未来的人工智能、机器人、咖啡机、无人车、无人机……
文 | 译东西
编者按：Astro Teller 是 X 的头儿，X 的前身为Google X——Alphabet 的高新技术实验室。X指挥部离加利福尼亚州山景城的 Google 总部不远，Teller 领导一群工程师、发明家和设计师致力于未来的“登月计划”，例如：无人车，无人机送货和互联网传送气球等。Eric Guizzo 是 IEEE Spectrum的资深编辑，他对 Astro Teller 进行了专访，对一些热门技术的未来进行展望。
Astro Teller 开启新项目的方法不同寻常：先试着毁掉它。
为了把他们的想法变成现实，Teller和他的团队开发了一种独特的方法。它试图首先证明：无论你想要做什么，都不能做到—换句话说，也就是试图推翻自己的想法。正如Teller解释的，“不是说最有趣的是做什么或第一步最容易做的是什么？ 而是说，这个项目不能成功的最大原因是什么？”
这种方法保证留下来的想法能受到了更多严格的检验，其中只有一小部分能够得到官方认可; 被发现有致命缺陷的建议将被丢弃，X 的员工们从而能够迅速探讨下一个想法。这是Teller“系统化创新”计划的一部分，该计划能够实现把 X 变成登月计划的生产线这一设想。
X 自六年前成立以来一直追求的登月计划取得了不少成果。其中一些是相当成功的，如谷歌大脑，已经成功地把AI技术应用到谷歌的一些产品中，而还有一些则遇到了瓶颈，最引人注目的是谷歌眼镜。有着“登月队长”官方头衔的Teller带领着 X。而 X 也在塑造其母公司的未来中发挥着关键性作用。
“如果Alphabet想要继续成长，它需要有一个或多个机制来创造新问题，”Teller说，他补充道，“这是X的使命…我们的产品得为总公司创造新的经济实体。”
为了进一步了解X的员工如何做事，并获得当前项目的最新信息，IEEE Spectrum 的编辑 Erico Guizzo 与 Teller 进行了一次访谈。访谈可分为以下几部分：祖父的热核飞船；登月梦；故障数据库；Sergey的蝙蝠；我们的产品将创造新的公司实体；未来的人工智能和咖啡师；机器人；无人车与网络传送气球；祖父的热核飞船，等等。
以下是具体的具体的访谈内容：
Spectrum：你的祖父，有名的核物理学家爱德华·特勒，在1973年曾为Spectrum写了一篇关于热核动力的非军事应用的文章。他的一个想法是把热核动力用于航天器推进。如果航天器可以加速到光速的千分之一，他写道：“我们可以在一个星期内到达火星; 往返旅行将是两个星期”。也就是，在文章中，他基本上是从技术角度出发，设想这样一个革命性的应用。你怎样看待你祖父的设想跟X提出的登月计划和试图把它变成现实所作出的一系列努力？
Astro Teller：我不知道爱德华是否会同意这一点，但我认为，他和许多百年以来的其他杰出发明家一样，都喜欢从技术领域出发，试图找出某种设想能否实现。我相信，X确实存在这种情况，但这并不是我们的方法。我们努力工作的目的决不是实现目的的方法。因为把追求技术放在首位，确实偶尔会产生意想不到的效果，但它不是获得重要答案的最有效的方式。
所以我们的方法的第一步就是首先明确你想解决的最大的问题是什么。你必须能够描述它，以便它能抓住机会在X生根。其中有一些是可以解释，很难但可能解决的技术问题。一旦这问题确实存在，我们就得依序解决。这个时候，我们不是说，“最有趣的是做什么或第一步最容易做的是什么？”而是说，“这个项目不能成功的最大原因是什么？”
所以，如果我们要探讨爱德华的太空旅行想法 ，只需要用一下你刚刚提到的例子。我们不会谈这个推进系统有多好？我们要说：“在所有可能的原因—成本、宇航员的潜在危险、热量中，哪一个可以作为证明这是一个失败想法的原因？“ 让我们仔细思考一个小时，有必要的话，可能要一天。如果我们在这个基础上成功地推翻了这个想法，谢天谢地，我们没有先处理其他问题。如果我们不能推翻它，也就是我们提出的第一个点不能作为项目的致命缺陷，很好。下一步，就可以来看接下来两到三个暴露出来的问题。
Spectrum：所以推翻一个设想的因素，可能是一个重要的技术限制，或者也许只是成本问题？
Teller：我经常被问，“你在哪个阶段为登月工程制定商业计划？答案不是第1阶段或第5阶段或第17阶段。答案是随时。做一个商业计划是另一个让一个项目破产最有效的方法吗？有一些项目，我们在现阶段有一个商业计划，之后这个计划会变得越来越具体化。以无人驾驶汽车项目组为例。我们在早期从未说过，“让我们做出一个商业计划。” 因为如果你能让无人机驾驶实现，世界将会以一种戏剧性的方式发生改变，你的业务计划的细节也就不一定会导致你的项目失败了。
