记者 | 林北辰

科学家尤尔根·施米德胡贝很健谈。

在2019世界人工智能大会的采访间中，他是唯一一个向主持人调侃没有完整介绍学术成就的嘉宾。他也是少数拥有自己创业公司的科学家，比起单纯地谈论科学技术，尤尔根 · 施米德胡贝还擅长用商业案例证明自己。

在科技行业中，尤尔根·施米德胡贝有许多响亮的名号：AI教父、递归神经网络之父、LSTM（长短期记忆网络）发明人；在《纽约时报》的文章中，他还是“人工智能研究领域的 Rodney Dangerfield”（表示自己的学术成就被低估）。

他也是人工智能行业内的先驱，从1980年代开始研究人工智能，由尤尔根·施米德胡贝一手发明的LSTM（长短期记忆网络）有效地解决了人工智能系统的记忆问题。现在尤尔根 · 施米德胡贝是瑞士人工智能实验室（IDSIA）的研发主任，同时也是人工智能创业公司Nnaisense的联合创始人。

在彭博社的报道中，尤尔根 · 施米德胡贝长期游走在计算机科学的边缘，其看重的神经网络在过去由于技术上的限制处于无法实现的状态，直到近几年学术界才发现他的前瞻性所在。

在2010年左右，互联网收集了大量用户神经网络的数据，神经网络开始在图像识别和语音方面展露头脚，尤尔根 · 施米德胡贝的LSTM为互联网公司的语音交互系统提供了积淀。

尤尔根 · 施米德胡贝最为人知的贡献是，因其在深度学习领域的成果，LSTM的计算方式被运用在智能手机的语音交互上，Facebook的自动翻译、谷歌的语音识别、苹果的Siri以及亚马逊Alexa的底层算法中都有LSTM的影子。

与盛名并行的是尤尔根遭遇的争议。

一些科学家认为，尤尔根 · 施米德胡贝的想法过为“浪漫”，他高估了理论，低估了实际应用价值，部分科学家甚至认为他对技术进步速度的乐观毫无依据。他坚持认为，要实现AGI（通用人工智能）只是时间的问题，这一想法在业界看来也颇为乐观。

在2019年世界人工智能大会上，尤尔根 · 施米德胡贝在采访中笃定地说，人工智能必将成为超越人类的自我。不过这样的自我是用来解放重复的工作，未来甚至可以为人类探索宇宙。

或许是互联网对数据的收集应用促成了LSTM的美名，尤尔根 · 施米德胡贝对互联网表现得颇为热情，他也喜欢将互联网公司作为论据，观点频出：“阿里巴巴、谷歌这样的公司利用AI将获得的数据进行消费行为预测，这是未来广告营销的状态。”“阿里巴巴、腾讯的项目能在短期内盈利，现在的时代是平台型公司的时代。”

在接受界面新闻专访时，尤尔根 · 施米德胡贝表示，AI的下一个阶段是成为一台主动的机器，主动生成数据，让所有的行业通过人工智能的机器变得智能，最终，所有的行业迎来变革。

与雄心并存的是科学家式的天真，“我一直想造一台比我更聪明的机器，这样才能解决我无法解决的所有问题，这样我才能退休。”

附：尤尔根 · 施米德胡贝采访实录（经界面新闻整理）

界面新闻：目前的人工智能技术最重要的应用是什么？AI的下一个阶段是什么？

尤尔根 · 施米德胡贝：我认为现在的AI，最厉害的应用在于网络营销。

我们看到一些大洋彼岸的公司，例如facebook、谷歌、亚马逊，还有中国的BAT，都在使用神经网络来预测消费者的行为。通过消费者过去表现出的兴趣来猜测接下来的行为，他还想读什么类似的报纸文章呢？他最有可能点击哪一个广告？尽管市场营销和广告只是世界经济的一小部分，但IT的巨大足以使这些公司成为世界上最有价值的公司。

