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懷進鵬張建偉劉自鴻等對話:前沿科學與新技術論壇

編輯:hardy | 發布時間:2016/3/28 11:40:40

  鄧中翰:尊敬的馬書記,許市長,各位領導,各位嘉賓,各位IT領袖們,歡迎走進我們第八屆數字中國IT領袖峰會的科技前沿和新技術的論壇。

  我們首先有請我們論壇的三位嘉賓,他們是國家信息產業部副部長懷進鵬院士;德國漢堡科學院院士、德國漢堡大學信息科學系多模態技術研究所所長張建偉教授;以及深圳柔宇科技的創始人、國家“千人計劃”專家劉自鴻

  鄧中翰:眾所周知,我們的宇宙從誕生來到今天136億年,而我們人生的文明五千年,在這之間是非常短暫,特別是剛剛過去的一百多年,我們的近代的科學取得了長足的發展,人類的智慧和文明走到了一個新的高度。我們創造了近代的物理學、近代的化學,使得我們人類掌握了非常關鍵探索自然和實現生活、文明進步的新的進步,從對核技術的掌握、半導體、元器件等的研究給我們帶來了巨大的進步。

  就在去年,我們大家都熟悉的一件事,包括像人類第一次探測到引力波,使得我們增加了對于我們的宇宙和對我們自然科學獲得了更多的證明的辦法和探索的辦法。而去年,屠喲喲又作為中國科技界的代表,獲得了諾貝爾的醫學獎。

  而在世界發展非常快速的情況下,剛剛吳鷹主席也提到了,AlphaGo在人工智能這方面取得了很多成績。IT界發展隨著摩爾定律發展下來50多年了,在這里,我想由我們的嘉賓給我們今天來會的嘉賓談一談我們在科學技術的前沿以及在我們IT領域未來能夠感受到的大的事件以及新的發展。

  首先我想有請我們這次論壇的嘉賓,我們懷進鵬副部長,給我們大家談一談最近你最關心的,最關注的一些科學的前沿和新技術的前沿。

  懷進鵬:謝謝中翰!特別高興,我想講個故事。科學科技的產業,我們既然是IT,其實1900年的8月8號,希爾伯特在數學大會上講過這樣一句話,在這個大會提了23個科學問題,至此帶來了整個國際數學界19世紀的繁榮和發展,我們現在很多是通過這個來的。其中有一個問題就是關于是不是計算機的,一般的同事都會講,原來做計算機的人都會知道這個問題。到了1936年,他在1936年的一篇論文就說,討論計算數和他的科學性的問題,他回答了,不是所有的問題計算機都能解決,這個問題實際上再接著演化它給出了很多的東西,也就是現在計算機的基本原始結論。

  計算機的誕生我就講簡單的一個故事,后來在50年代他又提了一個圖靈測試,什么叫做人工智能,或者計算機有人類的智慧,有人類的智慧就是人類社會長期的追求。

  這個例子讓我們回顧計算機的產生和發展,來自相當長時間的努力,在1945年設計了計算機的新的體系結構,實現了這個東西。在這個過程中,30年代、40年代,一直從哈佛大學的科學方法論,聚集了這樣一批人,一直到二戰期間,仍然有一批科學工作者不斷探討,那段時間也出現了很多奇跡,出現了相容的信息論,這些人員在不同的場合的交流,不同學科的交叉的結合,實際上創造了至今為止我們還享受的一些科學和技術。

  第二個故事我想講,因為今天是IT領袖峰會,其實有兩個人,是在我們計算機行當比較著名的,一個叫諾比(音),一個叫斯多普(音),這兩個人二十五六歲的時候到IBM去實習,他想做這件事情的時候,IBM沒有特別關心,但IBM給他們特別的支持,說你們來了,可以做你們兩人共同感興趣的事情,他們兩個人把原來的方向,他們想做新的方式,這兩個人二十五六歲在那干了一段時間,后來取得了著名的成就,他們兩個人獲得了諾貝爾獎。他們的工作對我們現在也有影響,文本檢索、文本智庫很多都是他們研究的問題,包括算法的設計。

  所以我覺得科學對技術的影響,技術對產業發展和創新對我們很多人的影響,這在我們IT領域當中有很多很多特別有意思的故事,這兩個故事我覺得我們的企業家能夠為大學的學者青年人能倡導一個空間,做他們喜歡的事,只要他們持之以恒,我覺得對未來是非常重要的。

  我最后想說一句話,每個時代有它自己時代的科學問題,所以一個能提出自己問題的學科,才是一個有生命力的學科,IT是處于不斷挑戰自己提出新問題的,越是新問題越多,這個領域就越來越具有提升的空間,IT是智能共享,可以創造不一樣的時代,謝謝!

