IBM沈晓卫：担心人工智能对人类的威胁就像担心火星上车牌限号(2)

另外，今天的人工智能，特别是深度学习，很多时候并没有办法就我们的决策给出一个清晰的解释，如何解决或改善这个问题，也是相关技术发展中另一个非常重要的趋势。再加上今天的人工智能可能比较欠缺一些常识性的东西，如何把已有的技术学习、深度技术的学习和其他技术做结合，这些都是人工智能技术发展接下来需要探讨的问题。

人工智能之所以有这么快速的发展，非常重要的一点是计算能力的极大提高。我们看到，在物理层面，半导体技术的发展可能会面临摩尔定律的限制。今天看到的这些技术，无论是FPGA还是GPO，都能帮助人工智能系统进行加速。接下来我们还看到一些技术，比如做近似计算的时候，整个加速比是非常不一样的感觉;比如图像识别，如果有几个像素的误差不会影响大局;比如模拟计算，如何利用物理设备或者物理器件本身的一些特质用模拟信号进行计算，而不是数字信号的计算等。今天的计算机还是传统的计算机架构，想要更好地进行逻辑运算，就要考虑如何构建新一代的、能够模拟人脑运算的系统，那样不仅能实现逻辑思维，也能很好地实现形象思维。

今天的人工智能都是大数据背景下的人工智能，我们在谈到人工智能可能给我们带来的挑战时，其中一部分疑虑，从纯粹的技术角度来看，应该说是不必过于担心的。因为有些疑虑就好像是在今天就担心人类移民到火星之后，会不会在火星上进行车牌限号一样——我觉得将来可能有这样的需求，但是现在去谈还稍微有点过早。今天讨论人工智能，很大程度上是需要讨论如何增强它的职能，如何把它应用在行业当中，去解决实际的问题。

人工智能有这样几个方面构建了今天的成功，也构建了人工智能接下来发展所面临的挑战：大数据的存在，人工智能的算法、模型、计算力等，还有非常重要的一点就是应用场景。人工智能要向前发展，它需要不断地获得商业上的成功，而商业成功非常重要的一点就是如何利用今天已有的计算力、已有的人工智能算法和技术来选择合适的商业场景。

我们如何把人工智能带到行业中，解决行业的问题?比如环境问题、教育问题、医疗问题、金融问题、制造业问题等。把人工智能应用到行业中去，大概会带来两大方面的改变：第一，它提高了行业的效率和安全性等等，会使一些工作被机械替代，与此同时产生另一些新的工作机会;第二，它能通过不断学习来提供一些基于知识的专业建议，未来可能会出现人工智能律师或助手、人工智能金融师或者助手等。