據(jù)說(shuō)明年打撲克牌的世界冠軍，可能會(huì)是計(jì)算機(jī)；
到2024年，計(jì)算機(jī)可以自己寫程序；
到2026年，它可以完成我們中學(xué)生的作文寫作；
2049年能夠?qū)懙男≌f(shuō)，排到《紐約時(shí)報(bào)》最佳暢銷書榜上；
那接下來(lái)問(wèn)題就是，我們?nèi)诉€有自由嗎？
我們是否會(huì)完全被人工智能控制，綁架。
吳軍老師先給大家一個(gè)答案——
硅谷風(fēng)險(xiǎn)投資人，在清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系和電子工程系分別完成了本科和碩士的學(xué)習(xí)，又在美國(guó)約翰霍普金斯大學(xué)取得了計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位，學(xué)霸一枚！先后任職于Google和騰訊，是Google中日韓文搜索算法的主要設(shè)計(jì)者，出任過(guò)騰訊負(fù)責(zé)搜索等業(yè)務(wù)的副總裁，是一路開(kāi)掛的科技大咖！此外他還是位多產(chǎn)的作家，代表作有《數(shù)學(xué)之美》《文明之光》《全球科技通史》《見(jiàn)識(shí)》等等。
Q:學(xué)數(shù)學(xué)是要真的天生智商高？
吳軍：想要當(dāng)數(shù)學(xué)家，搞理論研究，確實(shí)很需要天分而且是超常的天分。而且很有意思的是，如果我們看智商五十的人，會(huì)覺(jué)得他們的行為很荒唐，而那些真正能搞出數(shù)學(xué)成就的人，可能智商一百六。他看那智商一百的人，也覺(jué)得很荒唐。但是因?yàn)槭澜缟夏欠N人很少，所以大家看一些數(shù)學(xué)家，反而覺(jué)得他們是怪人。
Q:沒(méi)有學(xué)數(shù)學(xué)，收入至少是少一個(gè)數(shù)量級(jí)？
吳軍：數(shù)學(xué)能夠帶給我的，一個(gè)是思維的方式，這是所有人都能學(xué)到的。另一個(gè)，解決一些世界上其他人沒(méi)有解決過(guò)的問(wèn)題，需要一些數(shù)學(xué)。
如說(shuō)世界上有一些人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，現(xiàn)在用的是我的算法。我曾經(jīng)當(dāng)過(guò)大概兩三個(gè)月的數(shù)學(xué)家，每天的工作，就是推導(dǎo)公式。大概兩個(gè)月后，我就找我的導(dǎo)師說(shuō)，我有一個(gè)方法能把推導(dǎo)的速度提高幾百倍。他回去想了大概一個(gè)星期，他說(shuō)你是對(duì)的，你發(fā)現(xiàn)了一個(gè)蠻重要的定理。我那時(shí)候覺(jué)得，我雖然不是一個(gè)專業(yè)研究數(shù)學(xué)的人，但我的數(shù)學(xué)還是很合格的。
第一次來(lái)到世紀(jì)大講堂是四年前，那時(shí)候阿爾法還沒(méi)有贏李世石。所以還要花時(shí)間來(lái)告訴大家，人工智能將來(lái)很了不得，所以那時(shí)候費(fèi)的口舌，都是在說(shuō)人工智能能干什么。今天人類對(duì)人工智能爆棚，甚至于爆棚到一些不可想象的地步。人工智能明明不能完成的事情，他們也都覺(jué)得，人工智能能完成。所以今天實(shí)際上我是來(lái)給大家潑冷水的，要告訴大家，世界上很多事，人工智能還是不能完成，還是需要人。
