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在“人盡皆知”的表象之下，又有多少普通人了解“人工智能”的基礎(chǔ)和走向呢？例如幾個(gè)常見(jiàn)的討論主題：人工智能將會(huì)以何種速度發(fā)展？人工智能會(huì)讓我下崗嗎？人工智能是否會(huì)讓人類(lèi)走向毀滅？

這些大而寬廣、目標(biāo)深遠(yuǎn)的問(wèn)題，顯然不是普通人能夠準(zhǔn)確給出答案的。

但Terrence J. Sejnowski（特倫斯·謝諾夫斯基），對(duì)這些問(wèn)題絕對(duì)有話(huà)語(yǔ)權(quán)。以他目前幾個(gè)主要的頭銜為例：美國(guó)索爾克（Salk）生物研究所計(jì)算神經(jīng)生物學(xué)實(shí)驗(yàn)室主任、NIPS（目前人工智能的頂級(jí)會(huì)議）基金會(huì)主席、奧巴馬政府“BRAIN”計(jì)劃顧問(wèn)委員會(huì)委員、美國(guó)五院院士等等。

除了頭銜之外，Terrence對(duì)于人工智能的發(fā)展也頗有貢獻(xiàn)，他和AI領(lǐng)域“四駕馬車(chē)”之一、“深度學(xué)習(xí)之父”稱(chēng)號(hào)的卡內(nèi)基梅隆大學(xué)教授杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton），在30多年前就早早地證明了簡(jiǎn)單的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以完成一些復(fù)雜的任務(wù)”，這一成就開(kāi)啟了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展。即便后來(lái)遭遇了人工智能的“寒冰期”中，他也從未放棄在人工智能方面努力。

作為最了解人工智能歷史、趨勢(shì)，最早開(kāi)啟人工智能浪潮的人之一，Terrence前不久剛出版了自己的第四本書(shū)——《深度學(xué)習(xí)革命》。書(shū)中內(nèi)容橫跨了深度學(xué)習(xí)的過(guò)去、現(xiàn)在和未來(lái)，整體時(shí)間跨度長(zhǎng)達(dá)60年。

用Terrence自己的話(huà)來(lái)說(shuō)：

我真的需要分享一下我對(duì)于人工智能的見(jiàn)解，但（這本書(shū)）絕對(duì)不是為了說(shuō)教，我只是想糾正大部分人的錯(cuò)誤認(rèn)識(shí)，并且將人工智能30年發(fā)展歷史進(jìn)程中，那些重要的時(shí)刻、想法分享出來(lái)。并且以我個(gè)人的角度對(duì)未來(lái)做出一定的預(yù)測(cè)。

可以說(shuō)是圈外人了解人工智能發(fā)展歷史、理解人工智能發(fā)展趨勢(shì)、并且最終形成自我預(yù)測(cè)能力的上佳材料。

虎嗅也就本次發(fā)布的書(shū)籍及內(nèi)容，對(duì)特倫斯·謝諾夫斯基專(zhuān)門(mén)進(jìn)行了一次采訪(fǎng)，內(nèi)容涵蓋其對(duì)于人工智能的深度理解、趨勢(shì)預(yù)測(cè)等精彩內(nèi)容，以下是我們深度整理、編輯之后的版本。

人工智能崛起依賴(lài)的是生物技術(shù)？

通常來(lái)說(shuō)，人們都將人工智能看做一串串代碼組成的軟件，但在擁有哈佛大學(xué)醫(yī)學(xué)院神經(jīng)生物學(xué)、普林斯頓大學(xué)生物學(xué)雙博士后學(xué)位的Terrence看來(lái)，人工智能更像是人類(lèi)創(chuàng)造的一個(gè)新的“物種”。

其中一個(gè)重要原因，是人工智能技術(shù)發(fā)展過(guò)程中，對(duì)于生物的參考。

Terrence從上世紀(jì)80年代就開(kāi)始與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)打交道：“最早我只是一位物理學(xué)博士，雖然早早開(kāi)始研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，但最初的研究并不順利，因?yàn)椴唤柚飳W(xué)的力量，我就只能夠用方程式去猜測(cè)人類(lèi)大腦的運(yùn)轉(zhuǎn)方式。屢屢失敗之后，我就去了哈佛大學(xué)讀神經(jīng)生物學(xué)博士后，那之后我才意識(shí)到了人的大腦究竟是有多么復(fù)雜?！?

