中国机器人峰会预言家凯文183凯利主旨报告十条犀利前沿理论大曝光文档格式.docx
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我观察到的问题就是有的人不理解人工智能，主要是因为它是不同的思维方式。
实际上，我们的智能对其自身的认识还很愚钝。
我们并不知道什么才是真正的智能，有的时候很难进行一个所谓的多样化的总结。
在我们的人工智能下，基本上我们把它解释为IQ，它是一个单维度的事情，可能有更高的信号，从最小的，比如老鼠的人工智能，越来越大，一直到天才的一个智商，再到人工智能，这是完全错误的，对于我们的智能以大小来判断是错误的。
实际上，智能会有更为聪明的一面。
我们有不同类型的智能，比方说你的计算器在你口袋里，从单个维度上讲，它在计算能力或者数学上比你更聪明；
你手机中的GPS或者车辆中的GPS在空间的导向上比你功能更强；
还有搜索引擎，XX在总的记忆方面比你强，因为它记住了60万亿的网页当中的每一个词。
所以，我们自己这样的智能，其实就像这样的坡面，像一个交响乐，是不同部位思维，非常个性化，一个人的智能和另外一个人的智能不一样。
动物也有智能，而且是包括了不同类型、不同模式的思维。
某些情况里面，像这样智力的维度，动物的智能也可以在人身上体现，比如一个松鼠可以记住具体的位置，能够记住成千松果所埋的地方。
我们制造这些机器，也是制造了各种不同类型的智能机器，把各种各样的类型组合在一起。
一开始这些机器都非常小，就像小的交响乐，小的坡面，非常小，小而美，但是呢，有的时候，在维度上面比人类伟大。
我们现在有人工智能，它能够超越人，它们有非常长期的记忆力，在这个方面已经超越了人类。
非常重要的一点，这是不同类型的一些智能，他们并不是类似人的智能。
所以我们可以思考一下，像人工智能这样的项目，我们其实就是要发明不同的思维，尽可能找到更多，也许100个或者是1000个不同的思维。
那么，要有千差万别的心智，因为有千差万别，所以会有很多的好处。
这种不同，对我们来说是最佳的回报、好处，也是为了解决科学或者商务中人很难解决的一些问题。
我们需要发明另外一种思考、思维，帮助我们解决这些问题。
因此，这是两步走的解决方案。
第一步，我们发明另外一种思维，一种比人类更加擅长然后帮助我们解决问题的思维。
这种所思迥异，就是我们新的经济引擎，就是要有不同的思维方式，还有机器帮助我们能够有差异化的思维。
这是真正价值所在。
在人工智能的一个前沿，就是要发明这种自然中不存在的思维方式。
作为人类，我们发明了人工的飞行。
我们一开始就是发明能够扑动的翅膀，这种翅膀开始不能飞行，只是机械地模仿自然。
最后我们的机器却能够在空中飞行，是固定羽的飞行器，然后推进器，这种飞行的方式是自然不存在的，这是人工的飞行，完全是崭新的飞行方法，是人所发明的。
在人工智能方面我们所做的，就是创新一种新的思维方式。
这种新的思维方式在自然当中是不存在的，将会成为最有利的思维方式。
前沿二：
用感知来整合机器人
我们思考一下我们的前沿，是把所有不同的思维模式集成在一起。
我前面说到，其实有各种不同的思维方式：
长期、短暂、语言的思维构成我们的大脑。
现在有人工智能了，我们实现了一种这样的思维：
就是感知。
感知，是一种类型的判断。
比如说视觉的感知，我们能够看出东西，然后能够听到这个东西，能够理解声音的图案，然后进行这种模仿，来模仿各种各样的感知。
现在很多的工作，其实就是利用这样的感知。
机器，我们所制造的机器、人工智能，就是用这样的感知。
我们还要把其他各种各样的机器整合进去，整合了之后，更加的高级，更加的复杂，这是我们的一个行业的前沿。
我们要领先一步来合成这种希望的思维方式，只有这样我们才能有更加复杂的集成的智能，我们还没有到达这一步，这是我们的科学前沿。
