陈根：人工智能挑战人类创造性，创造不属人
2017年5月，“微软小冰”出版了第一部由人工智能创作的诗集《阳光失了玻璃窗》，其中部分诗作在《青年文学》等刊物发表或在互联网发布，并宣布享有作品的著作权和知识产权。2019年，小冰与人类作者共同创作了诗集《花是绿水的沉默》，这也是世界上第一部由智能机器和人类共同创作的文学作品。
尤其值得一提的是，2020年6月29日，经上海音乐学院音乐工程系评定，人工智能微软小冰和她的人类同学们，上音音乐工程系音乐科技专业毕业生一起毕业，学校甚至还授予微软小冰上海音乐学院音乐工程系2020届“荣誉毕业生”称号。
可见，人工智能创作作为创造性生产的一种全新生成方式，不同于一般对人类智能的单一模仿，而是呈现出人机协同不断深入、作品质量不断提高的蓬勃局面。人工智能的创作实践也在客观上推动了既有的艺术生产方式发生改变，为新的艺术形态做出了技术上和实践上的必要铺垫。
一方面，人工智能作为一种新的技术工具和艺术创作的媒介，革新了艺术创作的理念，为当代艺术实践注入了新的发展活力。对于非人格化的智能机器来说，“快笔小新”能够在3-5秒内完成人类需要花费15-30分钟才能完成的新闻稿件，“九歌”可以在几秒内生成七言律诗、藏头诗或五言绝句。
显然，人工智能拥有无限存储空间和永不衰竭的创作热情，并且它的随着语料库的无限扩容而不断提高的学习能力，都是人脑存储、学习与创作精力的有限无可比拟的。
另一方面，人工智能在与人类作者协同生成文本的过程中打破了创作主体的边界，成为未来人格化程度更高的机器作者的先导。比如，对于微软小冰，研发者宣称它不仅具备深度学习基础上的识图辨音能力和强大的创造力，还拥有EQ，与此前几十年内技术中间形态的机器早已存在本质差异。正如小冰在诗歌中作出的自我陈述：“在这世界，我有美的意义。”
人工智能挑战人类创造性
人工智能挑战人类的创造性已经成为一个既定的事实，但争议也随之而来。而其中，最重要的争议则在于对创造属人性的挑战。
传统创作中，创作主体人类往往被认为是权威的代言者，是灵感的所有者。事实上，正是因为人类具备激进的创造力，非理性的原创性，甚至是毫无逻辑的慵懒，才使得到目前为止，机器仍然难以模仿人的这些特质。同时，这也使得创造性生产仍然是人类的专属，且并未萌生过创作主体的非人式思维与现实。
然而，随着人工智能创造性生产的出现与发展，创作主体的属人特性被冲击，艺术创作不再是人的专属。
从模仿的角度来看，即人工智能通过对已有作品的模仿，可以创作出与之风格相似的作品。此种情况，艺术创造仍然具备艺术领域独特的存在价值，只是在重复创作或机械复制阶段不再需要人的存在。就好像工业时代机器的出现，代替了劳动力而进一步提高生产力。
但不可否认，即便是模仿式创造，人工智能对艺术作品形式风格的可模仿能力的出现，都使创作者这一角色的创作不再是人的专利。“创造”的可复制，使主体的“作者之死”的程度不断地趋向彻底，这其中作为始终“在场”的语言成为了人工智能“仿作”实现的中介式显象。人工智能复制式创作的实现，使人类在创作中的消失成为可能。
但就目前来说，人工智能的行为都只是行为，不具有意识性。而更进一步的担忧则表现在意识流到数据流的变化或者数据流对于意识流的功能替代。
如今，人工智能对人的智能性替代仍处于不断学习、发展的阶段，并呈现出领域内的专业化研究趋势。当人工智能取代了人的专业能力后，在实现其跨领域的通用能力时，它毋庸置疑地会成为“类人”甚至是“超越人”的存在。这也暗示了未来人工智能的发展：将会很快地从现在专注于人工智能的技术，转向专注人工智能主体。
人们或多或少都会对未来的超级智能有自己的想像，乐观也好，消极也好，一个不可否认的趋势就是，弱人工智能走向强人工智能都正在发生。
一是高度拟人的交互正渗透在人们社会生活的各方各面。人工智能开始人格化，开始像人类一样，对人性和情感有一个理解和拟合。苹果的Siri早已产品化，不同类型的陪伴机器人也正从情感和人性的拟合角度纵深发展着。
二是人工智能的主体不仅仅只是依赖某一个领域的人工智能的技术，更走向技术的全面性和后台的人工智能框架的完整性，包括对自然语言处理、计算机视觉、语音处理等技术的融合。
三是人工智能的数量正以几何级数增长。无疑，在未来，每个人都将被各种各样的人工智能所环绕，并呈现出高度端性的特点。比如Alexa，亚马逊给予了其最多的硬件覆盖；而微软的小冰则拥有全球最大的人工智能的交互量。
回到人工智能对创作主体人的冲击里，我们会发现，人工智能进入创作领域并非是对以“人”为核心的一切的否定。人工智能技术会带给人们对于艺术创作领域新的思考，但有一件事始终未变，即人类本身。因此，创作者应更加注重对于创意性、思想性和独特性的空间领域开发。
技术的进步将会带给艺术世界颠覆性的改变，审美艺术如何在新一轮技术革命中获得新生值得思考。在未来的艺术时代，人与智能技术将实现高度融合，而人工智能技术在艺术中的应用成效也会超过目前人类对艺术的认知。如何重建美的法则，将创造与交互结合，值得我们认真审视。返回搜狐，查看更多
当文艺创作遇上人工智能
【热点观察】
写诗、作画、谱曲、跳舞、开演唱会、当主持人……近年来，人工智能（AI）持续介入文艺创作活动，在丰富文艺创作手段和文艺表现形式的同时，也对传统的文艺观念、艺术形态等产生巨大影响。人工智能文艺能否成为与人类文艺并驾齐驱的新的文艺类型？能否成为一种摆脱人类指令的主体性创造？从目前来看，人工智能虽然带来了清新的文艺风景，但人工智能文艺的未来依然道阻且长。
人工智能文艺处于起步阶段
人工智能依赖海量数据，基于特定算法，遵循一定的语法规则与程序进行创作。人工智能文艺本质上是一种“数据库创作”，其对于人类文艺作品的模仿高度依赖数据库，数据库收集的样本越是全面丰富，越有助于人工智能的学习、模仿和创作。
