北京理工大學(xué)副校長(zhǎng)，中國(guó)科學(xué)院院士梅宏在 CCF大數(shù)據(jù)與計(jì)算智能大賽上做了《大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智慧》的演講，探索了大數(shù)據(jù)帶來(lái)的挑戰(zhàn)和可能的應(yīng)用。梅宏認(rèn)為，目前來(lái)講，大數(shù)據(jù)還在炒作的階段，真正的大數(shù)據(jù)應(yīng)用應(yīng)該體現(xiàn)在數(shù)據(jù)挖掘的深度。在演講的梅宏最后提出：當(dāng)自演化的軟件能夠讓機(jī)器自己改代碼的時(shí)候，才是真正的類(lèi)腦智能。

以下為梅宏院士演講全文：

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我今天的題目叫做大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智慧，首先我大概分成四個(gè)部分，談?wù)勎覍?duì)大數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)，我想講四個(gè)部分，第一個(gè)談?wù)剬?duì)大數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)，第二個(gè)大數(shù)據(jù)給我們帶來(lái)什么挑戰(zhàn)，第三個(gè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用，最后結(jié)合我們的主題講講數(shù)據(jù)和智能的關(guān)系，主要談我的理解。

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認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)

所謂大數(shù)據(jù)，它是我們信息化到一定階段之后，必然出現(xiàn)的一個(gè)現(xiàn)象（自然現(xiàn)象），主要是由于信息技術(shù)不斷的成本化，不斷的廉價(jià)化，以及互聯(lián)網(wǎng)及其延伸出來(lái)的，帶來(lái)的信息技術(shù)無(wú)處不在的應(yīng)用所帶來(lái)的自然現(xiàn)象。

基本上有幾個(gè)主要的驅(qū)動(dòng)力：

一個(gè)是摩爾定律所驅(qū)動(dòng)的指數(shù)增長(zhǎng)模式；

第二個(gè)是我們技術(shù)低成本化驅(qū)動(dòng)的萬(wàn)物的數(shù)字化；

第三個(gè)就是寬帶移動(dòng)泛在互聯(lián)驅(qū)動(dòng)的人機(jī)物廣聯(lián)連接，以及最后大規(guī)模的匯聚。

實(shí)際上大數(shù)據(jù)正在帶來(lái)我們新的一撥數(shù)據(jù)化的浪潮，信息化的第三撥浪潮3.0。

如果我們回顧來(lái)看我們的過(guò)去的話，我們大體上能夠看到兩個(gè)明顯的階段的劃分，一個(gè)是在從PC機(jī)開(kāi)始進(jìn)入市場(chǎng)以來(lái)，應(yīng)該說(shuō)帶來(lái)了信息化的第一撥浪潮，這個(gè)浪潮差不多到90年代中期，這個(gè)時(shí)候的主要特征是單機(jī)應(yīng)用為特征的數(shù)字化特征，我們主要完成簡(jiǎn)單的工作上最核心業(yè)務(wù)的數(shù)字化的工作，以PC機(jī)為主。

在過(guò)去的20年，90年代中期到現(xiàn)在，以聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用為特征的網(wǎng)絡(luò)化出現(xiàn)數(shù)據(jù)大集中，開(kāi)始全國(guó)范圍內(nèi)的大聯(lián)網(wǎng)等等，各個(gè)企業(yè)甚至走向企業(yè)全球，現(xiàn)在我們正在進(jìn)入新的階段，這個(gè)以數(shù)據(jù)的深度挖掘和融合應(yīng)用為特征的智慧化，或者智慧化的現(xiàn)象。

到底什么是大數(shù)據(jù)，這兩個(gè)定義從兩個(gè)角度來(lái)談：

一個(gè)從技術(shù)上來(lái)講，我們的技術(shù)供給能力不足所面臨的對(duì)象他稱(chēng)之為大數(shù)據(jù)，第二是從數(shù)據(jù)特征講的數(shù)據(jù)，這是兩個(gè)數(shù)據(jù)的定義。

