AI 科技评论按：近日，「人工智能教父」、Google 深度学习研究团队联合创始人吴恩达在 The Future of Everything 杂志的采访中表示，人工智能寒冬不会到来，不过我们对于人工智能目前发展进程的态度有点过于乐观。此外，他还指出人工智能将变革各个领域，还有可能消除所有的工种，并对有条件基本收入的未来、技能型教育体系的需求以及 CEO 们对于人工智能所不理解的事情，表达了自己的见解。

　　AI 科技评论全文编译如下。

　　吴恩达是百度前首席科学家，曾在百度成立了一个 1300 人的部门，开发了中国科技企业的人工智能搜索引擎虚拟助理以及其他产品。在此之前，他联合创立了 Google 的深度学习研究团队「Google 大脑」。他在神经网络方面的工作推动了支撑 Android 移动操作系统语音识别的图像识别系统的开发。此外，吴恩达也是在线教育平台 Coursera 的联合创始人。

　　2017 年 4 月，42 岁的吴恩达离开百度，在加利福尼亚州的帕洛阿尔托（Palo Alto）创办了两家人工智能创业公司：一家公司叫做 deeplearning.ai，是一个在线教育平台；另一家是 Landing AI 公司，致力于人工智能在制造业、农业以及其他行业中的应用。他近期在 The Future of Everything 杂志的采访中，谈到如何在自动化时代创造一个公平的社会，CEO 们怎样在无意中误导公众对于 AI 的认知，以及为什么这一次新的技术浪潮不是镜花水月。

　　人工智能已经成为一种类似于互联网和电力的通用技术，能够适用于许多行业。现在，我们很难想象不用互联网来管理大多数公司或*。未来，我们也将很难想象没有强大的人工智能技术该如何运行这些事情。

　　斯坦福大学副教授、前百度科学家吴恩达，在《华尔街日报》亚洲直播会议上谈到：在未来几年，人工智能将变革各个领域，并有可能消除所有的工种。

　　我对人工智能有着诸多担忧，其中，人工智能取代人类工作更加重了我的担忧。我们需要确保能够以公平合理的方式分配我们（通过人工智能）所创造的财富。对于我来说，伦理不是说要确保机器人不变坏，而是要真正思考我们正在建设一个怎样的社会，以及要确保这个社会是合理、透明以及公平的。我认为*也应该在有条件基本收入中发挥作用。硅谷对于无条件基本收入有着很大的热情，不过我不赞成无条件基本收入——工作应该是很有尊严的事情。对于一些失业者来说，我很支持*给他们提供安全网，以期他们做一些有贡献的事情，例如学习，这样他们可以获得重回劳动力的技能，重新开始交税——毕竟也正是靠着税收，我们才得以支撑这一切。

　　我们建立了幼儿管到高中的教育体系以及高等教育体系，而这些都是做起来非常困难的事情，我们需要在当前的体系中加入其它的东西。

　　我致力于在现在的经济体中，建立能为人们提供成功所需技能的教育结构。一个就是高等知识变得触手可及，因而 Coursera 和 deeplearning.ai 能在其中发挥巨大作用，不过我们需要的不仅仅是这些。另外，商业也在教育建设中发挥着巨大的作用。

　　在这个光明的未来，我想要实现的是，你不再需要去学校上 4 年学，然后再为余生「编码」，而是成为一位终身学习者；即便当某家公司雇用了你，这家公司现在有更大的义务去支持你去更新最新的技能。随着数字内容业务的兴起，（我们）实际上有能力以最低成本和高效率去更新我们的技能。创建一支真正能够支持商业和*的「人才流」需要教育，培养一批对于建立一个良好运转的*国家至关重要的高素质选民也需要教育。

　　在制造业领域中，我们已经在视觉检测上做了大量工作。例如，我们可以通过编写软件来使用摄像头去检测电子物品上面是否有划痕，而不再需要很多人（有时候数百人），站在一旁用肉眼来对其进行古玩检测。

　　在农业领域，我们正在进行很多工作，来从农场收集数据，从而帮助农民在面临什么时候种植庄稼、什么时候收获庄稼、选择种植哪些最适合的庄稼等问题时做出更好的决策，进而帮助他们在做这类决策时，更加系统地使用大数据。

　　很多人曾探讨医疗自动化诊断。虽然现在还有很多监管问题有待解决，但我认为让 AI 助力医疗，打造一个决策支持系统来帮助医生查看 X 光线，将会非常有价值。我认为这件事情即将会实现。

　　伴随着需求的增加和劳动力的减少，农业正在转向自动化。在这个领域中，我们看到机器人正在让农场变得更高效。

　　我认为，人工智能不会再度经历一个寒冬（人工智能投资和收益下降的一个时期）。前一个人工智能寒冬之所以到来，是因为人工智能并没有创造太多的经济价值，也与一小撮人工智能研究者的成果被夸大有关。

　　不过在今天来看，人工智能的兴起已经有了坚实的基础，有大量的公司正在通过人工智能来获取巨大的收入，人工智能已经有了一个清晰的路线图来创造大量的价值。这是不会消失的。

　　我很希望公众舆论能够对人工智能能够做什么、不能做什么进行修正。这种情况我经历过很多次：我常听到某位 CEO 在演讲台上宣称，他们公司利用人工智能正在做什么，然而 20 分钟后，当我和他们公司的工程师交谈，这些工程师会说，「不，我们没有这样做，我们也不知道该怎么去做。」

　　我认为依旧需要对人工智能可能做到的事情和不可能做到的事情有一个判断，如果这些 CEO 们一直无法对此做出判断，公司很可能向公众做出一些无法实现的承诺。坦率地讲，这种情况在自动驾驶领域并不少见，已经有好多家汽车制造公司（原始设备制造商）的 CEO 公开宣布了自动驾驶汽车的路线图，然而他们自己的工程师却认为，这是不现实的。我认为 CEO 们是真诚的，他们只是不知道人工智能在某个时间范围内可以做什么而已。