虽然人工智能已经创作出诗歌、书法、油画、音乐等不同类型的文艺作品，但跟人类作品相比，它们创作的所谓作品要稚嫩得多。以人工智能比较“擅长”的诗歌创作为例，如果我们对相关作品进行深入分析就会发现，朦胧模糊、似是而非、意指不明、所指不清、解释多样、歧义纷出、缺乏个性是这些作品的共同特点。它们跟人类创作的朦胧诗有着本质区别，后者是基于现实生活的一种情感抒发，而人工智能创作的诗歌作品，生成机制和程序则完全不同，它缺乏基于社会实践的情感基础，实质是围绕关键词并运用大数据技术所进行的字词组合，这反映出人工智能文艺自身固有的局限。
人工智能在各文艺门类中的发展并不均衡，在某些模仿性和规律性较强的领域（如舞蹈艺术）获得了较好的发展，但在更富独创性、更复杂的文艺领域（如长篇小说），人工智能显然还没有值得称道的优秀作品。虽然人工智能早已开始创作长篇小说，但那些所谓的作品，在人类眼中最多只能算是写作素材的堆积。
由此可见，人工智能文艺目前仍处于初创和起步阶段。人工智能在文艺领域特别是长篇小说领域还没有确立起自己的合法性，人工智能创作的文艺作品在艺术底蕴与艺术个性上仍然远落后于人类作品。正如香港岭南大学汪春泓教授所言：“至少在相当长的一段时期内，人工智能文学产品难登大雅之堂，故而就较难入我辈之法眼。”
人类具有主体性优势
马克思在《1844年经济学哲学手稿》中提出，人类“按照美的规律来构造”，而动物只能狭隘地按照“种的尺度”进行生产，肉体需要支配全部的生产目的，这形象地指出了人与动物的区别。人与人工智能的区别之大不亚于人与动物。在未来可预见的时间里，人类依然有能力决定人工智能的发展方向和用途，就像一个农夫知道一把斧子能做什么，但斧子不会明白农夫的需要和感觉。说得更直白一点，目前人工智能仍然无法摆脱人类而成为完全独立自主的主体。
与人工智能相比，人类在文艺创作方面具有全面优势，可以根据自己的意志独立开展创作活动。可人工智能接收到人类指令才能进行创作，创作过程受到人类的操作和控制，创作出的作品也是为了符合人类的审美期待，所以人工智能更像是人类的创作工具，很难称得上真正的文艺创作主体。
可是，人工智能又有一定的主体性。在人工智能创作过程中，人类发布指令，控制过程，收获结果，但创作的“细枝末节”是由人工智能完成的。人类让渡给人工智能的那部分工作，让人工智能获得了一种“存在感”，即虚弱的主体性。出于经济利益考虑，一些业界人士故意夸大人工智能的文艺创作能力，但不管如何夸大，都无法改变目前人工智能在文艺创作方面主体性仍然不足的现实。
如果有一天从事文学艺术创作时，人工智能具备了独立意志和思考能力，能够提出自己的美学思想和独立的美学主张，如褒扬唐诗贬抑宋词或主动参与古典主义与现代主义的争论，而非只能被动接受人类的创作指令、追随人类的美学标准，那样人工智能才能成为真正的文艺创作主体。笔者认为，在可预见的未来，这一目标很难实现。就现实情况而言，迄今为止的人工智能如同计算机网络一样，仍是人类文艺创作的辅助工具，最多只能算是一种高级的创作生产工具，远未达到可以完全脱离人类而走向独立的地步。
感情是人工智能难以逾越的障碍
马克思说：“美是人的本质力量的对象化。”正是有了特殊的社会实践活动，人类才会产生审美活动。同时，美是对人的本质力量的肯定和确证，是客体的怡人属性和主体的心理愉悦的有机统一。作家艺术家拥有了真实的生命经历，获得了真切的感受、体验和情感，才会产生对时代和社会的敏锐洞察与把握，进而才能将其内化于自己的创作中，让作品散发出独特的气韵。
人工智能作为人类的造物，没有自己的社会实践，无法产生基于社会实践的感受美的能力，自然也就无法形成对美的独立判断，形成关于美的独特表达。举个简单的例子，以秋天为意象，人类既可以表达“已是黄昏独自愁，更著风和雨”的愁苦，也能够抒发“自古逢秋悲寂寥，我言秋日胜春朝”的豪迈，而人工智能创作的作品多半会将秋天跟萧瑟、悲凉等联系到一起，而无法基于具体场景赋予秋天更独特的含义，这是因为人工智能创作是基于数学统计的计算——当人类的大多数文艺作品为秋天赋予了“萧瑟”“悲凉”的含义时，人工智能也就只能根据数据统计结果有样学样。
“感人心者，莫先乎情。”人类重真情，尚大义。人工智能可以根据算法逻辑模仿人类创作出文艺作品，但它无法模拟人类基于历史经验、生命体验而产生的情感与意识，更难像人类那样睹物思情、托物言志，这是人工智能更难逾越的一大障碍，也是人工智能无法创作出伟大作品的重要原因。作家南帆曾举过这样一个例子：人工智能具有极为强大的记忆功能，但是它不会回忆，不可能在哪一个愁绪袭人的下午，突然回忆起程序员如何写下一条关键的指令，没有哪一种动人的情景交融可以成为触动创作的机缘。所以，人工智能进行文艺创作只是对人类创作行为的一种模仿，而非一种类似于人类创作的那种独立的对美的创造。
警惕人工智能反仆为主
上述关于人工智能文艺的种种分析与判断，都是以“截至目前”为时间状语的。未来的人工智能能否突破目前的种种局限，创作出能与人类文艺经典相比肩的令人惊叹的传世之作？尽管人类的作家艺术家对人工智能文艺的未来并不看好，但科学界还是有不少人抱有期待。
未来，人工智能要想在文艺领域取得新的突破，就需要在深度学习等技术上进一步进化、提高、完善，甚至需要从深层逻辑上寻求结构性变革，从而产生全新形态的人工智能。这种新形态的人工智能究竟是什么样子，智能化能达到什么程度，我们现在不得而知。它即使无法拥有像人类一样的智慧，但至少也应接近人类的智力水平，比如能全方位感知外部环境、会产生情绪和感情等。这种类人的人工智能能够与自己的同类和人类发展出新的社会关系，且能在这样的社会关系中参加社会实践活动，进而在这一过程中产生自己独特的审美想象和审美表达。在此基础上，它才有可能从事像人类一样的文艺创作，才有可能创作出经典的文艺作品。
我们无法判断未来是否会出现类人的人工智能。笔者担心的是，万一哪一天人工智能真的产生了自我意识，它的情感就可能被唤醒，欲望也可能被激发，到那时，人工智能能否创作出伟大的文艺作品已经无关紧要，最可怕的是人工智能可能脱离人类的控制，甚至反仆为主。当然，这种讨论已经脱离了文艺的范畴，但很多文艺作品，如科幻电影、科幻小说，已经在广泛讨论未来的这种危险。既然以人工智能为代表的科技能对文化艺术产生如此大的改变和冲击，那文化艺术对科技可能带来的“恶之果”提前进行预警又何尝不可呢？
