我要說的是專用人工智能確實取得突破性的進展，但另一方面是通用人工智能的研究與應(yīng)用依然任重道遠，要在通用人工智能方面取得巨大突破還需要盡洪荒之力，曾經(jīng)去年這四句話描寫了人工智能目前的水平，目前人工智能是有智能沒智慧，有智商沒情商，會計算不會算計，有專才無通才。這個照片我用了很多次，這個是一個雪地里的斑點狗，很難還能夠有計算機識別出，機器人有的時候很難理解，兩個效果，中國隊是誰也贏不了，有的效果是我們誰也贏不了，那機器怎么翻，還有“能穿多少穿多少”，諸如此類的，還有這個，機器翻譯可能就犯錯，很多人都笑了，所以我想這就是為什么目前還是盡洪荒之力，就是有很多問題解決的不好。

　　現(xiàn)狀之三是人工智能產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用蓬勃發(fā)展，2015年全球人工智能市場規(guī)模為1270億美金，今年還是預(yù)計，1650億美金，到2018年預(yù)計超過2000億，發(fā)展的非常之快，很抱歉沒有時間展開講，所以我稍微快一點。

　　人工智能已經(jīng)上升到國家戰(zhàn)略高度，這個就不講了，包括德國的工業(yè)4.0等等，核心是人工智能，包括中國制造2025，人工智能引起廣泛的關(guān)注，這就是我想簡單的概述一下人工智能60年發(fā)展到今天的大概的狀況，不能展開講，沒有時間。

　　人工智能的新的動態(tài)，如果過去一年人工智能發(fā)展，在腦海中能想到什么事，列了大概十項。第一項，阿爾法狗，第二項是各國政府高度重視人工智能發(fā)展，包括今年5月份美國白宮舉行4場研討會討論，包括我們國家大家也知道5月份幾個部委發(fā)布了《互聯(lián)網(wǎng)+人工智能三年的行動實施方案》還是值得一提的事，第三是IBM發(fā)布類腦超級計算機平臺，是基于全幾年發(fā)布的芯片，第四是軟銀320億美元收購ARM，這還是很大的收購，第五，谷歌、facebook等開源人工智能基礎(chǔ)平臺，這是值得一提的，反映了一個趨勢和動向，第六，創(chuàng)建公益性的人工智能機構(gòu)OpenAI，我認為很值得一體，10億美金，第七，學術(shù)方面的，Science發(fā)表Bayesian Program 論文，第八，微軟深層殘差網(wǎng)絡(luò)奪冠2015年ImagnNet，第九，谷歌量子計算機取得重要的突破，為人工智能計算搭建一個平臺，第十，劍橋大學成立人工智能倫理研究所。

　　我這個對于十件大事的判斷至少是及格的，當然怎樣通過這個標志事件看看目前人工智能發(fā)展的狀態(tài)，這就是下面要講的，把他概括成十段話，從這些標志性的事件里面或者相關(guān)的工作里面，你看到過去，從過去一年的工作里面來看到什么新的動態(tài)或者動向或者趨勢或者特色，我總結(jié)了一下。

　　第一，人工智能熱潮全球化，從東方到西方，從發(fā)達國家到發(fā)展中國家，從大國到小國，應(yīng)該都是掀起了熱潮。

　　第二，產(chǎn)業(yè)競爭白熱化，各種并購大家也可以看到，招聘人才，都希望來競爭。

　　第三，投資并購密集化，過去一年大的小的收購、投資，數(shù)不勝數(shù)，從幾百億到幾個億，更小規(guī)模的也不用說了，太多了。

　　第四，人工智能應(yīng)用普適化，各個領(lǐng)域的滲透。

　　第五，人工智能的服務(wù)專業(yè)化，一個是研究通用化的人工智能，一個是專業(yè)化的人工智能。

　　第六，基礎(chǔ)平臺開源化，包括IBM、谷歌開源的平臺，過去一年特別明顯的一個新的特征，我不知道大家贊不贊同。

　　第七，關(guān)鍵技術(shù)硬件化，包括IBM的類腦計算平臺。

　　第八，技術(shù)方法集成化，單一的人工智能計算理論和方法不可能包打天下，集成創(chuàng)新勢在必行，阿爾法狗里面集成了很多，都是我們非常熟悉。

　　第九，學科創(chuàng)新協(xié)同化，多學科跨界融合交叉協(xié)同創(chuàng)新人工智能創(chuàng)新途徑，包括量子技術(shù)跟人工智能的結(jié)合。

