未来媒体访谈×徐迎庆：当人工智能有了“五官六感”
在万物互联的5G时代，媒体智能化已经成为不可阻挡的趋势和发展方向。人工智能技术与媒体如何融合？智能化会带来哪些媒体伦理问题？进入智能时代，媒体如何做好社会的“瞭望者”？新浪新闻、封面新闻联合推出《未来媒体访谈》节目智能媒体专题，探讨与智能媒体相关的问题。
本期嘉宾： 徐迎庆，清华大学美术学院教授、清华大学未来实验室主任，中国计算机学会会士、中国美术家协会会员，曾在微软亚洲研究院担任主管研究员。他在用户自然体验设计、沉浸感知与交互设计、触觉认知与交互设计、文化遗产的数字化等研究领域开展教学和科研；在国际会议和学术期刊上发表近百篇学术论文并申请数十项专利。
以下为访谈实录：
主持人： Hello大家好，这里是由新浪新闻封面新闻共同推出的未来媒体访谈节目。我们今天非常荣幸的邀请到清华大学美术学院教授，清华大学未来实验室主任徐迎庆教授，徐教授好，您好。我们刚刚看的影片让大家对学科交叉有了一个初步的了解，那么我想请您举几个例子和我们具体的聊一聊在智能时代学科交叉到底是什么？
徐迎庆： 谢谢。其实学科交叉由来已久，因为所谓学科交叉，顾名思义就是不同学科的老师、不同学科的研究人员、不同学科的专家在一起探索一些未来的未知领域。或者是说我们在很多时候也是有一些专家他具有不同学科的知识，这些知识能够融合在一起去探索一些未来，所以学科交叉在很多领域都是非常的普遍。
那么不管是我们做一个比如说我们做一个大工程，那里面可能涉及到各种各样的专业的人员，其实就是一个学科交叉，所有的大的系统工程，或者是一些当代的很多的创新也好，设计也好，那都是学科交叉的体现。
主持人： 我们还是就着刚刚小片来聊，讲的电子嗅觉它的工作原理是什么？
徐迎庆： 对，您这个问题非常好，电子嗅觉本身就是一个学科交叉的产物，因为电子嗅觉其实它是模拟人的嗅觉所完成的工作，我们知道，我们人类有嗅觉是因为我们人类有嗅觉受体，同时有很多跟嗅觉相关的神经细胞等等，那么其实我们嗅觉所感触到的是气味对吧？气味就是气+味，所谓气就是空中漂移着的物质分子，那么味就是我们的嗅觉受体的感知。
那么人工智能的算法能够知道我们感知到是什么味道，同时还能够提高我们感知的效率，感知的速度，感知的敏感度等等，所以它实际上也是一个学科交叉的产物。
主持人： 这个机器是如何完成人类嗅觉神经的工作的？
徐迎庆： 机器的话其实我举几个例子，这是我们做的几个工作，比如这个是我们的第二代的嗅觉传感器，这个是第三代的，这个是第四代的。
那么大家我就以这个为例，大家可以看到我在这上面有十几个不同的传感单元，每一个里面实际上放了一些感应材料，就是当我的气体就是所谓的气味，沿这些小孔进去以后，它会和涂在上面的感应材料发生反应，引起一些物理参数的变化，由于这些参数的变化，我们就会找到和我们原来数据库里的那些味道数据之间的差异，我们实际上做的是个模式识别和模式匹配的，如果匹配上以后，我们就会知道它大概是什么物质或者什么味道。
主持人： 我们都知道对于气体成分的识别和监测已经有了非常完善的设备，像我们很多家庭都安装了燃气的报警器，那么这样的话电子嗅觉的优势在哪里呢？
徐迎庆： 实际上，不管是烟雾报警器也好、专用报警器也好，家庭的比如说二氧化碳或者煤气报警器，它都是一种嗅觉传感器，只不过以往大家更多的做的是单一气体的，我们现在做的是一个相对通用气体的。就是说，我们可以闻到很多种味道，比如说大家知道最近有那个机器狗可以闻到很多种味道，视频大家也看了，它可以准确的闻出10种味道，当然这样演示中，只给它测试10种，其实它可以闻更多。
主持人： 我们刚才说的都是电子设备的嗅觉，我比较好奇的是它的反向作用能不能精准的模拟出一款气味的味道，比如说您看现在线上购物已经非常的发达了，但是当我想购买香水或香氛这样的产品时，你还只能通过它文字描述来简单的了解到它的味道到底是一个什么样子的，未来会不会有这样的一个终端，就是当我想选购这款香水的时候，它就可以给我模拟出相应的味道让我来闻。
