3月29日，IBM全球副總裁、IBM大中華區(qū)首席技術(shù)官、IBM中國研究院院長沈曉衛(wèi)出席2018新智元AI產(chǎn)業(yè)躍遷峰會，做了題為《預(yù)見人工智能時代的創(chuàng)新與躍遷》的報告。IBM集當(dāng)下最前沿的人工智能、量子計算和區(qū)塊鏈技術(shù)于一身，悄然改變計算與商業(yè)的格局，前瞻人工智能時代技術(shù)創(chuàng)新趨勢。

人工智能、區(qū)塊鏈、量子計算是當(dāng)下三個最有潛力的技術(shù)。在這個地球上，能同時研究這三種技術(shù)的公司并不多，能夠逐漸實(shí)現(xiàn)這三種技術(shù)商業(yè)化的公司，更是鳳毛麟角。

“藍(lán)色巨人”IBM將這三種技術(shù)集于一身，把企業(yè)人工智能成功應(yīng)用到醫(yī)療、教育等行業(yè)，并研發(fā)出50位的量子計算原型機(jī)，悄然改變計算與商業(yè)的格局。同時，IBM已經(jīng)成為企業(yè)級區(qū)塊鏈?zhǔn)袌錾系淖畲笸婕遥^(qū)塊鏈技術(shù)和人工智能技術(shù)結(jié)合，在合適的行業(yè)中做應(yīng)用。

3月29日，IBM全球副總裁、IBM大中華區(qū)首席技術(shù)官、IBM中國研究院院長沈曉衛(wèi)出席2018新智元AI產(chǎn)業(yè)躍遷峰會，做了題為《預(yù)見人工智能時代的創(chuàng)新與躍遷》的演講，預(yù)見AI的升級與躍遷。

全球百位CEO關(guān)注的三個話題：企業(yè)專長、數(shù)據(jù)、平臺

不久前，IBM與全球的一百位CEO舉行了一次對話，這些CEO來自不同的行業(yè)，他們企業(yè)的業(yè)務(wù)涵蓋了全球超過兩百個國家和地區(qū)。每一位CEO都被問了三個問題：第一，作為CEO，你最想賭贏的是什么？第二，你對于未來世界的看法是什么？第三，你的賭注是什么？

我們總結(jié)出CEO們一些共同關(guān)心的話題。

首先是關(guān)于企業(yè)的專長。CEO們意識到，公司的專長可能比我們想象的更有價值。CEO們希望理解自己公司的專長是什么，面對未來如何定位企業(yè)。

你可能是一家保險公司，但與此同時，你可能具有風(fēng)險管理的專長；你可能是一家出版商，但也許你擁有創(chuàng)作和提供內(nèi)容的專長；你可能是一家零售商，但與此同時，你可能具有時尚或者服裝設(shè)計的專長；你可能是一家汽車制造商，與此同時，你的專長可能還包括了車隊管理與交通管理方面的能力。理解公司的專長，對于一家企業(yè)面對未來和重新定位非常有價值。

第二，關(guān)于數(shù)據(jù)。對于企業(yè)來講，最核心的資產(chǎn)或者最有價值的資產(chǎn)是數(shù)據(jù)，但是今天我們從數(shù)據(jù)中挖掘到的價值可能還不到2%。談到數(shù)據(jù)，包括企業(yè)的商業(yè)數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)，也包括社交媒體的數(shù)據(jù)。特別重要的一點(diǎn)是，今天的數(shù)據(jù)80%是在防火墻之后的企業(yè)數(shù)據(jù)，靠搜索是搜索不到的。面對未來我們?nèi)绾卫眯碌募夹g(shù)，來挖掘出數(shù)據(jù)中的核心價值，是非常重要的課題。

第三，關(guān)于平臺。今天，商業(yè)世界正在建立可能從根本上改變游戲規(guī)則的平臺，也許我們沒有完全意識到這一點(diǎn)，也許我們還不完全清楚會是什么樣的平臺。通過平臺，我們利用算法更好地了解我們的用戶，隨著新的節(jié)點(diǎn)與新的用戶的加入，產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)。

