按：上世纪50年代就早已明确提出的人工智能，之所以需要近年再度“引发”波澜，尤为关键的就是机器学习技术。比如尤为大众熟知的棋士人工智能AlphaGo，就单纯了机器学习技术中的蒙特卡洛搜寻树根、神经网络等一系列关键明确算法。再过4天，主办的CCF-GAIR大会就将月开场，其中就还包括了机器学习专场。

预计数位来自微软公司、Facebook、iPIN的专家和学者将汇聚一堂，从应用于、学术、行业分析等各个角度为你展出机器学习有可能的未来。归功于机器学习技术的进展，人工智能步入了“又一春”。通过来回的“自学”，机器更加“不懂”人类的世界，旋即在各种服务中显得更加“人类”，这也是人工智能技术需要再度火一起的关键。

专心利用AI“让决策更加智能”的iPIN就是一家利用机器学习技术和其他技术为人类获取服务的公司。前不久他们刚打完了一场硬仗——为数十万中考试题量身引荐志愿填写参照。而这样一个任务对于普通人来说某种程度是一个简单的事情。不仅必须理解各种行业目前的状况，还要分析有所不同学校对应的专业否强势，学校的入学情况这些看上去并不更容易解读和分析的因素。

到底iPIN是如何利用机器学习技术打造出这样“一步到位”的人工智能服务？作为人工智能技术的“推动者”，他们又是怎么来看机器学习技术？iPIN创始人CEO 杨洋 iPIN牵头创始人首席科学家 潘嵘早已专门专访了iPIN创始人CEO、原哈尔滨工业大学副教授、出国留学信息学博士，倒数创业者杨洋；以及牵头创始人首席科学家、中山大学副教授，原美国 HP 实验室数据科学家潘嵘。以下是专访国史：：否非常简单谈谈目前iPIN业务中对于机器学习技术的应用于范畴吗？潘嵘：想详尽地辩论目前iPIN业务中到底有哪些牵涉到机器学习技术，这个很难。却是iPIN目前的业务并不是单一的，但我可以透漏的是，大部分人工智能、机器学习的技术我们基本都中用。根据业务的明确市场需求，我们也不会对特定的技术展开人组，其中就还包括机器学习技术，最终目标只有一个——尝试构建科学知识工作自动化，替换人脑去做到很多事。

：融合目前iPIN的业务，您实在机器学习应当如何转化成为实际服务？并且为用户服务？机器学习如何才需要解决问题一些比较简单的问题？潘嵘：这一点只不过可以参照人类，人类也有眼睛、耳朵、鼻子这样的感官，同时还能根据这些感官回到的信息展开思维。所以有的公司也专心于打造出这种“最外端”的能力，比如科大讯飞这样的公司。虽然“外端” ，但感官某种程度最重要，因为机器想带入人类社会，第一步就是要对这个环境有所感官。但这样的能力实质上人类较小就早已不具备，比如一个能见到“深圳大学”4个字的小学生，很有可能并不解读这所学校的社会地位，更加不明白在大学中扮演着最重要角色的“教授”，到底是什么一个概念。

所以仅有感官也过于，人类无时无刻不出做到分析、推理小说。这也是为什么IPIN最期望解决问题社会经济的这种理解问题。

究竟应当如何去评估整个经济社会中的一个人、企业、学校、专业。而iPIN所使用的方法就是把产于在互联网或者其他各种渠道的这些数据，把它们聚合起来，构成这种社会经济的整体理解。

这个目标比下围棋要无以不少，因为棋士有自己具体的规则，而社会经济的“规则”不显著，甚至是潜在的。而且如果机器的智能茁壮到一定程度，一盘棋士的下法将显得更加相同，而社会经济却依旧是多变的。

所以我们也找到了之后打造出机器感官的“天花板”——最外端的能力更加强劲，但是在关键的理解环节却停滞不前。这就只不过它们在大大抛光自己的武器，但却不告诉怎么样才需要打一场仗。