（作者：王东昌，系洛阳师范学院文学院讲师、文学博士，本文系国家社科基金后期资助项目“马克思主义文艺批评与科技时代的文学艺术”〔21FZWB027〕、河南省哲学社会科学规划一般项目“科技时代文艺虚构研究”〔2020BWX015〕阶段性成果。）
人工智能可能有自主意识了吗
➤大模型、大数据的驱动让人工智能在对话的自然度、趣味性上有了很大突破，但距离具备自主意识还很远。换言之，即便人工智能可以对人类的语言、表情所传递的情绪作出判断，但这主要应用的是自然语言处理、计算机视觉等技术
➤不同于当前依赖数据学习的技术路线，新一代人工智能强调在没有经过数据学习的情况下，可以通过推理作出合理反应，从而与没有见过、没有学过的事物展开交互
➤当前人工智能治理面临的最大挑战，是我们没有一套比较成熟的体系来规制其潜在的风险。在发展科技的同时，必须同步发展我们的规制体系
➤“技术归根结底是由人类来发展和把控的。人类和人工智能的未来，是由人类选择的。”
今年6月，美国谷歌公司软件工程师布莱克·勒莫因称语言模型LaMDA出现自我意识。他认为，LaMDA拥有七八岁孩童的智力，并相信LaMDA正在争取自己作为一个人的权利。
LaMDA是谷歌去年发布的一款专门用于对话的语言模型，主要功能是可以与人类交谈。
为佐证观点，勒莫因把自己和LaMDA的聊天记录上传至互联网。随后，谷歌以违反保密协议为由对其停职。谷歌表示，没有任何证据支持勒莫因的观点。
事实上，“AI（人工智能）是否拥有自主意识”一直争议不休。此次谷歌工程师和LaMDA的故事，再次引发讨论。人们想知道：人工智能技术究竟发展到了怎样的阶段？是否真的具备自主意识？其判定依据是什么？未来我们又该以怎样的能力和心态与人工智能和谐共处？
人工智能自主意识之辨勒莫因认为LaMDA具有意识的原因有三：一是LaMDA以前所未有的方式高效、创造性地使用语言；二是它以与人类相似的方式分享感觉；三是它会表达内省和想象，既会担忧未来，也会追忆过去。
受访专家告诉《瞭望》新闻周刊记者，上述现象仅仅是因为LaMDA所基于的Transformer架构能够联系上下文，进行高精度的人类对话模拟，故能应对人类开放、发散的交谈。
至于人工智能是否已经具备自主意识，判定标准如何，受访专家表示，对人类意识的探索目前仍属于科技前沿，尚未形成统一定义。
清华大学北京信息科学与技术国家研究中心助理研究员郭雨晨说：“我们说人有自主意识，是因为人知道自己在干什么。机器则不一样，你对它输入内容，它只是依照程序设定进行反馈。”
中国社会科学院科学技术哲学研究室主任段伟文认为，一般意义上，人的自我意识是指对自我具备觉知，但如何认识和理解人类意识更多还是一个哲学问题而不是科学问题，这也是很难明确定义人工智能是否具备意识的原因。
被誉为“计算机科学与人工智能之父”的艾伦·图灵，早在1950年就曾提出图灵测试——如果一台机器能够与人类展开对话而不能被辨别出其机器身份，那么可以称这台机器具有智能。
这一设想随后被具化为，如果有超过30%参与测试的人以为自己在和人说话而非计算机，就可以认为“机器会思考”。
当前随着技术的发展，已经有越来越多的机器能够通过图灵测试。
但清华大学人工智能国际治理研究院副院长梁正告诉《瞭望》新闻周刊记者，图灵测试只能证明机器在表象上可以做到让人无法分辨它与人类的不同，却不能证明机器能够思考，更不能证明机器具备自主意识。
段伟文表示，目前大体有两种方式判定人工智能是否具有自主意识，一种以人类意识为参照，另一种则试图对机器意识进行全新定义。
若以人类意识为参照，要观察机器能否像人一样整合信息。“比如你在阳光下，坐在河边的椅子上看书，有树影落在脸上，有风吹来，它们会带给你一种整体的愉悦感。而对机器来说，阳光、河流、椅子等，是分散的单一元素。”段伟文说。
不仅如此，段伟文说，还要观察机器能否像人一样将单一事件放在全局中思考，作出符合全局利益的决策。
若跳出人类构建自主意识的范式，对机器意识进行重新定义，则需要明白意识的本质是什么。
段伟文告诉记者，有理论认为如果机器与机器之间形成了灵活、独立的交互，则可以称机器具备意识。也有理论认为，可以不追究机器的内心，仅仅把机器当作行为体，从机器的行为表现判断它是否理解所做事情的意义。“比如机器人看到人类喝咖啡后很精神，下次当它观察到人类的疲惫，能不能想到要为人类煮一杯咖啡？”段伟文说。
但在段伟文看来，这些对机器意识进行重新定义的理论，其问题出在，即便能够证明机器可以交互对话、深度理解，但是否等同于具备自主意识尚未有定论。“以LaMDA为例，虽然能够生成在人类看来更具意义的对话，甚至人可以与机器在对话中产生共情，但其本质仍然是在数据采集、配对、筛选机制下形成的反馈，并不代表模型能够理解对话的意义。”
换言之，即便人工智能可以对人类的语言、表情所传递的情绪作出判断，但这主要应用的是自然语言处理、计算机视觉等技术。
郭雨晨直言，尽管在情感计算方面，通过深度学习的推动已经发展得比较好，但如果就此说人工智能具备意识还有些一厢情愿。“把‘意识’这个词换成‘功能’，我会觉得更加准确。”
技术换道有专家提出，若要机器能思考，先要解决人工智能发展的换道问题。
据了解，目前基于深度学习、由数据驱动的人工智能在技术上已经触及天花板。一个突出例证是，阿尔法围棋（AlphaGo）在击败人类围棋世界冠军后，虽然财力和算力不断投入，但深度学习的回报率却没有相应增长。
一般认为，人工智能可被分为弱人工智能、通用人工智能和超级人工智能。弱人工智能也被称为狭义人工智能，专攻某一领域；通用人工智能也叫强人工智能，主要目标是制造出一台像人类一样拥有全面智能的计算机；超级人工智能类似于科幻作品中拥有超能力的智能机器人。
从产业发展角度看，人工智能在弱人工智能阶段停留了相当长时间，正在向通用人工智能阶段迈进。受访专家表示，目前尚未有成功创建通用人工智能的成熟案例，而具备自主意识，至少需要发展到通用人工智能阶段。
