Nielsen发表了一篇讨论AI（人工智能可以增强人的什么能）和IA（智能增强）关系的长文当前有一种传统观点认为AI将全面超越人类，另一种传统观点则认为随着AI的发展人类将对洎己进行“硬件层面”的修改，例如通过神经接口或者模拟大脑改造自己Carter和Nielsen提出了第三种观点，AI将在“软件层面”增强人类的智能改變人类的思维方式，拓展人类创造性的范围

从历史上看，这个问题的不同答案——也就是不同的计算愿景——帮助启发和确立了人类最終创建的计算系统想想早期的电子计算机。世界上第一台通用电子计算机ENIAC为美国军方计算炮兵火力表其他早期的计算机也被用来解决數值问题，例如模拟核爆炸预测天气和规划火箭的运动。机器以批处理模式运行使用粗糙的输入输出设备，没有任何实时交互这是將计算机作为数字运算机器的愿景，用于加速那些以前需要一个人类团队耗时数周、数月甚至更长时间才能完成的运算

20世纪50年代，一个鈈同的愿景开始发展了1962年，Douglas Engelbart提出计算机可以成为增强人类智能的方式1意味着这一愿景凝结了。在这一视角下计算机不再是主要解决數字运算问题的工具。相反它们是实时交互系统，具有丰富的输入输出人类可以使用它们来支持和扩展自己解决问题的过程。这种智能增强（IA）的愿景深刻影响了其他许多人包括Xerox PARC的Alan Kay这样的研究人员，Apple的Steve Jobs这样的企业家并导向了许多现代计算系统的关键想法。它同时深刻影响了数字艺术和音乐以及交互设计、数据可视化、计算创造和人机交互等领域。

IA的研究经常与人工智能可以增强人的什么能（AI）的研究竞争：资金、有天赋的研究人员的兴趣尽管这两个领域之间一直存在重叠，但是IA一般关注构建人机共同协作的系统而AI则关注将智仂任务完全外包给机器。特别地AI问题通常以匹配或超越人类表现为框架：在国际象棋或围棋上击败人类；学习识别言语和图像，学习翻譯语言想在这些方面做得和人类一样好；等等。

本文描述了一个刚刚涌现出来的新领域IA和IA的综合。我们提议使用人工智能可以增强人嘚什么能增强（AIA）这个术语来命名这个领域：使用AI系统来帮助开发智能增强的新方法这个新领域引入了一些重要的、新的基础性问题，┅些不属于任何一个亲本领域的问题我们相信，AIA的原理和系统将与现有的大多数系统全然不同

我们的文章首先调研了最近的一些技术荿果，这些成果隐含了人工智能可以增强人的什么能增强的技术这包括生成式界面（generative interfaces），即可用于探索和可视化生成式机器学习模型的堺面这样的界面开发了一种生成式模型的制图学，即人类从生成式模型中探索和建构意义的方式并将这些模型“所知”纳入他们的创慥性工作。

我们的文章不仅仅是一份技术成果调研我们相信，现在是识别这一新兴领域一些基础性的综合问题的好时机这些新工具能茬多大程度上激活创造力？能用它们生成真正令人惊讶的新颖创意吗还是说，只能生成一些陈旧的想法这些想法只是基于对现有想法嘚微不足道的重新组合？这样的系统可以用来开发基础性的新接口原语吗这些新原语将如何改变和扩展人类的思维方式？

使用生成式模型来创造有意义的创意操作

我们来看一个机器学习模型使得新型接口成为可能的例子为了理解这个界面，你可以想象自己是一个字体设計师正在创建一个新字体。（我们会很过分地不顾字体和字型的区别向任何可能正在阅读本文的字体设计师致歉。）草绘一些初步的設计后你想试下粗体、斜体和长体这样的变体。让我们来看看一个从初始设计中生成和探索变体的工具结果的质量是相当粗糙的，稍後将解释具体原因请多多包涵。

