説起人工智慧，相信不少人會持兩種截然不同的看法。支援者憧憬著人工智慧給生活、工作帶來的極大便利，反對者則認為人工智慧將如同科幻電影《終結者》《駭客帝國》中的“天網”“矩陣”，最終統治人類。尤其是近幾年，人工智慧技術飛速發展，谷歌AlphaGo等人工智慧程式相繼出現，更是讓這種爭論愈演愈烈。

　　27日，在2016中國（深圳）IT領袖峰會上，對AlphaGo的關注仍未消散，人工智慧依然是企業家、學者們討論的熱門話題。人工智慧技術究竟已發展到何種程度，人工智慧的時代是否真的已經到來，我們應該如何看待？針對這些話題，記者採訪了多位專業人士。

　　——編 者

　　“智慧+”時代到來

　　人工智慧已有較好的自我學習能力

　　記者：AlphaGo和李世石的“人機大戰”有何意義？

　　張亞勤（百度公司總裁）：“人機大戰”讓大眾驚嘆於人工智慧的深度學習能力，AlphaGo戰勝李世石最大的意義在於，它使人工智慧進入到主流人群的視野，引發全球性的關注。可以説，它宣告了一個嶄新的“智慧+”時代的來臨。

　　王小川（搜狗公司首席執行官）：很多年以後回過頭看，也許這次“人機大戰”算得上是21世紀最重要的科技事件之一。當然，人工智慧在圍棋上贏了人類，並不代表機器有了推理能力和意識，但確實體現了人工智慧的學習能力。人給機器很多訓練數據，它就能掌握跟人類似的能力，並且還能融會貫通，在局部領域甚至比人做得更好。

　　記者：人工智慧到底是什麼樣的智慧？

　　蔡登（浙江大學電腦科學與技術學院教授）：所謂智慧，其實有很多種。會加減乘除計算，在一定程度上可以説是有智慧；會下西洋棋、圍棋等，也可以説是有智慧；能識別物體，知道這個是貓，那個是狗，也是一種智慧。

　　人工智慧專家早就有這樣的認識：一些普通人認為很難、很複雜的任務，往往機器相對容易完成，比如很複雜的運算，譬如圍棋；一些普通人認為很簡單、不值一提的任務，往往對機器來説非常困難，譬如識別物體，端茶倒水。一般來説，有確定性規則的任務，適合電腦去解決，而對於模糊的問題，目前電腦還很難解決。

　　從這個層面看，AlphaGo的勝利説明目前人工智慧有了比較好的自我學習能力，這在演算法創新方面對於電腦圍棋有很大意義，但對於廣義的人工智慧來説，還談不上有特別大的意義，可能還比不上發明一個能自如端茶倒水的機器人顯得更有意義。因為圍棋有確定性規則，適合機器解決。而對倒茶來説，那麼多種類的茶壺、茶杯，茶杯可以正放，也可以倒扣，讓機器做到能在各種條件下都正確地端茶倒水，目前還是一件很困難的事情。

　　王小川：我想得比較簡單。一個機器，不論是靠計算還是靠向人學習，能夠在局部領域解決問題，就是一種智慧。現在通過機器學習和人工神經網路訓練，機器有了模倣和學習能力，你不需要告訴機器具體的規則是什麼，讓它自己去發現。人臉識別和語音識別技術最近幾年發展很快，原因就是機器懂得自己去找這樣的特徵。

　　鄭能幹（浙江大學求是高等研究院副教授）：人工智慧是人類探究智慧本質、研發智慧工具過程中的産物。智慧的定義本身比較寬泛，智慧的載體也很多樣。我認為，從狹義上講，人工智慧是研究如何讓機器具備感知、學習、記憶、決策、運動控制，甚至情感等能力的理論與技術。