而AI的下一个阶段是它会成为一台主动的机器，这意味着它不从腾讯或者facebook下载数据，而是主动地生成自己的数据。通过AI自己的行动，制造者们——诸如智能手机生产商、或t恤衫生产商、或生产任何产品的公司，都能通过这些机器变得智能，这是越来越多的传感器被用来观察人类行动的结果。

在不远的将来，通过AI的优化，我们甚至能够生产出一个小小的机器人，人们像和孩子交谈一样和它交谈，像教孩子一样教它做事；它能做到的事情有很多，包括组装一台智能手机或怎么样做一个老师。

这样的阶段暂时还未到来，我只是看到了这个阶段到来的征兆。

界面新闻：你是否赞同“在宇宙中机器将比人类活得更久”的观点？

尤尔根 · 施米德胡贝：人的生命是短暂的，人是碳基生物，宇宙中的机器人是硅基生物，机器比人类更适合用来探索宇宙。

未来的研究中，可能有数以百亿，数以万亿的机器人用来探索外太空，这是人类自己不可能做到的。如果我们要进化到足以探索外太空，那我们可能要长出六米长的腿，不一样的脑袋来避免辐射。我们的宇宙非常年轻，人类如果想在一辈子当中探索宇宙，要克服从宇宙一个点到另一个点需要的漫长时间，可能得活出现在的1000倍岁数。所以我们用机器人去探索太空，等到AI技术成熟了，不同的机器人可以代替人类去殖民宇宙，这是在人类短短的“生命时间”内做不到的。机器人可以做到人类做不到的事，但不要忘了，人类是开发者，AI的成熟、聪明，都是人类赋予的，是人类让机器人做到自己做不到的事情。

界面新闻：通过LSTM的深度学习，世界上有超过三千万台的手机得以搭载了智能语音系统。你怎么看待这背后的信息安全和隐私问题？不同国家对这个问题的态度有什么不一样吗？

尤尔根 · 施米德胡贝：这是个有趣的问题。当你在教一个机器变得更加聪明的时候，你需要来自很多人的大量数据，但是如果我们太过于关注保护隐私，就很难达到目标。

不同国家对隐私的不同看法是什么呢？在中国，我认为政府是数据的拥有者，这会给研究带来一定优势。以医疗行业为例，如果政府从一开始就给研究人员提供中国所有的病人数据，研究员就能够更好地利用这些数据训练AI神经网络系统，让医生成为更好的医生。

但这在欧洲是行不通的，因为你不能简单地获取病人的数据，所以在2000年，当计算机比今天贵50倍的时候，我在瑞士的团队第一次赢得了一场医学成像竞赛，目标是在女性体内发现癌症。要训练这些系统，我们需要大量的数据，但在欧洲，尤其是在德语国家，人们往往不愿意提供数据，无法获得足够的数据是我们当时的困境。

如果现在你问我，对人工智能而言，更好的研究的方法是什么？我不知道。也许中国这样的背景下，AI会更接近未来。

界面新闻：你怎么看待人工智能对工业社会的改变？你认为人工智能会在未来取代人类的工作吗？

尤尔根 · 施米德胡贝：还是之前的观点，我认为人工智能对网络营销的改变是非常重要的。例如阿里巴巴、谷歌这样的公司，他们利用AI将获得的数据进行消费行为预测，这是非常重要的一种现象，这是未来广告营销的状态。

还有更多的公司，他们代表了大部分经济发展的产业，例如制造业，智能手机、服装、钢材行业，这些公司能够被AI完全改造，因为制造型机器人能够比单纯的机器学得更好、做得更好。同样的产品，就可以用更少的精力，更绿色的原料完成。

那些不想这么做的公司，可能认为人工智能只是先进技术中的一种，或者认为它就只是一种技术？在未来，这样的想法将被淘汰。因为一旦你有了比人类更聪明的人工智能，你就能解决大多数的问题，甚至解决人类无法解决的问题，许多工作都能被替代。

