在早春二月的北京做这次采访，我特别想问洪小文博士一个问题。以AlphaGo击败人类围棋高手为代表的这波人工智能热潮还能持续多久？人工智能的目的是让机器人取代人类吗？
这和小文博士的履历有关:1995年加入微软，2007年出任微软亚洲研究院院长，2014年兼任微软亚太R&D集团董事长。早在20世纪80年代，他就跟随卡耐基梅隆大学人工智能的先驱学者罗杰·雷迪(RogerReddy)学习语音识别，并成为李开复和沈向洋一样的弟子。
雷迪的导师是约翰·麦卡锡(johnmccarthy)，他在1955年首次提出了人工智能这个术语。第二年，1956年夏天，他在达特茅斯学院牵头组织了一个关于人工智能的夏季研究项目。很多人认为，从这次会议开始，人工智能已经成为一个学术领域。
洪小文:人工智能的最终目标是成为人类的守护天使。
麦肯锡和雷迪都因其开创性的杰出贡献获得了人工智能领域的最高奖——图灵奖。雷迪在2009年当选为中国工程院外籍院士，原因之一是他培养了一大批杰出的中国学者，其中就包括韩晓乌恩
“当我在20世纪80年代与雷迪一起研究语音识别时，我发现人工智能的话题非常吸引我，因为人类的智能是我们人类有意识拥有的最伟大的东西。我们怎样才能让机器拥有同样的？”
他说他永远不会忘记，他和他的学长李开复当时考虑的想法和他的导师雷迪以及导师麦卡锡的想法并不一致，但雷迪对他们说，“虽然我不认同这个方向，但我支持你们去尝试。”之后，他们确实取得了很好的成绩。小文博士说，“后来，当罗杰获得图灵奖时，我们也做出了小小的贡献。导师的导师麦卡锡也获得了图灵奖——这也是一种荣誉。我们有做图灵奖老师的传统。”
过去500年的一盘棋
不难看出，“师徒”是小文博士的一个关键词，几乎每一个回答都能看出老师的影响力。
比如说到业界对人工智能目前处于哪个发展阶段的不同看法，有春秋之分。小文博士想，“其实我也不知道这是春天还是秋天。大家都知道，人工智能至少经历了两个冬天。我自己也经历过一个半冬天，也就是第一个冬天和第二个冬天的结束。科学研究从来不是一蹴而就的。即使从我们研究人员的角度来看，这也是一个漫长的周期。”
“人工智能在今天极其流行，很多人会认为这是近年来发生的事情，但我会说，如果没有这些学者——我真的很尊重这些早期的学者——没有他们五六十年前的努力，绝对不会有今天的成果。所以我非常希望媒体能多报道一下这些从这么早就开始默默耕耘的学者，以及他们奠定的人工智能发展方向。”
至于哪一天我们能真正达到人工智能的临界值，做出和人类智能一模一样的机器，小文博士表示，预测未来是非常危险的。麦卡锡的说法是5到500年。“我的老师雷迪的说法也很有意思:他会说大概需要10年，但他会马上补充一句，‘如果时光倒流，你问我30年前，我的答案会是10年。如果你在5年内，你将在10年内。直到今天你问我，我说还要10年。""
那我甚至可以帮他回答，小文博士说。10年后你问他，他肯定会告诉你，可能还要10年，接近麦肯锡所说的500年。
-500年？！
上一次看到这种时间跨度恰好与人工智能有关:AlphaGo击败韩国棋手李世石时，有人提到“下棋500年，神仙家族所剩时日不多”，讨论被赋予人工智能的机器是否会剥夺人类下棋的乐趣，最终以机器特有的简单高效的方式在很多事情上碾压人类。
对此，小文博士平静地回答，如果算法继续由人来写，机器只会按照人提供的算法来运行，那么即使是目前最先进的计算机，本质上也和十几年前人类发明的算盘一样；即使计算机能完成某些特定类型的任务，也不代表计算机能理解这些任务。
以计算机写作为例，微软也在研究。“听起来很神奇，但简单来说，就是利用所谓的深度学习。首先训练机器，告诉它这张图片会和哪些单词相关:一开始我们找了很多数据来训练好它。经过训练，我们今天会给这个深度学习机器带来一张新的图片，它会产生一些单词，用这个单词作为介绍；同时我们训练它学习古今中外诗词，收集起来，加上词与词之间的关系，做一个神经网络。然后只要你开头有一个词，机器就能找出后面的词，最后变成一首诗一首歌。”
