李开复发布“互联网洞见者”第六问：你理想的未来 AI 时代什么样？

知乎 2018「互联网洞见者」大幕开启，十大互联网顶尖人物提问阵容，针对互联网未来提出十个极具前瞻性的提问，将在为期一个月的时间里静候全民的思考、讨论与作答。

10 月 29 日，「互联网洞见者」第六问揭晓，由创新工场董事长兼首席执行官李开复（知乎 ID : 李开复）提出：

你理想的未来 AI 时代什么样？未来 25 年内，各行业、个人生活会有哪些变化？我们该如何准备？

知友：倩Sur（100+ 赞同，中南大学湘雅二医院神经外科医师）

或许有一天我们的基因诊断、染色体检查会非常迅速出结果，而不用等待数周或一个月。这样能够预防疾病、诊断胎儿染色体异常、寻找更好的治疗办法。

今年在长沙进行过一场「人机大战」，数十名遗传学科研人员 VS 1 台机器人，通过对随机抽选的 10 个病例染色体核型分析、诊断疾病，两者对比。

机器人的工作效率当然高于人工。机器人的自动化工作能够极大减轻人工操作的负担，减少错误率发生，在临床工作中起到很大的帮助。

知友：荷兰猪（100+ 赞同，LIRMM-CNRS 机器人研究所博士在读）

我在很多地方都看到大家把机器人和人工智能化了等号，但是这个问题下面我鲜有看到有机器人专业的回答问题，下面我希望从自己的角度来说一说：AI + 机器人的未来。

今年两个国际机器人领域的顶级会议 ICRA 和 IROS 上 deep learning 都是第一关键词，有着越来越多的机器人学者开始关注 AI。

被大家普遍认为是「人工智能」公司，波士顿动力的 CEO Marc Ralibert 更是亲临 IROS 现场演讲。

Marc 讲到 Altas 运用的算法，非常明确的说是

QP（Quadratic Programming）

+

RHC（Receding Horizon Control）

所以，首先希望说明的是大家看到Altas神乎其技的后空翻，跑酷，都是控制算法的结果，而并非AI。

那么波士顿动力是否会在以后的算法中使用 AI 呢，答案是肯定的，Marc 说会将 Learning 用于 Perception。

下面来说一下我想象中的未来吧：

可以通过少量初始数据来学习复杂任务的 AI：机器人是一个可以和环境互动的实体，拥有末端执行器。

大部分机器学习系统需要大量的数据来进行学习复杂的任务，然而对于机器人来说，采集这样庞大的数据本身就是一个问题，而且，某些任务本身（例如双足机器人的行走，跑动，跳跃）就会损坏机器人。

那么这样以来一个只需要少量初始数据来学习复杂任务的AI在机器人领域就显得尤其重要。

一旦突破了数据障碍，那么机器人将能够通过学习完成更多复杂的任务，并且我期待机器学习会给出比传统基于模型控制表现出更优异的控制效果。

但是完成了这一步，离我真正理想中的智能机器人还很遥远。即使能学会很多复杂的任务，并不意味着机器人就拥有了智能。

在我们生活中的很多场景，仅仅用双手去完成任务是不够的，我们还需要借助工具，这样就引入了下个我希望AI能有所突破的领域。

能利用环境中工具的机器人：人和某些灵长类动物与其他种类动物的显著区别在于，人有使用工具的能力，使用工具的能力也是一种高级智能的表现形式。

如何让机器人感知周围的环境，并从环境中发现正确的工具来完成相应的任务。

举个例子，假设机器人需要将钉子钉入木板，环境中有剪子，锤子，刀等一系列的工具，机器人能否在多个工具中选择出锤子，并且利用锤子来钉钉子呢？仅仅利用传统的控制算法，我认为不太能够真正解决让机器人学会使用工具的问题，所以我期待 AI 会在此有所突破。

如果机器人真的可以开始利用工具，那么恭喜，从某种程度上来说机器人已经具有了类似大猩猩的智能了。

然后

建立真正拥有逻辑的机器人系统：如何让机器人拥有逻辑思维能力，让机器人并不只是对于数据做简单的拟合，而真正产生和人类类似的智能？人的很多能力并非都是后天通过数据习得。

例如语言能力，如果我们从小时候开始教大猩猩说话，即使我们给予足够的外界激励，猩猩也不会在某一天学会说话。说明通过数据本身的拟合，并不能完全解释人类的智能。

人类的语言能力更类似于人类本身拥有可以习得语言能力的基因结构，而数据只是起了一个激活的作用罢了。

所以这个问题，我相信并不是 AI 就可以解决的，可能需要依赖于控制理论，神经科学等一系列学科。

AI 的隐患，如何证明系统的稳定性？即使我们基于 AI 创造出了某种类似于人类的智能机器人（可以想象 Altas 的运动性能加上人类的大脑），那么我们如何保证机器人是安全的？

AI 系统的稳定性如何证明，况且现在有研究表明 AI 是可以被「坏」的数据驱动而变坏的。在我以前的回答中说过希望机器人最底层基础的算法是控制算法。这样我们至少可以通过数学的手段证明它的稳定性。

虽然未来令人期待，我仍然保守的认为我们距离真正拥有逻辑能力的机器人还非常遥远，25 年内大概率是无法实现的。

尤其现在在机器人领域过多的吹捧 AI，我认为更多是 PR 的结果。最后以 Richard P. Feynman 的一句话结尾吧：

For successful technology reality must take precedence over public relations, for nature cannot be fooled.

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