60S要点速读：
1、人工智能技术的发展仍处于“石器时代”，人类要见证机器超人工智能时代的到来还很遥远。
2、与其去担心进展缓慢的人工智能，仿生学似乎更应该让我们担心。
3、人工智能的成功并不在于技术发展到多高深的程度，而在于这项技能能帮助多少人。
4、人工智能时代所创造的工作要远远多于并且优于其所摧毁的工作。人工智能所打造的社会将会为我们创造许多现在无法想到的工作机会，与其担心失业问题，不如提前计划，去培养未来的工人。
5、硅谷经历了这么多年的发展，整个旧金山湾区变得越来越富裕，地价也越来越高，高房价赶走了艺术家和音乐家，而他们恰恰也是硅谷精神的重要代表，现在来硅谷工作的人们更看重的是高薪和稳定的工作。
6、当我在硅谷听人们创新的想法时，他们往往告诉我的是“我有一个好主意，全世界都没人用过。”而当我在中国听人们有关创新的想法时，他们往往告诉我的是“我有一个好主意，虽然已经有极少人开始实践这个想法了，但我能让这个想法实践的更好。”这就是很大的一个区别。硅谷是模仿不出来的。
以下为专访精编：
“人工智能时代所创造的工作要远远多于并且优于其所摧毁的工作”
网易研究局·大师：当前，人工智能技术的研发和应用处于什么阶段?
皮埃罗·斯加鲁菲：先告诉你我的结论，现在的人工智能研发大概还处于“石器时代”吧。对于这个问题，你必须明确人们所说的“人工智能”是什么，定义的边界在哪里?人工智能是一个非常迷人的研究领域，我所知道的人工智能是计算数学(Computational Mathematics)的一个分支。数学才是它真正的本源所在，而且它所应用的数学一点也不难。与我的大学论文所研究的理论物理方程相比，计算数学并没有那么复杂。然而不幸的是，它的发展仍处于“石器时代”，人类要见证机器超人工智能时代的到来还很遥远。我认为，“人工智能”这个词这么受欢迎，是与其边界定义模糊，可以带给人们诸多想象是有关系的。
网易研究局·大师：为何说人工智能的发展仍处于“石器时代”?
皮埃罗·斯加鲁菲：与遗传学、医药科学、电力、通讯等技术的突破性发展相比，人工智能的发展速度其实很慢。不用说我毕业的年代，就是在20世纪90年代，想找到一份有关人工智能方面的工作非常困难。
人工智能技术发展缓慢的原因主要有三个：
一是我们需要有非常大的数据集去训练人工智能的神经网络;
二是我们需要拥有运行快速且价格合理的处理器去运行多层神经网络;
三是世界上数一数二的大公司需要为人工智能做很多公关。
当然，我们也要看到现在科学技术的发展是飞速的，所有这些对人工智能的发展都非常有益。
网易研究局·大师：包括斯蒂芬·霍金、埃隆·马斯克等在内的很多科学家、企业家，都把人工智能的发展视为关乎人类生死存亡的一大威胁。怎么看这一问题?
皮埃罗·斯加鲁菲：我认为他们对此所作的判断都是基于好莱坞电影里的那种人工智能，那是一种完全不同的人工智能——一种我认为它并不存在，或者说不会很快出现的人工智能。我周围的人工智能从业者每天都在研究软件代码和调整计算公式，这与电影大片里展示的情况有天壤之别。
与其去担心进展缓慢的人工智能，仿生学似乎更应该让我们担心。仿生学在这些年中出现了突飞猛进的进展，基因编辑的手段和应用也越来越便利，甚至还能够“设计”婴儿。人工智能技术无法与仿生学相比，也没有达到仿生学的进步程度。如果我们不得不担心的话，也应该去担心仿生学的发展。如何应对新的物种、新的虫子……这些都是挑战。我喜欢依据事实作出判断，而不是幻想。我不是未来主义者，我一向都是历史主义者。
网易研究局·大师：人工智能技术会对人们生活和工业生产产生哪些影响?
皮埃罗·斯加鲁菲：我们都知道，在20世纪60年代，西方国家出现“婴儿潮”。未来，在21世纪将迎来“老年潮”，世界各国都普遍面临人口老龄化的困境，包括中国。谁将照顾年龄逐渐增长的老年人?不是所有老年人都有负担得起全职保姆的经济实力。这时候，人工智能就可以很好地解决这个问题。我一直认为，人工智能的成功并不在于技术发展到多高深的程度，而在于这项技能能帮助多少人。
网易研究局·大师：很多人担忧，人工智能技术会让很多低端劳动力失业，你怎么看?
皮埃罗·斯加鲁菲：我对此持非常乐观的态度。据我观察，人工智能技术使用程度最高的国家，比如美国、德国、日本等国，同时也是世界上失业率最低的国家。我相信，人工智能时代所创造的工作要远远多于并且优于其所摧毁的工作。以软件工程师为例，在电脑发明后的70年中，这一职位的人才仍然不足，硅谷正在从世界各地引进工程师，薪资水平也在不断上涨。
我们需要人工智能去从事那些又苦又累又枯燥的工作，我从不担心人工智能的到来，我担心的是它们来的还不够快。我相信，人工智能所打造的社会将会为我们创造许多现在无法想到的工作机会，与其担心失业问题，不如提前计划，去培养未来的工人。未来，新技术将创造数百种新工作，只是现在我们还无法准确预料到所有的工种。20年前，由于没有智能手机，也就没有智能手机工程师这种职业，而现在这已经成为热门职业了。
网易研究局·大师：人工智能技术何时才能大规模普及?当然还有哪些问题需要解决?
