面對這幾年的AI熱潮，他這樣看待：科學在大部分時候都是小步前進的，我們必須要謙遜。他對澎湃新聞（www.kxwhcb.com）記者表示，人工智能一詞正在被濫用，有些公司擬人化了AI系統，仿佛AI系統是與人類相當的智慧實體，但其實目前還沒有出現與人類智慧相當的實體，“只是軟件做有用的事情，并不比烤面包機有更多的自我意識。”他還擔心機器學習被想要一夜暴富的公司所利用，他對澎湃新聞坦言，人類是如此貪婪，金錢有更大的話語聲。

他就是Yoshua Bengio（約書亞·本吉奧），人工智能領域無人不知的深度學習大師，加拿大AI“黑手黨”之一，與Geoffrey Hinton和Yann LeCun并稱為“深度學習三巨頭”。在30余年的深度學習研究生涯里，他發表了300多篇學術論文，累計被引用次數超13.8萬次。Yoshua Bengio素來低調，除了演講，他似乎很少在媒體和公眾視野中出現。澎湃新聞（www.kxwhcb.com）記者近日以郵件的形式采訪了他。這位人工智能學者與澎湃新聞談了談他對人工智能的理解。

Yoshua Bengio出生于巴黎，成長于加拿大，現居加拿大蒙特利爾，在蒙特利爾大學（University of Montreal）計算機科學與運算系任教授。他于1991年獲得加拿大麥吉爾大學（McGill University）的計算機科學博士學位。業內戲稱他與同樣活躍于加拿大的“神經網絡之父”Geoffrey Hinton和“卷積網絡之父”Yann LeCun為“加拿大黑手黨”（Canadian Mafia）。Bengio的主要研究領域是深度學習（Deep Learning）和自然語言處理（Natural Language Processing）。吳恩達曾表示Yoshua Bengio的許多理論研究對他有很大啟發。

Yoshua Bengio接受媒體采訪。 資料圖 

Yoshua Bengio頂一頭黑白相間的短發，一對漫畫式的粗眉會在思考時上揚，笑起來極具表現力。現年54歲的他是深度學習“三巨頭”中最年輕的一位。

20世紀80年代，大學時期的Bengio對深度學習產生興趣并正式進入人工智能研究領域。那時，深度學習還是一個非常冷門的領域。經歷過大多數人的熱情消失殆盡的AI寒冬，他沒有離開；遇上了近年來的又一次AI熱潮，他開始批評天花亂墜的許諾。

從1997年深藍擊敗卡斯帕羅夫到2011年沃森贏得《危險邊緣》，這中間經歷了漫長的人工智能寒冬，Bengio曾感慨，很長一段時間里，幾乎從來沒有人深入挖掘它。但Bengio似乎沉浸其中，他建立了蒙特利爾學習算法研究所（Montreal Institute For Learning Algorithms, MILA）并擔任科學主任，還構建起蒙特利爾的人工智能生態系統。他是加拿大統計學習算法研究主席，也在2009年擔任了機器學習頂級會議NIPS的主席（General Chair）。

他認為，簡單來說，人工智能是指計算機在新環境中做出好的決策，并根據它們所掌握的信息進行相應調整的能力。人工智能渴望達到人類的認知能力，這也通常是一些算法的靈感來源。

盡管認為“人工智能”一詞正在被濫用，Bengio個人還是很喜歡“人工智能”這個術語，他告訴澎湃新聞（www.kxwhcb.com），“人工智能”很好地描述了人們想要達到的目標。對他而言，人工智能并不是一個非黑即白的事情，他一方面在個人主頁呼吁禁止人工智能的武器化，另一方面又認為人工智能需要在世界范圍內民主化。他不希望地球上所有的力量都集中在幾個國家。在他看來，人們應該幫助發展中國家發展他們的專業知識和技能，培訓他們的學生；同時隨著技術的改進，在例如醫療保健、人道主義、環境和教育領域中利用人工智能技術。

