博鳌亚洲论坛2018年年会于4月9日-11日在海南博鳌举办。
分论坛:让人工智能“落地”
- 伴随人工智能、大数据、云计算，即“ABC时代”的到来，IT产业进入智能时代，而人工智能则成为整个智能时代的核心。
- 人工智能不是第一次成为热门。但历史上的热度，始终未能摆脱最终遇冷、无果而终的结局，而其失败之关键，在于未能落地，实现大规模商用。
- 本轮人工智能的热度空前，技术基础也远较此前厚实。但是，回到“落地”这个老难题，本轮人工智能可以不蹈历史的覆辙吗？
主持人：aNewDomin.net联合创始人、美国畅销书作家 Gina SMITH
讨论嘉宾：
微软全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席、微软亚洲研究院院长 洪小文
台积电CEO 刘德音
科大讯飞董事长 刘庆峰
三星电子高级副总裁 SHIM Eun Soo
英国Medopad CEO、创始人 Dan VAHDAT
百度高级副总裁 朱光
主持人 Gina SMITH：早上好！非常荣幸能够来到这里，这是我第四次参加博鳌亚洲论坛担任主持人。
几个月之前，我在一个巴黎风投大会上，风投一开始是推动星巴克的开启，说到了AI，人工智能，人工智能实际上一个新的培根，如果谁想要一个星巴克的话，那就给你。谷歌的一个领导也是在说到人工智能，人工智能相当于是给了工业革命加一把火，现在有很多夸张的宣传，我们经常说，说了两三次人工智能，但是之前都没有落地。AI能不能成功，就是要说它的商业化运作。
今天有非常杰出的嘉宾，我也是代表所有的嘉宾告诉大家，大家可以随时来打断我们，不用非得等到问答环节。我在这里是代表你们，如果你听到嘉宾说了什么，你说我不理解，你随时可以中断，这样可以让他解释他那一点，你就可以从中真正获得你想要了解的东西。
现在人工智能也不是第一次成为热门了，我们先有请台积电，为什么这一次的人工智能是不一样的？
刘德音：我只熟悉这一个技术突破的一部分而已，第一部分是深学习或者是分销网络的深度发展，这是三四年之前开始的，然后就是人工智能的现代化。随着这种新的网络发展，以及计算能力的改善，它已经成为我们算法的一个重要的部分，技术持续在改善。这也是半导体方面特别激动人心的。
它的计算能力也是增长了100倍，你无法忽视未来的十年，是不是还有100倍的发展，因为这种计算能力基于我们的半导体的技术，我们还看不到终结。最后要说大数据，大家都可以获得数据的服务。这是一个人工智能成长的一个非常好的土壤。
主持人 Gina SMITH：我要问一下SHIM Eun Soo，刚才我们问的是为什么此次的人工智能出来是跟以往历史不一样。
SHIM Eun Soo：人工智能的目标是实现我们人类通过机器要实现的一些东西，我们所谓的这种人工智能它要写一些语言，提供一些新的技术，但是之前并不成功，因为人类的语言很难来把握。比如说我们的这种本能，这种直觉，这是很难用计算机的语言编写。
我们希望用人工智能是要来代替计算机无法可以把人的这种直觉语言编写出来的能力，这样的话，我们就可以在人脑无法工作的一些地方，通过我们的人工智能来进行一些编写，这也是此次人工智能划时代的意义。
主持人 Gina SMITH：比如说让机器来看到胡萝卜和大棒，它是否理解这个的意思。
洪小文：我们第一次听说人工智能是在32年前，现在我们说数据，现在是ABC，就是人工智能大、数据和云计算。
刘庆峰也知道这些，我们要用很多的数据以及图片，80年代就已经开始了，但是量没有现在这么多。半导体还有计算的能力，当时无法让我们可以创建出这样的模型，但是60年前的时候不行，80年代、90年代时候我们就是进入了所谓人工智能的冬天，现在由于深度学习的能力，技术的创新，我们可以了。包括我们的大数据和云计算的能力。