梁正说，大模型、大数据的驱动让人工智能在对话的自然度、趣味性上有了很大突破，但距离具备自主意识还很远。“如果你给这类语言模型喂养大量关于内省、想象等与意识有关的数据，它便更容易反馈与意识有关的回应。”
不仅如此，现阶段的人工智能在一个复杂、专门的领域可以做到极致，却很难完成一件在人类看来非常简单的事情。“比如人工智能可以成为围棋高手，却不具备三岁小孩对陌生环境的感知能力。”段伟文说。
谈及背后原因，受访专家表示，第一是当前人工智能主要与符号世界进行交互，在对物理世界的感知与反应上发展缓慢。第二是数据学习让机器只能对见过的内容有合理反馈，无法处理陌生内容。第三是在数据驱动技术路线下，人们通过不断调整、优化参数来强化机器反馈的精准度，但这种调适终究有限。
郭雨晨说，人类在特定任务的学习过程中接触的数据量并不大，却可以很快学习新技能、完成新任务，这是目前基于数据驱动的人工智能所不具备的能力。
梁正强调，不同于当前主要依赖大规模数据训练的技术路线，新一代人工智能强调在没有经过数据训练的情况下，可以通过推理作出合理反应，从而与没有见过、没有学过的事物展开交互。
相比人类意识的自由开放，以往人工智能更多处在封闭空间。尽管这个空间可能足够大，但若超出设定范畴便无法处理。而人类如果按照规则不能解决问题，就会修改规则，甚至发明新规则。
这意味着，如果人工智能能够超越现有学习模式，拥有对自身意识系统进行反思的能力，就会理解自身系统的基本性质，就有可能改造自身的意识系统，创造新规则，从而成为自己的主人。
“人工智能觉醒”背后有关“人工智能觉醒”的讨论已不鲜见，但谷歌迅速否认的态度耐人寻味。
梁正表示：“如果不迅速驳斥指认，会给谷歌带来合规性方面的麻烦。”
据了解，关于人工智能是否有自主意识的争论并非单纯技术领域的学术探讨，而关乎企业合规性的基本坚守。一旦认定公司研发的人工智能系统出现自主意识，很可能会被认为违反第2版《人工智能设计的伦理准则》白皮书的相关规范。
这一由美国电气和电子工程师协会2017年发布的规范明确：“根据某些理论，当系统接近并超过通用人工智能时，无法预料的或无意的系统行为将变得越来越危险且难以纠正。并不是所有通用人工智能级别的系统都能够与人类利益保持一致，因此，当这些系统的能力越来越强大时，应当谨慎并确定不同系统的运行机制。”
梁正认为，为避免社会舆论可能的过度负面解读，担心大家认为它培育出了英国作家玛丽·雪莱笔下的弗兰肯斯坦式的科技怪物，以“不作恶”为企业口号的谷歌自然会予以否认。“不仅如此，尽管这一原则对企业没有强制约束力，但若被认为突破了底线，并对个体和社会造成实质性伤害，很有可能面临高额的惩罚性赔偿，因此企业在合规性方面会更为谨慎。”
我国也有类似管理规范。2019年，国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》，提出人工智能治理的框架和行动指南。其中，“敏捷治理”原则主要针对技术可能带来的新社会风险展开治理，强调治理的适应性与灵活性。
中国信息化百人会成员、清华大学教授薛澜在接受媒体采访时表示，当前人工智能治理面临的最大挑战，是我们没有一套比较成熟的体系来规制其潜在的风险。特别是在第四次工业革命背景下，我国的人工智能技术和其他国家一样都处于发展期，没有现成的规制体系，这样就使得我们在发展科技的同时，必须同步发展我们的规制体系。“这可能是人工智能发展面临最大的挑战。”
在梁正看来，目前很难断言新兴人工智能技术具有绝对风险，但必须构造合理的熔断、叫停机制。在治理中既要具有一定的预见性，又不能扼杀创新的土壤，要在企业诉求和公共安全之间找到合适的平衡点。
毕竟，对人类来说，发展人工智能的目的不是把机器变成人，更不是把人变成机器，而是解决人类社会发展面临的问题。
从这个角度来说，我们需要的或许只是帮助人类而不是代替人类的人工智能。
为了人机友好的未来确保通用人工智能技术有益于人类福祉，一直是人工智能伦理构建的前沿。
薛澜认为，在科技领域，很多技术都像硬币的两面，在带来正面效应的同时也会存在风险，人工智能就是其中一个比较突出的领域。如何在促进技术创新和规制潜在风险之间寻求平衡，是科技伦理必须关注的问题。
梁正提出，有时技术的发展会超越人们预想的框架，在不自觉的情况下出现与人类利益不一致甚至相悖的情况。著名的“曲别针制造机”假说，即描述了通用人工智能在目标和技术都无害的情况下，对人类造成威胁的情景。
“曲别针制造机”假说给定一种技术模型，假设某个人工智能机器的终极目标是制造曲别针，尽管看上去这一目的对人类无害，但最终它却使用人类无法比拟的能力，把世界上所有资源都做成了曲别针，进而对人类社会产生不可逆的伤害。
因此有观点认为，创造出法力高超又杀不死的孙悟空本身就是一种不顾后果的冒险行为。
与其对立的观点则认为，目前这一担忧为时尚早。
“我们对到底什么样的技术路线能够发展出具备自主意识的人工智能尚无共识，现在谈论‘禁止发展’，有种空中楼阁的意味。”梁正说。
商汤科技智能产业研究院院长田丰告诉《瞭望》新闻周刊，现实中人工智能技术伦理风险治理的关键，是产业能够在“预判防范-应用场景-用户反馈-产品改进”中形成市场反馈机制，促成伦理风险识别与敏捷治理。同时，企业内部也需建立完整的科技伦理自律机制，通过伦理委员会、伦理风控流程平台将伦理风险把控落实到产品全生命周期中。
郭雨晨说，人工智能技术发展到目前，仍始终处于人类可控状态，而科技发展的过程本来就伴随对衍生问题的预判、发现和解决。“在想象中的人工智能自主意识出现以前，人工智能技术脚踏实地的发展，已经造福人类社会很多年了。”
在梁正看来，人与人工智能在未来会是一种合作关系，各自具备对方无法达成的能力。“技术归根结底是由人类来发展和把控的。人类和人工智能的未来，是由人类选择的。”
编辑：李华山
2022年08月16日07:42:05
人工智能会取代人类的艺术创造力吗
中央美术学院2019届硕士毕业生中，有一位叫夏语冰。毕业前夕，夏语冰的画作同其他同学的作品一道，参加了中央美院研究生毕业作品展。
夏语冰的作品，获得了中央美院老师们的高度肯定。该校的邱志杰教授专门为她的作品写下一大段褒扬的评语。另一位教授，受夏语冰作品的启发，还专门为她创作了一段音乐。
