人工智能的主题演讲稿
人工智能革命演讲稿范文

大家好!今天,我站在这里,非常荣幸能够与大家共同探讨一个激动人心的主题——人工智能革命。
在这个飞速发展的时代,人工智能已经不仅仅是一个技术名词,它正在深刻地改变着我们的生活方式、工作方式,甚至我们的思维方式。
首先,让我们回顾一下人工智能的发展历程。
从最初的专家系统,到如今的深度学习、自然语言处理,人工智能技术已经取得了举世瞩目的成就。
今天,我们正处于一个前所未有的时代,人工智能正在迎来一场前所未有的革命。
这场革命带来的变革是多方面的。
在医疗领域,人工智能辅助诊断系统可以迅速分析大量病例,提高诊断准确率;在教育领域,智能教育平台能够根据学生的学习情况,提供个性化的教学方案;在交通领域,自动驾驶技术将极大地提高出行效率,降低交通事故发生的概率。
可以说,人工智能正在为人类社会带来前所未有的便利。
然而,人工智能革命也带来了一系列挑战。
首先,人工智能的快速发展可能导致部分职业的消失,给就业市场带来冲击。
其次,人工智能的决策过程往往缺乏透明度,引发了关于隐私保护和伦理问题的担忧。
此外,人工智能的滥用也可能对国家安全和社会稳定构成威胁。
面对这些挑战,我们应该如何应对呢?首先,我们要加强人工智能领域的科技创新。
政府和企业应加大对人工智能研发的投入,培养更多优秀人才,推动技术不断突破。
同时,我们要关注人工智能与其他领域的交叉融合,培育新的经济增长点。
其次,我们要完善相关法律法规。
在保护个人隐私、维护社会公平正义的前提下,制定严格的人工智能伦理规范,确保人工智能技术健康发展。
第三,我们要加强公众教育。
提高全社会对人工智能的认识,引导人们正确看待人工智能的发展,消除对人工智能的恐惧和误解。
第四,我们要关注人工智能对就业市场的影响。
政府和企业应共同推动产业结构调整,为失业者提供再就业培训,减轻人工智能发展带来的就业压力。
最后,我们要加强国际合作。
在全球范围内推动人工智能技术交流与合作,共同应对人工智能带来的挑战。
亲爱的朋友们,人工智能革命已经到来,我们既是见证者,也是参与者。
人工智能与人类共生演讲稿

人工智能与人类共生演讲稿尊敬的各位领导、各位嘉宾,大家好!我今天的演讲题目是《人工智能与人类共生》。
一、引言人工智能(Artificial Intelligence,缩写AI)是当今科技领域中最热门的话题之一,它给我们的生活带来了巨大的变革。
然而,随着人工智能的快速发展,一些人担心它会取代人类,带来失业和安全等问题。
我认为,人工智能并非我们的敌人,而是可以成为我们最好的合作伙伴。
接下来,我将从三个方面来说明人工智能与人类共生的可能性。
二、人工智能助力工作首先,人工智能能够为我们的工作带来便利和效率的提升。
以医疗行业为例,AI可以帮助医生进行快速、准确的诊断和治疗决策,大大提高了医疗服务的质量。
此外,人工智能还可以帮助我们自动化生产过程,减轻人工劳动,提高生产效率。
人工智能不仅可以帮助我们处理繁琐的重复性任务,还可以通过学习和进化不断提高自己的能力,为人类创造更多的价值。
三、人工智能促进创新发展其次,人工智能的出现为各行各业的创新提供了机会。
在工业领域,人工智能可以帮助我们进行大规模的数据分析和处理,从而发现隐藏在数据中的有用信息。
这些信息可以帮助企业做出更准确的市场预测和决策,推动业务的快速发展。
在艺术领域,人工智能已经可以创作出令人惊叹的音乐、绘画和诗歌等作品,为我们带来了全新的审美体验。
人工智能的创新应用将促使我们不断拓展人类的智慧和文化的边界。
四、人工智能与教育融合最后,人工智能的发展也将对教育领域带来巨大的变革。
通过AI技术,我们可以为学生提供个性化的教育服务,根据每个学生的学习风格和水平定制教学内容。
这能够更好地满足学生的需求,提高教育的效果。
