后记

前路很短，要做的事情还有很多

A SHORT DISTANCE AHEAD—AND PLENTY TO BE DONE

德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）

谷歌DeepMind团队工程副总裁；DeepMind联合创始人

谢恩·莱格（Shane Legg）

人工智能研究者；DeepMind联合创始人

穆斯塔法·苏莱曼（Mustafa Suleyman）

谷歌DeepMind团队应用人工智能总监；DeepMind联合创始人

多年以来，我们一直致力于人工智能领域的研发工作，特别是在机器学习领域，已经取得了快速发展，也即将取得更多新进展。伴随着这个过程，我们也开始认为，人工智能的安全性和伦理问题非常重要，我们每一个人都要认真思考。人工智能所能带来的潜在好处是广泛的，但同任何强大的技术一样，这些好处取决于对技术的慎重使用。

DeepMind创立之初，有些科学家支持我们，有些人则对我们表示怀疑。但是近些年来，人工智能领域的研究环境已经大为改善，毫无疑问，这要归因于这个领域内取得的一系列令人震惊的成功。不仅有很多长久存在的挑战最终被科研人员攻克，而且大家越来越感觉到最好的成果即将诞生。通过与广大科学家交流，以及媒体报道人工智能时语气的改变，我们可以看到这一点。或许你还没有意识到，人工智能的寒冬结束了，人工智能的春天已经开始了。

不过，与很多趋势一样，一些人对人工智能的进展速度过于乐观了，甚至预测人类级别人工智能的实现方法近在眼前。事实并非如此。而且，好莱坞电影里早就树立了未来人工智能的负面形象，所以毫不奇怪，有时媒体上仍会出现世界末日的景象。就像谷歌研究总监彼得·诺维格指出的那样：“人们的表达已经发生了改变：从‘如果人工智能失败了，难道不恐怖吗’变成了‘如果人工智能成功了，难道不恐怖吗’。”

现实并没有那么极端。与人工智能一起工作将是美妙的，与其他很多人一样，我们也期望这一天会在几年之内到来。这个世界面对的是一个日益复杂、相互依存、挑战严峻的集合体，其应对方式也越来越复杂。我们倾向于认为：人工智能的成果可以帮助我们提高群体能力，从数据中提取有意义的洞见，帮助我们革新技术，并解决某些艰难的全球性挑战。

要实现这一图景，还有很多技术难题需要解决，其中一些难题始终存在也广为人知。即使困难，这些问题也可能被攻克，但这需要一代天才研究员们的努力，他们要具备丰富的计算资源，从机器学习和系统神经科学中获得启发。尽管这会让最乐观的旁观者失望，却给了大家一些时间团结起来，去解决可能会出现的诸多安全问题和微妙的伦理问题。所以，让我们享受这种新的乐观主义，同时不要轻视诸多尚未完成的艰难工作。正如图灵所言：“吾等目力短亦浅，能见百事待践行。”