美国国家科学院院士张首晟演讲全文：人工智能的三大发展支柱

雷锋网 AI 科技评论按：腾讯•云+未来峰会于 6 月 21 日 - 22 日在深圳举行，本次大会不仅有腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾站台，还邀请到了非常多优秀的学界、产业界人才发表主题演讲。雷锋网编辑赴一线报道，并将持续带来最新消息。

今天上午，斯坦福大学物理教授、美国国家科学院院士张首晟就《AI 的三大发展支柱》为题发表了演讲。

张首晟受聘于斯坦福大学物理系。主要研究凝聚态物理，重点是拓扑绝缘体，在高温超导、量子霍尔效应、自旋电子学、强关联电子系统等研究方向上取得大量国际一流研究成果。

雷锋网 AI 科技评论整理了现场速记，并做了不改动原意的整理与编辑。以下为演讲内容：

大家上午好！我非常荣幸今天有机会来跟大家分享，我作为斯坦福的教授，也是丹华资本的创始人，我们在人工智能领域做了很多的投资，今天想跟大家分享的是我关于人工智能三大支柱的理解和展望。

人工智能的确是来到了一个非常激动人心的时代，因为我们人类在地球上面进化、演化已经差不多有 10 万年，我们在过去的 10 万年当中，一直是地球上最最有智慧的一种物种，但是现在我们却碰到了挑战，前面几位嘉宾都已经提到，说不定接下来会有一个新的物种产生，它是对我们整个人类在智能上，在地球上领导地位的挑战。

人工智能之所以能够发展到今天的地步，主要也是在于三个大趋势的汇集。一个是最最根本的信息社会的定律，就是摩尔定律，也就是我们的计算能力，在过去的五六十年里面每过十八个月就翻一次倍。现在人工智能能不能走到下一个台阶，关键要看摩尔定理是不是能继续往前推进。我作为一个物理学家，我对摩尔定律的看法想在这里分享。

人工智能是由于大数据的产生，尤其是互联网的产生，中国有 BAT，美国有硅谷和脸书，产生了大量数据提供给机器学习。另外还有一个重要的方面，就是算法的推进，这三大支柱是使人工智能往前推进的根本原理。

但是我觉得最根本的一点，就是摩尔定律是不是能够继续往前推进。在过去五六十年里面，每过十八个月计算能力都会翻一次倍，这是非常惊人的发展趋势。在过去五六十年，自从集成电路发展之后，一直按照摩尔定律的方向推进。但是现在有一个危机的产生。主要是我们平时都在讲信息的高速公路，但是到了芯片的顶层没有信息高速公路。在云计算的机房里面需要很多电，这些电在顶层运算中变成了一种热能，使得热能不能继续散发出来，半导体集成度就不能往下集成，但是最基本的原理是电子在芯片层次，它的运用是杂乱无章的，电子和电子之间有相互作用，电子和周围的杂质有相互作用，在碰撞过程中使得本来的电变成了无用的热能，这样继续下去的话，散发出来的热能也是翻一次倍。

我们提出了一个全新的设想，就是使得在芯片的层次，电子能够像高速公路一样运行，使得能够各行其道，而互不干扰。这是我们一次很大的危机，但是也是一个机会，摩尔定律发现的「危」也是一个很大的机会，每个城市都在想能不能成为下一个硅谷，但是成为下一个硅谷怎么抓住一个新的特殊机会，摩尔定律所碰到的「危」是我们今天所带来的机会。

我的科学研究发现了一个非常神奇的量子现象，使得电子在芯片层次能够有自选轨道和达成的各分其道，互不干扰的高速公路运转的方法，使得电子能够在芯片层次几乎没有能耗的在运动。这样腾讯今后的云计算可能就不需要花那么大的电，也不需要那么多智能的设备。如果要把这个领域继续往前推进的话，对材料学也带来了很大的挑战，最近理论上预言和推出了一个新的材料，有点像石墨烯，就是原子来取代，在单原子运转的层次下电子能够像高速公路上互不干扰，各行其道。

