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“通過(guò)在小行星帶及其以外的無(wú)數(shù)自復(fù)制機(jī)器人工廠，人工智能將改變太陽(yáng)系，然后在數(shù)十萬(wàn)年內(nèi)改變整個(gè)銀河系，并在數(shù)百億年內(nèi)改變可達(dá)宇宙的剩余部分，只有光速的限制能夠阻止。”

“宇宙依然年輕，它還會(huì)比現(xiàn)在老很多倍。我們應(yīng)該還有大量的時(shí)間去擴(kuò)展人工智能的領(lǐng)域來(lái)實(shí)現(xiàn)并轉(zhuǎn)換它的所有內(nèi)容。展望未來(lái)，宇宙將比現(xiàn)在老一千倍，然后，宇宙回首過(guò)去，說(shuō)：‘幾乎就在大爆炸之后，就在140億年之后，整個(gè)宇宙開(kāi)始變得智能化?！?

“人類(lèi)在宇宙的智慧傳播方面不會(huì)發(fā)揮重要作用。但沒(méi)關(guān)系。不要將人類(lèi)視為創(chuàng)造的王冠。相反，將人類(lèi)文明視為更宏偉計(jì)劃的一部分，這是宇宙走向更高復(fù)雜性的重要步驟（但不是最后一步）?，F(xiàn)在，它似乎已準(zhǔn)備好邁出下一步，這一步與35億年前的生命發(fā)明本身相當(dāng)?！?

以上三段話不是科幻電影的臺(tái)詞，也不是科幻小說(shuō)的描述，是人工智能遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父、德國(guó)計(jì)算機(jī)科學(xué)家尤爾根·施米德胡貝在參加2019世界人工智能大會(huì)之際接受澎湃新聞（www.thepaper.cn）專(zhuān)訪時(shí)，對(duì)人工智能的預(yù)測(cè)。

尤爾根·施米德胡貝（Jürgen Schmidhuber），受訪者提供

在人工智能領(lǐng)域，德國(guó)計(jì)算機(jī)科學(xué)家尤爾根·施米德胡貝（Jürgen Schmidhuber）是一個(gè)頗具爭(zhēng)議性的存在?！都~約時(shí)報(bào)》曾稱(chēng)他是人工智能研究領(lǐng)域的 Rodney Dangerfield （一位美國(guó)喜劇演員，1980年代以一句“沒(méi)人尊重我”而知名），他認(rèn)為自己在人工智能領(lǐng)域的開(kāi)拓性研究沒(méi)有得到重視。

施米德胡貝在1997年提出了長(zhǎng)短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Long-Short Term Memory, LSTM），為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了一種記憶形式，改善了準(zhǔn)確度。但由于當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)算力的限制，直到近幾年，LSTM的概念才開(kāi)始普及。目前，LSTM已被廣泛地使用于Facebook的自動(dòng)翻譯、谷歌的語(yǔ)音識(shí)別、蘋(píng)果的Siri以及亞馬遜的Alexa。在無(wú)監(jiān)督的對(duì)抗性網(wǎng)絡(luò)、人工好奇和元學(xué)習(xí)機(jī)器領(lǐng)域，施米德胡貝也做出了不小貢獻(xiàn)。他所在的實(shí)驗(yàn)室培養(yǎng)出了阿爾法狗團(tuán)隊(duì)四位創(chuàng)始成員中的兩人。

除了對(duì)學(xué)術(shù)成果受關(guān)注度的不滿，施米德胡貝還時(shí)常因聽(tīng)似夸張的言論受到批評(píng)，部分科學(xué)家認(rèn)為他對(duì)技術(shù)進(jìn)步速度的樂(lè)觀是毫無(wú)依據(jù)的。

受科幻小說(shuō)的啟發(fā)，從15歲開(kāi)始，施米德胡貝的主要目標(biāo)是建立一個(gè)比他更聰明且能自我完善的人工智能，然后退休。目前，他是瑞士人工智能公司NNAISENSE的聯(lián)合創(chuàng)始人和首席科學(xué)家，在那里，他希望打造第一個(gè)實(shí)用的通用人工智能。

施米德胡貝還擔(dān)任瑞士IDSI人工智能實(shí)驗(yàn)室科學(xué)主任，瑞士USI&SUPSI大學(xué)人工智能教授。

他對(duì)澎湃新聞（www.thepaper.cn）記者表示，人工好奇心（Artificial curiosity）將成為下一輪人工智能的核心，智能機(jī)器人主要從自己發(fā)明的實(shí)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，偶爾才向人類(lèi)學(xué)習(xí)。

