比如说谷歌的AlphaGo，华为的智能手机，以及浙江大学的足球机器人等等

　　比如说谷歌的AlphaGo，华为的智能手机，以及浙江大学的足球机器人等等。我们说它神秘人工智能带来的冲击，往往人工智能和未来的紧密相关，比如说《钢铁侠》、《变形金刚》，这些所描述的是未来机器人、未来人工智能的新的形态。

　　大家知道，随着第二次的机器和第四次的工业向纵深推进，以人工智能为标志的智能的增强时代正在到来，同时指向了人工智能的领域。

　　布莱特·金：在过去的250年间，科技曾几次改变人类进程。蒸汽机让我们进入工业时代；核能让我们进入了原子和太空时代，大型火箭把人类送上了月球；电脑和电子设备让我们进入了数字化时代；之后就是互联网时代。但是下个时代——智能增强时代，将会与你和我人工智能带来的冲击、与我们如何生活息息相关。15到20年后，我们生活的各个方面都将会变革。

　　吴朝晖：今天我们所探索的人工智能等科技，将彻底重新定义人类的下一个时代，而这个时代就称之为“智能增强时代”。在这个时代，人工智能对世界的改变将与人类的个体和生活息息相关，从根本上它将增强人类的日常生活与行为。

　　第二次机器的标志性特征，就是人工智能的广泛应用。它将大大地加快社会的变化。而这个根本性的变化将导致人类的体力劳动或部分的脑力劳动被替代。其表现在衣、食、住、行人工智能技术现在、医各个方面。也将出现柔性的、可折叠的各类穿戴式设备，以及智能灵巧的服务机器人，和无人驾驶汽车，各种管理医疗和健康的智能诊断仪器和设备。

　　我们在谈起人工智能的颠覆性和第二次机器和智能增强时代的关系时，我们不禁问，人工智能神秘面纱后面是什么？我们不禁要问，人工智能和人类智能的关系，它们是替代的关系？增强的关系？还是补偿的关系？我们也要问，计算与人工智能的关系，计算是推进了人工智能的跨步发展？拓展了领域？还是颠覆了它的模式？要回答这些问题，我们必须要了解人工智能从哪里来，现在在什么地方人工智能专业好就业，将来又往哪里去。

　　人工智能并不是个新生事物。其实，在过去的半个世纪里，它就一直超前地作为概念存在了。1956年，达特茅斯的教授约翰·麦卡锡正式命名了人工智能。

　　他召集了几位计算机专家和数学家，一起探讨机器是否可以像儿童一样学习，用试错法来发展逻辑推理。

　　吴朝晖：从1956年到现在，人工智能经过了60多年的发展，基本上形成了三大学派：符号主义、连接主义和行为主义。这三大学派或用符号表达的方式来研究智能问题，特别是推理问题；或以脑的神经系统为模型来模拟智能问题，特别是感知的能力；或者以推崇自适应的遗传算法或计算进化智能控制理论来开展研究，特别是行为的模拟。从这三大学派不同层面上的侧重研究，推动了人工智能的发展，从而形成了人工智能的理论体系。

　　从这个理论体系60年的形成和应用来看，人工智能研究基本的内容包括：知识的表达、智能的推理、机器的学习、自然语言的理解以及计算机的视觉，以及语音识别、机器人等主要的内容。

　　第一次热潮是从上世纪50年代到上世纪的70年代中期，符号主义盛行，出现了许多以专家系统为代表的智能系统。

　　吴朝晖：第二次是从上世纪的80年代中叶到本世纪初。其表征形式是基于统计和认知建模的思想逐步兴起，并成为人工智能的主流方向。

　　而第三次热潮是本世纪初到现在。其基本特点是人工智能与大数据的结合，迅速地推动了以深度学习为代表的机器学习方法取得重大进展。

　　机器学习，这是人工智能中最有趣的部分，和我们一样，机器收集信息并增长知识，但机器究竟是如何学习的？

　　对于我们来说，猫和狗的区别可能很明显，但对于电脑来说就不一样了。当你只考虑外表特征时，猫和狗的区别可能有些模糊。你可以说猫是尖耳朵，而狗的很软，但这种描述太宽泛了，尾巴长度、毛皮质感、颜色……可供讨论的选项太多。这就意味着，如此数量的冗长细节，如果我们希望电脑能理解，就得有人手动把这些内容编程，但是，机器学习的要义是让机器像人类一样学习，就像蹒跚学步的儿童，机器的学习也只能靠经验。机器在学习时，系统会分析成千上万的样本，并以此建立一套算法，然后再根据实践结果对算法进行持续微调。长此以往，机器就变得越来越聪明了。

