人工智能是一（yī）门既可拯（zhěng）救世界（jiè）、又可终（zhōng）结（jié）世界的技术。

为终止（zhǐ）人工智（zhì）能到底是利是弊的争（zhēng）议与炒（chǎo）作（zuò），外媒采访了一些与全球大型科技及工业（yè）公司（sī）合作多年的杰出（chū）人士，获悉了他们关（guān）于人工智能的正确发展方向（xiàng）的（de）看法（fǎ）。

2018年人工智能的关键里程碑是什么（me）？2019年（nián）又将会发生什么？以下是谷歌大（dà）脑联（lián）合创始人吴恩达、Cloudera机器学习总经理及Fast Forward Labs创始人希拉（lā）里·梅森（sēn）（Hilary Mason）、Facebook人工智能（néng）研究院创始人Yann LeCun和（hé）埃森哲全（quán）球人工智能负责人Rumman Chowdhury博士的见解。

回顾2018，展望（wàng）2019，他们中的一些人表（biǎo）示：随着越来越多的人（rén）了解人工智能能做什么（me）和不（bú）能做什么，关（guān）于人工智能终结世界的说法（fǎ）越（yuè）来越少，对此他（tā）们（men）感到（dào）很欣（xīn）慰。但这些专家（jiā）也强调，在发（fā）展人工智（zhì）能的同时，计算（suàn）机和数据科学家仍需采取负责任的伦理规范。

Rumman Chowdhury

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Chowdhury是（shì）埃（āi）森哲应用智能部门的总经理，同（tóng）时兼任公司（sī）责（zé）任（rèn）AI计划的全球负责人。2017年，她被（bèi）BBC评为最（zuì）具影响力的（de）100位女（nǚ）性之（zhī）一（yī）。

Chowdhury说到，在2018年（nián），她（tā）很高（gāo）兴看（kàn）到公众对人工智能的能（néng）力和局限性的理解（jiě）有所增（zēng）长，也很（hěn）高（gāo）兴（xìng）听（tīng）到人们对人（rén）工智（zhì）能带来的威胁（xié）进行了更均衡的（de）讨论（lùn），而不是担心智能（néng）机（jī）器像电影《终结者》中那样掌控全（quán）球（qiú）。随此而来的是人们（men）对隐私、安全问题的警惕以及（jí）人工智能在塑造我们（men）和后代中（zhōng）可能扮（bàn）演的角色的质疑。

然而，公众对（duì）于AI的理（lǐ）解（jiě）并没有到达她所认为（wéi）应到（dào）达的层面。Chowdhury希望在未来一年里能看（kàn）到更多的人利用教育资源来理解AI系统，并可以明智地质疑AI的（de）决策。

她对科技公司与AI生态系统中的人开始考虑其（qí）工（gōng）作的（de）伦理影响的（de）速度感到惊喜。但她希望看到（dào）AI社区可以采取更多实际行（háng）动，而非空喊道（dào）德口号。

她问道（dào）：“就伦理和人工智能方面，我希望除了电（diàn）车难（nán）题，我们能深入研究AI将提（tí）出的那些困难的、没有（yǒu）明（míng）确答案的问题。如：该如何在（zài）人工（gōng）智能和物（wù）联网监控间取得“合理（lǐ）”平衡？是既能保证安全，又能抵（dǐ）制深化现有种（zhǒng）族歧视的惩罚（fá）性（xìng）监控吗？应如（rú）何重（chóng）新分（fèn）配先进（jìn）技术（shù）的收益从（cóng）而不进一步（bù）扩大贫富差距？接触（chù）多大程度的人工（gōng）智能可让孩子成为（wéi）‘人工智能土著’，却又不（bú）被其操控或（huò）同质化？又该如何利用（yòng）人工智能扩大教育规模（mó）并使教育自动化，同（tóng）时极大（dà）程度培养孩子的创（chuàng）造力和独（dú）立思考（kǎo）能力？”

