“在人工智慧的世界裡， 中國早已覺醒， 並已迅速成為領軍者之一。 ”全球人工智慧知名科學家、有著“AI女神”美譽的李飛飛說。
李飛飛是美國穀歌雲人工智慧和機器學習首席科學家、谷歌AI中國中心負責人、斯坦福大學人工智慧實驗室主任。 近日， 李飛飛在北京接受了小銳的專訪， 暢談她對人工智慧基礎研究和技術發展、應用和產業化、以及中美研究與人才合作的看法。
資料圖：李飛飛在谷歌開發者大會演講。
“有人說人工智慧會帶來災難， 我卻覺得帶來災難的是人自己”
銳參考：您以視覺處理方面AI研究的研究而聞名， 能否請您做一個簡單的判斷， 視覺AI的能力目前大概相當於人類幾歲？
李飛飛：站在學術的角度， 我可能不會給一個很簡單的答案。 機器的智慧和人類的智慧是很難比的。
以視覺來說， 我們的視覺認知非常豐富， 會對整個場景有整合的理解。
銳參考：今年AlphaZero又讓人們驚豔， 您認為我們離強人工智慧或者通用人工智慧還有多遠？
李飛飛：你看我們發展飛行事業那麼多年了， 我們也沒有造出一隻小鳥。 作為一個人工智慧的研究者， 我自己也不太願作這種預測，
我常跟學生說一句上世紀70十年代人工智慧學術界的名言“今天的人工智慧是一台可以下最好的棋的電腦， 即使是這個房間已經著火了。 “這意味著， 人工智慧的確可以做一些具體的、很了不起的工作， 但是它並不能夠理解所有的場景和環境背景。 人雖然可能下不好棋， 但是知道著火的時候要跑出去。 這是一個我們如何構建智慧型機器和定義智慧型機器的問題。
銳參考：人工智慧的一個重要參照學科就是腦科學。 著名生物學家施一公有一個猜想——大腦的神經原之間可能是一種量子糾纏到整體學的方式運作。 您覺得學科交叉發展後，
李飛飛：腦科學一定是人工智慧的一個靈感來源。 神經網路正是來自於上世紀50年代末至60年代初一個非常著名的實驗（貓視覺皮層實驗）對貓腦視覺系統的研究。 可以說， 沒有當初這個神經生物學的進步， 也就沒有今天的神經網路， 或者今天的神經網路會延遲發展。 從這個角度講， 從過去到未來， 我都會非常重視和看好腦科學、認知學對AI的影響。
銳參考：目前人們對未來AI有不同觀點， 有的很樂觀， 有的很悲觀， 認為AI將會對人類造成威脅。 您是怎麼看待這個問題的？
李飛飛：我一直在說一句話， 機器沒沒有獨立的價值， 機器的價值是人的價值。 所以說機器的應用是一個工具，
AI視覺和自然語言應用廣泛
銳參考：視覺處理方面， AI在研究和應用方面都有什麼最新進展？未來應用發展怎樣， 尤其是與人的生活相關的？
李飛飛：研究方面講， 基礎的科學在思路上會比應用走的遠一些， 它會去嘗試未知和不可行的東西。 過去幾年， 物體識別的認知在電腦視覺上已經做了很多很好的工作， 接下來令我自己更興奮的是超越物體識別的視覺工作， 比如說我最近一直關注的“關係理解”、“全景理解”、“視覺推理”等。
在應用方面，我認為基礎研究在物體識別上相對成熟，特別是人臉識別和物體跟蹤有廣泛的應用場景。中國在這方面做了很多很好的工作，人臉識別做得很好的有好幾家獨角獸的創業公司，跟視覺有關的都是以人臉識別為主要產品的。此外，無人車技術也大量依靠物體跟蹤、物體識別的應用場景。
電腦視覺和人相關的有很多，涵蓋衣食住行很多方面。如果把“衣”當成一個購物的的代名詞的話，視覺在購物場景有非常多的應用，可能拿一個手機掃一下我就能夠知道我想買什麼。在“住”的方面，比如可以通過人臉識別讓社區進出更安全。
