Facebook加入
LINE加入
2021/12/25
6月29日上午，首屆世界智能大會在天津梅江會展中心隆重開幕。在大會主題報告中，阿里巴巴集團董事局主席馬雲帶來「天馬津云：智能改變世界」的主題演講。
馬雲在天津舉行的首屆世界智能大會的演講全文：
謝謝大家，聽了很多專家、學者、企業家的交流，很感謝有這麼一次機會，來分享一下我的看法。我自己覺得每個人，我今天不是為不同而不同，我自己覺得我們在進入數據時代，一個很重要的事，每個人對每個問題的看法、角度、深度和廣度必須是不一樣的，只有不一樣，你才是你。其實大數據時代，最重要的是讓每個人做最好的自己。
我最近一直在講，我說我念高中，從小到達，沒有考試當過第一名，一個很重要的原因，我知道我當不了第一名。第二，當第一名太累。第三，第一名只有一個，一個班五十個人，做個二十名的人其實蠻好的，做最好的自己，做最有特色的自己。所以我們對任何問題的看法都必須要有不同的角度、不同的深度和不同的廣度去看這個問題，我一直堅持自己這麼想。
所以我想今天來探討一下，我挺喜歡「世界智能大會」這個詞或者說叫做「智能」，我們很快進入智能世界，我對於有些詞的翻譯，或者至少是翻譯的不對，人工智慧這幾個字聽起來，我就很生氣，我覺得這是不對，人把自己看得太高大，把自己過分的提升。大數據這兩個字也有問題，很多人講這個「大」，誤解很大，人家以為大數據就是數據量很大，其實大數據的大是大計算的大，大計算加數據，稱之為大數據。
人工智慧，我自己這麼覺得，我是這麼看，人是有智慧的，機器是講究智能的，動物是有本能的，這三個東西是不一樣的，要記住一點，蒸汽機釋放了人的體力，但並沒有要求蒸汽機去模仿人的臂力。計算機釋放了人的腦力，但並沒有讓計算機去按照大腦、人腦一樣去思考，機器必須要有自己的方式，人類必須要尊重、敬畏機器的智能。機器必須要有自己獨特的思考，這是我自己的一些看法。
如果我們把汽車去模仿人類的話，汽車應該是兩條腿走路，兩條腿走路的汽車永遠跑不快，人類在兩千年以前，人類就在思考，要是能飛就好，總是希望自己能夠長出翅膀來，但是沒有想過飛機取代了人的飛行。很多的問題，我們都要有不同的思考去看問題。
我覺得所謂的智能世界，我們不應該讓萬物像人一樣，而是萬物像人一樣去學習，如果萬物都學習人，麻煩就大了，應該是萬物要像人一樣去學習的能力，機器是具備自己的智能、具備自己的學習的方式。
所以我自己覺得，人工智慧這幾個詞，artificial intelligence 這幾個詞翻譯過來總有一點誤解，使得所有人希望機器怎麼樣像人一樣去干。
智能世界有三個最主要的要素：
第一、互聯網；
第二、大數據；
第三、雲計算；
互聯網，首先它是一個生產關係，大計算，計算能力，雲計算是一個生產力，而大數據是生產資料，有了生產資料，生產力和生產關係，這三個合在一起，天下沒有一台機器，單獨的一台機器是可能智能的，這不可能智能的，所有數據，基於互聯網為基礎設施，基於互聯網是一個生產關係，基於所有數據聯通，基於強大的計算能力，只有這種可能性，我們才能進入到所謂的一個大的智能世界。智能世界是一個系統性思考，而不是單一的東西。
所謂人工智慧，不是雲計算炒完以後炒這個概念，我們人類進入到智能世界，是因為互聯網的發展，產生了大量數據，大量的數據逼迫我們必須有強大的計算能力去處理，這是一個自然的結果。
今天我們對於人工智慧的理解還是非常之幼稚，就像一百年以前，人類對電的理解非常幼稚，認為電那就是一個電燈泡，事實上他們沒有想到今天會有電飯煲、洗衣機，有各種各樣，人類會離不開電。
今天我們對AI也好，還是MI也好，還是混合智能也好，我們沒有清楚的定義，沒有清楚的定義很正常，有清楚的定義就很不正常了，我們對於未來來講，我們都是嬰幼兒。人類往往會高估自己，做事情成功的人，所謂有一點成就的人，特別容易高估自己，像我這樣的人往往以為我看清楚了，其實你根本沒有看清楚。
這是我覺得第一個我想說明的是我們要明白，很多人工智慧今天來談的很多概念、想法，每個人都可以有不同的觀點，然後你要相信你自己的觀點，並且以此去堅持。就像我們做電子商務一樣，我們不是今天相信，我們十八年以前相信，堅持了十八年，才會走到今天，每個人的做法都可以不一樣。
