“新一代人工智能的新理论、新技术、新平台，如果跟社会的新需求相结合，会有强大的延展性和渗透性。”全国*协常委、外事委员会主任、中国工程院原常务副院长、院士潘云鹤先生在“中科曙光智能峰会”上，对人工智能产业的发展前景做如此描述。
人工智能的概念是如何提出的，人工智能迈向新一轮的发展有哪些动因，人工智能走向2.0又将迎来哪些新的理论和挑战。看潘云鹤院士为大家揭开人工智能的发展之路。（根据潘云鹤院士演讲速记做了遵照原意的部分修改）
话题1：人工智能发展60年涌现出新的关键理论与技术
年，斯坦福大学J.McCarthy教授、麻省理工学院M.L.Minsky教授、卡内基梅隆大学的H.Simont和A.Newell教授（以上四位皆为图灵奖获得者）、信息理论之父贝尔实验室的C.E.Shannon、IBM公司N.Rochester等学者在美国达特茅斯（Dartmouth）学院首次确立了“人工智能”概念：让机器能像人那样认知、思考和学习，即用计算机模拟人的智能。
人工智能诞生后，其应用也应运而生。上世纪七十年代以来，人工智能的应用任务和领域包括机器定理证明、机器翻译、专家系统、博弈、模式识别、学习、机器人和智能控制，这些都朝着模拟人的智能这一方向在发展。
人工智能发展六十年，中国工程院对人工智能（尤其是应用领域）研究后发现，人工智能大变，涌现出很多新的关键理论与技术，如大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能、自主智能系统。
如今人工智能是大数据的支持方式，所以直接称之为大数据智能。现在已经不是一台计算机进行应用，而是用互联网把很多人和很多计算机连在一起，形成群体的智能。再比如说，过去处理多媒体信息，主要处理的是图像和声音，但是人在处理问题的时候，不是按照多媒体分开处理的，它在感知方面多媒体处理，感知以后在认知方面实际是一个跨媒体处理。如一个人走到故宫，走到太和殿，马上会想到故宫和太和殿的形成，这就是结合起来思考。实际上人的很多创造能力源于跨媒体，是否有能力从一种媒体进入到另一种媒体进行思考，这个问题越来越引起人工智能界的重视，这就是跨媒体智能。
人工智能应用也有新的变化，如智能城市、智慧医疗、智能制造等。所有这些变化是如何产生的？我们需要研究它的根源。因此在这样的基础上，中国工程院列了一个重大课题进行研究，这个重大课题里面所提出的观点，为国家领导所接受，所以在年也就是今年的7月20日，中国发布了新一代人工智能发展规划。
话题2：人工智能2.0源自世界从二元空间进入三元空间
世界原来是二元空间：人类社会空间（H）和物理空间（P）。但近年来，信息力量的迅速壮大，已长成除P、H两极之外的新一极：信息空间（C）。
信息空间是怎么壮大的？
大概五十年前，人类还是两元空间，那时候虽然有很多信息，但所有信息都来自于人类。后来人把信息进行互联，但仍处于两元空间，因为信息还是来自于人。但当我们走到第三步，很多信息就直接来源于物理世界了。为什么？因为我们布置了大量的传感器，形成了传感器网。比如我们发射了很多卫星，卫星一天24小时每小时秒不停在地球上传达信息，这些信息如此之大，以至于人已经无法处理。再比如杭州有五十多万台摄像机，这些摄像机传达的信息也是人很难处理的。
在两元空间的时候，人在不断认识物理空间是什么、怎么变化的，这叫自然科学。人要改造物理空间，要造桥、造路、造房子、造城市、造机械等，这叫工程技术。人要了解人类社会自身，这叫社会科学。这是我们在两元空间时候的三种分类。
现在出现了一个新的空间——信息空间。人类想了解物理空间，可以不直接去观测它，而通过信息去观测。人类用传感器得到大量多媒体信息，形成了大数据。人类分析这些数据，最后了解到物理世界是什么样的。人类去改造物理空间，也可以不直接去改造它，而是通过人机交互、大数据、自主装备去改造物理世界。这种能力越来越大，今后会变得非常厉害。人类了解认知自身，也可以通过数据去了解。互联网数据的逐渐扩大就让我们看到了人类社会的另外一面。
空间的变化，不仅出现了大数据，也出现了新的通道。新的通道会带来新的计算，新的认知会带来新的学科门类。这些新的通道和认知就引起了人工智能的大变革。这些通道不但给计算机学科，甚至给智能学科、工程计算和社会都提供了研究的新途径和新方法，而且一定还会形成更多新的学科门类。
