清华教授沈向洋：创新就要做到极致，用开源的方式培养未来工程师(5)

王超：王海峰总介绍一下你最近在思考哪些问题，关注哪些前沿？
王海峰：我思考最多的也与人工智能有关，包括技术方面、产业方面，技术方面。从产业角度来说，我认为最重要的是人工智能技术与各行各业的深度融合。这是近期的，再往未来看，我们也关注未来方向。百度也有偏基础的研究院，研究院这几年成立了一些新的实验室，比如说量子计算实验室、生物实验室、认知计算实验室，以及安全实验室等等，从这些能看出来我们关注未来的方向。

沈向洋：我先讲一下过去十几年在微软思考的几个大方向，再讲讲我个人的兴趣。微软是大公司，所以计算机科学的所有领域基本都有涉及，目前主要有三个方向。第一个是人工智能，微软我觉得，最重要的事情就是要做可解释的人工智能，如今深度学习发展很快，但可解释性这边进展较为缓慢。第二个是量子计算，这个路途还很遥远，微软从很早以前就走一条所谓的“拓扑量子计算”这样的路，但真正的量子计算器还有相当长的路要走。第三就是微软一直在推的混合现实。大家都很期待苹果之后发行的手机，到底AR是怎么样的，5G上来之后，会有什么样的变化。这些我都非常期待。
我自己则希望做一些AI和神经科学之间的研究，神经科学研究实际上还处在早期阶段，数据不够，也做不了太多实验。我们能否解决一些真正的问题，例如阿尔兹海默症，中年忧郁症，儿童自闭症，这些都是大脑出现了问题。目前AI在学人脑，那么AI是否能反过来去帮助解决人脑的问题？也许有机会，清华的学生也好、其他人也好，大家能一起做一些事情。
技术的伦理问题
王超：另外一个问题，我们谈一谈关于技术的伦理问题，特别是AI的发展。怎么看待AI与人类的关系？小川你先来。
王小川：一旦讨论伦理，最容易讨论到数据隐私问题，今天不去展开。说回AI，虽然AI对数据要求高，但我们还是把它分成两个阶段来看，第一阶段是，机器已经开始帮人做决定，那最后做的这个决定能否让每个人真正向善和变好。我们现在看推荐引擎、推荐的视频，每个人肯定都很开心，因为能满足你的需求，但可能就沉沦了。我以前刷这种推荐视频，一天刷70分钟，一个月下来好像什么都没有干，完全陷入其中。这里技术满足了需求，但那之后，技术是否能让个人或组织是否得到成长，这是个挑战。