[導讀]本文篩選了十位人工智慧頂尖大佬在2018年的講話精選，從學術研究、行業應用、人性等方面全面詮釋人工智慧現狀。
「盛年不重來，一日難再晨。及時當勉勵，歲月不待人。」光陰似箭，歲月如梭，如果要重新閱讀2018年人工智慧發展，「經典語錄」是一種十分好的形式。「語錄」雖簡潔，但字字可深讀;之所謂「經典」，固然是要能引起共鳴、發人深省，有一定傳播力的名人之言。
本文篩選了十位人工智慧頂尖大佬在2018年的講話精選，從學術研究、行業應用、人性等方面全面詮釋人工智慧現狀。
圖片來源：圖蟲創意
01
AI將給人類帶來革命性意義，甚至會比電或者火帶來更深遠的影響。雖然火是好東西，但火也會殺死人。人們學會了利用火來造福人類，但我們也必須學會避免火帶來的災難。
現在人們提到如何在數位化社會找到工作機會時，經常想到的第一個詞就是『代碼』。在過去十幾年中數位技術的發展都集中在計算機科學上。寫代碼固然是非常重要的，也是值得投資的一項重要技能。但在數位技術領域還有更大的潛在機會，在過去很大程度上未被開發出來。有一些技能在五年前並不存在，但今天的工作者則需要掌握這些技能。在二三十年前，人們接受教育之後就可以受用一輩子，但對當下這個時代出生的人來說情況並非如此，他們必須保持終生學習。
——谷歌CEO Pichai接受MSNBC採訪
02
「人工智慧受人啟發、由人創造，最重要的是，它會對人們的生活以及人類社會產生切實的影響。我們必須時刻考慮AI的潛在影響，並以此為指導原則來開發AI。AI的研發倫理應該得到重視，政府、產業和學術界需要攜起手來，增強溝通與合作，共同朝這個目標進發。
現在大家看到了AI取代工作的可能性，確實如此，AI將會影響並改變某些工作的性質。但也不能忽視由此帶來的積極影響，比如在健康醫療領域，AI能夠輔助醫護人員，進行更高效的護理。AI技術也能在搶險救災這些對於人類來說特別危險的任務中發揮巨大的應用價值。
機器的價值觀是人類價值觀的體現，但目前AI領域裡卻缺乏包容和多樣性。要加大STEM教育力度，積極引導高中生參與AI研究，這些年輕的創造力和思維將帶給人無限驚喜。」
——李飛飛出席美國國會聽證的演講
03
「人工智慧大愛(AI)無疆，這個『無疆』有兩層含義：一層含義，實際上AI和傳統產業是沒有邊界的，AI是要賦能百業;第二，AI需要全球各國共同努力來合作推進。所以，實際上AI的學術研究是沒有國界的。
AI一定要和傳統產業結合。而且跟傳統產業結合不是說顛覆產業，而是和傳統產業合作是賦能傳統產業，AI的價值是幫助傳統產業提高效率。但是做到這一點其實是非常不容易的，因為你要去了解很多不同的傳統產業，同時你要自己迅速成長，成長一個比較大的公司你才能夠跟對手去談判和合作。」
——湯曉鷗教授在WAIC 2018開幕式演講
04
「有很多關於中產階級空心化的報導。我認為對於社會來說最好的解決方案就是教育，這樣中間和底層的人都可以向上移動。坦率地說，除了教育，我真的看不到其他解決方案。變化的速度給個人施加了更大的壓力，促使他們不斷學習。
每次發生技術斷裂(technological disruption)，我們都有機會重塑世界上的大部分地區。我希望世界更公平，我希望每個人都能更好地獲得機會和教育，我希望讓人們擺脫無意義的工作，我希望民主運行得更好。我真的相信，憑藉技術，我們可以重塑世界的大部分地區，使它們變得更好。如果我不是從根本上相信這一點，我就不會那麼努力工作了。」
——吳恩達接受《財富》雜誌採訪
05
「保持人性為何重要?人類可能會重複靈長類動物的老路：被比自己聰明的、高級的動物驅逐到地球的小角落中，而沒有掌控權。如果我們不把應對措施提上議程，那些持有比人類更多知識的機器會變得更加可怕，並且威脅會越來越真實，那麼重走猴子老路的情況可能就會發生。
目前人工智慧還只停留在數字智能層面，隨著算法和硬體的改進，數字智能將大大超過生物智能，並且這趨勢無法阻擋。人類必須與機器合併，以克服人工智慧的『存在威脅』。未來我的公司將研究如何將晶片植入人的頭骨，從而實現人機融合。我自己有70%的機會搭乘SpaceX火箭前往火星 ，將來還可能死在紅色星球上。」
