目前全球最大的品牌廠商英特爾期望能夠成功完成轉型，並將自身重新定位為支持人工智能與技術革新——例如雲服務與物聯網等——發展的核心驅動力量。
這意味着我們將從人工智能的角度重新認識“Intel Inside”。
英特爾目前正處於轉型時期，期望由原本的一家由高管團隊推動數字化轉型的企業演變成為一家直接面向客户進行原型設計的供應商。在本週於紐約舉行的Shift會議中，英特爾公司的高管與客户、數據科學家以及合作伙伴進行了密切溝通，以期完善有關該公司的下一步規劃。
英特爾公司的首席技術官Khosrowshahi表示：“現在，英特爾開始面向全球客户。” Khosrowshahi，因Nervana的收購——提供了一套可用於擴展AI部署的平台——而加入英特爾公司。此次收購於2016年完成，並且在此後的數月內，英特爾將該平台整合至其產品路線圖中並宣佈其將推出Nervana神經網絡處理器以及一系列新產品。
英特爾公司的第三季度財報報告可能無法展現該公司此次轉型的即時回報，然而該公司預計數據中心與至強相關產品能夠為其帶來質的飛躍，並促使第三季度的非GAAP收益達到每股80美分，合計營收則將達到157.3億美元。
英特爾公司的神經網絡處理器（NNP）專為廣泛使用AI的商業企業用户設計。（圖片來源：英特爾）
Stifel公司分析師Kevin Cassidy在一份研究報告中表示：
我們認為英特爾在新興AI市場的地位被低估了。得出此項結論的原因不僅是因為基於GPU的系統仍需要配合該公司的處理器，而且我們認為，AI領域尚處於起步階段，在明確的贏家或獲勝者出現之前，多種解決方案都將進行測試。英特爾方面提供了多種AI解決方案，具體包括該公司旗下的至強Phi協同處理器、FPGA以及通過收購（諸如Mobileye、Movidius與Nervana）發展而來的解決方案。
Khosrowshahi的目標雖然簡單但又極具挑戰——即創建一款多功能AI處理器。儘管谷歌與蘋果公司已經各自研發了自己的AI處理器，但英特爾仍期望大多數企業能夠享用AI功能。
此外，該目標的確立也意味着英特爾將與其合作伙伴共同開發。例如，現在的Nervana神經網絡處理器（簡稱NNP）——以前被稱為Lake Crest——是與Facebook一起開發完成的。Nervana NNP將用於醫療保健、社交媒體、汽車與天氣等，並且其將融合英特爾公司旗下的自主知識產權與開源機制。
Khosrowshahi解釋稱，現在英特爾公司正處於一個特殊的發展階段，即在接受投資的同時也希望能夠與各種領域的客户建立合作關係。Khosrowshahi 補充稱：“我們在能夠接收即時反饋並建立架構的可控區域開展工作。”
此前英特爾公司與Facebook關於Nervana NNP的協作就是一個很好的例子。另外，英特爾方面與谷歌、百度以及亞馬遜也都保持着緊密的合作關係。對此，Khosrowshahi表示其現在與C級高管之間的會談也日漸頻繁。而會談過程的第一個問題通常都十分直白：你現在所面臨的問題是什麼？
數據中心集團的英特爾至強產品線總經理Lisa Spelman就此回應：“這個議題正在日益推動英特爾公司的發展路線圖。每款應用程序都將擁有AI要素，並而且在數據中心方面，我們必須解鎖更多的功能。AI領域的下一浪潮將會是關於AI的個性化發展。”
Khosrowshahi現在的處境十分特殊，因為他在創建Nervana AI平台時曾數次遭遇陷阱。Khosrowshahi表示：“企業內部各個領域的人員都必須要進行協同合作才能夠完成AI配置。因為配置AI必須以自上而下的方式進行，所以完成這項工作需要一定深度與廣度的學科知識，主要涉及深度學習、AI以及業務知識等。”
Khosrowshahi補充稱，至強將逐步增加內置AI工具。從互連到存儲各個方面的進展也將有助於通用型AI的研發。此外，由於Mobileye與Altera的併購，英特爾公司已經為創建自有AI堆棧融合了多種技術。
在存儲方面，英特爾已經研發出Optane——一套將能夠減少延遲的系統。畢竟計算與實時存儲領域最終都將成為AI工具組合中的重要因素。
英特爾公司的AI堆棧與終端客户之間將如何完成交付還有待進一步瞭解。對於許多公司而言，英特爾的AI工具將通過雲服務供應商進行交付。而對於金融服務、石油與天然氣以及其他公司，英特爾公司的AI堆棧將被用於內部。大多數公司將根據自身需要混合與匹配AI工具與供應商。換而言之，英偉達公司與英特爾將持續為此保駕護航。
當前，人工智能浪潮風起雲湧，AI時代已經成為現在進行時。就在近日，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，將人工智能上升到國家戰略高度，描繪出了中國人工智能發展的新藍圖。除了我國之外，國際社會也對人工智能給予了普遍關注，可以説發展人工智能已然成為了全球共識。但是，我們也清醒地認識到，人工智能在為這個時代注入發展新動能的同時，對就業、法律、政治、經濟、倫理和安全等諸多領域也帶來了新的挑戰。
在人工智能“列車”滾滾駛來的今天，我們應當如何應對其帶來的風險和機遇；人工智能的技術屬性和社會屬性如何實現融合；人工智能又會對未來社會造成怎樣的衝擊，這些都是亟需我們回答的問題。
2017年8月28日，由上海市社聯《探索與爭鳴》雜誌社和華東政法大學政治學研究院共同主辦的“人工智能與未來社會：趨勢、風險與挑戰”學術研討會在上海社聯大樓召開。來自國內知名高校和研究機構的近四十位專家學者以及業界代表齊聚一堂，針對人工智能的發展和應用，分別從技術、法律、政治、經濟、人文等不同角度提出看法，展開熱烈探討。
“人工智能與未來社會：趨勢、風險與挑戰”學術研討會現場。本文圖片 探索與爭鳴雜誌微信公眾號
本次會議共設有六個主題，採取主題發言和自由討論等形式，對人工智能給未來社會帶來的風險與挑戰進行交流討論。
一、人工智能對未來的顛覆性影響
中科院自動化所研究員、複雜系統管理與控制國家重點實驗室主任王飛躍發言的題目是“智能科技與新軸心時代：未來的起源與目標”，他從宏觀歷史出發，分析人工智能的發展演變，辨析物理空間與網絡空間的關聯，並且對人工智能的未來充滿期待。著名學者雅斯貝爾斯提出了“軸心時代”的概念，在公元前800到前200年期間，古代文明湧現出許多重要思想家，對文明發展起到至關重要的作用。
王教授認為，世界可分為三個部分：物理世界，心理世界以及人工智能（虛擬）世界。每個世界都要有自己的軸心時代，新的世界也要有它的軸心時代。雅斯貝爾斯所言為第一個。第二個軸心時代就是從文藝復興一直到牛頓、愛因斯坦，代表着人類理性的覺醒。人工智能世界也要有自己的軸心時代，這個軸心時代就是從哥德爾開始。現在是哲學上的突破，再是科學上的突破，下面就要是技術上的突破。就人們普遍擔憂的關於人工智能將取代人類工作的問題，王教授樂觀指出，人們當前的工作正是依賴機器來提供的，人類向無用階級轉變其實是社會的進步。“無用之用，重用之基”（徐光啓《幾何原本》）。
上海交通大學科學史與科學文化研究院院長江曉原教授的發言，則對人工智能表示出明確的否定態度。他分別從近期、中期、遠期談了人工智能的風險，表達出憂患意識：“我認為我們正在玩一把非常危險的‘火’。”從近期來看，人工智能引起的大批失業問題，95%的人不工作，5%的人工作，這樣造成的財富分配不均，引起社會不穩定；從中期來看，人工智能存在失控的可能，芯片的物理極限，不可拔掉的電源都會引起互聯網和人工智能結合後的不可操控；從遠期來看，人工智能的終極威脅即人類這個物種會在個體的體能和智能方面全面的衰落，把對世界的管理讓給人工智能，它一定是認為把人類清除掉是最好的。”此外，江院長還指出，要考慮最根本的問題是我們為什麼要發展人工智能，資本的推動作用顯而易見，資本為了增值盲目且不計後果。
二、人工智能是人類的福音還是惡夢？
人工智能到底是造福全人類的利器，還是毀掉世界的終極惡魔？北京大學計算機系主任陳鍾教授從自己的角度對此進行了一番解讀。陳鍾教授的演講主題是“從人工智能本質看未來的發展”。他首先結合自身求學、工作的經歷，分享自己關於計算機的觀點與看法。然後，陳教授在演講中依次展開自己關於人工智能的三個重要觀點，即“人工智能本質是計算機科學分支”、“數據驅動導致人工智能發展起起落落”和“社會科學與現實的關係比以往更加緊密”。陳教授將理論與實務相結合，幫助大家更好地理解人工智能的本質與發展趨勢。最後，他表達出自己關於人工智能的中庸態度，主張要對人工智能進行規制，促使其合規發展。
