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Bengio博士毕业于麦吉尔大学（1991年），之后在MIT和贝尔实验室做博士后，1993年以来在蒙特利尔大学担任计算机科学教授。著有三本书，超过500种出版物（超过135,000次引用），他开创了深度学习的先河，如使基于神经网络做自然语言处理，与Hinton、LeCun合称为AI三巨头。与其它两位不同的是，他并未投身业界而是留在学术界，在神经网络遇冷的时候依然坚持研究。2016年，他创建了Element AI，帮助大公司探索AI研究的商业应用。他的愿景是通过学习帮助揭示产生智能的原则，并为所有人的利益支持人工智能的发展。
Bengio最近在活动接受了MIT Tech Review编辑Will Knight的采访，对人工智能竞赛、国家间的合作、AI的军事用途和算法等方面发表了见解。
Knight：您如何看待国家间的人工智能竞赛？
Bengio：我不喜欢它。我认为这是不正确的做法。
我们可以集体参与竞赛，但作为一名寻求共赢的科学家，我认为不如考虑如何构建更智能的机器，并确保人工智能为尽可能多的人谋福。
Knight：有没有办法促进各国之间的更多合作？
Bengio：我们可以让发展中国家的人们更容易来到这里。这个问题很严重，比如非洲研究人员很难获得欧美加的签证，申请签证就像是买彩票，经常被各种借口拒绝。这完全不公平。他们已经很艰难地在用很少的资源进行研究，却无法访问这里，我认为这非常不公平。作为某种形式的补偿，我们将在2020年在非洲召开ICLR会议（一次重要的人工智能会议）。
包容性不是说着好听。人工智能在发展中国家的实际潜力更大——他们有更强烈的改进技术的需要，并且有不一样的需求。
Knight：您是否担心只有少数人工智能公司，如在西方，在人工智能领域占主导地位？
Bengio：是的，这是我们需要在人工智能研究中拥有更多民主的另一个原因。人工智能研究本身往往会导致权力、金钱和研究人员的集中。最好的学生想要去最好的公司，因为他们有更多的钱和更多的数据。这是一种不健康的模式。
Knight：关于人工智能的军事用途存在很多争议。你的观点？
Bengio：我坚决反对。
Knight：即使是AI的非致命用途？
Bengio：好吧，我并不是想阻止。但我认为我们需要让拥有杀手机器人这个行为变得不道德。我们需要改变文化，包括法律和条约。这是一条很长的路。
当然，你永远不能完全阻止它，人们会说，“一些流氓国家会发展这些东西。”我的答案是，一是我希望能让他们为此感到罪恶，二是，我们也可以见招拆招，建立防御技术。杀死无人机的防御性武器和针对人类的进攻性武器之间，差异巨大，但两者都可以使用AI。
Knight：AI专家不应该与军方合作以确保这种情况发生吗？
Bengio：如果他们有正确的道德价值观，那很好。但我并不完全信任军事组织，因为他们倾向于把使命凌驾于道德之上。但愿吧。
Knight：在新的人工智能研究方面，您最为兴奋的是什么？
Bengio：我认为我们需要考虑人工智能的艰难挑战，而不是对短期的渐进式进展感到满意。我不是说我想放弃深度学习。相反，我希望以此为基础，扩展它，达到能做推理、学习因果关系和探索世界以学习和获取信息。
如果我们真的想接近人类级AI，那将是另一场需要长期投资的竞赛，我认为学术界是接力下去的最佳场所。
Knight：你提到了因果关系 - 换句话说，不仅要掌握数据中的模式，还要抓住为什么会出现这种情况。它为什么重要，为什么这么难？
Bengio：面对复杂的世界，如果你有一个良好的因果处理问题的模型，那么即使面对不熟悉的问题，你也可以应对。 这是关键点。 我们人类能够将自己投射到与我们日常经验非常不同的情境中，机器不行，因为他们没有这些因果模型。
现在我们已经可以创建模型，但这还不够，需要的是能够发现因果模型的机器。在某种程度上，它永远不会是完美的。就像现实中也没有一个完美的因果模型；这也是为什么人类会犯很多错误，但与其他动物相比，我们做得更好。
目前对于这种模型，并没有真正好的算法，但我认为，如果投入足够的重视和努力，我们可以不断进步。
文章来源：MIT Tech Review
作者：Will Knight
