不止一年拿下青千、杰青、長(zhǎng)江學(xué)者，這位教授回答清華學(xué)子AI兩千問(wèn)也是一流

本文作者：青暮

編輯：劉曉坤

2020-08-15 11:14

導(dǎo)語(yǔ)：古有藍(lán)貓?zhí)詺馊?wèn)，今有人工智能兩千問(wèn)，總有你想要的答案~

作者 | 青暮、陳彩嫻

編輯 | 陳彩嫻

今天，劉云浩教授萬(wàn)字回復(fù)學(xué)生2000個(gè)問(wèn)題的帖子引起了極大關(guān)注。

不止一年拿下青千、杰青、長(zhǎng)江學(xué)者，這位教授回答清華學(xué)子AI兩千問(wèn)也是一流

2020年8月的第一周，清華大學(xué)暑期學(xué)校在荷塘·雨課堂上“云開(kāi)學(xué)”。劉云浩教授如期而至，為同學(xué)們作了題為《What is the role of AI Tomorrow?——人工智能打開(kāi)了潘多拉的盒子嗎？》的專(zhuān)業(yè)認(rèn)知講座。

劉教授就學(xué)生所提問(wèn)的關(guān)于AI的技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與應(yīng)用、AI與人類(lèi)社會(huì)之間的博弈、AI哲學(xué)與人文倫理、AI的未來(lái)等問(wèn)題進(jìn)行了梳理與耐心回答。除了基礎(chǔ)的AI技術(shù)知識(shí)，我們發(fā)現(xiàn)劉老師就人工智能與人類(lèi)社會(huì)的相互影響方面作出了大篇幅回答，其話語(yǔ)可謂文理貫通，循循善誘。

談及劉云浩教授的傳奇人生，那些顯赫的頭銜與耀眼的榮譽(yù)或許離大部分人來(lái)說(shuō)都太遙遠(yuǎn)：密歇根州立大學(xué)與清華大學(xué)教授、ACM主席獎(jiǎng)首位華人獲得者、“青千”、“杰青”、長(zhǎng)江學(xué)者、ACM Fellow、IEEE Fellow...除去卓越的科研成就，劉云浩之所以為人稱(chēng)道，還在于他的跨學(xué)科教育經(jīng)歷、“接地氣”的行事風(fēng)格與親切有趣的師風(fēng)師貌。

不止一年拿下青千、杰青、長(zhǎng)江學(xué)者，這位教授回答清華學(xué)子AI兩千問(wèn)也是一流

除了講座期間劉老師當(dāng)場(chǎng)回復(fù)的問(wèn)題之外，還收到了包括彈幕在內(nèi)的2000多個(gè)提問(wèn)。劉云浩教授經(jīng)過(guò)選擇、合并、歸納成了92個(gè)問(wèn)題，寫(xiě)了近3萬(wàn)字回復(fù)。

類(lèi)似的事情劉云浩教授之前也做過(guò)。連續(xù)幾年參加完暑期學(xué)校的講座之后，同學(xué)們提出的問(wèn)題，他都以這樣的方式進(jìn)行了回答。

今年講座形式由線下轉(zhuǎn)為了線上，但劉云浩教授的真誠(chéng)和用心，一如既往。

既能搞搞科研，也能寫(xiě)寫(xiě)好書(shū)

劉教授也許是最“文藝”的工科男：自幼閱讀詩(shī)書(shū)，精通文史，人文知識(shí)淵博深厚，大學(xué)期間曾出過(guò)歷史題材的書(shū)籍《雍正之死》，還出版過(guò)一些翻譯作品，如《藍(lán)色長(zhǎng)袍的國(guó)度》、《胡迪尼傳奇》等，秒殺一大批文科生。

論讀書(shū)的勇氣，劉教授也秒殺一大批理工科學(xué)子：本科就讀于清華大學(xué)自動(dòng)化系，保送本系研究生，但劉教授并不按常理出牌，放棄保研資格，按照自己的理想考研轉(zhuǎn)到北京外國(guó)語(yǔ)學(xué)院高級(jí)翻譯學(xué)院主修同聲傳譯（北外的高翻院被譽(yù)為翻譯界的終極夢(mèng)想）。

忙碌的求學(xué)生涯之外，劉教授還在中關(guān)村與他人合伙開(kāi)電腦公司，混得風(fēng)生水起，90年代便年收入過(guò)千萬(wàn)。發(fā)現(xiàn)開(kāi)公司不是自己所追求的之后，他還曾經(jīng)嘗試過(guò)讀人大歷史系的研究生，而且?guī)缀跄玫奖编]管理學(xué)院博士。

他還曾參加郵電部公文考試，成績(jī)出類(lèi)拔萃，成為當(dāng)年部門(mén)最年輕的處級(jí)干部。

終于，在三十歲的時(shí)候，他意識(shí)到自己最適合的是科研，于2001 -2004年在美國(guó)密西根州立大學(xué)三年之內(nèi)拿到了碩士和博士學(xué)位，博士論文在美國(guó)密歇根州立大學(xué)獲得優(yōu)秀獎(jiǎng)，成為該系歷史上第二快畢業(yè)的博士。他在科研工作上也成績(jī)斐然，累計(jì)被引用超過(guò)一萬(wàn)五千多次，多次進(jìn)入中國(guó)愛(ài)思唯爾計(jì)算機(jī)類(lèi)高被引學(xué)者名單；他還是我國(guó)最早定義物聯(lián)網(wǎng)的“前輩”之一，出版教材《物聯(lián)網(wǎng)導(dǎo)論》作為物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的開(kāi)篇專(zhuān)著備受業(yè)內(nèi)人士好評(píng)。

在密歇根州立大學(xué)畢業(yè)后，劉教授受邀到香港科技大學(xué)計(jì)算機(jī)系任教，科研成績(jī)卓越，獲得科大終身教授的待遇。但是，劉教授再一次放棄了這份榮譽(yù)，選擇回到清華大學(xué)當(dāng)教授，一年之內(nèi)入選國(guó)家青千、國(guó)家杰青、長(zhǎng)江學(xué)者；走完了別人可能一輩子都走不完的路。2018年，劉教授離開(kāi)清華、赴美國(guó)密歇根州立大學(xué)任計(jì)算機(jī)主任，但同時(shí)仍擔(dān)任清華大學(xué)軟件學(xué)院教授（No Pay Leave）。為國(guó)內(nèi)科研發(fā)展與教育奉獻(xiàn)自己的力量。

