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普利策獎(jiǎng)得主約翰·馬爾科夫（John Markoff）對(duì)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展有著驚人的洞察力與敏銳度，并長(zhǎng)期專(zhuān)注于機(jī)器人與人工智能領(lǐng)域的報(bào)道。本刊就人工智能對(duì)商業(yè)、社會(huì)以及企業(yè)發(fā)展的影響對(duì)馬爾科夫進(jìn)行了專(zhuān)訪。

TBR：您在信息科技領(lǐng)域進(jìn)行了大量的報(bào)道，您的著作《與機(jī)器人共舞》對(duì)人工智能領(lǐng)域的發(fā)展有著很深入的討論。為什么您對(duì)科技，尤其是機(jī)器人如此感興趣？

馬爾科夫：我從80年代就開(kāi)始研究硅谷。1979年，微處理器剛出現(xiàn)，我讀到一本英國(guó)人寫(xiě)的書(shū)，它提到微處理器將引發(fā)一場(chǎng)革命，會(huì)改變整個(gè)世界，這個(gè)觀念立刻吸引了我。當(dāng)時(shí)的個(gè)人電腦其實(shí)還沒(méi)有到商業(yè)化的階段，很多人研究它更多是出于興趣。而我和創(chuàng)造了整個(gè)個(gè)人電腦行業(yè)的硅谷人一起長(zhǎng)大，所以我決定要把這個(gè)概念深挖下去。

飛利浦有家做剃須刀的工廠，本來(lái)想建在中國(guó)，最后建在荷蘭。我在其荷蘭工廠看到非常靈活的機(jī)器手。那些機(jī)器手瞬間就穿過(guò)肉眼幾乎看不見(jiàn)的小孔，永遠(yuǎn)不用休息，那場(chǎng)景給我的印象太深了。我想機(jī)器人會(huì)越來(lái)越大量使用。

TBR：您出生在硅谷的重要城市派洛阿爾托（Palo Alto），當(dāng)年您住在那里的時(shí)候，硅谷和現(xiàn)在有什么不同嗎？

馬爾科夫：我家離蘋(píng)果創(chuàng)始人史蒂芬·喬布斯（Steve Jobs）的房子只有一街之隔，還當(dāng)過(guò)那家的報(bào)童，不過(guò)那時(shí)候喬布斯還沒(méi)有住進(jìn)那房子?；萜談?chuàng)始人比爾·休利特（Bill Hewlett）的兒子和我是同學(xué)，我們成天都能接觸到電腦。當(dāng)時(shí)的惠普對(duì)硅谷影響巨大。喬布斯就從惠普的發(fā)明中獲益良多。

那時(shí)斯坦福大學(xué)的校園氛圍很獨(dú)立，不像其他大學(xué)比如伯克利，他們校園間的學(xué)生社團(tuán)組織很活躍。我年輕的時(shí)候，斯坦福校園里的理工氣息很濃重，周?chē)泻芏嗝绹?guó)國(guó)防設(shè)施的大型承包商，NASA研究實(shí)驗(yàn)室。上世紀(jì)70年代的斯坦福，營(yíng)造了一個(gè)非常好的孕育工程師的社區(qū)。

TBR：您在書(shū)中提到在人工智能（artificial intelligence AI）和智能增強(qiáng)（intelligence augmentation,IA）中間有很大的差異？

馬爾科夫：是的，這是兩方信奉不同哲學(xué)的人，兩個(gè)派系在一開(kāi)始發(fā)展的時(shí)候就有截然不同的目標(biāo)。人工智能欲使機(jī)器人能完全模擬人類(lèi)的認(rèn)知，讓機(jī)器變得越來(lái)越智能；而智能增強(qiáng)更像人機(jī)交互，帶著“增強(qiáng)人類(lèi)”的目的，讓人類(lèi)“機(jī)械性延展”，它在設(shè)計(jì)時(shí)將人類(lèi)放在中心。

