張亞勤在演講中

人民網11月17日電 （溫靜）11月17日，第三屆世界互聯網大會“移動互聯網論壇”在烏鎮舉行。論壇以“人工智能開啟互聯網新未來”為議題。百度公司總裁張亞勤為嘉賓帶來《“智能+”新時代》主題演講，以下為全文內容：

大家早上好，今天這場很火，看到大家對人工智能特別關注，最近我去的所有會議或者是論壇，不管是大型的還是私下的聚會，基本上都在談人工智能。我想講兩句話，首先，人工智能是很了不起的。第二，人工智能沒有那麼神秘。

今年是人工智能六十周年，有兩個標志性的事件：一個是六十年前人工智能主要的提出者去世了，另外一個就是Alpha GO在圍棋比賽當中贏了人類，贏了李世石。如果看一下這六十年，人工智能經過了很多波折，有很繁榮的時候，也有它的冬天，現在可以說進入了第三季。我認為第三季應該是爆發的時機。

如果我們看一下的話，最早的時候一開始大家想的很簡單，我們對人的大腦更了解之后提出一些規則，還有一些符號，然后把它們用到人工智能系統裡面，后來發現這個不奏效，又產生了專家系統，數據多了一些，規則更詳細一些，發現還是不夠有效。真正的人工智能工作應該是二十年前，這個時候用統計的方式，用機器學習的方式，還沒有深度學習，用各種各樣的算法，遺傳算法、各種算法，其實已經廣泛的用到了這個行業，小川他們做搜索的，搜索其實是用人工智能時間最長的，包括一些做推薦廣告，用了很長的時間。

真正爆發的話應該是過去的十年，這是快速發展的十年，就是深度學習的算法，在第一篇深度學習文章以后，就發現深度學習用神經網絡是一個很有前景的道路。這幾年特別是過去的五年，在雲識別、圖像識別、語言理解都有重大的突破。還有就是很多人才，人才原來從學術界走入企業。走入企業之后有一個很重要的特點，就是企業裡面有大量的數據，然后有很強的計算能力，這也是為什麼人工智能現在開始成為真正的成為主流，真正應用到服務、應用到產品上的重要原因。

PPT上寫了幾個公司，百度、谷歌、Facebook、微軟，這是最近《財富雜志》評的四個AI公司。其實現在很多公司AI做的很好，剛才聯想的元慶講的把智能設備用到雲裡面，小川做搜索也相當好，IBM也是我們學習的一個很好的模式。

我剛才提到了三個方面，一、是更先進的算法，二是超計算能力，三是海量的數據。百度公司這三個方面也都有不少的進展，我們的算法現在有許許多多各種各樣的模式，有萬億級的參數，有全球最大的深度神經網絡，有千億級的特征訓練、千億級的樣本，規模相當大。

第二點我們的計算能夠很強，我們有幾十台服務器，而且有很多CPU，有很多CPU集群，這樣的一個計算，其實加速了神經網絡的收斂，很多數據需要快速的收斂，現在我們可以搭建一百多層的深度神經網絡。我記得十幾年前我們做神經網絡做到三層不得了了，現在一百多層都比較容易了。

另外就是數據，百度有很多很多數據，有很多網頁的數據，有很多搜索的數據、定位的數據、交易數據、行為數據。通過這些數據可以很容易地打造獨特的知識圖譜，打造用戶畫像以及商業邏輯。這些東西我們把它叫做百度大腦，百度大腦就是有計算有服務器，有許許多多的數據，然后由先進算法組成。這裡面有很多模塊和能力。

現在相對比較成熟的是四個方面，一是語音識別，也是深度學習用的第一個成功的例子。語音識別目前的准確率已經可以達到在安靜環境下達到97%，在方言、速度語速快了以后，比人類還要准確一些。在比較雜音的環境下，在車載環境下可以達到92%—93%左右，最近把一些新的算法用圖像訓練的方式用在語音識別裡面，發現又可以提高10%—15%左右，語音識別現在已經非常實用。

