7月9日，以“智聯世界·共同家園”為主題的2020世界人工智能大會雲端峯會在上海世博中心拉開帷幕。
在疫情常態化防控時期，全息投影的馬雲、語音連線的馬化騰、視頻連線的馬斯克、出席現場的李彥宏和張文宏等多位重磅嘉賓“雲聚一堂”，共同探索人工智能的未來之路。那麼，大佬們對AI的未來是怎麼看的呢？
新冠疫情打亂了人們的生活節奏，也擊碎了人們的一些固有觀念。在會上，馬雲説，“我記得去年我們當中還有人在擔心、爭論，機器會不會取代人？就業怎麼辦？現在我們最着急的是怎樣才能讓機器儘快取代人類的很多工作。比如在病毒傳播的領域，我們千方百計要讓機器去解決問題，而不是讓人衝在最前面。”第一，人類離不開地球，但地球卻可以離開人類。工業革命以後，人類有能力向外看，登上了月球，建設了太空站，試着在太空生存，很多傑出的人開始對地球以外的世界有了偉大的探索。接下來因為數字革命，人類有能力向內探索，真正地瞭解自身，也真正瞭解地球。相比之下，人類對自身的探索顯得更難，也更加重要。今天，人類對自己的瞭解非常有限，最厲害的腦科學家也只瞭解人類大腦不到10%，這次疫情讓我們看到了人類對自己的陌生、對地球的陌生。因為我們不瞭解自己，不瞭解自己生存的世界，不懂得這個地球，不珍惜和保護這個地球，所以製造了很多的麻煩和災難。我想，人類現在最重要的是先解決好自己的問題，解決好地球的問題，不然，無論我們移居到哪個地方，無論我們去哪個星球，都會依然面臨這樣的麻煩和災難。第二，經濟增長可以放慢，但是人類必須成長。疫情讓我們明白世界的生態系統是由微生物決定的，不是由最高等級動物決定的。就好像決定非洲大草原的是那裏的微生物，而不是獅子。我們人類千萬不能把自己看得太高。我認為AI應該翻譯成為機器智能，翻譯成人工智能，是人類把自己看得過多，很多事情對於人類來説很難，對於機器來説卻非常容易。動物有的是本能，機器有的是智能，而我們人類擁有的應該是智慧。第三，如果過去數字技術是讓生活變好，今後數字技術是讓人類能夠更好的生存下去。疫情沒有改變技術變革趨勢，但是疫情加速了數字技術的變革。因為災難在逼迫我們創新，我們一位專家用肉眼看新冠肺炎片子需要10-20分鐘，後來技術人員開發出新冠CT隱形智能算法，機器看病例片子只需要20秒，疫情期間農民用衞星遙感，衞星通過遙感圖象識別，稻田作物生長情況，結合氣候行業等情況，預估產量價值，再決定貸款多少錢給農民，疫情期間用互聯網技術讓自己活下去，讓別人活下去的創新無處不在。相隔一年世界已經發生劇變，今天我們已經沒有時間擔憂，與其擔憂不如擔當，因為病毒不分國家，技術也不應該有邊界，不分你我，今天的災難是巨大的，今天災難也許才剛剛開始，我們沒有其他選擇。所以大家早一點開始合作、團結、抱團，我們就會早一天勝利。馬化騰：要做到AI向善，就要做到人工智能的可知、可控、可靠
由於身體原因，馬化騰今年缺席了大會現場。通過實時的語音連線，他表示：很遺憾，今年不能來上海蔘會。但是 “雲端峯會”突破了“面對面”的限制，把全世界都變成了會場，讓我們可以“屏對屏”參加這場盛會。馬化騰認為，人工智能本身就是一個跨國、跨學科的科學探索工程。它正在將人類的認知，推向“更快、更高、更強”，也勢必帶給我們，一場前所未見的科技與產業革命。目前，我們對人工智能等新科技的未知，仍然大於已知。因此，騰訊把“科技向善”納入公司的使命和願景：每天都在研究和應用新科技，歸根到底要為每一位用户負責。要做到“AI向善”，就要努力讓人工智能實現“可知、可控、可用、可靠”。這是全世界共同面對的課題。作為中國改革開放的前沿窗口，上海為我們解決“世界級”問題，提供了合作交流的平台。去年李強書記參觀了騰訊線下的科技嘉年華；今年騰訊會在線上為大家帶來AI技術的展示。接下來，騰訊華東總部將進一步紮根上海，成為上海人工智能高地的建設者之一。騰訊會加快“新基建”投入，與上海一起，“在危機中育新機、於變局中開新局”，為上海乃至長三角一體化發展注入新動能。李彥宏：迷霧終將散去，智能經濟和智能社會終將成為現實