TBR：這二者可能越來(lái)越融合嗎？

馬爾科夫：可以，我能想到的最好的例子就是Siri。Siri就是利用AI建立強(qiáng)大的工具來(lái)幫助人類(lèi)，人類(lèi)在其中有很強(qiáng)的決定權(quán)。我的觀點(diǎn)是，這并不是一個(gè)非黑即白的問(wèn)題，將AI和IA分開(kāi)是比較困難的。因?yàn)槿绻祟?lèi)設(shè)計(jì)機(jī)器是想幫助人類(lèi)自己變得強(qiáng)大，那么機(jī)器本身也會(huì)被人類(lèi)改造得更為強(qiáng)大，來(lái)適應(yīng)人類(lèi)新的需求。

TBR：所以我們沒(méi)有必要去強(qiáng)調(diào)AI或者IA的區(qū)別，只要能夠更好地利用技術(shù)來(lái)服務(wù)人類(lèi)，就可以了。

馬爾科夫：是的。因?yàn)楫吘箼C(jī)器是人類(lèi)制造的，無(wú)論是增強(qiáng)還是自動(dòng)化，都是由設(shè)計(jì)的工程師來(lái)決定的。

TBR：您認(rèn)為什么時(shí)候人工智能可以普及？

馬爾科夫：現(xiàn)在已經(jīng)有很多技術(shù)應(yīng)用了，如在醫(yī)療方面。其實(shí)在我們生活中有最常見(jiàn)的機(jī)器人，比如說(shuō)自動(dòng)吸塵器。而且人工智能將來(lái)會(huì)像個(gè)人電腦一樣。個(gè)人電腦作為一項(xiàng)工具，從發(fā)明后價(jià)格不斷降到了所有消費(fèi)者都可以接受的范圍。只要市場(chǎng)不斷擴(kuò)大，那么人工智能，就會(huì)達(dá)到經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)規(guī)模。

TBR：根據(jù)您的觀察，人工智能會(huì)為我們的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)什么樣的影響？

馬爾科夫：我研究時(shí)發(fā)現(xiàn)，世界人口以一種驚人的速度老齡化，撫養(yǎng)比的指標(biāo)非常不理想。越來(lái)越多的人變老需要被人照顧，而能夠照顧人的人會(huì)越來(lái)越少。在一些傳統(tǒng)的國(guó)家,即使是在美國(guó)，30年前，老人都多與自己的家人住在一起。但是現(xiàn)在美國(guó)情況已經(jīng)變得不一樣了?，F(xiàn)在老人們很多都會(huì)選擇進(jìn)入養(yǎng)老院，但這仍不是一個(gè)很好的解決辦法。我希望人工智能能夠快速地成熟起來(lái)，來(lái)幫助社會(huì)更好地照顧這些老人們。

這個(gè)時(shí)候你說(shuō)人工智能是好事還是壞事？我們把老人鎖進(jìn)一個(gè)根本沒(méi)有人類(lèi)照料的養(yǎng)老院里，這聽(tīng)上去是一件很缺乏人性的事情。但從另一個(gè)角度來(lái)看，通過(guò)虛擬空間、無(wú)線通訊等技術(shù)可以將各個(gè)養(yǎng)老院從各自獨(dú)立的狀態(tài)連通起來(lái)。即使人老得動(dòng)不了，依然可以和遠(yuǎn)方的人交流。我相信技術(shù)還是可以為他們帶來(lái)一些好處。所以人工智能可以通過(guò)幫助解決老齡化問(wèn)題來(lái)影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

TBR：那您覺(jué)得人工智能能否對(duì)解決中國(guó)的養(yǎng)老問(wèn)題有所助益？

馬爾科夫：這一問(wèn)題將如何影響中國(guó)，我也很困惑，因?yàn)檫@會(huì)引起社會(huì)的很大變動(dòng)。但是有人說(shuō)，無(wú)論如何，這樣的機(jī)器人依舊會(huì)在合適的時(shí)間進(jìn)入中國(guó)。因?yàn)橹袊?guó)老齡化的問(wèn)題其實(shí)比美國(guó)還要嚴(yán)重，而且看護(hù)的數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于即將需要被照顧的人數(shù)。雖然中國(guó)傳統(tǒng)觀念根深蒂固，但是會(huì)不會(huì)做出改變也不得而知。這個(gè)地方我想說(shuō)兩點(diǎn)。

