對話騰訊AI Lab張正友：公眾對AI還存在哪些誤解？

　　無論在學(xué)術(shù)界還是產(chǎn)業(yè)界，人工智能的概念日趨火熱，但同時也引發(fā)了一些沖突和擔(dān)憂。至今為止，人類對AI的研究到了什么程度？在科學(xué)家眼中，公眾對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，站長資源平臺騰訊AI Lab及騰訊Robotics X實驗室主任張正友博士接受了多家媒體采訪。

　　他認為，一方面，大家意識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實驗室主任，也是ACM Fellow（國際計算機學(xué)會院士）和 IEEE Fellow（國際電氣電子工程師學(xué)會院士），是世界著名的計算機視覺和多媒體技術(shù)專家。

　　他在國際頂尖會議和雜志上發(fā)表論文250余篇，論文引用次數(shù)51000多次，有近200項專利。2013年，他因為“張氏標定法”獲得 IEEE Helmholtz 時間考驗獎。

　　在張正友看來，目前人工智能的技術(shù)還是針對于某個點的弱人工智能，感知層面的視覺和語音相當(dāng)好，但是離接近人類智能的強人工智能相差很遠，還有很多的路要走。

　　他告訴記者，公眾不必過于擔(dān)憂人工智能會對人類造成威脅。因為目前人工智能領(lǐng)域離人的智能差距太遠，人工智能在短時間內(nèi)不能超越人類。

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

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

　　以下是記者對話張正友的實錄，有刪節(jié)：

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

　　張正友：人工智能是一個很熱門的話題，大家都在往前推進。從企業(yè)來講的話，怎么樣扎實的把人工智能技術(shù)應(yīng)用到具體的行業(yè)里面，需要花時間對行業(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，要花很長時間，包括對用戶了解和對這個問題的各方面進行提煉。但是從中國整個領(lǐng)域來講，一個突破點就需要投入更多的基礎(chǔ)研究，因為中國在人工智能方面基礎(chǔ)研究方面相對比較薄弱。

　　有沒有涉及到具體行業(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)普適性還沒有到那么強。到了通用人工智能或者強人工智能，人工智能就能像人一樣能看能說能聽能寫，能思考，我們盡可能往這個方向去靠近，到時候各個領(lǐng)域都可以應(yīng)用。

　　目前針對每個行業(yè)，還是需要對這個行業(yè)深入的理解。騰訊在圍繞著這個行業(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)對某個產(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)，是從大量的標注好的數(shù)據(jù)里面找到從數(shù)據(jù)到標注之間的映射關(guān)系，然后當(dāng)有新的數(shù)據(jù)來的話就可以應(yīng)用學(xué)到的映射關(guān)系，知道它對應(yīng)的標注。

　　假如某個行業(yè)有很多標注好的數(shù)據(jù)的話，這個行業(yè)就會應(yīng)用的比較好。像醫(yī)療方面，有很多的應(yīng)用，因為可以獲取很多的標注數(shù)據(jù)。一般來說，在感知層面，比如和計算機視覺和語音處理相關(guān)的行業(yè)，人工智能技術(shù)的應(yīng)用會比較成功。

　　國外已經(jīng)研制出來的粒子機器人，號稱可以擁有自我意識的，這個機器人對人類有什么樣的影響？

　　張正友：我們不要一看到有個叫智能的東西就認為是真的智能。跟人類的智能相比，這些都不是智能。像醫(yī)療里靶向治療藥物進入人體以后，會根據(jù)細胞的信息自動跟蹤到致癌位點去，針對某個方向去找到合適的地方，進而釋放藥性。

　　其實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，粒子機器人被認為是智能，我不認為是，這是條件反射，是用到傳感器的地方，很底層的層面，還沒有到人工智能。

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

　　現(xiàn)在有人說弱人工智能，強人工智能?，F(xiàn)在公眾對學(xué)術(shù)界的理解有一個很長的距離，包括很多學(xué)界人工智能機器人混著說。能不能簡單通俗講一下，人工智能和機器人下一個定義？

