雷锋网 AI 科技谈论按：2018 我国核算机大会（CNCC2018）于 10 月 25-27 日在杭州国际博览中心举行，会议由我国核算机学会（CCF）主办，杭州市萧山区人民政府、浙江大学承办，浙江工业大学、浙江工商大学、杭州电子科技大学协办。

　　本年的大会主题是「大数据推进数字经济（Big Data Drives the Digital Economy）」，CNCC 邀请到近 400 位国内外核算机范畴闻名专家、企业家到会讲演。大会次日，共有九位嘉宾带来特邀陈述，第二位特邀嘉宾是 Google 中日韩文搜索算法的首要设计者吴军，他的陈述标题是《超级智能年代》。

　　吴军博士以为人工智能的开展趋势是「超级人工智能」，未来的国际应该是强衔接的，而这种强衔接带来的优点包含：更好地保证食物和药品安全以及买卖安全，还能够更好地追寻健康，让人能够愈加及时发现病症。一同，他也指出这种强衔接会带来隐私危险、危险和损害，例如，IT 巨子把握并操控许多的数据信息，一旦走漏就会导致巨大的隐私危险；黑客违法本钱挨近零，巨大的收益将会鼓舞他们进行网络违法。这些问题或许是用法令无法处理的，所以咱们需求测验从技能的视点来处理它们。

　　针对大数据带来的隐私危险，他表明，区块链是或许的处理方案。这是由于其具有如下特色：

　　至于区块链在详细运用场景中的效果，他说到两点：榜首，去中心化，能够寄存病例等数据信息，使得运用者和具有者都能从中获益；第二，是智能合约方面的运用，能够运用区块链监控借款还款以及拨款等问题，一切的履行完全由算法监控，这使得相关人员都无法进行人为违约。

　　这是一个学术会议，我发现在我国，冠以「我国」最初的会议都是最高的，冠以「国际」的会议我都不参加——由于或许没有什么收成。在座的各位都是专家、学者，我站在这儿显得有些布鼓雷门，并且有时分我发现学术界存在一个轻视链，做理论研讨的瞧不起做运用研讨的，而我是在轻视链的最底层。

　　今日我讲的标题跟人工智能有关，由于我发现本次会议，大约有三分之二的陈述内容跟人工智能有点联系。假如在十年前咱们开这个会议，必定不会呈现这样的状况，那为什么今日会呈现这种状况呢？很大的原因是，2016 年 AlphaGo 赢了李世石，这成为了人工智能技能的一个节点。

　　从 2016 年至今，我的感触是人工智能的开展有这么一个趋势：它从类似于人的单一的智能单机或者说体系智能变成了网络智能，所以我把它叫做「超级人工智能」。

　　许多人问我怎样判别一个人研讨的课题是真是假？我说很简略，假如要造飞机，那些在研讨鸟类飞翔的便是骗子，由于他需求研讨的，其实是空气动力学。假如咱们能够找到他所做研讨的一些科学根底，那他便是在实在做人工智能研讨。

　　榜首个是摩尔定律，咱们核算机从业者本来都对它有一个了解，我将换一种方法来讲怎样了解摩尔定律；

　　两年前，一位本来做深度学习的搭档跟我说，他曩昔每次参加机器学习类会议，大约能够坐 100 人的会场只坐了 10 个人，这 10 个人还都是去做陈述的。深度学习自身是一个数据模型，咱们或许还会找到更好的数据模型，不过这是机器的专长，而不是咱们人的专长。

　　除了人工智能，还有两件事开展得十分快，一个是 IoT，这使得咱们盯梢东西变得不再那么困难；另一个是区块链。

　　最近有一个抢手的线G，今日你的手机上网，哪怕是看 4K 电视，网速都是够的，那为什么还要 5G？在场有一千多位参会者，假如把咱们的桌子、椅子都衔接到一同，不论带宽多少，当咱们一同上网时，网络都会变得十分堵塞，所以咱们需求一个更好的上网方法。在 5G 年代，假如将一切的东西都连到网上，会怎么样？带来的榜首个优点是咱们能够盯梢许多作业。

　　讲两个很简略的实在比方。榜首个比方，在教室装上摄像头来了解每一个学生是否有好好听课（这件事有没有侵略隐私咱们另说）；别的一个是更实际的运用，假如你有孩子的话，当课后送他去补习班后，他或许在那儿玩手机、橡皮，而在这样智能化的教室里，你就能够很好地监控孩子的动态。

　　在生活中咱们还能够用这项技能来追寻更大的问题，比方说食物安全。阿里巴巴的人跟我说，我国的食物安全问题还很严峻，这个问题也很难处理。后来我还经过一些做药品的人了解到，许多药店卖的是假药，一种状况是他不知道自己进的是假药，另一种状况是制药厂或许都不知道自己制作的是假药。还有反诈骗的问题，方才黄教授讲了智能合约这个概念，假如咱们将合约都变成这类智能合约，是能够处理违约、诈骗问题的。

　　此外，咱们还能够进行健康盯梢。现在任何一架商用客机上都装有一千多个传感器，每天能发生超越 1 G 的数据，能够很好地监控里边的温度、湿度以及其他运转状况。可是人体内没有传感器，以至于今日许多人在得知自己得了癌症的时分，已经是晚期了。咱们对自己身体的监控，做得远没有像对许多设备的监控那么好。今日特斯拉轿车里边装了几百个传感器以及核算功能强大的芯片，你买个非电动的轿车都有 200 个传感器。咱们为什么不去做追寻人体健康这件事？一是由于有难度，二是由于存在隐私危险。

