這是一個學術會議，我發(fā)現在中國，冠以「中國」開頭的會議都是最高的，冠以「世界」的會議我都不參加——因為可能沒有什么收獲。在座的各位都是專家、學者，我站在這里顯得有些班門弄斧，而且有時候我發(fā)現學術界存在一個鄙視鏈，做理論研究的看不起做應用研究的，而我是在鄙視鏈的最底層。

兩年前，一位原來做深度學習的同事跟我說，他過去每次參加機器學習類會議，大概能夠坐 100 人的會場只坐了 10 個人，這 10 個人還都是去做報告的。深度學習本身是一個數據模型，我們可能還會找到更好的數據模型，不過這是機器的特長，而不是我們人的特長。

以下為他的演講內容，雷鋒網 AI 科技評論做了不改變原意的編輯整理。

以太坊今天的價值為幾百億美元，虛擬貨幣市場是兩千億到三千億美元。當到第三代區(qū)塊鏈的時候，有可能把延時從以太坊的幾分鐘減少至幾秒鐘。

今年 Facebook 出了一件大事，被曝賣掉了 5000 萬客戶的數據，而扎克伯格作證時則說他們賣了 8700 多萬客戶的數據。我們說云計算好，很大程度上是因為它安全，有專業(yè)的團隊替你管理數據，不過有時候，專業(yè)團隊的管理并沒有我們想象中那么好。更重要的是，我們的信息安全需要建立在大公司的善意的基礎上，一家大公司作為一個經濟實體可以有這個善意，然而公司里面操作業(yè)務的人是否有這種善意，我們就不得而知了。所以，我們需要從技術的角度來解決這個問題，因為有時候我們不能完全靠法律——法律總是滯后很多。

今天我講的題目跟人工智能有關，因為我發(fā)現本次會議，大概有三分之二的報告內容跟人工智能有點關系。如果在十年前我們開這個會議，一定不會出現這樣的情況，那為什么今天會出現這種情況呢？很大的原因是，2016 年 AlphaGo 贏了李世石，這成為了人工智能技術的一個節(jié)點。

二是智能合約的應用。中國過去在商業(yè)上有一個詞——三角債，這個問題很難用現有的技術從根本上解決。為什么？比如在之前還欠別人的款的情況下，你再去向銀行貸款建工廠，因為所貸的這筆款是可以很快被挪用的，經銀行批準后，你就可能把錢挪做他用，最后就形成三角債，從而導致經濟運行效率的下降。只要是由人來進行撥款，三角債問題就很難被解決。

第三，區(qū)塊鏈的使用很方便，你可以隨意合并打包和拆解。這也讓商品和藥品的溯源變得更簡單。

此外，還有兩個嚴重的問題：一個是醫(yī)院不愿意共享數據，另一個是病歷的歸屬問題。從現在的實際情況來說，無論中國還是美國，病歷都屬于醫(yī)院，醫(yī)院內部的信息系統是很難對外開放的。另外，云主機租用，即使法律上將病歷歸屬于病人，你也沒有辦法把它放到你家的計算機里。

對于網絡連接帶來的隱私隱患、風險和危害，區(qū)塊鏈是一個可能的解決方案。不過因為這個概念實在被炒得太熱了，以至于現在大家都還在懷疑它是否是泡沫。

為什么說區(qū)塊鏈可能是一個解決方案？因為它有一些很重要的特點：

然而，現實的情況其實不是這樣的。

五是透明化程度高。

四是低成本；

講兩個很簡單的真實例子。第一個例子，在教室裝上攝像頭來了解每一個學生是否有好好聽課（這件事有沒有侵犯隱私我們另說）；另外一個是更現實的應用，如果你有孩子的話，當課后送他去補習班后，他可能在那邊玩手機、橡皮，而在這樣智能化的教室里，你就可以很好地監(jiān)控孩子的動態(tài)。

除了人工智能，還有兩件事發(fā)展得非常快，一個是 IoT，這使得我們跟蹤東西變得不再那么困難；另一個是區(qū)塊鏈。

至于區(qū)塊鏈在具體應用場景中的作用，他提到兩點：第一，去中心化，能夠存放病例等數據信息，使得使用者和擁有者都能從中獲益；第二，是智能合約方面的應用，能夠使用區(qū)塊鏈監(jiān)控貸款還款以及撥款等問題，所有的執(zhí)行完全由算法監(jiān)控，這使得相關人員都無法進行人為違約。

很多人問我怎樣判斷一個人研究的課題是真是假？我說很簡單，如果要造飛機，那些在研究鳥類飛行的就是騙子，因為他需要研究的，其實是空氣動力學。如果我們能夠找到他所做研究的一些科學基礎，那他就是在真正做人工智能研究。

人工智能發(fā)展到現在會進入一個新階段，而人工智能和人的區(qū)別在于群體效應，比如無人駕駛汽車，云服務器租用，將來會將整個城市的所有車都連成一張大網，從而帶來極大的網絡效應。

今年的大會主題是「大數據推動數字經濟（Big Data Drives the Digital Economy）」，CNCC 邀請到近 400 位國內外計算機領域知名專家、企業(yè)家到會演講。大會次日，共有九位嘉賓帶來特邀報告，第二位特邀嘉賓是 Google 中日韓文搜索算法的主要設計者吳軍，他的報告題目是《超級智能時代》。