許多人工智能領域的學者紛紛加入了工業界，Geoffrey Hinton去了谷歌，Yann Lecun則是Facebook首席人工智能科學家。Bengio也曾給幾家公司擔任過學術顧問，還聯合創立了一家位于蒙特利爾的企業孵化器Element AI，但他仍把大多數的時間放在學術上。Bengio不否認AI公司的價值，但告訴澎湃新聞記者，他想保留絕大多數精力來發展他創建的機構和蒙特利爾的人工智能生態系統，還想通過他的研究和對學生的輔導更直接地為公共利益做出貢獻。他說：“當你在工業界做研究員時，你就不可能帶那么多的學生”，“我覺得，通過留在學術界，在這條我自己選擇的道路上，我的科學影響力和做正確之事的道德感得到了最大化。”他希望每個人都能以一種對這顆星球最好的方式做出自己的決定，但他不會評價其他人在這方面的選擇。

在人工智能的倫理問題上，他呼吁政府制定規則以確保公司或政府部門做出正確而非經濟或政治上有利可圖的選擇，也希望公眾和媒體更多地了解這個話題，以確保政府行為得當。

2016年，Yoshua Bengio與Ian Goodfellow和Aaron Courville合著了《Deep Learning》（深度學習），該著作長期位居美國亞馬遜人工智能和機器學習類圖書榜首，被稱為人工智能領域的必讀書目，還因封面圖案被親切地稱為“花書”。他還寫了另一本人工智能經典之作《Learning Deep Architectures for AI》。

他透露了自己目前的研究興趣：超越當前深度學習的局限，以最終構建真正理解其所處環境且能根據語言環境理解語義的系統。

澎湃新聞請他給剛入門的學生提些意見，他說，大量閱讀，通過從零開始編寫基本算法來弄臟你的雙手，學習使用通用平臺，以及嘗試再現這個領域許多科學論文中的結果。

至于對AI教育的建議，他稱自己合著了一本書來回答這個問題。這本書就是“花書”——《Deep Learning》。

2018年11月7日，Bengio將前往北京參加微軟亞洲研究院舉辦的“二十一世紀的計算”學術研討會。

澎湃新聞（www.kxwhcb.com）與Yoshua Bengio的交流實錄：

目前的AI系統“不比烤面包機有更多的自我意識”

澎湃新聞：簡單來說，你認為什么是人工智能？

Yoshua Bengio：計算機在新環境中做出好的決策，并根據它們所掌握的信息進行相應調整的能力。人工智能渴望達到人類的認知能力，這通常是一些算法的靈感來源。

澎湃新聞：你認為“人工智能”這個概念被過度使用了嗎？

Yoshua Bengio：是的，被那些把自己搭建的AI系統擬人化的公司（過度使用了），仿佛AI系統是與人類相當的智慧實體，但其實它們并不是。目前還沒有出現與人類智慧相當的實體。只是軟件做有用的事情，并不比烤面包機有更多的自我意識。

但我喜歡“人工智能”這個術語，因為它很好地描述了我們想要達到的目標。這并不是非黑即白的事情：無論是在自然界還是在人工系統中，都存在著很多不同程度的智能，智能主體可能對某些事情很聰明，而在許多其他事情上很愚蠢。

澎湃新聞：我注意到你在個人主頁呼吁禁止人工智能的武器化，你對人工智能的倫理問題持什么態度？

Yoshua Bengio：我認為人工智能倫理是一個重要的議題，人工智能領域的行動者需要有更強的意識并且在這方面受到更好的教育。學生和研究人員需要了解這些問題，這樣一來，如果他們在未來遇到必須做出選擇的情況，比如選擇做什么項目，或者為哪家公司工作，他們就會考慮到倫理問題，并做出負責任的選擇。

當然，在AI領域布局的公司也需要了解倫理問題，但在某些情況下，我們也需要政府制定規則以確保公司或政府部門能夠做出正確的，而不是經濟或政治上有利可圖的事情。

公眾和媒體也需要知道這些倫理問題，以確保政府行為得當。

與人腦相比，深度學習系統不是黑盒

澎湃新聞：《自然-機器智能》的主編對我們說，她認為深度學習方法目前仍然是一個黑盒，可能因此引起倫理問題。你同意這個觀點嗎？

Yoshua Bengio：我不認為黑盒子是一個很大的問題，但做更多研究來改進這個方法是值得的，我們已經有了一些，這能使我們更容易地解釋這個復雜系統做出的決策。

實際上，這些系統并不是黑盒子：與你的大腦不同，這些系統中每個細節的計算過程都可以被測量；而對于大腦的決定，我們并不能做出解釋，因為我們不能接觸到直覺和潛意識中發生的一切。