當(dāng)前，機(jī)器人的智慧仍然比不上兒童、甚至某些小動(dòng)物。但施米德胡貝在采訪中說(shuō)，在不到幾年的時(shí)間里，我們將能夠構(gòu)建一個(gè)人工智能，使其逐漸變得至少像小動(dòng)物一樣聰明，具有好奇心和創(chuàng)造性，并持續(xù)地學(xué)習(xí)如何計(jì)劃和推理，以非常普適的方式將各種問(wèn)題分解為可快速解決（或已經(jīng)解決）的子問(wèn)題。

“一旦我們擁有動(dòng)物級(jí)人工智能，幾年或幾十年后，我們就可能會(huì)擁有人類(lèi)級(jí)人工智能，屆時(shí)所有文明都將發(fā)生變化，每一個(gè)事物都將發(fā)生變化。”

尤爾根·施米德胡貝（Jürgen Schmidhuber），受訪者提供

“機(jī)器將從自己發(fā)明的實(shí)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，偶爾才向人類(lèi)學(xué)習(xí)”

澎湃新聞：

你對(duì)人工智能的定義是什么？

Jürgen Schmidhuber：

人工智能是一門(mén)自動(dòng)解決問(wèn)題的科學(xué)，特別是用自動(dòng)學(xué)習(xí)地方式解決以前未解決的問(wèn)題。

澎湃新聞：

你的另一個(gè)興趣是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)（在不提供監(jiān)督信息即預(yù)測(cè)量的真實(shí)值的條件下進(jìn)行學(xué)習(xí)），近期這一領(lǐng)域有什么新發(fā)展？

Jürgen Schmidhuber：

目前的商業(yè)應(yīng)用主要集中在監(jiān)督學(xué)習(xí)上，它使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿人類(lèi)老師。在許多實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，Linnainmaa在1970年提出的方法（今天通常稱(chēng)為反向傳播）被用來(lái)逐步削弱某些神經(jīng)連接并加強(qiáng)其他神經(jīng)連接，使得網(wǎng)絡(luò)的行為越來(lái)越像老師。通過(guò)這種方法，我們的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會(huì)了在數(shù)十億臺(tái)智能手機(jī)上為世界上最有價(jià)值的公司進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別和自動(dòng)翻譯。但問(wèn)題是人類(lèi)老師需要提供所有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

嬰兒在沒(méi)有老師的情況下就能學(xué)到很多東西。當(dāng)他們與世界互動(dòng)時(shí)，他們學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)其行動(dòng)的后果。他們還有好奇心，會(huì)用玩具設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，從中獲得新的數(shù)據(jù)，了解更多信息。

為了構(gòu)建具有好奇心的智能體，我在1990年引入了一種新型的主動(dòng)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。它基于一個(gè)最大最小值博弈，其中一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最小化一個(gè)目標(biāo)函數(shù)，而這個(gè)目標(biāo)函數(shù)卻被另一個(gè)網(wǎng)絡(luò)最大化。那么它具體是怎么工作的呢？第一個(gè)網(wǎng)絡(luò)稱(chēng)為控制器，它生成可能影響環(huán)境的輸出。第二個(gè)網(wǎng)絡(luò)稱(chēng)為世界模型，它預(yù)測(cè)環(huán)境對(duì)控制器輸出的反應(yīng)。世界模型的目標(biāo)是最小化其誤差，從而成為更好的預(yù)測(cè)器。但在零和博弈中，控制器試圖找到最大化世界模型誤差的輸出。也就是說(shuō)，控制器想要找到某種新的實(shí)驗(yàn)，這種實(shí)驗(yàn)可以生成世界模型仍不熟悉的數(shù)據(jù)，直到這些數(shù)據(jù)對(duì)世界模型來(lái)說(shuō)非常熟悉。如今，在算力比1990年便宜了一百萬(wàn)倍的情況下，我們使用這一簡(jiǎn)單原則的復(fù)雜變式來(lái)構(gòu)建無(wú)監(jiān)督的機(jī)器人，這些機(jī)器人為自己設(shè)定目標(biāo)，從而在這個(gè)過(guò)程中能夠解決越來(lái)越普適的問(wèn)題。

澎湃新聞：

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的成熟將對(duì)人類(lèi)產(chǎn)生什么影響？

Jürgen Schmidhuber：

人工好奇心（Artificial curiosity）將成為下一輪人工智能（有時(shí)稱(chēng)為“第四次工業(yè)革命”）的核心，這次革命中，智能機(jī)器人和其他機(jī)器將通過(guò)自己的行動(dòng)來(lái)塑造他們的數(shù)據(jù)。他們將主要從自己發(fā)明的實(shí)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，偶爾才向人類(lèi)學(xué)習(xí)。

