日前，第三屆世界智能大會在天津舉行。國家主席習(xí)近平致信向大會的召開致以熱烈祝賀，向出席會議的國際知名企業(yè)家、業(yè)界領(lǐng)軍人物和圖靈獎獲得者等各界人士表示誠摯的歡迎。圖靈獎是計算機(jī)領(lǐng)域的最高獎，有“計算機(jī)界的諾貝爾獎”之稱。在世界智能大會期間，約翰·霍普克羅夫特、曼紐爾·布盧姆、雷伊·雷蒂3位圖靈獎獲得者在大會的論壇上，回答了公眾關(guān)心的人工智能問題。比如人的意識是怎樣工作的？機(jī)器能否擁有人的意識？機(jī)器有了意識會不會全面戰(zhàn)勝人類？本期與讀者分享他們的觀點(diǎn)。

　　約翰·霍普克羅夫特，一九八六年圖靈獎得主、美國科學(xué)院、工程院、藝術(shù)與科學(xué)院院士，中國科學(xué)院外籍院士。

　　約翰·霍普克羅夫特：高維空間對機(jī)器學(xué)習(xí)非常重要

　　在人類歷史上發(fā)生過很多次革命。第一次革命可以稱之為“農(nóng)業(yè)革命”。當(dāng)人類第一次出現(xiàn)在地球上的時候，他們以采集天然食物為生，距今10000年前才開始從事農(nóng)業(yè)。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)改變了人類的生產(chǎn)生活方式，使人類形成了“社區(qū)”的概念，“農(nóng)業(yè)革命”與后來的工業(yè)革命的區(qū)別在于——在農(nóng)業(yè)社會中教育不是很重要，人們只要跟著自己的父母就可以學(xué)會如何進(jìn)行種植。而在工業(yè)革命到來后，教育的重要性大大提高，人們至少要經(jīng)歷高中和大學(xué)的教育才能足夠勝任自己的工作。而今我們正在進(jìn)入信息革命時代，信息革命帶來了極其重大的影響，這種影響對人類社會的改變不亞于農(nóng)業(yè)革命和工業(yè)革命。

　　比如未來制造業(yè)的就業(yè)機(jī)會可能一去不復(fù)返。舉例而言，在我小時候，每一部電梯里都有專門的操作員，幫助客人操作達(dá)到指定的樓層。后來電梯的操作系統(tǒng)越來越先進(jìn)，停降在各個樓層可以實(shí)現(xiàn)自動化，所以“電梯操作員”這個工作也就消失了。再比如說，當(dāng)代的工廠生產(chǎn)一輛汽車所需要的人手比20年前少很多，大家可以看一下今天的汽車組裝車間的照片——與幾十年前熱火朝天、人聲鼎沸的汽車工廠相比，今天的汽車生產(chǎn)車間里可能只有一名工人，而且這名工人也許還穿著西服，打著領(lǐng)帶，成了現(xiàn)代化車間系統(tǒng)的管理者。

　　電梯操作員、汽車工人……科技和生產(chǎn)力即將改變的下一個職業(yè)是什么？比如卡車司機(jī)，“智能無人汽車”技術(shù)的出現(xiàn)很可能讓這些人也工作不保。很多經(jīng)濟(jì)學(xué)家說不必為此擔(dān)心，因?yàn)橐恍┕ぷ髡�在消失，而社會總是在�?chuàng)造新的職業(yè)。這到底是不是真的呢？現(xiàn)在不得而知，但我想，當(dāng)智能時代真正來臨，社會所需要的人力勞動力可能只有現(xiàn)在的四分之一。

　　我們應(yīng)該從現(xiàn)在開始思考這些問題：智能時代將在哪一時刻真正來臨？到時候多少人還有所謂的工作？找到一份不錯的工作需要什么新的素質(zhì)？大學(xué)教育還需不需要？是否還有足夠的資源來保證我們的正常生活？人工智能社會人們需要思考像這樣有意義的事情。

