AlphaGo与李世石的“人机大战”，为大众迅速普及了人工智能的概念。
但对谷歌而言，除了下围棋，现在的人工智能进展到哪一步了？未来，人工智能是否会战胜人类？
近日，谷歌资深研究科学家格雷格·考拉多(Greg Corrado)来到中国，接受包括第一财经在内的媒体采访。
在他看来，人工智能和机器学习都是目前十分重要的基础性的新技术，全球很多大学以及公司都有自己的人工智能实验室进行不断尝试创新和研发，令整个行业都中受益。如果这个行业只有一家公司独大，那么这个领域的发展将会更慢更低效，因此人工智能行业竞争越大越开放是一件好事，谷歌希望这个大环境能继续开放且持续地充满竞争。
而对于眼下不少公司产品言必称“人工智能”，Greg Corrado对第一财经记者表示，目前市面上确实存在一些公司把人工智能和机器学习用于品牌营销的策略，也许会有一些公司因为不太能够清楚地认识所从事的事情而有所走偏，但是最终消费者应该在意和关注的并不在于技术是如何研发的，而是这些技术是否真正在发挥作用，不要轻易被市场营销左右。
谈到人工智能的挑战，他对记者坦言，对于人工智能行业而言，最大的困难在于人才。“没有足够的一些能真正理解并运用人工智能工具的工程师，以及有创新意识以及有商业头脑的人才。所以我们更多的关注还是在如何培养和探索这样的人才。”
以下是采访实录：
期待机器学习新突破
Q：谈到人工智能，比较热门的一个技术就是深度学习。机器学习是如何帮助深度学习提高效率的呢？
A：这项技术其实在不断变化，机器学习需要数据样本，资源，工具，还有计算机运算能力等多方面的支持。回顾机器学习发展的历史会发现，由于计算机运算速度缓慢成本过高等技术原因滞后影响了程序运行的效率无法满足需求，于是机器学习的发展进程也比较缓慢，也没有实际的产品和服务被推出来。直到最近几年计算机运算能力有了大幅提升，速度提升成本下降并且应用越来越广，这改变了整个局面。所以如今机器学习的瓶颈变成了与人相关的因素，在于人的创造力与创新能力，在于在擅长并懂得如何运用这项技术的人才。所以我们的重心也发生了变化，在其余所有因素和条件诸如充足的数据，免费的工具，资源，足够强大的计算机运算能力等等都满足的情况下，我们需要教会和培养更多的人如何运用机器学习这个技术来将实现他们创新的构思。
Q：目前人工智能和机器学习仍限于处理一些较为局限具体的专门领域，你认为什么时候有更为强大的通用型的，可以应用到任何领域的人工智能系统出现？
A：这是一个有趣的问题，我认为未来的发展趋势，还是专业的领域用专用的技术和模型解决特定的问题和任务。这样的应用对于一个系统和技术更为高效且更有实际意义。关于出现那种通用的技术我不是特别有信心，即便是有这样的技术，我认为也不会比专用针对性地解决特定问题的解决方案更快更有效，而只会更慢效率更低。
Q：深度学习目前急需突破的地方是什么？
A：机器学习不是黑魔法， 最重要的是需要让人们更容易地探索，不同的配置调配和变量（因需而异作出差异化的模型调整），他们不需要去猜想这是什么黑魔法以及背后的工作原理，这将会是接下来深度学习的发展方向，无论是理论研究还是工程应用升级方面，更好地探索学术理论研究中的猜想指标构思和建模。
Q：对于机器学习中的人工监督学习、无监督学习以及半人工监督学习，你认为哪种更有效？
A：目前，绝大多数甚至几乎所有的已投入实际应用的机器学习系统都是人工监督（即通过人工采集的样本学习）的机器学习。
如何实现通过无具体样本自动学习的无人工监督的机器学习,在该研究领域确实非常吸引人，每年都有相关的很多学术研究和论文出现，但是我们目前还没有发现任何已投入到实际应用的成果出现。
但我希望能看到未来有创新的研究人员能找到办法实现无人工监督的自主机器学习，但我也没办法预估具体的时间。当然我们非常希望看到能有更多的人才从事这方面的研究，也希望接下来能有大的进展和突破。
发力人工智能背后：最大竞争对手是谁？
Q：Google最近推出了很多关于人工智能的新产品，是否标志着Google未来的一个重点就是将人工智能大规模地应用到更多的产品中去？
A：我认为需要强调的一点是人工智能并不是一个单独独立存在的事物，也不是Google单独的机器学习的某一个系统，而是过去几年内Google内部的各领域的产品工程师们采用的一种技术手段，创造性地使用机器学习来优化他们所研发的产品。它包括新工具的应用，这些工程师通过学习如何使用这些工具，来优化开发产品的系统。但是至于使用这些工具的具体方法和方式，则每个领域因产品服务的性质会有很大的差别。
Q：此前，Google开源深度学习系统TensorFlow，能否谈谈未来Google关于人工智能和机器学习未来的产品和服务，以及Google的构想？
A：对于人工智能，我想强调的是它不是一个具体的可以包装销售的产品。它实际上是一个工具，软件工程师以及其他有创造力的人们可以使用这个工具来制造和开发新的产品和服务。而TensorFlow把这些Google正在使用的基本的工具开放给公众使用。未来这个领域相关的产品，Google打算把自己开发的平台也通过云服务共享给公众使用，通过这种云机器学习，其他开发者可以开发和实现自己的机器学习构想，就像我们在Google中研发一样。他们可以通过TensorFlow使用我们提供的免费软件和工具，也可以用云服务运行他们自己构建的机器学习系统。
我们也会通过API向开发者提供一些预置好的机器学习的子系统，这样开发者只需要再添加几行简单的代码就可以实现比如翻译、图片识别等技术。这样开发者并不需要成为机器学习的专家，就能开发自己的机器学习应用的产品。
Q：如今不少公司在推出自己的产品和服务的时候都会标榜人工智能，但是真实可信还需要甄别和考量，您是如何看待这个问题的?