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應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)帶來(lái)的是什么，我覺(jué)得最重要的東西可能帶來(lái)的是思維模式的變化，如果回顧來(lái)看看我們過(guò)去，基本上定義這不一定是大家都能夠接受，但是能夠去查的話，定義出現(xiàn)所謂的大數(shù)據(jù)是在上個(gè)世紀(jì)的時(shí)候，97年的時(shí)候，SGI的首席科學(xué)家曾經(jīng)用了這個(gè)詞，他講了數(shù)據(jù)提到大數(shù)據(jù)，特別強(qiáng)調(diào)從技術(shù)的視角來(lái)看，所謂的難獲取，難預(yù)測(cè)，難處理，難組織四個(gè)難題。而從商業(yè)視角與大數(shù)據(jù)時(shí)代這本書(shū)的發(fā)行，開(kāi)始探討大數(shù)據(jù)在商業(yè)里面的應(yīng)用，特別強(qiáng)調(diào)了幾個(gè)很重要的特征，從隨機(jī)樣本到群體數(shù)據(jù)等這么一個(gè)變化。

這是我們經(jīng)常講的大數(shù)據(jù)的價(jià)值和意義，大體上分成幾個(gè)方面。

一個(gè)通過(guò)大數(shù)據(jù)，我們能夠認(rèn)識(shí)復(fù)雜系統(tǒng)的新思維，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型，提升國(guó)家綜合能力保障國(guó)家安全，提升政府的治理能力以及服務(wù)民生服務(wù)社會(huì)的能力。

這是我在幾個(gè)場(chǎng)合講的一個(gè)我對(duì)當(dāng)前數(shù)據(jù)狀況的一個(gè)認(rèn)識(shí)，以及個(gè)人的一些見(jiàn)解，時(shí)間關(guān)系我不會(huì)詳細(xì)的說(shuō)，我覺(jué)得目前來(lái)講，大數(shù)據(jù)開(kāi)始還在炒作的階段，至少到我們中國(guó)炒作的熱潮還沒(méi)有過(guò)去，所以我們相對(duì)于國(guó)外的炒作，國(guó)外開(kāi)始進(jìn)入我們還滯后了3到5年，真正的大數(shù)據(jù)應(yīng)用應(yīng)該體現(xiàn)在數(shù)據(jù)挖掘的深度。

原因有三點(diǎn)：首先有我們對(duì)數(shù)據(jù)認(rèn)識(shí)不到位的原因，還有在當(dāng)今的情況下一宣傳大家都很熱，成為了獲取資源的途徑。不聊大數(shù)據(jù)就拿不到項(xiàng)目，這也是一個(gè)很重要的原因；

第二個(gè)是大數(shù)據(jù)投入過(guò)熱，資源浪費(fèi)比較明顯，這方面的投入特別是數(shù)據(jù)中心的投入為典型；

第三個(gè)就是我們認(rèn)為大數(shù)據(jù)的理論和技術(shù)都還處于發(fā)展的早期，所以我們定義已經(jīng)有了共識(shí)，但是對(duì)它的核心觀點(diǎn)和命題還是有很多爭(zhēng)議的，比如說(shuō)大和小，到底怎么來(lái)定義，關(guān)聯(lián)和因果的辯證性，所有都講關(guān)聯(lián)不求因果的嗎，所有的數(shù)字化的東西相對(duì)于客觀世界而言也僅僅是一個(gè)抽樣而已，不管是它的時(shí)間密度，空間密度到底有多大。第二是不是有通用的技術(shù)體系也不太敏感，從我們做計(jì)算領(lǐng)域研究的人來(lái)講，總是希望能夠?yàn)閿?shù)據(jù)的處理方式提供一種手段。數(shù)據(jù)科學(xué)的理論基礎(chǔ)還沒(méi)有，比如說(shuō)傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法，他有一個(gè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)在本，我們是不是就用統(tǒng)計(jì)，用深度學(xué)習(xí)，還有沒(méi)有其他更好的理論上的突破，這個(gè)應(yīng)用了相對(duì)超前理論和技術(shù)的發(fā)展，這樣使得很多數(shù)據(jù)分析的結(jié)論基本上缺少因果，缺少理論知識(shí)，都是用靠關(guān)聯(lián)關(guān)系建立起來(lái)的。有時(shí)候這個(gè)使用還是需要適當(dāng)審慎的。最后一個(gè)大數(shù)據(jù)這個(gè)現(xiàn)象可能會(huì)長(zhǎng)期的存在，對(duì)我們計(jì)算能力的挑戰(zhàn)也是永恒的。

