這兩天，AlphaGo與柯潔的三番棋備受關注，人工智慧再次掀起一陣波瀾。在第一盤輸了的情況下，柯潔第二盤執白再次輸給了AlphaGo！至此，地球上最強的圍棋棋手也輸給了人工智慧。於是，外界又有了各種各樣的討論，如AI技術發展如何影響人類等等。
最近，密探聽說有機構對全球AI技術發展進行了地圖式脈絡分析、多技術點位的行業掃描，於是我們獨家採訪了其背後的主導者 —— FutureLab未來實驗室與DCCI*未來智庫創始人、《黑科技》出品與作者之一胡延平，聽他談了下人工智慧領域的八大懸念。
懸念1：計算智能向感知智能的歷史一躍，未來還需遠勝AlphaGo的感知智能來完成
問：AlphaGo之父傑米斯·哈薩比斯說，AlphaGo的發明，並不是為了贏取圍棋比賽，對此您的理解是？您覺得這場人機對戰的意義是什麼？
胡延平：AlphaGo是DeepMind為了拓展市場品牌認知，推出的一個博眼球的「非產品」，所以的確如哈薩比斯所言，不是為了贏取圍棋比賽。現在AlphaGo在歐美市場已經成功贏得醫療健康等領域一些大客戶的大單，他們需要用到AI技術。
對於AI這個領域而言，算是繼深藍戰勝卡斯帕羅夫之後的又一個計算智能階段的符號，顯著性超過技術突破性的裡程碑。但是，這個裡程碑依然在計算智能這個階段和範疇之內。從計算智能向感知智能的歷史性一躍，未來還需要遠勝於AlphaGo的感知智能來完成。
懸念2：AI本身是中性的，取代人的部分勞動如何成為對人的普遍解放而不是奴役
問：對於人工智慧將超越人類、替代人類的觀點，您怎麼看？
胡延平：整體而言，AI依然處於計算智能階段，正在開始往感知計算方向走，但是距離認知計算還比較遠。AI依然處於早期、幼稚期，今天的AI的基本架構就原理而言依然比較「機械」，有最簡單的記憶能力、監督與增強學習能力的AI才剛剛產生，有內生AI能力的AI更只是雛形初現。用算法模擬人類情感模式所可能產生的AI情感還說不上是真正的情感。在今後相當長一段時間內，最強大的AI也依然是有本體無主體的客體。
我比較贊同Michael Jordan的看法，Michael是真正的專業人士，他說「霍金研究領域不同，他的論述聽起來就是個外行，機器人毀滅人類的可能性，在幾百年裡不會發生。」
不過，這些並不妨礙諸多AI以及Powered by AI的技術和產品未來會越來越多取代人類的工作。但是，取代本身其實是中性的，甚至相對勞動奴役人類而言，取代是對人的解放。取代如何真的成為解放、普遍的解放，而不是一部分人奴役另一部分人的利器，這是懸念，這方面的制度安排、協作規則、社會流動、數字平權等恐怕比技術本身的拓新更為重要。
懸念3：如何防止AI被巨頭、國家、民族、種族、戰爭、文明衝突等所利用？
問：您覺得人工智慧對人類帶來了哪些顛覆？是危險的，還是能夠幫助人類生活得更好？
胡延平：人、人性、人類自身的問題，才是那個危險因素，或者才是可能賦予AI以惡的力量的第一動因。麻煩製造者首先是人類自身，社會矛盾、國際衝突、權力秩序、財富分配、數字鴻溝、產業落差、全球化與逆全球化、種族問題、宗教衝突等任何一個方面的負的動能，都可能使得AI的應用偏離中性。人類最大的敵人是人類自己，最有可能毀滅人類的是人類自己，或者未來少數人所操縱的AI。
此時此刻開始，首先需要值得警惕的是壟斷之惡，需要防止數據、網絡、AI的過度集中，防止Matrix級別的AI被少數企業或壟斷巨頭把持，防止億萬人被少數人藉助網絡、數據、智能的力量控制，防止AI成為暴力殺人機器背後的智能驅動。對於這五個防止，說實話比較悲觀，很多問題在文明深處，無法完全避免，但是努力、盡力去避免，總比無限放任的結果略好一點。
歷史的不同階段，科技力量不同程度充當了殺戮利器的角色，只不過技術越強大，被殺戮者越眾。AI不是惡，人之惡才是。
懸念4：AI是the only option嗎？the only option以及to be AI的意思是「人類成為AI」嗎？