有人說(shuō)現(xiàn)在說(shuō)的這些人工智能不能完成的事，是否過(guò)了十年，二十年，它就能完成了。我說(shuō)不，因?yàn)閿?shù)學(xué)給人工智能劃了一條邊界，這條邊界人工智能是越不過(guò)去的。就像光速、物理學(xué)上絕對(duì)零度，你越不過(guò)去一樣。
所以今天來(lái)講的，是數(shù)學(xué)和人工智能這條邊界劃在哪，以至于我們不要試圖越過(guò)這個(gè)邊界，而是在邊界內(nèi)，把事情做好。以及在未來(lái)的智能時(shí)代，我們?nèi)嗽趺茨軌虬l(fā)揮自己最大的作用。
先講講人工智能是怎么爆棚的。在大家對(duì)于未來(lái)的預(yù)測(cè)中，估計(jì)明年打撲克牌的世界冠軍，會(huì)是計(jì)算機(jī)。實(shí)際上打撲克牌這件事，比下棋難，打麻將比打撲克牌還難，所以打撲克牌是一個(gè)中間過(guò)程，過(guò)一段可能打麻將的世界冠軍，也會(huì)是計(jì)算機(jī)。
到2024年，計(jì)算機(jī)可以自己寫程序，所以很多人說(shuō)，我在人工智能的這個(gè)時(shí)代，是不是將來(lái)孩子要學(xué)計(jì)算機(jī)，當(dāng)程序員，掙得就多。我說(shuō)不是的。因?yàn)榛A(chǔ)的程序計(jì)算機(jī)自己可以寫，不需要你。
到2026年，它可以完成我們中學(xué)生的作文寫作，就是高考的作文一類的文章。現(xiàn)在其實(shí)在英文的世界里，很多《華爾街日?qǐng)?bào)》，《紐約時(shí)報(bào)》的大塊頭文章，中間部分，是計(jì)算機(jī)寫的，只有一頭一尾的結(jié)論是人給的，這也是人和計(jì)算機(jī)的一個(gè)差異。當(dāng)然對(duì)于這個(gè)結(jié)論，可能你會(huì)覺(jué)得我過(guò)于樂(lè)觀，待會(huì)兒我給大家兩個(gè)例子來(lái)證明。
2028年計(jì)算機(jī)可以完成視頻的編輯。也就是說(shuō)，很遺憾九年后，電視臺(tái)剪輯師的工作，可能是計(jì)算機(jī)來(lái)完成。
2049年，有一個(gè)比較大的跨域，計(jì)算機(jī)能夠?qū)懶≌f(shuō)，并且會(huì)排到《紐約時(shí)報(bào)》最佳暢銷書榜上，而且能夠得獎(jiǎng)。
更關(guān)鍵的是，四十年后，人工智能可以自己研究數(shù)學(xué)了。就是剛才主持人問(wèn)說(shuō)數(shù)學(xué)的定理怎么證明，這是很難的一件事。但是四十年后，很多很難的定理、人證明不了的，計(jì)算機(jī)可以幫我們證明。
這些問(wèn)題被解決后，接下來(lái)的問(wèn)題就是，我們?nèi)诉€有自由嗎，我們將來(lái)是否會(huì)完全被人工智能控制、綁架。今天我先給大家一個(gè)答案，不會(huì)，人不會(huì)被綁架。
人工智能的發(fā)展，我大概用這樣一個(gè)雪山和草地的圖來(lái)表示，它實(shí)際上是從技術(shù)向人文不斷地轉(zhuǎn)化，越往人文的方向發(fā)展，是越困難的一件事。
在技術(shù)方面，最開(kāi)始計(jì)算機(jī)就是為了計(jì)算。計(jì)算機(jī)一產(chǎn)生，計(jì)算的事就完成了。接下來(lái)就是我們?nèi)艘ㄟ^(guò)編程，能夠完成一些固定化的計(jì)算。
