這是一個AI“上鏡率”爆表的年代，無論什麼似乎都能AI一番。
在“人盡皆知”的表象之下，又有多少普通人瞭解“人工智能”的基礎和走向呢?例如幾個常見的討論主題：人工智能將會以何種速度發展?人工智能會讓我下崗嗎?人工智能是否會讓人類走向毀滅?
這些大而寬廣、目標深遠的問題，顯然不是普通人能夠準確給出答案的。
但Terrence J. Sejnowski(特倫斯·謝諾夫斯基)，對這些問題絕對有話語權。以他目前幾個主要的頭銜爲例：美國索爾克(Salk)生物研究所計算神經生物學實驗室主任、NIPS(目前人工智能的頂級會議)基金會主席、奧巴馬政府“BRAIN”計劃顧問委員會委員、美國五院院士等等。
除了頭銜之外，Terrence對於人工智能的發展也頗有貢獻，他和AI領域“四駕馬車”之一、“深度學習之父”稱號的卡內基梅隆大學教授傑弗裏·辛頓(Geoffrey Hinton)，在30多年前就早早地證明了簡單的“神經網絡可以完成一些複雜的任務”，這一成就開啓了神經網絡的快速發展。即便後來遭遇了人工智能的“寒冰期”中，他也從未放棄在人工智能方面努力。
作爲最瞭解人工智能歷史、趨勢，最早開啓人工智能浪潮的人之一，Terrence前不久剛出版了自己的第四本書——《深度學習革命》。書中內容橫跨了深度學習的過去、現在和未來，整體時間跨度長達60年。
用Terrence自己的話來說：
我真的需要分享一下我對於人工智能的見解，但(這本書)絕對不是爲了說教，我只是想糾正大部分人的錯誤認識，並且將人工智能30年發展歷史進程中，那些重要的時刻、想法分享出來。並且以我個人的角度對未來做出一定的預測。
可以說是圈外人瞭解人工智能發展歷史、理解人工智能發展趨勢、並且最終形成自我預測能力的上佳材料。
虎嗅也就本次發佈的書籍及內容，對特倫斯·謝諾夫斯基專門進行了一次採訪，內容涵蓋其對於人工智能的深度理解、趨勢預測等精彩內容，以下是我們深度整理、編輯之後的版本。
人工智能崛起依賴的是生物技術?
通常來說，人們都將人工智能看做一串串代碼組成的軟件，但在擁有哈佛大學醫學院神經生物學、普林斯頓大學生物學雙博士後學位的Terrence看來，人工智能更像是人類創造的一個新的“物種”。
其中一個重要原因，是人工智能技術發展過程中，對於生物的參考。
Terrence從上世紀80年代就開始與神經網絡打交道：“最早我只是一位物理學博士，雖然早早開始研究神經網絡模型，但最初的研究並不順利，因爲不借助生物學的力量，我就只能夠用方程式去猜測人類大腦的運轉方式。屢屢失敗之後，我就去了哈佛大學讀神經生物學博士後，那之後我才意識到了人的大腦究竟是有多麼複雜。”
於是乎，Terrence開始嘗試另外一種方法：將人類學習時，生物微觀結構中的變化，轉化成一個又一個方程式，融入到神經網絡模型當中。
一個波茲曼機例子(其中包括3個隱藏單元和4個可見單元)
到了1985年，Terrence和Hinton取得了里程碑式的成績，在《認知科學》雜誌之發表了一篇題爲《一種“波茲曼機”的學習算法(A Learning Algorithm for Boltzmann Machines)》的論文。他們所開創的“波茲曼機”是神經網絡中的一種，同時也是最早能夠學習內部表達，並能表達和解決複雜的組合優化問題的神經網絡。
學術界從那時起才堅定了神經網絡的潛在價值，並且開始不斷在這個方向上努力。
Terrence在採訪中總結30多年來神經網絡的進展時，特別提到了“強化學習”：“它參考了人類自我學習成長的模式。更具體地說，是模仿了人類神經元網絡中多巴胺的刺激作用。”
有人這樣概括“強化學習算法”——就是在訓練的過程中，不斷的去嘗試，錯了就扣分，對了就獎勵，由此訓練得到在各個狀態環境當中最好的決策。
讓絕大多數普通人第一次瞭解到人工智能、在圍棋上打敗人類最強棋手的AlphaGo，最核心的算法就是“強化學習”。所以在對決過程中，計算機不再需要去計算所有的結果，而是可以像人一樣、甚至更高效地去不斷做決策，最終獲得勝利。
這一成就在Terrence看來，還不算是最令人激動的，因爲“強化學習”中需要人類扮演引導的角色，除了爲神經網絡樹立目標之外，人們還需要不斷修正神經網絡的參數。相比之下，人工智能目前另外一個熱門的方向是“無監督學習”，後者最大的特點就是嘗試讓計算機自己對數據進行總結歸納，並且進行學習。
用他自己的話來說：“這與人類嬰兒階段，通過視覺、觸覺、味覺等感官對世界進行觀察、收集、判斷是“如出一轍”的。這個時候我們再來看搭載了無監督學習的機器人，它不就是‘嬰兒機器人’嗎?那再給它一些時間，不就會成長爲青少年機器人，最終再成爲成熟的機器人嗎?”