我順便舉兩個(gè)歷史上大人物說(shuō)過(guò)的話，這是過(guò)高的估計(jì)了當(dāng)時(shí)的計(jì)算。

一個(gè)是IBM當(dāng)時(shí)的首席認(rèn)為世界上是由幾臺(tái)計(jì)算機(jī)就夠了，這個(gè)大家經(jīng)常當(dāng)成他的笑話來(lái)說(shuō)，比爾蓋茨也說(shuō)640K的內(nèi)存就差不多了，我想數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)的超出我們處理能力的增長(zhǎng)，所以我們很多的數(shù)據(jù)是做不到的。比如說(shuō)2016年美國(guó)存儲(chǔ)軟件供應(yīng)商發(fā)布的，剛才我看有人給我發(fā)一個(gè)他們做的冷數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，冷數(shù)據(jù)你還處理過(guò)，但有的數(shù)據(jù)你碰都沒(méi)碰把它存儲(chǔ)起來(lái)，這個(gè)對(duì)我們的挑戰(zhàn)也是很大的。我們把一個(gè)地球搞清楚，把科學(xué)搞清楚，很多數(shù)據(jù)我估計(jì)真的到宇宙發(fā)生變化的時(shí)候也未必能夠完全處理清楚。

第二個(gè)數(shù)據(jù)帶來(lái)的挑戰(zhàn)，我是把它分成兩大類(lèi)，一類(lèi)下面這類(lèi)有大數(shù)據(jù)的管理，主要指的計(jì)算機(jī)的技術(shù)，講計(jì)算機(jī)類(lèi)的技術(shù)，第二是大數(shù)據(jù)的分析方法，怎么樣有理論方法去分析它，講這兩個(gè)。大體上有這么幾個(gè)東西。管理上一個(gè)是數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，面臨一系列的挑戰(zhàn)，我們傳統(tǒng)的關(guān)系型關(guān)系庫(kù)追求數(shù)據(jù)的一致，系統(tǒng)的高性能。沒(méi)有預(yù)先定義的模式使得一致性難以支持，高性能也難以實(shí)現(xiàn)。數(shù)據(jù)庫(kù)傳統(tǒng)發(fā)展的理念也開(kāi)始完全由一個(gè)通用的數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)始追求領(lǐng)域通用，這是一部分。

這是數(shù)據(jù)的管理本身，那么數(shù)據(jù)的處理，怎么處理，由于單臺(tái)計(jì)算設(shè)備不管性能有多高，它也不可能把數(shù)據(jù)處理完，所以說(shuō)并行處理就成為不二的選擇，因?yàn)閿?shù)據(jù)量太大了。要并行處理就面臨不同數(shù)據(jù)的需求，比如說(shuō)批處理，流處理，圖處理，當(dāng)然一系列的東西大家都在嘗試，也可能不存在通用的數(shù)據(jù)處理方法，或者數(shù)據(jù)處理平臺(tái)能夠適應(yīng)所有類(lèi)型的數(shù)據(jù)，是不是能夠做到，現(xiàn)在目前來(lái)看也沒(méi)有。

一種可能的途徑，比如說(shuō)能不能通過(guò)軟件的定義的方式，我們能夠把各種能力集中到一起，然后在上面透過(guò)不同的數(shù)據(jù)處理的需求，定義出不同的平臺(tái)，也就是說(shuō)我要實(shí)現(xiàn)這種平臺(tái)把它柔和到一起的這種可定制性，可剪裁性能不能做到。還有云計(jì)算中心，現(xiàn)在越來(lái)越多的大數(shù)據(jù)依托于云計(jì)算中心。

