阿里健康发布“Doctor You”，人工智能医生来了！
“DoctorYou”智能筛查动图
30分钟的诊断时间结束，经现场医生确认并统计，“DoctorYou”正确识别肺结节的准确度达到90%以上。据了解，如果通过传统途径，由4名医生人工对30名患者进行海量阅片及诊断，预计将花费150-180分钟的时间，是“人机会诊”的五到六倍。
“DoctorYou”智能筛查结果
医生结合“DoctorYou”的智能筛查结果对病人的影像进行诊断
据了解，肺结节是早期肺癌的表现形式，肺癌的早期发现和治疗，能够极大提高病人的生活质量和存活率，因此，对肺结节的筛查极其重要。但肺结节在图像上用肉眼观察往往很容易被遗漏，影像医生平时需要花费大量的时间在人工检测肺结节上，致使临床工作非常繁重。
“一家三甲医院平均每天接待200例左右的肺结节筛查患者，每位患者在检查环节会产生200-300张左右的CT影像，放射科医生每天至少需要阅读4万张影像。”万里云影像中心放射科医生、空军总医院主任医师李小坵说。
阿里健康高级架构师范绎表示，“DoctorYou”的CT肺结节智能检测引擎，由阿里健康的算法引擎团队和阿里巴巴iDST的视觉计算团队一起共同打造，它将医学知识和人工智能技术结合，自动识别并标记可疑结节，提高医生工作效率，降低误诊率和漏诊率。“在高强度的工作环境下，医生容易受到疲倦甚至情绪的影响，而让人工智能去分担这份工作，能起到给医生‘减负’的作用。”
“‘DoctorYou’很快将进入全国多家医疗机构当中‘服役’，成为医生的最好助手。”据阿里健康副总裁柯研透露，过去一年时间内，“DoctorYou”基于大数据技术，7X24小时昼夜不停地完成了对各类不同病种的医疗影像的深度学习分析工作。“目前，阿里健康的CT肺结节检测引擎无论是在性能还是云服务能力上，都达到了行业领先水平。但医疗AI是个新生事物，也希望给它更多的耐心和成长空间。我们的期望是在十年内用医疗AI帮助医生承担一半的工作量。”
与此同时，万里云将成为首个将医疗AI引入实际应用的远程影像诊断平台。据万里云CEO黄家祥介绍，目前万里云医学影像平台已为全国包括河南、湖北、新疆、江西、四川在内的20多个省市地区的1600余家基层医院提供远程咨询服务，每天中心多点执业医生的阅片量已超过4000名患者。今年计划接入超过2500家医院。
下一阶段，万里云医学影像平台将继续拓展与阿里健康AI的合作广度，陆续接入“DoctorYou”的乳腺超声、心电图、X光等智能检测引擎。“我们希望将我们的医学影像中心打造成为全国最先进、患者最信赖的智能化远程影像诊断平台。”黄家祥称。
此外，阿里健康工作人员还透露，除了与万里云的合作外，阿里健康还与多地政府、医院、科研院校等外部机构合作，开发打造包括糖尿病、肺癌预测、心理智能、眼底筛查在内的20种常见、多发疾病的智能诊断引擎。在未来，它们将承担专业医生助手的角色，大幅提升医生的工作效率和质量。
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什么是人工智能 (AI)
虽然在过去数十年中，人工智能(AI)的一些定义不断出现，但JohnMcCarthy在2004年的文章 (PDF,127KB)(链接位于IBM外部)中给出了以下定义："它是制造智能机器，特别是智能计算机程序的科学和工程。AI与使用计算机了解人类智能的类似任务有关，但不必局限于生物可观察的方法"。
