第四届世界互联网大会分论坛：创新 智能 变革

谢雅正:

首先从基础的连接开始，我觉得最基础的连接就是我们的基础设施，基础设施的连接就是让大家先连接个人。那么现在看来，现在的基础设施可能有一些落后了，而且这个基础设施变得太庞大了，对于个人来说都过大。所以这就带来了另外的一个所谓的机器学习。

机器学习是由很多数据连接支撑的，所有的基础设施建设能够允许我们获得这些数据。我们仔细来看一看这个事情，这个机器学习事实上是在基于基础设施的进程上不断的推进的，要讨论这个问题的话，首先我会给大家来谈一谈机器学习的进展，然后是怎么回到基础设施上面来应用。

2017-12-04 10:14:47

谢雅正:

首先，最基本的一个问题，就是机器要学会去识别。首先有一系列的数据，看到它是不是有一些问题啊？那我们看到这是一个视觉比赛的结果，是有1400万的图像在上边，分成了21000种的类别，非常的纷繁复杂。机器首先要培训出来怎样来识别这些数据，然后怎样来测试这些数据。所有机器学习的目标都是要学习这些模式，都是要从培训到测试数据这样的一个过程，唯一的想法就是要学习归纳，首先要观察，然后才能学习，然后要更加深入地去观察，然后得出总结。

2017-12-04 10:17:30

谢雅正:

我们来看，这样的一个算法它在过去几年当中到底是怎样做到的。首先可以看到从零到无的过程。从分类的角度来看，这是分类出来机器学习最开始犯的五类错误，慢慢开始在大规模视觉挑战赛之后啊，我们发现有一些进展，你们看到这个紫色的这部分，其实是深度学习不断地在增强进行更加复杂问题的学习，其实这方面的话通过深度学习，其实是已经取得了不小的进展，这就是一个深度学习，它是多层的非常复杂的一个过程，我觉得现在已经超过了甚至上百万个层级的级别，现在就是机器学习的基本模型。

2017-12-04 10:20:57

谢雅正:

那么对这些数据进行分类以后，人类就能够识别到这些数据。在获得了这些数据之后，人是会做出一些反馈的，机器要做的事情就是要不断地去控制。在最近几年当中机器其实已经在学习如何控制方面取得了一些巨大的进展。

2017-12-04 10:21:25

谢雅正:

Atrai和AlphaGO其实是两个典型的例子，他们已经能够学会不断的控制，不仅仅是观察这些数据，而且他们已经能够学会如何去玩Atrai跟AlphaGO。

2017-12-04 10:22:42

谢雅正:

这就是另外一个显示如何来玩Atrai的例子。这是我们的人脑，你首先要观察整个环境，观察这些数据，你可以看到这些数据都显示在屏幕上，然后会采取一些措施，你看人通常是会拿指挥棒摇动游戏棒去玩，如果你每次测试成功你会得到一些奖励，这就是一个控制的过程。

2017-12-04 10:23:02

谢雅正:

现在有一个问题，一开始的时候你就不知道会发生什么问题，其实是非常随机的一个过程，但是随着你玩的越来越多，你就会获得越来越多的经验，那你会知道后来我做这些行动，之前应该采取怎样的措施，所以就不断地通过你看到的一些题目来进行训练，其实这些前面我们谈到这些数据就是它训练的数据。

2017-12-04 10:23:44

谢雅正:

其实你这个不断对数据的训练也是一种控制的过程，当然这是一个非常复杂的过程，但是有一个是共同的，跟我们人是一样的一个认知的过程，就是要归纳，机器也是要归纳，不管以前你经历了怎样，有多少丰富的经历，不管你看到的图像、看到的数据，即使是你没有看到的一些图片你还是会做出一些反应，这个过程跟机器学习是一样的，机器学习就是在这个基础上深入地后来发展了深度学习，来学习到人的操作。

2017-12-04 10:24:21

谢雅正:

所以啊玩游戏当然是非常有趣的一个事情，我们自己玩游戏的过程当中这些机器学习的浅识，人类会采取一些行动，机器也要采取行动，最终的目标呢就是说要完成这个，要获得这样一个奖励。

