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無論在學術界還是產業界，人工智能的概念日趨火熱，但同時也引發了一些沖突和擔憂。至今為止，人類對AI的研究到了什么程度？在科學家眼中，公眾對AI還存在哪些誤解？

作為學術界和產業界交叉融合的代表，近日，騰訊AI Lab及騰訊Robotics X實驗室主任張正友博士接受了鈦媒體等多家媒體采訪。

他認為，一方面，大家意識到了人工智能的重要性，但另一方面也造成了很多恐慌。（鈦媒體此前文章《戴上“頭環”防走神，學校為什么總是成為AI濫用重災區？》也談及了AI在教育領域濫用的弊端。）

張正友目前是騰訊AI Lab及騰訊Robotics X實驗室主任，也是ACM Fellow（國際計算機學會院士）和 IEEE Fellow（國際電氣電子工程師學會院士），是世界著名的計算機視覺和多媒體技術專家。

他在國際頂尖會議和雜志上發表論文250余篇，論文引用次數51000多次，有近200項專利。2013年，他因為“張氏標定法”獲得 IEEE Helmholtz 時間考驗獎。

在張正友看來，目前人工智能的技術還是針對于某個點的弱人工智能，感知層面的視覺和語音相當好，但是離接近人類智能的強人工智能相差很遠，還有很多的路要走。

他告訴鈦媒體，公眾不必過于擔憂人工智能會對人類造成威脅。因為目前人工智能領域離人的智能差距太遠，人工智能在短時間內不能超越人類。

“我覺得大家不用擔心，真正做科學的人很少看到對技術的恐慌，跟科學家去談，他們知道有一些問題，科技有兩個方面，有善和惡，看你怎么用它。” 張正友說。

目前的人工智能的技術普適性還沒有到那么強。張正友表示，雖然中國在人工智能的應用層面已經超越了美國，但實事求是講，中國的人工智能的基礎核心技術研究投入相對較低，需要在從長遠發展方面改變一些思維和角度，需要在基礎研究上進行更多投入。

以下是鈦媒體等對話張正友的實錄，有刪節：

媒體：我們知道很多互聯網公司做人工智能，想了解一下中國未來的人工智能發展的突破點在哪？

張正友：人工智能是一個很熱門的話題，大家都在往前推進。從企業來講的話，怎么樣扎實的把人工智能技術應用到具體的行業里面，需要花時間對行業深入的理解才能很好的應用人工智能技術。

人工智能技術目前還是非常專用的技術，并不是通用的，所以不同的應用要適配，要花很長時間，包括對用戶了解和對這個問題的各方面進行提煉。但是從中國整個領域來講，一個突破點就需要投入更多的基礎研究，因為中國在人工智能方面基礎研究方面相對比較薄弱。

媒體：有沒有涉及到具體行業的結合？

張正友：我們從基礎研究方向去努力，目前的人工智能的技術普適性還沒有到那么強。到了通用人工智能或者強人工智能，人工智能就能像人一樣能看能說能聽能寫，能思考，我們盡可能往這個方向去靠近，到時候各個領域都可以應用。

目前針對每個行業，還是需要對這個行業深入的理解。騰訊在圍繞著這個行業方向去發展人工智能，我們講AI+行業，是產業互聯網對某個產業深入的理解，才能把人工智能用上去。

目前的人工智能技術和大數據的技術，是從大量的標注好的數據里面找到從數據到標注之間的映射關系，然后當有新的數據來的話就可以應用學到的映射關系，知道它對應的標注。

假如某個行業有很多標注好的數據的話，這個行業就會應用的比較好。像醫療方面，有很多的應用，因為可以獲取很多的標注數據。一般來說，在感知層面，比如和計算機視覺和語音處理相關的行業，人工智能技術的應用會比較成功。

