汇集“全球智慧” 叩开人工智能大门
上海交大学生在展示为视障人士研发的具有导盲功能的眼镜控制系统。新华社发
9月17日，随着2018世界人工智能大会开幕，上海正式进入“AI时间”。两天来，来自国内外AI领域的与会代表围绕“人工智能赋能新时代”主题分享各自的见解，汇集成AI浪潮中的“全球智慧”，携手叩开人工智能的大门。
人工智能没有边界
在人工智能概念诞生60余年后，新一代人工智能早已超越了当初天马行空的幻想，正在深刻改变全人类的生产生活方式，甚至改写人类文明。
“当我看到人工智能的时候，我看见的是美好的未来。”图灵奖获得者、中国工程院外籍院士罗杰·瑞迪说，人工智能技术给处于社会“金字塔”底层的30亿人赋能。比如，语音互动的个人助手系统，能帮助世界上很多没有读写能力的文盲、半文盲更好地与外界沟通。他预测，在未来5到10年内，人工智能技术将打造出“守护天使”，替人类完成现今无法完成的任务。比如，及早发现可能影响人类安全的突发事件，并发出警告。到2020年，“守护天使”能完成超过80%的人类活动，最终，效率会提高10倍。“人工智能不会征服世界，人工智能可以供每个人使用。”
“并不存在AI这个行业，只有‘AI+’这个行业。AI需要与传统产业合作，这种关系是结合、赋能，而绝不是颠覆。AI的价值是帮助传统产业提高生产效率，解放生产力。”商汤科技创始人、香港中文大学教授汤晓鸥提出“大爱（AI）无疆”概念。在他看来，人工智能与传统产业没有明确的边界，人工智能的发展将实现赋能各大不同行业。
汤晓鸥坦言，我们需要全面了解不同的传统行业，和各个企业建立合作共赢的关系，同时不断提升自己，只有公司成长到一定规模，才能和对手谈判、合作。除了赋能百业，汤晓鸥还指出了“无疆”的另一层含义：人工智能的发展需要全世界的智慧，全球企业、机构应该加强合作，打通AI学术研究的国界。
“机器会比人类更加聪明，但机器不可能有价值观、有情感。我们真正需要担心的，不是机器智能会超越人类智慧，而是人类自身的智慧停止增长。”阿里巴巴董事局主席马云说，人工智能对我们的启发在于，未来的制造将迈入新制造时代，那是制造业和服务业完美结合的时代。未来的制造业都是服务业，大部分将被人工智能取代，但背后的体验和服务却是不能被取代的。
中国工程院院士、国家新一代人工智能战略咨询委员会组长潘云鹤指出，当前人工智能走向2.0时代，大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机协同智能、自主系统智能等五大领域将迎来全新发展。“以往的人工智能将机器人作为重要发展方向，可机器人的核心是人工智能，而不是外形是否像人。与其制造模拟人的机器人，不如为机械进行智能化升级。”潘云鹤认为，人工智能要发展的是自主智能系统，不是模拟人的行为，而是模拟人的智力。
携手合作是大势所趋
人工智能是一个新技术、新事物，但也应当是一种基本场景，甚至是一种思维方式。在这个关乎全人类的时代命题中，各方都在抢占人工智能的制高点。
“人工智能等创新技术所引领的数字化转型正在全球掀起新一轮的产业革命，而中国已经成为当今世界最具创新活力的市场。”微软全球执行副总裁、微软人工智能及微软研究事业部负责人沈向洋说，面对数字化转型带来的发展机遇，上海发挥自身优势，制定了明确的人工智能发展规划，为技术创新、人才培养创造了理想的发展环境和政策支持，可谓引人注目的人工智能创新的赋能者。
合作共赢是未来人工智能发展的主题。大会上，20个全球人工智能创新项目签约落户上海，均是多方合作项目。如徐汇区政府、微软公司和仪电集团合作签署“微软上海研究院暨微软-仪电人工智能创新院”，长宁区政府和科大讯飞联合成立“科大讯飞（上海）人工智能及脑科学研究院”，杨浦区政府和百度公司合作签署“百度（上海）创新中心”等，这些签约项目遵循上海市AI“人字形”产业规划布局，涉及10个区，覆盖全市60%以上区域。
