對(duì)話騰訊AI Lab張正友：公眾對(duì)AI還存在哪些誤解？

　　無(wú)論在學(xué)術(shù)界還是產(chǎn)業(yè)界，人工智能的概念日趨火熱，但同時(shí)也引發(fā)了一些沖突和擔(dān)憂。至今為止，人類(lèi)對(duì)AI的研究到了什么程度？在科學(xué)家眼中，公眾對(duì)AI還存在哪些誤解？

　　作為學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界交叉融合的代表，近日，站長(zhǎng)資源平臺(tái)騰訊AI Lab及騰訊Robotics X實(shí)驗(yàn)室主任張正友博士接受了多家媒體采訪。

　　他認(rèn)為，一方面，大家意識(shí)到了人工智能的重要性，但另一方面也造成了很多恐慌。

　　張正友目前是騰訊AI Lab及騰訊Robotics X實(shí)驗(yàn)室主任，也是ACM Fellow（國(guó)際計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)院士）和 IEEE Fellow（國(guó)際電氣電子工程師學(xué)會(huì)院士），是世界著名的計(jì)算機(jī)視覺(jué)和多媒體技術(shù)專(zhuān)家。

　　他在國(guó)際頂尖會(huì)議和雜志上發(fā)表論文250余篇，論文引用次數(shù)51000多次，有近200項(xiàng)專(zhuān)利。2013年，他因?yàn)椤皬埵蠘?biāo)定法”獲得 IEEE Helmholtz 時(shí)間考驗(yàn)獎(jiǎng)。

　　在張正友看來(lái)，目前人工智能的技術(shù)還是針對(duì)于某個(gè)點(diǎn)的弱人工智能，感知層面的視覺(jué)和語(yǔ)音相當(dāng)好，但是離接近人類(lèi)智能的強(qiáng)人工智能相差很遠(yuǎn)，還有很多的路要走。

　　他告訴記者，公眾不必過(guò)于擔(dān)憂人工智能會(huì)對(duì)人類(lèi)造成威脅。因?yàn)槟壳叭斯ぶ悄茴I(lǐng)域離人的智能差距太遠(yuǎn)，人工智能在短時(shí)間內(nèi)不能超越人類(lèi)。

　　“我覺(jué)得大家不用擔(dān)心，真正做科學(xué)的人很少看到對(duì)技術(shù)的恐慌，跟科學(xué)家去談，他們知道有一些問(wèn)題，科技有兩個(gè)方面，有善和惡，看你怎么用它?！?張正友說(shuō)。

　　目前的人工智能的技術(shù)普適性還沒(méi)有到那么強(qiáng)。張正友表示，雖然中國(guó)在人工智能的應(yīng)用層面已經(jīng)超越了美國(guó)，但實(shí)事求是講，中國(guó)的人工智能的基礎(chǔ)核心技術(shù)研究投入相對(duì)較低，需要在從長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展方面改變一些思維和角度，需要在基礎(chǔ)研究上進(jìn)行更多投入。

　　以下是記者對(duì)話張正友的實(shí)錄，有刪節(jié)：

　　我們知道很多互聯(lián)網(wǎng)公司做人工智能，想了解一下中國(guó)未來(lái)的人工智能發(fā)展的突破點(diǎn)在哪？

　　張正友：人工智能是一個(gè)很熱門(mén)的話題，大家都在往前推進(jìn)。從企業(yè)來(lái)講的話，怎么樣扎實(shí)的把人工智能技術(shù)應(yīng)用到具體的行業(yè)里面，需要花時(shí)間對(duì)行業(yè)深入的理解才能很好的應(yīng)用人工智能技術(shù)。

　　人工智能技術(shù)目前還是非常專(zhuān)用的技術(shù)，并不是通用的，所以不同的應(yīng)用要適配，要花很長(zhǎng)時(shí)間，包括對(duì)用戶了解和對(duì)這個(gè)問(wèn)題的各方面進(jìn)行提煉。但是從中國(guó)整個(gè)領(lǐng)域來(lái)講，一個(gè)突破點(diǎn)就需要投入更多的基礎(chǔ)研究，因?yàn)橹袊?guó)在人工智能方面基礎(chǔ)研究方面相對(duì)比較薄弱。

　　有沒(méi)有涉及到具體行業(yè)的結(jié)合？

　　張正友：我們從基礎(chǔ)研究方向去努力，目前的人工智能的技術(shù)普適性還沒(méi)有到那么強(qiáng)。到了通用人工智能或者強(qiáng)人工智能，人工智能就能像人一樣能看能說(shuō)能聽(tīng)能寫(xiě)，能思考，我們盡可能往這個(gè)方向去靠近，到時(shí)候各個(gè)領(lǐng)域都可以應(yīng)用。

　　目前針對(duì)每個(gè)行業(yè)，還是需要對(duì)這個(gè)行業(yè)深入的理解。騰訊在圍繞著這個(gè)行業(yè)方向去發(fā)展人工智能，我們講AI+行業(yè)，是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對(duì)某個(gè)產(chǎn)業(yè)深入的理解，才能把人工智能用上去。