劉教授的人生選擇可謂敢想敢做，看到這里，誰(shuí)還能說(shuō)自己的事業(yè)為時(shí)已晚？

有感于劉云浩教授向后輩傳道解惑的用心，AI科技評(píng)論對(duì)劉教授做了簡(jiǎn)單的訪談。

1、您一共做了幾次這樣的問(wèn)答，在這過(guò)程中有什么感受和體會(huì)？

作為教師，講授一節(jié)課本身就包括課堂的宣講和課后提問(wèn)回答2個(gè)部分。比較特別的是流傳出去的大規(guī)模問(wèn)答。

這是清華大學(xué)每年針對(duì)高中學(xué)生進(jìn)行的暑期學(xué)校以及到全國(guó)各地中學(xué)的iTsinghua講座中，與高中學(xué)生以書(shū)面形式交流形成的，傳出來(lái)的可能有4-5次。

清華大學(xué)iTsinghua program是希望能給廣大可能沒(méi)有機(jī)會(huì)在清華讀書(shū)的同學(xué)們打開(kāi)一些視野。

我的感受是，同學(xué)們對(duì)于前沿知識(shí)極度渴望，對(duì)于應(yīng)試之外的內(nèi)容興趣盎然，大家提問(wèn)的水平也非常高，有很多問(wèn)題沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)答案，我要非常仔細(xì)地思考才能回答，而且在這個(gè)過(guò)程中我也重新審視了自己的科研和教學(xué)工作，收獲很大。

2、您認(rèn)為，大眾對(duì)AI的認(rèn)知有哪些特點(diǎn)，以及有哪些誤解？

近年來(lái)，以深度學(xué)習(xí)為代表的AI技術(shù)成功用于多個(gè)領(lǐng)域，而AlphaGO更是第一次實(shí)現(xiàn)了圍棋比賽中AI戰(zhàn)勝人類(lèi)冠軍。在這樣的背景下，AI再度成為熱點(diǎn)話題。

除了更加深刻地認(rèn)識(shí)到AI在解決很多問(wèn)題方面具有無(wú)可爭(zhēng)議的優(yōu)勢(shì)外，人們也對(duì)AI產(chǎn)生了一些誤解，比如認(rèn)為AI無(wú)所不能，或者是AI具有了所謂的思考能力等同于擁有了意識(shí)，而擁有了意識(shí)等于形成了一個(gè)新的物種。

關(guān)于AI發(fā)展是利大于弊還是弊大于利，必將有長(zhǎng)時(shí)間的兩面意見(jiàn)。新技術(shù)誕生的時(shí)候產(chǎn)生尖銳的對(duì)立意見(jiàn)，在人類(lèi)歷史上并不罕見(jiàn)。例如，攝影術(shù)在晚清年間傳入中國(guó)，不少人認(rèn)為這是洋人殘害中國(guó)人的一種巫術(shù)，能攝人魂魄，致人死命。當(dāng)然，也有炸藥這樣為了采礦和工程而發(fā)明，后來(lái)卻更普遍地用來(lái)制作武器殺人的例子。

人工智能作為人類(lèi)的科技發(fā)明之一，也無(wú)例外。希望我們可以吸取歷史的經(jīng)驗(yàn)，及早制定相應(yīng)的規(guī)范，建立應(yīng)有的監(jiān)督與懲戒機(jī)制，讓可控的AI給為我們帶來(lái)無(wú)限的積極的可能。

3、您對(duì)有意愿進(jìn)入AI行業(yè)的年輕人有什么建議？

首先，興趣是最好的老師，選擇自己感興趣的方向會(huì)大大提高研究積極性和工作的效率。對(duì)于一個(gè)熱門(mén)的方向，如果你不是真的喜歡，很可能輸給真心喜歡的人。

其次，技術(shù)的發(fā)展瞬息萬(wàn)變，掌握扎實(shí)的基本功格外重要。從大多數(shù)從業(yè)者的角度來(lái)說(shuō)，目前AI主要還是在算法方面要進(jìn)一步突破瓶頸，因此主要基礎(chǔ)還是數(shù)學(xué)和編程，認(rèn)真學(xué)好基礎(chǔ)知識(shí)是一個(gè)有回報(bào)的選擇。

或許是希望同學(xué)們能少走彎路，劉云浩教授非常熱衷于引導(dǎo)后輩，不僅連續(xù)幾年在暑期學(xué)校講座之后回答學(xué)生數(shù)千問(wèn)題，而且還書(shū)寫(xiě)寄語(yǔ)鼓勵(lì)學(xué)生，這里將2019年和2020年的寄語(yǔ)分享如下，希望對(duì)同學(xué)們有所助益。

不止一年拿下青千、杰青、長(zhǎng)江學(xué)者，這位教授回答清華學(xué)子AI兩千問(wèn)也是一流

對(duì)于這92個(gè)問(wèn)答，AI科技評(píng)論從中篩選了幾個(gè)值得讀者深思的問(wèn)題，作了不修改原意的整理與編輯，希望能幫助大家在學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)的道路上有所啟發(fā)。

導(dǎo)彈和原子彈也屬于人工智能

Q：如何看待GPT-3在近期引發(fā)的討論，怎么看待現(xiàn)在人工智能數(shù)據(jù)量、參數(shù)、訓(xùn)練成本甚至推理成本都在不斷提高的趨勢(shì)？

A：GPT-3一發(fā)布就引起了業(yè)內(nèi)的廣泛關(guān)注，人們驚奇地發(fā)現(xiàn)，當(dāng)給模型足夠多的參數(shù)并用足量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，人工智能不僅可以寫(xiě)文章、編故事、搞翻譯，甚至可以寫(xiě)代碼、做數(shù)學(xué)運(yùn)算、畫(huà)表格、生成復(fù)雜格式的數(shù)據(jù)等等，幾乎是在文本方面為所欲為了，說(shuō)GPT-3是NLP的王者毫不為過(guò)。

GPT-3在一定程度上意味著深度學(xué)習(xí)還沒(méi)有完全走到極致，繼續(xù)增加資源投入還存在取得更好效果的空間。豐富的數(shù)據(jù)使GPT-3在答題、寫(xiě)文章、翻譯甚至生成代碼方面的效果都非常好。

和其他深度學(xué)習(xí)技術(shù)一樣，GPT-3也可能針對(duì)“錯(cuò)誤”的輸入給出錯(cuò)誤的預(yù)測(cè)，例如你問(wèn)它“我的腳有多少只眼睛？”，它會(huì)回答“你的腳有兩只眼睛。”這類(lèi)問(wèn)題對(duì)GPT-3這樣的系統(tǒng)并不容易解決，所以GPT-3這樣的系統(tǒng)會(huì)不會(huì)是深度學(xué)習(xí)的盡頭還有待歷史檢驗(yàn)。

