1956年，美國達特茅斯會議聚集了最早的一批研究者，確定了人工智能的名稱和任務，被稱為AI誕生的標志。人工智能從誕生發展至今已經60多年，人工智能的迅速發展正在深刻改變人類社會和世界的面貌。為抓住AI發展的戰略機遇，越來越多的國家和組織已爭相開始制定國家層面的發展規劃。

　　AI數據應該如何處理；現在的AI發展水平處于什么階段，離真正的人工智能還有多遠；人工智能與制造等行業的融合，對就業造成了巨大沖擊，人與AI未來如何相處。這些問題，引起了學研、產業、公眾的廣泛關注。

　　3月27日，博鰲亞洲論壇2019年年會上，威盛集團董事長兼首席執行官陳文琦、現代密碼學之父、圖靈獎得主、Cryptic Labs首席科學家惠特菲爾德·迪菲、阿斯利康公司董事長雷夫·約翰森、攜程旅行網首席傳播官席偉航、百度副總裁尹世明與小i機器人創始人、董事長袁輝進行了深入討論。

　　數據需要“清洗”與管理 分布式AI系統需求凸顯

　　雷夫·約翰森認為，在醫療領域，有三件事情可以通過AI輔助：生物學、基因排序、定制個性化藥品。要實現這一切，數據要首先得到存儲和管理。對于AI來說，目前存在的大量數據大都是沒有經過“清洗”和整理的“臟數據”，必須要清洗和整理，才能有效利用這些數據。目前，還沒有人找出辦法，對AI數據進行整理。所以，AI的第一個應用場景應該是“清洗”數據。

　　尹世明稱，可以基于一些有噪音的數據，生成非常可靠的清洗整理數據的模型，亦即AI的算法。強大的計算力，使人們可以在任何時候，從邊緣或云端調用數據來支持AI。所以，數據是核心，硬件則是驅動的關鍵。

　　從事硬件領域的陳文琦也認為，硬件驅動對AI的發展非常重要。今天談的AI，其實已經存在了很長時間，突然之間變得強大和無所不在，最重要的就是計算力的支撐，計算的作用越來越重要。“MIT在五個學院之外又建立了AI學院，但是麻省理工并不是唯一這樣做的學校，很多的大學和學術機構都在關注。計算力將發揮更大的作用，我們之前并沒有注意到這一點，但是現在注意到了。所以，計算力是AI向前發展的最大驅動力。要突破現在的架構量，建立巨大的并行處理能力，依然會面臨很多的問題。”

　　在AI系統集中式、分布式問題上，陳文琦、迪菲和雷夫·約翰森的觀點一致，認為目前普遍存在的是集中式AI系統，希望未來有一個更發達的分布式AI系統，來幫助解決數據清理、安全隱私等問題，而區塊鏈技術的進展則可以幫助解決這個問題。

　　AI發展需突破理論框架 融入生活與產業

　　AI是真正的智能么？廣義的AI與俠義的AI之間的距離是什么？

　　迪菲認為，它比其他的現象更類似人的思考。袁輝說，廣義的AI已經發展了60多年，關注得最多的是算力和數據問題。之所以這個話題長盛不衰，是因為新的AI正在走入一個困境。對于AI的未來之路在哪里，很多人存在誤解。人工智能分為通用的人工智能和特定的人工智能，過去的60年間，人類做了很多通用的人工智能，但希望和現實的差距還很遠。

　　“目前AI的數據處理還是非常初級的，我們是用巨大的數據處理一個很小的任務。從我們過往的經歷來看，原本可以通過非常小的數據，完成很大的任務。”袁輝稱，深度學習只是AI的一部分，未來AI的出路應該有兩條。一條是突破過去的框架。如果不能突破過去的理論，AI很可能會陷入研究困境。二是AI的應用要融入生活的各個方面、產業的各個領域，這是AI發展的一個重要方向。

　　尹世明認為，把AI變成應用，需要一整套的產業鏈來提供支持，比如說邊緣計算，要有云計算的能力加上邊緣計算的能力；基礎設施需要改變；需要數據標識的工具，即數據做標簽，包括語音的、算法的。