目前還沒(méi)有出現(xiàn)，但在不久的將來(lái)，我們將會(huì)有我曾在訪談中提到的“展示和告知機(jī)器人”、“觀察和學(xué)習(xí)機(jī)器人”或“觀察和行動(dòng)機(jī)器人”——人類(lèi)快速地向一個(gè)復(fù)雜機(jī)器人展示如何執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)，例如只通過(guò)智能手機(jī)進(jìn)行視覺(jué)演示和對(duì)話，不需要觸摸或直接指導(dǎo)機(jī)器人，整個(gè)過(guò)程就像我們教育孩子一樣。

下一輪人工智能將更廣泛地影響經(jīng)濟(jì)；現(xiàn)在的人工智能浪潮主要涉及營(yíng)銷(xiāo)和廣告，以智能手機(jī)被動(dòng)模式識(shí)別的方式。當(dāng)前的被動(dòng)人工智能分析你的言辭、面部、偏見(jiàn)和閱讀偏好等，以預(yù)測(cè)你接下來(lái)可能對(duì)哪些文章感興趣，讓你在平臺(tái)上停留更長(zhǎng)時(shí)間，讓你點(diǎn)擊更多廣告等。當(dāng)然，參與當(dāng)前人工智能浪潮的公司（亞馬遜、阿里巴巴、Facebook、騰訊、谷歌等）是目前最有價(jià)值的公司，但營(yíng)銷(xiāo)和銷(xiāo)售廣告只是世界經(jīng)濟(jì)的一小部分，下一輪人工智能浪潮將會(huì)波及更廣，影響所有工業(yè)生產(chǎn)。

“整個(gè)宇宙開(kāi)始變得智能化”

澎湃新聞：

在更遙遠(yuǎn)的將來(lái)會(huì)發(fā)生什么？

Jürgen Schmidhuber：

從長(zhǎng)期來(lái)看，為自己設(shè)定目標(biāo)的AI將嘗試進(jìn)一步改進(jìn)自己，主要使用我們自1987年以來(lái)發(fā)布的元學(xué)習(xí)方法。他們將學(xué)習(xí)改進(jìn)自己的學(xué)習(xí)程序，并推開(kāi)自己的局限性。

他們具體會(huì)做什么呢？太空對(duì)人類(lèi)是敵視的，但對(duì)設(shè)計(jì)合理的機(jī)器人是友好的，它提供的物理資源比我們的生物圈要多得多，我們的生物圈接收了不到十億分之一的太陽(yáng)光。雖然有些好奇的人工智能仍然會(huì)對(duì)生活著迷，但至少只要他們不完全理解它，大多數(shù)人工智能就會(huì)對(duì)太空中不可思議的新機(jī)遇更感興趣。通過(guò)在小行星帶及其以外的無(wú)數(shù)自復(fù)制機(jī)器人工廠，人工智能將改變太陽(yáng)系，然后在數(shù)十萬(wàn)年內(nèi)改變整個(gè)銀河系，并在數(shù)百億年內(nèi)改變可達(dá)宇宙的剩余部分，只有光速的限制能夠阻止。（人工智能或其部分部件很可能通過(guò)無(wú)線電從發(fā)射器傳輸?shù)浇邮掌?，但將其安裝到位需要相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間。)

這與20世紀(jì)科幻小說(shuō)中描述銀河帝國(guó)和智慧人工智能的場(chǎng)景截然不同。小說(shuō)的大多數(shù)情節(jié)都是以人為中心的，因而不切實(shí)際。例如，為了實(shí)現(xiàn)銀河系的長(zhǎng)距離和人類(lèi)壽命的兼容，科幻小說(shuō)作者發(fā)明了物理上不可能的技術(shù)，如扭曲驅(qū)動(dòng)器。然而，不斷發(fā)展的人工智能領(lǐng)域在物理速度限制方面不會(huì)有任何問(wèn)題。

宇宙依然年輕，它還會(huì)比現(xiàn)在老很多倍。我們應(yīng)該還有大量的時(shí)間去擴(kuò)展人工智能的領(lǐng)域來(lái)實(shí)現(xiàn)并轉(zhuǎn)換它的所有內(nèi)容。展望未來(lái)，宇宙將比現(xiàn)在老一千倍，然后，宇宙回首過(guò)去，說(shuō)：“幾乎就在大爆炸之后，就在140億年之后，整個(gè)宇宙開(kāi)始變得智能化。"

