大家希望就一旦出现这个注意记一下，现在人工智能动态发展你可以大概概括成一二三，一个突破，两条道路，三只主干，记着这个词，我慢慢进去容易（英文）这些东西，这个历时不讲了，最近十几年的突破其实非常简单，就是小孩认卡片，也就是说他要完成一个，看到一个东西映射到一个标签，这是数学上看到一个实体、一个图像映射到离散的函数，怎么实现映射呢？其实我们用一个叫做很多层的神经网络，深度神经网络，那么向卡片卡着脸下来就是所谓的刷脸，你要卡着语音这样一个单位的输入，那就是听声音，所以总的来讲这次人工智能的突破是解决了耳聪目明的问题，这是人工智能发展的第一步。

因为人能够看得见、听得见，所以才能够让智能在其他领域里头可以有过去取得不到的发展，这是第一点，第一个突破。突破的细节不讲了，怎么语音，比如我们现在很多银行，做各种的增信，各种风险控制，只要是这类的问题直接形成像卡片式的问题，都可以直接应用，到底现在应用首先多高，认知角度是5岁小孩，跟人工智能的大热矛盾主要有三个关键解释。

第一个关键解释就是说，人的智力其实是可以简化大量计算，这里高的东西往低的东西，我们转化大数据来解决复杂问题，把复杂问题简化处理，第二个实际上人在帮着把一个一个卡片切出来，人的智能介入进去，换句话说人的智能介入现在人工智能得人干，把问题简化变成小学生的问题，这样的话智能就好了，再一个我刚才讲了耳聪目明才是一切智能的技术，你很难想象瞎子、聋子有很高的智力。

我们带出来的新兴产业农民工都可以做，把一个标签标出来，我们讲第二个两条道路，讲目前快速的一个是应用，应用主要讲这里面很重要有关，人工智能的支撑就是5G，5G和其他构成人工智能的支撑，应用5G带来可能是在终端应用，当然前面两位教授也在讲，在5G、6G本身可能跟人的功能有关，那么他的应用有很多领域，这里面我也不讲了，这是其他场合讲的一些应用，我就跳过，大家会查到各种各样的应用，下面讲他作为这个地方用一个词是人工智能新类人不是新人类，主要什么特点？我想我们人是生物个体，我们造一个东西跟人差不多一样的东西，我们叫新类人，我们有两条道路走，一个是自主创制我们造机器人的扩展，还有一个是人在回路中，脑和机连起来造成非人非机的生物，这两个新类人。

我们稍微进去看一下机器人，机器人大家长远的机器人现在有很多服务机器人，因为有了耳聪目明的功能这块发展很快，我们反应人工智能机器人技术的，是类人机器人，我这个不能细放的，但是我不放了，就是说他先看你人的表情像人、绘画像人，总的具有人的一种活动又可以跟人绘画，再就是最典型的是去年的技术，就是波斯顿动力的，他灵活的很，为了能让大家大致了解这个技术发展，这是半年前的东西，我们看一看他发展速度非常快，这是两年半的水平，这是两年前的水平，我们没有时间细放，细放的时间就多了，我压缩一下，这是两年前可以搬搬东西这样子，这个半年前的水平，这个不像人一样，这个不弄了，这个灵活不放，只放一下最近他把类人又类动物，看看实用化的角度。

现在很厉害仓储能做到这样，协同既有视觉，这个是大概差不多几个月前的水平，也就是说最后希望比如说美国有这样的整个过程的配药，这个大概知道机器人的发展速度在近几年速度非常快，第二个我们快速讲一下超人、超机，非人、非机的，接上各种感知的东西插在脑袋上，算一部分东西，这样发展的前途，而且现在也有三个人，把大脑连起来，你想的东西、我想的东西不用眼睛、语言交互，通过脑的信号就可以交互，最后变成脑机结合、脑机增强，这个细节我们不细讲。