GPT-3耗費(fèi)巨資訓(xùn)練模型，很難被一般的科研團(tuán)隊(duì)效仿，所以很難說(shuō)這會(huì)不會(huì)成為一個(gè)趨勢(shì)。倘若這真的成為趨勢(shì)，那此類(lèi)人工智能算法將形成一定規(guī)模的技術(shù)壟斷。

不止一年拿下青千、杰青、長(zhǎng)江學(xué)者，這位教授回答清華學(xué)子AI兩千問(wèn)也是一流

Q：高級(jí)AI的研究是否需要依托于強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)？這里的“強(qiáng)大”需要到什么程度？我國(guó)目前的超算能否為AI研究提供足夠的條件？

A：目前AI的研究確實(shí)需要依托強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)，例如打敗柯潔的AlphaGo使用了64塊GPU進(jìn)行訓(xùn)練。目前，我國(guó)的超算處于世界一流水平，但服務(wù)對(duì)象主要是生物醫(yī)藥、海洋科學(xué)、油氣勘探、氣候氣象、金融分析等領(lǐng)域，AI所需的計(jì)算資源與這些領(lǐng)域不盡相同，針對(duì)AI的長(zhǎng)三角AI超算中心已于今年6月開(kāi)工。

Q：計(jì)算機(jī)的算力會(huì)不會(huì)有極限，如果有極限或者提升瓶頸，對(duì)于深度學(xué)習(xí)的發(fā)展會(huì)不會(huì)有影響？

A：計(jì)算機(jī)的算力可以從兩方面來(lái)理解：一個(gè)是它本身的運(yùn)算速度，另一個(gè)是數(shù)學(xué)層面的計(jì)算復(fù)雜度。計(jì)算機(jī)本身的運(yùn)算能力在相當(dāng)長(zhǎng)的一段時(shí)間里，主要都是受工藝的影響，也正因此，隨著工藝的不斷進(jìn)步，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)一直到最近10年才有爆發(fā)式的增長(zhǎng)。而這種增長(zhǎng)是受到物理規(guī)律限制的。

另一方面，算法也是有極限的，例如很多問(wèn)題我們還提不出或是無(wú)法提出較優(yōu)的算法，這個(gè)極限也很難甚至無(wú)法突破。

Q：請(qǐng)問(wèn)AI的學(xué)習(xí)能力強(qiáng)弱取決于什么呢？

A：AI的學(xué)習(xí)能力可以從兩方面來(lái)衡量，一個(gè)是模型本身的能力，例如GPT-3的能力就顯著強(qiáng)于其他自然語(yǔ)言處理的模型，另一個(gè)則是設(shè)備能力，訓(xùn)練設(shè)備越好，訓(xùn)練的速度就越快。

Q：目前的人工智能已經(jīng)發(fā)展到什么地步了，是否發(fā)展過(guò)快？

A：現(xiàn)在人工智能在特定領(lǐng)域取得了非常好的效果，科學(xué)家和工程師們都在努力地把已有的算法用在各個(gè)行業(yè)里，不過(guò)目前還不存在普適的人工智能框架，因此人工智能雖然會(huì)觸及各行各業(yè)，但以怎樣的方式影響，還有待實(shí)踐檢驗(yàn)。

另外，關(guān)于人工智能是否發(fā)展過(guò)快，對(duì)于從業(yè)者來(lái)說(shuō)，希望產(chǎn)業(yè)發(fā)展的越快越好，所以對(duì)他們來(lái)說(shuō)，很可能會(huì)覺(jué)得人工智能發(fā)展速度不夠快。但對(duì)于大眾來(lái)說(shuō)，鋪天蓋地都是人工智能的宣傳，所以對(duì)他們來(lái)說(shuō)，可能會(huì)覺(jué)得人工智能發(fā)展速度很快。這個(gè)發(fā)展速度本身也不是一個(gè)有科學(xué)方法衡量的量。

Q：為什么說(shuō)導(dǎo)彈和原子彈屬于人工智能的范疇? 如果說(shuō)邏輯主義、行為主義、連接主義三種方向沒(méi)有孰優(yōu)孰劣的話？為什么大眾普遍觀念上對(duì)AI的理解似乎更傾向于認(rèn)可深度學(xué)習(xí)而非控制論?

A：導(dǎo)彈和原子彈大量應(yīng)用了控制論的理論和方法，而這些方法正是人工智能理論的重要組成部分，在當(dāng)時(shí)的歷史條件下稱(chēng)其為人工智能并不為過(guò)。

從歷史發(fā)展的進(jìn)程看，并非只有深度學(xué)習(xí)才能稱(chēng)得上是人工智能。必須承認(rèn)，近幾年最受人關(guān)注的人工智能應(yīng)用的確是深度學(xué)習(xí)，但是這些應(yīng)用還非常依賴(lài)場(chǎng)景，在一些應(yīng)用中，基于深度學(xué)習(xí)的方法效果不理想，而這些都是其他方法可能大展手腳的地方。

Q：未來(lái)如果量子計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)了，其是否會(huì)突破圖靈-馮諾依曼的框架，還是只是讓計(jì)算機(jī)由單線計(jì)算變成并行計(jì)算?

A：量子計(jì)算機(jī)的重點(diǎn)在于量子，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，它是一種可以實(shí)現(xiàn)量子計(jì)算的機(jī)器。而馮·諾依曼體系結(jié)構(gòu)是計(jì)算機(jī)架構(gòu)，并不涉及是哪種計(jì)算機(jī)，量子計(jì)算機(jī)也可以采用馮·諾依曼體系結(jié)構(gòu)，因此并未突破其框架。

不止一年拿下青千、杰青、長(zhǎng)江學(xué)者，這位教授回答清華學(xué)子AI兩千問(wèn)也是一流

Q：請(qǐng)問(wèn)如何看待中國(guó)軟件行業(yè)的現(xiàn)狀，以及我們應(yīng)如何在美國(guó)施壓下發(fā)展計(jì)算機(jī)產(chǎn)業(yè)?