雖然Terrence表示未來很難預測，但最終還是給出了一個：“所以未來如果真的有能跟人類比肩的機器人製造出來，它也必須經歷與人類相似的成長、進化的過程。而且相比於特定生態位(種羣在生態系統中的位置)和進化而得到的並不能算‘智慧’，那些更多是對於環境的適應，而人工智能將會橫跨整個生物智能的範圍，這將讓世界變得更加豐富。”
也就是說，未來人工智能物種中還可以有AI貓、AI狗?
人工智能會帶來什麼?
在進一步探討是否應該恐懼之前，我們決定先跟Terrence聊聊一些對於未來的暢想。他直接拿筆記本的鍵盤舉了個例子：“未來我們肯定是不再需要鍵盤了，當你都可以和你的電腦對話了，誰還需要鍵盤呢?到時候，筆記本都會像25年前的打字機一樣，被直接送進博物館。”
這一個例子也曾被“硅谷鋼鐵俠”Elon Musk提過，就在我們期待Terrence聊聊由其引發的基礎商業模式改變時，他先強調了自己謹慎的態度：“以前我車上都有一本地圖，每次去一個地方我都要看着地圖來開車，現在我需要的只是輸入地址，然後手機就會給我發送指令，指引我去到目的地。再比如社交網絡，它完全改變了人們交流的方式，也改變了信息的傳播。”
“這相對於互聯網創建之初的1990年，完全就是兩個世界。1990年也沒有人能夠預測到同樣的東西。”Terrence頓了一下笑着說道，“可能還是因爲人類沒有足夠的智慧吧(去預測未來)。”
“隨着AI的引入，人類將通過複雜的機器算法與計算機形成腦機接口，我們不知道未來會發生什麼。但參考前面的例子(互聯網)來看，這將會是一件非常神奇的事情，它(未來)將會與今天的生活大不相同。”
不過改變並不只有正向的，我們也向Terrence提了一個“挑戰性”的問題：我們如何保證互聯網公司這樣的人工智能、數據平臺，不會作惡?