我們看到有一些企業(yè)本身就在成為一個平臺的提供商，或者本身就是平臺，無論它是移動支付的平臺，還是基于區(qū)塊鏈的交易的平臺。我們也看到一些企業(yè)在保證數(shù)據(jù)安全的情況下，用到第三方提供的平臺，而產(chǎn)生更好的競爭力。還有一種的情況，我們把它稱之為重新的平臺化，我們需要重新平臺化來對我們的數(shù)據(jù)，對我們的資源進(jìn)行新的整合，使得我們在新的情況下能夠更快速地對市場做出反應(yīng)，更快速地設(shè)計出新的產(chǎn)品或者服務(wù)，或者降低成本提高效率。

IBM預(yù)測未來五年五大技術(shù)突破；企業(yè)人工智能要求創(chuàng)新領(lǐng)軍人物具備AI、行業(yè)和商業(yè)能力

在這樣一個背景下，我們看一看，未來關(guān)注的是哪些技術(shù)。

首先看到的是無所不在的人工智能。人工智能正在從云端逐漸向邊緣端擴(kuò)散，當(dāng)我們把云計算和邊緣計算結(jié)合的時候，我們在某種意義上就是把人工智能與物聯(lián)網(wǎng)做了一個結(jié)合，這使得我們能夠更好地對物理世界進(jìn)行分析和管理。

接下來，我們需要更深入的洞察力，這一點(diǎn)很多時候需要強(qiáng)大的計算能力。比如我們用很多并行使用的加速器，來實(shí)現(xiàn)分布式深度學(xué)習(xí)。人工智能的發(fā)展也使得大規(guī)模的個性化變成可能，無論是個性化的教育還是個性化的醫(yī)療。

IBM每年會做一個發(fā)布，預(yù)測未來五年可能改變世界的五項技術(shù)，我們稱之為"5 in 5"。不久前IBM發(fā)布的未來五年的五項科技預(yù)測，包括：

1、密碼錨定和區(qū)塊鏈聯(lián)手讓冒牌貨無處遁形。

2、全新格加密技術(shù)瓦解黑客攻擊。

3、人工智能機(jī)器人顯微鏡讓海洋重現(xiàn)蔚藍(lán)。

4、新手段將消除AI偏見。

5、量子計算將成為主流。

從某一個維度來講，人工智能迄今為止還是比較專用的或者比較狹窄的。圖像處理、語音處理，這些問題本身非常具有挑戰(zhàn)性，但這些問題還是在解決單一領(lǐng)域的單一問題。大家希望得到的所謂通用人工智能，從今天技術(shù)的角度來看，還是有非常遙遠(yuǎn)的距離。我們今天正在邁入一個比較寬泛的人工智能（Broad AI）時代，這個時代重要的標(biāo)志就是人工智能技術(shù)開始解決一個領(lǐng)域或者跨領(lǐng)域的多個問題。

在這樣的背景下，談企業(yè)人工智能（Enterprise AI）顯得很有必要。今天的人工智能大多數(shù)情況下還是消費(fèi)者人工智能（Consumer AI）。我們接下來會看到人工智能在越來越多的垂直領(lǐng)域創(chuàng)新。這里最大的挑戰(zhàn)，除了數(shù)據(jù)、算法、計算，還有應(yīng)用場景。行業(yè)專家并不完全理解人工智能技術(shù)，包括未來的發(fā)展。IT技術(shù)人員并不完全理解行業(yè)。如何選擇應(yīng)用場景，使得今天的技術(shù)或者我們預(yù)計未來三年五年可能出現(xiàn)的技術(shù)能夠?qū)@個場景提供合適的解決方案，是一個很大挑戰(zhàn)。這種情況就對人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物可能有著與過去不一樣的要求，不僅需要是人工智能專家，還需要對行業(yè)有一定的理解，并對商業(yè)創(chuàng)新有一定的感覺。

算法對小數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與可解釋結(jié)果提出要求；構(gòu)建可重復(fù)使用的基礎(chǔ)人工智能模型

