未來和當下已經(jīng)真的在倉庫里只剩機器人，他能夠帶來高度自動化的這些工廠，他將是制造業(yè)的未來。能夠把人工智能的技術(shù)充分得到使用。

因此，這些工廠就算和現(xiàn)在的現(xiàn)代化的自動化的工廠相比，仍將有巨大的不同，它能夠在不同的設備之間，在不同的階段，包括使用這些傳感器，包括搭載傳感器的智能機器人大軍來做個工作，他們有自己識別的能力，能夠及時的在需要的位置來實現(xiàn)貨物的運輸，交付、移動。因此，柔性機器人的使用，將是非常廣泛的，它將在建筑施工行業(yè)結(jié)合人工智能的技術(shù)也能夠發(fā)揮出非常巨大的作用。這里是砌磚的人，機器人，特別是能夠感知周圍環(huán)境的機器人，能夠非常精確地來砌磚，建造一座座非常堅固的墻，而且它的定位，每一個位置是如此的精準。還有一些其他的人工智能的應用是和客服有關(guān)。

我們知道，這里會影響到我們很多人，我選擇其中一個，金融服務業(yè)為例，我們知道，金融服務行業(yè)有一個很大的挑戰(zhàn)，如何快速高效響應客戶的問題和需求，但是在未來幾年，我們非常有可能，會有一場特別的對話，機器能夠去回答客戶的提出的關(guān)于金融理財方面的要求，帶來非常先進的自然語言處理，包括語意識別，語言的識別，也許通過您說出來的話那種，語音聲音的識別，您說出來的自然語音的處理，也是有高度的自動聊天機器人的引入，在背后，能夠處理的應對的是非常復雜的客戶的問題，包括這樣的一些智能聊天機器人在微信上已經(jīng)得到了使用。但是它發(fā)展的自動化的速度，成熟化的速度可以通過人工智能的技術(shù)的引入而變得更高。

另外，也許由AI所驅(qū)動的，讓我們感到非常激動和振奮的技術(shù)就是AR增強現(xiàn)實領域，這對于AR的眼鏡當中它帶來的是半透明的圖像，通過你戴上這種眼鏡，它能夠掃描你周圍的環(huán)境，他能夠引入的是一個得到非常好的渲染的高清地圖，增強現(xiàn)實技術(shù)，將帶來的是游戲的未來。新一代的游戲會和你周圍的物體對象進行高度的集成，而這里是一個最近的微軟的一個展示，這里是他們所戴上這個眼鏡當中，它背后是真實的環(huán)境，也就是你所在的環(huán)境，在這里，他戴上這個眼鏡之后，他能夠和你的周圍的所在的墻壁之間有很好的相互動的作用，甚至看起來家里雖有真實的家具，但是這個游戲玩起來就好像身臨其境，在那個游戲環(huán)境當中，可能個人還覺得有點挺恐怖的。

我們再來說，不僅是這樣的行業(yè)，AI最為深遠變革的是大醫(yī)療產(chǎn)業(yè)，在這里能夠幫助的是患者、醫(yī)生，它甚至能夠在一定程度上取代醫(yī)生，我們可能也會想，因為在這里是非常專科專業(yè)的工作，看起來要對他們的工作進行自動化是很難，情況并非如此。

舉個例子，對于影像學的醫(yī)生，影像學科的醫(yī)生大部分的時間就是看片子，像X光片，MRI，CT的掃描，他們花很多年的學習去解釋，去學習如何看片子，看這個黑點是良性的還是存在的腫瘤癌癥，只有影像學的專家能夠做出這樣的決定，然而這一點非常的重要和相關(guān)，因為我們知道癌癥是中國死亡率背后非常重要的原因，在美國同樣也是如此，而在這里影像學，放射學的醫(yī)生，他們所提到的這個一天可能一年，有60多萬人死于這個疾病。那么包括CT掃描的醫(yī)生，他們能夠很好地診斷是不是存在癌癥，我想說無論是在中國還是在美國，我們非常非常缺少符合資質(zhì)的影像學醫(yī)生，因此他們的工作量太大，他們有可能，現(xiàn)在的一些人可能因為技術(shù)上的問題甚至還會有誤診，包括在美國。但是，他們利用機器學習，快速診斷很多癌癥和其他的疾病，這是通過影像科醫(yī)生來做的工作。

