2024年人工智能的演讲稿

2024年人工智能的演讲稿

人工智能的演讲稿1

大家好，今天非常高兴、非常荣幸能参加这样一个盛会。今天我给带来的演讲是我的一点学

习心得，题目叫做自学习的人工智能。首先大家都知道在60周年之际，我们首先应该记住的是

这位人工智能的先驱，图灵。在他的问题的感召下，我们就有了今天这样的一个盛会和今天人工

智能的飞速发展。他的问题，机器可以思维吗?可以从不同的维度来解释，那么首先人类对人工

智能的一个探索也可以围绕对问题不同解释的探索。

第一个探索，应该说是在逻辑层面的探索。60年代人工智能的这些先g区就考虑用逻辑和搜

索来研究人工智能,比如下棋、推理，比如说可以去做路径规划等等。那么他们有一个很强的假

设，这个假设应该说从某种程度上来说是非常直观的。智能包括计算机可能赋予的智能，是来自

于计算物理符号的排列组合，我们只要能很聪明的把这些物理符号排列组合的话，人类是可以从

一系列的零和一的组合来得到。有了一些成就之后也发现这样的假设是有它的瓶颈的。在之后大

家又有一部分人着力于研究能够有学习功能的人工智能，就有不同的学习算法，机器学习的计算

法被研究出来。其中包括大家都熟悉的人工神经网络。

人工智能的几个里程碑我们现在也很熟悉，第一个大家公认的是里程碑是深蓝，这个比赛意

味着几件事。一个是说在大规模的搜索的状态下，在可能的状态空间的搜索，实际上是一个在物

理符号的空间的排列组合。也就是说在60年代人们的那些假设有一部分是正确的,我们确实可

以从这种搜索和物理符号的排列组合获得很多的智能。

紧接着的阶段是，知识就是力量，这是随着互联网和大数据到来的一个热潮，从网上，从不

同的媒体我们会获得很多数据，把这些数据经过沉淀变成知识，我们就可以赢得像这样一个电视

大赛中的人机对战。

这个之后，刚刚芮勇博士也深入的回顾了一下最近的人工智能的突破，就是深度神经网络。

深度神经网络的突破从计算上来说有几个好处其中一个好处是说它把一个全局计算的需求变成

一个本地计算的需求，在做到这样的一个同时呢，又不失掉很多的信息，这个是计算机里面无数

成就的一个中心点。这样的一个成功就使得我们能够在不同的层次来观察同一个数据，同样就可

以获得我们所谓的大局观。就像这个图，我们在不同的层次可以得到不同的特征。

这里我们要特别强调的是人工智能也在另外一个方面潜移默化的默默的在耕耘，这个就叫做

强化学习。强化学习应该说是用来做人工智能规划的有力工具，但不是唯一的规矩。规划这个领

域相对深度学习应该说更古老，研究的力度也很多。但在很长时间一段处于静默状态，这个原因

是因为它在计算上有很大的瓶颈，不能有很大得数据量。一个例子就是强化学习在很长时间以来

只能解决一些玩具型的问题，非常小的数据。但是最近的一个突破是Google的DeepMind,

把深度学习和强化学习合在一起，这样的一个议题使得很多强化学习所需要突破的瓶颈，就是状

态的个数能隐藏起来。这种隐藏就使得强化学习能够大规模的应付数据，就是说应付大数据。它

突出的一点叫做端到端的学习，就是说我们在这里看到一个计算机的游戏，这个游戏的影像是输

入端输出端就是你要进行的下一个动作。这个动作是正确还是不正确到最后会获得一个反馈，

这个反馈不一定是现在得到，也许是后面几步得到的。这一点和我们刚刚讲的深度学习在图像上

面的应用，就大不一样。就更加复杂，更加契合人的行为，所以强化学习也是下一个突破＜.

