人工智慧這四個字請請細細品味。是人工條件下的智慧。認同這個觀點就有了對話的前提。

人工設計的規則和演算法下，人工智慧的本質是模式識別也就相當於人的眼睛。深度學習相當於模擬人腦思考，比如，大人告訴小孩子玩火危險，小孩子再次見到火就會遠離。這就是深度學習。

人工智慧目前都還是有條件的智慧，還不能適應和解決自然環境中的各類問題。

人工智慧的發展需要更多大規模積體電路，私服電機，深度學習演算法，以及更高速率的通訊技術做支撐，才有可能模擬人類去解決現實問題。尤其是心理學，更是一個巨大的挑戰。

最後，同一組資料告訴你，人腦智慧的威力。

人的大腦有10億個神經元，每個神經元相當於一臺電腦。如果要模擬人腦智慧識別，思考，反應，需要10億臺電腦。

我們數一數全球有10億臺電腦嗎？

所以，我們要理解 人工兩字。

對於這樣的話題來說，我們還是聽聽國際計算機學會會士、電氣電子工程師學會會士裴健的分享，看看他對於計算、資料、智慧平臺的思考。

對於人工智慧的核心價值到底是什麼？裴健認為，人工智慧核心價值是透過有效的預測提高人類駕馭不確定性的能力，這對生活會產生根本性的影響。

那麼，在人工智慧領域，人們面臨的最大挑戰和最大的機會是什麼？裴健表示，“用什麼樣的最新的人工智慧管理，把握經營這種不確定性。”

為了解決目前很多中小企業面臨的雲計算、大資料、人工智慧三者之間缺乏整合和組合的問題，他倡導建立一個共生協同的平臺和生態環境，實現計算和智慧深度融合，讓使用者聚焦業務和模式的創新。

值得一提的是，在演講的最後，裴健提了三點建議：

第一，鼓勵計算、資料、智慧產業跨地區、跨行業發展。鼓勵企業透過資料開放獲得適當利益，配套嚴格的監管和運營。

第二，支援創新，新業態、新的商業平臺的出現，會有“小步快跑”的形勢。

第三，及時立法，對計算、資料、智慧技術等進行立法，保護資料的隱私和安全。

人工智慧的出現，是為了更智慧的服務人類。

人工智慧的本質是使事物具有人類的思考能力，將人們在生活、生產和科學研究等領域發揮積極作用。實現方法是透過計算機的高階演算法計算，比如統計學、神經網路演算法，需要較高的數學知識才能進行研究。

人工智慧的核心一共有5個方面，它們分別是語音識別、計算機視覺、自然語言處理、機器學習、機器人。正是因為有了這些核心技術，才可以讓人工智慧更加產業化，當人工智慧產業化了以後，就可以帶來比較廣泛的子產業。比如計算機視覺方面，可以運用在人臉識別。還可以運用在醫學方面，可以進行有效的醫療成像。比如還有機器人這個核心技術，不僅可以實現無人機，還可以代替人類做一些工作。另外還有機器學習這項核心技術，應用這項技術可以有效的甄別那些詐騙的行為，還可以運用在公共衛生或者天然氣的勘探方面等等。

人工智慧作為一種科學技術，在其發展過程中必然遵循自然科學規律，依賴其現實條件和發展機理，是可以被認知和預測的。當前，人工智慧的具體技術路線多種多樣，未來發展充滿無限可能性。未來人工智慧必須具備良好的可解釋性，使其學習模式和相應決策能夠被人類使用者所理解。使用者的需求是人工智慧技術發展的前進動力和必然指向。可以預見，在不遠的將來，人工智慧各技術流派之間的交叉融合將更加深入，不同學科領域的交叉融合也將更加頻繁。透過取長補短綜合各方面、各學科優勢，有望達到人們對人工智慧系統可靠性的要求。