别看AlphaGo两连胜，关于人工智能尚有这几大疑点

这两天，AlphaGo与柯洁的三番棋备受关注，人工智能再次掀起一阵波澜。在第一盘输了的情况下，柯洁第二盘执白再次输给了AlphaGo！至此，地球上最强的围棋棋手也输给了人工智能。于是，外界又有了各种各样的讨论，如AI技术发展如何影响人类等等。

最近，密探听说有机构对全球AI技术发展进行了地图式脉络分析、多技术点位的行业扫描，于是我们独家采访了其背后的主导者 —— FutureLab未来实验室与DCCI*未来智库创始人、《黑科技》出品与作者之一胡延平，听他谈了下人工智能领域的八大悬念。

悬念1：计算智能向感知智能的历史一跃，未来还需远胜AlphaGo的感知智能来完成

问：AlphaGo之父杰米斯·哈萨比斯说，AlphaGo的发明，并不是为了赢取围棋比赛，对此您的理解是？您觉得这场人机对战的意义是什么？

胡延平：AlphaGo是DeepMind为了拓展市场品牌认知，推出的一个博眼球的“非产品”，所以的确如哈萨比斯所言，不是为了赢取围棋比赛。现在AlphaGo在欧美市场已经成功赢得医疗健康等领域一些大客户的大单，他们需要用到AI技术。

对于AI这个领域而言，算是继深蓝战胜卡斯帕罗夫之后的又一个计算智能阶段的符号，显著性超过技术突破性的里程碑。但是，这个里程碑依然在计算智能这个阶段和范畴之内。从计算智能向感知智能的历史性一跃，未来还需要远胜于AlphaGo的感知智能来完成。

悬念2：AI本身是中性的，取代人的部分劳动如何成为对人的普遍解放而不是奴役

问：对于人工智能将超越人类、替代人类的观点，您怎么看？

胡延平：整体而言，AI依然处于计算智能阶段，正在开始往感知计算方向走，但是距离认知计算还比较远。AI依然处于早期、幼稚期，今天的AI的基本架构就原理而言依然比较“机械”，有最简单的记忆能力、监督与增强学习能力的AI才刚刚产生，有内生AI能力的AI更只是雏形初现。用算法模拟人类情感模式所可能产生的AI情感还说不上是真正的情感。在今后相当长一段时间内，最强大的AI也依然是有本体无主体的客体。

我比较赞同Michael Jordan的看法，Michael是真正的专业人士，他说“霍金研究领域不同，他的论述听起来就是个外行，机器人毁灭人类的可能性，在几百年里不会发生。”

不过，这些并不妨碍诸多AI以及Powered by AI的技术和产品未来会越来越多取代人类的工作。但是，取代本身其实是中性的，甚至相对劳动奴役人类而言，取代是对人的解放。取代如何真的成为解放、普遍的解放，而不是一部分人奴役另一部分人的利器，这是悬念，这方面的制度安排、协作规则、社会流动、数字平权等恐怕比技术本身的拓新更为重要。

悬念3：如何防止AI被巨头、国家、民族、种族、战争、文明冲突等所利用？

问：您觉得人工智能对人类带来了哪些颠覆？是危险的，还是能够帮助人类生活得更好？

胡延平：人、人性、人类自身的问题，才是那个危险因素，或者才是可能赋予AI以恶的力量的第一动因。麻烦制造者首先是人类自身，社会矛盾、国际冲突、权力秩序、财富分配、数字鸿沟、产业落差、全球化与逆全球化、种族问题、宗教冲突等任何一个方面的负的动能，都可能使得AI的应用偏离中性。人类最大的敌人是人类自己，最有可能毁灭人类的是人类自己，或者未来少数人所操纵的AI。

此时此刻开始，首先需要值得警惕的是垄断之恶，需要防止数据、网络、AI的过度集中，防止Matrix级别的AI被少数企业或垄断巨头把持，防止亿万人被少数人借助网络、数据、智能的力量控制，防止AI成为暴力杀人机器背后的智能驱动。对于这五个防止，说实话比较悲观，很多问题在文明深处，无法完全避免，但是努力、尽力去避免，总比无限放任的结果略好一点。

