文/李赓
这是一个AI“上镜率”爆表的年代，无论什么似乎都能AI一番。
在“人尽皆知”的表象之下，又有多少普通人了解“人工智能”的基础和走向呢？例如几个常见的讨论主题：人工智能将会以何种速度发展？人工智能会让我下岗吗？人工智能是否会让人类走向毁灭？
这些大而宽广、目标深远的问题，显然不是普通人能够准确给出答案的。
但Terrence J. Sejnowski（特伦斯·谢诺夫斯基），对这些问题绝对有话语权。以他目前几个主要的头衔为例：美国索尔克（Salk）生物研究所计算神经生物学实验室主任、NIPS（目前人工智能的顶级会议）基金会主席、奥巴马政府“BRAIN”计划顾问委员会委员、美国五院院士等等。
除了头衔之外，Terrence对于人工智能的发展也颇有贡献，他和AI领域“四驾马车”之一、“深度学习之父”称号的卡内基梅隆大学教授杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），在30多年前就早早地证明了简单的“神经网络可以完成一些复杂的任务”，这一成就开启了神经网络的快速发展。即便后来遭遇了人工智能的“寒冰期”中，他也从未放弃在人工智能方面努力。
作为最了解人工智能历史、趋势，最早开启人工智能浪潮的人之一，Terrence前不久刚出版了自己的第四本书——《深度学习革命》。书中内容横跨了深度学习的过去、现在和未来，整体时间跨度长达60年。
用Terrence自己的话来说：
可以说是圈外人了解人工智能发展历史、理解人工智能发展趋势、并且最终形成自我预测能力的上佳材料。
虎嗅也就本次发布的书籍及内容，对特伦斯·谢诺夫斯基专门进行了一次采访，内容涵盖其对于人工智能的深度理解、趋势预测等精彩内容，以下是我们深度整理、编辑之后的版本。
人工智能崛起依赖的是生物技术？
通常来说，人们都将人工智能看做一串串代码组成的软件，但在拥有哈佛大学医学院神经生物学、普林斯顿大学生物学双博士后学位的Terrence看来，人工智能更像是人类创造的一个新的“物种”。
其中一个重要原因，是人工智能技术发展过程中，对于生物的参考。
Terrence从上世纪80年代就开始与神经网络打交道：“最早我只是一位物理学博士，虽然早早开始研究神经网络模型，但最初的研究并不顺利，因为不借助生物学的力量，我就只能够用方程式去猜测人类大脑的运转方式。屡屡失败之后，我就去了哈佛大学读神经生物学博士后，那之后我才意识到了人的大脑究竟是有多么复杂。”
于是乎，Terrence开始尝试另外一种方法：将人类学习时，生物微观结构中的变化，转化成一个又一个方程式，融入到神经网络模型当中。
一个波兹曼机例子（其中包括3个隐藏单元和4个可见单元）
到了1985年，Terrence和Hinton取得了里程碑式的成绩，在《认知科学》杂志之发表了一篇题为《一种“波兹曼机”的学习算法（A Learning Algorithm for Boltzmann Machines）》的论文。他们所开创的“波兹曼机”是神经网络中的一种，同时也是最早能够学习内部表达，并能表达和解决复杂的组合优化问题的神经网络。
学术界从那时起才坚定了神经网络的潜在价值，并且开始不断在这个方向上努力。
Terrence在采访中总结30多年来神经网络的进展时，特别提到了“强化学习”：“它参考了人类自我学习成长的模式。更具体地说，是模仿了人类神经元网络中多巴胺的刺激作用。”
有人这样概括“强化学习算法”——就是在训练的过程中，不断的去尝试，错了就扣分，对了就奖励，由此训练得到在各个状态环境当中最好的决策。
让绝大多数普通人第一次了解到人工智能、在围棋上打败人类最强棋手的AlphaGo，最核心的算法就是“强化学习”。所以在对决过程中，计算机不再需要去计算所有的结果，而是可以像人一样、甚至更高效地去不断做决策，最终获得胜利。
这一成就在Terrence看来，还不算是最令人激动的，因为“强化学习”中需要人类扮演引导的角色，除了为神经网络树立目标之外，人们还需要不断修正神经网络的参数。相比之下，人工智能目前另外一个热门的方向是“无监督学习”，后者最大的特点就是尝试让计算机自己对数据进行总结归纳，并且进行学习。
用他自己的话来说：“这与人类婴儿阶段，通过视觉、触觉、味觉等感官对世界进行观察、收集、判断是“如出一辙”的。这个时候我们再来看搭载了无监督学习的机器人，它不就是‘婴儿机器人’吗？那再给它一些时间，不就会成长为青少年机器人，最终再成为成熟的机器人吗？”
虽然Terrence表示未来很难预测，但最终还是给出了一个：“所以未来如果真的有能跟人类比肩的机器人制造出来，它也必须经历与人类相似的成长、进化的过程。而且相比于特定生态位（种群在生态系统中的位置）和进化而得到的并不能算‘智慧’，那些更多是对于环境的适应，而人工智能将会横跨整个生物智能的范围，这将让世界变得更加丰富。”
也就是说，未来人工智能物种中还可以有AI猫、AI狗？
人工智能会带来什么？
在进一步探讨是否应该恐惧之前，我们决定先跟Terrence聊聊一些对于未来的畅想。他直接拿笔记本的键盘举了个例子：“未来我们肯定是不再需要键盘了，当你都可以和你的电脑对话了，谁还需要键盘呢？到时候，笔记本都会像25年前的打字机一样，被直接送进博物馆。”
