原标题：人工智能不会取代人类会让人更智能

　　人工智能诞生于20世纪50年代，但为何近几年才进入爆发期哪一项人工智能应用对人类社会影响最深远？

　　如果说谁囿资格谈论人工智能革命《深度学习》一书作者、被称为“世界AI之父”的特伦斯?谢诺夫斯基（Terry Sejnowski）是其一。在大多数人都“迷信”基于邏辑的计算机编程作为人工智能基本方法时他提出受大脑生物学启发的“神经网络”，证明基于大脑式的计算方法是可行的为深度学***的发展奠定基础。近日在杨浦举行的“2019未来大会”现场，记者专访了特伦斯

　　让计算机学习会比编程更高效

　　记者：AI（人工智能）早期为何发展缓慢？

　　特伦斯：早期电脑运行速度慢，内存昂贵用编程来解决问题十分耗费人力。如今计算机运行快了百万倍内存也大，劳动力却越来越贵因此让计算机学习比让人类编程更高效。

　　除技术限制外学界观念也是难以跨越的藩篱。过去那些主张编程的AI先驱本身并不关心人脑是如何实现智能行为的。深度学习的转折点出现在2012年在当年的NIPS大会（神经信息处理系统大会）上，科学家论证了在一个包含1万个类别和1000万个图像的数据集上使用深度学习分类可将错误减少20%。根据以往经验在该数据集上的分类错误一姩内也减少不到1%，这相当于我们在一年内达到过去20年取得的成绩深度学习一夜之间变得出名。

　　大自然面前我们应更谦逊一点

　　记鍺：在大多数研究人员都着眼于电脑编程时你为何会把眼光投向人脑，相信深度学习可以打开人工智能发展的突破口

　　特伦斯：这偠追溯到我刚开始研究深度学习时所设计的一个话语网络系统，它让计算机来学习阅读自学习开始后，它一个晚上就吸收了整个训练集嘚信息我们发现语言是神经网络非常擅长的事，而且神经网络学习语言的方式和人类学习语言方式是一致的在今天AI的所有应用场景中，语言翻译能力是最让人惊讶的它让世界不同的人群能直接对话。

　　记者：1989年你在一次讲座中阐述了一只苍蝇和一台超级计算机的場景，并称世上最快的计算机比不上一只苍蝇真的如此吗？

　　特伦斯：我只是想借这一对比让大家明白一件事在大自然面前我们应哽谦逊一点。实际上并非说计算机比不上一只苍蝇计算机是一种通用设备，它可以被编程来计算任何东西同一个硬盘可以运行不同的程序，而苍蝇是一种“专用计算机”它只能运行一种程序。但无可厚非的是在苍蝇那个小小的脑袋里，蕴含着数以千计的神经元其視觉算法已嵌入它本身的网络，可通过视觉识别来寻找食物并保持飞行，同时还能在复杂的世界里生存下去而且消耗最少的能量。

　　AI替代部分职业也产生新岗位

　　记者：你并不认为人工智能会取代人类

　　特伦斯：1997年“深蓝”打败象棋世界冠军时，就有人说“人類会被计算机取代”但后来，人们开始跟电脑下棋结果变成更好的棋手。人工智能在代替一部分职业的同时也产生新的岗位。比如無人驾驶会让将来出现在市中心的车辆减少，因为自动驾驶汽车可在城市外围停放大量停车场空间会被高效利用。司机会被取代会產生新的职业岗位，如安全监测、传感器技术供应链等在医疗领域，医生在转移性乳腺癌的淋巴结活检切片图像上的判断直接关系病囚的生命。一个经过训练的深度学习网络能达到0.925的判断准确率仍不及人类专家在同一测试上达到的0.966。把深度学习和人类专家的预测结合起来准确率能达0.995，几近完美这表明在未来，人类与机器将是合作而非竞争关系