　　吴朝晖：人工智能现在正处于第三次热潮中人工智能技术现在，属于迅速发展的。对于这个热潮，这段时间的发展，不同的学者有不同的判断。

　　史蒂芬·霍金（物理学家）：我们现有的人工智能初始形态确实对我们有帮助，但我认为人工智能的全面解放会给人类写下绝笔。

　　比尔·盖茨（微软创始人）：我认为对人工智能有所忌惮是对的，但我不认为我们在发展人工智能后，它就一定会和人类发展背道而驰。

　　马云（阿里巴巴集团创始人）：人们担心机器会控制人类。我认为人们应该有信心，人类应该要自信人工智能技术现在。人类有的是智慧，而机器只有知识。

　　什么是必争？人工智能是国家战略必争的科技的制高点；什么是引领？人工智能是引领未来的战略高技术；什么是核心？它是推动产业变革的核心驱动力。那么，现阶段的人工智能发展被寄予了厚望。

　　第一，在政府层面。大家可能也看到了，美国率先发布了国家人工智能研究和发展的战略计划。紧接着我们中国在去年编制推出了新一代的人工智能发展规划。当然欧洲也出台了人工智能时代确立以人为本的欧洲战略。换句话说，各国政府都把人工智能的发展列为未来发展的一个战略必争之科技制高点。

　　第二，在学术界。学术界仍然对人工智能寄予厚望，现在人工智能出现了新的特点：以深度学习、跨界融合以及人机协同为特点的人工智能，成为现阶段人工智能研究的热点方向。所以在学科理论技术方面呈现出整体推进的态势。换句话说，前面这几波浪潮不是整体，现在是个整体。

　　第三，产业方面。产业主要是应用，产业界认为人工智能的技术可能会重新构建社会的生产、分配、交换和消费各个环节，并且形成从宏观到微观的各个领域的应用新需求，那就是智能化应用的新需求。这个新需求伴随着人工智能技术重构社会各个环节，并催生了新的产品、新的业态、新的模式。当然在新技术的驱动下，从而实现社会生产力的整体推进。

　　桑德·皮查伊（谷歌CEO）：对人工智能的研究是人类做过的最重要的事情之一。它可能比火与电的意义还要深远。我们学会了利用火来造福人类，但我们也必须克服它的负面作用。

　　旁白：但这些机器人更加令人惊异的是，一旦他们识别了自己，他们就开始主动发展自己的语言，并可以互相沟通。

　　吴朝晖：大家已经看到，在未来智能增强的时代，我们可以预见，在这个时代我们的社会将发生更加智能化的变化。我把未来的预测也用六个字来概括——智慧、普惠、颠覆。

　　未来人工智能发展跟我们的社会将紧密相关，特别是在未来智能增强的时代。它会体现在智慧的特征更加明显，普惠的价值更加显著，颠覆的意义更加凸显。

　　第一，人工智能会越来越显示出它的智慧特征。随着我们脑科学的发展，随着我们认知科学的发展，同时随着我们的类脑计算以及相关技术的发展，它将普及人工智能在感知、记忆、推理等方面的短板，使得人与智能机器在物理空间、虚拟空间都可以高度地互动。

　　第二，未来的人工智能趋势，会越来越具备普世的价值人工智能机器人图片，换句话说，随着人工智能的应用不断地从物理空间到虚拟空间，再从虚拟空间到物理空间，从而连接起人类的智能和机器智能的有机整体，从而可以重塑未来的社会结构、行业模式以及产业的格局，这点我们已经看到了。

　　第三，人工智能面向未来会越来越彰显它颠覆的意义。人工智能的发展将产生超级智能、融合智能等新的智能形态。它将深刻地改变着物理世界和虚拟世界生产力和生产关系的关系，从而引发社会对智能机器一些相关问题。比如说道德伦理问题的全新思考，所以人工智能的发展对我们既是机遇，同时也有很多的挑战。

　　习强调，中国正致力于实现高质量发展，人工智能发展应用将有力提高经济社会发展智能化水平，有效增强公共服务和城市管理能力。中国愿意在技术交流、数据共享、应用市场等方面同各国开展交流合作，共享数字经济发展机遇。

