AAAI協(xié)會主席、亞利桑那州立大學(xué)教授Subbarao Kambhampati是人工智能領(lǐng)域的大拿。他在7月7日由中國計算機學(xué)會（CCF）主辦，雷鋒網(wǎng)與香港中文大學(xué)（深圳）承辦的CCF-GAIR全球人工智能與機器人峰會上，發(fā)表了主題演講，并在會后接受了雷鋒網(wǎng)的專訪。

Subbarao對中國和中國的AI界很感興趣，他去過北京多次，對共享單車印象深刻。他也與國內(nèi)的諸多學(xué)者和業(yè)界公司有過交流，對中美AI公司均有很深的理解。

作為一名AI領(lǐng)域的學(xué)者，他固然希望技術(shù)能得以應(yīng)用，但也希望在越來越多學(xué)術(shù)人才進(jìn)入工業(yè)界的時候，同樣有人堅守基礎(chǔ)研究崗位。他希望AI研究能更加開放，畢竟誰不想對正在改變自己生活的事情，有更多了解呢。

以下是雷鋒網(wǎng)采訪的主要內(nèi)容：

為什么對中國感興趣？

AAAI是一個國際學(xué)術(shù)會議，在大約五六年前，還沒有多少中國學(xué)者參加，但最近幾年中國無論是提交的論文數(shù)量，還是出席的人數(shù)，都有了很顯著的增長。我覺得很難不去注意中國和中國的AI，這只是時間問題。

中國的AI發(fā)展幾乎是呈指數(shù)級的，這種勢頭甚至超過了美國。我也看到了騰訊、百度與滴滴這樣的公司都在積極使用AI技術(shù)。比如騰訊、百度兩家都贊助過AAAI，明年滴滴應(yīng)該也會。作為學(xué)術(shù)會議，AAAI也是各大公司招人的好去處，而且可以讓學(xué)界知道自己在做什么。

AAAI也是一個科學(xué)組織，我希望能有更多中國人加入。雖然不用入會也能提交論文，但作為科學(xué)組織，成為會員可以參與其中，并改變組織的發(fā)展方向。這也是各國學(xué)者們增加在AI社區(qū)中存在感的一種方式。我希望有更多中國學(xué)者成為會員，參加會議。

人個人角度來說，我對中國文化也很感興趣，除了這次參加CCF-GAIR，我之前也來過中國多次。另外，香港科技大學(xué)的楊強教授也是我的好友，我們在攻讀PhD時一起奮斗過。

中美的AI公司有什么特點和共性？

就像人與人之間有各自的特點一樣，我覺得中美的公司也都有各自特點，也有共同點，而且兩邊都有自己的文化背景和生態(tài)系統(tǒng)。

在我看來，一件值得高興的事是，越來越多的AI人才在中美之間流動，比如吳恩達(dá)，他先后在Google與百度任職，現(xiàn)自己創(chuàng)業(yè)。在中美之間有頻繁的人才流動，去年我在北京見到幾個人，他們告訴我之前就在美國公司工作，現(xiàn)在回到了中國公司。這種現(xiàn)象也讓中美兩邊公司的差異變小，因為是人才決定了公司的性質(zhì)。中美AI公司在文化上無疑是有區(qū)別的，但得益于人才的流動，這種差異正在變小。

兩邊公司都具有的共性，我覺得是速度，主要是指從概念到形成產(chǎn)品的速度。整個過程越來越快，也有越來越多的服務(wù)融入了AI技術(shù)。而且我感覺到，中國公司在這方面比美國表現(xiàn)得還要好。

共享單車就是一個很好的例子，去年8月我到北京時還沒見過共享單車，但現(xiàn)在大街小巷都是了。共享單車也需要AI技術(shù)，里面的主要問題是，怎么把自行車放到合適的位置，怎么在不同區(qū)域移動，這些都是AI可以發(fā)揮作用的地方。

中國速度之所以這么快，我認(rèn)為也是因為公司與政府之間有更多良好的合作。比如，AI公司可以與城市合作，使用和收集數(shù)據(jù)，像是汽車行使數(shù)據(jù)，用于交通管理。但一般來說，這種事要在其它國家發(fā)生，需要更長的時間，因為公共數(shù)據(jù)不會輕易允許公司參與進(jìn)來，誰也無法保證公司不會將數(shù)據(jù)挪作它用。

對學(xué)術(shù)人才的出走怎么看？

對學(xué)術(shù)界人才紛紛加入工業(yè)界，我感到很憂傷（sad）。

這是個很復(fù)雜的問題。有一件有趣的事情是，曾經(jīng)有公司想讓愛因斯坦到自己公司工作，并向他允諾了充足的資金和實驗設(shè)施。他妻子知道后說，實際上給他紙和筆就行了，因為他只需要思考和寫作。

這種基礎(chǔ)研究是一種類型，但我們也處在理論研究向?qū)嵺`應(yīng)用轉(zhuǎn)變的過程之中。現(xiàn)在研究的一個很大改變是，越來越以數(shù)據(jù)為中心，需要收集大量數(shù)據(jù)，領(lǐng)先它們來做出決策。但這種以數(shù)據(jù)為中心研究，棘手的地方在于學(xué)術(shù)界往往無法接觸到數(shù)據(jù)，而能收集數(shù)據(jù)的公司會說，因為隱私的考慮，我們沒法給你們提供數(shù)據(jù)。不過他們自己反而不受隱私保護(hù)的限制。

所以在有些領(lǐng)域，學(xué)術(shù)界可以做出優(yōu)秀的成果，但在深度學(xué)習(xí)這樣的領(lǐng)域，沒有數(shù)據(jù)會困難重重。所以我們看到不少學(xué)界人才走進(jìn)工業(yè)界。

在自由經(jīng)濟(jì)中人們想去哪就去哪，不過我認(rèn)為，在一些重要的領(lǐng)域，我希望有長期的研究，最好是有政府資助的基礎(chǔ)研究。

我們很容易就忘記的一件事是，甚至在2010年左右的時候，也沒多少人看好神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對它堅信不疑的人屈指可數(shù)。但重要的是，我們不知道未來的突破會出現(xiàn)在哪里。工業(yè)界將資源投入在一些特定領(lǐng)域當(dāng)然很好，但如果他們走錯了呢？我們就需要關(guān)注其它領(lǐng)域和問題，這也是政府資助這種研究模式很重要的原因。想做基礎(chǔ)研究的人，應(yīng)該得到資助。

總體來說，我覺得學(xué)術(shù)界的研究有很重要的價值，因為它是開放的。我擔(dān)心研究和資源的過度集中，特別是在一個大家都想去工業(yè)界的系統(tǒng)中時。雖然有很多公司都在做研究，而且會發(fā)表論文，比如Google。但除了發(fā)布的那些，我們不會知道他們到底在做什么，想解決什么問題。相比之下，學(xué)術(shù)界是開放的。而當(dāng)AI技術(shù)越來越重要，對生活的影響越來越廣泛時，我希望至少研究也越來越開放。

當(dāng)然，我也很高興的看到，越來越多的公司想要發(fā)表他們的論文，因為他們意識到不開放可能吸引不到聰明的學(xué)生，而且發(fā)表論文也是與外部交流的方式。

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