近日，百度董事长李彦宏抱着对人工智能发展极其乐观态度表示，AI可以让人类实现“永生”：
每一个人说的话，*事，甚至你的记忆、情感、意识等都可以数字化存储下来，放在网盘或者其他的云端。然后机器可以学习出来你的思维方式，遇到新问题，通过技术进行现实还原，这样你就可以与后人进行超越时空的对话。
百度董事长李彦宏
机器真的能模仿人的思维方式来使我们意识永生吗？
人工智能早期开拓者之一、卡内基梅隆大学计算机学院教授、1994年图灵奖获得者Raj Reddy，对此持相反观点。
- 人工智能早期开拓者之一
- 卡内基梅隆大学计算机学院教授
- 1994年图灵奖获得者
年近85岁的Reddy教授相信，人工智能会成为人类的得力助手，辅助未来人类变得更聪明、更强大，而非人机融合甚至人类放弃肉体进入虚拟空间永生；人工智能的未来在于，它将自我完善与发展，而不再依赖人类发明的算法与知识的灌输，因此人类的知识将不再重要。
但同时，他也对人工智能将塑造的那个彻底颠覆我们现有认知的世界提出了警示，当我们所有的生理特征可以随意改变时，我们的教育、道德与伦理也都将彻底改变，未来社会将与现在完全不同：
1、所见非所得：过去我们的教育告诉我们“所见即所得”，但在未来，指纹识别、脸部识别等等生理特征将不再是一个会被当作是社会信用认证的特征，所见不再是所得。
而当你不再能依赖声音或脸来分辨出坐在你对面或者电话那头的人的身份，甚至不能分辨出对面是人还是人工智能时，我们认知这个世界的方式会被极大变革，未来的孩子都会明白，我们眼睛看到的、耳朵听到的，并不是事实的真相。
2、另一半人该怎么办？传统的教育是教授听说读写，教授计算，教授认知世界的不同方式，但在未来，人工智能在这方面一定会比我们做得更好，它将成为我们的个人助理，来帮助我们更好的认识世界。
在这种情况下，人类的作用是什么？人类需要通过教育学习什么？我们能在什么方面超越人工智能？这将是一个巨大的待解决的问题。而这个世界上还有一半的人是半文盲状态，当我们以极快速度进入人工智能助理的世界时，这一半的人该怎么办？
造就：我们如何去避免技术的滥用带来的潜在威胁？比如说最近出现了AI换脸的ZAO APP，它可能会威胁到我们的隐私与财产安全。Raj Reddy：你说的是非常重要的问题，因为我们总是使用面部特征来识别人类。但在未来可能做不到了，因为面部特征很容易改变。其实人们已经可以做很多面容上的改变了，如果你通过一个媒介来看另一个人，比如通过视频会议，其实你完全不知道另一边的人是谁，因为你可以使用AI换脸。这样一来，“所见即所得”并不是一件确定的事情了。这就是未来的趋势，基本上这件事是肯定会发生的，那时我们的世界也会是另一个世界，100年后的是非概念，和现在的观念是不同的。
ZAO app已经实现了一键换脸
我们上过一门课叫批判性阅读，你会觉得是“所读即所得”，而未来的孩子们，当他们看到一张脸时，他们知道，那可能是任何人。在未来，人脸不能作为任何证据了，也许我们也不再需要这些证据，这对未来的社会不再重要。
造就：有一种说法认为，现在的人工智能技术都是基于上世纪的理论发展的，你怎么看这种观点？Raj Reddy：其实是恰恰相反，在过去我们捕捉知识，然后把它们编进程序；而在未来计算机将可以进行自我学习，传统意义上的编程将不复存在。
在上世纪五六十年代，一切都是人类对知识的编码，现在都是自我组织的自我学习系统，没有任何人类干预。举一个电话系统的例子，最初在上世纪二三十年代，如果我给你打个电话，有人接了我的电话，把线插进你的电话对应的接口中，我们才能通话成功，这需要一个接线员。于是有人指出，如果技术没有改变，世界上一半的人口将成为接线员。道理在这里也是一样，在未来，AI系统不会遵循50或60年前的想法，而是经历一个完整的范式转换。我们需要的是一个能够自我学习的系统。
造就：有观点认为数据驱动与知识驱动将是人工智能的发展两大方向，你怎么看？Raj Reddy：其实这两者没有区别，我们通过数据深度学习技术发现规律，这就是知识。唯一的问题是，人类没有能力发现去发现这些知识？只有机器才能找到它们。
