演讲全文>>
观众：我想问一个问题，目前人类意识产生于大脑，只是因为神经元与神经连接足够复杂，如果把它嵌套到互联网脑结构里，把每一个终端都想成一个神经元，把网线或无线连接都想成神经连接，这样的话是不是整个互联网也是非常复杂，那么它有没有自我意识呢？
刘锋：这也是我们当时研究互联网类脑架构里提到的，它的智能中心有两个。第一，以人工智能为核心，和互联网结合起来，这是一个智能中心；第二，是以社交网络为核心的，把群体智慧结合在一起形成的系统，互联网类脑系统还是两个巨系统的智能系统，是人机结合的系统。
从测试来看，目前可以对互联网的人工智能系统去测试智商，譬如达到人类五六岁的水平。但是如果把一个问题抛到社交网络里面，我们可以想象到，这个智商的测试会爆表，为什么呢？因为我们人类的智慧本身就很强大，如果通过社交网络所产生的群体智慧，远远比现在担心的机器智慧强大的多。
还有一点，智慧和意识并不是像线路和节点联结在一起，就可以形成意识。在欧洲的科学家已经做这各方面的工作，把很多模拟的神经元线路结合在一起，但是并不能够形成意识。
意识有很多最基础的科学问题还没有被解决，包括生物进化方向，包括大脑深层次意识产生的问题，这些基础的科学问题是没有被解决的。这就是为什么我们说这是没有科学路径的，所以有些担心确实像我们说的，是杞人忧天。
观众：人工智能在中医辩证方面的讨论持续了很久，大家都很期待，因为这可能是解放医护人员、病患和缓解医患关系的一个重要的事情。我的问题是，用人工智能重现出类似张仲景的医学经验大概还有多久？各位专家觉得其中最大的难点在哪里？在AI领域有谁朝这个方向努力？
何清：关于中医，实际上我们国家科技部一直布置这种专项，这种叫做专家系统，在AI里面算是一部分。它涉及到的是一个知识工程，相当于把人类专家的知识搞成一个专家系统、知识库。这方面的知识库现在已经有了，但是它的认可度和应用度，还达不到实际应用的水准。
但是从功能来说，目前我看到一个系统把北京市的名老中医大概找了40个，用人工智能把所有的方子和诊病的病例对应起来学习，学习完以后，来了一个病人，根据病人的病症，让机器人专家系统去开方子，可以模拟某一位中医。现在这种功能做到了，但是它的评价是不是可靠、精准，在这些方面做的还是有距离。
观众：AI机器人为什么有些功能没有具备呢？比如敌我意识。
陈孝良：我从语音交汇的角度简单阐述一下。现在我们让机器准确分辨每个人，实际上是还没有做到的。现在只能根据每个人的声纹，简单分出来每个人不同，虽然可以做到模仿声音，但是让机器一开始就准确分辨某个人，这是很难做到的事情。这涉及到视觉问题、声光电热力磁等整个传感问题，再去分辨对方。
除非作为特殊的标记，有一个敌我的意识，否则机器无法自主分辨人和人之间的，特别是情感之间的任何意识。现在我们的技术还没有像大家想象的那样，能够解决现在很多实际的问题，还需要很长一个研究阶段。当然，如果数据运用足够多，比如中国有13亿人口，如果我们有13亿人口的声纹，有可能会做到对每个人精确的分辨，这是一个逐步累积的过程。
刘锋：当我们谈到敌我意识的时候，首先要思考站在谁的立场上，去讨论敌我意识。比如陈孝良老师提到的智能音箱，比如谁打了智能音箱以后，智能音箱有了愤怒的感情建立敌我意识，还是音响的主人有危害再去建立敌我意识呢？这些基础的问题是需要解决的。
这些问题想清楚以后，再探讨背后要判断敌我的时候，还要有庞大的知识数据做支撑，这时候才能完整解决这个问题，但是目前这些情况还都是不完善的。
观众：人工智能带给了我们高效的学习，在人工智能发展下，越聪明的人效率越高，但是人与人之间还是有差距的，这种情况下人工智能对我是一种恐怖，因为我没有办法去跟拥有高智慧又有人工智能辅助的人进行竞争。那么人工智能会让聪明的人更加聪明吗？
陈孝良：这个现象是存在的。AI不光是效率提升方面，其实在财富方面都有一些集中化的趋势。如何借助AI的很多工具提高效率，如果融合在一起，确实会产生想象不到的效果。
特别是AI根本上基于很多数据，当数据的规模到一定量，比如超过200T的时候，平均识别率达到99%以上，但是当数据在一个G以内，识别率只有零点几。
其实深度学习不是一个纯粹的物理模型，即便是做到99%，也可能会有1%或者0.001%的概率出现。不用担心这个趋势会集中在金字塔顶，总会有一个自然分散的过程。
在互联网领域这个现象很明显，大家知道全球躺着赚钱的公司基本诞生在互联网领域。我们要从不同角度看待AI所带给我们的，是不是让资源更加集中，这涉及到很多社会层面，也包括未来很多经济层面的问题。
观众：假定一个机器人能听懂另外一个机器人说话，能够部分理解，时间长了以后，它们互相理解，智慧会不会增值，一直增值到有意识？
何清：首先，它产生一个现象，就是在交互过程中，由于交互时间长了，刚开始听得懂部分的语音识别，后来相互交流沟通的时候理解准确率会提高，交互的效率会提高。但这并不意味着它们两个合在一起，就能产生意识和智能，这只是一个交互的效率提高。这是我的一个粗浅看法。
刘锋：关于机器之间的交流互动，从计算机之间的通讯协议诞生之后就已经开始了，计算机和计算机之间的信息交流，包括知识的共享，其实在之前已经发生了，只是要表明两个机器之间相互听懂并且共享知识，甚至能发现一些新的东西，这一切背后依然要有程序员和科学家做控制和推动。如果没有这个程序员设计这样的程序，机器没有完成这样功能的机会。所以我们不用担心这两个机器人知识共享，因为这依然在人类的控制之下，更直接地说是在程序员和科学家控制之下。
陈孝良：关于这个问题，我们现在正在致力解决。其实这个很简单，如果买两个智能音响，如果一个智能音箱开始说话的时候，两个智能音箱就会纠缠下去。所以我们现在正在解决的是，当两个音响共同唤醒的时候，另一个音箱不要说话。
主持人：感谢今天到场来宾，感谢所有嘉宾，圆桌论坛到此结束。
