傳(chuan)統(tong)認為，科(ke)(ke)技工作因(yin)其(qi)高度的(de)(de)創新性(xing)，因(yin)此(ci)科(ke)(ke)技工作者(zhe)很(hen)難被人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)取代。但日前，國(guo)際(ji)學(xue)(xue)(xue)(xue)術期刊《自(zi)然》發表的(de)(de)一(yi)篇論文吸引了(le)(le)大家的(de)(de)眼球。科(ke)(ke)學(xue)(xue)(xue)(xue)家們(men)改(gai)造了(le)(le)一(yi)種汽車裝配線上(shang)常見的(de)(de)機器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)，讓它可以在化(hua)(hua)(hua)學(xue)(xue)(xue)(xue)實(shi)驗(yan)室(shi)(shi)內工作。通過與機器(qi)(qi)學(xue)(xue)(xue)(xue)習算法相(xiang)(xiang)連(lian)，這(zhe)(zhe)(zhe)種機器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)可以使用和人(ren)(ren)(ren)類(lei)化(hua)(hua)(hua)學(xue)(xue)(xue)(xue)家一(yi)樣的(de)(de)標準分析儀(yi)器(qi)(qi)，“相(xiang)(xiang)當于使研(yan)究(jiu)人(ren)(ren)(ren)員(yuan)(yuan)而(er)(er)(er)非儀(yi)器(qi)(qi)變得自(zi)動(dong)化(hua)(hua)(hua)”。同時，由于它和人(ren)(ren)(ren)類(lei)體積(ji)相(xiang)(xiang)當，可以在傳(chuan)統(tong)實(shi)驗(yan)室(shi)(shi)內工作，而(er)(er)(er)無(wu)須建立或改(gai)造新實(shi)驗(yan)室(shi)(shi)。在提高一(yi)種聚合(he)光(guang)催(cui)(cui)化(hua)(hua)(hua)劑性(xing)能(neng)的(de)(de)實(shi)驗(yan)中，這(zhe)(zhe)(zhe)款機器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)在2～3天內便優化(hua)(hua)(hua)了(le)(le)反應條件，而(er)(er)(er)人(ren)(ren)(ren)類(lei)要幾個(ge)月的(de)(de)時間才能(neng)做到。原(yuan)因(yin)之一(yi)，就是(shi)這(zhe)(zhe)(zhe)種機器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)采取了(le)(le)激(ji)光(guang)掃描和觸覺反饋相(xiang)(xiang)結合(he)的(de)(de)方式(shi)實(shi)現定位，而(er)(er)(er)不是(shi)視覺系統(tong)——不用“看”的(de)(de)機器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)無(wu)須光(guang)亮，因(yin)此(ci)極(ji)大地提高了(le)(le)光(guang)催(cui)(cui)化(hua)(hua)(hua)實(shi)驗(yan)的(de)(de)效(xiao)率(lv)。研(yan)究(jiu)者(zhe)認為，這(zhe)(zhe)(zhe)個(ge)機器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)將在傳(chuan)統(tong)實(shi)驗(yan)室(shi)(shi)有更多應用。那(nei)么，人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)會(hui)取代化(hua)(hua)(hua)學(xue)(xue)(xue)(xue)家嗎？會(hui)取代科(ke)(ke)學(xue)(xue)(xue)(xue)家嗎？本期，我們(men)邀請(qing)蘭州大學(xue)(xue)(xue)(xue)化(hua)(hua)(hua)學(xue)(xue)(xue)(xue)化(hua)(hua)(hua)工學(xue)(xue)(xue)(xue)院(yuan)教授王(wang)為，中國(guo)科(ke)(ke)學(xue)(xue)(xue)(xue)院(yuan)自(zi)動(dong)化(hua)(hua)(hua)研(yan)究(jiu)所(suo)研(yan)究(jiu)員(yuan)(yuan)侯增廣，和中國(guo)科(ke)(ke)學(xue)(xue)(xue)(xue)院(yuan)物理研(yan)究(jiu)所(suo)研(yan)究(jiu)員(yuan)(yuan)王(wang)磊一(yi)起(qi)來談談這(zhe)(zhe)(zhe)個(ge)話題。
1.人工(gong)智能(neng)已成為科學家的好幫手
