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      李彥宏對話比爾·蓋茨和馬斯克[組圖]

      發布時間: 2015-03-29 08:46:10  |  來源: 中國網  |  作者: 楊丹  |  責任編輯: 楊丹
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      百度公司創始人、董事長兼首席執行官李彥宏主持早餐會。中國網 董寧 攝影

      2015年3月29日上午7點到9點,博鰲亞洲論壇第七場早餐會“對話:技術、創新與可持續發展”如約舉行,百度公司創始人、董事長兼首席執行官李彥宏作為主持人,邀請比爾及梅琳達·蓋茨基金會聯席主席比爾·蓋茨與特斯拉汽車首席執行官馬斯克,就共同關心的話題進行對話。

      【蓋茨——希望與中國在慈善方面建更多關系】

      主持人 李彥宏:提交了500個問題,我在看一個一個問題的時候,發現給比爾·蓋茨的問題,大多數的問題是有關微軟的。你花在基金會上的時間,實際上比微軟的時間更長,你是否真的認為你在對人類的貢獻方面更大?通過你的基金會做的貢獻比你在微軟工作對人類的貢獻更大,比如說一百年以后你是希望人們把你稱為微軟的創始人,還是希望人們把你記作慈善者?

      比爾·蓋茨:實際上大家能記住我就已經很高興了,經濟最重要的一部分就是私營部門,一定要記住二十、三十年之后,大多數的增長都是來自于私營公司,數字的革命是在早期開始的。像百度、谷歌、蘋果、微軟這樣的公司,他們是做了巨大的貢獻,他們所經理的工作在不同的,比如說在教育做出了很大的影響。我們看到,可以讓人們學習的內容和目標以及理想相聯系起來,這是一個很好的開始。每一個人都有機會可以建立一個公司,而且做出巨大的貢獻。我看到的就是我能做的最獨特的事情,就是在五十多歲的時候建立一個基金會,花更多的時間在基金會上面。其他人可以繼續來經營微軟。我二三十歲在微軟的時候,就確定以后CEO不會超過45歲。

      因為每個人在45歲以后還能繼續做這些事情,50多歲的時候告訴自己不應該再做這個工作。基金會的工作實際上是跟我的太太梅林達一起來做的。每天我會說瘧疾方面是誰來負責呢?我發現是真空。在科學和治理,我們去到一些窮國會看到由于營養不良和疾病帶來的不好的情況,所以這里面有一些機會。發現我們可以利用我們的技能來進行組織,推動人們利用他們在軟件革命方面的一些能力和技能,來選一些科學家花十到二十年的時間進行突破、攻堅。我覺得我可以這樣做。

      我覺得在我現在這個階段,就是我可以做出最大的貢獻,通過我的基金會來做這個貢獻。在我二十多歲的時候,不會因為做這個有多大的滿足感。我覺得中國記得更多的是微軟,因為基金會在中國沒有太多的工作,我們都是在窮國的工作。我們希望建立更多的關系,因為中國有很多的想法可以幫助非洲,通過農業、文化或手機的魔力。

      主持人 李彥宏:所以你要多來中國。

      比爾·蓋茨:對的,我是要多來中國。

      【蓋茨——不反對人工智能 但不能操之過急】

      主持人 李彥宏:昨天有關人工智能進行了簡短的辯論,今天也談一下。人工智能動的進步帶來了很多的爭論,百度最近看到在你的訪談當中,你也是說到了一些人工智能的負面,這是有人在訪談當中所說的。比如說火星或者是其他方面的人工智能有負面因素,您對此有什么看法?

      比爾·蓋茨:實際上我是覺得這是非常不正確的比喻,我并不認為我是火星人。數據智能的風險,并不是說就是超人類,并不會說是超過人類的智能、人類的想象。我覺得更合適的比喻,比如說核研究,一開始的時候只是用于制造武器,釋放能量其實是很容易的過程。

      但是安全地把能源控制住是很難的,我覺得關鍵點是核的安全性。我們應該推動人工智能的安全性,也許是好的,也許是不好的,也許可能是會帶來災難。還有可能會帶來一些核的崩潰,所以安全是需要著重注意的的。我并不是說是反對人工智能的進步。

      我認為我們應該特別小心,可能會需要更多的時間來發展人工智能,但是我們這個方向是對的。我們不能操之過急,不要進入到未知的領域。

      主持人 李彥宏:但是有沒有什么不同的觀點呢?

      比爾·蓋茨:沒有。我覺得他花了一些錢推動人工智能的發展,我覺得是非常好的。在座的如果想要知道的話,有一個書是關于超智能的,剛才所說的重點是我們有一個目標,就是來選一些數學模式。我們人的演變,這是通過一個很短的計算機,存儲量是很少的。我們當時也是用一些鼠標。

      主持人 李彥宏:我們在開始進行構造的時候,也不知道機器人如何走。

      比爾·蓋茨:確實這個數學模式如果開始出現,然后轉變成為知識的時候,這是我們還沒有達到的。在軟件方面沒有實現的。這不光是人的一個層面,是超人的一個層面。這也就是數學模式所希望達到的,那就是通過硅片、硅來實現。通過這種硅把這些知識都植入進去,包括數學模式、模型,包括因特網可以把這些書各方面的知識都融入進去。我們通過這樣的基礎把人工智能建造起來。

      當人們說這不是一個問題的時候,我就會不太同意他們怎么可以覺得這個挑戰不夠大呢?

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