第一，中國(guó)很多傳統(tǒng)的家庭可能現(xiàn)在都不會(huì)考慮將老人送進(jìn)養(yǎng)老院，或者交給機(jī)器人看護(hù)，同樣這也是美國(guó)社會(huì)激烈討論過(guò)的問(wèn)題。但是現(xiàn)實(shí)是，中國(guó)社會(huì)中將會(huì)有越來(lái)越多的老人，而家庭將很難照顧好所有老人。很多年輕人必須要進(jìn)入勞動(dòng)市場(chǎng)，因?yàn)楫吘怪袊?guó)的制造和發(fā)展是不斷前進(jìn)的，矛盾的是，老人又需要被看護(hù)。所以我覺(jué)得在這一點(diǎn)上，中國(guó)和美國(guó)遇到的問(wèn)題是類(lèi)似的。這就是我說(shuō)的，機(jī)器人也許會(huì)在將來(lái)某個(gè)合適的時(shí)間進(jìn)入中國(guó)。

第二，當(dāng)時(shí)機(jī)器人在引入美國(guó)工業(yè)的時(shí)候，也遭到了很多的反對(duì)，很多人覺(jué)得要丟失工作了，特別是在經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)期。事實(shí)上，引入機(jī)器人之后，情況好轉(zhuǎn)起來(lái)。但我不知道中國(guó)的傳統(tǒng)觀念會(huì)有多么強(qiáng)烈，所以我不能確定。

TBR：那么除了幫助解決老齡化問(wèn)題，您覺(jué)得人工智能還能如何影響中國(guó)經(jīng)濟(jì)呢？

馬爾科夫：除了解決老齡化的問(wèn)題，機(jī)器人也可以通過(guò)改善教育來(lái)影響社會(huì)。我認(rèn)為人工智能會(huì)從根本上改變我們學(xué)習(xí)的方式。我喜歡看科幻小說(shuō)，其中有個(gè)作者叫尼爾·斯蒂芬森（Neal Stephenson）， 他在《鉆石年代》（The Diamond Age）這本書(shū)中講到一個(gè)父親以她女兒為原型制作出一個(gè)化身，這是一個(gè)非常好的想法。在美國(guó)，如果你成長(zhǎng)在一個(gè)中產(chǎn)階級(jí)家庭，那么你能在頭兩年內(nèi)沉浸在大量的語(yǔ)言互動(dòng)中，這些語(yǔ)言全部來(lái)自于生活。這樣的互動(dòng)對(duì)孩子的智力發(fā)育有著十分重要的影響。但是研究發(fā)現(xiàn)，低收入家庭里十分缺少和孩子們的這些互動(dòng)。所以如果能有這些可以與孩子們互動(dòng)的智能機(jī)器人，可能會(huì)使教育的起跑線更加公平。而如今已有希望造出一個(gè)可以陪伴孩子成長(zhǎng)的智能機(jī)器人，這將是一個(gè)非常有意思的問(wèn)題。

TBR：您認(rèn)為大國(guó)間人工智能發(fā)展會(huì)有很大差距嗎？

馬爾科夫：我的觀點(diǎn)是這一領(lǐng)域?qū)⒆兊酶颖馄交拖裎譅栁郑纳a(chǎn)公司遍布全球，以至于你很難講他到底是哪個(gè)國(guó)家的公司。而且我認(rèn)為國(guó)家之間的技術(shù)鴻溝也將變得更淺，一場(chǎng)由多國(guó)參與的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)將很快來(lái)臨。要知道，美國(guó)在下一代技術(shù)上還并沒(méi)有壟斷的優(yōu)勢(shì)。人工智能后最有意思的技術(shù)將是生物工程技術(shù), 研究DNA，而中國(guó)人也早已開(kāi)始研究這項(xiàng)技術(shù)。我認(rèn)為創(chuàng)新的分散化將是不可避免的趨勢(shì)。