　　第十，社會影響大眾化，我不用解釋，包括我的司機前兩天問，這一年多人工智能很火熱，他都很關(guān)心，說明人工智能的影響的社會化大眾化。

　　這是我講的第二部分的內(nèi)容，沒有展開講透請大家原諒。

　　所以過去一年無論怎么去歸納十件標志性大事，人工智能出來非常重要的發(fā)展時刻，過去60年是風風雨雨曲曲折折，下一個60年怎么走需要我們?nèi)ニ伎迹@就是今天跟大家匯報第三部分的內(nèi)容，人工智能未來發(fā)展的若干思考。

　　第一，要保持警醒，熱潮下面尤其需要冷思考，阿爾法狗在圍棋上的表現(xiàn)，確實提高了人們對人工智能的期望，但是切記對人工智能提出更高的期望，希望太高，如果這個沒有實現(xiàn)會非常的失望，甚至絕望，這不是一個好思想，這個60年的過程中我們有很多這樣的教訓(xùn)，在熱潮下尤其需要冷靜的思考，這是前面跟大家展示的曲線，藍線部分也許是這樣的，有高潮一定會有低谷，這是發(fā)展的客觀規(guī)律，而任何一個時段不可能一直蓬勃，所以一定要保持冷思考，引用最新的新興技術(shù)成熟度曲線，大家可以看到，智能機器人、認知專家顧問等熱門技術(shù)正處于期望膨脹期，接下來可能是幻滅期，所以需要我們冷靜的思考。

　　第二，切忌跟風，我認為跟風難有大作為，這幾年風口熱好像說的很多，站在風口上豬都會飛起來，臺風一過摔死的是誰啊，是被風吹起來的，所以我覺得后面是我的話，找風口不如找關(guān)口，就發(fā)展的瓶頸在哪里，突破那個瓶頸你可能就是開創(chuàng)一個新天地，搶占先機，所以找風口不如找關(guān)口，大家不要再跟風。

　　第三，不忘初心，習總書記在講話的時候不忘初心繼續(xù)前進，對于人工智能來說是不忘初心繼續(xù)探索，回歸人工智能的本原，是要解決什么問題，別走偏了，所以從研究的內(nèi)容到研究的目的，所以在回歸本原的過程中尤其要記著，信息科技與腦類科技的交匯，人腦智能機理的挖掘孕育著信息科技的重大變革。

　　第四，苦練內(nèi)功，重視前沿基礎(chǔ)理論研究，現(xiàn)在是家喻戶曉，但是大家不要忘記不是那么火爆的時候在干什么，一直到今天一直堅持，才有深度學習的今天，所以苦練內(nèi)功很重要，不能被當下的熱點一葉障目，深度學習不等于AI，深度學習只是人工智能領(lǐng)域機器學習方向的一種方法，盡管現(xiàn)在效果很好，所以確實需要進行思考如何克服這個瓶頸，人工智能發(fā)展下一個關(guān)口在什么地方。這里面的局限性大家也看到了，比如某種動物。深度學習的成功不是理論方法的突破，而是在大數(shù)據(jù)和大規(guī)模計算資源驅(qū)動下的基于基礎(chǔ)理論的技術(shù)突破，其本質(zhì)是通過映射對復(fù)雜函數(shù)進行逼近，所以深度學習依舊存在明顯的局限性，尤其在任務(wù)的切換和對環(huán)境變化自身完善方面，對小樣本的舉一反三等方面，人工智能與人類還是相差甚遠。

　　第五，以史為鑒，AI一甲子之際需要總結(jié)回顧，丘吉爾說你能看到多遠的過去，你就能看到多遠的未來，你過去看的有多深，你對未來才能看的有多準，我認為是有道理的，所以這個時候就需要我們做一個思考。

　　從淺層智能到深層智能，

　　從專用人工智能到通用人工智能，我沒有時間展開講，

　　從機器智能到混合智能，

　　從數(shù)據(jù)驅(qū)動到數(shù)據(jù)和知識協(xié)同驅(qū)動，

　　從線下智能到云上智能，

　　從網(wǎng)下到網(wǎng)上。

　　這些具體的趨勢實際上都反映在整個社會化大趨勢，智能化是新一輪科技與產(chǎn)業(yè)革命的最顯著特征，這邊引用兩位先生的觀點，不展開講，這種情況下我們怎么發(fā)展。

　　最后說說我們國家怎么發(fā)展，我們國家發(fā)展有很多機遇，天時地利人和，當然也有挑戰(zhàn)，列了四個方面的挑戰(zhàn)，包括我們的戰(zhàn)略思維我們的冒險精神還不夠，所以要思考這些問題，和人工智能如何更好的服務(wù)國家社會的發(fā)展，如何抓住這個機會，我覺得首先應(yīng)該有一個規(guī)劃，上面要有規(guī)劃，因為只有通過頂層規(guī)劃協(xié)調(diào)才能實現(xiàn)一盤棋，最終實現(xiàn)人工智能強國，