历史的不同阶段，科技力量不同程度充当了杀戮利器的角色，只不过技术越强大，被杀戮者越众。AI不是恶，人之恶才是。

悬念4：AI是the only option吗？the only option以及to be AI的意思是“人类成为AI”吗？

问：有媒体说Elon Musk说成为AI是人类唯一选择，这一点如何解读？

胡延平：这是国内某媒体的解读。他们日前把Tim Urban写Neuralink的一篇长文里的to be AI翻译为“人类成为AI”，并且是the only option。事实上the only option本身就不是科学思维。Elon Musk不是神，其观点也有过于激扬的时候，thinks we have only one good option: to be AI，理性而言更多应该是“走向AI”的意味。

有些人把Neuralink上升到数字永生、创造神人的高度。而实际上即使人机连接、脑机接口，都还处于极为幼稚的早期技术探索期，不是说一点儿进展都没有，而是说距离付诸实用还相当远。别说俄罗斯科学家的2045永生计划到时候实现不了，其它国家那个时候也实现不了。

科技传播，以讹传讹不太好。造神是问题，泡沫破了的时候反踩创新者一脚更是问题。虽然越来越多黑科技颇具科幻色彩，但是科学和科幻还是有所不同。作为业者，我们有必要在系统扫描、深度分析的基础上，与业者一起探索科技未来，与公众一起接近技术真相。

悬念5：AI不是那头狼，人类也不是那群羊，技术驱动的不确定性未来，乐观得起来吗？

问：从前面你的种种观点来看，似乎对于AI的未来你是悲观的？

胡延平：恰恰不是，这要看哪个方面。如果只是从技术角度看，我是乐观派，不是和AI逆向而行，更不是反AI，只是反对神化AI，希望少看到一些故作耸人听闻的标题。显而易见，目前AI已经被神话了，AI技术还在早期的早期，AI技术从业者理性审慎，苦思冥想，即使日夜求索一些重大问题也是百思不得其解，而一些外部舆论和投资人心潮澎湃，要么被“未来”吓到，要么拿“未来”吓唬人。

从AI之于人类社会的角度看，乐观的因素多，悲观的因素也不少。技术意义上的AI在持续进化，但是技术的进化实际是人类作为个体和群体的进化的一部分，即使再给十年左右时间，AI技术也到不了影响人的存在形态，动辄群体性的心理恐慌才是短板，AI不是那头狼，人类也不是那群羊，狼在人心和人性里。

从人开始应用AI，到人自然交互AI，到人连接AI，到人融合AI，四个相对（完全是相对而言）的阶段，过程漫长，前路维艰，仅就连接而言，即使BCI脑机接口这一个问题的逐步求解，远比人类成为AI之后人与AI的存在形态会是怎样这个问题的回答要艰难；AI化生存、成为AI、数字永生、人类在AI中永生，这是四个问题；即使50年之后，AI依然在人类控制和定义的世界之中，那个阶段的最大问题不是AI圈养人类、控制人类或者AI失控，而是人类自己是否失控。

悬念6：AI是下一代基础设施的关键，但什么是AI的基础设施，各路玩家正在如何布局？

问：您认为人工智能行业应该具备的关键力量是什么？

胡延平：如前所述，人工智能还在早期、幼稚期，还比较“机械”，要解决的技术问题比较多，而技术问题的解决远不止于算法的提升。AI在过去漫长历史过程中尤其在近五年以来效能的显著提升，得益于神经网络、深度学习、机器学习等不同层次和方面的长足进步，互联网、大数据、云计算则是催化作用得以发生的不同于过去的温床。

下一个五年，在计算智能方面，除了上述NN、DL、ML等关键方面包括BigData、Cloud等基础方面继续突破以外，新的计算架构、芯片的技术跃迁是非常重要的基础，甚至将会决定未来AI的竞合、格局、布局、业态、分布。

我们看到新内核架构的GPU效能每一代可以有十倍速级别的跃升，FPGA不仅没有黄花老去反倒在AI专用计算、AI向移动端迁移过程中发挥重要作用，一些ASIC类型的AI专用芯片虽然灵活性不足但计算效率非其它架构所能比，而TPU不仅效能超越GPU，而且借助开发云未来市场潜力巨大。