不同於前面幾位理工科學者的講述，中國社會科學院哲學所的段偉文研究員從哲學和人性入手，對人工智能的社會性進行思考。段偉文研究員具有深厚的哲學功底，他以人性為切入點來思考人工智能的危機和未來情境。段研究員指出，機器的使用最終都是與人的能動性有關，他崇尚一種慢科學，要更多地思考人性、倫理，審慎對待人工智能的發展。他的主要觀點可以概括為五句話：一是人工智能的發展帶來新的權利，二是數據框定時代、算法設定認知，三是人的機器化和機器的人化，四是智能延展認知與人工愚蠢，五是深度科技化（預防性原則和主動性原則）。
寬資本董事長、奇點大學投資人關新則從行業實際發展情況出發，直指人類對人工智能的恐懼之處——人是不可能阻擋技術的，技術本身就是洪水猛獸。而人類所害怕的是技術日新月異。他認為，我們今天應該把人工智能和科技革命當做完全不可阻擋的東西，至於人怎麼應對，這是挑戰人本身的智慧，而不是機器。
三、中國在人工智能時代會領跑世界嗎？
有觀點認為，人工智能的發展，為發展中的中國提供了“彎道超車”的良機。那麼，世界範圍內來看，AI的研發水平到了怎樣的程度？人工智能的進步到了哪一個階段？中國在這一研究領域是否佔有一席之地？根據現在的研究情況，能否對未來的發展趨勢進行預測？中國在人工智能時代是不是能夠跑在世界前列？這些問題值得探討。
上海交通大學電子信息學院的熊紅凱教授首先做了題為“人工智能技術下對真理和生命的可解釋性”的主題演講。他回顧了人工智能從上世紀五十年代到現在的起起落落，認為人工智能發展中的不確定性和不可解釋性是最大的威脅。熊紅凱教授演講之初就提出與人工智能緊密相關的機器學習、神經網絡具有很大的不確定性，而人工智能的發展就要解決這些不確定性、不可解釋性與因果性的問題。
他演講的重點就是人工智能技術的安全性。人工智能的推動主體是企業與資本，其最大推動力不是算法而是數據，數據的使用就不可避免帶來安全性問題。這也是美國大數據醫療一直進展緩慢的原因。一切技術都是以超越人自身為推動力，從這個角度來看，熊教授認為一些人稱人工智能技術是洪水猛獸有一定道理。
上海社會科學院哲學所副所長成素梅研究員則對人工智能研究的範式轉換和發展前景進行分析和展望。人工智能是計算機分支學科研究出來的，但是從學科性質上來講，人工智能不是自然科學，人工智能屬於技性科學，是科學與技術相互交叉的一個領域，一開始就具有跨學科性。它是要把科學的原理變成技術的實現，倒過來技術的實現又推動了科學原理的解釋和發展。人工智能研究者一旦揚棄追求通用人工智能的範式，轉向追求在具體領域的拓展應用，人工智能就會走出瓶頸，迎來新的發展高峯。
華東政法大學政治學研究院院長高奇琦教授也提出了重要觀點，認為中國在人工智能時代有特殊的使命。高教授首先對比了中美兩國的優勢和劣勢，認為中國的優勢第一個在於龐大活躍的中國市場，這個市場規模是全球獨一無二的；第二個是勤勞勇敢的中國人，讓國外感到恐懼的24小時開店、週末不休息；第三，科研隊伍和研究水平；第四是中國已經有了一個良好的發展基礎。而最大的優勢莫過於位置和文化。相比於西方，中國文化具有多元而開放的特點。
最後，高教授提出未來發展的四個“智”——第一，跨智，發揮媒體之間的技術優勢；第二，眾智，利用羣體智能；第三，合智，人工智能和人類智能的合作；第四，善智，發展的目的是為了人類的公平正義。“AI就是“愛”，我們研究AI的目的就是讓世界充滿AI。”
四、人工智能對法律與政府的影響
法律與政府是公平公正的代名詞，面對AI在社會眾多領域的應用，法律和政府部門工作也在與人工智能接軌，在實踐中讓AI發揮更大的作用。
四川大學中國司法改革研究中心主任左衞民教授在法律實務領域具有一定建樹，他着重從形而下審思人工智能與中國智慧司法的未來。他鮮明地指出AI與法律學者有一定差距，但法律界總體上對AI是相當認同的，上海、江蘇以及浙江等地已經將大數據人工智能運用到審判中來，而案多人少的現實背景、對公正效率的需求也需要發展人工智能。左教授接下來向大家講述法律界對人工智能的運用情況，他以國家開放司法審判書為例指出司法裁判引入大數據對於建構裁判標準具有重要的意義。當然，他也指出裁判文書的過度應用也存在問題，法律具有獨特性，很多現實情況很少用到裁判文書。總而言之，左教授對人工智能在司法領域的應用充滿信心。
“在我看來人工智能向法律提出的問題更具根本性。”上海交通大學凱原法學院鄭戈教授列舉了人工智能對法律職業和社會管理的種種挑戰。鄭戈教授主要以“電子人”為例探討是否建構人工智能的法律人格。
他首先從歐洲關於人工智能的法律法規延伸開來，介紹阿西莫提出的機器人“三大律法”，然後詳細列舉人工智能給法律帶來的問題與挑戰。人工智能所涉及的倫理和法律問題是這個時代最關鍵的問題之一，第二個問題是它涉及現代法律體系的基礎性概念和思維方式，第三個問題是數據的實際佔有者與使用者之間的界限越來越難以判定，第四個問題是過錯的判斷越來越困難，第五個問題是過錯與損害結果之間的因果關係越來越難以確定等。鄭教授主張對人工智能進行合理的法律規制，需要法律人和科學家的深度合作。
華東師範大學政治學系吳冠軍教授作為政治哲學研究者，着眼於未來社會秩序。吳冠軍教授的演講用人類學機器這個概念闡述自己對人工智能的理解。人類學機器是著名哲學家阿甘本提出的一個概念，他認為人類與動物以及其他事物之間存在分級制度，人與人工智能之間是一種機器關係，上下級的關係。吳教授指出人類學機器是基於人工智能的全新的物種，這個新物種會帶來一系列倫理問題、邏輯關係問題，對現實世界產生顛覆性的影響。我們在關注人工智能發展的同時也要關注它的正當性。
上海社會科學院互聯網研究中心執行主任惠志斌主要探究人工智能應用場景中的法律問題。他認為，人工智能能夠聯繫大量的人、物，在這樣一個聯網的基礎上產生大量的數據，數據通過智能化的算法，這個算法至少目前來看還是由人來設計，由人來去驗證，去實施的算法，共同構造智能網絡的應用場景，在各種各樣的場景裏面，醫療領域、環境領域，包括我們的生活等等各種場景裏在應用，所以，在鼓勵它發展的同時如何去規避危險，如何能按照人類所希望見到的“善智”這樣一些方向發展，這是我們需要考慮的問題。還要考慮如何通過一些公共政策，如何通過法律，把它那些可能帶來危害的風險點找到，進行規避。他認為，人工智能碰到的法律和經濟問題，比如產權版權問題，變成具體服務和產品問題時的責任歸屬問題等等，要在基本安全的框架內，探討人類和機器共同協作的方式，保持透明、開放，讓人工智能產品在公眾的監督之下，而不是隨意設置。
上海交通大學凱原法學院楊力教授的主題演講“司法大數據與人工智能的應用前沿”介紹了司法界AI應用的前景。他介紹了法律實務中大數據應用的四套大綱：第一套大綱是AI系統，所有人工智能依賴於數據驅動，在整個司法鏈條上做到數據驅動最底層工作，一定要把法院、檢察院的相關數據打通，這一點非常關鍵；第二套是在審判環節，審判環節是整個法律中的中心工作。第三套是算錢算績效，對每一個法官每年能受理多少案件等進行測算；第四套是模擬審判，希望通過三到五年，機器法官（現在還不敢稱智能法官）能夠承擔法院的簡單案件。
五、人工智能對經濟、社會與傳媒的影響
上海大學社會學系顧駿教授重點探討了人工智能研究的“燈下黑”問題。他認為，以往的研究只是將人工智能與人類智能進行簡單的比較，人類的自我中心主義讓大多數研究者忽略了人類創造物的內在邏輯。他在演講中主要提出了自己擔憂的人工智能發展的八個問題，比如宇宙發展是否會終結人類，人工智能是否會超越人類，人類創造物是否有自主創造力以及機器人如果能夠自我進化，那麼進化的結果由誰來控制等。顧教授的演講體現出強烈的憂思。最後，顧教授認為自己關於人工智能的研究只有問題，沒有答案，需要更多的人去理性思考。
上海師範大學知識與價值科學研究所所長何雲峯教授則持樂觀態度，站在進化論視角看待人工智能。他認為，人工智能像人類一樣，也是不斷進化的。人類為彌補自身進化不足不斷開發新的機器，所以説人工智能在很早之前就已經開始，這也可以運用康德的“先天知識何以可能”來論證。何教授對人工智能的發展同樣充滿自信，重要的問題不是人工智能會帶來一些風險，人們在前進的過程中可以解決這些，問題的關鍵是人工智能大量的使用會導致人類進化危機，它比人類擺脱自身束縛更加可怕。何教授最後對人工智能發展做出樂觀預測，人工智能越發展，人類從勞動中解放程度越高，人類將有更多時間來學習和提升自己，擁有更多發展機會。