并且，我不認(rèn)為中國(guó)在人工智能方面會(huì)落后。比如說(shuō)，在今年的世界計(jì)算機(jī)視覺(jué)大賽上，中國(guó)的設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)與微軟、谷歌的實(shí)驗(yàn)室有很好的合作。我相信中國(guó)的設(shè)計(jì)師一定在其中起了很大的作用，讓機(jī)器學(xué)習(xí)變得更高效和準(zhǔn)確，而這些都是世界領(lǐng)先的創(chuàng)新水平。

TBR：您曾預(yù)測(cè)，人工智能和機(jī)器人將比30年來(lái)個(gè)人電腦對(duì)世界帶來(lái)的影響更大，為什么？

馬爾科夫：因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)的作用，每項(xiàng)技術(shù)都能夠以最快的速度到達(dá)目標(biāo)人群。同時(shí)，人類(lèi)學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)也有極大的區(qū)別。有一個(gè)術(shù)語(yǔ)叫做云端機(jī)器人，讓我非常感興趣。如果所有的機(jī)器人是連接在一起的，那么只要一個(gè)機(jī)器人學(xué)會(huì)了，所有的機(jī)器人瞬間都可以學(xué)會(huì)。我想再次用Siri的例子。一個(gè)手機(jī)上的Siri學(xué)會(huì)了，所有手機(jī)上的Siri都會(huì)變得更好。這樣的迭代成長(zhǎng)速度將是非常驚人的。

TBR：您覺(jué)得人類(lèi)和智能機(jī)器人之間關(guān)系的本質(zhì)是什么？

馬爾科夫：人類(lèi)總是對(duì)自己不知道原理的東西感到恐慌。但是機(jī)器人畢竟是人類(lèi)設(shè)計(jì)的，它們自己并沒(méi)有獨(dú)立的意識(shí)。機(jī)器人之所以變得強(qiáng)大，也是因?yàn)楸澈蠊こ處熢O(shè)計(jì)的算法精妙。當(dāng)有一天，我們身邊到處都是機(jī)器人說(shuō)話時(shí)，我們也可以將它們?cè)O(shè)計(jì)得只可以講真話，這樣我們就不會(huì)被欺騙，不會(huì)被操控。

TBR：我們?nèi)粘Ｉ钪械教幎荚诶糜?jì)算機(jī)算法，簡(jiǎn)單的就有谷歌智能搜索、亞馬遜推薦書(shū)單、垃圾郵件過(guò)濾、金融數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，等等，您說(shuō)的人工智能和這些有什么不同？

馬爾科夫：他們是不同的，簡(jiǎn)單說(shuō)，人工智能會(huì)帶著立場(chǎng)。我們得有意識(shí)地去想，這個(gè)機(jī)器是站在自己這一邊，還是為其他人服務(wù)。所以關(guān)于剛才那個(gè)問(wèn)題，對(duì)于人類(lèi)和機(jī)器人的關(guān)系，我真正擔(dān)憂的是，究竟是誰(shuí)在建造這樣的機(jī)器。在美國(guó)，隨著機(jī)器變得越來(lái)越強(qiáng)大和有影響力，這將是一個(gè)越來(lái)越尖銳的問(wèn)題。

