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专访凯文-凯利：AI不想取代你只是某些任务它们比你更擅长

专访凯文-凯利：AI不想取代你只是某些任务它们比你更擅长凯文·凯利

新浪科技周峰李玮

如果谈人工智能会带给我们怎样的未来，可能不会有人比凯文·凯利更加合适。去年秋天，凯文·凯利在他的新书《必然》中文版发布会上，断言未来所有的商业都是数据商业。而在此基础之上，人工智能将会以一种类似于大数据的方式，成为未来科技创新中的基础设施。如今半年过去，谷歌、 Facebook 、亚马逊等等硅谷公司已经纷纷在人工智能领域发力，而人工智能作为一种服务的概念，也逐渐清晰了起来。

于是，在英文版《必然》即将在大洋彼岸上市之前，新浪科技花了一点时间，通过网络电话和凯文·凯利进行了一次长谈，看一看在人工智能取得如此多的突破之后，他的看法是否发生了一些转变。以下是主要采访内容：

新浪科技：我们3月的时候在首尔报道了AlphaGo和李世石的围棋比赛。我们想讨论下，人工智能未来将如何改变我们的生活、工作，甚至经济。在你的新书《必然》中，有一些很好的点，解答了人工智能将如何带来影响。

凯文·凯利：书中一些章节是我两年前写的，而这段时间里我们又有了新的进展。我没有改变自己的观点，但我们看到了更多案例、更多证明。因此我很高兴来谈谈这些。

新浪科技：你是怎样了解到AlphaGo和李世石的围棋比赛的？

凯文·凯利：我在YouTube Live上看了比赛。因为我不会下围棋，所以只是听了一些描述。在比赛之前，我认为李世石会五盘全输。我感觉DeepMind，或者说AlphaGo将赢得所有比赛。因此，李世石赢了一盘令我非常意外。

新浪科技：为什么这么肯定人工智能能击败李世石？

凯文·凯利：哈萨比斯，以及DeepMind的其他人给出的胜负预测是五五开，这是他们公开的说法。但我认为，他们私下里很有把握。我的信心来自于技术进步的速度。看看最近的发展，对我来说，情况就是，如果他们能获得更多资源、更多服务器，更大的训练集，那么就能占得领先地位。

一般而言，人类会过高地估计自身的特殊性，但人类并非如此。人类思维非常复杂，融合了各种各样特殊的智能。但我们所做的许多事都很狭隘。直到机器能做到这些事，我们才会意识到这一点。这时我们回过头去看，会说：“机器当然能取胜，因为机器能解决这样的问题。”对于其他棋类比赛，其他挑战，情况也是如此。类似的模式曾多次上演。

新浪科技：中韩两国很多人都对人机大战的结果感到震惊。第一场比赛结束的时候，人们觉得人类被人工智能击败的结果无法接受。到第二场比赛结束，大家都沉默了。第三场比完，人们已经开始担心人工智能会不会造成威胁。你如何看待这样的担心和反应？

凯文·凯利：这样的反应、这样的模式以往也曾出现过。人们一开始不愿接受，他们会质疑是不是人类出现了失误，是不是个案。他们要经历多个阶段，才能接受这点。然而在接受之后，他们会觉得这样的事情显而易见、不可避免。所以，模式就是这样。对围棋来说如此，对驾驶来说也是如此。长期以来人们一直认为，驾驶是计算机能够征服的最后一件事，人类在驾驶上面要做得更好。不过如果计算机能做到这点，那么人们又会认为，人工智能当然能做得很好。未来，外科手术的情况或许也是这样。

我们所从事的许多“任务”，通过人工智能或机器人能做得更好。我不想将这些称作“工作”，因为“工作”是由多种“任务”构成。某些任务由人工智能或机器人去做会更好，但并非所有任务都是如此。在某些任务被人工智能接管之后，我们的工作将发生改变。

假设你是一名医生，人工智能可以更好地做出某些诊断，整体来看人工智能的诊断水平要比人类医生更高明。但医生所做的事情并不仅仅是诊断。因此很可能出现的情况是，医生将与人工智能合作。这就像是医生现在常常会通过谷歌获取参考信息。你可能看到得不多，但在办公室里，医生们一直在使用谷歌，获得关于疾病的最新信息。实际上，他们已经在使用搜索引擎这种人工智能了。随着人工智能获得更多训练，得到专门的发展，从而培育出专用于诊断的人工智能，医生可以与人工智能配合更多。

我在书中探讨过人类与人工智能之间的国际象棋大战，即卡斯帕罗夫对阵 IBM 的“深蓝”。他得出的结论是人类可以与机器配合。目前全球最优秀的国际象棋选手不是人类，也不是人工智能，而是人类+人工智能。医生也是这样。最优秀的医疗方式不是医生，也不是人工智能，而是医生+人工智能。

未来许多工作都会转为这样的模式，即我们工作中的许多任务将会被人工智能接管。而我们很大一部分工作将会是如何与人工智能更好地配合。因此，如果人们想要为自己的职业做准备，那么可以训练自己与人工智能打交道。你的薪酬也会与你是否理解人工智能密切相关。这就是我关于职业的建议。

新浪科技：在与AlphaGo的对局之后，李世石再也没有输给人类棋手。更有趣的是另一位被AlphaGo击败的棋手，樊麾。樊麾已经取得了很大的进步。《连线》近期刊文介绍了这个奇迹。文章提到，樊麾现在已经是DeepMind团队的一员，正在训练AlphaGo。但实际上，他也在获得人工智能的训练。他之前只是低段职业棋手，但他近期在对顶级棋手的比赛中连续获胜。

