对话腾讯AI Lab张正友：公众对AI还存在哪些误解？

　　无论在学术界还是产业界，人工智能的概念日趋火热，但同时也引发了一些冲突和担忧。至今为止，人类对AI的研究到了什么程度？在科学家眼中，公众对AI还存在哪些误解？

　　作为学术界和产业界交叉融合的代表，近日，站长资源平台腾讯AI Lab及腾讯Robotics X实验室主任张正友博士接受了多家媒体采访。

　　他认为，一方面，大家意识到了人工智能的重要性，但另一方面也造成了很多恐慌。

　　张正友目前是腾讯AI Lab及腾讯Robotics X实验室主任，也是ACM Fellow（国际计算机学会院士）和 IEEE Fellow（国际电气电子工程师学会院士），是世界著名的计算机视觉和多媒体技术专家。

　　他在国际顶尖会议和杂志上发表论文250余篇，论文引用次数51000多次，有近200项专利。2013年，他因为“张氏标定法”获得 IEEE Helmholtz 时间考验奖。

　　在张正友看来，目前人工智能的技术还是针对于某个点的弱人工智能，感知层面的视觉和语音相当好，但是离接近人类智能的强人工智能相差很远，还有很多的路要走。

　　他告诉记者，公众不必过于担忧人工智能会对人类造成威胁。因为目前人工智能领域离人的智能差距太远，人工智能在短时间内不能超越人类。

　　“我觉得大家不用担心，真正做科学的人很少看到对技术的恐慌，跟科学家去谈，他们知道有一些问题，科技有两个方面，有善和恶，看你怎么用它。” 张正友说。

　　目前的人工智能的技术普适性还没有到那么强。张正友表示，虽然中国在人工智能的应用层面已经超越了美国，但实事求是讲，中国的人工智能的基础核心技术研究投入相对较低，需要在从长远发展方面改变一些思维和角度，需要在基础研究上进行更多投入。

　　以下是记者对话张正友的实录，有删节：

　　我们知道很多互联网公司做人工智能，想了解一下中国未来的人工智能发展的突破点在哪？

　　张正友：人工智能是一个很热门的话题，大家都在往前推进。从企业来讲的话，怎么样扎实的把人工智能技术应用到具体的行业里面，需要花时间对行业深入的理解才能很好的应用人工智能技术。

　　人工智能技术目前还是非常专用的技术，并不是通用的，所以不同的应用要适配，要花很长时间，包括对用户了解和对这个问题的各方面进行提炼。但是从中国整个领域来讲，一个突破点就需要投入更多的基础研究，因为中国在人工智能方面基础研究方面相对比较薄弱。

　　有没有涉及到具体行业的结合？

　　张正友：我们从基础研究方向去努力，目前的人工智能的技术普适性还没有到那么强。到了通用人工智能或者强人工智能，人工智能就能像人一样能看能说能听能写，能思考，我们尽可能往这个方向去靠近，到时候各个领域都可以应用。

　　目前针对每个行业，还是需要对这个行业深入的理解。腾讯在围绕着这个行业方向去发展人工智能，我们讲AI+行业，是产业互联网对某个产业深入的理解，才能把人工智能用上去。

　　目前的人工智能技术和大数据的技术，是从大量的标注好的数据里面找到从数据到标注之间的映射关系，然后当有新的数据来的话就可以应用学到的映射关系，知道它对应的标注。

　　假如某个行业有很多标注好的数据的话，这个行业就会应用的比较好。像医疗方面，有很多的应用，因为可以获取很多的标注数据。一般来说，在感知层面，比如和计算机视觉和语音处理相关的行业，人工智能技术的应用会比较成功。

　　国外已经研制出来的粒子机器人，号称可以拥有自我意识的，这个机器人对人类有什么样的影响？

　　张正友：我们不要一看到有个叫智能的东西就认为是真的智能。跟人类的智能相比，这些都不是智能。像医疗里靶向治疗药物进入人体以后，会根据细胞的信息自动跟踪到致癌位点去，针对某个方向去找到合适的地方，进而释放药性。

　　其实很多东西要判断是不是智能，例如我们闻到香的味道就想到吃饭，这不是智能，粒子机器人被认为是智能，我不认为是，这是条件反射，是用到传感器的地方，很底层的层面，还没有到人工智能。

　　目前人工智能领域离人的智能差距太远，人工智能在短时间内不能超越人类，我觉得大家不用担心，真正做科学的人很少看到对技术的恐慌，跟科学家去谈，他们知道有一些问题，科技有两个方面，有善和恶，看你怎么用它。

