Google副总裁 Mr. Peeyush Ranjan
大家好，首先，感谢组委会邀请我参加这个让人惊叹的论坛。我们今天讨论的是人工智能在改善全世界人类方面可以发挥的作用。但在我们开始改善全世界人类之前，技术发展的特点是，当我们开始专注研究一种技术时，我们会促使事情发生变化。
可以追溯到20世纪80年代，曾经发生了计算机的第一次革命。十年后，在二十世纪九十年代，互联网出现了，它成了获取信息的全部途径，并且这时候智能手机出现了。计算机差不多每十年都有一个重要演进，Google在最近的两次演进中扮演了重要角色。20世纪80年代、90年代以及21世纪，我们都可以从手机上获取信息，现在你可以看到，我们周围正在发生人工智能革命。这里发生的一件有趣的事情是，这场革命发生的并不那么明显。如果你以互联网或智能手机为例，很多人在他们出现时学到了很多新东西。
我们正处在向AI演进的第四次浪潮中，AI将极大地改变人与计算机的关系。计算机正在适应人而不是强迫人去适应它，而且它们正在学习我们人类的行为，并开始说我们的语言。如果你想要拍照，当你支付给某人，阅读行文和进行搜索的时候，这些场景的幕后应用了大量的人工智能技术。但是，我们必须牢记所有这些事物成为全球现象的一个重要因素是，它们建立在对公司开放的标准基础上，但却是相互合作的。
如果你进入个人电脑时代，IBM兼容电脑使得很多公司都可以去制造电脑，这就是让每个人都能利用他们自己的生产力获得产品。同理，我们今天可以看到，当智能手机可以像电脑网络那样，当我们发布标准版本，各家公司可以共建手机网络。在智能手机革命中可以看到同样的事情，全球超过百分之九十的智能手机，都运行在开源移动计算系统Android上。
许多移动公司都能够构建设备，并将Android放在它们上面，世界上很多人都在使用它们。谷歌认为同样的事情也是如此，我们越开放，协作越多，我们构建影响全世界每个人的事物的可能性就越大。
TensorFlow是大家应该意识到的一个极具潜力的技术，Google正在通过一个全球性社区来开放推广它。所以我经常用Tensor Flow，刚开始的时候，它是由谷歌大脑的一个团队建立的一个图书馆。它现在是开源的，任何人都可以使用它，你可以构建模型，可以运行模型等等。最好的部分是，你的硬件条件好坏并不重要，在CPU、GPU 或DPU运行都不重要。无论你是在大型运行中使用大量数据，还是在你的工作中做这件事都没关系。这些复杂的东西在某种程度上反而可以帮助你专注于建设。
我现在要给你的是三个例子，说明人工智能是如何建立起来，并且可以应用到很多事情上。
AI in Agriculture
第一个例子是农业。坐在这里的各位都是技术性人才，但是还有十亿人为他们的生计而耕种。不仅仅是出售他们种植的农作物，他们为了生存，为了更好的生活而耕种。但是农作物很容易患病，在非洲的农民，如果他们在种植期间没有及时发现病虫害，那么他们种植的52%农作物就可以完全销毁。
你可以看到发生的事情是，在坦桑尼亚地区，人工智能技术正在指导农民，让他们自己发现或识别即将患病的农作物，并且能够得到及时治疗。就算当地没有移动网络，但是智能手机已经被普及，农民可以通过应用AI技术来改善农作物的状况。
AI in Marine Biology
第二个例子是人工智能利用在海洋生物学领域。有许多海洋生物马上就要灭绝了，其中一个是海牛。海牛是一种非常害羞的动物，现在生存的海牛数量很少。所以研究人员试图找到它们，并且试图追踪它们。他们尝试这样做的方法之一是让飞机飞越海洋，使用无人机越过海洋，并且拍照，试图从上千个斑点中找到海牛。但是他们需要在四万五千张照片中找到海牛，对于人类来说，从一张照片中找到海牛都很艰难，想象一下如果是四万五千呢？所以显然我们用人工智能技术来解决这个问题。我们现在建立的人工智能模型，能够将照片识别率提高到80%以上。事情看起来好了很多，人工智能技术帮助研究人员减少百分之八十以上的工作量。
还有，大约三十万艘船同时在海洋中，世界面临的一个问题是过度捕捞。关于捕鱼量的规定，你需要遵守。全球捕鱼观察组织就是一个负责跟踪这些渔船的组织，他们每天需要正确处理一千万个数据点，并确定每天船只所在的地方。人类很难凭借自己来跟踪这些船只，所以在这种情况下，人工智能技术就是问题的解决方案。因为人工智能技术能够查看一千万个数据点，所以它可以计算分类。你会看到三十万的船只中的6万只，正在进行捕鱼作业。并且可以看到它们是如何移动的，然后将它与他们所在的地区进行比较，就可以知道这些船是否在进行过度捕捞。
这些都是很好的例子。一个是关于你如何不需要数据，就可以在现实硬件上运行人工智能技术，并且它是如何改变农民的生活方式的。另一个例子说明人工智能如何通过处理人类无法处理的大量数据来保护地球的生态系统的。
AI in Healthcare
医疗保健是一个很有趣的例子。因为它现在影响着我们每个人，世界上最大的疾病之一就是糖尿病。世界上有将近五亿人患有糖尿病，这是一种非常复杂的疾病。其中最复杂的是糖尿病引起的并发症。患糖尿病的人视网膜上会出现血斑，长时间不就医会导致失明，这是一个很严重的问题。医生可以通过最新发明的机器查看视网膜图像，并且诊断出来进行治疗。如果不这样做，可能会导致视力下降。然而，像印度这样的国家，缺少一万二千七百名医生。结果，百分之四十五的糖尿病患者最终导致视力受损和视力丧失，但是这是完全可以预防的。
谷歌做的事情之一就是找到五十个医生，看很多照片并保持人工智能模型，以便我们可以告诉患者是否真的会因为并发症而受苦。结果就是，我们做到了，并且几乎一百万名实验患者和被医生诊断出的结果一样准确。
这些例子是国家没有足够的技术人员来做这些业务，但是人工智能技术能够帮助他们。下一步是将人工智能技术应用在临床试验，之前我们谈到的进行视网膜测试这台机器非常昂贵，还很大，我们在与合作伙伴合作研发更小的机器。我们正在努力解决一个有5亿人因病痛而受苦的问题，一些研究结果已经在一些期刊上发表，并得到了很好的反馈。
记得第一台电脑出来的时候，我爷爷还不知道电脑。互联网出现了，我的父母不知道互联网是什么。当智能手机出现时，我的孩子们正在使用智能手机。这里没有人说，但是这是正在发生的事情。这里所有的都是新技术，但今天的孩子们并没有感觉到这些是新的技术，是一种应用的技术。我们来看看这个，高中的孩子们正在使用人工智能来进行实践项目，以便早期诊断癌症，这非常具有科技性。
最后，但并非是最后一点，我们已经开始在中国建立Google AI中心，中国在全球AI领域扮演着重要角色。我们已经开设了具体工作的中心，将在谷歌云中做一个中心大脑。不仅要与研究人员合作，还要发布我们正在做的工作。我们也希望能够以生态的方式合作。如前所述，我们的标准化和协作性越开放，技术发展的情况就越好。我会告诉你最好的还未到来，这是非常激动人心的时刻。
谢谢你的聆听。