　　解放腦力與體力

　　人工智慧讓生活更有樂趣，更便捷

　　記者：印象中，最近這5年，人工智慧似乎有著突飛猛進的發展？

　　蔡登：近幾年人工智慧發展迅速，是在量的持續積累下的一個大提升。當前，人工智慧或者説機器學習領域比較突出的進展是深度學習技術的廣泛應用，而這又離不開電腦硬體的發展。事實上，深度學習其實就是以前的神經網路，所以深度學習又叫深度神經網路模型。以前電腦硬體不行，沒法學習很深的神經網路，隨著電腦性能大幅提升，使得訓練很多層數的神經網路成為可能。

　　張亞勤：人工智慧發展到今天，是機器視覺、聽覺、語音，以及大數據、深度神經網路等技術在背後支撐，同時也體現出網際網路與物理世界的融合度越來越高。雲計算和大數據技術的跨越式發展，“智慧+”發展維度的推進，人對於解放腦力與體力的需求，都在推動人工智慧技術不斷縱深演進。

　　鄭能幹：這一輪人工智慧突飛猛進的背後動力是多方面的，包括計算能力提高和深度學習技術的進步，以及研究人員更為務實的研究思路，如關注垂直領域或者定義明確的問題、為之準備了大量的訓練數據集。可以説，持續的基礎研究、強勁的應用需求是任何領域能夠取得不斷突破的根本原因。

　　記者：人工智慧給人們生活和工作帶來哪些變化？

　　鄭能幹：現在人工智慧的應用範圍已經非常廣泛，可以説已成為我們生活的一部分，只要是需要使用智慧並且能夠部署計算能力的場合，基本上都能看到人工智慧的影子，而且正向著應用範圍更廣、更為智慧的趨勢發展。在定義明確的問題上，人工智慧會率先大範圍的應用，應該能取得令人驚訝的表現。在作為人類智慧延伸及輔助角色方面，也會很受歡迎，比如疾病輔助診斷、智慧交通、金融量化分析等。

　　張亞勤：對人們來説，人工智慧正滲透到工作和生活中，它可能表現為一種身份驗證機制，可能表現為一種人機界面，也可能表現為一種娛樂互動與生活服務的介面，比如一些手機智慧助手。人工智慧的應用更多體現在“智慧+”服務層面，讓生活更便捷、更有樂趣，節約時間、解放體力，甚至未來機器將替代人類進行一些基礎性的勞作，這個場景令人憧憬。

　　智慧≠智慧

　　不應恐懼人工智慧，但要有意識地關注可控性

　　記者：我們需要擔心人工智慧嗎？

　　鄭能幹：對於人工智慧的發展，大眾的觀點比較富有想像力，但有時過於悲觀，有時又高估了人工智慧。專業人員的看法可能更為客觀、理性：人工智慧是為人服務的，是推動人類社會高速發展的有益力量。

　　張亞勤：“智慧”和“智慧”是兩個概念，前者是人類腦力的延伸，後者則是人類作為萬物之靈所特有的優勢。作為無機物的機器想要達到智慧的層次是很難的。不過，讓機器模擬人類的情感和表達既有可能，又有價值，情感計算也已成為人工智慧研究的一個茁壯分支。對於人工智慧，我們不應恐懼，但要有意識地關注其可控性。和其他機遇與風險並存的技術一樣，只要確保相關研究不會走上歧途，就不至於産生大的惡果。人類智慧造就人工智慧，所以最終人工智慧還是要為人類所用。

　　在應用層面，當“智慧+”應用趨向成熟時，比如無人車、智慧家電等成為主流，就要做好安全保障措施。

　　王小川：大家覺得機器無所不能，但其實目前它只是在局部領域解決一些前人有經驗的事情，也可以做得比人更好，但對於更廣泛的領域，仍然缺乏能力。和擔心人工智慧相比，我們更應該去擁抱人工智慧，去勇攀人工智慧技術的高峰。之所以強調此次人機大戰的啟蒙意義，是因為作為一次標誌性事件，它讓人們看到了人工智慧的魅力和發展的可能性，讓研究人員和公眾對人工智慧有了更深的理解。