贾斯汀·卡塞尔（Justine Cassell）：世界经济论坛未来计算机全球未来理事会主席、卡内基梅隆大学计算机学院副院长。
贾斯汀·卡塞尔将作为特邀嘉宾出席2017亚太区域互联网创新创业
高峰论坛暨2017海南“互联网+”创新创业节。
她是人形对话代理的发明者，曾预言“未来每一个灯泡都在观察和学习”；她曾被专程请到杭州阿里总部给
马云上课……贾斯汀·卡塞尔（Justine Cassell），这位“人工智能女王”过去如何看待人工智能及其在中国的发展等等一系列问题？
下文，一睹为快。
与人工智能结缘
我以前是教语言学和法语的，因为觉得同时教这些太难了，干脆去修了计算机，把语言学和计算机结合在一起。但30年前，我在达特茅斯学院修读比较文学和语言学时，无论如何也想象不到自己会从事人工智能研究，尽管那所学校恰好是人工智能的诞生地。（编者注：1956年，多位科技领域专家学者齐聚达特茅斯学院，展开了一场历时一个月的关于人工智能的大讨论。这次会议被公认为人工智能的起源，人工智能从此正式成为一门学科。）
20年前有一种说法，如果你的项目里来了一位语言学家，那就意味着项目要延长10年才能完成。如今，自然语言已经取得很大进步，虽然自动语音识别依然不够理想——比如，你建了一个可以识别金融术语的语音识别系统，然后有人突然说他喜欢棒球，这个系统就不起作用了。
什么是人工智能？
首先你要确认“智能”的定义。人工智能并不能简单称之为一项技术，而是一种技术使用的方法，它的特点在于仿造人类的能力，涉及计算机视觉、云计算、大数据及机器学习等目前可用的所有技术。
目前，人工智能仍然存在很多看似很小的缺陷。比如，尽管看起来很先进，但它们缺乏常识。人们知道拿杯子时杯口要朝上，但机器人会选择更容易的抓取方式——斜着拿，如果杯子里有热水就糟了。
人工智能时代已经到来？其实，从1955年后“人工智能时代”每5年就会被宣布到来。现在人工智能时代又来了，但是今天它有了新的含义——如上所说，它是人工建模的过程，模仿人可以做的事情。在这方面，由于深层网络机器学习这项工具，我们已经做得很好了。
人工智能的商业应用
人工智能有三大商用方向：一是信息聚合；二是评估用户情绪反应；三是与用户建立关系，可以通过这三点建立与用户之间的社交纽带，让他们经常回访。
怎么做？给用户反馈。*步就是要收集用户数据，利用人工智能更好地了解用户，基于大数据的分析，为用户创造优质的、长期的个性化体验。
因此，拥有数据意味着拥有战略上的优势。很多企业来找我，希望我们提供咨询服务，作为回报，他们会给我们几十万的数据节点，这个数字跟金钱一样让我很开心，因为通过数据可以更好地了解人类、可以创造更好的软件，让更多的人快乐。
中国在人工智能领域的优势
中国对人工智能的研发和投资发展都很快。也许5年前，中国还不被认为是人工智能的主要力量，但今天，每个人都认识到了中国人工智能的发展对世界非常重要。
当下的人工智能技术中，最强大的部分是计算机视觉、自然语言处理、推荐系统和网络安全等。自然语言技术是人工智能的核心之一，它的发展离不开中文。所以，中国的人工智能技术可通过产品、算法和数据集来应用到庞大的国内市场中去。
而且在美国，用户数据十分隐私，很难获取。但中国在保护公民隐私方面相对宽松的法律环境，构成一个巨大的试验场。一些初创公司得以利用庞大的数据库来发展机器学习，大量的数据又能支持它们进行算法学习，从而达到相同体量的美国公司无法企及的高度。
人工智能的未来在哪里？
未来，每一个灯泡可能都在观察和学习；人和计算机互动将走向极简，因为计算机就像人一样，有自己的行动和反应；同时又有无限搜索能力、无限的知识、思想模式和运作规律。通过人机关系的加强，机器可以和用户建立起更好的关系、更强的共识，更和谐的相处模式。
比如，几十年前，我们去一家社区的小店，都会进行这样一番互动，简单的一句“有几天没见了，最近怎么样？小孩都还好吧？”就能让彼此间的关系更稳定。未来的人工智能可以通过身体语言及更好的面部识别，看到人类的情绪，如通过他们的点头来分析是否同意。
但人类往往无法界定自己想要什么，所以确保人工智能在不带来意外后果的情况下造福人类很难。因此，最有价值的技术点在于如何让人工智能和人类进行联合，使人类更加强大，又能和机器共生。我绝不允许我的人工智能独立于人类工作，我只打造与人合作的人工智能。
人类如何避免被人工智能取代？
我们正处于一个将持续数十年的大趋势的开端，未来15年，随着自动驾驶、超人类视觉听觉、智能工作流程等技术的发展，专业司机、保安、放射科医生、行政助理、税务员、家政服务员、记者、翻译等工作都将可能被人工智能所取代。
转型在所难免，我们可以做些什么？建议现在就开始行动起来！不断学习，提升自己再就业的能力；树立终生学习的理念，也许每5年就得重新考虑一下自己的职业道路。
不过，人类未来依旧占据思维能力的顶端、作为管理者和控制者的角色也依然重要。就像曾经脱离了传统农业、传统手工业的大量劳动力，在现代工业生产和城市服务业中找到新的就业机会那样，人工智能的进步也将如此——由当前数据密集型机器学习、通过机器学习与人工智能会话的系统而延伸出的很多领域，将会在未来带来很多工作机遇。
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