在近日舉(ju) 行的2018首屆世界聲博會(hui) 上，除了探討人工智能技術和產(chan) 品，一個(ge) 非常新鮮的話題——“AI科學觀”也被正式列入大會(hui) 議程。

作為(wei) 一門新興(xing) 技術，人工智能的健康發展離不開社會(hui) 的理性認識。而目前很多人對它的態度和看法還不夠科學。

比如，有人神化人工智能，認為(wei) 它已強大無比；有人擔憂人工智能將威脅人類，進而抵觸它；還有人認為(wei) 目前的人工智能並非真正的人工智能，不值一提。

神化其實是“捧殺”

在上述幾種情況中，神化人工智能的情況尤為(wei) 常見。

“公眾(zhong) 認識到的人工智能，很多來自電影、電視，但這些影視作品傳(chuan) 達的信息很多是想象的，這就造成了公眾(zhong) 對一些事物產(chan) 生了不切實際的期望。”對於(yu) 這種現象，美國斯坦福全球創新設計聯盟聯席主席蔣裏給出一種解釋。

原因或許有很多，結果卻是類似的：神化人工智能相當於(yu) “捧殺”，可能會(hui) 對行業(ye) 發展帶來很大困擾。

前不久，一位同傳(chuan) 譯員在社交平台撰文指責科大訊飛進行“同傳(chuan) 欺詐”，引起社會(hui) 廣泛關(guan) 注。後來該同傳(chuan) 譯員發文澄清說，其中存在誤會(hui) 。

引發誤會(hui) 的原因之一就是人工智能被誇大了：目前機器翻譯隻有六級水平，但由於(yu) 人們(men) 口口相傳(chuan) 或媒體(ti) 不當報道等多種因素，很多人卻在潛意識中認為(wei) 機器翻譯能力已超過同聲傳(chuan) 譯——盡管科大訊飛從(cong) 未如此宣稱。

“作為(wei) 一個(ge) 新物種，人工智能的發展已趕不上人們(men) 的想象。”科大訊飛聽見事業(ye) 部總經理王瑋說。

這並非個(ge) 例。CSDN創始人蔣濤在工作中就遇到類似情況：“在跟客戶對接時，對方會(hui) 想象人工智能可以幫助解決(jue) 很多問題，但實際上人工智能的能力還達不到。”

蔣裏也舉(ju) 例說，看到一款人工智能產(chan) 品時，大多業(ye) 內(nei) 人士是了解它的優(you) 缺點、適用場景的。但是大眾(zhong) 卻經常會(hui) 認為(wei) 產(chan) 品性能就應該像電影裏那樣，這是一種很大的誤區。

“人工智能有它很厲害的地方，但是跟人比還有很多不足之處。現在的趨勢是人工智能越變越好，但是離公眾(zhong) 的很多不切實際的期望值還有一定距離。”蔣裏認為(wei) ，如果公眾(zhong) 能夠理解這一點，將有助於(yu) 更好地使用人工智能產(chan) 品。

貶低源於(yu) 不了解

對於(yu) 認為(wei) 人工智能什麽(me) 都不行的觀點，科大訊飛執行總裁胡鬱指出，這主要源自對人工智能不了解。

在很多領域，人工智能的表現確實已可圈可點。

最廣為(wei) 人知的是，穀歌的阿爾法狗機器人已在圍棋上戰勝人類高手。除此之外，在醫學領域，人工智能已在2017年通過國家執業(ye) 醫師資格考試，以456分的高分超過了96.3%的人類考生；在語音識別領域，目前最好的人工智能產(chan) 品的準確率可達97%以上，超過了人類速記員的平均水平。這樣的案例，正越來越多地出現在現實生活中。

除了一個(ge) 個(ge) 零散的案例，我們(men) 也可以從(cong) 更為(wei) 宏觀的角度來客觀看待人工智能目前的發展水平。胡鬱在接受媒體(ti) 記者采訪時，將人工智能分為(wei) 運算智能、感知智能、運動智能和認知智能四個(ge) 方麵。