復旦大學哲學學院徐英瑾教授演講的主題聚焦於認知語言學與人工智能倫理學。他認為，在主流的人工智能倫理學研究中，很少有人意識到：將倫理規範的內容轉化為機器編碼的作業，在邏輯上必須預設一個好的語義學理論框架，而目前主流人工智能研究所採用的語義學基礎理論卻恰恰是有問題的。徐教授主張在人工智能與人工智能倫理學的研究中引入認知語言學的理論成果，並在此基礎上，特別強調“身體圖式”在倫理編碼進程中所起到的基礎性作用，必須嚴肅思考“怎樣的外圍設備才被允許與中央語義系統進行恆久的接駁”這一問題。
微軟亞太科技有限公司副總裁王楓也參加了研討會，他鮮明地提出：新科技應助力人工智能造福人類。第一，人工智能服務於人類，互聯網和各種軟件硬件都是由人制造，為人服務，這是前提。微軟近期推出的盲人智能眼鏡就是在這一前提下產生，幫助盲人實現以前無法做到的事情。第二，他強調，沒有數據的人工智能是一個理論和空談，數據的完整性、專業性和準確性是最基本的。彈性的雲計算的應用使得人工智能不再侷限與手機管家的簡單問答。而與媒體合作過程中，可以看到，通過人工智能感知的技術可以保證視頻內容合法合規。此外，微軟最近也推出了新的應用——通過雲計算和大數據，抓取照片上人的特點，進行人臉識別，用於找尋流失兒童等。王楓副總裁同時表示，人工智能的標準要依託於法律法規和整個地區國家的標準。
上海財經大學講席教授、城市與區域科學學院副院長張學良教授，從經濟學框架來分析人工智能的發展與經濟學的未來。他認為經濟學可以看作是在不確定的世界中找出確定的因素，經濟學的研究將人工智能的發展看作要素驅動。第一，從供給與需求上來看，無論是人工智能和產品的出現，還是技術的發展，它所改變的形態是供給側。第二，從成本與收益上來看，技術的成本我們是否能看到，它往前走一步投入多少成本，用經濟規律講是有約束條件的，企業家的投資一定要帶來收益。它背後有一個成本與收益的法則。要用歷史階段性與連續性的眼光看待，讓市場來發揮作用。第三，從政府與市場的角度看，政府要防止壟斷，做好分配工作，利益共享，在人工智能時代找準自己的定位。第四，從中國與世界角度看，就業與勞動力市場、教育、文明、社會主要矛盾都是需要考慮的問題。
六、圓桌大討論：人工智能會戰勝人類嗎？
在圓桌會議中，圍繞本次研討會主題，與會專家學者進行了熱烈的自由討論，紛紛提出獨到的觀點。
華東師範大學歷史系王家範教授：今天的這個話題，我覺得有一個前提，畢竟是人在倡導人工智能，人是主體，既然能夠倡導也應該能夠控制。所謂的道義是什麼呢，我認為它所倡導的倡導物本應該是用來幫助人類的，凡是不利於人類，危害人類的都不應該倡導。違反道德基本準則的就是危害人類的，反人類的。在歡呼進步的同時，有必要對後果進行認真的檢討。要認真思考的是不應該只關心利益，人文主義在科技裏面應該佔有主導地位。如果把史學看作一門人類理解自己的私密工藝——提煉人類的智慧，用來改善人類現在和未來的處境，這一類的史學工藝，人工智能做不了。搞史學的知道，任何一個有名的史學家，他只能做很少一部分，有多少人能把古今中外的文獻都整合在一起？我不認同所謂的人類智慧終極論，我認為機器人永遠不可能完全勝過人類的整體智慧。
上海政法學院文學與傳媒學院副院長張永祿副教授：在人文科學裏面，機器人寫作要解決兩大問題，要把認知語言學形式化。非線性的，非結構化的是不能表現出來的。目前最高級的（人工智能）是能寫三千字以內的小説，我們知道最好的小説不是單一類型的。
河南大學博士後趙牧：許多人對人工智能可能帶來災難後果報有深深的恐懼。這些恐懼毫無疑問是站在人本主義的立場上的，但種種悲觀論調卻建立在對人和人類社會既有的經驗和認識的基礎上，並對人工智能的概念帶有望文生義的理解。目前的人工智能，還不過是小部分地實現了人腦的功能模擬。人工智能離所謂的智還有着很長的路要走，但人文學的想象力卻將它的自我發展想象為即將到來的現實，似乎人為自己的創造物所奴役已經迫在眉睫了。我們當然不能輕易地否定這種憂慮所包含的人文關懷，但它卻在無遠弗屆地想象人工智能的自主性時，對人之為人的屬性設定了一個不變的本質。退一萬步講，既便人工智能成為了無機智能而將來之人成為了它的奴役對象又怎樣呢？當年沒有走出森林的猴子對作為其進化物的人是沒有報怨資格的，它們如果有反思能力的話，也只能“求諸己”，而沒辦法讓人再變成猴子。
蘇州大學鳳凰傳媒學院院長陳龍教授：我想從批判的視角來看一下人工智能它應用過程中的問題。講危害和恐懼，為時尚早。首先人工智能發展到現在的狀態，讓人們產生了憂思，這本身就是現代性的一種表現，發展到極致狀態的一種現象。我們知道人工智能現在的狀態，未來的狀態到底怎麼樣，它都是處在一個漫長的量變過程。最大的問題，是權力讓步的風險問題。
廈門大學法學院郭春鎮教授：人工智能和人類之間的關係，一個是人與人之間的關係，還有和商業之間的關係。它其實已經不光影響控制我們的行為了，而是公開的，可以得到我們的信息，政府知道我們這麼多信息，商業知道我們這麼多信息，這樣的話我們怎麼控制信息的邊界？怎麼讓他們不濫用個人信息的利用？如何界定和控制這個邊界，這個問題依然保留。
清華大學博士後曹渝：人工智能會怎麼走，第一，不必恐懼，因為該來的還是要來的，我們不如齊心協力把人工智能孵化出來，第二，一定要警惕資本權力的界線。我們技術人是有理想的，不要認為這些IT工程師沒有意識，人骨子裏追求自由、平等、博愛，會超越一切。
(本文首發於《探索與爭鳴》雜誌微信公眾號，澎湃新聞得到授權使用，內容有刪節。)
(1970-01-01)
谷歌搜索和人工智能負責人John Giannandrea。 視覺中國 資料
硅谷對於人工智能的觀點涇渭分明。
9月20日，谷歌搜索和人工智能負責人John Giannandrea在由科技新聞網站TechCrunch舉辦的一場論壇上，反擊了特斯拉CEO馬斯克（Elon Musk）等人所提出的人工智能威脅論。
在John Giannandrea看來，人們太過於害怕一些通用的人工智能技術。“我認為，現在有太多圍繞着人工智能的宣傳炒作。許多人毫無來由地對人工智能的崛起產生擔憂。” John Giannandrea説，“機器學習和人工智能至關重要，將革新人類的產業。我們在做的，就是建造像谷歌搜索引擎這樣的工具，讓人類的生活更具有生產力。”
John Giannandrea在2016年2月被任命為谷歌人工智能的主管，是《時代》雜誌於今年5月所評選出的全球技術界最有影響力的20人之一。
對於人工智能可能引發的倫理問題，John Giannandrea認為，“開發超級人工智能從而導致一些倫理問題的説法，是沒有事實根據且不負責任的。”John Giannandrea説，谷歌在人工智能安全和道德方面有大量投入，但人們對人工智能的擔憂已被過度誇大。
在問及是否擔憂人工智能接管世界（AI apocalypse，人工智能啓示錄），John Giannandrea的觀點是毫不擔心，“我僅僅是反對一些人的高談闊論。”
人工智能威脅論聲量最大的，莫過於特斯拉、SpaceX創始人馬斯克。這位推特愛好者，頻繁發佈推特表達自己對人工智能的擔憂。9月份，馬斯克先是在推特上表示，不久各國的計算機科學都會非常強大。在國家層面發生的AI競爭，很有可能成為第三次世界大戰的起因，隨後，馬斯克又轉推了一篇名為《Hackers Have Already Started to Weaponize Artificial Intelligence》（《黑客們已經開始武器化人工智能》）的文章。
除了對人工智能技術本身威脅的恐懼，還有的人擔憂只有谷歌這樣體量的科技公司，掌控人工智能時代的主動權。因為谷歌等一流科技公司所擁有的數據體量和研發能力是無與倫比的。
對此，John Giannandrea表示，谷歌需要和人工智能社羣保持更開放的對話態度，“人們其實不需要他們想象的那麼多的數據，有許多數據是公開的。” John Giannandrea説，“我們公佈了包括視頻、圖片在內的許多數據集，其他許多公司也在做類似的事情。”
John Giannandrea介紹，包括谷歌在內的公司需要分享AI產品的架構，因為谷歌希望可以儘可能地避免偏差。Giannandrea説：“我們花了很多時間來研究機器學習的公平性。 如果你的數據存在偏見，那麼你建立的系統就是有問題的。 Google的團隊對此進行了許多努力，圍繞機器學習和數據的公平性問題進行了許多研究合作。”
John Giannandrea還試圖修正人們對人工智能的一些誤讀，“我幾乎試圖避免使用人工智能這一術語，這有點像‘大數據’，就是個籠統的稱呼，定義並不明確，所以我一直在嘗試使用機器智能這個詞。”