第二個，智能時代到底為了什麼，我的理解，智能時代是解決人解決不了的問題，以及了解人不能了解的東西。機器做人能做的事情，我覺得沒有什麼了不起，機器要做人做不到的事情才了不起。剛才那個機器人，在我看來是很愚蠢的，把一個東西推推倒，把自己爬爬起來，我們兩歲的孩子都能做的，搞了半天，命也搞出，還是不如人的靈活。
甚至我最近前兩天發現很多美國學者，特別是腦外科專家進入到了人工智慧的研究，並且講出人腦怎麼樣，機器要像人腦一樣學習，我覺得這是一個悲哀，我們人類對大腦的了解不到5%，我們希望機器去學5%，那不是愚蠢嗎。
所以我個人覺得，不要讓機器去模仿人類，而讓機器去做人做不到的事情，人是造不出另外一個人的。這一點放心，人是不可能把自己頭髮拎起來，人不要造出人類一樣的東西，連蚯蚓都造不出來，我們應該讓機器做人類做不到的東西，讓機器去發展自己智能的力量、尊重機器、敬畏機器，一個巨大的系統的誕生，它會與眾不同的走出不一樣的東西。
其實數據最可怕的是我了解你，比你了解自己一樣，人類這麼多年來，尤其工業化的發展，工業化的發展到了頂點就是IT，就是Information Technology，IT讓自己越來越強大，IT讓人對外部的了解越來越多，我們人類的眼睛是往外看的，所以我們看到了月亮，我們看到了火星，我們天天在考慮是否到其它行星做一點事情，其實人類最不了解的還是自己。
而大數據有可能解決一個了解自己的東西，人了解自己，我們的佛家講究悟，而真正的大數據把人所有的Behavior，行為數據集聚起來以後，我們才開始對自己有一點點了解。
有一點是肯定的，未來的機器一定比你更了解自己，人類最後了解自己，是有可能通過機器來了解的，因為我們的眼睛是往外看的，IT往外看的，但是DT是往內看的，往內走才是有很大的一個差異。至於前段時間比較熱門的AIpha GO，人跟圍棋下，我在深圳互聯網大會上講了一下，我認為這是一個悲劇，圍棋是人類自己研究出來，自己玩的東西，人要跟機器去比圍棋誰下得好，我第一天就不會比，就跟人要跟汽車比誰跑步跑得快，那不是自己找沒趣嗎，它一定比你算得快。
圍棋是為人類的樂趣去學的，等對方下兩步臭棋，對方的電腦根據不會下臭棋，它的腦子算得比你快，記憶力比你好，而且不會有情緒，你怎麼搞得過它呢，道理是一樣，Alpha Go1.0跟G2.0比比才有意思，兩輛汽車比比誰快才更好，人跟機器比誰厲害，沒有意義。
圍棋的下法，東西方有很大的差異，西方比賽是國際象棋，我把你的王吃掉，后吃掉，你就輸掉了，一輸百輸，0跟1之間的遊戲，而圍棋的好處是共存，你最多比我贏了三分之目，四分之三目或者四分之一目，這是中間巨大的樂趣所在，中間的格局、布局、樂趣如果取消了，人將會失去自信。
我認為Alpha GO今天來看，從一百年以後來看，人類會為自己的天真和幼稚感到笑話，這些我覺得應該鼓鼓掌，很好，又怎麼樣呢，不解決什麼問題，只是羞辱了一下人類的智商而已。其實人類自己在羞辱，幹嘛跟機器去比這些東西。儘管很多圍棋高手並不以為然，沒關係，允許不同的觀點。
包括有些像城市大腦，我自己覺得智慧城市首先要有一個城市大腦，城市大腦對城市的交通、安防、醫療、保險，所有這套東西，人腦是做不出來的，按照人腦設計一個城市大腦基本是瞎扯，所以一定是走不通的路，以原來的數據，系統和體系，能夠方便，更大的一種決策。
第三，智能社會會給我們帶來什麼，喜歡的人看起來都好，不喜歡的人看起來都是問題，這是我們人類的本性，我要喜歡他，我看他什麼都能接受，我要討厭他，他哪怕笑一笑，我都很討厭。人類進入智能社會也是一樣，有很多人特喜歡，也有很多人反對，反對的人總能提出很多的威脅的理論，支持的人也能找出各種還是理由，這是未來，這是趨勢。我認為這種東西你沒有辦法停止它，你只能擁抱它，改變自己，適應它，我們不能改變未來，那就學會改變自己，我認為人工智慧，你是改變不了的，這是一個巨大的趨勢，你只能改變自己。
為未來來講，三十年也好、五十年也好，人類的衝擊一定會非常之大，而且一定會非常疼痛的，任何高科技帶來的問題，帶來好處也會帶來壞處，有好一定帶來壞，互聯網帶來好處，也一定帶來社會治理的問題。我們天天想人活得長一點，我告訴大家，互聯網以後，由於大數據和計算能力的提升，人將活得越來越長，這是好事還是壞事，不知道，各位很多專家應該比我懂，人均年齡20歲的時候，我們只有七八億人口，年均年齡到30歲的時候，我們已經到了20億人口，現在我們人均年齡到了六七十歲的時候，人類人口已經到了76億人口，請問如果人均年齡我們到了100歲的話，想象這個世界會有多少人，我們該怎麼解決這些問題。現在70億人的時候，我們已經覺得地球的資源不夠，那麼如果到了人均年齡100歲，出現兩百多億人口的時候，我們這個世界會往哪兒去，當然有一點是肯定的，這個世界有一個程序設計，我們人類還不夠智慧，摸出這個程序設計，就是人活得長的時候，生育能力一定差，會打仗的民族人口一定少，它是有一個程序在裡邊的。