然而，在这个定义出现之前数十年，人工智能对话的诞生要追溯到艾伦·图灵(AlanTuring)于1950年出版的开创性作品"计算机器与智能"(PDF,89.8KB)（链接位于IBM外部）。在这篇论文中，通常被称为“计算机科学之父”的图灵提出了以下问题：“机器能思考吗？” 他在这篇文章中提供了一个测试，即著名的“图灵测试”，在这个测试中，人类询问者试图区哪些文本响应是计算机做出的、哪些是人类做出的。虽然该测试自发表之后经过了大量的审查，但它仍然是AI历史的重要组成部分，也是一种在哲学中不断发展的概念，因为它利用了有关语言学的想法。
StuartRussell和PeterNorvig随后继续发表了“人工智能：一种现代方法 ”（链接位于IBM外部），成为AI研究方面的重要教材之一。在这本书中，他们深入探讨了AI的四个潜在目标或定义，基于理性、思考和行动来区分计算机系统：
人类方法：
像人类一样思考的系统像人类一样行动的系统理想方法：
理性思考的系统理性行动的系统艾伦·图灵的定义可归入"像人类一样行动的系统"类别。
以最简单的形式而言，人工智能是结合了计算机科学和强大数据集的领域，能够实现问题解决。它还包括机器学习和深度学习等子领域，这些子领域经常与人工智能一起提及。这些学科由AI算法组成，这些算法旨在创建基于输入数据进行预测或分类的专家系统。
目前，仍有许多围绕AI发展的炒作，市场上任何新技术的出现都会引发热议。正如Gartner在其hypecycle技术成熟度曲线（链接位于IBM外部）中指出的那样，自动驾驶汽车和个人助理等产品创新遵循“一个典型的创新周期，从欲望膨胀到期望幻灭、到最终了解创新在市场或领域中的相关性和作用。”正如LexFridman在2019年麻省理工学院演讲中指出的那样(01:08:15)（链接位于IBM外部），我们正处于欲望膨胀高峰期，接近幻灭的谷底期。
随着对话围绕AI的伦理道德展开，我们可以开始看到幻灭谷底初见端倪。如想了解更多关于IBM在AI伦理对话中的立场，请阅读这里了解更多信息。
人工智能+快递,又一个百花齐放的风口来了!
原标题：人工智能+快递,又一个百花齐放的风口来了!【编者按】快递作为基础的服务行业，在人工智能崛起时代，也是时候利用新技术提升一下自己的“逼格”了。本文作者递易智能CEO邹建华列出了多种人工智能在快递行业的应用场景和机会，并指出，未来智能快件箱有可能成为物流快递行业距离用户最近、交互最频繁且不可或缺的智能化装备。
本文发自“快递杂志”，作者：邹建华，亿欧转发，供业内人士参考。
如何革命性地提高快件周转速度、持续提高效率、大幅降低成本、不断优化用户的服务体验？科技进步一定是使这些得以实现的重要途径之一。如我们所见，“人工智能”正被迅速引入快递业，甚至逐渐成为行业未来的发展趋势和方向。
当前，快递业全流程的优化及全面提升显得格外迫切。随着2016年品牌快递企业的相继上市，全行业的发展在因获得资本助力锦上添花的同时，其市场占有率、利润等方面也为资本所期待。然而在人工红利逐渐消退这一事实面前，集快件流转、包裹派送等人力特征于一体的快递业，如果不改变，显然将很难更好地满足用户需求，适应行业发展的需要。
如何革命性地提高快件周转速度、持续提高效率、大幅降低成本、不断优化用户的服务体验？科技进步一定是使这些得以实现的重要途径之一。如我们所见，“人工智能”正被迅速引入快递业，甚至逐渐成为行业未来的发展趋势和方向。
