“這是一個大數(shù)據(jù)時代，人工智能、區(qū)塊鏈，量子計算正掀起巨變的浪潮，

這是一個技術(shù)重塑行業(yè)的時代，

這也是一個機遇縱橫的時代，

這是一個每一家企業(yè)都可能成為顛覆者的時代。”

IBM大中華區(qū)首席技術(shù)官、IBM中國研究院院長沈曉衛(wèi)博士在“思無極、行有方、達天下”的IBM Think論壇(中國)上做了題為《預(yù)見未來科技》的主題演講，為大家解讀了最炙手可熱的AI、區(qū)塊鏈和量子計算等技術(shù)如何改變生活、改變行業(yè)。如下是根據(jù)沈博士的演講內(nèi)容整理。

這是一個大數(shù)據(jù)的時代，這是一個人工智能的時代，這是一個新技術(shù)會來改變每一個行業(yè)的時代，這也是一個充滿機遇，每一家企業(yè)都可能成為顛覆者的時代。

每一年IBM都會發(fā)布未來五年將改變?nèi)祟惿畹奈宕罂萍碱A(yù)測。這是IBM今年發(fā)布的五項技術(shù)。大家可以看到它涵蓋了人工智能、區(qū)塊鏈與量子計算這樣的一些領(lǐng)域。今天我們就來談一談這幾項當今來看最有潛力的技術(shù)，來看一看這幾項技術(shù)可能為我們的未來、為我們的行業(yè)所帶來的改變。

未來的智能

我們首先來看未來的智能，及未來的智能可能對行業(yè)帶來的影響。應(yīng)該說，迄今的人工智能大多數(shù)還是一種專用的人工智能，我們看到的大多數(shù)人工智能的解決方案都是來解決單一的問題，雖然這個問題本身可能充滿了挑戰(zhàn)，它可能是語音識別的問題、圖像識別的問題。那種通用的我們大家憧憬的能夠解決所有問題的人工智能，應(yīng)該說離今天還有非常遙遠的距離。在可預(yù)見的將來，我們會看到人工智能從專用變得多用，變得更加寬泛，從完成單一任務(wù)的人工智能解決方案到完成多個任務(wù)甚至跨領(lǐng)域多個任務(wù)的解決方案。

人工智能無處不在，企業(yè)人工智能會逐漸興起和發(fā)展

“當AI從云端向邊緣端蔓延，我們會看到人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的深度融合。”

與此同時，我們也會看到人工智能會變得無所不在。特別的一點，人工智能會從云端向邊緣端蔓延,因為我們很多時候的數(shù)據(jù)處理需要在邊緣端來進行，比如說實時信息處理。不久前IBM發(fā)布的最小計算機，一平方毫米的面積，有幾十萬個晶體管，包括了計算、存儲、通訊這樣的功能。當人工智能從云端向邊緣端擴展的時候我們會看到人工智能和物聯(lián)網(wǎng)開始做一個深度的融合，它使得我們今天可以對物理世界做更好的管理、分析與優(yōu)化。

談到人工智能，我們都會談到數(shù)據(jù)、算法和計算。當人工智能與行業(yè)結(jié)合的時候還有一個關(guān)鍵因素，那就是應(yīng)用場景。人工智能的專家往往對行業(yè)不具有特別深刻的理解，而行業(yè)的專家可能并不完全清楚人工智能技術(shù)今天的現(xiàn)狀以及未來可能的發(fā)展。從這個角度來看，如何把人工智能專家與行業(yè)專家做一個好的結(jié)合，來理解今天行業(yè)客戶的痛點，哪一些可以由今天已有的技術(shù)和未來三五年可能出現(xiàn)的技術(shù)來解決，就變得非常的重要。

從宏觀來看，人工智能與行業(yè)來結(jié)合，大致提供這樣兩類價值：一是人工智能來代替一部分的人力，提高我們的效率;二是人工智能提供基于知識、基于數(shù)據(jù)的專家助手來幫助人類，使我們做更好的決策。

舉幾個我們IBM在人工智能創(chuàng)新有關(guān)的例子。我們把人工智能的視頻分析用來做工業(yè)制造中產(chǎn)品質(zhì)量的缺陷檢測和質(zhì)量控制;我們構(gòu)建人工智能的醫(yī)生助手，為醫(yī)生提供實時的診療建議;我們構(gòu)建人工智能的律師助手，為律師提供基于相關(guān)法律條文和相關(guān)案例的建議。

小數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和可解釋結(jié)果

“企業(yè)人工智能對算法提出了新的要求。”