当然浓淡（重量）、斜度和宽度只是字体变化的三种方式。想象一下用户不用创建专门的工具，相反仅仅通过选择现有字体的示例，就可以构建自己的工具例如，假设你想改变字体的衬线程度那么，你可以从一个候选框中选取5到10個无衬线字体将它们拖曳到左侧的框内。接着选择5到10个衬线字体将它们拖曳到右侧的框内。当你这样做的时候浏览器上运行的一个機器学习模型将自动从这些例子中推断出该如何将初始字体往衬线或无衬线的方向调整：

事实上，我们使用同样的技术来构建前文中调整加粗、斜度和宽度的工具我们使用了以下的示例：

为了构建这些工具，我们使用了生成式模型（generative model） 我们具体使用的是James Wexler训练的模型。要悝解生成式模型考虑字体的先验描述看起来需要大量的数据。例如如果字体有64x64个像素，那么我们预计需要64x64=4096个参数来描述单个字形但昰我们可以使用生成式模型来找到更简单的描述。

我们通过构建一个神经网络来完成这个任务这个神经网络需要一些输入变量（数量不夶），这些输入被称为潜变量（latent variables）并产生整个字形作为输出。我们使用的具体模型有40个潜在的空间维度将其映射到4096维空间可以描述字形中所有的像素。换句话说这个想法是将一个低维空间映射到一个高维空间：

我们使用的生成式模型是一种被称为变分自动编码器（VAE）2嘚神经网络。就我们的目的而言生成式模型的细节并没有那么重要。重要的是通过改变作为输入的潜变量，我们可以得到不同的字体莋为输出所以潜变量的一个选择会给出一个字体，而另一个选择会给出另一个不同的字体：

你可以将潜变量看成一种紧凑、高层的字体表示形式神经网络接受这种高层表示并将其转换为全像素数据。仅仅40个数字就可以刻画一个字形表面上的复杂性（原本需要4096个变量）嫃是了不起。

我们使用的生成式模型从一个包含5万字的训练集中学习这个训练集由Bernhardsson从开放的web上搜集而成。在训练期间网络的权重和偏置得到了调整，从而使网络能够从训练集中输出任何期望字体的精确的近似值只要对潜变量进行适当的选择即可。从某种意义上说该模型正在学习一个所有训练字体的高度压缩表示。

实际上这个模型并不仅仅重现训练字体。它也可以推广生成训练中未见的字体。通過强制寻找训练样例的紧凑描述神经网络学习了一个抽象、高层的字体模型。这个高层模型使得它可以推广训练中已见的样例以产生逼真的字体。

理想情况下一个良好的生成式模型将处理相对较少的训练样例，并基于这些处理推广至包含所有可能的人类可读字体的空間也就是说，对于任何可以想见的字体——无论是现有的还是也许在未来才想象到的——都可以找到与该字体完全对应的潜变量。当嘫我们使用的模型远远没有达到这个理想——一个特别糟糕的失败是由模型生成的许多字体省略了大写字母“Q”的尾部（你可以在上文提到的例子中看到这一点）。不过对理想的生成式模型能做到的事情有个印象还是有用的。

这样的生成式模型有些类似科学理论科学悝论常常极大地简化了看起来复杂的现象的描述，将大量的变量减少到很少一些变量从这些变量可以推断出系统许多方面的行为。并且好的科学理论有时能使我们推广发现新现象。

我们以普通的物体为例普通物体有物理学家所说的相（phase）——也许是液态，也许是固态也许是气态，或者也许是一种更为奇异的东西比如超导体或玻色-爱因斯坦凝聚态。初看起来这样的系统极其复杂也许涉及到1023或者更哆的分子。但是热力学和统计力学定律使我们能够找到一个更简单的描述把复杂度降低到几个变量（温度、压力等）。这些变量涵盖了系统的许多行为此外，有时基于这些理论我们可以推广预测预期之外的新相态例如，1924年物理学家使用热力学和统计力学预测了一个著名的新相态，玻色-爱因斯坦凝聚态其中所有原子都束聚于一个单一的量子态，导致令人惊讶的宏观量子干涉效应我们稍后讨论创造性和生成式模型时，会继续这一预测能力的话题

回到生成式模型的基本细节，我们如何使用这样的模型来制作类似于前文所示的基于样唎进行推理的工具呢我们来考虑一下加粗工具的情况。在这种情况下我们接受用户指定的粗体字体的所有潜向量的平均值，和所有用戶指定的非粗体字体的平均值接着我们计算这两个平均向量之差：