前沿三：
让人工智能成为公用工程
还有另外一个前沿，把我们的智力搬到云上去。
在环节当中，所有的一切成为可能，是因为我们在150年之前，发现了人工动力。
工业革命之前，我们所做的很多东西，必须要用自然的肌肉力，比如人的肌肉力或者动物的肌肉力。
比如说公路上我们用人力建造的，房屋也是人力建造的，一个椅子，我们也都是人工造的。
工业化之后，人们开始使用人工动力。
比如煤碳、石油或者水力，利用这些动力进行发电或者是人工的动力，通过电网输送人工的电能，可以分派这样的电能到任何地方。
每一个人可以购买这种人工动力，然后制造其他的东西，把他们的家庭变成自动化，工厂也是自动化，农场也是自动化。
所以这个动力成为了商品，是公用的商品，非常的便宜，无处不在，每个人都可以购买。
如果你是一个企业家，有些人也在思考，这是一个手摇泵，要人力泵送这样的水，现在他们想出来一个点子：
我们是人工智能，我们购买人工动力，制造一个电动泵。
一个人工电动泵，就这样发明出来了。
这样的方程式，进行一百倍放大，这就是工业革命，过去是人力完成的，现在我们是有人工的动力了，突然之间把我们房子建造成功了，或者是摩天大楼、铁路公路都可以建造成功了，成百的椅子都可以通过这样的人工动力完成。
整个城市，我们的生命都是充分地利用这种人工的动力，所以人工动力成为了一种商品，大宗商品。
我们现在也可以这样做，我们现在有新的所谓的动力叫做人工智能。
我们把这个电泵加上人工智能，这就变成智能电泵，然后乘上1000倍，或者是所有的这种电器的东西都可以拿进来，然后加上一个人工智能，我们也可以让它具有这种认知的功能了！
工业革命，给我们带来了非常大的转变。
现在有人工智能，也可以给我们带来非常大的转变。
我们可以把它放在我们电网上，我们把这个电网称作云，所以人工智能可以像电力一样流动，流到每个人手中，你可以购买你所有想要的人工智能，非常便宜。
所以有云电网，你可以购买这样的人工智能，如果你是企业家的话，你也可以购买这样的人工智能了。
接下来如果有10000个创业公司，他们的成功方程式就是把传统的东西拿过来，然后再加上人工智能，就可以创业了。
把传统的东西拿过来再加上人工智能就是新的领域，这就是一般创业者的方向。
前沿就是我们让人工智能成为一个公用工程或者大宗商品，每个人都能够获得的，这将是非常有利的变化。
前沿四：
人工智能的情感
第四个前沿是情感。
我们在思考这种看上去非常复杂的情感，仅仅是人有情感，因为人有智商的，但是我们后面发现情感并不是太难。
基本上的情感，我们都可以进行追踪，现在有软件了。
软件可以识别26个不同人的情感，而且非常的精准。
可以看到，是不是他分心了，是不是他害怕了，他愤怒了或者惊讶了，都可以识别。
你是不是要假装出这样的表情，他也可以识别出来，识别这个到底是真正的你的表情还是假的表情，这个机器能够识别我们，能够理解我们的情感了，他们也可以来进行响应，机器也有很强的情感。
我们有的时候也会非常惊讶，其实我们和机器人以及人工智能有情感的纽带了，他们会给我们他们的情感。
我们有些宠物，比如猫狗，他们其实也会给到我们一个反馈的情感，我们爱狗和猫，猫也会爱我们。
这样的情感也进入了我们的和机器人的关系，像人工智能他们也有情感。
前沿五：
可解释的人工智能
还有另外一个人工智能的领域，像道德问题，让机器人也能够为我们做出决定。
他们为我们做出决定，我们希望他们也考虑到我们的价值观。
人工智能的问题就是他们也做决定，但我们无法理解或者是我们也不知道他们怎么做出决定的，其中有一个前沿，就是使得人工智能可以解释，能自圆其说，让他自己解释一下自己能够帮助我们，或者引导我们了解他到底怎样做出决定，做出符合道德的决定。
这是神经网络，信息进入了，有各种不同的层面，最后有一个答案出来了。