真正的問題首先是透明度，我們需要確保當所做的決定切身相關時，普通公民以及為他們工作的人可以訪問這些白盒子。

第二是復雜性，因為這些計算很復雜，想提取一個簡單的故事來總結做出某個具體決定的原因十分困難；但是，我們已經可以確定例如哪些變量是最重要的，重要程度如何，方向上是正相關還是負相關。

澎湃新聞：機器學習研究需要大數據集。但目前，似乎沒有足夠的數據用于研究？

Yoshua Bengio：并不是這樣。有大量的數據可用于一般性研究。對于某些特殊的任務，我們希望有更多人為標記的數據。因為這是目前來說最好的方式，這些AI系統并不能靠自己就變得聰明，它們需要人類反饋和先驗知識的填鴨式灌輸。在像醫學這樣的應用中，數據有很多，但由于社會和經濟原因（還有貧窮的原因），研究人員無法獲得這些數據。總的來說，缺乏數據主要影響那些想解決特定任務的公司。對于基礎研究來說，這并不是一個問題。

澎湃新聞：但數據質量和數據披露的監管問題似乎不太令人滿意。這種情況是人工智能或機器學習研究的瓶頸嗎？

Yoshua Bengio：對于基礎研究來說不是問題，但是對于構建系統來說是一個問題。這通常是公司的關切，但同時也是學術界的應用研究所關心的事情。

為何留在學術界？Bengio：人類貪婪，金錢至上

澎湃新聞：美國有許多人工智能學者來自學術界，而且與工業界保持密切的聯系，也有許多學者創辦自己的企業。你認為這種模式對人工智能研究有什么影響？在中國，一些研究者認為這不利于科學研究的進展。你個人如何看待？

Yoshua Bengio：不幸的是，人類是如此貪婪。金錢的話語聲更大。而且創辦一家公司會在最初給人一種掌控感，（但投資人往往會在一段時間后成為主宰者）。

開辦一家公司對于開發新的和有用的產品來說非常重要。有時候這是完成一個實際目標、解決一個特定問題的最佳方法，因為你可以快速地獲得大量資金來進行這項工作。只要利潤能夠被公平地分配，AI公司確實能為所在的城市和國家帶來繁榮，這也是好的，但許多國家的情況并非如此。

就我個人而言，我想幫助創業者做這些好事，但想保留我的絕大多數精力來發展我創建的機構和蒙特利爾的人工智能生態系統，還想通過我的研究和我對學生的輔導更直接地為公共利益做出貢獻。

當你在工業界做研究員時，你就不可能帶那么多的學生，所以我覺得，通過留在學術界，在這條我自己選擇的道路上，我的科學影響力和做正確之事的道德感得到了最大化。

我們每個人都需要決定什么是對自己最好的，（希望是以一種對這顆星球也最好的方式）。我不會評價其他人在這方面的選擇。

“讓人工智能在世界范圍內民主化”

澎湃新聞：你目前的研究興趣是什么？

Yoshua Bengio：超越當前深度學習的局限，以最終構建真正理解其所處環境且能根據語言環境理解語義的系統。

澎湃新聞：你對AI教育有什么建議？你認為AI教學中最重要的因素是什么？

Yoshua Bengio：我合著了一本書來回答這個問題：《深度學習》（Deep Learning），麻省理工學院出版社。

澎湃新聞：那你對剛進入人工智能或者機器學習領域的學生有什么建議？

Yoshua Bengio：大量閱讀，通過從零開始編寫基本算法來弄臟你的雙手，學習使用通用平臺，以及嘗試再現這個領域許多科學論文中的結果。

澎湃新聞：歷史上人工智能的發展經歷過高潮和寒冬。在你看來，為什么AI遇到了又一個熱潮？這種熱潮是可持續的嗎？

Yoshua Bengio：這次熱潮很大程度上是由工業界的巨大需求驅動的。大多數大技術公司都在使用人工智能。隨著技術在社會許多領域中的擴展，這種需求只會繼續增長。

澎湃新聞：目前，美國、英國、歐盟、日本等許多國家都在大力開展人工智能研究，您如何評價他們在這方面的工作？

Yoshua Bengio：沒有評價，只想說讓人工智能在世界范圍內民主化很重要。我們不希望地球上所有的力量都集中在幾個國家，包括幫助發展中國家發展他們的專業知識和技能，培訓他們的學生。同時隨著技術的改進，在例如醫療保健、人道主義、環境和教育領域中利用這些技術。