我们看到这种端到端的深度学习，应用在强化学习上，使得DeepMind到今天在很古老的

单人的计算机游戏上已经把人类完全击倒，它做到这样是通过完全的自学习，自我修炼、自我改

正，然后一个一个迭代.这个就是它迭代的一些结果，从左到右是一个时间轴，从下到上是它得

到的效果。我们看到每一个游戏它的要求都是在不断成长的，就像我们一个学生在学习的过程当

中学到的知识越来越多，这个完全是自我实现，一个自学习的过程。

包括现在的AlphaGo也应用了很多自学习的这种效果，使得我们现在终于认清原来人工智

能从60年代到20xx年的物理符号的假设，也就是说以搜索为中心，以逻辑为中心的这种努力

并没有白费，这种努力也是需要的。另外学习也是必不可少的，像我们熟知的深度学习。所以

AlphaGo对我们的启示，就是我们把两者结合起来，才是一个完整的智能机器。这个我们可以

叫做人工智能的通用性，也就是说我们对于这两个技术的某种结合，比方说多一点搜索，少一点

机器学习,或者反之我们够可以得到用来解释不同的人类的智能行为。这种通用型，端到端的学

习，可以用这个例子来表达。就是这个鸡可以吃不同的食物，但是它下的蛋都是对人类有用的。

这里我要特别提到一点，我们并不是找到了最后的目标，这也是在不同的人工智能、强化学

习，等等之类的实验当中我们发现一个特点。就是我们不能完全的依靠机器去全部自动化的自我

学习，至少到现在我们还没有摸索出这样一个路径。这里是大学的例子，中文是永动机器学习，

就是说这个机器不断的在网上爬一些网页，在每个网页里面都学到一些知识，把这些知识综合起

来，变成几千万条知识，这些知识又会衍生新的知识。那么我们看到从下到上是随着时间，知识

量的增长。那么它到了某一个程度实际上是不能再往上走了，因为知识会自我矛盾。这个时候就

需要人进来进行一部分的调节，把一部分不正确的知识去掉，让它继续能成长。这个过程为什么

会发生呢?是因为机器学习一个很严重的现象，就是自我犍，这种偏差就可以体现在这种统计

学的一个重要的概念，就是我们获得的数据也许是一个有偏数据，我们可能建了一个模型，对大

部分的数据都有用，但其中有一些特例。我们如何来处理这些特例，如何来处理我们训练数据和

应用数据之间的偏差，这个是我们下一步要研究的内容。

一个非常有希望的技术叫做迁移学习，比方说这个是在深度学习的模型上，在上面这一部分

是一个领域已经训练好的模型.那么在一个新的‘领域，如果这两个领域之间有某种联系、某种

相似性的话，我们就不一定在新的领域需要那么多的数据来学习，你只需要一小部分。我们之所

以能做到这一点是我们可以把大部分的模型给迁移过来，我们人有这种能力，但是我们在做这种

数据迁移的过程中，我们一定要牢记把这种有偏的偏差给消除掉。如果能做到这点我们就能

做到不同形式的数据之间的知识迁移，比方说我们可以让一个计算机来读很多文字，这样的一个

去没有涉及到的概念，就口L做结构，如果我们了解了一个问题的结构，那么这个结构的一个具体

的形式只用一个例子就可以学会了。其他的部分，需要很多例子的那一部分可能是参数、统计,

这一部分我们实际上可以通过迁移学习来学习。也就是说整个这个圆就圆满了就是一个闭环了。

同时人工智能的应用也不仅仅是在图像方面，这里的一个例子是亚马逊的仓储机器人。亚马

逊的仓储机器人是在一个很大的空间这些机器人会把这些货架每个货架上面都有不同的货品，

把这些货架偷到工人的面前，让工人从货架上面拿所需的货品到箱子里面，然后快递给客户。为

什么是这样呢?因为现在的机器人技术在选择，从货架上僻物体还远远不如人的熟练程度，但

是它在路径规划，在机械的启动、抬起、放下已经超过人了。所以亚马逊的就很聪明的把机器的

优点和人的优点结合在一起，变成一个新的商业模式。如果过去建一个仓储在支持这个城市亚马

逊所有的物流的话，需要三个月时间，他用了这个把所有的传送带拆掉，变成机器人以后只用三

天时间，这个收益是非常巨大的，也就是我们可以借鉴，可以拓展的一个经验。

下面要讲的，不仅在机器人，在图像识别，实际上在我们的生活当中，人工智能已经深入了。

这里举的一个例子是我和我的一个学生戴文渊，建的一个公司，第四范式，这个公司可以让过去

在金融领域只能由人来服务重要的客户，由人工智能来把这个能力拓展到几千万人，让每个人都

