9月18日，2018 世界人工智能大會騰訊分論壇上，一場關于AI的頭腦風暴正在上演。AI的下一個引爆點將會出現在哪個行業?AI技術的發展究竟到了哪個階段，AI技術又該如何落地?我們距離強AI還有多遠?這些問題統統在論壇圓桌上被提出和探討。

　　參與對話的嘉賓包括騰訊開放平臺副總經理、眾創空間總經理王蘭，騰訊AI Lab AI+醫療專家姚建華博士，“德州撲克AI 之父”、卡內基梅隆大學計算機系教授托馬斯·桑德霍姆，獵豹移動董事長兼CEO傅盛，來也聯合創始人兼CEO汪冠春，以及云腦科技創始人兼CEO張本宇。

　　圖：王蘭、姚建華、托馬斯·桑德霍姆、傅盛、汪冠春、張本宇(左起)參加圓桌論壇

　　AI的下一個引爆點將出現在哪些領域?

　　隨著機器學習、計算機視覺、語音識別、自然語言處理等方向的AI技術研究走向深入，AI在各行業的應用落地也越來越廣泛。那么，未來哪一個行業和領域的應用，最有可能激發出AI的下一個引爆點?對于王蘭在對話一開始拋出的這一問題，嘉賓們分別從不同角度，表達了自己的觀點。

　　獵豹移動董事長兼CEO傅盛認為，語音和視覺識別帶來了一次交互的革命，使得設備能夠主動去感知人的意圖，這是在歷史上沒有過的，未來它會帶來機器人行業的大爆發。

　　來也是做智能助理的公司，其聯合創始人兼CEO汪冠春認為，新一波的AI浪潮的一大顯著特點是可以更好地理解知識，所以在未來，重復性比較高的知識性工作，就很有可能被機器人替代，成為下一個價值點。

　　云腦科技目前聚焦于開發面向行業的AI平臺，解決行業客戶使用AI的各種痛點，其創始人兼CEO張本宇認為，智能決策將是下一個AI能夠創造出很大價值的點。在未來，有很多現在人做不好的事情，而不僅僅是人不愿意做的事情，會被AI所代替或改進。

　　而從技術研究方面，未來AI可能出現的最大的突破又會是什么?姚建華博士認為，現在AI技術在有監督的學習上已經做的很好了，下一個突破應該是我們如何利用一些沒有標注的數據，進行無監督的學習，這樣可以讓機器自主地學習，讓AI技術應用到更廣泛的范圍。

　　托馬斯·桑德霍姆則認為，未來AI技術的突破將在兩個領域存在非常多的機會，一個是戰略決策，另一領域是推理。而過去的四、五年當中，機器學習領域已經有很多的應用，但是現在其技術還沒有實現100%完備。

　　AI技術如何落地?

　　在整個AI發展進程中，如何看待AI技術與應用的關系，是長久存在的一個課題。傅盛認為，技術突破固然重要，但是AI技術其實是一波又一波的大突破，當技術達到一個階段之后，要怎么把這些技術變成產品，就變得很重要。例如今天的語音識別、視覺識別、翻譯等應用，就已經到了一個產品化的階段。此外，傅盛還提出，我們應該避免將技術“科幻化”，而是需要從產品思維方面進行討論，所謂人機協作，人只是把很多重復的工作交給人工智能，再去與它協同，并進行訓練，而非把人工智能考慮成一個不需要人干涉的東西。

　　張本宇認為，在不同的階段，不同的決策上，我們會關注技術與應用的不同方面。對于企業來說，如何讓已經成熟或者快要成熟的技術，迅速落地到場景，形成產品化、規?；浅Ｖ匾５瑫r，也需要稍微往前一步，看下一步AI技術的突破點在哪里，或者有哪些跨場景的AI場景需要解決，比如數據的隱私安全，模型的可解釋性等。

　　就AI技術研究與應用發展的現狀來看，各位嘉賓一致認同的一點是，目前和感知相關的AI技術相對來說已經比較成熟，而和認知和決策相關的技術，則相對還落后于行業場景需求。

　　汪冠春表示，來也作為一家致力于認知和決策AI技術應用的企業，雖然能感受到今天技術和現實之間的差距，但仍然對未來非常樂觀。因為今天認知與決策AI的基礎技術，比如深度學習、強化學習、遷移學習，其實已并非全新的研究方向。而且相比從前，客服、銷售等場景需要的知識圖譜、知識庫數據也都已經存在。所以對于創業公司來說，最重要的就是找到那些還相對封閉的場景，把它和還沒有那么完美、成熟的算法結合到一起，產生很好的效果。

　　AI在醫療領域的應用方面，同樣存在著AI的認知與決策技術方面的探索空間。姚建華博士提到，在醫療領域的應用中，感知相關的技術，例如在影像的識別、篩查上，已經可以通過AI訓練，得到接近醫生的水平。但是在結果預測方面，目前AI技術還面臨著信息不完全的問題。

　　我們距離“強AI”還有多遠?

　　在眾多關于人工智能的討論中，強人工智能一直都是一個熱度很高的話題。很多人相信，強人工智能是人工智能的終極形態，它類似于人類的大腦智能，可以自主學習和理解世界，并且其進步速度也會遠遠快于人類。另一方面，關于強人工智能對人類的影響，也是眾說紛紜。本次論壇的最后，王蘭就“我們距離‘強AI’還有多遠”這一問題，向各位人工智能領域的專家與企業家尋求回答。

　　托馬斯·桑德霍姆認為，我們有沒有強AI，取決于如何去定義它。AI只是一個工具，我們需要的是利用這一工具，去針對具體的問題尋求解決方案。未來我們需要的不是去做一個取代人類的工具，而是為人類所用的工具，所以強AI本身并不是我們的目標。

　　在張本宇看來，對強AI沒有一個像圖靈測試那樣公認定義的標準。但是強AI會不會到來，我們其實是沒辦法預測的。

　　汪冠春則認為，如果把強AI定義成像人一樣學習，跟世界交互的話，目前AI發展的速度其實還趕不上人類兒童的成長速度。但是，今天可以看到的是，目前AI的解決方案越來越人性化，在某些特定點上，已經可以做到接近人甚至超出人的水平。未來在客服、銷售、助教、醫助、律師助理，甚至投資顧問等領域中，這些角色會被AI一點點替代，所以AI解決方案會變得更加個性化和人性化。

　　姚建華博士從技術角度分析認為，AI技術的共享是一個關鍵。騰訊這樣的大公司自己本身擁有很強的AI實力，但只有把AI能力與中小企業和傳統行業分享，才能真正把技術運用到實際場景，真正讓AI無所不在。例如現在騰訊AI加速器也在助力中小企業，一起促進AI的發展。

　　傅盛則站在哲學的角度表示，認為別的東西不能超越人，是一種人類自我中心論。而從科學角度來說，今天的神經網絡的算法模式是否能夠超越人的生命尚無定論。但在我們目前已經看到的現實領域中，腦機交互技術其實就是被AI武裝起來的人類的大腦，可能會是比人更強的智能，在我們看得到的未來，這種形式可能會很快出現。

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