比尔·盖茨最近与《大众科学》的加里·斯蒂克斯就从人工智能到基础研究价值等话题进行了对话。以下是他们对话的节选。
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大众科学： 您计划继续您对研究的承诺吗？
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比尔·盖茨： 是的，我们的研究为我们和我们的用户带来了巨大的回报。我们依赖于我们的研究，无论是为了确保超高的可靠性[或]深度安全性，还是为了简化处理我们拥有的所有信息。正是我们研究实验室的进步使我们乐观地认为我们将解决这些难题。
大众科学： 一些评论家说，这里聚集了令人难以置信的人才，但尚未取得像晶体管这样的成就。您认为这有道理吗？
比尔·盖茨： 嗯，我们做软件。如果你看看 Siggraph [计算机图形学会议] 的论文，以及来自我们一个实验室的论文比例，你会看到我们在许多不同的领域都有涉足。我们希望有其他实验室做得更多。在许多这些领域，我们占了非大学研究工作的一个非常高的比例。通常在计算机领域，大多数公司都没有长期研究。他们就是没有。
就拿我们在机器翻译方面所做的工作来说——不，那不如晶体管那么好，但也很了不起。我们在语音方面所做的工作，也很了不起。电子墨水。软件可靠性。如果我们无法证明 [测试和验证] 程序，我们就无法让互联网发挥其潜力。我们所做规模的投资只能在 20 年后才能被评判。
大众科学： 您是否认为人工智能 [AI] 的概念仍然具有相关性？这个术语现在不太常用了。有些人说那是因为它无处不在，因为它被融入了许多产品中。但是有很多神经科学家说计算机仍然一窍不通。
比尔·盖茨： 神经科学家也是如此 [笑声]。不，说真的，我们不了解神经元的可塑性。那是如何运作的？我们不明白为什么一个神经元在一天后表现得与之前不同。积累在它上面的信号会导致什么？
人工智能的一部分我们仍处于早期阶段，那就是真正的学习。现在，还有所有这些外围问题——视觉、语音等等——我们在这方面取得了巨大的进步。如果你只看微软研究院在这些领域的工作，这些过去都被定义为人工智能的一部分。玩游戏过去也被定义为人工智能的一部分。对于特定游戏来说，进展相当顺利，但我们在没有通用学习理论的情况下完成了所有这些工作。我是一个人工智能乐观主义者。
我们在机器学习方面做了很多工作，这在如今是人工智能的委婉说法，因为它变得如此广泛，以至于定义不太明确。
大众科学： 有足够多的人进入计算机科学领域吗？
比尔·盖茨： 那是我最近在美国各地高校巡回演讲的主题。这是一个悖论，现在是计算机科学最激动人心的时代，而这些也是最有趣的工作。你可以看到正在进行的工作真正提高了数亿人的创造力和效率。这些工作应该比去华尔街或当律师更有趣——或者，我可以争辩说，除了生物学之外，比任何事情都更有趣，而且在那里也只是平局。
然而，进入这个领域的人数却在下降，而且很难衡量我们是否得到了最优秀和最聪明的人才。这里存在巨大的差距。我们在中国和印度得到了最优秀和最聪明的人才，而且那里的数字还在上升。这是否意味着这个国家将不得不让这些人来到这里，还是意味着未来的优秀工作将不会在这里完成？因此，我们真的需要重新致力于使美国成为领导者的因素。
大众科学： 为什么这里的人们对这些工作不再那么感兴趣？
比尔·盖茨： 哦，部分原因是泡沫破裂。部分原因是阐明了该领域的优势和工作的多样性。人们必须知道这些是社交工作，而不仅仅是晚上坐在小隔间里编程。我们的领域在吸引少数族裔或女性方面仍然做得不好，所以我们放弃了一半以上的潜在进入者。