香港大学先进技术研究院院长、IEEE机器人及自动化学会侯任主席 席宁
“现在说的人工智能，其实就是一种处理数据的方法。互联网产生数据，人工智能分析数据，做出决策，通过汽车、机器人等作用到工业系统和整体社会。”11月29日，香港大学先进技术研究院院长，IEEE机器人及自动化学会侯任主席席宁在“《财经》年会2018：预测与战略”上如此表示。
席宁认为，虽然人工智能火热，但给它下一个准确的定义还是很难。大体来说，目前的人工智能实际上就是一种处理数据的方法，一种算法。即人工智能对数据深度学习进行处理，输出新数据。通过数据分析提炼出的知识可以解决咨询、金融、法律方面的问题。
数据来源于物联网、传感器等，人工智能分析后，通过汽车、机器人等作用到工业系统和全社会。另外，孤立的考虑人工智能，它的作用是相当有限的。必须跟产生数据的方法、组织数据的方法、应用数据的方法结合起来，以后还要跟末端的驱动器结合起来。这恰恰是中国跟美国有差距的一个重大的方面。
以下为席宁发言实录：
席宁：各位专家介绍了一下对人工智能的认识，我想讲的是，人工智能确实很火热，但给人工智能下一个严格的定义，还是很难的。而且现在新技术不断出现。最近十年，机器人很热，大数据、物联网、5G也很热，现在又轮到人工智能。一波接着一波袭来，给社会、金融界等带来了很大的振动，但你说什么是人工智能，人工智能到底能给我们做什么事情？这是很难回答的问题。
我们要想一想，人工智能跟现在这些技术之间是什么关系，我们对它有一个充分的认识，这样对人工智能的发展和对以后提供的机会，都会有一个比较好的认识。
现在说的人工智能，其实就是一种处理数据的方法，说到底就是一些算法。你有一些数据进来，人工智能通过深度学习进行处理，处理完了后，产生一些新的数据，这些数据代表了你的决策，代表了对这些数据分析以后提炼出来的知识。人工智能，现在基本上停留在数据进来、数据出来的阶段，当然可以解决一些我们的问题，比如咨询、金融、法律。
但社会上还有很多问题，仅仅解决这些是不够的。有了数据进来，通过人工智能的算法进行决策以后，还要作用到世界。比如汽车，要有汽车这个载体，数据才能告诉汽车怎么开，汽车才能完成运输。工厂通过机器人作为一个载体，真正解决问题是需要一些动作。
人工智能需要数据，数据是哪儿来的？物联网、传感器产生数据。现在的人工智能跟新兴学科之间有很多关系，互联网产生数据，人工智能分析数据，做出决策，通过汽车、机器人等作用到社会，作用到工业系统，整个集成起来才是真正解决问题的方案。
无论是考虑投资，还是考虑发展，亦或是考虑对行业的作用，都要从整体的角度看，人工智能本身还是有一定局限性的。
人工智能的差距，泛泛的讨论，说中国的数据比较多，中国的算法怎么样。比较中国和美国的主要差距在哪儿？是在应用上。现在有的人有错觉，好像人工智能是灵丹妙药，用在哪个行业哪个行业就好。我说人工智能孤立的应用是没有多大意义的。
刚才讲了几个例子，比如人工智能用于仓储，主要的是跟视觉、传感器连接起来。人工智能要跟传感器，就是跟后面作用的东西结合起来，人工智能只是一个算法，孤立的考虑人工智能，它的作用是相当有限的，必须跟产生数据的方法、组织数据的方法、应用数据的方法结合起来，以后还要跟末端的驱动器结合起来。这恰恰是中国跟美国有差距的一个重大的方面。
美国把这几个东西结合的很好，提供了一个整体的解决方案，能够解决实际问题。我们过分的强调算法，深度学习是一种新的算法，但不是一种革命性的算法，深度学习就是多层神经网络，以前是单层，多层也不是没有人提出过，但以前计算不了，计算技术发展了，现在能计算了。它最后真正产生价值，还是要把几个东西结合起来。
好莱坞大片是想象出来的，人类研究机器人或研究人工智能，其中的功能可能是那些艺术家没有想象到的。所以将来看到的，真正的人工智能和真正的机器人的结合产生的智能体，可能会超过在电影里看到的那种。你说要多少年，还是比较难说的。
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