另外,人工智能在教学过程中还可以作为辅助工具,帮助教师更好地管理和评估学生的学习情况。
人工智能的应用将为教育培养出更多具有创造性和批判性思维的学生,为社会发展注入新的活力。
五、人工智能的道德与法律考量当然,我们也要重视人工智能发展过程中的一些道德与法律考量。
人工智能新时代演讲稿范文

大家好!今天,我们齐聚一堂,共同探讨一个激动人心的主题——人工智能新时代。
在这个日新月异的时代,人工智能正以惊人的速度改变着我们的世界,推动着社会的进步。
在此,我非常荣幸能够站在这里,与大家分享我对人工智能新时代的一些思考。
首先,让我们回顾一下人工智能的发展历程。
从最早的图灵测试,到今天的人工智能助手、智能机器人,人工智能已经走过了漫长的道路。
而在这个新时代,人工智能正以更加迅猛的势头,深入到我们生活的方方面面。
一、人工智能的崛起1. 技术的突破随着计算能力的提升、大数据的积累和算法的优化,人工智能技术取得了显著的突破。
深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的突破,使得人工智能在各个领域都有了长足的进步。
2. 应用场景的拓展人工智能不再局限于实验室,而是走进了我们的生活。
智能家居、智能交通、智能医疗、智能教育等领域的应用,让我们的生活更加便捷、高效。
3. 政策的支持我国政府高度重视人工智能发展,出台了一系列政策支持人工智能产业发展。
从《新一代人工智能发展规划》到《人工智能伦理规范》,为人工智能的发展提供了有力保障。
二、人工智能新时代的特点1. 跨界融合人工智能与各个领域的融合,催生了众多新兴行业。
例如,人工智能与制造业的融合,催生了智能制造;与金融业的融合,催生了智能金融;与医疗业的融合,催生了智能医疗等。
2. 数据驱动人工智能的发展离不开海量数据的支撑。
在新时代,数据成为重要的生产要素,数据的收集、存储、分析和应用将成为人工智能发展的关键。
3. 伦理挑战人工智能的发展也带来了一系列伦理挑战。
如何确保人工智能技术的安全性、公平性和透明度,如何防止人工智能被滥用,这些问题都需要我们认真思考和解决。
三、人工智能新时代的机遇与挑战1. 机遇(1)经济增长:人工智能将为我国经济增长提供新动力,创造新的就业岗位。
(2)产业升级:人工智能将推动传统产业转型升级,培育新兴产业。
(3)民生改善:人工智能将提高社会公共服务水平,改善民生。
人工智能演讲稿3篇

1.尊敬的嘉宾,亲爱的朋友们:非常荣幸能够与大家分享人工智能这一热门行业。
作为一项前沿技术,人工智能正以惊人的速度改变着我们的世界,为各行各业带来了革命性的变革。
在接下来的演讲中,我将继续探讨人工智能的发展趋势、应用领域以及带来的机遇和挑战。
首先,让我们再次回顾一下人工智能的发展趋势。
近年来,人工智能取得了巨大的突破,特别是在算法、硬件和数据方面。
深度学习、强化学习和自然语言处理等技术的不断进步,使得人工智能能够实现更高级别的智能。
预计未来几年,人工智能将在医疗、金融、教育、交通等领域取得更多突破,并开始涉足新兴领域,如物联网和生物技术。
其次,让我们来看一下人工智能的应用领域。
人工智能已经在许多领域展现出巨大的潜力和价值。
在医疗领域,人工智能被广泛应用于辅助诊断、药物开发和个性化治疗等方面,提升了医疗水平和患者体验。
在金融领域,人工智能可以通过数据分析和风险预测,为投资者和机构提供精准的投资建议和风控措施。
在教育领域,人工智能可以个性化地辅助学习、提供智能化的教学资源和评估方式,促进学生的全面发展。
此外,人工智能还可以应用于智能交通、智慧城市和安防监控等领域,为社会的可持续发展提供支持。
然而,人工智能的发展也面临一些挑战。
首先是人才短缺和技术壁垒。
人工智能需要跨学科的人才,并且需要不断创新和学习。
同时,人工智能的发展也受到计算能力、数据质量和隐私保护等技术壁垒的限制。