  鄧中翰:懷部長本人就是中國科學院的院士。當院士走到部長這樣一個位置上,我們就看到了我們國家、我們的信息產業在發展中正在走的就是從科學到技術、產業這樣一種推動。讓我們再次給懷部長熱烈的掌聲。

  剛剛懷部長講了一些非常好的故事,特別在計算機發展的早期,跟我們以前學的很多知識都連接的起來。在這里我們有來自德國漢堡大學信息學科學的教授,也是德國漢堡學院的院士,張建偉教授,請他談談在新的科學前沿、新的技術領域最新關注有哪些重要的進展。

  張建偉:今天非常高興第二次參加IT領袖峰會。十年前,幫助深圳先進院建立了一個技術中心,也是成長的非常好。現在在醫療自動化、康復自動化方面落地了幾個具體的項目。所以今天非常高興在這里跟大家共享漢堡大學人工智能、機器人方面我的感受。

  30年前我在清華大學計算機系跟人工智能馬院士做人工智能機器人路徑規劃。在那會兒,自動駕駛、機器人的自動規劃全都做過。但是中間也有經歷過一些低潮、低谷。最近在大數據、萬物互聯、計算性能高度提高的情況下,我們迎來了人工智能應用的春天。這里頭感受還是非常不錯的。從傳統的人工智能只是大腦這部分做符號性的推理,到中間過渡帶知識的智能,用上所有萬物互聯的數據,到現在我們更大的概念:認知系統。這里面包括傳統的符號推理,規劃,也包括很多的感知、記憶、學習、感情和意識,這就是剛才懷部長提到的我們人有一個非常美麗的夢想。最后對我們科學的重大挑戰,這個世紀對我們重大挑戰,就是認知系統最終的實現。

  我們一方面要理解我們作為一個人,我們的情感是怎么形成的,我們的記憶為什么能夠存儲,是不是能夠存儲到云里頭、存儲到機器人里頭,使我們靈魂不死。另外我們意識是一個怎么樣的表達方式。所以我們對理解我們自己人的本身是一個非常大的謎。這也是認知科學、心理學、腦科學一個非常重要的動力源泉。

  另一方面,從應用來講。認知系統里頭,剛才我們講的智能系統和認知系統是一個在所有領域、所有的行業都可以應用的一個范圍。現在IBM把智能服務主要的工作,以后所有單位怎么用智能系統的技術來提高各個環節的教育,滿足動態的性能,滿足系統自認識性,處理大腦處理不過來的信息的環境。這里怎么基于大數據,包括工業4.0現在實現的非常非常多的,可預測的,還有把我們工廠、企業、城市、國家,甚至我們地球的神經系統建立起來,在這個神經系統里頭每一層認知結構和它的形態和它的預測,這里頭我想對我們的挑戰,從學習來講,深度學習,用得非常多。ALPHAGO用到了深度學習,估計一些狀態的直函數。他解決的問題,基本上知識是一類的知識,也是單獨的一個問題。今后的挑戰我們是面對多模態數據,包括數據、聽覺、觸覺以及其他的第六感。另外我們面臨的知識不是單獨領域的知識,是跨領域的知識。大家開玩笑說ALPHAGO能夠挑戰圍棋,還挑戰不了麻將。麻將用的知識不止是一個領域,而是多個領域。如果我們擴展到更大領域里,包括機器人里頭,還有更多更多進展。

  鄧中翰:剛才您說ALPHAGO是一個單模態,張教授是研究多模態人工智能。如果機器有了情感的時候或者有了喜怒哀樂的時候,這樣的機器跟人下棋的時候還能像現在這樣嗎?還是作為一個單純的人工智能機器在一個工作上能夠做得比人好,如果具有人的因素,他還能比人更加的智能、更加優越嗎?這是一個小問題。

  張建偉:下一代機器人,他有了多個日常生活的知識,這個里頭的應用,以后不止是下棋了,不止是打麻將了。而是真正對日常環境的理解,助老助殘,娛樂、教育,都會有應用。開一個玩笑,如何把大象關到冰箱里,現在機器的做法是把冰箱打開,把大象放進去,關上門。這違反了我們的日常知識。我們用多層次辦法,終生學習、增強學習的辦法,跨模態終生學習,把日常最底層的物理世界數據和上層的符號、知識連在一塊,對知識的理解、運用都有非常重要的作用。

  鄧中翰:對人工智能方面我們都很有興趣,ALPHAGO圍棋這個事件導致我們對這個領域非常關注。能不能給我們描繪一下從人工智能發展,剛才你講了多模態學習,人是不是將來他的靈魂、知識、感受都能夠被一個機器學會,從而這個機器將來可以讓人長生不老、讓他的精神長生不老,是不是可以做到呢?

