11月10日，图灵奖得到者、人工智能领域先驱、卡耐基梅隆大学教授 Raj Reddy 访问微软亚洲研究院并作分享。
微软环球资深副总裁、微软亚洲研究院院长周礼栋博士对 Raj Reddy 教授多年来的支持表示感谢，并送出一份特制的纪念相册，个中记录了 Raj Reddy 教授与微软亚洲研究院25年以来的点点滴滴。
在随后的对话环节中，微软环球资深副总裁、微软亚洲研究院前院长洪小文博士与 Raj Reddy 教授对技能的发展和未来进行了深度磋商。
Raj Reddy 教授分享了自己对当前快速发展的人工智能的见地，预测了未来人工智能的研究趋势及社会影响，并与洪小文博士共同磋商了如何拥抱和引领下一个时期。

图灵奖得到者、卡耐基梅隆大学 Raj Reddy 教授（左）与微软环球资深副总裁洪小文博士（右）进行对话

洪小文：您是人工智能领域的先驱之一，已在领域内耕耘了60年，请分享一下您研究人工智能（AI）的经历。

Raj Reddy：ChatGPT 与当年的 n-gram 模型有很紧密的关系，乃至 ChatGPT 的底层仍旧是 n-gram 模型。
60年前——也便是1963年——DARPA（美国国防部高等研究操持局）认为 AI 非常主要，于是帮助了麻省理工学院、卡内基梅隆大学和斯坦福大学进行持续研究。
当时我还是斯坦福大学的一名研究生，而这便是我研究人工智能的开始。
但当时的研究并没有那么严明，学者们研究 AI 更多地是出于个人兴趣，例如，他们会创建一个 AI 来帮助自己玩象棋游戏。
之后，我们得到了更多的资金。
人工智能不仅仅是用来创造智力游戏，还有听说读写等很多人类善于的事情须要人工智能去考试测验。
我刚开始打仗打算机的时候，电脑有一个房间那么大，内存很小，且频率很低。
现在，个人电子设备已经可以放在口袋里了，内存大了很多，频率也变快了。
这是一个非常有趣的经历。

洪小文：现在的大模型可以完成很多通用任务，它可以开拓很多工具来帮助人类社会。
您对此有何意见？

Raj Reddy：在微软，你们有很好的机会去打仗 GPT-4，微软亚洲研究院也正在针对特定领域（例如医疗、生物等）演习专门的大模型。
这个领域有很多探索的空间。
我鼓励大家多花一些韶光去探索自己感兴趣的事，并将自己的才华利用到精确的方向上。

有几个问题我一贯在思考，但始终没有想出准确的答案。

第一个问题是，昔时夜模型拥有大部分知识的时候，人类为什么还要去学习？知识有两类，一类是事实性知识，例如数字、韶光等，另一类是技能性知识，例如弹钢琴。
人工智能可以帮助我们获取事实性知识，也可以辅导我们如何练习技能性知识，但我们必须亲自去实践，才能学会这些技能。
而且，人工智能并不总是精确的，它会产生缺点或虚构的内容。
因此，我们须要具备判断能力，须要仔细地、批驳性地阅读人工智能天生的信息，再决定是否采信它的回答。
只有这样，我们才能真正利用年夜大好人工智能。
提出问题、不断寻衅自己所看到的每一个信息，这对付人类而言是非常主要的。
未来的天下将充斥着虚假信息，技能可能被恶意利用。
以是，我们必须培养自己的思考能力，不要盲目相信我们看到或听到的统统，要敢于提问，要有自己的判断和不雅观点。

第二个问题是，在未来我们该当专注于学习什么？我认为该当学习技能，而非学习知识，由于所有的知识都将可以通过人工智能轻松获取。
现在的很多考试都是不合理的，由于他们只稽核我们对付事实的影象，而不考虑我们是否能够随时查找到这些事实。
我认为，人工智能、深度学习等技能不仅会改变我们所知晓的知识，也会改变我们学习的办法。
全体教诲体系都应该做出调度，侧重于让学生学习技能本身。
而且，今后的教诲可能也不须要让学生们都坐在教室里了，大家可以远程上课。

