DoNews 7月9日消息（記者 李昊原）在一系列主題演講后，清華大學國家金融研究院院長朱民作為主持人，與中國工程院院士、同濟大學校長陳杰 ，清華大學教授沈向洋、復旦大學附屬華山醫(yī)院感染科主任張文宏開展了以“智見未來”為主題的圓桌對話。
以下為對話實錄（經(jīng)DoNews編輯）：
問：疫情中人工智能發(fā)揮了什么作用？
張文宏：現(xiàn)在大家對人工智能給予了極大的期望，但是從這次疫情開始到現(xiàn)在為止，我個人感覺它僅僅是個起點，整個疫情防控過程當中，我們用的全部是人工。
上海援鄂醫(yī)療隊去武漢開始的時候，我們非常希望人工智能讓我們知道武漢缺什么，比如口罩、防護服，尿褲、呼吸機，能夠迅速給予調(diào)配，但是什么數(shù)據(jù)都沒有，是一輛輛車從上海開過去，把最緊缺的醫(yī)療物資送到前線。
后來，人工智能迅速進來參與到物資的調(diào)配，但是并沒有全面改變這種局面。我們意識到將來人工智能具有非常強大的物資調(diào)配能力，現(xiàn)在建立好醫(yī)療資源智能調(diào)配的系統(tǒng)非常重要。這次疫情防控，社區(qū)封閉后有大量事情需要政府管理部門去做，人工智能幫助政府做到了智能化管理。
問：建立一個科技未來的公共衛(wèi)生系統(tǒng)，人在里面發(fā)揮什么作用？
張文宏：我先給大家潑個冷水，這次中國疫情的控制是靠傳統(tǒng)智慧和城市管理實現(xiàn)的。
疫情之后我們需要反思，將來人工智能如何改善城市管理，包括加快公共衛(wèi)生體系中的預警速度。這里面有幾個網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的問題，一是疾控公共衛(wèi)生的數(shù)據(jù)，二是真實世界的數(shù)據(jù)，真實世界的數(shù)據(jù)能夠加快嗎？醫(yī)療機構(gòu)領域數(shù)據(jù)現(xiàn)在都是散的，醫(yī)療機構(gòu)的數(shù)據(jù)如何第一時間匯聚到大數(shù)據(jù)平臺？
這次新冠CT表現(xiàn)和以前的流感、其他肺炎完全不一樣，人工智能如果在去年12月初就看到了大量肺部CT圖片，數(shù)據(jù)會提出警報。如何把線上數(shù)據(jù)和線下數(shù)據(jù)融合預警，構(gòu)成一個完整的體系，這一點人工智能可以發(fā)揮很大作用。今天多少個航班進來，所在國家的疫情如何，我的醫(yī)療資源要增加到什么程度，這些都應該有真實的數(shù)據(jù)。今天我們的防控是熔斷式的，熔斷就不能人工智能，將來的數(shù)據(jù)應該是真實世界的數(shù)據(jù)，非常期待線上線下的數(shù)據(jù)結(jié)合，醫(yī)生也不會失業(yè)。
問：人工智能在復雜系統(tǒng)的應用，在自動化應用的前景在哪里？
陳杰：對于復雜系統(tǒng)來說，未來世界應該是將物理空間和人類社會空間有效連接而構(gòu)成的新的信息物理系統(tǒng)，其中，人工智能幫助人類拓展了自己認識世界的能力、認識世界的范圍，也拓展了人類的思維。對于未來社會經(jīng)濟以及我們通常的工業(yè)系統(tǒng)、社會系統(tǒng)、出行系統(tǒng)、城市管理將起到?jīng)Q定性的作用。
問：復雜系統(tǒng)的智能化在未來有無限的前景，在您看來，未來會怎么樣？
陳杰：現(xiàn)在很多數(shù)據(jù)包括一些數(shù)據(jù)的學習方法，還是基于質(zhì)量比較高、有標識性的數(shù)據(jù)，我們所獲取的不同時空的數(shù)據(jù)，如何進行有效的融合、處理以及怎么樣面對數(shù)據(jù)加起來的涌現(xiàn)現(xiàn)象，是我們面對的問題。
從傳統(tǒng)的深度學習向強化學習，向遷移學習向未來進化學習的轉(zhuǎn)移，這樣的物理系統(tǒng)怎么樣用信息系統(tǒng)把物理系統(tǒng)和人類系統(tǒng)結(jié)合起來？未來最難的是人和機器怎么樣能共融？這是未來難度最大的，人在其中是一個操作者，又是一個平等的參與者，怎么結(jié)合起來是未來一個重要的命題，今后的世界機器和人將發(fā)揮各自的作用。
問：從國際來看，在這次疫情當中有哪些人工智能技術和應用特別突出？
沈向洋：第一，人工智能加速推進預防診斷治療相關科學研究，特別是療程手段的突破。
第二，從全球衛(wèi)生健康、流行病學這些數(shù)據(jù)里提取發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)洞察，從而將它的特征、變化、趨勢、傳播直觀立體展現(xiàn)出來，及時分享給在場的、甚至全球各地的醫(yī)生，大家能夠一起看到怎么去應對健康的風險。
第三，疫情必須要有一些新的手段，特別是遠程協(xié)作可以讓我們更好推動醫(yī)療資源的平等分享，讓有限的醫(yī)療資源幫助更多人，不僅僅是發(fā)展中國家的問題，包括對于美國這樣的發(fā)達國家也是很重要的事情。
第四，基礎研究方面包括要做更多基礎，隱私保護、標準化、操作性讓醫(yī)療安全、高效、可靠的分享。今天不僅僅是中國公司、美國公司很多其他的全球的公司都在做。我想強調(diào)一件事，最重要的一件事就是人工智能必須解決的問題就是數(shù)據(jù)的問題，特別是應對疫情必須要做到。怎么早發(fā)現(xiàn)，怎么早預警，怎么早診斷。未來我們可以做到秒級畫像，分鐘預警，小時診斷，采集數(shù)據(jù)，打通數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)全部弄在一起，這樣人工智能才能真正發(fā)揮它的勢力。
問：你看到人工智能的未來在哪里？
沈向洋：第一，接下來一個非常重要的變化，是從感知重大進展向認知的變化。這些年我們做了很多深度學習的工作，像計算機視覺、云識別已經(jīng)進展非常大了，剩下來非常重要的事情就是對這個世界的認識，在人工智能的發(fā)展還是非常早期的事情。
第二，是交互的問題。在計算機沒有出現(xiàn)之前，人的交互主要是人人交互，后來計算機出來之后就變成了人機交互。未來發(fā)展最激動人心的、最最重要的事情是人和AI的交互，未來AI的人口可能遠遠超過世界上人的人口，給我們帶來很多巨大的問題。
第三，所謂通用人工智能，最終要解決的還是常識的問題，要把常識這件事建模理解，否則沒有真正的人工智能。
