普利策獎得主約翰·馬爾科夫（John Markoff）對互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展有著(zhù)驚人的洞察力與敏銳度，并長(cháng)期專(zhuān)注于機器人與人工智能領(lǐng)域的報道。本刊就人工智能對商業(yè)、社會(huì )以及企業(yè)發(fā)展的影響對馬爾科夫進(jìn)行了專(zhuān)訪(fǎng)。

TBR：您在信息科技領(lǐng)域進(jìn)行了大量的報道，您的著(zhù)作《與機器人共舞》對人工智能領(lǐng)域的發(fā)展有著(zhù)很深入的討論。為什么您對科技，尤其是機器人如此感興趣？

馬爾科夫：我從80年代就開(kāi)始研究硅谷。1979年，微處理器剛出現，我讀到一本英國人寫(xiě)的書(shū)，它提到微處理器將引發(fā)一場(chǎng)革命，會(huì )改變整個(gè)世界，這個(gè)觀(guān)念立刻吸引了我。當時(shí)的個(gè)人電腦其實(shí)還沒(méi)有到商業(yè)化的階段，很多人研究它更多是出于興趣。而我和創(chuàng )造了整個(gè)個(gè)人電腦行業(yè)的硅谷人一起長(cháng)大，所以我決定要把這個(gè)概念深挖下去。

飛利浦有家做剃須刀的工廠(chǎng)，本來(lái)想建在中國，最后建在荷蘭。我在其荷蘭工廠(chǎng)看到非常靈活的機器手。那些機器手瞬間就穿過(guò)肉眼幾乎看不見(jiàn)的小孔，永遠不用休息，那場(chǎng)景給我的印象太深了。我想機器人會(huì )越來(lái)越大量使用。

TBR：您出生在硅谷的重要城市派洛阿爾托（Palo Alto），當年您住在那里的時(shí)候，硅谷和現在有什么不同嗎？

馬爾科夫：我家離蘋(píng)果創(chuàng )始人史蒂芬·喬布斯（Steve Jobs）的房子只有一街之隔，還當過(guò)那家的報童，不過(guò)那時(shí)候喬布斯還沒(méi)有住進(jìn)那房子?；萜談?chuàng )始人比爾·休利特（Bill Hewlett）的兒子和我是同學(xué)，我們成天都能接觸到電腦。當時(shí)的惠普對硅谷影響巨大。喬布斯就從惠普的發(fā)明中獲益良多。

那時(shí)斯坦福大學(xué)的校園氛圍很獨立，不像其他大學(xué)比如伯克利，他們校園間的學(xué)生社團組織很活躍。我年輕的時(shí)候，斯坦福校園里的理工氣息很濃重，周?chē)泻芏嗝绹鴩涝O施的大型承包商，NASA研究實(shí)驗室。上世紀70年代的斯坦福，營(yíng)造了一個(gè)非常好的孕育工程師的社區。

TBR：您在書(shū)中提到在人工智能（artificial intelligence AI）和智能增強（intelligence augmentation,IA）中間有很大的差異？

馬爾科夫：是的，這是兩方信奉不同哲學(xué)的人，兩個(gè)派系在一開(kāi)始發(fā)展的時(shí)候就有截然不同的目標。人工智能欲使機器人能完全模擬人類(lèi)的認知，讓機器變得越來(lái)越智能；而智能增強更像人機交互，帶著(zhù)“增強人類(lèi)”的目的，讓人類(lèi)“機械性延展”，它在設計時(shí)將人類(lèi)放在中心。

TBR：這二者可能越來(lái)越融合嗎？

馬爾科夫：可以，我能想到的最好的例子就是Siri。Siri就是利用AI建立強大的工具來(lái)幫助人類(lèi)，人類(lèi)在其中有很強的決定權。我的觀(guān)點(diǎn)是，這并不是一個(gè)非黑即白的問(wèn)題，將AI和IA分開(kāi)是比較困難的。因為如果人類(lèi)設計機器是想幫助人類(lèi)自己變得強大，那么機器本身也會(huì )被人類(lèi)改造得更為強大，來(lái)適應人類(lèi)新的需求。