徐迎庆： 从理论上讲它是可能的，因为现在比如说我们知道现在邮票里面就有香味邮票，所谓香味邮票就上面有一些小的胶囊，当你用手涂抹的时候，有一些味道就会出来，我觉得这是在里面事先灌注的一些味道，这是一种方式。
另外一种方式就像您说的，我们可以通过某种方式来合成新的味道，或者是来合成已有的味道。这个工作我们其实也在进行一些探索，比如说我们曾经探索可否设计和制作一款气味照相机。我们的目的就是希望我在拍一个物体的时候，我不仅能拍到它的图片，还能拍到它的味道，比如说一个苹果，我拍下了以后可以把苹果味道储存在我的胶片上，然后将来你看这个照片的时候，你可以把这个味道再现出来。
当然现在只是一个概念，但是我相信随着时间的发展，随着技术的发展，这件事情在理论上或者在不久的将来应该是能够达成的。
主持人： 您刚才讲了这么多人工智能的应用技术，但未来会不会有这样的一个终端？
比如说我可以让它来控制我家庭的空气质量，判断我是不是需要开窗通风，它可以在我入睡前让我闻着安神的气味入睡，它可以在恰当的时候给我相应的辅助，比如说通过观察我的生活习惯，饮食起居，在我一起床就一杯刚刚泡好的咖啡等等。
徐迎庆： 这个是我们正在做的所谓智能家居的项目。在这个项目里，其实我们在房间里布满了类似于像气味传感器这样的一些工具和设备，然后我们能够通过它来提醒或者能够启动一些其他的终端设备，比如对房间的进行空气的更换，对一些味道的调整等等。包括刚才您说的说当您比如起床以后，就会有一杯咖啡给您自动冲好了，我觉得这些都是不远将来的现实。
主持人： 我们刚才聊了很多都是嗅觉，我们现在来聊聊视觉的工作原理是什么？比如说现在摄像头识别人脸识别技术已经非常非常的发达了，视觉技术是不是跟嗅觉一样，也是主要解决人工智能看东西的问题。
徐迎庆： 是这样的。但是我们现在主要的精力不在计算机视觉上，我们现在做的更多的是针对一类特殊的用户，比如说盲人。
大家知道盲人是看不见东西的，但是盲人他们也要学习很多图形图像的这样的一些知识，比如数学，比如物理的一些方程式或者一些表达式，或者是化学分子式以及一些艺术的图形图像，这个时候它是靠触摸解决的，所以这一类图像是我们研究的对象，我们研究触觉图形，以及如何把我们明眼人看到图像，变成盲人通过触摸可以理解的图像。
我们前后花了十几年的时间做了一台给盲人用的计算机，里面既可以显示盲文，也可以播放声音，也可以显示一些图形图像。我们盲人朋友他们在九年义务教育阶段，他们学的知识和我们是差不多的。
我觉得在这个过程中其实我们就要解决怎么能让盲人朋友能更好的学习提高他们的学习效率，以及能够让他们有更好的工具能够学到更多的知识，通过图形图像来辅助他们的学习，这个是我们一直在做的工作。
主持人： 您刚才提到了盲人群体，我们有一个好奇的问题，对于听力有障碍的人群，我们是不是也有相应的听觉，利用一些手段来帮助听力有障碍的人，体会到音乐的美妙是可以达到的吗？
徐迎庆： 对，我们现在另外一个团队，我们正在做面向失聪人群的音乐感知，那么这个项目当然我们也知道要花很长时间，我们最终的目的是希望探索能不能通过某种震动刺激，比如说皮肤震动或者一些其他部位的一些震动，以及还有其他的手段，能够让聋哑人感知到音乐的旋律节奏、和声等等，这样的话使得我们的失聪人群也能够在某种程度上更好地欣赏音乐，我们正在开展这样的工作。
主持人： 我们以上聊的都是语感方面的人工智能应用，对于这种看不见摸不着的东西，比如说人类的思想，人类的潜意识在这些方面又有什么样的介入。
徐迎庆： 对未来实验室有另外一个题目也是蛮有意思的，我们通过脑电的数据来把人的做梦的脑电信号变成一幅一幅美妙的画面，比如说您做个梦，然后美梦成画就成为一个现实，我们通过做梦的脑电信号，用这个信号作为基本元素去通过人工智能的方法把它变成一幅幅非常漂亮的画面。
主持人： 就是把我梦境里面梦到的东西呈现出来，以实际的东西呈现出来，是这个意思吗？
徐迎庆： 我们现在的技术并不能知道您做梦梦见了什么，因为这是您的隐私，我们也不应该知道。但是当人在睡觉的时候，人的脑电有不同的信号，当人在做梦的时候，这些信号会产生很多的、不一样的数据被记录下来，然后我们通过把这些信号变成一个个的绘画元素，用它来画画，这个画跟您做的梦内容没有关系。