人工智能现在我们也给了它太多的功劳，关键是看你从哪个角度来看。整个的IT业使得我们现在的人工智能，使得以前不能实现的可以实现。
主持人 Gina SMITH：每18个月能力就会翻番，这是不是同样的人工智能它的发展的速度会像摩尔定律一样那么快呢？
Dan VAHDAT：人工智能越智能，它的技术越好，整个就会更好。这就意味着我们能够继续推动这样的计算能力的发展速度，也是感谢那些芯片的发展。我们的人工智能这个技术的发展可能就会快于芯片的发展速度。有些时候人们就会很担心马斯克就会很担心，未来是不是很复杂，所有的这些因素如果汇总起来，可能会带来一些可怕的后果，可能会失控，我们要拭目以待。
主持人 Gina SMITH：能不能说一下狭义的人工智能？
Dan VAHDAT：比如苹果上面的siri，语音识别，在医学方面也有一些医学的成像来寻找你的肿瘤，这些都可以是人工智能。我是一个人，我对不同的环境，我的反应可能比较灵活，现在一个狭义的AI和广义AI之间的界限是越来越模糊了，不同的文化、不同的情景都有不同的反应，但是哪怕是狭义的人工智能，它的反应也更好了。包括我们的电子邮件，你在写邮件的时候，谷歌可以把剩下的信息帮你提供。
在特斯拉、百度等等这些大科技公司都在做人工智能的应用。另外，虽然速度比较慢，慢慢我们都会实现就像英特网的发展一样，现在我们的生活是完全离不开英特网了。我们认为同样的规律，我们再会看到在人工智能的发展方面。我们作为人类都是整体来说比较乐观的，肯定是会发生的。
刘德音：AI技术不仅仅是关于摩尔定律，我们现在在半导体行业释放创业，所以创新者和客户找我们，让我们帮他们做技术。最近我们看到四大板块增长很快，第一是智能手机，第二个是云计算，还有网络，还有设备，高性能的计算。所有的汽车公司来找到我们帮他们去做客户化还有IoT，也就是物联网。但是有没有一个独立的AI设备，刘庆峰可能有，但是并不是特别的多。
如果考虑一个，可能是这样的监控设备，很不幸可能只有监控设备，AI功能是嵌入所有的产品里面。这就是AI春天到来的信号，这是我的一个想法，AI的春天。
主持人 Gina SMITH：之前您讲过AI设备对未来的趋势是移动，在网站之前电脑也可以让大家变得更加的移动。两到三年之后会是什么情况？
刘庆峰：要更清晰地解释，我用中文来讲。两到三年之后的人工智能技术会在两个方面，第一方面是更多的行业会应用落地，计算能力的提升，包括在各个领域适合于人工智能学习和训练的数据的不断被会聚，在保护用户隐私的前提下。人工智能会越来越多地在各个行业能够帮助我们人类成功。
举个例子今天的人工智能已经在中国的高考改革，不光是口语的发音标准程度，机器评分超过人工。大家刚才提到医疗，在去年我们的人工智能机器基于深度学习和医疗专业知识的结合，在全球首次通过了中国的国家职业医师资格考试，600分满分360的分数线，机器考了456分，在所有考生中是处于前5%，医学毕业专业的学生工作几年之后才有资格考，使得机器具备了全科医生的潜力。
今年3月份在安徽上岗，中国第一个人工智能医院，在线诊疗的方式服务所有的医生，在部分病种上超过三甲医院的平均水平。我们还帮助法院进行刑事部门的判案，已经取代杀人案、电信诈骗案有很好的成效。这些行业应用在未来几年会逐步变成现实，变成现实之后，我们也会看到很多行业应用对于会变成个人产品的体现。
两三年之内它会以行业落地为主兼顾到个人应用，五到十年可能每个人都会有一个AI的助手，这个AI助手可以很好地理解你，很好地帮助你完成每天的工作，也许一开始帮你做10%的工作，但是几年后可以帮你做50%的工作。这是未来的一个大趋势。