比如說(shuō)，F(xiàn)acebook的一項(xiàng)研究顯示，機(jī)器的算法將影響選舉投票的結(jié)果。因?yàn)檐浖乃惴梢詻Q定你將呈現(xiàn)給人們什么樣的信息，而這些信息將會(huì)影響人們的選擇。所以當(dāng)我不了解是誰(shuí)在為我篩選和呈現(xiàn)信息時(shí)，其實(shí)是機(jī)器在幫我投票，或者說(shuō)是這個(gè)網(wǎng)絡(luò)（如Facebook）在幫我投票。而這對(duì)美國(guó)的民主發(fā)展來(lái)說(shuō)將是非常危險(xiǎn)的。同樣，人們是購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品A還是產(chǎn)品B，其實(shí)網(wǎng)站背后會(huì)有很多數(shù)據(jù)來(lái)研究你的行為，他們可以引導(dǎo)你做出他們想要你做出的選擇，那這就不同了。

TBR：您在書(shū)中也提到，人工智能涉及到很多倫理層面的問(wèn)題。

馬爾科夫：是的，我們?nèi)祟?lèi)怎么設(shè)計(jì)機(jī)器人，它們就怎么做，所以關(guān)鍵是由誰(shuí)來(lái)設(shè)計(jì)，怎么設(shè)計(jì)，這其中也包含了信任的問(wèn)題。通過(guò)無(wú)人駕駛車(chē)的例子，我們可以看得更清楚，也就是司機(jī)是否該信任無(wú)人駕駛車(chē)或信任工程師寫(xiě)的程序。這是個(gè)非常具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題，正如美國(guó)那場(chǎng)著名的爭(zhēng)論：電車(chē)難題（Trolley Problem），當(dāng)慘痛的犧牲在所難免時(shí)，該如何選擇？無(wú)人駕駛汽車(chē)程序應(yīng)該設(shè)計(jì)保證車(chē)?yán)锶说陌踩€是保證行人的安全？換句話說(shuō)，作為同時(shí)是行人也有可能是車(chē)主的你，愿意生產(chǎn)商制造哪一款車(chē)？這就是倫理方面的問(wèn)題。

TBR：這些倫理問(wèn)題會(huì)不會(huì)對(duì)人工智能的商業(yè)應(yīng)用有影響？

馬爾科夫：肯定會(huì)有影響。而且倫理問(wèn)題肯定是必須首先考慮的問(wèn)題。美國(guó)有一些人是非常講究原則的，他們對(duì)人工智能非常擔(dān)憂，害怕人工智能會(huì)做壞事。之前，埃隆·馬斯克（Elon Musk）和其他硅谷的創(chuàng)業(yè)者、技術(shù)員在洛杉磯發(fā)起了一個(gè)研究項(xiàng)目, 研究如何讓機(jī)器為人類(lèi)做好事，也就是建造一個(gè)能做出符合道德要求的選擇的機(jī)器人。這是一個(gè)非常難解決的問(wèn)題。但像馬斯克這樣的人去思考這個(gè)問(wèn)題，而不是光想著掙錢(qián)，是很重要的。社會(huì)問(wèn)題是整體問(wèn)題的一部分。

從另一個(gè)角度來(lái)看，在人工智能行業(yè)里，對(duì)倫理問(wèn)題的關(guān)注程度比其他行業(yè)都多，這也是令人驚訝的。

TBR：若這些倫理問(wèn)題沒(méi)有解決，會(huì)不會(huì)阻礙人工智能的發(fā)展？

馬爾科夫：不管上述的倫理問(wèn)題有沒(méi)有被解決，我們都已經(jīng)建立起了機(jī)器，而且正在使用。這些倫理問(wèn)題暫時(shí)還并沒(méi)有阻礙人工智能的發(fā)展。不管是無(wú)人駕駛車(chē)，還是自動(dòng)化武器系統(tǒng)，這些武器系統(tǒng)可以自主確定是否發(fā)起攻擊或殺生，但即使這樣，還是會(huì)有越來(lái)越多的國(guó)家開(kāi)始研發(fā)這樣的武器系統(tǒng)。

