人工智能需要非常優(yōu)秀的算法，也需要把摩爾定律繼續(xù)往前推進，但最需要的還是大數(shù)據(jù)。

人工智能的爆發(fā)，源于三個重要趨勢的神奇匯聚：摩爾定律描述的計算能力指數(shù)增長，互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)爆發(fā)式增長產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，以及智能算法的快速發(fā)展。

作為一個物理學(xué)家，我的看法是，人工智能能不能走到下一個臺階，關(guān)鍵要看摩爾定理是否能繼續(xù)推進。過去的五六十年里，每過18個月計算能力就會翻倍，這是非常驚人的發(fā)展趨勢。現(xiàn)在有一個危機：電子在芯片層次的運行雜亂無章，而運算會產(chǎn)生大量熱能，熱能不能繼續(xù)散發(fā)出來，半導(dǎo)體集成度就不能往下集成。我們提出了一個全新的設(shè)想，就是在芯片的層次，使電子能夠像高速公路一樣運行，各行其道，在芯片層次幾乎沒有能耗的運動。今后的云計算可能不需要花那么多的電，也不需要那么多智能設(shè)備。

把這個領(lǐng)域繼續(xù)往前推進，對材料學(xué)也帶來了很大的挑戰(zhàn)，最近理論上預(yù)言和推出了一個新材料，有點像石墨烯，就是原子來取代，在單原子運轉(zhuǎn)的層次下電子能夠像高速公路上互不干擾，各行其道。人類對材料的認知已經(jīng)達到了下一個層次，這些材料最終會給云計算帶來革命。大家認為量子計算機可能是今后 50 年才能產(chǎn)生，但是也許我們?nèi)缃竦目茖W(xué)發(fā)展真正能夠把量子計算推到應(yīng)用的場景。

人類想學(xué)鳥飛，一開始就是在手臂上綁兩個翅膀，這是簡單的仿生，后來我們真正理解了飛行的科學(xué)原理——流體力學(xué)，設(shè)計出來的飛機遠遠比鳥飛得好，但并不一定像鳥。人工智能現(xiàn)在處在比較簡單的仿生階段，用一個神經(jīng)元簡單地模仿一個大腦。下一步大的發(fā)展，就像從學(xué)鳥飛變成飛機，徹底理解智能的理論基礎(chǔ)是什么，就能做出非常神奇的新技術(shù)。

我除了在斯坦福大學(xué)做教授，也在做科技領(lǐng)域的投資。在人工智能領(lǐng)域，無人駕駛是一個很偉大的目標(biāo)，但大家還是在簡單模仿谷歌的路線，需要高清的三維地圖、激光雷達。這是完全沒有必要的，因為人開車不需要高清的三維地圖，人的腦子上也不會發(fā)出激光雷達。我們用科學(xué)的眼光來看人工智能前沿，投的技術(shù)路線一定要有可擴展性，激光雷達和高清三維地圖不可擴展，人不需要這些（也能開車），原則上計算機視覺達到一定程度以后，可以實現(xiàn)這個場景。

人工智能需要非常優(yōu)秀的算法，也需要把摩爾定律繼續(xù)往前推進，但最需要的還是大數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在金融、教育、健康領(lǐng)域都需要有大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，但數(shù)據(jù)有其隱私性，因此現(xiàn)在還沒有一個非常好的大數(shù)據(jù)市場。最近在算法上學(xué)術(shù)界有一個重大的發(fā)明，中文叫同態(tài)加密，可以在加密的數(shù)據(jù)上做運算，這樣，有解析能力的不一定要懂得這個數(shù)據(jù)的本身，提供數(shù)據(jù)的人雖然沒解析能力，他的隱私卻得到了保護。用技術(shù)的方法真正解決個人隱私的問題，才能使我們的數(shù)據(jù)實現(xiàn)一個大市場，大數(shù)據(jù)一定要有大市場，大市場一定要有技術(shù)的路線來真正保護我們這個領(lǐng)域。

怎樣衡量人工智能真正超過人類？人類之所以今天有科技的發(fā)展，是因為發(fā)現(xiàn)了科學(xué)的定律。哪一天機器能夠?qū)懗鲆粋€全新的發(fā)現(xiàn)，能夠走在人的前面，比如預(yù)言了一個引力波的現(xiàn)象，我們證明計算機的確是對的，而且超過人，這一天才是人工智能真正的到來。我覺得那一天也并不遠，今后 10 年、20 年里，我們可以看到在人工智能方面出現(xiàn)一個新的科學(xué)定理，我們會覺得這個機器的發(fā)現(xiàn)，有點像我們崇拜愛因斯坦的發(fā)現(xiàn)一樣，來崇拜人工智能這個科學(xué)的發(fā)現(xiàn)。

（張首晟，斯坦福大學(xué)物理教授、美國國家科學(xué)院院士，丹華資本創(chuàng)始人。本文系張首晟在騰訊·云+未來峰會上的演講整理而成，未經(jīng)本人修訂）endprint