“人工智能”（ArtificialIntelligence）缩写为AI，它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。该领域的研究包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。如此“高精尖”的技术如何同看似传统的快递业扯上关系呢？
需求迫不及待。目前，许多超大电商仓对人工智能化分拣设备的使用已经较为普遍，因此对以电商仓为起点的快递提出了越来越高的要求。无论是复杂的出入库系统、庞大种类的SKU管理需求，还是快递输送流水线上对重量、路由等高速批量或逐一通过批量的扫描与识别，流水线上智能化超短节点的自动分派，人工智能必然是不可或缺的重要因素。
此外，每天的快件在从各快递公司的大区域分拨中心送派到各个小区域配送中心时，是可以固定线路通过无人驾驶汽车来完成一天至少两次以上的派送任务。而一到两次的从小区域配送中心收集来的揽件，便可以通过无人驾驶电瓶货运车直送到快递公司各中心大仓等待，然后分转至全国各地其他区域的大仓，进入下一个到户的配送流程。在此方面，谷歌的无人驾驶汽车已经有超过200多万公里的成功运行经验。
尝试百花齐放。人工智能在末端配送方面也进行着多样的尝试。亚马逊、京东等利用无人机派件。依据无人机的特性，和现阶段中国的客观情况，京东在农场村镇使用无人机送快件已经有了较好的实践，随着技术的日趋成熟和社会接受度的不断提高，未来多场景的应用并非难事。
阿里巴巴针对“最后一公里”研发了配送机器人。拥有独立思考能力和计算能力的配送机器人，会上电梯，并能够感知电梯拥挤程度，甚至还能识别路上的行人、车辆，观察周边的复杂环境，建立自己的多维世界，智能规划路线，完成一次派送10～20个包裹的作业。
应用前景可期。在过去近五年的时间里，应用最为广泛的智能快件箱是一个有益的尝试，并在现实环境中发挥着越来越重要的作用。在通知用户的方式上，从最初的短信通知升级到微信或独立APP；在使用功能上，从基本的自助派件延展到自助揽件，同时不断加载恒温、冷藏等功能。除此之外，多项网络、物联网、自动识别等新技术也在该智能化设备上被大范围地集成利用。
由此可见，未来，智能快件箱所能实现的不仅是能够完成惊人的快件末端派送量，也可能成为物流快递行业距离用户最近、交互最频繁且不可或缺的智能化装备。站在智能的角度来看，尽管智能快件箱的技术提升速度很快，但仍然处于初级阶段，随着行业的发展和投入，跨越式提升其智能水平，是完全可以期待的。返回搜狐，查看更多
责任编辑：人工智能翻译来了，我们还要学外语吗
人工智能已经开始渗入到人们生活的方方面面：沃尔玛的机器人已经取代了一些不直接面向顾客的职位，未来，4000名后勤员工将被机器取代；麦肯锡最新报告预测，机器将在未来两到三年取代30%的银行员工。
网络外语学习、外语学习软件、机器翻译也给外语学习的传统模式、外语培训市场以及各类翻译活动带来了强烈冲击。机器翻译正在赋予大众平等且强有力的语言交流能力，语言不通似乎不再是大众探索未知世界的障碍，不再是人们身处陌生环境心理不安的原发因素，有人说，“翻译软件在手，走遍天下都不怕。”
外语翻译软件不像看上去那么“完美”
作为涉及外语学习以及翻译活动的主要三方———外语学习者、雇佣者和从业者，对待各类翻译软件日新月异的发展，有着不同的反应。
部分外语学习者心怀憧憬：未来不再需要学习外语，终于可以和背单词练句型的枯燥、写作与翻译的煎熬说“拜拜”，实在“大快人心”!这部分人群在工作生活中可能只会遇到零星外语问题，无需面临外语水平考试的压力，且对外语学习完全不感兴趣。