侯(hou)增廣(中(zhong)國(guo)科學(xue)院自(zi)動化(hua)研究所(suo)研究員)：簡單地說，《自(zi)然》刊登的論文在技術方面有兩個亮點。一(yi)是(shi)采用(yong)機(ji)器人代替傳統(tong)實(shi)驗(yan)(yan)室的實(shi)驗(yan)(yan)員，克服了光催化(hua)實(shi)驗(yan)(yan)人工操作(zuo)過程中(zhong)的一(yi)些問題。這個實(shi)驗(yan)(yan)應用(yong)的就是(shi)常見的具有機(ji)械臂的移動機(ji)器人平臺，它連(lian)續(xu)運(yun)行(xing)了8天，做了688個實(shi)驗(yan)(yan)。第二個亮點是(shi)采用(yong)了貝葉斯算法，這是(shi)一(yi)種(zhong)基于概率統(tong)計的分類算法，使實(shi)驗(yan)(yan)效率大(da)大(da)提(ti)升(sheng)。
機(ji)器(qi)人(ren)最早在(zai)制造和生產領(ling)域(yu)得到應用。目前，在(zai)科學發現領(ling)域(yu)，機(ji)器(qi)人(ren)在(zai)精(jing)(jing)(jing)度(du)(du)要求(qiu)比(bi)較高(gao)(gao)的場景中(zhong)，如(ru)時(shi)間精(jing)(jing)(jing)度(du)(du)、位(wei)置精(jing)(jing)(jing)度(du)(du)、操作精(jing)(jing)(jing)度(du)(du)等，有了很多應用。例如(ru)，人(ren)工(gong)授精(jing)(jing)(jing)要求(qiu)把精(jing)(jing)(jing)子準確地送入卵子中(zhong)，精(jing)(jing)(jing)度(du)(du)要求(qiu)比(bi)較高(gao)(gao)，這類任務(wu)如(ru)果(guo)采(cai)用機(ji)器(qi)人(ren)將比(bi)人(ren)工(gong)操作的效率(lv)高(gao)(gao)很多。
人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)的應用給(gei)科(ke)研帶(dai)來很多(duo)新變化(hua)，增加了(le)新可能(neng)。比(bi)如(ru)，采用人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)方法對數據(ju)的采集更客觀(guan)、分析更準確(que)。同時，人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)有強(qiang)大的計算能(neng)力(li)，能(neng)夠發(fa)現(xian)人(ren)(ren)容易忽略(lve)的小樣本事件、罕見樣本事件，可能(neng)給(gei)科(ke)學研究帶(dai)來意想不到(dao)的發(fa)現(xian)。
王為(蘭州大學化學化工學院教授)：人工智能如(ru)何幫助化學家？我們首先(xian)要理解“化學學科(ke)”和“人工智能”的(de)內(nei)涵和外延，判斷它們各自面臨的(de)瓶頸(jing)和發展的(de)方向，再(zai)分析它們可(ke)能采(cai)用(yong)什么方式交匯融(rong)通。
化學(xue)是發現(xian)和(he)(he)創造物質(zhi)的(de)(de)(de)(de)(de)學(xue)科。要解(jie)(jie)決(jue)的(de)(de)(de)(de)(de)基本問(wen)題包括：物質(zhi)如何(精(jing)準)創制？物質(zhi)的(de)(de)(de)(de)(de)組成和(he)(he)結構如何？物質(zhi)有什(shen)么(獨特)的(de)(de)(de)(de)(de)功能？上(shang)述問(wen)題的(de)(de)(de)(de)(de)解(jie)(jie)決(jue)，從根本上(shang)講需要對微觀(guan)物質(zhi)世界的(de)(de)(de)(de)(de)底層邏(luo)輯形成理(li)論體系(xi)。因此，化學(xue)學(xue)科既需要動腦，也需要動手(shou)：從發現(xian)和(he)(he)創造物質(zhi)的(de)(de)(de)(de)(de)實踐(jian)中(zhong)獲(huo)得數據(ju)，從數據(ju)中(zhong)總結新的(de)(de)(de)(de)(de)經驗和(he)(he)規律，再(zai)從經驗和(he)(he)規律中(zhong)指導未知的(de)(de)(de)(de)(de)、獲(huo)得新數據(ju)的(de)(de)(de)(de)(de)實踐(jian)。簡言(yan)之(zhi)，化學(xue)學(xue)科的(de)(de)(de)(de)(de)發展(zhan)需要從微觀(guan)到(dao)宏觀(guan)的(de)(de)(de)(de)(de)多尺度層級上(shang)，高效精(jing)準獲(huo)取數據(ju)、建立數據(ju)和(he)(he)理(li)論之(zhi)間的(de)(de)(de)(de)(de)強連接(jie)、完(wan)備理(li)論體系(xi)。
