编者注：本文根据百度 IDL 常务副院长余凯在 2015 年极客公园创新大会上的公开演讲整理而成。
大家看这辆自行车进入我们会场，正从左侧往右侧过来。上面没有人，它自平衡行走，看起来有点诡异。为什么我们会做这样有趣的自行车？它是真正的「自行车」，以前的自行车不是自己行走的。为什么做这个事情？这就涉及我今天演讲的话题——百度大脑所思考的人机关系。
感知、理解和决策——人工智能的层面
大家可能会好奇，什么是人工智能？这是一个很严肃的学术话题，今天我们抱着对科技的热情，不需要那么严肃。大家跟我一样是科技的粉丝看过《Wall－E》，这个小机器人具有相当高的智能。首先这个小机器人具有感知的能力，他有眼睛，可以感知这个环境：哪个地方是路，哪个地方是障碍。
感知的基础上它就会思考和理解，理解什么？比如说这个地方是平地它可以走，这个地方是下去的坡，它不能走，这就是理解。在理解的基础上，它说会去控制，去决策。所以说，从感知、理解到决策，在一个小的机器人身上体现得淋漓尽致，这就是非常直观地感受人工智能的几个方面。
今天的市场上充斥着智能设备，有智能手机、智能手表、智能水杯，前一段谷歌说做智能汤勺，我们在做智能筷子。它们为什么叫智能产品？是不是真的有智能？我们把所有的产品放在一边，另外一边是六七十年代的老式收音机。他们有什么不同？都是在人操控的情况下去完成任务，从这个角度讲他们并没有太多的不同。
思考这个问题，实际上可以帮助我们区分现在的这些智能产品，哪些可能不是智能的。举个例子，如果在座的跟我是同一个年纪，在小学的时候学过一篇课文，爱因斯坦做了一个小板凳，做的很粗陋，但我们能不能说他不聪明。爱因斯坦做这个板凳之前，每一天都在做好多板凳，每一次都在提升，根据他过去做的经验和教训去改进他的下一次。如果动态地看，你会发现他是一个不断学习成长的曲线。
智能的本质在于学习
这里面智能的本质在于什么？在于是不是随着经验不断地演化，不断地进步，进化是智能的本质。经验是什么？经验就是数据。你随着过去的经验数据能够不断地学习，不断地提升，今天可能不聪明，但是明天你会变得更聪明，这是智能的本质——学习是智能的本质。
这里面提到一个非常重要的方面，就是经验。在计算机科学和人工智能领域，我们叫它经验数据。经验就是数据，数据就是经验。这就涉及到我们今天经常提到的所谓大数据，我们现在迎来一个伟大的大数据的时代。我们来看看，移动互联网给我们带来怎么样的深刻变化。
2005 年圣彼得教堂门口的广场上，很多的信众在等待教皇的选举结果。八年以后新的一代教皇重新选举，同样是那批信众，我们看到移动互联网改变世界，每个人都连接了他的设备，这些设备无时无刻都在产生数据。今天在座的每个人跟我一样连接平均两到三个设备，我的口袋里面就有两个手机。
基于大数据的商业模式是有效的竞争壁垒
但是这个数据到 2020 年，呈现不断爆炸性增长的趋势，甚至有比这个预测更加夸张的。前段时间乌镇大会上孙正义说到，2020 年每个人要连接 1000 个设备。这个不一定那么夸张，每个钮扣可能都是一个智能的连接设备。移动互联网时代万物互联，随之而来的就是数据的爆增。大量的数据给我们带来前所未有的机会，所以说我们从万物互联到大数据时代，大数据时代随之而来的就是无处不在的智能。
最近几年，我们在人工智能领域经常听到最引人瞩目的领域就是深度学习。跟大数据时代悄然地发生在一起，这里面有深刻的时代背景。我们看一下这个曲线，我们的横轴是数据规模，传统的人工智能的算法下，数据到了一定程度效果不再提升。对于深度学习，随着数据不断增长，效果会不断地提升。所以说深度学习可以帮助我们去吸收数据所带来的红利。从技术的角度是这样看，如果从商业的角度来看，你会看到如果你的商业模式也是随着数据的增长形成这样的曲线，我要恭喜你。你有一个非常好的竞争壁垒。
为什么？因为收集数据需要时间，别人要获得同样的能力，需要花更长的时间。所以你永远跑在前面，搜索引擎就是这样的一个模式。基于大数据的商业模式是很好的竞争壁垒。
百度大脑——无时不刻在学习、演进和进化的系统
百度过去两年在深度学习这个领域可以说是做了很多工作。到今天，百度大脑这个项目已经取得了相当大的进展。它是一个无时不刻在学习、演进和进化的系统。两个月前我给大家介绍的时候，我介绍的是百亿级的参数构建世界上最大的深度神经网络，今天我把百亿级改成千亿级，可以构建更大规模的深度神经网络。
具体落地的有哪些呢？深度学习开始是受到大脑结构的启发。今天我们更多是从统计和计算的角度来看待这个问题，另外也有很多的学者从仿真大脑的生物学角度去做这方面的研究，这两条路应该是齐头并进，互通有无，互相帮助的。
至于谈到百度深度学习在内部落地在什么地方，我们可以看到在搜索、广告投放、图像识别和语音识别这些领域，都有相当大的进展。比如说我们看搜索，没有用到深度学习时，绿色的是我们在搜索满意度上面领先竞争对手的比例，用了深度学习以后，过去一年我们提升的比例是这样子的。从另外一个角度讲，它也是目前深度学习技术用在自然语言方面最成功的一个例子。