比如城市运行系统。城市是人类创造的最大的系统，它如此复杂，所有做城市规划的专家，都承认城市规划是经验，不是科学。因为他很难把城市的空间、经济、环境统一规划好。一个城市的人口、城市的产业是错综复杂的关系。目前的城市规划是从空间的层面去理解城市，但随着信息空间的开辟，未来我们将通过大数据的渠道，一定可以更加清晰地了解城市是怎么运行的。
环境生态也是如此。我们现在分了很多学科，有环境保护、生态学、植物学、动物学等，所有这些包括人在一起，形成了复杂的环境生态系统。再比如说医疗和健康系统也是如此。我们虽然有医学学科，但是并不了解健康的全部。除了吃药、开刀以外，还有一大套其他的东西。
这些系统都是由科学问题+工程问题+社会科学问题形成了这样复杂的局面，而这些系统靠传统的观测方式很难了解，我们需要把传统的方式跟新的方式结合在一起，才能了解并对这些传统科学进行新的改造。
人工智能迈向新一代的升级动因是什么？
第一，信息环境巨变。由过去的一台计算机、几个人一台计算机变成每个人有一台计算机、一个人有很多台计算机、可以随身带着计算机走，出现了互联网、移动计算、超级计算，有了穿戴式设备、物联网、云计算、网上社区、万维网、搜索引擎等。信息环境发生了如此巨大的变化，人工智能怎么能不变？在新的信息环境下的人工智能，也一定是新的人工智能。
第二，社会新需求爆发。我们需要研究智能城市、智能医疗、智能交通、智能游戏、无人驾驶、智能制造，所有这些新的需求，都跟传统的人工智能的任务不一样了。从模拟人到模拟系统，这个系统不但模拟每一个人，还要模拟人与人之间的环节。
第三，人工智能的基础和目标也发生了变化。原来的技术驱动变成了多媒体驱动、大数据驱动、传感器网驱动以及增强现实、虚拟现实的驱动。我们模拟的目标也变了，从过去计算机模拟人的智能变为追求人和机器融合在一起，把互联网和人、机结合在一起变成更加融合的群体智能。
这就是人工智能2.0的升级动因。我想在大数据基础上一定会产生新的人工智能，这就是大数据智能。互联网基础上产生新的智能一定是群体智能。多媒体、传感器上产生的新的人工智能称之为跨媒体智能。另外，人机交互称之为人机混合增强智能，自主装备称之为自主智能系统。相信随着信息技术的扩展，一定会有新的人工智能的技术出来。
总而言之，人工智能从1.0走向2.0实际是人类的生存空间从PH到CPH演变的深化，它的前方还有着许多理论和实践的挑战等待着我们。
话题3：人工智能2.0技术初露五大端倪
端倪1：大数据上的深度学习+自我博弈进化技术。
可以看到，人工智能尽管走向2.0是一个开始，但是已经出现了很多新的技术特征。从大数据智能上看，我们有了深度学习的技术。但是AlphaGo能够引起世界的震动，不仅仅靠的是人工智能，还有其它新的技术，比如它的自我博弈进化技术。AlphaGo的很多棋子是并不是大量学习人类的棋谱产生的，还有是自己跟自己下棋所产生的，很多棋谱人类都没有看到过，这就是一种新的理念。我们相信，大数据智能除了深度学习以外，还会产生很多新的技术，综合在一起，就形成大数据智能。
实际上，现在DeepMind已为谷歌挣钱，正在用它的远见控制着谷歌数据中心的风扇、制冷系统窗户等个变量，对这个变量进行推理优化，最后使得谷歌的用电效率提升了15%，几年内共为谷歌节约电费数亿美元。据ICTResearch统计：年我国数据中心能耗高达到亿度，相当于整个三峡水电站一年发电量。这很有启发，人工智能能否用到这个领域里面，使数据中心的耗电量减少15%，也是很大的进步。
端倪2：基于网络的群体智能已经萌芽。
《Science》年1月1日发表“群智之力量”的论文认为：结合群体智慧与机器性能来解决快速增长难题。其将群智计算按难易程度分为三种类型：实现任务分配的众包模式(Crowdsourcing)、较复杂支持工作流模式的群智(Complexworkflows)以及最复杂的协同求解问题的生态系统模式(Problemsolvingecosystem)。那么如何用计算机替代人来进行组织工作，就变成非常重要的任务。实际这种工作方式已经开始出现了巨大苗头，可以看到，一个人做不了的事情或者一组人做不了的事情，我们用群智就可以把它完成。
