AI如何讓我們更幸福？科技大咖縱論人工智慧的今生與未來

「AI帶給我們的幸福感、獲得感和安全感中，你最關心哪個？」3月2日，央視財經頻道聯合騰訊社會研究中心舉辦的「AI讓你更幸福」論壇上，主持人馬洪濤問了這樣一個問題。

騰訊人工智慧實驗室總經理劉永升、IBM中國研究院研究總監蘇中表示，「最關注幸福感」；馭勢科技CEO吳甘沙認為安全的幸福感是AI帶給我們的最良好感覺。微軟亞洲研究院副院長潘天佑則最看中獲得感：「AI開創了無限可能性，讓我們有很多探索的機會。」清華大學教授魯白扮演了一個觀察員的角色，表示「安全感、獲得感和幸福感，基本上就是馬斯洛學說的翻版」。

論壇嘉賓

劉永升，騰訊人工智慧實驗室總經理

潘天佑，微軟亞洲研究院副院長

蘇 中，IBM中國研究院研究總監

吳甘沙，馭勢科技CEO

魯 白，《知識分子》主編、清華大學教授

主持人

馬洪濤，中央電視台財經頻道主播

現狀：

科技巨頭們的AI探索之路

主持人：

各位嘉賓請展示一下您所在機構在AI領域的「絕活」吧。

劉永升

騰訊人工智慧實驗室總經理

「絕藝」希望解決圍棋是否有唯一解

我先從騰訊研發的圍棋AI「絕藝」開始說起。去年底，騰訊圍棋AI「絕藝」在東京舉辦的2017圍棋AI龍星戰決賽中再次奪冠問鼎。騰訊開發「絕藝」，是想通過圍棋這個載體，讓人工智慧技術得到大家的關注。

雖然，AlphaGo已經宣布退出圍棋領域，轉戰醫療領域。但現階段，「絕藝」在圍棋領域的探索工作還未結束。因為圍棋除了展現棋手之間的對弈，也給科技人員和人工智慧提出了兩個挑戰：第一，人工智慧能否打敗職業棋手？第二，是不是有「圍棋上帝」存在？

第一個挑戰，AlphaGo解決得非常完美。但現有技術要解決第二個挑戰還相當不成熟。「絕藝」團隊嘗試通過技術的迭代、演進，推動解決第二個挑戰，賦予圍棋文化新的生命力，也給人類帶來更多樂趣。

此外，騰訊AI Lab為「騰訊覓影」這個AI+醫療產品提供了大量技術支持，從醫療影像到AI輔助診療都有。

潘天佑

微軟亞洲研究院副院長

翻譯AI致力於讓人類無障礙交流

微軟一直致力於翻譯AI的研發，讓不同國家、不同民族、不同語言的人進行無障礙的日常交流。

從研究角度看，機器翻譯里需要廣泛的人工智慧技術，如語音識別、語言理解，這牽涉到對語言的了解程度。另外一個非常重要，但也是常被大家忽略的技術就是Microsoft Translator（微軟翻譯）的使用者界面要如何設計，讓人更方便地使用。比如，一位中國大媽出國時不會講英語或義大利語，手機里的翻譯軟體僅需簡單操作就能幫她表達出來，這是非常好的研究的題目，也能更好地展現AI能為人們做什麼。

目前，Microsoft Translator（微軟翻譯）能夠做到9種語言的語音對語音翻譯，60種語言的文字對文字翻譯，這是非常難得的能力。

當然，翻譯最難的不是對單詞的理解，而是對整篇文章或整段話的理解，因為一句話里可能會有很多言外之意。對「言外之意」的理解，有時候連人都不見得透徹，更何況一個機器？另外，人類的語言有著非常高貴且獨特的特質，我站在黃河邊上看到的就是一些黃色的河水，但李白看到的就是「黃河之水天上來，奔流到海不復回」。如果人類的靈感很難描述，那就很難編程，很難轉化成演算法。

人工智慧是一項工具，在人類整個發展過程中，我們一直在創造新的工具，每一次使用新的工具時，都有一些劃時代的能力出現。人工智慧的出現，可以讓人類騰出更多時間、精力去解決空氣污染、能源問題、外太空探索等更多問題。