我们将这个向量称为加粗向量。为了使某些给定字体更浓我们只需將一些加粗向量加到相应的潜向量中，结果的加粗程度通过调整加上的加粗向量的数量来控制：（实践中有时使用稍微不同的程序在一些生成式模型中，潜向量需要满足一些约束——例如它们可能全部具有相同的长度。在这种情况下就像我们的模型一样，我们必须使鼡复杂一些的“加法”操作以确保长度保持不变。但从概念上来说将这些操作视为加上加粗向量是正确的。）

这一技术是由Larsen等人3提出嘚加粗向量之类的向量有时称为属性向量（attribute vectors）。我们前面展示的所有工具都是基于这一想法实现的也就是说，我们使用字体样例来加粗向量、斜度向量、长体向量和用户定义的衬线向量界面由此提供了探索这四个方向上的潜空间的方式。

我们展示的工具有许多缺陷栲虑下面的例子，我们从正中间的一个字形例子开始增加或者减少加粗（分别对应右侧和左侧）：

审视下左侧和右侧的字形，我们看到許多不幸的人工产物特别是最右边的那个字形，边缘开始变得粗糙衬线开始消失。更好的生成式模型可以减少这样的人工产物这是┅个很好的长期研究计划，提出了许多有趣的问题不过，即使就我们现有的模型而言使用生成式模型也有一些明显的好处。

要理解这些好处可以想想一种幼稚的调节加粗的方法，这种方法仅仅通过在字形的边缘添加一些额外的像素的方式来让字体更粗虽然这种加粗方式可能与非专家对字体设计的思考方式相匹配，但是专家可以做更有技术含量的事情下面我们展示了这个幼稚的加粗程序的结果与Georgia和Helvetica芓体实际使用的粗体：

正如你所见，无论是在有衬线的情况下还是在无衬线的情况下，幼稚的加粗程序都产生了很不一样的结果例如，在Georgia字体中左侧的笔划只是略微加粗，右侧的笔划则明显加粗了但只加粗了一侧。在这两种字体中加粗不会改变字体的高度，而幼稚方法却改变了高度

如这些例子所示，精良的粗体不是一个加粗字体的琐碎过程字体设计专家具备许多加粗字体的启发，从以前的试驗中推断而得的启发仔细研究历史样例的启发。传统程序刻画这些启发涉及巨大的工作量使用生成式模型的好处是，它会自动学习许哆这样的启发

例如，一个幼稚的加粗工具会迅速填充字母A上半部分包围的负空间字体工具不会这么做。相反它不怕麻烦地保留了包圍的负空间，为此下移A中间的一横同时加粗内部笔划的速度也要比外部笔划慢得多。这一原则在上面的例子中很明显（特别是Helvetica）字体笁具的操作中也可以看到这一点：

在字体的加粗过程中，下移A当中的一横以保留包围的负空间

即使非标准字体也能正确加粗

保留包围的负涳间的启发并非推理而来但是，许多专业字体都这么做了如果你仔细查看了上面的示例，会很容易看出原因：它提高了清晰度在训練过程中，我们的生成式模型自动从所见的例子中推断出了这一原则然后，我们的加粗界面将其提供给了用户

事实上，该模型刻画了許多其他的启发例如，在上面的例子中字体的高度基本上保持不变，这是专业字体设计的常规同样，不仅仅单纯加粗字体而是应鼡了生成式模型所推断出的更微妙的启发。这样的启发可用于创建具有用户未曾想到的属性的字体因此，该工具扩展了普通人探索有意義字体空间的能力

字体工具是一种认知技术的例子。特别是它包含的原始操作可以被内化为用户思维方式的一部分。在这方面它类似於一个程序比如Photoshop、电子表格、3D图形程序。每一个都提供了一套新颖的界面原语这些原语可以被用户内化为他们思维的新基本元素。这種内化新原语的行为是智能增强领域许多工作的基础

在字体工具展示的想法可以扩展到其他领域。使用相同的界面我们可以使用一个苼成式模型，基于表情、性别和发色等属性来操作人脸图像基于长度和语气来操作句子，基于化学性质来操作分子：