　　常常有人問我，機(jī)器學(xué)習(xí)是不是代表著人工智能技術(shù)。對此，我的回答是否定的。界定人工智能技術(shù)，要看這個系統(tǒng)本身是否能夠“思考”到更深的層次。比如說，一張簡筆畫上畫著一個圖案，看上去仿佛是一輛自行車，可它其實(shí)沒有自行車的功能。機(jī)器學(xué)習(xí)可能會將這幅畫直接歸納到“自行車”這個類別，但人并不會這樣做。人可以透過這張圖畫，分辨和判斷它的屬性，提取出眼前這一信息真正的價值和功能。但是現(xiàn)在所謂的人工智能技術(shù)只是停留于表面，只是做圖形形象的識別，這種學(xué)習(xí)和識別與人類的認(rèn)識尚有巨大的差距。

　　當(dāng)前，機(jī)器學(xué)習(xí)仍然存在很多問題，比如，如果想相對精準(zhǔn)地判斷某一事物，機(jī)器需要學(xué)習(xí)至少50000張圖片，還要對每張圖片進(jìn)行歸類，將這幾萬張圖片歸為大概1000個類別，從而形成一個“深度學(xué)習(xí)圖片網(wǎng)絡(luò)”。通過這個網(wǎng)絡(luò)，機(jī)器可以對圖像的內(nèi)容和風(fēng)格進(jìn)行識別、定義�？墒沁@依然無法與人類的學(xué)習(xí)認(rèn)知水平相提并論。我女兒四歲的時候，我翻開兒童百科全書，給她看各式各樣的圖像，其中有一頁畫著消防車的彩圖。過了幾天之后我們上街看到消防車，她指著消防車說“爸爸快看，這是消防車！”僅僅見過一次圖片，她就在大街上認(rèn)出了消防車的事物，這體現(xiàn)了人類強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力和認(rèn)知水平。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)還面臨一個急需解決的難題——互動問題。比如說這里有一張貓的照片，我把這個貓的照片的幾個像素進(jìn)行了調(diào)整，機(jī)器在識別的時候就會把“貓”當(dāng)成“汽車”，一些微小的操作就能讓機(jī)器產(chǎn)生誤判，把圖片歸結(jié)到完全不同的類別，作為科研人員，我們必須認(rèn)識到目前機(jī)器深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不足，并致力于解決這些問題。

　　從本質(zhì)上來說，我們對空間的視覺感知實(shí)際上是基于人類本能的三維維度，但是更高維度空間對于機(jī)器深度學(xué)習(xí)其實(shí)非常的重要。在這里我就不能不提到中國，中國有占全世界五分之一的人口，有大量高素質(zhì)人才，只要給人工智能技術(shù)研究、高維空間研究更多支持，中國人工智能領(lǐng)域的學(xué)習(xí)者、從業(yè)者就有機(jī)會成長為世界級的高水平科研人員。

　　曼紐爾·布盧姆，圖靈獎獲得者，計算復(fù)雜性領(lǐng)域的主要奠基人之一。

　　曼紐爾·布盧姆：人工智能可以讓機(jī)器有意識

　　20世紀(jì)50年代，計算機(jī)科學(xué)之父阿蘭·圖靈在《思想》雜志上發(fā)表了題為“計算的機(jī)器和智能”的論文，首次提出了機(jī)器智能的概念，論文還提出了一種驗(yàn)證機(jī)器是否有智能的方法：讓人和機(jī)器進(jìn)行交流，如果人無法判斷自己交流的對象是人還是機(jī)器，就說明這個機(jī)器有智能了，這就是后來鼎鼎有名的人工智能“圖靈測試。”

　　“圖靈測試”的概念極大影響了人工智能對于功能的定義，以此為途徑，我們做了大量的前期工作，甚至證明了羅素《數(shù)學(xué)原理》52道中的38道。當(dāng)時有言論甚至宣稱在10年之內(nèi)，機(jī)器就可以達(dá)到和人類智能一樣的高度。