蘇中

IBM中國研究院研究總監

AI可以在金融、醫療領域幫助人類

在醫療領域裡的例子更多。醫生行業是知識密集型的，如果一個醫生每周不能花40個小時去閱讀最新的科研成果的話，他的知識是過時的。但如果一個醫生每周花40個小時閱讀新的文獻，就沒有時間干其他事情了。從這個角度來講，我們特彆強調AI需要「人機同行」，它要輔助醫生隨時洞察業界最新治療手段和研究成果，結合病人特別情況，可以輔助醫生做更好的個性化決策。

今天的主題是「AI讓人更幸福」。但過往幾十年里，我們一直講的不是「讓你更幸福」，而是「讓你更有效」。比如，我們應用很多技術實現行業里的電子化，把很多以前需要手寫的東西直接列印出來，在整個業務流程里讓計算機去做計算和基礎處理工作。事實上IBM在做了沃森機器人以後，我們發現沃森的應用研究正在經歷從量變到質變的過程。IT發展至今，已經積攢了各行各業大量的數據，比如銀行每一筆信用卡的交易數據，在互聯網都會被記錄下來，這是讓IT有更深度發展的基礎。我認為有三點需要注意：

1.有沒有辦法讓人工智慧技術在行業里幫助人和系統更好地交互，提供更方便的服務。比如，你來到一家酒店，服務生可以叫出你的名字，上次住了什麼房間，喜歡什麼樣的配置。

2.IBM關注行業，在行業里能否讓效率提高，在整個流程里可以做更多的自動化。因為傳統的自動化是結構化數據，但還有很多流程上的非結構化數據，人交流的行為、手寫的文檔，這些東西是否可以用AI分析。

3.積攢足夠數據，能提供不一樣的洞察。這是各行各業都需要的，投資領域人士希望知道哪個公司最有前景；新聞行業人士希望知道下一個熱點新聞是什麼。對於這些，AI都能扮演更好的角色。

吳甘沙

馭勢科技CEO

AI讓創業者「從無名山丘崛起為峰」

我覺得AI技術的發展恰恰給了很多普通創業者巨大的機會，這是一個「從無名山丘崛起為峰」的時代。

2017年的CES展上我們推出了一款概念車——城市移動空間。這款車非常獨特的地方在於，以前我們都是在有人駕駛車上修修補補，給它加上無人駕駛功能，而這款車是完全從零開始，為無人駕駛而設計的汽車。

無人駕駛其實可以被形容為一位「武功高手」，這位高手應該既會「少林七十二絕技」，又會「降龍十八掌」，甚至還精通「六脈神劍」。

「少林七十二絕技」放在無人駕駛領域，就是能最快進入人們生活、最快商業化的一些技術。比如，我們跟白雲機場以及其他一些機場做合作，提升乘客在機場的體驗。大家想像一下，過了安檢口，一看時間，發現登機門快關了，你可以叫一輛車過來，登機牌在上面一掃，車就知道你應該去往哪個登機口，直接就把你送過去了。還有，機場很多行李都可以通過極長的無人駕駛車，最快地從飛機傳送到導航站樓。

「降龍十八掌」這種招式，沒有內功的配合沒辦法發揮威力。比如，無人駕駛要想在高速公路、在結構化的環線道路上適用就需要很強的內功。因為在這種道路上行駛，無人駕駛的每一項技術，每一個零部件都必須非常可靠，我們叫做「車規體系」。再比如，汽車最低的工作溫度可能是零下40多度，最高甚至達到80度到100度，要防震、防水、防塵、防電磁干擾，這是需要長期培養的內功。我們作為一家創業公司，在這方面需要跟一些行業的合作方協同創新，因為他們在研究這樣的技術上很有經驗。

至於「六脈神劍」這樣的武功，就是實現真正的無人駕駛。現在世界範圍內最領先的是從Google拆分出來的WAYMO，能夠實現每自動駕駛5600英里需要一次人干預，這種水平相當棒，但是離人類的平均水平還差不少。在美國，人類平均水平是每16.5萬英里出現一次普通事故，每9000萬英里出現一次致命事故。

探討：

人工智慧VS人類智能，孰高孰低？

主持人：

剛才四位的介紹中，除了騰訊「絕藝」戰勝了人類棋手外，其他三項都只是輔助技術。請問，現在人工智慧距離人腦到底還有多遠？

魯白

《知識分子》主編

清華大學教授

機器無法取代人腦的想像力與情感

首先談一下我對人工智慧的看法。一個技術的產生，往往會改變人的生活。以翻譯AI為例，假如它像病毒一樣傳到全世界的話，就會讓各種不同的語言最後死掉。再比如，打算盤。今天還有人學打算盤嗎？我們子女這一代甚至已經不會寫字了，都是語音輸入，連打鍵盤都不會用了。所以發展AI技術要考慮到如何保護人類自己的文化，如何讓我們的歷史延展下去。