我就覺得所謂疼痛，很多工作就會沒有，我記得我小時候，我爸說馬雲你必須要有一技之長，我們要學會一技，可以防身，走遍天下都不怕，我剛好相反，我要啥都懂一點，啥不深，可能更好，我把邊上的東西都串起來，事實上一技之長二十年以後，可能無計可施，你不改變自己，可能都不知道幹什麼，就業的迭代，大批的就業沒有，很正常，早做準備，你今天認為的專業技能，三十年以後都沒有了。
大家講大數據很厲害，數據技術的分析師很重要，我告訴大家，大數據要靠人去分析，基本上也就完了，這個行業以後就沒有，一定是計算機進行分析，所以我們講，剛剛開始出來鐵路的時候，人人討厭，說把那些挑夫，挑擔子的人就業沒有了，但是鐵路出來以後，至少增加了兩百多萬的鐵路工人，這些東西都是產業之間的變革。
另外一點，現在司機很多，無人機、無人汽車、無人駕駛出來以後，大批的司機可能就沒有了，不是說就業沒有了，但是每次技術革命都會誕生很多新的就業，只是人類要去做更多有價值的東西，做人類應該做的事情，而不是去做機器要做的事情。過去的幾百年，工業的發展，人類讓工業做了很多人類做的事情，我們覺得很輕鬆，但是人類從來沒有找到什麼是自己可以做得最好、做得最舒服、做得應該是人要有的東西，我覺得對於就業要有新的價值的發現，對就業，對新的價值的判斷，這是要解決的。
有一點是肯定的，三十年以後的就業，五十年以後的就業，一定比今天多，工資一定比今天好，但是未必是你，如果你不改變，你就沒機會。所以我們這一代人還算比較運氣，但是我們的孩子如果不改變，麻煩就大，而改變孩子，在這樣的社會，我們的父母還是有很大的決定權。
我經常講，過去的工業化，我們把人變成了機器，未來的數據化，我們會把機器變成人，機器會越來越聰明，未來所謂的程序化的工作，技術化的工作，都會變得越來越麻煩，所以我這麼覺得，未來的社會應該想辦法讓人活得更像個人，機器更像機器，這樣才是我們應該要有的社會。
所以我自己覺得教育也一樣，我最近在搞一些教育的試點，不是一定要當第一名，教育裡面就做最好的自己，每個人的性格都不一樣，成為最好的自己才是我們要努力的方向，這樣大家擔心就業怎麼辦，我覺得三十年、五十年以內，出現每天工作四個小時，一個禮拜工作三天，非常正常，大家覺得那我怎麼活啊，沒怎麼活，你會適應，而且你會覺得一天工作四個小時，一個禮拜工作三天，你還是很忙，你覺得休假還不夠。就像我們爺爺是一天工作16個小時，在田裡面挖地，覺得很忙，我們現在一天工作8個小時，一個禮拜休息兩天，只工作五天，我們總覺得不夠，我告訴你，一天工作四小時，那個時候，所謂智能汽車，無人駕駛，要重新思考人類永遠在Mobile，剛才李彥宏講的以後的Mobile的世界，這個Mobile是指數據的Mobile，人的Mobile，而不僅僅是手指頭的Mobile。
我覺得以前我們在工業時代、農業時代，我們一輩子可能只去三個地方，到工業時代，我們一輩子去三十個地方，到了數據時代，我們一輩子可能去三百個地方甚至三千個地方，人永遠在路上。所以這個世界的變革和機會是遠遠超過你的想象。
這些不管你願不願意，接受不接受，反正講未來，你也沒法證明，只能以後書上可以證明，說吧，想吧，沒有想象力，人跟機器有什麼區別呢。
另外一點，我覺得對於而言，毫無疑問，巨大機會，我是堅信換道超車，我是不太相信彎道超車的，彎道超車，十超九翻車，而且前面那個人也不會讓你超，你以為彎道超車，你前面平道都落後了，你彎道還能超車啊，那種概率太低，別YY亂想，我們應該在不同的道上進行競爭。
我們在不同的道上競爭，才會有今天整個的互聯網的發展，的IT基礎設施太差，才會導致的電話太差，傳統的電話實在太差，導致以移動互聯網迅速崛起，傳統的IT基礎設施太差，才有可能進入互聯網和大數據，原來的商業零售環境太差，才有電子商務，原來的金融體系太不好，才會有互聯網金融。所以不好是一個機會，關鍵是你怎麼樣在不好的過程中尋找機會。
