科技未來：聽馬爾科夫與中國人工智能專家對話

本刊實習記者丨趙鳴宇 編輯整理

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科技未來：聽馬爾科夫與中國人工智能專家對話

本刊實習記者丨趙鳴宇 編輯整理

1月17日，由湛廬文化廬客匯主辦、新華網(wǎng)融媒體未來研究院特別支持的“12+思想節(jié)·湛廬文化首屆廬客粉絲盛典”邀請到普利策獎獲得者、《與機器人共舞》作者約翰·馬爾科夫（John Markoff）做未來之旅的導游，與阿里云數(shù)據(jù)科學家閔萬里、北京光年無限科技有限公司創(chuàng)始人兼CEO俞志晨、京東深度神經(jīng)網(wǎng)絡實驗室首席科學家李成華等國內(nèi)頂尖科技界大咖一起探索前沿知識與未來脈動。

在越來越多媒體開始關注、甚至親自嘗試人工智能的當下，這次中美人工智能發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢的對話或會給您以啟迪。本刊對此次對話整理奉上。

約翰·馬爾科夫高級記者、普利策獎獲得者、《與機器人共舞》作者

Q1：中國和美國的人工智能技術有多大差距？

約翰·馬爾科夫：我在美國的一些實驗室看到的人工智能方面的進步是非常非常令人震驚的。對于中國的人工智能，我只能在遠方觀察中國的發(fā)展。我看到一些非常重要的成果是由微軟公司和中國公司共同合作取得的，這非常鼓舞人心。我想了解在你們看來，中國什么時候會出現(xiàn)獨立的人工智能技術，能夠與歐美國家進行競爭？

閔萬里：現(xiàn)在包括中央電視臺新聞聯(lián)播在內(nèi)的很多媒體都在報道人工智能機器人，但如果大家仔細地去看這個“智能”背后的含義，其實距離我們?nèi)祟惖乃伎己颓榫w的認知還有非常大的差距。這個差距可能是取決于我們國家的商業(yè)環(huán)境，它和西方國家是有相當大的差距或者不同。為什么？因為我們是一個快速發(fā)展的經(jīng)濟體，我們對KPI、對財報，包括我們對“成就”的饑渴是非常強烈的。我們很難有企業(yè)家愿意投資未來，投資一年以后、兩年以后，甚至十年以后的事情。

比如約翰·馬爾科夫介紹的Google無人駕駛汽車，它是一個未來的投資，它現(xiàn)在還沒有帶來任何的營收。這樣的投資，中國有多少企業(yè)家愿意去做？如果這個土壤是不存在的，這個苗怎么可能長出來？或者說又如何參與全球競爭呢？

我覺得在回答這個問題之前，先看一下我們的土壤是否真正的存在？

閔萬里阿里云數(shù)據(jù)科學家

俞志晨：其實現(xiàn)在談人工智能的優(yōu)劣勢還沒有太多的意義，因為從全球來看，我們都知道人工智能目前還處于一個比較早期的階段。確實在美國有一些實驗室和公司技術可能會比我們國內(nèi)領先一些，但我認為這都是五十步笑百步，其實差別不大。我認為離我們真正預期的人工智能階段還有很長的路要走。

從目前實際的行業(yè)來看，其實在很多領域，我們有自己的特點，比如就中文的整套語言體系來講，不管是語音識別、語義處理，還是中文知識引擎專家系統(tǒng)等方面，國內(nèi)的研究還是遠遠超過任何一個國家的。我們都知道，其實中文的體系比英文要復雜很多。

其次，在視覺這塊也很明顯，在每年的視覺能力排名上，基本上中國和美國的公司壟斷了前十的榜單。從這一點來看，中國跟美國是大體差不多的。

第三，從目前產(chǎn)業(yè)發(fā)展來看，在很多智能產(chǎn)品的實際應用上，其實中國比美國、日本、德國走得更快一點，這是一個實際的情況。

俞志晨北京光年無限科技有限公司創(chuàng)始人兼 CEO

李成華：我之前在美國呆過很久，確實美國有一種非常好的創(chuàng)新文化，他們愿意去做很多非常前沿和創(chuàng)新性的工作，也能夠去承受失敗的風險。

但我認為就人工智能來說，隨著技術的發(fā)展和成熟，其技術門檻會降低。就像當初的互聯(lián)網(wǎng)技術一樣，起初肯定美國是遠遠領先的，中國一開始是去模仿美國的各種技術。但是如今中國的互聯(lián)網(wǎng)在某些方面已經(jīng)有一些突破，甚至說有超越。