享受到优质的金融服务。这是一个非常大的工程。它背后的技术就是机器学习，我们所熟知的深

度学习、知识学习、强化学习。

最后我要说几点，我们看到这么多人工智能的努力，人工智能的有失败的时候，有成功的时

候，我们到现在能总结出什么经验呢?我觉得现在的人工智能的成功离不开高质量的大数据，但

是并不是未来的人工智能的成功一定需要大数据。那么我4'正面要问是不是在未来有小数据也可

以让人工智能成功，这就是今天我觉得在大学里面应该做的一个研究，在工业上大家还在开疆拓

±,利用大数据的优势在发现新的应用利于。

第二个，就是要培养出更多的人工智能的人才。这些人才才可以来设计算法，这个也是我们

今天在大学里面需要努力的一个方向。当然这些都离不开计算能力。

所以从这几点上来看人工智能的努力也不是像有些人说的，今天的人工智能的发展完全在工

业，人工智能的发展也应该一部分依靠大学，T阶依靠工业。就像我们所说的大数据和人才的

培养，小数据的研究。那么大数据的开疆拓土更多的应用，和更多的计算能力，确实来自于工业。

所以这两种结合我觉得是我们今后发展的一个方向。

最后我要说一点，就是说我们应该说已经了解很多深度学习了，这个可以作为我们昨天的一

个成就。那么今天我们在刚刚开始去获得强化学习的一个红利，那么这个可能还不是在很多的领

域得到应用的，但是我要告诉大家的是，强化学习比大家想象的要更有用，比方说它不仅仅是在

围棋或者是在计算机游戏上。在金融，在我们日常生活当中，甚至在教育上，机器人的规划都离

不开强化学习。那么这些应该说都是富人的游戏，也就是说只有富人才能有这么多的大数据，有

这么多的计算量去支持深度学习和强化学习这样的实际应月。那么我们明天要看到的应该是迁移

学习，因为迁移学习能够让我们把大数据得到的模型迁移到小数据上面，使得千千万万的人都能

够受益，也就是说人人都能享受人工智能带来的红利。我今天讲到这儿，谢谢大家。

人工智能的演讲稿2

我在的部门在百度叫做深度学习实验室，这是20XX年的时候在百度成立的专注于深度学习

的实验室，应该是全世界在工业里面第一个专注于深度学习研究的实验室。我今天要和大家分享

的首先是看一下最近几年来人工智能在图像语言方面的最新的进展，以及分享一下我对人工智能

目前它缺少的东西，以及以后我们未来可以去继续工作的万向.

人工智能这个概念最近几年非常火，我们看到人工智能传统的一些研究方向像计算机视觉,

还有语音识别，这些方面在最近几年都有了过去几十年不可想象的巨大进展。尤其是上个月

Googel的AlphaGo和李世石下的那盘棋以后,更是激起了大家对人工智能高度的热情。为什

么人工智能在最近几年有快速的发展呢?一个最重要的原因就是我们通过了几十年的积累，我们

现在已经有了非常可观的计算能力，同时在这个计算能力的基础上，可以在一个可接受的时间内

处理大数据。我们最近几年因为深度学习的发展，给我们提供了一个非常灵活的，非常具有建模

能力的学习系统，正是因为这两者的结合，它能够把我们大数据后面蕴藏各种丰富复杂的关系，

能够把它提取出来。从而成为我们人工智能快速前进的巨大推动力。

因为看到深度学习的巨大潜力，百度也投入了非常多的力量来开发一个深度学习的训练和运

算平台。这个平台叫做PADDLE。那它的目的就是为了映度学习更好的应用到百度的各种产

品里面去，让它更方便的，更好的提高我们的用户体验，提高智能度。我们这个深度学习的平台

能支持各种丰富的数据类型，比如说像二维图像数据，或者是词的训练数据，尤其像工业界非常

重要的上千亿的稀疏数据,也能非常有效的支持。

另外也提供了非常灵活的建模表达能力，能非常方便地根据他应用的需求，配置出不同的深

度学习的模型。比如说一个循环网络，或者是处理图像的卷积网络，任何灵活的组合都可以在我

们这个平台上面很方便的配置出来。

因为在百度我们有非常大量的运算资源，为了能够充分的应用我们的运算资源，我们这个平

台也非常高效的进行多机的训练，这样也能很有效的处理我们的大量的数据。

因为有了这么一个非常高效，非常灵活的计算深度学习的平台。百度最近几年把深度学习运

用到了产品的方方面面。比如说核心的搜索和广告这样的产品，还有可能不太想到的，像数据中

心的智能控制，病毒的查杀，这种产品里面我们都成功的把深度学习应用到上面去，提高我们产

品的体验.

