今天我演讲的主题是：人工智能对人类会带来什么影响？人工智能是经济发展的新引擎，同时也是经济社会发展的加速器。
很多人工智能奠基人都获得图灵奖。近几十年图灵奖获得者中，至少十个以上的研究与人工智能学科有关。这足以看到计算机科学对人工智能科学的交叉渗透。为缅怀先驱，我们既把图灵誉为计算机之父，也誉为人工智能之父。
一位名为赫伯特·西蒙的教授，于1975年因知识推理获得了图灵奖，之后又获诺贝尔经济学奖，以及美国认知的心理学会的终身成就奖。他跨了众多领域，跨界创新，称得上是大家。中国的人工智能一定要睁开眼睛看到全世界。
很多科学家、工程师已经为人工智能的发展奠定下很好的基础。现在人工智能究竟到了什么阶段？人工智能为什么突然间火起来了呢？
大数据成就了人工智能，互联网成就了大数据，云计算成就了互联网，移动互联网或宽带光网成就了云计算，所以人工智能的崛起并不是空穴来风。科学技术的发展史就是人类认识世界、改造世界能力的拓展史，也是人类劳动工具的发展史。
我们已经进入了用智能来作标签的时代，动力工具已经转向发展智能工具的新阶段了。长期以来科学家研究的主要是客观存在的物质、能量世界。而如今我们发现，人类对大自然的消耗过于迅猛，生态环境变坏了。这时候经济发展就可以转换到研究数据，研究信息，研究知识，研究价值，研究智能等方面了。
我们曾经为中国的人口红利感到骄傲，但是现在发展要靠智能的红利，举两个例子，围棋和无人驾驶。
围棋
这几年，人们对围棋程序的智慧感到敬佩的同时还有一点惊讶。Android程序在2015年的时候还是13版本，到2016年已经增长到25版本，击败了人类的围棋高手李世石。当阿尔法狗击败60个人类高手的时候，人们开始感到恐慌。当它再次战胜柯洁的时候，人们觉得以后没必要再跟围棋程序去拼智力。
培养一个人类的天才围棋手非常困难。李世石9岁学棋，20岁成才，柯洁5岁学棋，18岁拿了三个冠军。他们成为优秀棋手都用了十几年的时间，而AlphaGo版本用两年时间就把他们战胜了。
人工智能之父图灵有一句名言：遗忘是人类智能的显著表现。如果要改变AlphaGo程序跟人围棋比赛的规则，程序员改进产品并不是太费劲，但是对于生物智能的改进就难以承担了。
随后又出了一个叫做AlphaGo Zero的新程序，它已经不再需要向人间的高手学习，也不需要大数据训练。它用一个知识分解的通用求解方法就可以迭代生成，把人类棋手打得稀里哗啦，无师自通。
最新程序Alpha Zero，它不但可以下围棋，还可以下别的棋。1983年我在英国读博士的时候，研究的就是通用问题求解。从这个角度来看，可以想像人工智能和人的智能相比到底谁更厉害？如果把IBM的沃森（下象棋的程序）和把AlphaGo程序放在一台机器上，让它同时跟两个自然人比智能，对我们来说胜负结局就是分时问题而已。但是如果要培养一个既是围棋冠军又是象棋冠军的人，何其难以。
我们的结论是围棋版本的升级速度会远大于围棋手段位的进化速度和自然人的进化速度。
很多家长培养一个围棋手，需要十几年的时间，而AlphaGo程序只要两三年就进化得面目全非了。从AlphaGo到AlphaGo Zero再到Alpha Zero更新换代的速度都非常地快，而群体智能可以做到把围棋手的多种战术放在一台机器里面，这值得我们深思。
无人驾驶
另一个典型案例是风火全球的无人驾驶（自动驾驶）。这十几年来，我们研发了一个产品，想用驾驶脑代替驾驶员来控制车。开车对我们来说是小事情，为什么研发无人车那么难？
最近，全世界无论是汽车行业、IT行业，还是其它行业，都在向无人驾驶方向努力。有的是做辅助驾驶（ADS），有的做L3（局部自动），有的做L4（高级自动），还有的做L5。这也值得我们中国人关注的。
谷歌有一个无人驾驶公司，水平如何？在伯克利加州测试结果是一千英里0.2次人工干预，意味着从北京到深圳一个来回，不到1次的人工请求。那么到底该不该给它发驾照呢？交通部、工信部、公安部开始纠结这个问题了。