這項技術(shù)在很多中國的醫(yī)院還有診所已經(jīng)被大幅度的采納了。健康行業(yè)的變革，并不僅僅出現(xiàn)在剛才介紹的那一領域，我們衡量健康管理的方法也會出現(xiàn)巨大的變化，大家都知道物聯(lián)網(wǎng)是什么東西，但是大家可能沒有想到的就是我們自己也是那個物品當中的一種。有越來越多的傳感器將會被佩戴在我們的身上，這些傳感器會實時檢測我們的健康問題和隱患，如果出現(xiàn)問題，會立刻的向大家發(fā)出信號，或直接通知你的醫(yī)生，在未來并不僅僅是設備，甚至我們的身體也能夠聯(lián)到互聯(lián)網(wǎng)之上，今天的健康行業(yè)是要在消費者需要的時候去主動找他們。在你感覺到病的時候，你去見醫(yī)生，這是現(xiàn)在的一套流程，但是在未來，情況會發(fā)生變化，我們將會出現(xiàn)全新的服務供應商，我們可以實時追蹤你的身體健康狀態(tài)，通過這種預測的分析能力，我們可以直接識別潛在的一些健康隱患。這些服務供應商，就可以去針對你的健康狀況進行個性化的調(diào)整，你的心跳很快，你得休息一下，或者說它也會給你更加個性化的治療方案。比如說你可不可以再多吃個西瓜當甜點，或者你不能再吃了。他可以更好地檢測病人，督促你趕緊吃藥，或者說在你的癥狀變得更嚴重的時候，比如說你可能會爆發(fā)心臟病了，這些都是我們在醫(yī)療領域可以去做到的。病人以及醫(yī)學專家們的關(guān)系將會出現(xiàn)巨大的變化，這會極大顛覆現(xiàn)在醫(yī)療行業(yè)的服務模式，我們將有更加精彩的醫(yī)療行業(yè)。

在我演講的最后部分，我想為大家介紹我個人覺得最有期待的領域之一，那就是人工智能在零售業(yè)當中的應用，它將會多大的程度上顛覆零售服裝銷售行業(yè)。

其實在服裝零售行業(yè)，最大的問題就是很多人的品位比較差，買的衣服很丑，不管你自己意不意識到這一點，所以他也知道自己的這個問題，所以說在接受朋友的看法之前，我是不敢買這件看起來還不錯的衣服的。當然，你的朋友或者說是銷售，他們提出的建議也不見的就真的很好。這些消費者希望能夠有一個時尚的專家能夠給我有用的看法，一個全新的人工智能應用就已經(jīng)搭載到了亞馬遜之上。你要怎么去使用它呢？你可以去試試不同的衣服，給自己拍個自拍，然后把這些自拍上傳到這個應用上，這個應用就會告訴你，哪件衣服讓你看起來更漂亮，大家也許會覺得是天方夜譚，估計也沒有什么用，但是按照我們實際的測試結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)，應用的計算比那些時尚專家給你的意見有過之而無不及。

這可以說是零售行業(yè)巨大的變革，任何人都可以去獲得時尚專家的建議，他們也可以更加自信地去購買自己青睞的這些服裝產(chǎn)品。這是一個非常簡單的方式。把人工智能與零售業(yè)進行結(jié)合，但是我覺得它非常有意思，也將會顛覆我們的生活方式。人工智能并不僅僅會改變現(xiàn)有行業(yè)，它也不斷地去催生新的業(yè)務領域。我想也最后花一點點時間，為大家看一下未來可能會出現(xiàn)的創(chuàng)新設備，它如何會徹底地改變我們的生活方式？

今天現(xiàn)有的設備，需要我們?nèi)康淖⒁饬Ψ旁谶@個設備本身之上，我覺得這不是一個好的交互方式，在未來的設備上，我們會解決這一問題設備會變得更加進入式，變得更加不可見，更加隱藏，我們會戴著這種非常小的耳機，或者這種透明的隱形眼鏡，甚至是這種設備可以直接與隱形眼鏡相整合，它不會去干擾我們的日常生活，它們會在背后隨時去提供相關(guān)的服務，這種未來的計算設備將會極大地去改善我們與環(huán)境的溝通與交流方式。這些全新的聲音界面已經(jīng)搭載到現(xiàn)有的設備當中了，它給我們提供非常有用的信息，包括你在路況上該轉(zhuǎn)彎了，或者收到一封郵件等等，除此之外它們可以做得更多，他們可以成為電子化的個人助理，他會在耳朵你告訴你該干嘛，比如說不要忘記帶鑰匙，他在餐桌的餐巾下面，或者你已經(jīng)3天沒有理你的老婆了，該做點什么事情讓她高興了。比如說你的血壓有點高，你下午該去散散步了。再看一下你的隱形眼鏡，你的隱形眼鏡將會變得更加棒。假設我們在去開一場會，你的眼睛上會自動地識別對面的每一個人，每一個人，不需要在桌子上擺那么長的名牌來做介紹了。它也可以成為非常好的生活助理。它會自動地告訴你，你對面坐的這個人會有什么樣的興趣愛好，比如說它喜歡騎車，然后這位男士的女兒是你的同學，然后他去年給你發(fā)了生日祝福，你今天可以對他表示一些感謝。

除此之外，這些個人助理也可以幫助我們更加擅長體育賽事，告訴你這個網(wǎng)球是飛到什么地方，它的軌跡是哪里，告訴你你該出去晚餐了，它甚至會影響我們的親密生活。