第二部分大數(shù)據(jù)的分析方法，可能和數(shù)學(xué)分析方法更緊密的相關(guān)，怎么能夠把我們理論方法體系建立起來(lái)，在不同領(lǐng)域進(jìn)行應(yīng)用。

我們大數(shù)據(jù)分析面臨著一對(duì)挑戰(zhàn)：

一個(gè)是分析對(duì)象的改變，過(guò)去是預(yù)處理后數(shù)據(jù)我們現(xiàn)在是原始數(shù)據(jù)，以前是樣本數(shù)據(jù)，現(xiàn)在是全數(shù)據(jù)，以前是單源單模態(tài)數(shù)據(jù)，現(xiàn)在是多源多模態(tài)數(shù)據(jù)。就是分析對(duì)象發(fā)生了變化；

第二是分析的需求發(fā)生變化，我們需要更加準(zhǔn)確的高精度分析，還有復(fù)雜關(guān)聯(lián)的深層特征，還有大規(guī)模的復(fù)雜關(guān)聯(lián)；

第三個(gè)變化分析模型能力的變化，我們需要追求從表達(dá)力受限的低維數(shù)據(jù)，到高信息量的高維數(shù)據(jù)，還有弱表達(dá)力的簡(jiǎn)單模型到強(qiáng)表達(dá)力的復(fù)雜模型，目前來(lái)看，我們很多的大數(shù)據(jù)分析方法都主要是可視化的展現(xiàn)，統(tǒng)計(jì)分析，機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)；

再一個(gè)大數(shù)據(jù)可能在這種情況下，計(jì)算機(jī)領(lǐng)域也探討了很多，現(xiàn)在的以通用性考慮為主的IT體系很難滿足大數(shù)據(jù)的需求，有必要考慮對(duì)整個(gè)IT架構(gòu)進(jìn)行革命性的重構(gòu)。

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應(yīng)用大數(shù)據(jù)

第三應(yīng)用大數(shù)據(jù)有一些成功的案例我就不細(xì)說(shuō)了，我做了一個(gè)分類(lèi)，一類(lèi)是互聯(lián)網(wǎng)類(lèi)的，這主要是指公共平臺(tái)的，物聯(lián)網(wǎng)類(lèi)主要是有助的，做的各種傳感器，組織業(yè)務(wù)是指每一個(gè)企業(yè)機(jī)構(gòu)他們自己內(nèi)部的以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為核心的融合的各種各樣的組織業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)。還有一個(gè)科學(xué)實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)，大體分成這樣幾個(gè)。大家可以看到這幾類(lèi)數(shù)據(jù)都有很多成功的案例，在這我也不細(xì)講了。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用，大家基本上認(rèn)為有三個(gè)層次。

一個(gè)首先第一個(gè)層次只是關(guān)注到底當(dāng)前發(fā)生了什么，把發(fā)展的態(tài)勢(shì)曲線給你描述出來(lái)，呈現(xiàn)發(fā)展的歷程；

第二是預(yù)測(cè)，能夠在當(dāng)前分析的基礎(chǔ)之上，預(yù)測(cè)它未來(lái)可能會(huì)發(fā)生什么，呈現(xiàn)事物發(fā)展的這么一個(gè)趨勢(shì)。比如說(shuō)流感的預(yù)測(cè)，奧斯卡的預(yù)測(cè)大概都屬于這類(lèi)；

第三類(lèi)就是所謂的指導(dǎo)性，指導(dǎo)性的就當(dāng)前的態(tài)勢(shì)，如果你做一個(gè)動(dòng)作，會(huì)產(chǎn)生什么后果，這就便于當(dāng)前的態(tài)勢(shì)要做出決策，不僅是預(yù)測(cè)未來(lái)怎么樣，而是做一個(gè)動(dòng)作以后，做一個(gè)決策以后，會(huì)不會(huì)影響未來(lái)的結(jié)果。