中国的无人驾驶车情况如何呢？北京市最近率先出台第一个自动驾驶车的新规。现在纠结的问题是，假如无人车开得比人好，该不该给它发驾照？在做测试的过程中发现，人类对自身所犯的驾驶错误容忍度比较大，对无人车容忍度比较小，偶尔一次追尾事故都不太能容忍。因此我们会纠结一个基本问题：无人驾驶的图灵测试问题。
一个驾驶员，他对周边的环境很熟悉，其自身就是一个活地图。他会知道哪个地方是软地基，哪里有个坑。如果是机器驾驶脑，把它从北京改到苏州来，把北京活地图改成苏州的活地图很简单，但是你要把一个驾驶员，让他从熟悉的北京来到到苏州，要熟悉苏州的每条大街小巷，起码要一年，甚至更长。所以我们应该对无人驾驶刮目相看。
从事故中学习叫做负学习，一个人在一生中遇到的事故是有限的。但如果让一辆车避免所有事故的话，这不太难。驾驶脑版本的升级速度会大于或远大于人类驾驶员驾驶技巧的进化速度。从对社会认知来看，这跟围棋脑认知是异曲同工。
到底什么是人工智能？什么是智能科学技术？智能科学技术，是当前最热闹、最活跃的一个学科。简单来说，智能科学技术就是探究人类智能活动的机理和规律，构造受人脑启发的人工智能体，研究如何让智能体去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，形成模拟人类智能行为的基本理论、方法和技术。其技术所构建的机器人或者智能系统能够像人一样思考和行动，并进一步提升人的智能。
智能已经成为提升创新驱动、发展源头工业能力的时代需求。国家、党对智能历来是很重视的。老院长宋健（原中国工程院院长）在1993年就提出了：人智能则国智，科技强则国强。李岚清副总理也做过批示，他说：通过对脑科学的研究，如果能提高人的学习认知效率，这将是对人类的一大贡献。
年轻的企业家“李彦宏”（百度董事长），他是这样认识智能的。他说：中国的人工智能不领先世界，说不过去。为什么？因为这里有很大的市场、人才和资金，有大量的数据积累和精密的训练。7亿网民在用同样的语言，有共同的文化、道德、标准以及同样的法律，所以中国的人工智能不发展说不过去。但是同时我们也不能盲目乐观，要能够客观看待问题。
一位美国的双院院士，在接受李克强政府友谊奖的时候，说了这样一句话，他说：中国拥有全球1/6的人口，却没能拥有全球1/6的智能资源。
重要的是，当前人的素质和智能产生的大数据，正是训练机器人素质和智能的前提条件，我们是什么样的，机器人就是什么样的。如果这一点认识不到，那么大数据的作用可能也认识不到，所以这个问题还是很严峻的。
无论是人类智能，还是人工智能，个体智能，群体智能，机动智能或是网络智能，都是生产力中的核心生产力。
机器人将成为人类认知自然与社会，扩展智力，走向智慧生活的重要伴侣，也改变着人类的生产活动、经济活动和社会生活。那么它是怎样影响我们生活的？当前受到人工智能冲击最大的行业是哪个行业？
首先是制造业。制造业包括工业制造。工业制造主要的两大块分别是原材料，也就是流程制造，以及装备，也叫离散制造。无论是哪一种它们都是实体经济的脊梁。
当今汽车制造已经成为制造业的脊梁，中国汽车厂的工业机器人运行得怎么样？这儿有一组数据，全球1万名产业工人中平均的工业机器人，我国是49台，全球平均68台，而韩国竟高达500多台，难道我们不该努力吗？机器换人，并不是把工厂1000个人换成0，而是把这1000人换成900人，让剩余100人做1000人的事情，之后再把这100人变成50人，最后变成几个人。
第二个行业是教育。用一个典型案例来讲。我今年70多岁，在30岁之前用了五分之一的时间学外语，假如科大讯飞、语音处理或者自然语言翻译在十年二十年之内解决得很好，那么现在的孩子还需不需要花费如此大的精力学外语？孩子还要不要送到幼儿园学外语？我的答案是可以不送了。
对于大多数人而言，用如此多的时间学外语，最后得到的效果却很低，有什么用呢？为什么不把30年前学外语的五分之一时间，拿来学一点母语，把中文学得更好一点，或是学点数学，学点历史呢？不同母语的人群对如何通过智能机器人能够无障碍的沟通，包括语义情感，那得有多少？因此教育方面我们要深思。
现在的教育是“死记硬背、大量做题”，机器肯定做得比人好，高考机器人已经胜过了考试。在这样的情况之下，我们的高考应该怎么做？让机器人考，还是让我们的孩子去考？