A：在應(yīng)用軟件特別是面向消費(fèi)者的應(yīng)用軟件方面，我國(guó)是處在世界一流水平的，有些移動(dòng)應(yīng)用（如TikTok）已經(jīng)處于世界領(lǐng)先水平。

但是在工業(yè)軟件（如電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化EDA軟件）和基礎(chǔ)軟件（如類(lèi)似Windows的操作系統(tǒng)）方面，我國(guó)與世界一流水平還有較大的差距。在這些領(lǐng)域，國(guó)際合作是十分重要的，因?yàn)椴皇敲恳豁?xiàng)技術(shù)我們都能在短時(shí)間內(nèi)掌握。但這絕不意味著我們要放棄自主研發(fā)，面對(duì)世界局勢(shì)的變化，采購(gòu)不能解決所有問(wèn)題，甚至合法的商業(yè)活動(dòng)也會(huì)面臨來(lái)自外部的干擾。

廣泛結(jié)交朋友，擁抱開(kāi)放理念，加強(qiáng)自主研發(fā)，逐步達(dá)到世界領(lǐng)先水平，這需要包括你我在內(nèi)的幾代人不斷努力才能實(shí)現(xiàn)。

SpaceX也用上了人工智能

Q：目前人工智能在皮膚科、病理科、影像科和中藥醫(yī)學(xué)上已經(jīng)有了比較好的應(yīng)用了，未來(lái)人工智能有可能完全取代醫(yī)生這個(gè)職業(yè)嗎？或者說(shuō)有沒(méi)有哪些科室是人工智能無(wú)可替代的？

A：近年來(lái)，將中醫(yī)與人工智能結(jié)合的案例有不少，從診療輔助設(shè)備到開(kāi)藥方，都有企業(yè)、高校在做研究和實(shí)踐，甚至還有一些人工智能概念中醫(yī)診所已經(jīng)在線下開(kāi)設(shè)了。

目前人工智能在一些醫(yī)學(xué)領(lǐng)域已經(jīng)得到了應(yīng)用。但醫(yī)學(xué)是一門(mén)理論與實(shí)踐并重的學(xué)科，按照當(dāng)前人工智能發(fā)展的規(guī)律，它并不能比人類(lèi)掌握更多的知識(shí)，只是在特定領(lǐng)域比人類(lèi)做得更好。

醫(yī)療并不只是簡(jiǎn)單的診斷和治療，中間的人文關(guān)懷必不可少，縱使有一天人工智能可以給出和醫(yī)生一樣的處方，也依然需要醫(yī)生來(lái)做最后的把關(guān)。

Q：人工智能在建筑領(lǐng)域會(huì)得到那些運(yùn)用？

A：人工智能在建筑領(lǐng)域的潛在應(yīng)用是巨大的。例如，從實(shí)施過(guò)程來(lái)看，人工智能在施工中給管理者和工人提供數(shù)據(jù)分析、過(guò)程管理等服務(wù)，可以增加施工的安全性，提高施工效率。從整個(gè)工程信息平臺(tái)、建筑管理平臺(tái)來(lái)看，應(yīng)用人工智能技術(shù)在節(jié)能、建筑安全方面都有不少價(jià)值。

Q：您認(rèn)為AI在文學(xué)、藝術(shù)等更具創(chuàng)造力的領(lǐng)域會(huì)有多大作為？

A：目前AI在藝術(shù)領(lǐng)域已經(jīng)進(jìn)行了一些嘗試，在2018年，一幅AI創(chuàng)作的肖像畫(huà)拍出了432500美元的高價(jià)，這幅畫(huà)叫Edmond de Belamy；在文學(xué)創(chuàng)作上，OpenAI公司的GPT-3可以寫(xiě)出一些有趣的短文；在音樂(lè)創(chuàng)作上，來(lái)自于清華的DeepMusic團(tuán)隊(duì)嘗試用AI作曲。但是，AI在藝術(shù)領(lǐng)域的進(jìn)展遠(yuǎn)遠(yuǎn)比不上它在圖像處理等領(lǐng)域的成就。

機(jī)器的創(chuàng)作與人的創(chuàng)作有本質(zhì)的不同。基于現(xiàn)有的技術(shù)，我們很難說(shuō)AI真的理解藝術(shù)中的美感與表達(dá)的情感，課上我們簡(jiǎn)單討論過(guò)，人的創(chuàng)作需要靈感，尋找靈感的過(guò)程有時(shí)就像大海撈針，王羲之就曾說(shuō)過(guò)，《蘭亭集序》如果讓他再寫(xiě)一次，沒(méi)有了當(dāng)時(shí)的靈感與情感迸發(fā)，他很難再寫(xiě)出那個(gè)水平。

以作曲為例，AI可以通過(guò)算法窮舉音符的各種組合，通過(guò)一些規(guī)則過(guò)濾掉其中明顯刺耳的那些，再基于歷史數(shù)據(jù)最終挑選出可能符合人們審美的旋律，這很難說(shuō)是基于靈感和情感的藝術(shù)創(chuàng)造。今后我們很可能會(huì)看到很多機(jī)器產(chǎn)生的“作品”，但我認(rèn)為它們不能取代人類(lèi)。

Q：人工智能技術(shù)目前在自動(dòng)化生產(chǎn)方面有哪些類(lèi)型的應(yīng)用？

A：AI最明顯的優(yōu)勢(shì)之一就是能夠完成重要但重復(fù)的任務(wù)而不會(huì)出錯(cuò)，從而使單調(diào)的任務(wù)可以更高效完成。在自動(dòng)化生產(chǎn)方面，典型的應(yīng)用包括對(duì)于工業(yè)設(shè)備的數(shù)據(jù)采集和故障診斷，對(duì)于工業(yè)產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)分析，以及對(duì)于人工操作的輔助和替代等。

Q：如何將人工智能應(yīng)用于在復(fù)雜宇宙環(huán)境下對(duì)衛(wèi)星運(yùn)行軌道進(jìn)行預(yù)測(cè)？

A：人工智能在航空航天領(lǐng)域已有了許多應(yīng)用，例如今年5月份SpaceX發(fā)往國(guó)際空間站的火箭上就搭載了一個(gè)基于人工智能的自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)。

文科生在AI行業(yè)也有一席之地

Q：為什么您作為理科生還能獲得文學(xué)碩士學(xué)位呢？您是如何做到文理兼長(zhǎng)的呢？作為一名文科生，想請(qǐng)問(wèn)劉老師的研究領(lǐng)域是否能與人文社科相結(jié)合？

A：我可做不到文理兼長(zhǎng)，爭(zhēng)取文理平衡吧。我認(rèn)為最佳途徑就是增加閱讀量。不能只看摘要和微信上別人總結(jié)的文字，看原著/原文。哪怕看不了很多本，看一本是一本。如果你希望提高文學(xué)方面素養(yǎng)，將來(lái)我可以從一個(gè)理工科背景的人的角度給你推薦一些容易的文學(xué)作品以及哲學(xué)作品。

文科生能做的事情有很多。你可以給機(jī)器學(xué)習(xí)專(zhuān)家貢獻(xiàn)你的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，也可以從人文關(guān)懷的角度去研究人工智能法律、倫理和哲學(xué)問(wèn)題等等，而且這些方法也是避免技術(shù)產(chǎn)生弊端的途徑之一。

Q：有哪些給新手推薦的計(jì)算機(jī)書(shū)籍？

A：計(jì)算機(jī)入門(mén)讀物我推薦《編碼：隱匿在計(jì)算機(jī)軟硬件背后的語(yǔ)言》（Charles Petzold著）；人工智能讀物我推薦《為什么》（Judea Pearl、Dana Mackenzie著）。能讀原文就咬牙讀原文。