新(xin)(xin)一代人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)的(de)核心(xin)是(shi)在大數(shu)據(ju)(ju)基(ji)礎(chu)上(shang)將智(zhi)能(neng)問題轉(zhuan)化為數(shu)據(ju)(ju)問題，其發(fa)展需要三個核心(xin)要素的(de)支撐(cheng)：計(ji)算(suan)(suan)能(neng)力、海量數(shu)據(ju)(ju)、數(shu)學算(suan)(suan)法(fa)。人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)的(de)基(ji)本層級是(shi)智(zhi)能(neng)放大和(he)綜(zong)合，包括(kuo)信息(xi)的(de)采集、錄入和(he)分析(xi)。進階層級是(shi)智(zhi)能(neng)預(yu)測，即在大數(shu)據(ju)(ju)基(ji)礎(chu)上(shang)預(yu)測特定事物的(de)發(fa)生概率。高(gao)級層級是(shi)智(zhi)能(neng)學習，即通過(guo)算(suan)(suan)法(fa)上(shang)的(de)革新(xin)(xin)，突(tu)破(po)人(ren)類的(de)思(si)考模(mo)式，在基(ji)本規律下自(zi)主地(di)創(chuang)造機(ji)器的(de)思(si)考模(mo)式，從(cong)而(er)輸出全局最優的(de)結果。
人(ren)工(gong)(gong)智能在(zai)化(hua)學領(ling)域中(zhong)的(de)應(ying)用(yong)初見端倪(ni)。其(qi)對(dui)于(yu)化(hua)學家的(de)幫助可能表現在(zai)以(yi)下幾個層級：一是輔助動(dong)(dong)手(shou)，高效獲(huo)得(de)數(shu)據。二是輔助動(dong)(dong)腦。通過對(dui)海量數(shu)據的(de)分析，人(ren)工(gong)(gong)智能可能預測出新的(de)物(wu)質(zhi)合(he)成途徑、發(fa)現物(wu)質(zhi)的(de)新功能、建立新的(de)邏輯連接(構效關(guan)系)等。三(san)是針對(dui)化(hua)學領(ling)域的(de)核心問題(ti)，通過深(shen)(shen)度學習(算法(fa)創新)和(he)深(shen)(shen)度自動(dong)(dong)化(hua)，實現動(dong)(dong)手(shou)和(he)動(dong)(dong)腦的(de)深(shen)(shen)度結(jie)合(he)，完(wan)成自主創新。以(yi)此標(biao)準衡量，人(ren)工(gong)(gong)智能在(zai)化(hua)學領(ling)域中(zhong)的(de)應(ying)用(yong)還處(chu)在(zai)起(qi)(qi)步(bu)階(jie)段。《自然》這篇工(gong)(gong)作的(de)核心亮點是提供了高效獲(huo)取數(shu)據的(de)深(shen)(shen)度自動(dong)(dong)化(hua)研究平臺(tai)，為將來動(dong)(dong)腦和(he)動(dong)(dong)手(shou)的(de)有(you)效結(jie)合(he)起(qi)(qi)到示范作用(yong)。
王磊(中(zhong)國(guo)科(ke)學院物理(li)所(suo)研(yan)究(jiu)員)：今天(tian)的人工(gong)智能已(yi)(yi)經在(zai)(zai)科(ke)研(yan)領域給科(ke)學家(jia)(jia)帶來很(hen)(hen)多(duo)幫助(zhu)。我(wo)(wo)們(men)可(ke)以(yi)想象，愛迪生發明(ming)燈芯，要對(dui)各種材(cai)料(liao)(liao)不(bu)停(ting)試(shi)錯，如(ru)(ru)果(guo)有(you)這種機(ji)器人的幫助(zhu)，那可(ke)能提早(zao)電燈的發明(ming)。其(qi)實(shi)，在(zai)(zai)科(ke)研(yan)領域有(you)很(hen)(hen)多(duo)類似的應用(yong)。比(bi)(bi)如(ru)(ru)我(wo)(wo)們(men)中(zhong)科(ke)院物理(li)所(suo)，在(zai)(zai)晶(jing)體材(cai)料(liao)(liao)的合(he)成(cheng)和生長上(shang)，就使用(yong)人工(gong)智能作(zuo)為輔助(zhu)。我(wo)(wo)們(men)所(suo)幾輩科(ke)研(yan)人員在(zai)(zai)這個(ge)行業深耕幾十年，留(liu)下了豐(feng)富的實(shi)驗(yan)數據，但都是(shi)寫在(zai)(zai)紙上(shang)的。我(wo)(wo)們(men)把(ba)這些實(shi)驗(yan)記錄數字化，再“訓練(lian)”一個(ge)識別(bie)程序(xu)，就能用(yong)來預測晶(jing)體能不(bu)能長成(cheng)等。再比(bi)(bi)如(ru)(ru)，在(zai)(zai)材(cai)料(liao)(liao)科(ke)學中(zhong)，很(hen)(hen)多(duo)時(shi)候科(ke)學家(jia)(jia)們(men)要從(cong)材(cai)料(liao)(liao)微觀組(zu)成(cheng)，例(li)如(ru)(ru)原(yuan)子排(pai)列順序(xu)等，來推測材(cai)料(liao)(liao)可(ke)能具備(bei)的宏觀功能，例(li)如(ru)(ru)親水性(xing)等。通常(chang)這個(ge)計算是(shi)很(hen)(hen)復雜的，需要耗費大(da)(da)量時(shi)間。現(xian)在(zai)(zai)，人工(gong)智能通過“學習”之前的計算結果(guo)，已(yi)(yi)經可(ke)以(yi)完成(cheng)這部分(fen)工(gong)作(zuo)。當然(ran)，其(qi)準確性(xing)還有(you)很(hen)(hen)大(da)(da)提升空間。
