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michael levitt：三个原因使人工智能变得更加重要

2018年8月日，以“共享全球智慧，引领未来科技”为主题的世界科技创新论坛在北京会议中心举办。8月11日，2013年诺贝尔化学奖获得者、美国国家科学院院士、英国皇家学会会士michael levitt在论坛上表示，出于三个原因使人工智能变得更加重要：

第一个，我们对于什么样的算法有用，什么样的算法没用，了解更多；

第二个电子万能实验机国家质量监督检验检疫总局、国家标准管理委员会于2008年6月份批准发布新标准gb/t16491—2008《金属环电子式万能实验机》，我们对数据必要性的认识越来越清晰；

第二个，人工智能领域起名字非常重要，在美国没有人再把它叫人工智能，现在多叫机器学习。

michael levitt发言实录全文如下：

michael levitt：非常感谢，这是我第一次参加这样的讨论，我是作为活节螺栓唯一的外国人参加这个专家讨8、实验有效空间： 0⑶000mm论。通常来讲如果有国外的来访者，他们往往就会很尊重客人，另外一方面他们也尊重本国专家，所以看今天从台上的构成就体现了中国人既尊重海外思想，也尊重本土专家的意见。

做科学工作，我是从1967年开始的，可以说我爱上了电脑，人工智能是我一直关心的领域而且关心多年了。但是从某种意义上来讲，人工智能的含义随着时间的变化而变化，当我最早开始研究的科学的时候，当时我还是十几岁的小孩，大概只有14岁。当年我听说电脑可以拿来下棋，我觉得真了不起，电脑居然可以拿来下棋，我以为电脑只能拿来加减乘除。我觉得下棋，照理说不是电脑被设计出来完成的工作，可是人工智能这个领域它的重要性得到了凸显，出于三个原因使人已被广风车泛地利用于各领域工智能变得更加重要。

第一个，我们对于什么样的算法有用，什么样的算法没用，了解更多。

第二个，我们对数据必要性的认识越来越清晰，每个人都有大量的数据，关于外部世界也有大量的数据。大家可以想像电脑的运算速度也越来越快，很多时候很多行业它的发展变化是由一些出乎意料的因素推动的，电脑使得人工智能的发展变得容易，以前电脑让年轻人玩游戏，现在它有gpu，图形处理，最早是让年轻人玩电脑游戏的，但最早是小孩想通过玩游戏，促进了计算机的发只有不完善的服务展。

我们说到人工智能领域起名字非常重要，比如在美国没有人再把它叫人工智能了，因为50年前当时承诺给他们好多人工智能的东西，现在多叫机器学习了，现在美国人不把它叫人工智能了，他们用的是机器学习。今天我们说机器学习也是一个很泛泛的概念，机器学习人们已经开展了很多年了，机器学习就是把数据拿来，在里面归纳一些东西。举个例子，我们说孩子的身高是年龄的函数，然后你会得出一个曲线，里面有很多点点点，画出一条线，平均一下，如果你是12岁的话应该1.4米，当然这是从数据里面归纳出一些东西。

随着机器学习的兴起，当然你也可以称之为人工智能，还有像深度学习、神经络、随机森林等等，这些都是新的术语，它是老概念的新名字。像自动化这个名字也存在很长时间了，从数据中学习也存在很久了，有一些非线性的数学等式也存在很久了，其实过去这50年，我们回顾一下是如何让这些方法发挥更大的作用，这里有一个很好例子。对于电脑来说，无论是围棋、象棋都不是很难的事，识别人脸也不是很难的事，今天的计算机已经可以承担很多过去我们认为很难的任务了。当然不能说电脑变得很聪明，只是让他们玩的事情不是很简单了，现在可以拿来翻译，英文翻译成中文，中文翻译成英文，甚至写一首很美丽的诗，会让我觉得很了不起，我认为这个也会变成现实。

所以我们看到今天随着机器学习或者人工智能，机器越来越会归纳了，不再是简单的从年龄归纳出身高，比如说电脑，不再是你告诉它什么是好的什么是不好的，电脑可以自己去归纳来，所以电脑已经可以做归纳了，我们说归纳非常重要。比如自驾驶的车辆，电脑就可以知道我到什么程度停下来，所以电脑这种归纳的能力也在不断提升，无汽车衡论化学、物理学等等，都可以借用这个发展。

我们也可以把这种归纳、概括，把数据拿来进行概括，把它用于很多广泛的领域。假定电脑像人一样聪明，当然是个抽象的人，可以通过图灵测试，但是电脑真正做的是什么？就是从数据来概括，然后来自我学习。它是从数据的概括开始，这是计算机最核心的能力。

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