其次是伦理和社会影响问题。
人工智能的普及和应用可能带来一些道德和社会问题,如隐私泄露和就业岗位的变化。
因此,我们需要积极引导人工智能的发展,确保其符合伦理和法律的要求,造福人类社会。
最后,让我们来看一下人工智能带来的机遇。
人工智能将为我们创造更多就业机会,尤其是在研发、应用和管理等领域。
同时,人工智能也将推动传统行业的升级和转型,提高生产效率和产品质量,促进经济的可持续发展。
此外,人工智能还将改善我们的生活方式,从智能家居到智慧医疗,为个人和社会提供更加便捷和高效的服务。
以人工智能为主题的演讲稿范文(精选3篇)

以人工智能为主题的演讲稿范文(精选3篇)演讲稿范文:以人工智能为主题第一篇:人工智能的定义和发展人工智能是一门研究如何使计算机能够像人一样思考和研究的科学。
它的发展源远流长,经历了几十年的探索和进步。
近年来,随着技术和数据的快速发展,人工智能正日益成为我们生活中不可或缺的一部分。
人工智能已经在各个领域展现出了广泛的应用,例如智能机器人、语音识别、图像处理等。
它的出现不仅提高了我们的工作效率,也深刻地改变了我们的生活方式。
人工智能的应用有利于解决一些传统问题,同时也带来了新的挑战和可能性。
虽然人工智能的发展给我们带来了巨大的便利和机遇,但我们也需要正视其中的风险与挑战。
例如,人工智能系统的决策过程可能存在偏见和错误,需要我们对其进行监管和审查。
此外,人工智能的广泛应用也会对人类的就业产生影响,我们需要思考如何平衡技术发展和人的需求。
第二篇:人工智能在教育领域的应用人工智能在教育领域正发挥着越来越重要的作用。
它提供了一种个性化的研究方式,能够根据学生的兴趣、研究进度和能力水平进行智能化的推荐和辅导。
通过人工智能技术,教育可以更加智能、高效,并且能够更好地满足学生的需求。
人工智能在教育中的应用包括智能辅导系统、智能作业批改、智能化教学内容等。
这些应用不仅帮助教师提高教学效果,也能够激发学生的研究兴趣,提高研究积极性。
同时,人工智能技术还可以提供数据分析和挖掘功能,帮助教师更好地了解学生的研究情况,有针对性地进行教学。
然而,在人工智能教育应用中,我们也面临一些问题和挑战。
例如,对于学生的个人隐私保护需要特别关注,教师在使用人工智能辅助工具时需要注意合理使用。
同时,我们也需要培养教师的人工智能教育技能,使其能够更好地运用人工智能技术来提升教学质量。
第三篇:人工智能的伦理与责任随着人工智能技术的发展,我们也需要思考伦理和责任的问题。
人工智能系统的决策过程可能会偏向特定群体或产生不公平的结果,这对于社会的公正和平等带来挑战。
小学人工智能演讲稿范文

大家好!今天,我很荣幸站在这里,与大家分享一个激动人心的主题——人工智能。
在这个信息爆炸的时代,人工智能已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
接下来,我将带领大家走进人工智能的世界,感受科技的魅力。
一、什么是人工智能?人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是计算机科学的一个分支,研究如何让计算机模拟人类的智能行为。
简单来说,就是让计算机具有学习、推理、感知、理解、解决问题等能力。
如今,人工智能已经广泛应用于各个领域,如医疗、教育、交通、金融等,极大地改变了我们的生活。
二、人工智能的发展历程1. 早期阶段(20世纪50年代-60年代)1956年,达特茅斯会议标志着人工智能学科的诞生。
这一时期,研究人员主要关注符号主义,试图通过逻辑推理实现人工智能。
2. 中期阶段(20世纪70年代-80年代)由于符号主义方法的局限性,研究者开始关注连接主义,即神经网络。
然而,这一阶段的神经网络技术还不够成熟,导致人工智能发展缓慢。
