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近日，中国工程院院士、之江实验室主任、阿里云创始人王坚在2024 Inclusion·外滩大会上发表了关于AI、AI+和AI基础设施的精彩演讲。王坚强调，AI+的发展重点不在于简单地将AI与产业结合，而是要关注数据、模型和算力的组合，以及机制创新和基础设施的构建。
王坚指出，AI+并非AI与产业的简单叠加，而是数据、模型和算力的有机组合。当数据、模型、算力的规模发生巨大变化时，就需要引入新的元素，即AI的基础设施。他认为，当技术发展到一定程度，成为基础设施时，才会对人类产生长远的影响。在云时代、移动时代、AI时代，基础设施就是云计算。
王坚强调，AI、AI+、AI基础设施这三项革命在同一时间发生，令人激动。他认为，这些革命正在创造未来。
以下是王坚演讲实录：
各位来宾，非常感谢有这么次机会，也算是把过去几年甚至几十年有关的一些想法、一些教训或者一些经验在这跟大家分享一下。今天我自己找了三个关键词，就是AI、AI+跟AI基础设施。其实这三个关键词都有，绕不开一个词叫AI。其实这是一个刚才Michael也讲了，其实AI这个词可能一千个人有一千个人的理解，一千人有一千人的想法。但是今天碰巧这三个不同的方面，就是AI、AI+跟AI基础设施在今天被结合在一起了。
第一个还是我经常说的一句话，我说人工智能有很长的过去，只有非常短的历史。其实这是一个非常纠结的一件事情。事实上我觉得最困惑的就是到今天为止，其实人工智能到底他在说什么事情呢？还是值得探讨一下。
这是我想用一张图，当时我看到以后可能一个最好的反应，为什么让我会想起人工智能有一个很长的过去，只有很短的历史。你今天看到那个红线画的地方，就是大概在40年代末50年代初，就是图灵写了篇文章叫intelligent machines，大概这么一篇文章。我自己觉得这是一个很长过去的一个开始，如果你要追关于机器智能的事情，可能可以追到几百年以前。在图灵这篇文章里边，他谈了一些很有意思的事情。
这篇文章50年代发表的时候，是发表在心理学一个哲学的杂志上。第一次在探讨关于机器跟智能之间的关系。大家要知道在那个时候，其实计算机这个词还没有完全出来。所以那个时候大家还习惯把它叫做computing machinery。这就是为什么美国计算机学会会叫ACM，也是这个原因。事实上那个时候计算机没有词，但是图灵在那篇文章也是第一次用了数字计算机这个词。所以这篇文章它的深远的意义还是到今天为止看，都是非常值得重新来思考。
就是我们很多最早的概念可能都是从这边来的。当然这个就是大家都会讲到达特茅斯这个会，我自己很有意思，刚才Michael特别讲到了cybernetics，我听完以后我就很感触，如果当年那个会不在达特茅斯开，可能这十个人的想法就被winner给灭掉了。那可能我们今天还是在讲的叫sap metics来称呼我们今天说的人工智能。但事实上说不定从单词角度可能用sub letice可能会更好一点，但人工智能就这么流行了。
那为什么在substitute这边我打了一个红的框呢？就是来设想我自己对人工智能的理解。就是从赫尔伯沙蒙开始的，所以这个人很神奇，他是个心理学家，但是去参与了这个会得了诺贝尔经济学奖。他第一次访问中国是1972年，是以美国计算机学会的名义到中国来的。他80年代初又以美国心理学会的名义到了中国来。所以那时候我在大学读三年级，他到我们去讲了关于人工智能。所以大家可以设想一下看一个大学三年级的学生在中国，在80年代初有一人告诉你，人工智能在下面十年会有一次天翻地覆的变化。你大概可以设想一下，那时我都有多么的激动，对吧？但事实上等了十年没有什么东西发生，所以后来就该干什么，是吧？但事实上里边的很多最基础的东西在那个时候也被提到了。
甚至大家今天知道的神经网，我印象很深。当时在80年代末的时候，有一本教科书叫PDP是吧？就pero distributed processing那里面讲的通篇都是神经网络的理论。只不过在今天，那时候讲的都是每一层两个节点，只有三层，大概你能做到那个程度就结束了。但今天的规模跟那个时候没法比。
所以我想说的一件事情，今天的人工智能跟80年代初大家讲的同一个人工智能，是一个完全不同的人工智能。我刚才讲我觉得Michael刚才也讲到了这一点。那为什么算是一个非常短的过去呢，非常短的历史？如果你看再回到刚才这张图上，现在这个红线里边就讲到了2017年，就是google开始提出了transformer这件事情。
所以我想今天我们能够谈，今天人工智能又重新回到了大家的视野，又重新在产业上有大家影响的话，那就是从2017年开始。所以我相信就是这一条2017年以前的人工智能跟我们今天说的人工智能，还是有非常不同的差别
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