我們離人工智能還有多遠

顏之宏++黃鵬飛

“未來通用人工智能具有情感是必然趨勢”

當你用“刷臉”的方式完成一筆外賣訂單的支付，當你用語音助手在搜索引擎上找到一篇學術文章，當你雙手離開方向盤進入“無人駕駛模式”……當這些日常生活中稀松平常的小事嵌入人工智能技術時，你是否感嘆“人工智能”時代的來臨。

此間正在舉行的2017中國計算機大會聚焦“人工智能改變世界”上，本刊記者找到四位長期關注人工智能領域的專家學者，解答“人工智能”的相關問題。

“人工智能”究竟是什么

在《我，機器人》這部電影中，“2035年，這是個機器的時代！”這句經典臺詞似乎預示著一個時代的迫近，我們的現實生活中涌現越來越多類似電影中Sonny形象的機器人，一些機器人甚至開始充當“機器保姆”的角色。

“實際上我們距離真正的和人一樣的智能機器時代還很遠很遠，”中國科學院計算技術研究所研究員陳熙霖的一番話似乎給不少“人工智能粉絲”潑了涼水，“目前的人工智能技術還僅僅是在某些點上的優先應用，距離真正通用的和人一樣的智能還有很長一段路要走。”

而對于“人工智能”究竟是什么的問題上，陳熙霖表示，人工智能用更加直白的語言來說就是“人造的智能”，因此對人工智能所謂智能的水平并沒有要求要對標人類的智能。

“人工智能能力的提升不是一蹴而就的。”陳熙霖舉例說，他研究的領域是計算機視覺，盡管這些年在物體識別等問題上取得了長足的進展，但在理解環境、背景知識等方面還有很長的路要走。

當談到是否擔心人工智能有一天會取代人類時，陳熙霖說，人工智能的能力是人類賦予的，在當前連形成自主意識都遙不可及的情況下，當下這個時代的人類更應思考的是科技倫理問題。

人工智能需要情感嗎

很多人擔心，人工智能一旦具有情感等自主意識，電影中的“終結者”將會躍出熒幕變為現實，而前不久AlphaGo Zero的出現也讓不少人感受到了來自人工智能的威脅。

“未來通用人工智能具有情感是必然趨勢，”上海交通大學計算機科學與工程系教授呂寶糧表示，“未來通用人工智能應該是邏輯智能和情感智能的有機結合，就像人一樣不僅要有智商還需要情商。”在他看來，AlphaGo Zero下圍棋只是在一個封閉的環境內深度學習的結果，這與開放環境下自主思考是兩回事。

“做老師的都知道，我們教學生如何寫論文相對比較容易，但要教會學生怎么做人，卻是一件非常難的事情。”呂寶糧認為，不同于生產線上的工業機器人，未來的服務機器人必須與人交互，因此必須具備情感智能。

在人工智能領域，科學家將構建機器人的情感智能分為三個階段，而目前對于情感智能的探索還僅僅停留在第一階段，也就是簡單的情緒識別階段。而對于更高級別的情感度量與情感理解，目前最先進的情感智能系統仍無法做到，更不用說最高級別的建立機器人的價值系統和具有自主性和創造性了。

對于情感智能系統的開發，目前學界最有效的方式是利用可穿戴設備，采集人的生理信號，如腦電、眼動和皮膚阻抗等，再加上面部表情和語音信號，進行多模態情緒識別。近幾年，隨著干電極腦電采集技術的快速發展，目前的技術條件已經允許情緒識別的研究從實驗室走向實際應用。但是，由于這些可穿戴設備往往都比較昂貴，還無法開展大規模的數據采集，從而影響了各類應用研究的開展。

在呂寶糧看來，情感智能研究的第二階段仍然是一片空白，“三個階段是循序遞進的，目前我們離第二階段還有很長一段距離，更不要說實現真正的情感智能了。”呂寶糧說。

還需要為人工智能做什么

盡管科幻電影中的智能機器人仍然未成現實，但人工智能已經逐漸開始影響我們的日常生活。人工智能的夢想如何照進現實？“大咖”們給出了自己的建議。

哈佛大學數學系教授、國際著名數學家丘成桐認為，人工智能終將改變世界，但仍需更多理論層面的研究和突破。“比如無人駕駛汽車技術，可以通過反復測試實驗更新迭代，但是并不一定完全適用于所有類型的路況和場景。”丘成桐認為，從有限經驗推導出來的算法仍然不夠，仍需要基礎的理論模型支持才能實現技術革命。

丘成桐認為，人工智能未來的發展空間十分廣闊，但政府的正確引導也十分重要，“我認為中國要發展人工智能，必須在基礎理論研究領域保持穩定的投資。如果產業發展僅僅注重眼下的應用開發，那終將會跟著外國的發展軌跡走。”

微軟公司全球執行副總裁沈向洋則認為，當前人工智能已經在許多細分領域影響世界；但目前人工智能仍然是停留在“感知”層面，在“認知”層面還未有革命性突破。

“目前，視覺、聽覺等的信息獲取技術層出不窮，比如掃臉識別，但感知到信息并不等同于理解信息，這主要受限于人工智能對自然語言理解方面的不足。”沈向洋介紹，目前智能翻譯軟件可以實現不同語種的轉換、手機助理可以實時提醒用戶行程安排，但機器人仍難以實現多來回的自然對話，“往更深層次發展，將涉及到腦科學、心理學、哲學等各類學科的交叉融合，這是未來的發展方向。”

“腦科學是我自己最關注的方向，但目前關于這一領域的投入還遠遠不夠，同時人類對于腦科學的認識仍然需要更深層次的突破。”沈向洋說，腦科學就如同大腦的“空氣動力學”，人們仍然不清楚大腦的運作規律，也難以像制造機器一樣仿制出人造大腦，“這方面仍然需要大量的重復試驗和研究”。