ZD至顶网CIO与利用频道 05月19日 北京消息（文/齐丰润）：  5月19日，由中国电子学会主办，ZD至顶网协办的第八届中国云盘算大会进入第二日程，第四范式首席科学家、机器学习领域国际学术带头人、香港科技大学教授杨强在现场带来了“AI For Everyone”的主题演讲。

杨强表现，“我们所说的能人工智能和超级人工智能，实际上并不是我们需要畏惧的东西，我们需要畏惧的东西是我们的技巧，必定需要大数据，但是我们本身又没有大数据这样的红利。相反我们要发展的技巧是这样的，把知识迁移到身上，短时间通过小数据能够学习、能够成长，如果我们有能力把大数据的模型迁移到我们每一个人身上，我们也使得我们每一个人都能够享受到这样的人工智能红利。”

大家好，我是香港科技大学的。

今天我们有人工智能的技巧，我们大家都为它的成绩欢呼，但是我们手边，我们是不是人人已经享受到人工智能的红利呢？我们带着这问题来回想一下人工智能的发展过程。首先我们要看人工智能的起始是要感谢这位思想的先驱图灵，他问的一个问题就是机器可以思维吗？我们今天的努力，也是跟很多前人的铺垫是分不开的。有哪些努力呢？我们可以看一下，从50年代开端，大家就在做各种假设，提出各种问题，毕竟一开端的时候，大家总是非常的乐观，认为一下子就可以解决，但还是提出了很多要害性的问题，比如说机器可以学习吗？机器可以方案吗？机器可以推理吗？等等。

比喻说我们把老专家的一些思考、一些思维和知识给它迁移到盘算机里面。但是后来创造这个过程实际上是非常非常艰巨的，因为把知识描写出来，把知识表达出来，把知识学习出来，并不是那么简略的事。

在这个过程当中呢，也有很多的努力，在不断的积累，比喻说IBM为首的服务器的制作商，在1990年代就在象棋领域就把人类的冠军给打败了，这个也是一个里程碑。这阐明什么呢？阐明要取得人工智能是离不开盘算能力，同机会器学习的研究者也取得了很大的进展，总而言之有很多的努力，这些努力被圈在实验室里。这个就总结一下，在人工智能就是AI For No One其实很强的原因是数据量的不足，也是因为当时并没有这么方便的云盘算，能够赞助我们收集这么大的数据，比喻说利用群体智能、群体智慧、手机、网络等等之类来凑集大批的数据。到了今天人工智能活起来，有几个原因，第一个原因确实汇聚了很多的数据，可以想象谷歌公司，还有国内的互联网公司，都汇聚了这样很多大数据。今天的盘算能力是突飞猛进的。第三是今天的算法，有很大得逞就。像深度学习、像强化学习等等之类的。这样我们有目共睹的成绩，比喻说可以做机器的同声翻译，我们可以做非常好的人脸辨认，使得我们基于图像的搜索就变的非常方便，这个也是感谢科学家的努力，我们对图片还要进行标注，这还要发动宽大的群众来进行标注，我们系统可以做的聪慧一点，来辨认哪些标注，所以这比赛最后就导致了深度学习算法的非常大的成功，比喻说就进步正确率方面，进步至少10%，从不能用的阶段到可用的阶段。

同时深度学习模型，作为一个分辨性的模型，它也可以转化成一个生成模型，比喻说现在我们看到这个图，就是谷歌训练好的图片辨认性转化成生成器，这是像深度学习刻画那些印象最深得情景，机器潜意识怎么回事。斯坦福的科学家就可以面对这样的图片去问一些自然语言的问题，用文字来问问题，在图片里面得到答案，再用文字来答复。我们可以拿一个著名画家就是印象派，我们把这图片变成印象派这也可以做，这就深度学习帮我们做了。我们看今年的阿尔法狗今年非常火，KGS让网上对议围棋的网站，经过十几年的积累，它已经积累了非常非常多的棋谱，这个里面通过可以产生3千万的盘面来训练，没有这个也没有阿尔法狗。所以呢我们说云盘算必定是人工智能的前提，尤其在今天。第二个例子我们看到IBM我们知道在2011年击败了电视节目标世界冠军，它应当鸣谢谁呢？就是在网上有很多的知识这个知识也是很多人积累努力的成果。