謝耘:人工智能未來如何發展?
謝耘認為,在1956年,一群來自于神經學、邏輯學、數學計算機等的牛人,在美國開了兩輪會提出了人工智能的概念,這是人工智能研究的標志性時間;隨后一直到上世紀八十年代,科學家們一直認為模擬人的大腦神經做一個網絡,就會出現智能,但這個在90年代遭遇了重大挫折;在九零年,IT產業發生了一次歷史性的轉折,就是從對智能的追求回歸到了對計算能力的追求,而到目前為止,IT產業仍在讓機器越算越快、把機器越做越小、用機器把所有的設備都連起來;因此謝耘認為,“但凡能變成計算的問題,計算機都可以解決。如果一個人沒有本事把一個問題變成計算問題的話,計算機就解決不了。”
謝耘認為,大數據引發了對智能的無限遐想,“大家覺得用了云計算成本可以降低,其實這個話可以倒過來說,因為成本降低了今天才可以用云計算的方式提供這種服務。云計算本質是產業服務層面的變化,不是有了云計算技術突破了開始搞云計算,而是因為里面的技術和產品不斷的進步,而導致整個計算資源、通訊資源、存儲資源成本大幅度降低了,所以今天才開始搞云計算,這是這個產業真正發展的邏輯。大數據也是一樣,因為無所不在才產生了大數據,就是因為計算資源很便宜了,處理器很便宜了,所以才會產生大量的數據。我一個人帶了好幾臺計算機,現在手機也是一臺計算機,現在手機計算機的能力,相比八零年花天文數字的投資造出的臺銀河一號巨型計算機的能力快了不只一個量級,今天的計算資源就是如此的豐富,所以產生了云計算和大數據。”

各位來賓,大家好!剛才涂老師把大數據的情況跟大家做了很好的介紹,而且涂老師快到后了,講到大數據會進入到智能的社會。我的話題是從智能開始講。
今年年初我參加了一個年輕朋友的讀書會,咱們中組部的一個朋友就問了我一個問題,“謝老師,現在都大數據時代了,你能不能幫我們設計一個系統,我把一個局長的材料等等的信息全放在系統里,然后你就能告訴我這個人能不能當副部長,以后能不能當部長?”大數據確實引發了我們對智能的這種無限的遐想。當時我給他的回答,如果一件事情沒有人知道該怎么做的話,其實計算機也不會替你做。大家聽懂這句話了嗎?在座的朋友可能很奇怪,計算機做的很多事我就不知道該怎么做啊,不是還替我做了嘛。但是一定有某個人知道這件事該怎么做,計算機才會來做。
為什么講這個題目?也就是因為大數據引發了很多對智能的議論,所以我今天就想圍繞這個話題講一下,看看能不能講清楚。這也是我個人的觀點,不一定對,供大家 參考。
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