我经历过许多次技术革命，今天人们对于机器学习的兴趣与曾经的每一次新技术革命并没有本质的不同。例如，机器学习和当年关系型数据库的发展非常类似。我们当年使用基于层次模型和网络模型的数据库，关系型数据库的出现改变了一切。借助关系型数据库，任何人都可以将数据库当成一个方便的工具，而不需要雇佣许多专业的工程师。人工智能就是这样一个可以为我们带来巨大改变的便捷工具，就像关系型数据库在几十年前所做的一样。

问：谷歌的 AlphaGo 和软银的 Pepper 机器人让普通大众觉得机器正变得越来越智能。这些新技术是不是正在误导大众，让人们相信机器是有意识的？

答：人工智能并不是一种单一的技术，它是一组不同技术的统称。而且，它随着时间在不断变化。今天，这一技术领域和 20 年前很不一样。公众之所以觉得机器变得越来越智能，那是因为机器可以做新的事情。但今天 AlphaGo 赢得围棋比赛的技术和 20 年前 IBM 深蓝赢得国际象棋比赛的技术有很大不同。AlphaGo 和深蓝背后的技术是不一样的。AlphaGo 的程序是建立在大数据基础上的新算法。因为数据极大丰富，我们可以从数据中学习经验，让机器发现人类可感知的模式。这是基于模式的算法，和算术问题很不一样。公众并不关心这些技术细节。他们只会说，现在机器会下象棋了，现在机器会驾驶汽车了，现在机器又会下围棋了……天啊，机器变得越来越聪明了！

作为工程师，我们知道 AlphaGo 可以做到很多事情，但我们不会期望 AlphaGo 有人类意识。我们不知道让一台机器有意识、或有自由意愿究竟意味着什么。目前的科学体系并没有提供一个理解这些问题的基本模型。你必须从以下两种解释中选择一种：要么，所有有关意识的人类经验并不可靠，比如，我们认为我们了解意识，其实并不了解；要么，我们缺少理解人类意识到底是什么的基本工具。

软银的 Pepper 机器人拥有和人一样的脸。它看上去就像个小孩子，你可以跟它说话。但那只是魔术表演而已——它并没有思想。人工智能技术只是解决了以前只有人类才可以做的某些问题，但这并不代表着人工智能程序有思想，或者它们以人类标准看是智能的。那些让大众误以为机器与人类相仿的应用，其实只拥有娱乐价值。它们只是一场魔术表演，无法真正取代人类。

问：你认为类人机器人会是机器人工业的一个好的发展方向吗？

答：我不能说它是好的，或者它是坏的。这不是一个非黑即白的问题。公众认为机器人长得像人一样，可你我知道机器人不过是机器，这些机器通常长得都不像人类。机器人有传感器，有驱动装置，程序使用传感器感知环境并使用驱动装置驱使机器人做出反应。我们并不是在制造人。

有些人因为某些商业理由而制造拥有人类外貌的机器人。类人机器人拥有和人相似的脸和笑容，例如软银的 Pepper 机器人，这些机器人在娱乐业或某些特定领域还是有商业价值的。

如果我们希望制造能够在人类活动的空间里工作的机器人，那么，为了让机器人在人所处的环境里工作，赋予机器人与人体相似的尺寸，或某种类似人体的物理机能，这也非常合理。

你可能知道美国国防高等研究计划署（DARPA）的机器人竞赛。在 DARPA 组织的这项比赛中，机器人制造团队让机器人完成某种特定任务来相互竞争。例如，机器人爬楼梯、开门或是使用电钻。为什么 DARPA 要组织这样的竞赛？想象一下日本福岛 2011 年的核电站事故。那次事故中，人们遇到的一个问题是，人类难以进入那些被辐射笼罩的区域。我们必须制造可以进入危险区域，并完成诸如关闭一扇门或关掉一个阀门等简单任务的机器人。所以，这是 DARPA 组织机器人竞赛的原因。这是我们制造和使用机器人的最好理由。这些机器人没有必要长得像人，他们只是能够像人一样完成任务。