皮埃罗·斯加鲁菲：在大规模普及之前，还有太多需要检验测试的部分。我认为机器是有用的，但不是智能的，而且局限性往往比较大。它们可以模拟人脑的许多方面，而且在非常狭窄的细分领域里(比如下围棋)可以做得更好。我们可以将许多应用程序组合在一起，得到相当于通用智能的功能，但对我来说，它仍然不是智能。人工智能最大的问题是没有常识，因此不能被信任。人们已经花了几十年去尝试解决这个问题，但成效不明显。
现在人工智能研究的大部分重点都集中在深度学习，但深度学习并不能帮助人工智能获取常识。深度学习和统计工作类似，只是从收集到的许许多多的数据中进行统计分析。
比如，你给人工智能展示一朵花，大部分人工智能可以识别出来这是一朵花，有些人工智能甚至能知道花一般代表着美好。但如果一朵花出现在马戏团成员的脑袋上，那这很可能是一朵假花，这个人可能是个小丑，这对我们来说是常识，但却是人工智能不知道的事情。因此把机器人放在工厂里可能没问题，因为工厂的机器人只是做些标准化的动作。即使出现问题，最坏的情况也不过是弄坏一台机器。但如果把它放在拥挤的商场中，它就有可能会伤到儿童。
有时候，机器的行为看起来很聪明。事实上，在科学家们所构建的环境中，他们早就将一些都规划好了，你甚至不需要有人在那里。当你看到自动驾驶汽车时，你不应该拍摄汽车的照片，而应该拍摄沥青上的白线。有人已经标出了道路、张贴了标志并创建了GPS系统，以便自动驾驶汽车可以从A点开到B点。如果让古代人穿越到现代，看到高度自动化的地铁，他可能会认为这些列车具有强大的智能。但真正智能的是让列车可以高度自主运行的地铁构建方式。
“硅谷是模仿不出来的中国至少还差美国20年”
网易研究局·大师：现阶段，硅谷现在的发展潮流是怎样的?主要有哪些重大变化?
皮埃罗·斯加鲁菲：硅谷变得太多了，甚至不太像硅谷了。
第一，理念从“不要求赚钱”到“急于变现”。曾经的硅谷对暂时不赚钱的理念非常宽容。从2000年美国互联网泡沫爆发后到现在，很多投资人越来越急于要求变现。被誉为电脑界“西点军校”的仙童公司(Fairchild Semiconductor，曾经是世界上最大、最富创新精神和最令人振奋的半导体生产企业)从来就没有赚过大钱，但它存在了很久。现在，投资理念的新变化让初创公司卖掉公司急于变现的压力越来越大，其中也包括YouTube、Instagram等知名公司。
第二，公司从“独立发展”到“受控于大企业”。苹果、谷歌、Facebook等，就是因为在早期发展时没有被收购，才有了今天辉煌的成就，而今天的初创公司往往因为暂时没有盈利就想着卖掉自己。而且现在，很多初创公司受大公司的管控也太多，这其实并不利于初创公司的发展。
第三，精神从“阳春白雪”走向“落于俗套”。硅谷经历了这么多年的发展，整个旧金山湾区变得越来越富裕，地价也越来越高，高房价赶走了艺术家和音乐家，而他们恰恰也是硅谷精神的重要代表，现在来硅谷工作的人们更看重的是高薪和稳定的工作。硅谷是疯狂点子的孵化沃土。诗歌、雕塑、科技，无论你给他们什么，他们都会用来做一些非正统的事情，而现在我们正在远离这种精神。
网易研究局·大师：中国现在也有很多地方，比如中关村，都在学习硅谷的发展模式，你怎么看待中国这些科技园的发展?你认为，中美之间在这方面最大的不同是什么?
皮埃罗·斯加鲁菲：作比较的时候标准要明确，否则就不是一个公平恰当的对比。
中国人口众多、市场很大，中国这些园区肯定有很多方面是超越美国的。但综合评判，我想中国这些园区的发展大概还落后硅谷大概20年左右的时间。为什么落后?我想这也是第二个小问题的答案。正确认识这些“不同”所引出的差距，是非常有必要的。
我给你举两个例子，一个是关于人创新的例子，一个是关于公司创新的例子。
当我在硅谷听人们创新的想法时，他们往往告诉我的是“我有一个好主意，全世界都没人用过。”而当我在中国听人们有关创新的想法时，他们往往告诉我的是“我有一个好主意，虽然已经有极少人开始实践这个想法了，但我能让这个想法实践的更好。”这就是很大的一个区别。硅谷的创业公司都是做以前从没有人做过的事和不可能的事。没有什么比告诉他们“不可能”更能激发他们热情的了。
再来看公司创新的例子，中国的公司往往都不太擅长推广自己。比如，当苹果公司推出自己的新产品时，不管是iPhone也好，iWatch也好，全世界很多人都会知道苹果要出新产品。但当华为推出新款手机和新款手环时，全世界有多少人知道呢?现在很多人都很喜欢中国的产品，中国企业要勇于推广自己。
最后，我想着重指出的一点是，硅谷是模仿不出来的，下一个硅谷一定是基于自身条件，在创意与想象中孵化出来的。而且回到中国的现实来看，“自上而下”的东西太多，而硅谷的发展过程是“自下而上”的。