所以從當(dāng)前來(lái)看我以為當(dāng)前的大數(shù)據(jù)應(yīng)用呈現(xiàn)這么幾個(gè)特點(diǎn)：

一個(gè)從應(yīng)用層次上講，應(yīng)該說(shuō)描述性，預(yù)測(cè)性的應(yīng)用還是比較多的，真正的指導(dǎo)性的應(yīng)用偏少；

第二從數(shù)據(jù)源的角度，基于單一數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)偏多，基于多態(tài)數(shù)據(jù)源偏少，有什么數(shù)據(jù)整什么數(shù)據(jù)，包括今天發(fā)布了很多題目，數(shù)據(jù)擺在這你找去，根據(jù)我的應(yīng)用需求，我把各種數(shù)據(jù)柔到一塊這種應(yīng)用也偏少，有時(shí)候前幾年看了很多競(jìng)賽題目都不錯(cuò)，真正呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析的非常讓你眼睛一亮的這種特征的東西還是偏少，他沒(méi)有應(yīng)用需求。

怎么根據(jù)我的要求找這種數(shù)據(jù)，這種應(yīng)用偏少，當(dāng)然對(duì)數(shù)據(jù)研究缺少數(shù)據(jù)源也是很重要的理論。從需求導(dǎo)向，也是根據(jù)我到底有什么問(wèn)題，在問(wèn)題里面我想解決什么問(wèn)題，我提出解決方案，這樣的應(yīng)用這種構(gòu)建模型的應(yīng)用也偏少，因此從這個(gè)意義上講，我以為大數(shù)據(jù)應(yīng)用還僅僅在于初級(jí)階段，這也就是我剛才我講的，我們從現(xiàn)在開(kāi)始，也許我們正在進(jìn)入信息化的第三撥浪潮，這個(gè)階段會(huì)持續(xù)多少年，我不知道，但我樂(lè)觀的估計(jì)，大膽的揣測(cè)一下我相信應(yīng)該有十幾，二十年，這也有一個(gè)依據(jù)，這個(gè)依據(jù)我在報(bào)告的時(shí)候也會(huì)講一個(gè)東西，經(jīng)濟(jì)學(xué)上有一個(gè)傳播理論，每一個(gè)傳播大概是50年左右，包括早期的蒸汽機(jī)引領(lǐng)了50年，汽車(chē)也引領(lǐng)了50年，我們真正的信息領(lǐng)域引領(lǐng)這50年是從上個(gè)世紀(jì)50年代，以微電子網(wǎng)絡(luò)才開(kāi)始，所以信息技術(shù)已經(jīng)發(fā)展了幾十年了，真正在經(jīng)濟(jì)里面占據(jù)主要的驅(qū)動(dòng)力，也就從90年代開(kāi)始，大家算算90年加50，我們可以到2014年所以在未來(lái)的20多年大體上還是IT的天下。

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數(shù)據(jù)和智能

最后講講數(shù)據(jù)和智能，我們談的最多的是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能時(shí)代正在到來(lái)，我們來(lái)回顧一下人工智能，人工智能這個(gè)詞早期有非常明確的定義，他有它的做法，人工智能到現(xiàn)在為止也正在接受第三個(gè)高潮，早期的人工智能都是硬編碼，所謂的智能都是程序，就是高級(jí)程序設(shè)計(jì)，通過(guò)高級(jí)的編成方法，后來(lái)長(zhǎng)期的發(fā)展還是走的基于規(guī)則的智能，實(shí)際上就是基于邏輯的，構(gòu)建一個(gè)規(guī)則庫(kù)，構(gòu)建一個(gè)事實(shí)庫(kù)，加上邏輯推理，當(dāng)時(shí)人工智能里面也很長(zhǎng)時(shí)間受到批評(píng)，認(rèn)為人工智能沒(méi)有產(chǎn)生什么實(shí)際的效果，實(shí)際上有一批人工智能還是不錯(cuò)的，就是專(zhuān)家系統(tǒng)，專(zhuān)家系統(tǒng)真正解決了很多當(dāng)時(shí)存在的問(wèn)題。