　　本年 Facebook 出了一件大事，被曝卖掉了 5000 万客户的数据，而扎克伯格作证时则说他们卖了 8700 多万客户的数据。咱们说云核算好，很大程度上是由于它安全，有专业的团队替你办理数据，不过有时分，专业团队的办理并没有咱们幻想中那么好。更重要的是，咱们的信息安全需求建立在大公司的好心的根底上，一家大公司作为一个经济实体能够有这个好心，可是公司里边操作事务的人是否有这种好心，咱们就不得而知了。所以，咱们需求从技能的视点来处理这个问题，由于有时分咱们不能完全赖法令——法令总是滞后许多。

　　关于网络衔接带来的隐私危险、危险和损害，区块链是一个或许的处理方案。不过由于这个概念实在被炒得太热了，以至于现在咱们都还在置疑它是否是泡沫。

　　榜首，它在数学上很漂亮。它运用非对称的加密，公开密钥；你能够承认真伪，可是不需求具有；你能够拜访信息，可是无法修正。

　　第三，区块链的运用很便利，你能够随意兼并打包和拆解。这也让产品和药品的溯源变得更简略。

　　二是本钱十分高。咱们能够猜测一下，假如咱们用比特币来买咖啡，本钱有多高？大约是 12-15 美元。此外，还存在买卖推迟问题，均匀的推迟时刻大约为两三个小时。方才黄教授说到以太坊十分之一秒就能完结一笔买卖，不过吞吐量是一回事，实在的买卖又是另一回事。

　　三是通明性问题。今日实在完成了运用的区块链，从逻辑上来看是通明的，可是在实际运用中企业会考虑许多中间环节，因而终究也变得没那么通明晰。

　　不过我以为，任何一个问题都是一个时机，假如国际很完美，咱们就都没有作业了，而恰恰便是由于国际不完美，才需求咱们在座的核算机科学家去做一些作业，比方说方才讲到的功率或者说延时问题。

　　榜首代区块链协议是比特币，第二代是以太坊，以太坊是怎样进步功率的呢？打个比方，滴滴司机有两种方法接单：一是抢单，谁抢到便是谁的；二是由滴滴来进行订单分配。比特币的协议选用的便是抢单的方法，有许多买卖需求验证真伪，终究会由榜首个抢到的人进行验证，假如他验证出来了，这笔劳绩便是他的，当他验证的足够多的时分，就会得到一个比特币的奖赏。在咱们蜂拥而至抢单的时分，整个验证进程的功率就变得很低，以至于每一次买卖验证都需求花许多时刻。

　　而以太坊的协议是，假如你想参加咱们的验证作业，就要先买以太币，然后再依据你们手上所买的以太币数量，按份额进行分配。这样，区块链就从技能上处理了延时问题，然后进步了功率。

　　以太坊今日的价值为几百亿美元，虚拟货币市场是两千亿到三千亿美元。当到第三代区块链的时分，有或许把延时从以太坊的几分钟削减至几秒钟。

　　一是能够维护盯梢咱们的隐私。斯坦福大学的一位教授发现，现在所谓的医疗病例数据同享在美国几乎是不或许完成的，病例数据同享在我国谈了这么多年，到目前为止也还没能完成，原因便是咱们对隐私的忧虑。有些人是坚决的反对者，他们以为一旦患者的数据走漏出去，比信用卡的数据走漏还要严峻得多。

　　此外，还有两个严峻的问题：一个是医院不乐意同享数据，另一个是病历的归属问题。从现在的实际状况来说，不管我国仍是美国，病历都归于医院，医院内部的信息体系是很难对外开放的。别的，即便法令大将病历归归于患者，你也没有方法把它放到你家的核算机里。

　　假如有一个去中心化的当地寄存病历呢？假如将一个病历开放给医院，每次拜访收费十美元，医师都乐意付出检查。这就意味着假如你真有一个疑难杂症，一年收入可达十万美元，别的当一些研讨者对这个病历感爱好时，他们也会买来检查。当今日咱们对 BAT 不满的是，他们卖你的数据，获利的却是他们。区块链则供给了一个或许性：将数据还给咱们，让一切者从中获益，一同也让运用者从中取得更大的运用。

　　二是智能合约的运用。我国曩昔在商业上有一个词——三角债，这个问题很难用现有的技能从根本上处理。为什么？比方在之前还欠他人的款的状况下，你再去向银行借款建工厂，由于所贷的这笔款是能够很快被移用的，经银行同意后，你就或许把钱挪做他用，最终就构成三角债，然后导致经济运转功率的下降。只要是由人来进行拨款，三角债问题就很难被处理。

　　人工智能开展到现在会进入一个新阶段，而人工智能和人的差异在于集体效应，比方无人驾驶轿车，将来会将整个城市的一切车都连成一张大网，然后带来极大的网络效应。

　　假如把人工智能幻想为一个人，IoT 适当所以它的五官，核算机程序便是它的大脑，许多衔接会带来许多安全危险，在这种状况下，区块链有或许成为一个很好的处理方法。

　　尽管区块链现在还存在许多问题，跟它相关的项目或许 99% 都是哄人的，可是咱们确确实实看到区块链能够用来做盯梢，来处理现有技能所处理不了的一些难题。

　　最终与咱们共享我的观念：任何时分当你碰到问题，倒过来看或许便是时机。这个国际上有各式各样的问题，当运用上呈现困难的时分，或许便是在座每一位核算机科学家的时机。

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