在（zài）未来一年（nián）里，Chowdhury预计全球（qiú）各地政府将加强对科技公司的审（shěn）查与管理。

她（tā）说：“人工（gōng）智（zhì）能及（jí）科技巨头所拥（yōng）有的力量引发了（le）许多关于如何监管（guǎn）该行业与技（jì）术的问（wèn）题（tí）。2019年，我们（men）将不得（dé）不解决这些问题。该（gāi）如何监管一项（xiàng）具有多用（yòng）途且（qiě）结果受具（jù）体情境（jìng）影响的技术？如何制定既（jì）不（bú）扼杀创新又不偏袒大（dà）公司（可承（chéng）担（dān）合规成本的公司）的（de）管理规定？监（jiān）管范围（wéi）又该如何确定？全球？国家？还是当地监控？”

她还预计人工（gōng）智能在地缘政治问题中扮演的角色会持续演变。

她（tā）说道：“AI不仅仅是一项（xiàng）技术，更（gèng）是经济与社会的塑造者（zhě）。在（zài）这项技术（shù）中我们能反思、衡量（liàng）、并实践我（wǒ）们（men）的价值（zhí）观。对于（yú）应建造什么和如（rú）何建造的影响上，行业应不要太（tài）当真。为了实现这（zhè）一点，AI行业中常（cháng）见的理念需要被摒弃（qì），即使我们不构建它（tā），中（zhōng）国也会，而创造正是力量所（suǒ）在（zài）之处（chù）。”

她还（hái）说道：“我希（xī）望监管（guǎn）机构，技术及研究人员（yuán）意识（shí）到人工智能（néng）竞（jìng）赛不仅（jǐn）仅只关乎计算能力与技（jì）术（shù）敏锐度，就（jiù）像冷战（zhàn）不仅（jǐn）仅关（guān）乎核能（néng）力一样。我们有责（zé）任以更公平、更公正、更公（gōng）开的方式（shì）去（qù）重建世界。这是（shì）一个难得（dé）的机（jī）会（huì），转（zhuǎn）瞬即逝（shì），我们要抓（zhuā）住（zhù）这个（gè）机会。”

从消（xiāo）费者角度来看，她相（xiàng）信（xìn）2019年人工智能将在家（jiā）庭（tíng）中应用（yòng）更加广泛。许多（duō）人已（yǐ）更习惯于使用智能音箱如 Google Home和Amazon Echo及（jí）其他（tā）很多智能设备。她很好奇在这方（fāng）面（miàn）是否会有特（tè）别有（yǒu）趣的东西会从于19年1月第二周将在拉斯维加斯举办的消费者电子（zǐ）展览会中脱（tuō）颖而出，这（zhè）可能进一（yī）步将人工智能融入人们的（de）日常生活。

她说：“我想我们都在等一个机器（qì）人管家的出现（xiàn）。”

吴（wú）恩达

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吴恩达是斯坦福（fú）大学计算（suàn）机科学系副教授。因为很多（duō）原（yuán）因，他的名字在AI圈中广为人知。他是谷（gǔ）歌大（dà）脑（nǎo）（将人（rén）工智（zhì）能辐射（shè）到谷歌所有产品（pǐn）的项目）的联合创始（shǐ）人，也是Landing AI（旨在（zài）于帮助（zhù）企业将人工智能融入（rù）到运营中的（de）公（gōng）司）的创始人（rén）。他还是YouTube和Coursera（吴恩达创立的在线学（xué）习公（gōng）司）上一些最受欢迎的机器学习课程的讲师。他创建了deeplearning.ai网站，并撰写了（le）一本名为《Deep Learning Yearning》的书。

在百度工作三年（nián），帮助此（cǐ）科技巨头向AI公司转型后，吴恩达辞去了百度首席AI科学家的职务。

之（zhī）后（hòu），他加入了拥有1.75亿美元的人（rén）工智能基金会（huì），同时成为了无人驾驶汽车公司Drive.ai.董事（shì）会一（yī）员。

吴恩（ēn）达（dá）预计到（dào）2019年主要（yào）取得进展或变化的地方是AI将在科技行业或软件公（gōng）司（sī）外（wài）的领域（yù）得到应用（yòng）。通过援引麦肯（kěn）锡的一份称（chēng）AI将创造13万（wàn）亿GDP的报（bào）告，他说到AI领域最大的未（wèi）开发潜力在软件行业之外。