　　现在有人说弱人工智能，强人工智能。现在公众对学术界的理解有一个很长的距离，包括很多学界人工智能机器人混着说。能不能简单通俗讲一下，人工智能和机器人下一个定义？

　　张正友：从五十年代讲的人工智能就是机器人，能够具有人这样的能力，能看能说能听能写，就像大家在科幻电影、科幻小说里面看到的那些机器人，这是我们以前真正、最原始的人工智能的定义。

　　随着时间的推移，像智能音箱没有手没有脚也被认为是人工智能；退一步没有具体形态的，仅仅存于计算机上面，它也被认为是人工智能，比方说有些人在互联网上爬数据，也叫机器人，但不是实体的；现在某些算法被当作人工智能。

　　人工智能这个词从我们这个角度来看非常广泛了，可以说好，也可以不好，好的地方让大家认识到人工智能的重要性，不好的地方造成了很多恐慌。目前人工智能的技术还是针对于某个点的弱人工智能，感知层面的视觉和语音相当好，但是离接近人类智能的强人工智能相差很远，还有很多的路要走。

　　刚才提到国内人工智能短板的研究，也看美国这两年对中国人工智能很防范，说明咱们国内人工智能有很大的发展潜力。

　　张正友：中国人工智能数据量大，因为人口多，各方面的原因，中国在应用层面已经超越了美国。实事求是讲，中国的人工智能的基础核心技术研究投入相对较低，需要在从长远发展方面改变一些思维和角度。

　　美国和中国现在都投入了很大的政府的力量，特朗普政府制定了人工智能的未来计划，美国觉得中国举全国之力政府引导性很多。不评判好坏，像腾讯作为一个商业企业也加入到人工智能的平台，像这种怎么结合优势来推动中国的人工智能竞争的实力？

　　张正友：腾讯作为国家人工智能医疗影像开放平台，目前是非常有影响力的。为什么是腾讯被认定为开放平台，因为腾讯已经与一百多家医院建立了紧密的合作。

　　因为目前人工智能的技术是弱人工智能技术，必须对这个领域有深入的理解才能真正解决问题。所以通过人工智能开放平台，我们和一百家医院有紧密的合作，我们会花很多精力去了解用户的需求，包括病人。

　　举个例子，很多人不知道去哪一个科室看病，这是很难的问题，我有时候也不知道。可以通过分析病历，腾讯有这样一个技术，把以前的病历识别对应到哪一个科室比较合适，就会帮助你。

　　另外一个例子是关于医生，我们深入到这个领域以后，就观察医生如何用人工智能技术，去理解他们的痛点，就知道医生真正需要什么东西。以我们做的智能显微镜为例。显微镜就是下面放一个切片做病理分析，光线上来一个折射，我们眼睛就可以看到了。我们把中间的部分换掉，光一部分仍然投射到人的眼睛里面，还有一部分光往上去，上面放一个摄像头，拿到的图像就和人看到的图像是一样的，我们就用来做人工智能算法的分析。

　　比如说医生要去数多少细胞的数目，那个数起来很麻烦。现在告诉人工智能我要细胞的数目，几个细胞，人工智能一下子就数出来了，所以人和AI结合，使得医生的效率大大提高，像这些我们开放平台深入到行业，深入到用户，包括医生，包括病人，整个一个良性的反馈循环，使得我们技术越来越好。

　　提到另外一个高度，我们做研究的人以技术为导向，是技术驱动，有时候甚至是兴趣驱动。一旦落地的话，就一定以用户需求为导向驱动才能成功，否则这两个之间有很大的差别。从基础研究、应用研究、到用户需求为导向做产品化，让这个技术最终落地，才能对人类发挥最大的作用。

　　现在引导两个实验室：机器人实验和AI Lab，这两个实验室协同性怎么体现的？针对AI Lab一些基础性的研究，这种技术怎么去辐射到AI内部产品AI应用上面，能不能举一下内容一些具体的使用。

　　张正友：先讲两个实验室协同性的定位。刚才提到了AI的概念很广，人工智能和机器人到底有什么区别，很难区分。事实上可以把机器人作为人工智能一部分，但是也可以说人工智能是机器人的一部分。

　　现在把人工智能的概念泛化了，人工智能面更广了，把机器人当作人工智能的一部分。

　　我们有两个实验室，区分还是明显的，AI Lab做更多软件方面的，包括计算机视觉、语音识别、自然语言理解、智能机器学习算法，更多偏软件，数据采集出来后我们怎么样去处理识别。

　　机器人实验室更多偏硬件方面，硬件、控制、机械设计、本体方面。机器人这边肯定是需要AI的能力的，这两个要紧密合作的。