“上海市政府全力推进智能上海行动，为各方创造了巨大合作空间。人工智能是跨国、跨学科的科学探索工程，对任何一个企业、城市和国家来说，不能拒绝人工智能领域的奥林匹克，更不能闭门造车。”腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾说，在人工智能领域即便有竞争，也应该通过“你追我赶”的互相激励、协同创新，共同把人类的认知极限推向“更快、更高、更强”，最终的目的是提升人类的生活品质。
独行快，众行远。科大讯飞创始人、董事长刘庆峰也表示，人工智能领域的合作非常重要，既要技术合作，也要法律、伦理等层面的合作。
“随着近几年AI技术爆发式的进步，算法、算力和数据之间的良性循环，对产业升级和经济变革的影响越来越突出，并将在未来几十年中为产业和经济发展提供新的动能。”百度公司董事长兼首席执行官李彦宏认为，对绝大多数企业来说，至关重要的还是如何在现在这个时代趋势下，率先拥抱AI，尽快使自身AI化，赢在起跑线上，为未来提供发展的动力。
校企联盟培养高端人才
人工智能时代，高端人才的培养至关重要。在本次大会上，由美国麻省理工学院、新加坡南洋理工大学、清华大学、复旦大学等知名高校和科研机构共同倡议的“全球高校人工智能学术联盟”成立，将在学术研究、人才培养等领域携手合作，为人工智能发展提供人才和智力支撑。
“以人工智能为代表的第四次产业革命影响巨大，而且这一次产业革命可能要有很长的周期，不断渗透到社会各方面，使得社会处于扁平状态。”西安交通大学校长王树国提出，大学的优势在于基础研究和人才培养，建议大学要主动融入社会，开门办学。要主动和企业合作，开展校企联合实验室，并让学生参与其中。
对此，香港中文大学校长段崇智深有感触，他们和微软等企业合作，建设了重点实验室，研发了一些人工智能技术。“要把在企业工作的人才引进来做客座教授，刺激学生思维，同时也为学生提供了很好的实习平台。”段崇智说。新加坡南洋理工大学副校长林杉也表示，每年合作企业向学校提供几十个项目实习机会，实现了产学研的无缝对接。
作为培养人工智能人才的重镇，多所高校谋划和布局了人工智能学科建设。“人工智能成为第四次产业革命的驱动力，第五次产业革命的‘种子’又会在哪里，这是需要大学关注的。”中国工程院院士、上海交通大学校长林忠钦表示，以高校学术联盟的形式共同探讨人工智能的当下与未来，具有重要的战略眼光与现实意义。
复旦大学校长许宁生认为，人工智能的推进不仅涉及科技，也关系到伦理、人文等社会科学，学校正在布局人工智能多学科教育。学校提出“以类脑智能引领人工智能”，将在全球范围内展开相关合作。
“对大学来说，要针对人工智能的两个问题提前布局。”中国科学技术大学常务副校长潘建伟认为，第一是降低能耗，第二是计算能力，量子力学奠定了现代信息技术的基础，中科大正在构建国家实验室，希望从量子计算着手为人工智能做好未来硬件的准备。
上海科技大学副校长印杰建议，未来哪些岗位会被替代，哪些不会被替代，这在培养人才时必须考虑进去。此外，人们的感情沟通是难以被机器替代的，加强道德和伦理教育至关重要。
“我们会进行竞争，但不会关上大门，不会闭门造车。”美国麻省理工学院荣誉校长埃里克·格里姆森建议，在大学之间以及大学与企业之间交换学生，不同的大学可以共享数据，创造开源的互惠性平台，把一个开源的算法放在一个公共的地方，就能创造出更多的算法，从而实现多方共享共赢。
（周仕兴、曹继军、颜维琦、严圣禾）
如何认识人工智能对未来经济社会的影响
原标题：如何认识人工智能对未来经济社会的影响人工智能作为一种新兴颠覆性技术，正在释放科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，深刻改变着人类生产生活方式和思维方式，对经济发展、社会进步等方面产生重大而深远的影响。世界主要国家都高度重视人工智能发展，我国亦把新一代人工智能作为推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的驱动力量。在此背景下，我们有必要更好认识和把握人工智能的发展进程，研究其未来趋势和走向。
