北大AI公开课第一讲：雷鸣评人工智能前沿与行业结合点（41PPT） ...

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1 新智元报道

整理：张易

“北大 AI 公开课”日前开讲，北大人工智能创新中心主任，百度创始七剑客之一雷鸣带来了备受瞩目的第一讲《人工智能前沿与产业趋势》。下面新智元为不能亲临现场的读者带来约100分钟课程的精华汇总及全部PPT。

2017年2月21日，北京大学“人工智能前沿与产业趋势”系列课程如期开讲。开课伊始，北大人工智能创新中心主任雷鸣首先做了30分钟的陈述，内容涵盖了人工智能的发展、意义、驱动力以及和行业的结合点。诚如他所说，这个课程是为了让学生成为“懂行业的AI人才”。

在AI技术渐成“显学”的当下，我们认为雷鸣老师的这个提法很有启发意义。我们特别整理了这篇开课致辞，和大家分享。

以下是新智元整理的演讲以及雷鸣老师的PPT全文。

以主讲人身份现身课堂的雷鸣首先对徐小平的到来表示了欢迎，然后简要介绍了课程的情况和课堂流程：

“首先由我给大家做一个30到40分钟的课程综述，然后请徐老师上台，我们就人工智能创业、创新、产业结合问题进行对话。最后是一个15-20分钟的问答时间。”

接着，雷鸣给大家介绍了这一系列课程的缘起，他列举了过去一年中几个里程碑式的事件，认为这些事件直接刺激了人们对人工智能发展的关注：

首先是2016年年中时 AlphaGo，以4：1战胜了李世石九段。它在2015年底的时候，只是战胜了一位欧洲冠军——也是一位中国人，那是一位两段的选手。所以说，它的进步速度是非常快的。而到了2016年底，Master 横空出世，在围棋对弈网站上横扫60局不输。我们可以这么认为，在16年年中时，它还是一个跟人类九段选手持平的水平，而到了16年年底，它已经远远高出了人类的最高水平，因为保持60局不败是任何人类九段选手都不可能达到的水平。所以我们感觉这是一个里程碑式的事件。

今年年初，卡内基梅隆大学人工智能系统 Libratus 在德州扑克的比赛中，大胜了4位人类选手。我为什么要说这件事？因为围棋是一个完全信息的博弈，而德州扑克是非完全信息博弈。相应的技术难度不同。在这两个领域里面，机器都已经战胜了人类。

还有李飞飞教授在斯坦福做的自然图像分类项目。2011年，计算机对于图像的分类准确度只能达到75%左右，之后就是有不断的消息，说什么今天谷歌又高了，明天微软又高了，后天百度也出来了，等等。现在基本上大家已经不太刷这个榜了。

我们看2013年的时候，用一些非深度学习的传统方法，［语音识别］我们做到了准确度百分之九十六点几，而人类的话是百分之九十九点一，差距仍很大。但现在，用深度学习的方法，准确度已经到了99.7%，也超过了人类。

因此霍金说，人工智能的成功将会是人类历史上最重大的事件。我们也认为，这可能也是影响未来的一个最重要的事情。

雷鸣将人工智能的发展比作人类历史发展上另一个极重大事件：“让我们看看历史上有没有什么事情是最重要的。那就是工业革命！有一位教授在论文中指出，工业革命是世界经济史上唯一重大的事件。

接下来，雷鸣以“创新”为着眼点，以工业革命和人工智能发展作为两个切分点，比较了农业社会、工业社会和信息社会的不同特点：

如果我们进入到某种称为智能社会的社会，那么可能基于技能的重复性工作会被大量替代。创新有一定的失败率，但是投入其中的人越多，基数越大，社会发展就会越快。

如果说在工业社会里，有10%的人去创新，比如说，一个收割机原来一天能割100亩，经过10年的改造，变成了一天能割200亩，就是说提升1倍劳动力花了10年的时间。而到了智能社会后，因为从事创新的人多，可能投入了10倍的人去创新，发展速度就会加快，也许1年的时间，这个收割机就从1天割100亩到1天割200亩了。所以，整个社会的发展速度会进一步大幅度提升。所以说，智能革命会替代重复性的脑力劳动，释放出大量的创新力量。创新力量多，就会加速。因此的话我们能看到一个曲线。

我们能看到，到某个时间拐点之后，未来社会发展会更加快速。这会对社会产生极其深远的影响，比如说对财富的定义，对我们的工作形态，对社会的组织结构都会发生根本影响。创业的时候大家都要问，什么产业最有前途？

我们说农业社会时，会根据谁家有多少牲口多少亩地多少庄稼来看他的实力，到工业社会，这个就变了，我们是看谁有工厂谁有石油谁有钱。我们在农业社会，工作对象就是自然，比如我弄个庄稼什么的，就是天天跟自然打交道，产出的也是自然。在工业社会，工作对象是自然界里被你改造过的东西。而到了智能时代，这些东西我们都不用管它了，因为有机器人在那里替你搞。我们所做的可能就是处理信息，我们设计公式就可以了，机器人把它执行出来，然后为我们所用。这会对社会造成非常深远的影响。

第二部分：为什么现在学习人工智能

接下来，雷鸣分析了人工智能现在进步迅速的原因：

为什么会是现在？为什么现在正好是这个拐点？人工智能为什么现在进步的如此之快？首先人工智能发展的必要因素，我们就说是三要素吧。第一个因素，是数据。你没有大量的数据，你就没法学；第二是运算能力；第三个就是算法。那这三个要素为什么现在突然爆发了？我们看其实就是数据和运算能力的提升到了一个临界点，这个点以后，很多原来解决不了的问题，变得能解决了。