TBR：所以我們沒(méi)有必要去強調AI或者IA的區別，只要能夠更好地利用技術(shù)來(lái)服務(wù)人類(lèi)，就可以了。

馬爾科夫：是的。因為畢竟機器是人類(lèi)制造的，無(wú)論是增強還是自動(dòng)化，都是由設計的工程師來(lái)決定的。

TBR：您認為什么時(shí)候人工智能可以普及？

馬爾科夫：現在已經(jīng)有很多技術(shù)應用了，如在醫療方面。其實(shí)在我們生活中有最常見(jiàn)的機器人，比如說(shuō)自動(dòng)吸塵器。而且人工智能將來(lái)會(huì )像個(gè)人電腦一樣。個(gè)人電腦作為一項工具，從發(fā)明后價(jià)格不斷降到了所有消費者都可以接受的范圍。只要市場(chǎng)不斷擴大，那么人工智能，就會(huì )達到經(jīng)濟生產(chǎn)規模。

TBR：根據您的觀(guān)察，人工智能會(huì )為我們的社會(huì )經(jīng)濟發(fā)展帶來(lái)什么樣的影響？

馬爾科夫：我研究時(shí)發(fā)現，世界人口以一種驚人的速度老齡化，撫養比的指標非常不理想。越來(lái)越多的人變老需要被人照顧，而能夠照顧人的人會(huì )越來(lái)越少。在一些傳統的國家,即使是在美國，30年前，老人都多與自己的家人住在一起。但是現在美國情況已經(jīng)變得不一樣了?，F在老人們很多都會(huì )選擇進(jìn)入養老院，但這仍不是一個(gè)很好的解決辦法。我希望人工智能能夠快速地成熟起來(lái)，來(lái)幫助社會(huì )更好地照顧這些老人們。

這個(gè)時(shí)候你說(shuō)人工智能是好事還是壞事？我們把老人鎖進(jìn)一個(gè)根本沒(méi)有人類(lèi)照料的養老院里，這聽(tīng)上去是一件很缺乏人性的事情。但從另一個(gè)角度來(lái)看，通過(guò)虛擬空間、無(wú)線(xiàn)通訊等技術(shù)可以將各個(gè)養老院從各自獨立的狀態(tài)連通起來(lái)。即使人老得動(dòng)不了，依然可以和遠方的人交流。我相信技術(shù)還是可以為他們帶來(lái)一些好處。所以人工智能可以通過(guò)幫助解決老齡化問(wèn)題來(lái)影響經(jīng)濟發(fā)展。

TBR：那您覺(jué)得人工智能能否對解決中國的養老問(wèn)題有所助益？

馬爾科夫：這一問(wèn)題將如何影響中國，我也很困惑，因為這會(huì )引起社會(huì )的很大變動(dòng)。但是有人說(shuō)，無(wú)論如何，這樣的機器人依舊會(huì )在合適的時(shí)間進(jìn)入中國。因為中國老齡化的問(wèn)題其實(shí)比美國還要嚴重，而且看護的數量遠遠小于即將需要被照顧的人數。雖然中國傳統觀(guān)念根深蒂固，但是會(huì )不會(huì )做出改變也不得而知。這個(gè)地方我想說(shuō)兩點(diǎn)。

第一，中國很多傳統的家庭可能現在都不會(huì )考慮將老人送進(jìn)養老院，或者交給機器人看護，同樣這也是美國社會(huì )激烈討論過(guò)的問(wèn)題。但是現實(shí)是，中國社會(huì )中將會(huì )有越來(lái)越多的老人，而家庭將很難照顧好所有老人。很多年輕人必須要進(jìn)入勞動(dòng)市場(chǎng)，因為畢竟中國的制造和發(fā)展是不斷前進(jìn)的，矛盾的是，老人又需要被看護。所以我覺(jué)得在這一點(diǎn)上，中國和美國遇到的問(wèn)題是類(lèi)似的。這就是我說(shuō)的，機器人也許會(huì )在將來(lái)某個(gè)合適的時(shí)間進(jìn)入中國。