人工智能不同于常规计算机技术依据既定程序执行计算或控制等任务，而是具有生物智能的自学习、自组织、自适应、自行动等特征。可以说，人工智能的实质是“赋予机器人类智能”。首先，人工智能是目标导向，而非指代特定技术。人工智能的目标是在某方面使机器具备相当于人类的智能，达到此目标即可称之为人工智能，具体技术路线则可能多种多样，多种技术类型和路线均被纳入人工智能范畴。例如，根据图灵测试方法，人类通过文字交流无法分辨智能机器与人类的区别，那么该机器就可以被认为拥有人类智能。其次，人工智能是对人类智能及生理构造的模拟。再次，人工智能发展涉及数学与统计学、软件、数据、硬件乃至外部环境等诸多因素。一方面，人工智能本身的发展，需要算法研究、训练数据集、人工智能芯片等横跨整个创新链的多个学科领域同步推进。另一方面，人工智能与经济的融合要求外部环境进行适应性变化，所涉的外部环境十分广泛，例如法律法规、伦理规范、基础设施、社会舆论等。随着人工智能进一步发展并与经济深度融合，其所涉外部环境范围还将进一步扩大，彼此互动和影响亦将日趋复杂。
总的来看，人工智能将波浪式发展。当前，人工智能正处于本轮发展浪潮的高峰。本轮人工智能浪潮的兴起，主要归功于数据、算力和算法的飞跃。一是移动互联网普及带来的大数据爆发，二是云计算技术应用带来的计算能力飞跃和计算成本持续下降，三是机器学习在互联网领域的应用推广。但人工智能技术成熟和大规模商业化应用可能仍将经历波折。人工智能的发展史表明，每一轮人工智能发展浪潮都遭遇了技术瓶颈制约，导致商业化应用难以落地，最终重新陷入低潮。本轮人工智能浪潮的技术上限和商业化潜力都大大高于以往，部分专用人工智能可能获得长足进步，但许多业内专家认为目前的人工智能从机理上还不存在向通用人工智能转化的可能性，人工智能大规模商业化应用仍将是一个长期而曲折的过程。人工智能的发展尚处于早期阶段，在可预见的未来仍将主要起到辅助人类工作而非替代人类的作用，同时，严重依赖数据输入和计算能力的人工智能距离真正的人类智能还有很大的差距。
作为继互联网后新一代“通用目的技术”，人工智能的影响可能遍及整个经济社会，创造出众多新兴业态。国内外普遍认为，人工智能将对未来经济发展产生重要影响。
一方面，人工智能将是未来经济增长的关键推动力。人工智能技术的应用将提升生产率，进而促进经济增长。许多商业研究机构对人工智能对经济的影响进行了预测，主要预测指标包括GDP增长率、市场规模、劳动生产率、行业增长率等。多数主要商业研究机构认为，总体上看，世界各国都将受益于人工智能，实现经济大幅增长。未来十年（至2030年），人工智能将助推全球生产总值增长12%左右。同时，人工智能将催生数个千亿美元甚至万亿美元规模的产业。人工智能对全球经济的推动和牵引，可能呈现出三种形态和方式。其一，它创造了一种新的虚拟劳动力，能够解决需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”；其二，人工智能可以对现有劳动力和实物资产进行有力的补充和提升，提升员工能力，提高资本效率；其三，人工智能的普及将推动多行业的相关创新，提高全要素生产率，开辟崭新的经济增长空间。
另一方面，人工智能替代劳动的速度、广度和深度将前所未有。许多经济学家认为，人工智能使机器开始具备人类大脑的功能，将以全新的方式替代人类劳动，冲击许多从前受技术进步影响较小的职业，其替代劳动的速度、广度和深度将大大超越从前的技术进步。但他们同时指出，技术应用存在社会、法律、经济等多方面障碍，进展较为缓慢，技术对劳动的替代难以很快实现；劳动者可以转换技术禀赋；新技术的需求还将创造新的工作岗位。
当前，在人工智能对经济的影响这个领域，相关研究已经取得了一些成果，然而目前仍处于研究的早期探索阶段，还未形成成熟的理论和实证分析框架。不过，学界的一些基本共识已经达成：短期来看，人工智能发展将对我国经济产生显著促进作用；长期来看，人工智能的发展路径和速度难以预测。因此，我们需对人工智能加速发展可能导致的世界经济发展模式变化保持关注。
（作者单位：国务院发展研究中心创新发展研究部）
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人工智能技术的主要应用及基本原理
