刘鹏教授：人工智能中枢有望让城市告别堵车

　　2019年9月5日，“中国（南京）人工智能+国际论坛”在江宁会展中心举办。来自国内外人工智能领域的院士专家、科技企业领袖等齐聚，开启前瞻的头脑风暴和高层次对话。会上，清华大学博士、云创大数据总裁刘鹏教授提及，南京在不久的未来将拥有人工智能中枢，有望告别堵车。

　　以下是刘鹏教授在“中国(南京)人工智能+国际论坛”上的演讲实录(主题：《人工智能在智能城市中的应用》)：

　　围棋人机大战：人工智能走向大众

　　我们大家可能都知道，以前快递行业是怎么做的，而现在京东无人送货车已经上路了，这个车每天能够送一千个包裹，相当于十个快递员，每天只需要充电就可以。京东现在利用无人机送货的尝试，在中国农村很需要，因为农村最后几公里特别难到达，我们通过无人机送货是非常有效的做法。

　　不少制造类企业现在已经开始大规模裁员，因为现在的生产变成用机器人来代替人工做生产，这个已经转变的非常快了。我们以前看到的码头总是有人的，现在的码头开始变成了无人码头，只有7个工作人员。

　　以前每年双十一会看到大量货物挤压，这几年双十一这么多包裹，我们却很快就收到了，为什么?因为物流中心已经完全智能化了，以人工智能实现拆解。我们以前都是自己去商场买东西，现在所有的购物越来越网络化了，通过二维码、刷脸支付就完成了支付流程。所以出门基本上不需要带现金，而乞丐要钱都用二维码收款。

　　人工智能真正被关注是2016年3月9日到15日，AlphaGo与李世石的围棋大战，使人工智能从科学技术走到大众视野里。比赛结果大家都比较清楚，AlphaGo赢了李世石。这个比赛很重要，比赛前所有人认为人工智能不能赢。

　　【赛前】

　　✎人工智能专家：AlphaGo跟李世石下围棋至少需要十年准备才能做到。

　　✎柯洁：计算机战胜李世石的可能性不到百分之五。

　　✎聂卫平(3月7日)：若机器和人比赛围棋，我认为机器是一点机会没有的，因为我认为计算机有它不可克服的问题。

　　✎李世石：除非出现不可理喻的低级失误，否则我绝不会输。人工智能向人类发起挑战，还属起步阶段。

　　这是在比赛前的看法，但是比赛之后，所有人转变了看法。

　　【赛中】

　　✎古力：5个九段一起上可能会赢。

　　✎聂卫平：AlphaGo全局几乎完全零失误。

　　✎柯洁：AlphaGo围棋确实是有史以来我见过最强大的对手!

　　那么AlphaGo谁做的呢?DeepMind公司做的。公司创始人哈萨比斯4岁开始下国际象棋，8岁开始思考两个问题，大脑是如何学习掌握复杂任务的，计算机能不能效仿?17岁，他做了一个游戏《主题公园》，这个游戏风靡全球。后来，他回到剑桥大学学习计算机科学，又到了伦敦大学攻读认知神经科学博士学位。他本人是计算机专业，博士是医学的，他当年的医学博士论文被《科学》杂志评为当年全球十大科学突破之一，是跨专业人才。

　　他所做的AlphaGo有什么伟大的地方?围棋棋盘由19条横、竖线组成，但如果把所有的路探过一遍，需要10的171次方，宇宙原子总数为10的80次方，我们把所有计算机集中起来都做不了。AlphaGo怎么做到这点?

　　首先是向人类的高手学习，向人类5段到9段学习下棋，学了之后，自己下，自我进化，是尤为成功的原因。到了第二年，AlphaGo已经不再像人类学习，从零开始，自我成长，用了30多个小时就战胜了以前的AlphaGo。

　　2016年AlphaGo用了一千多台计算机，2017年就用了一台计算机，下棋能力又提高了一千倍。这是非常惊人的事情，而且在这么复杂的空间里面，形成了对战略态势估计的能力。这种能力虽然人类有直观的判断，但是往往是错的。AlphaGo对态势的估计都是对的，这是我们从AlphaGo与李世石的比赛里能学到的东西。这个东西，是已经超越了我们现在其他技术所能表达的空间。

　　我们的大脑是人类引以自豪的很复杂的一个精密装置，这个装置在人类很小的时候，刚出生的时候，里面表现的是神经元，一个月之后，大脑的神经元连接增长了很多，到2岁的时候就这么密集，在2岁之前进步的速度是非常快的，但是从2岁到成年就没什么进步了。

