4月27日，GMIC 2017（全球移動互聯(lián)網(wǎng)大會）北京站開幕。卡內(nèi)基梅隆大學計算機科學學院機器學習系主任 Tom Mitchell接受了媒體的采訪。他就人工智能的發(fā)展趨勢、人才培養(yǎng)和企業(yè)遇到的問題做出了針對性的回答。

當被問及人工智能在經(jīng)歷了兩次繁榮又衰落的歷程后，會不會再次讓人們失望時，Mitchell 很肯定的告訴雷鋒網(wǎng)，這次不一樣。同時他還透露了自己正在寫一本新的關(guān)于機器學習的書，目前已經(jīng)在原來老書的網(wǎng)頁上更新了一部分章節(jié)。

Tom Mitchell：美國卡內(nèi)基梅隆大學計算機科學學院機器學習系主任、教授，美國工程院院士，美國科學促進會（AAAS）會士，國際人工智能協(xié)會（AAAI）會士，他在機器學習、人工智能、認知神經(jīng)科學等領(lǐng)域卓有建樹，撰寫了機器學習方面最早的教科書之一《機器學習》，是機器學習領(lǐng)域的著名學者。

以下是Tom Mitchell 采訪實錄，雷鋒網(wǎng)做了不改變原意的整理。

關(guān)于人工智能發(fā)展趨勢

雷鋒網(wǎng)：人工智能經(jīng)歷了兩次大的衰落，您認為還有第三次嗎？如果有的話，您認為會受制于什么樣的條件呢？

Tom Mitchell：確實，在過去的幾十年里，我們看到人工智能的發(fā)展是有起有落的?，F(xiàn)在，它又處于一個上升的階段，我認為這次不會再衰落了。

因為我們到目前為止 AI 在商業(yè)化方面已經(jīng)取得了非常巨大的成功，這是前所未有的，因此我們業(yè)界非常樂觀。但是在上世紀80年代的時候，日本推出第五代計算機計劃，雖然取得了一定程度的進展，但是并沒有帶來進一步的好結(jié)果?，F(xiàn)在就完全不同了，如今人工智能可以讓你和自己的手機對話，語音轉(zhuǎn)文本，理解人們開的玩笑，和人類進行比賽等等。

而且我們的業(yè)界也投入了比政府更多的資源來發(fā)展人工智能，投入之多也是前所未見的，這也是為什么我非常樂觀，相信在下一個十年，人類與AI 之間的交互會更上一層樓。

媒體：您怎么看待無人駕駛汽車？什么時候才會出現(xiàn)真正的全自動駕駛的汽車？

Tom Mitchell：實現(xiàn)完全自動駕駛的話，我想誰都不可能給出一個非常確切的答案。但是可以講一下我個人親身的經(jīng)歷，之前我做了一次特斯拉自動駕駛車的試駕。當時我非常驚訝，尤其是在寬闊的主路上的表現(xiàn)。但是后來當我停車入庫，需要倒車的時候就出現(xiàn)了問題。同時它在一些比較泥濘或者一些石子路上的性能都會受到非常大的影響，所以這種自動駕駛技術(shù)要想真正實現(xiàn)普及和深入的運用還是有一定難度的。

但是，我們可以開始推動其中一部分商業(yè)化。比方說，Uber 或者滴滴可以在主路上應用自動駕駛，主路以外的岔路、小路、泥濘的道路可以讓人類司機完成。這樣一種方式更有助于Uber、滴滴這樣的企業(yè)實現(xiàn)自動駕駛商業(yè)化。在這方面，我認為它們比特斯拉還有汽車制造商們有更大的優(yōu)勢。

媒體：霍金博士在提到AI的未來時，擔心會帶來的一些負面的影響。您怎么看待這個問題？

Tom Mitchell：我們需要看到一個技術(shù)的正面和負面。

AI確實在這幾年風靡全球，而且它是一個非常有用的技術(shù)。怎么樣去使用它，才能為我們?nèi)祟愔\到更大的福利？我認為是特別關(guān)鍵的。首先我認為AI在推動人類社會進步發(fā)展這方面的作用是毋庸置疑的，因為它可以大大提高我們的生活質(zhì)量，包括減少城市當中的污染和擁堵，幫我們實現(xiàn)不同語言之間的溝通，在醫(yī)學上實現(xiàn)更精確的診斷等等。這個技術(shù)發(fā)展的過程也是不可逆轉(zhuǎn)的，而且我覺得也不應該被逆轉(zhuǎn)。

另一方面 AI 會帶來一些負面的效應，比如說有些人開發(fā)出一些智能的AI病毒，來實現(xiàn)他們不可告人的目的；同時有些國家的軍方也有可能利用了人工智能技術(shù)來危害他人。所以我們應該把AI視作一把雙刃劍，而且應該讓整個社會看到這個雙刃劍的存在。只有這樣，我們才可以在享受AI紅利的同時，也讓更多的人包括決策者去思考它的負面效應，以及預防的辦法。

關(guān)于Neuralink

媒體：如何看待伊隆馬斯克的腦機結(jié)合計劃？

Tom Mitchell：我們可以從兩個問題的層面來分析。

第一個方面是我們是否可以去觀察大腦的思考過程？

第二個方面是一個大腦是否可以和另一個具有同樣的思考？

先回答第一個問題，現(xiàn)在我們可以以90%的準確度去觀察大腦的思考。比如說給你兩個詞語，一個是相機，一個是云，讓你選一個詞，電腦可以以90%的準確度猜到你心里的答案。當然，相對于真正能夠做到對大腦的全方位掃描來說，這個還微不足道。因為當一個人說話的時候，我們并不能做到在旁邊放一個類似成像機一樣的東西，他想的都可以轉(zhuǎn)錄為文字。

