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埃尔法哥哥 关键是零到一的创新，张钹：AI从技术到应用

【埃尔法哥哥 关键是零到一的创新，张钹：AI从技术到应用】中国科学院院士 ， 清华大学人工智能研究院院长张钹 ， 是中国少有的经历了两个人工智能技术阶段的研究者 。 张钹院士认为 ， 深度学习触及天花板；人工智能在语音识别、图像识别、围棋三个领域外 ， 很难再获得发展；担心“机器人统治人类” ， 完全是远虑 ， 但脑机接口研究的潜在风险却近在咫尺 。 所以发展人工智能要慎重 ， 同时也要有敢闯无人区的魄力 ， 有了从0到1的突破 ， 人工智能才能迎来更大发展机遇 。
埃尔法哥哥 关键是零到一的创新，张钹：AI从技术到应用
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看看新闻Knews采访人员：马斯克欲通过脑机接口打造超级人类 ， 但也有人认为这会使机械智能侵占人脑 ， 您怎么看待脑机接口研究？
目前 ， 国内外科研团队都很重视脑机接口这个发展方向 ， 大家在做的研究很大程度上是通过脑机接口去帮助那些残疾人 ， 比如说他手脚不方便 ， 或者视觉、听觉有问题 ， 通过脑机接口技术来帮助他 。 当然这里也可以通过这个来研究人类智能的一些机制等等 ， 一旦这个芯片广泛植入人脑以后 ， 这个人叫机器人？还是叫做人类？实际上这是很大的伦理问题 ， 所以有很大的争论 。 我的观点是在这个问题上应该慎重 ， 现在大家都提出了人工智能的管理问题 ， 就是说这个技术如何正确地运用有利于造福于人类 ， 而不是伤害人类 。 这是大家非常关注关心的问题 。
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看看新闻Knews采访人员：之所以要慎重发展脑机接口技术 ， 是不是因为这个技术还可能会带来一些潜在风险？
是的 ， 其实这里风险是两个性质的 ， 一种是无意中造成的 ， 一种是有意造成的 。 无意造成的是指 ， 发展这个技术初衷是想去帮助某些病人 ， 但是做的过程中出现了副作用 。 比如说你要想在人脑中间植入芯片来帮助他克服视觉的毛病 ， 但是有可能改善了视觉 ， 同时会不会改变他的性格 ， 改变他的行为呢？这个是科研本身的自律问题 。
另一方面 ， 如果有人就想做出来一个这种利用芯片植入人脑 ， 使得这个人他不怕死 ， 使得他冲锋陷阵 ， 去破坏、去进行战争或者进行对抗 。 这个就是有意为之 ， 需要通过法律法规来进行限制 。 你可以利用核能来发电来造福人类 ， 但是你也可以用核能来制造核武器来毁灭人类 ， 所以关键问题对于任何技术如何正确发展 ， 这里头都有一个原则的问题 。
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看看新闻Knews采访人员：您怎么评价深度学习的发展现状？
深度学习大概是在本世纪初发展起来了 ， 它最重要的影响就是可以利用大数据 ， 且不需要领域的知识 ， 所以它就使得深度学习变成一个通用的工具 ， 使用的技术门槛比较低 ， 比如说拿人脸识别来讲 ， 过去要搞人脸识别 ， 你必须对计算机提取什么样的特征 ， 才能使得人脸识别得好 。 那么有了深度学习以后呢 ， 这个特征的提取是由机器自动完成的 ， 所以你只要有这样的一个算法 ， 有这样的软件 ， 任何人都可以用它来进行大数据的处理 。 因此深度学习在人工智能领域里得到了非常广泛的应用 ， 特别是表现在模式识别上 ， 像图像识别 ， 像语音识别 ， 这是它很大的优势 。
到了大概2014年前后 ， 大家逐步地发现深度学习有很多严重的缺陷 ， 这个严重的缺陷表现在什么地方呢？表现在这种学习方法非常不安全 ， 非常容易受到欺骗 ， 非常容易受到攻击 ， 而且很不利于推广到别的领域去 。 比如说你搞了动物的识别 ， 你要搞其它物体的识别 ， 都得从头学起 ， 那么这些问题就引起了大家说下一步应该怎么做 。
那么我的看法呢 ， 为了克服深度学习存在的这些缺陷 ， 下一步必须引入知识 ， 因为深度学习最主要利用的是数据 ， 由于计算机处理数据的能力非常强 ， 因此它表现出来很多优点 。 但是人类的智慧最主要来自于知识 ， 所以人类的视觉跟计算机的图像识别是完全不一样的 ， 我们必须在下面的发展过程中间要把知识这个引进去 。 这个把数据驱动跟知识驱动结合的方法叫做第三代人工智能 。


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