今年以來，新冠病毒肆虐全球，經濟停滯，失業率大幅增加。而這場突然的疫情，也讓企業家們不得不反思，科技創新是否能夠在關鍵的時刻讓人類更好的掌握自己的命運。
李彥宏表示，“現實情況是，我們沒有能夠在武漢封城的時候，派遣大批的無人駕駛車輛為百姓提供日常服務，我們沒有能夠通過生物計算快速找到新冠疫苗，我們也沒有儲備了足夠多的技術來應對未來相當長一段時間的逆全球化風險。所以我看到很多人對技術，尤其是AI技術產生了悲觀情緒。但是，作為一個局中人，我知道，我們在進步。”例如，百度發明的LinearFold算法可將此次新冠病毒的全基因組二級結構預測從55 分鐘縮短至27 秒，提速 120 倍，這意味着我們能更快地預測病毒變化趨勢，以制定有效的防控措施，還可以提高疫苗研發的效率。第一階段叫技術的智能化。人工智能在60多年前被提出，近十年來算法有着快速的迭代和創新，通過雲計算、大數據的賦能已經逐步發展成為新的技術平台，但是人工智能的科學家們都集中在概念的導入和技術探索，並沒有演變成為一種產業或者經濟現象。第二階段叫經濟的智能化。隨着移動互聯網的發展，人類產生的有效數據呈指數級上升，雲計算的發展則提供了海量計算所需要的能力，加上經濟和社會的普遍數字化和互聯網化所創造的基礎環境，人工智能終於可以開始在廣泛的經濟領域施展魔力。這個階段又可以分為上下兩個階段：前半段，人工智能的發展主要是圍繞通用能力的開發和作為一種資源的AI能力平台化，以及智能搜索和信息流的智能推薦這兩個標誌性行業應用；在後半段，人類的人工智能可以開始全面產業化，就是行業應用和商業化的全面普及。第三個階段是社會的智能化。人工智能將從經濟領域滲透到更加廣泛的社會領域，全社會和全球範圍內智能協作與制度的創新將是這個階段的主要特點，最終的協作和變革又會對經濟產生更加深遠的影響，人類終將進入智能社會。李彥宏稱，目前我們正處在經濟智能化前半段向後半段過渡時期，而這個階段也是一個容易產生迷茫甚至悲觀的階段，這是大多數顛覆性技術在加速普及之前的必經階段。就像互聯網在2000年後的幾年裏經歷的那樣，一些公司消失了，一些人永遠離開了這個行業。但是，當迷霧消散時，一個經濟和社會全面互聯網化的時代開始了，熬過寒冬的小人物們成為了新的英雄。李彥宏表示，“迷霧終將散去，智能經濟和智能社會終將成為現實，而人類終將掌握自己的命運。”
在大會上，對於大家關注的“人工智能在疫情裏的作用”，張文宏認為這只是起點。“人工智能今天如日中天，也有很多國際一流的老總今天在這裏發言，但是我非常遺憾地告訴大家，這次中國疫情的控制是靠傳統智慧和城市管理實現的。這次疫情之後，我們需要反思，將來人工智能可以如何改善城市管理，包括加快公共衞生體系中的預警速度。”為什麼這麼講？張文宏表示，在整個疫情過程當中，開始他們全部用的是人工。“上海的防疫部隊在去武漢的一開始，我們其實希望的是所有的人工智能都已經遍佈全國，知道我們缺什麼、武漢有什麼，然後迅速地進行調配，包括口罩、防護服、尿褲、呼吸機等，但是什麼數據都沒有。最為誇張的時候，我們是通過直升機直接投遞物資過去的，這就像戰場上一樣。後來它迅速進來了，資源調配發揮了很大的作用。而從這次的戰爭開始以後，我們就意識到，將來人工智能具有非常大的物質調配的能力。”張文宏認為，醫療資源的調配系統非常重要，因為人工智能是根據需求佈置的。例如，今天多少個航班進來，所在國家的疫情如何，醫療資源要增加到什麼程度，這些都應該有真實的數據。這次新冠CT表現和以前的流感、其他肺炎完全不一樣，人工智能如果在去年12月初就看到了大量肺部CT圖片，數據會提出警報。“今天我們的防控是熔斷式的，熔斷就不能人工智能。將來的數據應該是真實世界的數據，非常期待線上線下的數據結合。”
對於人工智能在疫情中的作用，沈向洋則表示，這次的疫情實際上是令人工智能真正有機會應用到很多方面，其中四個方面很有價值：
