人工智能是一门既可拯救世界、又可终结（jié）世界的技术。

为终（zhōng）止人工智能到底是利是（shì）弊的争议与炒作，外媒采访了一些与全球（qiú）大型科技及工（gōng）业公司（sī）合作多（duō）年的杰出人士，获悉了他（tā）们关于人工智能的正确发展方向（xiàng）的看法。

2018年人（rén）工智能的关（guān）键里程碑是什么？2019年（nián）又（yòu）将会发生什么？以下（xià）是谷（gǔ）歌大脑联合创始人吴恩达、Cloudera机器学习（xí）总经理及（jí）Fast Forward Labs创（chuàng）始人希拉里（lǐ）·梅森（Hilary Mason）、Facebook人工（gōng）智（zhì）能研究院创（chuàng）始人Yann LeCun和埃森哲全球人工（gōng）智能负责人Rumman Chowdhury博（bó）士的（de）见解。

回顾2018，展望2019，他们中的一些（xiē）人表示：随着越来越多的人了解人工智能（néng）能做什么和不能做什么，关于人工智能终结世界（jiè）的说法越来越少，对此他们感到很欣慰。但这些（xiē）专家也强调，在发展人工智能的同时，计算机和（hé）数（shù）据科学家仍需采取负责任的伦理规范（fàn）。

Rumman Chowdhury

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Chowdhury是埃森（sēn）哲应用（yòng）智能部门的总经理，同时兼任公司（sī）责任AI计划的（de）全球（qiú）负责（zé）人。2017年，她被BBC评为最具影响力的100位女性之一。

Chowdhury说（shuō）到，在2018年，她很高兴看到公众对人工智能的能力和局限（xiàn）性的理解有（yǒu）所增长，也很高兴听到人（rén）们（men）对人工智能带来（lái）的威（wēi）胁进行了更（gèng）均衡的讨论，而不是担（dān）心智能机（jī）器（qì）像电（diàn）影《终结（jié）者》中那样（yàng）掌（zhǎng）控（kòng）全球。随此而（ér）来（lái）的是（shì）人们对（duì）隐私、安全问题的警惕以及人工（gōng）智能在塑造我（wǒ）们（men）和后（hòu）代（dài）中可能扮演（yǎn）的角色的质疑。

然而，公众对（duì）于（yú）AI的理解（jiě）并（bìng）没（méi）有到达她所认为应到达的层面。Chowdhury希望（wàng）在未来一年（nián）里能看到更多的人利用教育资源来理解AI系（xì）统，并可以（yǐ）明智地质疑AI的（de）决策（cè）。

她对科（kē）技（jì）公司与AI生（shēng）态系统中的人开始考虑其工（gōng）作的伦理（lǐ）影响的速度感到（dào）惊（jīng）喜。但她希望看到AI社区可以采取更（gèng）多实际行动，而非空喊道（dào）德（dé）口号。

她问（wèn）道：“就伦理和人工智能（néng）方面（miàn），我希望除（chú）了电车难题，我们能深入研究AI将提出的那些困难（nán）的、没有明确答案的问题。如（rú）：该如何在（zài）人（rén）工智能和物联网监控间取得“合理”平衡？是既能（néng）保证安（ān）全（quán），又能抵制（zhì）深化（huà）现有种族歧视的（de）惩罚性监控吗？应如（rú）何重新（xīn）分配（pèi）先进技术的收益（yì）从（cóng）而不进一步扩大贫富（fù）差距？接触多大程度的人工智能可让孩子成（chéng）为‘人工智能土著’，却（què）又不被其操控或同质化？又（yòu）该如何（hé）利用人工智能扩大（dà）教育规模并使教育（yù）自动（dòng）化，同时极大程度培养孩子的创造力和独立思考能力？”

在未来一年里，Chowdhury预计全球各地政府（fǔ）将（jiāng）加强对科技公司的审查与管理。

她说：“人工智能及科技巨头所拥有的（de）力量引发了许（xǔ）多（duō）关于如何监管（guǎn）该行业（yè）与（yǔ）技术的问题（tí）。2019年，我们将不得不解决这些问题（tí）。该如何监管一项具有（yǒu）多用途（tú）且结果受具体情（qíng）境影响的（de）技术？如（rú）何制定既（jì）不扼杀创新（xīn）又不（bú）偏袒大公（gōng）司（sī）（可承担合规成本的公司）的管理（lǐ）规定？监管范围又该如何（hé）确定？全球？国家（jiā）？还是（shì）当（dāng）地（dì）监控？”