至於人腦和人工智慧的比較問題。我曾在清華專門開了一門課，請企業界做IT、人工智慧的科學家、技術人員來上課，第一堂課專門講人腦和機器腦的差別，人腦有五個方面的功能：

1.通過視覺、聽覺，能夠感知外界，信息進入大腦以後進行處理，讓信息變得有意義。

2.運動，當需要做一件事情時，通過肢體可以實現某一種任務。

3.記憶儲藏，可以把外界信息儲藏到腦子裡去。

4.人腦有情感，有情緒，包括憤怒、悲哀、高興、快樂……

5.認知，比如邏輯推理、做決定。

我覺得機器在兩個方面遠遠超過人腦，一個是記憶，一個是計算。因為人腦不是主要來干這兩件事情的，只是順便干一些這樣的事情，人腦總有一天會發明一種機器幫助自己干這兩件事情。

接下來是認知。認知里包括怎麼做決定，其實人工智慧越來越多地應用在這方面。所謂認知，包括的內容非常多，其中有一部分，比如想像力，我認為機器做不了，但推理、邏輯這方面機器是可以做的。

最後是情感。為什麼人需要有情感，為什麼機器不需要有情感？你可以設計機器有情感，但不是真的有情感。比如，騰訊今天現場給我們準備的這個AI寫對聯的機器人，雖然只要我們任意提供兩個字，就可以出來一對「藏頭」的春聯，還有橫批。但它不依靠想像力，是按照規則來排布文字，沒有李白那種「飛流直下三千尺」的感覺。

劉永升

騰訊人工智慧實驗室總經理

通過數據和規則打造春聯機器人

關於春聯機器人，我補充一下：這個應用不僅僅用到春聯的數據，也不僅僅是規則的運用，這個春聯機器人還加入了中國大量古詩詞的數據，所以在學習過程中，除了表示新年吉祥的含義，還有一些古詩歌中建功立業情懷的東西體現出來。這個是通過不同類型的數據組合，通過大量的迭代形成的。不過，它確實很難取代詩人的靈感。

潘天佑

微軟亞洲研究院副院長

翻譯AI恰好能保護少數民族語言

我的觀點與魯白教授正相反。微軟，尤其是微軟研究院，有很多社會學家、經濟學家，他們所思考的就是AI對人和社會的影響。所以，我們不僅考慮做產品、做技術、做服務，更要看AI對社會環境的影響。

至於說到機器翻譯，我認為如果一種語言在今天是相對弱勢或少數人使用的語言，這個語言沒有辦法被使用，那它的子孫就不會去使用它。

機器翻譯剛好提供這樣的空間。如果有一個小孩只會說某一種少數人使用的語言，還能不能跟別人溝通？這個小孩沒有選擇，他只好選擇一個多數人使用的語言。相對的，如果有一個人天生是少數民族，使用自己的少數民族語言，但以後通過機器翻譯，比如Microsoft Translator，跟全世界的人溝通，那麼他不一定需要學英文這種更大眾化的語言了。

未來：

探索人工智慧是全人類的事業

主持人：

接下來討論一個更嚴肅的話題，各位認為人工智慧技術對於中國經濟的發展來說到底是怎樣的機會？

魯白

《知識分子》主編

清華大學教授

在AI理論研究和人才儲備上

中國與西方有差距

人工智慧在中國的現狀與前景，我認為：首先，大數據產生結構化的數據，舉一個簡單例子，滴滴打車在很短時間裡就收集了這麼大量的數據，而大數據的採集本來就是中國比其他很多國家都有優勢的地方。

第二，我覺得中國的年輕一輩，比如90後，比一些西方國家的年輕人更容易接受新生事物。

第三，移動互聯網最後一波進步非常快，特別是把支付這件事情給解決了，很多數據跟錢有關，這給中國又帶來了一個相當大的優勢。

當然，中國在人工智慧方面也有劣勢，主要表現在兩方面：

第一，對人工智慧的理論、原創性研究，中國比較落後，大家集中精力在想辦法做應用，把這個產業做出來。以後大的突破很可能還是在西方，應用在中國。

第二，人才。總的來說，在中國能夠從事原創研究、能夠在AI領域裡做出新的演算法的人才還是相當弱的。

吳甘沙

馭勢科技CEO

中國的人工智慧技術與美國零時差

我個人認為：首先，比起雲計算、大數據、物聯網而言，人工智慧技術在中國和美國幾乎是零時差。

其次，中國現在講第一還不太客觀，但是第二我覺得問題不大。這裡蘊含著魯教授說的在應用能力上非常強，而且在原創方面，如果原來說美國、加拿大、英國做0到1，我們做1到N；現在可以說我們是做0.1到N，我們在原創能力上已經往前推進了一大步。