  張建偉:這是一個非常爭議的問題。我上個月在漢堡,給漢堡各行各業領袖做了一場機器人報告,談到這個問題。德國人非常非常保守。他們認為這個問題應該是神圣的,應該在教堂里談的。很多人認為不應該談用機器來取代人的靈魂的問題。但是我說從技術層面我們完全可以討論這個可能性。當然它有一些今后的倫理問題,人都長生不老之后,這個世界會不會總是一幫人總是在那里晃來晃去,沒有新的生命更新這個世界。但是從技術來講,我們可以用植入、非植入的辦法把我們整個腦信號、大數據騰出來,把人的情感、意識、知識表達、行為方式,把這個東西做出模型、做成存儲。用智能和生物能綜合的辦法讀出來、存儲起來。我們的靈魂我想在在50年內,最晚在一個世紀的任務,理解我們的認知系統,把我們整個靈魂、記憶存儲起來,放在機器上,用機器的辦法做到靈魂不死,這個從技術上來講應該是這個世紀能實現的很好的題目。但是這個不一定是我們追求的唯一的智能的產品實踐。但是在這個過程中我們可以做出很多有意義的東西。

  包括我們現在做2.0版的機器人,我們現在提的幫助人做2.0人類,這是我們提的一個新的概念。尤其在歐洲講人的意識,不能夠完全是脫離了了最后為人類主要服務的目的,一味發展全智能系統,這是2.0要實現的。包括VR、可穿戴、包括機器人。這些用上后,我們已經不是傳統意義的人類了。用這些東西加上云計算以后,我們就可以把人類技能提高很多很多。包括助老助殘,包括中國制造2025,技能的提高。從技術上來講,計算、存儲、網絡,我們一直都在考慮。如果考慮機器人,我們更多考慮用傳感技術。大數據用主動的傳感技術,IOT,制造新的傳感器。另外他的驅動也有發展,能源的供給,還有材料,這個融合在一塊就是新的下一代智能機器人的雛形。同時傳統都是工科。包括腦科學融合,包括材料的融合,包括社會學、心理學的融合。在這里我們可以創造出更加有意義、有價值的技術來。

  鄧中翰:張教授給我們描述了一個未來。未來就是人都可以長生不老,并且人是1.0,未來人是2.0,各個方面都要強的。這個是我們工信部考慮的未來叫中國制造要走向的領域,人工智能和未來的人類,包括機器人和人類交融。這會是我們國家發展的重點嗎?

  懷進鵬:這是一個很大的問題。我只是說說個人觀點。貝多芬是機器人能做出來嗎?我說他確實是從一批人對付一個人。一批人拿了一大批十年更長的數據。這個給我們帶來了新的機會。因為我的知識和想象力有限,我覺得在挑戰我們人類,我就想最高的智慧和我們人類文明還是有相當大的差距。人可以無限使用機器,學習都是從過去看現在,但是綜合過程中也許會從現在想到未來。但是他能像人類一樣能提出重大問題,像希爾伯特那樣嗎?他40年后期的時候有一個著名的建議,人總是有限的。未來發展在后工業化時代,人們會從以生產為主轉換到以基因存儲信息。現在ALPHAGO所做的,實際上在大數據、人工智能上還有另外一種。三歲的孩子看三兩張汽車模型,下一步汽車走在路上他能夠認識,他不是大數據。所以解決智能的問題,他可能有多種方式去探索。所以我們人類認狗這些東西,三兩張圖片就夠了。所以我們對人的認識有相當曲線的。用這個曲線去做一個具有挑戰的事情的時候,我覺得這個本身就需要一個再認識。就像我們對腦科學的研究,用這種局限做研究,我們作為計算機,也不是說在封閉社會,它的完備性的問題。通過不同方式來尋找人類共同的夢想,解決社會當中人類理性不足的問題,當然也要面臨技術惡意無效應用。這里也涉及到倫理問題,涉及到設計當中。