2.什么樣的科技工作者會被(bei)替(ti)代
王為：我的(de)(de)基本觀點是：人工智(zhi)能在未來會(hui)替(ti)代(dai)重(zhong)復性的(de)(de)化學(xue)實驗(yan)和測試工作，有可能改變甚(shen)至變革化學(xue)研究的(de)(de)范(fan)式，但從(cong)根(gen)本上(shang)無法替(ti)代(dai)化學(xue)家。
就獲取數(shu)(shu)據(ju)(ju)而(er)言(yan)，人(ren)工(gong)智能(neng)在(zai)預先(xian)設計(ji)的(de)(de)化(hua)學實驗中表現得(de)更(geng)(geng)加高效。相較于人(ren)的(de)(de)操作(zuo)，其(qi)標(biao)準化(hua)程度更(geng)(geng)高、誤(wu)差(cha)更(geng)(geng)小，能(neng)幫助化(hua)學家獲得(de)更(geng)(geng)大量的(de)(de)、標(biao)準化(hua)的(de)(de)、可對比的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)。就數(shu)(shu)據(ju)(ju)分(fen)析而(er)言(yan)，相比于人(ren)類記(ji)憶以及理解數(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)(de)局限性，人(ren)工(gong)智能(neng)可以更(geng)(geng)為精準、有(you)效地收集、分(fen)析、整合(he)數(shu)(shu)據(ju)(ju)，并可能(neng)尋找到相應(ying)的(de)(de)規律。因(yin)此，人(ren)工(gong)智能(neng)有(you)可能(neng)在(zai)化(hua)學領域的(de)(de)應(ying)用中率先(xian)取得(de)突(tu)破，從而(er)改變甚至變革(ge)化(hua)學研究的(de)(de)基本模(mo)式(shi)。
而(er)取得突(tu)(tu)破的(de)(de)(de)(de)先決條件至少有兩點。一是(shi)獲(huo)取海量(liang)(liang)數據(ju)(ju)。人工智能(neng)(neng)的(de)(de)(de)(de)基礎是(shi)大數據(ju)(ju)。就(jiu)機器學(xue)習的(de)(de)(de)(de)需求而(er)言(yan)，目前化學(xue)領(ling)域(yu)所能(neng)(neng)提供的(de)(de)(de)(de)數據(ju)(ju)數量(liang)(liang)非常(chang)有限、可對比(bi)度(du)極低。二是(shi)實現算法創(chuang)新。基于化學(xue)領(ling)域(yu)提出的(de)(de)(de)(de)特定(ding)科學(xue)問題，在海量(liang)(liang)數據(ju)(ju)存在的(de)(de)(de)(de)前提下，通過算法創(chuang)新，突(tu)(tu)破化學(xue)領(ling)域(yu)現有的(de)(de)(de)(de)思考模式(shi)和理論框架，鎖定(ding)多參數復雜(za)體(ti)系的(de)(de)(de)(de)最優(you)解。就(jiu)此而(er)言(yan)，人工智能(neng)(neng)在化學(xue)領(ling)域(yu)中的(de)(de)(de)(de)應用(yong)還有很(hen)長的(de)(de)(de)(de)道路要走。
侯增廣：人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)很可(ke)能(neng)(neng)(neng)給實(shi)(shi)驗(yan)(yan)室帶來巨大變革，甚至出現無人(ren)(ren)(ren)實(shi)(shi)驗(yan)(yan)室。但(dan)我(wo)(wo)認為，短時間內，人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)和機器(qi)人(ren)(ren)(ren)不(bu)(bu)能(neng)(neng)(neng)替代(dai)科(ke)(ke)學(xue)家。我(wo)(wo)們看《自然》刊登的(de)(de)(de)(de)(de)(de)這(zhe)個實(shi)(shi)驗(yan)(yan)中，進行實(shi)(shi)驗(yan)(yan)頂(ding)層設計的(de)(de)(de)(de)(de)(de)，比如實(shi)(shi)驗(yan)(yan)架(jia)構等，還是(shi)(shi)(shi)科(ke)(ke)學(xue)家，機器(qi)人(ren)(ren)(ren)和人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)只不(bu)(bu)過是(shi)(shi)(shi)人(ren)(ren)(ren)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)手和眼的(de)(de)(de)(de)(de)(de)延(yan)伸。