1：什么是人工智能？
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是认知、决策、反馈的过程。人工智主能它是用来研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习，推理，思考，规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理，制造类似的人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。
2：人工智能的研究价值
列如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能比人脑做得更好、更快、更准确，因此当代人不再把这种计算看作是“需要人工智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门学科的具体目标自然也是随着时代的变化而发展的。它一方面不断获得新的发展，另一方面又转向更有意义的，更加困难的目标。
3：人工智能的细分领域有哪些？
人工智能技术应用的细分领域：深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理—语音识别、自然语言处理—通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。
(1)：深度学习
深度学习作为人工智能领域的一个应用分支，不管是从市面上公司的数量还是投资人投资喜好的角度来说，都是一重要应用领域。说到深度学习，大家第一个想到的肯定是AlphaGo，通过一次又一次的学习、更新算法，最终在人机大战中打败围棋大师李世石。百度的机器人“小度”多次参加最强大脑的“人机大战”，并取得胜利，亦是深度学习的结果。
深度学习的技术原理：
1.构建一个网络并且随机初始化所有连接的权重； 2.将大量的数据情况输出到这个网络中； 3.网络处理这些动作并且进行学习； 4.如果这个动作符合指定的动作，将会增强权重，如果不符合，将会降低权重； 5.系统通过如上过程调整权重； 6.在成千上万次的学习之后，超过人类的表现；
(2):计算机视觉
计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉有着广泛的细分应用，其中包括，医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗；人脸识别被支付宝或者网上一些自助服务用来自动识别照片里的人物。同时在安防及监控领域，也有很多的应用……
计算机视觉的技术原理：
计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理。分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。
(3)语音识别：
语音识别技术最通俗易懂的讲法就是语音转化为文字，并对其进行识别认知和处理。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。
语音识别技术原理：
1、对声音进行处理，使用移动窗函数对声音进行分帧； 2、声音被分帧后，变为很多波形，需要将波形做声学体征提取，变为状态； 3、特征提起之后，声音就变成了一个N行、N列的矩阵。然后通过音素组合成单词；
(4)引擎推荐：
不知道大家现在上网有没有这样的体验，那就是网站会根据你之前浏览过的页面、搜索过的关键字推送给你一些相关的网站内容。这其实就是引擎推荐技术的一种表现。Google为什么会做免费搜索引擎，目的就是为了搜集大量的自然搜索数据，丰富他的大数据数据库，为后面的人工智能数据库做准备。
引擎推荐技术原理：
推荐引擎是基于用户的行为、属性（用户浏览网站产生的数据），通过算法分析和处理，主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的信息网络。快速推荐给用户信息，提高浏览效率和转化率。
