在CCF-GAIR大会的演讲舞台上，恐怕牛津大学计算系主任Michael Wooldridge是唯一一个坐着演讲的嘉宾——在演讲进行到三分之一的时候，他索性坐在了舞台边的台阶上。
牛津大学计算系主任Michael Wooldridge
当雷锋网问起他为何席地而坐时，他只是耸耸肩，露出标志性的微笑，“这只是一个下意识的动作，我感觉这样会更舒服。”
但不管出于什么原因，Wooldridge的这个小动作无形中拉近了他和观众的距离，而这种“平等”的举动也蕴涵着人工智能的一个隐喻：虽然目前AI已经能非常出色地完成人类向它下达的任务，但它到现在，依然没有办法像你的朋友一样平等地进行交互和对话，不管是理解一个富有哲理的小故事，或是get到你讲的冷笑话。
当然，我们不能对人工智能苛求太多——虽然已经发展了60年，但在历史的长河里，它还是个宝宝。
今年最火的人工智能莫过于DeepMind的Alpha Go，而Wooldridge也在CCF-GAIR的演讲中，将Alpha Go作为代表来解释基于神经网络的人工智能。
基于神经网络的人工智能可以说是处理复杂问题的一把手，但它的缺点也同样明显。就像我们的神经元无从告诉我们，它自己是如何经过计算得到决策结果一样，人工智能也没有办法向我们沟通自己的决策思路。而人工智能的另一个研究方法，则是从语言的逻辑层面出发。基于符号的人工智能可以实现机器在认知水平的“升级”，但就像Wooldridge所说的，人工智能缺少知识，缺乏和人一样的共情能力，这也让强人工智能变得前路漫漫。
Wooldridge对雷锋网表示，他认为在短期内具有意识的人工智能暂时还无法出现。
“意识是一件很个人的事情。即使我们能看到活体大脑的结构，我们依然无法看到人是如何思考的，这也是人类无法将意识复制到人工智能上的难点所在。”尽管人类可以用MRI扫描大脑的活跃情况，但我们仍然对意识的组成一无所知，“这的确是一条漫漫之路。”
神经网络的学习有利于我们了解人类决策的思维，所以在一些弱AI上，具有特定目标的任务会让人工智能更契合地应用于人类的生活。“我认为没有必要去复制一个大脑。”Wooldridge表示，“所以我们的研究，目前更多的不是为了让机器学会和人类一样思考，而是让机器智能体或软件智能体通过自然语言理解我们的情绪，而这对于我们和机器的沟通而言，或许更为重要也更加实际一些。”
从斯皮尔博格的《人工智能》到近年的《机械姬》，不少影视作品都会将类人机器人做为一种强AI的体现，而类人机器人同样成为一些科学家不懈努力的目标。从Hanson的Sophia，还有Nadine、聊天机器人Geminoid，到模仿人类的机器人Actroid等，都是类人机器人的实例。
而对于是否有必要把机器人做成像人一样的形态，Wooldridge表示他对类人机器人并不感冒。比起在外观上模拟人类的外表，它是否能真正为人所自然地接受，才是Wooldridge更关心的。
“如果我们能和机器人在同一个平台下协同工作，它也能顺利地和人类交流，那么它是否具有人类的形态，其实并不是那么重要。”
对于人工智能的不断进步，以霍金、马斯克为代表的威胁论也已经不再是什么新话题，但在担忧AI是否会让人类灭绝之前，Wooldridge考虑的更多是人工智能出现后，人类如何处理自身和社会的关系。
目前美国有350万卡车司机和50万出租车司机，从Wooldridge的预测来看，这些工作在20年内会逐渐被取代，但就像70年代的自动化浪潮让不少人失去工作一样，今天的人工智能同样也会带来同样的问题，但他认为目前AI更有可能的应用方向是取代一些具有专门技能的工作。
“一个典型的例子是法律秘书，这类工作的主要内容是寻找对应的法条。虽然这个工作对法律知识有着极高的熟悉度，也能带来体面的收入，但利用人工智能可以做得更好。我认为在未来，可能他们的工作会受到人工智能的威胁。”
所以这也给政府带来了难题：如何在技术浪潮中对那些被淘汰的工种负责。在实现逐步取代的过程中，人工智能和人类的矛盾也是一个莫大的挑战。对此，Wooldridge并没有给出一个明确的回答，但他提出可以从加大教育和科技投资的层面来改善工作匹配的问题。而人工智能，同样能让我们重新思考人类的社会关系。
在CCF-GAIR上，Wooldridge和香港科技大学教授杨强进行了一番精彩的对话，期间，Wooldridge认为医疗健康会是人工智能的下一个方向。
在诊断领域，AI界已经有不少喜人的成果：DeepMind目前已经与NHS达成了合作，将和Moorfields眼科医院一同开发识别视觉疾病的机器学习系统；Watson也在近日首次成功确诊一名病人患有罕见的白血病。
除诊断之外，Wooldridge认为长期监测和科学指导是AI+医疗的重要方向。
当我们拥有苹果手机和fitbit等一系列可穿戴设备时， 它们能够实时监测人类身体的各项指标，比如心率、步数及血糖水平等，而如果这些数据能够为AI所用，它们可以帮助我们对身体状况做出判断，比如是否需要休息、锻炼量是否足够等。“我相信这些会让我们更加了解自己的身体，变得更加健康，就像拥有了一个私人医生一样。”
Wooldridge所擅长的是多智能体领域，但并没有在演讲中多加提及。至于多智能体可以如何与运动健康领域结合，Wooldridge给雷锋网举了个简单的例子：
当用户在家监测自己的身体状况时，存储在手机的数据可以实时同步到医生手上。在身体指标出现问题时，系统能为用户和医生自动协调时间，提供预约看病的功能。
但是，可穿戴设备目前大部分还没有得到FDA等相关资质证明，在这之前它们所获得的数据并不能做为医学诊断的依据。在这一点尚不能保证之时，Wooldridge认为目前可穿戴设备和人工智能的结合点主要在于提供一个随身助手，帮助用户设定日常目标，监测完成情况并给予反馈，这需要人工智能一方面要进行客观的监测，另一方面又要能够根据实际的日程安排、身体状况不断予以调整。
而在CCF-GAIR大会上，Wooldridge同样提到数据的隐私需要非常小心谨慎地对待，“目前我们还没有找到一个合适的方法去保持数据隐私和公众信息的平衡，但这是一个无法回避也非常重要的问题，我们同样面临着挑战。”
Wooldridge提到美国和英国都具有日趋严重的老龄化问题，人工智能助手虽然不能比得上人类的照顾，但聊胜于无。“这可以算得上是社会的一种进步了，”而与此同时，Wooldridge也提到智能手机等电子设备，有益于老年人实现足不出户的沟通和交流。
“现在有人会担心人工智能助手会对人类的正常交往有害，但我觉得这种顾虑并没有什么必要。”Wooldridge觉得人工智能更重要的地方在于，它改变了人类交往的方式，加强了人类作为生命个体和他人的联系。
结语：虽然Wooldridge的行程一直非常满，但他同样非常耐心地解答着编辑们的每一个问题——就像朋友一样。虽然人工智能在短时间内无法成为我们真正意义上的“朋友”，但像Wooldridge一样专注AI的学术大牛，会一直是我们在科学道路上探索的先行者。
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