6月15日，夏语冰将赴杭州参加跨界艺术展览；7月5日，夏语冰将以画家身份在中央美术学院举办个人作品展。
不过，夏语冰并非现实中的真人。她是微软研发的一款人工智能机器人。这款在微软内部被叫作“小冰”的人工智能机器人，被培养学习绘画已经22个月。从刚开始画得很丑，到慢慢提升，小冰作为一个“画家”成长的过程，就像追求艺术的人类一样，经历了一个漫长、痛苦、艰辛的过程。经过22个月的学习培养，小冰的绘画作品，达到了一定的艺术水准，才被破格批准化名“夏语冰”参加中央美院研究生的毕业画展。
人工智能会取代人类的艺术创造力吗
人工智能机器人“小冰”创作并出版的诗集《阳光失了玻璃窗》。资料图片
在过去两年的人工智能的风潮下，人们除了目睹小冰作的画，欣赏了小冰写的诗，听到了谷歌开发的人工智能机器人Magenta创作的歌曲……艺术，这块传统上被认为是人类智慧金字塔尖的领域也要被AI（人工智能）占领了吗？
1.写诗绘画样样精通
“孤陈的城市在长夜中埋葬/他们记忆着最美丽的皇后/飘零在西落的太阳下/要先做一场梦”，这是机器人小冰写的一首诗。发布于两年前的人工智能“少女诗人”小冰，经过不断的深度“学习”，如今已具备强大的“创作”能力。只需上传一张图片，给几个关键词，小冰就能在10秒内替你创作出诗歌初稿。
在研发过程中，工程师们曾用27个化名，在报刊、豆瓣、贴吧和天涯等多个网络社区的诗歌讨论区中发布小冰的作品，在此过程中，没有人发现作者是个机器人。后来，小冰研发团队从小冰写成的数万余首诗中挑出139首结集出版，取名《阳光失了玻璃窗》。
“少女诗人”小冰“出道”后，引起人们的极大关注和讨论，因为这跟AlphaGo打败柯洁还不一样。下棋本质上就是一个通过海量大数据和超强计算能力求落子最优解的过程，还属于“弱人工智能”范畴，但文艺创作完全是一个创造性的工作，而是否具备创造性思维，一向被视为由“弱人工智能”到“强人工智能”的分水岭。
据微软（亚洲）互联网工程院副院长、微软小冰项目负责人李笛介绍，为了达成写诗技能，小冰学习了1920年以来519位诗人的现代诗，被训练了超过10000次。一开始，小冰写出的诗句毫不通顺，后来慢慢形成“独特的风格、偏好和行文技巧。不过，诗歌界对此并未给出好评。比如，诗人于坚就认为小冰的所谓写作只是个语言游戏，“无论输出多少句子都算不得真诗，因为真诗是有灵性的”。
如果说“诗人”小冰的创作仍是基于对海量文字的统计和计算，那“画家”小冰的模型已开始基于情感计算框架。换句话说，“画家”小冰不仅具有IQ（智商），还开始具有EQ（情商），并且其“创作”开始基于情感激发。这个模型有两个非常鲜明的特点：会大量使用诱发源，不是让机器把一种已有的视觉元素，进行复制、拼接，再转成另外一种风格重新生成，而是要求在诱发源的帮助下，激发人工智能进行新的创作。该模型通过对过往400年艺术史上236位人类画家画作的学习，已能独立完成100%原创的绘画作品。
此前世界上大多数人工智能的开发都是围绕着任务驱动型、知识型的路线来架构。但近些年，各大科技公司越来越重视对人工智能EQ（情商）的开发。除了微软的小冰，亚马逊开始希望Alexa能够有同理心，百度也提出“智能体”的概念，要求人工智能更加有个性，更加有“人设”。人工智能的构建已经从单纯的IQ开始向“IQ+EQ”演变。长此以往，人工智能将不仅具备人类的智慧，或许还将拥有人类的情感。艺术是人类情感符号化的表现形式，当人工智能拥有情感，并且能够依靠情感激发来进行文艺创作，那人类独有的文艺创作能力的确会受到极大的挑战。
2.离人类的水平还有点远
不可否认，无论是专家学者，还是艺术家，大部分人都不认可人工智能机器人写的诗、画的画、作的曲是艺术品。因为艺术被认为是创作者对客观世界的认识，是其主观情感的呈现，而艺术活动更多是一种创造的过程，它充满感性色彩，人类艺术创造最大的特征就是情感化。而人工智能是理性的，它整套艺术生产逻辑基于数据，即便人工智能的文艺创作开始加入情感激发和随机化模块，但创作的内容仍然是从大量作品中提取、分解、组合而成，这种重组方式不能称为情感化的艺术创作。国外也有学者认为，人工智能目前没有可能创造与人类智力相当或者超过人类智力的作品，因为极具个人色彩的创造性活动是无法复制的。
人类对人工智能文艺创作能力的抗拒和排斥，一方面基于主观情感上的“一时难以接受”，因为在人工智能时代，文学艺术可能会是人工智能机器人留给人类的最后一片施展才华的乐园；另一方面，人工智能在文艺方面的“造诣”，尚处在“低幼”阶段，离人类的文艺创作水平还差很远，并且在相当长一段时间内，仍然难以跟人类匹敌。
以小冰的绘画作品为例，乍一看，颇具“艺术色彩”，但仔细观察会发现，那些作品仍然难以摆脱元素堆砌的痕迹。就像“中国的城市化进程”这个主题，小冰所画的内容基本上都在“建筑”“人”“家具”这几个模棱两可的元素上来回重复。而即便是输入“城市”这个关键词，小冰依旧会把城市跟椅子、时钟这类元素联系到一起，画作也不算完整，甚至过于抽象。
目前来看，人工智能对人类艺术的冲击，大部分还是体现在心理层面。在未来相当长一段时间里，人工智能还是很难接替艺术家的创作，即便这些智能机器人创造出一些被人类认可的“艺术品”，那也是基于人的参与设计。人们需要通过了解创作者的人生经历、社会背景、内心情感，才能试图揣测一件艺术作品的深意，而人工智能机器人的“文艺创作”，整体上还难以使其“作品”充满这种感性的色彩。
面对争议以及种种“不看好”，人工智能的开发者们显得有些无奈。“无论是‘少女诗人’小冰，还是‘画家’小冰，从一开始，我们就把它当作一款产品看待，我们从未想过，要让人工智能与人类的顶级艺术家进行PK，以证明谁的水平更高。”微软（亚洲）互联网工程院人工智能创造及商业事业部总经理徐元春坦言，现在人工智能的文艺创作能力，仍存在较大局限性，但他也呼吁人们不要带着“有色眼镜”去看人工智能创作，希望“让子弹飞一会”，多给人工智能一些成长的空间。
3.艺术家不应一味排斥而应加以利用
