“我们处在这波浪潮的早期”

李斌+王君璐+盖博铭

人工智能和实体经济结合，是中国主导这波浪潮的关键动作。

人工智能第三次浪潮将如何改变世界？中国如何抓住这次浪潮的难得机遇？人工智能是否会伤害人类进而取代人类？

作为英特尔研究院在美国本土之外重要的研究机构，设立有机器人系统研究实验室、机器人交互研究实验室、认知计算实验室、智能存储实验室、通信架构实验室和新技术中心等机构的英特尔中国研究院近年来主攻人工智能技术、智能自主系统和智能互联基础设施研究，以推动中国的产业革命、社会创新与数据经济的发展。

最近，英特尔中国研究院院长宋继强接受记者专访，深入探讨了人工智能的未来、人类与人工智能的关系等话题。

“我们在第三次浪潮早期”

《财经国家周刊》：人工智能第三次浪潮能否持续？

宋继强：我们现在处在人工智能第三次浪潮的早期。与前两次一样，这次浪潮也是由技术驱动的。但是与前两次不同，我们硬件能力大幅提高，数据大大丰富，基于无线互联网、传感器的快速发展和普及，深度学习之类的算法也有更多的适用面，总体而言，这次浪潮的机会比以前都要好。

与此同时，坚决贯彻十九大报告的要求，把人工智能与实体经济结合起来，应用到消费、农业、工业、日常生活等各行各业去，技术才会真正产生价值。这样的话，这波浪潮持续10年20年都是可能的。

“中国有天时地利优势”

《财经国家周刊》：中国在智能社会建设上前景如何？

宋继强：在未来5年，利用人工智能技术把基础设施建设、无人驾驶技术建设、5G通讯建设整合在一起，将加速智能社会形成。

智能社会依赖的基础就是互联互通的基础设施建设。基础设施建设靠一两家公司肯定无法完成，一定要靠国家层面顶层设计，靠政府推动，建立统一的标准，才能够把最难的基础设施建设起来。

《财经国家周刊》：中国发展人工智能产业有哪些优势？

宋继强：人才、市场和数据都是我们人工智能领域的优势。

首先，我们行业多，而且行业里的数据量非常大。比如说金融、零售、智能城市等领域，数据量都非常大。

海量的数据为人工智能应用带来决定性优势。深度学习本身要用大量数据做训练，我们有这么多数据，在这些行业里肯定能把人工智能应用优先做强。

其次，我们有很多人才。深度学习最开始由国外学者提出，最近几年中国团队已经赶上，在很多竞赛上拔得头筹，甚至最近在ImageNet大规模视觉识别挑战赛上，中国团队已经包揽各个单项冠军。

“超人工智能还很远”

《财经国家周刊》：机器能否演化为超人工智能？

宋继强：计算机现在最容易超越的是计算和逻辑智能，很难超越的是社交智能、认知智能。认知智能还可以模拟、学习，但是社交智能是很难的。

机器人研发领域特别关注空间认知智能、行动智能、身体运动智能，目前进展不错。世界机器人大会上展出的一些服务型机器人，已经逐渐具备一些空间认知智能，能够感知周围的环境空间，知道怎样去运作；还有身体运动智能，能够控制身体去做一些相应的运动。但都还属于早期阶段，跟人比还是有很大差距。

加德纳教授提到的七种智能里最核心的一个，也是我觉得超人工智能最需要的，是自我认知智能，也就是自省智能。人每日三省其身，会发现自己需要提高什么，会逐渐把我的弱项，或者我的长处发现出来，弱项弥补、长项提升，这样人就变得越来越强。机器如果有了这种智能，就真正有可能自我演化，成为超人工智能。

比如，虽然今天人工智能是一个国际象棋或者围棋程序，如果它意识到“我”还缺乏另外一种能力，如果它自己能夠编一些程序，采集另外一些数据来自我训练的话，它可能慢慢也就具备了另外一个能力。

机器每天自我认知，发现自己缺什么——当然我觉得这还不太可能。但是我觉得必须要有这种能力，才会出现我们说的超人工智能。

“要倡导人工智能做好事”

《财经国家周刊》：人工智能是否会危害人类？

宋继强：在国际上一些领先的企业，包括英特尔在内，都在倡导要让人工智能做好事。如果处理不当，人工智能的确会走向对人类并不友好的方向。

比如美国有一项人工智能技术，用来帮助检测是否有虐待儿童的机构。看这些案件的视频、图片材料，人工需要30天才能检测完一个案例，而改用人工智能只需要1天。但是，如果这种技术被用于网络搜索和付费观看，这就成了恶意应用。

技术本身并无对错，关键看怎样规范管理它，用在什么样的层面。对大公司、对监管机构来讲，一定要有很强的责任感，要逐渐学会怎么规范管理人工智能应用。

比如技术开发的时候就要附带强制认证，确保该技术只能用在一些被授权的系统里，而不是谁随便想用就可以用。总而言之，与授权、认证等相关的监管、分发等机制必须建立健全，并严格执行。

“人工智能将取代一些职业”

《财经国家周刊》：人工智能是否会取代人类？

宋继强：人工智能会取代一些职业。最直接的一种就是数据分析员，以前数据分析员负责看很多数据，套用他知道的一些知识规则，进行量化分析，然后做出决策。这些过程完全可以通过人工智能程序来做，甚至做得比他更快、更全面。因为接触的数据更多，计算能力更强大。

第二种类型，工作比较直接简单，类似一问一答的交互形式，中间不涉及太多推理过程，不涉及太多其它领域知识，不需要创新，这些工作也是容易被人工智能替代的，比如电话客服人员。

第三种类型，工作比较容易训练，在特定的环境下进行简单的操作控制，比如司机就会被无人驾驶技术所替代。

但也有一些职业是没法取代的，比如记者。

简单的新闻报道可以直接由机器人记者写作，汇编一些信息，迅速发出去。但如果你想采编有一定深度的新闻报道，比如去灾区拍一组有震撼力的照片，并且选择一个主题来进行报道，影响受众来给灾区募捐的话，目前这种工作机器是做不到的。这种需要创意投入的写作过程，是人类记者才可以做的，机器人记者很难理解人不同的情感状态下需要拿什么样的新闻素材来影响读者。