AI到底有多強(qiáng)大？圍棋不過小意思

　　香港交易及結(jié)算所行政總裁李小加 、創(chuàng)新工場董事長兼CEO李開復(fù)、海爾家電集團(tuán)副總裁兼首席技術(shù)官趙峰、中國科學(xué)院自動化研究所復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室主任王飛躍、北京大學(xué)人民醫(yī)院外科教授王杉五位嘉賓針對人工智能對于行業(yè)帶來的沖擊進(jìn)行了討論，以及詳細(xì)闡述了智能化在行業(yè)內(nèi)的發(fā)展。

　　王飛躍稱，在不久前的人機(jī)大戰(zhàn)期間，我買了谷歌的股票，因為我認(rèn)為AlphaGo能以5:0勝利。AlphaGo可以在計算上解決復(fù)雜問題，這是可以走向智能時代的一個標(biāo)志，所以這個意義很重大。要做人工智能，李開復(fù)稱，第一要有巨大的數(shù)據(jù)量，第二個是要有巨大的計算量。谷歌用15個深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的專家，花費兩年時間做出AlphaGo。我對人工智能在未來十年的發(fā)展是很樂觀的，15%的工作都會被AI取代。

　　關(guān)于大數(shù)據(jù)和人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用以及影響，香港交易及結(jié)算所行政總裁李小加稱，金融是互聯(lián)網(wǎng)最后才能顛覆的一個領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)在金融里面叫程序化交易，有的人叫高頻交易。高頻交易是通過計算機(jī)的深度學(xué)習(xí)來判斷市場，把市場里面的所有信息集中在一起然后進(jìn)行交易。但是如果高頻交易違反基本的誠信，就變的邪惡了。李開復(fù)稱，智能的交易會取代炒股的工作，過去我的基金就是機(jī)器人幫我買的。

　　對于AI在未來醫(yī)院的應(yīng)用，北京大學(xué)人民醫(yī)院外科教授王杉稱，從傳統(tǒng)角度將，醫(yī)療很可能你是堅持到最后，不會被互聯(lián)網(wǎng)顛覆的一個行業(yè)。但王彬同時表示，智能機(jī)器設(shè)備在未來智慧醫(yī)院前景是十分廣泛的。目前來看，個性化治療聽上去美好，但是現(xiàn)在還無法實現(xiàn)。人工智能對醫(yī)療模式肯定會產(chǎn)生很重要的影響。比如，手術(shù)機(jī)器人的出現(xiàn)，讓醫(yī)療中的涉及病人隱私的操作，可能就不需要人了。技術(shù)永遠(yuǎn)是以需求為導(dǎo)向。

　　以下為對話實錄：

　　主持人 大家下午好，今天上午聽了互聯(lián)網(wǎng)大咖的精彩高端對話，我們下午也有壓力，一個是比較累比較困，第二個我們講的東西是不是大家都喜歡的呢？不知道，但是從昨天晚上的閉門會看，這個領(lǐng)域是非常多人關(guān)注的，包括媒體在內(nèi)，尤其是最近谷歌的AlphaGo 打敗了九段的圍棋冠軍李世石后，人工智能這個領(lǐng)域變得非常熱，也受到非常大的關(guān)注。今天臺上的嘉賓盡管不像上午兩三位特別有名氣，但都是人工智能領(lǐng)域或者是各自的專業(yè)領(lǐng)域的大咖。我這里就按照順序做一下簡單介紹。

　　坐在我旁邊的第一位是王飛躍教授，他是中國科學(xué)院自動化研究所復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室主任，大家一聽這個頭銜挺長不好記，從表面看是一個學(xué)者教授，但是在人工智能教育已經(jīng)有將近30 多年的經(jīng)驗。他另外幾個頭銜大家聽到會比較震撼一點，國防科技大學(xué)軍事計算學(xué)院與平行系統(tǒng)技術(shù)研究中心的主任，也就是說如何把人工智能應(yīng)用到軍事上，王飛躍教授是非常重要的參與者。中國科學(xué)院大學(xué)經(jīng)濟(jì)與社會安全研究中心主任，如何把人工智能放在網(wǎng)絡(luò)安全上、社會安全上，這也是王飛躍教授承擔(dān)的一個國家專項。同時他也是青島智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)研究院的院長。歡迎王飛躍教授。

