人工智能进步并非线性，而是螺旋式上升世界人工智能大会吉祥物“威

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世界人工智能大会吉祥物“威客兄弟”萌态可掬
自从围棋人工智能AlphaGo彻底引爆全球对于会思考机器的热情后，人们对人工智能（AI）的关注一直没有退烧。无论如何，那个备受期待的“超级AI” ，如今看起来依然在路上。那么，在我们等待的日子里， AI领域还有哪些值得关注的研究方向？该如何看待AI研究的前进速度似乎与想象有落差？能接近人类智能的所谓“强AI”距离我们还有多远？
带着这些问题，采访人员采访了上海交通大学计算机科学与工程系教授、博士生导师卢策吾。
采访人员：AI的研究，现在是不是在向着接近人类智能的“强AI”坚实迈进？如果用一张曲线图描述技术演进的态势，那么这根曲线是加速向上，还是蜿蜒曲折？是不是会时常遭遇难点？
卢策吾：强AI、通用智能是大多数人工智能研究者的梦想，但是说实话，其中难度非常大。研究者的确都在做坚实的努力，但进步并不是线性的，有时候是一分努力一分收获，有时候十分努力都不一定有一分收获。这种节奏，其实和其他自然科学比如物理学的进步是相似的。最近几年， AI研究突破的曲线的确有放缓势头，但对研究者来说，这不一定是坏事，因为任何大的理论进展，一定都是在突破重大瓶颈之后取得的。每个人都能看到的机会，并不一定是机会。
说到AlphaGo ，其实它并没有在最基础的理论方面提出太多原始创新，它更接近一次AI技术的综合性应用。对普通人来说， AlphaGo似乎很强，但实际上这并不代表其智能程度很高。 AI研究领域有一个著名的“莫拉维克悖论” ，简单说就是：对人类而言非常难的任务，机器可能轻而易举；反过来，人类觉得很简单，对机器却相当艰难。几年前，当AlphaGo、波士顿动力的机器狗等吸引大量媒体关注时，的确给公众留下了具备人类智能的超强AI很快就会出现的感觉，但事实并非如此。炫目的东西往往会造成错觉。对大部分研究者来说，外界的关注度并不能左右研究的动力与热情，我们不会因为关注降温而改变研究的节奏。
采访人员：过去一年左右， AI研究领域有什么值得关注的进展？它会给我们的生活、工作带来什么变化？
卢策吾：最直接、肉眼可见的变化，应该是AI生成图像方面的进展。过去， AI在生成文本方面已具备了很强能力，但如今，只要给AI输入一句话、几个关键词、几张图片，它就能很快自动生成漂亮的视觉艺术作品，可以根据你的要求来定制艺术风格。
实际上，从学术角度看， AI生成图像方面的研究并不是最近才有的，它的种子大约是在六七年前种下的。从第一篇相关论文发表，到后来通过其他研究者的跟进、上千篇文章的迭代，终于进化到现在这个水平。
随着技术进步，可以预见，未来一到两年内，没有美术基础的人很可能得到傻瓜式的AI工具，可以在它的帮助下进行绘画创作。这项技术可能会对广告、视觉编辑等行业带来很大帮助，甚至可能影响到美工这个职业的前景。但是，它无法取代真正的艺术家。
从我个人来看， AI研究另一个很有希望的方向，同时也是我非常关注的领域，就是“具身智能”（EmbodiedAI），也就是“具有身体的智能” 。过去很多AI的训练，是通过外界输入数据，比如图像、文本，某种程度上，就像是让一个没有身体的AI通过看电视来学习。如果给AI赋予一个身体，它就可以与环境产生更多交互，可以在这种交互中完成自我进化。