不過，我覺得更深刻的一些應用會對每個人的生活發生深遠影響，包括醫療、教育等。如今電腦視覺在醫療影像和病理分析，尤其是病理圖片方面已經做了很多工作。但實際上還有很多未發掘的視覺方面的應用場景，比如整個醫療系統的工作流程，對病人護理狀況的即時跟蹤，甚至醫生行為和病人交流等等。這些聽起來有點科幻，但都是我們已經開始關注的電腦視覺對醫療的影響。
銳參考：AI技術在自然語言處理的方面有哪些最新的進展和應用呢？
李飛飛：自然語言和電腦視覺都是AI領域裡重中之重的子領域。今天，AI的自然語言和語音結合越發緊密了。語音辨識是人機交互應用場景一個最重要的技術突破口，我非常期待在不久的將來，不管是人和車的互動，還是人跟設備的互動，都可以用自然語言的方式來實現。這個應用場景非常非常廣泛，希望能有更多的人、不管是小孩還是老人都可以享受到這種AI的成果。
人工智慧將催生新的產業
銳參考：您說過人工智慧是第四次工業革命重要的推動力，那麼AI將會怎樣革命性的顛覆傳動產業呢？
李飛飛：這一年我從學術界到工業界，讓我作為一個AI研究者對很多AI可能的應用場景展開了思考，而且與雲相關的業務主要面對傳統的垂直產業，包括金融服務、媒體娛樂、商業、醫療、能源、教育、製造等等不同的傳統行業。人工智慧在這些行業它的推動才剛剛起步，但是它的需求量極大。
比如在金融服務行業，AI對甄別欺詐、個性化等方面有根本性的改變；製造業方面，AI將優化整個生產，並一直推動機器人智慧製造的應用；在能源和環境領域，越來越多的政府和公司都意識到，需要採集大量環境的資料，包括海洋、土地、大氣等等，由此做資料分析和計算，而不論是大資料分析還是電腦視覺，都會發揮很重要的作用。
銳參考：人工智慧會催生什麼新的產業嗎？
李飛飛：這是一個很好玩的問題。我覺得會催生新的產業，但我想把這個想像力留給更多人。人類的文明史一次次證明，科技進步將帶來大量機遇。當年馮·諾依曼發明電腦時，人們根本沒有預想到軟體工程會成為一個行業。今天的互聯網公司翹動了21世紀初期的經濟，未來的機遇一定會越來越多。我們需要有足夠的想像力。
銳參考：您從學術界進入產業界，當時是怎麼考慮的？學術界和產業界怎麼能更好地融合，從而推動整個領域的發展？
李飛飛：我很幸運可以既保持學術界的實驗室，又能擔任穀歌的工作。作為一個人工智慧研究者，我看到了人工智慧已經來到的歷史時刻，那就是已經走出的實驗室進入了產業的應用。
進入產業界的初衷是想讓AI普世化，把AI技術帶給最多的人、最多的產業，Cloud平臺可以說是當之無愧的普世化的平臺。學術界和產業界的區別，其實還是像河流一樣，畢竟學術界應該做更源頭的東西。產業界也做研究，像Google這樣的大公司會做研究。小一點的公司也許戰線還會拉得長一點，既做基礎研究也做落地的研發。
要說產業界和學術界怎麼結合，我覺得最重要的是交流。學術界最大的兩個責任是培養學生和做源頭的研究，而產業界最大的責任是把最好的產品和服務帶給人們。人工智慧對產業有巨大影響力和推動力，更需要業界和學術界多交流與合作。
銳參考：您對傳統產業人工智慧化的過程有什麼好的建議？
李飛飛：我想分享兩個心得。
第一個心得是，人工智慧，像所有的重要科學技術一樣，源頭來自基礎研究。長江那麼長，最重要的是它的源頭，沒有源頭就沒有源源不斷的流水；沒有基礎研究也就沒有人工智慧等科技源源不斷的發展。基礎研究是世界性的問題，需要政府的支援、業界的支持。這是我自己非常重視的一個問題。
第二個心得是，人工智慧作為一個科技，也像很多科技一樣改變著人的生活，改變著社會結構等等。在這個過程中，我們應該對科技給人類的影響抱有一種敬畏的心理。因而，人工智慧的發展需要全社會各界參與，共同思考討論人工智慧對社會的影響，包括政策制定、對基礎科學支援等等都需要各界的思考和聲音。
