作者：林白
“盛年不重来，一日难再晨。及时当勉励，岁月不待人。”光阴似箭，岁月如梭，如果要重新阅读2018年人工智能发展，“经典语录”是一种十分好的形式。“语录”虽简洁，但字字可深读；之所谓“经典”，固然是要能引起共鸣、发人深省，有一定传播力的名人之言。
本文筛选了十位人工智能顶尖大佬在2018年的讲话精选，从学术研究、行业运用、人性等方面全面诠释人工智能现状。
01
AI将给人类带来革命性意义，乃至会比电或者火带来更深远的影响。虽然火是好东西，但火也会杀去世人。人们学会了利用火来造福人类，但我们也必须学会避免火带来的灾害。
现在人们提到如何在数字化社会找到事情机会时，常常想到的第一个词便是‘代码’。在过去十几年中数字技能的发展都集中在打算机科学上。写代码固然是非常主要的，也是值得投资的一项主要技能。但在数字技能领域还有更大的潜在机会，在过去很大程度上未被开拓出来。有一些技能在五年前并不存在，但本日的事情者则须要节制这些技能。在二三十年前，人们接管教诲之后就可以受用一辈子，但对当下这个时期出生的人来说情况并非如此，他们必须保持终生学习。
——谷歌CEO Pichai接管MSNBC采访
02
“人工智能受人启示、由人创造，最主要的是，它会对人们的生活以及人类社会产生切实的影响。我们必须时候考虑AI的潜在影响，并以此为辅导原则来开拓AI。AI的研发伦理该当得到重视，政府、家当和学术界须要携起手来，增强沟通与互助，共同朝这个目标进发。
现在大家看到了AI取代事情的可能性，确实如此，AI将会影响并改变某些事情的性子。但也不能忽略由此带来的积极影响，比如在康健医疗领域，AI能够赞助医护职员，进行更高效的照顾护士。AI技能也能在抢险救灾这些对付人类来说特殊危险的任务中发挥巨大的运用代价。
机器的代价不雅观是人类代价不雅观的表示，但目前AI领域里却缺少原谅和多样性。要加大STEM教诲力度，积极勾引高中生参与AI研究，这些年轻的创造力和思维将带给人无限惊喜。”
——李飞飞出席美国国会听证的演讲
03
“人工智能大爱（AI）无疆，这个‘无疆’有两层含义：一层含义，实际上AI和传统家当是没有边界的，AI是要赋能百业；第二，AI须要环球各国共同努力来互助推进。以是，实际上AI的学术研究是没有国界的。
AI一定要和传统家当结合。而且跟传统家当结合不是说颠覆家当，而是和传统家当互助是赋能传统家当，AI的代价是帮助传统家当提高效率。但是做到这一点实在是非常不随意马虎的，由于你要去理解很多不同的传统家当，同时你要自己迅速发展，发展一个比较大的公司你才能够跟对手去会谈和互助。”
——汤晓鸥教授在WAIC 2018开幕式演讲
04
“有很多关于中产阶级空心化的宣布。我认为对付社会来说最好的办理方案便是教诲，这样中间和底层的人都可以向上移动。坦率地说，除了教诲，我真的看不到其他办理方案。变革的速率给个人施加了更大的压力，匆匆使他们不断学习。
每次发生技能断裂（technological disruption），我们都有机会重塑天下上的大部分地区。我希望天下更公正，我希望每个人都能更好地得到机会和教诲，我希望让人们摆脱无意义的事情，我希望民主运行得更好。我真的相信，凭借技能，我们可以重塑天下的大部分地区，使它们变得更好。如果我不是从根本上相信这一点，我就不会那么努力事情了。”
——吴恩达接管《财富》杂志采访
05
“保持人性为何主要？人类可能会重复灵长类动物的老路：被比自己聪明的、高等的动物驱逐到地球的小角落中，而没有掌控权。如果我们不把应对方法提上议程，那些持有比人类更多知识的机器会变得更加恐怖，并且威胁会越来越真实，那么重走猴子老路的情形可能就会发生。
目前人工智能还只勾留在数字智能层面，随着算法和硬件的改进，数字智能将大大超过生物智能，并且这趋势无法阻挡。人类必须与机器合并，以战胜人工智能的‘存在威胁’。未来我的公司将研究如何将芯片植入人的头骨，从而实现人机领悟。我自己有70％的机会搭乘SpaceX火箭前往火星 ，将来还可能去世在赤色星球上。”
——Elon Musk接管Axios采访
06
