9月18日，在世界人工智能大會的騰訊分論壇上，上演了一場關于AI的激烈討論。AI未來的突破是什么？如何落地？認知真的影響人類在AI上的發展嗎？強AI的成熟離我們還有多遠？等等問題都在這次圓桌論壇上提出并進行探討。
參與討論的嘉賓包括騰訊開放平臺副總經理、騰訊眾創空間總經理王蘭；騰訊AI Lab AI+醫療專家姚建華；卡內基梅隆大學計算機系教授、Libratus人工智能系統開發者托馬斯·桑德霍姆；獵豹移動董事長兼CEO傅盛；來也聯合創始人兼CEO汪冠春；云腦科技創始人兼CEO張本宇。
傅盛認為，技術是一輪又一輪的大突破，當技術進展到一個階段以后，如何把這些技術變成產品，就變得至關重要，“我覺得技術很重要，所以我在過去一兩年間，花了很多時間學習AI。但其實AI是一個產業鏈條，比如說你要做好，你光有一個神經模型是不夠的，上面要有應用，要用好的傳感器。”
汪冠春則表示，創業公司更需要有落地的場景，所以作為“來也”的創始人，他能深刻感覺到今天技術和現實之間的一個差距。同時他又樂觀地認為，對于創業公司來說，最重要的是找到那些相對封閉的場景，和還沒有那么完美、成熟的算法結合到一起，這樣會產生很好的效果。
當談到人類離強AI的成熟還有多遠時，托馬斯·桑德霍姆說，他并不相信人們需要強AI，“或者我們有沒有強AI，取決于你怎么樣去定義它。”他認為AI只是一個工具，有可能可以做出來，有可能做不出來，“但這實際上并不是我們的問題，也不是我們的目標，所以我們也不會做一個工具來取代人類，而應該是為人類所用的工具。”桑德霍姆總結道。
以下是圓桌論壇內容：（界面新聞略作刪減）
王蘭：從技術研究和學術的角度，未來AI可能出現的一個最大的突破是什么？
姚建華：現在AI技術在有監督的學習上已經做的很好了，下一個突破應該是我們如何利用一些沒有標注的數據進行無監督的學習，這樣會讓機器自主地學習，讓AI技術得到更廣泛的應用。
托馬斯·桑德霍姆：我覺得最大的突破既有應用方面，也有AI技術方面。一方面，我把它叫做AI的堆疊，機器學習這一部分肯定由自動化來取代，所以我們不需要再從機器學習方面找到任何的洞見，將來我們會讓機器自動地做出決策。這就是在機器學習基礎上的一個AI的迭代。
現在AI已經有了很多非常成功的應用，比如說在編程方面，已經非常成功了。我尤其想要強調兩個特別的技術，一個技術就是戰略決策，其實現在很多用于決策的技術，在現實生活當中都并不是以博弈為基礎的，所以現在在市場上一些以博弈為基礎進行決策的玩家，在這些方面有很大的機會。另外一個是推理，現在有很多的機器學習都不是準推理的，我們認為決策要有這樣的準機器學習，它告訴我們如果做這樣的一件事會發生什么樣的結果，這是另外一個有非常多機會的領域。
王蘭：想問問傅盛你的觀點是什么？
傅盛：我覺得技術很重要，所以我在過去一兩年間，花了很多時間學習AI。其實AI是一個產業鏈條，比如說你要做好，你光有一個神經模型是不夠的，上面要有應用，要用好的傳感器，機器人還要有機器人結構。我真正想表達的是，技術突破固然重要，但是技術是一波又一波的大突破，當今天的神經網絡模型出現以后，在這個基礎上的技術已經到了一個階段了。而這個時候怎么把這些技術變成產品，就變得至關重要。
如果有科學家又發現了一個新的，可以強化非監督學習的、自學習的方式，可能又是另一個新的技術紅利。我表達的觀點是有前提的，今天做的語音識別、視覺識別、翻譯這些，這時候到了一個產品化的階段了，我不是技術和產品對立論，我是統一論。
王蘭：你是否認為，其實現在從研究領域上看，AI已經取得了很多的突破，但是現在這個階段的難點是把AI技術領域或者研究領域的突破，尋找到一個合適的產品和場景去落地？
