科大訊飛胡郁：我們不用擔心人工智能毀滅人類

9 月 9 日，2017 全球 INS 大會在北京召開，科大訊飛執行總裁胡郁發表演講，回應了諸如人工智能與人類關系、人工智能是否會取代人類等問題，胡郁明確表示我們不用擔心人工智能毀滅人類。

胡郁表示目前主要基於深度學習與大數據等人工智能雖然能夠解決很多工業上的問題，但深度神經網絡算法和機器意識機器決策之間其實沒有半毛錢關系，因此不用擔心人工智能會毀滅掉我們人類。

另一方面，在機器是否會搶走人類所有工作等問題上，胡郁認為當今的人工智能雖然在感知方面已經有了很大的進步，但在認知方面離人卻還有很大的差距，人工智能暫時無法取代哪些需要人的原創性的、需要靈光一現的、需要從 0 到 1 的工作。而科大訊飛的目的就是讓機器去學習人類的知識和能力，然後替代那些從事比較枯燥、比較繁重、比較簡單工作的人類，讓人類可以把更多精力放在原創性的、從 0 到 1 的、可以提高我們人類素質的事情上去。

以下為演講原文（略有刪減）

人工智能會毀滅掉我們人類嗎？

我們回想過去這麽多年，人工智能真正的到來我們這個世界，跟我們人類的智能比，其實還是一瞬間的事情。

最近五六年，大家都在討論人工智能，有人說人工智能做得不好將會毀滅我們人類，但是我的觀點是，現在我們所謂研究的人工智能，其實只是工程界所說的人工智能，深度神經網絡加上大數據，是現在所有工業界都推崇的，因為它能解決實際任務。但這在真正研究人工智能理論、數學和概率的專家來看，深度神經網絡加大數據根本不是最好的機器學習的方法。

深度神經網絡算法和機器意識機器決策之間其實沒有半毛錢關系。所以從這點上講，我們不用擔心人工智能會毀滅掉我們人類。

人工智能搶走人類工作，人類變得無用了？

但是很多人又會說，隨著人工智能的發展，既然人工智能下圍棋都能下過人類，是不是將來我們所有工作都將被人工智能取代，我們人類成為無用的存在品了呢？這點要看人工智能所擅長的和它所替代人類的技能有哪些。

比如說我們知道機器從發明的第一天開始就特別擅長運算，所以對於很多信息完全公開的任務，機器是有絕對的優勢。但是在於人和動物都擁有的智能，比如感知智能和運動智能方面，機器和機器人現在發展得雖然很快，但是距離我們人類還有差距。人類能夠理解語言，能夠學習知識，能夠進行邏輯推理，機器這方面很差。AlphaGo 雖然可以戰勝李世石九段，但是它無法理解人類的情調和理念。

科大訊飛認為，當前人工智能急需突破的是恰恰就是認知智能。簡單的來說，就是從感知的能聽會說到能認知的會理解、會思考。

人工智能將如何改變我們的生活？

很多人會問，人工智能到底怎麽樣改變我們的生活呢？有人會說，人工智能可以幫我們駕駛汽車，人工智能可以幫我們照顧小孩，但是如果把它高度的抽象起來，我覺得無外乎兩個方面：

第一個方面是我們都知道我們生活中有大量的產品和服務，人工智能第一個作用就是用人工智能的方法來改變這些產品和服務本身。比如說汽車，我們可以讓它更聰明、更懂我們，能夠自動駕駛。我們可以讓我們的手機更加能夠聽懂我們的話，能夠看懂我們的臉。所以不管是我們生活中的一針一物還是各種各樣的產品本身，人工智能可以讓這些產品很自然的跟我們進行交互，讓產品更懂我們。

第二就是取代行業內的部分人。在生產上述產品和服務的過程中，比如生產手機的過程中用到大量的有經驗的工人。我們在提供教育和醫療服務產品的時候，需要大量專家，這些產品和服務的生產過程中，用人工智能自我學習的辦法，是可以改變這些產品和服務的生產流程，從而改變我們整個世界的。一句話來總結，利用人工智能學習專家系統的能力替換掉很多行業的專家、人員。

人工智能如何改變產品？

那麽人工智能到底對我們產品有什麽樣的改變呢？首先第一個就是交互，在過去的過程中，我們人類是通過學習自己的方法來適應我們的機器，但是現在已經顛倒了，機器可以自動的學習我們人類的習慣，比如說原來我們要學習打字，要學習使用鼠標， 慢慢我們發現我們只要通過觸摸就可以讓機器了解我們的意思，通過語言就聽懂我們的意思。

有一個非常有意思的事情，大家都在說人類是通過眼睛來獲取 80%的信息來源，那麽計算機視覺是不是對人類更重要呢？這一點，我的觀點恰恰相反。語音識別對機器更重要！

我不知道大家註意到一個特點沒有，機器都有一塊大的顯示屏，顯示屏中能顯示各種各樣圖形，人類擁有非常強大的圖形語義理解的能力，所以任何一個圖形所表達的語義我們人類都可以把它識別出來。這樣我們可以快速地理解到機器通過顯示屏給我們顯示的圖片的含義，但是反過來，人卻沒有顯示屏。所以說，就算機器有非常強大的圖形理解能力，那麽人類不是通過跳舞就是通過畫畫這種方式才能夠讓機器來了解我們人類腦海中圖像的想法，我覺得這是不大現實的。而反過來正好，因為機器已經在語音識別上接近了能聽懂人類的水平，所以語音交互將成為未來五到十年機器和人類最主要的交互方式。

我總結一下，我們會發現，機器對於什麽樣的任務比較擅長呢？對於完全信息公開，知道所有信息的情況下，機器用它的運算智能、感知智能、運動智能、認知智能，可以取得比人遠遠好的結果。但是對於一些需要人的原創性的、需要靈光一現的、需要從 0 到 1 的事情，機器在沒有自我意識之前，離我們人類還有非常非常大的差距。

我們的目標其實非常簡單，就是讓機器去學習專家的一些知識和能力，然後替代那些從事比較枯燥、比較繁重、比較簡單工作的人類，讓人類可以把更多精力放在原創性的、從 0 到 1 的、可以提高我們人類素質的事情上去。

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