3. 转折阶段(20世纪90年代-21世纪初)随着计算机硬件和软件技术的飞速发展,尤其是互联网的普及,人工智能开始进入一个新的发展阶段。
这一时期,研究者们开始关注机器学习,通过数据驱动的方式实现人工智能。
4. 爆发阶段(2010年至今)随着大数据、云计算、深度学习等技术的突破,人工智能进入爆发阶段。
在这一时期,人工智能在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。
三、人工智能的应用领域1. 医疗领域人工智能在医疗领域的应用主要包括疾病诊断、药物研发、手术辅助等。
通过分析大量的病例数据,人工智能可以帮助医生更准确地诊断疾病,提高治疗效果。
2. 教育领域人工智能在教育领域的应用主要包括个性化教学、智能辅导、在线教育等。
通过分析学生的学习数据,人工智能可以为学生提供个性化的学习方案,提高学习效率。
3. 交通领域人工智能在交通领域的应用主要包括自动驾驶、智能交通管理等。
人工智能大赛演讲稿范文

大家好!今天,我非常荣幸能够站在这里,与大家分享我们团队在人工智能大赛中的参赛经历和心得。
首先,请允许我代表我们团队,向一直支持和关心我们的评委、观众表示衷心的感谢!随着科技的飞速发展,人工智能已经成为了当今社会的一个重要趋势。
我国政府高度重视人工智能的发展,将其上升为国家战略。
在这样的背景下,人工智能大赛应运而生,为广大青年才俊提供了一个展示才华、竞技技艺的舞台。
今天,我将以“人工智能:点亮未来的智慧之光”为主题,与大家共同探讨人工智能的魅力。
一、人工智能的崛起人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是指计算机系统模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用。
近年来,人工智能技术取得了突破性进展,应用领域日益广泛。
从语音识别、图像识别,到自动驾驶、智能医疗,人工智能正在深刻地改变着我们的生活方式。
二、人工智能大赛的意义人工智能大赛旨在激发广大青年对人工智能领域的兴趣,推动我国人工智能技术的创新与发展。
通过比赛,选手们可以锻炼自己的实战能力,提高团队协作精神,为我国人工智能事业培养更多优秀人才。
同时,大赛也促进了学术界、产业界与政府部门的交流与合作,为我国人工智能产业的繁荣发展奠定了基础。
三、我们团队的参赛经历在这次人工智能大赛中,我们团队选择了“智能医疗诊断”这一具有实际应用价值的课题。
我们深知,医疗诊断是关乎人类生命健康的重要环节,而人工智能在医疗领域的应用具有广阔的前景。
以下是我们的参赛经历:1. 研究与学习为了在比赛中取得好成绩,我们团队在赛前进行了大量的研究与学习。
我们查阅了大量文献资料,了解国内外在智能医疗诊断领域的最新研究成果。
同时,我们还学习了相关的编程技术,为比赛做好准备。
2. 团队协作在比赛过程中,我们团队充分发挥了团队协作精神。
每个成员都明确了自己的职责,相互支持、共同进步。
在遇到问题时,我们积极沟通、共同探讨解决方案,确保项目的顺利进行。
3. 技术创新为了提高智能医疗诊断系统的准确性和效率,我们团队在算法、模型等方面进行了创新。
人工智能专业演讲稿范文

大家好!今天,我非常荣幸能在这里与大家共同探讨人工智能这一热门话题。
在此,我将以“人工智能:未来已来,你我同行”为题,与大家分享一些关于人工智能的观点和思考。
一、人工智能的崛起近年来,人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)在全球范围内迅速崛起,成为推动科技创新、经济增长的重要力量。
从最初的图灵测试,到今天的深度学习、自然语言处理等领域的突破,人工智能的发展日新月异,不断刷新着我们的认知。