我(wo)(wo)認為，即便深度學(xue)習等人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)方法發(fa)展起來，也不(bu)(bu)太(tai)可(ke)能(neng)(neng)(neng)替代(dai)科(ke)(ke)學(xue)家。因為人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)是(shi)(shi)(shi)建立(li)在算(suan)法之(zhi)上，它(ta)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)能(neng)(neng)(neng)力的(de)(de)(de)(de)(de)(de)獲取是(shi)(shi)(shi)基于(yu)大量數據得來的(de)(de)(de)(de)(de)(de)，強大的(de)(de)(de)(de)(de)(de)基于(yu)數據的(de)(de)(de)(de)(de)(de)計算(suan)能(neng)(neng)(neng)力是(shi)(shi)(shi)人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)核心(xin)能(neng)(neng)(neng)力。但(dan)人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)和真(zhen)實(shi)(shi)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)生物(wu)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)還有(you)很大差距，人(ren)(ren)(ren)從(cong)來就不(bu)(bu)是(shi)(shi)(shi)這(zhe)么思考的(de)(de)(de)(de)(de)(de)，人(ren)(ren)(ren)類的(de)(de)(de)(de)(de)(de)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)是(shi)(shi)(shi)基于(yu)知(zhi)識(shi)、而非基于(yu)數據的(de)(de)(de)(de)(de)(de)。而這(zhe)點(dian)，人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)還做(zuo)不(bu)(bu)到。比如我(wo)(wo)們課題組(zu)在研究手術機器(qi)人(ren)(ren)(ren)。在某些方面，它(ta)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)精準度比普(pu)通(tong)醫生要高。但(dan)是(shi)(shi)(shi)人(ren)(ren)(ren)體(ti)是(shi)(shi)(shi)非常復(fu)雜的(de)(de)(de)(de)(de)(de)，每個人(ren)(ren)(ren)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)情況也千差萬別(bie)，遇(yu)到復(fu)雜病(bing)灶、復(fu)雜障礙如何(he)處(chu)理？這(zhe)點(dian)機器(qi)人(ren)(ren)(ren)還不(bu)(bu)行，比不(bu)(bu)上經(jing)驗(yan)(yan)豐(feng)富的(de)(de)(de)(de)(de)(de)醫生。因為這(zhe)些能(neng)(neng)(neng)力和判斷都是(shi)(shi)(shi)基于(yu)經(jing)驗(yan)(yan)知(zhi)識(shi)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)，而非簡單數據。
王磊：科(ke)研中，那些(xie)重(zhong)復(fu)性(xing)(xing)(xing)高的(de)(de)、有(you)(you)固定(ding)流程的(de)(de)工(gong)(gong)(gong)作可能(neng)(neng)(neng)(neng)被替代(dai)。但對于是否(fou)能(neng)(neng)(neng)(neng)替代(dai)科(ke)學家(jia)這個問題，我的(de)(de)看(kan)法(fa)是比(bi)(bi)(bi)較保守的(de)(de)。比(bi)(bi)(bi)如我們物理學，最重(zhong)要的(de)(de)是在現(xian)(xian)(xian)(xian)象中發(fa)(fa)現(xian)(xian)(xian)(xian)新(xin)(xin)的(de)(de)物理定(ding)律(lv)(lv)。但目(mu)(mu)前的(de)(de)人(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)算法(fa)，還看(kan)不(bu)到(dao)能(neng)(neng)(neng)(neng)發(fa)(fa)現(xian)(xian)(xian)(xian)新(xin)(xin)物理定(ding)律(lv)(lv)的(de)(de)可能(neng)(neng)(neng)(neng)，作出創新(xin)(xin)性(xing)(xing)(xing)發(fa)(fa)現(xian)(xian)(xian)(xian)的(de)(de)可能(neng)(neng)(neng)(neng)性(xing)(xing)(xing)比(bi)(bi)(bi)較小。