　　第二位是大家非常熟悉的李開復(fù)先生，他是2009 年 9 月在北京創(chuàng)立了創(chuàng)新工常大家都知道他曾經(jīng)就職于谷歌、微軟、蘋果等世界頂尖的科技公司，任到全球副總裁非常高的職務(wù)。李開復(fù)大家都很熟悉，大家也知道前面幾年他身體不太好，這一次專門從臺灣體檢完了趕回來，但好消息是他的身體恢復(fù)得很好，咱們祝福他，也非常感謝他來參加我們這次會議。

　　第三位大家也是非常熟悉的李小加先生，是港交所的行政總裁，他也曾經(jīng)擔(dān)任摩根大通中國區(qū)主席、美林證券中國區(qū)主席，他今天將從金融領(lǐng)域會對人工智能產(chǎn)生什么樣的影響進(jìn)行分享，歡迎。

　　第四位趙峰先生是海爾家電產(chǎn)業(yè)的首席技術(shù)官和副總裁，他的簡歷也是赫赫有名，微軟亞洲研究院的常務(wù)副院長，施樂研究中心的首席科學(xué)家，也是這個領(lǐng)域的大咖，咱們對他的到來表示感謝。

　　最后一位是王杉博士，他也是前北大人民醫(yī)院的院長，北大國際醫(yī)院集團(tuán)的董事長，北大國際醫(yī)院集團(tuán)可能很多人不大熟悉，王杉從零開始建設(shè)的一個國際水平的，而且是社會資本投資的醫(yī)院。他今天將從未來醫(yī)院的形態(tài)，他當(dāng)時建這個醫(yī)院是按照未來醫(yī)院的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行建設(shè)的。我們對王杉院長的到來也表示感謝。

　　前兩位更多的是從專業(yè)的角度，是從人工智能的專業(yè)角度橫向講人工智能的發(fā)展，另外三位會重點談人工智能在不同的領(lǐng)域?qū)⒔o我們帶來什么樣的影響。第一個問題給王飛躍教授，他是人工智能的鼻祖，我想問他AlphaGo 在戰(zhàn)勝李世石以后，引起了社會非常大的關(guān)注，您作為這個領(lǐng)域的元老，因為人工智能已經(jīng)存在了 30 多年，為什么這一次會有得到這樣大的關(guān)注？現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)新技術(shù)和傳統(tǒng)的人工智能相比到底有些什么樣的突破？它對未來的經(jīng)濟(jì)社會會有什么樣的影響？我知道王飛躍教授準(zhǔn)備了一兩張 PPT ，非常認(rèn)真地做了準(zhǔn)備。

　　王飛躍：首先我不是元老級的，人工智能已經(jīng)60 年了，我還不到 60 歲呢。馬云先生說是炒作，市場策劃，其實一點不錯，我也覺得這件事情還早。微博上我就寫了這段話，但是我仔細(xì)看了一下相關(guān)的七八篇文章，我也沒有看懂過，我是去滑雪去了。但看完了以后確實有一個觀點變了，我的觀點跟李開復(fù)先生的觀點一樣，我這個預(yù)測是在比賽之前做的，我是賭 AlphaGo 5 比 0 戰(zhàn)勝人類，所以他說得也沒錯，而且我確實輸了，我買了谷歌的股票當(dāng)時 700 塊錢，現(xiàn)在最多已經(jīng)到了 750 塊錢了。從技術(shù)上看，它確實沒有方法上的創(chuàng)新，但我覺得它的貢獻(xiàn)也是非常大的，這是工程上大規(guī)模地集成了深度學(xué)習(xí)。以前 IT ，你們把 IT 定義為智能，我認(rèn)為這個太智能了，在歷史上 IT 最早叫工業(yè)技術(shù)， 50 年前才變成機(jī)器，現(xiàn)在叫智能機(jī)器，以后的 IT 有三個層次的含義。昨天馬云先生說叫 DT ，這個人是創(chuàng)造奇跡的人，所以我也祝愿他 DT 成功。我說這個話有兩個含義，一個是科學(xué)依據(jù)，大家別忘了 1936 年這就是 Church 跟圖靈兩個人，當(dāng)時提出 Church 、圖靈，所有合理的競賽都可以用圖靈完成。這個想法給了他靈感，圖靈在對面小的房間，計算機(jī)原型出來，從那之后才有了計算機(jī)產(chǎn)業(yè)。我覺得這次 AlphaGo 可以用來技術(shù)上解決問題，這就可以走向智能時代。

