這些機器人它沒有人的形狀，但是它們能和你交互，可能成為你生活中的陪伴，或者是家庭里面的一個中控。這樣一個智能交互的設(shè)備它當(dāng)然是Robot，但是它不是安卓的。
我們看這些玩具，這些所有的品類在生活中無處不在它們今天只是我們叫功能型，但是未來它應(yīng)該是變成它們裝上傳感器，配上算法，有控制系統(tǒng)，它可以自助的行為決策。未來所有這些品類，它們都會變成Robot，都會變成無處不在的自助的機器。所以這是一個大的趨勢。在移動互聯(lián)網(wǎng)以后，比移動互聯(lián)網(wǎng)更大的未來，是無處不在的萬物互聯(lián)，無處不在的萬物智能。所以AI Inside它將無處不在。
這樣兩個圖像放在一起，你們有什么感想？在幾個星期前有一個新聞，當(dāng)然全世界都在關(guān)注，就是關(guān)于阿爾法狗，在那個禮拜關(guān)于同一家公司谷歌有另外一個新聞，在座的各位可能也關(guān)注到了，谷歌在考慮把他們的一個公司給賣掉，谷歌為什么會做出這樣的選擇？我們比較這兩個圖像，另外一邊是人類的近親，它的谷歌，它的肌肉，它更強大，更靈活，但是它還在叢林里面找香蕉吃。人類已經(jīng)征服太空。人類有非凡的大腦，使人類變得卓越，變得不同。
大腦的系統(tǒng)無疑是未來Robot的關(guān)鍵，它需要有感知的能力，需要有認(rèn)知的能力，需要有決策的能力。這些核心實際上離不開的是算法。在一個深度學(xué)習(xí)的算法框架下面，我們看到很多人工智能的能力，機器所具備的能力，在過去的十年來都發(fā)生著翻天覆地的變化，從語音到圖像，甚至到?jīng)Q策的控制，包括語意的理解。宇宙中最聰明的智能設(shè)備是人類的大腦，如果從機器的角度想去實現(xiàn)這樣一個能力，你會看大腦是什么樣子，從基本的神經(jīng)原到感知肌，到更加復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，到我們今天深度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
深度學(xué)習(xí)的算法和傳統(tǒng)的AI的算法一個很大的不同，AI的算法到了數(shù)據(jù)大到一定程度的時候，不一定效果不斷的變好，但是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，你可以看到它不斷的提升。比如手阿爾法狗它產(chǎn)生數(shù)千萬盤棋局的數(shù)據(jù)，通過它不斷的學(xué)習(xí)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從職業(yè)的二段也不知道到職業(yè)的多少段，據(jù)說是職業(yè)13段這樣的水平，它的水平在不斷的提高，這就是大數(shù)據(jù)和深度結(jié)合所帶來的變化。
我們看到因為深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，過去在圖像領(lǐng)域，在語音領(lǐng)域所引領(lǐng)的，不斷去突破它的極限，使它的識別錯誤率不斷的降低。這是語音識別深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代替深學(xué)模型。后來端到端的學(xué)習(xí)帶來語音識別率繼續(xù)的提升。這是我們看到最近在端到端的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語意的處理和理解上面所取得的進展。
我們最近看到，前面我們看到很多感知方面的進展，從阿爾法狗我們看到，從感知到行為決策，深度學(xué)習(xí)，進入后一個十年發(fā)展的趨勢，如果你只是感知，不做任何決策，其實你并不改變這個世界，只有在環(huán)境中不斷的做決策，去調(diào)整，去優(yōu)化你長期的收益，這個機器才能變成自主行為，并且改變世界的技術(shù)。
同樣的技術(shù)不光是在棋的對局，自動駕駛可以看作是汽車和環(huán)境的博弈。這樣一個博弈你在每時每刻在連續(xù)的做決策，比如說你是加速，你是左還是右，因為你每一次決策，你周圍的環(huán)境會發(fā)生改變，這些你需要連續(xù)做決策，最后優(yōu)化的是一個長期的收益，就是從A地到B地足夠的高效，足夠的安全。
未來機器人大腦的構(gòu)架，一種想法完全在云端處理，但是這樣會帶來問題，比如一個汽車在行使過程中突然有小孩橫穿馬路，你把數(shù)據(jù)傳導(dǎo)云端，云端處理來回來，如果這個網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定怎么辦？說到這種實現(xiàn)和處理，我們自然會想到用什么樹立起。我們手機和電腦上都有CPU，我們剛才講的無處不在的人工智能所需要的這些感知、認(rèn)知和控制，它需要這些東西是些專用的處理器。你會問，你這個問題有點奇怪，人類的大腦看起來是一個通用的處理器，在座的各位我不知道多少會認(rèn)為大腦是通用還是專用處理器？認(rèn)為大腦是通用處理器的舉個手？是專用處理器的舉個手？就更少了。
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