大家都知道大家所有学到的东西都是从过去的经验当中学到的，那机器也是一样，慢慢地来学习这个控制系统，控制的过程。这跟我之前谈到跟基础设施建设的连接有什么关系呢？我们现在有很多控制性的问题，特别是在网络当中，这就是我们相互连接的一个基础设施，那最上面大家可以看到有这些应用，有不同的一些应用，当然这是需要基于这种沟通、通信的基础设施建设是已经有了现存的存在那里，你可以看到上面有不同种类的，到了中间有一个控制台，我们的目标就是要将这个控制台能够处理这些信息，在分享的平台上能够分享这些数据，而且这些数据都是不断地呈现动态变化。

现在的目标就是深度交互的学习，能够处理一些非常具体或者非常难的一些问题，从现在的这种实时数据当中获得一些数据。

现在这个研究计划要在社区当中实现的，那么给大家一个例子，在MIT我们所做出的一些成果，我们来看一下这个控制系统是怎么解读流媒体的过程。

2017-12-04 10:25:43

谢雅正:

你可以看到这里有一个视频，突然截取一段视频，而且能够就知道这个视频当中到底在放什么。那怎么看这种连接性呢？整个的服务器应该说是视频的服务器是不断处于动态的状态，视频的服务器是怎样能够反馈数据到视频客户那呢？

在服务器跟客户之间，中间有这样一个测出来的能力，当然这也是取决于你到底要达到怎样的要求，有时候你可能就失败了，大家可以看到这个视频就不动了，这就是一个控制问题。首先要跟媒体之间相互连接，然后将这两个之间的频道相互连接起来，不管它工作好还是不好，那么我们做的事情就是让这个机器学会交互的学习，而且不需要通过建模就能够交互的进行连接，这就是一个结果，你可以看到这是深度学习的机器，这种深度学习的结果就是能够来很好的放视频了，在这样的建模情况下就不需要进行缓冲。

不管我们基础设施是怎样的，是我们不断地在推进机器学习，未来肯定是大量的数据存在，我们目前其实是获得了一些机器学习所取得的成果，同时要促进机器学习的时候，如何来提升基础设施建设，谢谢。

2017-12-04 10:26:33

中国网:

接下来开始的是话题讨论：加快产业融合，迎接大连接时代。

2017-12-04 10:30:27

田溯宁:

感谢谢教授的精彩演讲，虽然很多没有听懂，下面有请布雷特·塔纳泽组织我们六个非常精彩的话题，主要是讨论5G时代的标准化，时间按计划稍微晚了10分钟，所以希望以后发言的各位注意时间，谢谢！

2017-12-04 10:31:45

全球移动通信系统协会（GSMA）频谱负责人 布雷特·塔纳泽:

非常感谢，欢迎大家来到我们这场论坛，我们来共同讨论加快产业融合，迎接大连接时代，今天我们也邀请了几位嘉宾跟我们分享他们的观点，首先我们来欢迎几位嘉宾到台上来。

2017-12-04 10:52:42

布雷特·塔纳泽:

国际电信联盟电信标准局副局长莱茵哈特·肖勒、中国IMT-2020（5G）推进组组长王志勤、3GPP无线接入网主席巴拉兹·拜尔特尼、高通公司产品管理高级副总裁塞尔吉·维林奈格、上海诺基亚贝尔股份有限公司总裁王建亚、中国电信研究院总工程师毕奇。王志勤女士没有来到现场因为她有别的会。

大家早上好，欢迎加入我们的讨论，今天我们在谈论一个互联的未来，首先讨论5G，5G要求各个国家共同努力，来提升或者说建立统一的标准，所以我也想听一听在座各位的观点，我们在这样一个标准化进程中处于怎样一个阶段呢？先请肖勒博士。

2017-12-04 10:54:41

国际电信联盟电信标准局副局长 莱茵哈特·肖勒:

非常感谢，感谢主持人，非常感谢有这样一个机会来到这里，我也是从另外一个AI论坛上赶过来的，在那个论坛上我们也谈到了机器学习以及互联网的发展。5G以及频谱的应用在过去两年多的时间实现了巨大的发展，我们也出了IMT-2020这个项目，现在关键的问题就在于我们如何制定一个标准。

现在我们在这样一个频谱下已经有一些波段的标准制定下来了，我们也收到了很多其他的提议，也就是说在24GT以上的这些频谱标准的设定，现在关键的问题就是不同频率的频谱如何不影响彼此进行运作。

