在美国东部时间东部时间03：8国际劳动妇女节的前一天，斯坦福大学计算机科学教授、中国著名女科学家李飞飞在“纽约时报”网站上发表了一篇文章，题为“如何使A.I.对人们有益”。斯坦福大学人工智能实验室主任，谷歌云人工智能研究所首席科学家。李飞飞说，人工智能将成为下一次工业革命的最大推动力之一。但她也担心人工智能的普及会影响她的判断力。她还建议人工智能的发展也应该以人为本。它有三个目标：第一，智能机器需要更多地反映人类智能的深度。

第二，大赦国际应加强、协助而不是取代人。第三，确保人工智能技术的发展在每一步都有正确的指导。密切关注它对人类的影响。最后，李飞飞说，没有任何技术能够像人工智能一样“贬低”它的创造者，但无论结果如何，我们都必须承担这一责任。

以下是李菲菲在“纽约时报”上的全篇专栏：十年前，人工智能是学术界之外所不知道的一个领域。人工智能正以惊人的速度增长。从硅谷到北京的科技公司都在押注于一切，风险投资家们正把资金投入到他们的研究和开发中，许多人工智能初创企业正在崛起。如果我们进入了工业革命的下一个时代，我们相信人工智能将是其最大的推动力之一。对于像我这样的研究人员来说，在21世纪初，当我还是计算机科学的研究生时，计算机几乎不可能检测到照片的锋利边缘。更别提有些人的脸了。

但是随着大数据时代的到来，神经网络等算法的进步，以及大量强大的计算机硬件的出现，计算机的作用也发生了巨大的变化。人工智能技术正从学术界转向广泛的行业，包括制造业、医疗保健、运输和零售。在这些产业的转型中起着决定性的作用。人工智能是人类自己创造的技术，它确实存在，而不是任何“虚构的”，但随着它的发展，我担心的是人工智能的过度追求和普及会影响我们的判断。我们已经发明了一种技术来模拟人类的行为并影响我们未来的生活方式。

当然，希望它能在现实世界中发挥积极的作用，并将以人类的需要为指导。我将这种方法称为“以人为中心的人工智能”，它有三个目标。它也有助于智能机器的发展。首先，智能机器需要更多地反映人类智能的深度。考虑到人类视觉感知的丰富性，它是非常复杂的，具有深刻的语境。

它自然地平衡了我们对显而易见的事物的认识和我们对细微差别的敏感性。相比之下，对智能机器的感知仍然非常狭隘。有时候差别是微不足道的。例如，在我的实验室中，图像描述算法将两个青铜雕塑描述为“骑手”，而没有注意到两者都是青铜雕塑。否则，这种差异就更加明显。

例如，使用同样的算法来描述彩虹下草原上的斑马的图像，虽然这种描述在技术上是正确的，但缺乏审美意识。作为人不可能拥有自然欣赏的生命力和审美深度。这似乎是一种主观的或不相关的批评，但它反映出的一个主要问题是，在深度感知方面，机器还没有人类那么自主。我们期望机器能够预测我们的需求，但它似乎不能对人类做出深刻的贡献。在人类经验中，也不能对某些模糊的概念有任何洞察。

要使智能机器深刻地了解人类的思维是不容易的。解决这个问题需要的不仅仅是计算机科学的能力。这意味着程序员需要学习其他相关的字段。与各个领域的专家更频繁地合作。这种合作意味着我们必须回到人工智能的根源，而不是背离它。年轻的AI学习者可能会惊讶地发现，今天的深度学习算法原理回日期超过60年的神经科学研究者，David Hubel和Torsten Wiesel，谁发现了神经元层响应刺激在猫的视觉皮层。

ImageNet我们建立了一个庞大的数据集训练的照片，有助于推动计算机视觉发展的数百万，追踪的ImageNet数据集的起源，最初是基于一项名为WordNet。该项目于1995由认知科学家和语言学家乔治·米勒创建，旨在建立英语语义概念数据库。它能够与认知科学等领域的人工智能，心理学和社会学。将为我们提供更多的基础知识，从而为智能机器的发展奠定更为深厚的基础。我们可以希望，人工智能技术的最终目标将使机器更自然地合作和沟通。

它还将帮助我们实现我们的第二个以人为本的目标：加强、帮助、而不是取代人类。设想人工智能在未来的作用。它可能在未来的医疗手术中发挥作用。但它不一定是机器完全取代医生，执行自己的操作，并完全自动化的过程。相反，将智能软件和专用硬件结合起来可以帮助外科医生保持自己的专业优势。

灵活性和适应性等特点，同时适应繁重现实任务的要求，避免人为疲劳和干扰造成的一些错误。不仅如此，而且在先进的人类护理领域，机器人可能永远不会成为老年人理想的监护人，但是智能传感器通过自动监测药物剂量和安全检查表显示了良好的前景。智能传感器有助于护理人员更加关注老年人的身体状况和护理状况。这些可以通过自动化技术来实现，但也可以重复。易错甚至危险的情况。

在其他需要创造力、智力或情感的领域，人类仍然起着主导作用，这是机器目前无法取代的角色。在不需要创造力的领域，智能机器的出现可以取代劳动力，导致人力失业。要解决这个问题，也要实现第三个以人为本的目标。我们需要确保每一步都适当地引导人工智能技术的发展，并密切监测对人类的影响。担心劳动力将被机器取代仅仅是开始，包括对弱势群体的机器学习倾向、人工智能对数据的偏好以及对个人隐私的紧张,全球竞猜的地缘政治影响等问题将在未来慢慢出现。

面对这些挑战，为了充分应对这些挑战，我们需要一些社会组织和机构的共同努力。首先，大学的独特定位应该是通过跨学科的项目。举办课程和研讨会，以促进计算机科学与社会科学甚至人文学科等与之无关的部门之间的联系。第二，各国政府还应作出更大努力，鼓励和促进计算机科学教育，特别是对被人工智能认为易受伤害的少女、少数民族和其他群体的计算机科学教育。此外，大型企业、企业应权衡其在智能算法投资中的优先地位和人工智能伦理的重要性，将两者结合起来，并考虑自身发展与社会责任的关系。

没有技术。人们说机器价值实际上并不存在，所谓的机器价值就是人的价值。这意味着这些机器不是作为竞争对手，而是作为人类的助手和伙伴，帮助人类实现更美好的未来，同时，无论我们的技术如何发展，它如何影响世界，无论最终结果如何，我们都必须承担起这一责任。