2017騰訊·雲+未來峰會今天在中國·深圳舉辦，主題是連接·智能·未來。主題演講嘉賓包括騰訊董事會主席兼首席執行官-馬化騰，伯克利教授、人工智能領域專家Michael Jordan、斯坦福大學物理教授、美國國家科學院院士-張首晟、英偉達公司亞太地區銷售與營銷副總裁-鄭義陶等嘉賓。
斯坦福大學物理學教授，美國國家科學院院士張首晟做了關於《AI的大發展支柱》的演講，張首晟的演講核心是：
1、人工智能能不能走到下一個臺階，關鍵要看摩爾定理是不是能繼續往前推進。
2、摩爾定律、互聯網大數據和算法的推進這三大支柱是人工智能往前推進的根本原理。其中最根本的一點，摩爾定律是不是能夠繼續往前推進。
3、飛機的出現的真正原因，在於我們對理論基礎的理解，從而推動了它的發展，並不是簡單的仿生。
4、我們要用科學的眼光來看人工智能的前沿，要看到我們投的技術路線一定要有可擴展性，因為激光雷達和高清三維地圖都是不可擴展的，人不需要這些，所以原則上計算機視覺達到一定程度以後，可以實現這個場景。
5、我覺得真正來解決個人隱私的問題，一定要用技術的方法，而不是用法律的辦法。這樣才能使我們數據實現一個大市場，大數據一定要有大市場，大市場一定要有技術的路線來真正保護我們這個領域。
大家上午好！非常榮幸今天有機會跟大家分享，我作為斯坦福的教授，也是丹華資本的創始人，我們在人工智能領域做了很多投資，今天跟大家分享的是我關於人工智能三大支柱的理解和展望。
人工智能的確是來到了一個非常激動人心的時代，因為我們人類在地球上面進化、演化已經差不多有10萬年，在過去的10萬年當中，一直是地球上最最有智慧的一種物種，但是現在我們卻碰到了挑戰，前面幾位嘉賓都已經提到，說不定接下來會有一個新的物種產生，它是對我們整個人類在智能上、在地球上領導地位的挑戰。
人工智能之所以發展到今天的地步，主要在於三個大趨勢的彙集。一個是最最根本的信息社會的定律，就是摩爾定律，即我們的計算能力，在過去的五六十年裡面每過十八個月就翻一次倍，現在人工智能能不能走到下一個臺階，關鍵要看摩爾定理是不是能繼續往前推進。我作為一個物理學家，我對摩爾定律的看法想在這裡分享。
人工智能是由於大數據的產生，尤其是互聯網的產生，中國有BAT，美國有硅谷和臉書，產生了大量數據提供給機器學習。另外還有一個重要的方法，就是算法的推進，這三大支柱是人工智能往前推進的根本原理。
但是我覺得最根本的一點，就是摩爾定律是不是能夠繼續往前推進。在過去五六十年裡面，每過十八個月計算能力都會翻一次倍，這是非常驚人的發展趨勢。在過去五六十年，自從集成電路發展之後，一直按照摩爾定律的方向推進。但是現在有一個危機的產生。主要是我們平時都在講信息的高速公路，但是到了芯片的頂層沒有信息高速公路。
在雲計算的機房裡面需要很多電，這些電在頂層運算中變成了一種熱能，使得熱能不能繼續散發出來，半導體集成度就不能往下集成，但是最基本的原理是電子在芯片層次，它的運用是雜亂無章的，電子和電子之間有相互作用，電子和周圍的雜質有相互作用，在碰撞過程中使得本來的電變成了無用的熱能，這樣繼續下去的話，散發出來的熱能也是翻一次倍。
我們提出了一個全新的設想，就是在芯片的層次，電子能夠像高速公路一樣運行，能夠各行其道，互不干擾。這是我們一次很大的危機，但也是一個機會，摩爾定律發現的“危”也是一個很大的機會，每個城市都在想能不能成為下一個硅谷，但是成為下一個硅谷怎麼抓住一個新的特殊機會，摩爾定律所碰到的“危”是我們今天所帶來的機會。