主持人： 我们清华大学是怎么样想到说要建立一个未来实验室的去研究学科交叉？
徐迎庆： 清华大学其实是在学科交叉方面一直在推进，而且做了很多工作。那么学校成立这样一个实验室的目的是希望在这个领域开展一些更加广泛和深入的探索，并且希望我们一个实验室能够在学科交叉和前沿探索方面能够做一些不同的尝试。
比如未来实验室，我们现在大概有人员70多人，来自50多个专业，这种情况在国内的其他的学校或者在机构里是比较少见的。
我们这样这么多不同专业人到一起，他们探讨的都是学科交叉边缘的一些话题，那在边缘上其实很容易产生一些新的想法。和一些新的创意。我们希望这种新的想法和新的创意，能够帮助我们在学科交叉的前沿上走得更远，做得更深，这是我们的一个初步的想法。
主持人： 目前我们未来实验室的研究重点是在哪个方向？
徐迎庆： 我们目前主要的研究是在多模态人机交互，刚才您说的五感就是视觉、嗅觉、听觉、触觉和味觉，以及新型界面材料设计。我们在做一些新型的界面材料，比如说跟新型电池有关，或者比如说新型医疗的材料有关，比如通过在人工关节上进行一些防菌材料的处理，使得人工关节用起来更加的方便，减少二次更换率等等，在这些方面都在做一些工作。
主持人： 对于我们交叉学科来说，人工智能已经渗透到了各个方面，我们刚才举的这些例子，电子嗅觉就已经有了那么多的应用，未来会不会已经不需要人类的研究员了，光电脑就可以解决一切问题？
徐迎庆： 这是不可能的，人工智能再怎么发展，首先我们要明确一件事情，所谓的人工智能是人研究出来的，那么它是在人指定的一些方式方法和目的下完成工作的。
跟人类的创造力和人类智能相比，人工智能目前只是在机械地模拟一些可能的、特别是大规模的计算推理这样的一些过去人类要靠花很长时间完成的，比如下围棋，那么如果一个人要从一个不会下围棋到一个大师，可能要花十几年、几十年的功夫，但是计算机可以学得很快，因为它有一些规律，它有一些可以计算的东西。但是人类更多的思想，更多的创意，它并不是简单的来自于一个公式，或者是来自于一个计算，它更多的是来自于我们人类的对社会的认知，对知识的理解，以及我们对未来的思考和体验。
如果说我们说机械，我指的是机械臂，是我们胳膊胳膊能力的一个延伸，是我们力量的延伸，汽车是我们运动能力的一个延伸，那么我们思维上这种深度延伸，目前来说还是缺乏有效的手段和合理的途径。
我曾经看过一篇您的采访，您说交叉学科在前沿探索中是一种常态，同时您也提到过说在这个跨学科当中，未知和冒险占的成分更大，那么人工智能又会给我们带来什么样的社会问题呢？
其实所谓人工智能，目前来讲，我们很多领域还是基于大数据分析，但这些大数据其实在以往由于我们没有一个大规模的分析能力和对大数据的解析能力，很多的，比如说社会上的一些问题，社会歧视，比如，同样一份简历，只是把he变成she，就是男的他变成女的， her变成his，就变成男性的表达以后，这个人就从一个他的职业就从小学老师变成了律师。
当然小学老师也很了不起，但是从社会的职业的分工上，同一个人TA有这么大的区别。如果从简历上分析一个人在医院的具体工作，是女士就很可能分析出来是护士；如果是男士，则很可能职业是医生。其实这些里头都隐含了一件事，对基于性别的职业歧视。那么这些事情为什么会有这些？因为以前的大数据里头隐藏了这样的一种倾向，而这种事情在以前是没有被发现的，所以人工智能一方面带来了社会的进步，另一方面它也无形中加剧了社会的一些原有的矛盾。
主持人： 我们刚刚聊了这么多技术应用，对于清华大学未来实验室，您负责的领域，未来又会带给我们什么样的惊喜的创新设计？
徐迎庆： 我们现在一直在试图基于学科交叉做一些更加深入和更加广泛的探索，还是围绕着多模态人机交互和智能界面材料来开展工作。
我们现在还有很多个项目在开展中、在进行中、在探索中，有些项目也许会成功，有些项目也许不会成功，但是我相信在不久的将来，我们可能会一些发布最新的研究成果。
栏目制片人：智惠群
本期嘉宾：徐迎庆 清华大学未来实验室主任 清华大学美术学院教授
责任编辑：田甜雨