“人工智能时期最缺的便是人才。由于对这个行业来说，你有多好的人才，才可能有多好的人工智能。以是我们现在可以看到，环球是在争抢人工智能人才。不只是中国，美国也是这样。
高水平的人工智能人才稀缺，这是一个天下性的问题。我们的很多企业现在都在重金挖人，但实际上挖人不能带来增量。以是我以为我们要从源头做起，为国家、社会、家当的发展培养高水平的人工智能人才，我们南京大学人工智能学院，便是要对源头性的人工智能高水平人才培养开展新型探索。”
——周志华教授在“2018京东人工智能创新峰会”演讲
07
“对付自动驾驶汽车，我认为人们现在多少接管了这一点。纵然你不太清楚自动驾驶汽车是如何做到这统统的，如果它的事件比人驾驶的汽车少得多，那它便是一件好事。我认为我们必须像对待人那样对待AI：你只须要看看它们表现如何，如果它们反复运行崩溃，那么就要说它们不足好。
在根本科学会议上，我们该当追求的是全新的想法。由于我们知道，从长远来看，一个全新的想法将比一个眇小的改进产生更大的影响。罔顾了这一事实，我认为这是机器学习领域的一个紧张缺陷，这个领域资深的人不多，年轻人更多。”
——神经网络之父Geoffrey Hinton接管《连线》杂志专访
08
“我以为人们是太想创造一个人，创造一个和自己一样的东西，以为这样会办理问题。但是我们要创造的是一个别系，我本日没有听到或者不足多的一个词的便是经济，经济是一个有智能的系统。人工智能是像人一样的人工智能，我们还要创造类似于市场模型一样的人工智能。
市场是有智能的，即个体的每个决定是人的决定。例如说，在城市中莴苣不足多，要运更多的莴苣，可以赚更多的钱。市场机制可以创造出其他的东西，但我们实在没有把这些东西充分的涵盖到 AI 系统当中。我们对大脑和思想理解不多，当然可以做很多研究，但是我们对付天下上什么人类拥有智能理解不多，而且不知道怎么界定智能，可能二十年往后才能界定。我们一定要仿照自身的智能才能创造出有用的智能系统吗？”
——机器学习泰斗Michael Jordan在WAIC 2018演讲
09
“量子物理是最深入、最俏丽的物理法则，最根本性，最实质性关于宇宙的法则，大自然设计法则，对付这么多年来我们只不过是惊叹大自然是如此精美，壮丽以及量子事理如何精美的创建这样一个雄伟的天下。但是最近随着量子打算的发展，我们末了有一个方法仿照自然，你如果有一个量子打算机就可以模拟大自然量子法则。我们现在越来越多得到这样的能力，也便是让我们可以与大自然亲密打仗。
其余对付生物学方面进展、进化表示惊叹，它非常深入，非常的俏丽，但是至今我们仍旧没有100%确信自然界、生物界进化是怎么样的，但是如果我们可以在这方面得到进展，能够理解自然智能，我们就可以有一个机会把量子和 AI 结合在一起来进行量子人工智能，这可以带来一些在宇宙中以前我们从来没有看到过的东西，从来没有看到过的这么俏丽的算式。”
——图灵奖得主姚期智在WAIC 2018的演讲
10
“人工智能不善于提出新观点，创意性事情很难被取代（例如，医学研究员、人工智能科学家、获奖剧本作家、公关专家、企业家）；对付人工智能来说，纵然是理解知识也很困难，须要理解多个领域并须要进行计策决策的繁芜性/计策性事情难以取代（例如，首席实行官、会谈专家、并购专家）；实际上在机器人和机器学方面取得进展比人工智能软件慢，灵敏性事情难以被取代（例如，口腔外科年夜夫、飞机机器师、脊椎推拿师）；机器人在特定环境（如装置线）中运行良好，但不易适应新环境，需适应全新、未知的各种环境的事情难以被取代（例如，地质调查、集会后的清洁事情）；人工智能没有人类的情商，人们也不愿“信赖”机器，让机器来处理人性化任务，同理心/人性化事情难以被取代（例如，社工、分外西席、婚姻顾问）。
在这场人工智能摧毁事情的年夜难中，唯有创造性事情才能从中全身而退。人类将面临的最大磨练并非是失落去事情，而是失落去生活的意义。在所有重复性事情上，人工智能都将赶过人类一筹，但我们并非由于善于重复性事情而为人，是爱定义了我们的人性，爱使我们有别于人工智能。”
——创新工场创始人李开复公开演讲
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