我的科學研究發現了一個非常神奇的量子現象，使得電子在芯片層次能夠有自選軌道和達成的各分其道，互不干擾的高速公路運轉，使得電子能夠在芯片層次幾乎沒有能耗的在運動。這樣騰訊今後的雲計算可能就不需要花那麼大的電，也不需要那麼多智能的設備。如果要把這個領域繼續往前推進的話，對材料學也帶來了很大的挑戰，最近理論上預言和推出了一個新的材料，有點像石墨烯，就是原子來取代，在單原子運轉的層次下電子能夠像高速公路上互不干擾，各行其道。
今天之所以能夠取得這個成就，也是一種跨界的思維。我們把數學裡面一個非常高大上的改道，叫拓撲概念運用到上面，使得我們能夠真正達到電子在芯片層次的高速公路的運轉。這次比較驚人的發現是因為所有的材料在過去人類幾十萬年的發展過程當中，每一個劃時代的人類文明的歷史，都是以一種材料來命名的，比如說舊石器時代、新石器時代、青銅器時代、鐵器時代、硅片時代，但是過去所有的材料都是在實驗偶然的條件下才發現的，我們這次卻是在理論上首先預言了這種材料形成的可能性，並且後來在實驗室實現。
現在發現人類對材料的認知已經達到了下一個層次，這些材料最終會給雲計算帶來怎麼樣的革命呢？剛才Michael Jordan先生也談到了，計算機在某些問題上可以做得很好，但是另外一些問題上卻做得非常慢，比如說很大的兩個數相乘，經典的計算機可以做得很快，但是我給你一個大數，你要把它拆成兩個數的乘積，這個計算機算得非常難，它只能用窮舉法來看這個數能不能被2除、被3除、被5除、被7除，這樣把它窮舉一遍，這個過程非常慢。
但是大自然有一個非常神奇的完美的世界，這就是所謂的量子世界，量子世界有一個非常奇妙的現象。比如說有一個基本粒子，它要通過兩個孔，在孔的背後形成一個干擾的條紋，一個經典的粒子要麼從左邊穿過，要麼從右邊穿過，但是量子的粒子同時穿過兩個孔，便是非常神奇的一個量子的世界。這就說明量子世界有一種平行性，我們可以用這種量子的平行性來做一個計算，一旦形成那個量子計算機的話，它等於用了量子的平行性，一下窮舉了所有的可能性，所以這是一個非常值得我們追求的，完美的量子的世界。
最近我又有一個非常重大的科學發現，本來量子計算機碰到的最大的問題就是量子的比特容易受到周圍環境的影響，我們提出一個完全新的設想，把一個量子比特看作是一個最小的單位，我們把它拆成兩半，遠遠的放在遠處，周圍的環境相互影響，不可能同時朝一個方向影響，所以不可能把這個量子比特摧毀。大家認為量子計算機可能是今後50年才能產生，但是也許有我們這個科學發展，真正能夠把量子計算推到應用的場景。
對於人工智能的看法，我首先給大家做一個比喻，比如說人類看到鳥飛的時候，就覺得非常的神奇，我們也想學鳥飛，一開始想飛的辦法就是模仿，也是一種仿生學，就是我們在手臂上綁兩個翅膀，想著自己能飛起來，這是一個簡單的仿生。
但是當我們真正理解了飛行的科學原理，就是物理學的一個最根本的流體力學，一旦有了流體力學的理論基礎的理解，我們便可以設計出來飛機，它是飛得遠遠比鳥好，但它並不一定像鳥，所以這個飛機的出現的真正原因，在於我們對理論基礎的理解，從而推動了它的發展，並不是簡單的仿生。
在這個意義下，我覺得人工智能現在正是處在一個比較簡單的仿生的階段，我們還是用一個神經元簡單地在模仿一個大腦，我認為人工智能下一步一個大的發展，就像從看到鳥飛變成飛機，我們一定在理論的基礎上，徹底理解智能的理論基礎是什麼，一旦理解之後，我們就能夠做出一些非常神奇的新的技術。