今天之所以能够取得这个成就，也是一种跨界的思维。我们把数学里面一个非常高大上的改道，叫拓扑概念运用到上面，使得我们能够真正达到电子在芯片层次的高速公路的运转。这次比较惊人的发现是因为所有的材料在过去人类几十万年的发展过程当中，每一个划时代的人类的文明的历史，都是以一种材料来命名的，比如说旧石器时代、新石器时代、青铜器时代、铁器时代、硅片时代，但是过去所有的材料都是在实验偶然的条件下才发现的，我们这次却是在理论上首先预言了这种材料形成的可能性，并且后来在实验室实现。

现在发现人类对材料的认知已经达到了下一个层次，这些材料最终会给云计算带来怎么样的革命呢？刚才 Michael Jordan 先生也谈到了，计算机做有些问题可以做得很好，但是做另外一些问题却做得非常慢，比如说你给很大的两个数把它乘起来，经典的计算机可以做得很快，但是我给你一个大数，你要把它拆成两个数的乘积，这个计算机算得非常难，它只能用穷举法来看这个数能不能被 2 除、被 3 除、被 5 除、被 7 除，这样把它穷举一遍，这个过程非常慢。

但是大自然有一个非常神奇的完美的世界，这就是所谓的量子世界，量子世界有一个非常奇妙的现象，比如说有一个基本粒子，它要通过两个孔，在孔的背后形成一个干扰的条纹，一个经典的粒子要不从左边穿过，要不从右边穿过，但是量子的粒子同时穿过两个孔，这是非常神奇的一个量子的世界，这就说明量子世界有一种平行性，我们可以用这种量子的平行性来做一个计算，所以一旦形成了那个量子计算机的话，它等于用了量子的平行性，一下穷举了所有的可能性，所以这是一个非常值得我们追求的，一个完美的量子的世界，

最近我又有一个非常重大的科学发现，本来量子计算机碰到的最大的问题就是量子的比特容易受到周围环境的影响，我们提出一个完全新的设想，把一个量子比特看作是一个最小的单位，我们把它拆成两半，远远的放在远处，周围的环境相互影响，不可能同时朝一个方向影响，所以不可能把这个量子比特摧毁。大家认为量子计算机可能是今后 50 年才能产生，但是也许有我们这个科学发展，真正能够把量子计算推到应用的场景。

接下来我想跟大家分享一下我对人工智能的看法。我先给大家做一个比喻，比如说我们人类看到鸟飞的时候，我们就觉得非常的神奇，我们也想学鸟飞，我们一开始想飞的办法就是模仿，也是一种仿生学，就是我们在手臂上绑两个翅膀，就想自己能飞起来，这是一个简单的仿生，但是后来我们真正理解了飞行的科学原理，就是物理学的一个最根本的流体力学，这样一旦有了流体力学的理论基础的理解，使得我们可以设计出来的飞机，它是非得远远比鸟好，但是它并不一定像鸟，所以这个飞机真正是由于我们理论的基础的理解，真正推动了它的发展，而不是简单的仿生。

在这个意义下，我觉得人工智能现在正是处在一个比较简单的仿生的阶段，我们还是用一个神经元简单地在模仿一个大脑，我认为人工智能下一步一个大的发展，就像从看到鸟飞变成飞机，我们一定在理论的基础上，彻底理解智能的理论基础是什么，一旦理解之后，我们就能够做出一些非常神奇的新技术。

