5月20日，以“科研·产业·融合”为主题的2017CCF青年精英大会在北京召开。本届大会由中国计算机学会主办，科技创新产业服务平台Xtecher协办。

中国工程院院士赵沁平、香港中文大学教授汤晓鸥、百度创始七剑客之一雷鸣、清华大学教授郑纬民、IEEE Fellow陈熙霖、中国人民大学教授杜小勇、中国计算机学会秘书长杜子德、中国人民大学信息学院院长文继荣、红杉资本合伙人周逵、高榕资本创始合伙人岳斌、寰景信息董事长陈拥权、CCF YOCSEF学术委员会学术秘书陈健等近五十位学术界、产业界、投资界大佬和数百位计算机领域的科研人才出席了此次活动。

在会议上，香港中文大学教授汤晓鸥做了主题为《人工智能的明天，中国去哪？》的特邀报告。汤晓鸥在演讲中，讲述了人工智能和深度学习的发展，并指出，深度学习的三大核心要素，就是算法设计、高性能的计算能力，以及大数据。

汤晓鸥表示：“无论人工智能怎么样发展，年轻人选择创业还是做研究，其实我们要做的就是三件事情：第一，我们需要花时间把基础打好。刚才赵沁平院士讲得很好，就是要坚持，真正花时间把人工智能的基础打好。第二，我们要创新，要做新的东西，不要老是跟在别人后面走。第三，我们要把 ‘漂在上面的东西’落地，最终实现产业化。”

以下根据汤晓鸥演讲实录整理：

今天我讲的题目是：《人工智能的明天，中国去哪儿？》我选了一个比较大的题目，希望能压住场。原来我想的题目比这个还大：人工智能的明天，地球去哪儿？后来发现“一带一路”会议刚刚开完，地球去哪儿的问题已经解决了，我还是回到我的小题目——中国去哪儿。

不管是中国人工智能接下来如何发展，还是年轻人如何创业或者做研究，我们要做的事情也就是这三件：

第一，要坚持，要花时间把基础打好。

第二，要做创新。要做新的东西，不要老是跟在别人后面走。

第三，要把飘在上面的东西落地，要产业化。

今天从我们实验室的研究成果和公司做的产品，来讲讲我对这三个方面的理解。

　　人工智能和深度学习的突破

首先，什么是人工智能？这个概念现在已经非常难定义了，大家几乎把所有的事情都往人工智能上靠。从我的理解来讲，人工智能真正落地的部分就是深度学习。因为以前的人工智能确实是在很多情况下用不起来，人手设计的智能还是比较难超越人来做某一件事情。而有了深度学习之后，我们可以把这个过程变成一个数据驱动的过程——当做某一件特定事情时数据量及参数量大到一定程度时，机器就可能在做这件事情上超过人类。很多现实中落地的产品化的东西，大部分是深度学习做出来的。深度学习做的东西，成功的案例比较多，一方面是在语音识别领域，另外可能更多的是视觉这方面，所以大家可以看到很多计算机视觉方面新的成果。我今天给在座讲的人工智能其实也就是计算机视觉，是用深度学习去做计算机视觉，就变得更窄了。

大家可以看到“深度学习“”这个词在谷歌上的搜索情况：从2006年才开始有人搜索这个词，是Hinton（黑智注：深度学习的开山鼻祖Geoffrey Hinton）和Yann LeCun（黑智注：Facebook人工智能研究院院长、卷积神经网络之父）们那个时候发明了这个算法。这中间很长一段时间，2006-2011年曲线是很平稳的，只有学术界才会去搜索这个词语，才知道这个事情。2011年突然之间搜索量开始呈现指数型增长，各行各业都在讨论深度学习，现在搜索量已经非常的巨大。这条曲线形象的演示了深度学习的爆发过程。

深度学习到底在做什么事情？实际上他所做的事情抽象出来是比较简单的，就是在做一个从X到Y的回归、或者说从A到B的Mapping（对应）——你给它一个输入，我怎么样给出一个对应的输出？特殊的地方就是深度学习把这件事情做得非常非常好。以前也有其他算法可以做，只不过一直做不过人，现在深度学习做到了极致。比如说给了一张人脸照片，它就可以给你对应出这个人的名字；给你一个物体的形状，它就可以告诉你是什么物体；给一个车的行驶场景，我就可以给你输出这个车应该往哪儿拐；给一个棋局，它能算出下一步怎么走；给一个医疗的图像，能帮你判断这是什么病……实际上就是这样的一个过程。不要把人工智能想象成可以超越人类，可以控制人类，这些都是所谓的“好莱坞的人工智能”或者想象中的人工智能，真正人工智能在现在这个阶段其实就是做这么简单个事。当然做成这个简单的事情其实已经很不简单了。