人工智能（AI）正在成為下一次工業革命，它將迅速重塑商業、全球經濟以及人們工作和互動的方式。在接受外媒采訪時，百度的首席科學家兼教育初創公司Coursera聯合創始人吳恩達和硅谷智庫奇點大學（Singularity University）人工智能和機器人部門主管奈爾·杰卡布斯坦（Neil Jacobstein）討論了人工智能面臨的機遇和挑戰。

　　吳恩達

　　吳恩達（1976年出生，英文名：Andrew Ng），華裔美國人，是斯坦福大學計算機科學系和電子工程系副教授，人工智能實驗室主任。吳恩達是人工智能和機器學習領域國際上最權威的學者之一。吳恩達也是在線教育平臺Coursera的聯合創始人。

　　2014年5月16日，吳恩達加入百度，擔任百度公司首席科學家，負責百度研究院的領導工作，尤其是Baidu Brain計劃。

　　奈爾·杰卡布斯坦（Neil Jacobstein）

　　杰卡布斯坦是奇點大學人工智能項目負責人、美國國防部及NASA顧問。他曾在斯坦福研究增強決策系統（augmented decision system），并擔任過創新應用人工智能會議主席，同時有著環境科學與分子生物學背景。

　　奇點大學（Singularity University，簡稱SU ）設在加州硅谷心臟地帶，美國宇航局埃姆斯研究中心內，是為迎接電腦優于人腦的時代來臨，谷歌（微博）與美國宇航局（NASA）展開合作，是一所培養未來科學家的學校。旨在解決“人類面臨的重大挑戰”。其研究領域為合成生物學、納米技術和人工智能等，2009年6月開始招生。

　　這家機構由著名的未來學家雷·庫茲韋爾（Ray Kurzweil）帶領，講師包括專攻人工智能項目的Neil Jacobstein、負責網絡與計算機項目的Brad Templeton（他也是谷歌無人駕駛項目顧問）與專攻生物技術和信息項目的Raymond McCauley。

　　以下是編譯整理的部分對話內容：

　　主持人：人工智能領域現在非常熱鬧，百度的側重點是什么？

　　吳恩達：對于像百度這樣的大型企業來說，AI提供了兩大機會。一是我們的核心業務。Web搜索、廣告——如今這都是靠AI來驅動的。比方說，我們經營了一個規模非常大的送餐服務，當你訂餐的時候，我們就使用AI來預測需要花多長時間才能把飯菜送到你那里。其中包括決定由哪個摩托車手送餐，這樣他到達餐館的時候，飯菜剛剛做好，送到你手里的時候，它們又可以盡可能地保持熱乎。

　　除了增強我們的核心業務之外，AI正在創造很多新的機會。就像大約100年，電氣化改變了幾乎每個主要行業一樣，我認為現在就處在AI將改變幾乎每個主要行業的階段。

　　所以，我在百度的部分工作，就是系統性地探索新的垂直領域。我們組建了一個自主駕駛部門。我們還有一種可以交談的計算機，類似于亞馬遜的Alexa和谷歌Home。我們正在系統性地進軍一些新的行業，因為我們覺得在這些行業里，可以組建一個AI團隊來創造和捕捉價值。

　　語音識別

　　主持人：下面我們來談談語音識別。我估計在你的項目中，可能有人說過希望達到99%準確率的水平。你們現在處在哪個水平？

　　吳恩達：幾年前，我們開始在語音識別上大力投入，因為覺得它的準確率會達到非常高的水平，讓用戶使用它變成一種常態。幾年前，我們達到了95%的準確率，它和99%準確率之間的差異不僅僅增量改進的問題。

　　這種差異有點像是冰火兩重天，準確率在95%的時候，你幾乎不會使用它，就像幾年前那樣，而準確率提高后，你就會變得總是使用它，自然而然成為習慣。在百度，我們已經跨過了用戶采用曲線的拐點。在過去一年中，在百度各種服務中使用語音識別的每日活躍用戶年增長率達到了100%，我們預計還會持續增長。

　　幾年后，使用語音識別功能將會變成每個人的常態。很快你就會忘記之前不能和計算機交談的時候是什么樣子了。

　　AI的趨勢

　　主持人：那我想問問奈爾，從奇點大學的角度來看AI，你看到了什么樣的趨勢？

　　杰卡布斯坦：2017年一開年，我們就看到西北大學一個團隊開發的AI在雷芬氏漸進圖形測驗 （Raven Progressive Matrices Test，關于視覺和類比推理的智力測試）中表現得比普通美國人更好。

