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雷鋒網按：近日，中國智谷大會于南京召開，中國科學院院士、清華大學智能技術與系統國家重點實驗室學術委員會名譽主任張鈸就人工智能的產業化做的相關主題演講。本文根據網易科技發布的現場速記編輯整理而來，在未改變原意的基礎上略作了刪減。
人工智能的問題為什么現在這么熱或者是產業化，大家熱情這么高？我覺得一個重要的原因首先是需求。這個需求不管是第一產業、第二產業或者第三產業都有這個需求。現在因為大家談的比較多的是制造業，第二產業或者第三產業，服務業。其實農業對于智能化的需求也是很高的，我們國家在80年代做人工智能的時候，中間一個重要的應用是在農業領域，當時做了一些農業領域的專家企業，比如說如何施施肥關于后面兩個問題大家談得很多，我不談了。
制造業對智能化的需求，服務業對智能化的需求，所以我覺得這是一個重要的動力。因為有這個需求，那么才會促使人工智能去進一步發展。
我今天講的不是講需求，而是講人工智能技術，究竟能夠提供什么樣的對產業化需求的那些（人工智能）技術。這個過程中從計算機做起，計算機非常簡單，大家都在用，實際上計算機是名副其實只能作為計算來使用的。
大家知道，傳統的計算機應用主要是三個方面——科技計算、傳統的數據處理、以及自動化。
其實所有這些應用都是應用計算機的一個能力，數字計算的能力。因此，我們把這個計算機用到這些領域里頭，都是建立一個數學模型進行計算。那么，人工智能這個大家認為大家認為不是智能的，大家認為人排好程序，計算機去算。
那么什么是人工智能，實際上人工智能讓計算機做下面這三件事，這三件事都是人所具有的。
第一件事就是感知，對周圍環境的感知。
這就是我們通常大家講的視覺、聽覺，觸覺，通過這些感覺器官來感知周圍的環境，我們希望計算機能做這個事。
第二件事就是思考、決策。
這是人的高級思維，我們有的時候講的邏輯思維，或者理性思考，因為我們做任何事情的時候，做決策也好，做其他的事情，做規劃也好，我們都要進行一些理性的思考。那么計算機我們頭一件事要做的，就是是計算機能不能模仿人進行理性思考，這是頭一個任務。
第三件事就是對周圍環境影響通過手、腳、和其它的結構對周圍環境的影響。
那么這是第三件事，這是第三件事，往往我們做出來的大家管它叫機器人。根據這幾樣事向大家介紹一下計算機能提供什么樣的一個技術，特別對我們產業化應用的技術。那么，所以應該講這三個內容：感知一個、邏輯思維一個、動作協調控制一個就是我剛才講的人工智能要實現的這三個功能。
感知
關于感知方面就是我們通常講感知行為，就是大家提到的機器學習，神經網絡都是指的這個，對感知來講，我們人臉識別，我們能識別臉但是我們說不清楚。我認識張三，張三長什么樣你要描述出來你描述不出來，那現在的辦法就是所謂的機器學習，你之所以然不知其所以然的問題我們通過機器學習的辦法，也就是說我用大量的數據讓它學，學完以后它就會了，這個就是我們現在講的深度學習，為什么深度學習現在的人工智能非常火，一個非常重要的原因就是找到深度學習的辦法。那么可以幫助我們解決那些知其然而不知其所以然的問題，而感知你大量的問題屬于這個。
我們系目前也有很多這方面的工作，包括人臉、人臉用指紋、掌紋、視網膜、DNA、簽名、姿勢、鍵盤敲擊的行為都可以識別 ，我們系做的比較好的是聲紋，用聲音識別人。所以對聲音信號幾方面，現在技術做得比較好，第一種語種識別，你說的是英文還是中文，還是其他語言，還有口音的識別，你是哪個地方的人，語音的識別，然后性別的識別，情感的識別，比如說你被綁架了，他要你打電話，計算機一般可以識別出來，這里有很多人身份的識別等等。
好多人利用這個替機器產業化，現在做這方面的一般來講產業規模不夠大。
所以我希望這里的企業家，這個是企業家的事情，你們如何利用這個技術，關鍵的問題要發展大的產業，目前來講這些產業相對規模都比較小。
這里我們重點講講其中的邏輯思維，邏輯思維實際上包括以下——推理、決策、診斷、規劃、設計等等。我們都認為這是一個人的理性思考的主要內容。那么這個現在實際上把這所有的思考都可以看作是一個推理，這推理有幾種：
一種是有原因推到結果，由醫療看，通過疾病推出來他會有什么癥狀，那么也可以是反向推過去，就是從結果推他的原因，我們看病也是這樣，反向推理，看什么樣的癥狀，去思考他的原因是什么。那么這個在所有我們的日常的決策也好、設計也好、都是這么一個思考過程。
如果計算機能夠做這樣的事情，那么計算機也能思考。
那么，這就是傳統的人工智能所做的一件事，就是根據人的知識和經驗把它建立一個推理模型，放到計算機里頭去，計算機就可以根據這樣的一個推理模型進行思考，這種模型有的時候啟發式搜索模型，知識驅動模型，規則法等等。
這個大家都知道，就是有兩樣成功，大家都非常熟悉，這是標志著人工智能在這兩件事當中會做的比人更要好。頭一件事雖然講的是下國際象棋，雖然象棋下棋是決策的過程，但其無非是兩個人的決策，那么它要下一步對自己最有利，對對方最不利的一步。最后誰贏誰輸，誰決策正確誰贏，或者說誰決策一貫正確誰贏，所以這是一個非常典型的決策問題。那么如果在下象棋下能夠打敗國際冠軍，就是說在我們講“完全信息”情況下的決策問題。
計算機可以做超過人或者跟人一樣好，這里頭要加一個定語，“完全信息”也就是說。如果計算機遇到不確定性的環境，遇到一個變化突發的事件，他的處理能力就不如人，但是如果在“完全信息”的情況下，我們計算機可以做得比人更好。
那么完全信息的決策問題我們平時有很多事是這樣，做設計、做診斷屬于基本上是完全信息。這個問題實際上有很多的用途，這個在計算機里頭是這么做的。聯想到我們現在講的智能制造，非常重要的一個問題就是說我們現在說到個性化的制造，要能夠很快滿足市場的需求，我們把生產的東西更好地滿足市場不斷變化的需求。
這里頭有一個非常重要的決策問題，這個決策問題就屬于“完全信息”下的決策問題，那么用計算機來做就是合適的問題。包括考慮營銷、考慮其他的策略都是需要這樣的一些技能來做。
當然在智能制造里頭還有下面一個，關于生產的智能化和自動化，這個我們在第三部分講到這個。所以前面的那一部分我們現在用的ERP系統沒有智能化，往往大家希望在這個系統上面會加大一些智能化的決策，智能化的規劃，那么這樣子就可以提升生產。
最后一個關于行為的問題，這里包括走路，汽車等等。一個是工業機器人，這個大家要熟悉的，就是要具備關鍵技術，第二代工業機器人已經有了，這個比原來更安全，更好用。服務機器人做得很多，全世界很多。
但是現在遇到一些瓶頸，這個大家要注意，大體上現在是三個方面，這四個方面做得比較多，一個是家庭服務，現在比較成功的是索非亞（音）機器人，住床的我們也在做，這個屬于娛樂，對話，教育，大概現在主要這幾個方面，這幾個方面肯定對有一些關鍵技術。
這里頭的關鍵技術一個就是智能化的問題。
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