澎湃新聞 劉箏 圖
1980年，改革開放的第三年，我在江蘇老家參加了高考。
記得填報高考志願前的一天，我父親拿了一份《參考消息》走進家門，興沖沖地對我說：你應該報計算機專業，報紙上說計算機這個東西不得了！
那年我只有13歲，像大多數人一樣，我從沒聽說過計算機為何物，連計算器都沒見過。當然更不會想到，在接下來的幾十年裡，計算機竟徹底改變了我的人生，也給整個世界帶來了翻天覆地的改變。
與人工智能結下不解之緣
1991年，我有幸考進了美國計算機專業排名第一的卡內基梅隆大學計算機學院， 師從著名計算機專家拉吉·瑞迪（Raj Reddy）教授，研讀人工智能和機器人專業。
卡內基梅隆大學有著當時全世界第一個機器人學的博士專業。多年來我一直很喜歡機器人這個方向，就是奔著機器人學專業去的，所以非常幸運。拉吉·瑞迪是國際上的語音專家，但是他非常支持我從事計算機視覺方面的研究，後來我的研究方向是機器人視覺。
以前我在卡內基梅隆接觸到做科研的風格，是團隊協作的風格。同學跟我講，麻省理工大學和卡內基梅隆大學最大的區別是：麻省理工大學每個人都是一頭虎，而卡內基梅隆大學出來的都是一群狼。我們很少單打獨鬥，都是一個團隊一起做一個大項目，卡內基梅隆大學最出名的都是大項目。所以卡內基梅隆大學成功的地方是培養了很多大的IT公司CTO級別的人物，很多學生在工業界更加成功。
也是在這一年，比爾·蓋茨先生在西雅圖創立了微軟研究院，當時他的願望，是讓計算機能聽會講，能看會想。因此微軟研究院最早成立的其中三個研究組是計算機語音、計算機視覺和自然語言處理——正是這些基礎性的研究，為今天的人工智能奠定了堅實的基礎。
1996年，我作為研究員加入微軟研究院，從事計算機視覺研究。對我而言，加入微軟研究院，確是一種幸運，讓我有機會與世界頂尖的天才為伍。直到今天，我仍清楚地記得，剛到微軟研究院的那個星期，我發現自己離計算機圖形學領域的傳奇人物吉姆·布林[Jim Blinn，美國計算機科學家，曾經在美國宇航局的噴氣推進實驗室（JPL）工作]只隔著4個辦公室，我難以抑制心中的興奮，抓起電話，語無倫次地把這個發現驕傲地分享給我太太。
人工智能發展之路
人工智能事實上是相對於人類智能而言的。我對它的理解主要有兩個方面：一個是“感知”，另外一個就是“認知”。
為什麼人類有智能？第一，我們可以感受這個世界，主要是通過語音的方式和視覺的方式，所以對應的人工智能感知方面最主要技術就是語音和視覺方面的技術。第二，我們還有認知，認知就是人類不僅僅能感受到這個世界，而且還能理解這個世界。而理解這個世界就包括理解真正的物理世界，以及理解你身邊的人，甚至是最最重要的——理解自己。所以，在認知方面，有兩類技術就格外重要了，一個是語言、自然語言，另外一個就是知識。這是這麼多年來，我對人工智能的理解和定義。
我加入微軟研究院的時候，正值人工智能的“寒冬期”——現實世界中的基礎性研究枯燥乏味、進展緩慢，與之前人們所想象的“未來科技”相去甚遠，行業內悲觀失望的情緒，讓當時的很多投資人和研究機構都對人工智能研究避之唯恐不及。
今非昔比，如今的人工智能已經成了行業內外最熱門的話題。
為什麼發展如此迅猛呢？主要是三個方面：大數據、大計算、精準算法。在豐富的大數據資源，強大的雲計算平臺，以及先進的機器學習算法的支持下，人工智能開啟了蓬勃發展的黃金時代。
以雲計算、大數據、物聯網、人工智能為代表的第四次工業革命正在到來，這一輪以技術創新為代表的數字化轉型，正在給全球的企業帶來巨大的挑戰和機遇，也給企業業務、商業應用、產品和服務等方面帶來了巨大的衝擊。目前人工智能的主要方法論仍是基於大數據、大計算模式。擁有大量數據積累和分析需求的行業更適合通過人工智能技術實現轉型。
以醫療行業為例，在癌症早期篩查領域，存在大量讀取醫療影像並作出判斷的需求。若是傳統人工讀片，效率較低，且正確率不高。加之醫療資源有限，很難做到每一個影像都能有效讀取。而人工智能技術應用能夠很好地提高讀片效率，且通過計算和比對，有效提高正確率。這是一個典型的案例。
把握中國機遇
1997年，微軟公司在劍橋成立了研究院，之後決定把第二個海外科研機構放在北京。我覺得這是一個非常難得的機會，在中國進行這麼一次研發“創業”，也是公司內部的創新。公司包括院裡的一些老領導都鼓勵我，就把握住這樣一個機會。