需要指出的是，在硅谷的科技大佬中，針對人工智能發展帶來的影響，已經分為兩大陣營。微軟創始人比爾.蓋茨選擇和馬斯克站在一邊。今年7月，他在社交論壇Reddit上的問答活動中稱：“我站在對超級智能感到擔憂的一方。首先，機器能夠為我們做許多工作，還沒有達到超級智能的水平。如果我們能夠進行妥善管理，應該對我們有利。但是幾十年後，機器的智能化將強大到足以引起擔憂的水平。在這一問題上，我同意馬斯克和其他一些人的觀點，不理解為何一些人對此並不感到擔心。”
也有人覺得這種擔憂完全沒有必要，代表人物就是Facebook創始人扎克伯格。今年7月，馬克·扎克伯格與馬斯克還“打了一場嘴仗”，扎克伯格對AI持有樂觀態度，並表示：“對於那些否定AI，試圖營造世界末日論的人，我真的不理解。他們的言論真的很消極，某些時候甚至讓我感覺太不負責任。”而馬斯克則回擊稱：“我和馬克討論過這事，他對於人工智能的理解有限。”
以下為網友評論：
網友“東嶽”：存在這麼大的爭論本身就説明了問題。起碼我並不想生活在AI遍地的世界裏，AI挑戰了人的獨特性。
網友“星尋”：口怕，該不會是已經被AI控制了吧！
(1970-01-01)
一、控制的危機與控制的革命
人類進入現代以來，從社會到生產各個環節都出現了所謂的控制的危機。這一危機是從熟人社會走向陌生人社會，從手工勞動到現代化工廠勞動的必然結果。為此，人們不得不引入基於信息通信技術的控制的革命來應對控制的危機。當代歷史學家和傳播社會學家貝尼格（James Beniger）將現代社會視為一種開放的信息處理與控制系統，在《控制革命：信息社會的技術與經濟起源》（1986）一書中用“控制的革命”闡發了信息革命、信息社會、技術化社會的動力機制。自19世紀到20世紀中葉，不論是電報、電話、無線電和計算機等信息通信技術，還是生產流水線和科學管理等生產管理技術，以及調查統計與户籍檔案制度等社會管理技術，縱貫其中的就是控制的革命。20世紀中葉時，機械化、電氣化與計算機通信技術的結合呈現出用機器對社會實施總體控制的反烏托邦前景，這在阿西莫夫的機器人科幻、奧威爾的《1984》和赫胥黎的《美麗新世界》等小説中均有所體現。為抵抗這一總體控制圖景，20世紀60年代以降的反主流文化運動中形成了一種凸顯主體與技術結合的賽博文化，主張從人的能動性出發，探尋以分佈式、交互性的信息系統取代基於巨型計算機的官僚控制體系的新進路。上世紀最後的20多年間，賽博文化通過個人電腦和互聯網得以落地開花，賽博空間一度被想象為可以與現實世界比肩而行的虛擬世界。
在人們歡呼比特取代原子和賽博空間獨立於現實世界之後的最近20年裏，新的控制的危機與控制的革命此消彼長，虛擬世界非但沒有完全獨立於現實世界，反而發展出個人數據被信息平台所掌控、分析、解讀與引導的全景監控的態勢。一方面，對於社會管理者而言，網絡空間的虛擬性、交互性和匿名性無疑給現實世界帶來的新的控制的危機，網絡空間的治理成為一種辯證的必然。另一方面，隨着移動互聯網、雲計算、大數據和人工智能的發展，人們在享受信息交互與數據共享的好處的同時，其網絡和社交媒體行為所產生的數據則成為對其身份、行為、情感、傾向等進行數據挖掘和數據畫像的資源。在智能化的商業、管理和治理中，數據智能的應用日漸廣泛。數據標註、算法設計以及對相關性等數據洞察的解讀並不都是絕對客觀的，而往往負載着各種價值，擁有數據並設定算法的智能化平台具有很強的主導性，甚至形成了所謂讓數據説話的算法權力。
二、政治算術與世界的數據化
在社會管理和治理層面，算法權力至少可以追溯至調查統計的社會應用及其背後的政治算術的觀念。古典經濟學家威廉· 配第提出了“政治算術”的思想，斷言大凡統治的事項、君主的榮耀、人民的幸福和社會的繁盛，都可以用算術的一般法則加以論證。馬爾薩斯的《人口論》的第一版並不暢銷，其核心論點就是“如果人口不加以控制，災亂就會來臨”。這一觀點與當時進步主義的濫觴不甚合拍，而該書並未採用數據，遂引發了激烈的辯論。這促使英國政府於1801年開展了首次人口普查，而因為有了數據的指出，《人口論》的第二版（1803）大獲成功，並於隨後的幾年裏四次再版。統計的出現使數據在應對控制的危機中大顯神威，數據不僅使馬爾薩斯從一個災難預言家轉變為所謂的自由主義者，還成為現代政治和治理的基礎。數據讓國王知道士兵在哪裏，有多少人可以去打仗。類似地，法國大革命一開始，革命者就急切地開展了人口普查，以瞭解他們所繼承的國家的數據。從理性主義的角度來看，讓數據説話相對於人憑感覺的判斷更加客觀和無偏見。而密爾和邊沁的功利主義或效益論主張的基礎，實際上就是人的幸福和快樂的數量化。
政治算術將對世界的掌控變成了基於數據的控制，這一需求使得世界在19世紀之後走上了管理與治理數據化的進程。隨着控制論、系統論、社會物理學、計算社會學研究與互聯網、社交媒體、物聯網、雲計算和大數據等技術的結合，一個基於世界的數據化的平行世界正在形成，並將整合為信息物理系統（CPS）。當然，能否或者説能在多大程度上構建起世界的數據鏡像並使之成為認識和控制世界的總體性工具尚待探討。但值得追問的是，數據分析作為認識和控制世界的新透鏡不應只是管理和治理的新工具，也應該擔當起個體行為智能化調適的“化妝鏡”和“後視鏡”，成為智能化時代的“自我技術”。
三、人工智能體：從人類代理到人類監護者
目前，人們對人工智能的疑懼不僅限於對透明人和隱私裸奔的不安，而更在於對作為創造者的人是否會被作為其“終極創造物”的人工智能取代、傷害或毀滅的深度擔憂。人工智能的內在操作基礎是算法，人工智能在與人的交互中則呈現出某種擬主體性，又可以視為某種具有一定主體能動性的人工智能體或擬主體。在此，人們所關注的不再是組織和社會層面控制的危機與控制的革命，而是對人類而言人工智能和智能機器人是否會失控。
現在所謂的智能革命時代也可以説是算法決策時代與多智能體時代，從自動交易系統、自動駕駛到自動致命武器系統，從聊天機器人到陪伴機器人與伴侶機器人，一個人類主體與人工智能體相交互和共同決策的泛主體或混合主體社會即將來臨。而其弔詭之處在於，人類似乎是在以一種飛蛾撲火的心態擁抱所謂的智能革命。一方面，人們抑制不住奔向智能時代的激情，希望用智能算法更好地去預見和控制，但同時又擔心反被其所控制。另一方面，人們本來是想用人工智能體代替我們做一些事情，使之成為人類的代理，但卻很可能不得不面對它們發展為人類監護者的可能。值得思考的是，在自動駕駛等人工智能場景中，在機器比人的判斷和決策能力更強的情況下，機器與人的關係會不會類似於直系親屬或法定監護人與喪失知情同意能力的重症患者的關係？如果可以這麼類推，作為強者的機器是否應該擔當作為弱者的人類的監護者？或者説，在一個決策場景中，機器與人必將構成混合主體關係，而兩者對於決策的後果應擔負多少責任，必須要有所權衡。
四、預見人工智能未來的四種方法及其啓示
首先是時間軸預見。例如，圖靈曾於1950年指出，人工智能將於2000年通過圖靈測試。最近有人預言，十年內，人工智能將取代科學家和其他智識性專業。這類預測是否準確比較容易檢驗。第二類是基於條件關係的未來情境分析，即如果滿足什麼條件就可能會出現什麼情形。例如：如果我們建造出的人類水平的人工智能易於複製和低成本運行，將導致普通人的大規模失業。通過未來情境分析，可以探尋各種條件下可能出現的結果並加以權衡，從正面的可能性中尋找機遇，針對負面的情況提出預防措施。第三類是未來規劃。其基本思路是：如果決定執行某項特殊的研究計劃，將可能實現某一特定目標。中國的新一代人工智能發展規劃所運用的，就是將這一預測用以引導行動的方法。從人工智能的發展歷程來看，每一波人工智能的熱潮都與軍方的支持相關，這同軍事目標往往指向明確和訴求強烈不無關係。最近美國對人工智能的投入與其所謂的“第三次抵消戰略”密切相關，同樣地，中國對人工智能的巨大投入也得益於反抵消戰略剛性需求。而無論是軍事還是產業上的規劃，都應防止盲目性、避免投資泡沫。第四，專家觀點與常人觀點調查，其思路是將不同專家和不同階層的公眾對人工智能未來的觀點蒐集起來，再加以比較分析後供決策者、產業界或公眾參考。歷史上，很多人工智能專家做出了非常樂觀的預言，但往往並未得到驗證。常人的觀點則在很大程度上受到媒體或科幻作品的影響。