——Elon Musk接受Axios採訪
06
「人工智慧時代最缺的就是人才。因為對這個行業來說，你有多好的人才，才可能有多好的人工智慧。所以我們現在可以看到，全球是在爭搶人工智慧人才。不光是中國，美國也是這樣。
高水平的人工智慧人才稀缺，這是一個世界性的問題。我們的很多企業現在都在重金挖人，但實際上挖人不能帶來增量。所以我覺得我們要從源頭做起，為國家、社會、產業的發展培養高水平的人工智慧人才，我們南京大學人工智慧學院，就是要對源頭性的人工智慧高水平人才培養開展新型探索。」
——周志華教授在「2018京東人工智慧創新峰會」演講
07
「對於自動駕駛汽車，我認為人們現在多少接受了這一點。即使你不太清楚自動駕駛汽車是如何做到這一切的，如果它的事故比人駕駛的汽車少得多，那它就是一件好事。我認為我們必須像對待人那樣對待AI：你只需要看看它們表現如何，如果它們反覆運行崩潰，那麼就要說它們不夠好。
在基礎科學會議上，我們應該追求的是全新的想法。因為我們知道，從長遠來看，一個全新的想法將比一個微小的改進產生更大的影響。罔顧了這一事實，我認為這是機器學習領域的一個主要缺點，這個領域資深的人不多，年輕人更多。」
——神經網絡之父Geoffrey Hinton接受《連線》雜誌專訪
08
「我覺得人們是太想創造一個人，創造一個和自己一樣的東西，覺得這樣會解決問題。但是我們要創造的是一個系統，我今天沒有聽到或者不夠多的一個詞的就是經濟，經濟是一個有智能的系統。人工智慧是像人一樣的人工智慧，我們還要創造類似於市場模型一樣的人工智慧。
市場是有智能的，即個體的每個決定是人的決定。例如說，在城市中萵苣不夠多，要運更多的萵苣，可以賺更多的錢。市場機制可以創造出其他的東西，但我們其實沒有把這些東西充分的涵蓋到 AI 系統當中。我們對大腦和思想了解不多，當然可以做很多研究，但是我們對於世界上什麼人類擁有智能了解不多，而且不知道怎麼界定智能，可能二十年以後才能界定。我們一定要模擬自身的智能才能創造出有用的智能系統嗎?」
——機器學習泰鬥Michael Jordan在WAIC 2018演講
09
「量子物理是最深入、最美麗的物理法則，最根本性，最本質性關於宇宙的法則，大自然設計法則，對於這麼多年來我們只不過是驚嘆大自然是如此精美，壯麗以及量子原理如何精美的創建這樣一個雄偉的世界。但是最近隨著量子計算的發展，我們最後有一個方法模擬自然，你如果有一個量子計算機就可以模仿大自然量子法則。我們現在越來越多獲得這樣的能力，也就是讓我們可以與大自然親密接觸。
另外對於生物學方面進展、進化表示驚嘆，它非常深入，非常的美麗，但是至今我們仍然沒有100%確信自然界、生物界進化是怎麼樣的，但是如果我們可以在這方面獲得進展，能夠理解自然智能，我們就可以有一個機會把量子和 AI 結合在一起來進行量子人工智慧，這可以帶來一些在宇宙中以前我們從來沒有看到過的東西，從來沒有看到過的這麼美麗的算式。」
——圖靈獎得主姚期智在WAIC 2018的演講
10
「人工智慧不擅長提出新概念，創意性工作很難被取代(例如，醫學研究員、人工智慧科學家、獲獎劇本作家、公關專家、企業家);對於人工智慧來說，即使是理解常識也很困難，需要了解多個領域並需要進行戰略決策的複雜性/戰略性工作難以取代(例如，執行長、談判專家、併購專家);實際上在機器人和機械學方面取得進展比人工智慧軟體慢，靈敏性工作難以被取代(例如，口腔外科醫生、飛機機械師、脊椎按摩師);機器人在特定環境(如裝配線)中運行良好，但不易適應新環境，需適應全新、未知的各類環境的工作難以被取代(例如，地質調查、集會後的清潔工作);人工智慧沒有人類的情商，人們也不願「信任」機器，讓機器來處理人性化任務，同理心/人性化工作難以被取代(例如，社工、特殊教師、婚姻顧問)。
在這場人工智慧摧毀工作的浩劫中，唯有創造性工作才能從中全身而退。人類將面臨的最大考驗並非是失去工作，而是失去生活的意義。在所有重複性工作上，人工智慧都將高出人類一籌，但我們並非因為擅長重複性工作而為人，是愛定義了我們的人性，愛使我們有別於人工智慧。」
——創新工場創始人李開復公開演講