我現(xian)(xian)(xian)(xian)在做的(de)(de)深(shen)度(du)學習與計算物理交叉的(de)(de)研究(jiu)，起(qi)碼目(mu)(mu)前還沒有(you)(you)看(kan)到(dao)人(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)能(neng)(neng)(neng)(neng)夠取代(dai)科(ke)學家(jia)的(de)(de)證據。雖(sui)然現(xian)(xian)(xian)(xian)在也有(you)(you)很(hen)多(duo)實驗(yan)模擬一個環境，看(kan)看(kan)人(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)是否(fou)能(neng)(neng)(neng)(neng)取得重(zhong)新(xin)(xin)發(fa)(fa)現(xian)(xian)(xian)(xian)。比(bi)(bi)(bi)如給人(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)萬有(you)(you)引力定(ding)律(lv)(lv)發(fa)(fa)現(xian)(xian)(xian)(xian)之前的(de)(de)各種數據，看(kan)人(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)能(neng)(neng)(neng)(neng)不(bu)能(neng)(neng)(neng)(neng)像(xiang)牛(niu)頓一樣發(fa)(fa)現(xian)(xian)(xian)(xian)萬有(you)(you)引力定(ding)律(lv)(lv)。有(you)(you)些(xie)實驗(yan)聲稱獲得了(le)很(hen)好的(de)(de)結果，但仔細研究(jiu)這些(xie)實驗(yan)，會發(fa)(fa)現(xian)(xian)(xian)(xian)其中有(you)(you)很(hen)多(duo)可控(kong)的(de)(de)空間。因此，我總體認為(wei)，目(mu)(mu)前的(de)(de)人(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)做出創造性(xing)(xing)(xing)發(fa)(fa)現(xian)(xian)(xian)(xian)的(de)(de)可能(neng)(neng)(neng)(neng)性(xing)(xing)(xing)比(bi)(bi)(bi)較小。
3.人工智能是否會引發(fa)與(yu)人爭工作的倫(lun)理隱(yin)憂
侯增(zeng)廣：我(wo)覺得(de)這(zhe)方面(mian)擔憂是(shi)(shi)不必要的(de)(de)。我(wo)們借助人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智能(neng)(neng)和機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)可(ke)(ke)以(yi)提高(gao)工(gong)(gong)(gong)作(zuo)效(xiao)率，把人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)從(cong)重復性的(de)(de)、危險性的(de)(de)工(gong)(gong)(gong)作(zuo)中(zhong)(zhong)解(jie)放出來(lai)(lai)。這(zhe)是(shi)(shi)一(yi)種(zhong)社會(hui)的(de)(de)進步。當(dang)然，人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智能(neng)(neng)的(de)(de)發展(zhan)也面(mian)臨很多(duo)倫理(li)問題，這(zhe)不可(ke)(ke)能(neng)(neng)在一(yi)個訪談(tan)(tan)中(zhong)(zhong)盡談(tan)(tan)。我(wo)只能(neng)(neng)從(cong)我(wo)所在的(de)(de)這(zhe)個領域談(tan)(tan)一(yi)個倫理(li)問題的(de)(de)例(li)子：目(mu)前的(de)(de)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智能(neng)(neng)方法是(shi)(shi)不能(neng)(neng)夠保證計算結(jie)果(guo)百分百正確，我(wo)們應該(gai)把什(shen)么樣問題的(de)(de)決定(ding)權交給人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智能(neng)(neng)？如(ru)果(guo)出現失(shi)(shi)誤，這(zhe)個責任應該(gai)由誰(shui)來(lai)(lai)承擔？