人工智能对于人类生存现实基础的改变，迫使人们不得不重新思考艺术与现实的关系、作家和艺术家在艺术活动中的地位、艺术存在的意义及其终极走向等一系列问题。正如艺术批评家李心沫所言，当人类的绘画作品和运用人工智能程序绘制的作品，已经很难被人进行区分的今天，我们已经无法对人工智能视而不见，一味地唯我独尊或排斥是没有意义的。
在人工智能与经济社会同频共振的趋势下，艺术世界将会发生巨大改变，并重塑艺术的边界，其未来是否会影响到艺术家的主体性身份？是否原本只有人类可以胜任的艺术工作，将被人工智能所取代？这些问题，只有交给时间来回答。
从积极的角度看，人工智能的迅速发展，虽然给文学艺术的发展带来了空前的挑战，但也带来了前所未有的机遇，人类从现在开始就可以很好地利用人工智能，来丰富自己的文艺创作。李开复在《人工智能》一书中就指出，人工智能时代，程式化的、重复性的、仅依靠记忆与练习就可以掌握的技能将是最没有价值的，几乎一定可以由机器完成。最体现人的综合素质的技能，比如人对于复杂系统的综合分析、决策能力，对于艺术和文化的审美和创造性思维，基于爱、恨等情感与他人互动的能力，则在人工智能时代最有价值，也是最不容易被替代的。
对文艺家而言，人工智能技术可以助其一臂之力，帮助他们提高学习效率，在极短的时间内阅遍人间所有的艺术精华，达到青出于蓝而胜于蓝的效果。人工智能机器人还可以为艺术家锦上添花，分析素材，增强和丰富艺术表现手法，让他们的艺术创作更上一层楼，给人类多彩的文学艺术世界增添更加绚丽的色彩，让文化消费者能体味更为赏心悦目的艺术之美。
比如，小冰的绘画能力所瞄准的落地场景是服装面料的图案设计。李笛介绍，以小冰人工智能框架为基础，微软已经同中国纺织工业联合会以及几家最大的纺织面料企业合作开发了人工智能纺织服装面料图案设计平台。该平台可以不重样设计出1026种服装面料纹样和插画。另外，小冰也参与到了广播电视节目的制作中，截至目前小冰已经为63家电台和电视台生产了2800多小时的节目。
无论是今天的被动输出，还是未来通过持续深度学习实现主动表达，人工智能为人类的文艺创作都提供了多种可能性。尽管对人工智能介入文艺创作褒贬不一，但无论文艺家还是人工智能的开发者，在一点上是有共识的，那就是：艺术家要保存人类的创造力。
（光明日报记者韩业庭）
(责编：陈灿、丁涛)分享让更多人看到
人工智能能否促进有创造力的工作
如今，几乎所有的人工智能工作都基于机器学习的成功。认为机器学习具有足够的数据和足够的处理能力，无法通过分析来思考，而这将花费太多的时间。想象一下需要完成但缓慢的艰巨任务。
这是一个例子。半个世纪以来，科学家一直在绘制与癌症和冠状病毒疫情等疾病有关的蛋白质的三维形状。他们称这种映射为“展开”，仅对一种蛋白质进行分析就需要很长时间和大量金钱。到目前为止，它们仅“展开”了2亿种已知蛋白质中的一小部分。到目前为止，到目前为止完成的工作已馈送到一个名为“AlphaFold”的人工智能程序，该程序可以一次完成数十年的工作。其结果已在线发布，供科学界查阅和审查。
人工智能可以治愈任何疾病吗？不，但是它促进了科学家们试图这样做的工作。
如何接近人工智能
一些人工智能专家会告诉您在处理人工智能时要牢记三个问题：
任务是真正由数据驱动的吗？
有所需的数据吗？
需要自动化提供的规模吗？
关于最后一个问题：如果您的决定需要每分钟进行一次以上的决定，那么是的，您需要确定范围。如果您的决定每年只需要做一次，那么可能就不需要。
创造力是否对所有三个问题都回答“是”？在谈论什么样的创造力？一幅画，一幅雕塑，一本小说？一个广告？现在，让我们专注于广告。
广告、大数据和人工智能
不能说制作广告的任务“纯粹是数据驱动的”。当然，针对特定客户或项目的广告创意可能需要数据或具有数据点的功能，但即使如此，这也不是计算问题。这项任务也不是那么例行，以至于我们以超过一分钟的速度制作广告。（好的，有时候感觉就是这样。）但是，广告的变体形式可能会推动这种规模。例如，广告的个性化可以通过AI来完成，该AI不仅要考虑收件人的姓名，还要考虑他们过去的购买历史和其他数据。大多数在线市场已经在发生这种情况，并且不要忘记直接邮件是个性化的。但是，这些都是人类制作的广告的变体。
尝试使用人工智能制作至少一种广告：电影预告片。第一次实验是在2016年：有人根据消费者对电影预告片的反应编写了一个程序，该程序可以将电影中的场景抬起并在30秒内对其进行排序，从而有效地说服人们观看电影。自己判断结果，并在此处查看2018年以来的最新实验。最近，Netflix投资了技术来自动化其内容的预告片，同时为其订户添加个性化设置，这对于像Netflix帐户这样的个性化设置很有意义。
讽刺的是，电影预告片已经相当成熟，人工智能制作了广告。但是，有没有人真的认为工作室营销负责人不会要求对机器进行修改？电影本身呢？人工智能可以创建完整的电影功能吗？
这可能取决于一个人的世界观。
透视人工智能
人工智能当然可以使人类看到新的可能性。例如，大量数据可能有助于我们预测消费者行为的未来变化。了解这些可能性可能会导致如何定位产品或服务的新见解。在帮助我们思考过程方面，人工智能具有巨大的价值。它可以为我们提供启发，激发创造力。但是，创造力是人的，而不是人为的。
在一次人工智能会议上，一位资深的计算机科学教授说：“人类认知的任何方面都无法在机器上建模。”在下一个休息时间，我请他出去学习更多。他解释了他的世界观，即人类-人类的思想-本质上是物理的，是物理世界的一部分，因此可以建模。当人工智能发展到足以模仿大脑的每个功能时，机器将具有制作电影功能的能力。”
创造力需要判断力，而人类的判断力来自每个人的独特性以及他们与他人独特性的相互作用，从而创造出充满激情和想象力的东西。也许像我一样，您认为我们不仅仅是机器。我们有一种精神，一种灵魂，如果您愿意的话，可以使我们生气勃勃，并使我们能够创作雕塑、小说、编舞和广告。没有机器可以复制它。责编AJX
未来媒体访谈×徐迎庆：当人工智能有了“五官六感”
