今天(7月6日)上午,“中國源頭創(chuàng)新百人論壇2017”在深圳市麗思卡爾頓酒店召開。
源頭創(chuàng)新百人會于2015年7月啟動,為響應國家創(chuàng)新驅動發(fā)展的戰(zhàn)略而成立的一個非政府組織,這個平臺的主要使命是推動交流對話,為國內(nèi)的“創(chuàng)新”整合國際創(chuàng)新資源、鏈接行業(yè)創(chuàng)新需求、構建產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)、開展決策咨詢、提供科技評價。
作為源頭創(chuàng)新百人會的年度論壇,本次會議聚集了來自政府部門、企業(yè)界、投資界等多方代表,以“連結創(chuàng)造價值”為主題,聚焦人工智能領域,研討人工智能產(chǎn)業(yè)格局,探討跨地域、跨文化、跨學科連結對創(chuàng)新的意義。
在本次會上中國工程院院士、香港中文大學(深圳)校長徐揚生也發(fā)表了演講。在演講中,徐揚生校長闡述了內(nèi)地和香港在人工智能上的發(fā)展,以及人工智能發(fā)展的一些思考。
以下為雷鋒網(wǎng)(公眾號:雷鋒網(wǎng))整理徐揚生校長演講中的一些觀點摘要:
人工智能領域研究靠的不是“挖人”,需要真正踏實的研究。徐揚生認為,這一波浪潮過去之后,大家才會靜下心來做研究。
香港的基礎研究有優(yōu)勢,在會上他舉了個例子:
“香港中文大學有個工學院,是香港所有工學院里最小的,這么小的工學院里面,這五個系里面,每一個系都有人做Computer vision,還不只是一個人做。”但是工業(yè)界支持相對大陸薄弱。
大陸基礎研究少了一點,現(xiàn)在的狀態(tài)是八仙過海,有些領域以及開始起來了。
中國人工智能的優(yōu)勢是應用落地非常廣泛。
徐揚生認同應用領域廣泛是中國發(fā)展人工智能的優(yōu)勢,中國人工智能研究在安保、金融、生物醫(yī)學、能源、城市管理、交通管理等等領域的應用非常重要及關鍵。
人工智能的發(fā)展會導致社會分工的一些變化,一些領域會變化迅速,比如醫(yī)院、教育等領域。
下面是徐揚生校長的全部演講速記:
徐揚生:謝謝會議主辦方邀請我,我昨天才知道要講這個話題,我也不知道要講什么,他們說是一個非常高層的閉門會議,在座有很多投資界的學者。
今天用十幾分鐘時間講講機器人和人工智能領域,我做這個行業(yè)是33年了,以前在美國做,后來到了香港中文大學,最近是在香港中文大學(深圳)龍崗這個地方,雖然是在做校長,但是大概每個星期五個小時,主要是在周末做點這方面的研究。
今天想講的都是高層的東西,具體的研究東西如果在座有興趣,我會留名片在桌子上,有興趣的話直接跟我聯(lián)系或者跟我的學生聯(lián)系,我今天不講具體的研究。
這個領域是前年開始,非常的熱,比讀書的時候不知道熱了多少,這個狀態(tài)已經(jīng)是完全不一樣了,非常熱,但是也比較的虛,不是那么現(xiàn)實。這也是可以想像的,所有的研究都是這樣,真正有研究的東西不是很多。
可能是我了解的不多,我在國內(nèi)看過的單位,沒有一個單位讓我感覺到有什么好的研究在里面,我到了美國的硅谷,三個月前去轉了一圈,一個月前我去了美國的東部哈佛,哥倫比亞等等地區(qū),我發(fā)現(xiàn)也不是很多,真正的研究探索都到公司去了,我的學生都到公司去了,很多大學的研究者都到公司里面去了,那誰做研究呢?到底誰在做研究?機器人和人工智能這條線的探索圍繞著大數(shù)據(jù)為主的那些研究,到底誰是主力?全世界的研究主力在哪里?我自己想不清楚。
二十年前的時候,中央有一個領導人問我,中國的高新企業(yè)怎么上去,應該怎么靠誰?我跟他說,美國的主要高新技術上去是靠研究性大學或者是一些自然Lab;日本采用完全不一樣的模式,日本上去是靠大公司的研究所,日本的主要研究案例是在大公司里面;韓國也是這樣,韓國政府花了那么多錢但是什么都拿不到,但是韓國主要是四個公司的研發(fā);中國的情況怎么樣?我跟他說真話,我說中國可能大學靠不住,其他的研究所能不能靠得住,我現(xiàn)在還不清楚。我自己覺得中國要靠上去還是得靠新一代的大公司的研究機構,如果能規(guī)劃好的話。
