導讀：人工智能最終會毀滅人類嗎？這可能是關於人工智能被最討論得最廣泛的話題。5月26日的貴陽“數博會”上，Robin再次堅定地表達了他對這個問題的看法，“有一天人類會不會被人工智能所控制？我一直堅定地認為說不會”。
人工智能最終會毀滅人類嗎？這可能是關於人工智能被最討論得最廣泛的話題。對新技術對有限瞭解，再加上影視劇過於感性的渲染，公眾對於人工智能更多的感受可能是恐懼。在5月26日的貴陽“數博會”上，Robin再次堅定地表達了他對這個問題的看法，“有一天人類會不會被人工智能所控制？我一直堅定地認為說不會”。
演講一開始，Robin便以本屆數博會入住酒店為例，展開闡述了幾天前曾在百度聯盟峰會上的發言--Robin峰會演講：我們是一個AI企業
未來百度不應該被稱作互聯網公司，而應該被稱作一個人工智能的公司。
Robin：“我覺得‘互聯網公司’這個概念現在確實不是特別合適了，原因就是互聯網的普及程度已經非常非常高了。比如說今天我們在這兒開會，這個酒店叫凱悅酒店，我們不會說凱悅酒店是一個電力公司，雖然我們在這個酒店不管幹什麼都要用到電，互聯網也是一樣的，任何一個公司今天在做它的業務的時候，不管是什麼業務，都要用到互聯網，所以這個時候再說我是一個‘互聯網公司’，我覺得意義確實已經不大了。
但是為什麼說我們是一個人工智能公司呢？因為人工智能現在才剛剛開始進入到各個領域，很多很多的技術還在飛速發展，很多應用還沒有獲得足夠多的重視，所以我們現在更多的希望給大家講人工智能帶來了哪些新的可能性。”
人工智能就是讓計算機模擬人腦？其實這是一個很大的誤解。
提起“人工智能”，很多人都會不由地向“人腦”靠攏。難道人工智能就是讓計算機模擬人腦嗎？
Robin：“人工智能會不會是一個不歸路？會不會隨著技術的發展，會給大家帶來很多不可預知的後果？這裡我想，首先要講一下我在這方面的一個判斷，很多時候是因大家不瞭解所以才恐懼，很多人認為，人工智能就是讓計算機在模擬人腦的工作方法在進行工作，其實這是一個很大的誤解，而且這個誤解是非常非常普遍的，幾乎我見到的人當中我覺得有一半以上的人，都認為人工智能是仿生學，就是讓計算機來模擬人的大腦神經元是怎麼工作的，怎麼做出判斷的，怎麼做出推理的，那我們計算機也這麼去做，其實這是一個誤解。
目前我們講的Deep Neural Network，深度神經網絡，它只是一個比喻，就是和人腦的工作方式有類似之處，但其實到今天為止，我們的科學並沒有搞明白人腦是怎麼工作的，我們只是大概知道人腦有神經元，計算機就更不是在模擬人腦來工作，尤其是最近幾年算法的發展都是計算機科學在搞，從來沒有借鑑人腦科學的成果，這是一個很大的誤解。”
人類會不會被人工智能所控制？我一直堅定的認為說不會。
面對人工智能的飛速發展，伴隨誤解而來的還有恐懼。人工智能將在未來與人類確立怎樣的關係、會不會破壞甚至威脅人類生存，這好像是個問題。
Robin：“有一天電腦會不會超過人腦？有一天人類會不會被人工智能所控制？對於這些，我一直堅定地認為說不會。
過去有好多對人工智能的分類，有弱人工智能、強人工智能、超人工智能，弱人工智能就是現在的情況，強人工智能就是指電腦和人腦的能力是一樣的，超人工智能是電腦要超越人腦。我認為要達到強人工智能，也就是說讓電腦達到人腦的能力，還要有很長很長的時間，我不知道多長時間，也許幾十年，也許幾百年，也許永遠達不到，所以我覺得在這方面大家不用太擔心。
有時候我拿它和原子彈相比，原子彈在發明之前，人類隔幾十年就要有大的戰爭，原子彈發明之後，可能所有人都覺得人類的末日就快要到了。但一直到今天都沒有發生大的戰爭，也許因為原子彈的誕生，人類再也不會有大的戰爭了，因為這樣的戰爭會毀滅掉所有的人，人們也還是知道如何來控制的。所以人類對於人工智能技術的這種探索、開發、演進，我也是非常樂觀地認為它所帶來的影響主要是正面的影響，負面的影響則完全是可控的。
短短一年，人工智能的技術發生了非常大的變化。
短短一年時間，人工智能技術的發展和實際應用都取得了不小的成績。目前百度內部已經實現“刷臉”打卡、打飯。人臉識別技術在尋人平臺的合作接入，目前已經有了兩個成功案例：應用跨年齡（時隔27年）識別技術的付貴回家、應用1：N識別技術的張軍宏案例（點擊可查看詳情）。
Robin：“其實去年我也來了貴陽數博會，過去這一年，雖然只有一年的時間，但是人工智能的技術卻是發生了非常大的變化或者說進步是非常明顯的。比如語音識別，過去這一年它的進步就很明顯。
今天我們要進行搜索的話，比如你和朋友進行聊天，他說了一些詞或者說了什麼事情你不是很清楚，你甚至不知道他說的那個詞是哪幾個字，沒有關係，你用語音去搜索，機器就會知道你說的是哪幾個字。按照我們的評測，人類對於搜索詞的聽力、識別能力大概只有82%的正確率，機器能達到86%、87%的正確率，過去這一年語音識別準確率已經有了飛速的提升。”