“但是人们绝对不必担心，绝对不必担心失去工作。怎么说呢？比如上面说的，机器看图就能轻松出几首诗，但我不想说作家。就算是普通人也能很快判断出这些诗，‘嘿，我觉得这首更好’。光是这样做的人就已经很有价值了。毕竟，机器很容易通过深度学习产生一个作品，但判断永远是我们人类的强项。机器不知道哪部作品能打动我们，也不知道这部作品在讲什么。”
只有当人类理解了创造的过程，我们才能教会计算机人类独特的创造，小文博士说，但这是最困难的，我们可能永远也不会知道。
“人工智能发展至今，利用大数据加计算机和移动互联网，我们已经可以做很多事情(比如微软在2016年10月的对话语音识别中创下单词错误率新低，率先让机器达到人类速记员的水平)，但要达到人类的智慧还有很长的路要走。目前以逻辑测试为主，强调合理性。虽然这符合人类对智慧的定义，但人类还是有非常丰富的情感的。正因为如此，人工智能可以继续成为一项非常值得研究的课题——如果我们假设机器可以在几年内达到人类的智慧，那么这项研究就应该封顶，没有必要再深入研究了。”
科学家对科幻作家
既然人工智能研究之路是修远·Xi，那么研究院院长该如何应对？比如如何确定哪个题目值得做，哪个可以再次搁置？一个理想的研究者应该具备什么样的特征？
2017年是小文博士担任微软亚洲研究院院长的第十年，也是微软亚洲研究院自1998年11月成立以来任职时间最长的院长。前三任总裁分别是李开复、张亚勤和沈向洋，他们都是业内知名人士。
回顾研究院成立的那一天，李开复作为第一任院长，请来了美国总部的研究人员助阵，其中就有小乌恩·汉。那天，比尔·盖茨通过视频向来宾们解释，他所在的研究院在1991年的宗旨是“致力于创造先进的计算机技术，让未来的计算机能看、能听、能说、能学，让人们能像人一样与计算机交流。”
从那时到现在，18年了，微软亚洲研究院出了很多优秀的人。说到管理，小文博士认为包括两个方面:第一，要有一个中心思想。“比尔·盖茨先生所说的是我们的愿景，我们相信这个方向。虽然我们不知道这需要多长时间，需要多少个冬天，但我们确实对人工智能有一个愿景——你也可以说它很傻，但这种坚持很重要。”
二是要有长远的心态。他说，“我们当然希望每年都有科研人员出成果，但如果今天有科研人员告诉你:别烦我，给我两年时间，我给你成果；两年后，他说，快出来吧，再给我一年；三年过去了，他说，嘿，再给我六个月...这就是当研究所领导容易感到尴尬的地方。我们要有明确的回报，但未来不好判断。也许拉长时间比较公平:比如10年后再看。如果这10年里我的大部分决策和我鼓励的项目都有了结果，说明我是一个好领导；如果我鼓励的项目没有产生结果，但我不鼓励的事情产生了结果，那么我就不是一个好的领导者。关键是即使很难判断未来，也要做出一些判断，然后给研究者最好的环境，最自由的文化，希望有好事发生。”
至于理想的研究员，“有人说我们研究所的人聪明。我觉得世界上每个人都很聪明，只是每个人的聪明用在了不同的地方。作为我们的研究人员，我们应该对技术和未来有最大的远见。我经常拿我们和科幻作家的区别开玩笑。今天很多科研成果都是50年前甚至100年前的科幻作家写的，但科幻作家只有梦想。我们的科研人员不仅要做梦，还要实现自己的梦想，即使很可能用一生的努力也做不到。”
——听起来像是他的老师雷迪1995年3月接受图灵奖时演讲的回声。当时雷迪的题目是《去梦想可能的梦想》，实现人工智能的梦想。
小文博士还说，“比如我的导师雷迪和他的导师麦卡锡，他们一生都在做人工智能的研究，都没能实现自己的梦想，成为一台认知和感知的机器，但他们都坚持下来了。今天，我们要找的人，应该也是这样的热情。除了有一定的专业训练，更重要的是能够坚持。如前所述，人工智能研究已经有60年的历史，今年是第61个年头。至少有两个冬天了，今天突然太红了。前方还会有另一个冬天吗？还会发生什么？......但研究人员不应该关心这些，而是继续前进。这就是科研之道。”
三十年后，人和AI在日常生活中共存。
