李飛飛接受采訪
辛苓
“AlphaGo Zero簡單訓練就可戰勝前代，AI會脫離管制?”
“通過面部識別來判斷人們的犯罪性，到底靠不靠譜?”
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面對眾說紛紜的人工智能，不同領域的專家有著別樣的理解。
近日，斯坦福人工智能實驗室和斯坦福視覺實驗室負責人、谷歌云首席科學家李飛飛教授進行了采訪，看看在這位“技術大牛”眼中，AI將呈現出怎樣的藍圖。
新浪科技：您曾說，要警惕人工智能發展枯竭，造成人工智能發展枯竭的原因是什么?您認為人工智能未來發展的局限有哪些?
李飛飛：說到枯竭，它不僅僅是人工智能的問題 ，任何一個學科要發展，都需要不斷地在上流的源頭去支持基礎科學，支持教育，支持所有科技科學最本質的源泉。
我當時說這個話的語境是，人工智能現在在產業界非常紅火，這是一個好現象。但是在這樣的環境下，人工智能要不斷發展，我們需要給基礎科學給予更多支持。
人工智能是一個只有60年歷史的科學，它在很多科學科技的領域里是非常新的。我們現在所到達的人工智能的科技水平，還僅僅是剛剛起步。雖然有一些讓人很exciting的應用場景和可能性，但是在這樣一個情況下，一定要對上流的源泉付出更多才行。
新浪科技：作為女性科學家，您覺得在科研過程中女性科學家能夠發揮哪些獨特的作用?相對男性科學家您認為有何優勢和劣勢?
李飛飛：關于女性做科研的優勢和劣勢，我認為是一個相當個人的問題。每個人不管是男性還是女性，在科研、事業甚至人生的道路上都會遇到一些非常特別的挑戰。
這個問題之于我個人的話，可能跟我的性格有關，我是一個比較樂觀、堅忍的人，會更關注我該做的事和前方的目標，而不是太多停滯在關于性別的問題上。
但是走到今天，我確實比較呼吁研究人員的多元化。簡短來說，我認為多元化的重要性有3層。
第一層，站在人工智能的角度，這是一個非常重要的世界的發展方向。今天人工智能的人才現狀是供不應求的。所以站在一個經濟學和就業的角度講，我們需要更多的人來參與人工智能和整個計算機科學。
第二點是創造性和創新性的問題。已經有很多研究表明，大家完成項目或一件事的時候，多樣化的團隊比單一的團隊更具有創新性。人在多樣化團隊合作時需要磨合，這更具有挑戰性，能讓你的產品、研究更有創新性。
第三點就是站在社會公平公正，甚至倫理的角度來說。機器是沒有獨立價值觀的，機器的價值觀就是人的價值觀。當我們需要未來科技來公平公正、正面地反映人類價值觀的時候，我們需要思考創造科學的人是誰，這種情況下就需要尊重人的多元化。
基于這三點我認為多元化是很重要的。
新浪科技：上次您來中國的時候，表示是來學習的，如今已經過去8個月了，可以向我們分享一下您學習的成果嗎?
李飛飛：我上次回來，當時記者朋友們記住了我一句話，叫做“我在北京最冷的冬天感受到人工智能的狂熱”。現在我能感受到的這份熱情有增無減。
這一次我回來第一站是上海的交大，第二站是福州計算機大會。這兩個都是學術的環境，我看到很多年輕的學生們對人工智能的熱情。
作為一個教育工作者，這是讓我特別欣慰的事情。很多人都在思考(人工智能)這里面有多少泡沫，但是當學生們向科學表現出熱情和強烈的探索求知欲的時候，我覺得這不是泡沫，這是非常重要的事情。這是我最近一個很開心的新的體會。
新浪科技：人工智能下一個突破和發展方向在哪里?