搜索場景可以使用自然語言，未來不需要使用工具。
按照以往的經驗，再先進的工具都會匹配需要人類學習的說明書。而人工智能的魅力就在於，它擁有“與人對話”的能力。
Robin：“過去我們覺得在搜索這些場景中可以使用自然語言，未來其他電器都可以進行自然語言交流，人、物未來可以進行無障礙的交流。過去人發明工具之後都要重新學習一遍如何使用工具，未來人不再需要學習工具的使用方法，工具會來學習人的意圖、人的語言。
比如說。我們最近和國安廣視有合作，就是電視機裡面植入了Duer OS操作系統，它就可以聽懂人話。你在看浙江衛視說“切換到江蘇衛視”它就給你切換了，你看到一個女明星時說“這個演員叫什麼”，它馬上告訴你這個演員叫劉濤。這些都使你不再需要學習遙控器，不再需要學習各種各樣複雜的輸入，用自然語言就可以實現了。所以過去一年，人工智能技術還是有非常大的提升的。”
人工智能時代最寶貴的不是數據，是數據帶來的技術創新。
之所以技術進步這麼快，它就是依賴過去迅速地積累了大量有價值的數據，再加上計算資源越來越豐富，計算成本越來越低，所以過去我們認為不可能的技術現在變得可能了。而數據和算法究竟誰的作用更大，可以類比參照工業革命時代的蒸汽機和煤。
Robin：“之所以技術進步這麼快，它就是依賴過去迅速積累了大量有價值的數據，再加上計算資源越來越豐富、計算成本越來越低，所以過去我們認為不可能的技術現在變得可能了。
那麼，數據和技術、和算法到底是什麼關係？其實對此也有各種各樣的討論。前段時間我和我們的一個工程師在討論的時候，他說了一句話：“數據秒殺一切算法”，就是指當你有了最好的數據時，多好的算法都打不過。
是不是這樣呢？我覺得數據確實重要，沒有數據訓練的話人工智能走不到今天。但是數據是不是根本呢？我認為數據不是根本。數據有點像新時代的能源，像燃料，而推動時代進步的還是技術、是創新，而不是這些資源。
我經常講，人工智能這一次革命是堪比工業革命的。我們回想一下工業革命當時最標誌性的東西是什麼？是蒸汽機，而不是煤。當然最早的蒸汽機就是誕生在煤礦，因為挖煤的時候有很多滲水，用蒸汽機來把滲水從礦井下面提上去。雖然蒸汽機在煤礦被髮明出來，但一開始蒸汽機的效率非常低下，就是因為它在煤礦邊上不缺能源，所以沒有關係，效率低下一點兒可以。
我們絕大多數人並不知道蒸汽機最開始是誰發明的，我們知道瓦特，但瓦特是在蒸汽機發明九十年以後才重新發明了一個比較高效率的蒸汽機。
所以，工業時代最寶貴的東西不是煤，而是蒸汽機這樣的技術革命、革新。人工智能時代最寶貴的也不是數據，而是因為數據帶來的技術上的創新。”
我們需要培養AI思維，及早為未來的可能性做準備。
過去一年就有這麼多的創新，有大幅度的提升，連我在這個領域的人都要覺得要改變心態，適應這種環境，適應各種各樣的可能性。來源於場景的優質數據能夠激發更多的創新，我們需要培養AI思維，儘早做好準備。
Robin：“在過去一年，就有這麼多的創新，有大幅度的提升，連我在這個領域中的人都要覺得要改變心態，適應這種環境、適應各種各樣的可能性。我有時候就在想，技術其實是在成指數的增長。
今天上午開幕式的嘉賓也提到了摩爾定律，它的技術能力、計算能力都是在指數增長的，可是人的思維方式大多數時候還是線性增長的。它現在是這個樣子，我們覺得它未來可能只是比現在好一點點，但其實不是的，一旦量積累到一定地步的時候，它會產生一些質的變化，並且是常人很難適應甚至無法想象的一個變化。
就好比有個傳說，說一個國王為了獎勵國際象棋的發明人，他就問你想要什麼？這個發明人說，沒有關係，我就要點麥子，你能不能在象棋的格里面第一個格子放一粒，第二格放兩粒，第三格放四粒，第四個格里放八粒……這個看起來很少，但是全世界的麥子都放不滿這些象棋格子。
所以，最近我在講為什麼我們要培養AI思維，這樣的思維方式不是我們習慣的思維方式。但技術革命會帶來不斷的新的可能性，是我們過去沒有想到的，我們需要及早地為未來的可能性去做準備。
今天，像貴陽這樣在大數據領域的名聲已經樹立起來了，已經佔有了這種先機，但是怎樣把真正的數據資源變成創新能力，這是我們貴州、貴陽需要認真思考的一個問題。
過去的創新來源於實驗室、來源於大學，而未來的創新，我覺得來源於數據、來源於場景。當我們能更好地把這些數據組織起來，把這些場景吃透，當遇到問題時思考解決問題的方式，就產生了創新，而這樣的創新又會不斷地培養我們的思維方式，跟得上未來科技的進步。
所以我也想借著這個機會和大家交流一下關於這方面的看法。希望貴陽在未來不僅能夠抓住大數據的機會，也抓住人工智能時代中各種各樣創新的機會。
謝謝！”
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