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本文来自陆奇的演讲，我们选取了其中的精要。
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一、什么是知识
可以用来解决问题的特征表达（feature representation）。人类语言或图谱只是知识的一种表达方式。AI模型学到的特征表达也是知识，只要它能解决问题。获取知识的能力是AI技术的核心。
二、什么是智能系统
无论是生物还是非生物智能系统，都必须含有三要素：观察系统、智力系统、活动系统。观察系统收集数据。智力系统用数据产生知识。活动系统用习得的知识达成目标。
三、智能的本质
是获取知识、运用知识达到目标的通用能力。
四、AI的历史意义
1.首次出现人类之外的能够创造知识的系统；
2.因此知识的创造会加速，导致科技、社会、经济领域全部重写。
五、AI的发展方向
1.更自然的人机交互方式。历史上的人机交互革命包括鼠标、触摸屏手机。
2.更强大的后端，这是由于AI对算力和数据的饥渴推动的。
3.能够定义新时代的体验。这将会基于前两点来完成。历史上的例子包括iphone、win95、浏览器。
4.物理世界的全面数字化。历史上的局部数字化包括IBM对桌面、微软对企业信息系统、苹果对人类社交和交易的数字化。AI将数字化整个物理世界，所有物件、工具、车船、场所都将智能化、数字化。
六、AI带来的创新机会
历史上人类发明了局部通用能力，比如家畜、文字、蒸汽机、火车、计算机、飞机等。现在AI是新发明的最通用的能力，因为AI是创造知识解决问题的能力。知识就是力量，所以这种最通用的能力会带来前所未有的机会。
AI驱动的创新必须遵循如下模式：
1.找到不够完美的应用场景。
2.提出问题：需要什么知识才能改善这个应用场景？机会：传感器。
3.抽取这种知识。机会：软件、硬件、算法。
4.应用习得的知识改善场景。机会：商业模式。
5.从改造后的场景继续收集数据，重复1-4，形成闭环。
七、AI可能带来的革命
1.全新信息工业：AI需要带计算能力的传感器和冯纽曼体系无法胜任的高维平行处理。这些需求将驱动整个信息工业从软到硬全部重写。
2.诞生新产业（智能物件、机器人、自动车船、智能场所），改造所有旧产业。
八、如何推进AI领域的创新
1.要占据金融资本、人才资本、数据资本。其中数据资本是不同以往革命的新要素。
2.需要友好的政策环境和基建配套。3.必须以市场为导向。
九、AI创业挑战
数据！以前创业需要的软件都是开源的。AI创业需要的数据几乎是不可逾越的门槛。
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