我们接下来讲基础的角度来讲，刚才讲是外围，基础有三条主干，三条主干我倒着讲，实际上因为有了视觉，有了视觉思维在干什么呢？实际上这就应了，实际上过去我们人工智能发展慢，我们想数据，人工智能搞抽象思维去了，但是我们国家钱学森先生1975年的时候特别提倡，实际上人的智能能力主要是形象思维，形象思维为主，抽象思维为副，实际上最近的研究就是我要能够认知了、能够耳聪目明以后，我希望重建这个图像，我看到这个图像能重建，我就其他图像形成流离，这是形象思维，早期只能做到简单一点，画个包包掉出来，现在换脸术，其实你可以模仿另外一个人讲话，那个人没讲什么话，你造谣旁边你可以做一个东西，会模仿讲话了，这是一个现在。

这个技术对人类很挑战，至少以前叫做眼见为实，现在眼见不是了，因为时间有限这个不惜讲了，所有人讲话都可以，这是一个国内友人玩的所谓换脸术，这个换脸术这是美国攻击我们，说我们造假，侦查反正是图像的东西都可以造假了，这个东西也不讲原理，他早期是（英文），早期我在哈佛曾经也做过这个，这个东西我细讲了，这个基本上可以做这个东西，而且跟现有好多东西要早、要好，这个跳过去，下面时间的约束我就讲，这个是我们方法做这个，这个也跳过去，接着讲造脸术，造脸术也是造假的，换脸术是一个换成另外一个，还有就是图像，我学了很多图像以后，我可以造出来很多实际不存在的人脸，他怎么造的呢？他实际上所谓对抗学习。

我先随机生成一个图像，他不像，这就相当于假钞，假钞尽量这边像，政府判断出来要惩罚了，要识别出假钞，这边就使劲造假钞，造得越来越像，这边要使劲的识别，这样来回可以学一堆样本学出来图像，这个图像基本上很逼真，可以出来跟人看到的图像是真的，就造一个照片这个人根本不存在的照片出来，这跟PS不一样，不能判断，人眼有时候能看出来机器人对他伪造，这也是对人类的重大挑战，就是虚假的这个玩意儿，这个源自于形象思维，把这个直接显化了。

后面我们再讲另外的，他因为有了耳聪目明除了形象思维意外，他可以促进原来我们高级的东西，高级的东西一个是推理，就是想你来推理做这些判断，再就是解决问题，就像阿尔法狗等等，这属于高级人工智能，因为你在这边形象思维和认知这块提供给你基础以后，那么高级推理的过程，现在也就是80年代卡在那的路，现在可能打通了，这个首先是我们快速讲一下推理什么意思，比如说这是英文的很不好意思，我应该翻译成中文，意思就是说跟气候有关，有洒水车有下雨，地湿不湿、滑不滑，很多东西放在一起，其中一件事情知道某些信息，能不能根据的关联关系判断其他事情发生，这种东西推理各种各样，最近发展叫因果推理，我们强调大数据，大数据实际上大家是考虑两个变量之间的关系，两个变量前者引起后者变化。

我们人类讲的因果关系不是两个变量之间的关系，既要排除有可能闪电和雷声因为时延造成的背后，两个有没有共同的因素和环境导致两个发生变化，大数据玩两者之间的关系，而因果关系确实什么呢？整个全局关系，投影到你关注的两个变量，看两个变量实际上用过去哲学的话是不是主要矛盾，主要矛盾是不是起作用，这个很难做，为什么？这个环境哪些环境一个一个数，挑挑有影响这个很难，判断因果关系远比判断大数据要难。

这也是一个例子，比如说你吃药和不吃药，吃药是有点用，你分成男女看实验结果是翻过来，你用大数据得到的结论只考虑两者关系，他的结论是假的，是矛盾的，得到因果关系才是好的，这个长期来讲发展，近几十年有比较快的发展，尤其是2010年，最近几年更向这个方向发展，这个不细讲了，没有时间追溯人工因果推理，我们国家新一代人工智能比较超前，专门立了一项在这方面，这几天马上新一代人工智能开始。

