第四届世界互联网大会聚焦前沿技术领域

廖方宇:

尊敬的怀书记、毛主任、杨主任以及各位院士、专家、媒体朋友们、女士们、先生们，大家下午好！很荣幸今天我们能够在乌镇千年古镇启动中国科技云示范工程，希望通过整合优质资源逐步形成科技创新汇集全球科技资源的能力，下面进入“中国科技云”的启动环节。有请各位领导分别用左手或是右手触动屏幕，共同启动“中国科技云”工程。

（“中国科技云”启动仪式）

2017-12-04 14:59:52

廖方宇:

请各位领导就坐，下面我们一起欣赏一下中国科技云的宣传片。

（视频播放）

感谢各位朋友的观看，相信在国家科技创新的战略部署下，在各级部门的支持下，通过中国科学院“率先行动”计划引领示范，中国终将建成一流的中国科技云，形成可信可控、开放融合、智能调度的中国科技云服务体系，为国家科技创新提供友好、高效、智慧的信息化环境。

2017-12-04 15:00:17

廖方宇:

下面我很高兴把话筒交给下一个环节的主持人，有请绿色计算产业联盟秘书长刘志宏女士上台！

2017-12-04 15:00:28

刘志宏:

谢谢廖主任，尊敬的各位领导，各位专家，媒体朋友，女士们，先生们，下午好，首先非常荣幸代表绿色计算产业联盟的全体成员单位感谢国家互联网信息办公室，感谢本次论坛的主办单位协办单位各方给予的支持，感谢给我们非常重要的国际化的平台发布我们的成果，并与我们共同分享我们取得的成绩，下面的发布环节有请工业和信息化部电子信息司巡视员胡燕女士致辞！有请！

2017-12-04 15:00:37

胡燕:

尊敬的怀进鹏书记，各位嘉宾，各位领导，女士们，先生们，大家下午好！

随着大数据、云计算、物联网、人工智能技术和应用的快速发展，如何高效节能计算，传输和存储海量数据成为了全世界和全社会共同关注的课题，绿色计算联盟GCC今天在这里发布我们一年以来的工作和成就，应该说，绿色计算联盟应对了社会和产业的需求的大背景下成立的，该联盟在2016年4月份成立。

2017-12-04 15:00:52

胡燕:

产业界、企业界的支持和需求成立了GCC，非常高兴经过一年的努力在Arm公司、联想、华为等联盟成员的共同努力下取得了可喜的成绩，他们会马上发布一年来的成就，在这里我特别代表工业和信息化部一年以来对联盟取得的成绩表示衷心的祝贺，同时希望在全球科技和产业快速发展，在我们的数据需求不断地旺盛，我们的计算对我们提出很多新的时代需求的时候，绿盟可以以更加开放，更加团结更加务实的精神继续地在绿色计算产业生态建设上更加辛勤地耕耘，让我们看到更加有成效的产品和应用。我相信在未来一年中，绿盟会带给我们更多的成就，最后预祝本次会议取得成功，再次感谢各位嘉宾对GCC工作的支持以及对信息产业的支持，谢谢大家！

2017-12-04 15:01:08

刘志宏:

谢谢，下面我们有请GCC的白金会员单位中国电子信息产业集团产业公司党组书记芮晓武书记致辞，掌声有请！

2017-12-04 15:01:16

芮晓武:

尊敬的怀书记，尊敬的毛主任，尊敬的吴院士以及胡局，尊敬的各位专家，各位来宾，大家下午好！

非常荣幸受GCC的委托能够来发布GCC全体成员过去大概两年到三年的时间共同努力和实践的三项成果。

2017-12-04 15:01:26

芮晓武:

第一项成果，中国首个Arm服务标准产业联名报告，这个报告坚持应用为导向，加强商业场景的应用，给客户提供标准化的解决方案。

第二项成果是Arm服务器基础系统架构规范和Arm架构平台系统软件服务器基本启动需求规范。两项技术标准，这两项标准有效统一了Arm服务器底层的平台，提升了底层架构的兼容性。

2017-12-04 15:01:41

芮晓武:

第三项成果是中国电子基于CPU和OS，核心组合架构，兼容了Arm的标准，主导构建了一种全新的生态体系，我们称之为PK体系，PK体系选择绿色、节能高效的Arm架构路线，是基础的、先进的、开放的体系，秉承开放的理念，建立开放创新的产业生态环境，满足云计算、物联网、大数据等产业应用领域，致力于为全球合作伙伴提供多样化的选择，让全球信息互联更加通畅，让人类生活更加美好。

最后感谢出席的嘉宾，与我们共同见证本次的发布会，谢谢大家！

2017-12-04 15:01:51

刘志宏:

谢谢芮董，感谢所有的联盟成员单位为联盟建设作出的贡献，开放、共享、创新、协同是GCC始终倡导和坚持的，下面邀请GCC两位非常帅气的副理事长一起上台致辞，有请Arm全球执行副总裁吴雄昂先生，有请华为技术有限公司标准与产业部部长王学民部长，有请两位。