悲观担忧情绪则主要来自外语教育、培训以及翻译从业人员。在“知乎”上一位准备学外语并打算将其作为一项傍身技能的职场新人，便有了如下担忧：“现在人工智能发展太快，Siri都可以听懂各种外语了，机器人也可以和人简单对话。我们花费大量精力学的英语，会不会在不久的将来，被翻译软件一举击败？”
那么，到底人工智能时代还需要学习外语吗？答案是肯定的。
外语学习软件与翻译软件“看上去很美”，其实很不完美。首先是技术局限性。在今年6月底的一档电视谈话节目中，主持人在开场时和来自香港科技大学的智能机器人“魔镜”进行了一场精彩对话。“魔镜”能用幽默的话语调侃主持人，它平日的主要任务是做客服，回答问题，还有在教授上课时，担任助教，回答学生的问题。
香港科技大学杨强教授介绍这种人工智能的技术，要通过成千上万的例子来训练，例如：“魔镜”学一个对话系统，需要十万多个这样的对话进行训练。而学生提的问题，如果以前没有出现过，它就不会。“魔镜”的幽默与人类的幽默有着本质的差别，它的幽默仍然是资讯的整理和之前的学习训练，它的训练者会在上节目之前输入关于主持人日常生活相关事件的数据，而它本身并不会去搜寻新的数据。
现在的人工智能仍然是弱人工智能，就事论事，输入什么数据，它就能依此完成相关任务。翻译软件简言之，就是将需要翻译的内容，从数据库中提取出来，这对于科技翻译和格式文本，确实作用强大，在专业翻译领域，强大的术语数据库也为译者起到重要的辅助作用。
不过，语言不仅是词汇和语法堆积起来的代码，除了信息，语言交流贵在情感和临场应变。另外，语言差异意味着文化差异，来自不同文化的人们交流，还需要共同的文化知识作为依托。即使是同一种语言，每个人都有自己表达的特色，无论选择词汇语法的倾向与习惯，还是语气声调的变化，都是一个人性格特点的彰显。人与人之间的交流变化无穷，这才是语言的魅力所在，更不用说文学作品，例如散文诗歌的文学性了。
人作为具有语言使用自我意识的物种，目前无法被机器取代，只有所谓的“强人工智能”才可能有自主意识，自主决定去学什么，才能够举一反三。以色列作家尤瓦尔·赫拉利在《人类简史》一书中也指出，只有人类(智人)能够表达从来没有看过、碰过、耳闻过的事物，而且讲得煞有其事，只有人类能够创造传说与神话。人工智能在技术上远远达不到，目前以机器学习为基础的人工智能，仍然没有自我意识。最通俗的例子就是，如果去跟说不同语言的人相亲，翻译软件恐怕帮不上什么忙。这又涉及到第二个需要考虑的因素———软件使用时间成本与便利性。翻译软件的使用阻碍了语言交流的即时性，更不用说在进行更为深入和专业的交流之前，搜寻庞大数据并对智能软件进行数据输入的时间成本。所以，在“强人工智能”到来并普及之前，外语学习仍然是达成不同文化之间交流所必需的前提。
人工智能时代，外语学习要求更高
诚然，人工智能时代需要我们改变外语学习的模式。在新科技的引领下，外语学习会有新的学习方式和手段以及目标和要求。外语学习者、雇佣者和从业者，该如何根据自己的需求来面对与对接外语学习的科技时代呢？
首先，要区分智能与技术辅助学习部分与只能借由人的自主意识来学习的部分。
在《人工智能时代更重要的人文教育到底指什么？》一文中，作者采访美国加州圣玛丽学院徐贲教授时提了一个问题：人工智能时代，凯文·凯利曾预言70%的职业将被机器人取代，在此趋势下，人文教育会变得更重要还是会被弱化呢？徐教授认为人文教育会变得更加重要，人文教育能帮助我们区分人的智能与人工智能，区分哪些是能被机器取代的人的能力，区分人的机械劳动与想象创造，区分人的知识与智慧。
