科大讯飞董事长刘庆峰：海量用户是中国独特优势
试想一下，对着话筒说“我的名字叫小明”，随即一行汉字显示在屏幕上，大部分人会认为这是一款语音转换工具；当这句话被快速翻译成美国总统特朗普口音的英语播放出来时，更多人会惊叹地“哦……”；可如果再补充一句“不是大小的小，是拂晓的晓”，屏幕上会“机智”地把“我的名字叫小明”改成“我的名字叫晓明”……
“AI”曾是“欺骗”代名词
以上是《环球时报》记者近日在科大讯飞公司年度发布会上看到的一幕。但比起这些“黑科技”，记者印象更深的是，能容纳数千人的会场被技术专家、产业人员和记者挤得满满当当——人工智能的火爆可见一斑。
对于老一辈业内专家而言，这种场景并不陌生，毕竟现在是人工智能的第三波热潮。上世纪70年代和90年代，也曾出现过类似情况。但那两波热潮因未能取得预期的商业效果而遭遇堪称“产业灾难”的毁灭性打击，大量公司破产、Kaiyun官方网站app登录 流失，“AI”几乎沦为欺骗的代名词。这两段苦难期还有个专业词汇——“AI之冬”。
不过，业内人士认为，正是由于“AI之冬”对整个产业的“清零”，当第三次人工智能浪潮来临时，中国得以和美国几乎同时从上次热潮的废墟上起步。科大讯飞董事长刘庆峰介绍说，当前的浪潮主要起源于2006年深度学习等新算法的提出，由于在数学统计建模上取得重大突破，使得机器在感知和认知智能上有了以往根本想象不到的优秀表现。机器通过学习行业顶尖专家的知识，达到一流专家水平，有望超过90%的普通专业人士。
例子有很多。讯飞智医助手今年成为全球第一个通过国家医师资格考试的
机器人；2017年国际英文语音合成大赛暴风雪竞赛，科大讯飞第12次蝉联第一，而且是世界上唯一让语音合成技术达到真人说话水平的。另一个国际权威的人工智能比赛是针对肺结节医学影像的判断，人工智能技术已经达到三甲医院医生的平均水平。
中国在人工智能领域的成功不是凭空得来的。科大讯飞执行总裁胡郁对《环球时报》记者回顾说，1999年科大讯飞正式成立时，正值人工智能最艰苦的时期，“可以说我们在黑暗中摸索了很多年，但从1999年到现在的18年，我们从来没有放弃，一直在做。第三次浪潮到来时，成功就已经是一种必然，不管是深度神经网络还是其他算法，只要有做研究的人在坚持，他们就一定能够找到这条道路。”
“数据越多，事情越好办”
中国人工智能企业取得的一系列成就让世界瞩目，以至于美国谷歌公司前首席执行官埃里克·施密特最近发出警告：“到2020年，中国将迎头赶上；到2025年，他们将超过我们；到2030年，他们将主宰这些行业。”
刘庆峰对《环球时报》记者说，从技术角度来看，中国有着海量用户的独特优势。推动当前人工智能发展的深度学习等算法，严重依赖大数据的规模，“数据越多，事情越好办”。中国是手机和互联网市场中用户最多的国家。基于
应用的人多，产生的数据推动技术发展，反过来的回补也多，从而提高整个中国对人工智能技术的认可度，使人工智能在各领域可以更快、更广地得到验证和使用，形成良性循环。
中国政府对于人工智能领域的坚定支持也被外界认为是一大优势。刘庆峰表示：“政府7月颁布的《新一代人工智能发展规划》提到，到2020年人工智能技术与世界先进水平同步；到2030年，成为世界主要人工智能创新中心。我觉得这个梦想一定能实现。”
但业内人士普遍表示，在对中国人工智能发展充满乐观的同时，也需要正视中美间的差距。科大讯飞副总裁江涛说，我们在一些最基础的理论方面依然存在差距。第三波人工智能浪潮是以应用为驱动的，因此中国企业在该产业的布局也偏重
智能机器人、无人驾驶、语音识别等应用层面，而在源头性技术创新、顶层设计以及AI算法与芯片等基础层面，美国依然占据较大优势。
“人类不是要跟AI去PK”
高速“进化”的人工智能何时会取代人类？从“阿尔法狗”完胜人类棋手，到波士顿动力公司最新机器人做出完美后空翻，接连不断的突破让诸多西方媒体开始呼吁限制人工智能的发展。
科大讯飞副总裁江涛介绍说，从技术角度来说，人工智能的发展阶段分为计算智能、感知智能和认知智能。在计算智能领域，人工智能被公认为完全超过人类，“阿尔法狗”本质上属于计算智能。感知智能，就是能听会说，比如人脸识别、图像识别、自动驾驶、辅助驾驶等。现在感知智能基本可以跟人媲美，甚至在一些特殊任务中超过人类专家。第三个阶段是认知智能。在这个领域，人工智能才刚刚起步。比如阅读理解，让机器参加高考，让机器参加医师资格考试，这些都是典型的认知智能。科幻
电影里的人工智能就是所谓通用人工智能，它能像人类一样，自主地在陌生环境里找到相应的知识并真正理解。
“我们要有一个正确的心态，人类不是跟AI去PK，比人类更强大的绝不是AI，而是掌握了AI的人。”刘庆峰说，未来人类的发展和机器正走在不同的路线上，人工智能将要大幅替代的，恰恰是人类并不喜欢的岗位。
对于人工智能的未来发展方向，胡郁提出3条线索：第一条是现在人工智能技术延续的深度神经网络、大数据。第二条是用超级计算及模拟方法得到一个“模拟脑”，我们已经逐步可以把老鼠、鱼甚至猴子的脑神经所有单位完全重构，这种全脑模拟有望复制人类的智能。第三条叫智能动力学。人的大脑受到非常多的生理限制，而人工智能不受这些限制，当我们研究出大脑的工作原理，未来可以有超过人脑的产物。
