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雷鋒網AI科技評論按：目前，人工智能也許是科技界的一大困擾之一。很多人感到很恐懼，害怕將來機器人掌管整個世界。
斯坦福大學兼職教授、谷歌前人工智能科學家吳恩達與騰訊 AI Lab 主任張潼近日接受了華爾街日報全球科技編輯 Jason Dean 的采訪。雷鋒網對采訪內容進行了整理編輯。
Jason Dean：先從“恐懼”的這個話題開始吧。有一種流傳甚廣的說法是：人工智能會變得非常強大，最終機器人將會接管這個世界。我知道你是對此持懷疑態度的，那么人工智能真正要擔心的是什么，最大的機會在哪里？
吳恩達：在今天擔心邪惡的人工智能機器人出現就像擔心火星上人口過剩一樣，你知道，人類某一天可能會抵達火星，也許真的會人口過剩。但我們現在擔心還為時過早，因為還沒有落地火星，所以我不知道如何有效的解決這個問題。把恐懼的想法拋開，我認為人工智能是一次新的“電力革命”，無論你是在哪一個行業工作，AI都有可能改變它。就像100年前，電的發明和興起改變了整個工業一樣——從運輸、通訊、制造到保健，點點滴滴都在發生改變。
因此，我希望無論從事什么行業，你都能發現如何運用AI。因為我認為在將來幾乎每個行業都會產生新的贏家和輸家。
Jason Dean：張潼，你有這種樂觀想法嗎？
張潼：是的?，F在人工智能可以解決很多專業的問題，在某些案例中，甚至比人做的更好。但是人工智同時解決所有的問題并沒有單一的解決方案。例如，做一個專業的醫療人工智能系統就需要很多人的努力。而且這并不像一些人認為的那樣可以轉化成其他容易解決的問題。
Jason Dean：那么我們現在來談談關于AI的炒作 。在科技行業的每一家公司甚至都在說，“我們正在用AI做很棒的產品。很難分辨這其中有多少是真實的，有多少是夸張。你認為在哪些方面夸大的成分要比實際情況多一些？
吳恩達：你所在的行業或者你關注的行業是否會受到AI的影響，這里有一個模式或許有用。首先：這個行業資料已數字化，意味著活動流程轉移到計算機上。這就產生了數據，給了AI運用數據更加智能化處理業務的機會。
今天，AI應用中獲利最多的恐怕是在線廣告了。它能精準推送給目標人群。因為在線廣告領域一直都是數字化領域。有供AI學習所需的大量數據。金融科技領域是另一個轉向數字化的領域。衛生保健和建筑業在數字化方面稍落后這兩個領域。但你看到這種模式都是先行業數字化，創造了數據后，然后才是AI。
Jason Dean：來做一個預測，我九歲的雙胞胎跑過來告訴我他們長大后想做什么職業。我應該告訴他們，什么工作在他們長大后就可能已經不存在了呢？你之前提到過放射線技師，別的還有嗎？
吳恩達：如果你有朋友或小孩在醫學院學習，坦白說，AI在醫學影像分析上正在取得更好的效果。所以，如果你有朋友去讀醫學院，并且從放射影像學畢業，我認為他作為放射線技師的職業生涯可能只有五到十年。
一個更廣泛的模式是：任何一項任務，其中有很多人正在做比較常規的，重復的工作，那么這項任務就會激勵AI團隊去做，使其自動化。
還有一條經驗法則，任何事情，只要是一個正常的人可以用不到一秒鐘的精神思維就能做的事情，在現在或不久的將來就可以使用AI來代替。
比如說，一個保安看錄像帶并說，“這里面有人嗎？他們在做什么可疑的事嗎？“這項任務實際上只需要思考一秒鐘，我認為可以將它自動化。
我確實認為現在正在進入一個需要終身學習的時代。舊的教育模式是，你上大學四年，然后接下里的四十年都可以是不用學習的。而在當今瞬息萬變的社會，顯然是不行的。
在IT行業內，今天發明的一半東西在五年內就過時了。沙子在不斷移動，你必須持續學習。這在其他經濟領域內也越來越普遍。
所以告訴你的孩子：做一個終身學習者吧。
Jason Dean：目前看來，美國和中國是AI技術開發和部署方面做的最好的兩個國家。你們在這兩個地方都工作過。它們各自的優點和缺點是什么？
吳恩達：美國非常善于創造底層技術，像很多最近的AI技術革新。我認為中國的生態系統在產品推向市場做的非常強，正在以驚人的速度前進。在美國，當你發布一款新產品，總是感覺要打破原先市場分布，再通過市場細分給用戶。有太多的市場細分了！
中國是一個相對同質化的社會。所以，一旦你發現一款適合市場的產品，規?？梢詳U展的很快。
張潼：我認為美國在今天比中國擁有更多的創新。但中國企業，以及大學，正試圖做更多的創新性研究，無論是在數量上還是質量上都希望能有所提高。這些都正在發生，但美國在創新方面上是絕對領先的。
via the wall street journal；雷鋒網整理編譯