TBR：很多人擔(dān)心智能機(jī)器人的普及會(huì)帶來(lái)失業(yè)率的提升，甚至社會(huì)動(dòng)蕩，您怎么看？

馬爾科夫：在我剛開(kāi)始研究的時(shí)候，我也非常擔(dān)心。很多人工智能的反對(duì)者都會(huì)說(shuō)，它們的出現(xiàn)會(huì)奪去我們所有人的職位。我之前有報(bào)道過(guò)一篇文章，講一個(gè)軟件如何代替了律師。這樣的軟件可以代替人來(lái)閱讀文件。很明顯機(jī)器閱讀要比人類(lèi)閱讀做得更好。特別是大型的法律事務(wù)所，里面雇傭了成千上百個(gè)律師，他們要閱讀上百萬(wàn)的法律文書(shū)，而這些問(wèn)題都可以被軟件解決。我逐漸開(kāi)始相信，人工智能技術(shù)將會(huì)逐漸替代很多人類(lèi)現(xiàn)在的工作。是的，他確實(shí)會(huì)減少很多我們現(xiàn)在的職位，他可能會(huì)使上百萬(wàn)的人在一夜間就丟失了工作。當(dāng)然，已有一系列的研究發(fā)表出來(lái)，證明人工智能的影響正在逐漸放緩，特別是那些能一夜之間帶來(lái)巨變的影響，我們可以不必像之前那樣恐慌。

更重要的是，經(jīng)濟(jì)總是在變化的，我現(xiàn)在十分認(rèn)可經(jīng)濟(jì)學(xué)家凱恩斯（John Maynard Keynes）所說(shuō)的，技術(shù)只是會(huì)摧毀職位，但是不會(huì)減少工作。兩年前牛津大學(xué)有人研究，認(rèn)為在未來(lái)10年內(nèi)，人類(lèi)目前的50%的工作都有可能消失。但是從現(xiàn)在看，這些觀點(diǎn)并不正確。因?yàn)槲蚁嘈牛倳?huì)有更多新的工作被創(chuàng)造出來(lái)。比如說(shuō)，在10年前，誰(shuí)會(huì)想到有成千上萬(wàn)的人做SEO（Search Engine Optimization，搜索引擎優(yōu)化），它之所以存在是因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)搜索的出現(xiàn)。

TBR：智能機(jī)器人在工商業(yè)的廣泛應(yīng)用會(huì)對(duì)社會(huì)帶來(lái)其他影響嗎？

馬爾科夫：其實(shí)我擔(dān)憂的，也是現(xiàn)在美國(guó)人正在激烈爭(zhēng)論的，機(jī)器人取代一些人類(lèi)的工作以后，是否將會(huì)逐漸拉大窮人跟富人之間的收入差距。而我認(rèn)為這是很有可能的。如果這項(xiàng)技術(shù)的產(chǎn)生會(huì)使大部分人變得更加貧窮，但卻成就了許多富豪，這個(gè)后果將是非?？杀摹Ｋ匀绻鐣?huì)不能很好地分配這些價(jià)值，這將是個(gè)很大的麻煩。

TBR：是不是有了智能機(jī)器人，它們的那份工作就不再需要人力了？

馬爾科夫：并不是。我可以給你舉個(gè)豐田（Toyota）的例子。作為一家優(yōu)秀的汽車(chē)制造商，豐田現(xiàn)在又將人工重新加入到生產(chǎn)流水線上。因?yàn)樗麄儼l(fā)現(xiàn)，機(jī)器人不會(huì)處理程序沒(méi)有涉及到的地方，他們自己并沒(méi)有創(chuàng)造力。所以他們需要引進(jìn)人工，其實(shí)這也變成了智能增強(qiáng)的思路，就是利用機(jī)器來(lái)提高之前生產(chǎn)流程的效率。

