作為AI人工智能領域的行業盛典，2018世界人工智能大會於9月17日在上海拉開了帷幕。
在這場以“人工智能賦能新時代”為主題的大會上，規格非常高，不僅由國家發展和改革委員會、科學技術部、工業和信息化部、國家互聯網信息辦公室、中國科學院、中國工程院、上海市人民政府聯合主辦，邀請來的嘉賓，都是業內頂級的大佬。
如圖靈獎獲得者、中國工程院外籍院士Raj Reddy，中國工程院院士、原中國工程院常務副院長、國家新一代人工智能戰略諮詢委員會組長潘雲鶴髮表演講，騰訊、阿里巴巴、百度、小米、微軟、谷歌等國內外企業負責人進行高峰對話等等。
以下為業內大佬演講解讀：
Raj Reddy：AI將使全球GDP翻十倍
現在有很多對於人工智能的錯誤設想，認為人工智能會威脅人類，但我認為，AI只是一個工具和技術，人工智能不會取代人類，人工智能不會奴役我們，人工智能不會把我們殺死，所有人類的傷害和災難都不是技術造成的，而是人類自己造成的。
因此，當我們看未來的時候，要審視歷史，要從過去吸取教訓，保證我們可以從技術當中獲得好處，同時建立相關的一些規則、法律法規和社會紀律，這樣在未來50到100年，我們可以看到很多充滿光明前景的科學進步。
比如基於AI的語音智能識別將使全球30億文盲和半文盲學會在新技術下與世界溝通，幫助他們閱讀報紙、觀看外語電影、在線投票，或者到馬雲的電子商務網站上購物，未來，文盲群體會成為語音應用的最大客戶來源。
在即將來臨的2-3年中，AI更多將成為增強人類能力的認知放大器，它會提高人類的能力，幫助你做的更快、更好、成本更低，而從長遠的5-10年來看，AI將成為人類的“守護天使”，替人類完成他們如今無法完成的人物，我們可以說它是超人類人工智能，比如及早發現那些可能會影響人類安全、穩定和幸福的突發事件，併發出預警。
通過人工智能，互聯網使用人數將至少翻一番。整個世界的GDP將是現在的4到10倍，現在世界GDP大概是100萬億美元，我認為接下來可能會達到1000萬億美元。
潘雲鶴：人工智能2.0是人機耦合
人工智能目前有五個重要的應用方向，分別是大數據智能、群體智能、跨媒體智能、人機混合智能和自主智能。
自從AlphaGo問世以後，大數據智能就已經初現端倪，大數據智能具有可提前預報、實施調控等優點，能為企業帶來大量的經濟效益。群體智能目前可以分為重度智能工作流模式和生態系統模式。人機融合帶來了各種各樣的混合智能，跨媒體智能也開始興起。此外，人機混合智能、自主智能都給我們的社會帶來了更多的需求與機遇。
機器人核心是人工智能，但人類逐漸發現，模擬人的機器人往往不如對機械進行智能化、自動化升級來得更加高效。機器的智能和人的自然智能是兩種本質上完全不同的智能，最好的辦法是兩者結合起來形成一個更強大的智能體，因此，中國工程院做出一個重要判斷，就是人工智能必將邁向2.0。
姚期智：人工智能與量子科學相加將讓人類更瞭解宇宙
目前來看，深度學習以及不同的變體依然有很強的生命力，但5-6年之後，這種算法可能到達增長極限，未來的AI創新來自哪裡？下一波算法的突破會來自哪裡？知識的邊界在哪裡？對於真相，我們有多靠近？
科學在量子計算方面有了很大進展，本如果將量子計算和人工智能結合在一起，我們可以真正有機會打敗自然。一直以來，量子都是最深入、最美麗的物理法則，是最本質的大自然法則，我們常常驚歎於量子法則創立了如此雄偉、壯麗的自然，而現在，如果有了量子計算機，就能模仿大自然的量子法則，一方面，人類可以更好地理解大自然，另一方面生物進化研究也可以獲得很大進展。
以往我們看計算機科學的本質，是一種人為科學，但現在必須從自然科學的角度看待它，深度學習是一種非線性的學習，很難做到精確分析，而利用量子計算，我們有機會通過應用物理學的標準和方法取得人工智能上的發展，計算機科學因此也有望獲得自然科學的深度和廣度。
馬化騰：未來AI四大終極問題
人工智能技術是一場跨國、跨學科的科學探索工程，我們不能拒絕AI領域的奧林匹克，更不能閉門造車。未來的人工智能技術很可能變成一把萬能鑰匙，在釋放人類技術和工具的潛能的同時，也會帶來前所未有的挑戰。譬如藉助人工智能技術，如今病毒分發變得更加隱蔽，網絡詐騙變得更加精準，這就迫使我們不得不改變過去傳統的安全防護模式。
關於AI，馬化騰提出了四個終極問題：
一、人工智能的算法是否能夠變得清晰透明、可以解釋？
二、如何避免人工智能危害人類個人或整體的利益？人工智能所做的決定，是否最終仍然需要由具體的人來承擔責任？
三、人工智能是否能讓儘可能多的人使用，共享技術紅利，避免出現技術鴻溝？
四、人工智能是否能夠足夠快地修復自身漏洞，真正實現安全、穩定與可靠？