現(xiàn)在中國的各大公司也都進入了人工智能這個領域，做各種應用。隨著應用的不斷普及和增進，我覺得是有可能和國外的一些公司媲美的。

李成華京東深度神經(jīng)網(wǎng)絡實驗室首席科學家

Q2：未來會有哪些有意思的人工智能應用？

約翰·馬爾科夫：除了語音和視覺之外，未來還會有哪些有意思的人工智能應用？我舉一個例子。我們知道蘋果有一個叫Siri的功能，它只是回答一些我們?nèi)祟愄岢龅膯栴}。而微軟創(chuàng)作的cortana更傾向于與人類的陪伴，還有情感上的一些共鳴。

李成華：語音識別和圖像處理已經(jīng)取得了非常重大的突破，現(xiàn)在人工智能在其他的一些領域也正在嘗試或者進入。比如說京東目前在做自然語言處理研究，在用人工智能或者深度學習算法來做智能客服機器人。這是一個典型的用人工智能或者深度學習算法，在自然語言上面的應用。在京東上有一個比較好的應用場景。

我們現(xiàn)在的人工客服已經(jīng)達到1萬人，最近我們做了統(tǒng)計，客服機器人處理的咨詢量已經(jīng)達到了整個京東咨詢量的50%。也就是說，一個機器人能夠代替1萬個人工客服，這是一個非常大的突破。

未來人工智能還會在其他領域發(fā)揮作用，比如說在京東的數(shù)字化媒體、廣告上，在智能推薦、搜索上，以及庫存管理上等等都會有一些非常好的應用。

閔萬里：我來自阿里巴巴，人工智能在電商當中的應用，如果你上淘寶，上天貓能夠時刻感受得到。現(xiàn)在講一個大家還沒看到但是會發(fā)生的事——以后你上傳一張CT檢查的照片，可能會有一個機器人或者一個專家系統(tǒng)可以告訴你，你的哪個部位可能有病變的征兆，建議做什么樣的檢查……這是由于現(xiàn)在有了海量的數(shù)據(jù)作為訓練樣本，又有了強大的計算能力和高級算法，以及剛剛都提到的深度學習。把這些聚合在一起的時候，一個需要幾十年醫(yī)學院專家訓練的知識，可以把它具像化、程序化部署在一個可持續(xù)發(fā)展、永遠不會退休的系統(tǒng)當中。這個想象的空間已經(jīng)超乎了一個簡單的制造業(yè)，智能制造的范疇了，已經(jīng)到了精神層面認知上的升級。看病的例子還只是一個簡單的應用之一，它外延著一個垂直領域。

現(xiàn)在大家講的服務機器人，比如掃地機器人，還是智能制造的1.0、2.0，再往后升級，人工智能真的就到了認知做決策、做判斷的層面。

現(xiàn)在有很多的宅男、宅女，社交上面不是很積極。將來可能會有一個機器人能夠從精神層面跟他們做一個具有情景的、具有情感的，而且?guī)в星榫w的對話。情景打造上，虛擬現(xiàn)實VR會起作用，而情感共鳴是最難解決的問題，這當然不是簡單地按照幾個腳本去寫能夠解決的，這需要深度學習的支撐。可能不遠的未來，大家真的能夠看到從思想上和你進行對話的小機器人或者人工智能存在。那個時候很多的幻想真的成為一種現(xiàn)實了。

俞志晨：很有意思的一點，大家都說鼓勵創(chuàng)新。國內(nèi)對人工智能投入最多的企業(yè)當屬百度，但了解情況的人會發(fā)現(xiàn)，它投來投去還是在搜索優(yōu)化、廣告優(yōu)化上，考慮的還是怎么依靠這些掙更多錢的問題。這是國內(nèi)大公司的邏輯。