傅盛：我不是一個科學家，也不是技術人員，所以我無權對技術本身的發展做太多的預判。但我是一個從業者，創業者，所以我能看到的比如說去年語音識別的人才非常難招，大家都在搶人。而今年整個人才市場就會好很多了，其實本質上就是因為，技術是一輪爆發后就有一個紅利，這也是這個行業里面，科學家和企業家之間的不同角色。永遠都是科學家想出一個很好的、可能被使用出來的技術，企業家把它落成產品，這是兩個不同的角色分工。
王蘭：我想問一下張本宇總，作為一家創業公司的資深技術人員，剛才的問題你有什么看法？
張本宇：作為一個企業來說更重要的怎么把已經成熟或者快要成熟的技術，迅速的找到場景，把它落地，形成產品化、規模化。但是作為個人來說，我還有一部分做研究的熱情，所以我們同時也會稍微往前再多看一步，看下一步AI的突破點在哪里，或者有哪些跨場景的AI場景需要解決。比如數據的隱私安全，模型的可解釋性，這些方面就屬于會幫助我們找到更多的落地場景，但是問題還沒有完全解決好。這兩者不是完全的對立，在不同的階段，不同的決策上，我們關注不同的方面更多一些。
王蘭：有人認為，認知是下一個領域的突破，或者說決策的突破可能會帶來下一波AI的爆發，這個怎么看？
托馬斯·桑德霍姆：我認為這個說法是對的。下一步的確是在決策這一步的突破，而不是像傳感器，或者是感知領域。在這些領域仍然有進一步改善的空間，但是主要在決策領域需要得到突破。我們自己也建立了幾個初創企業，經常有人問決策模式怎么樣運用于具體的產品呢？我也看見谷歌、亞馬遜，他們也在面臨類似的問題，他們會有機器公司來幫助其他的公司，來加速應用機器學習等等。所以現在大的技術公司，他們只僅僅是產品公司，還是說會成為一個混合的公司，這是一個非常有意思的問題。
從市場角度來看，他們只做產品公司要好的多，如果加上人工智能之后，可能就很難保持這樣的模式了。你可能還需要加入到服務個性化的領域等等，這個其實是以AI為核心的，尤其是能夠幫助到決策。不過每個行業都是不一樣的，每一種具體的應用都是不一樣的，就算是在同一個行業當中，不同的應用也是不一樣的，所以我也非常希望看到未來會有怎樣的改變，以及未來怎么樣仍然去維持這樣的技術公司使其不成為產品公司。
王蘭：我把這個問題再引回到汪總，你做的應該是一個客服的機器人助理。想從你的角度去解釋一下，如果說AI在認知領域的突破其實還有欠缺，你們怎么去克服這樣一個障礙，完成你的產品？
汪冠春：來也就是做認知和決策的AI。我們是創業公司，我們更需要有落地的場景，所以很能夠立刻感覺到今天技術和現實之間的一個差距。但是我個人還是非常樂觀，因為大家知道，其實算法上的突破要領先應用突破15-20年的時間。今天真正要做好認知AI和決策AI基礎的技術，比如說深度學習、強化學習、遷移學習，也并不是全新的研究方向，已經存在了5年、10年，甚至更長的時間，很多數據也已經存在，客服場景、銷售場景需要的資料，企業需要的知識圖譜、知識庫的數據今天都已經存在了。對于創業公司來說，最最重要的是找到那些還相對封閉的場景，把它和還沒有那么完美、成熟的算法結合到一起，產生很好的效果。
傅盛：大家今天很多爭論的本身，是技術科幻化了，我們總要把人工智能考慮到要超越人，滅掉人的技術，而在產品思維上的深入討論不夠。我們的手機叫智能手機，它有什么智能呢？一點也不智能，只是給你提供一個好的交互界限和足夠的算力和一些傳感器而已。其實是很多人做了很多APP，再讓人使用APP，顯得這個手機能幫你完成很多事。我們如果把產品考慮成一個不需要人干涉的東西，這個產品永遠等不到它的落地。
人機協作，人只是把很多重復的工作交給人工智能，這么想的話思路就可以開闊很多。我不認為今天我們可以有能力做出一個替代人的機器人，甚至我不認為我們能做出一個行走的機器人。但是我認為在一些高度重復的場景里面，機器人替代一個垂直的人的工作是可以的。這個時候再有人和它的協同，包括去訓練它。人工智能，有人工才有智能，這兩者完全沒有分開，所以這是我做這個產品的思路。