　　有一點我想強(qiáng)調(diào)一下，德日進(jìn)說生命就是復(fù)雜化的物質(zhì)，深度網(wǎng)絡(luò)里面有上億參數(shù)就給了我們智能因素和物理因素。但就因為說不清楚會產(chǎn)生智能。這就是開了一個頭。今天早上談邊界劃分，我覺得在智能世界根本就沒有邊界的概念，大家要把不確定性、多樣性和復(fù)雜性就當(dāng)作常規(guī)，誰要能把這些東西轉(zhuǎn)化成你自己的敏捷性，向問題聚焦，我覺得誰就贏得了未來。這是我一直鼓吹的，將來的智能一定平行智能，每個企業(yè)都要下圍棋，你要把企業(yè)變成軟件企業(yè)，你要不下圍棋，你就是大刀、長毛，你不倒閉天理難容。

　　主持人 我估計很多人似懂非懂，我聽了好幾遍也是似懂非懂。開復(fù)先生也是這個領(lǐng)域的專業(yè)人士，他在AlphaGo 前后都發(fā)表了不少感想，而且他昨天說專門回硅谷，特別是回到谷歌了解了不少細(xì)節(jié)。所以想請開復(fù)先生給我們講講。能不能講感想之前盡量用大家懂的語言講一下深度學(xué)習(xí)和縱向?qū)W習(xí)的基本概念，給大家做一些科普。

　　李開復(fù)：其實就像王教授所說，人工智能已經(jīng)存在很多年了，60 年了，甚至這次深度學(xué)習(xí)所基于的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也已經(jīng)存在了五六十年了，而這個領(lǐng)域是跌宕起伏的，一陣子很熱，然后又一下子沒有很蓬勃的樣子，然后又一陣子很熱。我們作為從業(yè)者是比較樂觀的，這次 AlphaGo 里面使用的技術(shù)是基于特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，過去神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如果機(jī)器學(xué)習(xí)，你給他看很多樣本，告訴它這是什么，比如給它看貓，它就學(xué)會了貓是什么，給它聽很多聲音就知道 ABCD 是怎么念的。其實圍棋就是給它看了很多棋譜，然后告訴它這個贏了，這個輸了，在這個學(xué)習(xí)過程中它從千萬級別的與高手對弈提升到一定的層次。在這個基礎(chǔ)上，它又做了兩個核心，一個是特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，圍棋里面有很多特征，我也不知道這些特征是什么，給它一些方法學(xué)習(xí)這些特征，而這些特征我們看到 AlphaGo 的表現(xiàn)，它下得很多棋路是人的高手看不懂的，它在挖掘圍棋真理，已經(jīng)超越了人類，至少跟人類不一樣的，這是它自我學(xué)習(xí)的功能。

　　第二個是它的自我學(xué)習(xí)，它把高手的棋路學(xué)了以后怎么再上一層樓呢？就是兩個AlphaGo ， A 和 B 下， A 贏了照 A 的路子走， B 贏了照 B 的路子走，進(jìn)行很多的排列組合。第三個是強(qiáng)大的運算能力。先跟高手學(xué)，再跟自己學(xué)，再用非常大的機(jī)器運算量不斷地學(xué)，而且它有 200 個 CPU ，一天 24 小時學(xué)習(xí)，所以我們?nèi)祟愒俾斆饕膊蝗缢趭^。

　　我覺得AlphaGo 肯定是巨大的成功，因為它是里程碑的事件，包括我個人在內(nèi)都認(rèn)為圍棋至少需要五年的時間才能跟人類的高手交鋒，因為我們推算一下國際象棋是 20 年前做的 10 的 50 多次方，圍棋是 10 的 170 多次方，計算的次數(shù)大概需要 30 年。結(jié)果超越了我們的想象，所以它讓很多人樂觀地說 AlphaGo 里面的技術(shù)跟著人學(xué)習(xí)也好，自我學(xué)習(xí)也好，是不是可以用到別的領(lǐng)域。我覺得這是它達(dá)到的非常巨大的效應(yīng)，讓我們更多人覺得原來這個速度比我們想象得還要快，所以我們是不是可以用它來做很多其他的領(lǐng)域，比如說幫著律師看，幫著醫(yī)生做判斷，判斷股票的走勢，這些都會比我們想象得走得更快，這是很大的成就。