人类永远会创造新的工作。就像几十年前，第一批工业机器人到来的时候，工人担心会被抢走工作，但从今天来看，原来需要几百个工人的汽车厂，现在只需要三个人看着几百个机器人，人们转而创造出了更多需要互动的工作岗位。

三十年前，没有人能预测到视频博客能赚钱，现在许多人在家里也通过网络赚钱，许多人看到这样的趋势，也选择了同样的工作方式。所以我从不担心人类会没有工作，生活会变得容易一些，重复的工作将由机器、机器人和一切事物来完成，但是人类会像过去一样不断地创造新的工作。

界面新闻：所以你认为机器，或者人工智能，确实在不远的将来就会比人类更聪明吗？

尤尔根 · 施米德胡贝：这是我从八十年代以来一直在努力的事情。我一直想造一台比我更聪明的机器，这样才能解决我无法解决的所有问题，这样我才能退休。我们还没有完全做到这一点，遗憾的是，我认为在我的一生中，在几十年内，人类可能无法实现这个目标。

不过，即使我无法实现，将来也一定有人能做到。唯一搞砸它的方法是进行一场大的核战或者破坏所有的文明。否则，我看不出能阻止这一切的方法。

总结一句话就是，我完全相信，不远的将来会有一个超越人类的自我出现。

界面新闻：有些人认为现在的教育不够好，因为教育只教孩子们怎么在工业社会中生存，但未来需要的是在AI参与的社会中生存。您怎么看这个观点？

尤尔根 · 施米德胡贝：现在的教育已经有了许多改进，大规模的在线课程是人们提高知识水平的良校，这改变了传统学校效率低下的问题。在商业领域，许多公司意识到，为员工提供课程是一件非常重要的事情，这些都是教育的进步。

在这一次的人工智能大会上，我也听到了讨论，在教育系统中，需要为学生设计什么样的训练才能更好地让他明白自身的弱点，从而达到成绩的提高？这是一个非常复杂的事情。其中一种解决方案是利用学习技巧，以深度学习的方式来构建人工教师，让机器学着成为好老师。在未来，正如许多应用程序在变得越来越先进，“教师”这种应用程序也可以变得先进。

界面新闻：人工智能让许多行业焕发了新机，您认为下一个被人工智能提振的行业是什么？

尤尔根 · 施米德胡贝：化学。

我们都知道，化学反应就是在化学物质上，通过温度、压力，以及各种条件进行催化，然后产生结果。化学反应就是产生这种物质的工业过程。近年来，显而易见的是，我们可以通过深度神经网络来模拟这个复杂的过程，从成分到物质转变，从预测化学反应的条件到预测化学反应结果。这可以改变整个化学工业领域，并且延伸到细分的制药、制造行业。

我举个例子，你想要一款特别的香水，或一种特别的化学物质，通过人工智能的模拟，你就可以用最便宜的成分、更绿色的材料获得同样的东西。现在，这样的模式正在变革整个化学工业。在自然语言处理、图像识别的加成之下，这个复杂的演算过程可能只是一款应用。

更有趣的是，对所有的工业场景而言，接下来的流程，例如炼钢、生产、甚至装配流水线，都会因为AI技术迎来变革。

界面新闻：对于上海的人工智能印象怎么样？和瑞士相比，有什么特点？

尤尔根 · 施米德胡贝：我喜欢比较上海和瑞士，因为它们的经济大致相同。

瑞士每年有7000亿瑞士克朗的GDP，上海的情况非常类似。在全世界范围内，瑞士是网络的起源，智能手机里的很多东西也来自瑞士，十九世纪的时候欧洲的粒子对撞机是在瑞士创建的。

但在今天的中国，有许多公司的情况都比瑞士公司更好，阿里巴巴、腾讯的公司项目能够在短时间内得到盈利，如果你想在上海做一个150亿美元的项目，融资比你在瑞士容易得多。作为一个公司的创立者，我个人认为，现在的时代正是“平台型公司”的时代，我希望并且我预计，我的公司在上海也能得到不错的成绩。