这是一个简单化的版本。
也许会有100万这样的节点，有11层，它可以自己在中间做出一些决定。
可以说，这里有很多的动物，那里有一个猫，但是他无法告诉你为什么他看到这个东西是猫，我们这里一个前沿就是找到一种方式使得我们人工智能对我们来说更加的透明化，这样我们就能够理解了。
或者是我们能够训练他们做出更好的决定，就是说这个决定是我们允许的。
另外有一个人工智能是进行检验工作，他检查他的神经网络内部的点来确保我们能够理解这个人工智能做决定的过程。
比如这是一个猫，他就给我们答案，我们就只知道这个答案，但是今后会有一个可解释的人工智能，会给出理由，比如它有猫的特点，还有它的耳朵竖起来了，就是种种理由告诉你它是一个猫。
我们有另外一种人工智能透视人工智能的内心，这是另外一种人工智能。
这是帮助人工智能做出决定，这个决定是我们作为社会能够批准的，并不是说我们进行编程，然后把我们价值观编程进去，这非常困难，有的时候我们也不知道我们想要什么。
我们想要这个机器怎么形成习惯，其实有的时候，我们的观点也不是一致的或者肤浅的。
这个像思维的过程，可以让我们变成更好的人类，我们要自己改善自己。
这样一个让人工智能自己解释自己的过程，其实也能够帮助人类在道德方面做得更好。
前沿六：
小数据
另外一个领域对人工智能来说是小数据。
那些大公司，他们处于领先的地位，像XX、谷歌、微软这些公司拥有大量的数据。
人工智能的一个课程就是神经网络课程，其实需要很多的培训，需要很多的数据点、很多的例子，甚至数十亿的数据。
神经网络它的存在有60年了，直到我们能够大规模利用它们的时候，利用这些数十亿样品培训人工智能，这些神经网络才变成有用的。
今天，你要做人工智能的话，你需要很多的样品和很多的数据。
如果你想让人工智能学习，比如说让它能识别猫狗差别，你其实做的方法就是给它数百万这样的例子，像猫狗这样百万的例子，数百万的猫狗的照片。
成千上万之后，它就开始能够识别了。
它看到这个猫就能够识别它是一个猫，所以你要有很多的数据教育它。
但是非常有意思，如果是一个刚刚学走路的小孩，也许他只知道十二个这样的例子，他能够马上知道猫狗之间的差异。
他只知道十二个例子就能够进行判断了。
前沿是什么呢？
就是我们让人工智能只需要小数据就能够学习。
这确实是一个颠覆性的，能够让我们现在的技术有颠覆型转变。
大公司没有优势了，创业公司，用小数据就可以，有人工感知了，这是另外一个前沿，十二个例子，人所需要的这些例子，如果我们能够模仿人类的话就是非常有利的一个变化。
前沿七：
人工智能的创造力
在人工智能另外一个领域就是创造力，我们认为创造力只是人的，大家可以从故事当中可以看到，不仅仅是人能做，有很多的信息，我们培训机器人以及人工智能也能够做到。
谷歌有Alphago，Alphago是一个人工智能，它希望能够打败其他游戏玩家，因此它还会有一些深入的算法，教会电脑如何学习。
如何学习视频游戏，这个说起来复杂，但是过去的十年当中，如果你打一个视频游戏的话，很多的时候你是在和人工智能进行对抗，那时候的人工智能已经被教授如何学习打游戏，并且和人进行对弈，在过去十年当中一直是这样的，你打一个游戏，大部分跟机器在玩。
但是谷歌最近做的事情，并没有教会人工智能怎么样去打游戏，他是让机器人学习如何打游戏，让机器人以视频的方式展示游戏的情况，然后人工智能自己一边看一边学习，不停地尝试，不断改善自己游戏的表现，比如300、3000次游戏循环之后他学会怎么打游戏了，这就是人工智能的学习，这是非常深入的，大家可以看到这是非常具有创意的行为。
这个时候，这种创意的行为过程是你学习如何学习这样的事情。
所以以Alphago来讲，大家可能也会记得在第三场，第37步棋时候，Alphago会说这样一个棋会打败他，它打败了李世石。