“在運算智能方麵，這兩(liang) 年自阿爾法狗大戰李世石之後，就沒有什麽(me) 突破性進展。”胡鬱說，這是因為(wei) 運算智能已經發展到很高的階段。目前依然在高速發展的語音識別、語音合成、人臉識別、圖像識別等，則屬於(yu) 感知智能。

此外，胡鬱介紹，在運動智能方麵，比如波士頓動力的機器人可以跳來跳去或後空翻，也取得了很多進步，但這一領域與(yu) 感知智能相比進展較慢。在認知智能方麵，就是讓機器人真正理解人的意圖，利用知識圖譜讓人工智能實現語言理解、知識表達、邏輯推理和最終決(jue) 策，目前依然在探索期，進展也較慢。

科大訊飛董事長劉慶峰從(cong) 另一個(ge) 角度分析說，在有訓練數據、有邏輯規律可循的場合，比如國家醫師資格考試、呼叫中心等，機器通過學習(xi) 專(zhuan) 業(ye) 知識可以達到一流專(zhuan) 家水平，超過90%的普通專(zhuan) 業(ye) 人士。

“但是對於(yu) 沒有先驗知識的藝術創造，或者哪怕是常識的推理，機器還不到6歲兒(er) 童水平。”劉慶峰說，在這一領域人工智能才剛剛起步。

與(yu) 其抵觸不如擁抱

劉慶峰不否認，未來人工智能的確會(hui) 替代大量現有崗位。

“隻要在有數據、有規律可循的領域，機器代替50%或77%的人工崗位，根本不用等到2045年，未來十年之內(nei) 或將變成現實。”劉慶峰說。

這或許是很多人對人工智能存在抵觸心理的重要原因。但應該看到，人工智能在替代傳(chuan) 統崗位的同時，也會(hui) 創造無數新的崗位。正如汽車的出現，使馬車夫逐漸退出曆史舞台，與(yu) 此同時也創造出許多汽車司機崗位一樣。

“機器不會(hui) 取代人，未來被取代的是什麽(me) ？一定是使用了人工智能和使用了機器的從(cong) 業(ye) 者取代掉以前傳(chuan) 統的從(cong) 業(ye) 者。”王瑋在接受媒體(ti) 采訪時強調說。

在劉慶峰看來，大勢不可阻擋，隻有順應時代，用好人工智能才是當前的明智之舉(ju) 。他舉(ju) 了一個(ge) 著名的曆史案例：英國議會(hui) 在1865年通過《機動車法案》，其中一項要求就是汽車時速不能超過4英裏。這部法案使汽車的速度等同於(yu) 馬車，扼殺了英國在當年成為(wei) 汽車大國的機會(hui) ，隨後汽車工業(ye) 在美國迅速崛起。1895年，英國終於(yu) 廢除了這項法案。

“比人類更強大的不是人工智能，而是掌握了人工智能的人類。”劉慶峰認為(wei) ，人機耦合是未來人工智能發展的重要技術路徑，也是人工智能時代社會(hui) 倫(lun) 理和人文發展的需要。

人機耦合或人機協同似乎正在成為(wei) 業(ye) 內(nei) 的共識。中國科學技術大學信息學院副院長李厚強也在2018首屆世界聲博會(hui) 上提出，產(chan) 業(ye) 對人工智能有迫切的應用需求，人機耦合是當前比較可行的方式。美國斯坦福大學則在近日啟動了“以人為(wei) 本人工智能項目”。

“我們(men) 不能讓機器完全代替人，而要讓每個(ge) 人都站在人工智能的平台之上享受人工智能。”劉慶峰舉(ju) 例說，最新研發的人工智能同傳(chuan) 助手可以幫助同傳(chuan) 譯員提升口譯信息的完整度，減少工作壓力。

談到如何減少公眾(zhong) 對人工智能的誤解，胡鬱告訴科技日報記者，現在已經有大學甚至中、小學開設人工智能課程，他自己也曾在網絡上普及人工智能知識。“隻有當關(guan) 於(yu) 人工智能的教育深入到社會(hui) 體(ti) 係當中，才有可能解決(jue) 這些問題。”