另外一個，機器智能和人工智慧這個發展的前提是海量數據，獨特的國家優勢，我們以前的基礎設施的優勢反而發揮了巨大作用，還沒有出現大量所謂的信息壟斷和數據壟斷，所謂的信息壟斷現在都在政府機構裡面，因為它擁有你沒有的東西，而信息是數據最大的敵人，因為信息是讓我自己強，我有，你沒有，我才可以做得好，我才可以做得很強，所以IT Technology會造成壟斷，而DT Technology整個讓信息流通起來，什麼東西只要不流通的，就是信息，什麼東西只要是流通的，就是數據。今天有人甚至提出來，要防範今天的數據壟斷，數據壟斷那太幼稚了，今天的數據跟物聯網未來十年以後的數據來講，啥都不是。我一直覺得最大的麻煩是是最早發明四大發明的，但是我們四大發明的應用，我說了很多遍，我覺得嘮嘮叨叨有些東西還是不斷的講。
指南針是我們發明的，人家拿去做航海，我們去算命和看風水為主，火藥是我們發明的，我們做鞭炮，人家去做了槍炮，其實我認為航母也是我們最早想出來的，三國赤壁大戰把船連起來是最早的航母思想，一把火燒了以後，誰都不能再碰了。其實我覺得，犯錯誤、創新都很正常，但是我們不能把自己鎖在那兒，所謂的數據壟斷，在今天來提，為時過早，我們很多時候，我覺得今天，就是二十五年以前，大家能夠想象互聯網是今天這個樣子嗎，二十五年以前互聯網的定義跟今天是一樣的定義嗎，不是那麼回事情。
我自己覺得，數據的時代還剛剛開始，零頭都沒有到，是有機會走出一條獨特之路，我特別不喜歡很多今天的科技人員，特別是寫論文為主的科技人員講美國做了這個事情，所以我們必須做這個事情，我們這個填補了在科技領域裡面的空白，幹嘛要填補這些空白，應該填補未來的空白，我們中美之間的比較沒有多大意義，美國有了，我們必須有一個？是未來有，我們必須要有，我們要為未來定標準，而不是以雜誌定標準，更不是以美國有了這個東西，我們必須得有。
所以其實多花一點時間在客戶上，在未來上，比多花點時間在競爭對手上要來得重要，剛才李彥宏講貴州的事情，說他擔心我們兩個人吵架觀點不一樣，馬化騰出來打了個圓場，我根本就不知道李彥宏在那兒，我也不知道馬化騰（打圓場），我在媒體上聽馬化騰替我們打了一個圓場，我不知道李彥宏說了什麼，多花時間在客戶身上跟未來，這是我的看法，別在乎其它的。今天的時代是對未來的時代，今天大家都剛開始起跑，未來的競技，如果是一萬米跑步的話，大家都跑了十米左右，別看邊上的人是你的競爭對手，跑三千米以後，才知道誰是競爭對手，你看前面更高的高手，我不是看百度，也不是看騰訊，我們應該看看Google走到哪裡，IBM走到哪裡，看看世界，甚至最應該看的是未來、客戶，我們的孩子們會碰上什麼問題，我們去解決它。
我認為有這個能力，也有這個擔當，中美之間對抗沒有意義，中美之間聯合起來解決問題才是有意義的，你如果說牛，跟Facebook，跟Google聯合起來解決一個聯合的問題，這才是我們這個世界應該去倡導的東西，而不是說他有，我必須有，我要把他干倒，我覺得這個時代已經過去了。
下一個問題，我們探討一下如何做好準備，我們做好準備數據時代的到來，衝擊的是我們這幫人今天在座三十歲以上的人，你要改也有一點難度了，你的地位未來二三十年只會搖晃、疼痛，但是我們不能讓我們的孩子失去一代，最重要的是我們必須進行教育的改革。壞事是這個衝擊一定會來，好事是孩子給我們留下了一點時間。
還有一個好事是我們大家面對的挑戰是一樣的，也沒有說他有這個挑戰，我沒有挑戰，全人類的挑戰都是這個挑戰，全人類的機會都是一樣的機會。所以我自己覺得，我們要重新認定、重新思考我們的教育方式。剛才牛津大學的維克托講的，我非常同意，我們對教育得重新re-define一下，過去兩百年，人類追求科技、追求技術、追求科學的發展，相當之了不起，但是兩三百年以前，人類追求智的發展、文化的發展、價值觀的發展是相當了不起，追求科學技術的發展，讓人類取得了長足的進步，但是我個人認為，也是反動的，科學不是真理，科學是用來證明真理的，對未來和對宇宙來講，今天的科學還是一個嬰幼兒，我們應該去思考未來，教育來講，過去兩三百年知識積累的教育，讓人類取得了巨大的紅利，但是未來知識會讓機器越來越聰明。
什麼是聰明，聰明就是記性比你好，算的比你快，它還體力比你強，這三樣東西，人類跟機器都沒法比，電腦一定比你算得快，記憶，它從來不會忘掉，它插上電，永遠不停止，你怎麼搞得過它，而且它的知識越來越結構化的情況下，我們的孩子今天的教育如果依然圍繞數學算得快，背書背得好，可能麻煩就來，但是不等於放棄，我沒有說放棄這個教學。