　　當(dāng)20世紀(jì)50年代明確了人工智能要模擬人類智慧這一大膽目標(biāo)后，這一領(lǐng)域經(jīng)歷了近20年的輝煌。研究人員開展了一系列項目，表明計算機(jī)能夠完成一系列原本只屬于人類能力范疇之內(nèi)的任務(wù)，例如證明定理、求解微積分、通過規(guī)劃來響應(yīng)命令、履行物理動作，甚至是模擬心理學(xué)家心理實(shí)驗(yàn)、作曲家譜曲這樣的活動。但是，過分簡單的算法以及計算能力的限制，嚴(yán)重阻礙了人們使用人工智能來解決更加困難和多樣化的問題。

　　當(dāng)前，我們正在從一個人類必須理解計算機(jī)的世界，邁向一個計算機(jī)必須理解人類的世界。亞里士多德曾說過，如果機(jī)器能干很多活，豈不能讓人類解放出來，或許這一解放的起點(diǎn)就是——“理解”。

　　我認(rèn)為人工智能技術(shù)下一步重要的發(fā)展方向是讓機(jī)器產(chǎn)生“意識”。我們都知道，意識讓人擁有了思考力和靈活性。同樣，意識能夠讓計算機(jī)和機(jī)器人有強(qiáng)大的解決問題的能力。在天津大學(xué)，我曾經(jīng)對現(xiàn)場的學(xué)生們說：希望你們未來能夠創(chuàng)造出有意識的電腦。

　　意識讓生命充滿了活力，意識來自于哪里呢——意識來自大腦的架構(gòu)。這里指的不是神經(jīng)元，而是在神經(jīng)元基礎(chǔ)之上的更高層面的架構(gòu)系統(tǒng)設(shè)計。神經(jīng)科學(xué)家曾經(jīng)提出一個天才的理論，叫作劇場意識。以劇場作為類比，描述什么是意識——意識就好比是舞臺上的演員憑借短期的記憶從事一系列的表演。短期記憶，一個非常短的記憶，它就是你的意識。

　　現(xiàn)在我們?nèi)绾伟l(fā)展人工智能基礎(chǔ)的“意識”？我想神經(jīng)科學(xué)能夠給我們答案，下一步我們的人工智能技術(shù)將在“短期記憶”領(lǐng)域取得突破。那哪些東西能夠進(jìn)入短期記憶呢？此后長期記憶的處理器如何產(chǎn)生？需要什么樣的長期記憶，處理器才能夠真正形成類似于人的意識呢？這有很多問題，都需要科學(xué)家不斷努力才能夠最終解答。

　　從這個角度去展望，我的觀點(diǎn)是——最多10年，機(jī)器意識就會出現(xiàn)。據(jù)我所知，目前已經(jīng)有大學(xué)教授在做相關(guān)的實(shí)驗(yàn)。我們會活在一個美好世界，遠(yuǎn)比父母輩更充分。一旦人類可以制造機(jī)器意識，自然可能被善用，也可能被濫用。機(jī)器可以幫助我們，可以是個好東西，可以增加洞察力，他們是我們的孩子，我們可以讓機(jī)器聰明且有意識。

　　雷伊·雷蒂，一九九四年圖靈獎獲得者，美國工程院、藝術(shù)與科學(xué)學(xué)院院士，中國工程院外籍院士。

　　雷伊·雷蒂：人工智能可實(shí)現(xiàn)社會包容式發(fā)展

　　很多人看到人工智能，看到的都是悲觀的景象，但我看到的是光明的未來。在過去的60多年當(dāng)中，科技進(jìn)步最重要的是電腦的發(fā)明，以及互聯(lián)網(wǎng)和智能手機(jī)的出現(xiàn)，這些都大大改變了所有人的生活。當(dāng)然，在展望未來時，要有相關(guān)的法律法規(guī)和引導(dǎo)，來保證技術(shù)的發(fā)展不會對社會產(chǎn)生負(fù)面的影響。

