專家：人工智能現在還無法“召喚魔鬼” 失業率不會升高

• 2018年6月8日 ZhouXun來源：網易智能 982 62
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  2018-2023年人工智能汽車領域研究與投資前景調研報告

  智能汽車與一般所說的自動駕駛有所不同，它指的是利用多種傳感器和智能公路技術實現的汽車自動駕駛。智能汽車首先有一套導航信息資料庫，存有全國高速公路、普通公路、城市道路以及各種服務設施...

在問到人工智能是否會像馬斯克說的那樣統治人類?漢斯的回答是，人工智能目前還沒有自我意識，當然無法“召喚魔鬼”。

漢斯·烏思克爾特(Hans Uszkoreit)在人工智能領域已經工作了30個年頭。

他曾研發過SPREE分析處理技術、Acrolinx文本質量自動檢測修改系統、Yocoy移動端跨語言人人和人機交流翻譯系統等三項國際領先技術。

而現在，漢斯走出學術圈，投身到產業界。一年前，他隨夫人來到中國。

去年3月，漢斯的夫人徐飛玉加盟聯想擔任副總裁，負責聯想研究院人工智能實驗室的研發工作。徐飛玉曾是德國人工智能研究中心語言科技實驗室文本分析主任，而漢斯是這個中心的創始人之一。夫妻二人在AI領域的積累非常深厚。

談DFKI與工業4.0的三層結構

德國人工智能研究中心(DFKI)是德國頂級的人工智能研究機構，創立于1988年，也是目前世界上最大的非營利人工智能研究機構。其股東包括Google、Intel、 微軟、寶馬、SAP、Airbus在內的全球前十的頂級科技企業。

DFKI研究方向覆蓋人工智能的主要產業方向，非常注重對從研究到實際應用的轉化，迄今創造了2500個IT行業的新崗位，設立了超過70多家分拆公司。

DFKI旗下大約有900名科學家， 研究人員及工程師。其CEO沃夫岡·瓦爾斯特爾(Wolfgang Wahlster)教授是是德國“工業4.0”的發起者之一。

在本次的采訪中，漢斯對工業4.0進行了詳細的闡述。他把工業4.0分為三層內外機構：

最核心的一層是智能工廠，這一層涉及到生產本身，主要是在生產的過程中，利用物聯網將所有的機器聯系在一起，這期間人與機器沒有嚴格的分工，而且相互溝通，相互協作。甚至在某些流程上，有一些產品本身就可以讓這個機器去下指令。

第二層，除了純生產之外，工業4.0還有運行的服務。比如說公司內部的移動出行，還有智能的物流、智能的建筑、智能的產品和智能電網。如果把所有的這個流程進行編碼，它本身就是一個非常復雜的內容。

漢斯稱，最外面的一層是融合外部數據，這通常被人們所忽視的，但實際上它決定一個公司成敗與否。“因為一旦你解決了產品優化的問題，大部分最重要的那些數據來源實際上是來自于客戶、供應商、監管局等。所以，最大的挑戰是要把所有的數據，內部的數據，也就是智能工廠內部的數據與外部的數據進行結合。”漢斯說到。

漢斯提到，內部的數據是結構化的，但外部的大部分的數據都是非結構性的，你需要把內外部的數據結合到一起。當然還要使用AI來幫助你不斷地去優化整個的流程。目前，DFKI已經為西門子開始建立工業4.0時代的企業知識圖譜。

到中國創業，未來希望孵化更多的本土公司

現在，漢斯開始把自己研發的國際領先技術帶入中國尋求落地轉化，開啟他在中國的創業之旅。

據漢斯介紹，目前其在北京創立的深知無限人工智能研究院(AITC)成為德國人工智能研究中心(DFKI)中國的官方代表處。而深知無限主要業務就是技術研究、創業孵化、產業加速、人才激勵等。此外，AITC還將承擔亦莊政府人工智能技術創新中心的任務，該創新中心由北京經濟開發區管委會授牌成立。

在采訪中，漢斯透露，目前AITC已與京東、聯想等企業達成初步合作意向，合作內容包括人工智能在大數據分析和在線零售商業中的應用、人機交互中的語言改進翻譯及機器人視覺和導航方面的改進等等。

漢斯希望利用AITC在中國復制DFKI的模式，推動AI技術在中國的落地。

人工智能現在無法召喚魔鬼，失業率不會升高

在問到人工智能是否會像馬斯克說的那樣統治人類?漢斯的回答是，人工智能目前還沒有自我意識，當然無法“召喚魔鬼”。

“從人類演進的角度來講，人腦的進化需要很長的時間，馬斯克低估了人腦的認知和復雜程度。”

不過，漢斯也提醒說，我們還是需要更謹慎，不要過早地給人工智能任何系統權力，雖然現在機器還沒有聰明到可以作惡，但是還是需要注意。

那么，機器會取代很多人的工作嗎?漢斯表達了自己的觀點，他說，越是發達的國家對機器的利用越高，經濟表現越好，失業率更低。這看上去似乎有些矛盾，但確實事實。

漢斯還說，從長遠的角度來看，人類總體的工作崗位是減少的，這到底是好事還是壞事，現在我們還不得而知。“現在很多人都是在做無聊的工作，其實就是為了糊口而已。”漢斯說，這不應該成為人們工作的原因。

短期來看，漢斯說他對人工智能取代工作一點都不擔心，”我們還能創造成千上萬的工作，因為我們將進入老齡化的世界，對醫療健康的需求太大。“漢斯說，低技術含量的工作會消失，但是有些其他的工作崗位會增加，而且可以讓我們生活更美好。比如在教育領域，一個老師可能要帶三十個學生，未來為什么不能是十個老師對三十個學生。同樣地，在醫療行業也存在這樣的需求，所以還會有很多新生的工作機會。

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