“所以，你是一個果斷的人工智能無威逼論者嗎？”

　　楊元慶想了想，答復我：“是的。”

　　這是我與他之間關(guān)于“人工智能威逼論”的評論辯論。

　　埃隆馬斯克曾經(jīng)屢次明白亮相以為人工智能的成長將危機人類的生計，而扎克伯格等人則以為他是在庸人自擾。

　　不外，楊元慶其實不認同“人工智能”的定名。

　　在他看來，人工智能（Artificial Intelligence）的說法輕易帶來誤會，會讓人擔憂AI將代替人類；所以他以為更精確的說法是：加強的智能（Augmented Intelligence）。

　　在加強智能這個基本上，能力得以往下談智能醫(yī)療、智能制作等等。

　　他以為互聯(lián)網(wǎng)是數(shù)字化時期的產(chǎn)品，將來則是智能化時期，這既是基于互聯(lián)網(wǎng)，確定又會超出互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字化時期，“將來互聯(lián)網(wǎng)只是一個對象，像德律風線一樣，它弗成少，但遠遠不是全體。因為IoT帶來數(shù)據(jù)的收縮，加上盤算力的增強，和算法的優(yōu)化，會帶來行業(yè)智能，或許家當智能。”

　　是以，他以為“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”的說法不敷準確，這其實不僅僅是工業(yè)，而應(yīng)當是全家當和行業(yè)，并且也不克不及只要互聯(lián)網(wǎng)，應(yīng)當是家當智能或許行業(yè)智能。

　　“曩昔我們談到智能制作就是機械人，機械臂。這只是數(shù)字化的裝備，機械人、機械臂對應(yīng)的是IoT，而不是智能制作的全體。我們要真正完成智能制作的話，最初必定是環(huán)繞著年夜數(shù)據(jù)、盤算力、算法來斟酌。”

　　關(guān)于年夜數(shù)據(jù)，他把它比方成動力，“由于有了互聯(lián)網(wǎng)，收集無處不在，才出生了IoT，更多的智能終端。其更年夜的意義在于，愈來愈多的終端，會發(fā)生愈來愈多的數(shù)據(jù)。”

　　在有了數(shù)據(jù)以后，盤算力開端施展感化，“光有data還不敷，數(shù)據(jù)經(jīng)由整頓和剖析才有價值。所以如今有邊沿盤算，云盤算/云辦事，這個整體就是盤算力。數(shù)據(jù)要存儲、歸結(jié)、整頓、剖析，要有足夠的盤算力來支持。這是別的一條線驅(qū)動我們向?qū)碇悄芑瘯r期過渡。”

　　更主要的是算法，這也是他以為人工智能不會威逼人類的最主要緣由之一，“機械的聰明是基于人的聰明，算法都是人類定的，它只是在加強人的聰明。”

　　基于這類關(guān)于智能的懂得基本，他以為人工智能將周全參與人類的生涯、臨盆傍邊。

　　以智能制作為例，他以為智能將表現(xiàn)在全部制作的設(shè)計研發(fā)、供給、臨盆、發(fā)賣、辦事五年夜鏈條中。他以為，智能制作加倍精確的界說是從主動化和信息化基本長進入智能化，是對全價值鏈的推動，是基于愈來愈多的智能裝備所發(fā)生的數(shù)據(jù)，基于邊沿盤算和云盤算的數(shù)據(jù)，基于深度進修的算法所帶來的制作行業(yè)的智能。

　　“好比說設(shè)計研發(fā)，我們的產(chǎn)物要一代代往下走，怎樣設(shè)計？怎樣研發(fā)？要基于前幾代客戶的應(yīng)用數(shù)據(jù)，供給鏈高低游的技巧變更等等，來停止設(shè)計，再用智能的方法停止模仿測試，看能否相符設(shè)計的請求。”

　　到了供給端，智能將有能夠處理以往碰到的最年夜成績：供需不屈衡，“關(guān)于制作型企業(yè)，最年夜的成績是供需不屈衡，供過于求，求過于供，都是企業(yè)的喪失。但如今跟著加強智能，或許人工智能的成長，就會年夜年夜改良這個成績。我們?nèi)缃瘳F(xiàn)實上在用年夜數(shù)據(jù)停止需求的猜測。年夜數(shù)據(jù)不只僅包含我們曩昔發(fā)賣的汗青記載，每一年波峰波谷清清晰楚，機械終究猜測就會比人的猜測精確度高許多。”

　　臨盆和發(fā)賣異樣如斯，就連辦事，今朝也曾經(jīng)普遍智能化。

　　采訪停止時，楊元慶站起身，又彌補了一句：“有矛必有盾，只是車到山前必有路，不消過于擔憂。”