　　另外澄清一下，這些技術(shù)是十年前就有的，到底偉大在什么地方呢？這次我去谷歌也和谷歌的CEO 和專家交流了一些，簡單地講，我覺得今天人工智能，如果你具有三個條件就可以深度地進(jìn)入很多人類過去感覺不太能解決的問題，而且提供巨大的商業(yè)價值，這三個是什么呢？第一個是要有巨大的數(shù)據(jù)量，最好還是能自我迭代的，他們有數(shù)據(jù)就可以學(xué)習(xí)，我們在座的還沒有。第二個要有非常巨大的計算量，谷歌的一大秘密是他的技術(shù)比全世界任何一個公司都多，他的巨大的計算量又是巨大的優(yōu)勢。第三個技術(shù)講得這么偉大，實際上要平臺化，網(wǎng)上公開的還是與谷歌相差的相當(dāng)遠(yuǎn)。谷歌投入了 15 個世界頂尖的深度學(xué)習(xí)的專家，把 15 個人投進(jìn)去兩年。這些基本上可以在任何可理解的領(lǐng)域里達(dá)到他的貢獻(xiàn)。

　　所以我們從投資人和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的角度看，我覺得一方面對AI 的發(fā)展我對未來十年特別樂觀，會改變每一個產(chǎn)業(yè)，而且 50% 的工作都會被 AI 取代掉。但是前兩年的觀點我還是認(rèn)為還是只能在比較小的領(lǐng)域，因為平臺的形成是要時間的，不像過去安卓、 hadoop 是有很多基礎(chǔ)的，這還是需要時間。我認(rèn)為這個技術(shù)兩年比較保守，但是十年特別巨大有顛覆性的基矗

　　最后講一下谷歌做的事情，谷歌經(jīng)過做搜索、廣告提煉出了一個大腦，這個大腦用在基因檢測、醫(yī)學(xué)就會形成新的公司，所以就是用這個大腦做比喻，也有做投資、無人駕駛、語音識別都可以用上。所以國內(nèi)的科技發(fā)展還是需要看哪些公司能夠有數(shù)據(jù)、計算量和深度學(xué)習(xí)的科學(xué)家進(jìn)打造更多的大腦工程，無論是大公司來做，還是創(chuàng)業(yè)公司來做，這都是有必要的。

　　主持人 包括華爾街用大數(shù)據(jù)和一些過去老的分析方法已經(jīng)很久了，所以金融領(lǐng)域應(yīng)該是人工智能非常重要的一個應(yīng)用。所以我想請小加講一講在這方面有什么樣的技術(shù)，另外這方面新的人工智能可能對這個領(lǐng)域產(chǎn)生什么樣的影響？剛才聽了兩位專家講以后。