朱光：人工智能现在非常热，各行各业都在使用人工智能的技术，所以未来几年我们大胆地畅想一下。第一是越来越多的公司就像前十年、前二十年开始重视互联网+，用这样的方式一样，未来会越来越多的公司用到AI把每个公司做成AI+的公司。
第二，会有一些平台性的公司出现。它会专门为各行各业提供人工智能的基础平台的技术，比如说百度，我们现在的人工智能开放平台不管是在我们的哪个层面，我们开放了我们的语音、图像还有视频，还有自然语言处理，很多的数据处理的能力，都已经开放给了开发者。现在我们已经有50万的开发者基于百度人工智能的能力在他们所在的行业里开始进行创新。
未来三年也好，五到十年也好，每个行业在深度和人工智能结合，有一些平台公司为他们提供更好的工具，更好的算法，帮助他们在这个行业里面实现人工智能的变革。同时还有一个领域就是金融，比如说我们和中国农业银行的合作，这么大的一个国有银行，现在他们宣布一个人工智能的战略，全面向智能银行的转型，百度帮他们构建人工智能的底层，帮助他们构建农行的感知大脑，到获客、风控，都是采用了人工智能的技术。
我们相信有这样一类平台技术的提供公司，和各行业深度结合，会让人工智能走的非常快。
主持人 Gina SMITH：金融业是我们看到的一个非常成熟的一个窄AI，是这样的吗？
洪小文：在微软我们就说这是AI的一个窄科技，可以在很多的行业使用。刚才你也提到了移动，移动是下一个步骤。我们听到的物联网IoT，所有的设备加上计算能力和算法，可以提供更好的服务，这就是未来的一个趋势。当然，我认为AI这个词可能是一个比较让人误解的词，人工智能是要用数据、大数据，但是人的智能我们说这个人什么都知道，但是没有谁可以什么都知道。
举个简单的例子就是内幕交易，有些人知道内幕的消息，他可以赚很多钱，你不会说这个人很智能，这人是一个罪犯。人类的智能所做的是小的数据，并不是大的数据。
两年之前我们讲到爱因斯坦关于万有引力的一个假设，在那么多年之前爱因斯坦并没有设备，他只有这个少量的数据，有可能没有数据。但是它非常的智慧，所以智能是以简制繁，深度学习是非常复杂的模式，之前的AlphaGo打败了人。人工智能深度学习了下围棋，学习了一些下围棋的固定模式，固定的走法，但是我们看一下人，爱因斯坦讲到量子学，他想用一个简单的理论来总结宇宙的深奥东西，但是并没有做到。
再回到弱AI、强大的AI或者宽泛的AI，AI做的跟50年和60年的专家系统是不太一样的。所以我觉得人工智能这个词是有些误解的作用。弱AI在不同的领域里面是专家，我们也知道人不是所有领域的专家，但是我们可以解决很多问题，通过了解了数据。我想说不要担心AI的未来。之前爱因斯坦有可能是世界上最聪明的人，它解决了人类很多问题，但是还有很多问题要解决。
主持人 Gina SMITH：人工智能和人类智能是完全不一样，大家非常害怕人工智能，我想问一下观众你们在听到人工智能会不会觉得，不能说害怕，我们觉得要稍微小心一些，谨慎一些，有这种想法的可以举手？没有人想承认我可能会害怕AI。
刘庆峰：有几个比较有趣的对比，比如AlphaGo，这个领域规则非常明确，是封闭很明确的规则，在很多领域它不是封闭的信息。比如作文，比如看病，不同的细菌对人类的影响，包括当地区域和人的身体状况的不同，有很多变化。同样一个生病感冒对老年人来说都不一样，这里面有大量的人类智慧必须被学习。
在学习过程中，有没有数据的差别，我们看到机器和人的对比，我们有很多在过去一段时间从感知智能到认知智能的对比，大家今天看到语音识别，大概在90%以上的准确率，我们的输入法在准确率98%了。
