谈AI的正确发展路径 人更需要机器做的是人做不了的事情

创客猫报道：本文来源于3月28日，由中新经纬主办的第五届财经中国V论坛。北京航空航天大学机器研究所名誉所长、教授王田苗在论坛上进行了主题演讲，创客猫作为合作媒体现场进行了图文直播及报道。

王田苗教授深入探讨了人工智能和机器人在推动社会发展中的核心问题。他的观点独树一帜，他认为人工智能的正确发展路径应该是围绕社会当前的问题，模拟人的智能来解决问题，从而形成实际的产品。他强调，我们不需要制造一个像人一样的机器去替代人类的工作，这样的思路偏离了人工智能的初衷。

在过去的十年里，王教授有幸向企业家、资本家、科学家学习，并参与了一些投资和孵化项目。最近半年，他对于人工智能和机器人在社会发展中的本质问题有了更深入的理解。他分享了他在医疗机器人领域的研究经历，包括骨科、脑外科、老年康复和检测方面的创业项目。他还鼓励学生接触资本市场，进行创业尝试。除此之外，他还涉及到智能制造、软体手、水下机器人等领域，如深之蓝等项目也得到了资本市场的大力支持。

通过与企业家、金融家、科学家的交流学习，王田苗教授意识到，我们应该从社会发展形态和历史角度去看待那些具有颠覆性的技术。他列举了几个可能在未来衍生出新优秀企业的领域，这些领域都与人工智能和机器人技术紧密相关。他认为，人工智能不仅仅是一项颠覆性技术，也不仅仅是一个能够产生经济和社会价值的产品，它代表了一个伟大的时代。

王教授的演讲为我们揭示了人工智能和机器人在未来社会中的潜力和价值，也为我们提供了一个从全新角度去理解和看待这些技术的视角。全球范围内，未来的几年中，人工智能与机器人相关技术将迎来重要的拐点。在特定的时间段内，特别是在中国，这些技术将率先得到广泛应用。我们将看到生物特征识别技术、智能推理技术以及智能材料技术等诸多领域实现技术突破。云服务和工业机器人等领域将逐渐实现无人化操作，自动驾驶技术也将进入商业应用阶段。随着干细胞技术的不断发展，其在抗衰老领域的应用也将逐渐显现。绘画、情感交流和养老机器人等创新应用也将逐渐走进人们的日常生活。这些技术的发展也引发了法律领域的深思。回顾人工智能和机器人的发展历程，我们会发现这是一个多学科交叉的时代。从早期的模拟对话判断智能存在与否，到图灵奖的命名，再到对人工智能的第一次低谷，我们认识到，与其试图打造像人类一样的机器来替代人类的工作，不如利用人工智能去解决社会当下的问题。原创性的技术源于好奇、想象和基础研究，而完全模拟人类的方式是不可行的。相反，利用机器智能解决现实问题的路径是可行的。我们应该关注机器能够完成人类无法完成的事情。如今，我们已经看到深度学习技术的发展趋势和前景，未来我们需要更多这样的技术来帮助我们解决更多复杂的问题和挑战。简而言之，人工智能和机器人技术的未来将更加广阔和丰富，它们将帮助我们解决许多人类无法解决的问题，并推动社会进步和发展。关于AlphaGo超越人类的表现，人们不禁思考两个问题。它围棋下得出神入化，那么它在象棋等其他领域也能如此出色吗？这反映出人工智能的擅长领域具有局限性，它擅长解决的是具有具体规则的问题。对于没有固定规则的问题，人工智能往往束手无策。

机器人与人工智能紧密相连，每当有新的技术突破，人们就会尝试通过实体去模拟、展现这些行为、动作和对话。从Minsk创立人工智能开始，到斯坦福、微软的研究，都是如此。

谈及AI&RT的内在动力，我认为历史的发展是由三个主要推动力共同驱动的：充满好奇的想象、社会需求的痛点以及战争和军事的推动。正如AlphaGo在军事领域的应用实例所示，许多技术的诞生和发展都源于这三者之间的相互作用。这也提醒我们，过度的想象可能会产生泡沫，真正推动经济和应用发展的，是那些符合社会痛点的场景。

当我们从社会形态的角度看待人工智能的发展时，会发现其生态基础是多形态的。不同地域、不同发展阶段的社会需求决定了技术和产品的发展方向。以“一带一路”为例，发达地区与欠发达地区的需求差异决定了人工智能在不同地区的应用和发展方向。我们需要根据各地的实际情况来理解和应用人工智能技术。

总结我的观点，我认为人工智能的发展是一个复杂而多元的过程，它涉及到充满好奇的想象、社会需求的痛点以及战争和军事的推动等多方面因素。我们需要从多角度、多层次地看待和理解这一领域的发展，以便更好地应用和推广人工智能技术，使其更好地服务于人类社会。AI与RT的核心动力：人性、产业与年龄的交织映照未来技术需求

深入探讨AI&RT的内在动力，我们发现其与人性、产业和年龄之间的深层交集，正是塑造未来技术产业方向的基石。在这一进程中，新的社会问题随之浮现，如招工难，数据泛滥下的选择困惑，精准服务的挑战，以及人才培养的信任危机等。这些问题实质反映了社会形态的转变。

