对话余凯：人工智能未来何在？深度学习+贝叶斯网络

2月的亚布力仍是一片冰雪世界。

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上周，包括李彦宏、雷军、杨元庆、王石、冯仑、沈南鹏在内的一众企业家，齐聚这个东北小镇，共同探讨经济转型与企业家创新。毫无疑问，人工智能是大佬家们谈论最多的话题之一。而对于这个话题，余凯可能是现场企业家中最有发言权的一个。

余凯，地平线机器人CEO。曾经的百度深度学习研究院(IDL)创始人，还曾在斯坦福讲授研究生课程《CS121: 人工智能概论》。

“热度不减”，余凯用这四个字来形容企业家对人工智能的关注。而且他明显感觉到，无论是投资界还是企业界，都对人工智能有了更深入的了解。“对这个产业的方向，对这里面技术的关键点和壁垒在什么地方，我觉得大家都有蛮多的思考”，余凯说。

既然大家都在进步，那么余凯这位中国人工智能领域的旗帜性人物，对AI又有什么样的思考呢？量子位以特殊的方式，围绕这一主题在亚布力与余凯展开对话。

余凯指出，深度学习不是人工智能领域唯一的技术，未来AI的发展应该把多种技术结合应用，让神经网络从不可知的黑盒状态，逐渐变成一个相对的白箱。

“深度神经网络其实更加适合做感知”，余凯表示过去十年人工智能在感知领域突飞猛进，而感知的种种进步皆是为了后续进一步作出理性的决策。在感知-推理-决策的过程中，余凯指出以推理为核心的贝叶斯网络正好可以大行其道，“我非常看好这个方向”。

尤其是未来人工智能的发展趋势之一，是小数据学习。这就需要一个完全不同的思路，不是盲目的灌数据，而是基于小数据做出决定。“就是在很多的状态空间里面，去找到风险最小的一个路径。这里面其实是各种的因果推理，不是识别”，余凯解释说。

上面已经强调深度神经网络的作用是识别，如果要进行因果推理，人工智能就需要一个新的框架。“因果推理的这个框架衍生出来的就是贝叶斯网络”，余凯强调因果推理的理论“现在应该被提上议事日程”。

余凯表示应该以一个更高的视角来看待人工智能额发展：不仅仅是当前热什么咱们就做什么，因为当时热的东西一定会过去。

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