在所有關於人工智能未來的預見中，讓人們最為興奮同時又非常不安的是一句話是“未來已來”——人不得不以其有限的生命追逐技術永無止境的演進。對此，德國當代哲學家京特·安德斯曾振聾發聵地指出，雖然人們一再強調“創造是人的天性”，但當人們面對其創造物時，卻越來越有一種自愧弗如的羞愧——“普羅米修斯的羞愧”——在機器面前，這種“創造與被創造關係的倒置”使人總覺得自己是過時的人！技術時代的經驗告訴我們，我們一生下來就是過時的，要一直學習，不學習就會落後於我們所創造的技術。
技術本來是我們創造出來的，但卻站在我們之上讓我們深感羞愧。是選擇繼續羞愧下去，還是應該尋找一種必要的節奏？面對所謂人工智能達到或超越人類的“奇點”的來臨有兩種策略，一種是快轉換，另一種是慢轉換。快轉換就是有條件要上，沒有條件也要上。慢轉換就是要考量機器與其背後的人的關係，不單將人和機器放在對立的兩方面來看待，而深入到相關行動者網絡中，看到由人工智能的應用所會聚的不同主體和擬主體的能動性，釐清其中的權利和責任，使其發展既體現出社會的公正性、包容性和對偏見的抑制，又能在整體上為人所控並符合公眾和人類的利益。這就要求我們構建一套預防機器失控的機制，通過精細的評估方法尋找控制的着力點。對此，人們提出了加強算法的透明性、可解釋性和可追責的研究以及強化人機協同等構想，旨在尋求對機器失控的反控制。但問題是，人工智能的目標至少是使人工智能體在某些方面超越人的智能，這又使得智能算法的不可理解性難以克服，保留算法黑盒子之類的設計也未必有效。總之，在沒有搞清楚人需要站在什麼樣的位置去控制智能機器的情況下，人工智能的發展難免有其不確定性甚至是盲目性。所以，應該主張慢科學，也就是審慎的科學。
五、人工智能的價值與倫理審度的基點
人工智能是一場開放性的人類科技—倫理試驗，其價值反省與倫理追問具有未完成性。為此，人工智能的價值與倫理審度應把握以下反思與建構的基點。第一，人工智能的發展將導致一種新的權力——算法權力或智能權力，它是由信息權力、數據權力發展而來的。算法權力或智能權力是一種新型的控制的權力，由於其對人的身份、認知、行為、傾向、情感乃至意志具有精準的認知與操控力，必須使其具有必要的透明性、可解釋性和可追責性。第二，數據框定實在，算法設定認知。數據即經驗事實在不同抽象水平上的表徵與呈現，鑑於數據框定實在，對數據的標註和處理背後的價值取向和利害關係應該得到必要的揭示與披露，以儘可能消除偏見與利益衝突的影響。同樣的，由於算法日益成為人們認知和行動的基本工具，必須對其技術上的不確定性加以管理，同時應校勘其價值取向、審度其倫理影響。第三，人的機器化和機器的人化。人機融合與人機共生不是簡單的有機體與無機體的合一，而是在主體與擬主體的交互中不斷演進的。其一，人的機器化。人是未完成的主體，人一直在機器的發明和技術的使用中重新定義自己。例如手機特別是智能手機重新定義了人的拇指。其二，機器的人化。人們會不自覺地把智能機器看成與人類似的實體，賦予智能機器某種擬主體性。聊天機器人、陪伴機器人、伴侶機器人、軍事機器人等人工智能體或代理主體的應用日廣，把機器當作人而帶來的情感乃至沉溺與依賴等問題在所難免。
六、餘論：人工愚蠢與深度科技化時代的抉擇
現在，普通人的認知大部分是靠計算機和各種電子終端設備，政府則日益依靠各種基於互聯網、雲計算、大數據和人工智能的智能化社會治理系統。但是不要忘了，人們藉助智能機器而實現的認知延展實際上超越了人的判斷能力，超越了整個社會總體的理解和掌控能力。比信息爆炸更令人無所適從的是，面對智能機器的建議或決策，我們並不完全理解其內涵與後果，往往無法做出理性的判斷與選擇。耐人尋味的是，智能化時代人類最需要的可能不再是知識論而是無知學，即人們迫切需要了解的是怎樣在無知的情況下做出恰當的決策。應該令人們警覺的是，如果人工智能在實現某些強大的功能的同時帶給我們越來越多的無知，是不是意味着人類對於知識和智能的尋求走到了它的反面，即建立在認知延展之上的人工智能會不會一開始就在將人類引向人工愚蠢？而且這種人工愚蠢一旦發生就會引發很多問題，甚至會觸發巨大的風險與災難。實際上，不論是信息存儲和數據記憶，都不是人類自身的記憶，而所謂的腦機接口和記憶植入的未來解決方案無疑有其不確定性與風險性。
從人類演化的當代趨勢來看，人已經走上了以科技改變自身甚至超越自身的深度科技化之路，對人工智能乃至超級人工智能的追逐便是具體體現之一。當代科學哲學家和科學技術論學者史蒂夫·富勒指出，在面對未來的不確定性時，人們一般遵循兩種原則，一是風險厭惡性的預防性原則，二是風險偏好型的主動性原則。預防性原則強調在決策前要把所有的情況想到最壞，審慎地做出選擇。主動性原則主張充分地考慮最樂觀的情況，面對任何事情都以最樂觀的態度面對，認為一切都會朝着好的方向發展，為了抓住可能出現的機遇而甘冒風險。從人類的命運來説，甘冒風險和主動地尋求顛覆性的創新似乎是人性中固有的訴求，創新既充滿風險又似乎是無止境的。在波音公司製造出可以乘坐十人的飛機時，有人預言人類再也不會造出更大的飛機，而今天的波音787的承載量遠遠地打破了這一保守的預言。由此，人類2.0之類的前景還不能輕易否定。
如果説人類文明源於第一個敢於直立行走的猿人，那麼放在生命演進的宇宙時間裏看，主動性原則很可能更能體現人類的初心。展望人類深度科技化的未來情境，大致可以指出三點。其一，人類文明的未來是高度不確定的，如果可以用量子態來表徵的話，人類將處於飛昇與幻滅的疊加態。其二，只要人類無法抑制其對不斷創新的好奇心，其未來情境必然是控制的危機與控制的革命永無止境的纏鬥。其三，如果前面兩點分別由人類的命運和人性的訴求所決定，那麼人類可以做的一個關鍵性選擇是確立創新的速度和限度，或者説如何在顛覆性的創造和顛覆性的毀滅之間找到一個人類文明可以承受的界限。更進一步而言，是否存在這個界限以及這個界限是什麼——無疑是宇宙與生命最為終極的問題，而奇點是否會降臨的謎底，大抵可在此問題的答案中得到線索。
（本文為段偉文在2017年8月28日由上海市社聯《探索與爭鳴》雜誌社和華東政法大學政治學研究院共同主辦的“人工智能與未來社會：趨勢、風險與挑戰”學術研討會上的主題發言，經本人整理。首發微信公號：tansuoyuzhengming，澎湃新聞經授權刊發。）
(1970-01-01)
新華網北京9月14日消息，“親愛的，你看下這件衣服怎麼樣？”漫畫中一女子拿起手機遞向身邊男士，男士轉頭看了一眼——“滴，付款成功。”這幾天，這組調侃刷臉支付的漫畫在不少人的朋友圈裏刷屏，人臉識別也成為熱門話題。
iPhone X手機。 澎湃新聞記者 周玲 圖
蘋果公司9月13日凌晨曝光的iPhone X手機，展示了支持刷臉開鎖、刷臉支付的“face（面容）ID”功能。但實際上，人臉識別不算新鮮，國內企業已有不少積累，多個領域也應用上了人臉識別。
如，當你出入一些機場、火車站、汽車站等交通樞紐時，説不定就有攝像頭識別了你的臉。在一些刑偵、出入境邊檢領域應用得更多。順帶一提，還有年初曝光的，為防居民偷拿紙，北京天壇在公廁裏也安裝上了人臉識別系統。
不少市場機構和企業人士都給出了未來的市場空間評估，有説未來5年會有超千億元的市場容量，也有認為年複合增長率會達到25%左右。雖然沒有統一的數據，但可以看出人臉識別行業發展的趨勢已經不可阻擋。
值得慶幸的是，我國企業趕上了這次技術浪潮，不少企業自主研發的系統已經在市場得到應用。如，雲從科技的人臉識別產品已經在全國50多家銀行、80%的樞紐機場得到應用；曠視科技的FaceID應用已經在支付寶中為超過1億人提供刷臉驗證服務等。
其實，在人臉識別技術的背後，更是人工智能技術的發展。在蘋果的官方介紹中，iPhone X搭載的A11仿生神經網絡引擎每秒運算次數最高可達6000億次，能輕鬆勝任機器學習任務，當你的樣貌隨着時間推移發生改變時，“面容ID”也會跟着調整適應。
“人工智能是中國企業的一次機會。”獵豹移動CEO傅盛説，作為人工智能系統的重要一環，深度學習領域有40%的論文是華人發表的，我們有很好的數據、巨大的樣本羣、較高水平的製造能力，隨着市場的大發展，中國有機會在這次世界技術浪潮中取得領先。
困難也不少。“雖然在場景應用方面領先於世界大多數國家，但我國在人工智能領域還存在人才儲備不足，底層技術不夠先進等掣肘。”易寶支付CTO陳斌説，受制於研發週期長、研發投入大等，在人工智能產業發展的初期，還需要在税收等方面給予一定的政策扶持。
（原題為《iPhone X帶火了人臉識別，中國的人工智能機會在哪》）
以下為網友評論：
網友“꧁ΘSAIΘ꧂”：厲害
網友“z-yq”：中國發明瞭火藥，然........
