非常感谢组委会的邀请，很高兴能在杭州跟大家分享我们在科研上的一些进展。我自己是做快速机器学习算法和复杂度出身的。但是现在包括我在内的很多做人工智能的朋友，最感兴趣的是增强学习。增强学习是人工智能的未来，为什么会这么说？我们来简单回顾一下人工智能的历史。

1.1 人工智能的历史回顾

在“人工智能”这个词出现之前，其实从某种程度上来讲，它已经存在了，当时我们称之为Control Theory（控制论）。那时还没有计算机，但是有纸、有笔，当时利用控制论可以对简单的机械装置进行控制，比如小车、液压系统。或者更进一步，在有了电之后，就可以对电气进行控制，以及后来的流水自动化系统、航空航天技术、导弹制导技术等。它们之所以能够成功，都是因为有控制论，这是人工智能的雏形。

控制论的核心思路在于，对于一个已知系统，机械系统或者电气系统，我们可以用微分方程完整地描述它，这时可以设计一套反馈的机制，用这套机制实现我们的目的。这就是控制论，是人工智能的史前时代。

当代人工智能的发展主要基于最近二三十年机器学习领域的突破。我们现在之所以能坐在这里谈论机器学习，是因为首先有了计算机，然后有互联网，才能让互联网驱动计算机进行学习。

机器学习的核心问题是什么？我举几个例子。

●我们看一张图片、一段视频，我们希望知道这张图片或者这段视频说明了什么，能够表达出它的意思。

●我们看大脑的扫描图，希望通过这个图片识别出来哪两个脑区有非常强的联系，这样可以帮助生物学家和科学家研究大脑工作的机理。

●看人的眼睛，可以通过一个人的虹膜判断一个人的身份，通过虹膜识别这个人。

这些都是非常有趣的前沿应用，它们的特点是基于大数据和大规模样本，去寻找事物之间静态的映射关系。