他稱贊中國對學術研究的熱愛是一種很好的優(yōu)勢：中國一定會取得非常出色的成績。

他說科學探究在于鍥而不舍地追尋：最好去做一些你真的是特別有熱情去做的事情。

他還強調AI并非超能力，人類應保持對世界的主宰：如果你對人工智能有一定了解，就知道其實它并沒有那么神秘。

《高端訪談》專訪圖靈獎得主萊斯利·瓦利安特。

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在第二屆國際基礎科學大會開幕之際，我們即將對話一位為計算機科學發(fā)展帶來深刻影響的人物，他就是2010年圖靈獎獲得者萊斯利·瓦利安特。他如何解讀基礎科學研究在當下的意義？作為一名計算機科學家，他如何看待人工智能的今天和未來？計算機能夠像人類一樣思考甚至比人類更聰明嗎？在人工智能時代，在人類未來發(fā)展當中至關重要的東西是什么？讓我們一起在對話中尋找答案。

當前，全球正處于新一輪顛覆性技術大爆發(fā)的前夕。全球AI賽道風起云涌，人工智能已然成為引領新一輪科技革命和產業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術，它和基礎科學研究相輔相成，互為對方帶來了全新的發(fā)展機遇。

7月14日至26日，2024國際基礎科學大會在北京舉行，大會吸引了800多名來自世界各地的頂尖科學家和學者，共同探討基礎科學領域的最新進展和未來發(fā)展方向。

在開幕式上，哈佛大學教授、國際知名計算機科學家萊斯利·瓦利安特獲得了基礎科學終身成就獎。這位2010年圖靈獎得主在會上帶來了他對于計算機科學的最新思考。

王冠：瓦利安特教授，您好，歡迎您來到北京并接受中央廣播電視總臺《高端訪談》的專訪。

瓦利安特：非常感謝你們邀請我參加這個節(jié)目，我很高興能夠來到這里。

王冠：在第二屆國際基礎科學大會上，您獲得了基礎科學終身成就獎。首先，能否與我們分享一下您的感受，這個獎項對您意味著什么？

瓦利安特：國際基礎科學大會設置的這些獎項頗具新意，它全方位聚焦數學科學，涵蓋了純數學、物理和計算機科學等多個領域。我很欣賞國際基礎科學大會所做的工作，因此我非常高興能夠出席大會。

王冠：在大會上，您和中國學術界的同仁們進行了交流。您如何評價他們在學術方面的探索和成就？

瓦利安特：我認為中國人對學術研究的興趣一直十分濃厚。中國在傳統(tǒng)上熱愛學術研究，這是一種很好的優(yōu)勢。中國目前大力推進數學、計算機科學和基礎科學的發(fā)展，這一點值得稱贊。我相信中國一定會取得非常出色的成績。我一直非常欣賞中國人熱愛學習、熱愛數學的傳統(tǒng)。

王冠：瓦利安特教授，剛才我們走在走廊上看到丘成桐教授說的話，他說，數學家追求的是永恒的真理，熱愛的是理論和方程，這些比詩章還要華美動人。您對此有何評論？

瓦利安特：我完全同意。數學公式之美在于它們的穩(wěn)定性，過幾個世紀都是如此，在世界上任何地方都適用，經得起時間的考驗。所以，通過數學你能得到一些非常永恒的東西。

王冠：您最初是如何對數學產生興趣的呢？

瓦利安特：從很小的時候開始，大概是九歲或十歲左右，我就對科學產生了興趣。我喜歡物理，喜歡做物理實驗。當時是20世紀50年代末，那時有一個比較特別的東西——晶體管。當時，距離晶體管發(fā)明已經過去10年了，它變得隨處可見。所以在倫敦的郊區(qū)，就算是小孩也可以買到，價格還很便宜，這樣我就可以自己動手做晶體管收音機。很有意思！

王冠：那您制作了多少個收音機呢？

瓦利安特：我做了好幾個。它價格便宜、易于使用，也不危險。我就是這樣培植起對科學的興趣的，這也是我在科學領域的一次實踐。接下來，學數學對我來說就是一件自然而然的事情了。因為我意識到，要真正理解這些晶體管收音機的工作原理，我就需要學習更多的數學知識。

王冠：瓦利安特教授，我們來聊一聊您的成長經歷。2017年，您在一次采訪中說，“我的父母非?？犊蠓?、樂于助人，他們不會給我劃定什么方向或者提出建議，他們只是讓我做我想做的事”。是不是這個原因讓您能夠選擇自己熱愛的事業(yè)、在數學和計算機科學領域自由探索？

