专访百度CEO张亚勤：八问人工智能怎么看

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人工智能是今年博鳌亚洲论坛的热门话题。作为百度首席执行官，谁负责英美烟草排名第一，张亚勤如何看待人工智能？《中国商报》的记者提出了八个问题，为了让读者满意，现将它们整理如下。

中国商业新闻:

你能简要介绍一下百度在人工智能方面的探索，以及在这方面的部署和计划吗？

张亚勤:

人工智能已经有60年的历史，它本身并不神秘。最近，阿尔法戈击败李世石成为一个标志性事件。然而，事实上，人工智能和深度学习算法已经在许多方面得到了应用。例如，百度现在有世界上最大的神经网络，语音识别，图像识别和翻译，所有这些都深深地使用这个网络。此外，语音搜索最近已经成为主流，它使用了机器学习和人工智能中的许多技术。当然，无人驾驶汽车将成为一个大产业，它集成了人工智能的许多应用，包括计算机视觉、图像识别，当然还有智能决策、高精度地图等成就。

日报:

除了可以商业化的语音搜索和图像识别，其他的更像是理论前沿。百度在做学科研究吗？

张亚勤:

一方面，百度的R&D可以应用到日常生活中。事实上，我们现在使用的语音搜索和图像识别，包括像o2o这样的外卖订单，都使用人工智能算法。我们的许多研究面向3年、5年甚至10年后，这需要多年的投资。

像现在一样，我们正在建设一个大型智能网络。百度拥有长期投资、越来越多的数据、越来越强大的计算能力和更好的算法，这些都需要长期积累。百度在R&D投资很大，其运营收入的16%~17%投资在R&D，这是一笔很大的投资。

事实上，像百度这样的公司的核心是技术，我们现在的技术重点是人工智能，一种新的机器学习算法。

日报:

现在有很多热门的概念，例如，几年前我们还在讨论大数据，现在我们在讨论人工智能。每个过渡阶段都应该用一个里程碑事件来区分，或者，从大数据挖掘到人工智能，这实际上是在讨论一件事吗？

张亚勤:

都是一样的。事实上，人工智能本身是一个非常笼统的概念，它有60年的历史，其中包括目前最常用的深度学习是基于神经网络的，而神经网络的概念有70年的历史，这并不新鲜。

人工智能中有许多机器学习算法，如数据挖掘和智能分析，它们都是基于大数据的。为什么深度学习突然变得非常流行？因为一些里程碑式的事件，比如alphago，在技术上取得了很大的进步，特别是在增强学习算法方面，并且在普及科学方面起到了很好的作用，人们开始意识到人工智能已经真正进入了人们的生活，这就是工作。

以前，人工智能在实验室阶段停留了很多年，在过去的十年里，它变得越来越现实，进入了我们的生活。我经常说，在做了这么多年的电脑之后，我们做了三件事:一是电脑学习人们的交流方式，像现在这样使用声音、手势、眼睛和各种交流方式；其次，学者们的思维方式，包括逻辑思维、决策和推理，现在是大数据加机器学习的算法；第三是人的感觉，比如感情、喜怒哀乐、直觉，包括美感，这其中还是有一定距离的。因此，在机器学习的发展中，我们离这三个层次越来越近了。第一层和第二层与人类非常相似，第三层需要时间。

日报:

那么你所理解的人工智能的最终发展结果是什么呢？

张亚勤:

刚才，我谈到了三个层次。在未来的十年或二十年里，前两个层次的机器将和人类一样聪明，甚至比人类更聪明。在第三个层次，这个时间会很长。现在我们的机器学习算法包括深层网络。在这条道路上没有直接的证据来说明它能到达哪里，人们对自己的感觉如何，也没有办法清楚地表达出来。每个人都能表达的一切最终都会被机器超越。

这将产生一些新的见解。sillicon将来有可能与蛋白质结合吗？这是另一回事。那将是许多年后的事了。现在讨论或思考机器是否会完全取代人类还为时过早。

我认为有三点应该注意。首先，人工智能应该是可控的。可控性意味着我们的发明是为人民服务的。任何高科技都是一把双刃剑。像我们目前的算法，人工智能，我们学习更深入，我们不知道如果有问题该怎么办。就像阿尔法戈在第四盘突然出错一样，它定义的概率是错误的，而且完全混乱了。我们现在不知道如何学习算法。所以现在在微观方面有一个黑箱问题。宏观上，我们应该控制我们所做的事情。就像核能一样，它可以用作核武器或核电站，可以伤害和服务人类，所以我们已经谈论了很多关于可控性的问题。

其次，人工智能将在未来五到十年到二十年内深刻地改变社会结构，例如，许多工作将会失去。随着机器人的出现，工厂工人、司机和许多重复性脑力劳动者都变得不必要了。这时，我们需要有意识地提供一些训练，以便每个人的技能都能适应新时代的发展。我很乐观。我相信会出现更多的工作，更好的工作和不同的工作。这个过程可能比预期的要快，所以我希望每个人都不会落后。

第三，我实际上担心随着机器变得越来越智能，人们是否会更加依赖机器。现在我们不能没有手机，手机没有电，没有导航就不能回家，也记不起电话号码。作为全人类，我们将会越来越聪明，但是他们中的大多数人会智力退化吗？因为没有必要考虑很多事情，所有的事情都将由5%的人来编程，因为机器可以自我编程，而且大多数人可能更加依赖机器智能。我有一个同事说了一些我认为很生动的话。他在考虑机器是否会取代人类，就像他现在在考虑火星上的人口问题一样(现在还为时过早)。

每日

人类和人工智能实际上是一个相互影响的过程。机器正在向我们学习，它与我们的互动也将改变我们的生活方式，这涉及到伦理、社会经济和人口等一些问题。

张亚勤:

我认为我们应该注意这个问题，遵循可控的方向，不要失去控制，但不要害怕恐惧。因为现在做这些还为时过早，这些算法并没有教会机器如何产生情感。

日报:

我还注意到机器学习有一个特点，那就是学习我们给它的东西，并希望它能学习。例如，就像我们现在正在进行的访谈，我会根据数据来判断哪些不是每个人都在讨论的，哪些是现在的热点，但是如果机器准备好了，它可能只准备了一些热点，而一些被忽略的东西可能不会被提醒。你觉得这个怎么样？

张亚勤:

这可能会发生。在我们的能力范围内，机器的能力将是强大的，但是没有智慧和更深刻的洞察力，它可能就像有智商但情商较低。

日报:

现在，机器学习或数据挖掘已经得到了富有成效的探索。例如，每个人都会用它来建立复杂的经济模型来交易股票。你认为它的商业应用怎么样？

张亚勤:

股票分析是可以做的，但这最终是一个决定。例如，当股票上涨时，你是买入还是卖出是个人的决定。每个人的决定都不一样。如果每个人都决定出售，那么这个市场就不存在了。(但是我们可以为他设置一条上升线和一条压力线。)你可以看到各种各样的分析，但最终，人们会做出决定。对于每个人来说，机器的决策权是不同的，但是如果所有的策略都是一样的，市场就会崩溃，这不可能是一样的。一件非常简单的事情，每个人都可以看到曲线，根据这个事实，你如何做决定是绝对不同的。如果你买卖，就会有交易。如果每个人都卖，就不会有交易。这个决定仍然是由人作出的，机器可以做它的一部分，但最终，更高的水平仍然是由人作出的，但现在这个已经被使用了。

日报:

这是否会导致信息鸿沟？

张亚勤:

是的，我过去常常谈论数字鸿沟，但现在我们正在谈论数字鸿沟。

(记者刘佳也为这篇文章撰稿)