我們也必須指出今天的人工智能技術(shù)還不能完全滿足我們對它的期待。在一個可預(yù)見的將來，我們認為需要這樣幾個進展。一是小數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，就是如何從小樣本、弱標識的數(shù)據(jù)中來學(xué)習(xí)。人工智能應(yīng)用在行業(yè)中，不像面向消費者的人工智能，在很多時候用來解決行業(yè)特定問題的時候，我們可能沒有那么多的數(shù)據(jù)，或者說即使有很多的數(shù)據(jù)，但是并沒有足夠多的已標識的數(shù)據(jù)，如何從小數(shù)據(jù)中來學(xué)習(xí)就變得非常關(guān)鍵。我們也希望人工智能能夠從多模態(tài)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，包括結(jié)構(gòu)化的、半結(jié)構(gòu)化的和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。二是今天的人工智能技術(shù)還不能完全做到的，就是我們需要它能夠解釋結(jié)果。希望人工智能系統(tǒng)在不久的將來不但能夠為我們提供建議，還能告訴我們?yōu)槭裁刺峁┻@樣的建議。正如醫(yī)生給病人做診斷，它同時也能夠告訴病人，為什么做這樣的診斷。

AI改變行業(yè)

“醫(yī)療、金融、工業(yè)制造，你會看到AI+行業(yè)的蓬勃興起。”

談到人工智能與行業(yè)的結(jié)合，比如醫(yī)療、教育、金融，工業(yè)制造等，我們用人工智能時代的醫(yī)療來做一個例子。我們需要構(gòu)建一個人工智能的數(shù)據(jù)平臺，在這個平臺上可以對醫(yī)療數(shù)據(jù)，無論是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，進行安全有效的管理。在這個基礎(chǔ)上我們來構(gòu)建各種垂直領(lǐng)域的解決方案。這些解決方案可能是為醫(yī)院的，可能是為醫(yī)生的，可能是為政府監(jiān)管部門的，可能是為制藥公司的，也可能是為醫(yī)療保險公司的。

我們來看今天為醫(yī)生服務(wù)的人工智能解決方案?？梢允菫獒t(yī)生來做腫瘤診斷的決策支持，如IBM Watson腫瘤診斷決策支持系統(tǒng);也可以是針對慢性病的診療管理，如IBM中國研究院針對糖尿病的診療管理系統(tǒng)。從技術(shù)維度來看，一方面我們需要基于醫(yī)療指南來做知識驅(qū)動的系統(tǒng)，另一方面我們也需要根據(jù)電子病歷數(shù)據(jù)來構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動的系統(tǒng)，并把知識驅(qū)動和數(shù)據(jù)驅(qū)動做有效的整合。

AI的安全和倫理

“避免瑕疵的數(shù)據(jù)、偏見的結(jié)論。”

談到未來的人工智能，人工智能與行業(yè)的結(jié)合，我們自然要談到人工智能時代的安全。應(yīng)該說人工智能時代對安全提出了新的要求，比如說數(shù)據(jù)的安全。如果數(shù)據(jù)是有瑕疵的，無論是有意還是無意，人工智能系統(tǒng)基于這樣有瑕疵的數(shù)據(jù)，訓(xùn)練以后可能會有安全的隱患，也可能會有倫理的問題。我們設(shè)想一個信用卡的申請審核系統(tǒng)，如果訓(xùn)練這個人工智能解決方案的數(shù)據(jù)是有問題的，那么它可能對某一類人的申請給出有偏見的結(jié)論。我們需要避免這些，這也是今天IBM的科學(xué)家們所努力的一個領(lǐng)域。我們可以設(shè)想我們不久就需要新的標準與方法，使得我們可以對人工智能時代的數(shù)據(jù)和模型進行安全和倫理的測試與鑒定。

企業(yè)級區(qū)塊鏈

“在可預(yù)見的將來，人工智能技術(shù)和區(qū)塊鏈技術(shù)會深度融合。”

接下來談一下未來的交易。可以這樣講，區(qū)塊鏈將會根本地改變未來的交易系統(tǒng)。今天的商業(yè)交易有很多身份驗證、授權(quán)許可、文檔審核。舉一個例子，今天一個海運運單可能需要幾十人的審核與上百個文件的簽署，這中間任何一個文件的丟失或者延誤都會造成問題。許多這些人為的成本都可能會被區(qū)塊鏈消除。

IBM這些年來一直專注于企業(yè)級的區(qū)塊鏈。我們非常重視安全開放的平臺與生態(tài)的構(gòu)建。與此同時，我們把區(qū)塊鏈技術(shù)引入不同的行業(yè)和不同的領(lǐng)域。比如說在食品安全領(lǐng)域，我們嘗試構(gòu)建透明的、可追溯的食品安全鏈，把今天可能需要一個星期甚至更長時間的食品溯源問題能夠?qū)崟r的或者只花幾秒鐘的時間解決。我們也嘗試把區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用在其他領(lǐng)域，比如去中心化的跨行支付。

