但是信息安全是未來一個很重要的問題。在這個過程中什么信息可以讓什么樣的人、什么樣的程序看到，是一個很大的問題。因為牽涉到了國際安全、商業(yè)安全和個人隱私方面的問題，這也是將來很重要的研究方向，我們在微軟的基礎研究、應用研究也在開始嘗試。
剛才提到人和機器互相的優(yōu)勢互補。你曾經提到機器是需要從功能到智能、智慧、智力，現(xiàn)在大部分屬于智能方面。如果給人類幫助，勢必要從智能進化到智力，在這個過程中有哪些難題是需要學術界和產業(yè)界去解決的？
洪小文：最困難的問題是我們對人的了解還不夠，這其中還會涉及到哲學的東西。人的左腦和右腦，左腦是處理邏輯的事情，科學常常講大膽假設、小心求證，左腦是小心求證，右腦是大膽假設，右腦就是負責語言和創(chuàng)造力，關鍵是在創(chuàng)造力。
計算機是最好的左腦。計算機需要人去編寫程序，即算法，人通過算法告訴計算機動作的指令。比如開根號，我們通過一個算法，可以讓計算機一直開根號。人也可以去開根號，但是有時候會算錯。算法有很多重復性的東西，但是機器做重復性的事情不會出錯，也不會叫累。算法是人制定的而不是計算機，因為基本沒有證據(jù)證明，有一個程序可以使程序產生新的算法。
如果人類了解了創(chuàng)造力的產生過程，我想就有可能教會計算機，最難的就在這里。可能我們永遠不會了解到，那更不要說人的意識。笛卡兒說「我思故我在」，意思是我是有意識知道做這件事情、為什么做這件事情，也知道你會怎么看我做這件事情。今天計算機都是大數(shù)據(jù)分析，像數(shù)學問題在不斷優(yōu)化自己的結果。小冰在與用戶交談的時候，可以不回答這個問題，做一些類似有情感、明知而不說的反應。但是這樣做很有限，不像人類每件事情都是有意識的。甚至許多聰明的動物都還沒有自我的意識。但是創(chuàng)造力是另一回事。今天可以讓機器做選擇題，基于大數(shù)據(jù)分析后可能選A，這個機器可以做到很好。但是人不是這樣，人可以說不是A、B、C、D的任何選項，而提出一個新的選項，這就是創(chuàng)造力。愛因斯坦自己也很難說為什么他會想出相對論。如果這能夠講清楚，豈不是能夠產生許多個愛因斯坦，這是無法實現(xiàn)的。很多時候我們的創(chuàng)造講不清楚原由，可能與以前的經驗有關，但也講不清楚。
有趣的是人睡覺的時候是沒有意識的。人之所以成為人，與機器還是有非常大的差別。機器到目前為止證明的是能成為最好的左腦，但是右腦真的不知道怎么去做，人對右腦的理解也是不夠的。
我更相信人加機器變成一個超人，所以人工智能（AI）的A本來是Artificial，我覺得A應該變成增強（Augment）。博學廣聞也是一種智慧，人不可能讀所有的書，但是機器可以，通過掃描很簡單的就做到了。但機器讀完以后不去理解也沒有意義，其中還是需要人的算法。如果人的算法能夠想清楚，至少對于特定的行業(yè)，可以叫機器去讀一些文章，然后反饋一些總結或是圖表呈現(xiàn)，從而來幫助我們優(yōu)化算法，在此基礎上再去看文章。通過這樣配合，未來人類很有可能用電腦來幫助提升左腦能力，用左腦算法來小心求證，用右腦算法來大膽假設，兩者同等重要。
傳統(tǒng)理工科主要利用左腦，右腦的創(chuàng)造力在將來是最了不起的。右腦不僅是計算機無法取代的，而且是人類最珍貴的東西，是我們強調的創(chuàng)造力。當然只有大膽假設也不行，計算機的小心求證也是必要的。
你在此前的演講中提到過人形機器人在短期內沒有實用價值。那是不是說，從人工智能的短期發(fā)展來看，我們只需要關注用戶需求和具體應用，而不用太過注意產品的形式？你覺得像本田Asimov對我們來說有沒有影響？
對人的研究和發(fā)展認知思考能力是推動人工智能發(fā)展的動力。除此之外，人還有很多別的功能，比如說行動能力等等。從這個角度分析，機器人主要可以實現(xiàn)以下幾個目標：洪小文：大部分東西一定是跟用戶需求有關的?？紤]到功能上的實用性，我們沒有必要將吸塵器這類的粗淺的人工智能技術做成機器人的形狀。我們也要考慮機器的形狀特征是不是可以滿足不同的情感需求。