自從圍棋人工智能AlphaGo徹底引爆全球對于會思考機器的熱情后，人們對人工智能(AI)的關注一直沒有退燒。無論如何，那個備受期待的“超級AI”，如今看起來依然在路上。那么，在我們等待的日子里，AI領域還有哪些值得關注的研究方向?該如何看待AI研究的前進速度似乎與想象有落差?能接近人類智能的所謂“強AI”距離我們還有多遠?

帶著這些問題，記者采訪了上海交通大學計算機科學與工程系教授、博士生導師盧策吾。

記者：AI的研究，現在是不是在向著接近人類智能的“強AI”堅實邁進?如果用一張曲線圖描述技術演進的態勢，那么這根曲線是加速向上，還是蜿蜒曲折?是不是會時常遭遇難點?

盧策吾：強AI、通用智能是大多數人工智能研究者的夢想，但是說實話，其中難度非常大。研究者的確都在做堅實的努力，但進步并不是線性的，有時候是一分努力一分收獲，有時候十分努力都不一定有一分收獲。這種節奏，其實和其他自然科學比如物理學的進步是相似的。最近幾年，AI研究突破的曲線的確有放緩勢頭，但對研究者來說，這不一定是壞事，因為任何大的理論進展，一定都是在突破重大瓶頸之后取得的。每個人都能看到的機會，并不一定是機會。

說到AlphaGo，其實它并沒有在最基礎的理論方面提出太多原始創新，它更接近一次AI技術的綜合性應用。對普通人來說，AlphaGo似乎很強，但實際上這并不代表其智能程度很高。AI研究領域有一個著名的“莫拉維克悖論”，簡單說就是：對人類而言非常難的任務，機器可能輕而易舉;反過來，人類覺得很簡單，對機器卻相當艱難。幾年前，當AlphaGo、波士頓動力的機器狗等吸引大量媒體關注時，的確給公眾留下了具備人類智能的超強AI很快就會出現的感覺，但事實并非如此。炫目的東西往往會造成錯覺。對大部分研究者來說，外界的關注度并不能左右研究的動力與熱情，我們不會因為關注降溫而改變研究的節奏。

記者：過去一年左右，AI研究領域有什么值得關注的進展?它會給我們的生活、工作帶來什么變化?

盧策吾：最直接、肉眼可見的變化，應該是AI生成圖像方面的進展。過去，AI在生成文本方面已具備了很強能力，但如今，只要給AI輸入一句話、幾個關鍵詞、幾張圖片，它就能很快自動生成漂亮的視覺藝術作品，可以根據你的要求來定制藝術風格。

實際上，從學術角度看，AI生成圖像方面的研究并不是最近才有的，它的種子大約是在六七年前種下的。從第一篇相關論文發表，到后來通過其他研究者的跟進、上千篇文章的迭代，終于進化到現在這個水平。

隨著技術進步，可以預見，未來一到兩年內，沒有美術基礎的人很可能得到傻瓜式的AI工具，可以在它的幫助下進行繪畫創作。這項技術可能會對廣告、視覺編輯等行業帶來很大幫助，甚至可能影響到美工這個職業的前景。但是，它無法取代真正的藝術家。

從我個人來看，AI研究另一個很有希望的方向，同時也是我非常關注的領域，就是“具身智能”(Embodied AI)，也就是“具有身體的智能”。過去很多AI的訓練，是通過外界輸入數據，比如圖像、文本，某種程度上，就像是讓一個沒有身體的AI通過看電視來學習。如果給AI賦予一個身體，它就可以與環境產生更多交互，可以在這種交互中完成自我進化。

具身智能的概念是由“計算機科學之父”圖靈提出的。上世紀60年代，一項著名的認知研究實驗也證明了它的意義。當時，研究人員把一只小貓作為研究對象，將它綁起來，只允許它通過電視畫面來觀察環境，結果這只貓后來沒能形成運動能力。這個實驗表明，生物如果離開自主探索，僅僅靠畫面等信息輸入，就無法發展出真正的智能。具身智能也是如此，它的本體在輸入一部分智能、相當于通過遺傳獲得天賦后，其他的智能要靠自己摸索環境來獲得。這個研究路線，很有可能大大拓展AI的研究空間。

記者：AI的產業應用在近期似乎更加回歸理性，如何看待這一現象?

盧策吾：許多AI領域的研究人員不喜歡炒作。因為一旦泡沫褪去，社會上對AI的質疑就會影響到科研。和之前幾年相比，如今AI應用的模式的確已有所變化。某種意義上，現在所謂的“偽需求”少了，也就是說，當前技術實現不了的功能、或者沒必要應用AI的需求，一般不再會強行交給AI來實現。

但另一方面，AI依然在硬核支撐那些真需求，而且往往是以一種“潤物細無聲”的方式滲透到各個行業，包括許多原先根本想象不到的領域，現在也已使用AI。同時，隨著產業逐漸回歸理性，從業人員的平均薪資水平也開始回落，那些技術含金量偏低端的從業人員，或許也感覺到自己要找工作變得更難了，但真正高水平的AI人才，他們的薪水其實并沒有變化，社會上對于頂尖AI人才依然非常渴求。

另外，當前所謂的AI“偽需求”，其實有很大一部分從長遠來說是真需求。只不過在現階段，因為種種原因，條件還不成熟，這些需求還沒有被激活。

這大概就是AI行業真正有意思的地方，它的發展是螺旋式上升的。(張懿)