第二，當時(shí)機器人在引入美國工業(yè)的時(shí)候，也遭到了很多的反對，很多人覺(jué)得要丟失工作了，特別是在經(jīng)濟衰退時(shí)期。事實(shí)上，引入機器人之后，情況好轉起來(lái)。但我不知道中國的傳統觀(guān)念會(huì )有多么強烈，所以我不能確定。

TBR：那么除了幫助解決老齡化問(wèn)題，您覺(jué)得人工智能還能如何影響中國經(jīng)濟呢？

馬爾科夫：除了解決老齡化的問(wèn)題，機器人也可以通過(guò)改善教育來(lái)影響社會(huì )。我認為人工智能會(huì )從根本上改變我們學(xué)習的方式。我喜歡看科幻小說(shuō)，其中有個(gè)作者叫尼爾·斯蒂芬森（Neal Stephenson）， 他在《鉆石年代》（The Diamond Age）這本書(shū)中講到一個(gè)父親以她女兒為原型制作出一個(gè)化身，這是一個(gè)非常好的想法。在美國，如果你成長(cháng)在一個(gè)中產(chǎn)階級家庭，那么你能在頭兩年內沉浸在大量的語(yǔ)言互動(dòng)中，這些語(yǔ)言全部來(lái)自于生活。這樣的互動(dòng)對孩子的智力發(fā)育有著(zhù)十分重要的影響。但是研究發(fā)現，低收入家庭里十分缺少和孩子們的這些互動(dòng)。所以如果能有這些可以與孩子們互動(dòng)的智能機器人，可能會(huì )使教育的起跑線(xiàn)更加公平。而如今已有希望造出一個(gè)可以陪伴孩子成長(cháng)的智能機器人，這將是一個(gè)非常有意思的問(wèn)題。

TBR：您認為大國間人工智能發(fā)展會(huì )有很大差距嗎？

馬爾科夫：我的觀(guān)點(diǎn)是這一領(lǐng)域將變得更加扁平化，就像沃爾沃，它的生產(chǎn)公司遍布全球，以至于你很難講他到底是哪個(gè)國家的公司。而且我認為國家之間的技術(shù)鴻溝也將變得更淺，一場(chǎng)由多國參與的技術(shù)競爭將很快來(lái)臨。要知道，美國在下一代技術(shù)上還并沒(méi)有壟斷的優(yōu)勢。人工智能后最有意思的技術(shù)將是生物工程技術(shù), 研究DNA，而中國人也早已開(kāi)始研究這項技術(shù)。我認為創(chuàng )新的分散化將是不可避免的趨勢。

并且，我不認為中國在人工智能方面會(huì )落后。比如說(shuō)，在今年的世界計算機視覺(jué)大賽上，中國的設計團隊與微軟、谷歌的實(shí)驗室有很好的合作。我相信中國的設計師一定在其中起了很大的作用，讓機器學(xué)習變得更高效和準確，而這些都是世界領(lǐng)先的創(chuàng )新水平。

TBR：您曾預測，人工智能和機器人將比30年來(lái)個(gè)人電腦對世界帶來(lái)的影響更大，為什么？

馬爾科夫：因為互聯(lián)網(wǎng)的作用，每項技術(shù)都能夠以最快的速度到達目標人群。同時(shí)，人類(lèi)學(xué)習和機器學(xué)習也有極大的區別。有一個(gè)術(shù)語(yǔ)叫做云端機器人，讓我非常感興趣。如果所有的機器人是連接在一起的，那么只要一個(gè)機器人學(xué)會(huì )了，所有的機器人瞬間都可以學(xué)會(huì )。我想再次用Siri的例子。一個(gè)手機上的Siri學(xué)會(huì )了，所有手機上的Siri都會(huì )變得更好。這樣的迭代成長(cháng)速度將是非常驚人的。