媒體：國外已經研制出來的粒子機器人，號稱可以擁有自我意識的，這個機器人對人類有什么樣的影響？

張正友：我們不要一看到有個叫智能的東西就認為是真的智能。跟人類的智能相比，這些都不是智能。像醫療里靶向治療藥物進入人體以后，會根據細胞的信息自動跟蹤到致癌位點去，針對某個方向去找到合適的地方，進而釋放藥性。

其實很多東西要判斷是不是智能，例如我們聞到香的味道就想到吃飯，這不是智能，粒子機器人被認為是智能，我不認為是，這是條件反射，是用到傳感器的地方，很底層的層面，還沒有到人工智能。

目前人工智能領域離人的智能差距太遠，人工智能在短時間內不能超越人類，我覺得大家不用擔心，真正做科學的人很少看到對技術的恐慌，跟科學家去談，他們知道有一些問題，科技有兩個方面，有善和惡，看你怎么用它。

媒體：現在有人說弱人工智能，強人工智能。現在公眾對學術界的理解有一個很長的距離，包括很多學界人工智能機器人混著說。能不能簡單通俗講一下，人工智能和機器人下一個定義？

張正友：從五十年代講的人工智能就是機器人，能夠具有人這樣的能力，能看能說能聽能寫，就像大家在科幻電影、科幻小說里面看到的那些機器人，這是我們以前真正、最原始的人工智能的定義。

隨著時間的推移，像智能音箱沒有手沒有腳也被認為是人工智能；退一步沒有具體形態的，僅僅存于計算機上面，它也被認為是人工智能，比方說有些人在互聯網上爬數據，也叫機器人，但不是實體的；現在某些算法被當作人工智能。

人工智能這個詞從我們這個角度來看非常廣泛了，可以說好，也可以不好，好的地方讓大家認識到人工智能的重要性，不好的地方造成了很多恐慌。目前人工智能的技術還是針對于某個點的弱人工智能，感知層面的視覺和語音相當好，但是離接近人類智能的強人工智能相差很遠，還有很多的路要走。

媒體：剛才提到國內人工智能短板的研究，也看美國這兩年對中國人工智能很防范，說明咱們國內人工智能有很大的發展潛力。

張正友：中國人工智能數據量大，因為人口多，各方面的原因，中國在應用層面已經超越了美國。實事求是講，中國的人工智能的基礎核心技術研究投入相對較低，需要在從長遠發展方面改變一些思維和角度。

媒體：美國和中國現在都投入了很大的政府的力量，特朗普政府制定了人工智能的未來計劃，美國覺得中國舉全國之力政府引導性很多。不評判好壞，像騰訊作為一個商業企業也加入到人工智能的平臺，像這種怎么結合優勢來推動中國的人工智能競爭的實力？

張正友：騰訊作為國家人工智能醫療影像開放平臺，目前是非常有影響力的。為什么是騰訊被認定為開放平臺，因為騰訊已經與一百多家醫院建立了緊密的合作。

因為目前人工智能的技術是弱人工智能技術，必須對這個領域有深入的理解才能真正解決問題。所以通過人工智能開放平臺，我們和一百家醫院有緊密的合作，我們會花很多精力去了解用戶的需求，包括病人。

舉個例子，很多人不知道去哪一個科室看病，這是很難的問題，我有時候也不知道。可以通過分析病歷，騰訊有這樣一個技術，把以前的病歷識別對應到哪一個科室比較合適，就會幫助你。

另外一個例子是關于醫生，我們深入到這個領域以后，就觀察醫生如何用人工智能技術，去理解他們的痛點，就知道醫生真正需要什么東西。以我們做的智能顯微鏡為例。顯微鏡就是下面放一個切片做病理分析，光線上來一個折射，我們眼睛就可以看到了。我們把中間的部分換掉，光一部分仍然投射到人的眼睛里面，還有一部分光往上去，上面放一個攝像頭，拿到的圖像就和人看到的圖像是一樣的，我們就用來做人工智能算法的分析。

