钱锋：中国工程院院士，教育部“长江学者”特聘教授，过程控制和过程系统工程专家。现任华东理工大学副校长、博士生导师，化工过程先进控制与优化技术教育部重点实验室主任，过程系统工程教育部工程研究中心主任，国务院学位委员会控制科学与工程学科评议组成员，中国石油和化工自动化应用协会副理事长；全国政协第十一届、十二届、十三届委员会委员。
 

　　演讲精选：

　　什么是人工智能
　　通常讲人工智能就是指人为合成的智能，而人工合成智能要靠机器来完成。这种机器小到我们的手机、翻译器，大到我们的超级计算机群。而这些都是由人类制造出来的一个系统控制的。小小的一个翻译器，就有着非常复杂的一个系统在操控。这种我们就称之为人工智能。
　　我们讲智能，智能必须包含三个方面：思维、认知、执行。像人一样的行动就是执行，但有些机器人只能机械地行动，比如说机械手臂，这就谈不上是智能机器人，它无法思考、认知。所以总结人工智能机器人就用这三个方面：智能地感知、智能地认知、智能地决策。 如果具有了这三种功能，那我们就认为这个计算机、这台设备具备了智能。
　　有了对人工智能的定义，我们再来看大概的人工智能的分类。其一，分为公用的智能系统和通用的智能系统。公用的智能系统中，人工智能和数据密切相关，没有大数据，人工智能无法建立，它要从数据中提取信息并建模。人工智能的核心能力就是运用算法加知识来建模， 这样才能形成一套系统而得以运用。 而通用的智能系统更高级，又叫做认知智能系统。这个系统要求比较高，要求其具有人一样的认知能力，这需要思维和思考，像人一样的感知、推理。其二，人工智能还能分为狭义智能系统和广义智能系统。那所谓的狭义智能系统就是比较狭窄的、特定的、专用的智能系统，就是使用特定的智能系统解决特定的问题，通常这样的系统没有认知的能力，没有自主的意识。而广义的智能系统则是可以自我学习、解决新问题的智能系统。也就是说，这样的系统在遇到问题时可以举一反三，在拥有一种解决问题的算法后，下次遇到类似的问题它也可以解决。比如Deepmind公司研究的下围棋的机器人阿尔法，它就既具有认知智能系统也具有通用智能系统的特点。总而言之，不能看到一个机器人就讲它是人工智能，判断是否真正是人工智能系统的标准就是它是否能比人类知道更多、体验更多，能够认知与思考并解决问题。
　　人工智能的作用
　　我们讲人工智能就需要先讲工业革命。第一次工业革命是机器取代了人，1784年瓦特发明了蒸汽机。原来由人力做的事情靠机器来做就好，那是非常伟大的一次进步。第二次工业革命是电气革命，用电来驱动生活生产。第三次工业革命是计算机的出现，最初出现的计算机非常庞大，不像今日所用的手机电脑那么小巧，但这意味着智能化水平的提高。很显然，在这些进程中，自动化的水平进步很快，使得我们的生活越来越便利，使得大规模的生产全部流水作业，生产效率显著提高。现在的4.0时代是什么呢？是互联网时代，是广泛的信息流传时代。在这个时代，我们的生活方式被极大地改变，包括生产的模式。所以在信息化时代走向智能化时代，今后的生活我们会发生深刻的变化。很多人在研究如何把人工智能，在智能化的今天，和我们传统制造业结合，提升创新。正如联想的董事长所言，我们正处于一个人工智能驱使的新时代，以人工智能驱动的资本化正在引发第四次工业革命。我们正在由数字化的生活迈向智能化的生活。我们处在这样一个人工智能的新时代，很显然我们要把握这个时代的特征、要顺应这个时代，所以同学们要努力学习，学习新的知识、新的技术。