要思考教和育是兩回事，教讓人具備知識，育讓人成為真正的人，育讓我們以機器為主的這個知識和科技為主的力量有與眾不同，可以活得更好。所以未來的一百年是智慧的時代，而智慧的時代，我認為是體驗的時代，是服務的時代，機器將會取代我們過去兩百多年依賴的技術和科技為積累的一切的東西。
希望大家去思考一下，對我們的孩子，我們應該花一點什麼樣的精力和能力、時間，讓他們以不同的方式學習，讓他們學習不同的東西。經常有孩子幾年前，孩子的父母來問我，馬雲啊，你看我們學這個科好不好，我孩子考大學了，學了這個以後，能找到工作嗎，以前能夠判斷四年以後這個行業行不行，現在根本很難判斷。我們原來的教育體制永遠希望你成為最好的學生，我認為我們要讓這些孩子做最好的人，人與機器之間，未來的競爭就是人是有智慧的，機器只能是智能。
另外教育，我希望我們專註的是教知識、教文化，還有多花點在價值觀上面，因為像創意、創新、創造，這些東西，機器還是有很大的難度，我堅定希望未來的孩子，多花在琴棋書畫上面，音樂讓孩子能夠產生智慧源泉，下棋讓孩子懂得格局、布局、舍和得，書詩歌懂得執著堅持，畫培養想象力，培養想象力、好奇心是我們這些孩子們未來生存的必須的條件，如果我們孩子們喪失了創新力、創造力、好奇心，那我們一定人類會輸給機器，我們最怕的不是機器學人，我們怕的是我們的教育讓我們人都開始學機器的時候，這個時代、這個世界才是真正的威脅。
另外一個問題，我想談的是關於創新，創新的主體是企業，我們說了很多年、很多遍了，剛才柳總的話，作為企業裡面，我是特別認同，我覺得今天所謂的artificial intelligence ，前兩年我聽見，這是什麼詞啊，後來發現是學者提出這個詞，阿里巴巴來講，我們做人工智慧的研究和應用已經十多年了，從支付寶第一天誕生的時候，我們就用機器去學習什麼是犯罪行為，因為支付寶裡面騙錢的人太多了，每天各種各樣詐騙的問題，還不講網站上抓假貨，但是就從騙錢的角度來講，一個騙子，人類很有意思，再聰明的騙子，想出十個騙的方法，這個人已經是頂尖騙子了，一般的人想出兩三個騙子方法，那已經也算不錯了，我們讓機器可以學會兩萬、三萬個騙術。我們請了一大批刑警、刑事專家，讓他們懂得什麼是詐騙犯，機器學得更牢、學更快，從來不忘記，而且24小時不下班，盯得非常牢，有人一上來，機器馬上發現，立刻抓住，如果發現機器上一次當，再學習，機器學會，十多年下來，支付寶到目前為止沒有一分錢的差錯，這是普通銀行不可能做得到的事情。
我們並沒有覺得這是多了不起的事情，到今天有人把它說得很了不起的時候，也許我們還真很了不起，我們不是因為科學需要這麼一個課題，而是因為我們不解決這個問題，我們公司明天就關門了，這個是市場的需求，沒有市場這個需求，是不可能做到的，而且artificial intelligence 最大的應用是防止犯罪。
大家知道嗎，你愛一個人是沒有邏輯的，我愛他，我喜歡他，我願意為他做任何事情，是沒有邏輯的，但是你恨一個人，你要想搞一個人，你一定是有邏輯的，為什麼恨他，該怎麼害他，一二三四，只要有邏輯的事情，機器都會抓住你，這個就是巨大的差異，這些差異，我認為在研究院裡面是很難搞出來的。
所以我呼籲今天很多院士，我們老工程院的院長、副院長也在這兒，給企業裡面的科學家有一些院士的身份，對科技進步是有幫助的。我們的院士不能都是在院所大學裡面，都很重要，但是作為第一線的士兵們，第一線的人，應該要有這樣的能力，我認為就像人工、數據這些東西，不是科研院所出來，儘管理論上推動，但是走得未來還是我們這些東西，所以請大家考慮一下，並且支持一下我這樣的建議和倡議，當然我是從來沒有想過當院士，自己家裡噹噹就蠻好了，我也當不上什麼院士。
最後我們應該做好這樣的準備，教育的準備、創新機制的準備，我們要重新定義聰明也很重要，如果我們的聰明是昨天的定義這樣的聰明，我告訴你，機器會徹底把你全部顛覆掉，人類會越來越沮喪，這個沮喪，就像一個圍棋Alpha Go把人類圍棋下敗，我認為都不值得沮喪的事情，搞得那麼多人沮喪，那麼這個沮喪才剛剛開始。