人工智能是一個很大的領域，我很看好貼近生活場景的人工智能的應用，家庭場景中的兒童教育。我一直認為互聯(lián)網(wǎng)時代更多改變地是信息不對等、去中介化的問題，而人工智能時代是從整個產(chǎn)品的屬性上去定義新的事情，比如說互聯(lián)網(wǎng)讓更多人有了接觸更好教育的機會。但是智能教育，如果將來能有一個超級教師機器人，讓全中國的家庭可以去使用，這會解決各地域師資匱乏等問題，讓更多人真正接收平等教育。我認為這是將來人工智能教育，包括智能應用最本質(zhì)的一個機會。

Q3：當更多工作被機器人取代，人類需要進行何種程度的轉(zhuǎn)化？

約翰·馬爾科夫：目前，美國正處于一場關于人工智能和機器人學的重要性以及它們對就業(yè)、生活質(zhì)量影響的嶄新討論之中。我們?nèi)缃襁M入了一個很奇怪的時代——辦公自動化已經(jīng)開始動搖白領們的工作，就像20世紀50年代工人被機器所取代時一樣殘忍。但實際上也出現(xiàn)了一些更有技術性的工作機會。以律師行業(yè)來說，的確這些自動化的產(chǎn)生、人工智能的應用會使部分的律師沒有機會，但同時真正高級水平的律師可以利用自動化的方式增強他們工作的效率，這是一個很好的機會。各位在這個問題上是如何看待的？

李成華：如果說現(xiàn)在工作能夠被機器人取代，倒是一件好事，因為現(xiàn)在機器人能夠做的還是比較單一的重復性工作。這是一個社會化發(fā)展的必要進程，就跟當年紡織機和汽車出現(xiàn)大大地解放了人類勞動力一樣，我們可以省下大量的時間來做其他更重要的事情。

現(xiàn)在人也需要做這種轉(zhuǎn)換了，去適應這個社會的發(fā)展，去做一些更具有創(chuàng)造性的、多任務的，或者需要一些協(xié)調(diào)性的，比如說文藝、管理這方面的工作。

我們未來需要做更多新的工作，因為隨著社會發(fā)展必然會創(chuàng)造更多工種，比如說高科技方面，需要更多人工智能數(shù)據(jù)分析、算法研究的人才，未來可能就是由你去創(chuàng)造或者制造可以為我們工作的機器人。

閔萬里：我從技術層面和應用層面兩個層次來講。在技術層面，人和機器或者跟其他物種最大的差別在哪里？在于我們有自我創(chuàng)造和探索的創(chuàng)造性。為什么？現(xiàn)在幾乎所有的機器人及應用，它設計的邏輯、自我學習的邏輯方式都是我們預設的。當面對一些從來沒有遇到的情況，人類可以進行一個認知、解讀和判斷，但怎么樣訓練一個機器讓它具備這樣一種完全自發(fā)地、創(chuàng)造性地學習呢？至少在目前基于我所看到的情況，還是沒有的。所以我并不認為人最終會被機器取代。

從應用層面來講，機器在制造業(yè)中的普及確實會給現(xiàn)有行業(yè)帶來一些沖擊，進而催促其轉(zhuǎn)型。就像阿里巴巴的電商平臺給傳統(tǒng)零售業(yè)帶來沖擊，但同時也創(chuàng)造了更多的就業(yè)機會。當我們關上一扇門的時候，也會打開另外一個更大的選擇空間，讓人們重新去探索去選擇可以做的任何一件事。這個時候，人類的創(chuàng)造性就發(fā)揮了作用。

任何一個技術的進步，對社會發(fā)展的意義一定是正面大于負面的。

約翰·馬爾科夫：今天自動化給人類帶來的挑戰(zhàn)和機遇，在中國和美國都是非常相似的，那就需要加大在教育領域?qū)θ祟惖耐度?，去發(fā)現(xiàn)新的機會，然后不斷地去發(fā)展自己。美國跟中國一樣，正在教育領域進行很多方面的投資。

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關于《與機器人共舞》

該書是國內(nèi)首套全方位解讀“機器人與人工智能”的書系，是極具可讀性的人工智能史著作。約翰·馬爾科夫重新定位了人與機器的關系，從多個維度描繪了人工智能從爆發(fā)到遭遇寒冬再到野蠻生長的發(fā)展歷程，直擊了工業(yè)機器人、救援機器人、無人駕駛汽車、語音助手Siri等前沿領域，進而深入探討了人工智能（AI）與智能增強（IA）的終極關系，并剖析了“人與機器誰將擁有未來”這一機器時代的核心倫理問題。

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