  所以人工智能ALPHAGO在解決一個復雜問題,靠人類理性有局限的問題,是非常有效。但是不等于這種方式,深度學習和強化學習就可以解決所有問題。所以這里有更多的想象。同時我們數據可以為我們做很多事情,這種期待,人們會非常樂觀地看到他的到來。

  鄧中翰:我們多年來緊追的就是人工智能,在軟件硬件等各方面對未來我們的IT產業的發展所產生的影響可能是巨大的,我們想請在深圳創新創業的劉自鴻,他曾經在斯坦福三年榮獲了博士,在IBM也工作了好幾年,后來通過千人計劃在深圳開始創立了一個超薄的顯示器的技術公司,并且在去年雙創周的活動中,克強同志非常關心,還專門參觀了他的技術,你可不可以給我們介紹一下,作為一個青年的創業者,在高科技領域里面,你所看到的最新的黑科技有哪些?你認為這些黑科技,包括你的顯示技術里面,有哪些會改變我們未來的手機、電腦,使得我們最近這些公司老板們睡不著覺的黑科技有哪些?

  劉自鴻:今天非常榮幸有機會跟三位院士一起探討一下IT技術的未來。剛才張院士說他30年前就已經開始在研究人工智能,我30年前還穿著開襠褲呢。其實在我之前的這些經歷里面,我是一直在從事自然科學和工程技術這一塊的學科,我其實一直在想,人類對于自然科學的技術,無非在回答兩件事情,科學在回答的一件事情是,怎么會這樣?就是科學一直在弄明白每件事情怎么都是這樣的,這個事情,比如物理原理怎么是這樣的,所以牛頓原理是產生物理原理最初的想法,數學里面有這么多的公示也是搞明白為什么要這樣算,今天很化學都是在搞明白怎么會這樣。

  工程技術是在回答另一個問題:就是怎么別這樣。因為技術試圖在解決人類社會中存在的一些問題,看到這些問題的時候我們要想到怎么別這樣,我覺得這是科學技術對人類社會解決的兩個核心問題,一個是怎么會這樣,一個是怎么別這樣。我們學了很多數學物理原理,把這些怎么會這樣的原理搞明白之后,然后再去創造一些東西,去解決我們在生活當中的一些問題,我覺得這是我們今天所有做創新創業的一個基礎,就是我們要解決我們生活當中的問題。

  我將我自己的經歷談一談對科技創新的看法,大概十年前的時候,我剛去斯坦福,然后有一段時間我就天天躺在學校的草坪上,那時候我就在想我將來做一件什么樣的事情,自己本身從事IT行業的,所以我就在想說,人類技術發展的過程當中,我們有什么樣的一些事情可以跟隨著我們人類的發展一直存在,那個時候我就在想,其實我們人類無非就是人跟人、人跟物、人跟大自然的一種交互,在所有的這些交互當中,人類接觸信息的基本方式有五官、視覺、聽覺、嗅覺等等。在這些交互中,視覺占到人類交互方式的70%左右,所以我就在想,未來人類視覺方向如果有一些新的技術它應該會長期發展存在,所以我當時就在想,人類過去歷史中存在什么樣的顯示技術。

  咱們想想,在古代,還沒有任何今天的信息技術之前,人跟大自然交互就是靠一些大自然本能的東西,比如說太陽存在,我們知道去看太陽來判斷幾點鐘,這是一種交互方式。再到后來,我們人類一開始會自己點烽火臺,去傳播信息,這也是一種交互方式,那時候的交互方式加上光。再到后來書法也是一種交互方式,也是覺得一種體現方式。再到后來是電子,于是開始出現了電影、電視機、再到今天無處不在的手機。

  其實所有的變化過程,離不開一種人際交互的變化,大家想想,我們今天在談論互聯網和移動互聯網,最大的一個變化是人機交互界面的變化,就是顯示屏的變化,顯示屏變了之后,所有的操作系統,所有的商業應用模式都變了,甚至廣告的方式都變了。那時候我想問一件事情就是我在想,我們有沒有一種方式能夠解決我們現在存在的需要的矛盾,人的本能需求有兩個:一個是對于便攜性的需求,也就是今天為什么有這么多手機,因為人類本能的希望看到自己想要看到的東西;第二種是人本能的追求一種視覺的愉悅感,所以他追求高清大屏的享受,電影院的顯示器你是搬不動的,所以這兩種需求是存在矛盾的,我們有沒有一種辦法能解決這種矛盾,就會帶來新的未來的可能性。