當(dāng)然，人類(lèi)在宇宙的智慧傳播方面不會(huì)發(fā)揮重要作用。但沒(méi)關(guān)系。不要將人類(lèi)視為創(chuàng)造的王冠。相反，將人類(lèi)文明視為更宏偉計(jì)劃的一部分，這是宇宙走向更高復(fù)雜性的重要步驟（但不是最后一步）。現(xiàn)在，它似乎已準(zhǔn)備好邁出下一步，這一步與35億年前的生命發(fā)明本身相當(dāng)。

這不僅僅是另一場(chǎng)工業(yè)革命。這是超越人類(lèi)乃至生物學(xué)的新事物。我有幸見(jiàn)證了它的開(kāi)始，并為它做出了一些貢獻(xiàn)。

“人工通用智能的拼圖碎片已經(jīng)開(kāi)始就位了”

澎湃新聞：

人工智能作為一門(mén)學(xué)科和一個(gè)行業(yè)，近年來(lái)備受關(guān)注。你如何看待這種現(xiàn)象？以史為鑒，我們是否應(yīng)該警惕另一個(gè)人工智能寒冬的可能性？

Jürgen Schmidhuber：

我看不到另一個(gè)人工智能冬天的到來(lái)，因?yàn)槿斯ぶ悄芤呀?jīng)在各地改善了生活，盡管許多人不知道這一點(diǎn)。例如，截至2016-2017年度，我們的LSTM已滲透到現(xiàn)代世界，占用了地球計(jì)算能力的很大一部分，使許多人的生活變得更加輕松，人們的生活已經(jīng)離不開(kāi)它。這正是即將到來(lái)的更大規(guī)模人工智能浪潮的高潮……

澎湃新聞：

你如何預(yù)測(cè)人工通用智能（AGI）的發(fā)展？在此階段阻礙AGI的因素有哪些？

Jürgen Schmidhuber：

我們已經(jīng)在21世紀(jì)早期的瑞士人工智能實(shí)驗(yàn)室中開(kāi)發(fā)了數(shù)學(xué)上最優(yōu)的通用人工智能和問(wèn)題解決程序，例如Marcus Hutt針對(duì)所有定義明確的問(wèn)題的最快算法，或者我的元學(xué)習(xí)、自引用、自我改進(jìn)的Gdel Machine。這些系統(tǒng)在理論上是最優(yōu)的，但還不夠?qū)嵱谩＿@就是為什么我們?nèi)栽陂_(kāi)展業(yè)務(wù)，努力彌合理論和實(shí)踐之間的差距。我認(rèn)為這一差距即將縮?。辉S多本質(zhì)的見(jiàn)解已經(jīng)存在，拼圖的碎片已經(jīng)開(kāi)始就位了。

我認(rèn)為許多進(jìn)展將建立在兩個(gè)相互作用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的基礎(chǔ)上?；叵胍幌挛覄偛鸥阏f(shuō)過(guò)的關(guān)于人工好奇心的事。其中一個(gè)RNN是一個(gè)控制器，它學(xué)習(xí)將輸入的數(shù)據(jù)（如視頻、音頻、饑餓和疼痛信號(hào)）映射到一個(gè)能夠最大化獎(jiǎng)勵(lì)且最小化疼痛的動(dòng)作序列上，直到智能體的生命結(jié)束。另一個(gè)是一個(gè)世界模型，它去學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)環(huán)境對(duì)動(dòng)作序列的反應(yīng)。前者可以利用后者來(lái)計(jì)劃、思考和提高解決問(wèn)題的能力。我們的第一個(gè)這樣的系統(tǒng)可以追溯到1990年，但現(xiàn)在我們更清楚如何把它做得更好了。

除此之外，我們?nèi)匀皇芤嬗谶@樣一個(gè)事實(shí)：每5年，同等價(jià)格可以獲得的算力能提高大約10倍。與摩爾定律（Moore's Law）不同，摩爾定律（Moore's Law）認(rèn)為每片微芯片的晶體管數(shù)量每18個(gè)月翻一番，且這一趨勢(shì)最近被打破了。自從康拉德·祖斯（Konrad Zuse）于1935-1941年制造出第一臺(tái)能用的程序控制計(jì)算機(jī)以來(lái)，這種趨勢(shì)一直持續(xù)著。如今，75年后的今天，同等價(jià)格的硬件速度大約提升了一百萬(wàn)倍。如果這一趨勢(shì)不被打破，很快我們將擁有廉價(jià)的，具有人類(lèi)大腦的原始計(jì)算能力的設(shè)備。幾十年后，計(jì)算設(shè)備將擁有100億人的大腦計(jì)算能力。