所以我們必須重新開始，沒有任何人任何事能夠阻礙大數據、互聯網，就象一百年以前，沒有任何一個行業可以拔掉電一樣，這是一個社會趨勢，人類必須為這個做充分的思想準備，知識爆炸很厲害，但是我這麼覺得，兩千多年來，人類知識的疊加水平是超越了一切，但是人類的智慧並沒有增長。我現在看看我們的儒家的孔子，道家的老子，我們佛家的釋迦牟尼，基督教的耶穌，這些智慧我們還是不如人家，覺得還是有道理，智慧兩千多年來並沒有巨大的進步。
人類在智慧上面，我個人覺得智慧是靠體驗，知識是可以學來的，智慧一定是體驗，我說教和育不一樣，學和習不一樣，學可以獲取知識，習可以讓你得到智慧，人只有通過被電刺過以後才知道這個電還是很厲害的。什麼叫做聰明和智慧，聰明的人知道自己要什麼，智慧的人知道自己不要什麼，這個世界有太多的聰明人，我們在座絕大部分人問一下，你要什麼，你肯定說我要錢，我要房子，我要什麼，你都能說出來，但是不要什麼，你五分鐘之內答不清楚不要什麼，這是人類智慧的差異，我們人類一定要明白，什麼事情是人類做到，機器做不到，什麼事情是機器做到，想明白這些東西，面向未來，才有可能，人類沒有必要害怕機器，機器是不可能取代人類的，說一百年以內，剛才有一條，西方雜誌講，現在開始的一百年，機器將比人聰明，我告訴大家，人類還是太樂觀，機器現在已經比我們聰明，只是你不肯承認這一點而已。
我們要的是，不要再重現紅旗法案這樣的事情，在任何會議上我都會呼籲，一個社會的進步不能出現紅旗法案，什麼叫做紅旗法案，一八六幾年的時候，英國最早發明汽車，汽車出來的時候，首先去砸汽車的全是馬車夫，因為那時候的馬車夫是白領工作，那時候的馬車夫是社會的中等收入人群，他們覺得汽車出來，把我的活給砸掉了，首先去自，並且議會政府去抗議，把這個東西關了。最後政府出了一道紅旗法案，每一輛車必須有三個人，有一個人在五十米以前拿一個紅旗，汽車永遠速度不能超過馬車，前面要有一個人引道的，如果汽車的速度超過了馬車，汽車的牌照將會弔銷，這三十年的紅旗法案，完全阻礙了整個英國汽車工業的發展，德國追了上來，法國追上來，美國發現不錯以後，美國迅速把自己變成了一個車輪上的國家，美國既然是車輪上的國家，又把握另外一個，以石油為主的大的一次技術革命。
如果今天的已經是一個互聯網上的國家，七八億人口在上面，我們如果出一個法案，每個人說我們要幫助互聯網，但是我們沒有把握互聯網特性，沒有把握住這些東西，很有可能自覺不自覺的出很多紅旗法案。而且這樣的東西，會越來越多，人類要有足夠的自信，有一點是肯定的，我們人類擁有信仰，機器永遠不可能有信仰，而人類失去信仰的時候，人類就不會創新，人類就沒有擔當，如果失去信仰以後，你一定比不過機器。所以我自己覺得，我們對文化的自信、信仰的自信只要存在，這個世界還是會很有機會的。
所以最後一句，機器不應該成為人的對手，機器和人只有合作在一起，才能解決未來，就像競爭對手一樣，我們不應該聯合對抗，我們應該聯合起來對抗人類未來共同的問題，共同的麻煩。只有這樣，競爭只是樂趣，商場如戰場，商場是你殺了他，不等於你能活好，如果天天打對手，你就變成一個職業殺手，你永遠做不了一個好人。我覺得我們這個國家科技各方面的發展一樣，面對未來、面對我們的孩子、面對我們共同的挑戰，去解決這些問題，才有可能，並且以不同的角度、深度和廣度對問題的看法，我們才有機會，謝謝大家。
4月27日—29日，由長城會主辦的全球移動互聯網大會在北京國家會議中心舉行，霍金髮表《讓人工智慧造福人類及其賴以生存的家園》的演講。
霍金演講：即使它終結人類，人類也別無選擇
1、人工智慧，要麼是最好的，要麼是最糟的
在我的一生中，我見證了很多社會深刻的變化。其中最深刻，同時也是對人類影響與日俱增的變化就是人工智慧的崛起。
簡單來說，我認為強大的人工智慧的崛起，要麼是人類歷史上最好的事，要麼是最糟的。
是好是壞，我不得不說我們依然不能確定。但我們應該竭盡所能，確保其未來發展對我們的後代和環境有利。
我們別無選擇。我認為人工智慧的發展，本身是一種存在著問題的趨勢，而這些問題必須在現在和將來得到解決。
人工智慧的研究與開發正在迅速推進。也許科學研究應該暫停片刻，從而使研究重點從提升人工智慧能力轉移到最大化人工智慧的社會效益上面。
基於這樣的考慮，美國人工智慧協會（AAAI）於2008至2009年，成立了人工智慧長期未來總籌論壇。他們近期在目的導向的中性技術上投入了大量的關注。但人工智慧系統的原則依然必須要按照我們的意志工作。