　　陳文琦補充說，目前的應用大部分是在H端，網絡架構實時處理還不夠快。全球范圍內91%的公司都沒有很好地利用數據。5G的大規模應用有望幫助解決這個問題。

　　雷夫·約翰森認為，5G的計算力，無論是在核心還是邊緣都是可用的，但是需要連通。比如，有了5G，在上海的一個指揮中心，就可以通過5G通訊，給一個鄉村的兒童做遠程手術。基礎設施、好的存儲、好的通訊，都能夠幫助智能醫療的發展。“如果我們把注意力放在AI上，而不只是討論它的風險，就可以確保有足夠的區塊鏈或其他的技術，能夠讓這種研究更好地展開，挽救很多的生命，造福患者。”

　　30%的工作將被AI替代 人與AI如何相處

　　隨著AI快速發展，影響力越來越凸顯，它會在多大范圍內代替人的作用，人與AI應該如何相處，成為值得思考的問題。

　　席偉航舉例稱，上世紀80年代，要安排一位領導出國訪問，需要幾位工作人員一起工作7天才能安排出一個圓滿的行程。自從有了ATO，一個人最復雜的行程只需要20-30分鐘就能解決。如果今后普遍運用AI，這樣一個行程3分鐘就可以解決了。

　　他說，AI對互聯網旅游非常重要。攜程現在每天實際產生的定單有幾百萬張，其中機票和酒店訂單各有100多萬張，由此產生的咨詢業務量是驚人的。攜程過去最多的時候有15000個人工客服，每天要接100萬通電話，還有100多萬封郵件。其中很多咨詢問題是同質化的，但過去需要人工一個一個回答，成本非常高，效率也不理想。兩三年前，攜程開始引入人工智能的一些工具，效果很好。預計今后可能有70%～80%的呼叫電話可以用人工智能的方式來分擔。

　　陳文琦說，到2030年，全球會有8億人的工作被AI取代，無人車、無人商店等形態會普及，會給整個社會結構帶來巨大的變化。如何應對AI對就業帶來的沖擊？一方面要靠政府的政策、好的管理機制；二是要從技術上來解決；另一個非常重要的就是AI教育，不管什么學科，未來都需要用到AI，這已成為非常廣泛的需求，全民都需要了解AI、學習AI、參與AI廣大的應用和市場，AI應該成為學校最重要的必修課之一。

　　袁輝對此則持相反觀點。他認為，現在選擇AI專業、數據專業，就像多年前計算機還不普及時，大家踴躍學習計算機一樣。但是，AI已不只是計算的概念，它具備自我意識的智能。所以，教育面臨重大選擇。那些被取代了崗位的人應該怎樣再就業和培訓、如何扮演好人類的角色、利用好AI這個工具，這些才是真正應該學習的。

　　AI的發展伴隨著倫理的質疑和討論。袁輝認為，AI一定要和具體的社會、商業結合來產生價值，否則永遠就是一個實驗室的產品。AI的發展繞不開倫理，這個倫理是人類賦予它的，所以人類一定要做好自己，合理用好AI這個工具。“AI對人類來說只是一個孩子，18年以后是給你一個溫暖的擁抱，還是用一把刀對著你，這是由人類自己決定的。”

　　雷夫·約翰森表示，日本的人口老齡化現象比較嚴重，大家都在討論人口不足的問題，比如居家養老的人是否可以獲得很好的服務，是否應該接受更多移民，但是他們開發的機器人技術，已經可以讓人和機器人進行互動。未來應該讓AI以造福人類的方式與人類互動，真正地幫助人類發展。

　　席偉航說，可以預見，AI在很多細分的具體應用領域會很快發展起來，比如旅游、會計、審計等，但在人類沒有了解自己的大腦是如何工作之前，不可能真正制造出和人類同樣思考的或比人的思考能力更強的AI工具。人類不知道如何合理控制管理AI之前，真正的AI也不會大規模地應用。當真正的AI實現以后，大量剩余勞動力會去做什么，這也是各國政府需要共同應對的難題。