于是乎，Terrence開(kāi)始嘗試另外一種方法：將人類(lèi)學(xué)習(xí)時(shí)，生物微觀結(jié)構(gòu)中的變化，轉(zhuǎn)化成一個(gè)又一個(gè)方程式，融入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型當(dāng)中。

一個(gè)波茲曼機(jī)例子（其中包括3個(gè)隱藏單元和4個(gè)可見(jiàn)單元）

到了1985年，Terrence和Hinton取得了里程碑式的成績(jī)，在《認(rèn)知科學(xué)》雜志之發(fā)表了一篇題為《一種“波茲曼機(jī)”的學(xué)習(xí)算法（A Learning Algorithm for Boltzmann Machines）》的論文。他們所開(kāi)創(chuàng)的“波茲曼機(jī)”是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一種，同時(shí)也是最早能夠?qū)W習(xí)內(nèi)部表達(dá)，并能表達(dá)和解決復(fù)雜的組合優(yōu)化問(wèn)題的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

學(xué)術(shù)界從那時(shí)起才堅(jiān)定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的潛在價(jià)值，并且開(kāi)始不斷在這個(gè)方向上努力。

Terrence在采訪(fǎng)中總結(jié)30多年來(lái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)展時(shí)，特別提到了“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”：“它參考了人類(lèi)自我學(xué)習(xí)成長(zhǎng)的模式。更具體地說(shuō)，是模仿了人類(lèi)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)中多巴胺的刺激作用。”

有人這樣概括“強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法”——就是在訓(xùn)練的過(guò)程中，不斷的去嘗試，錯(cuò)了就扣分，對(duì)了就獎(jiǎng)勵(lì)，由此訓(xùn)練得到在各個(gè)狀態(tài)環(huán)境當(dāng)中最好的決策。

讓絕大多數(shù)普通人第一次了解到人工智能、在圍棋上打敗人類(lèi)最強(qiáng)棋手的AlphaGo，最核心的算法就是“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”。所以在對(duì)決過(guò)程中，計(jì)算機(jī)不再需要去計(jì)算所有的結(jié)果，而是可以像人一樣、甚至更高效地去不斷做決策，最終獲得勝利。

這一成就在Terrence看來(lái)，還不算是最令人激動(dòng)的，因?yàn)椤皬?qiáng)化學(xué)習(xí)”中需要人類(lèi)扮演引導(dǎo)的角色，除了為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樹(shù)立目標(biāo)之外，人們還需要不斷修正神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。相比之下，人工智能目前另外一個(gè)熱門(mén)的方向是“無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)”，后者最大的特點(diǎn)就是嘗試讓計(jì)算機(jī)自己對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行總結(jié)歸納，并且進(jìn)行學(xué)習(xí)。

用他自己的話(huà)來(lái)說(shuō)：“這與人類(lèi)嬰兒階段，通過(guò)視覺(jué)、觸覺(jué)、味覺(jué)等感官對(duì)世界進(jìn)行觀察、收集、判斷是“如出一轍”的。這個(gè)時(shí)候我們?cè)賮?lái)看搭載了無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的機(jī)器人，它不就是‘?huà)雰簷C(jī)器人’嗎？那再給它一些時(shí)間，不就會(huì)成長(zhǎng)為青少年機(jī)器人，最終再成為成熟的機(jī)器人嗎？”

雖然Terrence表示未來(lái)很難預(yù)測(cè)，但最終還是給出了一個(gè)：“所以未來(lái)如果真的有能跟人類(lèi)比肩的機(jī)器人制造出來(lái)，它也必須經(jīng)歷與人類(lèi)相似的成長(zhǎng)、進(jìn)化的過(guò)程。而且相比于特定生態(tài)位（種群在生態(tài)系統(tǒng)中的位置）和進(jìn)化而得到的并不能算‘智慧’，那些更多是對(duì)于環(huán)境的適應(yīng)，而人工智能將會(huì)橫跨整個(gè)生物智能的范圍，這將讓世界變得更加豐富?！?

也就是說(shuō)，未來(lái)人工智能物種中還可以有AI貓、AI狗？

人工智能會(huì)帶來(lái)什么？

在進(jìn)一步探討是否應(yīng)該恐懼之前，我們決定先跟Terrence聊聊一些對(duì)于未來(lái)的暢想。他直接拿筆記本的鍵盤(pán)舉了個(gè)例子：“未來(lái)我們肯定是不再需要鍵盤(pán)了，當(dāng)你都可以和你的電腦對(duì)話(huà)了，誰(shuí)還需要鍵盤(pán)呢？到時(shí)候，筆記本都會(huì)像25年前的打字機(jī)一樣，被直接送進(jìn)博物館。”

這一個(gè)例子也曾被“硅谷鋼鐵俠”Elon Musk提過(guò)，就在我們期待Terrence聊聊由其引發(fā)的基礎(chǔ)商業(yè)模式改變時(shí)，他先強(qiáng)調(diào)了自己謹(jǐn)慎的態(tài)度：“以前我車(chē)上都有一本地圖，每次去一個(gè)地方我都要看著地圖來(lái)開(kāi)車(chē)，現(xiàn)在我需要的只是輸入地址，然后手機(jī)就會(huì)給我發(fā)送指令，指引我去到目的地。再比如社交網(wǎng)絡(luò)，它完全改變了人們交流的方式，也改變了信息的傳播?！?