那么，我们刚才说的这几个要素都在怎么变化？第一，我们说数据，由于电脑网络，将来咱们还有什么物联网传感器等等，这些会导致数据的增长，每年都以50%的速度在增长。这是什么意思？这就是说，基本上每一年半到两年翻一番，记得这一个结论，就是说数据涨的太快了，这个我们人做事情都是线性的，它可不是，它是指数级的。

我们再看另外一个涨的就是运算能力，运算能力的话，注意摩尔定律也是每1.5到2年运算能力也翻一翻。这两个还有点意思，基本上是同步的。当然了，相关的内容还如果大家愿意看，有一本叫《奇点临近》的书，非常烧脑，作者是美国的一位未来学家，名字叫库兹韦尔。大家可以查一下他提到的2020年的话，一千美金的运算能力可以达到人脑的运算能力。就按照现在模拟神经元来算，那2050年呢，1000美金就可以达到全人类的运算能力。差不多是2的30次方，或者20多次方。而且现在的GPU已经有很厉害的运算能力了。

我们再看算法，算法其实也在不断的演进，这个深度神经网络神经网络算法其实几十年前就提出来了，但是后面一直没什么进展，是为什么呢？就是刚才说的，没有数据，没有运算能力。因为这个算法需要的数据量很大。但现在数据运算能力有了之后，它的威力就出来了。基础算法虽然很多年前就提出了，但是后面我们不断的有强化学习、迁移学习等等。基于深度学习的话，会出来一个非常大的理论体系来支撑现在的发展。引用吴恩达的一个说法，就是说，他说有监督学习方面，深度学习可以超越几乎其他所有的算法，只要数据量足够。只要数据量够大，深度学习能不断逼近真实函数。

但是我们去看这个这个图，也很有意思，这个学习算法随着数据的增加，它有一个拐点啊，到某一个点之后，他就停下来了。当然了，这个传统模型大部分我们也能理解到，因为你的公式本身表达能力很有限。你比如就定了5个参数，然后搞一个线性的，其实表达能力是非常有限的。你怎么训练它，都不能把真实的东西完全模拟好。但深度学习不一样，你只要给的模型足够大，它基本上可以把这个真实环境原函数给你还原的非常好。所以刚才说，它随着数据的增加，每一个数据的反馈都会修改这个函数，然后就逼近真实函数。所以说，它到达一个点之后，爆发了数据和运算能力，使得深度学习真的有用了。它可以超过原来的传统算法。那以后的话呢？它会继续扬长而去，不断进步。

接下来我们再讲一下人工智能会影响什么。我们认为人工智能会影响几乎所有的产业。

第三部分：人工智能对产业的影响

关于人工智能对产业的影响，雷鸣说：

举一些简单的例子，比如说服务业，扫地机器人现在全球已经卖几千万台了，这是机器人里销量最大的。看着很傻，一个圆盘在那，但是它真的解决了一个问题，你不用扫地了。还有陪伴机器人，这个概念说了很久，现在还没落地，但是呢，这个东西未来肯定会实现。然后呢？导购机器人也是这样。我们能看到这一块儿正在高速的发展，什么时候会人手一台呢？我们不太清楚，中间的话也许有些挑战，一定要把成本降到某个水平线之下等等，但是未来是很明确的，它就是在朝这个方向发展。我们相信在一定时间之后，每个人家里面都会有N个机器人在帮你做这做那。这就是未来的工业机器人和智能工厂。

特斯拉在整个生产过程中，有十几个工程师到几十个工程师在盯着，这些工程师并不是流水线工人，他们在盯着流水线不要发生故障。真正的生产都是机器自动化进行的，所以说未来工业也会有深刻的变化。另外，现在我们知道自动驾驶和智能交通，这两个当然也会出一些事故，因为在创新的早期，错误总是会犯的。但是它会越来越好。另外我们大胆的估计，也许20年以后，可能你自己在马路上开车就是违法的。

接下来，雷鸣展望了人工智能的未来和发展。

雷鸣最后阐述了“北大AI公开课”的主旨及课程安排，他说：

我们希望通过这个课程，给大家一些好的思考的方法，希望大家对产业的发展有所了解。到底我的东西有什么用？这个产业的路径现在怎么走？什么技术什么时候可能能达到一个突破点？

我们希望，学生成为懂行业的AI人才，我们想通过课程让大家了解：第一，行业发展；第二，知道在每个行业里面哪些AA的技术在被使用，怎么使用。你会知道这个行业什么时候什么技术可能比较成熟了，整个发展路径健全以后会是怎么样？有什么挑战，有什么机遇？

另外，上完这个课之后，大家可能对于每个行业都能有所了解，然后决定你喜欢哪个行业。因为我们毕业后不可能参与所有的行业，你早点知道自己喜欢哪个行业，你早点去了解将来的话，你就会更明确目标。创业也好，加入公司也好，都能做得更好。

第四部分：课程介绍

最后，附上本次课程的视频回放链接：

“人工智能前沿与产业趋势”课程由北京大学开设，并面向公众开放。课程由人工智能创新中心主任雷鸣老师主持，共14节，每节课邀请一位人工智能领域顶级专家和行业大咖作为主讲嘉宾，就人工智能和一个具体行业的结合深度探讨，分析相应技术的发展，如何影响产业，现状及未来趋势、对应挑战和与机遇。所有课程相关信息、通知都会在下方的公众号发布。