2017-12-04 15:05:45

吴雄昂:

各位尊敬的领导、专家、来宾，我们作为核心成员非常高兴GCC在这一年来取得骄人的成就，就如怀书记所说，我们科技下一步融合开放创新是一个核心关键，怎么样一起通过产业合作打造一个开放、绿色的联盟，这是我们发起和参加GCC的关键。那么，我们也非常希望把我们在移动中和华为和其他国内产业取得的开放创新的商业模式，把这个模式待到GCC特别核心计算中。我非常感谢GCC各个领导都非常辛苦，谢谢！

2017-12-04 15:05:55

王学民:

大家下午好，最近我国引领产业的能力越来越强，比如5G，包括互联网支付，GCC在这样的状态下也产生了这样的效果，我们相信GCC也可以引领这种产业的发展。把甲的公司战略变成乙公司的战略是非常难的事，但是GCC通过白金会员把这件事做到了，未来我们希望GCC把中美欧拉通，另外做更多的应用、生态，并且可以做更多的芯片支持这方面的工作，谢谢！

2017-12-04 15:06:11

刘志宏:

谢谢两位副理事长，我们邀请大家一起观看启动的视频！

2017-12-04 15:07:40

刘志宏:

谢谢各位领导、谢谢各位嘉宾，我们接下来有请下一个环节的主持人有请中国电子学会总部党委书记张宏图先生，谢谢大家。

2017-12-04 15:07:57

张宏图:

尊敬的各位领导、尊敬的各位院士、各位专家，尊敬的企业家朋友们，媒体朋友们，大家下午好！刚才我们聆听了怀进鹏书记、杨小伟副主任的讲话，一起见证了中国科技云启动仪式，绿色计算产业联盟成果发布仪式，接下来我们进入本次论坛的主旨演讲环节。

党的十九大为我们描绘了宏伟的蓝图，十九大报告指出加快建设制造强国、加强发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，并要求要瞄准世界科技前沿，强化基础研究，引领性成果重大突破，为贯彻落实十九大精神，促进学术交流，创新融合发展，我们今天十分荣幸邀请到了七位世界顶级科学家，他们将从互联网、大数据、深度学习、未来网络、5G、智能机器人等多个领域为我们分享世界前沿科学技术的发展态势和发展战略，展望前沿技术，对人类生活和产业发展带来的变革、创新的引领作用。

首先我们荣幸的邀请美国计算机学会图灵奖获得者、康奈尔大学计算机科学系工程与应用数学IBM讲席教授约翰·霍普克罗夫特先生，这里我们还要特别祝贺约翰·霍普克罗夫特先生，祝贺他11月28日当选中国科学院外籍院士，让我们把热烈的掌声献给他。有请!

2017-12-04 15:08:52

约翰·霍普克罗夫特:

大家好，有一些可能会有一点专业，现在在2012年发生了一件事情，就是有一个Image的比赛，有120万幅照片的分成了几千位，目标就是要写一个程序来分类对120万张照片。有什么意义呢？2012年错误率从25%降到了15%，而这个非常的重要，很多的公司已经开始把这项科技运用到像金融、医疗等等行业，以及交通非常成功的一项科技，但是大家也要注意到一点，我们没有意识到为什么他会取得这样的成功？所以说现在有很多的研究，我就简单来谈一下。

深度学习的网络我主要来谈一下图片识别，这个可能跟语音识别不太一样，我们讲图象识别。在这里放一张照片，里面有一些神经元，每一个都有权重，你会调整权重，最后可以把它进行分类。这个是有监督的学习，不过有人做了一些调整，也就是一个照片，最后的结果却是不同的，为什么这个很重要呢？这是因为在中间这些门越来越能够更好的代表图象，发现最后有一个门只有他对于猫的图象做出回应，这个时候我们知道可以做无监督的学习。

2017-12-04 15:10:08

约翰·霍普克罗夫特:

这个网络就可以显示出现在研究者所在做的事情，他们用的是卷曲层，这个也没有很重要了，所以我就不说了。我想提一点，有一个叫做激活矢量，你先输入一个图象到这个门里，他得到了什么？为什么他很重要呢？因为你可以这样做，首先你放一张图片，你得到一个激活矢量，获得激活矢量很容易，但是如果有了激活矢量有了以后，你问我是哪一张图片带来的？你可以随便放一张图片，再看一下激活矢量是什么？再做一个分析，分析随机的图象的象素，然后再反推回去原来的那个矢量，这样你可以通过随机的图象来获得原来的那张图像。

为什么他重要呢？如果我放一张图片进去，我可以利用这些图象内容和激活，右边这块可以利用他的矢量，一边是内容，一边是风格，我可以怎么做呢？我可以有一张原来布什总统的照片，比如说我选择了图象内容的激活矢量，我再找200张老人的图片，然后把老人的风格矢量提取出来，我就可以把这张照片变换一下，内容还是一样的，但是风格有所变化，右边你看这个布什总统好象他老了20岁了。