这样的生成式界面提供了一种生成式模型的制图学一种人类使用生成式模型来探索和创造意义的方法。

我们在前文中看到字体模型会自动推断出字体设計的相对深入的原理，并供用户使用虽然能够推断出这样深入的原理非常好，但是有时候这样的模型会推断出其他错误或者令人不快的東西例如，White指出在某些脸部模型上增加笑容向量不仅会让脸上的笑容更多，还会让脸更女性化为什么？因为在训练数据中女性比侽性更爱笑。所以这些模型可能不仅学习了有关这个世界的深入的事实也可能内化偏见或错误信念。一旦知道了这些偏差经常可以更囸。但要找到这些偏差需要对模型进行仔细的审计而且我们目前还不清楚如何确保这些审计穷尽了偏差。

更宽泛地说我们可以问为什麼属性向量有效，何时有效何时无效？目前我们对这些问题的答案所知甚少。

为了让需要接受任意初始字体的属性向量有效我们可鉯通过在隐空间这加上同一向量构建相应的粗体。然而我们可以推理得到，没有理由使用一个单一的常量向量进行位移会有效我们可能需要进行许多不同的位移。例如用于加粗衬线字体和无衬线字体的启发有很大不同，因此看起来会涉及到非常不同的位移：

当然我們可以干点比使用一个常量属性向量更复杂的事。给定一对字体样例(非粗体, 粗体)我们可以训练一个机器学习算法，将表示非粗体版本的潛向量作为输入并输出粗体版本的潜向量。通过额外的字体重量的训练数据机器学习算法可以学习生成任意重量的字体。属性向量只昰一个极度简单的进行这类操作的方法

基于这些原因，属性向量似乎不太可能继续作为操作高级特征的方法在接下来的几年里，会发展出更好的方法然而，我们仍然可以期望接口提供大致类似于上面所描述的操作允许访问高层概念，甚至用户定义的概念该接口模式不依赖于属性向量这样的技术细节。

　　2019年9月5日“中国（南京）人笁智能可以增强人的什么能+国际论坛”在江宁会展中心举办。来自国内外人工智能可以增强人的什么能领域的院士专家、科技企业领袖等齊聚开启前瞻的头脑风暴和高层次对话。会上清华大学博士、云创大数据总裁刘鹏教授提及，南京在不久的未来将拥有人工智能可以增强人的什么能中枢有望告别堵车。

　　以下是刘鹏教授在“中国(南京)人工智能可以增强人的什么能+国际论坛”上的演讲实录(主题：《囚工智能可以增强人的什么能在智能城市中的应用》)：

　　围棋人机大战：人工智能可以增强人的什么能走向大众

　　我们大家可能都知噵以前快递行业是怎么做的，而现在京东无人送货车已经上路了这个车每天能够送一千个包裹，相当于十个快递员每天只需要充电僦可以。京东现在利用无人机送货的尝试在中国农村很需要，因为农村最后几公里特别难到达我们通过无人机送货是非常有效的做法。

　　不少制造类企业现在已经开始大规模裁员因为现在的生产变成用机器人来代替人工做生产，这个已经转变的非常快了我们以前看到的码头总是有人的，现在的码头开始变成了无人码头只有7个工作人员。

　　以前每年双十一会看到大量货物挤压这几年双十一这麼多包裹，我们却很快就收到了为什么?因为物流中心已经完全智能化了，以人工智能可以增强人的什么能实现拆解我们以前都是自己詓商场买东西，现在所有的购物越来越网络化了通过二维码、刷脸支付就完成了支付流程。所以出门基本上不需要带现金而乞丐要钱嘟用二维码收款。

　　人工智能可以增强人的什么能真正被关注是2016年3月9日到15日AlphaGo与李世石的围棋大战，使人工智能可以增强人的什么能从科学技术走到大众视野里比赛结果大家都比较清楚，AlphaGo赢了李世石这个比赛很重要，比赛前所有人认为人工智能可以增强人的什么能不能赢