我們再回到人工智能的研究,到底是靠什么?到處都在挖人,以為挖了人事情就可以做了,不一定,華為的那批專家一小時之前我們在學校,我們閉門討論,我覺得還是要靜下心來想想怎么走。我要說的是,AI是涉及到整體的東西,這方面現(xiàn)在是比較虛,真正做踏實的研究比較少,我估計可能這一波浪潮過去之后大家會靜下心來,人在大難當頭的時候腦子才會清楚,一般工業(yè)界的人不太愿意聽這些話。
現(xiàn)在講講香港,主辦方希望講講香港,香港發(fā)生了什么?香港的Basic research還是有一些的,90年代開始就從美國引進了一些比較知名的科學家,我是1992年第一次訪問香港,當時香港在這方面沒有很多研究,是逐漸上來的,所以香港上來還是比較快的,研究這個東西是很奇怪的,不要說20分鐘,我20個小時也講不完。
我舉個例子,香港中文大學有個工學院,是香港所有工學院里最小的,這么小的工學院里面,這五個系里面,每一個系都有人做Computer vision,還不只是一個人做,所以你可以看到這個力量有多強。我稍稍統(tǒng)計了一下全世界做Computer vision,亞洲占了40%左右,博士論文占了50%多,所以Basic research還是有的,但是缺少了工業(yè)界的支持,因為少了支持人就看不到方向,如果你做機器人做了半天,沒有看到一個機器人在那里用或者動起來的話,你做了兩三年也會有點灰心喪氣,所以香港這方面是個弱點。DJI、Sense Time,很多同事在深圳做開發(fā)做成果,很多成功的案例。
另外一個很好玩的是FinTech,這就是人工智能和數(shù)據(jù)庫的東西,大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)科學和金融連起來組成的平臺,這實際上在金融界非常有用,香港非常非常想做這件事情,香港人是非?,F(xiàn)實的,他是非常想做這些事情的。
講講內(nèi)地,Basic research少了一點,但是也未必,現(xiàn)在的內(nèi)地狀態(tài)跟之前不一樣,現(xiàn)在的狀態(tài)是八仙過海,在有些領域是有些實力起來了,有些領域未必。我稱之為蜻蜓點水,一放以后,把有些真正想做研究的人,讓他們至少不能餓死,把他們養(yǎng)起來了,這是好的部分,我知道這個叫百人會,我不知道具體情況,大概是一個源頭的,什么叫源頭?就是basic research,我覺得這方面國家要重視,有一批專家要靜下心來做這方面的重視。
但是這個要求是比較高的,不是所有人都能做的,我在很多場合上講這個事情,但是很多人不相信,全中國都在講創(chuàng)新文化,但是一般人是做不好的,不是你要創(chuàng)新就可以創(chuàng)新的,這是非常重要的東西,不是說所有人要做就可以做的。
中國人做研究跟美國人做研究是不一樣的,中國人做創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)也是不一樣的,創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)主要創(chuàng)在商業(yè)模式上,他們就是想賺錢,每個人都想賺錢,我也想賺錢,但是動機還是不一樣的。但是中國有一個很好的就是Application非常廣泛,比較好的領域比如劉若鵬講的一些領域也是挺重要的。
我個人感覺到一個重要領域還是在生物醫(yī)學,中國是個大國,等下張教授會多講點,他是專家,這是一個非常大的領域。第二個領域我個人感覺到也是非常大的,中國有可能做得比別人好都說不定,就是能源領域,這個領域能源大家不要忘記,18年前大概在全國有一個很重要的高層會議,當時叫計算機信息系統(tǒng)在全中國各個領域的應用情況,對所有會議里面最最吃驚的,對我來說也是最吃驚的,全中國IT領域做得最好的是石油,所以不要忘記,這是一個非常關鍵的領域,能源包括能源的管理這條線對中國是非常致命的。
我上個月去了幾個地方,包括國家電網(wǎng),走下來以后我覺得非常激動人心,中國真正要把它做好的話,這條線是非常好的。另外就是大家都比較知道的城市管理交通管理方面。機器人這方面比如說五年十年以后,這件事情是肯定要做的了。