1998年我回到中國，開始參與中國微軟研究院的建立。1999年1月15日正式轉到中國，成為了第一個研究員，到現在差不多快20年了。我還記得，當時的第一份工作，是讓我來選地毯的顏色。
以前唸書的時候，我對國內的關注不是太多。不過我覺得，在傳統的人工智能研發方面，中國一直有非常深厚的基礎。中國在傳統的模式識別這一個領域，包括手寫體識別等方面，都做得相當不錯，在國際上非常領先。我瞭解的很多國內高校的老師，較早開始做傳統的模式識別研究。回國跟同行交流更多之後，我就開始關注這個領域的發展。
現在在中國，人工智能技術的蓬勃發展非常激動人心。這裡有很多機會，在基礎科研方面也已經取得很多了不起的成果。比如，在計算機視覺方面，已經有很多本土公司，很多科研院校、院所，做了大量工作，推進這一技術的發展。我相信，中國有更多的機會，也將讓更多的應用場景落地。中國的確有很多的優勢。
近幾年，中國的經濟、技術都在快速發展。中國不僅擁有龐大的消費市場，更已成為全球創新的重要力量。很多國內的IT企業以及初創公司都不同程度在人工智能領域有所作為。中國的優秀人才也不斷湧出。
從市場發展來看，創業、投資的趨勢正趨於理性發展和價值投資。但是相信由技術創新驅動的創新、創業、產業升級仍將保持強勁的發展勢頭。今後技術創新不再是噱頭，而是要與現實的應用場景、行業應用相互結合，真正解決企業運營或者人們生活中遇到的問題，提高生產效率、改善生活品質。
從技術發展的趨勢來看，混合現實、人工智能、量子計算，將是未來技術發展的三個主要方向。國家發佈了“新一代人工智能發展規劃”並且列出了首批四個重點人工智能平臺的發展規劃，近期來看，人工智能仍將是市場發展的一個熱點。
人工智能仍需冷靜
人工智能快速推進的同時，仍有些問題值得我們停下來想想。目前，人工智能發展主要面臨以下幾方面的限制：
第一，人工智能技術對大數據和大計算的依賴較大。這和人類智能有很大的差異，因為人們多數時候是用小樣本的方式在學習，很容易舉一反三。這個方法論是需要思辨的。
第二，絕大多數的人工智能算法都是黑箱算法，包含有大量參數，形成了一個複雜的網絡。這樣複雜的算法是可以推演的，還是隻是函數的遞進，這也是我們需要深思的問題，也是下一步人工智能發展要解決的後續的問題。
第三，人工智能領域不僅過於重視數據，而且重視的是數據的表象。很多時候，人工智能技術是在用複雜解釋複雜，為了擬合數據結果，而做出一個更加複雜的模型。這是與科學認知有悖的。在自然科學領域，人們應當是通過複雜的現象抽象出一個簡單的本質。因此從這個角度而言，人工智能技術還有待探索和發展。
第四，人工智能技術現在遇到一個很大的問題就是偏見。例如用網絡搜索引擎搜索CEO會發現，出來的結果基本上沒有女性，亞洲人面孔也很少。這些都是隨著人工智能的發展出現的倫理問題。這不僅是科研的問題，也是整個行業的問題，整個行業和全社會都必須認識到這個問題的重要性，攜手合作，探索解決之道。
如何讓人工智能更加造福人類
作為一個從事人工智能研究將近30年的從業者，在為技術突破感到興奮的同時，我也開始認真思索，人工智能技術之於整個人類的未來的影響，以及科學家在技術發展和應用中應當承擔的角色與社會責任。
我認為我們所需要的人工智能創造，應該符合三原則：
第一，人工智能創造的主體，不僅僅是具有IQ，而是兼具IQ與EQ的綜合體。人工智能時代的基礎架構，最終將是一種IQ和EQ完美融合的狀態。而在這個過程中，需要去分別發展IQ和EQ兩個維度。
第二，人工智能創造的產物，須能成為具有獨立知識產權的作品，而不僅僅是某種技術中間狀態的成果。
第三，人工智能創造的過程，須對應人類某種富有創造力的行為，而不是對人類勞動的簡單替代（如工業機械臂那樣的“人工智能製造“）。
人工智能本質上還是一門技術，是由人來開發和控制的。技術本身沒有好壞之分。因此，我們需要客觀看待這個問題。我們支持技術的發展和演進，同時也希望國際組織、各個國家、整個社會一起努力，對技術利用從道德和法律上加以引導，防止技術成為壞人作惡的工具。我們在工作中有一系列核心的原則：人工智能是用以增強人類能力的（AI must be designed to augment humans）、人工智能技術應該是透明的、人工智能應當在不傷害人類尊嚴的前提下最大限度地提高效率、為意外情況籌備智能隱私和問責機制、防範偏見。
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