6月21日上午，斯坦福大學物理教授、美國國家科學院院士張首晟就《AI 的三大發(fā)展支柱》為題發(fā)表了演講。

　　張首晟受聘于斯坦福大學物理系。主要研究凝聚態(tài)物理，重點是拓撲絕緣體，在高溫超導、量子霍爾效應、自旋電子學、強關聯(lián)電子系統(tǒng)等研究方向上取得大量國際一流研究成果。

　　整理了現(xiàn)場速記，并做了不改動原意的整理與編輯。以下為演講內(nèi)容：

　　大家上午好!我非常榮幸今天有機會來跟大家分享，我作為斯坦福的教授，也是丹華資本的創(chuàng)始人，我們在人工智能領域做了很多的投資，今天想跟大家分享的是我關于人工智能三大支柱的理解和展望。

　　人工智能的確是來到了一個非常激動人心的時代，因為我們?nèi)祟愒诘厍蛏厦孢M化、演化已經(jīng)差不多有 10 萬年，我們在過去的 10 萬年當中，一直是地球上最最有智慧的一種物種，但是現(xiàn)在我們卻碰到了挑戰(zhàn)，前面幾位嘉賓都已經(jīng)提到，說不定接下來會有一個新的物種產(chǎn)生，它是對我們整個人類在智能上，在地球上領導地位的挑戰(zhàn)。

　　人工智能之所以能夠發(fā)展到今天的地步，主要也是在于三個大趨勢的匯集。一個是最最根本的信息社會的定律，就是摩爾定律，也就是我們的計算能力，在過去的五六十年里面每過十八個月就翻一次倍。現(xiàn)在人工智能能不能走到下一個臺階，關鍵要看摩爾定理是不是能繼續(xù)往前推進。我作為一個物理學家，我對摩爾定律的看法想在這里分享。

　　人工智能是由于大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，尤其是互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)生，中國有 BAT，美國有硅谷和臉書，產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)提供給機器學習。另外還有一個重要的方面，就是算法的推進，這三大支柱是使人工智能往前推進的根本原理。

　　但是我覺得最根本的一點，就是摩爾定律是不是能夠繼續(xù)往前推進。在過去五六十年里面，每過十八個月計算能力都會翻一次倍，這是非常驚人的發(fā)展趨勢。在過去五六十年，自從集成電路發(fā)展之后，一直按照摩爾定律的方向推進。但是現(xiàn)在有一個危機的產(chǎn)生。主要是我們平時都在講信息的高速公路，但是到了芯片的頂層沒有信息高速公路。在云計算的機房里面需要很多電，這些電在頂層運算中變成了一種熱能，使得熱能不能繼續(xù)散發(fā)出來，半導體集成度就不能往下集成，但是最基本的原理是電子在芯片層次，它的運用是雜亂無章的，電子和電子之間有相互作用，電子和周圍的雜質(zhì)有相互作用，在碰撞過程中使得本來的電變成了無用的熱能，這樣繼續(xù)下去的話，散發(fā)出來的熱能也是翻一次倍。

　　我們提出了一個全新的設想，就是使得在芯片的層次，電子能夠像高速公路一樣運行，使得能夠各行其道，而互不干擾。這是我們一次很大的危機，但是也是一個機會，摩爾定律發(fā)現(xiàn)的「?！挂彩且粋€很大的機會，每個城市都在想能不能成為下一個硅谷，但是成為下一個硅谷怎么抓住一個新的特殊機會，摩爾定律所碰到的「?！故俏覀兘裉焖鶐淼臋C會。

　　我的科學研究發(fā)現(xiàn)了一個非常神奇的量子現(xiàn)象，使得電子在芯片層次能夠有自選軌道和達成的各分其道，互不干擾的高速公路運轉的方法，使得電子能夠在芯片層次幾乎沒有能耗的在運動。這樣騰訊今后的云計算可能就不需要花那么大的電，也不需要那么多智能的設備。如果要把這個領域繼續(xù)往前推進的話，對材料學也帶來了很大的挑戰(zhàn)，最近理論上預言和推出了一個新的材料，有點像石墨烯，就是原子來取代，在單原子運轉的層次下電子能夠像高速公路上互不干擾，各行其道。