　　国外人工智能如美国，他们的人工智能研究发展计划是2016年出台的。 比我们国家早，我们国家2017年才完成人工智能发展规划。而且，美国新的阿波罗登月就是人工智能计划，而这是全球首家在国家层面上的人工智能发展规划，这个计划主要包含了技术研究，人机交互，以及安全等七大战略，这是美国的人工智能。这个战略包含三个层面，一个是宽领域研发技术的七大战略，以及技术研发与应用。英国紧跟着美国，2012年11月份，英国政府有一份报告叫《人工智能未来决策的机器与战略意义》。人的思维能力有限，人的各方面能力都有限，但是我们可以靠机器来辅助人的决策。我前面提到的人工智能三要素“感知认知决策”，就是为决策服务。我们每个人都有决策，我们每个人都规划自己的未来，这就是决策。 人工智能在决策方面是一个很好的工具，而且英国在对人工智能的道德问题、法律问题方面规划地很清楚，因为没有人能预知人工智能能发展到什么程度。而需要规范人工智能领域的法律方向和共性管理技术，这个我国想在前头。我们国家在2017年7月，也颁发了新的人工智能发展规划。这个规划颁布以后，全国各地都在召开世界人工智能大会。我们浙江最早的是互联网世界大会，今年九月份在上海也召开过非常庞大的世界人工智能大会。计划中预计到2030年我国的人工智能发展要走在世界前列，这需要大家一起来共同努力。这个计划部署了我们国家的人工智能发展，加快建设创新型国家和发展科技强国。我们有能力有基础去做站在世界前列的国家，因为互联网最多的国家就是中国。 我们可以采集大量的大数据，这些数据用好了，就能支撑我们国家的社会发展，是社会发展的加速器，可支撑我们经济领域的发展，是经济发展的新引擎。
　　人工智能的背景
　　人工智能的历史发展经历了三次浪潮，在人工智能的诞生过程中，图灵机、希尔弗特空想都与人工智能密切相关，促成了计算机的发明。还有一位叫哥德尔，也是很有名的数学家，他说希尔弗特的问题是错误的，而后提出了哥德尔定理，可以说人工智能科学的发展一直在不断地探索。发现问题，然后解决，发现漏洞，再进行创新。再讲图灵，计算机领域伟大的科学家，没有图灵就没有我们今天的计算机，图灵是计算机学家、数学家、密码分析学家，以及理论生物学家，各学科融合交叉于一身，被誉为计算机科学和人工智能之父。在国际上，计算机界除了诺贝尔奖以外，就是图灵奖，我们国家还未曾有人获得图灵奖。而图灵为什么伟大？图灵机是最早的计算机的一个原理模型。他模拟了人类计算的过程，同时促成其应用，为计算机的发明铺平了道路。图灵在1950年，发表了机器智能这篇文章，他是仿照人工智能中的人类思考机制，有了这个机制才有了智能。 是否具备智能这个关键有个图灵测试， 图灵机最有名的就是图灵测试，这个测试可区分机器是否智能。图灵理解了智能这个原始的理念，机器思考的理念。人工智能不断发展至今，中间有许多的科学家都贡献了重要的理念与实践，经过了好几代人的努力。
　　人工智能第一次浪潮，有这样几个代表性的人物。1956年8月，多位科学家在美国的 Dart-mouth学院发起了一个由机器来模仿来学习人类以及智能的讨论。其中，代表人物有麦卡锡、米斯基等著名的科学家，他们争论，发表不同的看法。这个会议一直持续了两个月， 虽然多位科学家没有达成共识，但这场会议首次提出了“人工智能”这个名称，因此我们就认为1956年是人工智能的元年。而在1956年也正好模糊数学诞生了，模糊数学提出了模糊控制，简单地讲，洗衣机、空调、电冰箱、电饭煲，这些都与模糊控制有关。比如电饭煲，我们本不知道到放多少水煮多久饭会好吃，而模糊控制就能使得电饭煲控制好这个时间，到一定点水分正好蒸发干，这个就是模糊控制模糊逻辑，也是早期的人工智能——由模糊逻辑推动的人工智能的发展。
