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     Alpha Go與李世石的“人機大戰(zhàn)”，為大眾迅速普及了人工智能的概念。但對谷歌而言，除了下圍棋，現(xiàn)在的人工智能進展到哪一步了？未來，人工智能是否會戰(zhàn)勝人類？近日，谷歌資深研究科學家格雷格·考拉多(Greg Corrado)來到中國，接受了媒體采訪。

　　在他看來，人工智能和機器學習都是目前十分重要的基礎(chǔ)性的新技術(shù)，全球很多大學以及公司都有自己的人工智能實驗室進行不斷嘗試創(chuàng)新和研發(fā)，令整個行業(yè)都中受益。如果這個行業(yè)只有一家公司獨大，那么這個領(lǐng)域的發(fā)展將會更慢更低效，因此人工智能行業(yè)競爭越大越開放是一件好事，谷歌希望這個大環(huán)境能繼續(xù)開放且持續(xù)地充滿競爭。
　　而對于眼下不少公司產(chǎn)品言必稱“人工智能”，Greg Corrado表示，目前市面上確實存在一些公司把人工智能和機器學習用于品牌營銷的策略，也許會有一些公司因為不太能夠清楚地認識所從事的事情而有所走偏，但是最終消費者應該在意和關(guān)注的并不在于技術(shù)是如何研發(fā)的，而是這些技術(shù)是否真正在發(fā)揮作用，不要輕易被市場營銷左右。
　　談到人工智能的挑戰(zhàn)，他坦言，對于人工智能行業(yè)而言，最大的困難在于人才。“沒有足夠的一些能真正理解并運用人工智能工具的工程師，以及有創(chuàng)新意識以及有商業(yè)頭腦的人才。所以我們更多的關(guān)注還是在如何培養(yǎng)和探索這樣的人才�！�
　　期待機器學習新突破　　
　　Q：談到人工智能，比較熱門的一個技術(shù)就是深度學習。機器學習是如何幫助深度學習提高效率的呢？　　
　　A：這項技術(shù)其實在不斷變化，機器學習需要數(shù)據(jù)樣本，資源，工具，還有計算機運算能力等多方面的支持�；仡櫃C器學習發(fā)展的歷史會發(fā)現(xiàn)，由于計算機運算速度緩慢成本過高等技術(shù)原因滯后影響了程序運行的效率無法滿足需求，于是機器學習的發(fā)展進程也比較緩慢，也沒有實際的產(chǎn)品和服務被推出來。直到最近幾年計算機運算能力有了大幅提升，速度提升成本下降并且應用越來越廣，這改變了整個局面。所以如今機器學習的瓶頸變成了與人相關(guān)的因素，在于人的創(chuàng)造力與創(chuàng)新能力，在于在擅長并懂得如何運用這項技術(shù)的人才。所以我們的重心也發(fā)生了變化，在其余所有因素和條件諸如充足的數(shù)據(jù)，免費的工具，資源，足夠強大的計算機運算能力等等都滿足的情況下，我們需要教會和培養(yǎng)更多的人如何運用機器學習這個技術(shù)來將實現(xiàn)他們創(chuàng)新的構(gòu)思。
　　
　　Q：目前人工智能和機器學習仍限于處理一些較為局限具體的專門領(lǐng)域，你認為什么時候有更為強大的通用型的，可以應用到任何領(lǐng)域的人工智能系統(tǒng)出現(xiàn)？　　
　　A：這是一個有趣的問題，我認為未來的發(fā)展趨勢，還是專業(yè)的領(lǐng)域用專用的技術(shù)和模型解決特定的問題和任務。這樣的應用對于一個系統(tǒng)和技術(shù)更為高效且更有實際意義。關(guān)于出現(xiàn)那種通用的技術(shù)我不是特別有信心，即便是有這樣的技術(shù)，我認為也不會比專用針對性地解決特定問題的解決方案更快更有效，而只會更慢效率更低。
　　
　　Q：深度學習目前急需突破的地方是什么？　　
　　A：機器學習不是黑魔法，最重要的是需要讓人們更容易地探索，不同的配置調(diào)配和變量（因需而異作出差異化的模型調(diào)整），他們不需要去猜想這是什么黑魔法以及背后的工作原理，這將會是接下來深度學習的發(fā)展方向，無論是理論研究還是工程應用升級方面，更好地探索學術(shù)理論研究中的猜想指標構(gòu)思和建模。
　　
　　Q：對于機器學習中的人工監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習以及半人工監(jiān)督學習，你認為哪種更有效？　　
　　A：目前，絕大多數(shù)甚至幾乎所有的已投入實際應用的機器學習系統(tǒng)都是人工監(jiān)督（即通過人工采集的樣本學習）的機器學習�！　�
　　如何實現(xiàn)通過無具體樣本自動學習的無人工監(jiān)督的機器學習，在該研究領(lǐng)域確實非常吸引人，每年都有相關(guān)的很多學術(shù)研究和論文出現(xiàn)，但是我們目前還沒有發(fā)現(xiàn)任何已投入到實際應用的成果出現(xiàn)。　