“科學沒有國界，人工智慧需要全球人才參與研究”
銳參考：中國已經把人工智慧作為一種國家戰略考慮。
李飛飛：這方面中國做得很好。中國政府7月印發了《新一代人工智慧發展規劃》，說明政府已經在思考。希望能有更多思考者來參與，包括經濟學家、社會學家、法律專家，都來參與關於人工智慧對社會影響的討論。
銳參考：中美在AI的應用和研究領域可以進行哪些合作？
李飛飛：我真心希望AI有很好的國際合作。我相信科學沒有國界，科學對人類的影響也是給全人類的，比如智慧醫療能夠給缺醫少藥的地區帶來更多的好處。人工智慧作為一個重要的科學領域，需要動用全球的人才來參與研究。中國是一個崛起的大國，在世界所擔當的科技責任、政治責任、文化責任都越來越顯著。在AI領域，促進大國之間的合作將產生巨大好處。
合作才增進交流，交流增進理解，理解才能增進相互包容，共同成長進步。一些人把人工智慧看成競爭的手段，但作為一個科學家，我看到的是合作和交流。
銳參考：怎樣評價中美目前AI人才狀況？
李飛飛：人工智慧人才是全球稀缺的。人工智慧是一個迅速成長的新興科技，大家都沒有預想到它的影響這麼大。基礎研究帶動基礎教育，基礎教育支持基礎研究，就像長江源頭不斷一樣。今天，中國電腦科學發展很好，AI人才也非常優秀，但不管在中國還是在美國，AI人才都非常緊俏，我希望雙方可以通過更多合作，共同促進AI人才的培養。
在應用方面，我認為基礎研究在物體識別上相對成熟，特別是人臉識別和物體跟蹤有廣泛的應用場景。中國在這方面做了很多很好的工作，人臉識別做得很好的有好幾家獨角獸的創業公司，跟視覺有關的都是以人臉識別為主要產品的。此外，無人車技術也大量依靠物體跟蹤、物體識別的應用場景。
電腦視覺和人相關的有很多，涵蓋衣食住行很多方面。如果把“衣”當成一個購物的的代名詞的話，視覺在購物場景有非常多的應用，可能拿一個手機掃一下我就能夠知道我想買什麼。在“住”的方面，比如可以通過人臉識別讓社區進出更安全。
不過，我覺得更深刻的一些應用會對每個人的生活發生深遠影響，包括醫療、教育等。如今電腦視覺在醫療影像和病理分析，尤其是病理圖片方面已經做了很多工作。但實際上還有很多未發掘的視覺方面的應用場景，比如整個醫療系統的工作流程，對病人護理狀況的即時跟蹤，甚至醫生行為和病人交流等等。這些聽起來有點科幻，但都是我們已經開始關注的電腦視覺對醫療的影響。
銳參考：AI技術在自然語言處理的方面有哪些最新的進展和應用呢？
李飛飛：自然語言和電腦視覺都是AI領域裡重中之重的子領域。今天，AI的自然語言和語音結合越發緊密了。語音辨識是人機交互應用場景一個最重要的技術突破口，我非常期待在不久的將來，不管是人和車的互動，還是人跟設備的互動，都可以用自然語言的方式來實現。這個應用場景非常非常廣泛，希望能有更多的人、不管是小孩還是老人都可以享受到這種AI的成果。
人工智慧將催生新的產業
銳參考：您說過人工智慧是第四次工業革命重要的推動力，那麼AI將會怎樣革命性的顛覆傳動產業呢？
李飛飛：這一年我從學術界到工業界，讓我作為一個AI研究者對很多AI可能的應用場景展開了思考，而且與雲相關的業務主要面對傳統的垂直產業，包括金融服務、媒體娛樂、商業、醫療、能源、教育、製造等等不同的傳統行業。人工智慧在這些行業它的推動才剛剛起步，但是它的需求量極大。
比如在金融服務行業，AI對甄別欺詐、個性化等方面有根本性的改變；製造業方面，AI將優化整個生產，並一直推動機器人智慧製造的應用；在能源和環境領域，越來越多的政府和公司都意識到，需要採集大量環境的資料，包括海洋、土地、大氣等等，由此做資料分析和計算，而不論是大資料分析還是電腦視覺，都會發揮很重要的作用。
