科技猎微软全球资深副总裁洪小文：人工智能+人类智慧=超级智能
【编者按】2017年2月23日，微软全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席兼亚洲研究院院长 洪小文 博士在北京接受FT中文网采访，他谈到了 人工智能 还是停留在感知层面，人工智能离不开 人类智慧 等话题，本文是对话整理。
本文转载自FT中文网，作者洪小文；由亿欧编辑，供行业内人士参考。
Q1：人工智能这一波热潮，有人认为是秋天，有人认为是春天，您怎么看？
洪小文：今天人工智能火得不得了，很多人会觉得这就是近几年的事，但我会说， 科学研究从来就不是一蹴而就的，如果没有众多学者从50年、60年前就开始投身于相关的研究当中，那绝对没有今天的成果 ，因此我非常希望媒体能更多报道这些从这么早期就默默耕耘的学者们，是他们奠定了人工智能发展方向，非常值得尊敬。
比如我的导师罗杰·瑞迪，以及他的导师——1956年首先提出Artificial Intelligence（人工智能）一词的约翰·麦卡锡。他们长期致力于人工智能研究，要做一个有认知、有感知的机器。尽管可能在有生之年无法实现，但他们却一直坚持着这一理想。
今天我们要找的人也要像这样充满热情，专业水平固然重要，但更重要的就是能坚持。前面提到人工智能研究已经有60年历史，今年是第61年，经历过至少两次冬天，今天突然火起来，那接下来会不会再有一次冬天，还会发生什么……我们的研究员不应该在意这些，要继续往前走，这才是科研之道。
我常开玩笑说我们跟科幻小说家有什么不同，今天很多的科研成果，50年前、甚至100年前就有科幻小说家写过了，但科幻小说家只做梦，我们的研究员不但要做梦，还要把梦想实现，哪怕很可能穷一生之力，甚至在有生之年无法实现。
Q2：在您看来，人工智能现在处于什么阶段？畅想三十年后，人工智能在我们的生活中会扮演什么角色？
洪小文： 如果将人工智能发展划分阶段，我们现在位于第二个阶段：智能。
这个阶段又可以划分三个梯次，现在做到了第二个：感知智能。
最初级的智能是计算能力的提升，再上一个层次是感知，就是机器在语音、图像等方面的识别，再往上的层次就是认知，包含计算机对于语音、图像的理解能力，与用户交互的自然度等。 现在的人工智能还是停留在感知这个层面，比如计算机识别、计算机语音。
第二点，人工智能真正有用的创新不会出自实验室的象牙塔，而会来自集跨界综合创新之大成，是大规模生产任务与算法、系统和体验各方面研究成果的深度技术结合。微软新成立的人工智能与研究部门将极大加速我们在人工智能方面的创新，帮助我们为用户创造出真正智能的系统和产品。
未来十年，AI应用将成为兵家必争之地。
至于三十年后会怎样，首先，预测未来永远都非常难，可能都会错。 因此我更愿意说我希望三十年后人工智能可以真正做到在我们的生活和工作上让我们省心、省力——这也是微软致力推动普及人工智能的原因，希望与整个生态圈一起将人工智能与其他技术配合并应用到生活的每一个角落，到那时你就不会再来问我，就像你不会再问我移动互联网今天所扮演的角色一样，它融合在各种服务里，甚至你不见得要知道它是在哪里起作用。
我不知道实现这一目标要不要三十年，有可能比三十年更早就能实现，让每一个人都有一个终极助理，永远知道你下一步要做什么、能帮你做好准备。 这很重要，毕竟每个人每天都只有24个小时，非常公平，因此就有必要研究怎样才能利用人工智能让我们变得更有效率、提高生产力，这跟微软一直以来的核心战略也是一致的。我喜欢我的老师瑞迪所说的，人工智能应该成为我们每个人的守护天使。
Q3：您说您希望人工智能可以真正做到让我们的生活和工作更加省心、省力，科学家怎么知道我们每个人想要怎样的生活？怎样做才能让每个人都顺心如意？
