世界人工智能大会吉祥物“威客兄弟”萌态可掬

自从围棋人工智能AlphaGo彻底引爆全球对于会思考机器的热情后，人们对人工智能（AI）的关注一直没有退烧。无论如何，那个备受期待的“超级AI”，如今看起来依然在路上。那么，在我们等待的日子里，AI领域还有哪些值得关注的研究方向？该如何看待AI研究的前进速度似乎与想象有落差？能接近人类智能的所谓“强AI”距离我们还有多远？

带着这些问题，记者采访了上海交通大学计算机科学与工程系教授、博士生导师卢策吾。 

记者：AI的研究，现在是不是在向着接近人类智能的“强AI”坚实迈进？如果用一张曲线图描述技术演进的态势，那么这根曲线是加速向上，还是蜿蜒曲折？是不是会时常遭遇难点？

卢策吾：强AI、通用智能是大多数人工智能研究者的梦想，但是说实话，其中难度非常大。研究者的确都在做坚实的努力，但进步并不是线性的，有时候是一分努力一分收获，有时候十分努力都不一定有一分收获。这种节奏，其实和其他自然科学比如物理学的进步是相似的。最近几年，AI研究突破的曲线的确有放缓势头，但对研究者来说，这不一定是坏事，因为任何大的理论进展，一定都是在突破重大瓶颈之后取得的。每个人都能看到的机会，并不一定是机会。

说到AlphaGo，其实它并没有在最基础的理论方面提出太多原始创新，它更接近一次AI技术的综合性应用。对普通人来说，AlphaGo似乎很强，但实际上这并不代表其智能程度很高。AI研究领域有一个著名的“莫拉维克悖论”，简单说就是：对人类而言非常难的任务，机器可能轻而易举；反过来，人类觉得很简单，对机器却相当艰难。几年前，当AlphaGo、波士顿动力的机器狗等吸引大量媒体关注时，的确给公众留下了具备人类智能的超强AI很快就会出现的感觉，但事实并非如此。炫目的东西往往会造成错觉。对大部分研究者来说，外界的关注度并不能左右研究的动力与热情，我们不会因为关注降温而改变研究的节奏。

记者：过去一年左右，AI研究领域有什么值得关注的进展？它会给我们的生活、工作带来什么变化？

卢策吾：最直接、肉眼可见的变化，应该是AI生成图像方面的进展。过去，AI在生成文本方面已具备了很强能力，但如今，只要给AI输入一句话、几个关键词、几张图片，它就能很快自动生成漂亮的视觉艺术作品，可以根据你的要求来定制艺术风格。

实际上，从学术角度看，AI生成图像方面的研究并不是最近才有的，它的种子大约是在六七年前种下的。从第一篇相关论文发表，到后来通过其他研究者的跟进、上千篇文章的迭代，终于进化到现在这个水平。

随着技术进步，可以预见，未来一到两年内，没有美术基础的人很可能得到傻瓜式的AI工具，可以在它的帮助下进行绘画创作。这项技术可能会对广告、视觉编辑等行业带来很大帮助，甚至可能影响到美工这个职业的前景。但是，它无法取代真正的艺术家。

从我个人来看，AI研究另一个很有希望的方向，同时也是我非常关注的领域，就是“具身智能”（Embodied AI），也就是“具有身体的智能”。过去很多AI的训练，是通过外界输入数据，比如图像、文本，某种程度上，就像是让一个没有身体的AI通过看电视来学习。如果给AI赋予一个身体，它就可以与环境产生更多交互，可以在这种交互中完成自我进化。

具身智能的概念是由“计算机科学之父”图灵提出的。上世纪60年代，一项著名的认知研究实验也证明了它的意义。当时，研究人员把一只小猫作为研究对象，将它绑起来，只允许它通过电视画面来观察环境，结果这只猫后来没能形成运动能力。这个实验表明，生物如果离开自主探索，仅仅靠画面等信息输入，就无法发展出真正的智能。具身智能也是如此，它的本体在输入一部分智能、相当于通过遗传获得天赋后，其他的智能要靠自己摸索环境来获得。这个研究路线，很有可能大大拓展AI的研究空间。

记者：AI的产业应用在近期似乎更加回归理性，如何看待这一现象？

卢策吾：许多AI领域的研究人员不喜欢炒作。因为一旦泡沫褪去，社会上对AI的质疑就会影响到科研。和之前几年相比，如今AI应用的模式的确已有所变化。某种意义上，现在所谓的“伪需求”少了，也就是说，当前技术实现不了的功能、或者没必要应用AI的需求，一般不再会强行交给AI来实现。 

但另一方面，AI依然在硬核支撑那些真需求，而且往往是以一种“润物细无声”的方式渗透到各个行业，包括许多原先根本想象不到的领域，现在也已使用AI。同时，随着产业逐渐回归理性，从业人员的平均薪资水平也开始回落，那些技术含金量偏低端的从业人员，或许也感觉到自己要找工作变得更难了，但真正高水平的AI人才，他们的薪水其实并没有变化，社会上对于顶尖AI人才依然非常渴求。 

另外，当前所谓的AI“伪需求”，其实有很大一部分从长远来说是真需求。只不过在现阶段，因为种种原因，条件还不成熟，这些需求还没有被激活。

这大概就是AI行业真正有意思的地方，它的发展是螺旋式上升的。

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