在可預(yù)見的將來，我們會看到人工智能技術(shù)和區(qū)塊鏈技術(shù)的融合。這里舉一個數(shù)據(jù)可信性的例子。數(shù)據(jù)本身是可以被交易的，區(qū)塊鏈技術(shù)將會使得我們可以對數(shù)據(jù)的可信性和可追溯性提供支持與保證。當人工智能模型用不同來源的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練的時候，我們可以保證它的安全性，保證它不具有偏見。

未來的計算

我們來看未來的計算。人工智能的發(fā)展需要強大的計算力的支持，而計算力在過去30年有了極大的提高。今天我們面臨很多新的挑戰(zhàn)，很多人認為摩爾定律可能會最終遇到物理的極限。我們來看一看有什么新的技術(shù)能夠持續(xù)不斷地提供我們需要的新的計算力。

首先，我們來看類腦計算。應(yīng)該說今天的計算機系統(tǒng)在過去幾十年雖然有非常大的性能的提高，它的基本架構(gòu)還是沒有太多的改變，都是基于傳統(tǒng)的馮諾依曼架構(gòu)，而這種架構(gòu)比較擅長邏輯運算，而不是特別擅長模式識別與形象思維。IBM在這方面做了很多的嘗試，我們希望構(gòu)建能夠模仿人腦思維方式的全新的計算機系統(tǒng)。我們可以模擬100萬個神經(jīng)元，2.5億個神經(jīng)突觸，而這樣的類腦芯片僅有70毫瓦的功耗。我們也有一個長期的目標，希望能夠構(gòu)建模擬100億個神經(jīng)元，而功耗不超過1000瓦的新的類腦計算芯片。

談到新的計算能力，我們必須談一談量子計算。應(yīng)該說，量子計算在過去的十年取得了極大的進展。我們在座的很多朋友可能沒有經(jīng)歷過計算機科學(xué)從誕生到發(fā)展的整個過程，如果幸運的話，我們可能會見證量子計算從萌芽到逐漸走向商業(yè)化的過程。

三分鐘量子物理

“量子疊加和量子糾纏使得量子計算機擁有強大的并行計算力。”

為了更好地了解量子計算，我們不妨假設(shè)自己在接下來的三分鐘時間里是一名物理學(xué)家。我們嘗試用三分鐘的時間來了解兩個概念，一個是量子疊加，一個是量子糾纏。我們知道經(jīng)典計算機使用的計算信息是存儲在比特位中，二進制的，每一個比特位或者是1，或者是0。而在量子世界中每一個量子比特位可以是1，可以是0，也可以同時是1和0，這就是所謂量子疊加態(tài)。我們做一個比喻，相當于一枚硬幣可以是正面，也可以是反面，當你把它拋在空中旋轉(zhuǎn)的時候同時是正面也是反面。你要確定它到底是正面還是反面需要停止旋轉(zhuǎn)來觀察，這時候是正面就是正面，是反面就是反面。這種量子疊加態(tài)所帶來的不確定性，愛因斯坦當年是非常的糾結(jié)，所以愛因斯坦有一句非常有名的評論：“上帝不會擲骰子”。據(jù)說與愛因斯坦同時代的量子物理學(xué)家玻爾當時就回懟了愛因斯坦一句：“不用告訴上帝該怎么做”。

我們再看量子糾纏。我們可以使兩個量子處于糾纏狀態(tài)。每一個量子你去觀察它都是隨機的，一個量子可能是0或1，另外一個量子也可能是0或1。但是，如果你觀察第一個量子看到是0的話，第二個量子一定也是0;觀察第一個量子看到是1的話，第二個量子也一定是1。用前面硬幣的比喻，我們設(shè)想有一種魔法，可以讓兩枚處于旋轉(zhuǎn)的硬幣處于糾纏的狀態(tài)。我們可以把其中一枚硬幣送到宇宙的一端，另一枚硬幣送到宇宙的另一端。如果我們讓其中一枚硬幣停止下來看到是正面，另外一枚硬幣雖然在宇宙的另一端，我們觀察它也一定是正面的。愛因斯坦當年把這種糾纏稱之為“遠距離的幽靈”。好了，我們?nèi)昼娢锢韺W(xué)家的時間就到這個時候為止。祝賀大家，我們用三分鐘時間理解了偉大的愛因斯坦當年非常糾結(jié)的概念。

接下來我們來看所謂的量子并行。與經(jīng)典計算機相比，量子計算在處理信息時遵循完全不同的規(guī)則。量子計算機之所以強大，是因為當其運行的時候，從理論上來講，它可以同時計算指數(shù)級的路徑。而經(jīng)典計算機只能在這樣一個指數(shù)級的空間中計算若干條路徑。

IBM基于云平臺的量子計算

“我們的目標是改進量子容量，而不僅僅是簡單的增加量子位。”