接下來(lái)，計(jì)算機(jī)的一個(gè)很大的應(yīng)用就是控制。今年是阿波羅登月五十周年，五十年前計(jì)算機(jī)還很落后。今天一個(gè)智能手機(jī)的計(jì)算能力，是當(dāng)時(shí)阿波羅計(jì)算機(jī)的幾千幾萬(wàn)倍。在那個(gè)時(shí)候，想盡辦法讓計(jì)算機(jī)能夠控制遠(yuǎn)在月球的這些飛船，是一件很了不得的事。
再往后是沒(méi)有解決的、但是一定會(huì)解決的問(wèn)題，比如打麻將。這些問(wèn)題也可以說(shuō)是已經(jīng)解決的了。沒(méi)有解決的問(wèn)題，或者正在解決的問(wèn)題是什么？
一個(gè)是科學(xué)研究。大概幾周前，我去了一趟英國(guó)，在那拜訪了英國(guó)皇家學(xué)院的前院長(zhǎng)，他是霍金的同事，研究宇宙學(xué)的。我們聊到航天這個(gè)事。說(shuō)到為什么阿波羅登月五十年后，我們不再把人送到月球和火星上。或許是在經(jīng)濟(jì)上不太合算，但是更重要的原因可能是，今天的計(jì)算機(jī)，機(jī)器人，能夠幫助我們來(lái)完成這些工作，人工智能正在幫助我們做這類的科學(xué)研究。
基因編輯。我們?nèi)讼胱兊酶斆鳎Ｍ巧虖囊话偕揭话偃趺崔k？一個(gè)辦法，基因編輯，當(dāng)然你得編輯的好，編錯(cuò)了，人就得癌癥了，所以這是一個(gè)問(wèn)題。
商業(yè)談判，能不能計(jì)算機(jī)完成，這些都是未知的。所以這是慢慢地，往人文在轉(zhuǎn)化。寫小說(shuō)，剛才我講了，幾十年后得獎(jiǎng)的小說(shuō)，最佳暢銷書，可能是計(jì)算機(jī)寫的。發(fā)明創(chuàng)造，如果以前沒(méi)有攝像機(jī)的話，作為一個(gè)新的技術(shù)發(fā)明，計(jì)算機(jī)能不能做到這一點(diǎn)。
當(dāng)然最難的是兩個(gè)。一個(gè)是政治。沒(méi)有人，如果光用計(jì)算機(jī)來(lái)管理國(guó)家行不行，不靠人，光靠計(jì)算機(jī)來(lái)管理行不行。一個(gè)是藝術(shù)，這是最難的，我認(rèn)為藝術(shù)可能是最高的高峰。
剛才我留了一個(gè)疑問(wèn)給大家，計(jì)算機(jī)文學(xué)創(chuàng)作水平，到底能多高？給大家看一首李白風(fēng)格的詩(shī)，空愁走百川，微露貴鄉(xiāng)還，故園人不見(jiàn)，遠(yuǎn)望憶長(zhǎng)安。
計(jì)算機(jī)把李白的五言詩(shī)都挑出來(lái)，然后把這五個(gè)字，二三二三這么一切，切完了之后，把詩(shī)的平仄和韻律統(tǒng)計(jì)出來(lái)，加一些隨機(jī)數(shù)，就產(chǎn)生了這首詩(shī)，背后其實(shí)是一個(gè)數(shù)學(xué)模型。
計(jì)算機(jī)做了這些事，和我們?nèi)讼啾葋?lái)講，有什么缺陷，這些缺陷可能是我們?nèi)说奶亻L(zhǎng)。
第一個(gè)，剛才那首詩(shī)，詞句都很漂亮。但是嚴(yán)格來(lái)看，它的思想還是有些匱乏的。
第二個(gè)，計(jì)算機(jī)它擅長(zhǎng)于從客觀事實(shí)中總結(jié)出一些規(guī)律，甚至能夠預(yù)測(cè)未來(lái)的一個(gè)走向，但是其實(shí)是沒(méi)有獨(dú)立見(jiàn)解的。今天我們用人工智能大數(shù)據(jù)，來(lái)預(yù)測(cè)你在購(gòu)物網(wǎng)站上，可能會(huì)買什么東西；外賣軟件來(lái)預(yù)測(cè)這個(gè)小區(qū)的人，可能愛(ài)訂什么樣的外賣，然后它來(lái)指導(dǎo)這些做外賣的人做什么飯。但計(jì)算機(jī)不能通過(guò)這件事，來(lái)總結(jié)出一個(gè)獨(dú)立的見(jiàn)解，這需要人來(lái)完成。
