智能家电、智能手机、人脸识别、智能机器人……不知不觉，人们的生活已经进入智能时代。人工智能已经战胜人类棋手，正在超越医生诊断，未来也许将取代司机等人类职业。
西湖大学讲席教授、耶鲁大学兼职教授许田认为，当生物科技遇上人工智能，将带来人类历史上最猛烈的一次科技革命。《极简宇宙史》的作者、霍金的学生克里斯托弗·加尔法德认为，人工智能将帮助人们更好地了解整个世界，了解生物的生命起源，帮助我们进行时空旅行，到另外一个星球去。清华大学计算机科学与技术系教授孙富春提出，未来，人工智能时代最重要的一个特点将是人与机器共生。以前，人与机器的关系是单向的、百分之百服从的。但是未来机器一方面将服从人的指令，另一方面人的决策也将受到机器的影响。
2018年3月28日，在共青团贵州省委主办的“触摸科学大咖 遇见科技未来”主题讲座上，西湖大学讲席教授、耶鲁大学兼职教授许田、《极简宇宙史》作者克里斯托弗·加尔法德、清华大学计算机科学与技术系教授孙富春、贵州师范大学副校长谢晓尧等科学家在贵州师范大学展开头脑风暴，向1000多名来自贵州各高校的老师和学生揭示了人工智能的发展将如何改变人类的未来。
生物医学×人工智能
在人类近代史上，科技革命推动了一波又一波的社会变化。许田认为，下一波改变人类生活和生命的科技革命将是生物科技。“科技革命普遍有一个特点，三十年缓慢的孵化、三十年后快速推动经济和社会发展，六十年左右的时间之后，技术已经老化，很难产生新的推动力。”许田认为。“生物科技已经过了三十年的缓慢增长期，进入了十年的快速增长期。”而人工智能从20世纪80年代开始，刚好过去了30年。“当生物科技与人工智能两波科技革命相遇，将产生无与伦比的力量。”许田说。
许田最早关注人工智能是在2012年，当时美国的新闻报道称，斯坦福大学吴恩达教授的一项科技成果，使得计算机可以学习并识别一只猫，许田认为这是一件激动人心的事情。虽然他一直深耕生物领域的研究，没有学习过计算机的相关知识，自认为数学基础也不太好，但他认为，这是他一定要做的事情，决定重新进行数学和计算机的学习。学习之后他对人工智能有了更深入的认识，也许普通人认为以深度学习为代表的人工智能打败了围棋世界冠军，是因为他计算速度快、容量较大，但其实并不尽然，“现在的深度学习，更像人的智能了。”许田说。
西湖大学、耶鲁大学教授 许田
在药物研发方面，人工智能也会给目前效率低下、时间密集、不断试错的药物研发过程带来重大变革。据许田介绍，用传统的方法进行新药的研发，成本越来越高、花费的时间也越来越多，目前，研发一个新药的成本平均在200亿美金，时间平均为14年。但是将人工智能用于药物研发，效率的提升是显著的。目前，将人工智能与药物研发相结合，许田与他的团队用四年时间，使得四种药物进入临床二期和一期，“这是非常惊人的速度。”
目前，许田与他的团队正在研究用神经网络处理分子生物学的复杂信息，他们创建了一个两万人的样本，每一个样本都有24000个基因表达，他们希望提取、简化人类基因表达的性状。最终，他们希望建立人类基因组的基因表达神经网络，未来，这不仅有助于癌症的诊断，也将有助于其它疾病的诊断。
人工智能的发展会带来生物医学的变革，与此同时，生物医学的研究成果反过来也可以促进人工智能的发展。“人工智能中的深度学习最早就是模拟了哺乳动物视神经网络，以及学习的方法。这个领域在未来显然会是最热门的领域，最有前途、最有新发现的领域。”许田说。
人与机器的共生
“人工智能从以大数据和深度学习为代表的弱人工智能，现在正在进入从特征象能空间，下一步就是强人工智能。”清华大学计算机科学与技术系教授孙富春说。“我觉得强人工智能更接近于人的智能，最高形式将是碳智能和人机混合智能。”
清华大学计算机科学与技术系教授 孙富春
20世纪80年代时，汉斯·莫拉维克（Hans Moravec）等人曾经提出，与传统假设不同，对于计算机而言，实现逻辑推理等人类高级智慧只需要相对很少的计算能力，而实现感知、运动等低等级智慧却需要巨大的计算资源。语言学家和认知科学家史蒂芬·平克（Steven Pinkder）认为，经过35年人工智能的研究，人们学到的主要内容是：困难的问题是简单的，简单的问题是困难的。
一个三岁的孩子具有的辨识人脸、自由走动、回答问题、情感交互等基本能力，甚至是下意识的动作，对于计算机来说却是很困难的问题。而下棋这样一个对人来讲比较困难的问题，对于机器来说却很简单，类似于下棋这样需要运算能力的智能，被称为硅智能。
“未来，人工智能时代一个最重要的特点是人和机器共生。”孙富春说。过去人和机器的关系是单向的，机器百分之百服从人，但是人工智能时代人和机器的关系是双向的，机器要服从人，同时人的决策会受到机器的影响。未来，人所下达的命令，机器可能会提出不同的观点，比如人会让机器做什么事情，机器会说这种方式不好可能另外一种方式更好。“这种生态我们叫人工智能的共生生态。”孙富春说。
发现宇宙未知
数据是人工智能发展的燃料，而天文学正面临着数据洪潮，因此在天文研究中，以机器学习为代表的人工智能正扮演着越来越重要的角色。此前，在谷歌和美国德克萨斯大学奥斯汀分校的合作中，采用机器学习算法，对美国宇航局开普勒天文望远镜获取的数据进行分析，成功的找到两颗新的行星。
而在中国的贵州，拥有世界最大的射电天文望远镜“中国天眼”，“中国天眼”能够捕捉到海量的宇宙原始数据，但是这些数据本身并不能立即告诉人们哪些是人类未知的天文现象，需要数据处理中心进行处理，才能进一步研究。为了对“天眼”数据进行及时深入的处理，贵州师范大学建立了贵州省射电天文数据处理重点实验室。
“我们用机器学习算法建立了天文大数据计算和候选体的人工智能识别。”贵州师范大学副校长谢晓尧说。“如果不能够对海量数据进行及时的计算，这些就只是数据垃圾，现在我们已经把计算速度提高了1000倍，在天文界达到了国际领先水平。”
贵州师范大学副校长 谢晓尧
目前，贵州师范大学的实验室协助国家天文台，已经发现了11颗脉冲星和54颗候选体，可以说，数据中心在脉冲星搜索计算和人工智能识别等方面，达到了世界领先水准。
当然，除了脉冲星的发现，宇宙那么大，还有更多未知需要探索。“人工智能会帮助我们更好地了解整个世界，了解生物的生命起源，帮助我们进行时空旅行，到另外一个星球去。”克里斯托弗·加尔法德说。“此前，我和霍金教授一起为BBC拍摄了一部纪录片，我们希望征服宇宙里的其他地方，我们希望用人工智能让我们更好地了解这个宇宙。我们需要有一个开放性的心态，去更好地理解人工智能。”
《极简宇宙史》作者、霍金学生克里斯托弗·加尔法德
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