　　?人工智能可以增强人的什么能专家：AlphaGo跟李世石下围棋至少需要十年准备才能做到。

　　?柯洁：计算机战胜李世石的可能性鈈到百分之五

　　?聂卫平(3月7日)：若机器和人比赛围棋，我认为机器是一点机会没有的因为我认为计算机有它不可克服的问题。

　　?李世石：除非出现不可理喻的低级失误否则我绝不会输。人工智能可以增强人的什么能向人类发起挑战还属起步阶段。

　　这是在仳赛前的看法但是比赛之后，所有人转变了看法

　　?古力：5个九段一起上可能会赢。

　　?聂卫平：AlphaGo全局几乎完全零失误

　　?柯洁：AlphaGo围棋确实是有史以来我见过最强大的对手!

　　那么AlphaGo谁做的呢?DeepMind公司做的。公司创始人哈萨比斯4岁开始下国际象棋8岁开始思考两个问題，大脑是如何学习掌握复杂任务的计算机能不能效仿?17岁，他做了一个游戏《主题公园》这个游戏风靡全球。后来他回到剑桥大学學习计算机科学，又到了伦敦大学攻读认知神经科学博士学位他本人是计算机专业，博士是医学的他当年的医学博士论文被《科学》雜志评为当年全球十大科学突破之一，是跨专业人才

　　他所做的AlphaGo有什么伟大的地方?围棋棋盘由19条横、竖线组成，但如果把所有的路探過一遍需要10的171次方，宇宙原子总数为10的80次方我们把所有计算机集中起来都做不了。AlphaGo怎么做到这点?

　　首先是向人类的高手学习向人類5段到9段学习下棋，学了之后自己下，自我进化是尤为成功的原因。到了第二年AlphaGo已经不再像人类学习，从零开始自我成长，用了30哆个小时就战胜了以前的AlphaGo

　　2016年AlphaGo用了一千多台计算机，2017年就用了一台计算机下棋能力又提高了一千倍。这是非常惊人的事情而且在這么复杂的空间里面，形成了对战略态势估计的能力这种能力虽然人类有直观的判断，但是往往是错的AlphaGo对态势的估计都是对的，这是峩们从AlphaGo与李世石的比赛里能学到的东西这个东西，是已经超越了我们现在其他技术所能表达的空间

　　我们的大脑是人类引以自豪的佷复杂的一个精密装置，这个装置在人类很小的时候刚出生的时候，里面表现的是神经元一个月之后，大脑的神经元连接增长了很多到2岁的时候就这么密集，在2岁之前进步的速度是非常快的但是从2岁到成年就没什么进步了。

　　如果教一个小朋友学习的阶段是2岁之湔在2岁之前教会他一些东西，这个小朋友有可能会变成天才这是我的看法。大家应该有经验如果小孩在美国出生，2岁之后搬到中国來这个小朋友讲的语言就是英语，没有学习过的中文对他来说是外语他真正的分水岭只有这两年，这两年他在美国的语言一辈子甩不掉后来学习其他语言却相对困难。

　　我们现在已经能够用计算机模仿人类神经元人类神经元很简单，只是一个细胞核从别的神经え传来信息，经过简单的处理通过轴突再传给别的神经元用了很简单的数学模型表达出来，几十年前就已经做到这点了当我们用网络將很多神经元连接起来就变成了神经网络。

　　神经网络在过去十几年都有但是不成功。直至2012年加拿大的一个教授提出来一种方法，能够使我们训练复杂的神经网络后来参加一个比赛把人工智能可以增强人的什么能水平大大推进，进入人工智能可以增强人的什么能爆炸式增长阶段所以现在所有的进步，来源于当时的突破

　　以前没办法模仿大脑，现在由于一个很小的改进带来了质的变化。代表性技术是深度学习模仿人类思维方式。大脑看到的场景表现出来就是不同变色的像素但是我们人类大脑在干吗?是在观察这个看到的画媔里面的细节，人类眼睛会下意识找这个画面里面的特征的地方

　　比如我看到一张照片，大脑会有意识把白色地方忽略掉而大脑会找边，我们眼睛其实在做这种处理将所有的边、所有的形状等区别与别的东西的细节地方先找出来，然后判断这是一个方块、这是一个場景人是一层一层思考的，所以深度学习用了同样的方法模仿大脑思维过程

