“最好的技術不一定讓你感受得到它”

劉曉瑩

“我最期待人工智能給醫療健康行業帶來更多的工具和推動力，畢竟醫療健康是對人類生活影響非常廣泛、非常重要的一個領域。我不僅希望看到人工智能幫助提高醫療水平，也希望通過人工智能這種普世化的技術給大家帶來更多醫療健康的資源和幫助。”

2007年，李飛飛和她的同事共同創建了ImageNet——包含超過1500萬張帶有內容標記的圖片的數據庫。從那時起，ImageNet每年都會舉行一次比賽，這項賽事牽動著谷歌、微軟、百度等知名IT公司的心，他們都希望通過這個數據庫來測試并展現各自在計算機自動識別圖像內容方面的能力。如今，ImageNet平臺上圖像識別功能已大大提高，出錯率僅為5%左右，這一數字比人眼出錯率還低。

在過去15年中，作為世界頂尖的計算機視覺專家之一，李飛飛來一直在“教計算機看東西”。從一名博士生成長為斯坦福大學計算機視覺實驗室主任，她希望能夠讓機器看懂世界，更重要的是，能夠了解自己所處的環境。“當機器能夠‘看到的時候， 醫生和護士會獲得一雙額外的、不知疲倦的眼睛，幫他們診斷病情、照顧病人；汽車可以在道路上行駛得更智能、更安全。”

作為斯坦福大學的終身教授，李飛飛攢足了學術休假期，希望去產業界了解一下人工智能的前沿應用，這樣的改變讓她感到興奮。2017年初，李飛飛正式加盟谷歌云團隊，管理和領導谷歌云計算全新的機器學習部門。她一直堅信，人工智能并不只屬于從事這項工作的科學家，也不只屬于那些能把它轉化成資源的人，而是屬于每一個人。“云平臺是我能想到的最大化地把人工智能的普世價值體現出來的計算平臺。我們打算試一試。”在接受《中國新聞周刊》采訪時，這位被媒體形容為“擊碎學術界玻璃天花板”的華裔女科學家，一直用十分溫和的語氣說話，在她堅定的目光背后，有一種鄰家姐姐般的隨和與親切。

“大多數情況下，人工智能不會以實體的形式出現”

中國新聞周刊：人工智能眼下成為一個非常熱門的大眾話題，那么，人工智能究竟會在哪些領域影響人們的生活呢？

李飛飛：人工智能是一門有著60多年歷史的科學與技術，它主要是讓機器和電腦變得更加智能化。在最近這一波人工智能的熱潮里，我們看到的是數據和計算算法帶來的全新的人工智能計算能力的飛躍。我認為，人工智能對未來的影響會體現在生活的方方面面。大多數情況下，它并不會以一個實體的形式出現，而是以更加方便的產品形態改變人們的生活。

比如在醫療領域，醫生需要一些輔助工作，包括診斷、醫療數據的管理、慢性病的管理、遠程醫療等，在這些方面我們都會慢慢看到更多用數據和算法驅動的人工智能的幫助；再比如在交通方面，不論是無人駕駛，還是大數據的計算優化，甚至是供需的匹配等，人工智能已經開始改變人們的出行方式。我相信，未來人工智能會繼續影響各個垂直行業，從生產制造、農業、金融、醫療，到人們日常起居、娛樂、購物……我們都將看到人工智能的影子。

中國新聞周刊：當人工智能有一天真的深入到生活的方方面面的時候，設想一下，它會以什么樣的形式出現在我們面前？

李飛飛：我一直相信一句話，最好的技術不一定讓你感受得到它。就像電，如今我們已經不太會去想是因為有電，所以我們才看到燈光；因為有電，電梯可以把我們帶到高樓上；因為有電，我們的電腦才可以工作。這是因為電已經完全融入到我們的生活，你已經不會特別地去想到它的存在了。未來，人工智能也是一樣，它會改變我們生活的方方面面，但是就像電一樣，你不一定感受得到它。

其實，我們能不能感受得到人工智能并不重要，重要的是，通過人工智能實現的創新科技，給我們的衣食住行以及生活的其他方面帶來更多的方便，讓世界變得更好。

“人工智能和人類的關系是合作性的或輔助性的”