　　如果教一个小朋友学习的阶段是2岁之前，在2岁之前教会他一些东西，这个小朋友有可能会变成天才，这是我的看法。大家应该有经验，如果小孩在美国出生，2岁之后搬到中国来，这个小朋友讲的语言就是英语，没有学习过的中文对他来说是外语，他真正的分水岭只有这两年，这两年他在美国的语言一辈子甩不掉，后来学习其他语言却相对困难。

　　我们现在已经能够用计算机模仿人类神经元，人类神经元很简单，只是一个细胞核，从别的神经元传来信息，经过简单的处理通过轴突再传给别的神经元，用了很简单的数学模型表达出来，几十年前就已经做到这点了。当我们用网络将很多神经元连接起来就变成了神经网络。

　　神经网络在过去十几年都有，但是不成功。直至2012年，加拿大的一个教授提出来一种方法，能够使我们训练复杂的神经网络，后来参加一个比赛把人工智能水平大大推进，进入人工智能爆炸式增长阶段。所以现在所有的进步，来源于当时的突破。

　　以前没办法模仿大脑，现在由于一个很小的改进，带来了质的变化。代表性技术是深度学习，模仿人类思维方式。大脑看到的场景表现出来就是不同变色的像素，但是我们人类大脑在干吗?是在观察这个看到的画面里面的细节，人类眼睛会下意识找这个画面里面的特征的地方。

　　比如我看到一张照片，大脑会有意识把白色地方忽略掉，而大脑会找边，我们眼睛其实在做这种处理，将所有的边、所有的形状等区别与别的东西的细节地方先找出来，然后判断这是一个方块、这是一个场景。人是一层一层思考的，所以深度学习用了同样的方法模仿大脑思维过程。

　　人工智能典型的应用场景有两个，第一个场景是对图像的理解，第二个场景是对文字的理解。目前对图像的理解已经远远超越了人类，对语言的理解，现在已经基本上跟人类水平差不多了。我估计在几年以后计算机智能水平会超越人类的水平，到这个水平之后，其实将来的风险就会越来越大。

　　美国未来学家库兹韦尔在《奇点临近》书中提到，人工智能的进步会不断加速，聪明的机器会设计更聪明的机器，这种自我强化最终会导致人工智能达到一个奇点，成为远远超出人类智能水平的一种存在。他对未来的看法在过去这几十年来逐渐得到印证，一般都比较准确。

　　第四次科技革命：深度互联+人工智能

　　我们已经进入到一个深度互联时代，在这个时代，每个人在手机屏幕上的时间已经远远超过了在书本上的时间，每个人平均有了几百个一直在线的联系人，所以到了深度互联的阶段。在这个阶段，由于人工智能和深度互联融合起来，产生了各种应用。比如在交通方面的应用，特斯拉无人驾驶汽车现在都是标配无人驾驶，而且在全球行驶。

　　所以不要用停止不变的观点去看问题，现在人类的变革是非常快的，现在的一天相当于过去几千年。我们甚至也能做到把一个火箭发射上去，让火箭再回到原来的位置上重复使用，未来高铁将达到1小时1200公里，这些事情是一个人做的，伊隆·马斯克做的。我看好马斯克，他描绘的世界才是这个世界真实的世界，是未来的样子。

　　机器狗现在变的非常灵活，还有仓库里的机器人，下水道的机器人······世界正在慢慢改变。现在的无人机也都是带人工智能功能的。目前，大疆无人机在刮大风的时候也不会抖动，会适应大风，无人机可以拿一个网接东西，把一个乒乓球打过去，无人机给打回来，把一个无人机随便怎么扔上去会自动保持平衡等等。

　　所以我们说人工智能+是什么东西，其实什么东西是没有人工智能的?如果这个东西没有人工智能，这个行业会被淘汰。就像互联网，没有互联网就没有生命力，没有人工智能也没有生命力，所有的东西，万物都会和智能相结合在一起。如果你们看以前的《阿凡达》，万物都有感知，万物感知都会聚到埃娃那里。我们地球上任何人，任何物体，都会和星球智能连接在一起，整个星球是一个智慧体，这种局面是非常显然的结果。

　　像十年前我讲云计算结果是一样的。我们进入到深度互联网+人工智能时代，叫第四次科技革命，从这个时代开始，人类进入了全新时代，在这个时代里万物判断的依据，思考的方式都发生了本质性变化。华为的一位老总到我这里来，我跟他讲，最近几天感觉华为有很大的变化，现在完全人工智能，他们计算部门就叫智能计算部门，包括人工智能数据中心，所有东西都是围绕人工智能，这个方向是正确的，这样做更有战斗力。

