编者按

日前，第三届天下智能大会在天津举行。
国家主席***致信向大会的召开致以热烈祝贺，向出席会议的国际有名企业家、业界领军人物和图灵奖得到者等各界人士表示诚挚的欢迎。
图灵奖是打算机领域的最高奖，有“打算机界的诺贝尔奖”之称。
在世界智能大会期间，约翰·霍普克罗夫特、曼纽尔·布卢姆、雷伊·雷蒂3位图灵奖得到者在大会的论坛上，回答了"大众年夜众关心的人工智能问题。
比如人的意识是若何事情的？机器能否拥有人的意识？机器有了意识会不会全面降服人类？本期与读者分享他们的不雅观点。

约翰·霍普克罗夫特：高维空间对机器学习非常主要

在人类历史上发生过很多次革命。
第一次革命可以称之为“农业革命”。
当人类第一次涌如今地球上的时候，他们以采集天然食品为生，距今10000年前才开始从事农业。
农业生产改变了人类的生产生活办法，使人类形成了“社区”的观点，“农业革命”与后来的工业革命的差异在于——在农业社会中教诲不是很主要，人们只要随着自己的父母就可以学会如何进行栽种。
而在工业革命到来后，教诲的主要性大大提高，人们至少要经历高中和大学的教诲才能足够胜任自己的事情。
而今我们正在进入信息革命时期，信息革命带来了极其重大的影响，这种影响对人类社会的改变不亚于农业革命和工业革命。

约翰·霍普克罗夫特，一九八六年图灵奖得主、美国科学院、工程院、艺术与科学院院士，中国科学院外籍院士。

比如未来制造业的就业机会可能一去不复返。
举例而言，在我小时候，每一部电梯里都有专门的操作员，帮助客人操作达到指定的楼层。
后来电梯的操作系统越来越前辈，停降在各个楼层可以实现自动化，以是“电梯操作员”这个事情也就消逝了。
再比如说，当代的工厂生产一辆汽车所须要的人手比20年前少很多，大家可以看一下本日的汽车组装车间的照片——与几十年前热火朝天、人声鼎沸的汽车工厂比较，本日的汽车生产车间里可能只有一名工人，而且这名工人大概还穿着洋装，打着领带，成了当代化车间系统的管理者。

电梯操作员、汽车工人……科技和生产力即将改变的下一个职业是什么？比如卡车司机，“智能无人汽车”技能的涌现很可能让这些人也事情不保。
很多经济学家说不必为此担心，由于一些事情正在消逝，而社会总是在创造新的职业。
这到底是不是真的呢？现在不得而知，但我想，当智能时期真正来临，社会所须要的人力劳动力可能只有现在的四分之一。

我们该当从现在开始思考这些问题：智能时期将在哪一时候真正来临？到时候多少人还有所谓的事情？找到一份不错的事情须要什么新的本色？大学教诲还需不须要？是否还有足够的资源来担保我们的正常生活？人工智能社会人们须要思考像这样故意义的事情。

常常有人问我，机器学习是不是代表着人工智能技能。
对此，我的回答是否定的。
界定人工智能技能，要看这个别系本身是否能够“思考”到更深的层次。
比如说，一张简笔画上画着一个图案，看上去仿佛是一辆自行车，可它实在没有自行车的功能。
机器学习可能会将这幅画直接归纳到“自行车”这个种别，但人并不会这样做。
人可以透过这张图画，分辨和判断它的属性，提取出面前这一信息真正的代价和功能。
但是现在所谓的人工智能技能只是勾留于表面，只是做图形形象的识别，这种学习和识别与人类的认识尚有巨大的差距。

当前，机器学习仍旧存在很多问题，比如，如果想相对精准地判断某一事物，机器须要学习至少50000张图片，还要对每张图片进行归类，将这几万张图片归为大概1000个种别，从而形成一个“深度学习图片网络”。
通过这个网络，机器可以对图像的内容和风格进行识别、定义。
可是这依然无法与人类的学习认知水平相提并论。
我女儿四岁的时候，我翻开儿童百科全书，给她看各式各样的图像，个中有一页画着消防车的彩图。
过了几天之后我们上街看到消防车，她指着消防车说“爸爸快看，这是消防车！
”仅仅见过一次图片，她就在大街上认出了消防车的事物，这表示了人类强大的学习能力和认知水平。

机器学习还面临一个急需办理的难题——互动问题。
比如说这里有一张猫的照片，我把这个猫的照片的几个像素进行了调度，机器在识别的时候就会把“猫”当成“汽车”，一些眇小的操作就能让机器产生误判，把图片归结到完备不同的种别，作为科研职员，我们必须认识到目前机器深度学习技能的不敷，并致力于办理这些问题。

从实质上来说，我们对空间的视觉感知实际上是基于人类本能的三维维度，但是更高维度空间对付机器深度学习实在非常的主要。
在这里我就不能不提到中国，中国有占全天下五分之一的人口，有大量高本色人才，只要给人工智能技能研究、高维空间研究更多支持，中国人工智能领域的学习者、从业者就有机会发展为天下级的高水平科研职员。

曼纽尔·布卢姆：人工智能可以让机器故意识

20世纪50年代，打算机科学之父阿兰·图灵在《思想》杂志上揭橥了题为“打算的机器和智能”的论文，首次提出了机器智能的观点，论文还提出了一种验证机器是否有智能的方法：让人和机器进行互换，如果人无法判断自己互换的工具是人还是机器，就解释这个机器有智能了，这便是后来鼎鼎有名的人工智能“图灵测试。
”

曼纽尔·布卢姆，图灵奖得到者，打算繁芜性领域的紧张奠基人之一。

“图灵测试”的观点极大影响了人工智能对付功能的定义，以此为路子，我们做了大量的前期事情，乃至证明了罗素《数学事理》52道中的38道。
当时有辞吐乃至流传宣传在10年之内，机器就可以达到和人类智能一样的高度。