我覺(jué)得現(xiàn)在當(dāng)前我們正在走的這撥人工智能，它和過(guò)去的做法是不一樣的，這是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能，它是利用機(jī)器學(xué)習(xí)，統(tǒng)計(jì)分析的方法從數(shù)據(jù)中自己向上發(fā)現(xiàn)規(guī)律，前期先構(gòu)建規(guī)則，規(guī)則驅(qū)動(dòng)它不太一樣，走的這樣一個(gè)途徑，今年最熱的就是阿爾法狗，在最難的棋內(nèi)戰(zhàn)勝了人類(lèi)，當(dāng)時(shí)網(wǎng)上炒的很多很多，很多專(zhuān)家也沒(méi)出來(lái)說(shuō)話，所以如果我說(shuō)這個(gè)事情對(duì)于人類(lèi)的威脅，我牙根就不認(rèn)為它有什么威脅，他永遠(yuǎn)是為做事的，大家想想過(guò)去每次技術(shù)進(jìn)步，就把我們?nèi)祟?lèi)的勞動(dòng)減少多少，機(jī)械把我們的體力勞動(dòng)減少多少，不過(guò)就是計(jì)算把我們的智力勞動(dòng)，很多煩瑣的勞動(dòng)把它減少了，他離人工智能還遠(yuǎn)的很。

最后談到一些若干概念，當(dāng)前關(guān)于智能或者叫做人工智能，有很多提法，人工智能是最早的，一直在談，我一直認(rèn)為人工智能是有它當(dāng)初嚴(yán)格的定義的，過(guò)去人工智能做的東西，現(xiàn)在我們寫(xiě)的人工智能技術(shù)，前沿技術(shù)我真的不認(rèn)為所謂人工智能前沿技術(shù)是什么，有人曾經(jīng)用過(guò)機(jī)器智能，這個(gè)走的路徑應(yīng)該說(shuō)是一種結(jié)合，但更多的還是基于規(guī)則的多一點(diǎn)。

現(xiàn)在也有人稱(chēng)之為數(shù)據(jù)智能，我們叫做計(jì)算智能，李老師也談到了，是有一個(gè)狹義的定義的，神經(jīng)網(wǎng)演化計(jì)算，曾經(jīng)用過(guò)的詞，我們?yōu)槭裁从眠@個(gè)東西呢，我個(gè)人還是覺(jué)得數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能，最終呈現(xiàn)智能的方式，還是算出來(lái)的。實(shí)際上本質(zhì)上是把人的智能的問(wèn)題，把它轉(zhuǎn)化成計(jì)算的問(wèn)題，這個(gè)計(jì)算的問(wèn)題要么是邏輯推理算的，有一個(gè)規(guī)則去驅(qū)動(dòng)的，要么是通過(guò)數(shù)據(jù)處理的方式從數(shù)據(jù)里面弄的實(shí)際上它本身還不算是智能，所以我們?yōu)槭裁聪脒x擇智能，我覺(jué)得這也挺好，我覺(jué)得站在計(jì)算領(lǐng)域的角度總希望用這個(gè)角度來(lái)說(shuō)話，我講大數(shù)據(jù)的時(shí)候我曾經(jīng)說(shuō)過(guò)，我說(shuō)大數(shù)據(jù)能夠出現(xiàn)是因?yàn)橛?jì)算智能要解決它還得靠計(jì)算智能，甚至你說(shuō)你可能有一個(gè)模型的方法出來(lái)能夠用量級(jí)的計(jì)算，但不管有多大的量級(jí)，沒(méi)有計(jì)算機(jī)，你人靠手算是永遠(yuǎn)算不出來(lái)的，所以還得靠工具克服，因此還是計(jì)算問(wèn)題，我們更傾向于把它叫做計(jì)算所產(chǎn)生的智能，當(dāng)然是基于數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的智能。