广告投放
当然，在广告投放这个领域，整个百度「凤巢」广告系统已经进入深度学习的时代，广告的点击率提升非常显著，百分比两位数的提升对公司的营收做出巨大贡献。
语音识别
语音方面，百度在过去两年里面语音识别率不断提升，移动搜索中文语音识别我们是世界领先的。在图像这个领域，去年我们在物体检测模型上单个模型是世界最好的，谷歌是第二。
图像识别
在过去几年里，图像分类这个领域的技术是量变到质变的过程。图像分类 2010 年世界最好的成绩错误率在 30%－25% 之间，整个深度学习往前发展，每年以很快的速度向前演进。在 2014 年年底，百度做到 5.9%，是世界上目前最高的图像识别准确率，它比起人类的能力是什么水平？人类的水平在差不多接近 5% 的错误率。
我们刚才讲的图像和语音，反映在我们的产品就是百度翻译 APP，你可以用中文语音说，马上自动翻译成英文。它还可以拍照，外国人来上海，看到这样的菜单，拍照以后图像就能识别翻译成英文，可以理解这个菜是什么菜。
用人工智能的技术可以帮助小朋友有更快乐的童年，暑假可以有更多的时间玩。这不是直接帮你做题，它是告诉你知识点在什么地方。
人脸识别
在最通用的人脸识别的测试上面 Facebook 宣布做到最好的成果是 97.35%，百度取得了更激动人心的进展，最好的人脸识别准确率是 99.62%。斯坦福大学科研人员最近用人做了一个测试，人在这个数据上面达到 99.2%。
我必须给大家澄清，机器的算法做到接近人的水平，其实只是说数据级上面做到人类的水平，整体来讲，现在机器智能的水平离人还是有差距的，我们还在努力中。
图像描述
大家小时候有可能做过看图说话，你看到图片要用自然的语言描述这个图片的故事是什么。对于左边的这幅图，如果用一个自然语言描述说是一个黄色的公共汽车，对另外一幅图像我们用自然的语言的句子「下午的阳光照进房间」描述这样一个场景。这些语言实际上不是人来写的，是机器生成的。
自动驾驶
很多人工智能的算法在不断地积累它的势能，改变人们生活的方方面面，比如说机器人领域，具体的例子就是高度自动化的驾驶。百度深度学习研究院的团队同学们在改装的各种车，我们车上感知器集成了雷达、红外、摄像头，每一个感知器覆盖了不同方面，有各自的优势和劣势。通过集成理解道路的情况，完成自动行驶。
基于传感器对道路进行三维理解，比人更精确。今天的导航系统只知道你在哪条路上，不知道在哪个车道上，我们利用更先进的感知系统可以使车定位在车道上，精度是 10-20 厘米。我们可以预见后面 1-2 年时间里面，导航系统会发生翻天覆地的变化，在北京的街头你要上立交桥的时候，有时前面有三五个分岔口，科技就会帮助你做出判断。
这是我们做的仿真系统，用深度学习开发图像识别技术以低成本的摄像头完成任务。完全没有人的自动驾驶不是我们追求的目标，它从辅助驾驶开始，通过感知器通知司机发生了什么状况。整个系统是让人去享受交通系统带来的便捷和安全，但并不是取代人。我们强调人车一体的驾驶，这就回到了一开始我的演讲题目——对人机关系的思考。
伟大的技术之所以伟大，在于让每个平凡的人更伟大
回顾人工智能的发展原点，很大意义上是由于图灵测试——人工智能是研发能够取代人的机器。我们要有自己的一些思考，在百度过去做的产品中，有两个产品可以反思。第一个是 PK 大咖——普通人给自己照张像，找到很像的明星。用户很欢迎，因为每个普通人都有做明星的梦想。另外一个产品是拍照写诗，图像识别以后它还生成一首诗，算法更加复杂和先进。但用户对这个拍照写诗的兴趣不大，为什么？因为这个产品只是去显示机器有多么的伟大，而不是跟每个普通用户有什么关系。
我们看另外一个例子，人工智能历史上里程碑式的进展——IBM 的深蓝，它下象棋的能力能够达到人类冠军的水平，但后面 IBM 什么事情也没有发生。另外一边也是人工智能技术，就是搜索引擎。搜索引擎使得在北京的小孩子同遥远山村的小孩子，只要有网络获取知识的能力是一样的。山村的小孩子也可以获取知识，可以有梦想。这个技术实际上对社会产生了巨大影响。
我们回到一开始开场的视频，这个自行车可以跟着你走。你跑步的时候，衣服可以放在上面，水可以放在上面，自己能很轻松地跑。或者你在什么时候吹一个口哨，它可以跟随你跑进房间。大家想到什么，这是车吗？我想你们在座的答案跟我想的是一样，它更像是一个小黑马驹，跟你是朋友的关系。这是我们对人机关系的一个思考。
我们认为伟大的技术之所以伟大，不是让机器更伟大。它最重要的意义在于让每个平凡的人更伟大，更有创造力，他的生活更加美好。
最后我修改引述毛泽东同志的一句语录：「世界是我们的，它也是机器人的。但是归根到底它是属于能够创造机器人、能够和机器人和谐共处并且利用机器人为我所服务的人的。」
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