TBR：超級(jí)智能機(jī)器人真的離我們很遠(yuǎn)嗎？會(huì)不會(huì)有一天機(jī)器人真的具有獨(dú)立的意識(shí)？

馬爾科夫：我對(duì)人們所說(shuō)的“奇點(diǎn)”這一概念抱懷疑態(tài)度。這一概念因?yàn)榭苹眯≌f(shuō)得到了普及，它是有前提假設(shè)條件的，但我不相信會(huì)發(fā)生。在可見(jiàn)的將來(lái)，我不認(rèn)為會(huì)出現(xiàn)有自主意識(shí)的機(jī)器人。我在美國(guó)遇見(jiàn)的絕大部分設(shè)計(jì)人員也都對(duì)超級(jí)智能機(jī)器人抱有懷疑的態(tài)度。但因?yàn)檫@個(gè)概念很容易抓人眼球，影視和娛樂(lè)作品總拿它來(lái)炒作，所以才這樣備受關(guān)注。

機(jī)器的未來(lái)、人與機(jī)器的關(guān)系，歸根結(jié)底在于人類(lèi)自身。所以比起這些暫時(shí)不必要的擔(dān)心，我更擔(dān)心的是一些細(xì)節(jié)問(wèn)題，就像我剛才講的，比如人類(lèi)很有可能被機(jī)器人背后的算法所操縱。

TBR：未來(lái)人工智能的推廣需要什么基礎(chǔ)條件？

馬爾科夫：這也是一個(gè)很有趣的問(wèn)題。像微軟必應(yīng)搜索（Bing）這樣一個(gè)人工智能技術(shù)的有趣實(shí)驗(yàn)，被兩千萬(wàn)中國(guó)人使用，其中大多數(shù)是青年人。有趣的是，這是一項(xiàng)沒(méi)有在美國(guó)卻是在中國(guó)先發(fā)起的實(shí)驗(yàn)。也許跟文化相關(guān)。這是一個(gè)有關(guān)消費(fèi)者方面的例子。舉一個(gè)更簡(jiǎn)單的例子，就像軟件系統(tǒng)，比如人工智能秘書(shū)。很多大的公司設(shè)計(jì)出來(lái)后，將這一人工智能秘書(shū)放在互聯(lián)網(wǎng)上，那么他將會(huì)有成千上萬(wàn)的下載量。人工智能的推廣操作其實(shí)并不難，那么接下來(lái)就是人類(lèi)創(chuàng)造力的問(wèn)題。我相信接下來(lái)會(huì)有許許多多非常棒的創(chuàng)意，比如說(shuō)智能保姆，會(huì)有更多可以與人類(lèi)說(shuō)話的機(jī)器人，那這將會(huì)使世界變得非常不一樣。想象一個(gè)世界，在這里人類(lèi)與機(jī)器的對(duì)話將要多于人類(lèi)之間的對(duì)話。但這是一件好事還是一件壞事，世界會(huì)不會(huì)因此變得更加孤立，這也是一個(gè)值得探討的問(wèn)題。

TBR：為什么硅谷在人工智能方面的成績(jī)做得尤為突出？

馬爾科夫：我覺(jué)得最重要的原因之一，就是在硅谷，人們?cè)试S失敗。硅谷里孕育的科學(xué)技術(shù)在成功前都經(jīng)歷了許許多多的失敗，但是他們并不會(huì)輕易灰心，因?yàn)槭〔⒉灰馕吨Y(jié)束。

TBR：您在書(shū)中提到了DARPA，您覺(jué)得中國(guó)政府可以從中學(xué)習(xí)到什么？

馬爾科夫：起初創(chuàng)立美國(guó)國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局（Defense Advanced Research Projects Agency）這個(gè)項(xiàng)目，目的是為了對(duì)抗蘇聯(lián)政府的競(jìng)爭(zhēng)和他們的技術(shù)突襲（technological surprise）， 所以我們建立了DARPA，讓我們自己為自己提供技術(shù)奇跡。個(gè)人電腦和互聯(lián)網(wǎng)，這些都來(lái)自于這個(gè)項(xiàng)目。這個(gè)項(xiàng)目研發(fā)出來(lái)的成果可以說(shuō)改變了世界，為世界帶來(lái)了巨大的影響。

