在3月27日的2016年中国（深圳）IT领袖峰会的“高端对话：互联网与智能时代”环节，在数字中国联合会常务理事丁健的主持下，几位嘉宾展开了激烈的讨论，各自表达了对于互联网和智能时代的看法。
主持人：丁健数字中国联合会常务理事
对话嘉宾：李小加香港交易及结算所有限公司集团行政总裁
赵峰海尔家电集团首席技术官、副总裁
王飞跃中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任
王杉北京大学人民医院外科教授、主任医师
以下为论坛实录：
主持人：最近谷歌的AlphaGo打败了围棋冠军李世石后，人工智能领域变得非常热。现在深度学习新技术和传统的人工智能相比到底有什么样的突破？它对未来的经济社会有什么样的影响？
王飞跃：马云先生说是炒作，市场策划，其实一点不错，我也觉得这件事情还早。从技术上看，它确实没有方法上的创新，但我觉得它的贡献也是非常大的，这是工程上大规模地集成了深度学习。我觉得这次AlphaGo可以用来技术上解决问题，这就可以走向智能时代。
有一点我想强调一下，德日进说生命就是复杂化的物质，深度网络里面有上亿参数就给了我们智能因素和物理因素。但就因为说不清楚会产生智能。今天早上谈边界划分，我觉得在智能世界根本就没有边界的概念，大家要把不确定性、多样性和复杂性就当作常规，谁要能把这些东西转化成你自己的敏捷性，向问题聚焦，我觉得谁就赢得了未来。将来的智能一定平行智能，每个企业都要下围棋，你要把企业变成软件企业，你要不下围棋，你就是大刀、长毛，你不倒闭天理难容。
李开复：人工智能已经存在60年了，甚至这次深度学习所基于的神经网络也已经存在了五六十年，而这个领域是跌宕起伏的。我们作为从业者是比较乐观的，这次AlphaGo里面使用的技术是基于特殊的神经网络。
我觉得AlphaGo肯定是巨大的成功，因为它是里程碑的事件，包括我个人在内都认为围棋至少需要五年的时间才能跟人类的高手交锋。
这些技术是十年前就有的，到底伟大在什么地方呢？我觉得今天人工智能，如果有三个条件，就能解决问题有巨大的商业机会：
1、要有巨大的数据量，能自我迭代的；
2、要有非常大的计算量，谷歌的计算量比世界上任何一个公司都要强；
3、要有世界顶级的专家。谷歌有15个世界顶级专家。
对于AI的发展10年内的前景我也特别乐观，人工智能会改变绝大多数产业，取代50%的工作，但在未来2年，并不会有大改变，平台的发展需要时间，更多会在一些小的地方应用。
主持人：金融领域应该是人工智能非常重要的一个应用。这方面有什么样的技术？新的人工智能可能对这个领域产生什么样的影响？
李小加：互联网改变金融，我希望大家把这个观点打破。金融应该是互联网最后一个才有可能被颠覆的行业，这个行业的特殊性使得它极不容易被互联网技术完全颠覆。高频交易是通过计算机的深度学习来判断市场，把市场里面的所有信息集中在一起然后进行交易。这个交易主要体现在高频上，就是在速度上。咱们先说美国，最近中国已经遇到了巨大的挑战，没有在中国开始就已经基本上暂时结束了。到底高频交易是什么？高频交易本身就是速度，速度为什么在国外这么重要呢？在美国有50几个交易所，有大量不同信息，只要价格有微小区别的时候，就能够通过高频交易找平了，这提供了巨大的流量，但找平不存在价值，所以在美国也具有争议的高频交易。今天拿到中国来几乎变了去年股灾的重要元凶之一。高频交易本身就像汽车一样，它就是一种交易手段，非常快。真正高频交易的问题不是速度、技术和学习本身，而是作为一个工具干什么。因为什么工具都可以干坏事，咱们中国的资本市场之所以把高频交易放在非常负面的情况就是去年的股灾造成的。大家一定要知道高频交易什么情况下根本上是不好的，什么时候是没问题的。如果高频交易本身就是比你快，你也不在乎，你本来也到不了那个地方，这是没有问题的。可是今天的高频交易在中国的资本市场上，IT的深度学习在资本市场的应用还没有开始就已经倒下了。至于倒下以后还能不能再站起来就要看相关的市场智慧和市场本身的变化。
主持人：王飞跃教授曾经试图用人工智能来协助他炒股，深度学习再发展下去，如果不用电脑还炒股吗？
王飞跃：我不认为做人工智能深度学习一定要靠互联网，这是我个人的看法，我觉得以后你只要给一个模型，有足够多的参数，你用有效的方法调它就能产生智能。我不认为要靠深度学习专家，要靠多参数。我觉得这就是我认为还有跟深度学习不一样的方法，智能并不复杂，你只要有一个方法来调整就完全可以。这跟金融非常相关，不是信息完全对称的。