另外跟推理有关是到上海虹桥机场，你们一进门看到有这样一个系统可以解决很多方案，他实际上是基于把各个领域知识图谱放在一起建立之间的联系，根据某些部分的变化和其他部分的变化，然后进行推理，这也很重要，就是搞这一类的推理或者是这一类可以认为，就相当于人工智能操作系统这一级的东西，实际上这个引起人工智能注意力的源泉，大家知道2011年的时候人工智能在比赛上打败了人类冠军，才引起后来阿尔法狗的发展，这样有足够的知识图谱、足够的支撑在很多领域有广泛应用。

基本上这一套系统符合中国我们的五行原理，基本上五行解决问题是这个的核心支柱，整理到人工智能里来实际上是人工智能问题求解办法，我曾经在2003年的时候把这个视觉问题进行，这也是一个原理，这大概是这样一个状况。我们现在时间有限，我干脆再移一下，移到最后一个，最后一个就像阿尔法狗，最典型是决策控制系统。

尤其是通信网络有很多（英文），怎么合理路线？这一类的选择和决策问题都属于这个问题，这类问题什么意思？就相当人一样，有很多阶段，每个阶段有不同的选择，你怎么选择首先需要根据那个阶段有你的策略，你需要孙子来帮你，你还要判断这个策略往前走可能会怎样，要前端的远见需要老子帮你，你还是吃不准，你还要做试验，摸着石头过河老邓来帮你，这几条合起来就是所谓阿尔法狗核心的要素，但是这几个要素还是不够，还必须什么呢？还必须要耳聪目明，也就是说老子和孙子必须能看到战场，就相当于我们看神话片上帝打开窗看到下面的东西，这是我们所谓人工智能的深度神经网络来解决的。

这几个一合起来，就相当于你老子、你孙子都能直接看到现场，又现实组合起来，这就是阿尔法狗真正赢的要素，或者说他是摸着石头过河的计算理论，大家觉得没有理论，其实是最好的人工智能计算理论，深度往前看的理论，我们做理论前面也有探索，最重要刚才讲的那几点，当孙子、到老子就需要看到棋盘，对棋盘进行注册，也就要耳聪目明，把这些决策放在一起变成可能，任何一个领导者要耳聪目明。

我们用了一些策略，我们用一般的能源，不是用（英文），我跟谷歌干不过，干20盘有3盘、5盘能干过，这什么概念？我提出往这个方面走，阿尔法狗早期42个电厂干一个事实，这个太过分了，其他阿尔法狗直接应用到哪里，其中一个领域蛋白质的结构，我们经常所谓（英文），用阿尔法狗来做，可能在通讯里面（英文）问题，这一类的问题都属于这个问题。

再是应用到，这是很火的人工智能自动投资系统，这个投资系统到大股灾基本跌下来，他跟着走跌的时候也跌，我学生初步做成这样，跌的时候把钱抽出来了，这就应该很有前景的。

最后我讲一下，总结一下，如果从本质上来讲是耳聪目明一个突破，一个是独立的机器生物，还有混到一起的发展，然后人工智能基础基本上三个基础，一个是形象思维，在认知的基础上以形象数据流，以图像流的思维，我们大多数的思维都在这一块，再一个就是我们的推理，推理基本上是现在以因果推理已经进入找到因果推理的过程，那么再加上这个系统，以推理为脊柱可能是人工智能的系统，我们必须在这个方面重视。再就是人工智能因为有了耳聪目明，决策方面很有可能突破。

最后人工智能的局限，也不要太悬，高级人工智能我们还比较远，就是抽象的，尤其像数学，数学这类的代数把符号代替各种各样的东西，抽象的思维，人工智能现在的水平是极差的，将来能不能耳聪目明帮它我看也悬，我实际上我们只有数量有他自我自己的空间，这个地方进行思维非常重要，他的局限性目前很多人报道，我因为刚才时间到我不细讲了，也就是我们人具备组合性，根据几个东西我组合无限可能做判断，现在的人工智能靠样本学习出来的不具备这个能力，人工智能是有局限的。

最后这个时代就是现在的人工智能公司，这还算好的，英国一个剑桥说的，全世界40%的人工智能骗子，我们国家可能远高于这个，谢谢大家。