　　问题又来了，当机器都开始思考了，人类该怎么办?我们看过很多科幻电影，比如《终结者》等，在未来科幻电影里面，所有的未来世界都不是那么美好的，科幻电影里面的场景一般都是地球一片荒芜，人躲在下水道，机器人满天飞，我们其实要做的事情是避免出现这种场景，而不是坐在那里讲人工智能不会影响人类。

　　我们必须要认识到这种可能性，而且要提前去预防，而现在没有更好的方法去控制人工智能，因为你没办法停下全世界的人工智能，甚至把全球电给停了，这是做不到的。所以我们没有任何办法能把人工智能停下来，如果把电停下来，必须要全球首脑考虑，要讨论很长时间，人工智能不知道你在干这个吗?不太可能做到这一点的。

　　所以我们只能在这个阶段，即人工智能不太强大的时候，我们应该做出一些准备。人工智能这个孩子从2、3岁到30岁不用等27年，所以他进步的速度是非常惊人的，我们要提前做出预防。

　　用科技优化世界

　　我们成立了一家公司叫南京云创大数据股份有限公司，8年前成立的，我们目标是能够解决当今社会的挑战问题，包括社会稳定、环境治理、地震预警、人才培养，同时我们通过解决这些问题，用我们的力量去面对人工智能的挑战问题，这就是我们成立这家公司的初衷。

　　将我们做的一些人工智能应用给大家介绍一下，包括人工智能一体机、人脸比对一体机等。比如，我们做的模糊人脸智能比对，利用城市摄像头把犯罪现场嫌疑人，虽然记录下来的人脸看不清，但是却能找出来，我们曾经在一个地方做了实验，13个案子，我们能破9个案子。

　　我们做的大规模人脸识别系统，不管画面出现多少张脸，如果后台有数据，可以比对其中的脸，如果没有数据，可以知道这个人什么时候出现过，找出来。人脸比对一体机1秒钟能够比对7亿张人脸，有能力做到这一点，是非常有意义的。

　　我们大家知道高速公路上现在的车都需要取卡，或者用ETC，为什么高速公路不能像停车场一样，车牌识别就扣费了?因为高速公路上车太多了，如果进来的时候没有识别清楚，出去的时候怎么收钱，非常困难。所以我们要把车牌识别做到非常准确，但是高速公路上拍的照片经常不清楚，比如在逆光下车牌数字被挡住了，还有污损的、光线暗的车牌等，识别的时候都很困难。怎么能克服这些难题?人工智能都能识别清楚。在某江苏交通行业公司组织的测试评估比赛中，我们做的是非常前沿的，虽然业界智能企业都参加了比赛，但结果显示，我们的车牌识别非常准确。

　　还有一种情况是我们有可能会什么都看不见，人脸看不见，只有一个影子可以看到，我们能不能知道这个影子到底是谁?可以通过视频DNA技术，对人的走路姿态进行建模，实现连续走路姿态的提取，形成一个DNA样本，并在大量样本的集合库中与特定人物DNA进行比对，快速找出目标人物。

　　此外，我们通过铁路非接触检测系统，以分布于铁路沿线设施上的高清摄像机对铁道进行视频图像信息采集，并对摄像头拍摄的视频或图片进行智能分析，及时获取铁路病态诊断信息。这样，人工智能把螺丝钉看一遍，从而及时发现异常并维修。

　　同时，我们用人工智能搜索互联网图片，当我们做个爬虫，把某个互联网网站所有图片都爬出来，比如指定奖杯，人工智能会把所有奖杯照片找出来，这是人工智能通过对以前数据的学习寻找未知的东西。我们也可以通过人工智能去做图像增强系统，人工智能可以提高图像清晰度16倍，人工智能知道这里面是什么内容。

　　我们把人工智能用在医学里面，我们跟南京鼓楼医院合作，比如做前列腺癌、宫颈癌识别等。我们目前列腺癌识别做的很好，目前做到99.38%的识别率。我们也做宫颈癌筛查，如果提前能够发现，这个病就是很简单的病，但如果到了后期的话，已经没办法了。所以我们要在正常的体检的时候，对女性进行宫颈癌筛查。

　　我们同时也用人工智能做交通优化，城市的拥堵是全球的常态，我们其实是有办法让城市不再堵车，是可以做到的，但是需要一个“上帝脑子”做这个东西，“上帝脑子”是知道这个城市如果把整个城市红绿灯都很好衔接起来，很好地调度每一辆车，这样就可以让这个城市尽量避免堵车。我们用类似AlphaGo做法，做了一个专门做城市优化的交通大脑系统，用这个系统去优化整个城市交通，这个也在南京进行，估计不久将可以做到很好的效果，我们也希望能把这个技术复制到全世界其他的城市。