她还预计人工智能（néng）在地缘（yuán）政治问题（tí）中扮演（yǎn）的角色会持续（xù）演（yǎn）变。

她说道：“AI不仅仅是一项（xiàng）技术，更是经济与（yǔ）社会的塑造（zào）者（zhě）。在这（zhè）项技（jì）术中我（wǒ）们能反思（sī）、衡量、并实践我们的价值观。对于应（yīng）建造什（shí）么（me）和如何（hé）建造的影响上，行业应（yīng）不要太当真（zhēn）。为了实现这一点，AI行业中（zhōng）常见的理念需要被摒弃，即使我（wǒ）们不构（gòu）建（jiàn）它，中国也会，而创造正（zhèng）是（shì）力量所在之处。”

她还说道：“我（wǒ）希望监管（guǎn）机构，技术（shù）及研究人员意（yì）识到人工智能（néng）竞赛不仅仅只（zhī）关乎计算能（néng）力与技（jì）术敏锐度，就像冷战不（bú）仅仅（jǐn）关乎核能力一（yī）样。我们有责任以更公平、更（gèng）公正、更公开的方（fāng）式去重建（jiàn）世界。这（zhè）是一个难得的（de）机会，转瞬即逝，我们要抓住这个机会。”

从（cóng）消（xiāo）费者角度来看，她相信2019年人工智能将在家庭中应用更加（jiā）广泛。许（xǔ）多人（rén）已更（gèng）习惯于使用智能音（yīn）箱如 Google Home和Amazon Echo及其他很多智（zhì）能（néng）设（shè）备。她很好奇在这方（fāng）面是否会有特别有趣的东西会从于19年1月第二周将在拉斯维加斯举办的消（xiāo）费者（zhě）电子展览会中脱（tuō）颖而出（chū），这可能（néng）进一（yī）步将人工智（zhì）能融入人们的日常生活。

她说：“我想我们都在等一个机器人（rén）管家（jiā）的（de）出现。”

吴恩达

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吴恩达是斯坦福大学计算（suàn）机科学（xué）系副教授。因为（wéi）很多原因，他的（de）名字（zì）在（zài）AI圈中广为人知。他是（shì）谷歌（gē）大（dà）脑（将人工智能（néng）辐射到谷歌所（suǒ）有产品的项目（mù））的联合创始（shǐ）人，也是Landing AI（旨（zhǐ）在于（yú）帮助企业将人工智能（néng）融（róng）入到运营中的公司）的创始人。他还是YouTube和Coursera（吴恩达创立的在线学习（xí）公司）上（shàng）一些最受（shòu）欢（huān）迎的机器学习课（kè）程的（de）讲（jiǎng）师。他（tā）创（chuàng）建了（le）deeplearning.ai网站，并（bìng）撰写（xiě）了（le）一本名为（wéi）《Deep Learning Yearning》的书。

在百度工作三（sān）年，帮（bāng）助此科技巨头（tóu）向AI公（gōng）司转型（xíng）后，吴恩达辞去了百度首席AI科学家的职务。

之后（hòu），他加入了（le）拥有（yǒu）1.75亿美元的人工智能基金会，同（tóng）时成（chéng）为了无人驾驶汽车公司Drive.ai.董事会一（yī）员。

吴恩达预计到（dào）2019年主要取得进展或（huò）变化（huà）的地（dì）方（fāng）是AI将（jiāng）在科技行（háng）业或软件公（gōng）司外的领域得（dé）到应用。通（tōng）过援引麦肯锡的一（yī）份称AI将（jiāng）创造13万亿GDP的报告，他说到（dào）AI领（lǐng）域最大的（de）未开发潜（qián）力在软件行业之外。

