网易科技讯 4月27日消息，在今天的GMIC大会上，与会上千人全都屏住呼吸，静静听着物理学家、剑桥大学教授斯蒂芬·威廉·霍金的演讲。整个演讲20多分钟，没有抑扬顿挫，没有手势动作，但每个人都听得非常认真，生怕错过任何一句霍金对人工智能对人类的一些观点。
正如之前霍金所讲的，人工智能的崛起要么是人类历史上最好的事，要么是最糟的。他还不能确定到底是好是坏，但要竭尽所能，确保其未来发展对人类和人类的环境有利。
人工智能正在不断发展，霍金有个担忧：创造一个可以等同或超越人类的事物所导致的结果：人工智能一旦脱离束缚，以不断加速的状态重新设计自身。人类由于受到漫长的生物进化的限制，无法与之竞争，将被取代。
“人工智能也有可能是人类文明史的终结，除非我们学会如何避免危险。”霍金表示，“对灾难的探讨可能惊吓到了在座的各位。很抱歉。”
虽然如此，霍金仍然相信人类团结在一起，呼吁国际条约的支持或者签署呈交给各国政府的公开信，科技领袖和科学家正极尽所能避免不可控的人工智能的崛起。2015年1月份，霍金和科技企业家埃隆·马斯克，以及许多其他的人工智能专家签署了一份关于人工智能的公开信，目的是提倡就人工智能对社会所造成的影响做认真的调研。
“我们站在一个美丽新世界的入口。这是一个令人兴奋的、同时充满了不确定性的世界，而你们是先行者。我祝福你们。”霍金提到。（崔玉贤）
《让人工智能造福人类及其赖以生存的家园》
在我的一生中，我见证了社会深刻的变化。其中最深刻的，同时也是对人类影响与日俱增的变化，是人工智能的崛起。简单来说，我认为强大的人工智能的崛起，要么是人类历史上最好的事，要么是最糟的。我不得不说，是好是坏我们仍不确定。但我们应该竭尽所能，确保其未来发展对我们和我们的环境有利。我们别无选择。我认为人工智能的发展，本身是一种存在着问题的趋势，而这些问题必须在现在和将来得到解决。
人工智能的研究与开发正在迅速推进。也许我们所有人都应该暂停片刻，把我们的研究重复从提升人工智能能力转移到最大化人工智能的社会效益上面。基于这样的考虑，美国人工智能协会（AAAI）于2008至2009年，成立了人工智能长期未来总筹论坛，他们近期在目的导向的中性技术上投入了大量的关注。但我们的人工智能系统须要按照我们的意志工作。跨学科研究是一种可能的前进道路：从经济、法律、哲学延伸至计算机安全、形式化方法，当然还有人工智能本身的各个分支。 文明所提产生的一切都是人类智能的产物，我相信生物大脑可以达到的和计算机可以达到的，没有本质区别。因此，它遵循了“计算机在理论上可以模仿人类智能，然后超越”这一原则。但我们并不确定，所以我们无法知道我们将无限地得到人工智能的帮助，还是被藐视并被边缘化，或者很可能被它毁灭。的确，我们担心聪明的机器将能够代替人类正在从事的工作，并迅速地消灭数以百万计的工作岗位。
在人工智能从原始形态不断发展，并被证明非常有用的同时，我也在担忧创造一个可以等同或超越人类的事物所导致的结果：人工智能一旦脱离束缚，以不断加速的状态重新设计自身。人类由于受到漫长的生物进化的限制，无法与之竞争，将被取代。这将给我们的经济带来极大的破坏。未来，人工智能可以发展出自我意志，一个与我们冲突的意志。尽管我对人类一贯持有乐观的态度，但其他人认为，人类可以在相当长的时间里控制技术的发展，这样我们就能看到人工智能可以解决世界上大部分问题的潜力。但我并不确定。
2015年1月份，我和科技企业家埃隆·马斯克，以及许多其他的人工智能专家签署了一份关于人工智能的公开信，目的是提倡就人工智能对社会所造成的影响做认真的调研。在这之前，埃隆·马斯克就警告过人们：超人类人工智能可能带来不可估量的利益，但是如果部署不当，则可能给人类带来相反的效果。我和他同在“生命未来研究所”的科学顾问委员会，这是一个为了缓解人类所面临的存在风险的组织，而且之前提到的公开信也是由这个组织起草的。这个公开信号召展开可以阻止潜在问题的直接研究，同时也收获人工智能带给我们的潜在利益，同时致力于让人工智能的研发人员更关注人工智能安全。此外，对于决策者和普通大众来说，这封公开信内容翔实，并非危言耸听。人人都知道人工智能研究人员们在认真思索这些担心和伦理问题，我们认为这一点非常重要。比如，人工智能是有根除疾患和贫困的潜力的，但是研究人员必须能够创造出可控的人工智能。那封只有四段文字，题目为《应优先研究强大而有益的人工智能》的公开信，在其附带的十二页文件中对研究的优先次序作了详细的安排。
在过去的20年里，人工智能一直专注于围绕建设智能代理所产生的问题，也就是在特定环境下可以感知并行动的各种系统。在这种情况下，智能是一个与统计学和经济学相关的理性概念。通俗地讲，这是一种做出好的决定、计划和推论的能力。基于这些工作，大量的整合和交叉孕育被应用在人工智能、机器学习、统计学、控制论、神经科学、以及其它领域。共享理论框架的建立，结合数据的供应和处理能力，在各种细分的领域取得了显著的成功。例如语音识别、图像分类、自动驾驶、机器翻译、步态运动和问答系统。