我的建議是，中國(guó)政府如果能把大量的資金投入到基礎(chǔ)科研上，那么將會(huì)引發(fā)一連串的乘法效應(yīng)，而且有時(shí)這些效果你之前是想不到的。有時(shí)以為只是做一個(gè)簡(jiǎn)單的研究，但沒(méi)想到卻有可能造就一個(gè)行業(yè)。這就是為什么基礎(chǔ)科研會(huì)如此有價(jià)值。而DARPA會(huì)對(duì)大學(xué)投資。我想中國(guó)政府都可以直接復(fù)制這些方式。

TBR：那么在操作過(guò)程中，政府需要注意哪些問(wèn)題？

馬爾科夫：我想有以下幾點(diǎn)：

第一，政府首先要敢于承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)。我希望政府能夠鼓勵(lì)人們?nèi)パ芯磕壳半y以攻克的技術(shù)問(wèn)題，而這也是創(chuàng)造成績(jī)所不可或缺的一個(gè)過(guò)程。之后總會(huì)發(fā)生一些意想不到的好效果，為社會(huì)創(chuàng)造出價(jià)值。

第二，研究實(shí)驗(yàn)室要找到對(duì)的研究人員。當(dāng)然這也需要挑選人才的聘用者自己具備一定的眼光和對(duì)未來(lái)的準(zhǔn)確預(yù)判。

第三，一個(gè)國(guó)家如何設(shè)計(jì)一個(gè)能夠培養(yǎng)出這類(lèi)人才的教育體制。這是一個(gè)更難回答的問(wèn)題。

第四，政府也需要給研究人員一定的自由，允許他們研究想要研究的問(wèn)題。

TBR：中國(guó)目前在人工智能領(lǐng)域有很多初創(chuàng)企業(yè)，您覺(jué)得它們成功的機(jī)率大嗎？

馬爾科夫：現(xiàn)在大部分有關(guān)算法的討論都集中在數(shù)據(jù)上，這是一個(gè)很有趣的問(wèn)題。因?yàn)榭瓷先ト绻患夜居懈嗟臄?shù)據(jù), 那么它就會(huì)更有優(yōu)勢(shì)。但是擁有更多數(shù)據(jù)的往往都是大公司。比如說(shuō)谷歌和蘋(píng)果，他們擁有海量的用戶數(shù)據(jù)，這將會(huì)帶給他們很大的優(yōu)勢(shì)。但這是理論上的，現(xiàn)實(shí)中，說(shuō)不定一個(gè)很小的創(chuàng)始公司開(kāi)發(fā)出了突破性的算法，就會(huì)極大地彌補(bǔ)它的劣勢(shì)。

在有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)方面，現(xiàn)在也有一小部分人在研究稀疏數(shù)據(jù)（sparse data）。就像人類(lèi)的學(xué)習(xí)，并不需要看過(guò)海量的例子才能懂，有時(shí)只要簡(jiǎn)單幾個(gè)示范就知道是怎么回事。那么如何能讓機(jī)器像人類(lèi)這樣學(xué)習(xí)呢？在這一理論做出貢獻(xiàn)的很有可能將是創(chuàng)業(yè)企業(yè)。

初創(chuàng)公司在人工智能領(lǐng)域是很有潛力的。像谷歌就是很好的例子。當(dāng)時(shí)微軟幾乎控制了全部市場(chǎng)，而谷歌當(dāng)時(shí)就由兩個(gè)小孩創(chuàng)辦了起來(lái)。

TBR：您對(duì)這些初創(chuàng)公司有什么建議嗎？

馬爾科夫：我沒(méi)有在初創(chuàng)公司工作過(guò)，但是根據(jù)我在硅谷這么多年報(bào)道的經(jīng)歷，我想說(shuō)，第一，現(xiàn)在的初創(chuàng)企業(yè)可以關(guān)注硅谷的最新研究；第二，在學(xué)習(xí)別人的時(shí)候，不僅要看成功的故事，也要看失敗的故事；第三，多利用互聯(lián)網(wǎng)。最重要的一點(diǎn)是，不要害怕失敗。

 來(lái)源：清華管理評(píng)論