計(jì)算機(jī)能把事物劃分得很清楚，也能夠明確地給出這個(gè)事物的內(nèi)涵和外延，但是很難創(chuàng)造一個(gè)概念。剛才提到一個(gè)詞叫開(kāi)掛，這也是最近有的概念。你讓計(jì)算機(jī)描繪一個(gè)自己做什么事都能做好、如有神助得人，它能描述清楚，但計(jì)算機(jī)不能創(chuàng)造“開(kāi)掛”這個(gè)概念。
比如說(shuō)我寫了一本書，叫做《全球科技通史》。寫歷史書的人，一般是有三個(gè)目的或者三個(gè)層次。
第一個(gè)是記錄史實(shí)，把這個(gè)史實(shí)告訴大家。這件事計(jì)算機(jī)能做，做得一點(diǎn)不比人差。我們今天看所有的攝像頭錄的視頻，實(shí)際上就是一個(gè)記錄，記錄得一定比人完整。
第二個(gè)就是總結(jié)規(guī)律，這個(gè)計(jì)算機(jī)可能能夠總結(jié)出來(lái)一些，比如說(shuō)過(guò)天安門，在某個(gè)時(shí)間段，從東往西走的人多，反過(guò)來(lái)人少。但是，總結(jié)得未必有人好。
第三個(gè)就是價(jià)值體現(xiàn)。以司馬光為例，《資治通鑒》就是教皇帝怎么當(dāng)好皇帝，所以他的史書從選材，到最后表現(xiàn)，其中的春秋大義是非常清晰的，這件事是計(jì)算機(jī)干不了的，計(jì)算機(jī)沒(méi)有價(jià)值判斷，沒(méi)有一個(gè)道德觀。
因?yàn)橛?jì)算機(jī)背后有數(shù)學(xué)，所以他能夠做寫詩(shī)之類的這么多事情。今天我們?nèi)斯ぶ悄苓@個(gè)大廈的建立，有三個(gè)支柱，摩爾定律，大數(shù)據(jù)和數(shù)學(xué)模型。這里頭除了摩爾定律，取決于半導(dǎo)體芯片的性能，大數(shù)據(jù)和數(shù)學(xué)模型，都涉及到數(shù)學(xué)。也就是說(shuō)計(jì)算機(jī)今天之所以能這么發(fā)達(dá)，除了半導(dǎo)體技術(shù)進(jìn)步這么快以外，其實(shí)就是人們不斷地把日常生活中的問(wèn)題，轉(zhuǎn)變成數(shù)學(xué)問(wèn)題。
原來(lái)認(rèn)為，寫詩(shī)不是個(gè)數(shù)學(xué)問(wèn)題。但是實(shí)際上通過(guò)建立一個(gè)數(shù)學(xué)模型，就能夠?qū)懗隼畎椎脑?shī)。但是接下來(lái)的問(wèn)題就是說(shuō)，世界上是否所有的事情，都是數(shù)學(xué)問(wèn)題。是不是存在一些永遠(yuǎn)不能轉(zhuǎn)換成數(shù)學(xué)問(wèn)題的問(wèn)題。
其實(shí)最早來(lái)思考這個(gè)問(wèn)題的人不是我，是計(jì)算機(jī)的老祖宗阿蘭·圖靈。他定義了什么是可計(jì)算，什么是不可計(jì)算。圖靈并不去研究一個(gè)個(gè)具體問(wèn)題能不能轉(zhuǎn)換成數(shù)學(xué)問(wèn)題，他就是劃條線，說(shuō)這條線以內(nèi)的問(wèn)題，可能是可以計(jì)算的，我將來(lái)可以發(fā)明一種計(jì)算機(jī)來(lái)計(jì)算，線以外的問(wèn)題，你們就不要去操心了。