　　目前的人工智能技術(shù)和大數(shù)據(jù)的技術(shù)，是從大量的標(biāo)注好的數(shù)據(jù)里面找到從數(shù)據(jù)到標(biāo)注之間的映射關(guān)系，然后當(dāng)有新的數(shù)據(jù)來(lái)的話就可以應(yīng)用學(xué)到的映射關(guān)系，知道它對(duì)應(yīng)的標(biāo)注。

　　假如某個(gè)行業(yè)有很多標(biāo)注好的數(shù)據(jù)的話，這個(gè)行業(yè)就會(huì)應(yīng)用的比較好。像醫(yī)療方面，有很多的應(yīng)用，因?yàn)榭梢垣@取很多的標(biāo)注數(shù)據(jù)。一般來(lái)說(shuō)，在感知層面，比如和計(jì)算機(jī)視覺(jué)和語(yǔ)音處理相關(guān)的行業(yè)，人工智能技術(shù)的應(yīng)用會(huì)比較成功。

　　國(guó)外已經(jīng)研制出來(lái)的粒子機(jī)器人，號(hào)稱(chēng)可以擁有自我意識(shí)的，這個(gè)機(jī)器人對(duì)人類(lèi)有什么樣的影響？

　　張正友：我們不要一看到有個(gè)叫智能的東西就認(rèn)為是真的智能。跟人類(lèi)的智能相比，這些都不是智能。像醫(yī)療里靶向治療藥物進(jìn)入人體以后，會(huì)根據(jù)細(xì)胞的信息自動(dòng)跟蹤到致癌位點(diǎn)去，針對(duì)某個(gè)方向去找到合適的地方，進(jìn)而釋放藥性。

　　其實(shí)很多東西要判斷是不是智能，例如我們聞到香的味道就想到吃飯，這不是智能，粒子機(jī)器人被認(rèn)為是智能，我不認(rèn)為是，這是條件反射，是用到傳感器的地方，很底層的層面，還沒(méi)有到人工智能。

　　目前人工智能領(lǐng)域離人的智能差距太遠(yuǎn)，人工智能在短時(shí)間內(nèi)不能超越人類(lèi)，我覺(jué)得大家不用擔(dān)心，真正做科學(xué)的人很少看到對(duì)技術(shù)的恐慌，跟科學(xué)家去談，他們知道有一些問(wèn)題，科技有兩個(gè)方面，有善和惡，看你怎么用它。

　　現(xiàn)在有人說(shuō)弱人工智能，強(qiáng)人工智能?，F(xiàn)在公眾對(duì)學(xué)術(shù)界的理解有一個(gè)很長(zhǎng)的距離，包括很多學(xué)界人工智能機(jī)器人混著說(shuō)。能不能簡(jiǎn)單通俗講一下，人工智能和機(jī)器人下一個(gè)定義？

　　張正友：從五十年代講的人工智能就是機(jī)器人，能夠具有人這樣的能力，能看能說(shuō)能聽(tīng)能寫(xiě)，就像大家在科幻電影、科幻小說(shuō)里面看到的那些機(jī)器人，這是我們以前真正、最原始的人工智能的定義。

　　隨著時(shí)間的推移，像智能音箱沒(méi)有手沒(méi)有腳也被認(rèn)為是人工智能；退一步?jīng)]有具體形態(tài)的，僅僅存于計(jì)算機(jī)上面，它也被認(rèn)為是人工智能，比方說(shuō)有些人在互聯(lián)網(wǎng)上爬數(shù)據(jù)，也叫機(jī)器人，但不是實(shí)體的；現(xiàn)在某些算法被當(dāng)作人工智能。

　　人工智能這個(gè)詞從我們這個(gè)角度來(lái)看非常廣泛了，可以說(shuō)好，也可以不好，好的地方讓大家認(rèn)識(shí)到人工智能的重要性，不好的地方造成了很多恐慌。目前人工智能的技術(shù)還是針對(duì)于某個(gè)點(diǎn)的弱人工智能，感知層面的視覺(jué)和語(yǔ)音相當(dāng)好，但是離接近人類(lèi)智能的強(qiáng)人工智能相差很遠(yuǎn)，還有很多的路要走。

　　剛才提到國(guó)內(nèi)人工智能短板的研究，也看美國(guó)這兩年對(duì)中國(guó)人工智能很防范，說(shuō)明咱們國(guó)內(nèi)人工智能有很大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

　　張正友：中國(guó)人工智能數(shù)據(jù)量大，因?yàn)槿丝诙啵鞣矫娴脑?，中?guó)在應(yīng)用層面已經(jīng)超越了美國(guó)。實(shí)事求是講，中國(guó)的人工智能的基礎(chǔ)核心技術(shù)研究投入相對(duì)較低，需要在從長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展方面改變一些思維和角度。