　　但我希望能看到未來有創(chuàng)新的研究人員能找到辦法實現(xiàn)無人工監(jiān)督的自主機器學習，但我也沒辦法預估具體的時間。當然我們非常希望看到能有更多的人才從事這方面的研究，也希望接下來能有大的進展和突破�！�
　　發(fā)力人工智能背后：最大競爭對手是誰？　
　　Q：Google最近推出了很多關(guān)于人工智能的新產(chǎn)品，是否標志著Google未來的一個重點就是將人工智能大規(guī)模地應用到更多的產(chǎn)品中去？　　
　　A：我認為需要強調(diào)的一點是人工智能并不是一個單獨獨立存在的事物，也不是Google單獨的機器學習的某一個系統(tǒng)，而是過去幾年內(nèi)Google內(nèi)部的各領(lǐng)域的產(chǎn)品工程師們采用的一種技術(shù)手段，創(chuàng)造性地使用機器學習來優(yōu)化他們所研發(fā)的產(chǎn)品。它包括新工具的應用，這些工程師通過學習如何使用這些工具，來優(yōu)化開發(fā)產(chǎn)品的系統(tǒng)。但是至于使用這些工具的具體方法和方式，則每個領(lǐng)域因產(chǎn)品服務的性質(zhì)會有很大的差別。
　　
　　Q：此前，Google開源深度學習系統(tǒng)TensorFlow，能否談談未來Google關(guān)于人工智能和機器學習未來的產(chǎn)品和服務，以及Google的構(gòu)想？　　
　　A：對于人工智能，我想強調(diào)的是它不是一個具體的可以包裝銷售的產(chǎn)品。它實際上是一個工具，軟件工程師以及其他有創(chuàng)造力的人們可以使用這個工具來制造和開發(fā)新的產(chǎn)品和服務。而Tensor Flow把這些Google正在使用的基本的工具開放給公眾使用。未來這個領(lǐng)域相關(guān)的產(chǎn)品，Google打算把自己開發(fā)的平臺也通過云服務共享給公眾使用，通過這種云機器學習，其他開發(fā)者可以開發(fā)和實現(xiàn)自己的機器學習構(gòu)想，就像我們在Google中研發(fā)一樣。他們可以通過Tensor Flow使用我們提供的免費軟件和工具，也可以用云服務運行他們自己構(gòu)建的機器學習系統(tǒng)。　　
　　我們也會通過API向開發(fā)者提供一些預置好的機器學習的子系統(tǒng)，這樣開發(fā)者只需要再添加幾行簡單的代碼就可以實現(xiàn)比如翻譯、圖片識別等技術(shù)。這樣開發(fā)者并不需要成為機器學習的專家，就能開發(fā)自己的機器學習應用的產(chǎn)品。
　　
　　Q：如今不少公司在推出自己的產(chǎn)品和服務的時候都會標榜人工智能，但是真實可信還需要甄別和考量，您是如何看待這個問題的？　
　　A：目前市面上確實存在一些公司把人工智能和機器學習用于品牌營銷的策略，但是最終消費者應該在意和關(guān)注的并不在于技術(shù)是如何研發(fā)的，而在于這些技術(shù)是否真正在發(fā)揮作用。如果通過使用某些產(chǎn)品你確實感覺到它的智能，覺得它有用，何必在意技術(shù)是如何實現(xiàn)的。所以我的建議就是消費者還是要從產(chǎn)品自身的功能這些切實能考量的標準來識別，而不要輕易被市場營銷左右，因為它根本不重要。
　　
　　Q：您如何看待人工智能的行業(yè)泡沫？　
　　A：對于人工智能和機器學習技術(shù)的發(fā)展，我能深切地感覺到他們會在接下來的很長一段時間內(nèi)繼續(xù)穩(wěn)定發(fā)展逐漸壯大，并且將對各類產(chǎn)品和服務的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生巨大影響。與互聯(lián)網(wǎng)、智能手機當初的發(fā)展趨勢極為相似，并最終發(fā)揮極其重要的作用。在這個過程中，也許會有一些人因為不太能夠清楚地認識所從事的事情而有所走偏，有時候互聯(lián)網(wǎng)公司或機器學習的公司很容易發(fā)生這樣的狀況。但是目前行業(yè)遇到最大的困境并不在于這些，而是沒有足夠的一些能真正理解并運用人工智能工具的工程師，以及有創(chuàng)新意識以及有商業(yè)頭腦的人才，所以我們更多的關(guān)注還是在如何培養(yǎng)和探索這樣的人才。
　　
　　Q：你認為Google目前在人工智能領(lǐng)域最大的競爭對手是誰？　
