原标题：对话腾讯AI Lab张正友：AI会超越人类吗？机器人已经产生自我意识了吗？中国发展AI还欠缺什么？

题图来源：unsplash.com

无论在学术界还是产业界，人工智能的概念日趋火热，但同时也引发了一些冲突和担忧。至今为止，人类对AI的研究到了什么程度？在科学家眼中，公众对AI还存在哪些误解？

作为学术界和产业界交叉融合的代表，近日，腾讯AI Lab及腾讯Robotics X实验室主任张正友博士接受了钛媒体等多家媒体采访。

他认为，一方面，大家意识到了人工智能的重要性，但另一方面也造成了很多恐慌。（钛媒体此前文章《戴上“头环”防走神，学校为什么总是成为AI滥用重灾区？》也谈及了AI在教育领域滥用的弊端。）

张正友目前是腾讯AI Lab及腾讯Robotics X实验室主任，也是ACM Fellow（国际计算机学会院士）和 IEEE Fellow（国际电气电子工程师学会院士），是世界著名的计算机视觉和多媒体技术专家。

他在国际顶尖会议和杂志上发表论文250余篇，论文引用次数51000多次，有近200项专利。2013年，他因为“张氏标定法”获得 IEEE Helmholtz 时间考验奖。

在张正友看来，目前人工智能的技术还是针对于某个点的弱人工智能，感知层面的视觉和语音相当好，但是离接近人类智能的强人工智能相差很远，还有很多的路要走。

他告诉钛媒体，公众不必过于担忧人工智能会对人类造成威胁。因为目前人工智能领域离人的智能差距太远，人工智能在短时间内不能超越人类。

“我觉得大家不用担心，真正做科学的人很少看到对技术的恐慌，跟科学家去谈，他们知道有一些问题，科技有两个方面，有善和恶，看你怎么用它。” 张正友说。

目前的人工智能的技术普适性还没有到那么强。张正友表示，虽然中国在人工智能的应用层面已经超越了美国，但实事求是讲，中国的人工智能的基础核心技术研究投入相对较低，需要在从长远发展方面改变一些思维和角度，需要在基础研究上进行更多投入。

以下是钛媒体等对话张正友的实录，有删节：

媒体：我们知道很多互联网公司做人工智能，想了解一下中国未来的人工智能发展的突破点在哪？

张正友：人工智能是一个很热门的话题，大家都在往前推进。从企业来讲的话，怎么样扎实的把人工智能技术应用到具体的行业里面，需要花时间对行业深入的理解才能很好的应用人工智能技术。

人工智能技术目前还是非常专用的技术，并不是通用的，所以不同的应用要适配，要花很长时间，包括对用户了解和对这个问题的各方面进行提炼。但是从中国整个领域来讲，一个突破点就需要投入更多的基础研究，因为中国在人工智能方面基础研究方面相对比较薄弱。

媒体：有没有涉及到具体行业的结合？

张正友：我们从基础研究方向去努力，目前的人工智能的技术普适性还没有到那么强。到了通用人工智能或者强人工智能，人工智能就能像人一样能看能说能听能写，能思考，我们尽可能往这个方向去靠近，到时候各个领域都可以应用。

目前针对每个行业，还是需要对这个行业深入的理解。腾讯在围绕着这个行业方向去发展人工智能，我们讲AI+行业，是产业互联网对某个产业深入的理解，才能把人工智能用上去。

目前的人工智能技术和大数据的技术，是从大量的标注好的数据里面找到从数据到标注之间的映射关系，然后当有新的数据来的话就可以应用学到的映射关系，知道它对应的标注。

假如某个行业有很多标注好的数据的话，这个行业就会应用的比较好。像医疗方面，有很多的应用，因为可以获取很多的标注数据。一般来说，在感知层面，比如和计算机视觉和语音处理相关的行业，人工智能技术的应用会比较成功。

媒体：国外已经研制出来的粒子机器人，号称可以拥有自我意识的，这个机器人对人类有什么样的影响？

张正友：我们不要一看到有个叫智能的东西就认为是真的智能。跟人类的智能相比，这些都不是智能。像医疗里靶向治疗药物进入人体以后，会根据细胞的信息自动跟踪到致癌位点去，针对某个方向去找到合适的地方，进而释放药性。

其实很多东西要判断是不是智能，例如我们闻到香的味道就想到吃饭，这不是智能，粒子机器人被认为是智能，我不认为是，这是条件反射，是用到传感器的地方，很底层的层面，还没有到人工智能。

目前人工智能领域离人的智能差距太远，人工智能在短时间内不能超越人类，我觉得大家不用担心，真正做科学的人很少看到对技术的恐慌，跟科学家去谈，他们知道有一些问题，科技有两个方面，有善和恶，看你怎么用它。

媒体：现在有人说弱人工智能，强人工智能。现在公众对学术界的理解有一个很长的距离，包括很多学界人工智能机器人混着说。能不能简单通俗讲一下，人工智能和机器人下一个定义？

张正友：从五十年代讲的人工智能就是机器人，能够具有人这样的能力，能看能说能听能写，就像大家在科幻电影、科幻小说里面看到的那些机器人，这是我们以前真正、最原始的人工智能的定义。