他说：“我认为2019年，AI应用（yòng）于软件行业（yè）之（zhī）外的例子（zǐ）会非常之多。AI在帮助谷歌、百度、Facebook及（jí）微软等公司中都（dōu）做得很不错，我与这些（xiē）公司（sī）无任（rèn）何关（guān）系。但就（jiù）连（lián）Square 、Airbnb及Pinterest等公（gōng）司都已开始（shǐ）应用一些AI功能，我认为下一轮创造价值（zhí）的（de）巨浪会在（zài）制造业公司、农业设备公司或医疗保健企（qǐ）业开发一系列的AI方案来推进业（yè）务之时。”

像Chowdhury一（yī）样，吴恩达对2018年公众对AI的（de）能（néng）力及局（jú）限性上的理解大（dà）增感到（dào）惊讶。他很高兴关于AI的讨论不再围绕（rào）机（jī）器人杀手或对人工整体智能的恐惧了。

他表示他是有准备（bèi）地回答了（le）问题，并（bìng）没想到其他人也（yě）有相似（sì）的想法。

他说：“我试图引（yǐn）用了几个（gè）我认为对实际应用十分（fèn）重要的（de）领域。AI的实际应（yīng）用会遇（yù）到一（yī）定的阻碍，但我认为这些阻碍都会（huì）被解决。”

在未来一年里（lǐ），吴恩达（dá）很高兴看到人工（gōng）智（zhì）能及机器学习研究两个领域都取得了进展，这将有助于（yú）推动整个领域的发展。一方面（miàn）是AI能通过（guò）更少的数据得出精确的结论，该领域（yù）的一些人称之（zhī）为“少量样（yàng）本学（xué）习”。

他（tā）说：“我认为深度学习（xí）的第一（yī）波进展主要是大公司利用大量（liàng）数据创建巨大的神经网络（luò），对吧？所以如（rú）果你想创建一（yī）个语言识别系统（tǒng），就需要进行10万（wàn）小时的数据模拟。如果想创建机器翻译系（xì）统，就需（xū）要模拟极大量的平行（háng）语料库中（zhōng）的句（jù）型，从而（ér）创造出很多突破性结（jié）果。现在我（wǒ）越来越多地（dì）看到从小数据中出的（de）成（chéng）果（guǒ）。所以即使你有1000张照片，你（nǐ）也（yě）可以尝试去做出点什么结果。”

令一方面则是被称为“通用（yòng）可见性”的计算机（jī）视觉（jiào）方（fāng）面的进（jìn）展（zhǎn）。计算机（jī）视（shì）觉系统经过斯坦（tǎn）福大学高端X光机拍摄的原始图像的训练，效（xiào）果可（kě）能会（huì）非常地好（hǎo）。很多该领域的（de）先（xiān）进公司及研究人员已创（chuàng）造出了（le）比放（fàng）射科医（yī）生更（gèng）出色的系统，但它们并（bìng）不是很灵活（huó）。

“但如果你把（bǎ）你的（de）训练模型应用到拍摄图片有点（diǎn）模糊的低（dī）端X光机或是其他医院的X光机上，遇到技师让病人右转，导致角度有些许的偏离（lí）的情况，结果就会是相比于今天的算法（fǎ），放射科医（yī）生会做的更好。因此（cǐ）我认为（wéi）有趣的研究是尝试（shì）提高（gāo）学习算法在（zài）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（shǒu）席AI科学家（jiā）及人（rén）工智能研究（jiū）院（FAIR）创（chuàng）始人。Facebook人工智（zhì）能研究院（yuàn）开（kāi）发了PyTorch 1.0、Caffe2及（jí）其他大量的人工智能系统，如Facebook每（měi）日使用（yòng）上十亿万次的文本（běn）翻译（yì）AI工具和先（xiān）进的下（xià）围棋的强化学（xué）习系统。

他坚信FAIR为其（qí）研究及工具（jù）所（suǒ）采用的开（kāi）源（yuán）政策推动了其他大型科技企业采用该政策（cè），而这（zhè）推动了AI整个领（lǐng）域（yù）的发（fā）展（zhǎn）。在上月的NeurIPS大会和FAIR 50周年之际，LeCun将FAIR称为一家致力于“可实现各（gè）种可能的机器（qì）学习的技术及数学腹地”的研究院。

他说：“当更（gèng）多人（rén）开始（shǐ）讨论AI研究时，整个领域将更快的向（xiàng）前发展，对AI研究来说这（zhè）影响重（chóng）大。今日AI发展速度之快主要是因为更多的人进行了（le）更快更有效的交（jiāo）流，并做了（le）更多的开放性研（yán）究。”