这一个例子也曾被“硅谷钢铁侠”Elon Musk提过，就在我们期待Terrence聊聊由其引发的基础商业模式改变时，他先强调了自己谨慎的态度：“以前我车上都有一本地图，每次去一个地方我都要看着地图来开车，现在我需要的只是输入地址，然后手机就会给我发送指令，指引我去到目的地。再比如社交网络，它完全改变了人们交流的方式，也改变了信息的传播。”
“这相对于互联网创建之初的1990年，完全就是两个世界。1990年也没有人能够预测到同样的东西。”Terrence顿了一下笑着说道，“可能还是因为人类没有足够的智慧吧（去预测未来）。”
“随着AI的引入，人类将通过复杂的机器算法与计算机形成脑机接口，我们不知道未来会发生什么。但参考前面的例子（互联网）来看，这将会是一件非常神奇的事情，它（未来）将会与今天的生活大不相同。”
不过改变并不只有正向的，我们也向Terrence提了一个“挑战性”的问题：我们如何保证互联网公司这样的人工智能、数据平台，不会作恶？
Terrence这样回答道：“我们还是倒回到历史中来看，对我比较喜欢回顾历史。250年前的工业革命，蒸汽引擎的诞生提供了大量的动力，往往一台发动机就能干一百个人的机械工作。人们随后开始把大量的发动机投入到工厂，百倍的产品从工厂中生产出来。但同时那个时代又是非常可怕的，大量的蒸汽机烧着煤炭，向大气中源源不断地排放着大量的污染物，整个伦敦都被污染所笼罩。”
“不夸张的说，那就是新技术带来的改变，生活在其中就像是一‘地狱’。那么我们（人类）是怎么应对的呢？人们意识到工业革命必须要调整之后，开始建立各种全新的法律，例如如何控制污染，例如有了机器也不能使用童工等等。人类会自然地选择去阻止负面的事情发生，这某种程度上就是政府的职责，在这个过程中，政府实际上是在监管、甚至拖慢技术的应用。”
“因此对于任何新技术的出现，我们实际上都需要一段时间来研究如何调节。最优的调节手段甚至还不是一次练就的，它需要时间，因为人们需要时间来理解技术的影响，并且对其中负面的因素进行抵制。”
Terrence在说完整体的情况之后，开始着重分享自己对于互联网巨头的看法：“人工智能的算法、数据这些关键性的资源目前的确被谷歌、微软、阿里巴巴这样的大公司所掌控。但这些资源更像是公共资源。再加之今天的很多大公司早已国际化了，他们的触角都是全球化的。也许100年之后，国家的边界就会消失甚至变得无关紧要。这的确可能是一个疯狂的猜测，但大公司的权利在与日俱增的确是事实。他们未来甚至能影响国家如何规范商业，规范个体的行为等等。”
Terrence还给出了一个他的结论：“我唯一能够保证的只有一点——未来会让所有人大吃一惊。期望环境保持不变，一直延续下去，绝对是愚蠢的。”
我们是否应该对AI恐惧？
这个所有人都会关心的问题，实际上也是Terrence决心写下这本书的其中一个主要原因。当时他在野外徒步了一个星期，但脑海里面却重复在想此前人们对于人工智能的恐惧。有的人说世界末日要来了，有的人说人类将要被淘汰等等。
“这实在是太疯狂了。但我确信事情不会像他们想象的那样糟糕，因为对于人工智能，我比普通人知道得多得多。所以我真的需要分享一下我对于人工智能的见解，但（这本书）绝对不是为了说教，我只是想纠正大部分人的错误认识。”Terrence平静而认真地说道。
“我更多想要讲述的是一整个（人工智能发展）故事，一个关于过去的故事。人工智能的灵感你从哪里来？基于我们这些从业者，它的优缺点有哪些？会造成哪些影响等等。当然还包括我的一些小猜测，人工智能将会如何影响我们的生活？这些都在书里。”
Terrence随即又举了一个具体的例子：“早在1994年，人类打造的计算机就已经在国际象棋上打败了人类。看起来国际象棋似乎已经‘过时’了，但人们并没有说再也不下国际象棋了。相反一个有趣的变化发生了：原来国际象棋高手主要依靠互相切磋来提升水平，大城市中的棋手和俱乐部往往会占据优势，但最新的国际象棋世界冠军，实际在挪威偏远的一个小村庄中生活，跟他对弈的正是电脑。所以不管你在世界何地，哪怕是在非洲的村庄，你都可以借助计算机来加深你的热爱，甚至推动更多的普通人来下国际象棋。”
“这明显和大部分人设想的情景不同，所以说预测未来是不靠谱的。”Terrence继续说道，“每一次新技术被引进社会，不总会有人会说它是文明的终结吗？你看核能、又或者是转基因，这些技术每个都拥有灭绝人类的可能，但人类每次凭借互相的交流沟通、法律等手段就是能避免最坏的情况。”
除了对人类抱有信心之外，Terrence还点出了人们无需过多担忧的另外一个原因——人工智能发展并没有想象中那么快。
“最近几年无人驾驶火热，各种技术、各种方案纷纷出现。但这种技术最终想要转化成可以商业化的产品，往往还需要十年以上的时间，更不要提自动驾驶这种可能有几十年过渡期的新技术，按我自己来看，20年可能才会完全可靠。但科技就是这样发展的，你手上拿着的手机并不是变魔术一瞬间变出来的，而是许多人数十年的心血。”
“所以最疯狂的想象大多数都不会靠谱，电影中那样的终结者也不会出现。”Terrence充满信心地说到，然后像是开玩笑一样说了个看法：“我们反倒是要思考下怎么和人工智能谈恋爱，因为它们可能会具备人类所有的情感。”