當(dāng)然了，每一個(gè)巨人都是站在前人的肩膀之上的。這個(gè)前人叫希爾伯特。希爾伯特對(duì)圖靈的啟示就是他對(duì)數(shù)學(xué)問(wèn)題的本源的一個(gè)認(rèn)識(shí)，就是說(shuō)數(shù)學(xué)到底它能解決多少問(wèn)題，哪些問(wèn)題數(shù)學(xué)解決不了。
舉一個(gè)非數(shù)學(xué)問(wèn)題的例子。無(wú)人駕駛汽車本身，你可以認(rèn)為是數(shù)學(xué)問(wèn)題，但是在現(xiàn)實(shí)生活中，會(huì)有非數(shù)學(xué)問(wèn)題。假設(shè)我就是個(gè)無(wú)賴，我往馬路上一站，我只要判斷出前面是一個(gè)無(wú)人駕駛汽車，我就不挪開(kāi)了，這個(gè)無(wú)人駕駛汽車拿我就沒(méi)辦法了。因?yàn)楦鶕?jù)阿西莫夫的機(jī)器人第一定律，機(jī)器人不能傷害人的。
當(dāng)然有人說(shuō)可以打電話叫警察，這就不是數(shù)學(xué)問(wèn)題的解決方案了，而是我們?nèi)私鉀Q問(wèn)題的一個(gè)方案。所以世界上有很多問(wèn)題并不是數(shù)學(xué)問(wèn)題。
世界上所有的問(wèn)題，我畫了一個(gè)大圈，數(shù)學(xué)問(wèn)題，其實(shí)只是其中很小一部分，畫一個(gè)小圈。世界上不是數(shù)學(xué)問(wèn)題的問(wèn)題，其實(shí)要比數(shù)學(xué)問(wèn)題多很多。這是第一個(gè)邊界。
接下來(lái)第二個(gè)邊界要問(wèn)，如果這個(gè)問(wèn)題是數(shù)學(xué)問(wèn)題，寫詩(shī)的問(wèn)題是數(shù)學(xué)問(wèn)題，計(jì)算機(jī)炒股的問(wèn)題是數(shù)學(xué)問(wèn)題，是否世界上的數(shù)學(xué)問(wèn)題，都有答案？
1900年，希爾伯特提出了23個(gè)非常著名的問(wèn)題，其中第十個(gè)問(wèn)題，就涉及到計(jì)算性的問(wèn)題，就是一個(gè)數(shù)學(xué)問(wèn)題，它到底能不能被計(jì)算出來(lái)。
這第十個(gè)問(wèn)題是這么寫的，如果大家還記得一點(diǎn)中學(xué)數(shù)學(xué)，我們知道有不定方程，比如說(shuō)有一些方程組，一個(gè)方程只有一個(gè)未知數(shù)，你就知道一定有答案，比如說(shuō)X 2等于3，你就知道X等于1。但是一個(gè)方程要有好多未知數(shù)的話，它就有可能有很多答案，也有可能沒(méi)答案。
比如說(shuō)我給三個(gè)不定方程，X2 Y2= Z2，我說(shuō)有沒(méi)有整數(shù)解，有人可能想起來(lái)，勾股定理3 4 5就是整數(shù)解。接下來(lái)再問(wèn)你X3 Y3=Z3，有沒(méi)有整數(shù)解。這事就比較費(fèi)神了。
這個(gè)問(wèn)題，實(shí)際上就是費(fèi)爾馬大定理，或者叫費(fèi)爾馬猜想。三百多年前費(fèi)爾馬提出來(lái)，結(jié)果三百多年后才被英國(guó)旅美的著名的數(shù)學(xué)家，懷爾斯解決出來(lái)了，這個(gè)定理的證明兩百頁(yè)厚，就是證明沒(méi)有整數(shù)解。