他说：“我认为2019年，AI应（yīng）用于（yú）软（ruǎn）件行（háng）业之外的（de）例子会非（fēi）常之多。AI在帮助谷（gǔ）歌、百度（dù）、Facebook及微软（ruǎn）等公（gōng）司中都（dōu）做得很不错（cuò），我与这些公司无（wú）任（rèn）何关系。但就连Square 、Airbnb及Pinterest等公司都已开始（shǐ）应用一些（xiē）AI功能，我认为下一轮创造（zào）价值的巨浪会在（zài）制造（zào）业公司、农业设备公司（sī）或医疗保健企业开发一系列的AI方案来推进（jìn）业（yè）务之时。”

像Chowdhury一（yī）样，吴恩达（dá）对2018年公众对AI的能（néng）力及局限性上的理（lǐ）解大（dà）增（zēng）感（gǎn）到惊讶。他很高兴（xìng）关于AI的讨论不再围绕机器人杀手或对人（rén）工（gōng）整体智能（néng）的恐（kǒng）惧了。

他表示他是有准备地回答了（le）问（wèn）题，并没想到其他人也有相似的想法。

他（tā）说：“我试图（tú）引用（yòng）了几个我认为（wéi）对实际应用十分重要（yào）的领域。AI的（de）实（shí）际应用会遇（yù）到一定的阻碍，但（dàn）我认为这些阻碍都会被解决。”

在未来一年（nián）里（lǐ），吴恩达很高兴看到人工智能（néng）及机器学习研究两个领域都取得了进（jìn）展，这将有（yǒu）助于推动整个领域的发展。一方（fāng）面是AI能通过更少的数据得出精（jīng）确的结论，该领域的一些人称之为“少量样本学（xué）习”。

他说：“我认为深（shēn）度学习的（de）第一波进展主要是大公司利用（yòng）大量数据创建巨大的神（shén）经网络（luò），对吧？所以（yǐ）如果你想创建一个语（yǔ）言识别系统（tǒng），就需要进行10万小时（shí）的数据模（mó）拟。如果（guǒ）想创（chuàng）建机器（qì）翻译系统，就需要模（mó）拟（nǐ）极大（dà）量（liàng）的（de）平行语料库中的句型，从而创（chuàng）造出很多（duō）突破性（xìng）结果。现在我越（yuè）来越多地看到从（cóng）小数据（jù）中出的成果。所以即使你有1000张照片（piàn），你也可以尝试（shì）去做（zuò）出点什么结果（guǒ）。”

令一方面则是被称为“通用可见性”的计算机（jī）视觉方面的进展。计算机（jī）视觉系统经过斯坦福大学高端X光机拍摄的（de）原始图像的训练，效果（guǒ）可能会非常地（dì）好。很多该领域的先进公司及研究人员已创造（zào）出了比（bǐ）放射（shè）科医（yī）生更出色的系统，但它们并不是很（hěn）灵（líng）活。

“但（dàn）如果（guǒ）你把（bǎ）你的（de）训（xùn）练（liàn）模型应用到拍摄图片有点模糊的低端X光机（jī）或是其他医院的X光机上（shàng），遇到技师让（ràng）病人右转（zhuǎn），导致（zhì）角度（dù）有（yǒu）些许的偏离的情况，结果就会是相比于今（jīn）天的算法，放（fàng）射科医（yī）生（shēng）会做的更好。因此我认为（wéi）有趣（qù）的研究是尝试（shì）提高学习算法在新情（qíng）境中的通用性。”

Yann LeCun

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Yann LeCun是纽约大学教授，Facebook首席AI科（kē）学家及人工（gōng）智能研究院（yuàn）（FAIR）创始人。Facebook人工智能研究院开发了PyTorch 1.0、Caffe2及其他大量的人工智能（néng）系统，如Facebook每日（rì）使用上十（shí）亿万次的文本翻（fān）译AI工具和先进的下围棋的强（qiáng）化学习系统。

他坚信FAIR为其研究及（jí）工具（jù）所采（cǎi）用的开源（yuán）政策推动（dòng）了其他大型（xíng）科技企业采用（yòng）该政策（cè），而这推动了AI整（zhěng）个领域的发展。在上（shàng）月的NeurIPS大（dà）会和FAIR 50周年之际，LeCun将FAIR称为一（yī）家致力于“可（kě）实现各种可能的机器学习的技术及（jí）数学腹地”的研究院。

他说：“当更多人（rén）开始（shǐ）讨论AI研究（jiū）时，整（zhěng）个领域将更快的（de）向前（qián）发展，对AI研究来说这影响重大。今日AI发展速度之快主要是因为更多（duō）的人进（jìn）行了更快更有效的交流，并做了（le）更（gèng）多的开放（fàng）性研究（jiū）。”