而这才是是自我定位“理解平台”的iPIN一开始就射击的目标。杨洋：目前和我们定位较为相似的是IBM的Waston，可以看见我们实质上都在做到同一件事，就是到底怎么样需要提升科学知识工作过程中核心的自动化。我接着潘老师的话再提下自己的观点。

既然我们想全方位要打一场仗，大自然就必须各种规划，而目前人工智能的各种应用于某种程度在做到各种各样从底层到项目的规划。任何一个商业上的角色都是简单角色，它都不是单一角色，它是环环相扣的。:从实际业务的角度抵达，您指出目前的机器学习技术否不存在过于“高效”的问题？在利用机器学习技术打造出服务能力过程中，有多少部分必需要人的协助？目前机器学习技术需要在什么程度上代替人力？潘嵘：机器学习过于“高效”这种众说纷纭总体上是准确的，但并不是机器习的慢，也不是机器习不出。而是目前的人工智能的涉及应用于场景很混杂，很多单个应用于上高效的成果并无法构成联系，因此机器的自学成果也没累积。

在这一点上，人类就强劲很多，不仅需要在遇上新问题的时候很快寻找解决问题方式，同时还需要利用自己之前所累积的各种科学知识。这也有点类似于之前较为火的“迁入自学”。但目前“迁入自学”的确还非常不成熟期，所以人们只需要在整体的机器学习高层框架之下反复去跑完、搜集数据，人为调整自学框架。

所以这个“不高效”的问题的确不存在，而且目前还一挺无以解决问题。人在整个机器学习过程中扮演着角色这个较为无以分析，但毫无疑问的是：主动权仍然还是掌控在人手里。

尽管现在也早已有一些机器学习参数自动调节之类的新技术。但自学这个不道德依旧要靠人类发动。

：从业务发展的角度来看，您指出机器学习接下来的发展方向是什么？（效率？算法？应用于普及？）潘嵘：这几点都十分最重要，也是我们所必须的，特别是在是应用于。要告诉10年20年前还曾有人批评人工智能管不管用。因为他们指出你完全举不出一个例子，需要让它确实顺利落地的。

虽然现在大家最少不猜测这件事了，但也不意味著这件事早已很顺当了，正如刚才我们所提及的对于人的倚赖。而且这个问题往浅了谈尤其近，到底什么时候机器需要跟人类的角色齐平，当作起任务的考古者，这一方面目前还是不能去探寻研究。这个问题如果缩放到学界就更加无法回答了，目前机器学习的进展就像读书《人类简史》一样，人某种程度是因为各种无意间的机会才需要回头到现在，人工智能目前某种程度也很“陌生”。

整个学界一遍在百花齐放，一旁大家也都还在摸着石头过河。目前依旧不不存在一条确认的“光明的道路”。(公众号：)：作为人工智能技术其中一名推动者，您否也不会担忧人工智能技术所带给的一些社会问题？比如大规模失业和收益失衡？这些有可能再次发生的问题否有可能通过人工智能技术本身来解决问题？潘嵘：我实在人工智能带给社会问题这个点子本身就是错误的，因为未来本来就是很虚的。

我们现在实在机器没情感，但如果机器知道要带入社会，他们认同不会学会人类的情感，比如喜怒哀乐。那么这些社会问题经常出现的时候，机器也不会随之得出对系统。另外一种情况下机器很有可能只跟机器做事，甚至有可能统治者这个世界，那么社会问题就早已不不存在了。

应付这种不确认未来的最差方式就是试验，我们可以请来1万个AI，将它们放到同一个平台上跑完，想到它们不会怎么演进。这倒是可以让普罗大众确实地看见，到底AI如果独立国家不存在，它们将如何演化。

值得一提的是，iPIN CEO杨洋也将参予今年的CCF-GAIR大会，并且将在机器学习专场中公开发表为题“理解分析—利用机器新的检视商业本质”的主题演说。预计，他将在现场为观众共享更加多关于机器学习以及iPIN目前在人工智能领域所获得的进展。原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

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