比如美国普林斯顿大学的医学院在开发视神经软件，通过电子显微镜把人的视网膜跟人的脑神经之间的联系显示出来，这需要对神经进行标记。但是因为神经如此之多，每个科学家只知道其中一部分。因此他们在网站上号召多位眼神经的专家共同标记。最后，个国家的16万名科学家参与了这项工作，所以人类史无前例地知道了视神经是怎么工作的。当然还有很多其他的好成绩，比如苹果的AppStore、Wiki百科，这些都很好地利用了群智的理念。
端倪3：人机一体化技术导向混合智能。
现在各种各样的穿戴设备，各种各样的外骨骼机器人，各种各样的人车共驾技术、人机协同手术技术等人机混合的技术已经大面积出现，这将成为一个新的领域，会有大量的新产品出现。
端倪4：跨媒体推理已经兴起。
这两年中最引人注目的是跨媒体应用AR，把图形和视频结合在一起。比如谷歌眼镜，当你看到一个东西时，它马上从数据库中搜索这个东西产自哪里、价格多少，这些都可以清楚地在产品边上显示出来。一个礼拜前我参加微软年度技术报告会，它们用照片生成油画的技术已经做得很精彩，不仅是油画，还可以生成国画。跨媒体技术发展是非常快的，相信在今后二十年中，这项技术将大大提高机器和人的智能水平。
端倪5：无人系统迅速发展。
虽然我们可以看到，过去六十年人工智能大力研究机器人，实际上机器人发展并不快，发展最快的是机械手，但是比机械手发展更快的是近十年来发展起来的无人机。无人飞机不是机器人专家研究出来的，是飞机专家研究出来的无人技术。无人船已经大面积出现。现在很多城市提出要机器换人，机器换人的第一点，他们想到的就是拿机器人把人换掉，其实这样不行，机器换人最核心的是让机器智能把握自主化，因此新一代的人工智能在这个领域应该叫做自主智能系统。
举两个自主智能化机器的例子，BostonDynamics设计的先进的仿人和仿动物机器人、海康威视智能机器人。这两类机器人投入使用还需技术研究，后一类机器人自主系统就会是量大面广。
话题4：新一代人工智应用面临信息化如何深入到智能化的挑战
新一代人工智能的新理论、新技术、新平台，如果跟社会的新需求相结合，会有强大的延展性和渗透性。
例如京东网销售的智能音箱，卖元。这个产品是怎么出来的呢？本质上是大数据智能的一种。大数据智能里面有很多内容，比如语音识别、自然语言理解、图象识别等，它是把语音识别的一小部分放在一起进行使用。很多公司，包括全世界最著名的人工智能公司都在做这个事情。又比如微软的小冰，就是一个聊天机器人。如苹果的Siri，是语音助手。如科大讯飞，它的语音记录很精彩。百度的中英翻译做得好。谷歌的翻译，全世界非常有名。
亚马逊，本来是电子商务公司，也去做智能音箱。结果亚马逊做了智能音箱以后，它没有做聊天机器人、没做语音助手也没有做语音记录，只做了一个音箱，就是在原有音箱里面加上五个麦克风，使你距离五米之外也可以跟音箱讲话。五个麦克风度通话，讲话的感觉就不一样了。这个产品居然卖出了万台。上面这些著名的人工智能公司都梦醒了，因为它们的技术远高于亚马逊。所以现在不但是亚马逊做智能音箱，苹果、阿里、谷歌等都在做智能音箱。
亚马逊看到了这个情况，马上把它的所有软件和硬件进行开放，你可以在这上面做APP，还可以在上面嵌入各种各样的硬件。一下子有在上面做语音打车的、叫外卖的、查询的，还有连扫地机器人的、连冰箱的、连手机的、连汽车的，已经有一万多种应用，这就是人工智能技术的延展性。大家可以看到，一种基本技术可以产生多种应用技术、多种应用程序，最后谁能形成产品谁就能够通过产品形成一个平台。
像这样的产品有巨大潜力，刚才仅仅讲的是语音识别、机器翻译，在智能应用软件方面还有图像识别、智能交互、知识处理等，在智能基础软件方面有各种智能操作系统，在智能基础硬件方面有各种智能芯片、智能插件、零部件、传感器、网络智能设备，在智能自主产品方面有汽车、轨道交通、车联网、无人机、船、机床、机械等，还有虚拟现实与增强现实的艺术、玩具和教育产品，在可穿戴产品方面有人工智能的手机、车载智能终端、智能手表、智能耳机、智能眼镜、健康监测与康复产品，以及在家居产品方面的建筑智能设备、家电、家具等产品，这些都能进行智能化，谁能在这些智能产品当中占领先机？我认为青岛有巨大的可能。
总而言之，人工智能2.0的发展正好顺应信息化“数字化—网络化—智能化”的三阶段发展方向。我们高兴地看到，中国很多省市和企业，都纷纷在国家规划的指导下，制定本区域、本单位的新一代AI发展规划，准备摩拳擦掌，大干一番。所以我们相信，中国的人工智能技术与产业的快速发展期正在不可阻挡地大踏步地到来。