網友“江大蝦”：我需要搞清楚他公司的性質？呃，你覺得我要如何深入瞭解這家公司，我想説的是不能説誰先開了發佈會，人臉識別這創意就屬於哪家公司吧，但是誰讓大眾接受這個創意，開創先河，讓這個人臉識別技術與生活緊密融合。大家就會覺得是他推出了這個技術，現在就是看蘋果手機這個技術有沒有那麼完善，拭目以待。
網友“巔峯”：天眼
網友“老男孩”：真的感嘆先人的智慧。多年前就用“打人不打臉”預測到了今天的用臉解鎖
網友“一個資深的潛水員”：你要有實際證據數據你就拿出來。丟下幾句不知所云的話就走了。
網友“不鳴則已”：小米在9.11發佈了中國第一個人臉識別。
網友“無叁餘”：我覺得您最好搞清楚蘋果公司的性質，它並不是科技研發公司，而是科技整合公司，它牛逼之處在於強大的現金流和牛逼的整合性能。不是大家唱衰，而是國產明星機型性能緊追果子，較高的性價比和民族明星品牌影響力，讓擁躉果子的人有更多選擇。手機功能嚴格來説沒有雞肋之言，有些雞肋在某些極客用户手中是亮點的創意。喜歡果子的再貴還是會買，不喜歡的有一萬種理由可以唱衰它。作為矮矬窮的人士代表，果子用過，不過一千刀的果子，感覺不如年年換國產準旗艦機。
網友“TL666”：沒辦法，喬布斯重新定義了智能手機。
網友“江大蝦”：你要看是誰先研究，誰先提出這個暢想，誰先得出研究成果，誰的技術更為精湛，其實最重要的還是誰能吸引到大眾的眼球，蘋果的手機就是這麼有魅力，就算大家唱衰，除非它的功能確實雞肋，不然指不定又是一波浪潮。最後咱不能看誰先開發佈會誰就最先吧。
網友“不鳴則已”：小米在9.11發佈了中國第一個人臉識別。
網友“UnicornL”：小米比apple提前發佈了新產品 在展示會上同樣展示了人臉識別 而關注度弗如蘋果 人工智能的機會莫非在營銷宣傳？
網友“江大蝦”：你要看是誰先研究，誰先提出這個暢想，誰先得出研究成果，誰的技術更為精湛，其實最重要的還是誰能吸引到大眾的眼球，蘋果的手機就是這麼有魅力，就算大家唱衰，除非它的功能確實雞肋，不然指不定又是一波浪潮。最後咱不能看誰先開發佈會誰就最先吧。
網友“無叁餘”：我覺得您最好搞清楚蘋果公司的性質，它並不是科技研發公司，而是科技整合公司，它牛逼之處在於強大的現金流和牛逼的整合性能。不是大家唱衰，而是國產明星機型性能緊追果子，較高的性價比和民族明星品牌影響力，讓擁躉果子的人有更多選擇。手機功能嚴格來説沒有雞肋之言，有些雞肋在某些極客用户手中是亮點的創意。喜歡果子的再貴還是會買，不喜歡的有一萬種理由可以唱衰它。作為矮矬窮的人士代表，果子用過，不過一千刀的果子，感覺不如年年換國產準旗艦機。
網友“UnicornL”：小米比apple提前發佈了新產品 在展示會上同樣展示了人臉識別 而關注度弗如蘋果 人工智能的機會莫非在營銷宣傳？
網友“江大蝦”：你要看是誰先研究，誰先提出這個暢想，誰先得出研究成果，誰的技術更為精湛，其實最重要的還是誰能吸引到大眾的眼球，蘋果的手機就是這麼有魅力，就算大家唱衰，除非它的功能確實雞肋，不然指不定又是一波浪潮。最後咱不能看誰先開發佈會誰就最先吧。
網友“UnicornL”：小米比apple提前發佈了新產品 在展示會上同樣展示了人臉識別 而關注度弗如蘋果 人工智能的機會莫非在營銷宣傳？
網友“江大蝦”：你要看是誰先研究，誰先提出這個暢想，誰先得出研究成果，誰的技術更為精湛，其實最重要的還是誰能吸引到大眾的眼球，蘋果的手機就是這麼有魅力，就算大家唱衰，除非它的功能確實雞肋，不然指不定又是一波浪潮。最後咱不能看誰先開發佈會誰就最先吧。
網友“UnicornL”：小米比apple提前發佈了新產品 在展示會上同樣展示了人臉識別 而關注度弗如蘋果 人工智能的機會莫非在營銷宣傳？
網友“UnicornL”：小米比apple提前發佈了新產品 在展示會上同樣展示了人臉識別 而關注度弗如蘋果 人工智能的機會莫非在營銷宣傳？
(1970-01-01)
7月28日，在杭州舉行的2017“法律+科技”領軍者國際峯會上，最高人民法院司法改革辦公室規劃處處長何帆表示，中國法院一直在努力地把人工智能引入辦案系統。
“人工智能對法院未來的模式會有很多的改變，比如它改變了法官的判斷和決策的模式，過去法官根據自己在庭上的所看所想，以及他對法律的理解就可以做判斷，但是現在可能需要用人工智能軟件進行推演。此外，人工智能對我們的訴訟流程發生一些改變，隨着人工智能的推進，未來可能要制定一部互聯網的訴訟法。”何帆表示。
最高人民法院司法改革辦公室規劃處處長何帆。
此次峯會由浙江省高級人民法院、浙江省司法廳等指導，杭州錢塘智慧城管委會、上海百事通信息技術股份有限公司主辦。
何帆表示，中國法院系統一直在探索和推進人工智能在司法領域的應用，目前理想的一種呈現模式是上海刑事案件智能輔助辦案系統，簡稱206工程。該系統將公安局、檢察院、法院的所有數據辦案系統打通，以人工智能在過去海量證據規則和法律規則的吸收基礎之上，對辦案人員進行提醒，重構刑事案件的辦案流程。
何帆對“206系統”解釋道，“如果一名警察破獲了一個案件，他想把這個人逮捕時，系統會自動提示有三份關鍵證據缺失，另外有兩份證據有瑕疵。在檢察官要起訴時，系統會提示他類似的有80%的案件是不起訴的。比如在法官決定判決時，寫好判決書放入系統裏，系統會自動提示跟本院以及上級法院有將近85%的類似情況下的判決是不一樣的，問法官是否堅持這樣做，若堅持該判決，那麼系統將自動把判決推送給庭長以供討論。”
自5月3日在25個試點單位上線以來，“206”試運行已滿兩個月。“206”在對上海幾萬份刑事案件的卷宗、文書數據進行學習後，這個以大數據、雲計算和人工智能為技術內核的“小嬰兒”，已經具備了初步的證據信息抓取、校驗和邏輯分析能力。
有關206工程的背景，還跟今年2月6日中央政法委書記孟建柱在上海調研指導工作有關。據上海觀察報道，上海高院院長崔亞東介紹，“孟建柱書記提出了司法改革新的三項任務，其中之一就是要求上海高院承擔開發’推進以審判為中心的訴訟制度改革軟件’的任務，他要求把高科技的手段融入到大數據系統當中，有效地防範冤假錯案，減少司法任意性性，促進司法公正，提高司法效率。
目前，最高法院也在致力於人工智能在司法方面的應用。但何帆認為，現在首先要做的是標準化。由於司法體制的改革，法官人數大幅度減少，但案件數量仍在飛速增加。標準化就意味着將審判權還給法官的同時，確保類似案件的裁判尺度儘量相同。其次，從比較標準的判決中提煉出共性，從最高法院的角度來完成知識圖譜的構建工作。通過開放更多的數據，與更多的大數據公司合作，循序漸進地實現人工智能的推廣。
何帆表示，在未來，人工智能會給法院的模式帶來以下變化。
第一，改變法官的判斷和決策模式。過去法官根據自己在庭上的所看所想以及自身對法律的理解即可做判斷，但未來可能需要使用人工智能軟件，先對最高法院和其他地方法院的一些判決做推演，再做決定。不過何帆強調，雖然人工智能的確會推送一些判決，但法官還是要做靈活的處理，避免出現法官説理千篇一律的情況。
第二，改變訴訟流程。比如可以在開庭前，通過人工智能進行身份識別，改變當前法院庭審可能存在的流程非常複雜、進展非常慢的問題。何帆稱，“隨着人工智能的推進，在前互聯網時代制定的訴訟法會被改寫，未來可能要制定一部互聯網的訴訟法。”
第三，改變法院的人員配置模式和設置模式。人工智能將大大解放生產力，幫助很多司法人員做一些複雜的文書工作和記錄工作。但對此，何帆持謹慎的樂觀態度。他表示，人工智能的實現需要大量的專業人員的參與。雖然現在很多法院希望開發一款裁判文書自動生成的軟件，自動協助法官進行證據或法律的分析，但進展得並不是非常理想。其中存在的問題就是法官參與太少，工程師不知道法官或律師的要求。
業內人士表示，目前，法律和科技的融合存在一個瓶頸問題：做技術的人不清楚律所與法院的需求，做法律業務的人無法準確地用工程師的語言告知。兩者之間存在的溝通問題，對於人工智能在法律領域的應用有着非常大的制約。
觀點摘錄：人工智能將給法律行業帶來哪些變化？
“新技術提供方、新法律提供者以及新科技發展都推動了法律服務的變化。現在已經有人發明了一款人工智能產品，能夠做相當於一個律師36萬小時的工作量，所以人工智能可以幫助律師以及助理做更多的文卷以及文本工作，人工智能還能幫助律師還有法務工作人員在盡職方面進行監管，而它的影響是通過使用這些技術幫助你省下了上百萬的錢，而且這些工作本來需要這些律師親自手工完成的。”
——英國大法官首席信息技術顧問、《法律人的明天》作者Richard Susskind
“全球可能現在已經有一千多個人工智能法律方面的法律科技企業，機器人律師慢慢在崛起，除此之外，我們國家也正在嘗試智慧法院的建設，在將來肯定有網絡評價程序，對整個刑事辯護裏面如果對律師進行評價，對整個律師行業的公開透明、效率的提升，有很大的幫助。”
——騰訊研究院未來科技中心高級研究員曹建峯
以下為網友評論：
網友“境由心生”：把業務做好就夠了
網友“楊偉娟15568901751”：好
網友“Pengpaidongbei”：科技改變生活
網友“kds90314”：聽過他的講座，錯過了
網友“君子之交”：好
網友“好孩子45”：聽起來不錯，
網友“wallflower”：看過他翻譯的書
網友“奧森印”：哇，男神
(1970-01-01)
以色列歷史學家尤瓦爾·赫拉利繼超級暢銷書《人類簡史》大賣200萬冊以後，不久前推出了新作《未來簡史》。8月20日晚，主持人駱新來到上海書展現場，作了一場演講解讀《未來簡史》。
以色列歷史學家尤瓦爾·赫拉利
人工智能真的能讓人解放成“神”嗎？