Raj Reddy 教授

洪小文：您认为，在未来，年轻学生须要关注的主要的研究问题是什么？

Raj Reddy：第一个问题是语音。
目前，天下上有大约10亿人不具备读写能力，只能通过说话来互换。
他们无法在互联网天下发挥任何浸染，被迫降级为“二等公民”。
我们或容许以利用基于语音的对话系统，设计一个适宜这类人利用的界面，让他们能够与人工智能进行对话，帮助他们获取互联网信息和做事，例如在线购物、旅行等。
读写能力的差距是可以被办理的，技能可以让天下上的每个人都能参与到互联网的活动中。

现在，我想来谈谈措辞。
天下上有数百种措辞。
我有一个欲望：借助人工智能技能供应的翻译做事，可以让我们读任何书、看任何电影、和来自任何地方的任何人进行交谈，而不受限于措辞的不同。

末了是小语种和方言的翻译问题。
许多小语种和方言缺少足够的语料库。
人工智能如何利用有限的演习资源学习小语种，并供应小语种的翻译做事？肃清措辞代沟会为人类社会带来很大帮助。

洪小文博士

洪小文：很多人以为 AI 过于强大，认为我们该当对人工智能进行监管。
您对此有何意见？

Raj Reddy：这是一个非常主要的问题，我对此保持积极乐不雅观的态度。
我认为，人工智能或许确实会给社会带来一些麻烦，但不会对人类产生毁灭性影响。
就像每年都有很多人去世于交通事件，但我们并没有停滞利用汽车。

人工智能也可能拥有偏见。
由于人类本就有偏见，而人工智能又是从人类生产的海量数据中学习的。
这肯定会引发一些担忧，但并不虞味着该当停滞对人工智能的研究。
当汽车刚涌现的时候，人们并不须要考驾照，在很多交通事件发生之后，人们才意识到驾驶汽车之前要经由培训。
偏见问题固然存在，但这不是人工智能的问题，而是一个社会问题，我们该当让利用这些大数据的人去办理。

Q1：有些人认为通用人工智能会导致学生在作业中作弊，有些人则认为会对学生有很大帮助。
我想知道，为什么这个谈论存在很大不合？如何有效地将人工智能运用到教诲中？

现场不雅观众提问

Raj Reddy：我一贯见告人们，在未来，“抄袭”应该是可以被接管的。
与其给人添乱，不如鼓励人们在最短韶光内找到答案、办理问题。
我希望你们都具备这种能力。

洪小文：在 GPT 可以帮助大家写作的时期，一些人认为我们没必要再学习英语了。
这是不对的，英语反而变得更主要了。
第一，面对两篇 ChatGPT 天生的文章，你须要对文本有足够的理解，才能判断孰优孰劣。
第二，为了得到更好的输出结果，你须要对 ChatGPT 给出准确、高质量的输入。
你须要用措辞清晰地描述自己的诉求——如果你都不知道如何描述你的问题，别人又怎么帮助你呢？大部分大措辞模型的演习内容都是英语，因此大模型在英语内容上的表现会比其他措辞更好。
在“理解”这一层面，能够区分 A 和 B，能够判断 A 比 B 好，须要很多知识和技能。

Q2：对付那些想要跨学科从事人工智能研究的学者，您有什么好的建议吗？

Raj Reddy：我认为有两件事须要做：一是学习编程思维，二是节制基本的阅读和写作能力。
现在的教诲系统编制太过僵化，每个人都必须上大学，在固定的韶光段内修读固定的课程。
我们须要重新设计教诲系统，让每个人能够根据自己的兴趣灵巧选择不同课程。
这样，大家可以根据自己所学的知识去做更多故意义的事情。