人工智能是一門既可拯救世界、又可終結世界的技術。

為終止人工智能到底是利是弊的爭議與炒作，外媒采訪了一些與全球大型科技及工業(yè)公司合作多年的杰出人士，獲悉了他們關于人工智能的正確發(fā)展方向的看法。

2018年人工智能的關鍵里程碑是什么？2019年又將會發(fā)生什么？以下是谷歌大腦聯(lián)合創(chuàng)始人吳恩達、Cloudera機器學習總經理及Fast Forward Labs創(chuàng)始人希拉里·梅森（Hilary Mason）、Facebook人工智能研究院創(chuàng)始人Yann LeCun和埃森哲全球人工智能負責人Rumman Chowdhury博士的見解。

回顧2018，展望2019，他們中的一些人表示：隨著越來越多的人了解人工智能能做什么和不能做什么，關于人工智能終結世界的說法越來越少，對此他們感到很欣慰。但這些專家也強調，在發(fā)展人工智能的同時，計算機和數據科學家仍需采取負責任的倫理規(guī)范。

Rumman Chowdhury

Chowdhury是埃森哲應用智能部門的總經理，同時兼任公司責任AI計劃的全球負責人。2017年，她被BBC評為最具影響力的100位女性之一。

Chowdhury說到，在2018年，她很高興看到公眾對人工智能的能力和局限性的理解有所增長，也很高興聽到人們對人工智能帶來的威脅進行了更均衡的討論，而不是擔心智能機器像電影《終結者》中那樣掌控全球。隨此而來的是人們對隱私、安全問題的警惕以及人工智能在塑造我們和后代中可能扮演的角色的質疑。

然而，公眾對于AI的理解并沒有到達她所認為應到達的層面。Chowdhury希望在未來一年里能看到更多的人利用教育資源來理解AI系統(tǒng)，并可以明智地質疑AI的決策。

她對科技公司與AI生態(tài)系統(tǒng)中的人開始考慮其工作的倫理影響的速度感到驚喜。但她希望看到AI社區(qū)可以采取更多實際行動，而非空喊道德口號。

她問道：“就倫理和人工智能方面，我希望除了電車難題，我們能深入研究AI將提出的那些困難的、沒有明確答案的問題。如：該如何在人工智能和物聯(lián)網監(jiān)控間取得‘合理’平衡？是既能保證安全，又能抵制深化現(xiàn)有種族歧視的懲罰性監(jiān)控嗎？應如何重新分配先進技術的收益從而不進一步擴大貧富差距？接觸多大程度的人工智能可讓孩子成為‘人工智能土著’，卻又不被其操控或同質化？又該如何利用人工智能擴大教育規(guī)模并使教育自動化，同時極大程度培養(yǎng)孩子的創(chuàng)造力和獨立思考能力？”

在未來一年里，Chowdhury預計全球各地政府將加強對科技公司的審查與管理。

她說：“人工智能及科技巨頭所擁有的力量引發(fā)了許多關于如何監(jiān)管該行業(yè)與技術的問題。2019年，我們將不得不解決這些問題。該如何監(jiān)管一項具有多用途且結果受具體情境影響的技術？如何制定既不扼殺創(chuàng)新又不偏袒大公司（可承擔合規(guī)成本的公司）的管理規(guī)定？監(jiān)管范圍又該如何確定？全球？國家？還是當地監(jiān)控？”

她還預計人工智能在地緣政治問題中扮演的角色會持續(xù)演變。

她說道：“AI不僅僅是一項技術，更是經濟與社會的塑造者。在這項技術中我們能反思、衡量、并實踐我們的價值觀。對于應建造什么和如何建造的影響上，行業(yè)應不要太當真。為了實現(xiàn)這一點，AI行業(yè)中常見的理念需要被摒棄，即使我們不構建它，中國也會，而創(chuàng)造正是力量所在之處�！�

她還說道：“我希望監(jiān)管機構，技術及研究人員意識到人工智能競賽不僅僅只關乎計算能力與技術敏銳度，就像冷戰(zhàn)不僅僅關乎核能力一樣。我們有責任以更公平、更公正、更公開的方式去重建世界。這是一個難得的機會，轉瞬即逝，我們要抓住這個機會。”