在发达地区，以客户为中心的服务生态模型结合人工智能、网络化制造模式以及现代服务业，展现出一种先进的社会技术融合景象。而在发展中地区，关注的焦点在于满足人们日常所需的产品，同时确保产品的安全性。欠发达地区则急需基础设施如能源、交通、房产等，并加强信息基础建设。这一趋势催生了G2B、B2C以及C2BAT2B等新的发展路径。买单的基础设施建设（G2B），与知道客户需求的生产模式（B2C），再到北京等发达地区的客户直接通过网络需求反馈（C），体现了数据驱动市场的力量。

现在，社会形态正经历着深刻变革。比如北京这样的发达地区，人们的生活习惯通过大数据被细致解读，人工智能系统能预测并提醒你可能需要体检，或者根据你的饮食习惯给出健康建议。这种数据系统不仅满足人们的个性化需求，也驱动着市场的精准发展。

人工智能的进化过程中也伴随着挑战。目前的人工智能大多集中在感知智能上，即具体应用大数据、模型与芯片等技术进行商业合作。但在此过程中，客户、数据所有者和应用数据者三个群体的区分，引发了法律问题的探讨。近期，剑桥分析公司与Facebook的合作就是一个典型案例，涉及数据收集、影响英国脱欧等问题，引发了法律上的争议。认知智能的研究在非确定、非完备的时变环境下，如金融领域，面临着更大的挑战。因为金融领域受多种因素影响，大数据学习的有效性在这里只有40-50%，新的问题不断出现，使得环境不断变化。这些都是AI发展道路上的重要议题，值得我们深入探讨。智能机器人的四大发展趋势与产业未来展望

随着科技的飞速发展，智能机器人技术及其产业呈现蓬勃生机。本文将从四大趋势入手，探讨智能机器人的发展前景。

智能机器人的四大关键技术必须取得突破，才能走进千家万户。这包括仿生的结构、控制和感知技术，要求摒弃传统的电机技术，采用人工肌肉以实现低成本化。智能机器人需要实现交互功能，并配备高效电池和动力源。

在服务机器人领域，其发展路径从B到C的转变尤为关键。B端指的是专业的应用领域，如安防、巡逻、手术等，要求机器人具备高度的专业性和针对性。而C端则是五花八门的服务场景，包括娱乐、交流、音箱、医疗康复、手术陪护以及家用扫地机器人等，要求机器人能够提供更广泛的服务。

人工智能的特征在智能机器人中得到了充分体现。对于发达地区的客户，我们需要深入理解他们的需求痛点，为他们提供精准的服务。而在欠发达地区，我们则需要提供全面的服务，满足他们的基本需求。

智能机器人在理解和适应环境方面展现出强大的能力，这是通过大数据云计算技术实现的。机器人通过收集和分析大量数据，提高自身的智能化水平，从而更好地适应各种环境和服务需求。

未来，AI和实时技术的三个本质作用将深刻影响我们的生活。人类总是充满好奇，渴望创造出一种与人类相似的存在。我们渴望创造出具有美丽外观、情感交流能力以及在非结构化环境下完成任务能力的技术产物。尽管这种追求能够催生原创的、颠覆性的技术，但将其转化为实际产品的道路却充满挑战。

AI对社会的影响将主要体现在效益的提升上。AI将帮助我们提高工作效率，改善生活质量，使许多繁琐的任务自动化，从而释放出人类无限的创造力与潜能。无论是在生产制造、医疗健康、金融领域还是教育等各行各业，AI都将发挥巨大的作用，推动社会进步。

第三个本质是精准。当你购买一套服装后，AI能够通过数据分析预测你的需求，不断为你推送相关的产品信息。当你喜欢某家餐厅时，AI会不断为你推荐这家餐厅的优惠信息。这种精准推送背后是AI对个体与社会需求的深度了解。通过收集和分析数据，AI能够预测未来的需求趋势，为我们提供更为精准的服务。

深入思考社会问题与法律问题时，我们不禁会想象未来社会可能是一个四元结构的社会。在这个社会中，、企业、大众和人工智能将共同发挥作用。人工智能将扮演重要角色，结合决策、企业运营和大众需求，形成一个更加智能、高效的社会体系。信任区块链的出现将为人工智能与社会的融合提供坚实的支撑。

在这个充满变革的时代，AI与实时技术的结合将为我们带来前所未有的机遇与挑战。让我们共同期待这个充满智慧与创新的未来吧！区块链技术究竟是何方神圣？想象一下，若你在三元社会接受服务，从态度到治疗效果，再到所开药物和后续回访，全部以区块链的方式记录，那么信息的真实性和数据的准确性将得到前所未有的保障。因为区块链的不可篡改性，确保了效率和精准度，还能基于信任做出预测。

中国新时代正在借助人工智能的效率、精准和预测能力，对消费产业和社会进行深度重构和洗礼。要在这场世界经济下半场的竞赛中胜出，我们还面临几大挑战。

首当其冲的是原创性基础和高端人才的培养。这是一项需要巨额经费、健全体制和深厚文化支撑的任务。只有拥有了这些，我们才能站在科技的前沿，引领时代的发展。

第二个挑战则涉及到三个要素。我们需要根据社会形态来看待人工智能和机器人的发展。中国地域广阔，不同地区的发展状况各异，因此对人工智能、机器人的应用也会有所不同。建立产学研结合的生态系统也是关键，这有助于将研究成果更快地转化为实际应用。法律法规的完善也是不可忽视的一环，确保技术的健康发展。

面对这些挑战，我们需要深入理解和利用区块链技术，发挥其在效率和精准度上的优势。重视人才培养和产学研结合，紧跟法律法规的步伐，以期在全球经济下半场的竞赛中取得胜利。