　　那当时的人工智能有三大学问：符号主义、连接主义、行为主义。主要这三大块，代表了人工智能的研究。达特茅斯会议以后，人工智能在这个时代形成井喷式的发展。1956年，计算机推理系统化，被用来代替人证明数学推理。1958年，麦卡锡开发编程语言Lisp。1959 年，萨缪尔创造了“机器学习”一词。1959年，麦卡锡又提出“Advice Taker”概念。1961年，第一台工业机器人开始在新泽西州通用汽车工厂的生产线上工作。这些都代表了人工智能在这个时代井喷式的发展。黄金时代发展到最高峰的时候，纽厄尔和西蒙预言十年内，计算机将成为国际象棋世界冠军；十年内，计算机将要发现和证明重要的数学定理；十年内，计算机将能谱写出美妙的乐章；十年内，大多数心理学理论将在计算机上形成。当时这个预言比较激进。人工智能井喷式发展之后，好多瓶颈问题不能解决，四大预言实现遥遥无期，人工智能开始遭遇批判，政府和大学削减了人工智能项目经费，人工智能开始走向冬天。
　　人工智能的第二次浪潮，属于神经网络区间化，在反思了人工智能需要哪些创新才能迎来春天，有一个代表人物费根鲍姆，美国计算机学家，开拓了专家系统，使传统的人工智能获得了具体的知识，从而提出了知识工程的概念：利用计算机化的知识进行自动推理，从而模仿领域专家解决问题的能力。这就是人工智能的早期。随着专家系统知识工程的创新，人工智能短暂的春天来了。代表性的是1980年日本早稻田大学研制出Wabot-2机器人。卡内基窑梅隆大学设计了一个名为XCON的专家系统。1986年，第一辆无人驾驶汽车。
　　然而， 基于专家系统的早期计算机难以升级难以使用，Apple和IBM生产的台式机性能不断提升，打破了早期专家系统计算机的概念。专家系统的实用性仅仅局限于某些特定情景。人工智能的冬天再一次来临了。
　　下一次高潮是摩尔定律的提出。摩尔定律是当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。换言之，每一美元所能买到的电脑性能，将每隔18-24个月翻一倍以上。具体事件是IBM的超级计算机深蓝战胜了人类国际象棋冠军。计算机能力的提升，人工智能基础的相关研究支撑，使得IBM深蓝战胜了国际象棋世界冠军。1997年的时候深蓝运算速度为每秒2亿步棋，这是何等之快的速度。
　　现在是第三次浪潮的来临。人工智能具体的支撑技术就是大数据应用技术，以及深度学习和积极学习。其中最引人注目的是神经网络，神经网络是模仿人神经学习的机制，计算机构成的人工网络叫人工神经网络，可以进行深层次地学习。你不要看小小的这个网络，信息全部通过网络记忆进去，这边输入信号，这边就输出，三层网络可以对应任何一个复杂的非细节函数。深度学习的发展归功于计算机硬件性能的倍速提升。神经网络和深度学习目前在图像识别，语音识别和自然语言处理领域取得了出色的表现。
　　人工智能涵盖了四个技术学科：脑认知基础、机器感知与模式识别、自然语言处理与理解、以及知识工程。第一个是阐明认知活动的脑机制，第二个学科有两个重要内核，一个代表图像视觉，一个代表语言听觉。第三个学科是智能语言处理和理解。第四个学科是研究如何用机器代替人。人工智能对未来的影响，一个是零售端的服务业，一个是传统制造的升级。
　　人工智能作为经济发展的加速器，我从它基本的科学技术，从它发展开始经历的三个阶段、目前人工智能在各个领域的广泛应用，以及我国对人工智能的发展战略给大家进行了详细的介绍。我们现在已经从网络化时代，信息化时代走向智能化时代，希望大家在课余时间丰富知识，提高综合素质和综合能力，成为多学科交叉融合的人才。

演讲时间：2018年5月23日