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张宏江：在上世纪90年代，我们发现经典人工智能方法不管用，现在我们知道是因为没有足够的算力，在过去这几年，由于算力的发展，我们获得了极大进展。那么现在，我们在推理等经典人工智能方法的探索上处于什么阶段呢？   

Bart Selman：我觉得现在人们经常把AI等同于深度学习，或者把深度学习等同于AI。过去十年来我们在推理等算法的研究上实际上已经有很大的进步，并且已经有了实践应用，例如英特尔、微软等企业，只是并不广为人知。在社区中，这些技术也被广泛应用。

 

张宏江：John Hopcroft教授，您能基于Bart Selman教授的观点分享一下您的看法吗？

John Hopcroft：上世纪60年代初，人工智能刚起步。当时约翰·麦卡锡创造了斯坦福大学的人工智能实验室，有大量高素质的研究人员在研究符号逻辑。1964年，人工智能的研究者只能训练单一的权重，原因是根本没有算力，缺乏大型数据集，连手写字符数据集都没有。事实上我拿到博士学位时，才做出了一个包含1000个10x10像素手写字符的数据集，这和今天的数据集相比是很小的，但是在那时已经是很大的了。

2012年AlexNet出现了，直到那时图像识别错误率才开始显著下降。AlexNet将图像识别错误率从25%降到了15%，这是一个巨大的进步。AlexNet有大约8个层级，在2015年图像识别大赛的冠军ResNet则有1000个层级，并且它只有3.6%的错误率，而人类识别这些图像时有5%的错误率。这些技术已经被应用到了非常多的领域，如医学、金融等。


 

SaaS市场已经成为企业上云的动力所在

今年的疫情，让大家看到公有云的优势，而远程办公、远程教育等实际场景的需要，促使SaaS服务企业有了长足的发展，也是其他相似领域的发展新机遇。

进入后疫情时代，我们需要快速将缺失的能力建立起来，提高以后的抗疫能力。

为了保证企业服务的稳定性以及降低运维成本，大部分企业都在开始转向公有云服务。同时，转向公有云之后，还能通过共享的SaaS服务，进一步发掘产品新潜力，与别的产品不断互利互惠，共同提升用户的满意度。

SaaS的服务体系也将随着市场的成熟而不断提升。上云不仅是现代企业的主流方法，也是传统企业逐步进入toC市场最常用的技术架构。

云化是数字化转型的基础

数字化转型需要大量的业务转变和迁移，也需要大量的技术梳理和研发，还需要有便捷的研发、实施和运行环境。目前能快速满足运行和维护环境需求，也能快速研发人员开发环境需求的方式就是通过公有云提供基础设施。

数字化转型将为企业带来新的活力，也将为消费者带来消费升级，多场景多层次的 IT 服务需求将逐渐变为常态。所以促进企业云化有着根本性的驱动力。

数据作为生产资料，在数字化时代其重要性已经提升到了非常关键的地位。技术中台作为企业主要能力的提供者，不但有利于提升研发效能，也能为消费者带来了性能上的优秀体验。所以技术中台的云化也有助于数据形成闭环，并产生业务价值。

IT服务不断便捷化和敏捷化，也是企业竞争力的标准之一，而要实现该特性，就需要企业的数字基础设施云化管理。所以不断提升企业的云化管理水平，也是IT 服务转型的重要手段之一。

小结

从上面的各个角度来看，云计算产业已经从各方面开始深入人心，不但对业务有着巨大的影响，也间接影响着享受服务的个体。

国家“新基建”的提倡，对云计算的发展有着非常重要的意义，同时云计算也已经开始影响人们的工作、生活和学习。

（编辑：四平站长网）

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