国际有两个比赛，有没有数据的差别，比如说微软大家都参加了很有意思的比赛，自然语言理解比赛，最新的结果我们都已经超过人类的水平，机器超过人类的平均水平，你看完以后回答问题，如果没有，没有任何知识的二元推理，原本人类都以为，二元推理父亲举不起孩子，谁重，是孩子重。我们参加了比赛得了多少分？58分，我们说完蛋了可能是倒数第一，结果出来我们是第一名。
你知道平均猜也能猜50%，机器在没有背景知识，我们五六岁的孩子知道的东西，今天机器还有差距，人工智能大家一定要分清楚，有很多领域它已经可以代替现在复杂的脑力活动。前提是有数据支撑，有逻辑规律可寻，未来是人机耦合的模式才合适。我觉得这是一个基本的逻辑，人机结合在一起。
刘德音：不要害怕AI，不要害怕计算器，因为人比AI厉害多了，我们有头脑，我们有心，我们有灵魂。AI只是一部分，可以说是没法比的。翻译既是很好的翻译者，可能50%翻不出来因为语言之间的不同还有文化的不同，但是翻译会不断改进。很多的翻译工作可以由机器来做。工程师不会担心计算机抢他们的工作，工作在不断变化，你们也没有必要觉得AI会抢了你们的工作。问题是人怎么样跟人工智能一起来合作，这是一个问题。
计算器有错的答案，但是你可以容忍，因为你把它删掉就好了。人工智能现在来说我想对大部分的人是一个黑匣子，因为它涉及到很多人不能拥抱大的数据。所以人的大脑怎么样跟人工智能进行合作呢？我想这会决定AI部署的速度。
主持人 Gina SMITH：他们害怕的东西错误了，可能隐私、道德就好像医学领域这方面是你更应该担心的。
Dan VAHDAT：作为人类，我们喜欢自己，我们觉得自己是最棒的。所以，我们担心其他的东西比我们聪明的时候，就有点担心了。比如说病人心脏出了问题，他们放一个东西进去，从功能的角度说，放进去的起搏器比我们还要好，但是讲到头脑，我们作为人，我们最多活一百岁，我们大脑的能力也是有限的。但是在这个限度之内效果非常好，这是一个神奇的大脑，我们做了很多事情，我们的智力越来越高，有这样的曲线。
我们的技术、我们的计算能力，很多年以后的算法，它可以为我们的学习产生很大的作用。我知道谷歌这方面做了很多的事情，机器学习确实非常神奇，比如说人机大战，围棋，它的功能非常强，而且可以打败人。它已经有这种感知能力了，像AlphaGo，对我自己来说，还是把它叫人工智能，我相信也许20年、100年或者1000年，能达到人的水平，但是总有一天机器的智力会超过我们的人类。
除非你找到一种混合体，通过这个混合体来扩展你的智力，现在我们的人脑还是有限的。现在我们为什么聪明？因为我们有很大的大脑，差不多是8亿或者80万这样的神经元，这是我们聪明的原因，在数码世界我们也可以打造这样的神经原。
混合体非常有意思，人的独特之处非常效率，人脑是非常高效的，如果保持这样的连接，人类就可以保持人类的未来，所以大家就不用太担心。如果做不到这一点，总有一天不是说5年以后，可能1000年以后，很难预测未来。任何人想预测的话，这是自找烦恼，这就是根据我们的医学知识、医学领域，这是我们的体会。百度李彦宏他们做了很多有意思的事情，还有谷歌，英国的一些公司，他们做了很多很好的事情。
洪小文：我有不同的意见，首先什么是聪明，什么是智力，什么是智能？确实有很多方面即使超过了人类，我们速度不可能比汽车快，但是计算机虽然很强大，但是它还是一个计算机。我记得我第一个学习方面的挫折是在小学里面，我没有上算盘课，那时候默算，默算很强的人才可以上那个课，我没有被选上，他们觉得我不够聪明。现在就没有必要这么做了，没有必要用算盘了，什么是聪明？这个定义在不断变化。