“至少像小動(dòng)物一樣聰明”

澎湃新聞：

在LSTM和GRU之后，RNN是否可能有一個(gè)新的主干網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)？如果是這樣的話，會(huì)有什么改進(jìn)呢？

Jürgen Schmidhuber：

盡管LSTM現(xiàn)在消耗了世界上大部分的計(jì)算能力，但是沒(méi)有證據(jù)表明LSTM是最好的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。（更不用說(shuō)功能較弱的LSTM變體GRU，它是許多LSTM變體中的一個(gè)）事實(shí)上，在2009年，我們已經(jīng)有了一個(gè)系統(tǒng)，它自動(dòng)設(shè)計(jì)了類(lèi)似LSTM的架構(gòu)，至少在某些應(yīng)用中優(yōu)于普通的LSTM。這種“神經(jīng)架構(gòu)搜索”現(xiàn)在被廣泛使用，也許我們可以開(kāi)始期待下一個(gè)人工智能的重大突破是由人工智能本身產(chǎn)生的。

澎湃新聞：

人工智能領(lǐng)域的下一個(gè)突破可能會(huì)發(fā)生在什么領(lǐng)域？當(dāng)前人工智能落地應(yīng)用的真正困難是什么？例如，機(jī)器翻譯、閱讀理解有哪些困難？

Jürgen Schmidhuber：

目前，基于人工智能的翻譯和閱讀理解并不差。但現(xiàn)實(shí)世界中，機(jī)器人的人工智能比這個(gè)難得多，也比單純棋盤(pán)游戲（國(guó)際象棋、圍棋）或電子游戲（星際游戲、Dota游戲）的人工智能難得多。兒童、甚至某些小動(dòng)物仍然比我們最好的自學(xué)機(jī)器人聰明得多。但我認(rèn)為，在不到幾年的時(shí)間里，我們將能夠構(gòu)建一個(gè)基于RNN的人工智能（RNNAI），使其逐漸變得至少像小動(dòng)物一樣聰明，具有好奇心和創(chuàng)造性，并持續(xù)地學(xué)習(xí)如何計(jì)劃和推理，以非常普適的方式將各種問(wèn)題分解為可快速解決（或已經(jīng)解決）的子問(wèn)題。

一旦達(dá)到了動(dòng)物級(jí)的人工智能，邁向人類(lèi)級(jí)人工智能的下一步可能就很小了：智能動(dòng)物的進(jìn)化需要數(shù)十億年的時(shí)間，而人類(lèi)進(jìn)化的時(shí)間只有幾百萬(wàn)年。技術(shù)進(jìn)化比生物進(jìn)化快得多，因?yàn)樗蓝吮磺宄每斓枚?。也就是說(shuō)，一旦我們擁有動(dòng)物級(jí)人工智能，幾年或幾十年后，我們可能會(huì)擁有人類(lèi)級(jí)人工智能，具有真正的無(wú)限應(yīng)用程序，每一項(xiàng)業(yè)務(wù)都將發(fā)生變化，所有文明都將發(fā)生變化，每一個(gè)事物都將發(fā)生變化。

“上海的努力給我留下了特別深刻的印象”

澎湃新聞：

你如何看待中國(guó)在學(xué)術(shù)界和業(yè)界的人工智能發(fā)展情況？為什么決定參加世界人工智能大會(huì)？

Jürgen Schmidhuber：

盡管人工智能和深度學(xué)習(xí)是上一個(gè)世紀(jì)在歐洲發(fā)明的，但中美兩國(guó)目前在將人工智能轉(zhuǎn)化為金融利潤(rùn)方面表現(xiàn)出色，特別是通過(guò)阿里巴巴和亞馬遜、騰訊和Facebook、百度和Google等大型平臺(tái)公司。

我對(duì)中國(guó)在人工智能領(lǐng)域取得領(lǐng)導(dǎo)地位的決心特別印象深刻。盡管瑞士在人工智能研究方面的人均引文影響仍居世界前列，但在絕對(duì)數(shù)字方面，中國(guó)現(xiàn)在是人工智能年產(chǎn)最多的國(guó)家。因此，我預(yù)計(jì)在不久的將來(lái)，我們將看到中國(guó)人工智能的顯著發(fā)展。

上海的努力給我留下了特別深刻的印象。瑞士的經(jīng)濟(jì)規(guī)模與上海大致相當(dāng)，然而，瑞士目前只向人工智能投資一小部分。我希望上海能明智地投資人工智能領(lǐng)域，然后我們將看到人工智能的突破源于上海。