跨學科研究可能是一條可能的前進道路：從經濟、法律、哲學延伸至計算機安全、形式化方法，當然還有人工智慧本身的各個分支。
文明所提產生的一切都是人類智能的產物，我相信生物大腦總有一天會達到計算機可以達到的程度，沒有本質區別。因此，它遵循了「計算機在理論上可以模仿人類智能，然後超越」這一原則。
但我們並不確定，所以我們無法知道我們將無限地得到人工智慧的幫助，還是被藐視並被邊緣化，或者很可能被它毀滅。的確，我們擔心聰明的機器將能夠代替人類正在從事的工作，並迅速地消滅數以百萬計的工作崗位。
在人工智慧從原始形態不斷發展，並被證明非常有用的同時，我也在擔憂這樣這個結果，即創造一個可以等同或超越人類的智能的人工智慧：人工智慧一旦脫離束縛，以不斷加速的狀態重新設計自身。
人類由於受到漫長的生物進化的限制，無法與之競爭，將被取代。這將給我們的經濟帶來極大的破壞。未來，人工智慧可以發展出自我意志，一個與我們衝突的意志。
很多人認為人類可以在相當長的時間裡控制技術的發展，這樣我們就能看到人工智慧可以解決世界上大部分問題的潛力。但我並不確定，儘管我對人類一貫持有樂觀的態度。
2、人工智慧對社會所造成的影響，需要認真調研
2015年1月份，我和科技企業家埃隆·馬斯克，以及許多其他的人工智慧專家簽署了一份關於人工智慧的公開信。目的是提倡就人工智慧對社會所造成的影響，做認真的調研。
在這之前，埃隆·馬斯克就警告過人們：超人類人工智慧可能帶來不可估量的利益。但如果部署不當，則可能給人類帶來相反的效果。我和他同在「生命未來研究所」擔任科學顧問委員會的職務，這是一個旨在緩解人類所面臨的存在風險的組織。
之前提到的公開信也是由這個組織起草的。這個公開信號召展開可以阻止潛在問題的直接研究，同時也收穫人工智慧帶給我們的潛在利益，同時致力於讓人工智慧的研發人員更關注人工智慧安全。
對於決策者和普通大眾來說，這封公開信內容翔實，並非危言聳聽。人人都知道人工智慧，我們認為這一點非常重要。比如，人工智慧具有根除疾患和貧困的潛力，但是研究人員必須能夠保證創造出可控的人工智慧。
那封只有四段文字，題目為《應優先研究強大而有益的人工智慧》的公開信，在其附帶的十二頁文件中對研究的優先次序作了詳細的安排。
在過去的20年或更長時間裡，人工智慧一直專註於建設智能代理所產生的問題，即：在特定環境下可以感知并行動的各種系統。
智能是一個與統計學和經濟學相關的理性概念。通俗地講，這是一種能做出好的決定、計劃和推論的能力。基於這些工作，大量的整合和交叉孕育被應用在人工智慧、機器學習、統計學、控制論、神經科學以及其它領域。
共享理論框架的建立，結合數據的供應和處理能力，在各種細分的領域取得了顯著的成功。
例如語音識別、圖像分類、自動駕駛、機器翻譯、步態運動和問答系統。
隨著這些領域的發展，從實驗室研究到有經濟價值的技術形成了良性循環。哪怕很小的性能改進，都會帶來巨大的經濟效益，進而鼓勵更長期、更偉大的投入和研究。目前人們廣泛認同，人工智慧的研究正在穩步發展，而它對社會的影響很可能還在擴大。
潛在的好處是巨大的，甚至文明所產生的一切，都可能是人類智能的產物。但我們無法預測我們會取得什麼成果，這種成果可能是被人工智慧工具放大過的。
正如我說的，根除疾病和貧窮並不是完全不可能，由於人工智慧的巨大潛力，研究如何（從人工智慧）獲益並規避風險是非常重要的。
3、從短期和長期看人工智慧
現在，關於人工智慧的研究正在迅速發展，這一研究可以從短期和長期來分別討論。
短期擔憂
1．無人駕駛。
從民用無人機到自主駕駛汽車。在緊急情況下，一輛無人駕駛汽車不得不在小風險的大事故和大概率的小事故之間進行選擇。
2．致命性智能自主武器。
它們是否該被禁止？如果是，那麼「自主」該如何精確定義。如果不是，任何使用不當和故障的過失應該如何被問責。
3．隱私的擔憂。
由於人工智慧逐漸開始解讀大量監控數據，會造成隱私上的擔憂，以及如何管理因人工智慧取代工作崗位帶來的經濟影響。
長期擔憂
隨著不遵循人類意願行事的超級智能的崛起，強大的系統可能會威脅到人類發展。這種錯位是否會發生？如果會，那些情況是如何出現的？我們應該投入什麼樣的研究，以便更好的理解和解決危險的超級智能崛起的可能性，或智能爆發的出現？
當前控制人工智慧技術的工具，例如強化學習，簡單實用的功能，還不足以解決這系統失控的問題。因此，我們需要進一步研究來找到和確認一個可靠的解決辦法來掌控這一問題。
