邸利會(huì)
9月9日下午，未來(lái)科學(xué)大獎(jiǎng)舉行新聞發(fā)布會(huì)，美國(guó)工程院院士、普林斯頓大學(xué)教授李凱也出現(xiàn)在了現(xiàn)場(chǎng)。談到首次設(shè)立的數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)獎(jiǎng)，作為大獎(jiǎng)科學(xué)委員會(huì)委員的李凱笑稱(chēng)，設(shè)置這個(gè)獎(jiǎng)項(xiàng)表明未來(lái)大獎(jiǎng)已經(jīng)走在了諾貝爾獎(jiǎng)前面。
“設(shè)置這個(gè)獎(jiǎng)項(xiàng)的意義十分重大，可以鼓勵(lì)數(shù)學(xué)界和計(jì)算機(jī)界的年輕科學(xué)家，做原創(chuàng)性的，經(jīng)歷時(shí)間考驗(yàn)的工作，從而走在世界的前列。”李凱說(shuō)。新聞發(fā)布會(huì)后，他在接受《知識(shí)分子》專(zhuān)訪(fǎng)時(shí)，還就基礎(chǔ)研究、技術(shù)發(fā)展規(guī)律、人才培養(yǎng)、創(chuàng)業(yè)發(fā)表了自己的看法。
《知識(shí)分子》：你是如何接受來(lái)做科學(xué)委員會(huì)委員的？
李凱：我是（去年）第一批的委員，當(dāng)時(shí)接受的主要原因，是覺(jué)得這個(gè)獎(jiǎng)是去獎(jiǎng)勵(lì)原創(chuàng)性、有高影響力、經(jīng)過(guò)時(shí)間考驗(yàn)的科研工作。如果有這個(gè)獎(jiǎng)來(lái)鼓勵(lì)年輕一代對(duì)計(jì)算機(jī)感興趣，那會(huì)推動(dòng)整個(gè)社會(huì)（不光是中國(guó)）的發(fā)展。
《知識(shí)分子》：因?yàn)橹皇清噙x大中華區(qū)的學(xué)者，會(huì)不會(huì)出現(xiàn)候選人不夠的情況？
李凱：因?yàn)楸惶崦男畔⑽覀円Ｃ?0年，到時(shí)候我也不在了，也就是我根本就不可能講出來(lái)。另外，計(jì)算機(jī)和數(shù)學(xué)加在一起，大中華地區(qū)還包括香港、臺(tái)灣和澳門(mén)，所以不用擔(dān)心。我對(duì)這個(gè)領(lǐng)域還是有些了解的，還是有很多沒(méi)有得到曝光的工作，在學(xué)術(shù)界有影響，但不反映到產(chǎn)品上，其實(shí)是值得獲獎(jiǎng)的。有原創(chuàng)性，在國(guó)際領(lǐng)域里有影響力，也經(jīng)過(guò)了時(shí)間考驗(yàn)，這種工作是有的。
《知識(shí)分子》：我們現(xiàn)在的手機(jī)、筆記本都是基于馮·諾伊曼的架構(gòu)，但也有研究者在做神經(jīng)形態(tài)芯片，是要顛覆這個(gè)體系結(jié)構(gòu)嗎？
李凱：從上個(gè)世紀(jì)70年代開(kāi)始，很多人都在討論怎么顛覆馮·諾伊曼的體系結(jié)構(gòu)，已經(jīng)過(guò)去40多年了，其間有很多不同的想法?，F(xiàn)在還用他的想法是有道理的，這就得從技術(shù)上的細(xì)節(jié)來(lái)說(shuō)了。但總的來(lái)說(shuō)，有些人他想到的東西有長(zhǎng)期的效應(yīng)，而有一些就是較短期的效應(yīng)。
另外計(jì)算機(jī)領(lǐng)域發(fā)展的速度非?？?，比如摩爾定律。其實(shí)如果沒(méi)有親身體驗(yàn)到這個(gè)效應(yīng)，感受還不是那么深刻。人們說(shuō)晶體管的數(shù)目，也有人說(shuō)主機(jī)的速度是一年半翻一倍，相當(dāng)于每5年翻10倍，每15年翻1000倍。沒(méi)有任何領(lǐng)域是發(fā)展這么快的。計(jì)算機(jī)科學(xué)比較困難的事情就是預(yù)計(jì)以后會(huì)發(fā)生什么。比如，中國(guó)的5年計(jì)劃是從前蘇聯(lián)學(xué)來(lái)的，但計(jì)算機(jī)這個(gè)領(lǐng)域5年已經(jīng)翻10倍了，怎么計(jì)劃？你可能知道摩爾定律要翻10倍，但別的東西如何增加，能計(jì)劃出來(lái)嗎？連科學(xué)家也計(jì)劃不出來(lái)，因?yàn)楹芏鄸|西都在變。
《知識(shí)分子》：大家都在談?wù)撃柖傻慕K結(jié)？你同意這個(gè)說(shuō)法嗎？
李凱：談?wù)撃柖傻慕K結(jié)也已經(jīng)20年了，可我們總能找出一種辦法繼續(xù)做下去。至于現(xiàn)在大家覺(jué)得距離終結(jié)更近了，但在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，很難有人估計(jì)究竟什么時(shí)候會(huì)到來(lái)。打個(gè)比方，現(xiàn)在芯片是在二維空間做的，摩爾定律可以18至24個(gè)月增長(zhǎng)一倍，那三維空間呢？我們?cè)谌S空間（上設(shè)計(jì)芯片）才開(kāi)始做。人的想象力、創(chuàng)造力是很大的，有些事情很難說(shuō)的。
