北大AI公開課第一講：雷鳴評人工智慧前沿與行業結合點（41PPT）

1 新智元報道

整理：張易

【新智元導讀】「北大 AI 公開課」日前開講，北大人工智慧創新中心主任，百度創始七劍客之一雷鳴帶來了備受矚目的第一講《人工智慧前沿與產業趨勢》。下面新智元為不能親臨現場的讀者帶來約100分鐘課程的精華匯總及全部PPT。

2017年2月21日，北京大學「人工智慧前沿與產業趨勢」系列課程如期開講。開課伊始，北大人工智慧創新中心主任雷鳴首先做了30分鐘的陳述，內容涵蓋了人工智慧的發展、意義、驅動力以及和行業的結合點。誠如他所說，這個課程是為了讓學生成為「懂行業的AI人才」。

在AI技術漸成「顯學」的當下，我們認為雷鳴老師的這個提法很有啟發意義。我們特別整理了這篇開課致辭，和大家分享。

以下是新智元整理的演講以及雷鳴老師的PPT全文。

以主講人身份現身課堂的雷鳴首先對徐小平的到來表示了歡迎，然後簡要介紹了課程的情況和課堂流程：

「首先由我給大家做一個30到40分鐘的課程綜述，然後請徐老師上台，我們就人工智慧創業、創新、產業結合問題進行對話。最後是一個15-20分鐘的問答時間。」

接著，雷鳴給大家介紹了這一系列課程的緣起，他列舉了過去一年中幾個裡程碑式的事件，認為這些事件直接刺激了人們對人工智慧發展的關註：

首先是2016年年中時 AlphaGo，以4：1戰勝了李世石九段。它在2015年底的時候，只是戰勝了一位歐洲冠軍——也是一位人，那是一位兩段的選手。所以說，它的進步速度是非常快的。而到了2016年底，Master 橫空出世，在圍棋對弈網站上橫掃60局不輸。我們可以這麼認為，在16年年中時，它還是一個跟人類九段選手持平的水平，而到了16年年底，它已經遠遠高出了人類的最高水平，因為保持60局不敗是任何人類九段選手都不可能達到的水平。所以我們感覺這是一個里程碑式的事件。

今年年初，卡內基梅隆大學人工智慧系統 Libratus 在德州撲克的比賽中，大勝了4位人類選手。我為什麼要說這件事？因為圍棋是一個完全信息的博弈，而德州撲克是非完全信息博弈。相應的技術難度不同。在這兩個領域裡面，機器都已經戰勝了人類。

還有李飛飛教授在斯坦福做的自然圖像分類項目。2011年，計算機對於圖像的分類準確度只能達到75%左右，之後就是有不斷的消息，說什麼今天谷歌又高了，明天微軟又高了，後天百度也出來了，等等。現在基本上大家已經不太刷這個榜了。

我們看2013年的時候，用一些非深度學習的傳統方法，［語音識別］我們做到了準確度百分之九十六點幾，而人類的話是百分之九十九點一，差距仍很大。但現在，用深度學習的方法，準確度已經到了99.7%，也超過了人類。

因此霍金說，人工智慧的成功將會是人類歷史上最重大的事件。我們也認為，這可能也是影響未來的一個最重要的事情。

雷鳴將人工智慧的發展比作人類歷史發展上另一個極重大事件：「讓我們看看歷史上有沒有什麼事情是最重要的。那就是工業革命！有一位教授在論文中指出，工業革命是世界經濟史上唯一重大的事件。

接下來，雷鳴以「創新」為著眼點，以工業革命和人工智慧發展作為兩個切分點，比較了農業社會、工業社會和信息社會的不同特點：

如果我們進入到某種稱為智能社會的社會，那麼可能基於技能的重複性工作會被大量替代。創新有一定的失敗率，但是投入其中的人越多，基數越大，社會發展就會越快。

如果說在工業社會裡，有10%的人去創新，比如說，一個收割機原來一天能割100畝，經過10年的改造，變成了一天能割200畝，就是說提升1倍勞動力花了10年的時間。而到了智能社會後，因為從事創新的人多，可能投入了10倍的人去創新，發展速度就會加快，也許1年的時間，這個收割機就從1天割100畝到1天割200畝了。所以，整個社會的發展速度會進一步大幅度提升。所以說，智能革命會替代重複性的腦力勞動，釋放出大量的創新力量。創新力量多，就會加速。因此的話我們能看到一個曲線。

我們能看到，到某個時間拐點之後，未來社會發展會更加快速。這會對社會產生極其深遠的影響，比如說對財富的定義，對我們的工作形態，對社會的組織結構都會發生根本影響。創業的時候大家都要問，什麼產業最有前途？

我們說農業社會時，會根據誰家有多少牲口多少畝地多少莊稼來看他的實力，到工業社會，這個就變了，我們是看誰有工廠誰有石油誰有錢。我們在農業社會，工作對象就是自然，比如我弄個莊稼什麼的，就是天天跟自然打交道，產出的也是自然。在工業社會，工作對象是自然界里被你改造過的東西。而到了智能時代，這些東西我們都不用管它了，因為有機器人在那裡替你搞。我們所做的可能就是處理信息，我們設計公式就可以了，機器人把它執行出來，然後為我們所用。這會對社會造成非常深遠的影響。

第二部分：為什麼現在學習人工智慧

接下來，雷鳴分析了人工智慧現在進步迅速的原因：

為什麼會是現在？為什麼現在正好是這個拐點？人工智慧為什麼現在進步的如此之快？首先人工智慧發展的必要因素，我們就說是三要素吧。第一個因素，是數據。你沒有大量的數據，你就沒法學；第二是運算能力；第三個就是演算法。那這三個要素為什麼現在突然爆發了？我們看其實就是數據和運算能力的提升到了一個臨界點，這個點以後，很多原來解決不了的問題，變得能解決了。