瓦利安特：我認為這種態(tài)度對我的幫助很大，我感覺父母對我的發(fā)展方向并沒有過高的期待。其實在我選擇計算機科學時，這個學科還是新興事物，風險很大，但我的父母并沒有表現出絲毫猶疑。那是20世紀70年代早期。當時，研究物理和數學這種傳統(tǒng)學科很受人尊敬，研究計算機科學則像是冒險，大家都不知道前景會怎樣。這個學科會發(fā)展壯大嗎？值得大力研究嗎？會有很大影響力嗎？還是說只是曇花一現？當時的情況是，我學習了數學和物理，想要找個地方攻讀博士。有一次我在圖書館看論文，發(fā)現有篇論文具體闡述了阿蘭·圖靈的不可計算性理論。這一理論涉及我們的智能生活，十分與眾不同，讓我深受震撼。它揭示了我們在解決問題方面存在的局限性。我很清楚，當時所有物理和數學方面的研究都沒有涉及這個問題。

瓦利安特1949年出生于匈牙利布達佩斯，本科畢業(yè)于英國劍橋大學。進入計算機科學領域后，喜歡創(chuàng)新性研究的他，關注的領域包括計算對象的算法，如人腦、計算機計算等。

此次國際基礎科學大會期間，瓦利安特在演講時引用了計算機與人工智能之父、英國科學家阿蘭·圖靈在1951年的一段演講內容。70多年前，圖靈就相信，機器有一天能夠像人類一樣思考。這個“預言”對此后人工智能的發(fā)展產生了不可估量的影響。

1984年，瓦利安特提出“概率近似正確”理論。這一研究為人工智能進步提供了理論基礎，開創(chuàng)了機器學習和通信的新時代，引發(fā)了一系列變革。

王冠：1951年，圖靈說，他不排除機器能像人類一樣學習的可能性。這是20世紀50年代的事了，如今已經過去70年，這些話對您產生了影響。

瓦利安特：圖靈的工作有一些是非常具體并建立在數學基礎上的，有一些則更多是他的推測，比如你提到的這個。當時沒人知道如何讓機器學習，這確實對我產生了影響。在隨后的幾十年里，人們一直在思考(機器)學習的真正含義是什么。如何讓計算機學習？這是統(tǒng)計學的問題嗎？這符合邏輯嗎？有很多可能性需要考慮。但圖靈并沒有告訴我們應該怎么做。

王冠：教授，我們來談談您非常重要的一項理論吧，“概率近似正確”模型。您首次提出這一模型是在1984年，這一年我剛出生，向您致敬！是什么靈感激發(fā)您提出這一模型？我們有些觀眾可能對數學、科學不是很在行，您能否解釋一下“概率近似正確”模型是什么？這為現在的人工智能機器學習奠定了怎樣的基礎？

瓦利安特：如果你要在自己的學習程序中使用這一框架，那么首先要思考，機器要做些什么才能達到學習的目的？這個模型的意思是，要通過案例學習概念。比如，要學習“大象”的概念，我們會給機器一些圖片，有些標記為“大象”，有些標記為“非大象”。我們通過提供這些案例來訓練程序。這個程序就是學習算法，而它又可以生成第二個學習算法。第二個學習算法會給新的案例分類，判別“大象”和“非大象”，并總結判斷方式。在此基礎上，還有一個量化要求，你要通過足夠多的訓練來達到目標。如果你投入這么多訓練，可以達到90%的精確度；如果你投入10倍的訓練，精確度也許會提高到92%；如果繼續(xù)增加訓練投入，精確度又會進一步提高。

王冠：您認為人工智能和生成式人工智能在過去幾年里迅速崛起的原因是什么？以前人工智能的發(fā)展似乎有些滯后，人們一直在討論，但一直局限于科學界。而在過去幾年里，它已經進入了我們的日常生活。

瓦利安特：我認為最大的突破是大語言模型能生成非常流暢的語言，無論是英語還是中文，這讓人們感到非常驚訝。人們的直覺認為，只有人類才能夠輸出如此流暢的句子，但實際情況并非如此。

王冠：瓦利安特教授，近期英國雷丁大學的研究人員用人工智能生成的作業(yè)，不僅騙過了給作業(yè)打分的教授，還得到了比真人作答更高的分數。您是否對此感到擔憂？