洪小文： 所以我一直强调，AI+HI=SI（人工智能+人类智慧= 超级智能 ），人工智能研究离不开人类智慧。
说到底，人工智能只是一个技术，跟其他由人类发明的技术没有什么不同。人类的作用始终不可或缺；道理很简单： 只有等人类真正了解了创造力的产生过程，才有可能教会自己以及计算机这种人类特有的那种能力，这是最难的，可能我们永远都搞不清楚。 而只要算法继续由人撰写、机器只会按人提供的算法进行运算，那么，即便是此刻最先进的计算机，它在本质上跟十几个世纪以前由人类发明的算盘没什么两样。
哪怕计算机可以完成一些特定类型的任务，那也不代表计算机就能理解这些任务。
仍以人工智能为例，这要用到数据，大量的数据。数据是什么？英文说garbagein，garbageout，如果你的数据采样不对或偏袒某一方，你得出的结果就会有偏差，怎么办，怎样才能察觉自己不知道而漏掉的内容？
比如去年结束的英国公投脱欧、美国总统大选，喜欢或不喜欢某一个选项或候选人的读者，因为被大量推送他们喜欢看的内容（也有人刻意推送相反的内容，效果也是相仿），一不小心就容易以为大家都是这样看的、都支持某一个候选人，等到选举结果出来，许多人会因为结果出乎预料而感到难以接受，认为自己之前看到的都是fakenews（假新闻）。
因此，人工智能发展，最重要的一点就是要跟人的智慧结合起来，跟我们人类的整个工作流程、商业流程进行结合，加上产品经理、人机界面设计等等专业经验，人工智能研究员、工程师跟了解用户的人机界面的设计者合作，才有机会让人工智能变成实际的应用，真正为人类所用。
这也是我们研究院的布局考量，不仅注重确保研究员可以长期专注于这一领域的研究，同时配备了解产品规划和用户的部门和人才。
Q4：您在不同场合多次强调独立思考的重要性，这里想提两个问题，一是如何加强独立思考的能力，二是人工智能作为终极助手可以对此提供协助吗？比如，能不能把机器设计为，推送内容给用户的时候也要提醒用户自行判断且留意还有其他报道？
洪小文：关于如何训练独立思考的能力，这是我会重视 教育 的原因，我没有什么了不起的解决方案，但有一点我可以讲，就是要注意多倾听不同的声音。
尤其当大多数人都这样说、民调显示大多数人都这样说，并且民调也做得很系统、很科学的时候，这时更应注意去倾听另外的声音。
当然，你听了另外这些声音以后未必就会改变判断，但现在更严重的问题在于那些声音没有出来、被你听到；民调只说多数人是那样说；基于你的阅读习惯而做的推送也容易造成你对其他内容的忽略，这就容易形成“一言堂” ——很多问题不是大多数的人觉得这样，那就应该这样。这是80/20的原则：我做这事要照顾到大部分人的权利，但不要忘记少数人的声音，毕竟人本来就存在各种差别。从这个角度讲，怎样照顾少数人的权益，怎样做独立思考，在未来会变得更重要。
也是从这个意义上讲，人类未来的希望在于有更多人能做独立思考—— 如果以后不做研究了，我想做教育 ，而且跟多数人设想的要去大学教计算机不一样，我更愿意考虑怎样将计算思维和独立思考带到中小学去，因为教育的本质就是prepare人类迎接未来，这是在研究以外另一件让我感到很有passion、很想做的工作。
Q5：这么说我们应该对未来更有信心还是更担心呢？因为我们并不知道现在是不是已经有足够能独立思考的人可以应对建造人工智能超级助理的要求？
洪小文：我是一个乐观者，我觉得未来只有更好，我相信大部分人跟我一样，在新的一年一定会比去年更进一步——比如今天我提到的另一种一言堂——人一定会犯错误，但我们一定会从错误中学习。不能说这以后就一定不会犯错误，但希望以后犯比较少的错误，甚至把事情做得更好。