那麼，我們剛才說的這幾個要素都在怎麼變化？第一，我們說數據，由於電腦網路，將來咱們還有什麼物聯網感測器等等，這些會導致數據的增長，每年都以50%的速度在增長。這是什麼意思？這就是說，基本上每一年半到兩年翻一番，記得這一個結論，就是說數據漲的太快了，這個我們人做事情都是線性的，它可不是，它是指數級的。

我們再看另外一個漲的就是運算能力，運算能力的話，注意摩爾定律也是每1.5到2年運算能力也翻一翻。這兩個還有點意思，基本上是同步的。 當然了，相關的內容還如果大家願意看，有一本叫《奇點臨近》的書，非常燒腦，作者是美國的一位未來學家，名字叫庫茲韋爾。大家可以查一下他提到的2020年的話，一千美金的運算能力可以達到人腦的運算能力。就按照現在模擬神經元來算，那2050年呢，1000美金就可以達到全人類的運算能力。差不多是2的30次方，或者20多次方。而且現在的GPU已經有很厲害的運算能力了。

我們再看演算法，演算法其實也在不斷的演進，這個深度神經網路神經網路演算法其實幾十年前就提出來了，但是後面一直沒什麼進展，是為什麼呢？就是剛才說的，沒有數據，沒有運算能力。因為這個演算法需要的數據量很大。但現在數據運算能力有了之後，它的威力就出來了。基礎演算法雖然很多年前就提出了，但是後面我們不斷的有強化學習、遷移學習等等。基於深度學習的話，會出來一個非常大的理論體系來支撐現在的發展。引用吳恩達的一個說法，就是說，他說有監督學習方面，深度學習可以超越幾乎其他所有的演算法，只要數據量足夠。只要數據量夠大，深度學習能不斷逼近真實函數。

但是我們去看這個這個圖，也很有意思，這個學習演算法隨著數據的增加，它有一個拐點啊，到某一個點之後，他就停下來了。當然了，這個傳統模型大部分我們也能理解到， 因為你的公式本身表達能力很有限。你比如就定了5個參數，然後搞一個線性的，其實表達能力是非常有限的。你怎麼訓練它，都不能把真實的東西完全模擬好。但深度學習不一樣，你只要給的模型足夠大，它基本上可以把這個真實環境原函數給你還原的非常好。所以剛才說，它隨著數據的增加，每一個數據的反饋都會修改這個函數，然後就逼近真實函數。所以說，它到達一個點之後，爆發了數據和運算能力，使得深度學習真的有用了。它可以超過原來的傳統演算法。那以後的話呢？它會繼續揚長而去，不斷進步。

接下來我們再講一下人工智慧會影響什麼。我們認為人工智慧會影響幾乎所有的產業。

第三部分：人工智慧對產業的影響

關於人工智慧對產業的影響，雷鳴說：

舉一些簡單的例子，比如說服務業， 掃地機器人現在全球已經賣幾千萬台了，這是機器人里銷量最大的。看著很傻，一個圓盤在那，但是它真的解決了一個問題，你不用掃地了。還有陪伴機器人，這個概念說了很久，現在還沒落地，但是呢，這個東西未來肯定會實現。然後呢？導購機器人也是這樣。我們能看到這一塊兒正在高速的發展，什麼時候會人手一台呢？我們不太清楚，中間的話也許有些挑戰， 一定要把成本降到某個水平線之下等等，但是未來是很明確的，它就是在朝這個方向發展。我們相信在一定時間之後，每個人家裡面都會有N個機器人在幫你做這做那。這就是未來的工業機器人和智能工廠。

特斯拉在整個生產過程中，有十幾個工程師到幾十個工程師在盯著，這些工程師並不是流水線工人，他們在盯著流水線不要發生故障。真正的生產都是機器自動化進行的， 所以說未來工業也會有深刻的變化。另外，現在我們知道自動駕駛和智能交通，這兩個當然也會出一些事故，因為在創新的早期，錯誤總是會犯的。但是它會越來越好。另外我們大膽的估計，也許20年以後，可能你自己在馬路上開車就是違法的。

接下來，雷鳴展望了人工智慧的未來和發展。

雷鳴最後闡述了「北大AI公開課」的主旨及課程安排，他說：

我們希望通過這個課程，給大家一些好的思考的方法，希望大家對產業的發展有所了解。到底我的東西有什麼用？這個產業的路徑現在怎麼走？什麼技術什麼時候可能能達到一個突破點？

我們希望，學生成為懂行業的AI人才，我們想通過課程讓大家了解：第一，行業發展；第二，知道在每個行業裡面哪些AA的技術在被使用，怎麼使用。你會知道這個行業什麼時候什麼技術可能比較成熟了，整個發展路徑健全以後會是怎麼樣？有什麼挑戰，有什麼機遇？

另外，上完這個課之後，大家可能對於每個行業都能有所了解，然後決定你喜歡哪個行業。因為我們畢業后不可能參與所有的行業，你早點知道自己喜歡哪個行業，你早點去了解將來的話，你就會更明確目標。創業也好，加入公司也好，都能做得更好。

第四部分：課程介紹

最後，附上本次課程的視頻回放鏈接：

「人工智慧前沿與產業趨勢」課程由北京大學開設，並面向公眾開放。課程由人工智慧創新中心主任雷鳴老師主持，共14節，每節課邀請一位人工智慧領域頂級專家和行業大咖作為主講嘉賓，就人工智慧和一個具體行業的結合深度探討，分析相應技術的發展，如何影響產業，現狀及未來趨勢、對應挑戰和與機遇。所有課程相關信息、通知都會在下方的公眾號發布。

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