瓦利安特：這并不能說明人工智能通過了圖靈測試。圖靈測試是指，比如你與機器對話，探究它是不是一臺機器。你可以問一些非常細致的問題。我認為，你很容易就能通過對話分清機器與人類。一般來說，我對這些大語言模型的看法是，對于我不太了解的領域，比如家庭維修，可以尋求大語言模型的幫助，因為它比我知道得多。但在一些你具備專業(yè)知識的領域，它就不是那么準確了。你提到的測試，很多問題都相當標準化，甚至在網絡上重復了一百萬次，只要搜索就可以得到答案。所以這種說法我們不必太當真。

王冠：但總的來說，作為一名科學家，您是否擔心人工智能帶來的安全問題以及倫理威脅？

瓦利安特：我認為這是一個新時代，機器會滲透到我們生活的方方面面。因為機器現在做的事，人類都曾做過。所以某種意義上說，很多問題都是老問題。比如欺詐，人類本來就存在欺詐犯罪，只是現在的詐騙犯開始借助機器了。所以我們面臨很多嚴重的問題，但這些問題都不新鮮。機器會助長并放大這些問題，但我們需要適應這種新的形勢。

人工智能技術的發(fā)展引發(fā)了諸多憂慮，人們擔心，某一天AI會比人類更加“智能”。在這些討論的背后，人們依然沒有解釋清楚“智能”這一概念究竟是什么。為此，瓦利安特進行了深入的研究。他在《可教育性的重要性：人類獨特性的新理論》一書中提到，大腦卓越的“可教育性”使人類與眾不同，這種獨特的能力一直是人類取得成就和文明的基礎。

王冠：瓦利安特教授，我們談談您的著作《可教育性的重要性：人類獨特性的新理論》吧。這本書引人入勝。您說，智力是一個定義不清的概念。我們需要引入更合適的概念，比如“可教育性”，代替“智力”。為什么這樣說？

瓦利安特：什么是“智力”？我覺得，對于這個詞，心理學家或者智力專家也沒有給出清晰的定義。他們之間的看法也不盡相同。我們使用這個詞時，概念也很模糊。 當我們試圖制造一臺能夠模仿人類行為的機器時，我們需要更具體地說明希望這臺機器具備什么能力。光是說它要有“智力”并不能解決問題。“可教育性”是個綜合性概念，它基于學習的過程，而“學習”的概念我們就很好定義了。

王冠：您在這本書里談到，在人工智能時代，可教育性對人類來說非常重要。可以為我們解釋一下這個觀點嗎？

瓦利安特：我認為，通過了解我們的基本認知能力，我們既能夠更好地了解自己，也能夠了解機器的能力范圍。因為一般來說，我們制造機器時，只是在讓機器模仿我們。

王冠：人類的大腦以及思維過程是否有我們尚不了解的部分？在這方面，您是否想要有更進一步的研究？

瓦利安特：這是我在書中探討的議題之一，這是一個開放性問題。我提出了可教育性的概念，并認為這個概念很重要，但它是否有用則需要經過實踐檢驗。那能否做一個可教育性測試？這種測試可能比現在的智商測試更有用?？山逃詼y試有別于其他測試，因為其他測試檢驗的大多是你過去學習過的知識或者技能，而可教育性測試則是檢驗你在測試過程中獲取信息的能力。

王冠：您剛剛的意思是說，智力不是先天決定的，雖然個體會有差異和變化，但智力是可以訓練的，并且可以通過努力和良好的培養(yǎng)獲得。

瓦利安特：是的，我認為所有人都是可教育的。這一理念賦予我們改變自己、學習新知識的強大動力。我認為我們的人生所學決定了我們的行為。雖然基因可能會影響我們擅長什么，但可教育性給予我們堅持學習的巨大潛力。事實上，人類熱愛學習，這點不言自明。我們每時每刻都在刷手機、看電影、讀書，很多時候我們不在乎是什么電影，是基于真實事件還是虛構的，我們只是渴望獲取信息。因為人類就是希望不斷接受教育，學習更多知識，并用新知識來武裝大腦。正如你所說，我認為這就是人類的一大特點。

王冠：瓦利安特教授，您認為機器終有一天會變得比人類更聰明嗎？

瓦利安特：我認為這個問題的定義不夠精確，因為聰明不是一個單一的維度。因為就像人類的“智力”一樣，其實我不太喜歡用這個詞，“智力”不是由一個單一維度來衡量的，因為人們擅長的事不盡相同。如果你指定一個任務，比如國際象棋，那么你確實可以制造出比人類更優(yōu)秀的機器。還有其他很多事，機器也會做得更好。但你不能因此直接得出結論，認為機器比我們更聰明。我認為未來主要的問題是誰是世界的主宰。我認為人類應該保持對世界的控制。我覺得不需要太擔心機器會想要掌控世界，但我們也絕對不應該把控制權交給機器，這對人類來說是愚蠢的決定。