TBR：您覺(jué)得人類(lèi)和智能機器人之間關(guān)系的本質(zhì)是什么？

馬爾科夫：人類(lèi)總是對自己不知道原理的東西感到恐慌。但是機器人畢竟是人類(lèi)設計的，它們自己并沒(méi)有獨立的意識。機器人之所以變得強大，也是因為背后工程師設計的算法精妙。當有一天，我們身邊到處都是機器人說(shuō)話(huà)時(shí)，我們也可以將它們設計得只可以講真話(huà)，這樣我們就不會(huì )被欺騙，不會(huì )被操控。

TBR：我們日常生活中到處都在利用計算機算法，簡(jiǎn)單的就有谷歌智能搜索、亞馬遜推薦書(shū)單、垃圾郵件過(guò)濾、金融數據分析系統，等等，您說(shuō)的人工智能和這些有什么不同？

馬爾科夫：他們是不同的，簡(jiǎn)單說(shuō)，人工智能會(huì )帶著(zhù)立場(chǎng)。我們得有意識地去想，這個(gè)機器是站在自己這一邊，還是為其他人服務(wù)。所以關(guān)于剛才那個(gè)問(wèn)題，對于人類(lèi)和機器人的關(guān)系，我真正擔憂(yōu)的是，究竟是誰(shuí)在建造這樣的機器。在美國，隨著(zhù)機器變得越來(lái)越強大和有影響力，這將是一個(gè)越來(lái)越尖銳的問(wèn)題。

比如說(shuō)，Facebook的一項研究顯示，機器的算法將影響選舉投票的結果。因為軟件的算法可以決定你將呈現給人們什么樣的信息，而這些信息將會(huì )影響人們的選擇。所以當我不了解是誰(shuí)在為我篩選和呈現信息時(shí)，其實(shí)是機器在幫我投票，或者說(shuō)是這個(gè)網(wǎng)絡(luò )（如Facebook）在幫我投票。而這對美國的民主發(fā)展來(lái)說(shuō)將是非常危險的。同樣，人們是購買(mǎi)產(chǎn)品A還是產(chǎn)品B，其實(shí)網(wǎng)站背后會(huì )有很多數據來(lái)研究你的行為，他們可以引導你做出他們想要你做出的選擇，那這就不同了。

TBR：您在書(shū)中也提到，人工智能涉及到很多倫理層面的問(wèn)題。

馬爾科夫：是的，我們人類(lèi)怎么設計機器人，它們就怎么做，所以關(guān)鍵是由誰(shuí)來(lái)設計，怎么設計，這其中也包含了信任的問(wèn)題。通過(guò)無(wú)人駕駛車(chē)的例子，我們可以看得更清楚，也就是司機是否該信任無(wú)人駕駛車(chē)或信任工程師寫(xiě)的程序。這是個(gè)非常具有挑戰性的問(wèn)題，正如美國那場(chǎng)著(zhù)名的爭論：電車(chē)難題（Trolley Problem），當慘痛的犧牲在所難免時(shí)，該如何選擇？無(wú)人駕駛汽車(chē)程序應該設計保證車(chē)里人的安全，還是保證行人的安全？換句話(huà)說(shuō)，作為同時(shí)是行人也有可能是車(chē)主的你，愿意生產(chǎn)商制造哪一款車(chē)？這就是倫理方面的問(wèn)題。

TBR：這些倫理問(wèn)題會(huì )不會(huì )對人工智能的商業(yè)應用有影響？

馬爾科夫：肯定會(huì )有影響。而且倫理問(wèn)題肯定是必須首先考慮的問(wèn)題。美國有一些人是非常講究原則的，他們對人工智能非常擔憂(yōu)，害怕人工智能會(huì )做壞事。之前，埃隆·馬斯克（Elon Musk）和其他硅谷的創(chuàng )業(yè)者、技術(shù)員在洛杉磯發(fā)起了一個(gè)研究項目, 研究如何讓機器為人類(lèi)做好事，也就是建造一個(gè)能做出符合道德要求的選擇的機器人。這是一個(gè)非常難解決的問(wèn)題。但像馬斯克這樣的人去思考這個(gè)問(wèn)題，而不是光想著(zhù)掙錢(qián)，是很重要的。社會(huì )問(wèn)題是整體問(wèn)題的一部分。