　　李小加：我希望講兩個，一個是物理上的互聯(lián)網(wǎng)怎么改變金融，另外一個是化學(xué)上的。從智慧型的深度學(xué)習(xí)來講改變金融，無論是物理的還是化學(xué)的，互聯(lián)網(wǎng)改變金融，我希望這個觀點大家把它打破，金融應(yīng)該是互聯(lián)網(wǎng)最后一個才有可能顛覆的行業(yè)，這個行業(yè)的特殊性使得它極其不容易被互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)完全顛覆。你剛才講的深度學(xué)習(xí)，我們先不講國內(nèi)，首先講到的概念，在金融里面叫程序化交易，有的人叫高頻交易，高頻交易是通過計算機(jī)的深度學(xué)習(xí)來判斷市場，把市場里面的所有信息集中在一起然后進(jìn)行交易。這個交易主要體現(xiàn)在高頻上，就是在速度上。咱們先說美國，最近中國已經(jīng)遇到了巨大的挑戰(zhàn)，沒有在中國開始就已經(jīng)基本上暫時結(jié)束了。到底高頻交易是什么？高頻交易本身就是速度，速度為什么在國外這么重要呢？在美國有50 幾個交易所，在我們這里只有 2 個交易所。當(dāng)有 50 幾個交易所，有大量不同信息的時候，只要價格有微小區(qū)別的時候，就能夠通過高頻交易找平了，這提供了巨大的流量，但找平不存在價值，所以在美國也具有爭議的高頻交易。今天拿到中國來幾乎變了去年股災(zāi)的重要元兇之一，這個大家一定要有充分的認(rèn)識。高頻交易本身就像汽車一樣，它就是一種交易手段，非?？臁８哳l交易從兩百年前就開始了，從拿坡侖打了敗仗以后，很多快馬就像倫敦奔跑，把拿坡侖失敗的消息告訴金融市常這時候是用信鴿的形式，把信息綁到鴿子的腿上，結(jié)果鴿子新到了倫敦。當(dāng)你有電話的時候肯定比跑得更快，當(dāng)有電腦的時候肯定比電話快，當(dāng)有電腦的時候肯定有比電腦更快的東西。真正的高頻交易的問題不是速度本身，不是技術(shù)本身，不是學(xué)習(xí)本身，而是作為一個工具干什么。因為什么工具都可以干壞事，咱們中國的資本市場之所以把高頻交易放在非常負(fù)面的情況就是去年的股災(zāi)造成的。但是大家一定要知道高頻交易什么情況下根本上是不好的，什么時候是沒問題的。比如一個農(nóng)民拉著一車西瓜到市場上賣，如果他去的過程中有可能在路上西瓜的價格發(fā)生了重大的變化，到了那是什么就是什么。而交易本身是干什么的呢？如果一個高頻交易的人能夠在那邊知道是多少價格，然后快馬奔到路邊跟他說不用進(jìn)城了，你西瓜賣多少，他說昨天 1 塊錢，今天能 1.1 元我就很開心了，這個人知道市場上是 1.5 元。這是好的高頻交易。什么是壞的高頻交易呢？這個人騎著馬擋著這個老鄉(xiāng)說別進(jìn)城了，市場已經(jīng)到 9 毛錢了，我 1.1 塊錢買進(jìn)來。這就變成了高頻交易的邪惡，高頻交易違反了基本的誠信。如果高頻交易本身就是比你快，你也不在乎，你本來也到不了那個地方，這是沒有問題的。可是今天的高頻交易在中國的資本市場上，這樣的 IT 的深度學(xué)習(xí)在資本市場的應(yīng)用還沒有開始就已經(jīng)倒下了。至于倒下以后還能不能再站起來就要看相關(guān)的市場智慧和市場本身的變化。因為中國市場 80% 大家都騎著自行車，那這個市場要想發(fā)展，必須要大家都開車?？墒悄悴豢赡茉诖蠹叶奸_車的情況下，有可能市場混亂撞死人，現(xiàn)在汽車不允許做，那就大家都是自行車市場慢慢往前走吧。

　　主持人 王飛躍教授曾經(jīng)試圖用人工智能來協(xié)助他進(jìn)行炒股方面的工作，深度學(xué)習(xí)再發(fā)展下去的話，如果不用電腦的話，還炒股嗎？

　　王飛躍：在中國我已經(jīng)沒有炒了，剛才李先生講的，我不認(rèn)為做人工智能深度學(xué)習(xí)一定要靠互聯(lián)網(wǎng)，這是我個人的看法，我覺得以后你只要給一個模型，有足夠多的參數(shù)，你用有效的方法調(diào)它就能產(chǎn)生智能。這就是我為什么說圍棋打敗圍棋，AlphaGo 只是開了一個頭而已，將來不見得就是深度學(xué)習(xí)這個方法。我不認(rèn)為要靠深度學(xué)習(xí)專家，要靠多參數(shù)。 90 年代算一遍一個星期，讓我的學(xué)生覺得這個方法沒效。我覺得這就是我認(rèn)為還有跟深度學(xué)習(xí)不一樣的方法，智能并不復(fù)雜，你只要有一個方法來調(diào)整就完全可以。這個東西是跟金融非常相關(guān)的，這不是信息完全對稱的。前兩天 1992 年找我炒股的朋友，這兩年在香港炒得蠻瘋的，就是拿當(dāng)年的方法，現(xiàn)在想回國內(nèi)來炒，我覺得這個事情有錢人可以做，小股民就不要做了。

　　李開復(fù)：我補(bǔ)充一點跟炒股有關(guān)的消息，在美國智能交易出來之后交易員從10 萬掉到 5 萬，智能交易會取代人的工作。過去一年我就沒有再買過人管理的基金，我過去一年的投資都是機(jī)器人幫我管。

　　王飛躍：我覺得這是知識自動化的方向，為什么軟件機(jī)器人或知識機(jī)器人是未來的保障，AlphaGo 也是軟件機(jī)器人，以前我們靠工業(yè)自動化發(fā)展到了今天，下一階段就是知識自動化。我去年去美國就發(fā)現(xiàn)大家都往自動交易上面上。