那我再隨便給一個(gè)問(wèn)題，3X3 Y3=2Y3=Z3，有沒(méi)有整數(shù)解。答案是不知道，沒(méi)人知道它有沒(méi)有整數(shù)解。如果我們隨便解個(gè)方程，好多方程可能都沒(méi)有整數(shù)解，那就說(shuō)明很多數(shù)學(xué)問(wèn)題，其實(shí)是無(wú)解。不但無(wú)解，我們也沒(méi)有方法來(lái)判斷它有沒(méi)有解。也就是說(shuō)數(shù)學(xué)其實(shí)能力非常非常有限，我們世界上有好多事情，完全不可能通過(guò)數(shù)學(xué)來(lái)解決。數(shù)學(xué)工具的能力，其實(shí)遠(yuǎn)比我們想象的要弱得多。
整個(gè)數(shù)學(xué)問(wèn)題是一個(gè)黃圈子，知道它有解還是無(wú)解的問(wèn)題，是中間那個(gè)綠圈子，有解的問(wèn)題，又是其中一個(gè)小圈子。所以一層層地套，世界上所有的問(wèn)題，到最后有解的問(wèn)題，是這樣一個(gè)結(jié)果。
有解的問(wèn)題中，有些問(wèn)題，至少到目前為止，還需要人腦來(lái)推理，不是計(jì)算機(jī)來(lái)計(jì)算。那什么問(wèn)題能夠用計(jì)算機(jī)計(jì)算？上世紀(jì)三十年代的時(shí)候，阿蘭·圖靈就提出了一套叫圖靈機(jī)的機(jī)械模型。
這套模型能判定一個(gè)數(shù)學(xué)問(wèn)題能否通過(guò)一步步計(jì)算被解決，而很多問(wèn)題目前是無(wú)法通過(guò)一步步計(jì)算來(lái)解決的，比如剛才講的華爾斯證明費(fèi)爾馬大定理。也就是說(shuō)，有解的數(shù)學(xué)問(wèn)題中能夠通過(guò)計(jì)算解決的，其實(shí)又是所有數(shù)學(xué)問(wèn)題中，非常小的一部分。
那么可計(jì)算這件事，并不等于我們今天的計(jì)算機(jī)，就能計(jì)算了。比如有的人買了比特幣，從理論上來(lái)講，計(jì)算機(jī)能不能破解它的密碼？能，但是人們?yōu)槭裁催€敢買比特幣。是因?yàn)槠平馑艽a這件事，在工程上是完全不可行的，可能需要花五億年的時(shí)間。
也就是說(shuō)，理論上可計(jì)算的問(wèn)題，和工程上可以計(jì)算的問(wèn)題，還是兩回事，所以今天我們能夠解決的實(shí)際問(wèn)題，是工程上可以計(jì)算的問(wèn)題。而人工智能的問(wèn)題又是什么，是工程上可計(jì)算問(wèn)題中的很小的一部分。
所以就像俄羅斯套娃似的，我把這個(gè)套娃一圈一圈地套，最外面是所有的問(wèn)題，然后套一圈數(shù)學(xué)的問(wèn)題，套一圈可以判定有解還是沒(méi)解的問(wèn)題，再套一圈有答案的問(wèn)題，有答案問(wèn)題中，我再套一圈可以計(jì)算的問(wèn)題，這還是理論上可以計(jì)算的問(wèn)題。再是工程上可實(shí)現(xiàn)的問(wèn)題，里頭再有一個(gè)小的，是人工智能可以解決的問(wèn)題。
人工智能可以解決的問(wèn)題和我們今天實(shí)際上大家要面臨的問(wèn)題，差著十萬(wàn)八千里呢，所以這說(shuō)明我們?nèi)诉€是有用的。當(dāng)你站在一個(gè)無(wú)人駕駛汽車的前面，它已經(jīng)沒(méi)有辦法的時(shí)候人來(lái)了，打一個(gè)電話叫警察，把這事處理了，很簡(jiǎn)單的一個(gè)方法。雖然人工智能能解決很多問(wèn)題，但很多本來(lái)人能夠很方便就解決的問(wèn)題，不需要把簡(jiǎn)單問(wèn)題搞復(fù)雜，一定要用人工智能去解決它。