二、人工智能的发展现状1. 技术层面(1)算法:深度学习、强化学习等算法在人工智能领域取得了显著成果,为AI的发展奠定了坚实基础。
(2)数据:大数据、云计算等技术的应用,为人工智能提供了丰富的数据资源。
(3)硬件:GPU、TPU等专用硬件的快速发展,为人工智能的计算能力提供了有力支撑。
2. 应用层面(1)智能家居:智能音箱、智能家电等,为我们的生活带来便捷。
(2)医疗健康:智能诊断、药物研发等,助力医疗行业提升效率。
(3)交通出行:自动驾驶、智能交通管理等,推动交通行业变革。
(4)金融:智能投顾、风险控制等,为金融行业带来新机遇。
三、人工智能的未来发展趋势1. 产业融合:人工智能将与各行各业深度融合,推动产业升级。
2. 个性化服务:基于大数据和算法,人工智能将提供更加个性化的服务。
3. 跨学科发展:人工智能将与其他学科交叉融合,催生新的研究领域。
4. 伦理与法规:随着人工智能的快速发展,伦理与法规问题将日益凸显。
四、人工智能人才培养1. 基础知识:掌握计算机科学、数学、统计学等基础知识。
2. 专业技能:熟悉人工智能相关算法、框架、工具等。
3. 实践能力:具备项目经验,能够将理论知识应用于实际场景。
4. 创新思维:具备创新意识,敢于挑战传统观念。
五、结语人工智能是未来发展的关键驱动力,我国政府高度重视人工智能产业的发展。
作为一名人工智能专业的学生,我们肩负着推动人工智能发展的重任。
让我们携手共进,为我国人工智能事业贡献自己的力量!最后,我想以一句名言结束今天的演讲:“未来已来,你我同行。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
人工智能的主题演讲稿我在的部门在百度叫做深度学习实验室,这是xx年的时候在百度成立的专注于深度学习的实验室,应该是全世界在工业里面第一个专注于深度学习研究的实验室。
我今天要和大家分享的首先是看一下最近几年来人工智能在图像语言方面的最新的进展,以及分享一下我对人工智能目前它缺少的东西,以及以后我们未来可以去继续工作的方向。
人工智能这个概念最近几年非常火,我们看到人工智能传统的一些研究方向,像计算机视觉,还有语音识别,这些方面在最近几年都有了过去几十年不可想象的巨大进展。
尤其是上个月Googel的AlphaGo和李世石下的那盘棋以后,更是激起了大家对人工智能高度的热情。
为什么人工智能在最近几年有快速的发展呢?一个最重要的原因就是我们通过了几十年的积累,我们现在已经有了非常可观的计算能力,同时在这个计算能力的基础上,可以在一个可接受的时间内处理大数据。
我们最近几年因为深度学习的发展,给我们提供了一个非常灵活的,非常具有建模能力的学习系统,正是因为这两者的结合,它能够把我们大数据后面蕴藏各种丰富复杂的关系,能够把它提取出来。
从而成为我们人工智能快速前进的巨大推动力。
因为看到深度学习的巨大潜力,百度也投入了非常多的力量来开发一个深度学习的训练和运算平台。
这个平台叫做PADDLE。
那它的目的就是为了把深度学习更好的应用到百度的各种产品里面去,让它更方便的,更好的提高我们的用户体验,提高智能度。
我们这个深度学习的平台能支持各种丰富的数据类型,比如说像二维图像数据,或者是词的训练数据,尤其像工业界非常重要的上千亿的稀疏数据,也能非常有效的支持。
另外也提供了非常灵活的建模表达能力,能非常方便地根据他应用的需求,配置出不同的深度学习的模型。
比如说一个循环网络,或者是处理图像的卷积网络,任何灵活的组合都可以在我们这个平台上面很方便的配置出来。
因为在百度我们有非常大量的运算资源,为了能够充分的应用我们的运算资源,我们这个平台也非常高效的进行多机的训练,这样也能很有效的处理我们的大量的数据。
因为有了这么一个非常高效,非常灵活的计算深度学习的平台。
