本文摘要：(公众号：)5月26日消息，李彦宏参加了贵阳数博会上由杨澜主持人的人工智能高峰论坛，在论坛会场的门口，专门有一张桌子摆放着李彦宏的新书《智能时代》，同时也被提早放到了每一位观众和嘉宾的座椅上，作为礼物赠送给。此外，一起参予论坛的还有高通总裁德里克·阿博利、微软公司资深副总裁王永东、小i机器人创始人袁辉、戴尔大中华区总裁黄陈宏、IBM中国研究院院长沈晓卫，领英中国总裁沈博阳，并分别公开发表了演说。

(公众号：)5月26日消息，李彦宏参加了贵阳数博会上由杨澜主持人的人工智能高峰论坛，在论坛会场的门口，专门有一张桌子摆放着李彦宏的新书《智能时代》，同时也被提早放到了每一位观众和嘉宾的座椅上，作为礼物赠送给。此外，一起参予论坛的还有高通总裁德里克·阿博利、微软公司资深副总裁王永东、小i机器人创始人袁辉、戴尔大中华区总裁黄陈宏、IBM中国研究院院长沈晓卫，领英中国总裁沈博阳，并分别公开发表了演说。

李彦宏作为第一个演说嘉宾上台，首先以“为什么百度不是一家互联网公司”谈起，将百度目前在人工智能领域的突破，详尽交代一番。当谈到数据与算法哪个更加最重要的争辩时，他在“大数据”的主场直言不讳地说道：“数据不是显然”。以下为李彦宏演说全文，在不转变本意的基础上做到了调整：大家好。

感激杨澜的讲解，我只不过很早已看了杨澜拍电影的“人工智能”纪录片，我还酋吃惊的是杨澜对人工智能有这么了解的理解，显然也花上了很多工夫去专访全球各个地方人工智能方面的大咖。我对这个领域十分热衷，以至于前两天我们在重庆进百度联盟峰会，当时我有一个演说，谈到“百度不应当被称作一个互联网公司，而应当被称作一个人工智能的公司”，昨天看到杨澜她也回答我为什么这么说道？我当时在重庆没进行说道，今天借这个机会正好谈一下。

我实在互联网公司这个概念现在显然不是尤其适合了，原因就是互联网的普及程度早已十分十分低了。比如说今天我们在这儿召开，这个酒店叫凯悦酒店，我们会说道凯悦酒店是一个电力公司，虽然我们在这个酒店不管干什么都要中用电，互联网也是一样的，任何一个公司今天在做到它的业务的时候，不管是什么业务你都要中用互联网，所以这个时候再说我是一个互联网公司，我实在意义早已并不大了。

但是为什么说道我们是一个人工智能公司呢？因为人工智能现在才刚刚开始转入到各个领域，很多技术还在飞速发展，很多应用于还没取得充足多的推崇，所以我们现在更加期望给大家谈人工智能带给了哪些新的可能性。刚才的片子里面只不过也有很多的争辩，人工智能不会会是一个不归路，不会会随着技术的发展，给大家带给很多不能预见的后果？这里头我想要，首先要谈一下我在这方面的辨别——很多时候是因为大家不理解所以才不安，很多人指出说道人工智能就是让计算机在仿真人脑的工作方法展开工作，只不过这是一个相当大的误会，而且这个误会是十分十分广泛的，完全我看到的人当中有一半的人都实在人工智能是仿生学，就是让计算机来仿真人的大脑神经元是怎么工作的，怎么做出辨别的，怎么做出回溯的，那我们也这么去做到，只不过这是错误的。就拿深度神经网络，它只是一个比喻，就是和人脑的工作方式有类似之处，只不过到今天为止我们的科学也不告诉人脑是怎么工作的，我们只是告诉人脑有神经元，特别是在是最近几年算法的发展都是计算机科学在做，根本没糅合人脑科学的成果，这是一个相当大的误会。

过去有好多对人工智能分类，有弱人工智能，强劲人工智能，超强人工智能。很弱人工智能就是现在的情况，强劲人工智能就是电脑和人脑的能力是一样的，超强人工智能是电脑要打破人脑，我指出要超过强劲人工智能，也就是说电脑超过人脑的能力还有很长很长的时间，我不告诉多长时间，或许几十年，或许几百年，或许总有一天约将近，所以这方面我实在大家不必过于担忧。有时候我拿它和原子弹比起，原子弹在发明者之前，人类隔个几十年就要都有的战争，原子弹发明者之后有可能所有人都实在人类的末日就将要到了，但仍然到今天都没再次发生大的战争，或许因为原子弹的问世人类再也不会都有的战争，因为这样的战争不会吞噬掉所有的人，大家还是告诉如何来掌控的，所以人类对于人工智能技术的这种探寻、研发、演变我也是十分悲观的指出它带给的影响主要是正面的影响，负面的影响几乎是高效率的。过去这一年，虽然只是一年的时间，像去年我也来了贵阳数博会，虽然只有一年的时间，但是人工智能的技术毕竟再次发生了十分大的变化或者说变革非常明显。