2017-12-04 15:11:24

约翰·霍普克罗夫特:

我想给大家看一下这个照片，我有三四十个中国学生每年夏天都会来康奈尔大学跟我学习，他们刚刚上完他们的学习，然后又开始做研究，他们之前没有做过深度学习，但是这张是康奈尔大学的照片，如果康奈尔大学在亚洲，亚洲的用水墨画的风格加到康奈尔大学上面，保持水墨画的风格会怎么样呢？这就是康奈尔大学的中国版本，我给大家看这三张照片是因为他已经代表我们是非常聪明的一些人才，如果能够纳入到教育体制当中一定会非常有用的。

这个是激活空间，他是高维的空间。比如说如果你把所有的猫的照片都放进来，你可以获得一个低维的一个东西，你就可以改变他的分类了。我给大家看几个实验，这张照片是康奈尔大学，其他的是一些风格，他们重新给康奈尔大学加入不同的风格，训练的网络需要花几周才能培训好，我们会问一个问题说什么是取决于网络？而不是培训的？什么是需要培训的呢？我们重复这些，使用不同的权重，可以看到这个照片的变化。就好象有不同的风格，在不同的网络当中他们到底有多有效呢？如果你要培训，每一个网络要花两个星期培训，你怎么知道有效呢？你可以用一个随机的风格可以测试一下什么有效？

2017-12-04 15:11:33

约翰·霍普克罗夫特:

我在这里问大家一些研究问题，每一个单独的神经元到底要学什么？有什么区别吗？他学习说识别这个照片是以同样的方式还是不一样的方式呢？这个网络当中两个门是怎么学的？你可以来分析一下他的相关的指数做一些计算，我们最后发现我们找了一个网络当中的一些门和另外一个网络的门，我们再看他的相关指数。

我们发现的确是，比如说第一个网络当中7号门和第二个网络3号门是一致的，有一些相似的，还有一些其他的更复杂的东西。这几页就不讲了，因为我知道时间不多了，但是我给大家看一下，如果有两个任务，是分开的学吗？还是说一起来进行学习呢？这两个任务有什么共性呢？如果你把这两个网络放到一起，你把这个门以及把这个流程都结合起来，他就可以学习两个任务的共性，上面这个只学A任务，下面会学B任务，中间两个都学。

2017-12-04 15:11:44

约翰·霍普克罗夫特:

我给大家看一下现在我们能够做的一些什么？合成的照片的图片，比如说我们要输入一个狗，要让这个照片给出狗的照片，现在不是很成功，并不能给出很多好的照片，如果有这个代码来区分合成照片和真实的照片怎么做呢？先把这个融合在一起，然后再去训练这个判别器，就可以区别究竟是合成照片还是自然照片，然后再训练判别器，最后可以让他们来产生很好的照片，的确能够用这个科技很多很多的应用。

人们想要压缩这些网络，因为在手机上也能够用，现在这个上面有几十亿的门，太大了，不能用于手机上。有一个领域，左边这张是猫，有一个人把大概改变了二三十个象素，突然机器识别就是一个汽车了。这项技术蛮有趣的，因为他会以为他是一辆汽车，我们也想要解决这个问题。

网络我们会用很多的照片，几千张照片让他学习，我女儿大概2岁，我给她这本书，我把书本打开，我会跟她说这些机器有一些什么东西。有一个我说这个是灭火器，有一天她看到了这个灭火器，她指着它说这是灭火器，看一张图片就能看出来，告诉机器怎么看一张图片就可以进行判别。

2017-12-04 15:11:52

约翰·霍普克罗夫特:

我简单再说一下，总是有人问我说人工智能是真的吗？答案至少现在来说人工智能目前的情况只是一个高维空间当中对于图象的识别，而现在我们只看一些空间当中的结构，我们并不能够理解物品和背后的重点。比如说你看自行车你看到自行车，不仅是自行车，我们可以从办公室骑到地铁站等等，但是人工智能的程序并不能做出这样的判断，最后我下面也写了，我觉得还是要40年的计划才能够实现。才能让他们说学会怎么判别一个图象以及判别一个功能，为什么是40年呢？我大概回顾了一下人类的发展史，几百年之前的，从农业革命、工业革命，每一次的改变可能比上一次发生要快10倍，而信息革命大概是在工业革命之后400年，所以我觉得下一个革命将会是40年之后到来，如果你要去培训一个网络，让他识别不同的铁路和火车，你给他看这个照片，他会说这个大概会是一个汽车或者是盒装的车，但是人如果仔细看其实下面是有马达的，这是一个发动机，而不是一个汽车，所以这就是两者之间的差别，并不是所有的智能任务都需要人工智能，很多只需要计算能力获得大规模的数据。

我非常感谢主办方邀请我来到这里跟大家谈人工智能，我知道这也是非常激动人心的想法。我觉得对于那些学生或者是对于研究感兴趣，他一定是一个很好的话题，如果有机会我们一定会继续交流。

2017-12-04 15:12:02