在伦理层面，LeCun很高兴（xìng）看到公众开（kāi）始思考（kǎo）AI工（gōng）作所带来（lái）的伦理影（yǐng）响及带有偏见的决策所（suǒ）带（dài）来的（de）危险。

他说：“情况与俩三年前（qián）不同（tóng）了，现在（zài）人们（men）已充分（fèn）认识到伦理方面的问题。”

他认为AI领域中的伦理与偏（piān）见问题现（xiàn）在还并未成为需要立即（jí）采取措施的主要问题，但他认为人们应（yīng）提前做好准备（bèi）。

就像现在（zài）还未出现急（jí）需解决的重（chóng）大（dà）生死攸关问题一样。但问题（tí）迟早（zǎo）会来，我们需要了解这些问题并防患于未然。

如（rú）吴恩（ēn）达（dá）一样（yàng），LeCun期待未来（lái）会有（yǒu）更多灵活（huó）的AI系统。这些系统不需原始输入数据（jù）或（huò）精（jīng）确条件，就可以得到准确的（de）输（shū）出。

他还提到，虽然研究（jiū）人员可（kě）通（tōng）过深度学习来很好地（dì）处理（lǐ）感知，但却对AI系统（tǒng）整体的（de）架构缺乏理解。

要想（xiǎng）教会（huì）机器通过观察世（shì）界去学（xué）习，需要自我监督（dū）学（xué）习或基于模（mó）型的强化学（xué）习。

他说道：“不同的人对此称（chēng）呼不同，但（dàn）人类与动物都是通过观察与了解大量的背景知识来感知世界是（shì）如何（hé）运作的。我（wǒ）们还不知道如何让机器学会这（zhè）么做，这是一项巨大的挑战。这项研究的成果（guǒ）将会（huì）推动AI与计算机（jī）的真正发展，从而让机器具（jù）备一些（xiē）常识，让人们（men）能与（yǔ）机（jī）器助（zhù）手就更广泛的话题进行交流（liú），并不再（zài）感到沮丧（sàng）。”

对于有助于Facebook内部运营的（de）应用，LeCun称在（zài）自我监督学习及需少量（liàng）数（shù）据输出准确结果的人工智能等方面取得的进步将是十分重要的。

他还提到，在（zài）问题的（de）解决过程中（zhōng），我（wǒ）们希望找（zhǎo）到减少特定任（rèn）务如机器翻（fān）译、图像识别等（děng）任务所需（xū）数据量的方法，在这一方向上我们已经取（qǔ）得（dé）了一（yī）定的（de）进展。我（wǒ）们（men）已经通（tōng）过（guò）使用弱监督或自（zì）我监督学习（xí）对（duì）Facebook机器翻译及图像（xiàng）识别产生（shēng）了深远影响（xiǎng）。因此，这些（xiē）影响不仅仅是长期的，更能带来短期（qī）效果。

在未来，LeCun期（qī）待见（jiàn）到AI在建立事件之间的因果关（guān）系（xì）上能取得进展。这一能力并不仅仅通（tōng）过观察获得，更需（xū）通过实践理（lǐ）解。例如（rú），当人们在使用（yòng）雨伞时，很可能是（shì）下雨了（le）。

他（tā）提到，如果你想（xiǎng）机器通过观（guān）察来了解世界运（yùn）作原理，它必须要（yào）知道它能（néng）够做什么要想影响世界（jiè），这是十（shí）分重要的。假（jiǎ）设你（nǐ）在一（yī）间房中，你（nǐ）的前面是（shì）一张桌（zhuō）子（zǐ），桌上有一个像水杯样的物体，你知道你推（tuī）一（yī）下水杯，水杯会移动（dòng），但你却无法移动桌子（zǐ），因为桌子又重又大（dà）。这类事情（qíng）都是与因果相关的。

希拉（lā）里·梅森

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在2017年Cloudera收购Fast Forward Labs之后（hòu），希（xī）拉里·梅森出任了（le）Cloudera机器学习的总经理。Fast Forward Labs虽（suī）被收购（gòu），却仍（réng）在运营之中。它为用（yòng）户（hù）提供应用机器学习（xí）报告与建议，从而预测未来（lái）半年到两（liǎng）年企业的发（fā）展方向。

