我今年年初在硅谷呆了一个月，有一些体会跟大家分享一下。什么是难辨的技术？人工智能属于科学的范畴，科学是离大众很远的。不要说，我们最好的实验室，去评价另外一个实验室的工作，如果只看论文，看公开流通的文章，不是那么容易评论，评估成本是很高的，还要根据多年来两个实验室的交流，以及互相理解的基础，才能评价他们的工作，这对圈内人已经是比较难，更何况现在流动非常大。

　　我们对科学预设了一个立场，就是客观事实。但很多在市面上评价的东西都是比较主观的，很多科学家、教授、研究员并不在业界的一线，尽管他是全职教授，或者是名牌大学的教授，很多他听到的进展，更多来自于新闻，比如说依图科技的进展，也是看新闻了解到。但新闻可能不是最核心、最领先的一些技术，以这个不是那么严谨的素材做预测和评论的时候，其实是和真相差距比较大的。

　　科学是一个很严肃的东西，是一个客观存在的东西，但是谈的时候这个误差是比较大的，容易被谈的这个人的身份有一个预设的牵引。

　　另外一个是，这是一个没有权威的时代。

　　我在硅谷最好的实验室呆过，他们要了解今天全球最先进的技术在发生什么，也不是了解的那么全面。为什么？因为现在人工智能发展的速度太快了，甚至在各地都有跳跃性的发展。谷歌一个AI的总监不见得理解透他公司的另外一个部门的所有进展，对他们来讲是比较困难的；全球最好的专家要理解全球最好的技术，不见得是全面的。更不用说今天在美国顶级的学术界或者名牌学校里面的老教授，它已经很难很难点评全球最好的技术在发生什么。

　　这和10年前的学术界是不一样的，学术界3个全球最好的教授，实验室师兄弟几个人凑在一起，差不多把全球的进展，甚至未来3年的进展就都预测了。

　　这就是一个没有权威的时代，任何一个今天新的技术，有可能是有突破性的社会意义和学术价值。这是我的一个体会。

　　因为科学很难谈，所以我先从不需要任何专业背景，不需要跨越文化的东西，就是知识的东西，来看看AI今天是一个什么状态。

　　大家可以看一下这四对图，你看哪一组是同一个人，哪一组不是同一个人。你们通过这个过程来感受一下你到底是怎么认识人的，当你辨别人的时候，到底是看眼睛像不像，还是嘴巴像不像。结论是右下角。

　　机器很容易找到一张图来迷惑或者超过人的辨识边界。这个话题很有意思，在非常早期的时候，大概3年前，出现了非常重要的边界线。

　　机器做的识别，跟普通的人作一个识别的基础比较的话，机器的识别能力已经超过人类了，这是一个很重要的界线。很多最基础的功能上机器超过人类，机器就可以替代人从事这部分工作，有太多场合可以替代，比如机器几乎不会存在速度和体力的问题，一秒钟看1个人，还是5秒钟看10亿人机器都可以，很多场合都可以被替代，这是很重要的分界线。

　　刚识别这四组人像的问题，有的人可能会问，在座的100多位都不认识这几个人，有可能识别不了，大家对陌生人的识别能力下降，可是对熟悉的、我的朋友的辨识，机器不太可能超越我。

　　我们做了一个实验。我们有一个公安的客户，他在一千万数据库当中，把他女朋友的照片放进去搜索，然后拿出相似的前十名出来，打乱了出来，问他哪个是他女朋友，他辨别不出来的，有可能一个是证件照一个是生活照的原因，有可能因为年龄的原因，也可能有化妆的原因。

　　所以你非常熟悉的人，比如你女朋友，你不见得比机器更认识你的女朋友，因为光照角度、化妆，人是很容易受主观性的影响。

　　今天机器做到一个程度，对非常熟悉的人的辨识，机器也可以很稳定的超越人类。再拓展一点，识别人，跟今天在座的观众差不多的体验。到更专业的领域，医学上，一个专家他可能训练了3年或者5年，机器还是可能超越人类。