駱新最近在做《詩書中華》節目，他拋出的第一個跟寫詩有關：人類寫的詩能比得上電腦嗎？他舉了一個例子，孟郊名篇《遊子吟》：慈母手中線，遊子身上衣。臨行密密縫，意恐遲遲歸。誰言寸草心，報得三春暉。
機器為什麼沒法寫出《遊子吟》？在駱新看來，因為中國古人離開家可能沒機會經常看到自己母親。“所有人離開父母都會想一句話，媽，我出去考功名了，等功成名就回來。但是此刻的孟郊寫下那首詩，媽媽一定在他走的時候説，早點回來呀。詩歌一定是對人情感非常含蓄的集中體現。”
因此，駱新反思道，人工智能給我們帶來的是什麼？今天對人工智能我們有一種樂觀的想法，以為人工智能越來越多取代人類所幹的事情，所以人工智能會讓人解放成一個“神”。他認為，從《人類簡史》到《未來簡史》，尤瓦爾·赫拉利的敍事方式，總結起來就是三句話：人類社會是從普通動物經過農業革命變成有意識的人，再經過科學革命稱為神人，我們此生追求永恆、追求不死，科技進步一定可以幫助你們實現這個夢想。但赫拉利也在問，我們真的能夠通過科學找到我們的快樂嗎？
《人類簡史》
阿西莫夫“機器人學三定律”也許靠不住
1942年，科幻作家阿西莫夫在《轉圈圈》這個短篇裏提出了著名的“機器人學三定律”。第一定律：機器人不得傷害人類個體，或者目睹人類個體將遭受危險而袖手不管。第二定律：機器人必須服從人給予它的命令，當該命令與第一定律衝突時例外。第三定律：機器人在不違反第一、第二定律的情況下要儘可能保護自己的生存。
但駱新提到，現在問題出來了，第一條定律就站不住腳。“今天如果我們跟國外開戰，我們動用了機器人轟炸機，我們這方認為應該消滅對方，但是對方也是人，這個定律的內在缺陷就凸顯出來了。第一條機器人不得傷害人類，或者因為不作為使人類受到傷害。機器人應不應該開槍，如何設置機器人的行為邏輯？”
由於第一條有內容缺陷，第二第三也不能保證。 看了《未來簡史》後，駱新意識到，我們老以為科幻小説是科幻，但其實科幻一定是建立在人類信息極度豐富上，人才對未來發生想像。
駱新提醒我們，這個世界沒有“科幻小説”，打着科學名義的科幻小説都是一部哲學小説。科幻小説面臨的所有選擇，在我們現實生活中都會遇到，只是科幻小説有更加極致的設計。
《未來簡史》
駱新認為，人和機器的本質區別是，人有四個分叉：時間、道德、認知和智能。你不是一個機器，你不是不可變的，你隨時在發生着改變，所以你的所有語言都有語境。
他舉了一個有趣的例子：小明給上司送了一個包包，上司問他，你這是什麼意思？小明説：沒什麼意思，意思意思。上司説，你這麼做可就不夠意思了。小明説：就一點小意思，小意思。上司説：你這個人可真有意思呀。小明説：其實我也沒有別的意思。上司説：那我就不好意思了。這個“意思”是什麼意思？
駱新以這個例子説明，人類有時間、智能、認知、道德不同的界定。
駱新
大數據無法預測《戰狼2》的高票房
駱新也在演講中以《戰狼2》的例子來説明大數據並不是萬能的。《戰狼２》現在已經有51億了，吳京本人也沒想過這片子能賣這麼多錢。有人問吳京有沒有做過大數據計算。大數據計算成功的例子有，比如阿里巴巴根據網上銷售的狗食貓食數據，發現這些人年輕，有錢，有閒，有愛心，買東西不注重價格，於是製作出了一部和狗有關的電影，他們預計票房是8千萬，最後賣6.5億。
“大數據完全預測了我們的行為，但是你如何預測《戰狼》？沒有任何公司給他投資，他只能拿到8千萬投資，誰知道這個片子火成這樣。不要相信所有成功者告訴你他們成功是必然發生的，他們成功只是因為偶然，不成功的人死了，只有他一個人。”
因此，駱新提醒觀眾，時間、智能、道德、認知包含了諸多偶然性，社會絕不是一個進步和退步的過程，它是由很多方面，甚至你完全意想不到的“灰犀牛”和“黑天鵝”構成的。
通過閲讀《未來簡史》，駱新反思道，我們的歷史思維出現了很大的問題，中國人歷史思維最大的問題是容易變得極端，變得簡單，變得容易相信技術，而不相信人是可變的，甚至相信一些口號和理念，我們實際活在我們創造的虛無意義當中。
“我們其實很少考慮生命的意義，我們總覺得如果有一天，計算機替我們解決了一切問題，那是幸福的時代，你很難理解像霍金這樣，他總説計算機不能解決一切，只會給我們帶來災難。我知道的是，人類希望成為神，成為真正意義上偉大聖人，通過人工智能做身體延伸，通過無機植入改變有機的功能。但對於我來説，我覺得最值得擔心的是，我們對未來生活的無限憧憬讓我們忘記了，只有痛苦才是我們活着的意義，如果人工智能讓你變得無所不能，請問你活着的意義何在呢。”
以下為網友評論：
網友“透明人”：一直覺得人工智能是讓人生活變得更好的工具，而不是代替人。人工智能確實讓我們生活變得更加便捷、很多事情變得容易。more and more，但思考一下，有時是不是我們失去的會比獲得的更多呢。
網友“鯨舍”：痛苦是人生的意義，確實，更恰當的説應該是痛苦反射了，承載了，容納了人生的意義
網友“CTS Tony”：無法預測人工智能未來會發展成啥樣，但毋庸置疑的是，它引發了一場變革，我們現在正處在變革的初期，關於人工智能能否取代人類工作的問題，我覺得可能會的，但正因為這樣，才能逼着人類社會進步發展，但我想它無法取代很多東西，比如，愛，情感，另外，它只是一個生產單元，沒有情感需求，消費需求，以及繁衍需求。它總不至於花錢給自己買朵花吧。
網友“星星閃爍”：現在的人工智能可能都不算是真正的“智能”。他們只是“功能”很強。舉例子，你讓計算機輸出，如果他就直接沒有想法，按照你的指示去做，這個是“功能”。而真正的智能是，“他讓我這樣做呀，，我不太想這樣做，但是還是為了世界的和平或其他的巴拉巴拉”這樣做了，，（有內心戲）。。。要不為何你面前的計算機不由得多看了你兩眼呢？
網友“Fusion”：在人工智能看來，生命本就沒有意義。
網友“蕊”：人與機器區別是信仰而不是算計
網友“AliceTheMad”：活着本來就沒意義，是人們自己要強行附會一些意義的，自己相信就行咯
網友“響箭0809”：不知道機器人將來能不能搞文藝創作？
網友“閏心”：人能達到的是人，達不到的才是神
網友“劉小芒maple”：人工智能都能模仿巴赫寫曲讓人無法分辨真偽的地步 你以為他寫不出唐詩嘛 沒有人去開發算法模式而已 況且人工智能道德觀本身就可能超越人類 可能是以宇宙而不是以人類為中心 你憑什麼説人工智能沒有自己的道德？
(1970-01-01)
利用不完美信息的博弈，“冷撲大師”（德州撲克人工智能程序）今年4月份在海南完勝中國“學霸”隊。 對於“冷撲大師”的設計者托馬斯•桑德霍姆（Tuomas Sandholm）來説，贏下比賽是第一步，他更期待的是利用“冷撲大師”的算法，在現實生活中找到實際的應用場景。
近日，在杉數科技人工智能大師圓桌會議上， “冷撲大師”設計者、美國卡內基梅隆大學（CMU）的計算機系教授托馬斯•桑德霍姆（Tuomas Sandholm）告訴澎湃新聞（www.thepaper.cn），相比AlphaGo下圍棋時能得到的完美信息，在日常生活中，我們更多的會遇到不完美信息博弈的場景，比如醫療領域裏的腎臟移植。在桑德霍姆的幫助下，美國器官移植網絡的非營利性組織（United Network for Organ Sharing，簡稱UNOS）成功建立了更有效的腎臟分配製度。
在德州撲克中，玩家不知道對手手中是什麼牌，不知道五張公共牌會開出怎樣的結果，也不知道對手猜測自己握有怎樣的手牌。要想取勝，計算機需要找到一個無論對方怎麼做，自己都不會產生損失的策略。不完美信息的博弈就是讓人工智能學會找到平衡風險與收益的方法。這與器官移植有着相似點。因為對於等待器官移植的病人來説，他只知曉自己的情況，無法瞭解整個器官供應鏈條中的信息。這種情況下，我們就需要在 “不完美信息”的情景中做出決策。
用算法提高腎臟捐贈的匹配率和捐贈效率
上海財經大學教授，杉數科技科學家、中國運籌學會青年科技獎獲得者何斯邁告訴澎湃新聞（www.thepaper.cn），目前美國於2007年已經正式立法，允許交換移植。在桑德霍姆建立算法並應用到UNOS平台後，該平台的腎移植的數量從每年28000例提升到33600例。
同時，據何斯邁介紹，目前，傳統的器官移植主要有兩類：一類是親屬捐獻，即病人親屬捐獻，這類捐獻的好處就是病人往往不用等；另外一類是死者捐獻，一些死者在死前會簽署捐獻協議，承諾死後捐獻器官。但不論是哪一種，器官捐獻的數量都遠遠落後於病人數量。
除了移植器官數量稀少外，器官移植還涉及到移植分配和效率問題。舉例來説，移植的器官與接受器官移植的病人，因為血型不符或白血球抗原過敏，導致器官移植之後，病人的身體與器官相互排斥。這樣一來，不見得等到有移植的器官，病人就能得救，他同樣冒着極大的風險。
因此，如何讓有限的器官，送到有需要的病人那，成為關鍵，這就需要設計一個合理的分配機制。從目前的醫療實踐來看，腎臟移植有兩種方式。一是建立多人交換循環。比如，A家屬給自己的病人A捐獻不了，但卻適合另外一家的病人B。而B的親屬的器官剛好適合病人A。在這種情況發生的時候，雙方可以通過交換捐獻的方式解決問題。依此類推，建立更完整的病人數據庫就能擴大受益家庭和病人。但是，這種移植方案也有一個漏洞，即多台手術必須同時做。一旦有腎臟移植的捐贈者出現反悔，就會導致整個捐贈鏈條不可進行。
多人交換移植
第二種方式是鏈式匹配。簡單的説就是將死者捐獻的器官移植給某個病人，但前提條件是病人的親屬答應把腎捐給下一個病人，這個病人的親屬又答應把腎捐給下一個，形成鏈式反應。鏈式移植的最大好處是並不需要嚴格同時執行，每一個家庭都是病人先得到腎再由捐贈人捐獻器官。如果有人反悔，雖然會有一些負面的影響，但是相對來説影響會小很多。鏈式移植的另一個好處是可選擇性高，相對來説，會大大提高系統的移植效率。不過，缺點是會消耗一部分死者捐獻的腎源。