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

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

　　人工智能這個詞從我們這個角度來看非常廣泛了，可以說好，也可以不好，好的地方讓大家認識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)還是針對于某個點的弱人工智能，感知層面的視覺和語音相當(dāng)好，但是離接近人類智能的強人工智能相差很遠，還有很多的路要走。

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

　　張正友：中國人工智能數(shù)據(jù)量大，因為人口多，各方面的原因，中國在應(yīng)用層面已經(jīng)超越了美國。實事求是講，中國的人工智能的基礎(chǔ)核心技術(shù)研究投入相對較低，需要在從長遠發(fā)展方面改變一些思維和角度。

　　美國和中國現(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計劃，美國覺得中國舉全國之力政府引導(dǎo)性很多。不評判好壞，像騰訊作為一個商業(yè)企業(yè)也加入到人工智能的平臺，像這種怎么結(jié)合優(yōu)勢來推動中國的人工智能競爭的實力？

　　張正友：騰訊作為國家人工智能醫(yī)療影像開放平臺，目前是非常有影響力的。為什么是騰訊被認定為開放平臺，因為騰訊已經(jīng)與一百多家醫(yī)院建立了緊密的合作。

　　因為目前人工智能的技術(shù)是弱人工智能技術(shù)，必須對這個領(lǐng)域有深入的理解才能真正解決問題。所以通過人工智能開放平臺，我們和一百家醫(yī)院有緊密的合作，我們會花很多精力去了解用戶的需求，包括病人。

　　舉個例子，很多人不知道去哪一個科室看病，這是很難的問題，我有時候也不知道?？梢酝ㄟ^分析病歷，騰訊有這樣一個技術(shù)，把以前的病歷識別對應(yīng)到哪一個科室比較合適，就會幫助你。

　　另外一個例子是關(guān)于醫(yī)生，我們深入到這個領(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，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切片做病理分析，光線上來一個折射，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，我們就用來做人工智能算法的分析。

　　比如說醫(yī)生要去數(shù)多少細胞的數(shù)目，那個數(shù)起來很麻煩?，F(xiàn)在告訴人工智能我要細胞的數(shù)目，幾個細胞，人工智能一下子就數(shù)出來了，所以人和AI結(jié)合，使得醫(yī)生的效率大大提高，像這些我們開放平臺深入到行業(yè)，深入到用戶，包括醫(yī)生，包括病人，整個一個良性的反饋循環(huán)，使得我們技術(shù)越來越好。

　　提到另外一個高度，我們做研究的人以技術(shù)為導(dǎo)向，是技術(shù)驅(qū)動，有時候甚至是興趣驅(qū)動。一旦落地的話，就一定以用戶需求為導(dǎo)向驅(qū)動才能成功，否則這兩個之間有很大的差別。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，讓這個技術(shù)最終落地，才能對人類發(fā)揮最大的作用。

　　現(xiàn)在引導(dǎo)兩個實驗室：機器人實驗和AI Lab，這兩個實驗室協(xié)同性怎么體現(xiàn)的？針對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：先講兩個實驗室協(xié)同性的定位。剛才提到了AI的概念很廣，人工智能和機器人到底有什么區(qū)別，很難區(qū)分。事實上可以把機器人作為人工智能一部分，但是也可以說人工智能是機器人的一部分。

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

　　我們有兩個實驗室，區(qū)分還是明顯的，AI Lab做更多軟件方面的，包括計算機視覺、語音識別、自然語言理解、智能機器學(xué)習(xí)算法，更多偏軟件，數(shù)據(jù)采集出來后我們怎么樣去處理識別。

　　機器人實驗室更多偏硬件方面，硬件、控制、機械設(shè)計、本體方面。機器人這邊肯定是需要AI的能力的，這兩個要緊密合作的。