中國新聞周刊：一提到人工智能，大家的討論總繞不開這樣一個話題：人類是否有一天會被人工智能所取代？比如有人就預言，未來20年會有一些職業被人工智能取代，其中就包括記者。這是否意味著當有一天人工智能發展到一定程度的時候，像我們今天這樣的對話就不存在了，而是由機器取而代之？

李飛飛：我覺得“取代”這個詞要用得非常小心。如果回頭看20世紀的科技發展或者人類近代和現代的工業革命，你會發現，其實在很大程度上，科技一定是幫助人們把原來的工作做得更好。無論是記者、教師還是醫生，技術的進步都提高了這些職業的專業化水平。

比如你所從事的記者這個職業，現在有很多機器學習的方法可以把新聞稿很快地做出自動化的初稿處理，但是這也給了記者更多的空間和時間去做更加深度的分析和報道。所以，我不認為“取代”是一個很好的詞，我更愿意說，人工智能和人類的關系很多時候是合作性的或輔助性的。醫生更是一個很好的例子，我們很難相信人工智能將來真的會取代醫生，因為醫生的作用不只是簡單的診斷、開藥，我希望看到的是，人工智能的算法能夠幫助醫生更有效地給病人帶來更好的診斷和治療。

中國新聞周刊：你個人最期待看到的，是人工智能在哪個垂直領域發揮作用？

李飛飛：我最期待人工智能給醫療健康行業帶來更多的工具和推動力，畢竟醫療健康是對人類生活影響非常廣泛、非常重要的一個領域。我不僅希望看到人工智能幫助提高醫療水平，也希望看到它讓醫療健康的資源更加普世化，而不是只有一小部分人得到過多的、最好的資源。如今，世界上還有很多人連基本的醫療健康資源都無法得到，所以我希望通過人工智能這種普世化的技術給大家帶來更多的醫療健康的資源和幫助。

這方面已經有很多例子了。谷歌大腦（Google Brain）最近發表了有關如何運用人工智能的算法實現輔助性診斷的論文，比如通過眼球來檢測糖尿病，或者通過人工智能來進行乳腺癌的診斷等等。你可以想象，醫生每天都要看一定數量的醫學影像資料，那么這個過程我們就可以運用人工智能產品來進行輔助診斷，幫助醫生看得更快、更準確，或者幫助醫療診斷秩序更加優化，例如，在診斷過程中把那些急需進行醫治的病人先挑選出來，讓這些人盡早接受治療，這將幫助拯救很多人的生命。

另外，人工智能還可以幫助實現遠程醫療，并進一步提高遠程醫療的水平。比如在一些醫療水平欠發達地區，很多病人無法得到專科醫生的及時醫治，我們就可以通過人工智能進行醫學影像學診斷，然后結合人工智能做出的早期診斷，找到合適的遠程醫療資源對病人進行醫治。

此外，人工智能還將改善人類對慢性病的管理。慢性病患者回家以后需要堅持服藥、進行理療，那么就可以通過人工智能產品幫助病人、醫生、護士甚至家人，一起更好地監督和管理慢性病病人的生活。現在，人口老齡化問題在許多國家逐步顯現出來，幫助老人管理健康成為醫療健康一個重要課題，無論是在養老院還是家里，安置一些感應器或者其他形式的產品，我們就可以通過人工智能來更好地照顧老人，這都是人工智能為我們提供的各種可能性。

“要有足夠的耐心和遠見”

中國新聞周刊：從學術界到產業界，對人工智能的研究與探索一直在繼續，在這兩個不同的領域，對人工智能的研究有何不同？

李飛飛：在科學研發過程中，學術界和產業界分別扮演著十分重要的角色，尤其像人工智能這樣前沿的科學和技術。其實在很多情況下，學術界和產業界的合作是非常緊密的。如果要說區別的話，首先一個很大的區別就是學術界最重要的目的是培養學生，是以教育為本——不管是對本科生還是研究生的教育。作為一名教授，我更重視的不光是我們研究的創新，而是一代一代的薪火相傳，這是學術界一個重要的價值所在。