下面我也想為大家提供一點建議，如何讓AI與自己的業(yè)務進行更加完美的融合？毋庸置疑，機器學習就是提取有效信息的一種方式，可以在數(shù)據(jù)的汪洋中找到真正對自己有效有價值的數(shù)據(jù)，但是把它應用到自己的公司的應用場景也是另外一個重要的環(huán)節(jié)，為了做到這一點，我們必須要在大量的數(shù)據(jù)當中進行搜尋，你的數(shù)據(jù)量越大，你的機器學習的應用就會更加成功。它能夠給你帶來的價值就會更加明顯。我們可能有很多各種類型的攝像頭，你的倉庫、銀行的柜臺、絕大多數(shù)的攝像頭都是用于安防的，這些收集到的大部分的數(shù)據(jù)其實都已經(jīng)是浪費了。我們可以使用這些數(shù)據(jù)，去分析客戶的行為，可以去直接的告訴員工應該到哪里去服務客戶，也可以大量地節(jié)省能源，節(jié)省資源的浪費，簡而言之，機器學習能夠讓攝像頭這類設備收集到的數(shù)據(jù)發(fā)揮它的最大的價值，也可以更好地為客戶實現(xiàn)個性化的服務，數(shù)據(jù)的確就是未來的石油。

除此之外我對大家的第二個建議，要保持謹慎，精心選擇，我們大家不要淺嘗輒止，但是一開始一定要做非常好的試點，人工智能并不是一個萬靈藥，我們要花一點的時間看一下這個技術(shù)如何進行更加深入的融合，人工智能必須要提高自己的投資回報率，我們要做的并不僅僅是吸引眼球而已。我建議大家，先從一些潛在的應用環(huán)境當中去做測試，打造一些原型，去看一下他們能夠帶來什么樣的價值，然后再選擇是否進行大規(guī)模的擴展。最后給大家的建議：就是不要太著急了。

如果過分著急的話，你可能會忽視這背后可能會存在的問題，現(xiàn)在人工智能領域的專家以及人才還是比較少的，但是未來這一個事情就會得到很大的改觀，我們也將會開發(fā)更多的軟件工具，讓AI系統(tǒng)的部署變得更加簡單。甚至在我們今天的會議室，就有類似這些設備還有技術(shù)的存在，在未來，新的機器將會需要更好的訓練就能夠?qū)崿F(xiàn)同樣的人工智能效率。現(xiàn)在很多設備都是非常昂貴的，但是成本將會快速的得以下降，我們?nèi)瞬诺膯栴}也將會得到解決。工具也將會變得更加成熟，也會變得更加的普遍可用。

最后為大家介紹一下中國市場對AI如何做好準備，而中國政府如何能夠去迎接AI革命？中國有著非常好的潛力成為AI領域的領先國家。中國巨大的一個優(yōu)勢，就是能夠?qū)崿F(xiàn)非常好的協(xié)同，大家都能夠朝一個同樣的目標去努力。但是，中國實在是太大了，數(shù)據(jù)非常的多，如何去進行數(shù)據(jù)以及機器系統(tǒng)的訓練就變得關(guān)鍵。通過政府的支持，我們可以更好地去鼓勵數(shù)據(jù)的共享，去把這種大型的數(shù)據(jù)庫進行聚合，這是中國可以去考慮的一種方法，能夠在AI數(shù)據(jù)的使用上掌握非常前進的技術(shù)優(yōu)勢。政府也可以提供其他的幫助，我們可以去優(yōu)化現(xiàn)有的基礎設施和法律法規(guī)，也許AI企業(yè)去加速試點自己的AI設備以及應用，很多基礎設施并不符合未來的變化，同時，像智慧交通，我們要為未來的自動駕駛和自動出租車做好準備。在未來我們在路上交通的設計也要符合現(xiàn)代化的生活方式，人行道以及機器人的道路必須要分離，這樣雙方不同產(chǎn)生沖突。

最后簡單做一個小結(jié)。我堅信人工智能將會讓我們的未來更加的光明。簡而言之，更加柔性的設備將會去承擔人類那些體力工作以及更加程式化的工作，它將會讓人的智力在未來更加寶貴和有價值，除此之外，人工智能也將會幫助我們更好地應對挑戰(zhàn)。在這一數(shù)字化的世界當中，從中受益。它也可以自動的去向我們尋找最有價值的信息，幫助我們?nèi)プ龀龈诱_的決定。盡管如此，歸根到底，美好的未來還是要由人來親手創(chuàng)造的，機器只是實現(xiàn)的重要工具，如何使用這些技術(shù)全靠我們，我也非常期待看到那一天的到來，希望我們大家共同集思廣益，找到更加創(chuàng)新的方式，去使用人工智能去服務我們的工作，打造一個更加美好的世界。

再次感謝各位。（完）