人工智能的算法層面，應(yīng)該說，在未來幾年尤其是人工智能應(yīng)用在行業(yè)中，還是有一些問題需要得到很好的應(yīng)對。一是如何從小樣本、弱標(biāo)識的數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)。相對每一個要解決的行業(yè)問題，數(shù)據(jù)往往不是那么多，或者標(biāo)識好的數(shù)據(jù)往往不是那么多。那么在這種情況下，我們?nèi)绾文軌蚝芎玫貜男?shù)據(jù)中來進(jìn)行學(xué)習(xí)就變得非常重要。另外一點(diǎn)，人工智能的模型或者人工智能的解決方案需要能夠?qū)Y(jié)果進(jìn)行解釋。比如我們把人工智能應(yīng)用在醫(yī)療中，不但要給醫(yī)生提供建議，還要能夠給醫(yī)生解釋為什么給出這樣的建議。人工智能模型的開發(fā)者也需要理解這樣的模型是如何工作的。

并且，我們需要構(gòu)建更多的可以重復(fù)使用的基礎(chǔ)人工智能模型。這是經(jīng)過數(shù)據(jù)訓(xùn)練的，能夠獨(dú)立完成一些基本功能的模型。用這樣的模型來構(gòu)建更復(fù)雜的人工智能模型，再往上一步步構(gòu)建行業(yè)的應(yīng)用。我們可以設(shè)想一個人工智能模型的交易市場（Marketplace），人工智能模型的開發(fā)者和使用者，能夠在這樣的平臺上對模型進(jìn)行交易。

我們也想特別談一下人工智能時代的安全和倫理。人工智能技術(shù)本身的發(fā)展可能會給我們帶來全新的挑戰(zhàn)。一方面，人工智能技術(shù)可能被用來對我們計算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行攻擊；另一方面，數(shù)據(jù)可能被污染，如果我們使用了被污染的數(shù)據(jù)，可能使構(gòu)建的人工智能解決方案產(chǎn)生偏差。比如說，如果我們用被惡意改變了的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練交通標(biāo)志識別解決方案，它可能會對一些重要的交通信號產(chǎn)生錯誤的解讀。再比如說，我們構(gòu)建一個信用卡申請審核解決方案，如果數(shù)據(jù)是有偏見的，無論是有意還是無意，可能對某一類申請人給出不合適的判斷。如何一方面保護(hù)我們的數(shù)據(jù)，另一方面保護(hù)人工智能的模型免于受到攻擊就變成一個非常重要的技術(shù)問題。與此同時，我們也需要新的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，可以對人工智能模型進(jìn)行安全和倫理的測試與鑒定。

剛才談到人工智能與行業(yè)結(jié)合，應(yīng)該說人工智能的成功是需要商業(yè)的成功，而人工智能商業(yè)的成功必然需要與行業(yè)結(jié)合。在互聯(lián)網(wǎng)時代很多新興企業(yè)是顛覆者，而傳統(tǒng)的企業(yè)往往受到很大的沖擊。在人工智能時代，在企業(yè)人工智能的時代，今天的很多傳統(tǒng)企業(yè)有可能成為全新的創(chuàng)新者和顛覆者。今天的數(shù)據(jù)80%是企業(yè)數(shù)據(jù)，人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的結(jié)合，給傳統(tǒng)企業(yè)提供了全新的機(jī)會，使得他們能夠成為這個時代新的顛覆者。

以人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用為例。醫(yī)療本身是人工智能應(yīng)用非常重要的領(lǐng)域，IBM也花費(fèi)了大量的努力在這個領(lǐng)域。人工智能在醫(yī)療行業(yè)有著非常廣泛的應(yīng)用場景，我們的用戶可能是醫(yī)院，可能是醫(yī)生，可能是政府監(jiān)管部門，可能是制藥公司，也可能是醫(yī)療保險公司。就醫(yī)院為來說，我們可能為醫(yī)生提供腫瘤診斷的建議，也可能為社區(qū)醫(yī)生提供幫助慢性病診療和管理的解決方案。以慢性病管理為例，如果沒有技術(shù)的支撐，就難以實(shí)現(xiàn)我們希望達(dá)到的分級診療的目標(biāo)。從技術(shù)的角度來看，我們需要構(gòu)建基于醫(yī)療指南知識的人工智能系統(tǒng)。在這個基礎(chǔ)之上我們分析大量的醫(yī)療電子病歷，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動得到新的洞察力，并把知識驅(qū)動和數(shù)據(jù)驅(qū)動做一個很好的整合。

