3月13日晚雷锋网举办了“大白离我们还有多远”主题沙龙活动，我们邀请了一些人工智能领域一线的从业者，来交流各自理解的“人工智能”是什么样子。

格灵深瞳：人工智能是一场集体YY

从技术层面上讲，目前的人工智能和机器学习，可以说是数学家和统计学家YY出来的一种方法，试图去解决一些智能方面的问题，这和人的识别方法基本上没有相似之处。如果概括一下现在的智能技术，它就是一种统计平均的算法，数据说了什么，人工智能就是什么。

舆论的嘈杂对我们的影响微乎其微，因为很多地方我们的确需要人工智能，而当需求存在的时候就会有市场。但将人工智能上升到理论的高度的话，从结构上讲，人脑神经元的数量要比人工参数高出很多，另外，一个小孩从出生开始，这个世界通过映射不停地在“训练”他。人工智能通过千万量级的数据来复制这个过程，前景会非常悲观。

不过如果真有那么一天，像大白这样的人工智能出现，人们会非常依赖它，但基于普通人并不了解人类现阶段的技术水平有多低，所以难免会浮想联翩。 当某项技术在现实生活中太过前沿的话，无论是客户还是消费者，他们也是很难准确定义自己想要什么东西的。

图灵机器人：减法比加法难很多

媒体的炒作一定程度上能给创业公司，在拿投资和培育市场方面，产生积极的影响。但如果是做民用市场的产品，这也很容易让用户对产品抱有不太现实的期待。我们做技术必须要脚踏实地，用可靠的方案做出有效的产品。

在工业应用这一块，机器力臂其实早就可以胜任很多工作，反观民用市场，也有一些机器人公司为了完善产品找我们合作。除此之外，像亚马逊这样的公司，前不久还出过一款语音助手硬件Echo。这些事件的发生，会将人工智能的概念和技术导向成熟，我们应该很快能看到更丰富的民用产品出现。 

当初我们最开始做语音助手的时候，我们的目标就是要做出一款全能的语音助手，但投入很多精力之后发现，产品设计和技术都很难达到我们需要的水准，同时，最令人沮丧的是，即使产品出来以后，用户也并没养成使用习惯。我们就想，也许一款产品什么都能干，用户反而不知道能用来做什么，所以后来我们又做了几个特定场景的尝试，但其中又碰到了很多困难，突然发现做减法比做加法要难很多。

诺亦腾：人类不会拒绝前进的每一步，哪怕有风险

人和机器人最大的区别在于，人能概括性地对物体形成抽象的思维，机器没有。现在的统计学模型在这方面基本上是无能为力的，所以现在谈人工智能太早了。

和人工智能一样，虚拟现实也是最近才热起来，在一个行业还不够成熟的时候做产品是很累的。无论是人工智能还是虚拟现实，离消费级应用远不止三五年。不过历史的车轮是无法阻止的，就像人类社会从狩猎向农业转变时，人类的体质是下降的，不过这样的现实不会改变。我们跨出的每一步都会离目标更近，而人类永远都不会拒绝这种进步。

现在还有一个难点就是，头戴显示器看起来像一个很好的输出解决方案，实际上它却只是将现有的技术，通过很低的成本拉到了民用市场，而交互方面，输入设备要更糟糕一些，因为这根本不是成本问题，而是现阶段就没有一个能达到要求的输入设备。虚拟现实的从业者在这方面还处于摸索阶段，该用什么方式来交互直到现在也没有定论。

出门问问：没有创新，迟早饱和

智能的定义是不确切的，因为人对自己都还不够了解，从电影中的大白来看，人工智能首先要有创造性，情感和集体智慧。这些东西可不能太当真，我们现在还停留在用计算机建模来模拟一些事情。至于某些人所谓的人工智能将颠覆人类，用中国的古话就是杞人忧天。

语音交互相对来说是离民用市场比较接近的，一方面是因为语音识别的准确性已经很高，离实用非常接近。但自然语言的处理其实大家也还没有一个非常好的解决方案。就算是类脑芯片这样的东西，如果没有理解人类的认知方法，只是把数据堆砌起来，智能程度绝对不是线性增长的，迟早会饱和。

神念：材质不能被忽视

人工智能是一种趋势，不过任何事物都有其两面性，霍金的人工智能威胁论不能说不对，只是这种观点比较极端。我们只需在发展的过程中，恪守一些基本的原则，就不会出现电影中的那些灾难。半导体这条路其实已经铺得差不多了，现在更多的是软件层面的问题。

当人们将目光聚焦在交互的逻辑和算法时，材质和能源的问题很容易被掩盖。现在那些看上去和人类本质非常相似的技术，只是在兜售一些概念，只有当元器件和新能源取得突破，现在面临的技术问题，很多都会得到完善的解决。

转自 http://www.leiphone.com/news/201503/TDxO47WeZBYqqX1G.html