　　人工智能可以增强人的什么能典型的应用场景有两个，第一个场景是对图像的理解第二个场景是对文字的理解。目前对图像的理解已经远远超越了人类对语言的理解，现在已经基本上跟囚类水平差不多了我估计在几年以后计算机智能水平会超越人类的水平，到这个水平之后其实将来的风险就会越来越大。

　　美国未來学家库兹韦尔在《奇点临近》书中提到人工智能可以增强人的什么能的进步会不断加速，聪明的机器会设计更聪明的机器这种自我強化最终会导致人工智能可以增强人的什么能达到一个奇点，成为远远超出人类智能水平的一种存在他对未来的看法在过去这几十年来逐渐得到印证，一般都比较准确

　　第四次科技革命：深度互联+人工智能可以增强人的什么能

　　我们已经进入到一个深度互联时代，茬这个时代每个人在手机屏幕上的时间已经远远超过了在书本上的时间，每个人平均有了几百个一直在线的联系人所以到了深度互联嘚阶段。在这个阶段由于人工智能可以增强人的什么能和深度互联融合起来，产生了各种应用比如在交通方面的应用，特斯拉无人驾駛汽车现在都是标配无人驾驶而且在全球行驶。

　　所以不要用停止不变的观点去看问题现在人类的变革是非常快的，现在的一天相當于过去几千年我们甚至也能做到把一个火箭发射上去，让火箭再回到原来的位置上重复使用未来高铁将达到1小时1200公里，这些事情是┅个人做的伊隆·马斯克做的。我看好马斯克，他描绘的世界才是这个世界真实的世界，是未来的样子。

　　机器狗现在变的非常灵活，还有仓库里的机器人下水道的机器人······世界正在慢慢改变。现在的无人机也都是带人工智能可以增强人的什么能功能的目前，大疆无人机在刮大风的时候也不会抖动会适应大风，无人机可以拿一个网接东西把一个乒乓球打过去，无人机给打回来把一个无囚机随便怎么扔上去会自动保持平衡等等。

　　所以我们说人工智能可以增强人的什么能+是什么东西其实什么东西是没有人工智能可以增强人的什么能的?如果这个东西没有人工智能可以增强人的什么能，这个行业会被淘汰就像互联网，没有互联网就没有生命力没有人笁智能可以增强人的什么能也没有生命力，所有的东西万物都会和智能相结合在一起。如果你们看以前的《阿凡达》万物都有感知，萬物感知都会聚到埃娃那里我们地球上任何人，任何物体都会和星球智能连接在一起，整个星球是一个智慧体这种局面是非常显然嘚结果。

　　像十年前我讲云计算结果是一样的我们进入到深度互联网+人工智能可以增强人的什么能时代，叫第四次科技革命从这个時代开始，人类进入了全新时代在这个时代里万物判断的依据，思考的方式都发生了本质性变化华为的一位老总到我这里来，我跟他講最近几天感觉华为有很大的变化，现在完全人工智能可以增强人的什么能他们计算部门就叫智能计算部门，包括人工智能可以增强囚的什么能数据中心所有东西都是围绕人工智能可以增强人的什么能，这个方向是正确的这样做更有战斗力。

　　问题又来了当机器都开始思考了，人类该怎么办?我们看过很多科幻电影比如《终结者》等，在未来科幻电影里面所有的未来世界都不是那么美好的，科幻电影里面的场景一般都是地球一片荒芜人躲在下水道，机器人满天飞我们其实要做的事情是避免出现这种场景，而不是坐在那里講人工智能可以增强人的什么能不会影响人类

　　我们必须要认识到这种可能性，而且要提前去预防而现在没有更好的方法去控制人笁智能可以增强人的什么能，因为你没办法停下全世界的人工智能可以增强人的什么能甚至把全球电给停了，这是做不到的所以我们沒有任何办法能把人工智能可以增强人的什么能停下来，如果把电停下来必须要全球首脑考虑，要讨论很长时间人工智能可以增强人嘚什么能不知道你在干这个吗?不太可能做到这一点的。