　　今天之所以能夠取得這個成就，也是一種跨界的思維。我們把數(shù)學里面一個非常高大上的改道，叫拓撲概念運用到上面，使得我們能夠真正達到電子在芯片層次的高速公路的運轉。這次比較驚人的發(fā)現(xiàn)是因為所有的材料在過去人類幾十萬年的發(fā)展過程當中，每一個劃時代的人類的文明的歷史，都是以一種材料來命名的，比如說舊石器時代、新石器時代、青銅器時代、鐵器時代、硅片時代，但是過去所有的材料都是在實驗偶然的條件下才發(fā)現(xiàn)的，我們這次卻是在理論上首先預言了這種材料形成的可能性，并且后來在實驗室實現(xiàn)。

　　現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)人類對材料的認知已經(jīng)達到了下一個層次，這些材料最終會給云計算帶來怎么樣的革命呢?剛才 Michael Jordan 先生也談到了，計算機做有些問題可以做得很好，但是做另外一些問題卻做得非常慢，比如說你給很大的兩個數(shù)把它乘起來，經(jīng)典的計算機可以做得很快，但是我給你一個大數(shù)，你要把它拆成兩個數(shù)的乘積，這個計算機算得非常難，它只能用窮舉法來看這個數(shù)能不能被 2 除、被 3 除、被 5 除、被 7 除，這樣把它窮舉一遍，這個過程非常慢。

　　但是大自然有一個非常神奇的完美的世界，這就是所謂的量子世界，量子世界有一個非常奇妙的現(xiàn)象，比如說有一個基本粒子，它要通過兩個孔，在孔的背后形成一個干擾的條紋，一個經(jīng)典的粒子要不從左邊穿過，要不從右邊穿過，但是量子的粒子同時穿過兩個孔，這是非常神奇的一個量子的世界，這就說明量子世界有一種平行性，我們可以用這種量子的平行性來做一個計算，所以一旦形成了那個量子計算機的話，它等于用了量子的平行性，一下窮舉了所有的可能性，所以這是一個非常值得我們追求的，一個完美的量子的世界，

　　最近我又有一個非常重大的科學發(fā)現(xiàn)，本來量子計算機碰到的最大的問題就是量子的比特容易受到周圍環(huán)境的影響，我們提出一個完全新的設想，把一個量子比特看作是一個最小的單位，我們把它拆成兩半，遠遠的放在遠處，周圍的環(huán)境相互影響，不可能同時朝一個方向影響，所以不可能把這個量子比特摧毀。大家認為量子計算機可能是今后 50 年才能產(chǎn)生，但是也許有我們這個科學發(fā)展，真正能夠把量子計算推到應用的場景。

　　接下來我想跟大家分享一下我對人工智能的看法。我先給大家做一個比喻，比如說我們?nèi)祟惪吹进B飛的時候，我們就覺得非常的神奇，我們也想學鳥飛，我們一開始想飛的辦法就是模仿，也是一種仿生學，就是我們在手臂上綁兩個翅膀，就想自己能飛起來，這是一個簡單的仿生，但是后來我們真正理解了飛行的科學原理，就是物理學的一個最根本的流體力學，這樣一旦有了流體力學的理論基礎的理解，使得我們可以設計出來的飛機，它是非得遠遠比鳥好，但是它并不一定像鳥，所以這個飛機真正是由于我們理論的基礎的理解，真正推動了它的發(fā)展，而不是簡單的仿生。

　　在這個意義下，我覺得人工智能現(xiàn)在正是處在一個比較簡單的仿生的階段，我們還是用一個神經(jīng)元簡單地在模仿一個大腦，我認為人工智能下一步一個大的發(fā)展，就像從看到鳥飛變成飛機，我們一定在理論的基礎上，徹底理解智能的理論基礎是什么，一旦理解之后，我們就能夠做出一些非常神奇的新技術。

　　我除了在斯坦福大學做教授之外，我也在做科技領域的投資，尤其在美國的高校，大家知道可能在人工智能領域里面，無人駕駛是一個很偉大的目標，但是大家在做無人駕駛的時候，還是在簡單地模仿谷歌所創(chuàng)造的科技的路線，它需要一個高清的三維地圖，又需要一個激光雷達。我認為這是完全沒有必要的，我們可以問一個簡單的問題，因為人也可以開車，人開車的時候不需要高性的三維地圖，人的腦子上也不會發(fā)出激光雷達。所以我們投了一家公司，是一個非常有名的普林斯頓大學的教授研發(fā)的，他用一個普通的設備裝在車上，不需要激光雷達和三維地圖就可以實現(xiàn)無人駕駛，這是真正革命性的。我們要用科學的眼光來看人工智能的前沿，我們要看到我們投的技術路線一定要有可擴展性，因為激光雷達和高清三維地圖都是不可擴展的，人不需要這些，所以原則上計算機視覺達到一定程度以后，可以實現(xiàn)這個場景。