二是圖像識別，語音方面已經達到了很高的准確度。我們在語音方面也有很多產品，比如說用手機百度現在可以用語音搜索，你可以聽到語音的合成。我們最近有一個產品“度秘”可以用到音響上，也可以用到車裡面，這不僅僅是一個自然對話的軟件，其實它是一個連接服務的一個載體，所以用“度秘”你可以訂餐、訂票、管理日程，也可以聊天，也可以幫你做體育解說，也可以唱歌，也可以作詩，后面連接了很多數據和服務。另外在圖像和視頻方面，剛才Facebook的石峰講過，很多方面由於有大量的圖像和視頻，這個時候需要找到一個模式，人臉識別相當成熟，目前已經到99.7%的准確率，比人眼更准確了。在圖像視頻的自動描述方面，也越來越精確了，比如說根據視頻可以知道這是一個小狗在玩水，這邊知道是一個火車沿著森林馳過。

所以說AI真正會帶來一些新的變革，可以用到每個方面，可以說醫療、教育、金融、交通，也可以用到無人車上，再舉一個簡單的例子，比如說醫療方面，醫療方面我們最近有一個百度醫生的產品，其實就是用一個像醫療的機器人，可以閱讀大量的醫療文獻、資料、病人的病例，模擬人和醫生自然的交流、問診的流程，然后可以把這些信息告訴醫生，也可以把這個信息告訴病人，這對於現在目前我們中國醫患緊張問題有很大幫助，現在有很多好醫生，但也有很多病人，醫生和病人之間的溝通還是有很多的問題。這個可以幫助基層醫生提高診斷率，也可以幫忙專家醫生，讓他們減少問診的時間，這個系統已經開始使用了，數據越多會越准確，因為這是一個自我學習、自我提升的一個過程。

舉一個例子，目前用百度手機醫生馬上可以實現，我們叫“智能小e”機器人，醫生很多時候需要花很多精力了解病人問診，用“智能小e”就可以省去很多過程。另外一方面就是出行，今天下午我會多講一下，在智能駕駛方面取得的進展。剛才我覺得杰瑞-卡普蘭講了一個很有趣的例子，人工智能有些方面比較聰明，有些方面比較笨拙，我們經常開玩笑說機器人可以開車，結果打不開車門，所以在智能駕駛方面，目前確實取得進展比我們想象的要快很多，百度有兩個路徑，一個路徑是L3，是一個比較漸進的，在有限的條件下進行自動駕駛、智能駕駛，根據現在的高精地圖、精准定位、計算機視覺然后和廠商進行合作，包括車聯網、操作系統這種比較現成的技術。

還有一個L4，完全無人駕駛，這對整個環境、技術要求相對比較嚴格。L3和L4有很多共同之處，大部分的平台數據，包括機器學習的算法都是可以共享的，但是整個假設的環境是完全不一樣的。L3我就不細講了。L4，大家已經體驗了，百度去年差不多這個時候，第一次完成了路測，在北京的五環完成的，這一年取得了很大的進展，我不知道大家有沒有機會試一下我們的無人車。在烏鎮，現在我們有十八輛車，相對去年取得了很多進展，比如說更復雜的路況、像下雨天有霧霾的天氣情況下都可以使用，有更多的傳感器，有更強的學習能力。這個方面我們收集了很多數據，把數據放在雲端進行學習，最后再傳到汽車上，但是大部分決策是在汽車上，這樣即使不聯線，還是可以自動駕駛。

我也提到了人工智能可以用到各個方面，我們也希望把我們的平台和整個行業共享，所以我們今年九月份開放了兩個平台。一個是機器深度學習的平台，叫PaddlePaddle。另外一個是百度大腦，我們把這些能力語音、圖像、自然語言、用戶畫像開放給大家，希望大家一起推動中國人工智能以及全球人工智能行業的發展。蠻有意思的，我記得三十年前比爾-蓋茨講希望有一天機器能像人一樣聽去看去寫，用自然語言交流，今天他提的目標在很大程度上已經達到了，人工智能很有意思，我做計算機研究，最早的時候我們學機器語言，學編程。后來是機器來學人的語言。未來一方面機器要向人學習，人也要向機器學習。

這次Alpha GO擊敗李世石之后，我說當然AlphaGO有各種大數據，有對抗的算法，有增強的算法，但是向人類學習很多東西，學習人類的棋譜。我們人類有沒有向機器人學習，給你什麼啟示。其實圍棋界很多人看Alpha GO的走法，裡面有一些走法確實和專家的常規完全不一樣，小川做的解說非常精彩，小川不下棋，他之前預測Alpha GO會贏，我也做計算機研究，我也下棋，之前我認為計算機會贏，但是不是今年。不過今年我覺得還是有特別令激動人心的事，就是人工智能的發展。再次感謝大家！ 

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