日前，由GYL（全球青年領(lǐng)導(dǎo)力聯(lián)盟）主辦的“第三屆GYL創(chuàng)業(yè)營暨2016年全球青年大會”在北京空管科技交流中心召開，來自各界的六十余位導(dǎo)師、一千五百余名全球青年領(lǐng)導(dǎo)者共同出席，暢談時下熱門話題。

　　在31日舉行的“人工智能的未來”專題對話中，搜狗公司CTO楊洪濤、碳云智能科技創(chuàng)始人王俊、馭勢科技創(chuàng)始人兼CEO吳甘沙、出門問問創(chuàng)始人兼CEO李志飛等嘉賓，共同就人工智能的現(xiàn)狀與未來發(fā)展趨勢發(fā)表了自己的觀點。

　　開源時代，人工智能將得到快速發(fā)展

　　鑒于近期包括谷歌、Facebook等在內(nèi)的多家互聯(lián)網(wǎng)巨頭都對各自的深度學(xué)習(xí)平臺進行了開源，數(shù)位嘉賓首先就人工智能領(lǐng)域的開源可能帶來的機遇與空間進行了討論。

　　楊洪濤認為，人工智能技術(shù)的開源將有助于機器早日在腦力層面超過人類?；ヂ?lián)網(wǎng)公司通過開源相關(guān)技術(shù)推動人工智能技術(shù)的進步，帶動更多人參與其中，“某種意義像互聯(lián)網(wǎng)的水和電一樣，屬于基本的通路和技術(shù)，所以每個人都要學(xué)習(xí)和使用這樣的技術(shù)和工具”。而使用者同樣在為技術(shù)本身做貢獻，對使用者和公司都非常有利。如今機器已經(jīng)在體力、速度等角度戰(zhàn)勝了人類，未來也將在腦力上超過人類，在醫(yī)療等領(lǐng)域幫助人類做輔助決策。

　　吳甘沙表達了類似的觀點，稱人工智能、深度學(xué)習(xí)已經(jīng)跨過了單純依靠數(shù)據(jù)獲得更好結(jié)果的階段，傳統(tǒng)的API開放、積木式創(chuàng)新已經(jīng)無法滿足人工智能的技術(shù)發(fā)展，“這個時候最關(guān)鍵的就變成了人才，你是希望更多的人才順著這條道路做創(chuàng)新?！闭绠斈杲柚鶤ndroid實現(xiàn)對蘋果逆襲的谷歌一樣，開源將帶來大量專業(yè)人才的加入，為人工智能技術(shù)發(fā)展實現(xiàn)更多創(chuàng)新，實現(xiàn)企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的建立和完善。

　　而王俊則對開源表示了更加謹慎的態(tài)度。他指出，一方面企業(yè)選擇開源本身背后存在一定的商業(yè)模式，否則將面對缺乏后續(xù)維護升級等問題；另一方面針對基因等醫(yī)療及生命數(shù)據(jù)，開源可能涉及大量隱私問題，因而需要更仔細的權(quán)衡和考量。

　　人工智能是腦科學(xué)與計算科學(xué)的結(jié)合

　　李志飛指出，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域存在腦科學(xué)觀點和計算機科學(xué)觀點互相抵觸的現(xiàn)象，從最初以人腦的角度分析人類語言構(gòu)造，到后來專注計算機基于數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，從一個極端走向另一個極端。他認為這并非科學(xué)發(fā)展的方式，腦科學(xué)和計算機科學(xué)應(yīng)該是相互滲透和促進的關(guān)系。

　　吳甘沙表示，人工智能界里雖然有以機器的智能為研究方向和以人腦機制為研究方向的兩派，而自己相對更看好居于其中的“大腦啟發(fā)的人工智能”，即利用對大腦的進一步認識去幫助深度學(xué)習(xí)，幫助人工智能獲得下一步的突破。楊洪濤對此表示認同，稱“現(xiàn)在很多技術(shù)，都是在觀察自然造物的時候得到的啟發(fā)，僅靠自然的認知可能到不了同樣的高度。啟發(fā)跟自然的結(jié)合而共同進步，這是一個很自然的過程。”

　　下一個五年人工智能的創(chuàng)業(yè)方向在哪？

　　關(guān)于下一個五年，楊洪濤認為人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用將會大于在汽車領(lǐng)域。他說，人工智能輔助醫(yī)療在當前具有更迫切的實際需求，也更容易實現(xiàn)。在人工智能的輔助決策下，“醫(yī)生對醫(yī)療影像識別的精準程度可以做百分之幾十的提升，可以把醫(yī)療文獻檢索出來做更好的決策，避免因醫(yī)生專業(yè)素質(zhì)差異帶來的診斷風(fēng)險，這個價值不亞于自動駕駛技術(shù)的實現(xiàn)?！倍壳暗娜斯ぶ悄芗夹g(shù)尚且無法完全排除自動駕駛中存在的隱患，特斯拉此前出現(xiàn)的事故難以避免，因此楊洪濤在未來三到五年內(nèi)，智能汽車自動駕駛難以完全替代人的駕駛，只能是在封閉環(huán)境里面實現(xiàn)一定工業(yè)應(yīng)用。

　　王俊也表示，輔助醫(yī)生決策是人工智能應(yīng)用最近的機會。他認為醫(yī)生的專家體系和系統(tǒng)是相對知識經(jīng)驗比較集中，也比較清晰的領(lǐng)域，“從人工智能本身來講，相對來說比較容易能夠達到第一個層次，達到一個醫(yī)生所應(yīng)該能達到的平均水平?！?/p>

　　吳甘沙在這一觀點的基礎(chǔ)上提出，人工智能“不要考慮取代人，而是考慮現(xiàn)在人還缺什么”。他以智能出行為例，指出未來無人駕駛的目標是通過節(jié)省人力和能源消耗、智能規(guī)劃出行等方式，最終為城市擁堵問題找到解決方案。只是這一目標，仍然要以加強自動駕駛的人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)積累，以提升安全性和智能化為前提。

　　語音：自然交互的未來

　　在對話中主持人提出，扎克伯格曾說過，手機是觸摸操作最自然的使用場景，認為語音操作不會在手機上成什么氣候，并詢問了各位嘉賓對此的看法。

　　楊洪濤認為，手機采用觸摸屏最初模仿的是人對自然物體的觸摸，“模仿人的觸摸是一種非常自然的交互方式”，手機的形態(tài)、能力基本上決定了這一點。而人與人之間更自然的交互方式則是語音、視覺上的溝通。因而語音的價值發(fā)生在更垂直，不方便用手機觸摸的場景中，例如駕駛過程中的交互操作、智能家居的操控等領(lǐng)域，未來也會有越來越多的應(yīng)用。

　　例如，搜狗輸入法日前推出了語音修改功能，能夠迅速理解和執(zhí)行類似“弓長張換成立早章”等指令，在語音識別準確率已超過97%的基礎(chǔ)上突破了最后3%，真正解放了用戶雙手，進一步提升了用戶輸入體驗，為駕車等場景提供了諸多便利。

　　李志飛也表示，人工智能未來的應(yīng)用包括設(shè)備和場景兩個角度，新的設(shè)備語音交互會用的更多，很多傳統(tǒng)場景也會朝著語音交互使用率提高的趨勢發(fā)展。隨著數(shù)據(jù)采集、算法和計算結(jié)構(gòu)取得進展，語音未來也會有更好的識別效果和更多的應(yīng)用場景。