量子計算將成為主流并產(chǎn)生商業(yè)應(yīng)用前景

我們接下來談新的計算力，而計算力包括在終端的，也包括在云端的。IBM最近發(fā)布了一個最小計算機(jī)，大小1平方毫米，但是它有幾十萬個晶體管，包含了靜態(tài)存儲器。這個芯片的成本不到10美分。這樣的計算機(jī)可以和區(qū)塊鏈技術(shù)結(jié)合，來跟蹤產(chǎn)品從生產(chǎn)到最終消費(fèi)的全過程。

IBM研發(fā)的世界最小計算機(jī)

我們再看幾個可以幫助我們提升計算力的技術(shù)。今天的計算機(jī)計算和存儲是分開進(jìn)行的，數(shù)據(jù)要在存儲器和計算單元之間傳遞，耗費(fèi)能量，也耗費(fèi)時間。模擬計算技術(shù)運(yùn)用器件的物理特性，使得它在做存儲的時候能夠做一些合適的邏輯運(yùn)算。雖然模擬運(yùn)算不像數(shù)字運(yùn)算那樣準(zhǔn)確，但是它對于很多的人工智能算法，比如圖像識別，還是提供了足夠的精度，而效率有了極大的提高。

談到未來的計算力，我們需要談一下類腦計算。幾年前IBM宣布的TrueNorth芯片，是這個領(lǐng)域非常重要的探索。這個芯片可以模擬100萬個神經(jīng)元，2億5千個神經(jīng)突觸，僅需70毫瓦的能量。我們遠(yuǎn)期的目標(biāo)是希望構(gòu)建能夠模擬100億個神經(jīng)元，而功耗不超過1千瓦的類腦計算芯片。

量子計算在過去的10年取得了非常重要的進(jìn)展，在座的如果沒有經(jīng)歷過計算機(jī)科學(xué)或者傳統(tǒng)計算機(jī)發(fā)展的整個階段，將有幸看到量子計算從誕生到實(shí)用的過程。IBM在這個領(lǐng)域做了很多的探索，2016年5月，我們發(fā)布了5個量子比特的量子計算機(jī)。2017年又發(fā)布了20位的量子計算機(jī)，及50位的量子計算原型機(jī)。與此同時，我們提供了基于云的量子計算訪問平臺，也在構(gòu)建一個軟件環(huán)境，幫助程序開發(fā)者方便地構(gòu)建在量子計算機(jī)上運(yùn)行的程序。

談到量子計算，我想談一個概念，姑且把它翻譯為量子容量（Quantum Volume）。我們?nèi)绾蝸斫缍孔佑嬎銠C(jī)的能力？傳統(tǒng)計算機(jī)有很多參數(shù)與性能指標(biāo)，無論是計算機(jī)的位數(shù)，還是計算機(jī)的主頻，還是每秒執(zhí)行的指令數(shù)或者每秒執(zhí)行的浮點(diǎn)運(yùn)算數(shù)。量子計算機(jī)的能力或者速度不僅僅取決于量子比特位的數(shù)量，還跟其它一些因素比如錯誤率是相關(guān)的。

我們今天處在量子準(zhǔn)備時代，已經(jīng)可以構(gòu)建相對來說還是比較小的量子計算機(jī)，在不久的將來，我們可以構(gòu)建更強(qiáng)能力的量子計算機(jī)，它能夠解決一些傳統(tǒng)計算機(jī)所不能解決的問題。我們的目標(biāo)是構(gòu)建具有容錯能力的通用的量子計算機(jī)。量子計算機(jī)不是單獨(dú)運(yùn)行的，而是要和傳統(tǒng)計算機(jī)做一個結(jié)合，一起解決我們今天需要解決的問題。

人工智能時代技術(shù)創(chuàng)新的戰(zhàn)略，我們看到四個大的方向：人工智能的核心技術(shù)；人工智能和區(qū)塊鏈技術(shù)的融合；構(gòu)建全新的計算能力；人工智能與行業(yè)的結(jié)合?？梢赃@樣講，人工智能改變世界，還是要從改變每個行業(yè)開始。