新浪科技综合■李开复谈人工智能：有望将我们从日常杂务中解救出来新浪科技综合2020-08-12 14:03:030阅
人工智能的艺术
李开复访谈
来源：报业辛迪加
李开复是中国科技界和全球人工智能开发的领袖级人物 ， 他1988年再卡耐基梅隆大学获得计算机科学博士学位 ， 后在苹果、SGI、微软和谷歌担任高管 ， 并出任谷歌中国总裁 。 他现在是北京创新工场主席兼首席执行官 。 他著有《人工智能超级大国》（AI Superpowers： China ，Silicon Valley ，and the New World Order） 。 在本文中 ， 他讨论了全球人工智能竞赛 ， 人工智能领域的现状以及未来可能和应该是怎样 。
报业辛迪加（PS）：您曾长期在美国公司工作 ， 现在管理着一家高科技风险资本公司 ， 对于人工智能开发和研究的两大主要环境都非常熟悉 。 每种研发环境中各有哪些权衡？中国对美国有哪些优势 ， 决策者要想实现中国赶上和超越美国的目标必须做出哪些改变或改进？
李开复（李）：如今 ， 中美双寡头已经显而易见 。 中国人工智能在迅速崛起 ， 取得了多项结构性进步：庞大的数据集 ， 年轻的科技人才队伍 ， 富有进取精神的企业家 ， 以及强力而务实的政府政策 。 中国的态度可归结为科技为先 ， 试验为先 ， 速度为先 ， 所有这些让中国正在变成主要人工智能力量 。
中国的大厂商与美国公司进行着激烈的竞争 ， 并在研究和科学知识 ， 以及全球平台体验方面迅速赶超 。 由于中国是世界科技领导力的后来者 ， 清晰而持续的政府政策也有助于加快研发资金的增长 ， 并鼓励中国公共和私人部门全面采用和落实人工智能技术 。
在我近几年来与世界各地国家领导人的互动中 ， 我很高兴地看到更多的国家采取了科技和投资的 ， 尤其是人工智能方面国家战略以推动经济 。
PS：您最近报道说 ， 在创新工场进行的大约40笔人工智能投入中 ， 只有少数真的威胁到就业 。 这毫无疑问会令许多读者感到惊奇 ， 因为取代劳动力的自动化已成为媒体人工智能报道的主要关注点 。 主流叙事忽视了哪些最有前途的人工智能应用？又有哪些人们从未听说过的能够增强价值的应用？
李：人工智能已经从发现的时代进入了实施的时代 ， 最大的机会属于人工智能和自动化能够实现巨大的效率改进和成本节约的企业 。 在我们的投资组合中（主要在中国） ， 我看到银行、金融、交通、物流、超市、餐厅、仓储、工厂、学校和药品发现等领域都有热门应用 。 但我对人工智能在教育和医疗领域的作用报以最大希望 。
我向强调教育相关应用 ， 这是一个中国可能很快会领先全世界的领域 。 我们的投资组合中有一些公司正在开发个性化和游戏化学习数学、改近英语发音 ， 甚至批改考试和作业的人工智能方案 。 这有望将教师从日常工作中解救出来 ， 让他们把时间花在有启发和刺激作用的与年轻一代的联系中 。
在医疗方面 ， 我们投资的公司将深度学习和生成化学相结合 ， 将药物发现时间缩短到三分之一或四分之一 。 我们还投资了一家用人工智能和大数据优化供应链的公司 ， 缓解了中国农村1.5亿人的药物短缺状况 。 我非常有信心 ， 人工智能教育和健康应用的演化将会普遍惠及这一代人以及子孙后代 。
PS：反过来问 ， 从行业角度和媒体报道中 ， 哪些人工智能领域言过其实？
李：许多人工智能的反乌托邦愿景预言会出现呼出不在的超级监控 ， 不知道会不会因此宣告人类的终结 。 我要澄清一下 ， 从目前的科技看 ， 这样的超级监控是不可能的 。 不存在未知的AGI（人工智能普通智能）算法 ， 也没有明确的实现AGI的工程路径 。
奇点不会自然发生 ， 即通过深度学习运行的自主工具（AV）突然“醒来” ， 意识到它们能够联合起来构成超级智能网络 。 我确实认为 ， AGI言过其实 ， 在人群中间创造了不必要的恐慌 。
实现AGI需要一系列人工智能基础科学的突破 ， 一系列规模与深度学习相当甚至更大的进步 。 这些突破必须破除当下的“狭义人工智能”程序的关键限值 ， 赋予它们各种新能力：多域学习、域独立学习、自然语言理解、常识推理、规划 ， 以及从少数例子中学习等 。
实现心理智能机器人的下一步需要具备自我意识、幽默感、爱、同理心和审美能力 。 这些重要障碍是今天的狭义人工智能——识别数据之间的相关性 ， 并做出预测——所无法克服的 。
我无法保证科学家不会实现未来AGI和超级智能所要求的突破 。 事实上 ， 我认为我们应该期待现有科技水平不断进步 。 但我认为我们距离AGI成真的那天还有几十年的距离 。
PS：暂时不谈当前中美贸易/科技战带来的副作用 ， 人工智能应该有符合《世界人权宣言》的全球契约吗？（《世界人权宣言》会根据遗传学和其他领域的科学进步而更新 。 ）
李：《世界人权宣言》是否是正确的载体 ， 我无法评论 ， 但全球合作很重要 ， 这一点毋庸置疑 。 在我的书中 ， 我敦促我们克服竞争本能 ， 认识到人工智能的影响根本不知国界为何物 ， 我们的共同挑战所需要的解决方案必须承认我们的命运紧密地交织在一起 ， 不管你身处什么经济阶层和哪个国家 。
话虽如此 ， 认为我们可以为制定一套简单的全球人工智能伦理标准 ， 并认为工作已经完成 ， 这样的观念恐怕有些天真 。 没有一个机构背负着撰写基本规则条文的使命 ， 也没有一个机构拥有执行规则的权力 。 我们必须承认 ， 对人工智能的态度和愿景因地区和国家而异 。 我们必须设法合作实现可行的方案（我对于这一挑战也贡献了一些个人时间） 。 但我们还有很长的路要走 。
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