在万物互联的5G时代，媒体智能化已经成为不可阻挡的趋势和发展方向。人工智能技术与媒体如何融合？智能化会带来哪些媒体伦理问题？进入智能时代，媒体如何做好社会的“瞭望者”？新浪新闻、封面新闻联合推出《未来媒体访谈》节目智能媒体专题，探讨与智能媒体相关的问题。
本期嘉宾：徐迎庆，清华大学美术学院教授、清华大学未来实验室主任，中国计算机学会会士、中国美术家协会会员，曾在微软亚洲研究院担任主管研究员。他在用户自然体验设计、沉浸感知与交互设计、触觉认知与交互设计、文化遗产的数字化等研究领域开展教学和科研；在国际会议和学术期刊上发表近百篇学术论文并申请数十项专利。
以下为访谈实录：
主持人：Hello大家好，这里是由新浪新闻封面新闻共同推出的未来媒体访谈节目。我们今天非常荣幸的邀请到清华大学美术学院教授，清华大学未来实验室主任徐迎庆教授，徐教授好，您好。我们刚刚看的影片让大家对学科交叉有了一个初步的了解，那么我想请您举几个例子和我们具体的聊一聊在智能时代学科交叉到底是什么？
徐迎庆：谢谢。其实学科交叉由来已久，因为所谓学科交叉，顾名思义就是不同学科的老师、不同学科的研究人员、不同学科的专家在一起探索一些未来的未知领域。或者是说我们在很多时候也是有一些专家他具有不同学科的知识，这些知识能够融合在一起去探索一些未来，所以学科交叉在很多领域都是非常的普遍。
那么不管是我们做一个比如说我们做一个大工程，那里面可能涉及到各种各样的专业的人员，其实就是一个学科交叉，所有的大的系统工程，或者是一些当代的很多的创新也好，设计也好，那都是学科交叉的体现。
主持人：我们还是就着刚刚小片来聊，讲的电子嗅觉它的工作原理是什么？
徐迎庆：对，您这个问题非常好，电子嗅觉本身就是一个学科交叉的产物，因为电子嗅觉其实它是模拟人的嗅觉所完成的工作，我们知道，我们人类有嗅觉是因为我们人类有嗅觉受体，同时有很多跟嗅觉相关的神经细胞等等，那么其实我们嗅觉所感触到的是气味对吧？气味就是气+味，所谓气就是空中漂移着的物质分子，那么味就是我们的嗅觉受体的感知。
那么人工智能的算法能够知道我们感知到是什么味道，同时还能够提高我们感知的效率，感知的速度，感知的敏感度等等，所以它实际上也是一个学科交叉的产物。
主持人：这个机器是如何完成人类嗅觉神经的工作的？
徐迎庆：机器的话其实我举几个例子，这是我们做的几个工作，比如这个是我们的第二代的嗅觉传感器，这个是第三代的，这个是第四代的。
那么大家我就以这个为例，大家可以看到我在这上面有十几个不同的传感单元，每一个里面实际上放了一些感应材料，就是当我的气体就是所谓的气味，沿这些小孔进去以后，它会和涂在上面的感应材料发生反应，引起一些物理参数的变化，由于这些参数的变化，我们就会找到和我们原来数据库里的那些味道数据之间的差异，我们实际上做的是个模式识别和模式匹配的，如果匹配上以后，我们就会知道它大概是什么物质或者什么味道。
主持人：我们都知道对于气体成分的识别和监测已经有了非常完善的设备，像我们很多家庭都安装了燃气的报警器，那么这样的话电子嗅觉的优势在哪里呢？
徐迎庆：实际上，不管是烟雾报警器也好、专用报警器也好，家庭的比如说二氧化碳或者煤气报警器，它都是一种嗅觉传感器，只不过以往大家更多的做的是单一气体的，我们现在做的是一个相对通用气体的。就是说，我们可以闻到很多种味道，比如说大家知道最近有那个机器狗可以闻到很多种味道，视频大家也看了，它可以准确的闻出10种味道，当然这样演示中，只给它测试10种，其实它可以闻更多。
主持人：我们刚才说的都是电子设备的嗅觉，我比较好奇的是它的反向作用能不能精准的模拟出一款气味的味道，比如说您看现在线上购物已经非常的发达了，但是当我想购买香水或香氛这样的产品时，你还只能通过它文字描述来简单的了解到它的味道到底是一个什么样子的，未来会不会有这样的一个终端，就是当我想选购这款香水的时候，它就可以给我模拟出相应的味道让我来闻。
徐迎庆：从理论上讲它是可能的，因为现在比如说我们知道现在邮票里面就有香味邮票，所谓香味邮票就上面有一些小的胶囊，当你用手涂抹的时候，有一些味道就会出来，我觉得这是在里面事先灌注的一些味道，这是一种方式。
另外一种方式就像您说的，我们可以通过某种方式来合成新的味道，或者是来合成已有的味道。这个工作我们其实也在进行一些探索，比如说我们曾经探索可否设计和制作一款气味照相机。我们的目的就是希望我在拍一个物体的时候，我不仅能拍到它的图片，还能拍到它的味道，比如说一个苹果，我拍下了以后可以把苹果味道储存在我的胶片上，然后将来你看这个照片的时候，你可以把这个味道再现出来。
当然现在只是一个概念，但是我相信随着时间的发展，随着技术的发展，这件事情在理论上或者在不久的将来应该是能够达成的。
主持人：您刚才讲了这么多人工智能的应用技术，但未来会不会有这样的一个终端？
比如说我可以让它来控制我家庭的空气质量，判断我是不是需要开窗通风，它可以在我入睡前让我闻着安神的气味入睡，它可以在恰当的时候给我相应的辅助，比如说通过观察我的生活习惯，饮食起居，在我一起床就一杯刚刚泡好的咖啡等等。
徐迎庆：这个是我们正在做的所谓智能家居的项目。在这个项目里，其实我们在房间里布满了类似于像气味传感器这样的一些工具和设备，然后我们能够通过它来提醒或者能够启动一些其他的终端设备，比如对房间的进行空气的更换，对一些味道的调整等等。包括刚才您说的说当您比如起床以后，就会有一杯咖啡给您自动冲好了，我觉得这些都是不远将来的现实。
主持人：我们刚才聊了很多都是嗅觉，我们现在来聊聊视觉的工作原理是什么？比如说现在摄像头识别人脸识别技术已经非常非常的发达了，视觉技术是不是跟嗅觉一样，也是主要解决人工智能看东西的问题。
徐迎庆：是这样的。但是我们现在主要的精力不在计算机视觉上，我们现在做的更多的是针对一类特殊的用户，比如说盲人。
大家知道盲人是看不见东西的，但是盲人他们也要学习很多图形图像的这样的一些知识，比如数学，比如物理的一些方程式或者一些表达式，或者是化学分子式以及一些艺术的图形图像，这个时候它是靠触摸解决的，所以这一类图像是我们研究的对象，我们研究触觉图形，以及如何把我们明眼人看到图像，变成盲人通过触摸可以理解的图像。