Q：如果沒(méi)有相關(guān)基礎(chǔ)，比如物理和數(shù)學(xué)方面的知識(shí)，上大學(xué)再學(xué)計(jì)算機(jī)或人工智能還來(lái)得及嗎？

A：不只是計(jì)算機(jī)或人工智能，任何專(zhuān)業(yè)的學(xué)習(xí)都與中學(xué)有較大的差別，不過(guò)大家不用擔(dān)心，培養(yǎng)方案的編排是符合教育規(guī)律的，只要按照教學(xué)計(jì)劃學(xué)習(xí)就可以了，不用擔(dān)心自己是否有基礎(chǔ)。每年我們錄取的新生中，都有非常多的同學(xué)在計(jì)算機(jī)方面是零基礎(chǔ)的。

我給你講一個(gè)我的例子。初中的時(shí)候，很多同學(xué)小學(xué)根本沒(méi)有碰過(guò)英語(yǔ)，而我和其他幾個(gè)人小學(xué)上過(guò)一年的英語(yǔ)課。我們就很得意。老師說(shuō)你們別得意，很快大家就拉平了。果然到了初中畢業(yè)的時(shí)候就已經(jīng)分不清楚誰(shuí)是小學(xué)學(xué)過(guò)英語(yǔ)的了。大家不要擔(dān)心基礎(chǔ)問(wèn)題。當(dāng)然，你提前學(xué)習(xí)一些相關(guān)知識(shí)肯定只有好處沒(méi)有壞處。

AI專(zhuān)業(yè)（計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)）對(duì)于數(shù)學(xué)和物理的要求并不會(huì)比其他工科專(zhuān)業(yè)更高。不管你將來(lái)選擇什么專(zhuān)業(yè)，在高中時(shí)學(xué)習(xí)好各科基礎(chǔ)知識(shí)（不光是數(shù)學(xué)物理）都是很重要的。

Q：自動(dòng)化專(zhuān)業(yè)、計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)和人工智能專(zhuān)業(yè)的關(guān)系是什么？

A：從定義上說(shuō)，自動(dòng)化是關(guān)于人工與自然系統(tǒng)自動(dòng)、智能、自主、高效和安全運(yùn)行的科學(xué)與技術(shù)，是信息科學(xué)的重要組成部分，以“系統(tǒng)論、控制論、信息論”為核心。自動(dòng)化技術(shù)廣泛應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、能源、交通、金融、軍事等各個(gè)領(lǐng)域。大家熟知的機(jī)器人、載人飛船、高鐵、智能交通等各種復(fù)雜工程系統(tǒng)的核心都是自動(dòng)控制系統(tǒng)。

以計(jì)算機(jī)與軟件工程、自動(dòng)化、電子工程等信息類(lèi)為代表的專(zhuān)業(yè)是當(dāng)前研究人工智能的主力，這主要是因?yàn)闊o(wú)論從信息論還是控制論出發(fā)，現(xiàn)階段人工智能研究的核心主要是算法。

但是人工智能并不是自動(dòng)化系或是計(jì)算機(jī)系獨(dú)有的，甚至不是信息學(xué)院所獨(dú)有的。我們也說(shuō)過(guò)，現(xiàn)在人文社科急需加入到人工智能研究工作中來(lái)。

Q：請(qǐng)問(wèn)老師對(duì)于AI成為熱點(diǎn)有什么看法?作為個(gè)人現(xiàn)在選擇AI行業(yè)會(huì)不會(huì)遭受很大的競(jìng)爭(zhēng)壓力?

A：任何專(zhuān)業(yè)都有熱的時(shí)候和不熱的時(shí)候，但任何專(zhuān)業(yè)都有自己的價(jià)值和發(fā)展。我們選專(zhuān)業(yè)一定不是沖著熱門(mén)去的，而是盡量要選自己喜歡，適合自己的專(zhuān)業(yè)。什么是喜歡，這個(gè)容易理解；什么是適合？這個(gè)要自己摸索。無(wú)論在哪個(gè)專(zhuān)業(yè)，想做到最好都需要比別人更加努力。

Q：能否談一談?dòng)?jì)算機(jī)本科生的就業(yè)前景，以及計(jì)算機(jī)碩士乃至博士學(xué)位對(duì)自我發(fā)展的影響。讀碩士和博士耗時(shí)長(zhǎng)，會(huì)不會(huì)使自我技能被學(xué)歷延誤而導(dǎo)致過(guò)時(shí)呢？

A：碩士博士都是研究生學(xué)歷，顧名思義，研究生的主要任務(wù)是在本領(lǐng)域做一些研究作工作，最終具備獨(dú)立或半獨(dú)立做科研的能力。當(dāng)今這個(gè)時(shí)代，新知識(shí)是層出不窮的，因此談?wù)撨^(guò)時(shí)是沒(méi)有意義的，而自主學(xué)習(xí)能力恰恰是大學(xué)教育中重要的一環(huán)，所以不必為這樣的困惑擔(dān)憂。無(wú)論什么學(xué)位，你具備了應(yīng)有的能力總能找到適合自己的工。

任何先進(jìn)的科技，初看都與魔法無(wú)異

Q：AI可以實(shí)現(xiàn)《哈利波特》中的魔法嗎？

A：霍格沃茨在新生的開(kāi)學(xué)典禮上用分院帽為每位小魔法師分配院系，我覺(jué)得這個(gè)或許可以用AI實(shí)現(xiàn)，小說(shuō)中的分院帽能讀出每個(gè)人的心中所想，這個(gè)AI目前還做不到（簡(jiǎn)單判斷人類(lèi)情緒的AI目前是有的，例如DeepMoji），不過(guò)AI可以根據(jù)以往各個(gè)學(xué)院學(xué)生的歷史數(shù)據(jù)，訓(xùn)練一個(gè)模型，根據(jù)每個(gè)新生的性格和能力等特征為每個(gè)學(xué)生分配合適的院系。亞瑟克拉克說(shuō)過(guò)，“任何先進(jìn)的技術(shù)，初看都與魔法無(wú)異”。我們現(xiàn)在所擁有的技術(shù)，在幾百年前的人眼中，恐怕就是魔法。

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Q：阿西莫夫的機(jī)器人三大定律對(duì)未來(lái)人工智能是否適用？

A：阿西莫夫筆下的機(jī)器人，其實(shí)已經(jīng)具備了我們所說(shuō)的“強(qiáng)人工智能”的特點(diǎn)。阿西莫夫提出的總原則“機(jī)器人必須保護(hù)人類(lèi)的整體利益不受傷害”在任何時(shí)候都是具備指導(dǎo)意義的。但是，人工智能也是人類(lèi)的作品，如果制造它的人滿懷惡意，那后果也可能是極其危險(xiǎn)的。

