原标题：热点 | 全球人工智能大会，看大佬们都在聊什么？

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当你还在关心眼前的困难时候

这些思想闪烁着光芒的先驱们

9月17日，2018年世界人工智能大会在上海西岸正式开幕，包括马云、马化腾、李彦宏、雷军在内的多家国内一线科技公司创始人都出席了会议并作出演讲。

以“人工智能赋能新时代”为主题的2018年世界人工智能大会在上海举行。

大会首日的主论坛“群星闪耀”，诺奖得主，图灵奖获得者，人工智能研究领域大佬，国内外顶级科技公司CEO、创始人等重量级嘉宾切磋武功，不可谓不精彩。

古有百家争鸣，百花齐放。现在有科技论坛各抒己见。真理也是在不断的思辨和辩论中才能越来越清晰。

国内能够集齐BAT掌门人的会议并不多，9月17日在上海召开的2018世界智能人工大会算一个。

首日主论坛看点颇多，国内互联网三巨头BAT创始人的发言各有侧重，但三人同场登台已经令人关注。

纵观以往各类会议，三家公司掌门人演讲风格大相径庭。

百度掌门人李彦宏总是在告诉大家无需过度担心AI发展，有理有据感情充沛；腾讯掌门人马化腾是技术派，乐于分享公司案例和个人思考，干货满满；阿里巴巴掌门人马云善于制造概念，慷慨激昂。

这也是三家公司的风格，百度是押注AI最多的公司，腾讯提倡助力行业，阿里巴巴最能吸引公众眼球。

马云：AI最好翻译成机器智能

“未来成功的制造业一定是用好智能技术的企业，不会使用智能技术的企业将全部进入失败领域。”马云在2018世界人工智能大会表示。

马云往往是概念的制造者，比如之前的“新零售”。此次他重新定义了“人工智能”，“AI最好应该翻译成机器智能，翻译成人工智能，人类把自己有点托大了。”

马化腾：AI通向大社交时代

马化腾是典型技术派。发表观点时他往往会以“一线从业者”自居，从腾讯自身业务畅谈行业现状。

缺乏噱头的演讲实际上干货满满，是外界窥探这家行事低调公司业务方向不可多得的机会，也可以看见一位“一线从业者”对整个行业的认真思考。

李彦宏：不拥抱AI和利用AI的

在百度公司创始人、董事长兼首席执行官李彦宏看来，AI企业应该是三位一体的，即有AI思维、有AI能力、遵循AI伦理。

而那些无法拥抱AI、利用AI、AI化转型的公司，会死掉。

雷军：两年前小米非常焦虑，别无选择

把人工智能列为重要战略

在2018世界互联网大会上，小米集团创始人兼董事长雷军坦言，两年前，自从2016年谷歌宣布确立AI first战略，国内的BAT都把人工智能列为核心战略，小米感觉非常焦虑。

人工智能---开启未来新生活

如今，人工智能的热度“高烧不退”。从去年到今年，无论在科技圈还是教育圈，人工智能都算得上是一个高频词语了。前些天，《纽约客》杂志的一张封面图刷爆了朋友圈。

图中机器人变成了社会主体，而人类无事可做，只能坐在路边乞讨为生，难道这会成为我们未来生活的真实写照吗？

作为父母而言，怎样让孩子做好准备应对人工智能时代的到来成了一个重要的问题。

面对学生和家长的困惑，新学期伊始，北京师范大学亚太实验学校校长徐向东给出了一份答案：要做一个能吃苦、勤努力、肯贡献的人。

教父级人物Michael I Jordan是机器学习领域最重要的奠基人之一，被外界誉为人工智能领域“根目录”之一。其观点新颖深刻，指路人工智能应关注系统，尤其是经济模型的构建。

2018世界人工智能大会，图灵奖得主、中国工程院外籍院士Raj Reddy做主旨演讲。

“今天我来谈一谈人工智能的光明未来。”9月17日上午，首位亚裔图灵奖得主、美国卡耐基梅隆大学计算机学院终身教授Raj Reddy来到上海，作为学界代表在2018世界人工智能大会上发言。

他从2009年起担任中国工程院的外籍院士。

尽管“人工智能威胁论”徘徊在一些人的心头，Raj Reddy却表示，面对AI，他看到的是积极和繁荣的景象。

Reddy纵观过去几百年的历史，指出战争来源于每个人都想获取别人的资源。当人工智能赋予全人类富足的资源，战争自然消弭于无形。

我们天天都在听人工智能，似乎人人已经开始接受我们未来将人工智能化。

无人驾驶、陪伴机器人、生活小助手这些词汇想必很多人都听过了，甚至还有人说未来人工智能要把大家的职业取代了~~~

可是，如果人类真的被机器所取代，那身为人存在的意义又是什么呢？

人工智能，英语：Artificial Intelligence，缩写为 AI，也常被人称为机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。

通常人工智能是指通过普通计算机程序的手段实现的人类智能技术。

为了方便理解，符号学习也可以叫做规则学习，怎么理解规则学习呢？

小编打个比方，每天要做的事情很多，不同的事情一般都可以描述成“如果，那么”的形式：“如果十点钟肚子饿了，那么可以叫一份外卖。”

规则学习就是把可以想象到的可能性都转化为：如果条件触发，那么机器人就帮我们处理某件事情。

规则学习在一些有特定人为定义的规律下，能够表现出不错的效果，比如图像处理、信息安全等领域。

强化学习之所以广为人知，是从“阿尔法狗”（AlphagGo）下围棋战胜人类开始的。

其实它的原理很简单，就是实现在定义的一个场景中，机器有哪些动作，以及这些动作对应的分数，再告诉它我们的目标，然后机器就自己去执行获得这个分数，最终告诉我们一个最好的结果。

总的来说，机器是在人设定的程序和程式化中强化学习掌握某项功能之后的结果。机器没有思想，可是他可以变的比人更加的强大，完成人所不能完成的事情。

在未来的应用中，可以产生让人惊叹的成绩，所以成为大家竞向去研究的课题~~~

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