凯文·凯利：在国际象棋领域，情况也是如此。目前的高水平国际象棋选手变得越来越多，因为许多棋手都在与人工智能对弈，从而提高水平。不过我们也注意到，他们的棋下得更像计算机。人工智能正在让人类棋手变得比原来更好，无论是国际象棋还是围棋。

新浪科技：樊麾已经在考虑，未来将人工智能用于围棋培训。

凯文·凯利：国际象棋也是一样。这是一种自由式的训练，你可以与人类下棋，可以与人工智能下棋，也可以与人类+人工智能下棋。我的预测是，未来5年或10年，最优秀的棋手并不是人类，也不是人工智能，而是人类+人工智能。

新浪科技：我们将看到人工智能领域取得更多成就。例如，谷歌的人工智能已经可以写诗，而人工智能甚至要挑战原创的绘画或制作视频。另一方面，我们也听到，多家中国公司正在开发自动驾驶汽车，在中国的城市里投放自动驾驶出租车。今年我们将会看到这方面的许多突破。你认为人工智能未来融入人们的生活当中，最关键的问题是什么？

凯文·凯利：大部分人工智能是不可见的，人工智能看不见、摸不著，你也感觉不到。人工智能会运行在后台的某处，你不会意识到人工智能的存在。这就像是电力，以及马达。你甚至不会注意到马达的存在，而它是工业革命的产物。马达尺寸很小，在后台使用，几乎不可见。

在大部分人工智能被使用时，人们也不会看到或注意到。部分原因是人工智能与人类不同。谷歌的人脸识别技术就是这样，人类做不到这些，因为这种大规模记录的能力并不是人类的能力。还有其他一些领域，例如使用计算机去进行数学证明。在大规模的数学证明过程中，有许多细节都是必要的。人类思维无法直接记录这一切，所以我们才会使用专门的计算机去进行数学证明。

计算机的思维方式与我们不同，这是人工智能的魅力，也是我们使用人工智能的主要原因。最强大的人工智能不会像人类一样去思考。在某些维度上，人工智能将会比人脑更精密，甚至更强大。不过我们有一个认识误区，就是认为人工智能比我们更聪明，或者说认为人工智能会像人类一样。

这是很严重的错误观念。我觉得，从某些维度来看，人工智能将会比我们更聪明，但我们的智慧并不是单一维度的。有人认为，智慧是一条漫长的直线。最底层是猴子、猩猩，然后是智商较低的人、普通人、爱因斯坦这样的天才，最后是人工智能。这样的观念是完全错误的。关于智慧，可能有几百种思维和学习方式。动物也有许多的方式，在某些维度上也要比人类更聪明。

新浪科技：所以不能用人类的思维去往人工智能上套。

凯文·凯利：人工智能的种类会有很多，而不只是单一一种。在我们进行人工智能的工程开发时，我们会有着不同的目的，会混合不同的东西。这就会带来上百种变种，上百种物种，有着不同的思维方式。一些动物，例如猩猩，可能有50种思维方式，有25种比我们高明，但另25种较低。因此，我们会有多种多样的思维方式。

在我们进行人工智能工程开发时，为了让人工智能去从事特定任务，例如算术计算，就会基于单一的思维方式去设计人工智能，例如算术，包括计数和加减。你在这方面可能做得不是很好，但这却是这种人工智能的全部功能。我们可以设计出各种各样的人工思维，这些思维覆盖不同的维度。我们可以针对不同的任务对其进行订制。可能性很多。人工智能可以有很强大的记忆力，能做一些推断，但不会很多。例如，人工智能可以帮助医生诊断。这时人工智能可以进行推断，基于符号的推断，这时人工智能会有5到6种思维方式，从而比人类更好地进行诊断。但在其他一些思维方式方面，我们要做得更好。

每种人工智能可以融合多种不同的思维方式，从而带来不同的生态系统。每种人工智能的不同思维元素可以增减。我们会认为，这种人工智能类似于人类思维，甚至优于人类思维。但它们这只是在某些维度上优于人类思维。

新浪科技：在人机围棋大战期间，我们采访过谷歌的首席工程师杰夫·迪恩(Jeff Dean)，他认为人工智能是云计算的高级形式。这和你在《必然》里的观点类似。也就是说，未来人工智能业务将会类似大数据，大公司掌控数据，他们也会向其他创业公司提供人工智能技术，将人工智能置于客户的产品中。你认为，人工智能未来还有哪些可能的商业模式？

凯文·凯利：谷歌实际上是以廉价服务的方式去推广对人工智能的认知。例如图片识别，谷歌按照每千次识别定价，收取的费用是60美分。目前任何人都可以从谷歌购买人工智能。例如你在从事在线零售业务，希望识别某些产品的图片，带来一些智能性，那么就可以从谷歌购买人工智能。因此，其中的商业模式之一就是以廉价服务的方式去销售人工智能。

两周前(2016年Google I/O开发者大会)，谷歌提出了人工智能优先的战略，取代搜索优先。这意味着，在未来10年、15年，人工智能将成为谷歌的主要产品和主要利润来源，带来数十亿美元收入。谷歌将出售原始的处理能力，用于处理你的数据，比如识别语音和图片，处理对话。近期许多公司都在投资聊天机器人。通过将界面和人工智能结合在一起，未来的会话将会有大不同。不过，关于理解能力，这对人工智能有很多的要求，需要多种不同思维方式。理解是一种，做出回答又是另外一种。

将出现按使用收费的模式，以及基于订购的模式，这就像是你按月支付有线电视费。你付费给他们，他们会让人工智能变得越来越好。

我们也将看到更多专门的人工智能，例如处理交易的人工智能。由于这些人工智能对于你的业务很必要，因此可能会直接采取按比例分成的模式。因此，商业模式也不会单一，我们将看到多种商业模式。