这也为人工智能时代的外语学习提供了思路。外语学习中，重复机械的部分可以用机器辅助进行，例如语法、句型的反复训练、词汇(尤指术语)的记忆，还有应试的刷题，格式化写作等，但是与语言唇齿相依的文化习得与人文知识素养等等，仍然有赖于传统的学习模式———大量的阅读、真实的文化浸润以及积极的思考与思辨。
任何技术无法代你欣赏狄更斯作品
提到外语学习中的阅读，我们又会在智能时代面临外语学习的第二个问题：阅读什么？
这是学生最关心的问题之一，总有学生或家长让老师推荐外语阅读的资料。人工智能时代的信息爆炸和数据巨流让人们的阅读越来越快餐化，这些阅读资料能够快速达到某个目的，例如说明某种道理或者表明某个立场，这似乎大大提高了阅读的效率，但同时也简化了语言和思维应有的复杂性，正是这些复杂性构成了外语能力的核心方面。首先，为了快速阐明观点，语言使用会简化，词汇单向、语法直观、结构格式统一化，这对语言学习者产生潜移默化的影响。此外，读者“被迫”接受各种即成观点，阻碍外语学习者的思辨能力和视野拓展，自主学习的意识被渐渐弱化而最终消失。因此笔者建议在选择快速阅读资料之外，还应阅读大量经典文本。许多经典著作并不表达简单、明确、单一的目的，有时它偏重描述，试图将更全面的图景展现给读者。比起碎片化的读物，经典文本更多地用暗示的方式隐晦地交代事情发展与人物感情，因此对应的语言表达层次更丰富，词汇、语法、结构模式更多样并更具个性，对阅读者来说无疑是更具效率的一种浸润式学习。而作者的观点留白与细致描摹，更能训练读者的思维细致程度和客观的思辨能力。科技将在课堂教学中发挥很大的作用，但是没有任何技术会替你欣赏英国大文豪狄更斯的作品。
因此，人工智能时代的外语学习并未失去意义，反而对学习者提出了更多挑战和要求。毕竟，在诸多软件辅助的学习环境下，想要在众多的语言学习者中脱颖而出，只会记忆单词、模仿句型和写作模板是远远不够的。
人工智能时代的各种技术可以将英语教学双方从繁琐机械重复的工作中解放出来，但这不是事态的全貌，更不是最终目的，否则，包括语言学习在内的人类社会活动就会逐渐退化为单向度的机器活动，这是人类文明发展的悲哀倒退。
时下，眼花缭乱的技术让人类掌握多项新技能，教学变得丰富多彩，师生在课堂上忙得不亦乐乎，但如果理性分析：教育倒退为流水线程序，师生如同工厂操作员，则丧失了我们一直苦苦追求的教育个性和风格。科技发展让我们节省下来的宝贵精力和时间，不应当被无止境地“智能化”和“机器化”，而是要用于更深层次的人文精神培养和自主意识发展，这才是语言学习的核心所在。(作者系华东政法大学外语学院教授)
人工智能来了，未来的音乐将是什么样
纵观世界艺术历史，科技的发展和艺术的发展息息相关，从农耕时代中世纪的教堂圣咏，到工业革命冶炼技术出现后成就的交响乐，随着电子技术以及计算机的出现，电子音乐、MIDI、计算机音乐、音乐人工智能迅速发展。未来音乐会是和计算机、人工智能有关吗？这是很有可能的。我们并不知道未来音乐是怎样的，但未来音乐值得我们探索。
音乐与人工智能的发展
国外音乐与科技相关学科的发展自20世纪50年代开始，工程师和科学家开始合作探索音乐的数字处理技术，逐渐形成了音乐科技/计算机音乐（MusicTechnology/ComputerMusic）这一交叉学科。上世纪70年代以后，欧美各国相继建立了多个大型计算机音乐研究机构。2000年后，音乐科技在世界各地如澳大利亚、日本、新加坡等地都逐渐发展起来。