我們?nèi)藶槭裁磿?huì)高估人工智能的水平呢？這和我們?nèi)祟愓J(rèn)知的過(guò)程是相關(guān)的。我們小學(xué)學(xué)到的東西，我把它畫成中間一個(gè)藍(lán)色的圓，小學(xué)生認(rèn)知有一個(gè)邊界。
然后我在這個(gè)外面畫一個(gè)大一點(diǎn)的圓，你的知識(shí)又增長(zhǎng)了，這代表你中學(xué)時(shí)候的認(rèn)知邊界。你到大學(xué)時(shí)候又包了一圈，這時(shí)候你會(huì)發(fā)現(xiàn)我這個(gè)圓是有一個(gè)方向性的，因?yàn)槟阍诖髮W(xué)選了專業(yè)。所以選專業(yè)有好處有壞處，好處就是讓你能夠在一些方面比較精深，壞處是讓我們?nèi)说囊曇氨容^窄。
接下來(lái)你就成為專家了，你讀了博士，要對(duì)人類的知識(shí)有所貢獻(xiàn)。你就在人類認(rèn)識(shí)知識(shí)體系上，往前突破了一點(diǎn)，鼓出來(lái)一個(gè)鼓包。拿我自己來(lái)說(shuō)，我發(fā)明了一種機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，今天這個(gè)算法有很多人在用，這就是那個(gè)小鼓包。
絕大部分博士眼里的世界是我畫這個(gè)樣子，是往某一個(gè)方向發(fā)展的，一個(gè)很窄的，就像一個(gè)披薩餅似的：藍(lán)色的，小學(xué)認(rèn)知；白色的，中學(xué)認(rèn)知；綠色的，他到大學(xué)的認(rèn)知；空白的那一部分，他認(rèn)為是人類還沒(méi)有解決的問(wèn)題。人類常常這樣，他認(rèn)為沒(méi)有解決的問(wèn)題，只不過(guò)有這么一點(diǎn)點(diǎn)。而紅色的小鼓包，是他個(gè)人，或者是哪個(gè)專家，或者是某一個(gè)領(lǐng)域的人，對(duì)人類的貢獻(xiàn)。這就會(huì)產(chǎn)生世界上的大部分都被我解決了的錯(cuò)覺(jué)。人類對(duì)人工智能的認(rèn)識(shí)也是一樣，認(rèn)為世界上的問(wèn)題，一共只是像原來(lái)空白的問(wèn)題那么多，那么這個(gè)紅色的鼓球，人工智能，把我們世界上大部分的問(wèn)題，都解決了。
但是真實(shí)的世界是這樣的，你不過(guò)是在一個(gè)很小的方向，突破了一點(diǎn)點(diǎn)而已，而我們的未知的世界還是巨大的。這么大的空白的世界的空間都是留給我們?nèi)祟惖摹Ｋ晕抑v了數(shù)學(xué)和人工智能的邊界，實(shí)際上是拓寬了你可以認(rèn)知的這么一個(gè)范圍。
所以最后我用圖靈的一句話，來(lái)結(jié)束今天的講演。圖靈講我們能看到的未來(lái)，其實(shí)并不遙遠(yuǎn)。但是我們卻要有很多事情要做，我們沒(méi)有完成的事情實(shí)在太多了。因此，我想說(shuō)的是，我們立足于今天，人最重要的是具有思想，來(lái)解決世界上各種還沒(méi)有解決的問(wèn)題。這是我覺(jué)得我們對(duì)世界應(yīng)該有的態(tài)度，也是我們對(duì)數(shù)學(xué)的一個(gè)態(tài)度和對(duì)人工智能的一個(gè)態(tài)度。
編輯：鄭智心、林梓