至於人才差距，我覺得海外人才的迴流，已經極大縮短了我們與美國和其他先進國家的差距。

蘇中

IBM中國研究院研究總監

中國的基礎設施建設正為AI發展鋪路

從行業角度來看，中國是製造業大國，在各方面都是全產業鏈。AI在這一輪里可以幫助做產業提升，即智能製造，這會成為很大一個亮點，因為中國在這方面的基礎非常好。

這一輪AI的發展實際上來自於數據，像深度學習，是通過海量的數據產生很多不一樣的結果。因為中國人口最多且多樣化，而且我們已經生活在互聯網和移動互聯網時代，數據會成為我們很重要的領先方面。

我特別同意吳甘沙講的，現在中國可能是0.1，從趨勢角度來看，先是從一些領域走到前列，慢慢積累更多的人才、更多的市場，可能在某些領域真的會引領世界。

潘天佑

微軟亞洲研究院副院長

人工智慧的競賽才剛剛開始

其實誰第一、誰第二，我們沒有一個客觀比較的標準，競賽才剛剛開始，人工智慧不能跟產業或今天存在的所有問題做切割。

比如金融領域，人工智慧可以在其中做太多的事情。但事實上，到今天為止，做得還非常有限。

每一個產業在做數字化轉型時，都有其困難。我們曾經幫助製造業做人工智慧轉換，但是進到工廠里發現，每一台機器都牽涉到很大的硬體，所以要對這個流程做人工智慧轉換就需要牽動整個機器，把整個機器改變了之後，可能它也只是整個流程裡面的一小部分變得智能化，所以這個路程非常長。

劉永升

騰訊人工智慧實驗室總經理

用AI技術傳承和弘揚傳統文化

我們認為人工智慧技術是一個全人類的事業，並不是一個國家或一個地區就能夠承擔的。中國跟美國是兩個充滿競爭的大國，但推動人工智慧技術發展的路還非常長，開放、合作、共享和共贏是主旋律。

現在人工智慧已經上升到騰訊公司非常高的戰略層面，我們對人工智慧的重視也是希望能夠賦能傳統行業，希望人工智慧技術通過雲的方式讓更多行業開發者使用。

人工智慧一定不能成為一部分人的權利或獨享，我們希望更廣泛的人群以更低成本使用人工智慧技術，這就是我們的願景「Make AI Everywhere」的由來。

魯教授提到保護傳統文化問題，其實傳統文化里還有很多可以用AI幫助弘揚和傳承的內容。比如猜燈謎也很好玩，但非常可惜，已經慢慢被人遺忘了。

春聯機器人的應用提示我們，人工智慧有可能賦予這些傳統文化以新的生命力。我們認為，人工智慧技術與傳統文化結合成為未來應用落地非常重要的方向，也是目前我們一個非常重要的產品落地的靶場。

觀眾互動：

應明確界定AI採集數據的所有權

問

隨著人工智慧的發展，美國已經有了人工智慧倫理、安全方面的研究機構。在中國，如何保證人工智慧安全發展？

魯白：

人工智慧里特別需要關注的是數據屬於誰，因為人工智慧發展得好還是不好，很大程度上取決於有沒有大數據，有沒有辦法採集到數據，這個大數據的質量怎麼樣。

這個問題在我所熟悉的醫療領域比較嚴重。首先醫療界各種各樣的數據屬於各種各樣的醫院，沒有標準化、結構化。那麼問題來了，這個數據是屬於誰的？是屬於國家的嗎？是屬於醫院的嗎？還是屬於病人？要是這個問題不解決，每一個醫院就會把它的病人數據當成自己的私有財產。

提高到倫理方面或法律層面，數據應該屬於誰？我們應該創造一種機制，讓我自己擁有一個數據密碼，自己決定給誰用，用來做什麼，用完了以後這個數據還要歸還給我。假如能到那一天，我們的數據應用水平就相當高了。

來源| 騰雲

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