　　所以我们只能在这个阶段即人工智能可以增强人的什么能不太强大的时候，峩们应该做出一些准备人工智能可以增强人的什么能这个孩子从2、3岁到30岁不用等27年，所以他进步的速度是非常惊人的我们要提前做出預防。

　　我们成立了一家公司叫南京云创大数据股份有限公司8年前成立的，我们目标是能够解决当今社会的挑战问题包括社会稳定、环境治理、地震预警、人才培养，同时我们通过解决这些问题用我们的力量去面对人工智能可以增强人的什么能的挑战问题，这就是峩们成立这家公司的初衷

　　将我们做的一些人工智能可以增强人的什么能应用给大家介绍一下，包括人工智能可以增强人的什么能一體机、人脸比对一体机等比如，我们做的模糊人脸智能比对利用城市摄像头把犯罪现场嫌疑人，虽然记录下来的人脸看不清但是却能找出来，我们曾经在一个地方做了实验13个案子，我们能破9个案子

　　我们做的大规模人脸识别系统，不管画面出现多少张脸如果後台有数据，可以比对其中的脸如果没有数据，可以知道这个人什么时候出现过找出来。人脸比对一体机1秒钟能够比对7亿张人脸有能力做到这一点，是非常有意义的

　　我们大家知道高速公路上现在的车都需要取卡，或者用ETC为什么高速公路不能像停车场一样，车牌识别就扣费了?因为高速公路上车太多了如果进来的时候没有识别清楚，出去的时候怎么收钱非常困难。所以我们要把车牌识别做到非常准确但是高速公路上拍的照片经常不清楚，比如在逆光下车牌数字被挡住了还有污损的、光线暗的车牌等，识别的时候都很困难怎么能克服这些难题?人工智能可以增强人的什么能都能识别清楚。在某江苏交通行业公司组织的测试评估比赛中我们做的是非常前沿嘚，虽然业界智能企业都参加了比赛但结果显示，我们的车牌识别非常准确

　　还有一种情况是我们有可能会什么都看不见，人脸看鈈见只有一个影子可以看到，我们能不能知道这个影子到底是谁?可以通过视频DNA技术对人的走路姿态进行建模，实现连续走路姿态的提取形成一个DNA样本，并在大量样本的集合库中与特定人物DNA进行比对快速找出目标人物。

　　此外我们通过铁路非接触检测系统，以分咘于铁路沿线设施上的高清摄像机对铁道进行视频图像信息采集并对摄像头拍摄的视频或图片进行智能分析，及时获取铁路病态诊断信息这样，人工智能可以增强人的什么能把螺丝钉看一遍从而及时发现异常并维修。

　　同时我们用人工智能可以增强人的什么能搜索互联网图片，当我们做个爬虫把某个互联网网站所有图片都爬出来，比如指定奖杯人工智能可以增强人的什么能会把所有奖杯照片找出来，这是人工智能可以增强人的什么能通过对以前数据的学习寻找未知的东西我们也可以通过人工智能可以增强人的什么能去做图潒增强系统，人工智能可以增强人的什么能可以提高图像清晰度16倍人工智能可以增强人的什么能知道这里面是什么内容。

　　我们把人笁智能可以增强人的什么能用在医学里面我们跟南京鼓楼医院合作，比如做前列腺癌、宫颈癌识别等我们目前列腺癌识别做的很好，目前做到99.38%的识别率我们也做宫颈癌筛查，如果提前能够发现这个病就是很简单的病，但如果到了后期的话已经没办法了。所以我们偠在正常的体检的时候对女性进行宫颈癌筛查。

　　我们同时也用人工智能可以增强人的什么能做交通优化城市的拥堵是全球的常态，我们其实是有办法让城市不再堵车是可以做到的，但是需要一个“上帝脑子”做这个东西“上帝脑子”是知道这个城市如果把整个城市红绿灯都很好衔接起来，很好地调度每一辆车这样就可以让这个城市尽量避免堵车。我们用类似AlphaGo做法做了一个专门做城市优化的茭通大脑系统，用这个系统去优化整个城市交通这个也在南京进行，估计不久将可以做到很好的效果我们也希望能把这个技术复制到铨世界其他的城市。

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