想象一下30年后会发生什么，小文博士说，“有一个非常好的场景，就是终极助手。每个人都有一个终极私人助理，他总是知道你接下来要做什么，帮你提前做好准备——就像我的工作，开完这个会，就有下一个会，下一个会之后，又有下一个，别人在做什么。有些人我可能只见过两次，但是再见面就会很尴尬，不知道怎么说对方的名字。其实不仅仅是名字，还有上次和他聊的内容。这个助手可以帮我准备，也可以延伸到我的个人生活中。比如我要去机场接我妈，什么时候出发，路况怎么样？所有这些东西真的可以无缝连接。”
让每个人都有一个守护天使。小文博士说他很喜欢Reddy老师的描述。“不知道要不要30年，也许不需要。”
至于人工智能是否会让机器取代人类，甚至夺取世界，“我的答案是相信人类的智慧。毕竟技术就是技术，人工智能和移动技术、互联网技术、PC技术是一样的。有时候，我觉得人们给人工智能的负担太重了，好像人工智能和其他技术不一样。技术是人类发明的，也是可以利用的。关键在于人类，我完全相信人类的智慧，我相信我们开发的技术和机器都是为了我们。人类是世界上最聪明的生物，他的智慧一定会把人工智能用在正确的地方，做能给人类带来最大利益的事情。有些人可能拿这些东西做坏事，但他们是坏人。我们有法律，我们有智慧去定义和处理它们。”
小文博士凭借对人类智慧的高度信任，在不同场合多次强调独立思考的重要性。
如何训练独立思考的能力，第二个问题，人工智能超级助手的设计能否考虑到这一点，这样机器不仅可以帮助我们轻松获取信息，还可以帮助提醒:请自行判断，这个消息是真是假？
小文博士认为这是一个非常必要的话题。“第一个问题，这就是我为什么会重视教育的原因。我没有什么很棒的解决办法，但有一点我可以说，就是要注意倾听不同的声音。”
尤其是当大部分人都这么说，而且民调显示大部分人都这么说，民调做得系统科学的时候，我们更应该警惕，关注对方的声音。“你听了他们的话可能不会改变你的判断，但现在更严重的问题是那些声音不出来。民调只说大部分人是这么说的，你没有主动去寻找那些声音去倾听，去独立思考，很容易形成另一种独白——我觉得。从这个角度来说，如何照顾少数人的权利，如何独立思考，在未来会变得更加重要。”
至于第二个问题，他说，“你提到了人工智能，它很大程度上使用了数据。数据是什么？用英语说“垃圾进，垃圾出”。如果你对数据的采样是错误的，或者是偏向某一方，那么你得到的结果就会有偏差。所以这个关于人工智能的第二个问题比较难。你不知道的东西很难发现。”
“无论是从事AI研究还是做产品，我们都要关心如何让我们的产品更安全，如何让我们的产品不会因为数据而造成一些我们没有想到的偏见。这就是80/20原则:我做这件事要照顾大多数人的权利，但不要忘记少数人的声音，因为在很多问题上，每个人都可能成为少数。毕竟人与人天生不同。这在人工智能领域更是难上加难。有时候做完了，就成了可以使用的产品。出了问题你可能才意识到。”
所以，人类未来的希望就在于更多的人能做独立思考。“如果我以后不做研究，我想做教育，和大多数人在大学教计算机的想法不一样。我想做的是如何把计算思维和独立思维带到中小学，因为教育的本质是让人类为未来做准备。我真的很想做。”
那么我们是应该对未来更有信心还是担忧，因为我们不知道现在是否有足够多能独立思考的人来满足打造人工智能超级助手的要求？
没想到的是，在以一个人工智能学者的视角讲述了未来的艰巨挑战后，小文博士依然能够平静地回答，“我是一个乐观主义者，我认为未来只会更好。我相信大多数人和我一样，在新的一年里一定会比去年走得更远——比如我今天提到的另一种集中讲话，这是我以前从未想到过的——人会犯错误，但我们一定会从中吸取教训。我不敢说以后不会犯错，但我希望以后少犯错，甚至把事情做得更好。”
“这就是为什么我相信AI+HI(人类智能)=超级智能。”他说。
来源:FT中文网
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