今天IBM的科學(xué)家用低溫超導(dǎo)來實現(xiàn)量子計算。2016年IBM首先發(fā)布了五個量子位的量子計算機。2017年先后發(fā)布了16個量子位的量子計算機，20個量子位的量子計算機，和50個量子位的量子計算原型機。與此同時我們把量子計算用云平臺的方式提供給用戶。用戶不需要像物理學(xué)家那樣到實驗室來做量子計算實驗，而是可以從遠端實現(xiàn)量子的編程。到今天我們有超過7萬的用戶使用這個量子云平臺，已經(jīng)進行了超過300萬的量子計算的實驗。

接下來講一個概念，我們姑且稱之為“量子容量”，用來界定量子計算機的計算能力。量子計算機的計算能力不僅僅取決于有多少個量子比特位，還和其他一些因素有關(guān)。量子位的穩(wěn)定性可能受到環(huán)境的影響，它們之間也會相互影響。作為一個長期的目標，我們需要改進的是量子容量，而不僅僅是簡單的增加量子位。

在量子計算這個領(lǐng)域，宏觀上來講有兩個大的研究方向，一個是構(gòu)建量子計算的硬件系統(tǒng)，像剛才談到的我們用超導(dǎo)實現(xiàn)量子計算系統(tǒng);另一個是量子算法，就是什么樣的問題什么樣的應(yīng)用適合在未來的量子計算機上運行。我們看一個例子，所謂大數(shù)因數(shù)分解。我們知道任何一個大的整數(shù)，要么是素數(shù)，要么可以被分解成若干個素數(shù)的乘積，就像15可以分解成3與5的乘積，77可以分解成7與11的乘積?？粗芎唵?，但當這個數(shù)非常大的時候，要把它分解成因子的話，在今天的經(jīng)典計算機上是非常困難的。我們之所以談到這個問題，是因為這個問題是今天很多加密算法的假設(shè)，它假設(shè)這樣的問題在經(jīng)典計算機上是不可能被簡單破解的。比如說一個非常大的大數(shù)因數(shù)分解，可能在今天的經(jīng)典計算機上需要上億年，即使用今天最強大的計算機來算。但是未來的量子計算機，當它真正達到那個程度的時候，可能不到一分鐘就能夠破解這樣的問題。這也是為什么IBM未來五年的五項科技預(yù)測中提到適合量子時代的新的加密算法。

量子計算將成為主流并產(chǎn)生商業(yè)應(yīng)用前景

“我們長期的目標是構(gòu)建具有容錯能力的通用量子計算機。”

接下來我們看一看量子計算在未來可能會給我們提供的應(yīng)用前景。應(yīng)該說今天的問題是分成兩大類，一類是適合在今天的經(jīng)典計算機上運行的，今天的經(jīng)典計算機可以處理的非常好;另一類是不適合在經(jīng)典計算機上運行的，可能需要非常多的時間或者我們難以接受的資源。在不適合經(jīng)典計算機解決的這類問題中，有一部分我們相信它是適合量子計算的，可能一些優(yōu)化問題，可能一些機器學(xué)習(xí)問題，可能一些物理化學(xué)的模擬問題。如果我們能夠利用未來的量子計算做高效的物流最優(yōu)路線的設(shè)計，我們就可能為供應(yīng)鏈管理提供新的優(yōu)化方式。如果我們能夠用未來的量子計算做更好的分子模擬，我們就可能以更低成本來發(fā)現(xiàn)新的材料或者發(fā)明新的藥物。如果我們面對大數(shù)據(jù)能夠用未來的量子計算來改進我們的機器學(xué)習(xí)，我們就可能讓人工智能變得更加強大。

今天我們還是處在我們稱之為量子準備的階段。我們今天已經(jīng)可以構(gòu)建相對來說規(guī)模還是比較小的量子計算機。與此同時，我們也可以預(yù)見到我們有能力在不遠的將來能夠構(gòu)建更強大的量子計算機，能夠在一些實際應(yīng)用中展現(xiàn)它的計算優(yōu)勢。我們長期的目標是構(gòu)建具有容錯能力的通用量子計算機。最后我想特別指出的一點，量子計算機本身不是單獨運行的，任何時候都需要跟經(jīng)典計算機一起來合作，來完成今天經(jīng)典計算機單獨所不能完成的任務(wù)。

最后做一個總結(jié)。我們今天處在一個人工智能的時代，我們看到人工智能時代技術(shù)創(chuàng)新有四個重要的維度：一是人工智能的核心技術(shù);二是人工智能與區(qū)塊鏈的結(jié)合;三是新的計算力，特別是量子計算;四是人工智能與行業(yè)的結(jié)合。可以這樣講，人工智能改變世界，最終還是要從改變每一個人的生活，從改變每一個行業(yè)開始。