　　主持人 你每天跟機(jī)器人打仗可能都不知道，你在炒股的時候，他們都用機(jī)器人跟你打，所以世界的變化是非?？斓摹Ｏ乱粋€領(lǐng)域是IOT ，就是我們平時說的物聯(lián)網(wǎng)，海爾最近也發(fā)布了智能平臺，還跟微軟簽訂合作協(xié)議，引入了很多人工智能的技術(shù)，跨越了傳統(tǒng)的智能家電、智能家居這些理念。我想請趙峰總談?wù)勅斯ぶ悄軐τ诩译娭圃鞓I(yè)和未來家庭的影響。

　　趙峰：我想在座的除了炒股之外，還有其他方面的需求。家庭是大家每天花時間最多的地方，大家對家電的智能化期望很高。家電什么時候能變成智能化的？現(xiàn)在的狀態(tài)不是很理想，為什么？用戶的期望非常高，覺得家電應(yīng)該像其他的設(shè)備一樣。但是在市場上看到的產(chǎn)品功能比較單一，操作有些很復(fù)雜?，F(xiàn)在很多還不是聯(lián)在一起的，比如智能冰箱，真正對用戶有作用的是現(xiàn)在冰箱上是有屏的，這個交互是管理里面的食物，告訴你什么時候需要再去購買一些，什么東西快過期了，把這些服務(wù)聯(lián)在一起。但現(xiàn)在很多產(chǎn)品還沒有達(dá)到這個。另外這次會議的主題共享，在共享經(jīng)濟(jì)下，大家說的是生態(tài)，海爾在轉(zhuǎn)型實際上就是從硬件生產(chǎn)供應(yīng)到以后的服務(wù)。在生態(tài)圈里面，特別是智能家居，大家都在摸索生態(tài)圈是怎樣的，這樣生態(tài)圈才能興旺。這個行業(yè)一直在探索從產(chǎn)品的智能化、產(chǎn)品的聯(lián)動，還有商業(yè)模式。

　　在家庭當(dāng)中大家的需求確實是剛需，這不是一個偽需求。而且有些習(xí)慣是可以培養(yǎng)的，包括大家現(xiàn)在的很多習(xí)慣也是有了智能手機(jī)才形成的。在智能家居也一樣。關(guān)鍵的是丁健問的人工智能技術(shù)會對我們帶來什么影響。第一個是現(xiàn)在的交互比較單一，最多拿一下手機(jī)看一下你的設(shè)備，控制。我覺得接下來的智能家居交互入口應(yīng)該是全場景的、分布式的，無處不在。你在哪個地方，最接近的一個屏或交互入口就自然可以交互，包括圖像、語音、語義理解、手勢和人臉等，現(xiàn)在單個技術(shù)能夠用起來，但是全場景集成是整個生態(tài)落地。近期比較主要的就是把交互整合在一起，使得整個家庭是無處不在的，背后是智能管家的概念。

　　第二個是商業(yè)生態(tài)圈模式的落地，在家庭當(dāng)中不只是食物，還有跟洗護(hù)有關(guān)的，還有空氣凈化等。就拿食物來說，對海爾來說，我們的硬件不只是給用戶提供硬件上的服務(wù)，更多的是這些硬件能夠聯(lián)在一起形成一個場景的體驗。用戶最重要的是會問這些東西能給我?guī)硎裁?，他的需求是多樣的，所以你需要引入各種各樣的內(nèi)容和服務(wù)。我剛才說在冰箱，很多就是跟菜品有關(guān)的，大家在做東西的時候你需要有一個非常便捷的方式投影到墻壁上說這個菜怎么做，或者用語音的方式問。另外一個是各種各樣的服務(wù)，我剛才在上面吃飯的時候有一位先生說做跟食材有關(guān)的，在國內(nèi)物流非常便捷，在中國你下班的時候如果覺得家里缺什么，你點購買，半小時以后快遞就會送到你家。像這種便捷的方式，資源方和需求方聚合在一起，通過平臺的方式直接在里面產(chǎn)生對接，這是智能家電要做的。智能家電最終還是要把各方，包括家電行業(yè)，新興的互聯(lián)網(wǎng)硬件供應(yīng)商、軟件供應(yīng)商，還有互聯(lián)網(wǎng)，大家都聯(lián)接到一起。IOT 的難度在哪？下面所有的家電要能夠互聯(lián)互通，但現(xiàn)在這個行業(yè)的問題是大家都有自己的協(xié)議，自己的網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)，數(shù)據(jù)的格式也不一樣。我想接下來有幾種可能，一種是封閉式的體系，像蘋果的體系。我覺得開放的平臺會更快地把資源整合起來，各個廠商的硬件和服務(wù)都能夠互聯(lián)互通，不光是設(shè)備之間的通訊互聯(lián)，還有另外一個是互通共享。一個是 IOT 互通互聯(lián)的技術(shù)，還有人工智能多場景、多入口、分布式的交互。另外是后面沉淀的大量用戶數(shù)據(jù)和用戶行為的分析，怎么把它變成為用戶提供更好的服務(wù)。海爾這幾年一直想把這些技術(shù)整合起來，能夠給用戶提供這些服務(wù)的話，他能想到的給他提供，他想不到的推薦給他，就是智慧管家的概念。

