整理 | 阿司匹林
出品 | AI科技大本營（ID：rgznai100）
人工智能（Artificial Intelligence）並不是一個新的概念，它實際上誕生於 20 世紀 50 年代。作為一門前沿交叉學科，人工智能一直沒有統一的定義，而大眾對人工智能也有諸多誤解。在今日（8 月 23 日）上午舉行的中國國際智能產業博覽會上，百度董事長李彥宏就談到了其中的三個誤解：
第一個誤解，人工智能應該長得像人。如果要讓機器去替代人的體力勞動，那我們在工業化時代已經解決了這個問題，（現在）我們要解決的是讓機器能夠像人一樣思考。
第二個誤解，人工智能應該像人一樣思考。現在有很多的研究是研究人腦怎麼工作，我認為這條路也走不通。人工智能不是模仿人腦的工作原理，而是要用機器的方式實現人腦能夠實現的價值或者作用。
第三個誤解，人工智能威脅論。很多人擔心有一天人類會被機器所控制，完全沒有必要。AGI（通用人工智能）離我們還非常遠，我們更應該擔心技術成熟得不夠快，會出問題。
以下為李彥宏演講全文，略有調整：
智能化是世界潮流這個觀點我非常同意，我相信在座的每一位也都很同意。今天大家都意識到了人工智能對於我們每個人都很重要。
但是人工智能畢竟是一個新的事物，有很多具體的方向，大家的認知還非常不一樣，有不少誤解。今天當我們閉上眼睛想象人工智能這個概念的時候，頭腦當中是一個什麼樣的圖畫？很多人可能會想到一個長得像人的機器，我覺得這就是一個誤解。人工智能長得不應該像人，我們的精力不應該花在怎麼去造出一個長得像人的機器，不應該花在解決讓這個機器怎麼學會走路、跑步、上下樓梯，這是機械時代的思維。如果要讓機器去替代人的體力勞動，那我們在工業化時代已經解決了這個問題，（現在）我們要解決的是讓機器能夠像人一樣思考。
第二個誤解就是機器怎麼像人一樣思考。現在有很多的研究是研究人腦怎麼工作，我認為這條路也走不通。人工智能不是仿生學，現在的人工智能的技術，各種各樣的算法，以及近些年的創新跟人腦的工作原理其實沒有太大關係。事實上，我們人類根本還沒有搞清楚人腦是怎麼工作的，又何談用機器來模仿人腦的工作原理。所以人工智能不是模仿人腦的工作原理，而是要用機器的方式實現人腦能夠實現的價值或者作用。
第三個誤解是人工智能的“威脅論”。很多人擔心有一天人類會被機器所控制，有一天我們自己造出來的技術會毀滅掉我們，這個我覺得完全沒有必要擔心。因為我們每天在做技術方面的研究時，會發現比我們想象的要難很多。讓機器像人一樣思考，就是實現所謂的 AGI （通用人工智能），其實還離我們非常遠。
AI 這個詞如果仔細去琢磨，（artificial）其實既有人工的意思，也有假的意思在裡面，所以它離真人的思維方式、能力以及有可能出現的風險還非常遠。因此我們更應該擔心技術成熟得不夠快，會出問題，剛才李德毅院士也講了，自動駕駛其實還有很多技術難題沒有解決，我們今天看到的所謂的這種智能，很多時候還是假的。
比如說現在的智能音箱今年賣得很火，我們也看到網上有各種各樣的視頻去逗這種智能音箱，這種插科打諢讓大家覺得很有趣，但它真的理解你的意思嗎？大多數時候是沒有的。你問它唐朝是怎麼滅亡的，它能回答嗎？所以我們努力的方向不是造出一個長著腦袋有四肢的機器人，我們努力的方向是當你跟機器說話的時候，它能不能聽懂你的意思。它首先得明白你是什麼意思，才能夠按照你的意思為你提供服務。我們在不停向這個方向努力，但其實我們理想狀態還差得很遠。
自動駕駛或者說無人車也是一樣的，除了剛才李院士講的技術上的挑戰之外，事實上這個產業本身也有它自己的規律，我們做互聯網的、做人工智能的，通常會覺得原來的手機是一個功能鍵，把它變成電腦之後就改變了整個世界。但是大家想一下，人們換手機的頻率大概是 18 個月一次，人們換一臺車的頻率是多少？一臺車會在路上跑十幾年，所以即使你的技術到了，市場也不會那麼快。
但這並不是說我們可做的東西不多了，恰恰相反，我們要做的東西非常多，能夠改變的東西非常多。我們能夠改變的交通，比如我看到的統計數字，美國因為交通擁堵所造成的損失 1/5 發生在洛杉磯。大家知道美國的人住得很分散，大多數時候不堵車，所以大多數時候堵車是發生在這種超級大城市。而我們中國，重慶就有 3000 多萬人，2000 多萬人的城市有好多個，每一個城市都有堵車的問題，而自動駕駛能解決什麼問題？
在完全開放的自動駕駛或者說被人們所接受之前，我們已經可以解決泊車問題。美國統計的數字顯示，人們開車有 30% 的時間是用來找停車位的，中國有可能更長。我的同事跟我講，他如果晚上九、十點鐘回到小區的話，在小區裡找停車位得轉 30 分鐘。如果我們用機器來解決這個問題，幫助人們節約時間，提升效率，這在感知上的滿足是非常明顯的。所以我們非常希望能夠通過我們自己的努力，通過用技術的手段，推動技術產業，推動交通，推動各行各業向智能化發展，提升人們的滿足感，謝謝！
--【完】--
閱讀更多 陳永東 的文章