　　我講了人工智能需要非常優(yōu)秀的算法，也需要把摩爾定律繼續(xù)往前推進，我們在這兩個領域里面都有所貢獻。但是人工智能最需要的還是大數(shù)據(jù)，現(xiàn)在我們在金融、教育、健康領域都需要有大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，但是現(xiàn)在不可能有一個非常好的大數(shù)據(jù)的市場的產(chǎn)生，因為有些人擁有這個數(shù)據(jù)，但是數(shù)據(jù)有它的隱私性，尤其是在金融、健康方面。但是我們又有很好的人工智能的算法，所以在通常的環(huán)境下，它不可能有很好的市場使得數(shù)據(jù)的提供者和數(shù)據(jù)的分析者，能夠在這個市場上徹底解決隱私問題情況下來解決這個問題。

　　在算法上最近學術界有一個重大的發(fā)明，它的英文名字叫 Homomorphic encryption，中文叫同態(tài)加密，我們可以在加密的數(shù)據(jù)上做一個運算，這樣有解析能力的不一定要懂得這個數(shù)據(jù)的本身，提供數(shù)據(jù)的人雖然沒解析能力，他的隱私卻得到了保護，我覺得需要有這樣的技術。我覺得一定要用技術的方法，而不是用法律的辦法，真正來解決個人隱私的問題，才能使我們數(shù)據(jù)實現(xiàn)一個大市場，大數(shù)據(jù)一定要有大市場，大市場一定要有技術的路線來真正保護我們這個領域。

　　前面各位也都談了人工智能哪一天能真正超過人，有各種不同的說法，前面 Michael Jordan 教授也提了，比如說對自然語言的理解。但是自然語言到底是人類的一種語言，我們用計算機來衡量，就像我們衡量飛機比鳥飛得好，并不是因為飛機像鳥，而是它在機器學習上比鳥好，我們要找到一個判據(jù)，在哪一天真正說明人工智能已經(jīng)超過人了。今天我給他們提出一個設想，怎么樣衡量人工智能超過人。因為大自然的世界是一個客觀的世界，人類之所以今天有科技的發(fā)展，因為我們是發(fā)現(xiàn)了這些科學的定律，比如說愛因斯坦寫下了 1=MC2，愛因斯坦是一個人，哪一天機器能夠寫出一個全新的發(fā)現(xiàn)，能夠正在人的前方，比如說它預言了一個引力波的現(xiàn)象，我們證明計算機的確是對的，而且超過人，這一天才是人工智能真正的到來。但是這是一個非常偉大的前景，我覺得那一天也并不遠，我覺得在今后 10 年、20 年里面，我們就可以發(fā)現(xiàn)在人工智能方面，就能發(fā)現(xiàn)一個新的科學的定理，我們會覺得這個機器的發(fā)現(xiàn)，有點像我們崇拜愛因斯坦的發(fā)現(xiàn)一樣，來崇拜人工智能這個科學的發(fā)現(xiàn)。

　　另外我想提一個人工智能會非常令人激動的領域，這個領域的發(fā)展必須要學術界和產(chǎn)業(yè)界有非常緊密的聯(lián)合。今天我們來參加騰訊的云計算峰會，我們覺得非常榮幸，今天下午我們會聽到很多業(yè)界關于人工智能的探討，但是上午請了 Michael Jordan 教授和我，人工智能過去的發(fā)展就是由于業(yè)界和學術界非常緊密的聯(lián)合，我個人在斯坦福大學做教授，其實我對云計算也做了一個小小的貢獻，我當年作為一個天使投資人，就投資了一家云計算的公司，整個云計算的核心技術就是由這家公司提供的。這是一個非常激動人心的時代，我們需要討論怎么樣用一個新的機制，使得學術界和產(chǎn)業(yè)界能夠進行更加緊密的合作。

　　在今天這個時代，人工智能給我們帶來了很大的想象空間，人工智能作為一個新的智能物種的崛起和中國的崛起差不多同時發(fā)生，學術界需要做出大的貢獻，我作為學術界的代表，非常榮幸來到騰訊的大會，希望我們在這個碰撞中也產(chǎn)生新的火花，謝謝大家。