“我們處在這波浪潮的早期”

李斌+王君璐+蓋博銘

人工智能和實體經濟結合，是中國主導這波浪潮的關鍵動作。

人工智能第三次浪潮將如何改變世界？中國如何抓住這次浪潮的難得機遇？人工智能是否會傷害人類進而取代人類？

作為英特爾研究院在美國本土之外重要的研究機構，設立有機器人系統研究實驗室、機器人交互研究實驗室、認知計算實驗室、智能存儲實驗室、通信架構實驗室和新技術中心等機構的英特爾中國研究院近年來主攻人工智能技術、智能自主系統和智能互聯基礎設施研究，以推動中國的產業革命、社會創新與數據經濟的發展。

最近，英特爾中國研究院院長宋繼強接受記者專訪，深入探討了人工智能的未來、人類與人工智能的關系等話題。

“我們在第三次浪潮早期”

《財經國家周刊》：人工智能第三次浪潮能否持續？

宋繼強：我們現在處在人工智能第三次浪潮的早期。與前兩次一樣，這次浪潮也是由技術驅動的。但是與前兩次不同，我們硬件能力大幅提高，數據大大豐富，基于無線互聯網、傳感器的快速發展和普及，深度學習之類的算法也有更多的適用面，總體而言，這次浪潮的機會比以前都要好。

與此同時，堅決貫徹十九大報告的要求，把人工智能與實體經濟結合起來，應用到消費、農業、工業、日常生活等各行各業去，技術才會真正產生價值。這樣的話，這波浪潮持續10年20年都是可能的。

“中國有天時地利優勢”

《財經國家周刊》：中國在智能社會建設上前景如何？

宋繼強：在未來5年，利用人工智能技術把基礎設施建設、無人駕駛技術建設、5G通訊建設整合在一起，將加速智能社會形成。

智能社會依賴的基礎就是互聯互通的基礎設施建設。基礎設施建設靠一兩家公司肯定無法完成，一定要靠國家層面頂層設計，靠政府推動，建立統一的標準，才能夠把最難的基礎設施建設起來。

《財經國家周刊》：中國發展人工智能產業有哪些優勢？

宋繼強：人才、市場和數據都是我們人工智能領域的優勢。

首先，我們行業多，而且行業里的數據量非常大。比如說金融、零售、智能城市等領域，數據量都非常大。

海量的數據為人工智能應用帶來決定性優勢。深度學習本身要用大量數據做訓練，我們有這么多數據，在這些行業里肯定能把人工智能應用優先做強。

其次，我們有很多人才。深度學習最開始由國外學者提出，最近幾年中國團隊已經趕上，在很多競賽上拔得頭籌，甚至最近在ImageNet大規模視覺識別挑戰賽上，中國團隊已經包攬各個單項冠軍。

“超人工智能還很遠”

《財經國家周刊》：機器能否演化為超人工智能？

宋繼強：計算機現在最容易超越的是計算和邏輯智能，很難超越的是社交智能、認知智能。認知智能還可以模擬、學習，但是社交智能是很難的。

機器人研發領域特別關注空間認知智能、行動智能、身體運動智能，目前進展不錯。世界機器人大會上展出的一些服務型機器人，已經逐漸具備一些空間認知智能，能夠感知周圍的環境空間，知道怎樣去運作；還有身體運動智能，能夠控制身體去做一些相應的運動。但都還屬于早期階段，跟人比還是有很大差距。

加德納教授提到的七種智能里最核心的一個，也是我覺得超人工智能最需要的，是自我認知智能，也就是自省智能。人每日三省其身，會發現自己需要提高什么，會逐漸把我的弱項，或者我的長處發現出來，弱項彌補、長項提升，這樣人就變得越來越強。機器如果有了這種智能，就真正有可能自我演化，成為超人工智能。

比如，雖然今天人工智能是一個國際象棋或者圍棋程序，如果它意識到“我”還缺乏另外一種能力，如果它自己能夠編一些程序，采集另外一些數據來自我訓練的話，它可能慢慢也就具備了另外一個能力。

機器每天自我認知，發現自己缺什么——當然我覺得這還不太可能。但是我覺得必須要有這種能力，才會出現我們說的超人工智能。

“要倡導人工智能做好事”

《財經國家周刊》：人工智能是否會危害人類？

宋繼強：在國際上一些領先的企業，包括英特爾在內，都在倡導要讓人工智能做好事。如果處理不當，人工智能的確會走向對人類并不友好的方向。

比如美國有一項人工智能技術，用來幫助檢測是否有虐待兒童的機構。看這些案件的視頻、圖片材料，人工需要30天才能檢測完一個案例，而改用人工智能只需要1天。但是，如果這種技術被用于網絡搜索和付費觀看，這就成了惡意應用。

技術本身并無對錯，關鍵看怎樣規范管理它，用在什么樣的層面。對大公司、對監管機構來講，一定要有很強的責任感，要逐漸學會怎么規范管理人工智能應用。

比如技術開發的時候就要附帶強制認證，確保該技術只能用在一些被授權的系統里，而不是誰隨便想用就可以用。總而言之，與授權、認證等相關的監管、分發等機制必須建立健全，并嚴格執行。

“人工智能將取代一些職業”

《財經國家周刊》：人工智能是否會取代人類？

宋繼強：人工智能會取代一些職業。最直接的一種就是數據分析員，以前數據分析員負責看很多數據，套用他知道的一些知識規則，進行量化分析，然后做出決策。這些過程完全可以通過人工智能程序來做，甚至做得比他更快、更全面。因為接觸的數據更多，計算能力更強大。

第二種類型，工作比較直接簡單，類似一問一答的交互形式，中間不涉及太多推理過程，不涉及太多其它領域知識，不需要創新，這些工作也是容易被人工智能替代的，比如電話客服人員。

第三種類型，工作比較容易訓練，在特定的環境下進行簡單的操作控制，比如司機就會被無人駕駛技術所替代。

但也有一些職業是沒法取代的，比如記者。

簡單的新聞報道可以直接由機器人記者寫作，匯編一些信息，迅速發出去。但如果你想采編有一定深度的新聞報道，比如去災區拍一組有震撼力的照片，并且選擇一個主題來進行報道，影響受眾來給災區募捐的話，目前這種工作機器是做不到的。這種需要創意投入的寫作過程，是人類記者才可以做的，機器人記者很難理解人不同的情感狀態下需要拿什么樣的新聞素材來影響讀者。