從早前的無人問津，到ZAO換臉火爆朋友圈，一波波科技巨潮將人工智能技術(shù)推上風口浪尖。今年是5G商用元年，更是人工智能應用迎來巨大變革的一年。

在人工智能界，有一本名為《機器學習》的書廣為流傳。因其封面印有多個西瓜圖案，這本書被諸多IT男戲稱為“西瓜書”。該書作者便是AI領(lǐng)域各大主流學會的“大滿貫”會士、歐洲科學院外籍院士周志華。

“主持四場精彩報告，被抓住一場采訪，談一項有趣的合作。凌晨降落，午后出發(fā)。”周志華在朋友圈寫道。近幾年，在人工智能領(lǐng)域浸潤了二十年的周志華明顯忙碌了許多。

“十年前，人工智能仍是冷門。其核心領(lǐng)域之一的機器學習，曾被當作非主流?！敝苤救A說。在第五屆中國人工智能大會期間，周志華接受新京報獨家專訪時表示，國內(nèi)人工智能發(fā)展態(tài)勢迅猛，但人才規(guī)模存在較大缺口。

中國人工智能發(fā)展具有局部優(yōu)勢，發(fā)展迅猛

新京報：2019年是5G商用元年，5G對于人工智能發(fā)展具有何種意義？將會帶來什么樣的變革？

周志華：本質(zhì)上，5G和人工智能是兩件不同的事情。我們可以打一個比方，人工智能應用可以比喻為高速公路上的各種車輛，5G像是高速公路。路更好了，更多人工智能應用跑得更快更好，并且可能催生出新型的人工智能應用。我們常說，要致富先修路，就是這個道理。整體來說，5G會給人工智能發(fā)展帶來很好的促進作用。

新京報：中國的人工智能行業(yè)在全球處于什么地位？與國外相比，有哪些競爭力，又有哪些不足？

周志華：我們可以從不同維度來看待這件事情。如果從對人工智能這個學科的歷史貢獻來說，那么中國的貢獻相對較小。因為我們起步晚，最近十年發(fā)展比較快。歷史貢獻上與先進國家有一些差距。

從最近十年的發(fā)展來看，我們的發(fā)展態(tài)勢、發(fā)展速度應該是最好的，或者說是最好的之一。現(xiàn)在和美國比的話，我們可能在總體上有些差距，但是在局部、某些方面，我們也有特色或優(yōu)勢。

新京報：我們的特色、優(yōu)勢有哪些？

周志華：比如說，我們中國的人臉識別技術(shù)和應用就很先進。

人工智能人才需根據(jù)社會需求等因素培養(yǎng)

新京報：人才是第一資源，目前國內(nèi)人工智能人才缺口多大？

周志華：具體數(shù)字很難估計，但人工智能領(lǐng)域人才缺口顯然是巨大的。我們可以看看美國的情況，1956年美國開始設立人工智能學科，而我們國內(nèi)的人工智能研究主要是在改革開放之后，特別是最近十年，所以美國培養(yǎng)出來的人工智能人才比我國多一些。

但是，美國今天是什么狀態(tài)呢？他們?nèi)匀挥X得人工智能領(lǐng)域人才規(guī)模不夠，尤其是人工智能核心領(lǐng)域機器學習的高水平人才極為稀缺，所以美國的企業(yè)干脆去著名大學挖教授。比如說，卡納基梅隆大學機器學習系主任被挖到摩根大通做副總裁，華盛頓大學機器學習最著名的專家被挖到對沖基金公司做副總裁等等。美國可以說不惜“殺雞取卵”地挖教授，高水平教授都被挖空了，十年之后靠誰來培養(yǎng)人才呢？美國人才儲備相對豐厚，都已經(jīng)饑渴到這種程度了，中國起步晚，人才缺口的空間顯然存在。

新京報：中國在人工智能領(lǐng)域人才的培養(yǎng)方面，是否存在一些問題？

周志華：比較明顯的問題就是，什么熱了就一擁而上，冷門就無人問津。其實冷門的時候如果沒人做，熱門的時候就找不到人能做。以前人工智能是冷門學科，比如人工智能現(xiàn)在的核心領(lǐng)域——機器學習，十多年前國內(nèi)做的人就很少，甚至被當作非主流，發(fā)展環(huán)境很艱難?，F(xiàn)在熱起來了，我們就發(fā)現(xiàn)國內(nèi)這方面高水平專家比較少，而高水平師資不足，那培養(yǎng)出來的學生規(guī)模自然就不足。

其實，無論什么學科，只要做的人能達到一定水平，同時在冷門的時候堅持下去，到后來都是有用的。對于這樣的人，我們尤其要鼓勵支持，什么熱就跟著做什么是不可能領(lǐng)先的。另外，招生培養(yǎng)管理制度方面有時比較僵硬，“一刀切”比較多，如果根據(jù)培養(yǎng)能力、社會需求等因素綜合考慮，可能會有比較大的提升空間。

大眾要在心理認知上對人工智能有適應的準備

新京報：當人和機器發(fā)生碰撞時，怎么樣去平衡其中的倫理問題？無人駕駛安全率達到99.99%了，你認為它可以在市區(qū)上路嗎？

周志華：人工智能倫理非常重要。什么事能做、什么事不能做、什么事我們應該從哪個角度去看待它，這個非常重要。人工智能可以說是威力很大的工具，它做好事時效果可以非常好，做壞事就會造成巨大破壞。這個我們一定要有心理準備，必須小心謹慎。

另一方面，人們的心理認知可能也需要一個適應過程。如果無人駕駛技術(shù)有一天真的達到這個安全率（99.99%），比普通人的安全率更高，那么雖然它仍然可能出事故，但出事故的機率比人小得多，這個應該是可以接受的，只不過我們心理認知上可能要有一個轉(zhuǎn)變的過程。其實，汽車剛出來的時候，也遭遇過很多人反對，說馬車更好更安全。

所以，一方面，我們在技術(shù)上要努力提高安全性、健壯性。另一方面，大眾在心理認知上也要有適應的準備。

新京報：是否存在一天，計算機在與人類的對抗中全面取得勝利？

周志華：這方面主要是科幻小說中的想象。主流人工智能學界根本就沒考慮去做一些具有自主性、完全達到或者超越人類水平、能和人類對抗的東西。嚴肅的人工智能研究都是在研究一些輔助人類的智能工具。

既然沒人往這個方面努力，那就不會有這一天。退一萬步說，假設有個別人出于自己的興趣做一些這方面的探索，那也不可能僅憑個人努力就能做出這樣的東西來?，F(xiàn)代科技的發(fā)展早就不再像中世紀那樣，僅靠個人就能取得巨大飛躍了。