　　主持人 這兩天我看到俄國推出了智能廚房，據(jù)說可以做2000 多種菜，這是家電領(lǐng)域很好的發(fā)展。下一個領(lǐng)域我們也講講互聯(lián)網(wǎng)，因為中國的醫(yī)療行業(yè)，前面移動醫(yī)療 O2O 火了一段時間，現(xiàn)在仍然是很熱門的一個話題，但好像進(jìn)展比較慢。最近一些醫(yī)院開始要求醫(yī)生必須切斷和所有移動醫(yī)療公司的關(guān)系，看上去好像在某些方面還有倒退。王杉院長曾經(jīng)在網(wǎng)上流傳一個著名的和互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療公司的，在一個論壇里面進(jìn)行激烈的辯論，就講為什么移動互聯(lián)網(wǎng)在中國有很大的問題，我們今天可以聽聽他的想法。當(dāng)然我很希望他另外講的，這個只是一帶而過，更想聽的是在未來的醫(yī)院里面，在王院長的腦海中未來的智慧醫(yī)院應(yīng)該是怎樣的？

　　王杉：謝謝，剛才小加講金融業(yè)是最后一個被互聯(lián)網(wǎng)顛覆的行業(yè)，我說醫(yī)療是堅持到最后不被顛覆的一個行業(yè)。為什么這樣講呢？上午我已經(jīng)講到我的夢想就是共產(chǎn)主義，那時候按需分配，那時候我估計病還不會沒有。在整個會議期間我也聽到誰不愿意成為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，我非常自豪地講我很愿意成為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，自人類產(chǎn)生以后就存在，而且具有活力，而且有非常強(qiáng)的生命力，這是我的第一個觀點。第二個談到醫(yī)療，其實看病主要是講醫(yī)生，未來的醫(yī)生和外科醫(yī)生到底是怎樣的？***曾經(jīng)有一個非常著名的文章《紀(jì)念白求恩》，白求恩是我們這個行業(yè)里面的榜樣，他也是外科大夫。今天上午張教授講到50 年以后連外科機(jī)器人都可以有了，未來的外科機(jī)器人是怎樣的？就是毫不利己、專門利人，對技術(shù)精益求精，而且是一個高尚的人，一個純粹的人，一個有道德的人。雖然在我有生之年是否看得到另說，這次的會議真的讓我學(xué)習(xí)了很多。我是夢想家，也一直在作夢。

　　再講到未來的醫(yī)院或者未來的醫(yī)療保障系統(tǒng)是怎樣的，對于疾病發(fā)生、發(fā)展及轉(zhuǎn)危，得癌癥是怎么得的，為什么得同樣的胃癌，那個就發(fā)展得快，壽命短，這個就長命？我想無論是現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)、云計算，現(xiàn)在又講認(rèn)識計算等一系列一定會對疾病的發(fā)生、發(fā)展，預(yù)先它的規(guī)律產(chǎn)生重要的作用。這兩天我不斷在學(xué)習(xí)，我們老問王飛躍教授人工智能的算法是什么。其實今天上午的討論跟我的想法很類似，現(xiàn)在講到的深度學(xué)習(xí)，這個是不是要發(fā)現(xiàn)疾病規(guī)律的唯一正確的方法，我是表示懷疑的。是否是一定要經(jīng)過大數(shù)據(jù)呢？其實大家誰都知道，一個資深的老大夫他需要從癥狀一二三，體征一二三，依據(jù)一二三分析下來再做診斷。大家聽說過懸絲把脈，其實見到個體的病人已經(jīng)能總結(jié)出來就是什么病癥。我們從技術(shù)的角度是不是一定要經(jīng)過大數(shù)據(jù)，那么復(fù)雜的技術(shù)方法花那么長的時間和努力，最后實現(xiàn)診斷和治療呢？我這里只是提出疑問，但確確實實在這方面大家都聽說過個體化治療，就是你這個人得了什么病，然后根據(jù)你的基因組學(xué)、蛋白學(xué)、代謝學(xué)等，你就最適合用哪個療法。聽上去非常美好，但是到現(xiàn)在為止有多少真正的研究是用這個思維方法最后找出規(guī)律呢？不見得。