这对于人工智能也是有创造性的，对于这招棋，大家会同意，可能没有哪个人会下出来，它有创意，但是是以不同的方式，跟我们人是在创意上有所差异的。
这是一张图，是人工智能绘画的图，由深度学习的算法生成的。
可能对我们来说，看上去特别的具有异域风情。
从这个例子来讲人工智能会实现创意，但是方式跟我们人有很大不同。
我们能够的理解到一点，创意是机械化的一个过程，会有另外一个过程，我们实际上可以进行编程创造创意。
当然我们可以创造编程，编程创造力，作为科学家来讲可以通过相关的步骤来编程，我们认为有的时候创造是精神层面，可能很多的时候是一个机械的过程。
对人工智能来讲，创意可能跟人有所不同，跟我们自己的创意是不一样的。
前沿八：
跟人工智能沟通
还有一个就是界面，我们如何跟人工智能沟通，它们怎么跟我们沟通。
这是一个电影，说到了未来人机交互。
大家可以想象一下，你能够使用自己的身体调节姿势，一些大的姿势可以调节大的数据集。
可以看下，不仅仅是大的体态姿势，也可以有小的体态姿势，能够让我们的纳米级的雷达感受到，一些小的体态也能够感受到，这个时候大体态和小体态可以调整我们数据，我们有不同的方式，能够与我们的人工智能和相关机器人进行互动。
当然了，我们的身体也会是越来越多地去成为我们的密码，比方说在XX，我们在中国的搜索引擎，他们不再会人们胸口挂上安全的卡片，因为只要刷脸就可以通过，让员工可以进行办公。
这个是很好的一个安全通行证，更高级别的。
因为我们身体，我们的声音、指纹会成为我们互动界面的储存设备，还有我们所谓对话的交互，跟设备进行沟通，这是前沿。
我们现在还是不知道如何显示我们有哪些的选项，我们开始的时候不知道怎么样进行导航，很多时候用语音导航，有的时候需要有屏幕，跟我们所谓的对话进行互动，对我们来讲确实是一个前沿，我们现在还不知道这里面有什么发展方向。
好了，这是我们一个及时的翻译，这是我们的所谓的中英文的同声传译，大家也可以看到现场，你能听到我说英文，你说中文。
在十年时间之后这将会另外一个人工智能界面。
我们认为，这些最终的终极界面会是虚拟现实。
我们实际上可以能够用我们一些体态进一步进入我们电脑的内部，我们可以创造出虚拟现实。
我这里要补充一点，人们会奇怪当我们的设备、汽车正在进行无人驾驶的时候我们怎么做，我们实际上可以在汽车内部进行虚拟现实。
所以苹果的汽车这块还是有限，当你进行苹果汽车驾驶过程，你可能需要一个界面，这个界面能够和你电脑相连，那时我们车上的宽带可能要比家里宽带还要多，比你家里还大，才可以实现我们如何和设备沟通？
不仅仅是沟通、讲话，还是有体态，包括身体语言的沟通，这是一个前沿。
前沿九：
充分利用机器人
还有一个大家非常关注的就是利用，我们如何把人工智能和机器人利用充分，包括我们的一些家庭的工作、国家的事业都可以用机器人来做。
我最喜欢一个新的机器人就是种生菜机器人，这个机器人做的是精准农业。
精准农业，当然能够替代很多的农场劳动力，但是我们的想法，就是我们可以能够把个体的职务跟单个植物管理对应，我们逐个关注农场当中的植物，记住每个植物生产的位置，这样的情况可以定制化的，并且降低我们化学农药以及水、化肥和其他材料使用量，没有哪个农户可以达到关注植物的个体层面，可以想象这会带来颠覆式革命。
我们还可以意识到，机器人它也会承担其他任务，那个时候，这些任务效率是第一的。
所以很多的一些岗位，很多的一些人所做的岗位，这些岗位过程中，效率是非常重要的，那么这些任务，会被机器人取代。
对于我们的生产力来讲，是机器人所擅长的，我们将来会有更多类似这样的岗位。
对于人能做的一些岗位，比如科学创新，实际上是不利于机器发挥它的效率的。
机器人不会处理它的关系，因此，它可能效率相对比较低一点。
复杂、解决效率比较高的任务交给机器人，其他的任务交给人解决，我们岗位更多的是能够创新一些新的东西，一开始的时候我们将会尝试我们不断的开发，能够更习以为常，习以为常之后我们进一步交给机器人。