　　美國企業人工智能應用情況

　　我們還看到倫敦帝國理工學院的一個團隊開發了一個AI，它診斷肺動脈高壓的準確率比心臟病學家的平均水平更高。心臟病學家的準確率大約在60%，而這個AI為80%。今年1月，來自卡內基梅隆大學的托馬斯·桑德霍爾姆（Tuomas Sandholm）和諾姆·布朗（Noam Brown）開發了一個名為Libratus的撲克AI，完勝了四個世界冠軍級的撲克手。他們打了12萬手牌的撲克，Libratus最終獲得了177萬美元的撲克籌碼。這是一件大事，因為在撲克賽中，你面對的是不完全的信息，有時需要虛張聲勢，對手還可以用錯誤信息誤導你，而AI顯示了可以應付這種種情況的技能。這是非常重要的技能，在談判、戰略制定，甚至政策分析領域都很有用。

　　主持人：幾十年來，AI呈現出一種周期性：先是大量炒作和快速發展，然后就進入冬天，蟄伏不動了。這一次會有所不同嗎？

　　吳恩達：現代工業經歷了冬天、冬天、冬天，然后是永恒的春天。我認為，我們現在處在AI“永恒的春天”階段，因為和以前那幾波熱炒不同，如今的AI正在為百度和谷歌這樣的公司創造巨大的價值。

　　這就開辟了一條非常清晰的收入來源，讓AI技術可以持續獲得投資和改進。

　　集中式vs.分布式

　　主持人：有些公司可能沒有怎么涉足過AI，現在它們該如何利用AI來強化公司策略呢？

　　吳恩達：目前來說，AI技術是個神奇的東西，對吧？它對很多不同的東西都很有用。但實際情況是，AI技術需要根據你的業務背景進行大量的定制。

　　所以我建議企業領導層要雇用一個高級AI主管，比如一個首席AI官或副總裁，來幫他們理清這件事。

　　招聘AI人才非常困難，如果你想在AI團隊的招聘、晉升和管理標準上保持連貫性，那么最佳做法就是設置一個集中式的AI部門。然后讓這個團隊可以跨部門開展工作，弄清楚如何把這些技術融入到公司業務中。

　　杰卡布斯坦：我對這件事的看法有所不同。我相信小型的、跨學科、獲得公司高層支持團隊會發揮很大的威力。將AI技術的速度與AI團隊的靈活性匹配起來是非常重要的事情。在公司的最高層設置一個集中式的AI主管，每個人都必須向這個主管詢問問題，是不太可能像分布式結構那么行動快速和富有成效的。

　　自動化的車輪

　　主持人：你認為幾乎所有的工作都可以自動化嗎？在早期階段，我們討論的是制造業工作，藍領工作，卡車司機這樣的工作可以自動化。現在我們在討論白領工作了。

　　吳恩達：雖然以后狀況可能會發生改變，但是今天有一個經驗法則是：幾乎任何人，使用不到一秒鐘的心智思維就可以做到的事情，我們現在（或在不久的將來）都可以用AI將它自動化。

　　這還遠遠談不上搞定所有的工作。但是有很多工作，可以通過把眾多“一秒任務”串接到一起的方式來完成。

　　比方說，一個負責查看監控視頻的警衛，他的工作非常復雜。但是這個工作也許可以分解成很多較小的任務，均涉及到一秒鐘的認知思維。所以要弄清楚在哪些地方運用AI，這種技能和藝術在很大程度是要識別出商業機會，你的系統很復雜，但其中也包含很多這種“一秒任務”，你或許可以把它們串接起來實現自動化。

　　失去工作怎么辦

　　杰卡布斯坦：我認為，機器學習取代日常工作的速度會讓人們感到震驚。

　　主持人：有多快？

　　杰卡布斯坦：我們說的是未來10到15年內發生的轉變，這是非常重要的。

　　因此，我們需要大量投資于免費教育，并探索各種方式向失去工作的人提供基本收入。

　　吳恩達：正如AI會摧毀工作，它將創造我們無法想象的新工作。挑戰是技能不匹配。

　　杰卡布斯坦：我們說的是未來10到15年內發生的非常重大的轉變。

　　因此，我們需要在免費教育上進行大量投入，同時探索各種方式，為失去工作的人提供基本收入。

　　吳恩達：AI會搶走人們的工作，同時它也會創造一些我們無法想象的新工作。問題在于人們的現有技能和新的工作不匹配。

　　杰卡布斯坦：好消息是，AI和機器人可以創造大量新的財富。我們的責任是，不僅要確保讓公司獲得成功，還要讓失去工作的人仍然享有合理的生活質量。所以，我們需要降低教育的價格，讓人們負擔得起，因為會有新的工作出現。

　　但真正的問題是，“被消滅的工作與新工作的比率是多少？”我認為至少在短期內，這個比率可能對人們不利。