在美國東部時間東部時間03：8國際勞動婦女節(jié)的前一天，斯坦福大學計算機科學教授、中國著名女科學家李飛飛在“紐約時報”網(wǎng)站上發(fā)表了一篇文章，題為“如何使A.I.對人們有益”。斯坦福大學人工智能實驗室主任，谷歌云人工智能研究所首席科學家。李飛飛說，人工智能將成為下一次工業(yè)革命的最大推動力之一。但她也擔心人工智能的普及會影響她的判斷力。她還建議人工智能的發(fā)展也應(yīng)該以人為本。它有三個目標：第一，智能機器需要更多地反映人類智能的深度。

        第二，大赦國際應(yīng)加強、協(xié)助而不是取代人。第三，確保人工智能技術(shù)的發(fā)展在每一步都有正確的指導。密切關(guān)注它對人類的影響。最后，李飛飛說，沒有任何技術(shù)能夠像人工智能一樣“貶低”它的創(chuàng)造者，但無論結(jié)果如何，我們都必須承擔這一責任。

        以下是李菲菲在“紐約時報”上的全篇專欄：十年前，人工智能是學術(shù)界之外所不知道的一個領(lǐng)域。人工智能正以驚人的速度增長。從硅谷到北京的科技公司都在押注于一切，風險投資家們正把資金投入到他們的研究和開發(fā)中，許多人工智能初創(chuàng)企業(yè)正在崛起。如果我們進入了工業(yè)革命的下一個時代，我們相信人工智能將是其最大的推動力之一。對于像我這樣的研究人員來說，在21世紀初，當我還是計算機科學的研究生時，計算機幾乎不可能檢測到照片的鋒利邊緣。更別提有些人的臉了。

        但是隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法的進步，以及大量強大的計算機硬件的出現(xiàn)，計算機的作用也發(fā)生了巨大的變化。人工智能技術(shù)正從學術(shù)界轉(zhuǎn)向廣泛的行業(yè)，包括制造業(yè)、醫(yī)療保健、運輸和零售。在這些產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型中起著決定性的作用。人工智能是人類自己創(chuàng)造的技術(shù)，它確實存在，而不是任何“虛構(gòu)的”，但隨著它的發(fā)展，我擔心的是人工智能的過度追求和普及會影響我們的判斷。我們已經(jīng)發(fā)明了一種技術(shù)來模擬人類的行為并影響我們未來的生活方式。

        當然，希望它能在現(xiàn)實世界中發(fā)揮積極的作用，并將以人類的需要為指導。我將這種方法稱為“以人為中心的人工智能”，它有三個目標。它也有助于智能機器的發(fā)展。首先，智能機器需要更多地反映人類智能的深度?？紤]到人類視覺感知的豐富性，它是非常復雜的，具有深刻的語境。

        它自然地平衡了我們對顯而易見的事物的認識和我們對細微差別的敏感性。相比之下，對智能機器的感知仍然非常狹隘。有時候差別是微不足道的。例如，在我的實驗室中，圖像描述算法將兩個青銅雕塑描述為“騎手”，而沒有注意到兩者都是青銅雕塑。否則，這種差異就更加明顯。

        例如，使用同樣的算法來描述彩虹下草原上的斑馬的圖像，雖然這種描述在技術(shù)上是正確的，但缺乏審美意識。作為人不可能擁有自然欣賞的生命力和審美深度。這似乎是一種主觀的或不相關(guān)的批評，但它反映出的一個主要問題是，在深度感知方面，機器還沒有人類那么自主。我們期望機器能夠預測我們的需求，但它似乎不能對人類做出深刻的貢獻。在人類經(jīng)驗中，也不能對某些模糊的概念有任何洞察。

        要使智能機器深刻地了解人類的思維是不容易的。解決這個問題需要的不僅僅是計算機科學的能力。這意味著程序員需要學習其他相關(guān)的字段。與各個領(lǐng)域的專家更頻繁地合作。這種合作意味著我們必須回到人工智能的根源，而不是背離它。年輕的AI學習者可能會驚訝地發(fā)現(xiàn)，今天的深度學習算法原理回日期超過60年的神經(jīng)科學研究者，David Hubel和Torsten Wiesel，誰發(fā)現(xiàn)了神經(jīng)元層響應(yīng)刺激在貓的視覺皮層。