　　美國(guó)和中國(guó)現(xiàn)在都投入了很大的政府的力量，特朗普政府制定了人工智能的未來(lái)計(jì)劃，美國(guó)覺(jué)得中國(guó)舉全國(guó)之力政府引導(dǎo)性很多。不評(píng)判好壞，像騰訊作為一個(gè)商業(yè)企業(yè)也加入到人工智能的平臺(tái)，像這種怎么結(jié)合優(yōu)勢(shì)來(lái)推動(dòng)中國(guó)的人工智能競(jìng)爭(zhēng)的實(shí)力？

　　張正友：騰訊作為國(guó)家人工智能醫(yī)療影像開(kāi)放平臺(tái)，目前是非常有影響力的。為什么是騰訊被認(rèn)定為開(kāi)放平臺(tái)，因?yàn)轵v訊已經(jīng)與一百多家醫(yī)院建立了緊密的合作。

　　因?yàn)槟壳叭斯ぶ悄艿募夹g(shù)是弱人工智能技術(shù)，必須對(duì)這個(gè)領(lǐng)域有深入的理解才能真正解決問(wèn)題。所以通過(guò)人工智能開(kāi)放平臺(tái)，我們和一百家醫(yī)院有緊密的合作，我們會(huì)花很多精力去了解用戶的需求，包括病人。

　　舉個(gè)例子，很多人不知道去哪一個(gè)科室看病，這是很難的問(wèn)題，我有時(shí)候也不知道?？梢酝ㄟ^(guò)分析病歷，騰訊有這樣一個(gè)技術(shù)，把以前的病歷識(shí)別對(duì)應(yīng)到哪一個(gè)科室比較合適，就會(huì)幫助你。

　　另外一個(gè)例子是關(guān)于醫(yī)生，我們深入到這個(gè)領(lǐng)域以后，就觀察醫(yī)生如何用人工智能技術(shù)，去理解他們的痛點(diǎn)，就知道醫(yī)生真正需要什么東西。以我們做的智能顯微鏡為例。顯微鏡就是下面放一個(gè)切片做病理分析，光線上來(lái)一個(gè)折射，我們眼睛就可以看到了。我們把中間的部分換掉，光一部分仍然投射到人的眼睛里面，還有一部分光往上去，上面放一個(gè)攝像頭，拿到的圖像就和人看到的圖像是一樣的，我們就用來(lái)做人工智能算法的分析。

　　比如說(shuō)醫(yī)生要去數(shù)多少細(xì)胞的數(shù)目，那個(gè)數(shù)起來(lái)很麻煩?，F(xiàn)在告訴人工智能我要細(xì)胞的數(shù)目，幾個(gè)細(xì)胞，人工智能一下子就數(shù)出來(lái)了，所以人和AI結(jié)合，使得醫(yī)生的效率大大提高，像這些我們開(kāi)放平臺(tái)深入到行業(yè)，深入到用戶，包括醫(yī)生，包括病人，整個(gè)一個(gè)良性的反饋循環(huán)，使得我們技術(shù)越來(lái)越好。

　　提到另外一個(gè)高度，我們做研究的人以技術(shù)為導(dǎo)向，是技術(shù)驅(qū)動(dòng)，有時(shí)候甚至是興趣驅(qū)動(dòng)。一旦落地的話，就一定以用戶需求為導(dǎo)向驅(qū)動(dòng)才能成功，否則這兩個(gè)之間有很大的差別。從基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究、到用戶需求為導(dǎo)向做產(chǎn)品化，讓這個(gè)技術(shù)最終落地，才能對(duì)人類(lèi)發(fā)揮最大的作用。

　　現(xiàn)在引導(dǎo)兩個(gè)實(shí)驗(yàn)室：機(jī)器人實(shí)驗(yàn)和AI Lab，這兩個(gè)實(shí)驗(yàn)室協(xié)同性怎么體現(xiàn)的？針對(duì)AI Lab一些基礎(chǔ)性的研究，這種技術(shù)怎么去輻射到AI內(nèi)部產(chǎn)品AI應(yīng)用上面，能不能舉一下內(nèi)容一些具體的使用。

　　張正友：先講兩個(gè)實(shí)驗(yàn)室協(xié)同性的定位。剛才提到了AI的概念很廣，人工智能和機(jī)器人到底有什么區(qū)別，很難區(qū)分。事實(shí)上可以把機(jī)器人作為人工智能一部分，但是也可以說(shuō)人工智能是機(jī)器人的一部分。

　　現(xiàn)在把人工智能的概念泛化了，人工智能面更廣了，把機(jī)器人當(dāng)作人工智能的一部分。

　　我們有兩個(gè)實(shí)驗(yàn)室，區(qū)分還是明顯的，AI Lab做更多軟件方面的，包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言理解、智能機(jī)器學(xué)習(xí)算法，更多偏軟件，數(shù)據(jù)采集出來(lái)后我們?cè)趺礃尤ヌ幚碜R(shí)別。

　　機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室更多偏硬件方面，硬件、控制、機(jī)械設(shè)計(jì)、本體方面。機(jī)器人這邊肯定是需要AI的能力的，這兩個(gè)要緊密合作的。