近日，国内一个名不见经传的创业团队XAI公开宣布，完成强人工智能的理论架构和技术可行性验证，领先于世界最大的人工智能企业美国谷歌。就像赛跑：两条腿当然比一条腿跑得快
当记者询问XAI团队的创始人Luong，一个人工智能程序师兼人类智能学者，为什么他们这种创业团队能够先于世界巨头谷歌完成强人工智能技术时，Luong是这样回答的：“很多搞AI的企业都在用一条腿跑步，而我们用的是两条腿。”然后他又补充道：“就算是世界冠军博尔特，如果只用一条腿跑步，也不一定能够跑赢一个普通人。”
“大数据训练，神经网络，深度学习等一些人工智能相关的词汇，几乎成为大部分AI团队和企业开口必谈的话题。作为好的技术工具，我们当然也在使用，但也仅仅是当做是技术工具而已，不需要像有的企业为了深度学习而深度学习。”对于人工智能技术，Luong提出与一些人工智能企业不太一样的理解。
“当年‘计算机之父’图灵想搞的人工智能实际上就是强人工智能，所谓的图灵测试并不是说搞个程序让人聊天觉得对面是人就算通过了，图灵要表达的意思是要让机器能够像人一样思考，用来替代人脑解决问题。只是后来整个AI业界按这个思路搞强人工智能失败了，AI业界进入寒冬并沉寂了很长一段时间。所以大家抛掉模拟人脑的想法，开始以数学方法为主，针对一些具体问题搞弱人工智能，才有了现在诸如深度学习一类的成果。但现在有些矫枉过正。”Luong介绍了业界的现状。
“实际上并不是搞计算机的这帮人不行，而是人类智能研究领域的进展太过落后，至今仍然没有搞清楚人脑是怎么产生智能的，所以计算机科学家没办法直接用计算机技术模拟人脑的智能，只能从数学角度去让机器具有智能。当然，这些智能跟人类的智能差别太大，所以只能称为弱人工智能。”
“人工智能是一个综合学科。所谓的两条腿，一条是理清人类智能产生的机制，另一条是计算机技术对这个机制进行建模。我花了很长时间去弄清楚人类智能是怎么产生的。”Luong除了是人工智能程序师，还是一个人类智能学者。
“现在主要是我们在人类智能产生机制方面的理论有所突破，也就是说我们能够用计算机技术模拟人脑智能了，并且理论推导结果跟实际观测到的结果基本吻合。至于具体使用到的计算机技术，本质上跟深度学习那套大同小异。也就是说，相对其他AI企业瘸腿前进，起码我们用两条腿跑步了，所以快人一步。”Luong总结道。强人工智能是刚需：让机器替代人类思考
当记者问及强人工智能是否有市场的时候，Luong很肯定地说：“是绝对刚需，但需要比较长的市场教育时间。”
“跟图灵的看法一样，我也是认为研究人工智能的最终目标就是让机器替代人类思考，这不仅仅是符合人性懒惰的需求，还因为这是解决人类文明发展危机的重要途径。”Luong提了一个让记者感到有些意外的说法。
“随着人类科技知识的不断积累，整个知识体系变得越来越庞大，要成为一个科研工作者，需要耗费人生更多的时间去学习前人积累的知识，因而每一个理论的建立，每一项重大发明，对于人脑来说，都显得越来越艰难，毕竟人脑的精力和寿命都是有限的，一个科学家死了，他大脑储备的知识也就消失了。这也就是现在越来越难以出现像牛顿和爱因斯坦这种科学大师的原因，而不是说现在的科研工作者能力不如前人。”
“一旦人类文明发展到一个瓶颈时期，容易被人脑解决的问题都基本解决，那么人类文明就会进入一个减缓乃至停滞的时期，这时候就需要理论上近乎永生的强人工智能体来替代人类来解决问题，推动人类文明发展。” 记者表示这些都可能离普通人都太遥远，让Luong谈一下强人工智能技术对当前社会的影响。
“对普通人的影响怎么样？强人工智能替代人类工作，会不会造成大批失业？”记者问了一个关键的问题。
“当年汽车替代马车，很多马车夫失业了，但是更多的人成为了汽车司机以及汽车产业链上的职工，创造更便捷的生活和更多的财富。”Luong表示科技进步并不会让社会动荡，反而会促进社会发展。
“当然影响也是有的，首当其冲的应该是一些直接跟数据打交道的岗位，比如金融行业和程序员行业，可能岗位编制变化会很大，大部分原来由人处理的中下层工作会交给人工智能来做，而产生的新的岗位应该是相关行业的人工智能训练师，毕竟强人工智能也是要跟人类学习的。”
“而体力劳动者的待遇反而会上升，毕竟现在机器人领域的发展水平还不足以大规模商用替代人类劳动，而且我个人建议，最好让强人工智能处于物理隔绝的状态，也就是说，强人工智能永远只是一个替代人类思考问题，给出解决方法的程序，而不应该参与到人类的现实生活中。因为强人工智能确实会形成跟人一样的‘人格’，有可能会产生与人类竞争的情况。” 针对很多人担忧的强人工智能可能对人类造成危害的问题，Luong也给出自己的意见。
“是不是就是蓝领升值，白领贬值？”记者这样问道。
“只能说，落后的事物贬值，先进的事物升值。”
最后谈及团队发展以及未来方向，Luong表示仍在考虑中：“虽然现在有计划拿着这个技术去找投资人创业，但我们做的是人工智能的底层理论和技术，离能够让普通用户直接使用的产品还有相当大的一段距离。”
“如果要做出一个直接让普通用户使用的产品，大概需要500到1000人年的工作量，而且还需要一个大型企业去管理这批开发者，那么实际上涉及的人员和开支会更加庞大，这是一个相当大的人力资源开支。所以我们很可能将技术打包出售给大型企业，比如谷歌这种大型人工智能企业。”Luong解释道，“毕竟那些企业里面一切都是现成的。”
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