与此同时，我们让人做主要创新的事情，其他效率的事情交给机器人做。
所以这就是我们发展的一个方向，我们未来会有更多这样的岗位和任务。
每一个任务都有一些作业，有些作业可以交给机器人做。
我们界定一下哪些岗位是相对来说更低效一些，哪些岗位更适合机器人的。
我们将会生成很多的就业机会，可能我们还没有意识到这些就业机会的需要，因为他们这些就业机会更多强调效率的环节，按通过这一点我们生成更多的就业机会。
这个图，涉及到历史上象棋的举动，他说我是一个象棋大师，如果我能够用同样数据集，我可能会打败深蓝。
对于卡斯帕罗夫，他们形成了一个所谓的象棋同盟，可以作为一个人去下象棋，也可以作为人工智能下象棋，这样一种自由国际象棋的联盟成立，所以是人加上人工智能的团队，就是人半人半机器的团队，我们称之为半人马，或者是人机混合的形式，实际上就是团队加上机器。
在过去的4年当中，最好的一个星球上的象棋大师，实际上不是人工智能，最好的象棋大师是半人马，也就是一个象棋大师组成的团队，拥有电脑数据的支持，他们将会有不同的思维方式，他们能够互相取长补短，能够最大化利用各方的智能。
所以这个方面，它的力量就是从军方角度来讲会有这样的士兵，这些士兵能够实现人机混合组队，这种情况将会是我们未来发展的一个重要的方向，是部署我们工作重要的发展方向。
我们与机器携手，而不是与机器对抗。
前沿十：
从人工智能到人工智能
最后一点，就是这样一个想法，我把它称之为人工智能到人工智能。
我们从这个边界角度来讲，我们需要构建人工智能的网络，尤其是有相似功能的人工智能，我要强调一点，我们说到共享经济，我们说到互相合作，但是对我们未来20年，我们将会有全球层面的合作。
像脸谱网有20亿人的链接，这种合作达到一定的层级，它的分享，分享图片，分享一些小的八卦消息，这也是星球层面进行的合作和共享。
所以我们将会有20亿的人，再加上我们剩下50亿人，加到一起之后我们得到了所谓的人工智能的一个网络。
这将是一个真正的一个前沿，我们开始考虑到，可能能够进行构建网络，并且和人工智能，和另外一个人工智能，人工智能和人类沟通，人和人工智能，人工智能和人工智能，都可以沟通。
这是一个前沿，我们从来没有到那里去过，我们也可以看到我们日常生活当中，我们能够使用技术工具，互相合作，互相协作，更大规模实施动态协作，这是20年前所不可能想象的。
顺便说一下人工智能，它也是一个不断改善的过程，将会有更好功能的改善，有更多人愿意用人工智能，然后它是一个良性循环，我们也希望用人工智能编程另外一个人工智能。
这是一个加速化的过程，是我们之前没有看到过的。
那提醒大家一下，我们总是认为人工智能尚未开始，在50年前的时候，我们可能都会说我们还从来没有开始人工智能，我们在50年后也不会说人工智能开始了，人工智能是悄然发生的，发展速度非常之快的。
展望一下未来，我们自己正好身处人工智能的第一天，甚至在它的起步阶段。
在这个阶段来讲，可能还没有多少人工智能真正能够有意义地形成，我们在路上，还没有真正开始。
如果想象一下2047年之后，30年后今天我们到这里，我们再回顾，人们会说天啊，我希望我有能力参与这其中。
1958年网络刚刚兴起的时候，当时想象一下非常的神奇，它是悄然出现的。
我们现在，相对30年之后，可能没有人工智能的专家。
在1990年的时候也没有人是网络方面的专家，因为它只是刚刚起步，所以我们现在也没有人工智能方面的专家，我们正好身处人工智能起步阶段，一些看上去比较容易的事情，有很多业务的机会，可能就摆在我们面前，这些其实对我们来说是生逢其时。
非常感谢大家的倾听！
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