什么叫教育？教育就是知识点的累加。怎么教？传授知识的是老师，掌握知识的是学生，掌握得好不好，只能通过考试来衡量。这样的办法要延续多少年？在人工智能面前要不要修改这个公式？我认为要修改。先从一个基础的道理讲起，人脑中有存量知识，它有利于发展好奇心和想象力，也可能制约好奇心和想象力的发展。为什么？因为人类可以无限制地接近真理，但是不可能得到完全的真理，所以人们更需要的是好奇心和想象力。在这个情况之下，把教育的公式改变成获取知识的能力，选择的能力和创新的能力。
关于将来高考应该怎么考的憧憬：以后的高考一年360天，每天都可以考，白天黑夜都可以考，可以不在同一天，具体分四步，都是机器人在考你。首先，通过网络，机器人让考生回答对感兴趣的专业和学校表达，提交他的个人中学学习情况。
第二步，当被确定为候选人之后，机器人和考生进行游戏式的交互，了解考生的认知水平，逻辑思维。
第三步，面试，通过几个题目询问考生。
第四步，如果考生要考清华大学，可以在网上做一个虚拟的清华大学，模拟考生或老师的声音，然后再决定是否录取。除了高考，公务员考试、各个企业的用人单位也可以这样考察，那么这个社会就变了。
所以，人工智能的教育憧憬是很大的，包括教师将来都可能会被教练机器人替代。有的课堂应该更大，有的课堂应该更小，因为手段变了。
教育的红利是中国人口红利的最大红利，中国要在2030年成为世界的高地（人工智能），现在不进行教育，不进行人才培养，未来就不可能实现目标。
第三个是医疗。苏州医疗是重要产业基地，医疗领域人工智能大有作为。什么叫医疗的三级跳？病人找医生是一级跳，这一级跳不需要到处跑，使用智能搜索就可以解决，让双方都变成了主动。二级跳是医疗影像的读片专家系统和机器人智能终端助力。我们看病是病人找医生，比如说今天我不舒服，其实具体挂哪一科我不知道，找了个医生，医生给开了一大堆药，病人回家吃了一个星期，还没好。换一个医生，换的药又不一样。为什么不在网上找一个专家系统看一看，起码它不会脑程序，所以把它叫做二级跳。
每个人在医院里面都有100张片子，这100张片子都是专家做了标注的，为什么不能深度学习，像识别人脸一样，识别这个片子，看出病人究竟是癌症早期还是良性瘤呢？现在做得这个事情结果让人吃惊，误诊率非常高。拿历史数据来看，人工智能在这里面大有作为。三级跳是精准治疗，个性化的、远程的云智能。
如果能实现三级跳，人工智能就会给老百姓带来实实在在的获得感，不花冤枉钱。
第四个行业是金融。金融天生是以数据存在的，因此金融和人工智能的契合度很高。无论是关联分析，还是身份认证，还是金融欺诈，人工智能必将重塑金融。
当然它对其他行业也是有很多促进作用。人工智能发展到2030年是什么样子？国家已经给我们定了计划“三步走”，说我们的目标是成为全世界人工智能的高地。我个人认为，人工智能给人类带来的影响，将超过计算机和互联网已经给人类造成的影响。
我们需要原创性的智能科学技术，希望到2030年我们国家每1万名产业工人中能有300台机器人。黄牛退休，拖拉机无人驾驶，农民进城。现在拖拉机在东北在新疆，一条线耕过去3、4个小时，把农民的劳动人口从20%降到10%，甚至降到2%-3%，像美国和日本一样。全国大中型医院微创手术机器人要达到一半国产化。要在全社会普及使用新兴设施的服务机器人，翻译、新闻报道、助理、客服、教育、会计、司机、家政、咨询等都将被人工智能替代。老年人、残其人或儿童，平均每人拥有一台形态各异的机器人，所以机器人产业有很大的发展空间。
科学和技术研究表明，通过我们对于物质和能量的追求和发现，机器比人强大已经众所周知，我们不再计较我们跟拖拉机谁的力量大。今天我们也以平等、宽容的心态对待人工智能，不再去跟AlphaGo比较谁下棋的智商高。曾经的很多单位都会被机器人替代，但同时又会自然涌现出更多更新的工作，人类将过更加有尊严，更加优雅，更加智慧的生活。机器人一定会让人类自身更加智能。毋庸置疑，人机共舞的领舞者终将还会是人类自身。
（本文根据主办方提供速记整理，张余芳整理）