我们还从事一些别的产业。以我们的机载风力发电机为例，它具有典型的成本驱动特性，也就是能源的平均成本（LCOE）起着决定性的作用，这个数字决定了你是否具有竞争力。因此，我们需要尽早考虑这个因素。
登月梦
Spectrum：你曾经说过，对于X的每一个重要项目–例如无人驾驶汽车，你都会考虑很多很多其他的观点。你是怎么不断提出新的东西来的？你怎样跟一些类似Y Combinator的孵化器和加速器竞争，因为我们知道这类公司从来不缺新奇的想法。
Teller：我们有一个团队就是专门致力于提出创意的。但X的其他人，以及在总公司的一部分人，特别是创始人（Larry Page和Sergey Brin），都是思想的源泉。我们时刻关注进行中的学术工作。我们去参加会议，同时我们也邀请很多人来参观我们。他们也会给我们带来一些新的想法。
我们有时会邀请具有特殊专长的学者进行几个月的访问来发现隐患。通常情况下，在这三，四个月的时间里，我们会就你感兴趣的领域做更多的研究，不断交流意见，让想法与实际情况更相符。其中涉及与世界人民相关的巨大问题、激进的解决方案和能使根本解决方案得以实现的硬技术难题等。有些时候交流是不成功的—我们的方式和你的方式不匹配。但偶尔也是有效的，例如来自华盛顿大学的两个学者就为隐形眼镜项目做了很多工作。
Spectrum: 是的，他们在2009年还为Spectrum写了一篇关于仿生视力的文章。
Teller：嗯。X 的智能隐形眼镜项目是Verily的一部分，现在是Alphabet的一家独立的生命科学公司。
故障数据库
Spectrum：一旦你有了这些想法，你如何记录他们？你是把它们放在某个数据库，还是在墙上挂个板子把东西写上去？
Teller：我们会记录一些项目，特别是被淘汰了的项目。有两个原因：第一，我们不想做无用功。我们不希望有人在我们毙掉一个项目两年后又提出同样的想法，然后花三个月再研究它。
第二个原因：我们要记下我们已经有的想法 。我们有一个数据库， 因为有时有的假设可能会被再次考虑。假设我们因为一个必要的组成成分是锂离子能量密度的10倍的电池，而废掉了某个项目。因为这种电池根本不存在，并且没有可靠的证据表明在未来五年它会出现。但是如果这个电池问世了，我们还是可以回去说：“嘿，等一下，现在我们可以重新考虑这个项目，因为这是我们当时否定它的原因，现在必要的技术可以实现了。”
但是并不是给他编一个索引，指示它可能会有用。我们也不能打一行字—“我们得到了电池”，就能把那些因为电池问题被我们推翻的项目移出数据库。整个过程并不是那么地有条理。但是我们可以对这些东西进行内部验证，以便我们可以从中学习。
每当我们淘汰一个项目，特别是对于一些远景规划，我们都要写案例研究。原因之一是，我们想问这个问题：这个项目不成功不是任何人的错，只是我们知道这个项目应该被喊停。但我们又是怎么这么快就做出这个决定的呢？事后诸葛亮是无用的，但我们仍然可以提出一些问题。有时候，答案是我们已经把我们能做的做到最好了；但有时候，我们也会说：“是的，这是一个错误，我们的错，我们本可以发现这个致命的问题的，但是我们没有。”也许这是因为我们没有专业知识，但这不是一个不该思考的原因，我们应该聘请一个顾问，来更快地解决它。
Spectrum：您的这个数据库中有多少条目？
Teller：我不知道有多少，但我确定至少有一百。数据库中的那些条目已经耗费了几百到几千的工时。经过深思熟虑的想法才会被收纳其中，一部分确实是很好的想法。
例如，几年前有人问：“我想知道我们是否能在雪崩中获得力量。” 我记得我们坐在一起，做了一些关于从中型雪崩中得到的总动能的计算。这里一年有这么多次雪崩，如果你有一个理想化的设备，你可以以某种魔法从一个地方传送到另一个地方，总是能赶上雪崩发生。我们在半小时内推翻了那个想法。这是一个半小时的启发性思考，我认为这是一个不错的设想。想法有些错误并不丢人。只有在认真思考分析之后，你才能知道哪些是天才的想法，哪些是疯狂的。”
一两年后，又有人问我们，是否可以在北极附近放一圈铜环，让地球的磁通在铜线圈中产生电流? 我们可以想一下，铜的成本是多少，铺设线圈需要多少费用？然后，我们实际上可以将它拉到哪里，以及在路上损失多少热量，然后，好吧，如果我们使铜横截面更大，是不是能使得电阻更低，失去更少的热量呢？可是这个时候，就又需要更多的铜了。而你不能结束这个死循环—也就是这一个想法在一个半小时内也被毙掉了。
Sergey的蝙蝠
Spectrum:我想谈谈X自六年前形成，由Sergey Brin监督以来如何演变。回到2013年，你把X描述为“Sergey的蝙蝠”，你说他是Bruce Wayne，你是Lucius Fox ...