随着深度学习的逐步在各种人工智能问题里面的更深入的使用，我们现在开始看到机器在一

些很特定的感知问题上，它的能力已经在逐渐接近甚至超过了人类的水平。比如语音识别，我们

百度的语音搜索，在比较短的文字，和上下文没有太大关系的语音识别这种任务，我们百度的语

音识别系统做到明显比人好的程度错误率不到6%而人的任务上的错误率可以是接近了10%。

因为实际上在没有上下文关系的情况下，这是非常难的任务。

还有另外一个例子就是人脸识别，也是随着深度学习的使用，人脸识别这个东西也是最近几

年有了非常大的提升。人脸•只别一个最核心的任务就是给两幅图你要判断是否来自同一个人，

包括百度在内的很多公司还有研究团体，都取得了明显比人好的水平。能看到我们的机器错误率

现在非常低，只有0.23%,而人的任务率是0.8%,现在已经不及机器了。

还有像其他一些图像识别的任务，在最近几年也都有了非常快速的进步。比如说细粒度图像

识^,在一类物体里面我们还要区分它子类，比如说在狗里面要区分各种不同的狗。这样的任务

实际上是比更普通的物体识别更难，因为要对物体细致的特征有区分。这样一个任务上在20xx

年的时候，我们最好的系统错误率都还是50%,到了20x:＜年错误率就降到20%,可到今年最

新的结果错误率就降到10%几。像这种细粒度的物体是别人是很困难的,人是很难认识200多

种狗的。

下面我们谈一些语言方面用深度学习的进展。我们知道其实语言是人类智力的核心的体现。

我们是用深度学习的思想来处理语义理解的任务。传统在语义理解的任务里面，基本上是要分好

几步走的过程。首先要通过词法解析、语法解析，然后构造各种人为的特征，然后得出语义分析

的结果。深度学习的理念就是端到端的从最原始的雌开始的这里就是一个词的序列开始的，

我们不考虑任何的人为的特征构建，就直接用一个完整的模型，得出我们想要的结果。我们人对

这个问题的理解，主要是体现在我们模型的结构当中。这样的思想，过去几年在图像识别、语音

识别里面都给他们带来了巨大的提升.我们在语音理解这样的任务里面，也做到了比传统方法好

的结果。

另外一个非常好的，端到端的深度学习，在自然语言处理里面非常成功的应用，就是机器翻

译。端到端的机器翻译的做法，是20xx年的Google首次提出来了，因为是一个新方法，大家

认为很有潜力的。但是刚提出来的时候还是比传统的方法有明显的差距。但仅仅过了一年以后，

就能够达到了传统方法的质量。今年的结果已经比传统的方法好了。一旦我们用好了以后，就可

以对它各种效果有非常快速的提升。

除了语言其实最近和语言相关的比较热点的研究方向，就是把语言理解还有图像识别，语言

生成这些传统的人工智能比较隔离的研究方向，有机的组合起来，用一个完整的深度学习模型来

处理。通过这样的一个整体的模型，我们机器就可以比较更自然的学到语言和它感知到的物理世

界的联系。

像这样的统一的‘视觉语言统一的模型，我们有一些例子。第一个就是看图说话，给了图以

后，说出一个非常自然的描述，"一辆火车沿着森林间的铁轨驶过"。也可以对图像的自然语言

的提问，给出一个合适的答案。甚至也可以理解视频，看至卜段视频以后也可以给对这个视频做

出描述。这个工作我们在百度是属于匕限早的开始，现在也有很多研究机构在做这样的视觉和语

言统一的研究。

深度学习最近还有一个事，就是现在向更深的模式发展。在去年图像识别比赛上面，我们看

到获奖最好的一个模型是微软开发的深度达到150多层的深度模型。另外我们在翻译上也发现，

随着模型深度的不断加深，翻译效果也是变得越来越好。

深度学习最近还有另外一些研究的热点，就是所谓的推理、注意力、记忆，这方面是偏向于

人类认知能力的，希望把这样的一些机制能放在深度学习能力模型里面来。特别是在这里面注意

力这样的机制，在一些实际的应用里面也取得了非常好的效果，比如细粒度的图像识别，或者翻

译的任务.像记忆的机制，现在还是比较初期的阶段.