A：目前市面上确实存在一些公司把人工智能和机器学习用于品牌营销的策略，但是最终消费者应该在意和关注的并不在于技术是如何研发的，而在于这些技术是否真正在发挥作用。如果通过使用某些产品你确实感觉到它的智能，觉得它有用，何必在意技术是如何实现的。所以我的建议就是消费者还是要从产品自身的功能这些切实能考量的标准来识别，而不要轻易被市场营销左右，因为它根本不重要。
Q ：您如何看待人工智能的行业泡沫?
A：对于人工智能和机器学习技术的发展，我能深切地感觉到他们会在接下来的很长一段时间内继续稳定发展逐渐壮大，并且将对各类产品和服务的技术创新产生巨大影响。与互联网、智能手机当初的发展趋势极为相似，并最终发挥极其重要的作用。在这个过程中，也许会有一些人因为不太能够清楚地认识所从事的事情而有所走偏，有时候互联网公司或机器学习的公司很容易发生这样的状况。但是目前行业遇到最大的困境并不在于这些，而是没有足够的一些能真正理解并运用人工智能工具的工程师，以及有创新意识以及有商业头脑的人才，所以我们更多的关注还是在如何培养和探索这样的人才。
Q：你认为Google目前在人工智能领域最大的竞争对手是谁？
A：对于这个行业的所有公司来说，好消息每个公司都人才济济，同时全球很多大学以及公司都有自己的人工智能实验室在不断尝试创新和研发，所以整个行业都从中受益。如果这个行业只有一家公司独大，那么这个领域的发展将会更慢更低效。因此人工智能行业竞争越大越开放是一件好事，并且我们希望这个大环境能继续这么开放且持续地充满竞争。
人工智能能否战胜人类？
Q：2009年的时候Google曾经跟大家开了一个愚人节玩笑，说Gmail可以实现智能回复。如今7年过去了，这个玩笑变成了现实。你觉得接下来还有些什么样的玩笑接下来的几年内可以变成现实呢？
A：看来我真的应该认真地回头看一看这些年我们都开了些什么玩笑，这其中可能藏着一些绝妙的点子。这些点子受欢迎也给我带来一些启示：不仅仅是工程师们需要去学习如何利用机器学习，我觉得任何有创新思维的人，无论你是产品研发部门的还是CEO这样的商务人士，他们很有可能更能萌生出一些绝妙的想法，甚至梦想。这些想法在五年前可能是不可能实现的，但是极有可能明年技术就能把他们变成现实投入到实际应用中去。工程师自身很难做到具备这样的能力，反而通过与那些思维和视野都更广的人合作，才能开发出很棒的产品。
Q：您认为人工智能在未来最具应用价值的领域有哪些？
A：我知道和互联网相关的一些技术已经在探索和开发中，因为这恰好是机器学习无意中开发的起源领域，但我认为，还有很多其他更多的领域蕴含着很多机会，可能是制造业，能源，医疗健康等，这些领域目前还处于亟待开发的状态，机器学习还没有涉及太多。
所以最重要的就是让这些产业中有经验的有商业头脑的人更多地了解并学习如何应用机器学习，从而他们能发现商机及更多的可能性。
Q：您预计人工智能和机器学习是否能像人类一样智能，甚至战胜人类？
A：关于未来的机器与人类互动的问题，我们未来的方向是利用机器学习开发一些工具和技术，来协助和加强我们人类自己的能力。
关于增强人类智力的构思其实从古就有，就像当时纸和笔对于人类的功能一样：辅助人类的记忆，让我们能完成更多的事情。但是计算器，电脑，网络搜索，机器翻译，图像识别等这一类技术则是在这些技术本身的基础上再进一步开发出更多的工具延伸人类的某些能力。
Google认为诸如此类的功能也是人工智能和机器学习未来的发展方向。这会改变很多事情。举个智能办公的例子，作为一个在办公室里办公的人，他需要打字机来打字，需要人工检查是否有拼写错误，还需要通过传递一些纸张上交接书面的工作（纸质办公），但是如今我们都开始在工作中使用计算机，自动拼写检查的功能，以及电子邮件，这些技术确实改变了一些事情，这些技术帮助人类的能挪出更多精力专注于工作中那些更新更重要更能发挥创造力的部分。
Q：Google是否有一些准则来确保人工智能技术会朝着你提到的这个方向发展？
A：这就是为什么Google会主导去建立了一个名为Partnership on AI to Benefit People & Society的组织的原因，Partnership on AI是一个独立的非营利组织，还有很多公司都参与其中促成一个关于人工智能技术如何与人类、社会、经济等互动的话题开放式的讨论平台，促进人们对人工智能技术的理解，讨论甚至是公开辩论。更多地把关于这些话题面临的挑战放到桌面上来公开讨论，要好过于由各家公司私底下研究。
Q：您如何看待量子计算？
A：这是一个目前还停留在研究阶段的技术，并没有应用的实际，如果有也可能也是非常遥远的未来才会实现。我认目前它还只是一个惊艳的物理学科研课题，即便是应用到工程设备上都还需要很长时间。如果有人能在有生之年研发并制造出量子计算机，这将大大提高计算效率，但是我现在只能说，祝在这一领域的研究者们好运。