我觉得现在评判的标准应该是创新力，计算机没有创新力，人可以做到。所有的计算机程序都是由人编写的，所以计算机没有创新力，还有智慧。我不想说这个问题，我觉得AI+HI，人类没有汽车那么快，但是我们发明了汽车，我们算的没有计算机快但是我们发明了计算机，我们是真正的主人，我们有创新能力，提升了我们的能力，通过发明这些东西，我们发明的东西都可以帮助我们做这些日常的事情，重复性的任务，比如说计算。
我就有这样的体验。我们CEO来中国跟政府官员开会，我帮他做同传，好几次CEO告诉我说，我没说这个或者你怎么比我翻的要快，我完全理解了我可以没有他的情况下进行对话，因为我了解背景、来龙去脉，我了解这个情况。机器翻译也是有用的，机器可以帮一些忙，所以今天说我比你聪明，你比我聪敏，怎么定义，我们可以测试一下IQ，但是也有很大的不确定性。
Dan VAHDAT：一千年以前如果你问一个人，说你能想象你能飞，你能上月球吗？他会说你疯了，但是今天每天都可以做这样的事，而且如果以后发展的话，每天可以上月球。未来的这种可能性，不能够轻易说这种不可能的事情。这样的话根本上就是错的，我们难以想象没有发生的事情就无法想象出来。我的重点就是说任何事情都有可能，我们现在想象目前出来的未来都可以发生。
我刚才没有说不可能，我只是说现在没有证据让我相信它可以很快地出现。如果说谁或者是哪个更智能，是完全没有意义的，这是我的重点。
刘德音：AI的春天已经来了，我们不想担心冬天，我们只是想让花开放，好美啊！但是是受限于人和机器如何进行合作，现在特斯拉的车也出现了问题，只出现了一起事故，人们就无法理解一些事情，技术带来的事情很多人理解不了。
智能车的驾驶，一个是人来开，一个是无人驾驶，在过马路的时候，同时过马路的时候，人不知道怎么办，人和机器之间的互动我们现在是无法来创造出来的。我们无法理解这些东西，没有办法让机器来去仿造。
主持人 Gina SMITH：就会出现一个理论，人是不是能听人工智能制造出来的东西呢？要说到机器人的权利，是不是机器人也应该有权利呢？
问：对于人工智能的机器学习，我有一点糊涂，先不说未来，先说一下这种大规模的芯片它的这种发展。它在未来的三到五年当中价值创造是多少？
主持人 Gina SMITH：听一下三星，这对你们来说是什么意义？
SHIM Eun Soo：移动设备方面人工智能的应用，很多电话、很多设备都可以利用人工智能的技术。你的智能手机上面很多这种人工智能都是通过云来实现。你在说话的时候，实际上它的这种计算就在云当中发生。我们也是担心隐私的问题，我们需要更多的数据，我们也是通过智能的数据来进行问题的解决。我们不可能把所有的这些人的语音全都来收集起来，这是一种隐私的侵犯。
主持人 Gina SMITH：三星是不是在推动芯片的技术，这样的话你的这种隐私不会受到别人的控制？
SHIM Eun Soo：是的。我们很快就会在不同的设备当中来实现这些技术，我们现在就是把很多一些隐私的东西从云当中拿出来。
Dan VAHDAT：电池的技术是一个问题，你觉得让手机它的电池能力本来不是很强，让它用更多的技术能力，这是明智之举吗？
SHIM Eun Soo：我们需要新的技术来处理人工智能，我们有一些新的所谓的神经元的处理器，可以大大优化人工智能的这些技术，与此同时又不减少你的电池寿命。
刘庆峰：很多技术实现了离线版本，它不需要联网，既是为了考虑隐私，有时候网络不好也可以使用。像翻译已经有单机版本出国的时候不用网络一样可以用，算法还是可以做不断的优化，训练的简化很多可以在芯片上操作和使用。今天我们看到的翻译是送到云端，另外几个会场的翻译是送到本地的。在AI的算法上，特别是深度学习上有很多优化的余地，将来可是云端和离线的结合是一个趋势，用户想要最好的效果，和大家一起进步，就可以到云端