　　吴朝晖：人工智能一个最大的特点是在应用中发展，换句话说，我们只要紧紧掌握人工智能在一些重大领域上的应用，以及一些新兴领域的应用，就能推动人工智能技术的进一步发展人工智能技术现在。

　　为了迎接人工智能全球新的浪潮，我们国家要建成全球主要的人工智能创新中心。作为双一流的大学，浙江大学应该理所当然要在这个领域做出我们应有的贡献。

　　吴朝晖：一流的大学一定要服务于前沿，服务于国家的战略，紧紧地围绕着未来的机器学习、大数据智能、混合智能、超媒体智能等领域，开展原创性的研究，使得这些方面的研究实现变革性的、原创性的突破。具体来讲，就是利用计算机学科、控制学科、神经脑科学、心理学这四个学科，作为在核心层、技术层的推进。

　　因为行为主义很多的理论就来自于心理学，神经元网络所有的理论来自于脑科学，当然计算机也是一个手段。计算手段的提升是人工智能得以发展的一个很重要的根本驱动力。原来用很多计算能力才解决的，因为现在计算能力大幅度提升，所以一下子就解决了。

　　人工智能技术是一场跨国、跨学科的科学探索工程。对于任何一个企业、城市和国家来说，我们不能拒绝人工智能领域的奥林匹克。

　　吴朝晖：目前来讲，基于脑机融合的混合增强智能，是一个前沿方向人工智能技术现在人工智能专业好就业，换句话说这一方面是人工智能的一个新的方向，同时是人工智能和脑科学的一个交叉方向，其目的是要建立起一些计算模型，通过脑与机的融合交叉或人和机的交互，产生一种能够互补型的、增强型的智能系统或新的智能形态。当然，我们的研究选择了不同的平台，选择了啮齿类动物的大鼠。

　　可以看到这个沙盘上有很多不同的箭头，我们通过电脑外部的信号就可以让大鼠朝着这个方向去走了。在大鼠头上大家可以看到，我们是通过手术把这个电极植入到大鼠的相应的脑区上去，这样的话我们外部的信号就可以通过电的方式传给大鼠。

　　我们现在做的这个事情跟传统的人工智能最大的区别是什么呢？我们传统的人工智能可能更多的是说用计算机去模拟人的这种智能。我们是想着生物自己的这种能力怎么样跟外部的计算机互补、融合。计算机利用人的能力，其实反过来也是人在利用计算机的能力。

　　吴朝晖：搞计算机的同志一般是提一个模型，再提一个计算体系结构，换句话说把脑放在计算体系里考虑。现在我们做了各种各样的尝试，基本可以验证在啮齿类动物当中，我们可以在三层模型上进行智能的叠加。当然这个方向是比较新的，我们希望在这个方向能够继续前进，特别是在更高的智能形态上，比如说学习、记忆，就是认知层次上来进行。

　　潘纲：30年甚至50年以后，其实我们觉得更大的应用场景应该是在普通人身上。人的能力、生物的能力是很有限的，我们进化了这么长时间，能力的增强非常有限。但是把人工智能快速发展的能力怎么能嫁接到人身上，让人的能力增强，我觉得从更远的角度看，这方面应该有很大的应用空间。

　　吴朝晖：通过这个研究，我们能够推进人和机成为一个系统的时候，能够相互补充，相互促进，形成一个新的智能系统。同时，也希望能够基于脑和机交互过程中直接产生智能形态，为脑科学能够提供认识脑的计算模型，从而使得人类对脑科学的认知有进一步的理解。

　　潘纲：未来来说的话，电子的东西跟生物体可以非常紧密地融汇在一起。这个不单是计算机的、也不单是生物的一些东西，通过多学科、很多东西我们都可以看到未来这么一个大的趋势。

　　吴朝晖：大鼠的例子，他其实不单单是计算机学科的背景，他也至少要懂一点医学以及脑的背景，还要懂一点怎么把生物用工程的角度去做的背景，就是生物医学工程。所以说通过交叉才能解决刚才讲的一些比较前沿的问题。

　　吴朝晖：人工智能最大的特点是多学科交叉，我们也确信人工智能的可持续发展，它的动力源泉是来自于交叉、汇聚。我们也做了一些研究，希望能够通过交叉汇聚的战略来推进人工智能的发展，来深度地推动相关学科的融合发展，来进一步地引领在这个领域的交叉汇聚趋势。