從另一個(gè)角度來(lái)看，在人工智能行業(yè)里，對倫理問(wèn)題的關(guān)注程度比其他行業(yè)都多，這也是令人驚訝的。

TBR：若這些倫理問(wèn)題沒(méi)有解決，會(huì )不會(huì )阻礙人工智能的發(fā)展？

馬爾科夫：不管上述的倫理問(wèn)題有沒(méi)有被解決，我們都已經(jīng)建立起了機器，而且正在使用。這些倫理問(wèn)題暫時(shí)還并沒(méi)有阻礙人工智能的發(fā)展。不管是無(wú)人駕駛車(chē)，還是自動(dòng)化武器系統，這些武器系統可以自主確定是否發(fā)起攻擊或殺生，但即使這樣，還是會(huì )有越來(lái)越多的國家開(kāi)始研發(fā)這樣的武器系統。

TBR：很多人擔心智能機器人的普及會(huì )帶來(lái)失業(yè)率的提升，甚至社會(huì )動(dòng)蕩，您怎么看？

馬爾科夫：在我剛開(kāi)始研究的時(shí)候，我也非常擔心。很多人工智能的反對者都會(huì )說(shuō)，它們的出現會(huì )奪去我們所有人的職位。我之前有報道過(guò)一篇文章，講一個(gè)軟件如何代替了律師。這樣的軟件可以代替人來(lái)閱讀文件。很明顯機器閱讀要比人類(lèi)閱讀做得更好。特別是大型的法律事務(wù)所，里面雇傭了成千上百個(gè)律師，他們要閱讀上百萬(wàn)的法律文書(shū)，而這些問(wèn)題都可以被軟件解決。我逐漸開(kāi)始相信，人工智能技術(shù)將會(huì )逐漸替代很多人類(lèi)現在的工作。是的，他確實(shí)會(huì )減少很多我們現在的職位，他可能會(huì )使上百萬(wàn)的人在一夜間就丟失了工作。當然，已有一系列的研究發(fā)表出來(lái)，證明人工智能的影響正在逐漸放緩，特別是那些能一夜之間帶來(lái)巨變的影響，我們可以不必像之前那樣恐慌。

更重要的是，經(jīng)濟總是在變化的，我現在十分認可經(jīng)濟學(xué)家凱恩斯（John Maynard Keynes）所說(shuō)的，技術(shù)只是會(huì )摧毀職位，但是不會(huì )減少工作。兩年前牛津大學(xué)有人研究，認為在未來(lái)10年內，人類(lèi)目前的50%的工作都有可能消失。但是從現在看，這些觀(guān)點(diǎn)并不正確。因為我相信，總會(huì )有更多新的工作被創(chuàng )造出來(lái)。比如說(shuō)，在10年前，誰(shuí)會(huì )想到有成千上萬(wàn)的人做SEO（Search Engine Optimization，搜索引擎優(yōu)化），它之所以存在是因為網(wǎng)絡(luò )搜索的出現。

TBR：智能機器人在工商業(yè)的廣泛應用會(huì )對社會(huì )帶來(lái)其他影響嗎？

馬爾科夫：其實(shí)我擔憂(yōu)的，也是現在美國人正在激烈爭論的，機器人取代一些人類(lèi)的工作以后，是否將會(huì )逐漸拉大窮人跟富人之間的收入差距。而我認為這是很有可能的。如果這項技術(shù)的產(chǎn)生會(huì )使大部分人變得更加貧窮，但卻成就了許多富豪，這個(gè)后果將是非?？杀?。所以如果社會(huì )不能很好地分配這些價(jià)值，這將是個(gè)很大的麻煩。