随着时间的推移，像智能音箱没有手没有脚也被认为是人工智能；退一步没有具体形态的，仅仅存于计算机上面，它也被认为是人工智能，比方说有些人在互联网上爬数据，也叫机器人，但不是实体的；现在某些算法被当作人工智能。

人工智能这个词从我们这个角度来看非常广泛了，可以说好，也可以不好，好的地方让大家认识到人工智能的重要性，不好的地方造成了很多恐慌。目前人工智能的技术还是针对于某个点的弱人工智能，感知层面的视觉和语音相当好，但是离接近人类智能的强人工智能相差很远，还有很多的路要走。

媒体：刚才提到国内人工智能短板的研究，也看美国这两年对中国人工智能很防范，说明咱们国内人工智能有很大的发展潜力。

张正友：中国人工智能数据量大，因为人口多，各方面的原因，中国在应用层面已经超越了美国。实事求是讲，中国的人工智能的基础核心技术研究投入相对较低，需要在从长远发展方面改变一些思维和角度。

媒体：美国和中国现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来计划，美国觉得中国举全国之力政府引导性很多。不评判好坏，像腾讯作为一个商业企业也加入到人工智能的平台，像这种怎么结合优势来推动中国的人工智能竞争的实力？

张正友：腾讯作为国家人工智能医疗影像开放平台，目前是非常有影响力的。为什么是腾讯被认定为开放平台，因为腾讯已经与一百多家医院建立了紧密的合作。

因为目前人工智能的技术是弱人工智能技术，必须对这个领域有深入的理解才能真正解决问题。所以通过人工智能开放平台，我们和一百家医院有紧密的合作，我们会花很多精力去了解用户的需求，包括病人。

举个例子，很多人不知道去哪一个科室看病，这是很难的问题，我有时候也不知道。可以通过分析病历，腾讯有这样一个技术，把以前的病历识别对应到哪一个科室比较合适，就会帮助你。

另外一个例子是关于医生，我们深入到这个领域以后，就观察医生如何用人工智能技术，去理解他们的痛点，就知道医生真正需要什么东西。以我们做的智能显微镜为例。显微镜就是下面放一个切片做病理分析，光线上来一个折射，我们眼睛就可以看到了。我们把中间的部分换掉，光一部分仍然投射到人的眼睛里面，还有一部分光往上去，上面放一个摄像头，拿到的图像就和人看到的图像是一样的，我们就用来做人工智能算法的分析。

比如说医生要去数多少细胞的数目，那个数起来很麻烦。现在告诉人工智能我要细胞的数目，几个细胞，人工智能一下子就数出来了，所以人和AI结合，使得医生的效率大大提高，像这些我们开放平台深入到行业，深入到用户，包括医生，包括病人，整个一个良性的反馈循环，使得我们技术越来越好。

提到另外一个高度，我们做研究的人以技术为导向，是技术驱动，有时候甚至是兴趣驱动。一旦落地的话，就一定以用户需求为导向驱动才能成功，否则这两个之间有很大的差别。从基础研究、应用研究、到用户需求为导向做产品化，让这个技术最终落地，才能对人类发挥最大的作用。

媒体：现在引导两个实验室：机器人实验和AI Lab，这两个实验室协同性怎么体现的？针对AI Lab一些基础性的研究，这种技术怎么去辐射到AI内部产品AI应用上面，能不能举一下内容一些具体的使用。

张正友：先讲两个实验室协同性的定位。刚才提到了AI的概念很广，人工智能和机器人到底有什么区别，很难区分。事实上可以把机器人作为人工智能一部分，但是也可以说人工智能是机器人的一部分。

现在把人工智能的概念泛化了，人工智能面更广了，把机器人当作人工智能的一部分。

我们有两个实验室，区分还是明显的，AI Lab做更多软件方面的，包括计算机视觉、语音识别、自然语言理解、智能机器学习算法，更多偏软件，数据采集出来后我们怎么样去处理识别。

机器人实验室更多偏硬件方面，硬件、控制、机械设计、本体方面。机器人这边肯定是需要AI的能力的，这两个要紧密合作的。

目前机器人实验室这边的研究更多偏向于移动能力，机器人要能在不平整地面上稳定移动要能爬楼梯。另外一个是操作控制能力，灵活的机械手加上触觉，运动的安全性，手臂的安全性，这些方面的基础能力。

因为机器人实验室去年才成立的，我在腾讯创建机器人实验室从零开始的，现在有40个人左右，来自12个国家和地区，都是从世界各地来的，觉得非常自豪能够把这么多的世界顶尖的人集合在一起，我们都是为了一个很远大的梦想，机器人能够帮助中国，能够帮助社会、帮助人类。

所以，一个偏软件，一个偏硬件，电路设计、硬件控制这方面。机器人要智能化必须要有AI的能力，那个时候有很多融合的能力。

AI Lab从基础研究到应用，这个里面我们有很多的AI。举个例子，叮当智能音箱，带屏幕的智能音箱，这里面有很多的技术，多麦克风的阵列，远距离可以识别出语音来；还有我们很多的技术，比如AI下围棋技术，三年多获得三个世界AI围棋的比赛的冠军，现在已经成为中国国家围棋队的专职的陪练。