百度最近几年把深度学习运用到了产品的方方面面。
比如说核心的搜索和广告这样的产品,还有可能不太想到的,像数据中心的智能控制,病毒的查杀,这种产品里面我们都成功的把深度学习应用到上面去,提高我们产品的体验。
随着深度学习的逐步在各种人工智能问题里面的更深入的使用,我们现在开始看到机器在一些很特定的感知问题上,它的能力已经在逐渐接近甚至超过了人类的水平。
比如语音识别,我们百度的语音搜索,在比较短的文字,和上下文没有太大关系的语音识别这种任务,我们百度的语音识别系统做到明显比人好的程度,错误率不到6%,而人的任务上的错误率可以是接近了10%。
因为实际上在没有上下文关系的情况下,这是非常难的任务。
还有另外一个例子就是人脸识别,也是随着深度学习的使用,人脸识别这个东西也是最近几年有了非常大的提升。
人脸识别一个最核心的任务,就是给两幅图,你要判断是否同一个人,包括百度在内的很多公司还有研究团体,都取得了明显比人好的水平。
能看到我们的机器错误率现在非常低,只有0.23%,而人的任务率是0.8%,现在已经不及机器了。
还有像其他一些图像识别的任务,在最近几年也都有了非常快速的进步。
比如说细粒度图像识别,在一类物体里面我们还要区分它子类,比如说在狗里面要区分各种不同的狗。
这样的任务实际上是比更普通的物体识别更难,因为要对物体细致的特征有区分。
这样一个任务上在xx年的时候,我们最好的系统错误率都还是50%,到了xx 年错误率就降到20%,可到今年最新的结果错误率就降到10%几。
像这种细粒度的物体是别人是很困难的,人是很难认识200多种狗的。
下面我们谈一些语言方面用深度学习的进展。
我们知道其实语言是人类智力的核心的体现。
我们是用深度学习的思想来处理语义理解的任务。
传统在语义理解的任务里面,基本上是要分好几步走的过程。
首先要通过词法解析、语法解析,然后构造各种人为的特征,然后得出语义分析的结果。
深度学习的理念就是端到端的,从最原始的数据开始的,这里就是一个词的序列开始的,我们不考虑任何的人为的特征构建,就直接用一个完整的模型,得出我们想要的结果。
我们人对这个问题的理解,主要是体现在我们模型的结构当中。
这样的思想,过去几年在图像识别、语音识别里面都给他们带来了巨大的提升。
我们在语音理解这样的任务里面,也做到了比传统方法好的结果。
另外一个非常好的,端到端的深度学习,在自然语言处理里面非常成功的应用,就是机器翻译。
端到端的机器翻译的做法,是xx 年的Google首次提出来了,因为是一个新方法,大家认为很有潜力的。
但是刚提出来的时候还是比传统的方法有明显的差距。
但仅仅过了一年以后,就能够达到了传统方法的质量。
今年的结果已经比传统的方法好了。
一旦我们用好了以后,就可以对它各种效果有非常快速的提升。
除了语言其实最近和语言相关的比较热点的研究方向,就是把语言理解还有图像识别,语言生成这些传统的人工智能比较隔离的研究方向,有机的组合起来,用一个完整的深度学习模型来处理。
通过这样的一个整体的模型,我们机器就可以比较更自然的学到语言和它感知到的物理世界的联系。
像这样的统一的视觉语言统一的模型,我们有一些例子。
第一个就是看图说话,给了图以后,说出一个非常自然的描述,“一辆火车沿着森林间的铁轨驶过”。
也可以对图像的自然语言的提问,给出一个合适的答案。
甚至也可以理解视频,看到一段视频以后也可以给对这个视频做出描述。
这个工作我们在百度是属于比较早的开始,现在也有很多研究机构在做这样的视觉和语言统一的研究。
深度学习最近还有一个事,就是现在向更深的模式发展。
在去年图像识别比赛上面,我们看到获奖最好的一个模型是微软开发的深度达到150多层的深度模型。
另外我们在翻译上也发现,随着模型深度的不断加深,翻译效果也是变得越来越好。
