邢波教授：无须恐慌，全面智能的机器不存在

　　 “人工智能的研究和未来发展应以具体功能为导向，不能泛泛而谈，这样才能正确认识人工智能与人类的关系。”近日，在接受《中国科学报》记者采访时，美国卡耐基梅隆大学计算机科学学院教授、机器学习和医疗中心主任邢波这样表示。

　　在邢波看来，目前广受关注的“AlphaGo”就是一例以具体功能为导向的人工智能系统。简单来说，“AlphaGo”的设计初衷是为了完成“下围棋”的任务，它与李世石对弈的目的一方面是测试该功能能否实现，另一方面则是向大众展示目前人工智能技术的先进性。

　　“所谓‘具体功能’，指的是可定量、可数学描述的功能。”邢波说。例如现在常见的自动翻译和驾驶导航等功能，都可以被定量描述。而诸如“哭泣”等无法被客观评价、无法设立具体标准的功能，科学家则会无的放矢。

　　正因为人工智能是针对具体功能的，所以只要提出具体要求，人工智能就可以研发出相应应用，从而方便人类生活。除导航、自动翻译等人们早已熟悉的功能外，人工智能还可以用于广告推送、物流优化和金融等领域。在这些领域“各司其职”的人工智能，在特定功能上优于人类是必然结果，也是设计初衷。

　　邢波以自动翻译为例，进一步阐释了这一观点：作为服务性质的人工智能系统，翻译得快速、准确、优美才能符合人类需要。“人们不会怕它翻译得太好，只会抱怨它翻译得还不够好。”邢波表示。“AlphaGo”也是同理，根本说不上取代人类、战胜人类，恐慌更是无从谈起。

　　“人工智能都是专门针对某一功能而研发的，全面智能的机器不存在。”邢波说，“因此，人工智能是有边界的，并且始终在人类的掌控之下。”

　　邢波表示，他的研究目标是让机器学习、人工智能更广泛地走向真实应用场景。以新闻业为例，利用模型、算法、程序、系统设计等，人们可以实现基于大数据的新闻信息个性化推送。这是传统人工方式不能或很难做到的。以这样的方式，人工智能将深刻地改变各行各业，进一步方便人们的生活。

　　种种迹象表明，人工智能早已逐渐渗透入人们的日常生活。但是真实应用场景的数据非常庞大，相应的计算也极为复杂。怎样用好的模型来学习、用好的算法达到足够快的速度、用精巧的设计支持功能的实现……都是邢波最关注的问题。

　　发展和研究人工智能，邢波认为，研究学者应当树立全局观，从战略设计的角度研究技术，这样会促使人工智能研究更进一步。