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Q：對(duì)于科幻小說(shuō)中出現(xiàn)的人工智能法官，現(xiàn)實(shí)之中是否會(huì)出現(xiàn)諸如此類(lèi)的人工智能算法，提高當(dāng)前的判案的成功率與效率？減少冤假錯(cuò)案的出現(xiàn)？

A：現(xiàn)實(shí)中類(lèi)似的AI已經(jīng)出現(xiàn)，2019年6月搜狗與北京互聯(lián)網(wǎng)法院聯(lián)合發(fā)布了全球首個(gè)“AI虛擬法官”，能夠?qū)崟r(shí)在線為用戶(hù)提供“智能導(dǎo)訴”服務(wù)，引導(dǎo)用戶(hù)更流暢地使用網(wǎng)絡(luò)訴訟平臺(tái)。

Q：我看過(guò)關(guān)于“反圖靈測(cè)試”的小說(shuō)：計(jì)算機(jī)作為評(píng)委評(píng)判兩個(gè)人（對(duì)二人進(jìn)行圖靈測(cè)試），最終計(jì)算機(jī)在未被告知的前提下判斷出了自己是計(jì)算機(jī)。您認(rèn)為這種測(cè)試是否有意義？

A：你提到的這種測(cè)試方法非常有趣，他對(duì)人工智能的要求比圖靈測(cè)試更高，圖靈測(cè)試只要求機(jī)器對(duì)外界輸入的反饋與真人無(wú)異，但你提到的這種測(cè)試要求機(jī)器要具有自我意識(shí)，而且能夠跳出預(yù)設(shè)的思維模式，進(jìn)行自我的反思。

目前的技術(shù)手段還不足以賦予機(jī)器自我意識(shí)，因此，這種檢測(cè)方法還沒(méi)有現(xiàn)實(shí)意義，不過(guò)出現(xiàn)在文藝作品中確實(shí)可以讓情節(jié)更加出人意料。但是，是否通過(guò)了這種測(cè)試，就真的能證明機(jī)器有自我意識(shí)呢？是否有可能機(jī)器只是機(jī)械地輸出了“我是一個(gè)機(jī)器人”？

要對(duì)自我認(rèn)知進(jìn)行檢測(cè)是非常困難的，比如，讓你證明你具有自我意識(shí)，你要怎么做呢？如果你看過(guò)《飛越瘋?cè)嗽骸罚憔椭?，自證一件事，往往很難得到他人的認(rèn)可。這或許需要全新的理論體系。

Q：《三體》中的智子算是人工智能嗎，若算是，那人工智能會(huì)發(fā)展到那種地步嗎？

A：“智子”是小說(shuō)中的“物體”，本身并不是科學(xué)，很多特點(diǎn)也違背了物理規(guī)律?？茖W(xué)教育的目的就是希望大家知道，哪些是文學(xué)想象，哪些是科學(xué)實(shí)踐。

想象能否成真？不能說(shuō)都不能。但是我們作為具備科技思維能力的人，不能隨便被“忽悠”。哈佛大學(xué)校長(zhǎng)德魯·吉爾平·福斯特（Catharine Drew Glipin）曾在新生歡迎會(huì)上說(shuō)過(guò)：高等教育最重要目標(biāo)就是確保畢業(yè)生能夠辨別“有人在胡說(shuō)八道。

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6

圖靈測(cè)試、意識(shí)和進(jìn)化

Q：判斷一個(gè)類(lèi)生命體是人還是AI的標(biāo)準(zhǔn)是什么？如果說(shuō)人工智能真正實(shí)現(xiàn)像人類(lèi)一樣的智力與情感，會(huì)發(fā)生什么？現(xiàn)在人工智能發(fā)展到現(xiàn)在，離通過(guò)圖靈測(cè)試的距離還有多少？在未來(lái)，機(jī)器人真的可以像人類(lèi)一樣擁有自我意識(shí)嗎？

A：目前人工智能的水平還不太高，比較容易判斷，比如上網(wǎng)時(shí)用到的驗(yàn)證碼就是一種手段，但如果今后人工智能真的達(dá)到了接近人的智力水平，想僅僅通過(guò)外部觀察判斷，恐怕就很困難了。

圖靈測(cè)試本身的要求就是讓人無(wú)法分辨是人還是機(jī)器。2014年，名為Eugene Goostman的聊天機(jī)器人“通過(guò)”了圖靈測(cè)試，但這一結(jié)果備受爭(zhēng)議。換言之，還沒(méi)有機(jī)器通過(guò)圖靈測(cè)試，但是這個(gè)我相信不遙遠(yuǎn)了。我們談?wù)搱D靈測(cè)試，其實(shí)是想從人的智能的角度來(lái)判斷機(jī)器是否具備人類(lèi)的智能，這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)其實(shí)是比較主觀的，按目前人工智能的技術(shù)發(fā)展來(lái)看，在可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)還看不到這種可能。

從研究現(xiàn)狀來(lái)看，人工智能距離擁有人類(lèi)的智力和情感還差得非常非常遠(yuǎn)。擁有情感和擁有意識(shí)是同一個(gè)量級(jí)的事情。對(duì)于具備人類(lèi)智力和情感的人工智能的想象，很多文學(xué)、影視作品都很成功，例如阿西莫夫《銀河帝國(guó)》里的鐸絲、諾蘭《西部世界》里的接待員們，都值得一看。但是，當(dāng)前的技術(shù)來(lái)看，這些都只是文學(xué)作品的想象。

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目前的人工智能不具備自我意識(shí)，按照目前的技術(shù)，人類(lèi)無(wú)法創(chuàng)造出有自我意識(shí)的人工智能。圖靈提出了著名的圖靈測(cè)試來(lái)判斷機(jī)器是否具有“智能”，而關(guān)于機(jī)器是否具有“意識(shí)”，目前尚沒(méi)有相關(guān)的判斷標(biāo)準(zhǔn)或思想實(shí)驗(yàn)。關(guān)于人類(lèi)自身的意識(shí)究竟是什么，是如何產(chǎn)生的，這是生命科學(xué)也尚未能解決的難題。所以現(xiàn)階段，當(dāng)我們談?wù)撊斯ぶ悄艿乃伎?，其?shí)都是在談?wù)撊祟?lèi)設(shè)計(jì)的算法。