比如說醫生要去數多少細胞的數目，那個數起來很麻煩。現在告訴人工智能我要細胞的數目，幾個細胞，人工智能一下子就數出來了，所以人和AI結合，使得醫生的效率大大提高，像這些我們開放平臺深入到行業，深入到用戶，包括醫生，包括病人，整個一個良性的反饋循環，使得我們技術越來越好。

提到另外一個高度，我們做研究的人以技術為導向，是技術驅動，有時候甚至是興趣驅動。一旦落地的話，就一定以用戶需求為導向驅動才能成功，否則這兩個之間有很大的差別。從基礎研究、應用研究、到用戶需求為導向做產品化，讓這個技術最終落地，才能對人類發揮最大的作用。

媒體：現在引導兩個實驗室：機器人實驗和AI Lab，這兩個實驗室協同性怎么體現的？針對AI Lab一些基礎性的研究，這種技術怎么去輻射到AI內部產品AI應用上面，能不能舉一下內容一些具體的使用。

張正友：先講兩個實驗室協同性的定位。剛才提到了AI的概念很廣，人工智能和機器人到底有什么區別，很難區分。事實上可以把機器人作為人工智能一部分，但是也可以說人工智能是機器人的一部分。

現在把人工智能的概念泛化了，人工智能面更廣了，把機器人當作人工智能的一部分。

我們有兩個實驗室，區分還是明顯的，AI Lab做更多軟件方面的，包括計算機視覺、語音識別、自然語言理解、智能機器學習算法，更多偏軟件，數據采集出來后我們怎么樣去處理識別。

機器人實驗室更多偏硬件方面，硬件、控制、機械設計、本體方面。機器人這邊肯定是需要AI的能力的，這兩個要緊密合作的。

目前機器人實驗室這邊的研究更多偏向于移動能力，機器人要能在不平整地面上穩定移動要能爬樓梯。另外一個是操作控制能力，靈活的機械手加上觸覺，運動的安全性，手臂的安全性，這些方面的基礎能力。

因為機器人實驗室去年才成立的，我在騰訊創建機器人實驗室從零開始的，現在有40個人左右，來自12個國家和地區，都是從世界各地來的，覺得非常自豪能夠把這么多的世界頂尖的人集合在一起，我們都是為了一個很遠大的夢想，機器人能夠幫助中國，能夠幫助社會、幫助人類。

所以，一個偏軟件，一個偏硬件，電路設計、硬件控制這方面。機器人要智能化必須要有AI的能力，那個時候有很多融合的能力。

AI Lab從基礎研究到應用，這個里面我們有很多的AI。舉個例子，叮當智能音箱，帶屏幕的智能音箱，這里面有很多的技術，多麥克風的陣列，遠距離可以識別出語音來；還有我們很多的技術，比如AI下圍棋技術，三年多獲得三個世界AI圍棋的比賽的冠軍，現在已經成為中國國家圍棋隊的專職的陪練。

還有在王者榮耀和星際爭霸游戲里，多個智能體如何合作，用什么樣的策略來應對不知道人類玩家下一步步驟的情況，這里面有很多策略的部分，這是一個比較好的平臺，幫助我們去推進、研究AGI通用人工智能（Artificial General Intelligence）。

還有很多應用，比如說有些人要上去玩游戲，一開始可能找不到水平相適合的玩家，還沒有人跟你玩你就離開了。現在AI就可以幫助你，就幫你玩娛樂競賽，先熱身，等到后面有人跟你一起玩了。

比如在農業方面，我們跟中國農科院和遼寧省農委合作，怎么在大棚里面種植產量最大化，我們通過人工智能的方法去控制，首先用傳感器捕捉各種各樣的信息，光照、濕度、亮度，然后再用人工智能強化學習的方法通過仿真知道什么樣的參數最好，去控制噴水、燈光亮暗，再得到實時的反饋去調整。