第二個(gè)問(wèn)題是機(jī)器計(jì)算機(jī)真的能擁有人的智能嗎？

在座的大部分都知道，它不可能，現(xiàn)在又有一個(gè)說(shuō)法，類(lèi)人智能和類(lèi)腦智能，我們現(xiàn)在國(guó)家在搞腦計(jì)劃，有內(nèi)腦計(jì)算，我們現(xiàn)在的機(jī)器是沒(méi)有智能的，它是把人看成一個(gè)黑客，互聯(lián)網(wǎng)上提一個(gè)問(wèn)題都有，這個(gè)智能是像人一樣，感知相對(duì)容易，認(rèn)知且難且難，所以我覺(jué)得內(nèi)腦智能應(yīng)該是什么，我們真的把人的科學(xué)上的人腦的科學(xué)上的東西搞清楚了，然后模擬這個(gè)東西做一套東西，我覺(jué)得這叫內(nèi)腦智能，給你一個(gè)行為，好像他能解決問(wèn)題，只不過(guò)是靠計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的計(jì)算能力，把一個(gè)所謂的這種問(wèn)題變成了一個(gè)數(shù)據(jù)處理的問(wèn)題，計(jì)算的問(wèn)題而已。所以我覺(jué)得類(lèi)人智能發(fā)展大體分成三個(gè)層次，第一個(gè)是傳統(tǒng)的人工智能走的路，一個(gè)軟件加上一個(gè)知識(shí)庫(kù)，在上面做推理，這是一種。第二種如果說(shuō)我們能夠形成一個(gè)自演化的知識(shí)庫(kù)，要靠數(shù)據(jù)的方式解決，我從數(shù)據(jù)里面能夠不能不斷的凝練一些東西出來(lái)，知識(shí)庫(kù)能夠自己去增長(zhǎng)能不能做到這一點(diǎn)，我想如果能夠做到這個(gè)，就能夠形成第二層次的智能，這個(gè)東西要從我們數(shù)據(jù)匯集里面得到想要的結(jié)果。

我想第三個(gè)層次，能不能自演化的軟件，加上自演化的過(guò)程，大家知道我們現(xiàn)在所有的軟件，一旦寫(xiě)好以后，編譯結(jié)束以后是改不了的，自演化的軟件能夠機(jī)器自己改代碼可能嗎？現(xiàn)在肯定是不可能的，但我們也嘗試，比如說(shuō)用數(shù)據(jù)的方法來(lái)改它有大量的軟件片斷存在，我能不能在某種特定的環(huán)境之下，解決軟件的一些行為的改變，這是一個(gè)夢(mèng)，這個(gè)夢(mèng)是計(jì)算機(jī)科學(xué)家長(zhǎng)期的夢(mèng)，過(guò)去軟件智能化就是想解決這個(gè)問(wèn)題，但實(shí)際上沒(méi)有做成，那是走的規(guī)則方式未來(lái)這個(gè)如果能夠解決，我覺(jué)得類(lèi)腦智能就更像，機(jī)器能夠改代碼，現(xiàn)在我們組織一個(gè)團(tuán)隊(duì)想嘗試這個(gè)事情。

機(jī)器自己能夠改代碼，我想在我有生之年看不到了，從我本意來(lái)講也不希望這個(gè)情況出現(xiàn)。如果真的這個(gè)情況出現(xiàn)了，世界就大亂了，好，謝謝。

啟動(dòng)儀式上，各行業(yè)大咖發(fā)布了來(lái)自各創(chuàng)新企業(yè)與科研機(jī)構(gòu)的11道高質(zhì)量大數(shù)據(jù)與人工智能創(chuàng)新賽題，涉及智能電網(wǎng)、搜索廣告、O2O營(yíng)銷(xiāo)、輿情分析、監(jiān)控識(shí)別、計(jì)算廣告、無(wú)人駕駛、市場(chǎng)預(yù)測(cè)、LBS營(yíng)銷(xiāo)、氣候預(yù)測(cè)等多個(gè)熱門(mén)方向，將為圖像處理、自然語(yǔ)言處理、用戶畫(huà)像、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域提供大量來(lái)自真實(shí)場(chǎng)景的問(wèn)題與數(shù)據(jù)。

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