Q：人工智能可以下圍棋、寫(xiě)詩(shī)等等，甚至比人類(lèi)做得更好，那這到底算不算是“機(jī)器會(huì)思考”？

A：關(guān)于AI是否會(huì)思考，取決于我們?nèi)绾味x思考。如果可以和人對(duì)話或完成一些與人互動(dòng)的基本任務(wù)叫具備思考能力，那么很多語(yǔ)音助手、AlphaGo等AI就已經(jīng)具備特別初級(jí)的思考能力了。而更高級(jí)的思考，人們也還在努力研究。但會(huì)思考并不等同于有意識(shí)，目前技術(shù)條件下的AI與人類(lèi)智能仍然存在較大差距。

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Q：如果人工智能最終超過(guò)了人類(lèi)，人類(lèi)算是進(jìn)化了嗎？如果說(shuō)基因有自發(fā)的復(fù)制趨向，那么在理論上，人工智能的程序有沒(méi)有可能會(huì)出現(xiàn)這種自發(fā)的復(fù)制或變異行為呢？

A：“進(jìn)化”是一個(gè)生物學(xué)的概念，在維基百科中被定義為“生物的可遺傳性狀在世代間的改變”，人類(lèi)最終創(chuàng)造出了超過(guò)人類(lèi)的人工智能，這無(wú)疑是人類(lèi)科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，但似乎并不能認(rèn)為是“可遺傳性狀的改變”?；蛟S你的意思是“人工智能超過(guò)了人類(lèi)，人工智能作為新人類(lèi)，相比于普通人類(lèi)，是否能稱(chēng)作人類(lèi)的進(jìn)化”。這是個(gè)很有趣的問(wèn)題，按照“進(jìn)化”一詞的現(xiàn)有定義，人工智能與人類(lèi)沒(méi)有世代傳承的遺傳物質(zhì)，因此我覺(jué)得不能稱(chēng)作“進(jìn)化”。

基因復(fù)制是一個(gè)生物學(xué)概念，也是生命得以延續(xù)的基礎(chǔ)。本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，人工智能只是人類(lèi)創(chuàng)造出來(lái)為自身服務(wù)的技術(shù)和工具。人工智能程序是否會(huì)出現(xiàn)復(fù)制或變異行為也取決于算法設(shè)計(jì)師對(duì)程序的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。

Q：因?yàn)槿四X是有限物質(zhì)，人工智能一直在進(jìn)步和發(fā)展，所以必有一天人工智能會(huì)“超越”人腦？

A：有限的物質(zhì)也可能產(chǎn)生出無(wú)限多種組合，舉個(gè)例子，細(xì)胞的動(dòng)作電位就是個(gè)連續(xù)值，當(dāng)幾百億神經(jīng)元相互聯(lián)結(jié)在一起時(shí)，便有無(wú)窮多種可能。按照目前技術(shù)的發(fā)展，還看不到人工智能“超越”人腦的可能。

Q：AI今后會(huì)向什么方向發(fā)展？它的發(fā)展是會(huì)走向發(fā)展意識(shí)的方面，或是發(fā)展更多的功能的方面？

A：從現(xiàn)狀和技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，人工智能還無(wú)法做到人類(lèi)的認(rèn)知，現(xiàn)在的人工智能只能按照人類(lèi)預(yù)設(shè)的方式產(chǎn)出結(jié)果，并沒(méi)有所謂的“認(rèn)知”或“意識(shí)”。人類(lèi)的認(rèn)知尚且是生命科學(xué)還沒(méi)能解決的難題。在今后的一段時(shí)間里，人工智能還是會(huì)以領(lǐng)域應(yīng)用為首要發(fā)展目標(biāo)，人們會(huì)在各行各業(yè)探尋人工智能技術(shù)的應(yīng)用落腳點(diǎn)，無(wú)論是自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)還是各行各業(yè)的生產(chǎn)生活工作，我們都會(huì)看到人工智能的應(yīng)用。但人工智能的發(fā)展是否止步于此呢？

Judea Pearl認(rèn)為當(dāng)前人工智能基于概率模型的這條路已經(jīng)走到盡頭，要想推進(jìn)人工智能的進(jìn)一步發(fā)展，我們應(yīng)該另辟蹊徑，去探尋思維背后的因果推理框架。

7

AI技術(shù)創(chuàng)造超過(guò)破壞

Q：當(dāng)人工智能高度發(fā)達(dá)時(shí)，尤其是智力方面超過(guò)大部分人，我們需要給他們，像人類(lèi)一樣的社會(huì)權(quán)利，成為和我們平等的存在嗎？還是他們始終只是人類(lèi)提高生產(chǎn)力的一個(gè)工具？

A：按照目前的技術(shù)，不存在達(dá)到你提到的場(chǎng)景的可能性。而這類(lèi)問(wèn)題恰恰應(yīng)該通過(guò)倫理、法律、政治等方面的深入研究和相關(guān)手段來(lái)解決。

Q：AI在參與社會(huì)管理時(shí)是否難以協(xié)調(diào)人文關(guān)懷和效率最大化的問(wèn)題？

A：技術(shù)的最終目的是服務(wù)于人。我們希望利用人工智能突破人類(lèi)各種限制，幫助人類(lèi)更好地生活，這才是根本目的。如果AI遠(yuǎn)離了人文關(guān)懷，甚至造成了諸如性別歧視、種族偏見(jiàn)等問(wèn)題，縱使算法的效率再高，也會(huì)失去意義。因此人工智能的發(fā)展一定不能忘記人文關(guān)懷，以此為基礎(chǔ)才能談?wù)撔蕛?yōu)化等性能問(wèn)題。

Q：隨著人工智能的高速發(fā)展，人類(lèi)的科技發(fā)展將會(huì)加快還是會(huì)停滯？

A：從宏觀上看，我認(rèn)為人工智能會(huì)促進(jìn)人類(lèi)的科技發(fā)展，首先人工智能的發(fā)展本身就是科技發(fā)展的一部分；另外，人工智能作為一種工具可以輔助其他領(lǐng)域的科研工作；最后，正如前面所說(shuō)的，人工智能可以將人們從機(jī)械性勞動(dòng)中解放出來(lái)，提高社會(huì)的生產(chǎn)力，從而使更多的人有更多的時(shí)間從事科研、藝術(shù)等工作，這也會(huì)加快人類(lèi)的科技發(fā)展?？苹米骷覄⒋刃老壬舱J(rèn)為，整體上人類(lèi)科技的發(fā)展是在加速的，在小說(shuō)《三體》中，他就提出了技術(shù)爆炸的概念。

如果具體到AI技術(shù)本身在短期內(nèi)的發(fā)展，AI技術(shù)已經(jīng)經(jīng)歷過(guò)兩次“寒冬”了，至于這次的熱潮之后，AI究竟會(huì)加速發(fā)展還是穩(wěn)步前進(jìn)，抑或是走向第三次寒冬，目前還難以判斷。