大家知道可能在人工智能領域裡面，無人駕駛是一個很偉大的目標，但是大家在做無人駕駛的時候，還是在簡單地模仿谷歌所創造的科技的路線，它需要一個高清的三維地圖，又需要一個激光雷達。我認為這是完全沒有必要的，我們可以問一個簡單的問題，因為人也可以開車，人開車的時候不需要高性的三維地圖，人的腦子上也不會發出激光雷達。
所以我們投了一家公司，是一個非常有名的普林斯頓大學的教授研發的，他用一個普通的設備裝在車上，不需要激光雷達和三維地圖就可以實現無人駕駛，這是真正革命性的。我們要用科學的眼光來看人工智能的前沿，要看到我們投的技術路線一定要有可擴展性，因為激光雷達和高清三維地圖都是不可擴展的，人不需要這些，所以原則上計算機視覺達到一定程度以後，可以實現這個場景。
我講了人工智能需要非常優秀的算法，也需要把摩爾定律繼續往前推進，我們在這兩個領域裡面都有所貢獻。但是人工智能最需要的還是大數據，我們在金融、教育、健康領域都需要有大數據的產生，但是現在不可能有一個非常好的大數據的市場的產生，因為有些人擁有這個數據，但是數據有它的隱私性，尤其是在金融、健康方面。但是我們又有很好的人工智能的算法，所以在通常的環境下，它不可能有很好的市場，來讓數據的提供者和數據的分析者在這個市場上，通過徹底解決隱私問題的情況下來解決這個問題。
最近學術界在算法上有一個重大的發明，它的英文名字叫Homomorphic encryption，中文叫同態加密，我們可以在加密的數據上做一個運算，這樣有解析能力的不一定要懂得這個數據的本身，提供數據的人雖然沒解析能力，他的隱私卻得到了保護，我覺得需要有這樣的技術。我覺得真正來解決個人隱私的問題，一定要用技術的方法，而不是用法律的辦法。這樣才能使我們數據實現一個大市場，大數據一定要有大市場，大市場一定要有技術的路線來真正保護我們這個領域。
前面各位也都談了人工智能哪一天能真正超過人，有各種不同的說法，前面Michael Jordan教授也提了，比如說對自然語言的理解。但是自然語言到底是人類的一種語言，我們用計算機來衡量，就像我們衡量飛機比鳥飛得好，並不是因為飛機像鳥，而是它在機器學習上比鳥好，我們要找到一個判據，在哪一天真正說明人工智能已經超過人了。今天我給他們提出一個設想，怎麼樣衡量人工智能超過人。
因為大自然的世界是一個客觀的世界，人類之所以今天有科技的發展，因為我們是發現了這些科學的定律，比如說愛因斯坦寫下了1=MC2，愛因斯坦是一個人，哪一天機器能夠寫出一個全新的發現，能夠正在人的前方，比如說它預言了一個引力波的現象，我們證明計算機的確是對的，而且超過人，這一天才是人工智能真正的到來。
但是這是一個非常偉大的前景，我覺得那一天也並不遠，我覺得在今後10年、20年裡面，我們就可以發現在人工智能方面，就能發現一個新的科學的定理，我們會覺得這個機器的發現，有點像我們崇拜愛因斯坦的發現一樣，來崇拜人工智能這個科學的發現。
人工智能過去的發展就是由於業界和學術界非常緊密的聯合，我個人在斯坦福大學做教授，其實我對雲計算也做了一個小小的貢獻，我當年作為一個天使投資人，就投資了一家雲計算的公司，整個雲計算的核心技術就是由這家公司提供的。這是一個非常激動人心的時代，我們需要討論怎麼樣用一個新的機制，使得學術界和產業界能夠進行更加緊密的合作。
在今天這個時代，人工智能給我們帶來了很大的想象空間，人工智能作為一個新的智能物種的崛起和中國的崛起差不多同時發生，學術界需要做出大的貢獻，我作為學術界的代表，非常榮幸來到騰訊的大會，希望我們在這個碰撞中也產生新的火花，謝謝大家。
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