        ImageNet我們建立了一個龐大的數(shù)據(jù)集訓練的照片，有助于推動計算機視覺發(fā)展的數(shù)百萬，追蹤的ImageNet數(shù)據(jù)集的起源，最初是基于一項名為WordNet。該項目于1995由認知科學家和語言學家喬治·米勒創(chuàng)建，旨在建立英語語義概念數(shù)據(jù)庫。它能夠與認知科學等領(lǐng)域的人工智能，心理學和社會學。將為我們提供更多的基礎(chǔ)知識，從而為智能機器的發(fā)展奠定更為深厚的基礎(chǔ)。我們可以希望，人工智能技術(shù)的最終目標將使機器更自然地合作和溝通。

        它還將幫助我們實現(xiàn)我們的第二個以人為本的目標：加強、幫助、而不是取代人類。設(shè)想人工智能在未來的作用。它可能在未來的醫(yī)療手術(shù)中發(fā)揮作用。但它不一定是機器完全取代醫(yī)生，執(zhí)行自己的操作，并完全自動化的過程。相反，將智能軟件和專用硬件結(jié)合起來可以幫助外科醫(yī)生保持自己的專業(yè)優(yōu)勢。

        靈活性和適應(yīng)性等特點，同時適應(yīng)繁重現(xiàn)實任務(wù)的要求，避免人為疲勞和干擾造成的一些錯誤。不僅如此，而且在先進的人類護理領(lǐng)域，機器人可能永遠不會成為老年人理想的監(jiān)護人，但是智能傳感器通過自動監(jiān)測藥物劑量和安全檢查表顯示了良好的前景。智能傳感器有助于護理人員更加關(guān)注老年人的身體狀況和護理狀況。這些可以通過自動化技術(shù)來實現(xiàn)，但也可以重復。易錯甚至危險的情況。

        在其他需要創(chuàng)造力、智力或情感的領(lǐng)域，人類仍然起著主導作用，這是機器目前無法取代的角色。在不需要創(chuàng)造力的領(lǐng)域，智能機器的出現(xiàn)可以取代勞動力，導致人力失業(yè)。要解決這個問題，也要實現(xiàn)第三個以人為本的目標。我們需要確保每一步都適當?shù)匾龑斯ぶ悄芗夹g(shù)的發(fā)展，并密切監(jiān)測對人類的影響。擔心勞動力將被機器取代僅僅是開始，包括對弱勢群體的機器學習傾向、人工智能對數(shù)據(jù)的偏好以及對個人隱私的緊張,全球競猜的地緣政治影響等問題將在未來慢慢出現(xiàn)。

面對這些挑戰(zhàn)，為了充分應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，我們需要一些社會組織和機構(gòu)的共同努力。首先，大學的獨特定位應(yīng)該是通過跨學科的項目。舉辦課程和研討會，以促進計算機科學與社會科學甚至人文學科等與之無關(guān)的部門之間的聯(lián)系。第二，各國政府還應(yīng)作出更大努力，鼓勵和促進計算機科學教育，特別是對被人工智能認為易受傷害的少女、少數(shù)民族和其他群體的計算機科學教育。此外，大型企業(yè)、企業(yè)應(yīng)權(quán)衡其在智能算法投資中的優(yōu)先地位和人工智能倫理的重要性，將兩者結(jié)合起來，并考慮自身發(fā)展與社會責任的關(guān)系。

        沒有技術(shù)。人們說機器價值實際上并不存在，所謂的機器價值就是人的價值。這意味著這些機器不是作為競爭對手，而是作為人類的助手和伙伴，幫助人類實現(xiàn)更美好的未來，同時，無論我們的技術(shù)如何發(fā)展，它如何影響世界，無論最終結(jié)果如何，我們都必須承擔起這一責任。