深度学习给AI带来了快速的进展，但我们还有很多的路要走。人工智能这个概念是1955

年的时候JohnMcCarthy提出的，同时还有3位重量级的研究人物。他们说了要用10个月花

两个月时间，对人工智能做一个非常巨大的进步，实际上我1门现在看到他这个是远远低估了人工

智能的难度。现在的人工智能还有很多的缺陷，人类智能一个最核心的点就是自我学习和创造的

能力，我们看到现在有很多具体的智能的系统，比如说AlphaGo,它还缺乏一种自我学习和创

造的能力。比如说来了一个新的棋给他学，还需要大量的人参与工作，才可以改造。而人就不需

要，人可以自己主动的学习各种新的任务。

最重要的一点就是说现在人工智能还缺少一种从少量标注数据学习的能力，一个例子比如说

图像识别JmageNet里每个物体种类有几百幅图，一个小孩要认识一种东西可能几幅图足够了。

还有英法翻译的训练数据，人可能需要几万个小时能阅读完，但如果你是说英语的，掌握法语的

话可能只需要几百小时。所以看到现在的深度学习缺乏少量标注学习的能力。

那么最核心的一点就是我们需要有对环境的一个非常好的表示，就是说我们需要通过非常大

量的数据太能学习出来，非监督学习的机制，才能让我们有效的利用到大量的非标注的数据，进

行非监督学习方式的一个最行之有效的方法，就是用它来预测未来。我们知道预测未来的能力是

人智力的核心体现。比如说物理学是一个对简单系统的预测，人类的智力包括机器学习，是一个

复杂系统的近似预测。如果我们通过这种预测未来的学习方式,就可以有效的掌握环境的规律,

所以得到有效的表示。

我们现在的人工智能系统缺乏常识，刚才李院士也讲了很多的自动车，我们在座的很多人开

车可能开几百公里就非常好了。但大家知道我们现在最好的Google的自动驾驶车，现在已经开

了超过了200多万公里，但既使是这样，现在还是不能够去驾车。最核心的问题是缺乏一种像

人这样的常识，就是说它遇到很多路况对人是非常简单的，人看到就知道怎么做。但机器缺乏常

识性的理解，就只能通过人一条一条把每种路况导入系统里去.要想解决这样的问题，我觉得有

效的方式就是放到真实的环境里面学习，像这样的概念最近在Facebook和微软也提出了这样

的想法，他们提出创造一个虚拟的模拟环境，让人工智能体在这个环境中自己去探索，然后就可

以在这样和环境的交互中，就能比较有效的建立它常识一样的东西。

还有另外一个主要的局限之处，就是通过数据来学习。我们现在所有的东西首先要考虑搜集

数据。我们人来学习，比如说要区分这样两种不同的鸟，需要收集大量的数据，从数据里面自动

总结出规律出来。实际上我们人会告诉他，可以看到这两个图的区别，人可以用非常精炼的语言

告诉其他人。而现在的机器学习还非常缺少有效的能够利月人的知识的途径。

我认为如果要解决这样的问题，我们需要把语言作为机器学习系统一个撤出的能力，否则的

话我们就很难做到能够把人类大量的知识传递到机器里面云,然后同时来说我们需要这个机器能

够理解语言，这样我们才能够表达人类的需求，能够帮助他的理解。旁边这就是一个电影里面的

人在教机器人来学习读书。

我们要做真正像人这样的非常强大的人工智能，可能我们需要从最基础的东西开始做起。我

们需要做的是像幼儿一样，让他自主在一个环境里面去学习感知，学习他的行动的一些基础的技

能，同时把学习语言作为一个最核心的东西，包含在这样的一个系统里面。这些就是大概我的分