　　A：對于這個行業(yè)的所有公司來說，好消息每個公司都人才濟濟，同時全球很多大學以及公司都有自己的人工智能實驗室在不斷嘗試創(chuàng)新和研發(fā)，所以整個行業(yè)都從中受益。如果這個行業(yè)只有一家公司獨大，那么這個領(lǐng)域的發(fā)展將會更慢更低效。因此人工智能行業(yè)競爭越大越開放是一件好事，并且我們希望這個大環(huán)境能繼續(xù)這么開放且持續(xù)地充滿競爭�！　�
　　人工智能能否戰(zhàn)勝人類？　　
　　Q：2009年的時候Google曾經(jīng)跟大家開了一個愚人節(jié)玩笑，說Gmail可以實現(xiàn)智能回復。如今7年過去了，這個玩笑變成了現(xiàn)實。你覺得接下來還有些什么樣的玩笑接下來的幾年內(nèi)可以變成現(xiàn)實呢？　　
　　A：看來我真的應該認真地回頭看一看這些年我們都開了些什么玩笑，這其中可能藏著一些絕妙的點子。這些點子受歡迎也給我?guī)硪恍﹩⑹荆翰粌H僅是工程師們需要去學習如何利用機器學習，我覺得任何有創(chuàng)新思維的人，無論你是產(chǎn)品研發(fā)部門的還是CEO這樣的商務人士，他們很有可能更能萌生出一些絕妙的想法，甚至夢想。這些想法在五年前可能是不可能實現(xiàn)的，但是極有可能明年技術(shù)就能把他們變成現(xiàn)實投入到實際應用中去。工程師自身很難做到具備這樣的能力，反而通過與那些思維和視野都更廣的人合作，才能開發(fā)出很棒的產(chǎn)品。
　　
　　Q：您認為人工智能在未來最具應用價值的領(lǐng)域有哪些？　　
　　A：我知道和互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的一些技術(shù)已經(jīng)在探索和開發(fā)中，因為這恰好是機器學習無意中開發(fā)的起源領(lǐng)域，但我認為，還有很多其他更多的領(lǐng)域蘊含著很多機會，可能是制造業(yè)，能源，醫(yī)療健康等，這些領(lǐng)域目前還處于亟待開發(fā)的狀態(tài)，機器學習還沒有涉及太多�！�
　　所以最重要的就是讓這些產(chǎn)業(yè)中有經(jīng)驗的有商業(yè)頭腦的人更多地了解并學習如何應用機器學習，從而他們能發(fā)現(xiàn)商機及更多的可能性。
　　
　　Q：您預計人工智能和機器學習是否能像人類一樣智能，甚至戰(zhàn)勝人類？　　
　　A：關(guān)于未來的機器與人類互動的問題，我們未來的方向是利用機器學習開發(fā)一些工具和技術(shù)，來協(xié)助和加強我們?nèi)祟愖约旱哪芰��！　?BR>　　關(guān)于增強人類智力的構(gòu)思其實從古就有，就像當時紙和筆對于人類的功能一樣：輔助人類的記憶，讓我們能完成更多的事情。但是計算器，電腦，網(wǎng)絡(luò)搜索，機器翻譯，圖像識別等這一類技術(shù)則是在這些技術(shù)本身的基礎(chǔ)上再進一步開發(fā)出更多的工具延伸人類的某些能力。　　
　　Google認為諸如此類的功能也是人工智能和機器學習未來的發(fā)展方向。這會改變很多事情。舉個智能辦公的例子，作為一個在辦公室里辦公的人，他需要打字機來打字，需要人工檢查是否有拼寫錯誤，還需要通過傳遞一些紙張上交接書面的工作（紙質(zhì)辦公），但是如今我們都開始在工作中使用計算機，自動拼寫檢查的功能，以及電子郵件，這些技術(shù)確實改變了一些事情，這些技術(shù)幫助人類的能挪出更多精力專注于工作中那些更新更重要更能發(fā)揮創(chuàng)造力的部分。
　　
　　Q：Google是否有一些準則來確保人工智能技術(shù)會朝著你提到的這個方向發(fā)展？　　
　　A：這就是為什么Google會主導去建立了一個名為Partnershipon AIto Benefit People&Society的組織的原因，Partnershipon AI是一個獨立的非盈利組織，還有很多公司都參與其中促成一個關(guān)于人工智能技術(shù)如何與人類、社會、經(jīng)濟等互動的話題開放式的討論平臺，促進人們對人工智能技術(shù)的理解，討論甚至是公開辯論。更多地把關(guān)于這些話題面臨的挑戰(zhàn)放到桌面上來公開討論，要好過于由各家公司私底下研究。
　　
　　Q：您如何看待量子計算？　
　　A：這是一個目前還停留在研究階段的技術(shù)，并沒有應用的實際，如果有也可能也是非常遙遠的未來才會實現(xiàn)。我認目前它還只是一個驚艷的物理學科研課題，即便是應用到工程設(shè)備上都還需要很長時間。如果有人能在有生之年研發(fā)并制造出量子計算機，這將大大提高計算效率，但是我現(xiàn)在只能說，祝在這一領(lǐng)域的研究者們好運。