Thorsten Joachims：人工智能杀手级应用还需要时间

采访嘉宾：Thorsten Joachims 康奈尔大学计算机科学系及信息科学系教授，美国计算机协会、美国人工智能学会院士

采访视频：http://www.csdn.net/article/2015-12-21/2826528/4

采访文字实录

CSDN：您为何选择计算机研究作为自己的职业，并潜心研究这么多年？其中最有乐趣和最困难的部分都是什么？有没有什么故事能够与我们分享？

Thorsten Joachims：我总是希望建造一些东西。在物理世界中建造要花费大量资源，而在计算机上建造东西，我自己一个人就可以，甚至在我还是一个不断长身体的十几岁少年时就已经能做到了，我深深被它吸引。在计算机领域，仅有的极限就是我自己的创造力，或者我自己有多聪明，能不能把想法编成计算机程序。没有了资金和资源的制约，只剩下建造东西的纯粹乐趣。这就是计算机的魅力，我还是少年时就被它吸引，现在也是如此。

CSDN：您现在关注哪些研究领域？它们将如何影响到我们的生活，或者计算机科学？

Thorsten Joachims：机器学习。机器学习就是理解数据，使用数据，以及将数据转化成可以据以采取行动的知识。在机器学习领域，我所从事的研究都与智能搜索和推荐有关。我喜欢这个领域，因为它们构成了人们每天都在使用的系统。以推荐系统为例，它把来自许多人的知识，包括星级评价，用于机器学习，将这些碎片化的知识转化成推荐建议。

再谈谈搜索引擎，它们现在十分善于整合海量用户通过鼠标点击而产生的信息——也成为反馈。通过机器学习，让系统变得越来越好。机器学习是人工智能的一个主要分支。我认为，这是让机器获取知识、变得智能化的最现实途径。实际上，我们每天都可以注意到，我们所使用的搜索引擎正在变得越来越好。除了智能搜索和推荐系统之外，机器学习还可以用于理解语音、图像或者任何语言。所以，我认为这是一个十分令人兴奋的领域，而且我很高兴自己选择了这个领域。

CSDN：在你所从事的研究领域，有哪些尚未解决的重大问题？

Thorsten Joachims：还有很多。很不幸，我无法一一列举——如果我知道它们——这毕竟是我自己的研究领域，我只能做出最佳的猜测，最重大的问题是什么。我所知道的是，这样的问题有很多，但究竟哪一个是最重要的，我不知道。但鉴于机器学习几乎在各个领域都得到了利用，不仅包括你每天都在使用的系统——在科研领域，你去看看人们用什么方法研究某个问题，有大量的数据需要解读。在物理和天文领域，也有大量的数据需要机器学习。这里有太多悬而未决的问题。另外，大学和公司都在机器学习方面投入重资，微软就是一个例子。

CSDN：今天，许多的听众都是二十岁刚出头的大学生，而他们中有些人将来也会变成研究员。如果您能进行时间旅行，您会给当年二十刚出头的自己什么建议？您会对您自己说什么？

Thorsten Joachims：当我自己二十多岁时，我做了一个非常幸运的选择。我在当学生的时候，有一年时间是出国游学的，我遇到了一个教授。我们第一次交谈时，他给了我两个研究问题。其中一个是非常成熟的领域，如果花一些时间就能得到体面的成果。另一个领域在当时还是非常新的，那时Web刚刚成型。教授建议，让我给万维网建立一个导览系统。这个主意太离谱了，这是一个很新、没有人探索过的领域。我选择了这个题目，而且很高兴自己做出了这样的选择。所以，对于年轻人，我的建议是不管你涉足哪个领域，要寻找一些刚刚成为可能的领域，寻找尚未被探索过的领域，这样才能做出自己的贡献。

CSDN：有人常说，人们往往在短期内高估了技术的潜力，但在长期内低估了技术的潜力。在人工智能领域，你是否认为人们过于乐观？你对人工智能的近期和远期影响怎么看？

Thorsten Joachims：我刚才举的例子，包括智能搜索和推荐系统，我们已经不再把它们看作人工智能了。有这样一种趋势，一种技术一旦发挥了作用，它就不再属于人工智能了。这些系统是令人惊叹的。五十年前，你能否想象有一台机器，你在其上用自然语言键入问题，它就能给你答案？没人会相信。对于推荐系统，机器能够理解社会和个人对于电影或产品的偏好。这些都是人工智能领域令人赞叹的进步。我觉得现在有了长足的进步。我们进步的速度越来越快，但从基本知识到杀手级应用还是需要一些时间的。借助机器学习，我们可以很好地理解语音和图像。这些技术都面临着巨大的机遇，但人们要花费很长时间才能把这些技术融入自己的生活。这种现象推迟了技术影响力的显现。人们逐步适应，但这是一个漫长的过程。还需要非常高超的创造力，才可以把这些技术转化成人们喜爱、对社会有贡献的产品。

CSDN：在大众文化中，我们曾设想了许多可以运用人工智能的情境，例如个人助理。在你看来，人工智能将怎样影响计算机科学发展，乃至影响到研究者自身？

Thorsten Joachims：通过我们计算机科学家自己制作的器材，计算机科学研究的步伐会大大加快。有一些东西，你可以称之为人工智能，例如搜索引擎，目前我离开搜索引擎是无法工作的。我很长时间没去过图书馆了。我们也在大大加快发现新事物的速度。在我们所处的研究领域，从物理学到生物学，有很多事情是由计算机和人工智能科学促成的。例如数学，过去几百年来，它曾经是一种重要的促成工具，而现在逐渐转变成为算法语言和计算了。数学非常重要，但得到了算法语言的强化。