人工智能风起云涌，我们在人工智能方面的投资直线上升，但上升趋势有所变化，一方面因为经济下行，另一方面是我们要降温，降温的主要原因是要真正看到人工智能今天发展的现状和实际运用中的问题，要注重创新的质量。
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人工智能把数据变成知识和服务
我们所处的时代是大数据时代，大数据是这个时代的自然资源，我们做的很多事情，就是把物理世界量化。量化之后要做什么呢？
“量化之后，我们就要做产品，也就是各种数据服务，云计算、大数据、人工智能好像是分离的，其实不是，它是这个时代的生态。云计算为这项服务提供随时可用的计算资源，就像有电、有水，是社会必需品。无线网保证每个人可以用到这项服务，如果没有手机，有这项服务你们也拿不到。大数据是资源材料，能真正做成服务的内容。人工智能是生产工具，把数据变成知识，变成服务”。
对于数据，从历史上来看，数据经历了这样的变化，从资料到资源、到资产、到资本，一开始数据不过是个度量衡，后来我们拿它做产品，这个时候就产生了数据资源，既然卖了服务、卖了数据产品，提供数据资源的人就得获利，这个时候数据就成了个人的资产。
如果有了这项资产，可以做交易、做交换的话，就成了资本。他说，今天互联网经济的主体，互联网企业只做一件事情，就是提供数据服务。要承认数据的资产性，也就是说要保护数据资产。英国2018年公布了GDPR，即通用数据保护法，是界定数据资产的法律，欧盟已经完全实施，将来还会在更多地方实施，其核心价值就是在制造数据产品时，让每一个数据拥有者界定数据资产项。
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人工智能最重要的技术是机器学习
人工智能风起云涌，如今在人工智能方面的投资直线上升，但上升趋势有所变化，一方面因为经济下行，另一方面是要降温，降温的主要原因是要真正看到人工智能如今发展的现状和实际运用中的问题，要注重创新的质量。
那么，人工智能时代，最重要的技术是什么？人工智能最重要的技术就是机器学习，机器学习就是计算机获得知识的能力，演变很清晰，演变过程也是社会发展的过程。二三十年前我们获取数据的能力很差，没有传感器，能做的人工智能就是我们把知识用规则告诉机器。现在这些规则不需要了，规则可以从数据中学，由于算料丰富、算力强、算法成熟，我们有了统计，有了深度学习，一步一步走过来。
大家千万不要认为今天的深度学习好像解决了所有问题，根本不是，深度学习是非常简单的机器学习系统，它只是把所有学习问题归结于做一个函数，数据大了之后，函数会很大，这个函数覆盖了很多情况，你能判断准确。
人工智能发展要具备五个基本要素：一是算力；二是算料、即数据；三是算法；四是数据资产环境；五是社会伦理。
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机器学习孕育着一场新的革命
人工智能的发展还有很多路要走，那么，现在的缺陷和问题是什么呢？没有应用知识的能力、无法理解数据，实现真正的认知。
现在都说用人工智能来做检测，可是人工智能说你得了癌症，你会信吗？你问它为什么，它说不出来，这些都是机器学习非常大的局限性。我是以科学家角度讲这个问题，实际上机器学习孕育着一场新的革命。今天的人工智能是尽量减少人的干扰，人尽量不要参与，端到端学习。
未来的机器学习必须要做几件事情，一是学到的东西要使用，知识是递加的，你学得越多。二是下一次学习就会学得越好，像人一样越来越聪明。三是机器必须要跟人交往，四是机器跟机器之间交流经验，你学了这个东西，下次我就不需要重头学了，这些功能都是机器学习重要的科学出发点。
最后，郭毅可总结道：“人工智能研究过程中有许多工作可以做，今天这个时代我们不能认为深度学习以及终结了人工智能，也不能把人工智能仅仅运用在非常容易赚钱的领域，人类的衣食住行和生活中有许多人工智能可以帮助的领域，只要我们有好的数据，就能做出非常出色的应用来造福人类”。