王蘭：這樣的應用是非常實際的。之前去劍橋的時候，我跟那邊的教授做交流，提到一個在既定的界限之內去做AI縱深的研究，我相信姚博士有非常多的見解，剛才傅盛提到的是一個比較To C的應用場景，而你做的是醫療領域的應用，這個比較專業，你可以也就這樣一個觀點發表一下你的看法嗎？
姚建華：醫療領域也存在這樣的問題，有些問題是感知方面的，現在AI可以解決的比較好。有些涉及認知方面的問題，現在還沒法很好的解決。實際上我們現在也是先把我們能做得好的東西先解決了，比如說一些影像的識別、篩查，所有信息都在數據里面，我們可以通過AI來訓練，得到接近醫生的水平。另外就是預測，因為現在醫生很需要知道某種治療方案，如果我采取這種治療方案會對患者有什么樣的影響？生存率是什么樣？根據這些預測，可以選擇更好的治療方案。現在AI面臨著信息不完全的問題，我們要預測將來發生的事情。這種問題我們現在也在做很多研究，實際上還是沒有做得很好。在某個具體的領域，我覺得也存在這樣的問題，我們也是在感知方面做得比較好，在認知方面還有很多探索的空間。
王蘭：剛才大家主要在探討技術和應用之間的分解、連接和區隔，接下去我想用最后一個問題來結束今天的圓桌討論。
這個問題我想把剛才說到的技術和應用，完全給扯開。我們每一次都會喜歡問別人這樣一個問題，強AI的成熟你感覺還需要多長時間？
托馬斯·桑德霍姆：這是一個非常有趣的問題，我實際上并不相信我們需要強AI，或者我們有沒有強AI，取決于你怎么樣去定義它。我想AI只是一個工具，我覺得就像剛才我們所聽到的一樣，我剛才也說你們要有問題，要有解決方案，這就有點像錘子和鋸子，鋸子有鋸子的功能，錘子有錘子的功能，AI就是這樣的。它只是一個工具，有可能可以做出來，有可能做不出來，這實際上并不是我們的問題，也不是我們的目標，所以我們也不會做一個工具來取代人類，而是為人類所用的工具。
張本宇：對強AI沒有一個像圖靈測試那樣公認定義的標準，除了有時候有一些看得見的經濟價格之外，很多時候也用在別的領域，像軍事、政治等。它會不會到來？其實我現在不知道，如果要給一個觀點的話，說一句不負責任的話，強AI我們沒辦法預測，如果它會來，它就會來，我們也不知道它是否已經來了。
汪冠春：非常有意思，我自己的寶寶出生在5、6年前，那時候我在百度公司，說百度大腦是3歲兒童的智力，我們如果把通用AI定義成像人一樣學習，跟世界交互，這樣定義的話，AI發展水平的速度及不上我寶寶的發展水平。今天我看到AI的解決方案越來越人性化，在某些特定點上，可以做到接近人甚至超出人的水平，我自己感覺，有些特殊領域當中，像客服、銷售、助教、醫助、律師助理，甚至是投資顧問等等，這些角色是會被AI一點點替代的，這塊我非常有信心。所以AI解決方案會變得更加個性化和人性化。
姚建華：我認為AI技術的共享是一個關鍵，騰訊這樣的大公司自己本身擁有很強的AI實力，我們只有把AI實力為一些中小企業和傳統行業分享、賦能，才能真正把技術運用到實際場景，真正讓AI無所不在。現在AI的加速器也在賦能中小企業，騰訊在這方面做了很多努力，包括我們即將開源的一個模型壓縮的框架，還有我們即將開源的全球最大的數據庫。我覺得就是大企業跟中小企業共同合作，共同共享這項資源，才能促進AI的發展。
傅盛：從哲學的角度來說，我是覺得，我們認為別的東西不能超越人，像是一個自我中心論。從哲學角度我堅信一定有生命的形式超越人，從科學角度，我不太懂是不是今天這種神經網絡的算法模式能夠超越人的生命。從現實角度，我個人在我看得到的領域里，我更看好的是，現在做的一個腦機交互的界面，我覺得這就是被AI武裝起來的人類的大腦，可能會是比人更強的，如果我們人類叫生命2.0，那么它可能是生命2.5、2.6，可能這種形式在我們看得到的未來會很快出現。