李德毅：工具从来都有两面性，对科学也好，对人工智能也好，要有敬畏之心。
很多人在问我人工智能到底是什么？为什么国务院要出台《新一代人工智能发展规划》？我个人认为这里有两个层面，第一是讲人工智能作为新引擎对自身产业的影响；第二是讲AI作为加速器对各行各业的影响。
科学技术的发展史，就是人类认识世界、改造世界能力的拓展史，实际上是劳动工具的发展史。今天，智能作为社会时代的新阶段，智能时代已经从动力工具转向发展智力工具的时候了。数据、信息、知识、价值或智能变得如此重要，我们中国的人口红利在下降，但是智能红利来了，所以我们今天在一起筑梦人工智能。
我想用两个典型的案例来介绍，它是如何解决人类现实生活的问题。
第一个问题就是AlphaGo，当然，它不是一个围棋手，因为抓棋子的人在帮忙，我们暂时把它叫做围棋脑。AlphaGo升级的速度令人刮目相看，以李世石为例，他9岁学棋，16岁拿到职业三段，26岁拿到了职业九段，用了十几年。再看看柯洁，5岁学棋，18岁拿到三个冠军，用了十几年。而AlphaGo只用了不到两三年就达到了战胜人类冠军的佳绩。这里还有什么东西值得我们深思？那就是随着围棋空间的扩大，围棋脑和人类的围棋手谁会适应得更快。
考古学家发现4000多年的围棋历史，从12×12的棋盘，扩展到今天19×19的棋盘。对于这样一个巨大空间来说，人们突然发现AlphaGo把我们打败了。
更值得我们深思的是，如果我们把围棋规则改一改，把棋盘再扩大一点，用21×21棋盘。程序员们只要改变一下程序的参变量，不需要花太多的功夫，AlphaGo就可以用一个21×21的棋盘跟人类下棋。而对于一个人来说，人的大脑很难应对。
最近一个重要的事情发生了，新一代的围棋AIAlphaGoZero又把AlphaGo打败了。AlphaGoZero的系统可以通过自我对弈进行学习，可以说是无师自通，所以大众一片惊讶。
如果程序员把AlphaGo程序跟沃森程序同时寄生在一台机器上，让这台机器同时和围棋以及象棋的人类冠军竞争，它会战胜两个人类冠军。而我们如果要真正培养一个生物人既是围棋冠军，又是象棋冠军，何其难也？
第二个典型案例是驾驶脑。我从事十多年的无人驾驶研究，对驾驶脑已经有深刻的认识。人类驾驶员经过菜鸟期和成熟期，最后成为一个老司机，大概需要开车3万公里。
驾驶脑版本的升级速度一定会大于甚至远大于人类驾驶员驾驶技巧的进化速度；体现群体智能驾驶上的环境适应能力一定会大于甚至远大于单个驾驶员特定场景的驾驶能力。
拿我现在做的无人车来说，它对北京的交通地理很熟悉，我们把它叫做驾驶员的“活地图”。但如果有一天我来到了合肥，只要把驾驶脑里的地图改成合肥，那么我就会很快熟悉整个合肥了。
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