我们也会在近期看到这方面的一些成果推出，4G、5G现在变的越来越普及，也帮助我们建立了一个生态系统，我们国际电联也是这方面的合作伙伴，也是支持着这些技术的发展，我们已经建立了一个非常好的生态系统，而且非常有竞争力，而且运作的非常流畅，现在这个互动平台的使用他们的发展也是我们未来关注的重点，我们在2019年10月的时候也将会建立一个工作组来专门讨论这个方面的问题。

所以我想说，行业间的合作是非常不错的，但是我们也需要政府来采取行动，我们希望政府能够推动这方面的发展，非常感谢。

2017-12-04 10:57:53

布雷特·塔纳泽:

巴拉兹·拜尔特尼，您怎么看待这个问题？

2017-12-04 10:58:35

3GPP无线接入网主席 巴拉兹·拜尔特尼:

非常感谢，非常感谢邀请我来今天这个论坛，我认为技术的协同以及全球的合作是非常重要的，这也是我们3GPP的核心理念，我们负责技术的发展在过去20年我们都着力于技术的发展，尤其近几年5G的发展更是我们的关注重点，我们也制定了一些机制来实现、帮助解决各个地方技术差距的问题。

您提的问题是5G领域的挑战，当然挑战是非常多的，我想先谈谈过去一年发生的变革，之前我们有一些预标准或者标准的行动，3GPP我们也在研究我们的规划，研究我们的技术安排，来帮助我们实现5G方面的发展，我们10月的时候也是首个推出5G标准的机构，未来我们也希望通过这些标准来实现全球的大协同。

2017-12-04 10:59:54

布雷特·塔纳泽:

接下来请高通的副总裁发言。

2017-12-04 11:00:48

高通公司产品管理高级副总裁 塞尔吉·维林奈格:

非常感谢邀请我来到现场。5G正在发生，有两个特点，第一就是技术方面的，第二就是愿景，也就是说我们如何使用这一技术。从技术层面来看，5G的价值非常大，它可以帮助我们实现这种大融合，我们刚才听到3GPP公司的人已经谈了这方面的愿景，我们经历了2G、经历了变革，现在我们正在第三场变革当中，这是历史上的一大变革。

纵观历史我们知道，这一个变革是充满挑战也是充满机会的，它推动边界的扩张，也敦促我们来推动核心技术的发展，我们会成功地走过这一阶段，我们会取得很多的进展，我们不需要太过担心。当然还有需要考虑的问题就是不断扩张的频谱的问题，在2019、2020年的时候，我们会不断的配置这个频谱，这应当是我们优先重点关注的领域，不断的集中这个资源在频谱这个工作当中。我们要尽可能地推动频谱领域的发展，当然已经有了不少的进步了，未来更多的进展肯定会是有助于我们这个时代的发展、技术的发展的。

再把眼光放的大一些我们来看看整个行业，这个行业要创造这种伙伴关系，这是一个未探索的领域，我们需要做的还有很多，我们需要整个行业的行动来开放这个机会，来抓住这个价值，我们需要不同行业的参与，我们也知道，分享技术、大数据这些都会帮助我们实现这样一个美好的未来。

2017-12-04 11:01:15

布雷特·塔纳泽:

非常感谢，有请王建亚先生发表一下您的看法。

2017-12-04 11:01:58

上海诺基亚贝尔股份有限公司总裁 王建亚:

非常感谢，我们看到5G大家都讨论的非常多，其实5G的一个关键点还是标准，还是这个频谱问题，在3G、2G的时候我们也推出了各种各样的标准，但是我们现在要有一个全球统一的标准，我们要在5G世界取得成功之前就需要这样一个标准。

现在中国有8亿的4G用户，大家都用这个技术实现了这种互联，华为的余先生刚才也提到了这一点。关键还是要实现标准和频谱的统一，其实中国政府也已经作出了一些表示，我们推出了3.5兆的频谱，在十九大之后，中国将会成为5G行业的领先者。

所以没有什么比在乌镇在中国讨论5G更适合的地方了，我们将会成为行业的领先者、领导者，5G在中国将会蓬勃发展，当然5G也带来了很多的挑战，但是同时也有很多的机遇，谢谢。

2017-12-04 11:02:31

布雷特·塔纳泽:

非常感谢，接下来有请毕奇先生。

2017-12-04 11:02:56