李飛飛：人類可記錄歷史六七千年，從來沒有一種思想學術的領域走到了盡頭。所以我很難想象人工智能到了盡頭，它肯定會不斷演變，甚至出現新的名詞。這種科學的探索和進步應該是孜孜不倦沒有終極的。去預測下一個風口浪尖其實很難做到，這不是科學精神的本質。科學精神的本質是不斷追求無知的世界，把無知變成有知，擴大思想的邊界。
新浪科技：作為一個教育者，您比較偏愛什么樣的學生?
李飛飛：可能是我年紀大了，看到學生們都像我的孩子一樣，你很難說哪一個孩子更好。
最重要的不是我怎么喜歡學生，而是通過TA這一段時間和我的學習和成長，能把TA看到的甚至沒看到的，有的時候是老師比TA還要先看到的潛力都發揮出來。
在科學研究這條路上，當我的學生變成獨立的思考者，我會特別欣慰。他對科學的思考是一種純粹的熱情。不管做科學家還是做人，都帶著一種責任感和一顆赤子之心去做科學。
新浪科技：視覺領域最近出現了一些有爭議的研究。有的教授試圖用深度學習，通過面部識別來判斷人們的犯罪性。還有教授用這種方法來判斷一個人是同性戀的概率。這種觸犯倫理的研究，您有何看法?
李飛飛：幾百年前地心學和日心學的研究也觸犯了宗教的倫理敏感性。所以人類在探索的過程中除了不斷擴展科學的邊界，也在不斷挑戰自身的human norms(規則)，有倫理的norm，有法制的norm，有道德的norm，很多。
一方面我覺得這個是不可避免的，這種科學研究總會挑戰這些norm。另一方面這就是我剛才說的科學家的責任感和良知。還有就是科學和人類學、人文學、社會學是息息相關的。
人工智能是一個非常神奇的領域，我們所研究的東西和我們自己是那么相近。人工智能的算法，跟人是有一種影射關系的。所以我一直在呼吁 human centered AI thinking(圍繞人來開展AI研究)，這里面有很多層含義，從算法來說這點就很重要，因為腦科學、認知學本來就有人的inspiration(啟發);第二層是人工智能和人的關系是更交互、互相幫助的關系，而不是上來就是人工智能把人給替代掉，這個在技術上來說有很多很有意思的研究;第三層涉及到社會，人倫等方面問題。我不認為我是一個社會學、心理學、倫理學專家，但是我認為所有這些關注、從事人工智能的學者，以及關注人類社會發展的專家一定要更走近一些，多一些交流和討論，一起來探索這樣的，所謂敏感邊界也好，或者是未知的事情。
新浪科技：AlphaGo Zero經過3天的訓練，就以100：0的比分完勝AlphaGo，這種自我學習和快速迭代的能力，是不是說明人工智能會漸漸脫離人的管制?
李飛飛：有些故事寫出來，會讓人產生一些誤解。比如圍棋是一個很特別的環境，他是人造的close world(封閉世界)，有明確的規則，有完全的observable condition(可觀測條件)，這些都是比較虛擬的游戲環境。算法在這個環境下的力度，不太能直接切換到實際生活中。
比如說AlphaGo Zero給人的印象是，不需要任何人監督，但實際上他需要simulate(模擬)這種游戲。現在我要simulate這個房間都很難，我要simulate這位同學下一句要問什么話也很難，我都不知道怎么去寫這個公式，但圍棋就可以。
所以圍棋實際上是一個很特殊的環境，它可以給我們帶來很多啟發，但是從圍棋的結果立即上升到下一步社會就會失控，這個有點太遠了。這就好比說，北京三環堵車，英國倫敦是不是就有可能發生車禍。也許從某種程度上這兩個有聯系，但是它離的太遠了。所以我自己不這么看。
我喜歡的一位，紐約時報跟蹤報道人工智能30年的老記者馬爾科夫一直跟我說，當你把遠方的目標看的很清楚的時候，不等于這條路很好走。好比無人駕駛，我們看到L4L5一定會來，但是沒有我們想象的那么快。