刘德音：说到计算能力，我们实际上是从云转到了本地。所有的东西都是在云，但不一定所有的都是消费者的。消费者都希望所有的东西都在他们的口袋里，如果技术允许的话。在一个理想的世界当中，你会把5G、10G所有的这些东西联系起来，你可以使用它来进行信息的处理，还可以使用区块链等技术，我们需要好的服务，好的服务就意味着你可以在云端来实现，还有一些隐私的东西。
英特网这么好，所有的真都是联系起来，但是现在我们会有一些解决方案，但是我们的未来不应该是仅限于这样。
主持人 Gina SMITH：我们要有几个观众提问。
问：这个问题问一下庆峰总，我们也涉及一些健康和养老的领域，你说465分数，在临床的领域有两边data机器都要学习，一方面是病人，另外一方面是医生问诊的习惯和积累的数据。你能不能预测一下在将来，我们不能说把医生的职业全都消失。让我们的机器医生更好地跟我们医生结合，也许医生到不的地方可以用机器，你能不能预测一下将来的场景。
刘庆峰：我先举三个实际发生的场景，一个是国家卫计委和安徽省政府在去年8月份开通第一个人工智能医院，这个医院在安徽最好的医院给它的医生提供帮助，首先在肺癌，是中国发病癌症增长最高的病种，还有乳腺癌，直接给安徽最好医院医生提供服务。今年会做到22个常见的一线病。
第二个例子我们把服务不仅在安徽最好的医院，同时送到安徽对边远的地区，安徽105个县接入52个县，不仅看医学影像，今年3月2号我们把医考机器人的能力做全科医生能看150多终病，目前的结果达到一线资深全科医生的水平。
第三，您提到问诊，医考机器人通过国家职业医师考试，没有填空题，描述症状要语意理解。第二推理，它考高分很难。实际应用中要有很多医生的问答要学，现在国家卫计委已经跟我们有一个课题，以前中国的医生考试没有问诊能力，因为没有技术方法实现，现在我们在做这个能力
比如现在去北京301医院，病人到了医院，不光可以通过跟机器人对话，我头疼怎么办到神经内科，去到科室主任医生在忙，现在排队的时候不用感等，可以跟我们的机器人聊天，等主任医生看到大部分的情况已经知道，节约大量的时间。
很多专科医生有偏见，人工智能诊疗会给他更多的可能性，建议他做其他的考虑，极大防止错诊和漏诊。现在新疆都接进来，西藏也要接进来，人机耦合模式用机器，我们和协和医学院建了人工智能实验室，通过这些数据也可以给医生未来的研发提供更大的帮助。
现在几乎所有医生看完病，病人情况极少数知道他的术后和问诊后的情况，用人工智能可以每天随访，形成真正问诊效果的数据库我们只在前期做少量的临床，有了人工智能和云，就可以对每个人以后的健康出院的情况做分析，就可以判断出来哪些药物、哪些治疗可以与时俱进满足要求，不是代替医生，而是人机耦合。
Dan VAHDAT：我对医疗行业还是稍微有一点了解，有很多好的成果，你总能发现有一些情景可以应用的很好，但是并不是所有的情景都可以应用的很好，像百度还有一些其他的公司都有这样的例子。
在医学方面的利用，人工智能比较好的是它的成像技能，包括扫描。讲到医疗AI，在大多数的情况之下，我把它叫做便捷性的不负责，在我们讲到病人，讲到疾病，讲到诊断必须要非常小心，不能够给病人创造虚假希望的东西，病人非常的脆弱，特别是癌症的病人，非常的脆弱。我希望我们一起来做一个承诺，在我们讲到医疗方面的内容，我们用的词要必须非常的小心。
现在我们在市场上听到的东西都是边缘性，不负责任，这是我唯一的请求，任何在做AI的人要考虑一下病人，他们非常的脆弱。
问：大家好，我是北京的一位创始人，我们在做一个跟未来有关的剧，在我这个剧里面更多体现20年以后我们的社会会是一个什么样，所以我对今天这个主题特别感兴趣。我想知道20年以后人工智能会在哪些领域落地，到底它的普及程度会是什么样？我想问一下洪小文先生。