人工智能与自然语言处理技术
随着人工智能技术的发展，我们生活中的许多应用都带上了“AI”的色彩，比如可以用计算机帮翻译外文文档。但有时候人工智也能会出一些小故障，变得不那么智能，尤其在语言处理方面。那么我们怎样才能让人工智能变成真正的“智能”呢？自然语言处理技术就是一个重要的方式。
自然语言处理技术（即natural language processing，简称NPL）是人工智能的一个重要分支，其目的是利用计算机对自然语言进行智能化处理。基础的自然语言处理技术主要围绕语言的不同层级展开，包括音位（语言的发音模式）、形态（字、字母如何构成单词、单词的形态变化）、词汇（单词之间的关系）、句法（单词如何形成句子）、语义（语言表述对应的意思）、语用（不同语境中的语义解释）、篇章（句子如何组合成段落）7个层级。这些基本的自然语言处理技术经常被运用到下游的多种自然语言处理任务中，如机器翻译、对话、问答、文档摘要等。
科学家研究自然语言处理技术（NLP）的目的是让机器能够理解人类语言，用自然语言的方式与人类交流，最终拥有“智能”。AI时代，我们希望计算机拥有视觉、听觉、语言和行动的能力，其中语言是人类区别于动物的最重要特征之一，语言是人类思维的载体，也是知识凝练和传承的载体。在人工智能领域，研究自然语言处理技术的目的就是让机器理解并生成人类的语言，从而和人类平等流畅地沟通交流。
但现在的人工智能常常和我们的人工评价有很大的出入，这也是基于AI算法的自动评测面临的最大挑战：如何与人工评价保持一致？应对这个挑战需要解决很多问题。以智能阅卷为例：如何制定电脑适用的评测标准？人工智能如何应对语言的千变万化？如何设计阅卷综合性的评测指标？有科学家认为，大数据与富知识双轮驱动或许能成为解决问题的关键，即在大数据驱动的基础上加入富知识驱动，可以突破现在智能语言处理技术上的瓶颈。
总而言之，自然语言技术的发展说明人工智能技术的核心还是在“人”。“人工智能和机器学习带给决策过程的支撑和信心将使创新加速，但这并不意味着人类的缺席。人们仍然需要定义分析的起点、标注主题并从收集的信息中提取所需数据。”
本文由北京市第六十五中学一级教师李岩进行科学性把关。
科普中国中央厨房新华网科普事业部科普中国-科学原理一点通联合出品更多精彩内容，请下载科普中国客户端。作者：和卓琳 [责任编辑:魏承瑶]人脸识别门禁有哪些功能呢
在现今信息化的时代，人脸识别技术应用在各行各业，不断的走进人们的生活，生活中最为常见的就是人脸识别门禁了，人脸识别门禁只需要刷脸即可实现进出，不需要再携带门禁卡，同时也就避免了门禁卡丢失，又要去补办等一系列事情。那么人脸识别门禁还有哪些功能呢？1.实时警告(正面卡口)。支持实时比较捕获的图片和黑名单数据库。支持设置报警接收。在预警设置中，可以选择预警接收的任务和范围。2.实时捕捉。基于前端高清摄像机或人脸捕捉摄像机，通过系统或捕捉摄像机在实时视频中检测人脸，跟踪人脸的运动轨迹，捕捉最清晰的帧进行存储。3.人员轨迹分析。利用已有的人脸图片或系统检索到的人脸图片，可以在一定的时间和监控范围内搜索相似的人脸图片，选择目标人员的人脸图片，分析目标人员“从哪里来，去哪里，沿途经过哪里”。4.历史警告。您可以根据部署任务、部署范围、部署对象、相似度、时间、报警确认单，查询单个或组合的条件。支持将查询结果设置为按时间或相似性排序。5.面部查询。支持面向动态快照数据库和静态列表数据库的查询。查询照片支持原始视图、详细信息视图和前后视频预览。6.面重复检查(N:N比较)。系统支持查询单个人员库中或两个人员库之间的重复人员，并返回重复检查结果。现在随着国建对社区建设的投入不断加大，小区旧改、新社区建立都往智慧小区方向建设，而人脸识别门禁系统则是智慧小区安防的第一道防线，重要性不言而喻。人脸识别门禁不仅要硬件功能强大，还要软件系统可靠，智慧云天智慧小区整套解决方案从人脸识别门禁到人脸识别门禁系统实现二合一，为社区提供可靠、安全的保障，保证整个人脸识别系统软硬件完美的融合。