享，我们还有非常多的困难，但是我觉得也给我们带来非常多的机会，我也希望有更多人和我们

一起探索人工智能非常有意思的问题，去创造我们人工智能的未来，谢谢大家。

人工智能的演讲稿3

----一个叫阿尔法狗的智能机器人战胜了人类的围棋高手李世石，这件事情让很多人感到恐

慌。我的一位朋友说，阿尔去狗彻底改变了她的世界观。未来人类该怎么办？教育该怎么办?今

天我们就来说说这方面的话题。

----首先我们先了解一下什么是人工智能？最开始计算机科学家们想让发机器人能像人那

样思考，他们想让计算机网络像人的大脑神经网络一样工作.但其实人类对自己到底是如何思考

的至今也没有弄清楚，所以按照这种思路开发的人工智能进展不大。

--后来一些科学家转变思路，刑趾计算机按照自己的方式思考。他们让计算机学习大量

的数据，然后分析各种辘之间的相关性，从相关性中发现规律。

----比如阿尔法狗就是学习了人类围棋高手的‘大量的对弈棋谱找出每一种下法与最终获胜

的概率之间的关系，然后选择获胜概率最高的那一种下法，并且自己与自己反复练习，人类在这

样的智能机器人面前完全没有获胜的希望。

----因为人类不是这样思考的，人类不可能记住那么庞大的数据，也不可能进行那么复杂的

计算。人类思考是基于分析推理的，是从小样本研究中发现因果关系，有时还要依赖直觉。既然

是小样本，就有可能出现抽样误差；直觉有很多时候也是错的。而且人类还要受体力精力和情绪

的影响，很难不出差错。所以我们现在已经不好意思说，计算机是人工智能了，更准确的说法是

机器智能。

一一事实上，机器智能在很多方面已经超越了人类智能，它甚至能替代人类完成很多以前只

有人才能完成的工作。专家预言，未来有很多职业会消失，其中包括教师！

--一举个例子，现在学校里老师教〃浮生认字，要告诉他们这个字的读音、书写的方法、字

的意思是什么，可以组成哪些词组等等。未来会有一款智能机器人一对一地教孩子^做这些事情，

它可以发出中央电视台播音员的声音，也可以发出孩子们喜欢的明星或爸爸妈妈的声音，它的笔

顺永远不会写错，而且从来不会不耐烦。事实上现在有些电脑学习软件已经可以部分完成这样的

工作了。

---又比如说，数学的公式、物理的定律、化学的反应式、历史事件与人物，这些中学教

科书上的知识，智能机器人能不能教呢？我相信大家也说能！不仅能教，而且会比人类的教师教

得更好，它可以把各学科教学名师的知识和经验都深度学习一遍，然后根据学生学习的表现，选

择最合适的指导方法.这跟阿尔法狗学习下围棋没有多少本质上的不同.

一一到了这个时候，还有多少人认为教师的职业不会消失呢？即使教师的职业不会消失，今

天教师的大部分工作将被智能机器人取代，这一点应该没有多少人怀疑了吧？

----如果教师的大部分工作都被智能机器人取代，那么学校会不会消亡呢？这是一个更让人

揪心的问题。

一一我们现在的教育体系，是工1k时代的产物。工业时代需要培养大量的流水线上的工人，

和各行各业的专业人士。这些职业都有一定的标准和规范，需要从业者牢记这些标准和规范，以

便在做这类重复度很高的工作时，效率高，不容易出错。

人工智能的演讲稿4

尊敬的老师，亲爱的同学们：

大家好！

我们不难发现，在这个人工智能已悄然来临的时代，比起去担心我们会不会被人工智能所

"统治"，我们更应该担心的，是自己会不会被其"同化"