20世纪90年代起，国内各个综合类大学的计算机专业中的一些教授开始了关于计算机与音乐的研究。近年来，中央音乐学院、中央美术学院、上海音乐学院等国内一批一流艺术院校先后成立了艺术科技交叉学科，对音乐或其他艺术与人工智能的交叉研究开展了初步探索。
中央音乐学院是我国最早开展音乐与人工智能交叉研究的艺术院校：1993年成立了电子音乐中心2012年成立音乐科技部，2018年组建音乐人工智能与音乐信息科技学科方向和实体系，下设音乐人工智能、电子音乐作曲、电子音乐制作、音响艺术指导、音乐治疗、艺术嗓音等专业方向。前一段时间在京举办的世界音乐人工智能大会就是由音乐人工智能系承办的，主办单位是中央音乐学院和中国人工智能学会，团结了全世界最顶尖的一线人工智能音乐专家。明年我们争取做得更大，希望它成为世界音乐人工智能的风向标和重要的学术交流场所，成为产业化交流的平台与服务社会的纽带。
世界音乐人工智能大会圆桌讨论
人工智能与艺术目前受到广泛关注，去年在西安举办的中国人工智能与艺术教育论坛，网络在线近50万人共同参与了该论坛。我们发现，全国各地有非常多的人关注这个事情。2021年举办的全球人工智能技术大会(GAITC)——当AI与艺术相遇专题论坛，同样几十万人参与。
今年，中国人工智能学会(CAAI)艺术与人工智能专委会、中国计算机学会(CCF)计算艺术分会相继成立，团结了全国八大艺术门类的所有跟科技相关的人员，包括中央音乐学院、中央美术学院、上海音乐学院、中央戏剧学院等艺术院校艺术与科技的相关人才，一起来探讨未来艺术。
音乐人工智能先乐后药
音乐与人工智能发展有三个过程：创作、呈现、接受。我们研究音乐、人和人工智能三者如何协同发展的关系。在创作、呈现、接受以外，还有哲学、音乐人工智能的美学以及它的伦理，都有待我们跟进研究。
音乐创作方面，有作曲技术的研究，也有智能作曲和新创作的方式。智能作曲是按照人既有的规律创作；而新创作的方式，是以人还没有的规律(由AI)自觉创作的一个过程。我们现在做AI作曲，会发现它模拟人的创作挺有趣，而它模拟的自主创作会让人瞠目结舌，希望未来也会为这个世界创作一些惊喜。
音乐呈现、传播等方面，有机器人的演奏，中央音乐学院与美国印第安纳大学还搞了一个自动伴奏系统。原来的伴奏系统是人跟着乐队、伴奏带学习，但现在的AI伴奏系统，会像人一样配合你的演奏。未来我们也会自动生成为一些伴奏音乐。
音乐接受方面，我们已经在认知、音乐治疗、欣赏过程方面进行了研究和探索。音乐治疗是我们人工智能系重要的部门之一，下设音乐治疗教研室中心，已经有了接近30年的历史。目前，中央音乐学院的音乐治疗除了传统的音乐治疗以外，还有音乐人脑科学，科学地研究、构建一个更大的音乐治疗范围，不仅仅是从心理学角度研究，还从脑科学进行研究。目前，大家已经找到了音乐记忆在脑部的某个位置的反应，是很小的一个记忆点。我们希望搞清楚音乐的频率、音乐如何形成人的情绪，它对人脑到底产生了什么影响。其实，音乐对人的情绪影响是巨大的，有的时候甚至超过了药物，你吃药得反应半天才会有效果，可是听音乐的一瞬间情绪就会发生变化，所以音乐的频率特别神奇。
中国古代音乐的“乐”字繁体字“樂”，加个草字头就是“藥”(药)字。《黄帝内经》不断说了先乐后药，治病的时候还有声音治病。我们希望通过脑科学验证声音的频率到底对人有多大的反应，反应在哪儿，它的机理是什么。我们未来想做抑郁症、自闭症、临终关怀，可是现在我们想第一步解决睡眠的问题，研究音乐对睡眠的影响。
智能作曲已经开始了