《知識(shí)分子》：現(xiàn)在人工智能這么火，包括國(guó)家層面都有出臺(tái)規(guī)劃，搞計(jì)算機(jī)的學(xué)生是不是應(yīng)該選擇熱門(mén)領(lǐng)域？
李凱：我鼓勵(lì)年輕人不要跟著社會(huì)的哪一個(gè)熱門(mén)來(lái)考慮方向，而是要尋找一個(gè)自己內(nèi)心真的非常感興趣的題目，而且和自己的天分、能力相匹配的。因?yàn)橛袝r(shí)候你可能對(duì)于某件事情非常感興趣，但你的才能不在那。
《知識(shí)分子》：目前AI的高端人才比較缺乏，現(xiàn)在中國(guó)工業(yè)界都去高校、包括去國(guó)外的高校挖人，為什么？
李凱：高端人才在哪，從哪找？其實(shí)這是一個(gè)教育系統(tǒng)改革的問(wèn)題。因?yàn)槿瞬攀峭ㄟ^(guò)教育系統(tǒng)產(chǎn)生的，經(jīng)過(guò)教育后，人才還需要有做科研的經(jīng)驗(yàn)，那就牽扯到怎樣的科研環(huán)境才能促使高端人才出現(xiàn)。
為什么中國(guó)吸引人才？比如，千人計(jì)劃總的來(lái)說(shuō)，還是比較成功的，很多人回來(lái)。但如果仔細(xì)看的話(huà)，之所以搞千人計(jì)劃，實(shí)際上是認(rèn)為自己的教育系統(tǒng)出不來(lái)高端人才，所以我們才會(huì)去找人。
所以，要解決的問(wèn)題，不是去找人才。找人才隨時(shí)都要找，但主要是把教育系統(tǒng)改革到一定狀況，自己可以出高端人才，這是最根本的問(wèn)題。所有的競(jìng)爭(zhēng)，無(wú)論知識(shí)產(chǎn)權(quán)的競(jìng)爭(zhēng)，產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)，最后都?xì)w結(jié)于人才的競(jìng)爭(zhēng)。一個(gè)公司也都是人來(lái)組成的。人才的競(jìng)爭(zhēng)實(shí)際上是教育系統(tǒng)的競(jìng)爭(zhēng)。
如果比較國(guó)內(nèi)的教育系統(tǒng)和國(guó)外的教育系統(tǒng)，我感覺(jué)到國(guó)外可以靜下心來(lái)做事情。而且做科研的話(huà)，我不考慮需要找多少科研經(jīng)費(fèi)，我也并不想要很多科研經(jīng)費(fèi)，我就想做我想做的事情，時(shí)間花在這個(gè)上面，這是最主要的。
《知識(shí)分子》：施一公老師不贊成鼓勵(lì)科學(xué)家創(chuàng)業(yè)，而另外有老師又有一些不同的意見(jiàn)，你怎么看待這個(gè)問(wèn)題？
李凱：我覺(jué)得這個(gè)是因人而異的，可能沒(méi)有一個(gè)最好的答案。一公，我非常高興他這次得獎(jiǎng)，以前他也在普林斯頓。他是做比較基礎(chǔ)的研究，和產(chǎn)品距離較遠(yuǎn)。如果做的研究和產(chǎn)品距離不是很遠(yuǎn)，如果能做出顛覆性的產(chǎn)品，那我覺(jué)得是對(duì)社會(huì)，對(duì)工業(yè)界做了很大的貢獻(xiàn)。所以，要根據(jù)你做什么，個(gè)人的興趣是什么，有沒(méi)有能力做公司，能否找到合適的人一起做等等，來(lái)決定。做基礎(chǔ)科研的話(huà)，不斷地做，也能影響到很多別的工作，到最后就會(huì)影響到產(chǎn)品。
《知識(shí)分子》：現(xiàn)在的人工智能，大公司有很多優(yōu)勢(shì)，小公司的機(jī)會(huì)在哪？
李凱：所有的大公司都是從小公司做起的，我認(rèn)為主要的顛覆性的工作都是小公司做的，尤其在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)，成為了一個(gè)普遍規(guī)律。人才有想法，有能力，就能產(chǎn)生新的辦法來(lái)做新的產(chǎn)品，包括AI的產(chǎn)品，把老的顛覆掉。大的公司如果自己被顛覆掉的時(shí)候，內(nèi)部會(huì)有很多的問(wèn)題。
《知識(shí)分子》：人工智能似乎無(wú)處不在，哪些工作是可以不被代替的，是不是以后完全自動(dòng)化了，甚至連我們寫(xiě)稿子都完全被代替了？
李凱：我覺(jué)得距離這個(gè)還是很遠(yuǎn)的。首先我們的能力要強(qiáng)很多，才能做出來(lái)和我們競(jìng)爭(zhēng)的機(jī)器。之前，其實(shí)有好多工作，人已經(jīng)不如人工智能了，比如汽車(chē)的生產(chǎn)線(xiàn)上已經(jīng)是機(jī)器人。我們也覺(jué)得挺好，不一定要去生產(chǎn)線(xiàn)。所以，人的能力還是很強(qiáng)的，人一定會(huì)找出辦法來(lái)對(duì)待和控制（人工智能）。
（作者系《知識(shí)分子》公號(hào)編輯）