下面我講講Opportunity,主辦方要我講講香港和內(nèi)地,我覺得學術上的交流還是要多加強,在座各位包括領導也在這邊,不做交流的話,這是有問題的,我跟香港的有些朋友見面都是在美國或者英國碰到,香港從來不碰到,交流是個大問題,我有個同事香港科大的,跟我講了大概20分鐘內(nèi)地的研究,我說你對內(nèi)地的研究蠻了解的。Collaborative basic research center,深圳也有很多要設這個中心那個中心,但是都是憑空的講,為什么不用用旁邊的香港資源?同樣香港做這件事情也是這樣的,你去看他們科技局、教育局,也從來不想旁邊的深圳,奇怪嗎?International wconsortium也是可以做的,Mechanism built in for entrepreneurship,最重要的還是要有決心,世界上任何事情如果真要做的話還是能做好的,沒有決心做不成事情。我們國家,深圳是不是真的下決心要把這個事情做上去,我不知道。香港有沒有下決心要把這個事情做下去?我不知道,我目前還沒有看到。
有一個事情可以稍微講講的,我們的社會分工我個人感覺到在下面的五年到二十年當中,會有一個很大的變化,這個事情跟人工智能是有關系的,現(xiàn)在無人車慢慢起來了,只是大家還有點擔心,這個不用擔心,這是很正常的。我們再看看一百年前的社會分工,分工就是這么變化的。
那天他們跟我說笑話,兩百年以前江南一帶搞學術的才子們,主要的出路是三條,一個是私研,一個是老師,一個是中醫(yī),現(xiàn)在基本上都沒有了,社會分工是在變化得非常快的,哪些領域會變化很快呢?我個人感覺Industry還有醫(yī)院,不知道在座有沒有醫(yī)生,我每次到醫(yī)院里面去,我上面有四個老人,送走了兩個,你會知道我會走多少次醫(yī)院,醫(yī)生主要做什么?一般醫(yī)生問你生什么病,但是現(xiàn)在你生什么病是醫(yī)院做檢測的,醫(yī)生是知道你什么病要開什么藥,全世界有兩千多種病,四千多種藥,這個分配我覺得機器絕對做得比他好,比如說一種病有60種藥可以治,醫(yī)生記得了60種藥嗎?可能6種就已經(jīng)了不起了,當時我是外行,我在想人工智能上來以后,醫(yī)院會有很大的變化。銀行也是這樣,你去銀行排了半天,你去看他到底給你做了什么?我的機器人做得不知道比他好多少,又精確又快又安全,人都是死的,多少利率也不會給你變化的。
最重要的還是教育,因為我是一個做老師的人,我自己感覺到教育非常重要,人工智能上來以后對教育會有非常大的沖擊,為什么?因為現(xiàn)在的教育主要是知識的教育,灌輸知識,這些知識的主要是記憶力、邏輯判斷力,這些東西我個人感覺人做不及機器人,江蘇衛(wèi)視有個節(jié)目叫最強大腦,看了兩三期不想看了,他測試人最弱的那部分,這個跟機器人比肯定沒有機器人強。
我在日本參加一個非常高層的全國的節(jié)目,他們請了非常多的專家,其中有一個題目就是各個國家的高考,我用我們的機器人參加的,我個人感覺高考的題目,機器人是隨便做就好了,你比不過機器人的。張教授我現(xiàn)在問你,比如你的朋友圈現(xiàn)在有多少人?他說五百人,張書記呢?到今天為止你人生當中所有認識的人加起來是多少人?只要你認為這個人是認識的,在座各位能不能給我一個數(shù)字?我所調(diào)查下來五千是比較大的數(shù)字,這就是人的記憶的局限性,朋友圈是不可能上到一定程度的數(shù)字的。機器人的話,五萬人是很簡單的,任何一個機器人都可以記憶到五萬,所以記憶是人類的弱點,你的知識是以這個方式去灌輸?shù)?,到最后肯定是要過時的。所以人工智能上來以后最大的沖擊是教育,我們的學校在龍崗,我們所有的課程重新排,排完了以后,我們發(fā)現(xiàn)人的強項不在這里,是想象,是創(chuàng)造,是情感,是直覺這方面的東西,教育怎么把這些東西放進去,這才是最大的前景,我的講話就到這里,感謝各位。
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