王冠：那超級智能機器呢？您在書里提到過這個概念，您當時引用了這個說法。

瓦利安特：我引用了，但我并不認同。人們多年來一直在討論人工智能奇點理論，有些人認為在某個時刻，就像你說的，機器會變得比我們更聰明，那時會發(fā)生一些可怕的事情。我認為那些說法是錯誤的。例如，我們沒有理由認為機器是自私的，除非人類讓它們變得自私。我們不必把控制權交給機器，這種機器將接管世界的觀點非常過時，也不是因為我們擁有超級智能機器才形成的。這個觀點起源于19世紀，那時的人類發(fā)現新科技非常方便，我們的生活也隨之改變?，F在我們逐漸意識到了這樣做的后果，比如汽車，手機，電腦，并不是因為這些東西非常智能，所以想要控制我們的生活，而是我們發(fā)現手機非常方便，主動讓它們控制了我們的生活。

王冠：您對人工智能的發(fā)展感到驚訝嗎？哪些方面驚到您了，比如說沒想到發(fā)展如此之快？

瓦利安特：實際上，并沒有什么特別的事情讓我特別驚訝。如果你對人工智能有一定了解，就知道其實它并沒有那么神秘。媒體上報道的一些人工智能的新功能，通常被認為是驚人的突破，但其實我并沒有感到特別驚訝，只要機器學習的規(guī)模足夠大。

王冠：瓦利安特教授，許多職業(yè)已經消失或正面臨被淘汰的危險。對于教育工作者、求職者和學生來說，在這個人工智能時代，您對他們有什么建議嗎？

瓦利安特：我認為沒有一條普遍適用的建議，因為勞動力市場一直在變化。技術創(chuàng)造了新的工作機會，也取代了一些工作。所以，接下來會發(fā)生什么很大程度上取決于人類的選擇。比如，之前在機場，我可以通過機器買咖啡，也可以去人工柜臺買。機器收費更高。出于某種原因，人們愿意付更多錢通過機器買，而不是在人工柜臺買。所以我認為，不管做什么，需求是由人類決定的。再比如，在教育領域，很難預測將來是全部由機器人教學還是人類教學，這取決于人類的偏好。但我預計，在大多數職業(yè)中，計算機會提供幫助，但人類將決定需要做什么。人類將掌控大局，做出選擇，計算機提供幫助。所以，無論你從事什么職業(yè)，計算機都可以提供幫助，我覺得這是有益的。我不認為人工智能帶來的都是負面消息。

王冠：很多人認為，有時候人必須全身心投入自己真正熱愛的事情之中，然后一切就會隨之而來。您覺得這句話說得貼切嗎？

瓦利安特：全身心投入自己熱愛的事情之中，我認為這說起來容易但做起來很難。但如果想從事科學研究，我覺得全身心投入是一個很好的建議。因為做科研每天都可能面臨失敗，需要付出很多。所以最好去做一些你真的是特別有熱情去做的事情。

王冠：教授，我很好奇，在計算機科學研究領域，您的終極目標是什么？最終想要解決的問題是什么？

瓦利安特：20年前，我有三個問題，現在我仍然還在研究這三個問題。第一個是定義人類認知的本質。第二個有所不同，是詳細理解人類大腦是如何運作的。第三個是計算的力量，這個問題圖靈并沒有完全解決。所以還是有一些重大問題沒有找到答案，而我一直都對這些問題很感興趣。

王冠：您有信心找到答案嗎？

瓦利安特：我希望能夠有所進展。是的，我希望能取得更大進展。

王冠：瓦利安特教授，在結束之前，我想向您展示一樣東西。這是中央廣播電視總臺制作的中國首部文生視頻AI動畫片，我來展示一下。您覺得怎么樣？

瓦利安特：非常好。顯然，人工智能在娛樂領域也能有一席之地。

王冠：非常好。感謝您接受我們的采訪，瓦利安特教授。我們收獲頗豐。

瓦利安特：非常感謝。再次感謝。

整個專訪中，瓦利安特教授對于計算機科學的獨到見解讓我印象非常深刻。他對人工智能的未來抱有信心。而科學界也普遍認為全球范圍內的合作能夠更好地發(fā)揮人工智能的潛力，為人類帶來更大的福祉。

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