洪小文：AI还有这些技术真的是，可以帮助到每个企业，程度不一样。你可以用一个词，怎么样用所谓的ABC、AI、大数据，帮助每个公司做转型。一个是产品和服务上的转型，以前叫互联网+，现在叫AI+。
第二，你从消极层面顾客有问题，顾客有问题你帮他解决问题，积极层面是让你有更多粉丝，帮你宣传。第三，公司的经营可以做的更有效能。第四，每个公司到对于最大的资产一定是它的员工，怎么样激发员工的创造力，创新力，帮助公司。
20年以后你可以看到，人得到各种产品和服务，更好的产品，更便宜的产品，造福更多人。哪些领域我觉得，一个是现在大家可能比较看好的是制造，中国讲制造，制造虽然说对老百姓，制造包括我们刚才讲的端，不管是手机也好，还是什么其他智能设备。医疗界大家的期盼很高，在中国我蛮看好中国的三甲系统怎么样把医疗的资源用的更广。
除了这个东西以外，对每个公司来讲不管哪个领域，每个公司已经变成必要条件，你不做别人做竞争力就变差了。其实从另外一个角度看，跟所有高科技的进展一样，怎么样帮助你的生产力
问：两个问题问各位，你讲到风险，消费者不会放弃创新度。大家非常喜欢用智能的手机，有时候24小时都在用。另外一个问题，特斯拉有一些自动驾驶方面的意外，但可能还是未来的趋势，AI的风险是否会限制人类的创新力？
SHIM Eun Soo：我还是比较乐观的，一万年之前人们忙碌地狩猎，只有这样才可以喂饱自己，现在我们没事聊聊天、看看电视、打打电话。狩猎是否比跟玩手机更有创造力，每个人可能意见不一样，跟朋友打电话也不一定不比狩猎有创造性。
一百年之后AI可以做很多事情，人们的生活会跟现在的生活截然不同。人类是否还会保存大量的创造力，人类的时间更多，他们不用因为日常的琐事烦恼，他们会有更多的时间使用他们的大脑，变得越来越有创造力。AI会让人类追寻新的可能，你如果告诉大家人类史前生活怎样，如果你告诉史前的人他们会觉得这样子。
刘德音：我儿子的创造力就被智能手机夺去了，都在讲AI，他们并不害怕讲AI，因为AI肯定是们为公司带来更大的创造力。任何类型的公司，他们都看到使用AI的机会来改善他们的产量和生产力。在80年代，当时电脑可以处理图像，艺术家就说我们得到的挑战，因为电脑就可以画画了。
问：我来自一财的记者，我们讲了很多关于AI的应用，我的问题是想问台积电的刘先生和来自于三星的SHIM Eun Soo先生。我问的问题是关于AI的芯片，现在有很多比特币的矿工，挖矿人，他们说他们也要做AI的芯片制造。你觉得他们会不会是IC行业的新的挑战者、参与者呢？会不会有一些新的科技标准，哪一个是主要的趋势？在未来的五年之后。
SHIM Eun Soo：我们其实是做芯片的，我想回答一下这个问题。我们经过摩尔定律，经过IC芯片，每半年它的能力都会增长一倍，很多人说摩尔定律已经死了。我们不能把CPU的计算能力往上做了，如果做的话，IC是没有办法处理。
未来是什么方向呢？我们是要去做一个更好的IT结构，现在会有人做比特币的挖矿，需要很大的CPU和GPU的处理能力。AI的应用场景也是一样，我们十年之前是用CPU，几年之前用GPU，以后大家会看到更多的智能设备是新的一些处理器或者是新一代的处理器，在服务器有新的处理器，这是技术方面的趋势和方向。现在已经出现了这种趋势。
刘德音：加密货币曾经是一个热门话题。让很多创新的人、聪明的人想要挖这个矿，这些人非常的聪明，他们在世界上创造了一个最快的计算能力的电脑。他们已经挑战以及打破了电脑设计的禁忌，为了自己的目的做了很多创新的事情。我们现在知道加密货币的一个发展演进，我们也知道这些创新者会从加密货币转到区块链，转到AI，所以才有这么多人现在非常关注高性能、高计算能力。