在伦理（lǐ）层面，LeCun很高兴看到（dào）公众开始（shǐ）思考AI工作（zuò）所带来（lái）的伦理影响及带有（yǒu）偏见的（de）决策所（suǒ）带来的危险。

他说：“情况与俩三年前不同了，现在人们已充分（fèn）认识到伦理方面的问题。”

他认为AI领域中（zhōng）的伦理与偏见问题现（xiàn）在还并未成为需要立（lì）即采取措施的主要问题，但他（tā）认为人们应提（tí）前（qián）做好准（zhǔn）备（bèi）。

就像现在还未（wèi）出现（xiàn）急需解决的（de）重大生死攸关（guān）问（wèn）题（tí）一（yī）样。但问（wèn）题迟早会来，我（wǒ）们需要（yào）了解这些问题并防患于未然。

如吴恩达（dá）一样（yàng），LeCun期待未来会有更多（duō）灵活的AI系统。这（zhè）些（xiē）系统不需（xū）原始输入数（shù）据或精（jīng）确条件（jiàn），就（jiù）可以得到准确的（de）输出。

他还提到（dào），虽然研究人员可（kě）通过深度学习来很好地处理（lǐ）感（gǎn）知（zhī），但却对AI系统整体的架（jià）构缺乏理解。

要（yào）想教（jiāo）会机器通过观察世界去学习（xí），需要自我监督学习或（huò）基于模（mó）型的强化（huà）学（xué）习。

他说（shuō）道：“不（bú）同的人对此称呼不同，但人类与动物都是通（tōng）过观察（chá）与（yǔ）了解（jiě）大量的（de）背景知识来（lái）感（gǎn）知（zhī）世界是如何运作（zuò）的（de）。我们还（hái）不知（zhī）道如（rú）何让机器学会这么做（zuò），这是一项巨大的（de）挑战。这项（xiàng）研究的成果将（jiāng）会推动（dòng）AI与计算机的真正发展，从而让机器具备一些常识，让人们能与机器助手就更广泛的话题进行交流（liú），并不再感到沮丧。”

对于有助（zhù）于Facebook内部运营的应（yīng）用，LeCun称在自（zì）我监（jiān）督学习（xí）及需少量数据输出准确结（jié）果（guǒ）的人工（gōng）智能等方面取得的进步（bù）将是（shì）十分（fèn）重要的（de）。

他还提到，在问题（tí）的（de）解决过（guò）程中，我们希望找到减（jiǎn）少特定任务如机器翻译（yì）、图像识别等（děng）任（rèn）务所（suǒ）需数据（jù）量的方法（fǎ），在这一方（fāng）向上我们已（yǐ）经取得了一定的进展。我们已经通过使用弱监督或（huò）自我监督学习对Facebook机器翻译及（jí）图像识别产生了深远（yuǎn）影（yǐng）响。因此，这些影响不仅（jǐn）仅是长期（qī）的，更能（néng）带来（lái）短期效果（guǒ）。

在（zài）未来，LeCun期待见到AI在建立（lì）事件之（zhī）间的因果关系上能取得进展。这一能力并不仅仅通（tōng）过观察（chá）获得，更需通过实践理解。例（lì）如，当人们在使用雨伞时，很可能是（shì）下雨了。

他提到，如果你想机（jī）器通过观察来了解世界（jiè）运作原理，它必须（xū）要知道它（tā）能够做什（shí）么（me）要想影响（xiǎng）世（shì）界，这是十分（fèn）重要的。假设你在一间（jiān）房中，你的前面是一张桌子，桌上有一个像水杯（bēi）样的物体，你知（zhī）道（dào）你推一下水杯（bēi），水杯会移动，但你（nǐ）却无法移动（dòng）桌（zhuō）子，因为桌子又（yòu）重又（yòu）大（dà）。这（zhè）类（lèi）事情都是与因果（guǒ）相关的。

希拉（lā）里·梅（méi）森

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在2017年Cloudera收购Fast Forward Labs之后（hòu），希拉里（lǐ）·梅（méi）森出任了Cloudera机（jī）器学习的总经理。Fast Forward Labs虽被（bèi）收购，却仍在（zài）运营之中。它（tā）为用户提供（gòng）应用机（jī）器学习报（bào）告与建议，从而预（yù）测未（wèi）来半（bàn）年到两年企业的发展方向。