問：有媒體說Elon Musk說成為AI是人類唯一選擇，這一點如何解讀？
胡延平：這是國內某媒體的解讀。他們日前把Tim Urban寫Neuralink的一篇長文裡的to be AI翻譯為「人類成為AI」，並且是the only option。事實上the only option本身就不是科學思維。Elon Musk不是神，其觀點也有過於激揚的時候，thinks we have only one good option: to be AI，理性而言更多應該是「走向AI」的意味。
有些人把Neuralink上升到數字永生、創造神人的高度。而實際上即使人機連接、腦機接口，都還處於極為幼稚的早期技術探索期，不是說一點兒進展都沒有，而是說距離付諸實用還相當遠。別說俄羅斯科學家的2045永生計劃到時候實現不了，其它國家那個時候也實現不了。
科技傳播，以訛傳訛不太好。造神是問題，泡沫破了的時候反踩創新者一腳更是問題。雖然越來越多黑科技頗具科幻色彩，但是科學和科幻還是有所不同。作為業者，我們有必要在系統掃描、深度分析的基礎上，與業者一起探索科技未來，與公眾一起接近技術真相。
懸念5：AI不是那頭狼，人類也不是那群羊，技術驅動的不確定性未來，樂觀得起來嗎？
問：從前面你的種種觀點來看，似乎對於AI的未來你是悲觀的？
胡延平：恰恰不是，這要看哪個方面。如果只是從技術角度看，我是樂觀派，不是和AI逆向而行，更不是反AI，只是反對神化AI，希望少看到一些故作聳人聽聞的標題。顯而易見，目前AI已經被神話了，AI技術還在早期的早期，AI技術從業者理性審慎，苦思冥想，即使日夜求索一些重大問題也是百思不得其解，而一些外部輿論和投資人心潮澎湃，要麼被「未來」嚇到，要麼拿「未來」嚇唬人。
從AI之於人類社會的角度看，樂觀的因素多，悲觀的因素也不少。技術意義上的AI在持續進化，但是技術的進化實際是人類作為個體和群體的進化的一部分，即使再給十年左右時間，AI技術也到不了影響人的存在形態，動輒群體性的心理恐慌才是短板，AI不是那頭狼，人類也不是那群羊，狼在人心和人性裡。
從人開始應用AI，到人自然交互AI，到人連接AI，到人融合AI，四個相對（完全是相對而言）的階段，過程漫長，前路維艱，僅就連接而言，即使BCI腦機接口這一個問題的逐步求解，遠比人類成為AI之後人與AI的存在形態會是怎樣這個問題的回答要艱難；AI化生存、成為AI、數字永生、人類在AI中永生，這是四個問題；即使50年之後，AI依然在人類控制和定義的世界之中，那個階段的最大問題不是AI圈養人類、控制人類或者AI失控，而是人類自己是否失控。
懸念6：AI是下一代基礎設施的關鍵，但什麼是AI的基礎設施，各路玩家正在如何布局？
問：您認為人工智慧行業應該具備的關鍵力量是什麼？
胡延平：如前所述，人工智慧還在早期、幼稚期，還比較「機械」，要解決的技術問題比較多，而技術問題的解決遠不止於算法的提升。AI在過去漫長歷史過程中尤其在近五年以來效能的顯著提升，得益於神經網絡、深度學習、機器學習等不同層次和方面的長足進步，網際網路、大數據、雲計算則是催化作用得以發生的不同於過去的溫床。
下一個五年，在計算智能方面，除了上述NN、DL、ML等關鍵方面包括BigData、Cloud等基礎方面繼續突破以外，新的計算架構、晶片的技術躍遷是非常重要的基礎，甚至將會決定未來AI的競合、格局、布局、業態、分布。
我們看到新內核架構的GPU效能每一代可以有十倍速級別的躍升，FPGA不僅沒有黃花老去反倒在AI專用計算、AI向移動端遷移過程中發揮重要作用，一些ASIC類型的AI專用晶片雖然靈活性不足但計算效率非其它架構所能比，而TPU不僅效能超越GPU，而且藉助開發雲未來市場潛力巨大。