近來的里程碑，比如之前提到的自主駕駛汽車，以及人工智慧贏得圍棋比賽，都是未來趨勢的跡象，巨大的投入傾注到這項科技。我們目前所取得的成就，和未來幾十年後可能取得的成就相比必然相形見絀。
而且我們遠不能預測我們能取得什麼成就。當我們的頭腦被人工智慧放大以後，也許在這種新技術革命的輔助下，我們可以解決一些工業化對自然界造成的損害。關乎到我們生活的各個方面都即將被改變。
簡而言之，人工智慧的成功有可能是人類文明史上最大的事件。
但人工智慧也有可能是人類文明史的終結，除非我們學會如何避免危險。我曾經說過，人工智慧的全方位發展可能招致人類的滅亡。比如最大化使用智能性自主武器。今年早些時候，我和一些來自世界各國的科學家共同在聯合國會議上支持其對於核武器的禁令。我們正在焦急的等待協商結果。
目前，九個核大國可以控制大約一萬四千個核武器，它們中的任何一個國家都可以將城市夷為平地，放射性廢物會大面積污染農田，最可怕的危害是誘發核冬天，火和煙霧會導致全球的小冰河期。
這一結果使全球糧食體系崩塌，末日般動蕩，很可能導致大部分人死亡。我們作為科學家，對核武器承擔著特殊的責任。正是科學家發明了核武器，並發現它們的影響比最初預想的更加可怕。
我對人工智慧的災難探討可能驚嚇到了各位。很抱歉。但是作為今天的與會者，重要的是，在影響當前技術的未來研發中，你們要清楚自己所處的位置。
我相信我們團結在一起，來呼籲國際條約的支持或者簽署呈交給各國政府的公開信，科技領袖和科學家正極盡所能避免不可控的人工智慧的崛起。
去年10月，我在英國劍橋建立了一個新的機構，試圖解決一些在人工智慧研究快速發展中出現的尚無定論的問題。「利弗休姆智能未來中心」是一個跨學科研究所，致力於研究智能的未來，這對我們文明和物種的未來至關重要。
過去我們花費大量時間學習歷史，雖然深入去看，可能大多數是關於愚蠢的歷史。所以現在人們轉而研究智能的未來，是令人欣喜的變化。
我們對潛在危險有所意識，我內心仍秉持樂觀態度，我相信創造智能的潛在收益是巨大的。也許藉助這項新技術革命的工具，我們將可以削減工業化對自然界造成的傷害。
我們生活的每一個方面都會被改變。我在研究所的同事休·普林斯承認，「利弗休姆中心」能建立，部分是因為大學成立了「存量風險中心」。後者更加廣泛地審視人類潛在問題，而「利弗休姆中心」的重點研究範圍則相對狹窄。
4、人工智慧的最新進展
人工智慧的最新進展，包括歐洲議會呼籲起草一系列法規，以管理機器人和人工智慧的創新。令人些許驚訝的是，這裡涉及到了一種形式的電子人格。以確保最有能力和最先進的人工智慧盡到其應盡的權利和責任。
歐洲議會發言人評論說，隨著日常生活中越來越多的領域日益受到機器人的影響，我們需要確保機器人無論現在還是將來，都為人類而服務。
向歐洲議會議員提交的報告，明確認為世界正處於新的工業機器人革命的前沿。報告中分析了是否應該給機器人提供作為電子人的權利。這等同於法人（的身份），也許有可能。
報告強調，在任何時候，研究和設計人員都應確保每一個機器人設計都包含有終止開關。在庫布里克的電影《2001太空漫遊》中，出故障的超級電腦哈爾沒有讓科學家們進入太空艙，但那是科幻。我們要面對的則是事實。
奧斯本·克拉克跨國律師事務所的合伙人，洛納·布拉澤爾在報告中說，我們不承認鯨魚和大猩猩有人格，所以也沒有必要急於接受一個機器人人格。但是擔憂一直存在。
報告承認在幾十年的時間內，人工智慧可能會超越人類智力範圍，人工智慧可能會超越人類智力範圍，進而挑戰人機關係。
報告最後呼籲成立歐洲機器人和人工智慧機構，以提供技術、倫理和監管方面的專業知識。如果歐洲議會議員投票贊成立法，該報告將提交給歐盟委員會。它將在三個月的時間內決定要採取哪些立法步驟。
在人工智慧發展進程中，我們還應該扮演一個角色，確保下一代不僅僅有機會還要有決心。在早期階段充分參與科學研究，以便他們繼續發揮潛力，幫助人類創造一個更加美好的的世界。這就是我剛談到學習和教育的重要性時，所要表達的意思。我們需要跳出「事情應該如何」這樣的理論探討，並且採取行動，以確保他們有機會參與進來。
我們站在一個美麗新世界的入口。這是一個令人興奮的、同時充滿了不確定性的世界，而你們是先行者。我祝福你們。
想了解更多新鮮科技，點擊閱讀原文下載IT之家App。
熱門推薦
留言回覆