AI是下一代基础设施的关键，但什么是AI的基础设施以及AI基础设施的关键，以及AI基础设施方面各路玩家是如何布局、争夺和演进的，这一点要有清楚认知。而认知的一个重要起点是不能局限于小AI，而必须面向以新智能技术诸多领域为基础的大AI。

传感、数据、智能三位一体，而从传感、网络、数据再到云管端智能，大AI五位一体；从云智能、雾智能到尘智能，大AI至少是相对的三层结构。

悬念7：什么样的企业称得上AI核心玩家？AI基础设施将使得哪些AI创业公司被迫转型？

问：什么样的企业真的是在做AI，什么样的AI企业其实是Powered by AI，什么样的企业是AI用户也就是所谓AI+？

胡延平：什么样的企业称得上AI，尤其AI基础设施的核心玩家？这个问题可以通过另外一些关键问题的回答来佐证：

它是不是不可或缺的、有技术引领能力的那一个？

它在AI基础设施最底层、传感层有无布局？

它在GPU、FPGA或ASIC架构的AI计算领域有没有技术产品位置？

有没有全球开发者在它云端的开发平台或开发工具上研发AI应用？

它有没有提供AI解决方案或将AI引擎化的能力？

它有没有把AI能力通过云端开放平台广泛提供给用户？

它有没有基于云管端架构，向用户提供AI自然界面、自然交互的智能产品或服务？

它有没有成为AR/VR/MR产品背后的那个AI驱动者？

它有没有AI走向移动终端或IoT的部署，并且已经有所进展？

在增强学习、AI记忆、算法迭代等方面，它有没有创新的突破或贡献？它有没有面向感知计算有所准备，有没有传感、生物传感、人机连接、BCI等方面技术准备？

AI基础设施的提供者，正在关键方面将AI所需的计算、开发工具等基础能力予以开放，这使得原来一些在应用领域，通过解决AI从无到有问题发展起来的开发者和创业团队可能被替代；此外，在无人机、无人驾驶、AR/VR/MR等领域所需解决方案方面，AI基础设施的提供者开始提供开放、成型的套件，甚至在OS里引擎化、云端接口化、程序里SDK化，这也将使得一批相关领域的创业公司被迫转型。

此番柯洁与AlphaGo的三番棋，正是Google支持的中国市场活动；Google在此过程中在做的一件事，就是把更多中国开发者，发展成为TensorFlow研究云计划和TPU Alpha的用户。

AI基础设施布局已经棋过中盘。

悬念8：AI论文大国有没有可能成为AI强国？互联网时代依托人口红利、消费红利成为应用大国的景象会不会发生AI式的复现？

问：请您测一下未来国内人工智能行业发展的趋势。

胡延平：预测不敢讲，趋势不敢讲，只是交流几点不成熟的个人看法，抛砖引玉。

1.中国是AI论文大国，但不是AI技术大国，这一点是做完《全球创新前沿科技地图*人工智能》及其分析之后得到的阶段性结果；中科院还是社科院来着，有个报告说根据发表的论文和引用数量， 从近两年开始中国已经处于人工智能研究的领先地位，占据半壁江山，连白宫一份报告都对此感到 “eclipsed” ， 可是 AI不仅是发论文，一中一外这两份报告都是站不住脚的 。大家可以看看地图和相关数据：

2.AI领域我们与外部世界的时差、代差、落差在扩大，而不是在缩小，华人科学家众多且成就卓著的现状，无助于情势逆转，AI没有一劳永逸，原生创新、云管端软硬协同、快速迭代能力极为重要。

3.不仅AI基础设施，下一代信息基础设施的主要部分都已与中国无缘，互联网时代依托人口红利、消费红利成为应用大国的景象在AI这一波将会重现，AI的时代盘口是技术，只做应用缺乏技术，必然没有重要地位。

4.国内很多地方讲到AI的时候说的是小AI，实际上大AI才是应有的视野架构，需要从智能技术的角度去看大AI，相应做一些该做的事情。

5.这是代际更替意义上的新一轮创新周期，AI是核心驱动，是未来，但不是未来的全部，面向未来，认知是基础。

6.现在的问题是如何在有限的空间创造更多可能，尤其是有没有可能局部介入，在AI核心领域、AI基础设施层面能够有一些大的作为，至少不那么全盘被动。