“应该说，机器的理解，与人的理解，还是不同的概念。”

庄宏斌和我在东伦敦的一家咖啡馆落座。随即的谈话里，他开始向我讲述一个创业者眼中，人工智能行业是什么样子。提及最多的，是有关“思考”和“理解”的话题。

2014年9月，庄与另外两名合伙人，在伦敦创立了人工智能技术公司Emotech，开始有关“改变人与机器的关系”的探索。

这是一个在近乎沉默60多年后，突然迎来“寒武纪大爆炸”级别发展的行业：在硬件迭代、计算升级和海量大数据的背景下，人工智能在近两年一下打开了预言家们所有的想象空间。而庄宏斌和其他的创业者们也忽然发现，从某种程度上讲，他们成了这个领域的“先行者”。

在此期间，庄的团队研发出一款甜甜圈造型的智能语音机器人－－Olly。今年1月，在CES年度创新大奖揭晓的名单中，Olly一举获得四个创新奖项，Emotech也自此以黑马形象被行业关注。

庄宏斌曾作为创始员工，在中国为人人网工作近十年，那是一个见证人和人的联络方式发生巨变的年月。我问他，从过去在社交网络研究人与人的关系，到今天研究人与机器的关系，两者体验有什么不同？

他回答，做人人网的时候，很多元素是现成的，整个工作有个基本的原则。而人工智能领域的产品，需要实现一种多感知、多维度的互动，这意味着创造一个全新的系统，甚至“要从一个功能按钮、从一个滚动条做起。”

作为一项技术，几乎再没有任何理由去质疑，能够击败顶级围棋选手、驾驭专业汽车、辅助复杂医疗诊断的人工智能，已经具备无所不能的潜力。但从商业逻辑看，一切似乎还有待验证。

与曾经所有为人所熟知的“风口”相似，今天的人工智能领域除了汹涌流入的金钱和舆论潮水，同样也存在对纲领、标准和产品形态等问题的语焉不详。

作为一个创业者，庄宏斌表示，人工智能并不是无所不能的神通，在人工智能领域的创业，也不会是一场“天人交战”的故事。在市场的熔炉中，起更大作用的，还是朴素的商业逻辑和对人性本身的理解。

据庄的介绍，首批量产的Olly机器人有望在今年上市，他特别强调，Olly与市场上其他智能产品的不同之处，在于它“更有个性，可以表达情感...会通过学习主动交互”。

我就此问他，未来的某一天，机器人是否会进化得足够复杂，然后夺走需要由人类进行情绪理解的工作？

他举了个例子：“外国人常说‘wow, it’s interesting’， 但在这句话背后是啥意思？有些人可能真的是在表达兴趣，有的人可能只是在做一种爱答不理的敷衍。今天纯粹依靠文本，让一个系统生硬地去理解这句话，它其实什么都做不了。”

“现在的人工智能更多是在一个特定领域，构建一个特定的学习系统，完成特定的学习目标”，他说。

“但领域和领域之间，还无法联通。行业所欠缺的，是将不同的特定领域、特定场景的学习成果，用一个通用的逻辑判断机制联结起来。”

访谈摘录：

对于今天很多人而言，人工智能已经拥有无所不能的潜力。

庄宏斌（下简称“庄”）：通常来说，大家今天所提的都指的是“通用人工智能”，是人工智能技术的终极目的。就是所谓构建一个像人类一样能自己学习的系统。

学习的目标可以多种多样，比如倒水、煮菜或者计划一个旅行。有了目标，系统还会自己生成然后完成这个目标的策略。最终，系统能代替人类决策、判断并完成很多事。

但今天我们距离这个终极目的（通用人工智能）还有很遥远的距离。

机器真的会以人类的方式去“理解”人类么？

庄：人工智能近两年来是有些被夸大的。以我个人的观点：很多人声称要设计一个有思想的机器，这个想法也许从一开始就是错的。

人脑的结构太复杂了，人类如何理解事物和学习知识，本身就是一个还在讨论中的命题，尚没有人能下定论。

机器能实现人类交给它的任务就够了，这是一个目标为导向的过程，机器不一定要真的去思考。

生活的经验告诉我们，相互熟知的人与人之间，做到顺畅沟通都不容易。人与机器的交流和理解，能达到什么程度？

庄：这个问题比较复杂。人与人的理解其实也会借助工具，比如借助机器对人类进行测谎。

在一些层面，人的认知会有局限性，机器会做的比人好。

比如现在我们之间的谈话，如果输入一些必要的规则和逻辑，再通过机器记录下发言者的举止、动作和眼神变化，机器会比人更忠实、完整的完成一系列分析。

很多关于人工智能的描述中，常会提到机器能“像小孩一样学习”，该怎么理解这种学习方式？

庄：这个世界最强、最高效的学习系统就是人类的小孩。

他的认知起点很低，学习能力却非常快。但目前还没有哪个人工智能系统，能建立起和小孩一样复杂的学习系统。

人工智能更多是在一个特定领域，构建一个特定的学习系统，完成特定的学习目标。像AlphaGo，是一个专门研究围棋的系统，除了下围棋，其他什么都做不了。

今天很多人工智能产品都宣称具备了情感功能，很多科技公司，也在研发能够读懂情绪的机器人，这背后的科学基础是什么？

庄：会涉及到的最主要的几个部分，是脑神经科学、基础层面的机器学习，还有一些心理学层面的问题。

比如说，心理学如何应用到技术中去？

庄：比如在认知心理学领域有很多研究，这些研究已经积累了很多框架。我们的工作是将这些框架与机器学习相结合。

但是人的性格是千变万化的。

庄：这个问题其实不复杂。

比如性格里的一个维度是内向与外向，一个人可以非常外向或非常内向，也可以处于相对中庸的状态；在另一个维度，一个人的逻辑思维可以很强，也可以靠情感主导思考。把所有这些性格罗列出来，每一种性格设定一个数值，那么这些数字的组合，会是无限多样的。

眼下创业的日常里，最让你睡不着觉的事儿是什么？

庄：我们目前还没有一款成功的硬件产品面向消费者。做硬件的坑很多，我只能尽可能多的和别人聊，但免不了还要踏上一两个。

另外就是业界比较浮躁，懂行和不懂行的人都进入了这个领域。媒体、消费者和投资人对这一行的认知非常不对称。不负责任的言行，只会加剧这种不对称。

在你看来，现在有关人工智能，最扯淡的说法是什么？

庄：所有说“人工智能会像小孩一样学习”的说法，都挺扯的。