还有在王者荣耀和星际争霸游戏里，多个智能体如何合作，用什么样的策略来应对不知道人类玩家下一步步骤的情况，这里面有很多策略的部分，这是一个比较好的平台，帮助我们去推进、研究AGI通用人工智能（Artificial General Intelligence）。

还有很多应用，比如说有些人要上去玩游戏，一开始可能找不到水平相适合的玩家，还没有人跟你玩你就离开了。现在AI就可以帮助你，就帮你玩娱乐竞赛，先热身，等到后面有人跟你一起玩了。

比如在农业方面，我们跟中国农科院和辽宁省农委合作，怎么在大棚里面种植产量最大化，我们通过人工智能的方法去控制，首先用传感器捕捉各种各样的信息，光照、湿度、亮度，然后再用人工智能强化学习的方法通过仿真知道什么样的参数最好，去控制喷水、灯光亮暗，再得到实时的反馈去调整。

因为中国农业耕地有很多的损失，能够提高产量能够对这个社会有很大的帮助。还有很多的应用，医疗刚才也说过了，我们既有基础研究，但是也有具体的应用。

媒体：在内容、游戏，医疗之外，AI怎么应用更多到行业领域是需要接下来要落地的？

张正友：我们AI Lab是基础研究和应用研究，我们和客户一起调研需要什么样的技术，决定是不是应该我们去做。

AI是无所不在的，什么行业都可以进去。腾讯选择非常多的行业一方面看客户的需求，我们跟腾讯云、CSIG有很多的合作，我们选择医疗、农业，很大考量出发点是，这些是不是非腾讯做不可？

农业、医疗这些东西，小的专业公司很难保持长期持续的投入，这样的行业对于社会发展有很大的意义，很多小的公司很难长期承载，是我们优先考虑的，这是选择的标准。

腾讯云的B2B类客户会提出相关的需求，这种既能保持我们的技术优势，同时又能满足客户的需求下，我们会优先选择这样的一些行业。

还比如说车联网，汽车和互联网的结合需要AI的技术，比如这个人是不是累了，出现疲惫驾驶。还有人机交互，复杂环境里面汽车有噪声，有风的声音，怎么做语音识别。我们在机器人视觉、语音这些技术都在合作，根据他们的需求，我们和他们一起了解用户的需求，客户导向很重要，真正应用AI技术还是需要这方面。

媒体：在实验室过程提到个人兴趣，可能在落地跟腾讯结合的时候，我们更多结合产品和需求来说，腾讯又是产品和需求的结合，这两者结合过程中是否发生过冲突或者碰撞？是否可以分享一下？

张正友：如何在企业里面做好科研这是一个很难的话题，怎么样让研究和企业很好的结合，我希望在腾讯能帮助企业领导找到一条建立适合腾讯的实验室道路。腾讯对基础研究的支持是很诚恳的。

腾讯到了一定的体量，一定会对社会的责任展示出来，小公司不知道第二天能不能活下来，让它长期做基础研究是不太可能的事情，所以企业一定要到足够的体量才能建立实验室。

第二，创始人或者企业最高领导，一定要对研究科技方面有极大的热情，马化腾先生也是非常支持，对科技有很大热情。现在人工智能已经发展到一定程度了，有很多东西可以应用了，有应用的前景我们大力往前推进。

同时我们知道有些技术目前还是不够的，在基础研究方面也需要布局，也就是基础研究和应用这两个方向是需要布局的。

再回到腾讯的产品经理文化，我们这边没有产品经理，但归根到底就是说在技术应用到具体领域的时候，要以用户的需求为导向。

比如研究人员去医院里面和医生一起工作，观察他们的需求，就像刚才智能显微镜是一个例子，我们研究人员真正去了解用户、了解过程、知道他们有什么需要解决的痛点，我们才能用最佳的技术去帮助他们。

当然我们研究人员有很多的想象力去创新，有一些新的技术是用户没有想到的东西，完全靠用户驱动很难有革命性的技术突破。

媒体：新技术在承担社会责任方面，现在腾讯有哪些尝试？

张正友：腾讯有很多科技向善的新技术，今天在论坛上面也举了几个例子，比如说野生动物的保护，跟世界自然基金会的合作，农业、找丢失的人等。

在文化和艺术方面，我们跟敦煌研究院合作做数字文化遗产的保护，跟故宫也有。与敦煌研究院做了壁画的修复，壁画颜色掉了，根据历史知识去修复颜色消退的画，可以根据计算机视觉方法产生很快的修复，假如他们需要的话再调整，总的修复很快，这是其中的应用，文化遗产保护非常重要。

另外，跟故宫一起做了一些工作，比如书法家字体，各种各样的历史原因之下可能有一些字残缺了，我们能不能通过计算机视觉把这些字补出来？我们首先通过人工智能去学习书法家字体的风格，然后按照学到的风格去补出需要的字。这些已经在做了。

（本文首发钛媒体，作者/李程程）

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