選擇死者腎源的鏈式移植
在這的情況下， UNOS建立了捐贈者和病人的數據庫，內容包括需要移植器官的病人和捐獻者的身體情況、血型、身型，還有病人的地理位置，並努力地蒐集病人的數據和願意捐獻器官的親屬的數據，更好地把這些親屬匹配起來。最後，利用人工智能算法建立並設計一套算法以在萬億次交換的可能性當中，找到條件匹配的捐贈者和受贈者，從而提高捐贈的效率。
效率與公平，最後由誰來決定
雖然利用人工智能算法提高了腎臟移植的匹配率，但因為死者捐贈的腎遠遠不夠滿足無親屬捐贈的病人需求。一個腎在一方面可以通過鏈式移植救很多的病人，同時一定會有病人因此無法得到合適的器官移植。這樣一來就會出現經典的電車難題：一輛電車脱軌了，一邊的軌道上有一羣小朋友在玩。如果你是火車司機，你可以選擇將火車扳一個岔道從而拯救這些小朋友，但是會害了在岔道上工作的另一個人。你會怎麼做呢？
電車難題
為了儘量避免這種情況，桑德霍姆的計算模型在做出決策時，並不是簡單地以人越多越好為優先。因為抗體和血型特殊很難配上，只有在追求短期移植效率最高時，這種特殊病人才會積壓下來。在這種時候，算法就必須預測每一個腎捐給一位病人之後能活多久，他們之間移植存活率有多高。
對於計算機來説，所有涉及的因素都可以量化，但在現實生活中，情況並不是都可以量化的。例如，按照計算機排序和等待時間，下一個腎臟應該移植給一位80歲的老人，但計算機根據他的身體狀況算出，他移植後只能再活一年。但如果移植給下一位病人，一位10歲的兒童，卻能活30年。這種情況下，醫生該如何選擇？
桑德霍姆給出的回答是：“我們的算法負責計算，並告知醫生移植後的效率哪個更高。但最後做出決定的應該是醫生和病人。”
以下為網友評論：
網友“GTA4”：薩金特就研究過
(1970-01-01)
上海市市長應勇8月30日會見了出席“2017全球（上海）人工智能創新峯會”的中外專家，聽取他們對上海發展人工智能的意見和建議。
張春海 攝
應勇説，近年來人工智能發展迅猛，已從技術變革跨入創新應用的重要窗口期。人工智能日益改變人們的生活，成為推動經濟社會發展的新機遇、新引擎。作為中國最大的經濟中心城市，上海正全力推進國際經濟、金融、貿易和航運中心建設，加快建設具有全球影響力的科技創新中心，在此過程中，人工智能大有可為。上海發展人工智能，既有經濟、科技和人才等綜合優勢，同時也存在一些制約和不足。我們將努力為人工智能發展營造更好的環境，既要加大對基礎研究、技術革新等方面投入，力爭產生更多科技成果，進一步增強“錢”變“紙”的能力；同時，更要增強“紙”變“錢”的能力，着力推動更多科技成果轉化為現實生產力，形成規模產業。希望各位專家與上海的高校、企業、科研機構加強交流與合作，為上海打造中國人工智能發展高地貢獻智慧和力量。
專家們表示，人工智能發展日益呈現全球化、協同化的特點。上海具有良好的產業基礎、雄厚的科研實力、活躍的資本市場，人工智能發展潛力巨大。建議上海進一步加強人工智能基礎研究和佈局，着力構築生態體系，吸引集聚一流人才，深入推進人工智能在工業製造、智慧城市、城市規劃、醫療衞生等各領域的創新應用。
麻省理工學院教授埃裏克•格里姆森、羅蘭貝格管理諮詢公司全球首席執行官常博逸、德國工程院院士奧托海因•赫爾佐格、美國藝術與科學院院士阿爾託•努爾米科、香港中文大學教授湯曉鷗、中科院研究員陳天石、上海交大特別研究員俞凱等參加會見。
以下為網友評論：
網友“離予仁”：上海加油！
網友“xinfengxb”：上海加油!
(1970-01-01)
科大訊飛總裁
劉慶峯
科大訊飛把自己的首屆全球開發者節，有意放在了在程序員的節日——10月24日。科大訊飛總裁劉慶峯站上舞台，向台下集結的程序員致意：1024作為2的10次方，也是所有開發者經常用到的一個基本單元。這樣一個數字天生就是用來致敬開發者的。
當日，千名開發者湧入了安徽省合肥市的濱湖國際會展中心，他們是科大訊飛開放平台上46萬個開發團隊的縮影。而科大訊飛的致敬方式則是：10.24億基金扶持平台上的開發者，支持1024個項目來開放式探索人工智能教育，發佈涉及人工智能生態、教育、公益三方面的1024計劃。科大訊飛還請來了因脱口秀而出名的黃西，他一不寫程序，二不做開發，但長的像程序員。
科大訊飛執行總裁胡鬱
科大訊飛執行總裁胡鬱則覺得“程序員日”這個提法不夠過癮：一講到程序員，就讓大家想起碼農，而大家經常説碼農非常辛苦，是IT界的“民工”。但這個節日應該首先帶給程序員快樂。
胡鬱表示，科大訊飛1024開發者節想傳達這樣一個信息：在以人工智能（AI）為中心的新一代的技術和產業革命當中，每一個人都不可能孤立行動，應當在一個大的生態下，共同追求整個生態的成功，而不是一家公司的成功。
據科大訊飛統計，目前AIUI平台上的開發者團隊已經達到46萬個，日均交互次數達到40億，累計終端數達到12億。科大訊飛在這個平台整合了自己最核心的語音交互等技術，希望藉由開發團隊，滲透到他們為之開發產品的各行各業，這是科大訊飛希望建立的“生態”。
三到五年內確立各個行業的AI龍頭
胡鬱表示，人工智能需要與各個行業相結合，而科大訊飛選擇的路徑則是把源頭核心技術系統創新做好，同時與眾多的開發者合作，找到人工智能與行業和消費者業務結合落地的地方。從AI的角度來看，如果科大訊飛真的想把源頭核心技術系統創新和產品創新、應用創新結合起來，需要在三個方面有所發力，即生態計劃、教育計劃、以及AI公益涉及的方言保護和以人工智能服務殘障人士。這即是科大訊飛的“1024計劃”。
在劉慶峯看來，科大訊飛要搭建的生態已經初具規模。向上，人工智能讓所有創業者、開發者幾乎可以零成本地用最好的人工智能技術；向下，要讓全世界最好的人工智能科學家既有算法也有數據。創業者能夠調用平台最好的人工智能技術，同時做出產品和服務，並通過集成進來的先進科學家成果，把技術應用到產品裏，面向中國乃至全世界推廣。
劉慶峯提出了人工智能三個時間節點的判斷：第一個時間節點是這一波人工智能的浪潮，其產業紅利在3到5年之內將會塵埃落地。誰能成為教育、醫療、司法等各個領域的行業龍頭，3到5年內大的基本框架會確定。第二個時間點是10年之內，一半以上的現有工作會被人工智能替代。第三個時間點是30年之內，目前還看不到人工智能具備自我覺醒的能力，人工智能要自己改程序來統治地球還是遙遙無期，“而且我們也不希望會這樣”。
與46萬個開發團隊合作，佈局人工智能的產業“賽道”
據科大訊飛規劃，在AI生態建設方面，科大訊飛每年將在全國選擇6個城市，每個城市用2個月的時間，結合城市特點、脈動以及它的開發者的訴求，“開發科大訊飛的AI賽道”。
舉例而言，長春有汽車產業、有影視產業，重慶則有餐飲，西安是智慧旅遊。在長春，科大訊飛現有1萬平米的孵化場地，在洛陽有1200平米的孵化場地，另外在合肥、南京、蘇州、廣州、天津、雄安新區，包括海口、長沙、重慶等地方都已經有線下的現場孵化器。
此外，科大訊飛計劃扶持開放平台上的46萬開發團隊，從技術平台到運營平台，再到資本平台、資源平台和培訓層面，都設立詳盡的支持計劃。在技術平台，科大訊飛提供技術指引服務；在運營平台層面，科大訊飛希望能用其在海內外各個層面的影響力和品牌資產，為科大訊飛的開發者進行背書；在資本層面，科大訊飛將設立創投基金，結合其他推薦渠道，比如科大訊飛和優客工場創始人毛大慶的基金在各個層面都建立了多元的聯繫，也在聯合培養開發者；在資源平台方面，科大訊飛會不僅將開發者的產品做出來，並且將開發者的產品與各個行業的需要進行直接對接。
胡鬱在會上宣佈，科大訊飛將會設立10.24億的生態扶持基金，主要投資兩類企業，一是具有核心技術，缺乏商業經驗的企業；二是有出色商業想法，需要依靠科大訊飛的技術完成核心突破的企業。
上線AI大學填補100萬人才缺口
今年9月，科大訊飛AI大學上線，教育計劃則是“1024計劃”的第二個方面。胡鬱在會上提到，中國現在的人工智能技術人才缺口達到一百萬，如果僅僅依靠學校去培養出這一百萬的人才是不太現實的，希望科大訊飛的培訓能夠幫助填補人才缺口。
據科大訊飛統計，在訊飛開放平台成立的7年間，開發者團隊已增至46萬個，有三分之一是200人以上的企業，還有三分之一是50人左右的創業團隊，最後還有三分之一是個人開發者和在校大學生，他們分佈在全國1000多所高校。在開發人工智能開發者數量約10萬，覆蓋國內外上千所高校，而這一數字還在不斷增長。近幾年，中國大學畢業生創業率已達到3%，超過發達國家1.6%的創業率近一倍。他們將是中國人工智能人才重要的生力軍。而平台上的大學生開發者，在學習大學課程的同時，已經可以在科大訊飛的開發平台上學習到人工智能和人工智能平台的知識。
胡鬱表示，AI大學必須要有學生，必須要有出口。所以在AI大學建立同時，科大訊飛也與國內外百餘所高校建立了校企合作計劃。科大訊飛AI大學裏的課程會和這些學校的課程進行融合，科大訊飛也會到這些學校裏面去講課，更好的培養科大訊飛的大學生的創業者。另外，AI的雙創平台將為科大訊飛的學校、這些創新企業的未來新生力量帶來一個平台。
在科大訊飛的規劃中，將在校企合作培養和線上教育方面，支持1024個項目來進行開放式探索，希望這些項目中能夠出現將來人工智能領域的獨角獸，以及未來的創新型企業。
以下為網友評論：
網友“英雄論説”：人工智能時代已經到來
網友“Napoleon”：1024
網友“李光昊”：1024c l
網友“我是大田”：真的1024？
網友“許航”：1024
網友“印心石”：人工智能需要與各個行業相結合
(1970-01-01)