Q：人工智能帶來(lái)的倫理挑戰(zhàn)應(yīng)該如何應(yīng)對(duì)？在倫理上和感情上人應(yīng)該怎么看待人工智能呢？

A：中外很多機(jī)構(gòu)也都在關(guān)注人工智能的倫理問(wèn)題，例如聯(lián)合國(guó)在2017年發(fā)布了《世界科學(xué)知識(shí)與技術(shù)倫理委員會(huì)關(guān)于機(jī)器人技術(shù)倫理的報(bào)告》，歐盟在去年發(fā)布了人工智能倫理準(zhǔn)則。人工智能涉及的社會(huì)倫理等問(wèn)題只依靠技術(shù)是無(wú)法解決的，需要各學(xué)科，尤其是人文社科的同學(xué)們未來(lái)的努力。有很多問(wèn)題，不只是管理，而是深入其中地參與把握發(fā)展方向。

Q：機(jī)器智能的缺陷是傾向于被完善還是被保留下來(lái)以平衡人和機(jī)器？

A：從算法層面來(lái)看，錯(cuò)誤分析的確是目前深度學(xué)習(xí)中十分重要的一環(huán)。本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練過(guò)程中會(huì)不斷迭代、調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)使得輸出結(jié)果盡可能與預(yù)期相同（即AI不再出錯(cuò)）。從倫理層面來(lái)看，我們有必要區(qū)分這種缺陷是對(duì)人有利的還是有害的，需要分情況來(lái)討論。

Q：未來(lái)的人機(jī)關(guān)系會(huì)達(dá)到怎樣一個(gè)“理想”的地步以及如何平衡數(shù)據(jù)采集和隱私保護(hù)的沖突？

A：人機(jī)關(guān)系是復(fù)雜的科學(xué)和哲學(xué)問(wèn)題，無(wú)論今后的發(fā)展采取什么技術(shù)路線，這類(lèi)研究都需要小心謹(jǐn)慎。隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的不斷突破，數(shù)據(jù)量迅速攀升、數(shù)據(jù)維度也更加豐富，隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)采集和利用之間的矛盾愈發(fā)凸顯，隱私問(wèn)題也得到了廣泛關(guān)注。歐盟制定了通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例（GDPR），目前已經(jīng)實(shí)施。中國(guó)人大常委會(huì)也在推進(jìn)個(gè)人信息保護(hù)法的立法工作。

除了國(guó)家的立法之外，企業(yè)也應(yīng)當(dāng)承擔(dān)起自己的社會(huì)責(zé)任，我們看到安卓等操作系統(tǒng)也在不斷完善自己的隱私保護(hù)機(jī)制。同時(shí)，通過(guò)技術(shù)手段保護(hù)隱私與數(shù)據(jù)安全也是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域重要的科研方向，例如姚期智教授提出的百萬(wàn)富翁問(wèn)題（兩個(gè)百萬(wàn)富翁想知道誰(shuí)更有錢(qián)，但都不想透露自己的具體財(cái)富數(shù)額）。相信在全社會(huì)的共同努力下，這些問(wèn)題會(huì)逐漸得到解決。

Q：AI在日常生活中的應(yīng)用會(huì)使人產(chǎn)生對(duì)信息存儲(chǔ)和處理的依賴(lài)從而向低智化碎片化發(fā)展嗎？或是對(duì)人的智力有提升促進(jìn)作用？在決策時(shí)，AI提供的理性分析與人類(lèi)的情感之間應(yīng)如何權(quán)衡？

A：AI的進(jìn)步和發(fā)展給人們生活帶來(lái)巨大便利的同時(shí)也勢(shì)必會(huì)促進(jìn)社會(huì)的飛速發(fā)展，我相信人類(lèi)的能力和智力也會(huì)進(jìn)一步提升以適應(yīng)社會(huì)的新變化。AI今后一定會(huì)為人們決策提供有力支持，但做決策最后拍板的一定是人。至于如何在AI理性分析和人類(lèi)情感之間權(quán)衡，需要具體問(wèn)題具體對(duì)待。究其根本，AI只是為人類(lèi)服務(wù)的一項(xiàng)技術(shù)和工具，而決策權(quán)則掌握在人類(lèi)手中。

Q：人工智能的不斷發(fā)展對(duì)社會(huì)就業(yè)的巨大影響有利有弊，但對(duì)我們的影響是利大于弊還是弊大于利？人工智能對(duì)社會(huì)生產(chǎn)力的影響主要體現(xiàn)在哪？

A：第一個(gè)問(wèn)題，我認(rèn)為總的影響是利大于弊的。關(guān)于對(duì)社會(huì)就業(yè)的影響，互聯(lián)網(wǎng)之父Vint Cerf認(rèn)為：從歷史上看，技術(shù)創(chuàng)造的工作要多于破壞的工作。從舊技術(shù)向新技術(shù)的轉(zhuǎn)移與總體就業(yè)率下降并不是一回事。這是從工作的數(shù)量上來(lái)說(shuō)的，從質(zhì)量上看，人工智能可以將人類(lèi)從簡(jiǎn)單重復(fù)的枯燥工作中解放出來(lái)，讓人們有更多的機(jī)會(huì)做自己喜歡的事情。

整體長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，人均收入、居民消費(fèi)及社會(huì)發(fā)展都會(huì)隨著新技術(shù)進(jìn)步而得以提升，總體就業(yè)率也會(huì)進(jìn)一步增加而非降低。至于由于特定領(lǐng)域從業(yè)者由于職業(yè)被人工智能取代所引發(fā)的失業(yè)及公平問(wèn)題，這肯定需要國(guó)家和社會(huì)層面進(jìn)行全局調(diào)控。

從我們個(gè)人發(fā)展的角度，我們要做的就是終身學(xué)習(xí)，提高自己學(xué)習(xí)新知識(shí)的能力，從而能夠適應(yīng)科技的不斷發(fā)展所帶來(lái)的改變。在現(xiàn)階段，人工智能只能在一些簡(jiǎn)單的、有確定規(guī)則的領(lǐng)域取代人類(lèi)，而在那些依賴(lài)于人類(lèi)的思考能力與創(chuàng)造能力的領(lǐng)域，人工智能能做的還非常有限。

第二個(gè)問(wèn)題，人工智能在社會(huì)生產(chǎn)的各個(gè)方面都產(chǎn)生著影響。比如無(wú)人倉(cāng)庫(kù)利用機(jī)器人搬運(yùn)貨物，提高了物流系統(tǒng)的效率；許多企業(yè)使用人工智能客服，雖然不總能給出讓人滿意的答復(fù)，但總體上還是減輕了人工客服的工作負(fù)擔(dān)；再比如航空公司通過(guò)“預(yù)測(cè)性維護(hù)”大大減少了設(shè)備維修的成本。

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