李开复：我补充一点跟炒股相关的信息。在美国智能交易出来之后交易员从10万掉到5万，智能交易会取代人的工作。过去一年我就没有再买过人管理的基金，都是机器人帮我管。
王飞跃：我觉得这是知识自动化的方向，为什么软件机器人或知识机器人是未来的保障，AlphaGo也是软件机器人，以前我们靠工业自动化发展到了今天，下一阶段就是知识自动化。
主持人：人工智能对于家电制造业和未来家庭有何影响？
赵峰：我想在座的除了炒股之外，还有其他方面的需求。家庭是大家每天花时间最多的地方，大家对家电的智能化期望很高。现在的状态不是很理想，因为用户的期望非常高，觉得家电应该像其他的设备一样。但是在市场上看到的产品功能比较单一，操作有些复杂。
在共享经济下，大家说的是生态，海尔在转型实际上就是从硬件生产供应到以后的服务。在生态圈里面，特别是智能家居，大家都在摸索生态圈是怎样的，这样生态圈才能兴旺。这个行业一直在探索从产品的智能化、产品的联动，还有商业模式。
在家庭当中大家的需求确实是刚需，这不是一个伪需求。而且有些习惯是可以培养的。人工智能技术会对我们带来什么影响？
第一，是现在的交互比较单一，接下来的智能家居交互入口应该是全场景的、分布式的，无处不在。
第二，商业生态圈模式的落地。在家庭当中不只是食物，还有跟洗护、空气净化等有关的。对海尔来说，我们的硬件不只是给用户提供硬件上的服务，更多的是这些硬件能够联在一起形成一个场景的体验。用户最重要的是会问这些东西能给我带来什么，他的需求是多样的，所以需要引入各种各样的内容和服务。智能家电最终还是要把各方，包括家电行业，新兴的互联网硬件供应商、软件供应商、互联网联接到一起。我想接下来有几种可能，一是封闭式的体系。我觉得开放的平台会更快地把资源整合起来，各个厂商的硬件和服务都能够互联互通，不光是设备之间的通讯互联，还有另外一个是互通共享。二是IOT互通互联的技术，还有人工智能多场景、多入口、分布式的交互。三是后面沉淀的大量用户数据和用户行为的分析，怎么把它变成为用户提供更好的服务。
主持人：未来智慧型医院是怎样的？
王杉：医疗是坚持到最后不被颠覆的一个行业。为什么这样讲呢？首先，我非常自豪地讲我很愿意成为传统产业，自人类产生以后就存在，而且有非常强的生命力。第二，其实看病主要是讲医生，未来的医生和外科医生到底是怎样的？就是毫不利己、专门利人，对技术精益求精，而且是一个高尚的人、纯粹的人、有道德的人。
我想无论是现在的大数据、云计算，认识计算等一系列一定会对疾病的发生、发展，预先规律产生重要的作用。现在讲深度学习，这是不是要发现疾病规律的唯一正确的方法，我表示怀疑。是否是一定要经过大数据呢？其实大家谁都知道，一个资深的老大夫他需要从症状一二三，体征一二三，依据一二三分析下来再做诊断。我们从技术的角度是不是一定要经过大数据，最后实现诊断和治疗呢？我这里只是提出疑问，但确确实实在这方面大家都听说过个体化治疗，就是你这个人得了什么病，然后根据你的基因组学、蛋白学、代谢学等，你就最适合用哪个疗法。听上去非常美好，但是到现在为止有多少真正的研究是用这个思维方法找出规律呢？
精准医疗对医疗模式一定会产生影响。将来就有可能相当一部分病人就是在自然的状态下进行数据的采集、诊断分析和干预。
机器人已经可以做到跟人的反应速度一样，将来不仅仅是做手术，甚至在一些隐私的操作也可以。这里面会有一系列改变医疗的模式。我一直说信息的建设和利用是以需求为导向的，真正成功的都是他了解医生诊疗的需求是什么，帮助他解决了。
主持人：一位专家预计未来30年以后人工智能将全面超越人类的智能，就是基点，你们脑海中这个基点大概要多久？
王飞跃：如果你相信科学的话是220亿年，所以要实现要220亿年的时间。
李开复：我觉得这是拍脑袋猜测出来的，今天AlphaGo再厉害也是我们人类的奴隶，他厉害的是能够复制出1000个奴隶帮我们干活。现在的机器没有丝毫能力，不知道做什么，没有感情，没有喜怒哀乐。
王飞跃：是人的奴隶，但是有更多的人去伺候这个努力，所以不会失业，会创造更多的就业岗位。
赵峰：我想大家要问的是怎么定义机器什么时候超过人脑，在一个比较窄的领域当中，我觉得机器和人的距离越来越短，但真正要取代人的很多能力的话，我觉得至少要50年，这50年怎么定义？它可以取代人现在做的80%左右的工作。但是真正人的能力，我觉得机器花很长时间，比如我们人有能力忘掉东西，但是机器有没有这个办法把它不需要的东西忘掉，我觉得这是要改善的。
王杉：我的观点是从医学的角度讲，机器要想超越某个个体那是一定能实现的，而且比这个时间还快。但是机器要超过人类，现在不可能完成的任务。