央音的AI自动作曲系统，是通过人工智能算法进行作曲、编曲、歌唱、混音，并最终生成完整歌曲作品的系统。智能作曲能够在23秒快速地创作出一首歌曲，可以达到一般作曲家写作水平。23秒，配器、演唱都可以出来，在全世界都比较前沿。
自动作曲系统架构
智能自动作曲系统主要分为自动作曲模块、自动编曲模块、歌声合成模块和自动混音模块。在系统建立过程当中，首先要对歌曲旋律、曲风、情感、歌词等歌曲信息进行整理和统计，建立给信息大数据库，然后用深度学习算法训练对应的模型，最后由系统根据用户输入的参数和歌词进行歌曲作品的制作。这个项目最终的目的是要实现一个基于网页-服务器架构的、可供用户操作使用的网页端产品。
未来的音乐一定会是一个多维的音乐空间。传统的一对音箱的立体声，我们听到的声音都是从前面传过来。但是现在很多全景式的收音、录音技术，是可以收到四面八方的声音的，效果就好了很多。3D音乐将比立体声音乐有着更动人的音乐魅力，是传统的立体声音乐听觉的升级，是目前电视、立体声录音等没办法体验的、全新概念的音乐体现方式。这种“跑动起来、流动的”3D全息音乐将是未来音乐的一部分，是一个这个时代的创新工程，值得我们探索。
除了传统的交响乐队产生三维立体声效，我们还有新创造的音乐，比如电子音乐创作，不拘泥于前面发声，也可以通过后面发声、上面发声，各个维度所有方向参与音乐的创作表达当中。我们的研究结果
发现，3D音乐的出现，可能会对我们传统的和声、配器产生影响。
3D音乐肯定会改变原来的模式，2019年中央音乐学院做了一场3D音乐《中国十二生肖》。现在全世界很多的音乐家都在做，包括杜比公司、DTS公司已经发布自己的编码解码系统，这就给了创造者更多的空间，他们自己在家里就可以做3D音乐了。3D音乐除了音箱以外，还可以下降到耳机的算法，我们戴耳机也可以听出三维的空间。
未来，音乐机器人、虚拟机器人对于我们音乐表演、交互、音乐娱乐将会有重要的好处，我们目前正在做一个音乐教育方面的音乐机器人。大家知道，全世界的音乐教育师资缺乏，特别是偏远地区专业的音乐老师非常缺乏，甚至有些地方都是体育老师、语文老师兼职。我们希望在“数字人”方面做一些努力，让“数字人”能作为一个音乐老师跟你交互。如果音乐教育的虚拟人物能为全国的边远山区做一些事，对我们中国的美育教育将会是一个重大的贡献。
我们还有一个AI歌词辅助写作系统，辅助作曲家创作歌词。我们做了一个作诗系统，80%的人都写不过它。我们现在在做音乐数据以及计算中心，教育部和发改委都非常重视，特别希望我们建成全世界最大的音乐数据中心。
音乐人工智能的研究领域非常广泛，全世界没有专门研究人工智能的学校，大家都是从声音转过来的。中央音乐学院这个学科研究的就是未来音乐，我们有人工智能创作、人工智能的表演与交互、智能音乐教育、音乐与脑科学四个研究方向。我们的毕业生特别抢手，音乐人工智能的毕业生还没有毕业，各个大公司都抢着要我们的人。未来的音乐是什么？可能我们不知道。但是我们可以通过纵观音乐历史的发展、科技的发展来看到一些线索。科技的发展对我们的音乐创作、音乐呈现、音乐接受、音乐哲学等都会产生深远的影响。
我认为未来音乐的发展将会在下面三个维度上展开：
第一、传统意义的音乐(包括现代音乐)将会继续发展；第二、科技赋能传统意义的音乐创新发展；第三、新科技产生新的音乐形态独立发展。
总之，音乐人工智能是帮助人类、赋能人类的，不是代替人类的，人类的艺术因为音乐人工智能的出现将更加丰富多彩、更加弥足珍贵。希望我们一起携手为未来音乐做一些事情。