2018年，AI领域中的一项与多任务学习相关的发展让（ràng）梅森感到惊讶（yà）。多任务（wù）学习可训练单（dān）个（gè）神（shén）经（jīng）网络在推理时应用多种标签，例如（rú）在一幅图像中（zhōng）看到的多个对象（xiàng）。

Fast Forward Labs一直（zhí）就（jiù）AI系（xì）统的伦理影响为客户提供建议（yì）。梅森也意（yì）识构建AI系统伦理框架的重要性（xìng）。

梅森说（shuō）道：“这正（zhèng）是自成（chéng）立了Fast Forward 我们（men）一直在做的事。5年前（qián），我们在每（měi）篇报告中都撰写了伦理方（fāng）面的规（guī）范。但今年，公众才开（kāi）始真正关注伦理规范（fàn）。到明年，对此莫不（bú）关注的企业与（yǔ）个人都会承担相应的后果与责任。有一点我没有（yǒu）说清（qīng）楚，我希（xī）望未来在数据科学与（yǔ）AI发展的实（shí）践（jiàn）中（zhōng），技（jì）术人（rén）员和商业领（lǐng）袖在开发AI产（chǎn）品（pǐn）时都（dōu）能自主地考虑道（dào）德和（hé）偏见问题，而非（fēi）像今天（tiān）熟视无睹（dǔ）。”

随（suí）着未来一年越来越多AI系统成为（wéi）商业（yè）运营的一（yī）部分，梅（méi）森期（qī）待（dài）处于最佳位置的（de）产品经（jīng）理及产品负责人将会对AI做出（chū）更多的贡献。

她表（biǎo）示：“显（xiǎn）然，了（le）解产品整体框架及行业的人知道（dào）什么产品是（shì）有价值（zhí）的，什么是没价值的（de），他（tā）们也知道谁是投资方向（xiàng）上（shàng）的最佳决策人。所（suǒ）以如果让我预测，我认为（wéi）那些使用电子表格建立简单模（mó）型的人会变得（dé）很低能，他们自己也会很快意识到将AI应用到自己产（chǎn）品中的机会非常之少。”

AI民主（zhǔ）化（huà）或将 AI 扩展到企业（yè）除数据科学团队外（wài）的所（suǒ）有部门，是很（hěn）多公司所（suǒ）强调的（de），如 Kubeflow Pipelines及AI Hub等谷（gǔ）歌云AI产品，以及 CI&T 公司为确保人工（gōng）智能系统在（zài）公（gōng）司内部得到实际利用（yòng）提出的建议。

梅森认为越来越（yuè）多的企业需要（yào）构建（jiàn）管理（lǐ）多个AI系统的（de）结构。

如开发运维人员所（suǒ）面临的（de）挑战一样，单（dān）个（gè）系（xì）统可（kě）使（shǐ）用手动部署的定制脚（jiǎo）本来管理，cron脚（jiǎo）本也（yě）可管理几十个系统。但当管（guǎn）理有安全、管理及风险要求（qiú）的企业（yè）中（zhōng）的数百上千系（xì）统时（shí），需要的（de）是更（gèng）专业、稳健的工具。

她还提到，企业正在（zài）从（cóng）寻求有（yǒu）能（néng）力及才（cái）华（huá）的人才向系统化追求（qiú）机（jī）器学习及AI机（jī）遇转变。

由于Cloudera 近期推（tuī）出了（le）基（jī）于容器的机器学（xué）习平台，因此对于梅森来说，强（qiáng）调部（bù）署AI所需的（de）容器是有意义的。她坚信这一趋势（shì）在未（wèi）来几（jǐ）年将会持续下去，从而企业可在本地AI及云端AI部署（shǔ）两者中做选择（zé）。

梅森还相（xiàng）信AI的业务将不（bú）仅仅在（zài）单个公司而是整个行业中继续不（bú）断发（fā）展。

她说道：“我们将看到AI专业实（shí）践的持续发展。如果你现在（zài）是一家公司的（de）数据科学家（jiā）或机器学（xué）习工程师，当你跳槽至（zhì）另外一家公司后，你的工作将（jiāng）会（huì）完全不同：不同（tóng）的（de）工（gōng）具、不同的期望和不同的报表结构。但我（wǒ）想一致性还是存在的。”