劉湘明、Michael與王堅在2019T-EDGE
“AI這個詞要被很好的約束一下了。”王堅終於坐不住了。
今天下午，在鈦媒體T-EDGE產業科技國際峰會·EDGE TOP50科技思想領袖對話上，鈦媒體TMTPOST集團聯合創始人劉湘明與兩位全球頂尖的科技思想領袖：牛津大學計算機科學系主任、多智能體系統教父Michael Wooldridge，以及中國工程院院士、阿里巴巴技術委員會主席、阿里雲創始人王堅，以AI以及AI與人的關係出發，展開了深入討論。
討論圍繞著AI技術本身以及科技進步與人的關係兩個維度展開。主持人劉湘明也拋出了一系列問題：現在怎麽看待AlphaGo的作用？AI為什麽在製造業應用遠不如人臉識別？人工智能與城市如何互相影響？以及AI對未來工作的替代性等等。
Michael認為，人工智能之所以先在圍棋上開花，這是由圍棋的遊戲屬性決定的：圍棋規則很簡單，但玩兒起來很難。為什麽難？因為棋盤很大，贏的路線很多，這最能體現AI算力強大的特點。
而王堅認為將AI用於圍棋這件事情沒有什麽錯，但如果大家將過多的精力放在圍棋與AI的融合上，就真的錯了。
“當阿爾法狗出來的時候，大家就把問題搞錯了。”
他認為，圍棋靠AI蠻幹才打敗了人類的直覺，而人的直覺在圍棋以外的更多場合比下圍棋更重要。
比如，讓AI更多地用於城市大腦、更多地用於城市交通的改善，這也是王堅博士一直在推動阿里雲所做的事。
“今天年輕人花太多時間做人臉識別，其實世界上還有比這更有意思的事情做，我們應該把錢花在更有意義的關於智能技術的探索當中。”王堅表達了他的擔憂，也指出了背後的原因，“這幾個領域在技術上已經相對成熟，已經有了可以拿來用的理論框架，但在城市、製造業領域，我們今天連框架沒有搞清楚。”
“這可能與AI體系建設比較複雜有關係。”這是Michael的觀點。他以一張印有熊貓的圖像為例，“如果我們在上面做一個微小的改動，可能AI就識別不出這是熊貓圖像了。”Michael說這是神經系統框架存在的問題，也是AI真實存在的問題。
Michael還分享了他在參與英國人工智能相關立法的討論時，所關注的“以人為中心的AI體系建設”問題。AI如何以人為中心，什麽樣的AI才算是以人為中心的？他說道，以人為中心的AI是可以以人的情緒為依據主動作出反應的，“假如我們申請貸款失敗了，我們很沮喪、生氣，以人為中心的AI會向我們解釋為什麽失敗了，而不是給我們一行冰冷的代碼。”
王堅對AI應用的看法與Michael頗為類似，但也稍有不同，他從城市的角度出發，更執著於AI對現實帶來的真正改變。“未來任何能夠減少時間浪費的技術，都是很了不起的技術。我曾經跟做無人駕駛的同事說過，不能解決交通問題的所謂自動駕駛的技術都是沒有誠意的。”
“AI這個詞要被很好的約束一下了。”王堅終於坐不住了，在技術上的深耕與對場景的理解，讓他在對話題討論的用詞上也頗為嚴謹，他更想討論“智能”而不是隻討論“人工智能”。按照王堅的說法，“智能”至少可以被分成三類：人工智能、動物智能、機器智能。
如何理解這三個智能的區別？王堅說，模仿人的智能是人工智能，模仿動物的智能是動物智能，只有機器才能做到的叫機器智能。“城市中需要的智能大部分都不是人可以解決的，這個時候需要機器智能。”
他也強調，我們這個時代實際上有新的智能出現，這個新的智能只會幫助人，卻跟人有沒有競爭沒有關係，只有拿技術模仿人的智能，才會有像下棋那樣把人打敗的例子。“狗能夠找毒品，人沒有必要跟狗比，機器做的事情人不能做，這都是一個很正常的事。”
那AI到底能不能代替人類呢？
“任何機器可以乾的事情，原則上都不是人乾的！”王堅回答，他也說“任何新的技術都是讓我們發現人自己的邊界”，所以我們無需擔心AI替換人，新AI技術的出現，就是不斷讓人發現自己還可以乾以前不能乾的事情。
Michael的角度也同樣樂觀：“我不是很擔心未來會有大量失業的人，雖然未來簡單重複的工作會被AI取代，但仍會有無法被AI取代的工作被保留下來，重要的是這些被保留下來的工作都是很好的工作。”
北京市人民政府副秘書長楊秀玲（左）、王堅院士（中）、鈦媒體聯合創始人劉湘明（右）
在頭腦風暴的最後，基於王堅博士對中國雲計算的貢獻，鈦媒體為他頒發了2019 EDGE Awards 年度科技先生獎項。
“王堅博士不僅開創了中國雲計算從無到有的局面，更重要的意義在於在艱苦去IOE背後打破了對於跨國公司的技術依賴以及對他們心理上不可戰勝的迷信，今天全球化、貿易戰、科技戰展開的大背景下，這一點超前的勇氣對產業界的影響比技術來的更大更真遠，我們恭喜王堅院士，他作為第一個來自民營企業的院士，我們特別希望王院士再接再勵，用他特立獨行的思考和行動給中國科技創新和走向帶來影響。”劉湘明說。
以下為討論實錄，經鈦媒體編輯整理：
“當阿爾法狗出來的時候，大家把問題都搞錯了”
劉湘明：今天我們討論兩個主題，第一個是AI技術，第二個是人與技術的關係。