但是对于创新者来讲这是一个开放的领域，大批的创新者会加入AI。互联网人来自于什么地方，他们是来自于半导体行业，在互联网发展的时候。
问：我来自于财新的记者，我有一个问题问一下刘总，我们讲到API的时候，GPU和其他的资产变的非常重要。媒体非常依赖PSMC，但是人们有点担心这些芯片的供应，能不能讲一下供应方面的问题？半导体行业有一个非常大的事件，台积电的创始人今年将会退休，能不能讲一下您的想法和感受？
刘德音：讲到供应的问题，最好跟他们说，他们做一些饥饿营销的事情。其实不是供应的问题是技术的问题，AI不仅仅要考虑计算力，也要看一下它的存储。你的问题不光是关于GPU，现在GPU市场的份额是最大的。说不仅仅是因为它的硬件，而是因为它的软件。还有应用的一个构建，开发的环境，现在我们可以看到勇敢的创新者搭建了不同的结构。
主持人 Gina SMITH：只有一分钟的时间，感谢各位的问题。我只想问在座每人一个问题，AI梦想中的应用是时间？
洪小文：我们是一个平台公司，现在我们讲到云端、智能云端，我们还是一个平台的公司，我们提供这样一个平台，给你一个铲来挖金人工智能也是这样，我们给你一把铲还有其他的工具箱，帮你挖金子，因为AI确确实实还是一个机会。大家看到to C应用端，对B来说，对企业来说也是一个很好的机会，这是最大的机会。
刘德音：智能手机在我们时代是一个新的现象，一年销售18亿台手机，所有的应用都希望在手机上运营。如果应用好一年就可以推开一个应用，智能手机对任何新的点子，包括对AI，都是一个最好的平台，希望开发者能够在手机上制定一些杀手应用，这是最佳的把AI的应用放到我们生活和途径。
刘庆峰：AI使得这个社会更优温度，无论是教育医疗不仅仅是技术问题，还需要有人文关怀，用人工智能的发展可以使得人类从现在的复杂的知识活动中解脱出来，更有创意去想象未来，人工智能使得教育、医疗、社会的很多行业比现在变得更加美好。提到手机的发展，今天每个人都有一个手机，未来应该每个人都有一个人工智能助手，它帮你工作的更轻松，帮你的生活更加有趣，我相信人工智能会建成一个真正的美好世界。
SHIM Eun Soo：我们在努力工作，短期有两个很好的应用，不依赖AI的端机，比如说手机上或者是终端上有很多的AI功能。第二是无人驾驶，虽然我们听到很多事故，我们确实有问题，有限制，但是我们正在努力。希望有一天可以推出很好的自动驾驶。
Dan VAHDAT：我想谈一个比较远期的梦想，有时候由于综合症出现，很多人很早就去世了，这是非常悲伤的。我们帮助医院，帮助医生解决这个问题，攻克这个难题，不是说今天就可以解决，但是未来我们可以把机器学习，人工智能一起来解决这个综合症，最终的目的可以帮助像我们这样的人，比如延长寿命10年、20年、50年，而且是非常有效率，非常健康的生活，和你们的家人共度你们非常美好的生活。
朱光：我们纵观人类历史每一次技术的革命，都会把人类的效率提升，给人们节约大量的时间。人工智能这次的浪潮我们非常有信心，它更会让人们有更多的时间，让人们的想象力和创造力这些机器在暂时无法取代的东西得到一个新的升华。未来在无人车上节约出来的时间可以干更多的事情，繁琐的日常工作，我们可以通过我们的手机助手，给我们很多的帮助，我们的人会变成什么样的，我们会变成更多的具有创造力和想象力的事情。
同时，我觉得还有一点，我们可以有更多的时间去在人一生有限的时间里去探索，去做我们更想做的事情。生活的质量也会非常非常因为人工智能技术的提升，而得到一个全新的提升。
主持人 Gina SMITH：好的。我要感谢大家，我们今天的嘉宾非常的棒，请大家和我一起向他们表示感谢