在过去，我必须在我所见所闻中发现知识并记录下来，这并不是一个完美的状态；现在有了更多的数据，计算机也可以自我学习，这才是学习的意义，即发现规律。
计算机在这方面能够做得比人类好得多，是因为人类大脑有一个根源上的限制，我们称之为有限理性。
赫伯特·西蒙是人工智能领域的奠基人之一，他因为这一理论而获得诺贝尔奖。
赫伯特·西蒙，1978年诺贝尔经济学奖得主、1975年图灵奖得主
这一理论说的是，人类在面临大量数据时会困惑，于是他们扔掉了很多信息，只是用了一点来搞清楚该怎么做。而计算机可以利用上百万倍的数据并发现其中的规律，这是数据驱动来发掘知识解决问题。最终，解决问题的是知识。
但问题是，知识是怎么来的？人类获取知识，而计算机发现知识，这是区别所在。并非数据驱动和知识驱动，而是人类获取知识和计算机发现知识的区别，他们都是从数据中发现知识。
造就：计算机和人工智能在将来可以为我们做很多事，未来我们的教育方式会因此大规模改变吗？Raj Reddy：这个问题的答案既肯定又否定，从根本上而言这是人类将扮演样的角色的问题。
即使是现在，世界仍有一半的人口不能阅读，也就是半文盲。如果你给中国西部的一些人一份报纸，他们也许能读懂些其中的一些汉字，但是他们不理解我们所说的话术和技巧。全世界还有一半的人是半文盲，仍旧无法通过阅读获知世界发生的事情，那么问题就变成了：人类在这个世界上还有什么用？
当计算机拥有如此多的知识时，对我来说，意味着即使我是文盲，但我的电脑很聪明，它将确保我知道我需要知道的一切，并在我耳边低语：“不要去那里，不要那样做，不要吃这个， 这个有毒。”这在以前都是不可能的，现在即使是不识字的人也能表现得很聪明，即使他们没有受过教育，所以是把古典教育变成了计算机助理。
在古典教育中，你学习的是字母和单词，汉语是很难的，现在你在用中文发短信的时候不用把字写出来，你只需要打几个符号或笔画，电脑会根据规律给出预测，你只需要点击选择就可以了。这就是将要发生的事情，也就是人们甚至不需要学习我们曾经学过的东西，去学习怎么写每个字，理解其中的复杂性，因为计算机将替你做这些。
现在的问题是，受教育这一观念会被改变，教育不再是那些乘法加法、阅读写作等等，因为电脑会帮你做这些 ，现在你需要把自己提升到电脑无法做到的层次上。
造就：一个老生常谈的问题，你认为人工智能在未来会发展出自我意识吗？Raj Reddy：你必须定义意识是什么。我们有一位教授（卡内基梅隆大学计算机科学系教授Lenore Blum）做了一个很有意思的演讲，叫《有意识的图灵机》。
Lenore Blum，卡内基梅隆大学计算机科学系教授
在演讲中，她认为人类之所以有意识，是因为大脑中有九个功能区，而其中多数是休眠状态，只有一到两个是激活的，它们就在你的短期记忆中，这就是意识。意识就是无论你在关注什么，总有事情是我虽然没有在关注，但在无形中我仍在考虑这件事。
所以说，意识是组成人类的一部分，是一直存在的。
那我们就要问，计算机的自我意识是什么？当计算机比人类更有意识时，会发生什么？
当然，我不知道什么叫更有意识，因为意识根据定义，就是我们关注的事情。如果你在关注某件事 你就对它有意识。比如，我不关注有飓风的事情，而我的电脑关注到了这一点，它就能告诉我这件事。，因此，人类意识和机器意识可以相互协作以保障人类的安全。
从这个意义上说，这个问题取决于你对意识的定义。
完整采访中，Raj Reddy还对以下问题做出了详细回答：- 深度学习的下一步是什么？
- AI的决策会比人类做得更好吗？
- 人类的定义会因此被改变吗？
- 中美的人工智能行业有何不同与相同之处？
移步至文末点击蓝字“了解更多”，即可观看Raj Reddy的完整专访。
造就 | 剧院式演讲，发现创造力编辑&采访 | 李莹；翻译 | 一成；校对 | Lily
视频 | 金松；版面 | 颖仔
