在Siri与Google Brain研发者眼中，人工智能应该是怎样的？

距离人工智能首次提出已经过去数十年了，我们开始重新审视机器，并且研究如何呈现一些更加聪明的绝技。精确地识别不同面孔和口语也许是一个开端。在麻省理工学院举行的技术峰会上，两位人工智能专家具体阐释了人工智能未来发展的前景。

Adam Cheyer是苹果个人助理Siri的研发者之一，也是Viv Labs公司的创始人，这家公司正在尝试建立一个功能更加齐全的个人助理，可以回答融合不同概念的复杂问题。例如，它可以将天气和地理知识，与联络簿所获取的信息相联系，来回答类似这样的询问：“假如今天晚上下雨， 请为我找一家位于我女友住所附近的餐馆。”

Cheyer说到，尽管目前在人工智能方面所取得的进步赋予了电脑许多非凡的技能，但它们应用起来仍然非常狭窄。研发一台可以解决综合不同数据来源，或者不同概念问题的机器，要在没有为这些连接设立代码的前提下，找到连接当前不同信息来源的方法。

Cheyer认为实现这一目标意味着要让一些基本的编程任务实现自动化。因此Viv Labs可能不仅代表了人们在人工智能方面所取得的进展，同时也是计算机与人类在新领域合作的一个重要例子。这并不只是关于机器研究的狭窄功能，它们将会帮助我们进行编程。

Cheyer认为，此举所产生的效果将会远远超过单纯的电脑编程。“其最终目的是如何实现人与人工智能技术规模化协同运作，在协同工作过程中，人类在做自己最擅长的事情时，机器也在尽力做好它们能做的事情，两者各司其职。”

近期人工智能所取得的许多进步都与一个叫做深度学习的领域有关，深度学习是指通过训练简化的虚拟神经元来使用大量数据识别模式。Quoc Le是Google Brain项目的一名研究科学家，他在深度学习上的最新研究表明，深度学习已经能在时尚和金融等领域发挥作用了。

和Viv Labs一样，Le最近的研究工作就是将不同的方法结合起来，创造出大于它们各部分之和的效果。这意味着要将不同的深度学习系统相连接，创造令人惊叹的效果，例如一个系统可以回答图像内容的问题。“一旦我们理解了图像，就可以理解人们的言语，然后理解文本，于是我们就可以将这些领域联系在一起。”

然而，Le认为研发真正智能的计算机所面临的最大障碍，是找到一种可以让它们学习却不需要借助标记的训练数据的方法，这种方法叫做“无监督学习”。

人工智能方面取得的新成就促使一部分人开始担忧许多行业的就业前景，甚至认为超级智能的机器将会对他们造成一定的生存威胁。然而Cheyer和Le似乎并不十分赞同后者的观点。“目前，还有许多人类可以完成而机器却不能代替的事情，” Cheyer说到。“我确信将会有些变化，但是我认为我们不会静坐旁观，让机器人主宰我们的生活。人类将会适应这些改变。”