帶著對這些終極問題的思考，騰訊將繼續在AI領域探索流。
馬雲：人工智能創新要嚴防葉公好龍
今天全世界都在討論AI，人工智能是我們認識外部世界、認識未來世界、認識人類自身，重新定義我們自己的一種思維方式。
AI翻譯成人工智能其實不太好，可能翻譯成機器智能更加合適。很多人擔心機器可能會控制人類，但機器永遠不可能控制人類，也不可能戰勝人類。機器有智能，動物有本能，人類有智慧，人類擁有的智慧是機器永遠無法獲得的。
作為人類，我們應該擔心的不是機器超過人類，而是人類智慧增長的停止。對於AI人工智能這樣的創新，一定要嚴防葉公好龍。當出現問題的時候，應該想辦法怎麼解決問題，而不是消滅整個行業。因為把一個行業消滅是非常容易的事情，但是把行業重新完善則非常艱難。
李彥宏：未來企業都與AI有關
不同時期，人們對現代化的定義也不一樣。今天的現代化就是AI化，未來沒有任何一家企業可以宣稱與AI無關。
一家真正的AI化公司應該是三維一體：首先要具備AI思維，其次要擁有AI能力，還要遵循AI方面的倫理。
AI思維意味著必須基於萬物互聯，來重新思考公司的戰略。
AI能力是指企業利用人工智能技術的能力，而非發明人工智能的技術。
一家真正的AI公司必須遵循AI倫理的四個原則：AI的最高原則是安全可控；AI的創新願景是促進人類更加平等地獲得技術能力；AI存在的價值是教人學習，讓人成長，而不是取代人、超越人；AI 的終極理想是為人類帶來更多的自由和可能。
很多人擔心AI的發展會導致人類大量失業，但其實每一次的技術革命都伴隨著大量的人工被機器所替代，同時也有大量的新的機會被創造出來。那些不夠AI化的企業如果無法適應新的時代，那麼註定會被新的企業所取代。
雷軍：開源合作才能推動人工智能新時代
一、深度學習的算法突破，使人工智能技術進入了大規模的使用階段，這也是人類社會一個重大的突破。
二、人類進入了人工智能新時代，全球最領先的公司都把人工智能列為公司核心戰略，越來越多實用性產品開始產生。
三、小米擁有的巨大優勢，是用戶群、海量設備、海量數據，更重要是擁有對整個AI時代的認知。因此小米選擇的突破口是用AI+IoT在這個時代立足，併為整個世界的人工智能發展做一點貢獻，5G的助力也會為IoT插上騰飛的翅膀。
四、截止到第二季度末，小米已經連接了1.15億臺消費類IoT設備，成為全球最大消費IoT平臺。這時候有一項關鍵技術非常重要，那就是AI智能助理，到上個月已經有三千萬人使用，我相信未來百億級IoT設備都會用上這種智能化系統。
五、關於AI技術，小米深知需要需要通力合作攜手共進，才能把人工智能做好。小米人工智能引擎、IoT所有銜接設備協議、智能問答系統已經全部開源或是公開，我相信只有這種開源合作態度，才能共同推動整個人工智能新時代。
沈向洋：AI是擺在我們面前的超級機遇
人工智能等創新技術所引領的數字化轉型正在全球掀起新一輪的產業革命，AI是擺在我們面前的超級機遇。這得益於三點，一方面是越來越多的大數據；二是雲計算帶來的強大的能力，能夠大規模處理信息；三是深度學習算法，可以完成相當複雜的任務，幫助我們解決問題。
微軟在中國的40萬開發者中，有超過10萬人已經在使用微軟人工智能進行開發。AI將會延展人的能力，我們必須以人為核心，將AI擅長的部分與人的創造力、同理心相結合。善惡之心在於人類，我們需要確保AI設計者、AI開發者等有一顆正義的心。
吳恩達：轉型成為AI公司需要面對的3個問題
想轉型成為AI公司需要面對3個問題：
第一個問題是如何招聘AI人才。隨著人工智能的不斷髮展，相關人工智能人才越來越緊缺。吳恩達認為企業應該學會整合資源：在不斷髮掘外部新人才的同時，也注重公司內部的AI人才培訓。內部培訓是一種低成本又高效的AI人才培養方式，吳恩達舉例，在Google和百度等人工智能大公司都會成立中央AI團隊，來對內外部AI人才進行協調。
第二個問題是如何挑選合適自己的AI項目，每個想轉型成為AI公司的企業必須要有自己的判斷標準。在吳恩達看來，最好的AI項目並不是那些最大最重要最火熱的項目，而是那些規模並不是最大卻有意義的項目。吳恩達談及他在谷歌做語音識別的經歷，相比起搜索引擎和廣告，語音識別並不是最重要的業務，但吳恩達團隊通過做好這個項目，不斷提升團隊的動能和能力，此後在做其他項目的時候也會越做越好。
第三問題是如何制定企業的AI策略。吳恩達認為，想要轉型成為AI公司應關注自己所擅長的領域，而不是盲目地和Google、百度等大公司進行競爭。企業需要在自己所擅長的業務上建立優勢，越做越強。吳恩達以Landing.AI和中聯重科的合作項目為例，雙方將共同展開在農業領域的合作，致力於研發基於人工智能技術的農業產品。
未來雲智能科技