2018年，AI领域中的一项与多（duō）任务学（xué）习相关的发（fā）展让梅森（sēn）感到惊讶。多（duō）任务学习（xí）可训练单（dān）个神经网络在推理时应用多种标（biāo）签（qiān），例如在一（yī）幅图像中看到的多个对（duì）象。

Fast Forward Labs一（yī）直就AI系统的（de）伦理（lǐ）影响为客户提供建（jiàn）议。梅森也意识（shí）构建（jiàn）AI系统（tǒng）伦理框架的重要性。

梅森（sēn）说道（dào）：“这正（zhèng）是自成立了Fast Forward 我们一（yī）直在做的事。5年前，我（wǒ）们在每篇报告中都撰写了伦（lún）理方（fāng）面的规范。但今年，公众才（cái）开始真正（zhèng）关注伦理（lǐ）规（guī）范（fàn）。到（dào）明（míng）年，对此（cǐ）莫不（bú）关注的企业与个人（rén）都会承担相（xiàng）应的后果与责任。有一（yī）点我没有（yǒu）说清楚，我希（xī）望未来在数（shù）据科（kē）学与（yǔ）AI发展的实践中，技术人员和商业领袖在开发AI产品时（shí）都能（néng）自主地考虑道德和偏见（jiàn）问题，而非像今天熟视无睹。”

随着未来一年越来越多（duō）AI系统成为商业运营的一部分，梅森期待处于最（zuì）佳位置的产（chǎn）品经理及产品负责人将会对AI做出更多的贡献。

她表示：“显然，了解产品整体（tǐ）框（kuàng）架（jià）及行业的（de）人知（zhī）道什么（me）产品是有价（jià）值的，什么是没价（jià）值的，他们（men）也（yě）知道谁是投资（zī）方（fāng）向（xiàng）上的最佳（jiā）决策人。所以如果让（ràng）我预（yù）测，我认为（wéi）那（nà）些使用电子表格建立简单（dān）模型（xíng）的人会变（biàn）得很低能，他（tā）们自己也会很（hěn）快（kuài）意识到将AI应用到自己产品（pǐn）中的机会非常之少。”

AI民主化或将（jiāng） AI 扩展到企业除数（shù）据（jù）科学（xué）团队外的（de）所（suǒ）有部门，是很多（duō）公司所强调的，如 Kubeflow Pipelines及AI Hub等谷歌云AI产（chǎn）品（pǐn），以及 CI&T 公司为确保人工智能系统在公司内部得到实际利用提出的建议。

梅森（sēn）认为（wéi）越来越多（duō）的（de）企业需要构建管（guǎn）理多个AI系（xì）统的（de）结构。

如（rú）开发运维人员所面临的挑战一样，单个系统可（kě）使用手动部（bù）署的（de）定制脚本来管理，cron脚本也可管理几十个系统。但（dàn）当管理有安全、管理及风险要求的企业中的数百上千系（xì）统时，需要的是更专业、稳健（jiàn）的工（gōng）具。

她还提到，企业正在从寻求有能力及才华的人才向系统（tǒng）化追求机（jī）器学习及（jí）AI机（jī）遇转变。

由于Cloudera 近期推出（chū）了基于容器的（de）机器（qì）学习平台（tái），因此对（duì）于梅森来说，强调部署AI所需（xū）的容器是有意义的。她坚信这一趋势在未来几年（nián）将会持续下（xià）去，从而企（qǐ）业（yè）可在本地AI及云端AI部署两者（zhě）中做选（xuǎn）择。

梅森还相信AI的业务将不仅仅在单个公司而是整个行业中（zhōng）继续不断发展（zhǎn）。

她说道：“我们将看到AI专业（yè）实践（jiàn）的持续发展。如果（guǒ）你（nǐ）现在是一家公（gōng）司（sī）的数据科学家或机（jī）器学习工程师，当你跳槽至另外一家公（gōng）司后（hòu），你的（de）工作将会完全不（bú）同：不（bú）同的工具、不同（tóng）的期望和不同的报表结构（gòu）。但（dàn）我想一（yī）致性还是存在的。”