把脉当前人工智能 洞见未来行业发展
肖京编者按
第五届中国人工智能大会在胶州市召开。开幕式结束后，来自国内外人工智能领域的专家学者就“未来交通、自动驾驶与智能网联”“迈向第三代人工智能的新征程”等主题作了解读。
李德毅
中国人工智能学会理事长中国工程院院士
无人驾驶的商业应用有四个因素，其中最重要的是技术、市场、生态和成本。这个过程中，我认为有四个独角兽应用场景可以考虑，分别是自主泊车、定点接送、快速公交、有限地域无人驾驶出租车。老百姓要的是安全，要想推动自动驾驶，各个地方政府乃至中国政府应该推出自动驾驶安全等级的综合标准，我们不仅要关心自动化程度，还要关心安全程度。有一辆无人驾驶汽车出了事故，全世界哗然。尽管人工开车每天都有出事故，人们都习以为常，从这里来讲对人工智能是不公平的。
无人驾驶的解决方案，从技术上来讲大概有四个，结构化道路、人车路联网协同、确定性窗口和软件定义的机器。汽车的自动化已经做到极致，但是自动化也遇到了天花板，要人工智能的解决，自动化并不等于人工智能，自主驾驶也要遵从常识。
在无人驾驶落地过程中，有三个重要的环很重要：第一个是自动驾驶地图。第二个是没有人开车，叫做机器驾驶脑。第三个，我们非常需要一个数字化的汽车底盘，是线控的方向盘、刹车和油门。
智能网联这一块，我国的5G走在世界的前列，第五代通信，可以改变道路的信息化程度。发挥5G的超高带宽、超低延迟、超大连接力，是解决智能网联的当务之急。
人类的衣食住行需求开销，行是最大的，中国人工智能2030年要占领世界高地，自动驾驶量产举足轻重，要勇闯自动驾驶量产的无人区。这里面包括颁布中国安全标准，抓好产业链的关键环节，开放部分国道，管理到位，加速我国交通运输行业的转型升级，随着自动驾驶规模化普及，人类的出行方式就真的变了。
张钹
清华大学人工智能研究院院长中国科学院院士
人工智能有个特点，大家不能指望人工智能一出来就毕其功于一役，它永远在路上，这就是人工智能的魅力所在。
第一代人工智能提出的符号模型，以知识经验为基础的推理模型，这是人工智能的第一个重大突破。人工智能的第一代模型，有优点，但是也有很大局限性。这个优点是显然的，因为它是模仿人类的，它可解释，鲁棒性很强，但是它的局限性也非常大。因为最大的问题是人类的知识经验，很难准确表达，这就是产生的后来人工智能冬天的根本原因。
第二代人工智能，一个最重要的成果就是深度学习。也就是说，第一代人工智能提出来，如果能够很好地利用人类的知识，就可以建立很好的人工智能系统，如果我们有充分数据，也有可能建立起有用的人工智能的系统。
深度学习为什么这么受重视？一个很重要的原因，它有两个重大变化。当网络层次增加以后，有两个重大变化：第一个变化，输入只要原始数据，不需要预处理。第二个是性能提高很多，这就造成了深度学习的重大突破。
我们现在有个新的历史机遇，就是迈向第三代人工智能。第三代人工智能就要纠正前面说的两个局限性，建立可解释、鲁棒性的人工智能理论，发展安全、可信、可用的人工智能技术，促进人工智能的创新应用。
我们成立人工智能研究院就是通过加强基础研究的一个核心和学科交叉，应用结合的两个融合解决这些问题。
人工智能的确是本世纪最重要的发展领域之一，它的发展将会对人类产生重大影响。人工智能不像以前遇过的科学，以一个定理解决所有问题。人工智能太复杂了，我们要不断往前推进，才能使人工智能进一步发展。
JustineCassell
卡内基梅隆大学计算机学院副院长
我们刚刚提到了未来的AI，也就是未来我们会有很多的合作，也就是人和机器之间的合作，而并不是说要用AI去取代人类，我也非常同意这样的观点。但是我要把这个观点进一步地往前推。
那我们今天到底需要什么样的AI呢？我们有着智能语音回应，还有IVR，如果大家使用过IVR就可以知道智能这个词实在不是很智能。为此，我们必须要知道人们是怎么样操作的，如何用我们社会的智能来加强我们的行为，这是非常根本的。我们从人到计算机模型，从计算机模型再到实施。