“這相對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)建之初的1990年，完全就是兩個(gè)世界。1990年也沒(méi)有人能夠預(yù)測(cè)到同樣的東西?！盩errence頓了一下笑著說(shuō)道，“可能還是因?yàn)槿祟?lèi)沒(méi)有足夠的智慧吧（去預(yù)測(cè)未來(lái)）?！?

“隨著AI的引入，人類(lèi)將通過(guò)復(fù)雜的機(jī)器算法與計(jì)算機(jī)形成腦機(jī)接口，我們不知道未來(lái)會(huì)發(fā)生什么。但參考前面的例子（互聯(lián)網(wǎng)）來(lái)看，這將會(huì)是一件非常神奇的事情，它（未來(lái)）將會(huì)與今天的生活大不相同?！?

不過(guò)改變并不只有正向的，我們也向Terrence提了一個(gè)“挑戰(zhàn)性”的問(wèn)題：我們?nèi)绾伪ＷC互聯(lián)網(wǎng)公司這樣的人工智能、數(shù)據(jù)平臺(tái)，不會(huì)作惡？

Terrence這樣回答道：“我們還是倒回到歷史中來(lái)看，對(duì)我比較喜歡回顧歷史。250年前的工業(yè)革命，蒸汽引擎的誕生提供了大量的動(dòng)力，往往一臺(tái)發(fā)動(dòng)機(jī)就能干一百個(gè)人的機(jī)械工作。人們隨后開(kāi)始把大量的發(fā)動(dòng)機(jī)投入到工廠(chǎng)，百倍的產(chǎn)品從工廠(chǎng)中生產(chǎn)出來(lái)。但同時(shí)那個(gè)時(shí)代又是非?？膳碌模罅康恼羝麢C(jī)燒著煤炭，向大氣中源源不斷地排放著大量的污染物，整個(gè)倫敦都被污染所籠罩?！?

“不夸張的說(shuō)，那就是新技術(shù)帶來(lái)的改變，生活在其中就像是一‘地獄’。那么我們（人類(lèi)）是怎么應(yīng)對(duì)的呢？人們意識(shí)到工業(yè)革命必須要調(diào)整之后，開(kāi)始建立各種全新的法律，例如如何控制污染，例如有了機(jī)器也不能使用童工等等。人類(lèi)會(huì)自然地選擇去阻止負(fù)面的事情發(fā)生，這某種程度上就是政府的職責(zé)，在這個(gè)過(guò)程中，政府實(shí)際上是在監(jiān)管、甚至拖慢技術(shù)的應(yīng)用?！?

“因此對(duì)于任何新技術(shù)的出現(xiàn)，我們實(shí)際上都需要一段時(shí)間來(lái)研究如何調(diào)節(jié)。最優(yōu)的調(diào)節(jié)手段甚至還不是一次練就的，它需要時(shí)間，因?yàn)槿藗冃枰獣r(shí)間來(lái)理解技術(shù)的影響，并且對(duì)其中負(fù)面的因素進(jìn)行抵制?！?

Terrence在說(shuō)完整體的情況之后，開(kāi)始著重分享自己對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)巨頭的看法：“人工智能的算法、數(shù)據(jù)這些關(guān)鍵性的資源目前的確被谷歌、微軟、阿里巴巴這樣的大公司所掌控。但這些資源更像是公共資源。再加之今天的很多大公司早已國(guó)際化了，他們的觸角都是全球化的。也許100年之后，國(guó)家的邊界就會(huì)消失甚至變得無(wú)關(guān)緊要。這的確可能是一個(gè)瘋狂的猜測(cè)，但大公司的權(quán)利在與日俱增的確是事實(shí)。他們未來(lái)甚至能影響國(guó)家如何規(guī)范商業(yè)，規(guī)范個(gè)體的行為等等。”

Terrence還給出了一個(gè)他的結(jié)論：“我唯一能夠保證的只有一點(diǎn)——未來(lái)會(huì)讓所有人大吃一驚。期望環(huán)境保持不變，一直延續(xù)下去，絕對(duì)是愚蠢的?！?