我(wo)們再以(yi)手術(shu)機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)為例(li)。之前說過(guo)，人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)體是(shi)(shi)十分復雜的(de)(de)，手術(shu)中(zhong)(zhong)會(hui)遇到各種(zhong)各樣的(de)(de)狀況(kuang)。如(ru)果(guo)是(shi)(shi)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)做(zuo)手術(shu)，他很清(qing)楚自(zi)(zi)己(ji)能(neng)(neng)力或技術(shu)的(de)(de)邊界在哪里，什(shen)么樣的(de)(de)問題是(shi)(shi)他不能(neng)(neng)解(jie)決的(de)(de)。因此，可(ke)(ke)以(yi)及時(shi)向(xiang)老師、前輩請教，或者(zhe)邀請其(qi)他科(ke)室(shi)的(de)(de)大(da)夫來(lai)(lai)會(hui)診。但如(ru)果(guo)是(shi)(shi)機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)自(zi)(zi)主做(zuo)手術(shu)，它是(shi)(shi)按(an)照程(cheng)序(xu)來(lai)(lai)運行的(de)(de)，這(zhe)個程(cheng)序(xu)不可(ke)(ke)能(neng)(neng)包含所有可(ke)(ke)能(neng)(neng)發生的(de)(de)情況(kuang)，機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)也不會(hui)清(qing)楚自(zi)(zi)己(ji)能(neng)(neng)力和技術(shu)的(de)(de)邊界。那么，在某(mou)些程(cheng)序(xu)交由機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)來(lai)(lai)判斷(duan)和決定(ding)的(de)(de)情況(kuang)下(xia)(xia)，一(yi)旦(dan)手術(shu)失(shi)(shi)敗，這(zhe)個責任由誰(shui)來(lai)(lai)承擔？是(shi)(shi)算法的(de)(de)研(yan)究(jiu)者(zhe)，是(shi)(shi)機(ji)(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)的(de)(de)制造商(shang)，還是(shi)(shi)按(an)下(xia)(xia)操作(zuo)鍵的(de)(de)醫護人(ren)(ren)(ren)(ren)(ren)員(yuan)？這(zhe)是(shi)(shi)一(yi)個值得(de)大(da)家關(guan)注的(de)(de)倫理(li)問題。
王磊：每一次技術的(de)(de)(de)更新換(huan)代，都會帶來產業的(de)(de)(de)變化(hua)，某些工種可能被替代，從(cong)而(er)引導勞動力向不同的(de)(de)(de)方向分(fen)流。我(wo)覺得從(cong)人(ren)(ren)(ren)類(lei)整體的(de)(de)(de)發展而(er)言(yan)，與人(ren)(ren)(ren)爭(zheng)工作這個倫理問(wen)題可能不是最急迫(po)的(de)(de)(de)。我(wo)們目前討論更多(duo)的(de)(de)(de)倫理問(wen)題，是如(ru)何讓機器(qi)不“染上”人(ren)(ren)(ren)類(lei)的(de)(de)(de)偏(pian)(pian)(pian)見(jian)(jian)。我(wo)們知(zhi)道，人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)能是基(ji)于大數據的(de)(de)(de)，這些數據集(ji)的(de)(de)(de)標簽的(de)(de)(de)制(zhi)備過(guo)程都需要人(ren)(ren)(ren)。特別是，原來數據集(ji)是由人(ren)(ren)(ren)寫的(de)(de)(de)，可能會進行(xing)克制(zhi)。現在數據集(ji)都是互聯網(wang)搜集(ji)的(de)(de)(de)，偏(pian)(pian)(pian)見(jian)(jian)很難避(bi)免，比如(ru)基(ji)于膚(fu)色的(de)(de)(de)偏(pian)(pian)(pian)見(jian)(jian)、基(ji)于性別的(de)(de)(de)偏(pian)(pian)(pian)見(jian)(jian)等。那么，在人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)能的(de)(de)(de)應用(yong)中(zhong)，如(ru)何在算法(fa)中(zhong)去除這些偏(pian)(pian)(pian)見(jian)(jian)，是我(wo)們要面(mian)對的(de)(de)(de)比較緊迫(po)的(de)(de)(de)倫理問(wen)題。