教會機器來觀察大腦，這個領(lǐng)域我們還是比較青澀的，目前還處于一個初始的發(fā)展階段。現(xiàn)在谷歌、伊隆.馬斯克成立這樣一種實驗室是一個挺好的開端。

另一個問題，馬斯克以前提到過一個詞叫心靈感應，能不能讓一個大腦準確的感受到另一個大腦相同的感受呢？現(xiàn)在還做不到，這比僅僅觀察大腦要難多了。

關(guān)于人工智能企業(yè)的碰到的問題

媒體：您認為一家 AI 公司的成功到底取決于技術(shù)還是產(chǎn)品？

Tom Mitchell：如果一個AI公司沒有自己的產(chǎn)品的話，那么它存在的可能性是非常小的。現(xiàn)在我們能看到很多AI公司的機遇，比如具體的去解決自動駕駛汽車和自動回復郵件等等功能。

同時還有一些AI公司，成立后就是純粹的搞技術(shù)開發(fā)，比如 Deepmind，這是一個比較特殊的例子，因為它長期發(fā)展的一個戰(zhàn)略就是消失掉，也就是被谷歌收購了。但是谷歌在推出的AI產(chǎn)品中，其實我們是可以看到Deepmind技術(shù)縮影的。

所以如果是想要僅憑技術(shù)就能在AI這個領(lǐng)域中做的出彩，實際上是一個比較短視的戰(zhàn)略。雖然這樣在短期不會消耗大量資金，但是長期可能會產(chǎn)生一些問題，而且也只能寄望于被別的公司所收購。

媒體：現(xiàn)在很多AI企業(yè)遇到這樣一種情況，當把一些數(shù)據(jù)和情景輸入到機器當中，機器得出一些結(jié)論或者決策，但是當他們回溯這些結(jié)論和決策的時候會發(fā)現(xiàn)，他們對機器的決策失去了控制，您如何看待這一現(xiàn)象？

Tom Mitchell：關(guān)于人工智能系統(tǒng)有時候不能自洽的解釋所作出的決策，這個問題確實也是值得我們?nèi)ニ伎嫉摹＝o大家舉一個醫(yī)學方面的例子，比如說一個AI系統(tǒng)，它建議我去把我的肝移除了，因為它發(fā)現(xiàn)我的身上有些相關(guān)的病理癥狀，我肯定需要它給我一個解釋，不能平白無故就把我的肝移除了。現(xiàn)在很多AI系統(tǒng)在更多層面上可以被我們視為專業(yè)知識的輔助，比如放射科或者在病理學分析，還有在醫(yī)學影像分析當中，也都已經(jīng)開始運用AI作為醫(yī)生的輔助，相當于起著查漏補缺的角色，但是最終的決策是由一些專家來決定。

關(guān)于人工智能和教育

雷鋒網(wǎng)：您的《機器學習》作為經(jīng)典的教程是為人們所熟知的，同時現(xiàn)在不斷涌現(xiàn)出來一些新的學習方法，對于新入門機器學習的學生，您有什么新的建議嗎？

Tom Mitchell：感謝你提到我在1997年的書，它現(xiàn)在還讓我引以為豪。這里給大家透個風，不久以后，我還會再出一本新書。畢竟20年過去了，人工智能也有了突飛猛進的發(fā)展，確實應該再出一本新書了。現(xiàn)在如果大家登陸我的“機器學習”那本書的網(wǎng)頁，還可以下載新書的最新章節(jié)，感謝大家的支持。

媒體：人工智能方面的人才現(xiàn)在非常短缺，對于這方面人才的培養(yǎng)您有什么建議？

Tom Mitchell：建議想學AI的學生去網(wǎng)上的一些平臺去學習相關(guān)的課程，比如Coursera 上 Andrew 教授的人工智能課程，很有意思，建議大家去看。（雷鋒網(wǎng)按：雷鋒網(wǎng)慕課學院也已上線，歡迎廣大同學們踴躍報名）這些專業(yè)性、知識性、甚至是一對一的人工智能的教育，我認為對于學習AI的學生來說大有裨益。

媒體：您是如何看待AI在教育方面的應用的？

Tom Mitchell：關(guān)于怎樣利用AI推進教育的發(fā)展，我認為確實可以去建立一些全新的在線的教育系統(tǒng)。通過不斷的獲取學生最新的數(shù)據(jù)，再通過AI讓整個教學過程更加個性化。我們現(xiàn)在也有一些相關(guān)的科學研究，就提出了這樣的一種機器學習的場景。比如說我們設(shè)計一個考題給學生，讓學生對一個ABCDE進行排序。對于傳統(tǒng)教學，教師在收到一些學生的答案后，人工判卷并教學；而使用了機器學習的工具后，或許一個機器可以收集高達十萬名學生的答卷并分析出錯的規(guī)律。在過去一位老師他可能窮其一生，都不可能接觸多達十萬名學生，這就是人工智能的潛力所在。或許現(xiàn)在這種技術(shù)還沒有真正得到非常廣泛的應用，但是我認為這樣一個時代必將到來。

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