苹果公司总裁库克，对人工智能的降临会不会使人类像计算机一样思考而失去了价值观和同

情心从而导致罔顾后果也表达了同样的担心。从库克的担忧中我们很容易就可以分析出，他认为

人类于人工智能而言所拥有的绝对优势就是人类的价值观与同情心。用更通俗一点的话来说，就

是人情味儿。而若从哲学的角度上说，人类所具有的判断事物价值从而决定自己行为与对人或事

的关爰，这是人工智能所无法达到的。但可怕的是，如果有一天，这些东西从我们的生活中离开，

刃哦们所面对的，不就是一个冰冰冷的世界了？

其实也不用那么悲观，这不是一道单选题，非要人类与人工智能之间拼个你死我活。在罗振

宇的跨年演讲《时间的朋友》中，他提出的五只黑天鹅概念之一就是人工智能时代。他认为有一

部分人对于人工智能太负面了。我们都说事物是具有矛盾性的，人工智能亦是如此。而更重要的

'是我们要抓住其中的主要矛盾方面，我们一定不能忘记人工智能给我们带来的"利”"前不久

阿里巴巴在线下尝试开办了一个"自助超市"，体验过的人无不惊叹其高效、快捷。通过人脸识

别扫描等操作就可以完成自助购物。在今后的生活中，这样的自助模式会越来越常见。比起生活

更便捷，也许有很多人担心会不会有越来越多的岗位被人工智能所顶替，失业率会上升。其实我

们完全可以把人工智能变成一种资本，让它为我们服务，而我们为它们创造价值。

前不久同样令人关注的还有阿尔法GO击败人类，记得在《开学第一课》上，节目组请到

柯洁，他说被阿尔法GO壬败这其实没什么，它的成功是人类创造程序后输入无数数据再进行

统计计算所得到的。可我们不一样，我们是有思想的血肉之躯，我们的世界并不是人工智能那样

三朦即白、冷酷无情的，我们是带有主观情感的高级生物。我们与人工智能是有本质区别的，但

同时，我们也都有自己存在的意义。

在人工智能不断发展的这个时代，我们对人工智能的前景充满希望。而在对于未来人工智能

会带给我们什么还未可知的情况下，我们仍应保持积极的心态去面对，将两者放于一个平等的地

位。此时我们能做的，就是坚持自己的价值观，保持着自己的这颗同情心，做事三思而后行，而

不是像人工智能那样用冰冷的程序代码计算后再得到结果。

人工智能的演讲稿5

刚才大家对机器人开车有一点想法，好像总是感觉不靠谱。汽车——这个曾经被称之为改

变了世界的机器，今天受到了人们的质疑，最大的问题是，汽车成了人类的第一杀手。我们做一

个简单的调查，你的亲人、朋友、亲人朋友的朋友，在这个大朋友圈里，你有没有发现，其中会

有一个人曾经受到过;气车事故的伤害？我看到有人点头了，人类开车，更多的情况下，不是汽车

的动力学性能不好，而是人有更多的智能要释放，他要看路边的美女好看不好看，结果坏事了，

这叫做注意力转移。情绪不稳定，不是我们注意一点就可以的，因为人是个认知主体，他一定要

开小差的，他一定要睡眠的，他一定会疲劳的，所以车祸的百分之八十左右都是人为事故，不是

车子不好，所以人们对这个人类杀手是耿耿于怀的.我们发明了汽车，为什么让它造成我们的不

幸呢？

人们对汽车的最大意见应该是把驾驶者的活，交给计算机、交给人工智能、交给科学技术。

所以我们就千方百计地提高无人驾驶的可靠性、安全性。经过我们的初步估算，人开车的可靠性

是十的负三次方，千分之一；而如果改成机器人开车，计算的结果是十的负五次方，比人开车的

事故率会降低百分之一，所以安全问题就解决了。

大家都比较关注刚才看到的那些摄像头，这些摄像头大概跟手机的那个摄像头的价格差不多，

一两百块钱就可以了。但是，要想看红绿灯，看高速行驶的'障碍物，这个摄像头还是需要有一

些特殊能力的，比如说高动态。大家知道摄像头的一个最大问题就是光照，夜间要开车,大雾天

也要开车，所以摄像头的难度很大。我想告诉大家光有传感器还不够，这就是认知的作用，智能

车本质上就是驾驶认知的形式化，需要一个脑子来认知。

重点是要讲一下驾驶脑。我们去年用一辆大客车和几辆小轿车，从郑州到开封实现了全程的

无人驾驶。我们课题组利用这么多年的时间专门从事驾驶脑、驾驶认知的形式化，还是尝到了一

些兴奋点,这件事情不是那么容易的。关