Terrence這樣回答道：“我們還是倒回到歷史中來看，對我比較喜歡回顧歷史。250年前的工業革命，蒸汽引擎的誕生提供了大量的動力，往往一臺發動機就能幹一百個人的機械工作。人們隨後開始把大量的發動機投入到工廠，百倍的產品從工廠中生產出來。但同時那個時代又是非常可怕的，大量的蒸汽機燒着煤炭，向大氣中源源不斷地排放着大量的污染物，整個倫敦都被污染所籠罩。”
“不誇張的說，那就是新技術帶來的改變，生活在其中就像是一‘地獄’。那麼我們(人類)是怎麼應對的呢?人們意識到工業革命必須要調整之後，開始建立各種全新的法律，例如如何控制污染，例如有了機器也不能使用童工等等。人類會自然地選擇去阻止負面的事情發生，這某種程度上就是政府的職責，在這個過程中，政府實際上是在監管、甚至拖慢技術的應用。”
“因此對於任何新技術的出現，我們實際上都需要一段時間來研究如何調節。最優的調節手段甚至還不是一次練就的，它需要時間，因爲人們需要時間來理解技術的影響，並且對其中負面的因素進行抵制。”
Terrence在說完整體的情況之後，開始着重分享自己對於互聯網巨頭的看法：“人工智能的算法、數據這些關鍵性的資源目前的確被谷歌、微軟、阿里巴巴這樣的大公司所掌控。但這些資源更像是公共資源。再加之今天的很多大公司早已國際化了，他們的觸角都是全球化的。也許100年之後，國家的邊界就會消失甚至變得無關緊要。這的確可能是一個瘋狂的猜測，但大公司的權利在與日俱增的確是事實。他們未來甚至能影響國家如何規範商業，規範個體的行爲等等。”
Terrence還給出了一個他的結論：“我唯一能夠保證的只有一點——未來會讓所有人大吃一驚。期望環境保持不變，一直延續下去，絕對是愚蠢的。”
我們是否應該對AI恐懼?
這個所有人都會關心的問題，實際上也是Terrence決心寫下這本書的其中一個主要原因。當時他在野外徒步了一個星期，但腦海裏面卻重複在想此前人們對於人工智能的恐懼。有的人說世界末日要來了，有的人說人類將要被淘汰等等。
“這實在是太瘋狂了。但我確信事情不會像他們想象的那樣糟糕，因爲對於人工智能，我比普通人知道得多得多。所以我真的需要分享一下我對於人工智能的見解，但(這本書)絕對不是爲了說教，我只是想糾正大部分人的錯誤認識。”Terrence平靜而認真地說道。
“我更多想要講述的是一整個(人工智能發展)故事，一個關於過去的故事。人工智能的靈感你從哪裏來?基於我們這些從業者，它的優缺點有哪些?會造成哪些影響等等。當然還包括我的一些小猜測，人工智能將會如何影響我們的生活?這些都在書裏。”
Terrence隨即又舉了一個具體的例子：“早在1994年，人類打造的計算機就已經在國際象棋上打敗了人類。看起來國際象棋似乎已經‘過時’了，但人們並沒有說再也不下國際象棋了。相反一個有趣的變化發生了：原來國際象棋高手主要依靠互相切磋來提升水平，大城市中的棋手和俱樂部往往會佔據優勢，但最新的國際象棋世界冠軍，實際在挪威偏遠的一個小村莊中生活，跟他對弈的正是電腦。所以不管你在世界何地，哪怕是在非洲的村莊，你都可以藉助計算機來加深你的熱愛，甚至推動更多的普通人來下國際象棋。”鄭州婦科醫院 http://www.zykdfkyy.com/
“這明顯和大部分人設想的情景不同，所以說預測未來是不靠譜的。”Terrence繼續說道，“每一次新技術被引進社會，不總會有人會說它是文明的終結嗎?你看核能、又或者是轉基因，這些技術每個都擁有滅絕人類的可能，但人類每次憑藉互相的交流溝通、法律等手段就是能避免最壞的情況。”
除了對人類抱有信心之外，Terrence還點出了人們無需過多擔憂的另外一個原因——人工智能發展並沒有想象中那麼快。
“最近幾年無人駕駛火熱，各種技術、各種方案紛紛出現。但這種技術最終想要轉化成可以商業化的產品，往往還需要十年以上的時間，更不要提自動駕駛這種可能有幾十年過渡期的新技術，按我自己來看，20年可能纔會完全可靠。但科技就是這樣發展的，你手上拿着的手機並不是變魔術一瞬間變出來的，而是許多人數十年的心血。”
“所以最瘋狂的想象大多數都不會靠譜，電影中那樣的終結者也不會出現。”Terrence充滿信心地說到，然後像是開玩笑一樣說了個看法：“我們反倒是要思考下怎麼和人工智能談戀愛，因爲它們可能會具備人類所有的情感。”