  所以那時候我天馬行空的想,如果我們能夠把傳統的顯示器變小,我從二維變成三維,這樣我們就能把大屏折疊成小屏,就解決了,或者部分解決了便攜和高清大屏的矛盾。那時候我就開始了柔性顯示的研究。

  互聯網和移動互聯網或者顯示器界面的改變也是一種融合,這種融合不僅僅影響到智能硬件本身的設計形態,還有可能會影響到操作系統,我們的內容,因為這種融合實際上就是把互聯網和移動互聯網能夠融為一體,這是我看到柔性顯示和新型顯示。

  鄧中翰:所以通過你的柔性顯示器,能夠將PC和手機都用一個屏幕,從而將來的PC手機,原來的操作系統、芯片都是不一樣的,整個系統都是不一樣的,但有了這樣的大屏,既可以當作手機,又可以當作PC機來用,就導致了手機和PC最終的融合,是這意思嗎?

  劉自鴻:對,對現在從移動互聯網就是小屏和大屏的區別,在內容上其實也有一個交互界面大小的區別,我兜里有這樣一個東西,這是我揣在兜里的東西,這其實是一個電腦,我可以把它拉出來之后變成一個計算機。

  (劉自鴻演示)

  劉自鴻:其實還有很多,我只是舉個例子。

  鄧中翰:我們下面也有很多做硬件的大老板、大咖,可能又會有另外一件讓大家晚上睡覺的時候在想的,明天使PC和手機又進一步的融合,有了這樣的技術,大家都改變了工作的業態,所以我想這點再次說明我們的科學技術的進步,往往帶來顛覆性的變化。而這種顛覆性的變化,往往會對我們產業,對我們的甚至于每個人的生活都會產生巨大的深刻的影響。

  我們再進一步的討論一下吧,今天我們論壇的題目是前沿科學和新技術,我想請我們三位不同的嘉賓來談一談,人工智能甚至人類的2.0這樣一些新的科學技術的前沿以及包括新的這些技術的前沿,哪些有可能顛覆我們今天的,在未來五年之內,有沒有可能顛覆我們今天的很多產業,甚至一些企業,我們看到過去手機里面有諾基亞、愛立信,很多大牌子,今天看到他們都已經消失了。我想在這個PC領域里面也有很多的,像IBM對我們聯想的并購,三位嘉賓對未來的科學技術的進步,哪些你們認為會對下面的哪些公司產生重大影響的?

  張建偉:接著顯示交互這個問題談談。實際上這是一個很好的例子,從傳統的顯示器形式,看得見的計算機,這里頭我們再進一步發展,它里頭的輸入、感知也是多模態的。圖像、聲音甚至觸覺、氣味我們都可以感知來作為我們交互的大數據。

  然后輸出部分,我們改變了傳統平面二維、彩色顯示的東西,而變成柔性、變成可攜帶,或者在空氣里頭,或者增加多模態的,包括聲音、包括觸覺甚至氣味,這種交互的模式。從AR的角度,更是沉浸式,更真實、更自然這種交互性。我想對我們IT人機界面是一個大的挑戰,也是非常好的機會。

  另外在計算方面,最近幾天大家討論摩爾定律極限到頭了。傳統的計算機不能解決計算的復雜性。所以我們現在也在探討中國大腦計劃。這里可以解決很多新的突破的問題,包括省電、包括并行計算,而且可以實現在線學習等等。這些從新的計算結果來講,用內腦芯片計算,用量子方法來描述我們對復雜性問題的不確定性。這里頭可能是在計算方面能夠可以實現新的計算方法。

  另外在傳感方面也是特別好的機會。現在大數據大家談的很多,只是說我們在搜集已經可以有的數據。但是我們做機器人一直有一個派別,用主動的方式來收集數據。用新的設計方法來設計新的3D傳感器,高分辨率、高動態性能的傳感器,包括聲音,包括圖像、包括觸覺,包括其他感知方面,主動的視覺感知的系統,也會帶來不管是機器人、人機交互、AR,都會帶來新的商業機會。

  鄧中翰:剛才大家談了很多新的科學技術的進展,對我們產業的影響,甚至是顛覆性影響。這幾年我們在IT領袖峰會談到很多一些新的模式、新的技術,都誕生了很多新的企業,從而顛覆了很多企業。

