刚才介绍整个人工智能未来的发展。我现在以通信行业为例，讲讲人工智能能给我们带来什么样的变化。诺亚方舟实验室在华为从事人工智能方面的基础研究，我们有几个方向，基本全围绕着华为的主力产品在做，包括手机、通信网络、云计算。手机和云计算的工作今天因为时间关系不介绍了，今天重点介绍一下诺亚方舟实验室在通信领域做的一些工作，我们坚信人工智能能够改变整个未来的通信领域。

　　人工智能改变通信

　　关于未来的通信网络，我们的愿景基本上是全自动的智能性的网络，不需要许多人去参与。大家如果熟悉通信的话知道，通信网络一般来说有两大块任务，一个是网络的控制，一个是网络的管理和维护。网络控制就是怎么样在一个通信网络里面有效调度资源，使得网络的使用效率更高，更好服务于用户。网络管理和维护，从建立通信网络开始，考虑怎么样能够建一个非常好的合理的通信网络，怎么样能够监控这个网络的情况。一旦网络发生故障，能够及时排除故障。我进华为之前不太了解这个情况，如果说一个通信网络经常发生故障，不是很有问题吗？现实当中通信网络很容易发生故障，比如外面哪个地方有个施工或者打个雷，都可能使通信网络发生故障。及时感知到通信网络发生的情况，一旦网络发生故障及时排除故障就是非常重要的事情。未来通信网络会越来越不需要人，整个网络的控制基本是全自动的，网络的维护和管理只需要很少的人参与，只需要很少的专家参与就可以把整个通信网络的事情全部搞定。

　　华为诺亚方舟实验室 AI 实践 1：网络流量自动控制

　　下面介绍两个具体的案例，诺亚方舟实验室在通信领域做的工作，网络流量的自动控制。现在SDN，也就是软件定义的网络是非常火的一个领域，可以预见未来的通信网络都会变成SDN，能够把硬件和软件解耦，更好地控制和管理网络。

　　现在诺亚方舟实验室开发了 NetworkMind 系统，意思是网络大脑，可以在SDN网络里面部署，自动观察网络流量，对网络流量做预测，在此基础上做路由的决策。这个系统全部基于机器学习，特别是控制的部分基于深度强化学习，在一个数据中心有很多服务器，大家跑不同的任务，这时候网络流量动态地发生变化，我们用深度强化学习构建的控制系统能够自动根据网络的状况去做路由的判断，使网络使用的效率有很大提高，完成任务的平均时间基本提高了50%，比业界已有的方法高了50%。

　　深度强化学习的模型，跟 AlphaGo 里面用的深度强化学习的模型相似。但具体的定义是不一样的，这里面的动作表示路由所有可能的路径，状态表示现在各个链路的容量、使用的状况等信息，奖赏是用完成任务的时间来定义的，这样可以构建一个强化学习模型，特别是用深度网络来去学习强化学习的Q函数。网络动态变化，我们的学习系统可以不断动态地在网络里面去学习，帮助这个系统做出判断，采用什么样的路由策略效果最好。

　　华为诺亚方舟实验室 AI 实践 2：通信网络智能控制与诊断

　　另外，我们在做的系统，能够帮助通信网络的工程师迅速地排除网络故障。华为有两万工程师在全世界维护全球1/3的通信网络，直播，24小时维护，一旦这些网络发生故障，需要在很快的时间里面排除这些故障，这时候怎么样帮助工程师提高效率变成一个非常重要的问题。华为有所有网络的故障历史记录，有工程师用中文或者英文记录下来所有相关的知识，自动诊断系统可以从已有的数据里面自动构建整个华为通信领域的知识图谱，同时构建一个推理系统，帮助工程师做故障解除的推理，整个是一个问答系统的形式呈现，能够帮助工程师通过问答的形式迅速找到故障原因，找到解决方案。