AI是下一代基礎設施的關鍵，但什麼是AI的基礎設施以及AI基礎設施的關鍵，以及AI基礎設施方面各路玩家是如何布局、爭奪和演進的，這一點要有清楚認知。而認知的一個重要起點是不能局限於小AI，而必須面向以新智能技術諸多領域為基礎的大AI。
傳感、數據、智能三位一體，而從傳感、網絡、數據再到雲管端智能，大AI五位一體；從雲智能、霧智能到塵智能，大AI至少是相對的三層結構。
懸念7：什麼樣的企業稱得上AI核心玩家？AI基礎設施將使得哪些AI創業公司被迫轉型？
問：什麼樣的企業真的是在做AI，什麼樣的AI企業其實是Powered by AI，什麼樣的企業是AI用戶也就是所謂AI+？
胡延平：什麼樣的企業稱得上AI，尤其AI基礎設施的核心玩家？這個問題可以通過另外一些關鍵問題的回答來佐證：
它是不是不可或缺的、有技術引領能力的那一個？
它在AI基礎設施最底層、傳感層有無布局？
它在GPU、FPGA或ASIC架構的AI計算領域有沒有技術產品位置？
有沒有全球開發者在它雲端的開發平臺或開發工具上研發AI應用？
它有沒有提供AI解決方案或將AI引擎化的能力？
它有沒有把AI能力通過雲端開放平臺廣泛提供給用戶？
它有沒有基於雲管端架構，向用戶提供AI自然界面、自然交互的智能產品或服務？
它有沒有成為AR/VR/MR產品背後的那個AI驅動者？
它有沒有AI走向移動終端或IoT的部署，並且已經有所進展？
在增強學習、AI記憶、算法迭代等方面，它有沒有創新的突破或貢獻？它有沒有面向感知計算有所準備，有沒有傳感、生物傳感、人機連接、BCI等方面技術準備？
AI基礎設施的提供者，正在關鍵方面將AI所需的計算、開發工具等基礎能力予以開放，這使得原來一些在應用領域，通過解決AI從無到有問題發展起來的開發者和創業團隊可能被替代；此外，在無人機、無人駕駛、AR/VR/MR等領域所需解決方案方面，AI基礎設施的提供者開始提供開放、成型的套件，甚至在OS裡引擎化、雲端接口化、程序裡SDK化，這也將使得一批相關領域的創業公司被迫轉型。
此番柯潔與AlphaGo的三番棋，正是Google支持的中國市場活動；Google在此過程中在做的一件事，就是把更多中國開發者，發展成為TensorFlow研究雲計劃和TPU Alpha的用戶。
AI基礎設施布局已經棋過中盤。
懸念8：AI論文大國有沒有可能成為AI強國？網際網路時代依託人口紅利、消費紅利成為應用大國的景象會不會發生AI式的復現？
問：請您預測一下未來國內人工智慧行業發展的趨勢。
胡延平：預測不敢講，趨勢不敢講，只是交流幾點不成熟的個人看法，拋磚引玉。
1.中國是AI論文大國，但不是AI技術大國，這一點是做完《全球創新前沿科技地圖*人工智慧》及其分析之後得到的階段性結果；中科院還是社科院來著，有個報告說根據發表的論文和引用數量， 從近兩年開始中國已經處於人工智慧研究的領先地位，佔據半壁江山，連白宮一份報告都對此感到 「eclipsed」 ， 可是 AI不僅是發論文，一中一外這兩份報告都是站不住腳的 。大家可以看看地圖和相關數據：
2.AI領域我們與外部世界的時差、代差、落差在擴大，而不是在縮小，華人科學家眾多且成就卓著的現狀，無助於情勢逆轉，AI沒有一勞永逸，原生創新、雲管端軟硬協同、快速迭代能力極為重要。
3.不僅AI基礎設施，下一代信息基礎設施的主要部分都已與中國無緣，網際網路時代依託人口紅利、消費紅利成為應用大國的景象在AI這一波將會重現，AI的時代盤口是技術，只做應用缺乏技術，必然沒有重要地位。
4.國內很多地方講到AI的時候說的是小AI，實際上大AI才是應有的視野架構，需要從智能技術的角度去看大AI，相應做一些該做的事情。
5.這是代際更替意義上的新一輪創新周期，AI是核心驅動，是未來，但不是未來的全部，面向未來，認知是基礎。
6.現在的問題是如何在有限的空間創造更多可能，尤其是有沒有可能局部介入，在AI核心領域、AI基礎設施層面能夠有一些大的作為，至少不那麼全盤被動。