  所以,原始創新、創新驅動和顛覆性技術是非常重要的。如何在我們今天產業正在走向動力轉換階段,如何提倡我們企業,特別是我們IT領袖們,非常關注原始創新,在科學、在技術,在新的史文技術方面做一些更前瞻性的研發。像google做了ALPHAGO,他不僅僅是在技術上取得了很多進步,同時也是對他公司一個具體的宣傳,這個宣傳幾乎把全世界所有相關的人都拉進來了。我們國內產業發展非常需要有這樣一種精神,一種具有分享、能夠挑戰一些原始性創新的。在這方面請三位嘉賓在前沿科學技術論壇上談談你們的想法,有什么話想要告訴我們IT領袖們。三位不僅僅是科技界出身,一位是政府的領導,一位是國際的學者,一位是在深圳創新創業的創業者。你們三位從不同角度來談談在今天如何IT領域也好、產業領域也好,如何重視原始創新、顛覆性創新。

  劉自鴻:我們做柔宇顯示這里頭涉及很多材料,很多期間,這個東西不是一蹴而就,不是一天能做出來的。我們經歷了很多挑戰。最開始做的時候,還沒有DEMO出來的時候,人家說你這個東西肯定做不出來。我們說沒有關系,因為我們知道它的價值。2014年做出來后,很多人看到真的做出來了。然后很多人說這個東西離用還遠著呢,不知道什么時候用。沒有關系,知道它有價值,我們該怎么做還怎么做。

  鄧中翰:風險投資家都很支持原始創新。

  劉自鴻:團隊也要志同道合,相信你。這個很重要。我們在過程中會面臨很多挑戰、質問,這很正常。原始創新如果沒有經過質問,說明創新還不夠。

  鄧中翰:你們在深圳,有沒有深圳政府的資金支持、創業的支持?

  劉自鴻:這方面深圳做的非常好的地方,政府效率很高,敢于嘗試一些很新的技術,這也是當時國外回來后,通過深圳市海外高層次人才創新創業計劃,包括孔雀計劃、團隊計劃,落戶深圳,這個對創新很有幫助。

  鄧中翰:團隊冒險精神、投資者的支持,是產業應有的一種精神。讓我們給他一個掌聲。請張教授。

  張建偉:我談三方面,第一方面,交叉學科中長期的資助非常重要。我今年1月1日起拿到一個交叉學科大項目,里頭包括了人工智能、腦科學、心理學三個跨度非常大的學科的科學家,這里頭就剛才懷部長講的傳統的一個學科,光從計算角度,我們很多極限突破不了。但是在深度學習這種架構之外,我們還有很多別的辦法,我們的腦子處理多模態自適應要比計算機強得多。在這方面我們要借助很多腦科學、心理學的模型。德國現在有一種基礎學科資助方式,叫做合作研究項目。12年資助,用一個題目鼓勵你做12年。中間也有技術輸出。

  我們在這個題目來講,在深度增強學習之后,我們在跨模態學習里頭我們能夠在世界方面能夠提供新的,在這方面能夠領先。這個在中國也越來越受到重視。

  第二,我們原始創新面向全世界最優秀的科學家。我講的另外一個例子,除了Deepmind這個公司之外,他吸收了做深度學習、增強學習畢業的一些博士。現在另外一個博士,在硅谷另外一家新的公司,他收集了全世界10個做增強學習、深度學習創業的教授,我也是這十個博士之一。這里是真正面向深度的、終生的增強學習的方法。從知識方面來講,最強的在這方面的頭腦不管是做什么方向。這里頭可能是它的應用范圍包括機器人、教育、游戲、人機交互,等等,做一個真正的終生學習的平臺。像這種公司,我們中國的通訊公司也應該在世界視野里面更加關注。

  第三,原創可以說是一個文化的問題。像德國的年輕人做科研、做研發的心態跟中國現在還不太一樣。中國我們現在因為在一個很高速的經濟發展過程中,大家對物質需求還是有一定的要求。為工資、為生存、為房子、為車工作的動力還是比較強。但是德國年輕人他們對吃穿非常非常不看重。但是做研究,他們有真正的興趣。

  我們中國經濟發展到一定程度后,我們現在也要鼓勵年輕人,鼓勵多樣性。這里頭容忍失敗,容忍冒險。我想文化方面我們在深圳是在中國做得最好的,我希望這方面做得更好。

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