无人车来讲，包括上面的激光雷达，今天看到有3个十六线的激光雷达，扫盲区用的 。这个是人工智能去挑战的东西，有视觉、有语音、有各种目标、有决策，以及行为规划，数据量其实很大，而且容错率很低 。刚才我演讲里也谈到，自动驾驶等级里，L4和L3的区别是，L4的容错率基本是0 。L3是一个有限的有条件下的一个自动驾驶的 。L4的话，它在以后相当于美国的高速公路，你都可以无人驾驶 。到了城区可能有问题，因为有行人的情况，会比较复杂一些 。
采访人员：除了无人车，上一次您和吴恩达博士一起发布了百度医疗大脑 。那么下一步的话，在哪一些领域它可能推出类似人工智能的大脑，是按什么节奏，先后顺序是什么样的？
张亚勤：现在人工智能大脑有四个模块，先看这几个功能模块比较成熟的，一个是语音和图像，还有一些视频；还有一个是自然语言对话；还有一个叫做用户画像 。这4个东西就是基本的功能模块，但是还有一些新东西不断开发出来，这些东西的组合可以用到不同的场景里面去 。比如说度秘就是一个应用 。我刚才也说了一下，度秘用语音功能里面去，然后像医疗也是利用知识图谱，包括对知识的理解、对话的逻辑、对自然语言的理解 。所以有这样的场景都可以被克服 。
里面的原因和逻辑是，机器可以很快把目前的资料都读了，人读则很慢，机器自己去读文献、去读病人病历，全部都读下来，它可以去查各种资料，就像AlphaGo，它基本上把棋谱都读了，读了之后还可以理解它，也可以结构化，把这种模型和模式找出来，任何有这样的东西，都可以用 。
第二点就是自然对话的过程，其实人和对话的效率并不是很高，你可以问很多重复的问题，问了问题之后，他答的可能未必是医生有用的信息，这个对话会消耗很长的时间 。如果用机器和人对话的时候，你会发现，机器如果发现是废话，就会跳过去 。第二点把流程减到最低，因为至少把医生的时间省出来了，然后最后等医生看到这个机器结果，就知道大致是怎么回事 。
然后好处就是说，你做的越多，机器就能做得越好 。你看我们系统里面，病人和医生也有对话，它可以学习怎么对话，然后把很多东西综合起来，然后越来越好 。
这些东西其实对于基层医生很有好处，因为可能这些医生的水平比较低，但他们学到的是专业医生的三甲医院顶级医生的知识 。而对这个顶级医生的话，现在是辅助诊断治疗的功能，给作出最后诊断 。最后这个诊断信息又可以反馈给基层医生用 。这种自我学习、自我完善、自我提高的过程非常好 。
现在问诊，我们有一个数据在做这件事 。当数据多的时候，可以分成不同的病理种类，比如说这里面有肺病、有高血压、心脏病、冠心病这类型的，有人可能是偏癌的这种东西越垂直数据越多越精确，我想这种东西数据越多，这些是一个方向 。
采访人员：做医疗大脑是因为刚性需求，还是因为说您和吴恩达教授这边兴趣比较大、比较愿意做这个？
张亚勤：这也是个需求 。因为我们做“百度医生”快两年 。其实我们从一开始就希望做这件事，但刚开始没有那么多数据 。刚开始通过挂号、问诊、咨询可以把这些数据收集起来 。同时这里面我们也建立一些数据的模型，比如数据挖掘，更多像专家系统类似那样的东西，现在数据到了一定程度可以做深度学习了，否则你这个没法做深度学习，我们现在用贝叶斯用了各种不同的统计模型，也是人工智能，不是深度学习的，多层次的网络 。
现在的话，因为吴恩达原来那个团队，他们一直在做这件事，在美国也好、在国内也好，大数据的团队做类似的事情，一直在合作 。从开始的产品，更多是研究，到一定程度研究做的相对可以使用，放到产品里面，现在还在不断改进 。下面你会看到我们应用到教育方面，里面也会谈到怎么用人工智能的方式，帮助教学，个性化的路径、知识图谱讲这些东西 。

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