　　主持人 打斷一下，現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)這邊，關(guān)于精準(zhǔn)治療和深度學(xué)習(xí)的結(jié)合是現(xiàn)在很熱的問題，我動議你的觀點現(xiàn)在這點還沒有真正體現(xiàn)出來。

　　王杉：第二個對醫(yī)療模式一定會產(chǎn)生影響。將來就有可能相當(dāng)一部分病人就是在自然的狀態(tài)下進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集、診斷分析和干預(yù)，什么叫自然狀態(tài)？就是他在工作、生活、學(xué)習(xí)的狀態(tài)下進(jìn)行采集。我想可能大家也許在家里就有這么一個智能的系統(tǒng)，也許不是我們看上去那么丑陋的一個東西，但是它可以根據(jù)你的不適給你進(jìn)行調(diào)整，告訴你應(yīng)該去哪個醫(yī)療機(jī)構(gòu)找誰，甚至把車也給你安排好去了醫(yī)院。去了醫(yī)院，我認(rèn)為一定是這樣的，進(jìn)了醫(yī)院以后，可能見的不是今天看上去很漂亮的接待護(hù)士，就那么一套系統(tǒng)把你預(yù)先采集的跟診斷、治療相關(guān)的數(shù)據(jù)，然后把你轉(zhuǎn)給醫(yī)生，醫(yī)生坐診是真人。

　　主持人 叫機(jī)器人接診。

　　王杉：機(jī)器人已經(jīng)可以做到跟人的反應(yīng)速度一樣，將來不僅僅是做手術(shù)，甚至在一些隱私的操作比如導(dǎo)尿就不是真人了。這里面會有一系列的改變醫(yī)療的模式。最后一句話信息是要解決問題的，我一直說信息的建設(shè)和利用是需求為導(dǎo)向的，解決一線難題為目的。真正成功的都是他了解醫(yī)生診療的需求是什么，幫助他解決了，這才是可持續(xù)發(fā)展的將來的IT 應(yīng)用。希望 IT 團(tuán)隊深入地跟各個行業(yè)的專家共同來開發(fā)，謝謝。

　　主持人 我想大家可能跟我一樣，有很多問題來不及問，但今天我們時間有限，最后給嘉賓提一個問題，一位專家預(yù)計未來30 年以后人工智能將全面超越人類的智能，就是基點，我想讓每一個在座的嘉賓就給我一個數(shù)字，你們腦海中這個基點大概要多久？我們以后每年問有什么樣的變化。

　　王飛躍：如果你相信科學(xué)的話是220 億年，所以要實現(xiàn)要 220 億年的時間。

　　李開復(fù)：我覺得這是拍腦袋猜測出來的，今天AlphaGo 再厲害也是我們?nèi)祟惖呐`，他厲害的是能夠復(fù)制出 1000 個奴隸幫我們干活?，F(xiàn)在的機(jī)器沒有絲毫能力，不知道做什么，沒有感情，沒有喜怒哀樂，這是什么時候都教不會的。

　　王飛躍：是人的奴隸，但是有更多的人去伺候這個努力，所以不會失業(yè)，會創(chuàng)造更多的就業(yè)崗位。

　　趙峰：我想大家要問的是怎么定義機(jī)器什么時候超過人腦，在一個比較窄的領(lǐng)域當(dāng)中，我覺得機(jī)器和人的距離越來越短，但真正要取代人的很多能力的話，我覺得至少要50 年，這 50 年怎么定義？它可以取代人現(xiàn)在做的 80% 左右的工作。但是真正人的能力，我覺得機(jī)器花很長時間，比如我們?nèi)擞心芰ν魱|西，但是機(jī)器有沒有這個辦法把它不需要的東西忘掉，我覺得這是要改善的。

　　王杉：我的觀點是從醫(yī)學(xué)的角度講，機(jī)器要想超越某個個體那是一定能實現(xiàn)的，而且比這個時間還快。但是機(jī)器要超過人類，我想是現(xiàn)在不可能完成的任務(wù)，對于醫(yī)學(xué)的東西要想替代，我覺得不可能。