另外一點就是，學術界更重視基礎研究，基礎研究面向的是一門學科的各種可能性。人工智能發展的可能性的空間比較大，有時候它轉化成產品非常快，比如我們看到，深度學習在最近幾年從基礎研究到產品的轉化就是這樣的；但也有時候，這個轉化的過程會很慢，比如深度學習的早期研究是神經網絡，科學家們大概經歷了20多年的時間，才逐漸發展出今天的機器學習算法。

所以說，學術界在基礎研究上要有足夠的耐心和遠見，要能容忍研究本身需要的一個積累過程。而產業界的研究不同，它肯定更重視產品的創新以及產品化的過程，事實上，這也是產業界應該做的。這就是做學術和做產業兩者之間比較大的區別。

中國新聞周刊：作為一門頂尖的技術學科，人工智能讓學術界和產業界都十分興奮，學術界和產業界如何結合，才能更好地促進人工智能的發展？這次你個人從學術界轉移到產業界的探索，為什么最終選擇了谷歌云這個平臺？

李飛飛：人工智能是對第四次工業革命的一個巨大的生產推動力，所以我覺得學術界和產業界能有很好的互動是一件好事，至于怎么結合、結合的具體方式是什么，需要非常冷靜的看待和思考。

我選擇谷歌作為進入產業界的嘗試，是考慮到人工智能的普世價值。云能夠對應各個垂直領域，比如金融、商業、醫療、制造、農業、教育、娛樂、傳媒……這是特別重要的一點。既然要涉足工業界、產業界，我自己最想學習的是如何真正把人工智能應用到大家需要的地方，而不光是去畫一個餅。

谷歌云之所以會存在，就是因為計算有普世的需求，當你進入每一個垂直領域去思考的時候就會發現，不管是計算機視覺也好，還是語音識別、語義理解、文本處理，都有巨大的應用場景。

中國新聞周刊：許多創業者追趕人工智能這個風口，把自己貼上人工智能的標簽，你是如何看待人工智能創業熱的？

李飛飛：創業者當然可以自己決定給自己貼什么標簽。我給創業者的分享是，這是一個錘子和釘子的關系，最重要的是找到你想做的產品，找到要解決的問題。無論你是通過人工智能還是其他技術路徑，創業的根本，是要做出好的產品，去解決問題，這才是最重要的；也只有這樣，做出來的東西才會有市場，才會受消費者的歡迎。人工智能只是一個工具，我們的目標是通過很好地使用這個工具，去解決需要解決的問題。

中國新聞周刊：你所締造的ImageNet已經成為全球最大的圖像識別數據庫，一年一度的ImageNet大型視覺識別挑戰賽還會繼續嗎？你和斯坦福的同事一起開啟的視覺基因組（Visual Genome）計劃和ImageNet又有何不同？

李飛飛：ImageNet是一個開源的圖像識別數據庫，不論官方比賽是否進行，它永遠會在那里，大家依然可以繼續利用這個數據庫去嘗試各種可能性。

ImageNet能夠幫助我們對圖像進行分類、識別、定位和物體探測，但是對圖形、圖片的理解則不僅僅是這些方面，還有對物體間關系的理解、整體事物的理解以及如何將圖像和語義結合起來。因而，我們后來又建立了視覺基因組。視覺基因組中案例訓練的算法將不僅能完成識別物體的任務，還擁有一定的分析更復雜視覺場景的能力。我們一直在進一步推進更深度的對視覺世界的理解，這也是我作為基礎研究者所關注的發展方向。

中國新聞周刊：你如何看待中國人工智能的發展？

李飛飛：人工智能是一門工程學，但同時也是一門科學，因此首先學術水平非常主要。中國有許多優秀的科技工作者在從事這方面的工作，比如在計算機視覺方面，中國對國際上最新發展的跟進做得很好，但還沒有達到引領方向的水平。我想，看一個國家、一個團體的科學發展程度，最高的境界就是它能夠引領整個領域未來的發展方向。

當然，中國的機會是非常好的，因為舉國上下對人工智能這個領域有很高的熱情和投入，而且政府的支持力度也非常大。中國的學術界和學生有非常好的數學和工程學基礎，可以說，無論是中國的學術界還是產業界，都為學生創造了非常好的發展土壤。我已經看到，在人工智能領域中國有非常多的優秀學生和專家，我也期待中國在人工智能領域的研究能夠厚積薄發，不光是解決工程問題，還可以在未來引領這個領域在大方向上的發展。