新智元编译1
1、能介绍一下你在哥伦比亚大学创造机器实验室所做的工作吗？
我们做的是生物驱动型的项目。我们努力从生物学中学习如何处理问题，我们关注的焦点是一般情况下，人们认为只有自然可以做到的事情。
生物驱动型的项目指的是从自然中学习，然后使用学习到的东西，尝试去解决最困难的问题。这涉及到所有的领域。这并不是在表面复制自然，它可以在更深层次复制学习过程，比如，学习自然如何使用材料，或者学习自然演进的过程。
我们在做的研究中，我最喜欢的一个主题是：你能不能做出可以自我复制的机器人？自我复制并不是传统上人与机器的那种关系。比如说，大多数的机器都不能自己从受到的损害中恢复，或者说治愈，或是适应。至少到目前为止，机器还不能从自己的经历中进行学习。
我们正在研究，我认为是人工智能和机器人领域最大的挑战，即创造有具有创造能力的机器：机器能创造新的东西，机器能有新的创意。
创造力是AI要攻克的最后几个阵线之一。许多人仍然认为，人类拥有创造事物的能力，所以比机器强。我们正在研究这一问题。
2、怎么看待Alphago战胜李世石？
从某种程度上来说，Alphago是AI一个时代结束的标志。从上世纪50年代开始，人们就在用AI玩棋类游戏，而围棋可能是AI攻克的最后一个棋类游戏。现在，我们可以向着更大和更有挑战性的东西前进，那就是现实生活。比如，电脑仍然很难学会如何在曼哈顿车水马龙的十字路口驾驶。显然，这比围棋要难得多。
3、发散型的AI具体研究些什么？
4、为什么机器自我意识对于你和你的工作来说那么重要？
5、为什么在你们的网站上没有看到你所描述的世界？
6、AI在自我意识上的进步，在接下来的10年中会如何影响数字工业中的工作？
7、你在2007年TED的演讲中，曾说：“我认为重要的是我们要抛弃人制造机器的思维，真正地让机器自我演进和学习，就像孩子一样，这也许是我们实现的方式”。十年过去了，你认为我们在朝着这个方向走吗？
它的发展比我想象的要快。在AI领域，有两个学派的观点在政治上和经济上产生了强烈的碰撞。其中一派是自上而下的，逻辑的编程化研究道路，另一种是机器学习派。
机器学习派说，“忘掉程序机器人吧，忘掉程序AI吧，你只需要让机器学习，它自然会从数据中自己找到解决问题的方法。另一派则说：”我们要坐下来，写算法，然后让程序告诉机器人该做什么。”
长久以来，人类编程都比机器学习好得多。你可以让机器学习做一些无关紧要的事。但是设计一些大事，一些重要或者困难的事，你可能会要求助于一名专家，让他或她来编程序。
但是在过去的10年间，也就是从我在TED上发表演讲到现在，机器学习优于人类编程的例子开始不断涌现。
一直以来，人们都在讨论无人驾驶汽车，但是在2012年以前，没人能够写出能够让机器知道路面情况的程序。没有人能做到。但是最后，深度学习算法出现，现在机器能辨认并理解它们看到的东西，在这方面甚至比人类还要优秀。这也是为什么我们会在接下来几年内可以拥有无人驾驶汽车的原因。
我认为机器学习方法得到了完美的应用，并且我们才处在开始阶段。这一过程将会得到加速。
7、假如机器学习最终超越人类的能力，那么我们要达到再高一级的AI，需要面临的困难有哪些？
在过去的一两年间，知觉是得到解决的一个大难题之一。计算机是瞎的，它不能理解“看到”的东西。我们有相机，有快速的计算机，有我们需要的一切东西，但是计算机不能理解它们看到的东西。这是一个大的难题。这也就是说，计算机不能在非确定的开放环境中处理问题，只能在工厂、矿井、农田或者相对静态的场景中工作。但是不能在家中工作、不能驾驶或者在跟人一起外出干活。
现在所有这些难题都被机器学习解决了。我们现在拥有的计算机不仅有“眼睛”，还有“大脑”可以理解看到的东西。这为新的应用打开了许多的大门。我认为这在过去是一个很大的阻碍。
下一个是什么？我认为是创造力。
这就是我为什么一直在这方面努力的原因。我想这是一种能力，不仅是分析和理解看到的事物，还有创造和想象的能力。最终，这是一个通往自我意识的道路。
Hod Lipson 最喜欢的机器人PIX18画的油画。图片来源：singularityhub.com
新智元编译后记
“Mind as Machine”一书的作者、英国萨塞克斯大学认知与计算科学学院的Margaret A. Boden在她1998年发表的论文“Creativity and artificial intelligence”中表示，创造力是人类智能的基本属性，也是人工智能的一大挑战。2009年，她的观点在“Computer Models of Creativity”这篇论文中更改为，创造力只是正常人类智力的一个方面，并非为世间少数灵长所独有。
当然，Boden在她2015年发表于MIT Technology Review的文章Artificial Creativity中指出，人工智能的自然语言处理能力受限于搞不清楚相关性，这是计算机缺乏语义理解能力所致。
不过，随着神经网络、机器学习算法和其他复杂系统的发展，人工智能接下来要解决的问题，或许就是“创造力”了。
人工智能大咖读《新智元：机器+人类=超智能时代》
颜水成 | 奇虎/360首席科学家、人工智能研究院院长
谷歌AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石预示了人工智能的春天到来。在稍带担忧的同时，相信越来越多的人会对人工智能产生浓厚的兴趣，同时也开始接受人工智能技术的潜在能力。杨静女士及她的团队，此时推出的《机器+人类=超智能时代》正是社会最期待的读本。十大人工智能研究院院长、AI 专家
技 术重 磅 解 密
谷歌AlphaGO战胜李世石，标志着机器智能向人类智能的领地又迈进了伟大的一步。而“互联网+”向“智能+”时代的跃迁，也昭示新智能时代即将到来。2016年，恰逢人工智能诞生60周年，《新智元：机器+人类=超智能时代》是人工智能技术和产业狂飙突进的见证，为读者打开人工智能世界的一扇大门，不仅可以一窥百度大脑、讯飞超脑、中国大脑计划究竟，更可以著名人工智能研究院院长等顶级专家大咖的技术解密作为对智能产业未来趋势的参照。近百位学界、商界、技术界、产业界的专家，从机器人、机器学习、智能汽车、智能医疗、认知科学、高性能计算和“AI+”投资等不同视角，对人工智能和机器人产业进行评析。人类未来在AI时代将何去何从，超智能时代将引发社会更多思考。
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