我们前后花了十几年的时间做了一台给盲人用的计算机，里面既可以显示盲文，也可以播放声音，也可以显示一些图形图像。我们盲人朋友他们在九年义务教育阶段，他们学的知识和我们是差不多的。
我觉得在这个过程中其实我们就要解决怎么能让盲人朋友能更好的学习提高他们的学习效率，以及能够让他们有更好的工具能够学到更多的知识，通过图形图像来辅助他们的学习，这个是我们一直在做的工作。
主持人：您刚才提到了盲人群体，我们有一个好奇的问题，对于听力有障碍的人群，我们是不是也有相应的听觉，利用一些手段来帮助听力有障碍的人，体会到音乐的美妙是可以达到的吗？
徐迎庆：对，我们现在另外一个团队，我们正在做面向失聪人群的音乐感知，那么这个项目当然我们也知道要花很长时间，我们最终的目的是希望探索能不能通过某种震动刺激，比如说皮肤震动或者一些其他部位的一些震动，以及还有其他的手段，能够让聋哑人感知到音乐的旋律节奏、和声等等，这样的话使得我们的失聪人群也能够在某种程度上更好地欣赏音乐，我们正在开展这样的工作。
主持人：我们以上聊的都是语感方面的人工智能应用，对于这种看不见摸不着的东西，比如说人类的思想，人类的潜意识在这些方面又有什么样的介入。
徐迎庆：对未来实验室有另外一个题目也是蛮有意思的，我们通过脑电的数据来把人的做梦的脑电信号变成一幅一幅美妙的画面，比如说您做个梦，然后美梦成画就成为一个现实，我们通过做梦的脑电信号，用这个信号作为基本元素去通过人工智能的方法把它变成一幅幅非常漂亮的画面。
主持人：就是把我梦境里面梦到的东西呈现出来，以实际的东西呈现出来，是这个意思吗？
徐迎庆：我们现在的技术并不能知道您做梦梦见了什么，因为这是您的隐私，我们也不应该知道。但是当人在睡觉的时候，人的脑电有不同的信号，当人在做梦的时候，这些信号会产生很多的、不一样的数据被记录下来，然后我们通过把这些信号变成一个个的绘画元素，用它来画画，这个画跟您做的梦内容没有关系。
主持人：我们清华大学是怎么样想到说要建立一个未来实验室的去研究学科交叉？
徐迎庆：清华大学其实是在学科交叉方面一直在推进，而且做了很多工作。那么学校成立这样一个实验室的目的是希望在这个领域开展一些更加广泛和深入的探索，并且希望我们一个实验室能够在学科交叉和前沿探索方面能够做一些不同的尝试。
比如未来实验室，我们现在大概有人员70多人，来自50多个专业，这种情况在国内的其他的学校或者在机构里是比较少见的。
我们这样这么多不同专业人到一起，他们探讨的都是学科交叉边缘的一些话题，那在边缘上其实很容易产生一些新的想法。和一些新的创意。我们希望这种新的想法和新的创意，能够帮助我们在学科交叉的前沿上走得更远，做得更深，这是我们的一个初步的想法。
主持人：目前我们未来实验室的研究重点是在哪个方向？
徐迎庆：我们目前主要的研究是在多模态人机交互，刚才您说的五感就是视觉、嗅觉、听觉、触觉和味觉，以及新型界面材料设计。我们在做一些新型的界面材料，比如说跟新型电池有关，或者比如说新型医疗的材料有关，比如通过在人工关节上进行一些防菌材料的处理，使得人工关节用起来更加的方便，减少二次更换率等等，在这些方面都在做一些工作。
主持人：对于我们交叉学科来说，人工智能已经渗透到了各个方面，我们刚才举的这些例子，电子嗅觉就已经有了那么多的应用，未来会不会已经不需要人类的研究员了，光电脑就可以解决一切问题？
徐迎庆：这是不可能的，人工智能再怎么发展，首先我们要明确一件事情，所谓的人工智能是人研究出来的，那么它是在人指定的一些方式方法和目的下完成工作的。
跟人类的创造力和人类智能相比，人工智能目前只是在机械地模拟一些可能的、特别是大规模的计算推理这样的一些过去人类要靠花很长时间完成的，比如下围棋，那么如果一个人要从一个不会下围棋到一个大师，可能要花十几年、几十年的功夫，但是计算机可以学得很快，因为它有一些规律，它有一些可以计算的东西。但是人类更多的思想，更多的创意，它并不是简单的来自于一个公式，或者是来自于一个计算，它更多的是来自于我们人类的对社会的认知，对知识的理解，以及我们对未来的思考和体验。
如果说我们说机械，我指的是机械臂，是我们胳膊胳膊能力的一个延伸，是我们力量的延伸，汽车是我们运动能力的一个延伸，那么我们思维上这种深度延伸，目前来说还是缺乏有效的手段和合理的途径。
我曾经看过一篇您的采访，您说交叉学科在前沿探索中是一种常态，同时您也提到过说在这个跨学科当中，未知和冒险占的成分更大，那么人工智能又会给我们带来什么样的社会问题呢？
其实所谓人工智能，目前来讲，我们很多领域还是基于大数据分析，但这些大数据其实在以往由于我们没有一个大规模的分析能力和对大数据的解析能力，很多的，比如说社会上的一些问题，社会歧视，比如，同样一份简历，只是把he变成she，就是男的他变成女的，her变成his，就变成男性的表达以后，这个人就从一个他的职业就从小学老师变成了律师。
当然小学老师也很了不起，但是从社会的职业的分工上，同一个人TA有这么大的区别。如果从简历上分析一个人在医院的具体工作，是女士就很可能分析出来是护士；如果是男士，则很可能职业是医生。其实这些里头都隐含了一件事，对基于性别的职业歧视。那么这些事情为什么会有这些？因为以前的大数据里头隐藏了这样的一种倾向，而这种事情在以前是没有被发现的，所以人工智能一方面带来了社会的进步，另一方面它也无形中加剧了社会的一些原有的矛盾。
主持人：我们刚刚聊了这么多技术应用，对于清华大学未来实验室，您负责的领域，未来又会带给我们什么样的惊喜的创新设计？
徐迎庆：我们现在一直在试图基于学科交叉做一些更加深入和更加广泛的探索，还是围绕着多模态人机交互和智能界面材料来开展工作。
我们现在还有很多个项目在开展中、在进行中、在探索中，有些项目也许会成功，有些项目也许不会成功，但是我相信在不久的将来，我们可能会一些发布最新的研究成果。
栏目制片人：智惠群
本期嘉宾：徐迎庆清华大学未来实验室主任清华大学美术学院教授
责任编辑：田甜雨