第一個，以人工智能加速推進預防診斷和相關治療的研究，特別是療程手段的突破，大家在等這個疫苗什麼時候出來，有什麼新的更好的治療方法。第二個，從全球衞生健康、流行病學的數據裏提取發現這些數據的洞察，然後將它的特徵、變化、趨勢直觀立體地展現出來，讓大家能夠一起看到怎麼去應對健康的風險。第三個，從不同的角度來講，這個疫情必須要有一些新的技術手段推動醫療資源的分享，讓有限的醫療資源可以服務更多的人口，不僅是發展中國家，對於像美國這樣的發達國家也是很重要的一件事情。第四個，基礎研究方面，我們要突破更多的人工智能技術，包括像隱私保護、標準化、誤操作性，這可以有安全、可靠、高效分享這些數據。第一，我覺得接下來非常重要的變化是現在的認知-感知巨大進展向認知巨大的變化。因為這些年我們做了很多深度學習的工作，像計算機視覺、語音識別，這些進展非常大。接下來的問題，非常重要的一件事情是我們對“認知”的認識，我覺得還是非常早期的一件事情。第二，未來的人工智能發展是交互的問題。在計算機出現之前，我們主要是人人交互，計算機出來之後就變成了人機交互，5G也好、電腦也好，實際上在未來的發展，最激動人心的是人和AI的交互，未來AI的人口可能會遠遠超過在世界上的人的人口，這會帶來很多巨大的問題。第三，人工智能走到最後是所謂的通用人工智能，最後真正要解決的事情還是一個常識的問題，只有我們能夠把常識的問題理解了，我們才是邁入真正的人工智能。姚期智：AI方面獲得的巨大成果往往是看似完全不搭界學科之間的合作
姚期智認為人工智能關鍵的核心是基礎科學。“我們要記住，AI所有的這些光環，包括今天看到的這些耀眼的應用，它們其實是來自於一些基礎的科學。”第一，理論很重要。AI現在面臨的挑戰，都可以通過理論來分析，這種分析能夠讓我們更清楚地知道面臨的到底是什麼，從而獲得一些啓迪和啓示，找到尋求解決方案的方法。第二，AI絕對是一個跨學科的行業。有許多例證可以表明，在AI方面獲得的一些巨大成果往往是因為一些看似完全不搭界學科之間的合作，這可能需要幾十年的努力，因為沒有其他學科科學家所取得的研究成果的話，AI方面不可能取得這麼快的發展。第三，一些值得探索的新方向。機器學習和拓撲學之間的聯繫，拓撲學方面的一些概念、技術和複雜度的理論可以讓我們獲得一種AI方面新的理論，只看AI是不可能的；人工智能和隱私之間聯繫，如讓計算的結果不需要去揭秘數據屬於誰，甚至不必要揭秘數據，他認為，其實可以通過密碼學實現這個目標，這是AI的一個全新領域；可控的超級人工——Super AI，他引用了伯克利大學一位教授的看法，即儘管我們不知道超級人工智能會不會來，但是我們最好做好準備。“現在的應用，它是來自於過去的理論研究，這是一個基本的科學的原則。我們現在做的理論研究總會在原來的某一天可以讓我們獲得巨大的進步。”馬斯克：只要有明確的遊戲規則，在任何遊戲中人工智能肯定都會玩得比人類要好
作為“顛覆者”，馬斯克顯然很懂得行業遊戲規則。而對於人工智能，他表示：只要有明確的遊戲規則，在任何遊戲中人工智能肯定都會玩得比人類要好。馬斯克認為，實現自動駕駛5G目前不存在底層根本性挑戰，但是有很多細節問題。而他們面臨的挑戰，就是要解決這些小問題，然後整合系統持續解決長尾問題。“我們可以利用特斯拉現在的硬件，只需要改進軟件就可以實現L5級別自動駕駛。”他指出，認知可能是人工智能最薄弱的領域。“不過未來認知會表現得好一點，我們可以把它想象成遊戲，只要有明確的遊戲規則，在任何遊戲當中人工智能肯定都會玩得比人類要好。”此外，他還解釋了特斯拉為什麼要開發人工智能芯片。“我們發現市場上沒有成本合理，而且低功耗的系統。如果我們使用傳統GPU、CPU或者其他相似的產品，將耗費數百瓦的功率，而且後備箱會被計算機GPU巨大的冷卻系統佔據。而且，要知道能耗對於電動汽車的里程非常重要。“他還透露，特斯拉在幾個月前審慎啓動了芯片的第二套系統，充分利用特斯拉完全自動駕駛系統可能還需要至少一年的時間。值得一提的是，馬斯克非常喜歡國內的環境。他表示，特斯拉自動駕駛在中國工作得非常好，且正在中國建立相關工程團隊。“中國總是給我驚喜。我們會在中國做很多原創性工程開發，而不僅僅是簡單地把美國的東西搬到中國。所以（你們）可以考慮在特斯拉中國工作。”
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