　　人工智能技術(shù)只是一個工具，正如曾經(jīng)人類想象自己是不是能飛起來，后來就發(fā)明了飛機(jī)，現(xiàn)在想象中的時空旅行在未來都有可能會變成現(xiàn)實(shí)。

　　什么是人工智能技術(shù)最重要的價值？人工智能能為世界帶來怎樣的改變？很多人提出：科學(xué)家需要保證人工智能的技術(shù)倫理。其中有這樣一種觀點(diǎn)——人工智能技術(shù)要有包容性，讓“邊緣人群”也能從中受益，對此我甚為認(rèn)同。

　　有一個概念叫作“數(shù)字鴻溝”�！皵�(shù)字鴻溝”包括教育程度的鴻溝和語言的鴻溝。在當(dāng)今的印度有22種不同的官方語言，大家彼此之間沒有辦法交流，所以只能夠用英語進(jìn)行對話。這個問題之于全球而言就更加明顯了——全世界影響力較大的語言就超過100種，其中每一種語言的使用人數(shù)都超過了1000萬人。

　　而今，人工智能技術(shù)在語言交流上的應(yīng)用日臻成熟，我們可以進(jìn)行語音到語音的翻譯，我用印度語講話，你用中文講話，我們之間還是可以相互理解，實(shí)時進(jìn)行溝通。

　　在過去10年中，人工智能技術(shù)在語言交流方面取得了極大的進(jìn)步，這意味著人工智能帶來了某種可能——讓不會讀寫的人也能夠從數(shù)字革命中獲益。

　　這個技術(shù)會讓互聯(lián)網(wǎng)使用的人數(shù)至少翻一番。整個經(jīng)濟(jì)的效益就可以增加3倍，從而帶動全球GDP提高4到10倍，達(dá)到千萬億級別。我們會越來越多地看到全球GDP的增長，現(xiàn)在是100萬億美元，接下來20年內(nèi)可能會是10倍，而這將成為人工智能的技術(shù)賦能帶給世界的實(shí)實(shí)在在的財富。因?yàn)橐蛱鼐W(wǎng)帶來人工智能和大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，在這個過程中產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在慢慢地收集起來就可以利用起來造福社會。比如你可以根據(jù)天氣的原因，或者你睡眠的深度來決定你的手機(jī)要不要叫醒你等等，我們希望這些應(yīng)用可以深入到我們的日常生活。

　　另一個是深度學(xué)習(xí)。很多程序具有學(xué)習(xí)能力，學(xué)習(xí)能力哪里來呢？來自大數(shù)據(jù)，手機(jī)的大數(shù)據(jù)，這些大數(shù)據(jù)所有的大眾都可以用。如果機(jī)器有學(xué)習(xí)能力，你就不需要讓程序員再去寫一個新程序，而是機(jī)器可以跟你直接進(jìn)行互動。因?yàn)樗�有學(xué)習(xí)的能力，這個就叫深度學(xué)習(xí)，是未來發(fā)展的方向。

　　未來幾十年相信會有新的重大的要素突破，帶來計算效率的幾萬倍增長，從而使相同成本情況下效率達(dá)到更高，成本變得更低。個人的數(shù)據(jù)已經(jīng)被政府和企業(yè)收集在安全的范圍內(nèi),將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行合理地分析，尋找他們的規(guī)律，通過糾錯機(jī)制進(jìn)行學(xué)習(xí)，通過闡述來學(xué)習(xí)。每個人都能獲益于人工智能的語音助手，深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)是未來的趨勢。就像你的助理在你身邊學(xué)習(xí)你做的事情，并且?guī)湍愦�理一樣，未來機(jī)器就可以通過計算大數(shù)據(jù)來做這些事情。(記者陳建強(qiáng)劉茜焦德芳)