我除了在斯坦福大学做教授之外，我也在做科技领域的投资，尤其在美国的高校，大家知道可能在人工智能领域里面，无人驾驶是一个很伟大的目标，但是大家在做无人驾驶的时候，还是在简单地模仿谷歌所创造的科技的路线，它需要一个高清的三维地图，又需要一个激光雷达。我认为这是完全没有必要的，我们可以问一个简单的问题，因为人也可以开车，人开车的时候不需要高性的三维地图，人的脑子上也不会发出激光雷达。所以我们投了一家公司，是一个非常有名的普林斯顿大学的教授研发的，他用一个普通的设备装在车上，不需要激光雷达和三维地图就可以实现无人驾驶，这是真正革命性的。我们要用科学的眼光来看人工智能的前沿，我们要看到我们投的技术路线一定要有可扩展性，因为激光雷达和高清三维地图都是不可扩展的，人不需要这些，所以原则上计算机视觉达到一定程度以后，可以实现这个场景。

我讲了人工智能需要非常优秀的算法，也需要把摩尔定律继续往前推进，我们在这两个领域里面都有所贡献。但是人工智能最需要的还是大数据，现在我们在金融、教育、健康领域都需要有大数据的产生，但是现在不可能有一个非常好的大数据的市场的产生，因为有些人拥有这个数据，但是数据有它的隐私性，尤其是在金融、健康方面。但是我们又有很好的人工智能的算法，所以在通常的环境下，它不可能有很好的市场使得数据的提供者和数据的分析者，能够在这个市场上彻底解决隐私问题情况下来解决这个问题。

在算法上最近学术界有一个重大的发明，它的英文名字叫 Homomorphic encryption，中文叫同态加密，我们可以在加密的数据上做一个运算，这样有解析能力的不一定要懂得这个数据的本身，提供数据的人虽然没解析能力，他的隐私却得到了保护，我觉得需要有这样的技术。我觉得一定要用技术的方法，而不是用法律的办法，真正来解决个人隐私的问题，才能使我们数据实现一个大市场，大数据一定要有大市场，大市场一定要有技术的路线来真正保护我们这个领域。

前面各位也都谈了人工智能哪一天能真正超过人，有各种不同的说法，前面 Michael Jordan 教授也提了，比如说对自然语言的理解。但是自然语言到底是人类的一种语言，我们用计算机来衡量，就像我们衡量飞机比鸟飞得好，并不是因为飞机像鸟，而是它在机器学习上比鸟好，我们要找到一个判据，在哪一天真正说明人工智能已经超过人了。今天我给他们提出一个设想，怎么样衡量人工智能超过人。因为大自然的世界是一个客观的世界，人类之所以今天有科技的发展，因为我们是发现了这些科学的定律，比如说爱因斯坦写下了 1=MC2，爱因斯坦是一个人，哪一天机器能够写出一个全新的发现，能够正在人的前方，比如说它预言了一个引力波的现象，我们证明计算机的确是对的，而且超过人，这一天才是人工智能真正的到来。但是这是一个非常伟大的前景，我觉得那一天也并不远，我觉得在今后 10 年、20 年里面，我们就可以发现在人工智能方面，就能发现一个新的科学的定理，我们会觉得这个机器的发现，有点像我们崇拜爱因斯坦的发现一样，来崇拜人工智能这个科学的发现。

另外我想提一个人工智能会非常令人激动的领域，这个领域的发展必须要学术界和产业界有非常紧密的联合。今天我们来参加腾讯的云计算峰会，我们觉得非常荣幸，今天下午我们会听到很多业界关于人工智能的探讨，但是上午请了 Michael Jordan 教授和我，人工智能过去的发展就是由于业界和学术界非常紧密的联合，我个人在斯坦福大学做教授，其实我对云计算也做了一个小小的贡献，我当年作为一个天使投资人，就投资了一家云计算的公司，整个云计算的核心技术就是由这家公司提供的。这是一个非常激动人心的时代，我们需要讨论怎么样用一个新的机制，使得学术界和产业界能够进行更加紧密的合作。

在今天这个时代，人工智能给我们带来了很大的想象空间，人工智能作为一个新的智能物种的崛起和中国的崛起差不多同时发生，学术界需要做出大的贡献，我作为学术界的代表，非常荣幸来到腾讯的大会，希望我们在这个碰撞中也产生新的火花，谢谢大家。

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