關於技術，Michael 可以分享一些阿爾法狗開發的事情，現在有沒有學會下圍棋？
Michael：我可以玩圍棋，但是我玩兒得不好。圍棋的法則非常簡單，但是玩起來非常難。圍棋棋手們會使用各種各樣的方法想贏，因為棋盤太大了，沒有獨一無二的方法。
劉湘明：王堅博士有一句經常說的話：“關於XX的問題，你們或我們都想錯了”，最近有沒有發現一些新的事情我們又想錯了？
王堅：拿Michael提到的阿爾法狗來說，當阿爾法狗出來的時候，大家把問題都搞錯了。
阿爾法狗一出來，媒體都推波助瀾說計算機把人打敗了，其實不是，其實AI是靠蠻乾打敗了人類的直覺，也正因為如此，AI在圍棋上的應用變得不重要，但是人的直覺在圍棋以外的更多場合比下圍棋重要，這是我自己對這個事情的理解。
“製造業、城市的問題，我們連框架沒有搞清楚”
劉湘明：兩年前，王堅博士問：“為什麽現在最聰明的年輕人更願意把時間花在研究人臉識別等這些市場上應用最多的領域，還有更廣泛的場景，比如智能製造做得不好。”你們覺得哪裡出了問題？
王堅：這說明我們的人工智能還是有挑戰。人臉識別、語音識別最能找到理論框架去做。製造業的問題、甚至城市的問題，我們今天連框架沒有搞清楚。我想強調，今天年輕人花太多時間做人臉識別，其實世界上還有比這更有意思的事情做，我們應該把錢花在更有意義的關於智能技術的探索當中。
Michael：這個問題很有意思，我認為原因在於，人工智能可能並沒有我們想得那麽容易，AI體系建設非常複雜，我們可能會發現一個非常細小的測試，人會很快完成，但機器沒有辦法完成。比如我們在一張熊貓圖片上做一個細小的改動，機器可能就識別不出來這是熊貓，因為神經系統無法識別它，這是AI真實存在的問題。
劉湘明：說到人和技術的關係，Michael參與了英國人工智能立法的討論，您可不可以談一談，關於人工智能立法你們討論了哪些話題？
Michael ：這是一個非常好的問題，英國過去兩年當中，出現了一個非常有前景的領域——以人為中心的AI體系。這個體系是什麽呢？就是AI能夠像真正的人一樣感受，我們拿貸款場景來說，比如我不能獲得銀行貸款，很多人就會沮喪、生氣。在這個場景下，AI需要你在考慮到人的反應之後，需要做出解釋，而不僅是給出一個代碼。這才是以人為本的AI。這是今後五年的發展方向。
“AI這個詞要被很好的約束一下了”
劉湘明：王堅博士，在人工智能和城市越來越深入融合在一起的時候，到底發生了哪些我們沒有想過的事情？
王堅：這個不是人工智能的問題，AI這個詞要被很好的約束一下了。我曾經講過，最大的一個詞是智能，這個社會上至少有三種不同的智能：人工智能、動物智能、機器智能。
人工智能和機器智能是同義詞，但可以分開，城市裡面大部分關於智能的問題都不是人可以解決的，那個智能是城市自己的智能，不是人賦予的智能，是機器智能。
這個差別在什麽地方呢？狗能夠找毒品，人沒有必要跟狗比，機器做的事情人不能做，這是一個很正常的事情。
劉湘明：我們現在都有科技焦慮症，想替孩子們問一下，將來人工智能時代孩子學什麽最保險，藝術和設計真的是不可替代的工作嗎？
Michael：我不是很擔心未來會有大量失業的人，雖然未來簡單重複的工作會被取代，但會抵製自動化的工作會保留下來，這些保留下來的工作也是對人來說是很好的工作。比如醫生，很多人工智能可以看超音波，再判斷是否有癌症，這並不能替代醫生，反而這使得人類醫生跟患者打交道的精力更多。
當然有一些工作肯定被電腦取代，史丹佛一位教授說過，人類30秒內做的決定都可以用電腦自動化完成，這非常對。
“任何機器可以乾的事情，原則上都不是人乾的”
王堅：我很讚同Michael的觀點，這是一個很開放的問題，永遠沒有答案。我個人的觀點，其實任何新的技術是讓我們發現人自己的邊界。AI這個事情永遠不用擔心替換了人，新AI技術出來，就是不斷讓人發現自己還可以乾以前不能乾的事情，從這個角度講，任何機器可以乾的事情，原則上都不是人乾的，只不過過去機器沒有人乾，所以讓人乾。
劉湘明：最後，想請兩位預測一下對即將來到的2020年，你們認為有什麽值得關注的趨勢和事？
王堅：我做城市大腦最大的體會是，所有技術換回來的生命的延長，都被我們浪費在了路上，未來任何能夠減少時間浪費的技術，都是很了不起的技術。我曾經跟做無人駕駛的同事說過，不能解決交通問題的所謂自動駕駛的技術都是沒有誠意的。我覺得以後所有的技術都要表現出足夠的誠意才會有未來。
Michael：預測一年挺難的，但我非常期待未來幾年的事情，比如AI和醫療我認為會發生很大的變化，可穿戴設備的出現使得我們的健康狀況會24小時得到監控，這些數據讓我們能夠更好地在早期就發現一些病症，然後進行乾預。我覺得它可能不會在明年馬上實現，但是在未來幾年內這樣的技術更加成熟，個人來說，我覺得這是AI最讓人期待的應用。
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