TBR：是不是有了智能機器人，它們的那份工作就不再需要人力了？

馬爾科夫：并不是。我可以給你舉個(gè)豐田（Toyota）的例子。作為一家優(yōu)秀的汽車(chē)制造商，豐田現在又將人工重新加入到生產(chǎn)流水線(xiàn)上。因為他們發(fā)現，機器人不會(huì )處理程序沒(méi)有涉及到的地方，他們自己并沒(méi)有創(chuàng )造力。所以他們需要引進(jìn)人工，其實(shí)這也變成了智能增強的思路，就是利用機器來(lái)提高之前生產(chǎn)流程的效率。

TBR：超級智能機器人真的離我們很遠嗎？會(huì )不會(huì )有一天機器人真的具有獨立的意識？

馬爾科夫：我對人們所說(shuō)的“奇點(diǎn)”這一概念抱懷疑態(tài)度。這一概念因為科幻小說(shuō)得到了普及，它是有前提假設條件的，但我不相信會(huì )發(fā)生。在可見(jiàn)的將來(lái)，我不認為會(huì )出現有自主意識的機器人。我在美國遇見(jiàn)的絕大部分設計人員也都對超級智能機器人抱有懷疑的態(tài)度。但因為這個(gè)概念很容易抓人眼球，影視和娛樂(lè )作品總拿它來(lái)炒作，所以才這樣備受關(guān)注。

機器的未來(lái)、人與機器的關(guān)系，歸根結底在于人類(lèi)自身。所以比起這些暫時(shí)不必要的擔心，我更擔心的是一些細節問(wèn)題，就像我剛才講的，比如人類(lèi)很有可能被機器人背后的算法所操縱。

TBR：未來(lái)人工智能的推廣需要什么基礎條件？

馬爾科夫：這也是一個(gè)很有趣的問(wèn)題。像微軟必應搜索（Bing）這樣一個(gè)人工智能技術(shù)的有趣實(shí)驗，被兩千萬(wàn)中國人使用，其中大多數是青年人。有趣的是，這是一項沒(méi)有在美國卻是在中國先發(fā)起的實(shí)驗。也許跟文化相關(guān)。這是一個(gè)有關(guān)消費者方面的例子。舉一個(gè)更簡(jiǎn)單的例子，就像軟件系統，比如人工智能秘書(shū)。很多大的公司設計出來(lái)后，將這一人工智能秘書(shū)放在互聯(lián)網(wǎng)上，那么他將會(huì )有成千上萬(wàn)的下載量。人工智能的推廣操作其實(shí)并不難，那么接下來(lái)就是人類(lèi)創(chuàng )造力的問(wèn)題。我相信接下來(lái)會(huì )有許許多多非常棒的創(chuàng )意，比如說(shuō)智能保姆，會(huì )有更多可以與人類(lèi)說(shuō)話(huà)的機器人，那這將會(huì )使世界變得非常不一樣。想象一個(gè)世界，在這里人類(lèi)與機器的對話(huà)將要多于人類(lèi)之間的對話(huà)。但這是一件好事還是一件壞事，世界會(huì )不會(huì )因此變得更加孤立，這也是一個(gè)值得探討的問(wèn)題。

TBR：為什么硅谷在人工智能方面的成績(jì)做得尤為突出？

馬爾科夫：我覺(jué)得最重要的原因之一，就是在硅谷，人們允許失敗。硅谷里孕育的科學(xué)技術(shù)在成功前都經(jīng)歷了許許多多的失敗，但是他們并不會(huì )輕易灰心，因為失敗并不意味著(zhù)結束。