因為中國農業耕地有很多的損失，能夠提高產量能夠對這個社會有很大的幫助。還有很多的應用，醫療剛才也說過了，我們既有基礎研究，但是也有具體的應用。

媒體：在內容、游戲，醫療之外，AI怎么應用更多到行業領域是需要接下來要落地的？

張正友：我們AI Lab是基礎研究和應用研究，我們和客戶一起調研需要什么樣的技術，決定是不是應該我們去做。

AI是無所不在的，什么行業都可以進去。騰訊選擇非常多的行業一方面看客戶的需求，我們跟騰訊云、CSIG有很多的合作，我們選擇醫療、農業，很大考量出發點是，這些是不是非騰訊做不可？

農業、醫療這些東西，小的專業公司很難保持長期持續的投入，這樣的行業對于社會發展有很大的意義，很多小的公司很難長期承載，是我們優先考慮的，這是選擇的標準。

騰訊云的B2B類客戶會提出相關的需求，這種既能保持我們的技術優勢，同時又能滿足客戶的需求下，我們會優先選擇這樣的一些行業。

還比如說車聯網，汽車和互聯網的結合需要AI的技術，比如這個人是不是累了，出現疲憊駕駛。還有人機交互，復雜環境里面汽車有噪聲，有風的聲音，怎么做語音識別。我們在機器人視覺、語音這些技術都在合作，根據他們的需求，我們和他們一起了解用戶的需求，客戶導向很重要，真正應用AI技術還是需要這方面。

媒體：在實驗室過程提到個人興趣，可能在落地跟騰訊結合的時候，我們更多結合產品和需求來說，騰訊又是產品和需求的結合，這兩者結合過程中是否發生過沖突或者碰撞？是否可以分享一下？

張正友：如何在企業里面做好科研這是一個很難的話題，怎么樣讓研究和企業很好的結合，我希望在騰訊能幫助企業領導找到一條建立適合騰訊的實驗室道路。騰訊對基礎研究的支持是很誠懇的。

騰訊到了一定的體量，一定會對社會的責任展示出來，小公司不知道第二天能不能活下來，讓它長期做基礎研究是不太可能的事情，所以企業一定要到足夠的體量才能建立實驗室。

第二，創始人或者企業最高領導，一定要對研究科技方面有極大的熱情，馬化騰先生也是非常支持，對科技有很大熱情。現在人工智能已經發展到一定程度了，有很多東西可以應用了，有應用的前景我們大力往前推進。

同時我們知道有些技術目前還是不夠的，在基礎研究方面也需要布局，也就是基礎研究和應用這兩個方向是需要布局的。

再回到騰訊的產品經理文化，我們這邊沒有產品經理，但歸根到底就是說在技術應用到具體領域的時候，要以用戶的需求為導向。

比如研究人員去醫院里面和醫生一起工作，觀察他們的需求，就像剛才智能顯微鏡是一個例子，我們研究人員真正去了解用戶、了解過程、知道他們有什么需要解決的痛點，我們才能用最佳的技術去幫助他們。

當然我們研究人員有很多的想象力去創新，有一些新的技術是用戶沒有想到的東西，完全靠用戶驅動很難有革命性的技術突破。

媒體：新技術在承擔社會責任方面，現在騰訊有哪些嘗試？

張正友：騰訊有很多科技向善的新技術，今天在論壇上面也舉了幾個例子，比如說野生動物的保護，跟世界自然基金會的合作，農業、找丟失的人等。

在文化和藝術方面，我們跟敦煌研究院合作做數字文化遺產的保護，跟故宮也有。與敦煌研究院做了壁畫的修復，壁畫顏色掉了，根據歷史知識去修復顏色消退的畫，可以根據計算機視覺方法產生很快的修復，假如他們需要的話再調整，總的修復很快，這是其中的應用，文化遺產保護非常重要。

另外，跟故宮一起做了一些工作，比如書法家字體，各種各樣的歷史原因之下可能有一些字殘缺了，我們能不能通過計算機視覺把這些字補出來？我們首先通過人工智能去學習書法家字體的風格，然后按照學到的風格去補出需要的字。這些已經在做了。

（本文首發鈦媒體，作者/李程程）

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