從消費者角度來看，她相信2019年人工智能將在家庭中應用更加廣泛。許多人已更習慣于使用智能音箱如 Google Home和Amazon Echo及其他很多智能設備。她很好奇在這方面是否會有特別有趣的東西會從于19年1月第二周將在拉斯維加斯舉辦的消費者電子展覽會中脫穎而出，這可能進一步將人工智能融入人們的日常生活。

她說：“我想我們都在等一個機器人管家的出現(xiàn)。”

吳恩達

吳恩達是斯坦福大學計算機科學系副教授。因為很多原因，他的名字在AI圈中廣為人知。他是谷歌大腦（將人工智能輻射到谷歌所有產品的項目）的聯(lián)合創(chuàng)始人，也是Landing AI（旨在于幫助企業(yè)將人工智能融入到運營中的公司）的創(chuàng)始人。他還是YouTube和Coursera（吳恩達創(chuàng)立的在線學習公司）上一些最受歡迎的機器學習課程的講師。他創(chuàng)建了deeplearning．ai網站，并撰寫了一本名為《Deep Learning Yearning》的書。

在百度工作三年，幫助此科技巨頭向AI公司轉型后，吳恩達辭去了百度首席AI科學家的職務。

之后，他加入了擁有1．75億美元的人工智能基金會，同時成為了無人駕駛汽車公司Drive．ai．董事會一員。

吳恩達預計到2019年主要取得進展或變化的地方是AI將在科技行業(yè)或軟件公司外的領域得到應用。通過援引麥肯錫的一份稱AI將創(chuàng)造13萬億GDP的報告，他說到AI領域最大的未開發(fā)潛力在軟件行業(yè)之外。

他說：“我認為2019年，AI應用于軟件行業(yè)之外的例子會非常之多。AI在幫助谷歌、百度、Facebook及微軟等公司中都做得很不錯，我與這些公司無任何關系。但就連Square 、Airbnb及Pinterest等公司都已開始應用一些AI功能，我認為下一輪創(chuàng)造價值的巨浪會在制造業(yè)公司、農業(yè)設備公司或醫(yī)療保健企業(yè)開發(fā)一系列的AI方案來推進業(yè)務之時�！�

像Chowdhury一樣，吳恩達對2018年公眾對AI的能力及局限性上的理解大增感到驚訝。他很高興關于AI的討論不再圍繞機器人殺手或對人工整體智能的恐懼了。

他表示他是有準備地回答了問題，并沒想到其他人也有相似的想法。

他說：“我試圖引用了幾個我認為對實際應用十分重要的領域。AI的實際應用會遇到一定的阻礙，但我認為這些阻礙都會被解決。”

在未來一年里，吳恩達很高興看到人工智能及機器學習研究兩個領域都取得了進展，這將有助于推動整個領域的發(fā)展。一方面是AI能通過更少的數據得出精確的結論，該領域的一些人稱之為“少量樣本學習”。

他說：“我認為深度學習的第一波進展主要是大公司利用大量數據創(chuàng)建巨大的神經網絡，對吧？所以如果你想創(chuàng)建一個語言識別系統(tǒng)，就需要進行10萬小時的數據模擬。如果想創(chuàng)建機器翻譯系統(tǒng)，就需要模擬極大量的平行語料庫中的句型，從而創(chuàng)造出很多突破性結果�，F(xiàn)在我越來越多地看到從小數據中出的成果。所以即使你有1000張照片，你也可以嘗試去做出點什么結果�！�

令一方面則是被稱為“通用可見性”的計算機視覺方面的進展。計算機視覺系統(tǒng)經過斯坦福大學高端X光機拍攝的原始圖像的訓練，效果可能會非常地好。很多該領域的先進公司及研究人員已創(chuàng)造出了比放射科醫(yī)生更出色的系統(tǒng)，但它們并不是很靈活。

“但如果你把你的訓練模型應用到拍攝圖片有點模糊的低端X光機或是其他醫(yī)院的X光機上，遇到技師讓病人右轉，導致角度有些許的偏離的情況，結果就會是相比于今天的算法，放射科醫(yī)生會做的更好。因此我認為有趣的研究是嘗試提高學習算法在新情境中的通用性�！