TBR：您在書(shū)中提到了DARPA，您覺(jué)得中國政府可以從中學(xué)習到什么？

馬爾科夫：起初創(chuàng )立美國國防高級研究計劃局（Defense Advanced Research Projects Agency）這個(gè)項目，目的是為了對抗蘇聯(lián)政府的競爭和他們的技術(shù)突襲（technological surprise）， 所以我們建立了DARPA，讓我們自己為自己提供技術(shù)奇跡。個(gè)人電腦和互聯(lián)網(wǎng)，這些都來(lái)自于這個(gè)項目。這個(gè)項目研發(fā)出來(lái)的成果可以說(shuō)改變了世界，為世界帶來(lái)了巨大的影響。

我的建議是，中國政府如果能把大量的資金投入到基礎科研上，那么將會(huì )引發(fā)一連串的乘法效應，而且有時(shí)這些效果你之前是想不到的。有時(shí)以為只是做一個(gè)簡(jiǎn)單的研究，但沒(méi)想到卻有可能造就一個(gè)行業(yè)。這就是為什么基礎科研會(huì )如此有價(jià)值。而DARPA會(huì )對大學(xué)投資。我想中國政府都可以直接復制這些方式。

TBR：那么在操作過(guò)程中，政府需要注意哪些問(wèn)題？

馬爾科夫：我想有以下幾點(diǎn)：

第一，政府首先要敢于承擔風(fēng)險。我希望政府能夠鼓勵人們去研究目前難以攻克的技術(shù)問(wèn)題，而這也是創(chuàng )造成績(jì)所不可或缺的一個(gè)過(guò)程。之后總會(huì )發(fā)生一些意想不到的好效果，為社會(huì )創(chuàng )造出價(jià)值。

第二，研究實(shí)驗室要找到對的研究人員。當然這也需要挑選人才的聘用者自己具備一定的眼光和對未來(lái)的準確預判。

第三，一個(gè)國家如何設計一個(gè)能夠培養出這類(lèi)人才的教育體制。這是一個(gè)更難回答的問(wèn)題。

第四，政府也需要給研究人員一定的自由，允許他們研究想要研究的問(wèn)題。

TBR：中國目前在人工智能領(lǐng)域有很多初創(chuàng )企業(yè)，您覺(jué)得它們成功的機率大嗎？

馬爾科夫：現在大部分有關(guān)算法的討論都集中在數據上，這是一個(gè)很有趣的問(wèn)題。因為看上去如果一家公司有更多的數據, 那么它就會(huì )更有優(yōu)勢。但是擁有更多數據的往往都是大公司。比如說(shuō)谷歌和蘋(píng)果，他們擁有海量的用戶(hù)數據，這將會(huì )帶給他們很大的優(yōu)勢。但這是理論上的，現實(shí)中，說(shuō)不定一個(gè)很小的創(chuàng )始公司開(kāi)發(fā)出了突破性的算法，就會(huì )極大地彌補它的劣勢。

在有關(guān)機器學(xué)習方面，現在也有一小部分人在研究稀疏數據（sparse data）。就像人類(lèi)的學(xué)習，并不需要看過(guò)海量的例子才能懂，有時(shí)只要簡(jiǎn)單幾個(gè)示范就知道是怎么回事。那么如何能讓機器像人類(lèi)這樣學(xué)習呢？在這一理論做出貢獻的很有可能將是創(chuàng )業(yè)企業(yè)。

初創(chuàng )公司在人工智能領(lǐng)域是很有潛力的。像谷歌就是很好的例子。當時(shí)微軟幾乎控制了全部市場(chǎng)，而谷歌當時(shí)就由兩個(gè)小孩創(chuàng )辦了起來(lái)。

TBR：您對這些初創(chuàng )公司有什么建議嗎？

馬爾科夫：我沒(méi)有在初創(chuàng )公司工作過(guò)，但是根據我在硅谷這么多年報道的經(jīng)歷，我想說(shuō)，第一，現在的初創(chuàng )企業(yè)可以關(guān)注硅谷的最新研究；第二，在學(xué)習別人的時(shí)候，不僅要看成功的故事，也要看失敗的故事；第三，多利用互聯(lián)網(wǎng)。最重要的一點(diǎn)是，不要害怕失敗。

 來(lái)源：清華管理評論