当20世纪50年代明确了人工智能要仿照人类聪慧这一大胆目标后，这一领域经历了近20年的辉煌。
研究职员开展了一系列项目，表明打算机能够完成一系列原来只属于人类能力范畴之内的任务，例如证明定理、求解微积分、通过方案来响应命令、履行物理动作，乃至是仿照生理学家生理实验、作曲家谱曲这样的活动。
但是，过分大略的算法以及打算能力的限定，严重阻碍了人们利用人工智能来办理更加困难和多样化的问题。

当前，我们正在从一个人类必须理解打算机的天下，迈向一个打算机必须理解人类的天下。
亚里士多德曾说过，如果机器能干很多活，岂不能让人类解放出来，或许这一解放的出发点便是——“理解”。

我认为人工智能技能下一步主要的发展方向是让机器产生“意识”。
我们都知道，意识让人拥有了思考力和灵巧性。
同样，意识能够让打算机和机器人有强大的办理问题的能力。
在天津大学，我曾经对现场的学生们说：希望你们未来能够创造出故意识的电脑。

意识让生命充满了活力，意识来自于哪里呢——意识来自大脑的架构。
这里指的不是神经元，而是在神经元根本之上的更高层面的架构系统设计。
神经科学家曾经提出一个天才的理论，叫作戏院意识。
以戏院作为类比，描述什么是意识——意识就好比是舞台上的演员凭借短期的影象从事一系列的演出。
短期影象，一个非常短的影象，它便是你的意识。

现在我们如何发展人工智能根本的“意识”？我想神经科学能够给我们答案，下一步我们的人工智能技能将在“短期影象”领域取得打破。
那哪些东西能够进入短期影象呢？此后长期影象的处理器如何产生？须要什么样的长期影象，处理器才能够真正形成类似于人的意识呢？这有很多问题，都须要科学家不断努力才能够终极解答。

从这个角度去展望，我的不雅观点是——最多10年，机器意识就会涌现。
据我所知，目前已经有大学教授在做干系的实验。
我们会活在一个美好天下，远比父母辈更充分。
一旦人类可以制造机器意识，自然可能被善用，也可能被滥用。
机器可以帮助我们，可以是个好东西，可以增加洞察力，他们是我们的孩子，我们可以让机器聪明且故意识。

雷伊·雷蒂：人工智能可实现社会原谅式发展

很多人看到人工智能，看到的都是悲观的景象，但我看到的是光明的未来。
在过去的60多年当中，科技进步最主要的是电脑的发明，以及互联网和智好手机的涌现，这些都大大改变了所有人的生活。
当然，在展望未来时，要有干系的法律法规和勾引，来担保技能的发展不会对社会产生负面的影响。

雷伊·雷蒂，一九九四年图灵奖得到者，美国工程院、艺术与科学学院院士，中国工程院外籍院士。

人工智能技能只是一个工具，正如曾经人类想象自己是不是能飞起来，后来就发明了飞机，现在想象中的时空旅行在未来都有可能会变成现实。

什么是人工智能技能最主要的代价？人工智能能为天下带来若何的改变？很多人提出：科学家须要担保人工智能的技能伦理。
个中有这样一种不雅观点——人工智能技能要有原谅性，让“边缘人群”也能从中受益，对此我甚为认同。

有一个观点叫作“数字鸿沟”。
“数字鸿沟”包括教诲程度的鸿沟和措辞的鸿沟。
在当今的印度有22种不同的官方措辞，大家彼此之间没有办法互换，以是只能够用英语进行对话。
这个问题之于环球而言就更加明显了——全天下影响力较大的措辞就超过100种，个中每一种措辞的利用人数都超过了1000万人。

而今，人工智能技能在措辞互换上的运用日臻成熟，我们可以进行语音到语音的翻译，我用印度语讲话，你用中文讲话，我们之间还是可以相互理解，实时进行沟通。

在过去10年中，人工智能技能在措辞互换方面取得了极大的进步，这意味着人工智能带来了某种可能——让不会读写的人也能够从数字革命中获益。

这个技能会让互联网利用的人数至少翻一番。
全体经济的效益就可以增加3倍，从而带动环球GDP提高4到10倍，达到千万亿级别。
我们会越来越多地看到环球GDP的增长，现在是100万亿美元，接下来20年内可能会是10倍，而这将成为人工智能的技能赋能带给天下的实实在在的财富。
由于因特网带来人工智能和大数据的运用，在这个过程中产生海量的数据，现在逐步地网络起来就可以利用起来造福社会。
比如你可以根据景象的缘故原由，或者你就寝的深度来决定你的手机要不要叫醒你等等，我们希望这些运用可以深入到我们的日常生活。

另一个是深度学习。
很多程序具有学习能力，学习能力哪里来呢？来自大数据，手机的大数据，这些大数据所有的大众都可以用。
如果机器有学习能力，你就不须要让程序员再去写一个新程序，而是机器可以跟你直接进行互动。
由于它有学习的能力，这个就叫深度学习，是未来发展的方向。

未来几十年相信会有新的重大的要素打破，带来打算效率的几万倍增长，从而使相同本钱情形下效率达到更高，本钱变得更低。
个人的数据已经被政府和企业网络在安全的范围内,将这些数据进行合理地剖析，探求他们的规律，通过纠错机制进行学习，通过阐述来学习。
每个人都能获益于人工智能的语音助手，深度学习机器学习是未来的趋势。
就像你的助理在你身边学习你做的事情，并且帮你代理一样，未来机器就可以通过打算大数据来做这些事情。

《光明日报》（ 2019年06月13日 16版）