Teller：现在有点不同了。
Spectrum:那什么是你仍然以同样的方式做的事情, 什么又是以不同的方法做的事情？
Teller：一个最大的变化是Alphabetization的过程，我现在正式成为它的CEO。X是Google的兄弟姐妹。我跟其他所有Alphabet实体的CEO也一样，定期与Larry和Sergey会面。但是我们对于他们有点不寻常的地位，因为我们的产品正在生产新的公司实体。
Verily是来自于X的一组项目，它现在是一个独立的Alphabet实体，是X的同行。自驾车团队正在从X中脱离出来。还有一些项目不是技术上独立的公司实体，如谷歌大脑，它从X中分立出来，又回到了谷歌。
我们最好的案例就是那些项目，因为他们在一天天成熟，逐渐变成独立的公司实体 。我们希望Larry和Sergey和Ruth [Porat，总公司的CFO]，能够非常了解并且擅长处理这些事情。这样的话，在产品正式问世的时候，他们不会说这是什么，而是会很兴奋地收回新产品的所有权，然后我们就可以撤回我们的监督，再把时间花在其他项目上。
Spectrum: 他们会给你指导方针或者根据他们的意向为X选择研究领域吗？
Teller: 都有。Larry，Sergey，Ruth，还有David Drummond [Alphabet的首席法务官]和Eric Schmidt [Alphabet的执行主席]，作为董事会成员，当然也是X的决策者。例如，对于一个相对成熟的X项目例如Loon，他们也会定期与Loon负责人会面，给他们建议，并提供一旦项目离开X后所需的照管。因为这些都将是它自己的经济实体。
我们的产品将创造新公司实体
Spectrum: 最近的一些报道称，X面临一些压力，外界表示它可能给Alphabet带来财务意外。这种压力是新的吗？
Teller: 当然不是。我们一直都有我们的使命，那就是为解决真正的世界性问题做一些事情。与此同时，为Alphabet创造一些利润。这些是我们存在的意义。无论创始人和Alphabet的董事会成员有多么好心，他们也不会把不确定的钱投入到一些他们没有信心产生更多价值的地方上去。这可能需要很长时间才能实现，但我相信他们的钱花得很值。而且，我相信，他们也相信他们的钱花得很值。
作为一个思维实验，你或你的读者可能会看到我们已经上市了的东西。假设某人购买了所有的东西，这时候想象一个购买成本。我可以跟你保证，你提出的成本将是我们制造成本的很多倍。
如果Alphabet想要继续成长，它需要有一个或多个机制来创建新的问题，而不只是新的解决方案。如果你有一组固定的问题，你才更有可能找到解决他们的方法。这就是X的使命。我们对于Alphabet的重要意义并不是一个意外：我们就是为Alphabet 而存在的。正如我所说，我们的产品正在创造新的Alphabet实体。所以我想虽然随着时间的流逝，Alphabet会找到其他方式来增加它的名单—例如通过收购，但是在接下来的10至20年间我们仍将在塑造Alphabet方面扮演重要的角色。
人工智能与未来的咖啡机
Spectrum：您博士学位的研究方向是人工智能，同时我也注意到你是最近斯坦福的人工智能百年研究的作者之一。
Teller：我希望人们认为这是一个平衡的观点，既不粉饰美化人工智能和机器人技术，也不屈服让步于消极层面的歇斯底里。这真的是一个非常有趣的项目。
Spectrum：的确，所以AI目前无处不在。实际上，Google Brain 在2012年已经从X项目中分离出来，成为了Google 的一部分，现在被用于大量的google 产品中。您如何看待AI的演变，如何看待它融入事物和我们的日常生活？
Teller：人工智能已经以一些非常引人注目的方式改变了世界，在未来肯定会做的更好。但他是一种组件技术。晶体管已经改变了世界，但是说“晶体管会如何改变世界”几乎是错误的抽象层面，这就好比通过讨论H2O来理解一条河。所以AI将对科技智能化的提升起到重要的作用，同时也会改变我们给人们传递价值的方式。科技将越来越少地直接依靠机械化结构化的解决方式来完成我们交代的任务，而是越来越依靠智能的提升来解决问题。