我們是否應(yīng)該對(duì)AI恐懼？

這個(gè)所有人都會(huì)關(guān)心的問(wèn)題，實(shí)際上也是Terrence決心寫(xiě)下這本書(shū)的其中一個(gè)主要原因。當(dāng)時(shí)他在野外徒步了一個(gè)星期，但腦海里面卻重復(fù)在想此前人們對(duì)于人工智能的恐懼。有的人說(shuō)世界末日要來(lái)了，有的人說(shuō)人類(lèi)將要被淘汰等等。

“這實(shí)在是太瘋狂了。但我確信事情不會(huì)像他們想象的那樣糟糕，因?yàn)閷?duì)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對(duì)于人工智能的見(jiàn)解，但（這本書(shū)）絕對(duì)不是為了說(shuō)教，我只是想糾正大部分人的錯(cuò)誤認(rèn)識(shí)。”Terrence平靜而認(rèn)真地說(shuō)道。

“我更多想要講述的是一整個(gè)（人工智能發(fā)展）故事，一個(gè)關(guān)于過(guò)去的故事。人工智能的靈感你從哪里來(lái)？基于我們這些從業(yè)者，它的優(yōu)缺點(diǎn)有哪些？會(huì)造成哪些影響等等。當(dāng)然還包括我的一些小猜測(cè)，人工智能將會(huì)如何影響我們的生活？這些都在書(shū)里?！?

Terrence隨即又舉了一個(gè)具體的例子：“早在1994年，人類(lèi)打造的計(jì)算機(jī)就已經(jīng)在國(guó)際象棋上打敗了人類(lèi)?？雌饋?lái)國(guó)際象棋似乎已經(jīng)‘過(guò)時(shí)’了，但人們并沒(méi)有說(shuō)再也不下國(guó)際象棋了。相反一個(gè)有趣的變化發(fā)生了：原來(lái)國(guó)際象棋高手主要依靠互相切磋來(lái)提升水平，大城市中的棋手和俱樂(lè)部往往會(huì)占據(jù)優(yōu)勢(shì)，但最新的國(guó)際象棋世界冠軍，實(shí)際在挪威偏遠(yuǎn)的一個(gè)小村莊中生活，跟他對(duì)弈的正是電腦。所以不管你在世界何地，哪怕是在非洲的村莊，你都可以借助計(jì)算機(jī)來(lái)加深你的熱愛(ài)，甚至推動(dòng)更多的普通人來(lái)下國(guó)際象棋?！?

“這明顯和大部分人設(shè)想的情景不同，所以說(shuō)預(yù)測(cè)未來(lái)是不靠譜的?！盩errence繼續(xù)說(shuō)道，“每一次新技術(shù)被引進(jìn)社會(huì)，不總會(huì)有人會(huì)說(shuō)它是文明的終結(jié)嗎？你看核能、又或者是轉(zhuǎn)基因，這些技術(shù)每個(gè)都擁有滅絕人類(lèi)的可能，但人類(lèi)每次憑借互相的交流溝通、法律等手段就是能避免最壞的情況?！?

除了對(duì)人類(lèi)抱有信心之外，Terrence還點(diǎn)出了人們無(wú)需過(guò)多擔(dān)憂(yōu)的另外一個(gè)原因——人工智能發(fā)展并沒(méi)有想象中那么快。

“最近幾年無(wú)人駕駛火熱，各種技術(shù)、各種方案紛紛出現(xiàn)。但這種技術(shù)最終想要轉(zhuǎn)化成可以商業(yè)化的產(chǎn)品，往往還需要十年以上的時(shí)間，更不要提自動(dòng)駕駛這種可能有幾十年過(guò)渡期的新技術(shù)，按我自己來(lái)看，20年可能才會(huì)完全可靠。但科技就是這樣發(fā)展的，你手上拿著的手機(jī)并不是變魔術(shù)一瞬間變出來(lái)的，而是許多人數(shù)十年的心血?！?

“所以最瘋狂的想象大多數(shù)都不會(huì)靠譜，電影中那樣的終結(jié)者也不會(huì)出現(xiàn)?！盩errence充滿(mǎn)信心地說(shuō)到，然后像是開(kāi)玩笑一樣說(shuō)了個(gè)看法：“我們反倒是要思考下怎么和人工智能談戀愛(ài)，因?yàn)樗鼈兛赡軙?huì)具備人類(lèi)所有的情感?！?