我们可以看技术层面的一些挑战，这些都是前所未有的一些挑战，社会的互动非常重要，但是我们现在的数据还不够，非常的缺乏，我们没有数据集，也就是我们没有找到几百万数据集，但是我们也想在这方面提供一些帮助。当我们有这个数据集之后，我们的行为这个数据也非常少，但是我们现在深度学习非常流行，所以这种缺乏性可以逐渐得到解决，我们也会有新的深度学习的方式出现。
我相信我们所看到的，其实我们都是社交的动物，在这个世界里面自动化越来越常见，我们需要能够决定自动化是否会代替我们，还是会给我们更多的互动。如果是跟我们互动的，它是否有这样的技能是我们所依赖的，能够成为好的伴侣、好的团队成员，知道怎么样慢慢地消除误解，来识别我们的语言，以及知道做错了怎么来道歉，希望能够更紧密的合作，就像人跟人的合作一样。如果可以这样的话，我相信我们建立的一个人工智能能够让世界更好，不会代替人类，而是会加强我们的能力，并且进一步巩固我们的地位。
张勤
全国政协常委中国科协荣誉委员
我是国际核能院院士，搞核电站的，核电站最重要的是安全。安全里面有一个复杂工业系统的智能故障诊断问题，这个问题我是1988年在美国做访问学者时导师提出的。就是在有虚假信号的时候，损失巨大，时间紧迫，信号有动态急剧变化，人显然不可能做出正确的判断，这就需要计算机来辅助诊断。但是，有虚假信号存在的情况下，怎么做出正确判断。无外乎两种，一种是通过大数据学习，一种是基于传统的规则的系统，我的结论是两者都不适用，不适用于解决这个问题。
核电站，出一次事故就不得了，但是每一次出的都是新的事故，没有重复的，谈不上一个可重复利用的数据，所以没有可学习的数据，怎么进行人工智能的故障诊断？所以第一个，大数据学习的模型，就否定掉了。
第二个是基于规则的专家知识，可是在故障诊断的情况下，另外这个传播是非常复杂的，没有严谨的理论体系，更不可能辨识出虚假信号这些复杂情况。怎么办呢？只好自己创立一道理论体系，用于解决当时提出的问题，花了一年时间解决了。这个理论发展到现在，已经三十一年，我把它取名为“动态不确定因果图”。
这个理论首先应用在核电站，应用在化工系统，应用在航天系统，我们做了上百项的故障检测，目前为止，正确诊断率是100%，但是还没有大规模应用。我们想到了，机器核电站是大型的复杂系统，其实人也是大型的复杂系统，本来DUCG这个理论能解决复杂的核电站诊断问题，我开始了这样的实践，用DUCG理论解决看病的问题。
大数据不能代替人工智能，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合，大数据和人工智能是并联关系，不是等同关系。
肖京
中国平安集团首席科学家
人工智能究竟在传统行业有什么用，在金融领域到底起到什么作用、有什么价值？
传统的金融行业为什么要做AI，为什么要做这些创新科技，到底有什么痛点和机会？在金融行业里，以平安为例，我们是一个全牌照最大的平台。在这个平台上基本上各个环节都有很多的痛点，不管是从最初的获客到最后提供客户的服务，到经营运营以及金融最核心的风险控制都有很多的痛点，包括获客的频率是很低的，大部分的金融服务一年也就是一两次的交互频率，我们要用大量其他的渠道方式提供服务，转换率也是很低的。还有我们的模式非常重，靠大量的人力，中国的人口红利已经过去，所以人的淘汰率非常高，我们有很多的机会应用人工智能的技术、大数据的技术，帮助我们非常有效的去提升我们的业务能力。
最简单的提高业务能力的科技就是用互联网。互联网是一个很好的方式，帮我们大大提升了效率，降低了成本，但是它解决的只是一个促达的问题，一个渠道的问题，不能解决生产的问题。
智能化能力的建设分这样三个阶段，第一个阶段是打造基础的这些人工智能的能力，包括看的能力、听的能力和阅读理解这些能力。第二个阶段就是构建知识图谱。第三个阶段就是把基础能力、知识图谱和知识性的这种学习体系，跟我们的业务结合起来，形成一套解决方案。
我们平安通过人工智能技术完成智能调度和选址，并建立了法律知识图谱和案件要素的图谱，进行运营管理方面的工作。另外合同审核也可以通过人工智能技术来做，商标维权、图象识别，还有文本分析等技术。
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