语音辨识过去这一年它的变革就很显著，今天我们要展开搜寻的话，比如你和朋友展开聊天，他说道了一些词或者说了什么事情你不是很确切，你甚至不告诉他说道的那个词是哪几个字，没关系你用语音去搜寻，它不会告诉你说道的是哪几个字，按照我们的评测，人类对于搜索词的听力、辨识能力大约只有82%的正确率，机器超过86%、87%的正确率，过去这一年语音辨识准确率早已有了飞速的提高。图象识别只不过也是一样的，今天大家不管是在公园里面或者是办公室里面看见什么植物，你想要告诉它叫什么，你拍电影张照片马上就能辨识出来这个植物的名字，过去你用文字描述不出来一棵阴性树长什么样子，图象很好的能被计算机所解读，准确率过去一年也有相当大的提高。人脸识别过去一年准确率十分低，一年前大数据人脸识别场景是一对一的，比如金融场景里面你要进一个不会，你把身份证提交给他，或者你递交你的身份证号码，让你远程拍电影一个照片来检验一下你是不是你，今天的人脸技术可以搞清楚你是谁，你不必事前告诉他说道我叫李彦宏，他拍电影一下就能告诉你是谁。

所以现在变为1对N的辨识，这是最近一年有较为大的变革。今天百度不是刷工卡转入形同虚设，而是刷脸转入形同虚设，几万人的场景它马上可以认出来你是谁。最近还有一个两个传播较为甚广的例子，就是寻人的例子，其中有一个是重庆的孩子，他在5岁左右的时候误入，后来有可能被人贩子到了福建，经过了27年之后，我们再行来核对他小时候的照片和他现在的照片，找到他显然是同一个人。

当时在重庆误入的时候，记录他的生日和后来他身份证上注册的生日是不一样的，姓名是不一样的，误入时间也都是不一样的，但是用图象识别技术可以辨识出来他就是这个人。更加相似的一个例子是有一对老夫妇带着他的智障孩子去北京医治结果孩子回头扔了，因为是智障说不出来自己叫什么，说不出来家里在什么地方，老夫妇在北京待了八个月仍然在去找他的孩子，最近也是通过人脸识别技术成功寻找了这个孩子，寻找的时候他误入八个月，胡子拉碴，一般靠人脸识别很难辨识出来他是误入的孩子。过去我们实在搜寻场景可以用于自然语言，未来其他电器都可以展开自然语言交流，过去人发明者工具之后都要重新学习一遍如何用于工具，未来不必须用于工具。

我们最近在电视里面植入了 DuerOS 操作系统，它就可以听不懂人话，现在看浙江卫视说道转换到江苏卫视它就给你转换了，你看电视你说道这个演员叫什么，它立刻告诉他你这个演员叫刘涛。当然，这些提高只不过和今天的主题“大数据”也是十分有关系的，之所以技术变革这么慢，它就是倚赖过去累积的大量的有价值的数据，再行再加计算资源更加非常丰富，计算成本越来越低，所以过去我们指出不有可能的技术现在显得有可能了。当然了，就是说数据和技术，或者和算法究竟是什么关系？只不过也有各种各样的辩论，前一段时间我跟我们的一个工程师在辩论的时候，他给我说道了一句话，他说道数据秒杀一切算法，就是你有了最差的数据的话，多好的算法都打不过人。是不是这样呢？我实在这个数据显然最重要，没数据训练的话人工智能回头将近今天的，但是数据是不是显然呢？数据不是显然，数据类似于新时代的能源，像燃料，那么推展时代变革的是技术，是创意，不是这些资源。

我常常谈人工智能这一次革命是堪比工业革命的那一次革命，我们回忆起一下工业革命当时最标志性的东西是什么呢？是蒸汽机，不是煤，当然最先的蒸汽机就是问世在煤矿，最先的蒸汽机是挖煤的时候有很多渗漏，把渗漏从矿井下面提上去，蒸汽机在煤矿发明者的当时一开始它十分效率低落，就是因为不补能源，所以没关系，效率低落一点可以，但是我们绝大多数人不告诉蒸汽机是谁发明者的，你们告诉瓦特，瓦特是在蒸汽机发明者九十年以后才发明者了较为高效的蒸汽机。所以工业时代最宝贵的东西不是煤，是蒸汽机这样的技术革命、革新，而人工智能时代最宝贵的也不是数据，是因为数据带给的技术的创意。而且过去一年就有这么多的创意，有大幅的提高，连我在这个领域的人都要实在要转变心态，适应环境这种环境，适应环境各种各样的可能性。

所以我们有时候就想要，这个技术很多时候是指数的在快速增长，今天上午的时候也提及了摩尔定律，就是技术能力，计算能力是在指数快速增长的，可是人的思维方式大多数时候是在线性快速增长的，你看它现在是这个样子，它未来有可能只是比现在好一点点但只不过不是的，一旦量累积到一定地步的时候，它不会产生一些质的变化，是常人很难适应环境甚至无法想象的一个变化。比如说传说当中有一个过往为了奖励国际象棋的发明人，他说道我很讨厌国际象棋，我想要给你一个奖励，你要什么？这个发明人说道，没关系，我就要点麦子，你能无法在国际象棋的格里面第一个格子敲一粒，第二格放两粒，第三格放四粒，这个看上去很少，但是全世界的麦子都敲反感这个回想格子。所以最近我在谈我们为什么要培育AI思维，这样的思维方式不是我们习惯的思维方式，技术革命带给大大的可能性，我们必须极早为未来的这种可能性做到打算。

今天像贵阳在大数据领域的名声早已竖立一起了，早已占据了这种先机，但是怎么样把确实的数据资源变为创新能力，我实在这是我们贵州或者贵阳必须认真思考的一个问题，过去的创意源于实验室，源于大学，而未来的创意，我实在源于数据，源于场景，我们更佳地把这些数据组织一起，把这些场景吃透，遇上问题解决问题，就产生了创意，这样的创意又不会大大地培育我们的思维方式，跟得上未来科技的变革。所以，我也是想要借这个机会跟大家交流一下这方面的观点，期望贵阳需要未来不仅逃跑大数据的机会，也逃跑人工智能时代各种各样创意的机会。

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