比如说，依照目前的安全标准，我们需要设计一个能够以时速50英里撞到砖墙但还能幸免于难的汽车，但从现在开始20年我们不需要这样做，20年后问题将不再是“车能幸免遇难吗”，而是车有多智能才不会撞到墙上。这将是探讨汽车安全的全新的更好的方式。
我们将会在所有事物上见证这种变化，从我们的手表到我们的手机，从汽车到我们走向的咖啡机。10年或者20年之后，你将不需要按下按钮告诉咖啡机你需要多少咖啡。咖啡机将会通过你下单的所有咖啡来判断你需要多少咖啡，可能会根据你的表情来判断，也可能是生物特征识别技术。咖啡机会提供给你最适量的咖啡，正合你意。
机器人将会来到家里，但不要期待 Rosie
Spectrum：现在我们来聊一个我最喜欢的一个话题：机器人。我想很多人，也包括我自己，希望在家里看到机器人。我在想家庭机器人会做我们不想做的家务，这样我们就有更多的时间花在我们的孩子、家庭、爱好上。还有什么比时间更珍贵呢？
Teller：我很喜欢你说的，也非常同意你的观点。我们招人速度要比我们从机器学习领域招人的速度快。当我刚才回答你人工智能的问题的时候，我们仅仅完成了机器学习领域的皮毛工作，只能做更多。
我想做一个区分，如果你假设科技才是重要的，那你可能会得到错误的结果。你已经在你的房间有一个洗盘子的机器人了。很抱歉他看起来并不像一个机器“人”，这是一个洗碗机。一个人形机器可能也可能不能帮你更好的洗菜。如果确实能，那他会给你更多的时间和满意。如果不能，可能现在你厨房的机器人形状是可以接受的。
相比于你幻想的那种机器人，我对使用技术完成洗菜任务更感兴趣。因为我们的生活充满了决定机器人的三个要素：感知、计算、和驱动。机器人必须能够对世界作出思考和感知，同时反过来对世界发生作用。
你的洗碗机是一个机器人。自动驾驶汽车也是机器人。如果做一个两足机械能够节省你更多的时间，那很好。但如果做无足机械是解决所有问题的最好办法，我认为对于这个问题我们不应该过分关注两足或者四足。
我知道从某种程度上说：有一些人，也包括我自己，这么说有点悲哀，但我有职责来让我们团队不陷在最有趣的问题中。我实际上想解决问题，这就意味着我需要当一个传道人。我是全职的传道人来解决问题，同时不允许我们中的任何人冒着效率丢失的风险来享受科技的乐趣。因为我们应该在创造科技的同时产生价值，而价值是通过实际解决问题产生的。
Spectrum：所以当你想到家里的任务的时候，比如说扫地，洗碗，清理桌子，找东西，把玩具从地上捡起来，这些事情占据我们大量的时间，我认为这是一个非常值得解决的很有意义的问题。你的意思是说，机器人并不是最好的解决办法，对吗？
Teller：我刚才的意思不是这样。我的意思是我们回顾一下早期个人计算机的引入，就比如说Apple II。它深受科技爱好者们的喜爱，同时它也是早期计算器和打字机的替代品，基本上是文字处理和VisiCalc（电子表格软件）。很大程度上讲，它是家用产品，但是实际上非常讽刺的是刚开始的几年大量的Apple II 被卖到了IBM，有一些还被卖到了其他有大量计算器和打印机，但是想把他们变得更高效的地方。实际证明，它对于解决第二个和第三个问题是有用的，没有人在PC时代最早的阶段说：让我们来做Facebook或Gmail。对话不是这样开始，我不认为这是最有效的开始方式。
当然，偶尔会有接触的任务或者有远见的人确实这样说话。但我认为通过替换电子表格和计算器来开始有很多可以说的。机器人有可能在家里家外做着同样的事情。所以专注于我们可以使用技术来解决您的问题，比如家里的恒温器，不只是保持恒温，而是判断你是不是在家，还有通过时间来判断你最喜欢的温度，就像Nest，这也是一个机器人。所以我认为机器人将会以很多种方式进入家庭进入办公室，但是如果我们过分地把机器人的问题约束到20世纪50年代和60年代被嵌入到我们大脑里的概念，这会大大的破坏最好的解决方案。伟大的工程师往往为了寻找最好的解决方案，往往移除很多不必要的因素。这是我一直捍卫的理念。
机器人组X:它们是什么
Spectrum: 我们对机器人组X的最后一次更新是让它们寻找一个月球探测器。它们发现了吗？
