Yi：YiMagazine
M：马兆远
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Yi：我注意到大家对AI有一种很明显的矛盾心态。一方面，AI的发展获得了公众极高的关注；另一方面，它也引发了前所未有的担忧。这份担忧主要有两点：一是就业层面，AI会不会取代一部分职业和技能；二是它会不会突破人类智能的边界。你是比较早接触AI的学者，从2002年就开始关注这个领域，当时你们有没有预料到，AI会在全球、全社会掀起这么大的舆论热 度？
M：2002年时，我们基本认为AI是个“死”的学科。我2002年认识了李飞飞，当时我们都是研究生，她有半年时间在牛津交换，我们因此成了很好的朋友。那时候我的主攻方向是量子计算，量子计算在当时是一门冉冉升起的新学科，热度很高，而人工智能正处在行业的谷底。所以当时我们认为人工智能是一个神秘论的东西，科学界不应该有这个词存在——多少是在嘲笑这个行业还有人在做神经网络、人工智能。
过了20年，反倒是量子计算还是老样子，现在跟我20年前做的其实差不太多，但是人工智能这个行业真的火了，这是在2000年前后我完全没法想到的事情，没有人能预测。所以现在一些媒体或是升学指导机构预测将来哪个行业会火的时候，我们特别谨慎，不敢说，因为科学真的是不知道哪一盆花就先开了。
AI真的火起来是在2012年到2015年之间。深度学习大概是2012年出来的，所以2007年、2008年李飞飞在做ImageNet的时候，她自己都不确定这项工作能不能做出效果，挑战其实非常大。但是怎么说呢，有些人随波逐流，有些人可以鼓动风潮，我觉得科学家也是这样，飞飞在一定意义上属于鼓动风潮的。我基本上是看着AI这个行业走过了它的前十几年，然后2015年我加入了。
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Yi：你为什么会加入AI行业？
M：我觉得这个风潮被带歪了，得有人替人类说话了。另外，也有一部分原因是我觉得做量子计算可能会遇到一些瓶颈，结合职业发展和个人兴趣，我2015年进入了AI这个行业。我会从物理研究者的角度去想，哪些问题是被AI行业所忽略的，然后我们开辟了“AI Not”这个研究方向，专门去研究人工智能做不到什么。因为AI做不了的才是人能做的，这是人超越AI的部分。现在AI Not越来越成为显学，我们越来越清楚人和机器之间的差别，然后才知道不要把人培养成机器。
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Yi：你能简单概括一下人和机器之间的区别吗？很多解释非常复杂，大家不是很理解，因为不理解，所以焦虑。
M：我觉得很多人解释这件事情可能是从非从业者或者说从文科角度，我们在AI这个领域有非常扎实的数学和物理学基础。
今天所有的计算机都是图灵机。1936年，图灵在定义图灵机时，是在说人工智能哪些东西做不了，而不是说人工智能哪些东西能做得了，后来整个计算机工业把那篇论文叫作“36论文”。所以图灵设计图灵机时，也就是计算机诞生的那一天，其实也是AI Not这个领域的起点。
从数学的角度来说，稍微复杂一点，即图灵机只能解决可计算命题。但数学里大量的命题是不可计算命题——超越了数学逻辑的命题，比如我们问π里有没有连续的10个“0”，这就是一个不可计算命题。超越数学逻辑的命题真实存在，且数量远远大于可计算命题的量，这些命题人工智能做不了，但人类可以意识到它们存在并且去解决。如果我们把这些数学层面的论述转化成通俗的话来讲，就是人类的直觉是图灵机无法计算出来的，还有我们的常识，也属于这类不可计算的命题，还有责任感，它往往来自常识或直觉。
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