銳參考：人工智慧會催生什麼新的產業嗎？
李飛飛：這是一個很好玩的問題。我覺得會催生新的產業，但我想把這個想像力留給更多人。人類的文明史一次次證明，科技進步將帶來大量機遇。當年馮·諾依曼發明電腦時，人們根本沒有預想到軟體工程會成為一個行業。今天的互聯網公司翹動了21世紀初期的經濟，未來的機遇一定會越來越多。我們需要有足夠的想像力。
銳參考：您從學術界進入產業界，當時是怎麼考慮的？學術界和產業界怎麼能更好地融合，從而推動整個領域的發展？
李飛飛：我很幸運可以既保持學術界的實驗室，又能擔任穀歌的工作。作為一個人工智慧研究者，我看到了人工智慧已經來到的歷史時刻，那就是已經走出的實驗室進入了產業的應用。
進入產業界的初衷是想讓AI普世化，把AI技術帶給最多的人、最多的產業，Cloud平臺可以說是當之無愧的普世化的平臺。學術界和產業界的區別，其實還是像河流一樣，畢竟學術界應該做更源頭的東西。產業界也做研究，像Google這樣的大公司會做研究。小一點的公司也許戰線還會拉得長一點，既做基礎研究也做落地的研發。
要說產業界和學術界怎麼結合，我覺得最重要的是交流。學術界最大的兩個責任是培養學生和做源頭的研究，而產業界最大的責任是把最好的產品和服務帶給人們。人工智慧對產業有巨大影響力和推動力，更需要業界和學術界多交流與合作。
銳參考：您對傳統產業人工智慧化的過程有什麼好的建議？
李飛飛：我想分享兩個心得。
第一個心得是，人工智慧，像所有的重要科學技術一樣，源頭來自基礎研究。長江那麼長，最重要的是它的源頭，沒有源頭就沒有源源不斷的流水；沒有基礎研究也就沒有人工智慧等科技源源不斷的發展。基礎研究是世界性的問題，需要政府的支援、業界的支持。這是我自己非常重視的一個問題。
第二個心得是，人工智慧作為一個科技，也像很多科技一樣改變著人的生活，改變著社會結構等等。在這個過程中，我們應該對科技給人類的影響抱有一種敬畏的心理。因而，人工智慧的發展需要全社會各界參與，共同思考討論人工智慧對社會的影響，包括政策制定、對基礎科學支援等等都需要各界的思考和聲音。
“科學沒有國界，人工智慧需要全球人才參與研究”
銳參考：中國已經把人工智慧作為一種國家戰略考慮。
李飛飛：這方面中國做得很好。中國政府7月印發了《新一代人工智慧發展規劃》，說明政府已經在思考。希望能有更多思考者來參與，包括經濟學家、社會學家、法律專家，都來參與關於人工智慧對社會影響的討論。
銳參考：中美在AI的應用和研究領域可以進行哪些合作？
李飛飛：我真心希望AI有很好的國際合作。我相信科學沒有國界，科學對人類的影響也是給全人類的，比如智慧醫療能夠給缺醫少藥的地區帶來更多的好處。人工智慧作為一個重要的科學領域，需要動用全球的人才來參與研究。中國是一個崛起的大國，在世界所擔當的科技責任、政治責任、文化責任都越來越顯著。在AI領域，促進大國之間的合作將產生巨大好處。
合作才增進交流，交流增進理解，理解才能增進相互包容，共同成長進步。一些人把人工智慧看成競爭的手段，但作為一個科學家，我看到的是合作和交流。
銳參考：怎樣評價中美目前AI人才狀況？
李飛飛：人工智慧人才是全球稀缺的。人工智慧是一個迅速成長的新興科技，大家都沒有預想到它的影響這麼大。基礎研究帶動基礎教育，基礎教育支持基礎研究，就像長江源頭不斷一樣。今天，中國電腦科學發展很好，AI人才也非常優秀，但不管在中國還是在美國，AI人才都非常緊俏，我希望雙方可以通過更多合作，共同促進AI人才的培養。