江濤：人工智能這幾年非常熱，應該說老百姓、媒體關注度都很高。其實好萊塢電影很成功，塑造了很多人工智能的形象。但是無論是特別邪惡的，能夠像《天網》、《終結者》那種威脅人類的，還有一部電影叫Her，溫情脈脈的，能跟男主人公談戀愛的，這些好萊塢電影當中的人工智能，其實離我們工業界當中說的人工智能離得非常遠的，其實是兩回事。包括有一些哲學家像霍金，他是物理學家，但是他在人工智能領域算是哲學家，哲學家提出來的擔心與我們工業界還差得很遠。

    當前工業界的人工智能主要有兩條技術路線，一條我們叫做強人工智能。是對腦科學、神經科學的研究，研究我們人腦的高級神經活動規律，人的創意、靈感、想像力究竟是怎么來的，我們的大腦到底是怎么樣的運行規律，把這些東西研究清楚，理論上就有可能再構建一個像人一樣的，能夠舉一反三的大腦。這一條技術路線過去幾十年投入很大，但是突破是很有限的。未來的演進路線，什么時候能突破？還是說研究了50年之后說此路不通，這是完全有可能的，這是一條技術路線。另外一條技術路線，我們把它叫做弱人工智能，它的基礎理論其實很簡單，大家都學過概率論、統計學、貝葉斯定律這一套東西。為什么要到這個時間點上才開始砸錢？說白了，它是人類所擁有的數據規模和數據處理能力到了這個點上，使得我們原來的那些數學理論、概率論、統計學、貝葉斯定律能夠發揮作用，本質上就是這個。所以某種意義上來說，強人工智能很弱，弱人工智能越來越強，就是這么一個特點。弱人工智能的特點，機器不具備自主的意識，更多的是基于大數據、云計算這套體系人類過去的生產過程、生活過程形成的數據積累通過機器學習，現在機器學習是弱人工智能中間最主流的技術路徑。通過機器學習這種方式，使得它能夠固定沉淀下來，固化下來，可以處理的事情就很多了，極大的提升了人類的腦力勞動和生產率。

    我們講過去20年信息技術的發展，本質上解決了連接問題，人和信息的連接，人與人的連接，人和商品的連接，解決了很多連接問題。但是并不是解決了連接問題就解決了所有問題，還有大量的問題沒法解決。比如協和醫院里面的醫生，你把他跟全世界的病人連接在一起能解決問題嗎？不解決任何問題，他已經連上廁所的時間都沒有了。這個本質上是人類腦力勞動的產能，在這個時間點上成為了瓶頸，怎么提升人類腦力勞動的產能？剛才講的弱人工智能就可以做這件事情。把這些腦力勞動的過程數據化，用深度學習的算法訓練，現在我們已經非常清晰的可以看到，機器可以學習這個行業最頂級的專家知識和經驗，從而達到這個行業一流專家的水平，超過這個行業90%的腦力勞動者，就會帶來人類腦力勞動整個產能一次巨大的革命，不是十倍、一百倍，是無限倍。比如醫療領域，機器學習這個行業，協和醫院最頂級的專家，將來可以給遠在西藏、青海的農村病人看病，是同樣的水平，但是它可以無限擴展。

    所以我們相信，業界為什么這么關注，認為它是第四次工業革命，關鍵點就是這樣，就是到了這個時間點上，哪怕沒有大的理論突破，不需要大的理論。現在基于深度學習的技術演進路線，我們已經可以清晰的看到5年、10年、15年、20年之后人工智能怎么改變這個世界。就拿訊飛去年推出的翻譯機，前年的時候我們的機器翻譯，大學英語四級的水平，去年已經做到了英語六級的水平。我們相信，兩年左右能做到大學英語八級的水平，而且還有不同的語種。過去學英語也是，或者說翻譯是一個腦力勞動者，這個腦力勞動，機器學習以后慢慢固化了，這個產能又會得到進一步的提升。

    總的來說，現在的信息技術正在一個非常關鍵的時間點上，從解決連接問題到進一步解決人類腦力勞動的產能問題，這是一個大的拐點。信息技術的突破會帶來新能源、新材料、生命科學的突破。現在這些技術的突破都是依賴于信息技術的助推火箭帶來新的突破，所以會帶來一系列整個世界新的技術革命。

    我就說這些，謝謝！