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編者按：5月31日上午，卡內(nei) 基梅隆大學計算機學院教授、圖靈獎獲得者Raj Reddy蒞臨(lin) 微軟亞(ya) 洲研究院，為(wei) 我們(men) 帶來了一場題為(wei) “重新審視人工智能：以曆史的視角”的精彩講座。Reddy教授從(cong) 曆史的視角出發，帶領我們(men) 回溯了60年來計算機科學和人工智能領域的成就，回應了大眾(zhong) 對“人工智能威脅論”的疑慮，並對未來的“超智能”作出了展望。主要觀點如下：

觀點一：人工智能將永遠無法統治世界，相反，由於(yu) 人工智能可以成為(wei) 每一個(ge) 人的“超能力”，人類是平等的，沒有誰將因為(wei) 使用人工智能而淩駕於(yu) 他人之上。如果我們(men) 向前回溯科技發展的曆程，我們(men) 會(hui) 發現，人工智能的發展與(yu) 以往任何一次的技術進步都是相似的，不同的是我們(men) 比過去多了幾百萬(wan) 倍的數據庫，這些數據庫正是我們(men) 今天所獲得的一切成就的基礎——無論是機器文本翻譯、語音翻譯，還是機器問答，這些創造性突破都離不開數據和計算能力的強有力支撐。

觀點二：AI已經可以完成某些被認為(wei) 是人類才能完成的任務。未來，AI能不能完成人類沒辦法做的事情?這不僅(jin) 僅(jin) 是通用人工智能，而是超智能。我認為(wei) 未來這一點是可以實現的。回到AI和計算機科學的定義(yi) ，我在1965年有過一個(ge) 定義(yi) ——AI和計算機科學是提高大腦能力的學科。你的大腦可以做的任何事情，計算機和AI都可以做地更好更快，甚至可以完成一些人類沒辦法完成的事情。

20世紀，計算機科學家們(men) 所做的就是對已有知識進行編程，采用各種各樣的方式來讓機器學習(xi) 自己解決(jue) 人類的任務。從(cong) 比較簡單的解數學題、下棋，到理解語言、語音、圖像，再到機器人可以畫畫、創作音樂(le) 、自動駕駛汽車、深度問答係統、完成股票自動交易這些更有創造力的任務。

觀點三：與(yu) 20世紀相比，21世紀的人工智能有兩(liang) 點不同：

第一，我們(men) 經曆了一個(ge) 範式轉換，在21世紀，計算機科學的重大突破將由大數據來驅動——微軟技術院士、圖靈獎得主Jim Gray將大數據命名為(wei) 繼實驗科學、理論推演、計算機仿真三大範式之後的“第四範式”。因此下一代人工智能係統就是數據驅動的人工智能係統。

第二，20世紀人們(men) 在訓練人工智能時使用的知識大多來自書(shu) 籍，而到了21世紀，我們(men) 需要運用人工智能和大數據去發現各個(ge) 行業(ye) 裏的新知識。龐大的數據量將超過人類的處理能力，人工智能、機器學習(xi) 就成為(wei) 了大數據時代的核心，也許有一天，計算機將學會(hui) 自己編寫(xie) 它們(men) 需要的程序。

Raj Reddy簡介

Raj Reddy，卡內(nei) 基梅隆大學計算機科學學院教授，1994年圖靈獎獲得者，美國國家工程院、美國藝術與(yu) 科學院院士，1999年至2001年曾擔任克林頓總統信息技術谘詢委員會(hui) (PITAC)聯合主席。Reddy博士在人工智能、語音理解、圖像識別、機器人、多傳(chuan) 感器應用、智能代理等領域有超過50年的研究經驗。