　　：这个是我们浙江大学研制的农田信息获取的无人机系统，它机载装备一个信息获取的光谱系统，蕴含了丰富的信息。

　　无人机飞到田里以后，它会在这个田里面不断地拍出这些照片。我们可以把这整块田的照片合成，甚至可以解析出这里面的植物长了多高、长势怎么样，有没有病、有没有虫，它的氮素、营养氮、叶绿素是多少等等。有了这些信息以后我们就可以对这块田进行变量施肥、喷药。

　　人工智能的这种应用就能够准确地来进行判断，这个植物到底需不需要养分，这个植物到底有没有病、有没有虫，那我们可以通过人工智能的深度学习来解析这是什么虫。通过大样本的学习以后可以把它自动识别出来，识别的准确率现在可以达到95%左右。这套系统，将来我们在农业上的应用就可以有很大的价值了。

　　吴朝晖：计算机科学和神经认知科学、心理学以及相关的应用科学的融合发展，构造很好的生态，使得这些相应的学科在人工智能这个领域当中不断地交叉汇聚，推动这个学科的发展。这体现在学科上，也体现在人才培养上。特别在未来复合型的研究生的培养上会体现得更加明显。

　　：浙大在多学科的结合之下，我想为中国将来的人工智能的应用推动和智慧农业的发展做出我们应有的贡献。

　　人工智能是技术，但是人工智能又不是具体的一项或者几项技术，人工智能是我们认识外部世界、认识未来世界、认识人类自身，重新定义我们自己的一种思维方式。

　　吴朝晖：在科研方面，特别是从事一些非常有探索性的工作，它的最大的驱动力是问题，就是科学问题导向或者是一个比较明显的DEMO（演示）导向也是可以的。这些问题的导向其实对研究角度来讲非常重要，对一个团队来讲也非常重要，我们在做这项工作的时候，深刻地体会到了学科交叉的重要性。

　　吴朝晖：人工智能还有一个特点就是应用辐射性很强，比如说在医学、在健康领域的应用很重要，它通过大数据的机器学习方法的统计与学习，这方面是可以做得到的。

　　姚玉峰：一个医生诊断一个疾病首先是观察到的现象。角膜本身是透明的，任何一个角膜病都会导致它浑浊。那不同的毛病浑浊长出来的样子，也就是我们讲的特征，是不一样的。计算机只要也认识这个特征的话，就可以诊断毛病，这是逻辑起点。那这样的话我们两个团队合起来，一个就是我们邵逸夫医院的眼科角膜病团队，我们积累了20年16万张图片。这个照片怎么能够让计算机去认识，这时候计算机团队和我们的团队产生了融合。

　　我们已经做了600多人的全国医生测试，医生判断平均准确率大概是60%。我们通过半年多时间，把这个数据变成一个人工智能可以识别的数据，它最后可以得出一个判断的系统，它现在的准确率已经达到84%。

　　吴朝晖：现在看起来，混合增强智能的应用领域很广泛，至少我们可以为肢体运动有障碍或者失能的人士的康复问题，带来新的仪器和设备。比如说，我们可以有神经的智能假肢和智能化的人工的视觉假体，使得残障人士、失能人士获得了新生。

　　大家看到，我的腿就是仿生的人工智能机器人图片。在1982年，我的双腿因为一次登山事故而冻伤，被截肢了。那时，我不觉得我的身体残缺了。由于科技水平的提升，我又重新回到了自己热爱的运动中，甚至比之前更强大。

　　吴朝晖：我们这项工作同时可以使得神经疾病患者，能够为他们提供比较领先的治疗手段。比如说，给老年痴呆症患者开展记忆的修补工作，另外我们还可以给正常人感知能力带来比较可行的增强途径，在人文社科方面的应用也很重要。比如说学习记忆功能的增强。

　　另外，我们在混合增强智能计算模型和技术方面可以为国防安全和救灾搜索等方面提供重要的技术支撑，比如说可以开发比较可行的各种海陆空的动物机器人等等。现在看起来这方面的研究正在加速，所以作为高校来讲也有这个使命，要继续推动人工智能应用创新，使得创新链能够来支撑产业链的发展，能够实现高水平的转化，标志性的转移。

　　这些方面刚刚起步，对所有的国家来讲，都是在同一个起跑线上。所以，这对中国就是一个机会，因此要加强这方面的研究。一是加强应用，二是加强多学科交叉，就是寻找新的机遇，为我们国家人工智能整体的推进做出贡献。