深度学习最近还有另外一些研究的热点,就是所谓的推理、注意力、记忆,这方面是偏向于人类认知能力的,希望把这样的一些机制能放在深度学习能力模型里面来。
特别是在这里面注意力这样的机制,在一些实际的应用里面也取得了非常好的效果,比如细粒度的图像识别,或者翻译的任务。
像记忆的机制,现在还是比较初期的阶段。
深度学习给AI带来了快速的进展,但我们还有很多的路要走。
人工智能这个概念是1955年的时候JohnMcCarthy提出的,同时还有3位重量级的研究人物。
他们说了要用10个月花两个月时间,对人工智能做一个非常巨大的进步,实际上我们现在看到他这个是远远低估了人工智能的难度。
现在的人工智能还有很多的缺陷,人类智能一个最核心的点就是自我学习和创造的能力,我们看到现在有很多具体的智能的系统,比如说AlphaGo,它还缺乏一种自我学习和创造的能力。
比如说来了一个新的棋给他学,还需要大量的人参与工作,才可以改造。
而人就不需要,人可以自己主动的学习各种新的任务。
最重要的一点就是说现在人工智能还缺少一种从少量标注数据学习的能力,一个例子比如说图像识别,ImageNet里每个物体种类有几百幅图,一个小孩要认识一种东西可能几幅图足够了。
还有英法翻译的训练数据,人可能需要几万个小时能阅读完,但如果你是说英语的,掌握法语的话可能只需要几百小时。
所以看到现在的深度学习缺乏少量标注学习的能力。
那么最核心的一点就是我们需要有对环境的一个非常好的表示,就是说我们需要通过非常大量的数据太能学习出来,非监督学习的机制,才能让我们有效的利用到大量的非标注的数据,进行非监督学习方式的一个最行之有效的方法,就是用它来预测未来。
我们知道预测未来的能力是人智力的核心体现。
比如说物理学是一个对简单系统的预测,人类的智力包括机器学习,是一个复杂系统的近似预测。
如果我们通过这种预测未来的学习方式,就可以有效的掌握环境的规律,所以得到有效的表示。
我们现在的人工智能系统缺乏常识,刚才李院士也讲了很多的自动车,我们在座的很多人开车可能开几百公里就非常好了。
但大家知道我们现在最好的Google的自动驾驶车,现在已经开了超过了200多万公里,但既使是这样,现在还是不能够去驾车。
最核心的问题是缺乏一种像人这样的常识,就是说它遇到很多路况对人是非常简单的,人看到就知道怎么做。
但机器缺乏常识性的理解,就只能通过人一条一条把每种路况导入系统里去。
要想解决这样的问题,我觉得有效的方式就是放到真实的环境里面学习,像这样的概念最近在Facebook和微软也提出了这样的想法,他们提出创造一个虚拟的模拟环境,让人工智能体在这个环境中自己去探索,然后就可以在这样和环境的交互中,就能比较有效的建立它常识一样的东西。
还有另外一个主要的局限之处,就是通过数据来学习。
我们现在所有的东西首先要考虑搜集数据。
我们人来学习,比如说要区分这样两种不同的鸟,需要收集大量的数据,从数据里面自动总结出规律出来。
实际上我们人会告诉他,可以看到这两个图的区别,人可以用非常精炼的语言告诉其他人。
而现在的机器学习还非常缺少有效的能够利用人的知识的途径。
我认为如果要解决这样的问题,我们需要把语言作为机器学习系统一个基础的能力,否则的话我们就很难做到能够把人类大量的知识传递到机器里面去,然后同时来说我们需要这个机器能够理解语言,这样我们才能够表达人类的需求,能够帮助他的理解。
旁边这就是一个电影里面的人在教机器人来学习读书。
我们要做真正像人这样的非常强大的人工智能,可能我们需要从最基础的东西开始做起。
我们需要做的是像幼儿一样,让他自主在一个环境里面去学习感知,学习他的行动的一些基础的技能,同时把学习语言作为一个最核心的东西,包含在这样的一个系统里面。
这些就是大概我的分享,我们还有非常多的困难,但是我觉得也给我们带来非常多的机会,我也希望有更多人和我们一起探索人工智能非常有意思的问题,去创造我们人工智能的未来,谢谢大家。